杨 雷， 赵九茹

(华南理工大学 工商管理学院，广东 广州 510641)



选择与评价新产品开发的风险决策研究

杨 雷， 赵九茹

(华南理工大学 工商管理学院，广东 广州 510641)

本文针对企业投资决策者在新产品开发中的风险决策，基于贝叶斯决策理论及其相关研究建立了评估外部情报信息价值的数学模型，探讨投资决策者风险倾向、新产品开发风险投资未来市场需求以及情报费用对投资决策的影响机制，并用于评估新产品开发决策。研究结果有助于理解企业决策者进行新产品开发决策时应考虑的因素和情境，并能够辅助决策。最后，将这一数学模型应用到一家大型高科技企业的案例中。应用案例分析结果表明：本文的研究结论能够为企业开发新产品提供相关的决策依据。

风险决策；情报信息评估；贝叶斯决策理论；新产品开发；市场需求

0 引言

当前，复杂多变的市场环境使得各企业面临着非常激烈的市场竞争，新产品竞争已经成为企业竞争的核心领域之一。新产品开发是企业创新过程的一个关键环节，关系着企业内部核心竞争力的提高和企业创新战略的实现[1]。新产品开发(NPD: new product development)能够为企业带来可观的销售额和利润，已日益成为企业成功经营的核心[2]。二十世纪八十年代，美国《研究与管理》期刊研究表明：大部分企业三到四成的销售额和利润来源于企业最近几年内成功开发的新产品[3]。新产品开发已经成为企业扩大市场份额的有力武器，关系着企业的生死存亡。对企业来说，只有不断地开发新产品、提供新服务才能不断地进步和发展。企业成功地开发新产品是企业不断获得市场竞争优势、立于不败之地的必要途径。但是大多数新产品开发失败的可能性比较大，研究表明：新产品开发失败的比率一般在30%～40%之间[4]。产品开发和管理协会(PDMA)于1990年的研究发现：在过去五年的时间内，仅58%的新产品开发是成功的[5，6]。因此，如何成功地开发新产品已经成为企业日益关注的焦点问题。

新产品开发投资是一项高投入和高风险的经营活动，其投资决策属于风险决策。新产品开发的风险主要源自于企业内外部环境的不确定性，尤其是外部环境的不确定性[7]。新产品开发面临的最基本挑战是对影响到开发项目成功的外部环境不确定性的识别[8]。新产品开发投资不能够达到企业预期收益的期望值，甚至由于新产品开发失败而导致企业经济损失的可能性都属于新产品开发风险的范畴[9]。

企业新产品开发过程中，存在一定数量的不确定因素是不可避免的[10]。在新产品开发成功与失败的案例研究中，市场需求的不确定性是企业需要解决的首要问题。由于新产品开发需要投入大量的资源，那么如果新产品进入市场失败则会给公司造成重大损失。在风险决策中，为了降低新产品失败所带来巨大损失的风险，企业必须通过市场调研或者购买外部情报信息来把握市场需求的变化趋势，准确地预测和分析未来市场需求情况，进而决定是否进行新产品开发[11]。由此，新产品开发选择与评价已经成为企业日常决策中的重要议题。

由于新产品开发投资的复杂性和动态性等因素的存在，单纯依靠投资决策者现有的决策信息进行决策是不科学的。决策者在进行决策之前，必须进行科学预测，即为决策者提供所需的未来市场需求信息。情报信息是保证科学决策的基础和前提，科学引导决策者合理利用外部情报信息对现有的决策信息进行修正和改进是现代科学“决策”的重要基础[12]。因此，外部情报信息在对新产品开发可行性的论证和评估中起到重要的作用。由此，咨询公司越来越受到企业高层管理者的青睐，他们为企业提供相关的投资决策的有偿情报信息[13]。所以，正确地评估咨询公司的可靠性，获取精确的情报信息，降低新产品关于市场需求的不确定性，保证企业做出正确的投资决策是投资决策者必须具备的能力和素质。

1 理论基础

科学决策由决策者、决策对象、情报信息、决策理论与方法、决策结果等五要素构成，情报信息是决策系统构成的基本要素。情报信息指的是咨询公司将搜集到的信息经过加工、处理，利用各种手段和方式为信息需求者提供信息产品和服务，满足信息需求的一种有组织的活动[14]。情报信息价值对信息提供者来讲是凝结在信息服务组织或者个人信息服务过程中的一般(抽象)劳动。然而，情报信息在决策中的价值体现在使一个有风险或不稳定型决策转化为一个确定型决策所获得的经济效果，是两种或多种状态下的期望收益之差[15]。根据“费用—效益”模式，情报信息价值是一种信息服务的价值相对于支付的费用的合理性。

