二、R＆D绩效测量的指标与原则
(一)测量指标
R＆D绩效测量的指标是进行成功测量的先决条件，这方面也开展了大量的研究。对此，Armelle Godener和Klas Eric Sǒderquist概括出了7类测量指标，即：财务绩效测量；客户满意测量；过程管理测量；创新和学习测量；战略测量；技术管理测量；知识管理测量。其中，前4类测量指标在有关文献中应用较多，同时他们认为后3类测量指标也有很大的实际价值。这7类创新绩效测量指标所包含的主要内容如下所述：
1.财务标准
维持企业生存指标：R＆D实现的现值或R＆D支出；
R＆D成功率指标：新产品销售百分比；
企业繁荣指标：因R＆D而获取的市场份额。
2.客户标准
客户满意度指标：客户满意审计评分；
内部和外部客户需求预测指标：因客户的推动而开展的R＆D项目百分比；
R＆D成功率指标：在完成前被提前终止的R＆D项目百分比。
3.内部过程标准
R＆D生产率指标：项目所花时间或总R＆D时间；
R＆D成果进入市场的时间指标：现行的或参考的标准；
技术或设计的重新利用率指标：标准设计或已证明的技术被重新利用的比率；
产出交付指标：修改项目的持续期总计或计划持续期总计；
R＆D过程指标：R＆D重复的次数。
4.创新和学习标准
技术领导地位指标：每单位R＆D支出的可取得专利发现的数目；
长期重点指标：预算中用于内部和外部基础研究及应用研究的百分比；
吸收能力指标：与第三方合作R＆D项目的百分比；
学习型组织指标：项目评价所获知识应用于新项目的百分比。
对这前四类创新绩效测量指标，可用“平衡记分卡”进行综合概括(见图12-10)。
图12-10 平衡记分卡
5.战略测量
战略测量的高绩效是指：企业整体(技术创新和业务发展)战略中的目标得到了实现。其衡量标准，一方面是R＆D对业务战略的贡献，如R＆D和业务战略之间的适应性；另一方面是R＆D塑造(甚至是)发起新的战略方向的能力，如出自R＆D活动的新业务机会的数量。这种战略测量的核心贡献是避免过多的短期重点(由财务观点所推动)，以及虽然有很多好的(机会)信息但缺乏科学和技术专业人员作为支持(由客户观点所推动)。
6.技术管理测量
技术管理测量的高绩效是指：为了不断产生新的竞争产品而对产品技术的有效管理。这一领域的测量不同于其他领域，这里是通过产品平台的概念而把重点放在产品和工艺技术的配合上，如新开发产品线的动态(发展)性、它们的基础技术结构(平台)的更新和平台所提供的在开发派生产品及改进制造柔性上的杠杆作用。目的是强调在产品系列基础上开展R＆D活动以及新产品开发的技术与商业效益上。
7.知识管理测量
知识管理测量的高绩效是指：通过技术创新而增强了企业的R＆D能力以及企业的知识创造、知识转移和知识利用的能力。其有关的测量可参考本书第九章所表述的(Kerssens-van Drongelen)：脑件、硬件、群件、文件，以及新信息的研究和获取、知识的研究和获取、知识和新信息的评价和应用的有效性等内容。
以上每种指标都包括了效果测量(其产出结果有助于实现目标)和效率测量(在创造这些产出时所耗费的资源最少)。这7种测量指标是总体情况，实践中应根据不同的测量对象(如是R＆D功能，还是R＆D部门，或是创新开发人员)，对测量指标的选择和采用进行具体分析。
(二)创新绩效测量的一般规则
在具体测量过程中，Brown和Svenson提出了一个有效的R＆D绩效测量系统应遵守的五条一般规则：
1.基于外部评价而不是内部评价的测量
通常情况下，外部测量和评价比内部测量和评价更具客观性。特别地，由于企业创新活动的目标之一就是通过(可盈利的)市场份额的增长来产生投资回报，因此反映这一目标的测量应该比内部过程的测量更具优先性和实用性。
2.集中于结果而不是过程或行为
为评价某一事物，显然结果比过程更具可信性。对于企业的技术创新活动而言，最重要的事情是R＆D的产出和结果，而不是研究开发人员或工程技术人员进行了什么活动。不过这一原则的应用应视具体情况而定，例如在评价研究开发人员个人时，行为可能还是一个重要的内容，但在测量R＆D部门的绩效时其重要性就要低一些。
3.突出测量有价值的成就或产出
这涉及在测量系统中应用的衡量标准，这些衡量标准应该集中在表明短期和长期回报的参数上，而且这些参数是可测量和可计量的，以便用货币价值来表示。除此之外，其他无价值的成就或产出可以不必考虑，或不需要花费过多精力。
4.具有简单性
即测量指标不应过多，当然一些关键指标(如R＆D项目的质量、数量和成本等变量)必不可少。实际上，可以认为简单性是科学测量的一个表征，越是复杂的测量，则科学性就越难得到保证。
5.测量的客观性与主观性相结合
通常情况下，客观性的测量是指应用明确的、可数的、经过良好定义的数字指标；主观性的测量是指那些基于直觉判断的标准，或者是可能转换成某种数字(评分)，或者是由反映感觉的词汇(如典型的、充分的……)所表述的自然判断所组成。
R＆D绩效测量系统应该强调客观(可量化)测量的优先性，因为这将使测量简便易行，且结果也较为可信。但R＆D实践中也存在大量不可量化的现象，例如在评价研究开发人员工作的质量时就难以量化，这时就需要进行主观的测量。因此，测量的一般原则是客观性与主观性的结合。
但是也应该强调，客观性和主观性是辩证统一的关系，对任何一方都不能过于绝对化。一方面，由于主观性测量固有的缺陷，如较为模糊，易受评价者主观感觉的影响等，因此即使采用主观性测量，也要尽可能将测量中的主观性减到最小，例如应用外部数据(如来自制造部门或市场的数据)。另一方面，由于可数的数字指标往往倾向于财务指标，因此突出客观性测量，也可能会造成R＆D测量忽视企业的技术能力和知识学习的目的和要求，而主观性测量在这一方面则有较大的作用。
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