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第15章 研发项目成功和失败因素分析

什么是研发项目成功的关键因素?这个问题引起了企业界和管理学术界的广泛关注,本文就此问题做了一个问卷调查,作为研究的逻辑始点,为后续更深入的研究提供实践上的说服力。

一、已有理论研究

学者们分别从不同的角度对影响研发成功的因素进行了理论分析。

Gupta和Wilemon(1990)识别了4个能够加速以技术为基础的新研发的主要领域,包括资源的获取和管理、支持团队工作的组织环境、高层的支持以及早期职能企业的整合。

犹里齐和埃平格(2001)分析了导致研发团队职能障碍的原因,发现一些共同的特征:授权不足,高层对开发项目的细节过分干预,但却对团队的决策基础缺乏了解;来自各个职能部门的成员只关心自身的目标,缺乏对项目整体目标的综合考虑;资源不够充分,如缺乏人员、资金、设备、工具等,或是这些资源匹配不当;在项目团队上缺乏交叉职能代表:主要的开发决策可能在没有营销、设计、制造或其他主要职能的介入的情况下做出。

Jone分析了几千个软件开发项目的结果,总结了软件开发项目在开发技术方面成功和失败的根本原因(Walker,2002)1979年,Cooper(1979)调查了103家公司的102项成功的新产品和93项失败的新产品,运用多元统计方法进行了成败的维度分析、成败差别分析,结果发现,推动开发成功的关键因素有:产品独一无二的优势、市场信息与营销效率、技术与生产的协同效率;导致失败的主要原因有:价格高、市场变化快、市场竞争激烈。

Booch在1996年的研究中(Walker,2002)总结了成功的面向对象开发项目的5个特征:①关注开发一个理解透彻的、最少的本质特征集;②存在一个以结果为中心、鼓励沟通并且不怕失败的文化;③有效使用面向对象模型;④存在强烈的构架上的构想;⑤应用管理良好的迭代式和增量式开发生命周期。

Song和Parry(1992)就高新技术产品创新问题,运用GRW方法调查了223位日本高新技术公司的开发部和营销部经理,研究结论认为,成功的产品创新来源于下列八个因素:联合制定新研发目标;联合制定新研发计划;联合进行用户需求分析;根据市场需要开发新产品;在相关职能部门间关于用户对新产品具体要求的信息交流;在相关职能部门间关于新产品市场测试结果的信息交流;在相关职能部门间关于用户对新产品功能看法的信息交流;在相关职能部门间关于竞争者动态及战略的信息交流。

Cooper和Kleinschmidt(1996)的研究认为企业创新绩效受到高品质的创新过程、清楚定义新产品策略、充足的经费及人力支持、高层管理者的承诺及参与、有利创新的组织风气、成为考核高层管理者绩效的项目、进入熟悉的市场、高素质的开发团队、跨功能团队的参与等9项关键因素的影响。

二、假设的提出

将以上观点加以总结,再结合作者本人在研发实践中所获得的经验[1],以及通过与一些曾经负责或参与过研发的人士进行交流所得到的信息[2],作者提出一个描述性的模型假设,认为下列因素对研发项目成功有很大影响:

F1 由市场、设计、制造人员组成跨职能开发团队

F2 人员、资金、设备等资源的合理配置

F3 高层管理者的承诺及参与

F4 在相关职能部门间进行实时、充分的信息交流

F5 高层对开发项目团队充分授权

F6 利用管理信息系统对项目进行管理

F7 设计技术与市场的协同能力

F8 开发成员间互相学习专业技术知识

F9 在开发过程中对知识进行创新

F10 对开发项目各个过程进行有效管理

F11 联合制定新研发目标和计划

F12 存在鼓励创新、不怕失败的文化

F13 联合进行用户需求分析

F14 能够有效控制开发时间、成本和产品绩效

F15 使用计算机辅助开发技术

F16 设计技术与生产的协同效率

F17 通过计算机模拟技术对项目进行规划和控制

三、量表的设计、样本来源及调查

上述假设通过对问卷调查进行统计分析的形式来检验。量表问题的设计遵循6个原则:①避免容易引发多重理解的表述;②尽量使问题言简意赅;③避免使用不容易了解的词汇;④各个问题应该相互独立,没有重叠;⑤答案应包含所有的反应;⑥量表采用利克特式计分方法(7级)。具体量表参见附录2.

