星光灿烂，何以摘星----德勤管理咨询谈企业研发体系价值评估

上海2022年11月15日 /美通社/ -- 近日， 结合大量的理论研究和项目实践，德勤管理咨询刘晓明团队撰文探讨企业研发体系价值评估。

回首"十二五"，我国自主创新的基础条件得到持续完善，企业研发经费、研发人员、发明专利授权量实现了两位数增长，激发企业作为创新主体积极构建技术创新体系¹。到2021年，根据世界知识产权组织出具的"2021全球创新指数排名"，中国从2013年的35位跃升到12位^2,3。

进入"十四五"后，中国政府相继推出《关于加快建设世界一流企业的指导意见》、《关于推进国有企业打造原创技术策源地的指导意见》等创新战略。创新战略明确指出要加快建设一批产品卓越、品牌卓著、创新领先、治理现代的世界一流企业，提升国有企业原创技术牵引、源头供给、资源配置、转化应用能力，打造原创技术策源地⁴。对创新的高目标、高投入、高要求，标志着中国企业投资研发，打造"创新、创造"标签的"双创"时代已经到来。

研发为企业带来的是核心价值的创造。这种价值的体现是多元化的，取决于企业的关键竞争力：它可以是产品性能的行业领先、创新赛道或商业模式的技术赋能，抑或是品牌力、护城河的构建等。然而，与企业习惯在生产、营销、供应链等环节通过优化所看到的快速反馈不同，研发创造的价值往往需要持续投入，长期见效。另一方面，研发具有不确定性，根据研发类型或创新级别的不同，其不确定性千差万别。

因此，"双创"时代下企业投注创新、打造研发体系需要解答两个核心问题：

• 我需要建设一个什么样的研发体系才能支撑企业的战略目标实现？
• 我对研发体系的投入是否足够创造企业需要的核心价值？

针对以上两个问题，我们认为应该形成一个综合的、帮助企业管理层达成共识的价值评价体系。无论是战略层面的战略承接、业务规划，还是技术层面的技术储备、研发能力，以及运营层面的财务回报等，企业CEO、CTO、CFO等高管能通过这个评价体系了解研发体系的贡献，从而形成企业管理层对研发体系价值统一的理解，以及研发体系建设的决策支撑。

基于上述理念，结合大量的理论研究和项目实践，德勤管理咨询设计两个研发体系价值评估模型，分别对研发组织发展水平和企业研发效率进行评估。我们希望通过这两个模型，为企业评估研发规划、制定研发战略，以及实现"研发变革、创新引领"的目标提供思路与借鉴。

研发价值评估模型之一： 梳理现实与目标，诊断研发体系水平

TOP²研发组织指标体系工具（以下简称"TOP²价值模型"）旨在衡量企业研发体系的发展水平，并理解和愿景或行业标杆的差距，从而明确进一步的主要优化方向。TOP²价值模型的核心设计点分为以下3个方面：

• 核心理念：研发体系的建设水平由技术（Technology）、组织（Organization）、表现（Performance）和流程及体系管理（Process）四个维度表征。其中，技术代表企业产品力突破与赛道创新的能力；组织体现研发建设与管理的可持续性和业务协同的通畅程度；表现通过绩效表现计算了研发成果在企业经济/非经济效益上的贡献；而流程及体系管理则在运营管理端衡量流程体系、考核和激励机制等管理制度的完善、规范以及高效程度。这四个支柱共同支撑研发体系高效地、可持续地实现企业的战略落地；
• 评价目标：深入评估4个维度下细分指标的发展水平，例如技术上，研发探索全新材料的理论和技术储备。以此理解研发体系在关键领域与目标对比的优劣势以及相应根因，从而梳理研发体系的建设方向与举措优先级；
• 评价方法：秉持"全面，对比"的评价原则。全面：梳理研发体系全方位的细分指标，通过主客观打分的形式进行评价；对比：陈列各指标的得分，清晰直观地展现各维度成熟度以及与目标的差距。

为了全面地评估研发体系在技术、组织、表现、流程及体系管理四个维度上的发展水平，我们设置了3层指标体系，构成TOP²价值模型的指标体系框架。

• 一级指标：包括技术水平、组织框架、绩效表现和运营管理四个指标；
• 二级指标：20+二级指标通过一级指标细化评估方向。例如，技术水平的基础研究成熟度和产品开发成熟度分别从实验室端的技术评判与创新、和面向市场的强竞争力产品的开发能力去评价企业的表现。同时，二级指标可根据研发体系建设关注的重点进行筛选；
• 三级指标：100+三级指标对二级指标进行进一步的拆解，细化到具体业务需求，包括针对特定客户群的适应性开发能力成熟度、承担国家或省部级科技项目数量等。三级指标帮助企业了解研发在具体业务上的痛点和需求。