由于受到各方面条件的限制,不能实现以随机抽样的方式来获得样本,所以本研究采用典型调查方式。作者与思克赛思咨询有限公司高级咨询师周德科先生以及中国经营报记者吴威先生合作进行研究,样本选取和数据收集的工作主要由周德科先生和吴威先生完成。

本研究所取得的资料皆为初级资料。从2003年8月至2003年10月,周德科先生利用给企业管理人员上培训课的有利条件,首先从其学员中选出10位曾经有研发经验、愿意接受前测(Pre-test)的学员填答问卷,并要求他们指出问卷存在的问题,结果发现对于本调查问卷的问题,受访者都能理解,调查的问题不存在语意叙述不清之处。

接着进行正式的问卷测试。考虑到本论文研究的特点,本问卷调查只针对来自制造业的企业管理者和技术人员,他们必须满足具有3年以上研发经验的前提条件。样本抽取分别从两个途径进行:其一,周德科先生从参加其培训课的各期学员中或在其曾经从事过管理咨询业务的公司中选取合适的对象,发放问卷;其二,吴威先生向其曾经采访过的企业管理人员发出问卷。共发出问卷60份,回收38份,扣除无效问卷,共得到32份有效问卷,有效问卷达60%。接受问卷调查者的工作地点和所属行业所示,从中可以看出,受调查者无论在公司地址,还是在所属行业方面,都具有较广泛的分布,可以说该样本具有一定的代表性。接受问卷调查者的名单如附录1所示。

本研究采用软件SPSS 11.5对各个样本数据进行统计分析,分别选用均值分析(Mean Analysis)、相关分析(Correlation Analysis)、因子分析(Factor analysis)等多种分析方法以验证提出的假设。

四、调查结果分析

描述了各个变量的均值、标准误。示出对该调查数据集进行KMO检验和Bartlett球度检验的结果。KMO的值为0.507,与1相比还有一定差距,说明该原始数据样本不够大;Bartlett球度检验的显著性概率<0.001,因此接受原假设,即认为相关矩阵不是单位矩阵。将两者结合起来,再考虑到本实证分析的目的只是试探性地寻找研发项目成功的主要因素,而不是要求得出精确的答案,所以本文继续采用该数据进行分析。各因素的相关矩阵所示,从中可以发现许多变量之间存在很高相关性,其相关数>0.50,这种相关性表明,可以通过数量更少的其他变量体系来解释这17个变量。

接着对数据做因子分析以便将这些变量压缩到它们的基本因素。本研究采用主成分因素分析方法(Principal Component Analysis)提取因子,并利用最大方差法(Varimax)对其进行旋转操作。

——7描述了公因子对各个变量能说明的(extraction)程度,以看出最小的数值F3是0.688,各个变量对公因子的依赖程度普遍较大。为总方差解释表,可知根据特征值>1的原则可以提取6个因子,这6个因子所解释的方差占整个方差的83.402%,能比较全面地反映全面的信息。是旋转后的因子负荷矩阵。按因子负荷量将变量归于绝对值最大的因子:

(1)因子1由F1、F12、F5、F3组成。这个因子主要是由与研发项目有关的组织因素组成,包括团队人员组成、企业(团队)文化、高层的承诺与授权等因素。

(2)因子2由F4、F8、F9组成。这个因子主要由与研发有关的信息与知识管理因素组成,包括信息沟通、知识学习、知识创新等要素。

(3)因子3由F15、F17、F6组成。这个因子主要由与研发有关的技术因素组成,包括计算机辅助开发技术、计算机模拟规划和控制、管理信息系统。

(4)因子4由F13、F2、F11组成。这个因子主要由与研发有关的项目规划因素组成,包括联合进行用户需求分析、资源合理配置、联合制定研发目标和计划。

(5)因子5由F10、F14组成。可以看出这是一个关于研发项目控制的因子,它包括对开发项目各个过程进行有效管理、有效控制开发时间、成本和产品绩效等因素。

(6)因子6由F16、F7组成。这个因子关心的技术与生产及市场的整合能力,包括设计技术与生产的协同效率、设计技术与市场的协同能力。

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