TOP²价值模型将提供深入到三级指标的评分标准与方法说明。企业管理者可以以报表的形式，通过关键指标比对直观了解到研发体系现状和目标的差距，从而制定研发体系建设相关的决策。

研发价值评估模型之二: 评估投入和产出，分析研发效率

我们对设计基于模型的企业研发效率分析框架（Model Based Efficiency Framework，以下简称"MBIE价值模型"）的初衷是，希望以量化模型的逻辑，去客观评价不同投入下研发体系产出对企业的贡献。为此，MBIE价值模型定义了研发效率，即研发产出与研发投入之比，作为研发体系价值的量化指标。通过研发效率，企业可以直接比较研发体系价值与历史时期、同类型竞对、行业水平等的高低。同时，MBIE价值模型具备5大特点，确保模型的可行性和研发效率的可比性。

• 定义明确：形成针对不同定位或分类的研发体系的分析方法，模型参数设置与企业研发战略、边界等底层体系逻辑保持一致；
• 数据驱动：基于企业实际运营数据，形成量化的逻辑过程和结果分析，直接地、准确地展现科创价值；
• 评价客观：首选企业IT或数字化系统中可直接记录、导出或者计算得到的数据，最大限度消除人为因素对分析所用数据的影响；
• 持续跟踪：对模型分析结果持续跟踪，作为研发体系建设与优化的重要输入。同时，对模型本身持续跟踪，针对企业战略与研发体系类型的变化而调整；
• 实践积累：通过独立行研和案例积累建立行业数据库。

MBIE价值模型对企业的一个重要价值是厘清研发范围，定位研发体系类型。明确的研发范围将帮助企业规划研发布局，并定义对研发产出的需求。例如，企业的战略发展需要"人无我有"还是"人有我无"的研发方向，或者，研发组织应以研究院的形式集中资源，还是分散在业务组织以贴近市场、听清炮火？我们将企业梳理自身研发范围形成的话题点分为5个类型，分别是研发目标、研发边界、研发职能、研发职责和其它领域。这些话题点将在MBIE价值模型的评估过程中得到回答，并作为研发体系定位的输入。

MBIE价值模型将企业研发体系根据创新程度、不确定性、投入规模和应用场景等维度的特征分成四个类型：拓宽赛道、颠覆创新、定点突破和重点提升。

·         拓宽赛道：面向技术/产品已经商业化，但没有意向订单的研发。此类研发的核心在于迅速培育自身能力，帮助企业获得差异性优势。研发到商业化的周期和不确定性有行业实践对标，但需评估自身技术成熟度、技术储备和团队资源的情况。同时，研发的应用场景和预期经济效益较为明确；

• 颠覆创新：面向技术/产品尚未商业化，未有任何意向订单的研发。此类研发需要长期的资源投入、技术布局和储备，研发到商业化的周期长且不确定性高，在应用端需要联合产业链进行开发。但长期的预期经济效益大，且能带来品牌力、护城河等显著的非经济效益；
• 定点突破：面向技术/产品尚未商业化，但有意向订单的研发。此类研发需要长期的资源和技术布局，但需求相较颠覆创新类型更加明确，且有合作伙伴分担风险。相对颠覆创新类型而言，得益于合作伙伴在应用场景的尝试，研发到商业化的周期和不确定性有所降低。研发着眼长期的经济效益；
• 重点提升：面向技术/产品已经商业化，且有意向订单的研发。此类研发需要的资源和技术布局明确，研发到商业化的周期短且确定性高，应用场景明确，同时，经济效益的可预测性较高。

企业的研发体系可以横跨多个象限，或者分别由下辖研发组织对应不同类型的研发。例如，全球研发中心对应颠覆创新和拓宽赛道的领域，事业部研发部门针对定点突破和重点提升的业务等。但是我们认为，同一类型下研发效率的对比性更强，而不同类型的研发体系因其目标不同、不确定性不同，研发效率的对比并不能反映彼此的真实水平。

基于研发体系定位，MBIE价值模型将对研发投入和产出进行分类，并给参数赋予相应的权重。研发投入包括人力、设备、材料、服务等各类投入，而研发产出不仅包括经济效益，也涵盖知识产权、技术壁垒、品牌价值、运营效益等非经济效益。因此，MBIE价值模型将首先统一参数的量纲，通过加权计算得到研发效率，最终与行业和历史研发效率的对比，帮助企业理解研发体系的价值。

在中国经济"创新、创造"的新形势下，研发成为企业战略落地、商业致胜的发动机。然而，从战略、财务、技术、运营等不同角度看研发，仿佛一月三舟，难以识别最合适的规划路径。因此，决策者应理解研发是价值创造的本质，认知创造价值的多样性、长期性和不确定性等特点，在管理层形成研发体系价值的共识。从共识出发，敢为人先，中国企业将在创新的星海里扬帆远航，摘星揽月亦无不可。

尾注

 

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