关于新产品开发过程中情报信息在决策中的作用和重要性，国内外学者普遍支持“情报以信息流的内涵在产品开发决策中起支持作用”这一观点[12]。早在1962年就有研究表明：只有从信息中获取的期望金额大于支付的成本时，才会产生获取信息的动机[16]。随后， Chatterjee S在1968年又对情报信息与收益之间的关系进行了讨论，认为信息在本质上来讲是信息获取前后所导致的期望收益的增值[17]。就情报信息在决策中的作用而言，Hurley M W和Wallace W A认为情报信息扩展了决策者的认知过程[18]。Leidner D E也提出了“可靠的信息有助于有效的决策，可以帮助管理人员更快、更高质量的决策”这一观点[19]。另外，尹成龙从获取竞争对手信息的角度分析了信息的价值，并建立了竞争对手信息搜集系统以完善和改进自己的新产品开发策略[20]。Rittenburg T L和Valentine S R在收集竞争对手情报信息的过程中指出：情报信息有利于促进企业战略发展和提高企业的竞争优势[21]。Chao L P和Ishii K在研究新产品开发过程中对信息分析的作用进行了阐述，他认为信息分析能够提高新产品开发的成功率[22]。McGonagle J J J对一个竞争情报的案例进行分析，指出90%以上的公司需要了解其所在市场和竞争对手的信息，以制定公司的关键决策[23]。综上所述，情报信息是决策的基础、控制决策实施的依据、检验决策科学性合理性的尺度，是解决信息不完全、不确定问题，从而降低决策风险的重要依据。新产品开发的投资决策与外部情报信息有着密不可分的关系。新产品开发过程中，合理利用外部情报信息来修正投资决策者的决策信息，削弱外部市场环境的不确定性，准确地预估未来市场需求，是企业科学决策的基础。

现有文献就外部情报信息在投资决策中的作用及重要性进行了详细地研究和阐述，在研究投资新产品开发决策的过程中，能够为投资决策者合理利用外部情报信息提供一定的理论支持，但在以下几方面还存在欠缺之处：首先，以往的关于情报信息的重要性以及情报信息在投资决策中的重要作用都停留在理论层面的阐述，缺乏针对实际应用的具体情境分析。其次，关于新产品投资决策的文献主要侧重于在新产品开发过程中的各种风险因素的定性分析，对未来市场需求这一重要影响因素缺少定量分析。最后，基于贝叶斯决策理论来研究投资决策者在新产品开发过程如何评估咨询公司情报信息价值的研究也少之又少。

本研究首先通过文献研究方法对情报信息及其在新产品开发中的重要性进行综述。其次，在文献综述的基础之上建立评估新产品开发决策的数学模型，深入分析和探讨了投资决策者的风险倾向，新产品开发风险投资的未来市场需求的先验信息、后验信息以及情报费用等交互作用对情报信息价值的评估和投资决策的影响。最后，将本文的研究结论应用于一家大型高科技企业的相关决策活动中，通过应用案例来分析本文理论模型的实际应用价值，帮助企业正确评估情报信息价值并最终做出是否进行新产品开发投资的决策。

2 构建模型

2.1 基本假设

新产品开发属于经济活动范畴，具有一定的风险，其决策属于风险性决策。在进行决策之前，应注重其风险分析。贝叶斯方法是进行风险性决策的有力工具[24]，对于风险性决策，通常是以最大期望收益或最低期望成本作为决策准则，而期望收益主要取决于未来市场的需求[25,26]。另外，投资决策者在决定购买情报信息之前必须分析和评估该情报信息带来的价值，即投资决策者要对此情报信息带来的期望收益和情报费用进行比较，以此标准来确定是否购买此情报信息。首先，依据以往的新产品开发经验信息，投资决策者会对新产品开发投资的未来市场需求做出先验估计，在不购买外部情报信息的情况下，企业投资决策者会根据先验估计计算先验期望收益；在购买外部情报信息的情况下，则会根据购买的情报信息来修正未来市场需求的先验估计，进而计算投资的后验期望收益。最后，计算购买外部情报信息前后企业开发新产品的期望收益增值。同时对所支付的情报信息费用和期望收益增值进行比较，计算购买情报的净收益。投资决策者愿意支付的情报的最高费用就是情报信息所带来的期望收益增值。

假设2 假设投资决策者是风险理性人，既不倾向于偏好风险也不倾向于规避风险，属于中间型决策者，这类决策者只需要根据投资期望损益值来做出最终决策。效用函数为U=AR，其中R为企业在新产品开发投资期末的期望收益，A为风险系数。设定单位新产品的售价p，所以该企业在该新产品开发投资的期末收益为R=px-c，那么在新产品开发投资期末，投资决策者在投资期末效用函数为[27]：

这说明，风险中性的企业投资决策者只关心新产品开发投资收益的期望值。

其中，α和β分别代表投资决策者对新产品未来市场需求量的后验估计和先验估计的信任程度，即在最终做出投资决策时，对后验信息和先验信息的取舍程度。因为决策者只会根据先验信息和后验信息进行新产品开发决策，所以，α+β=1。

若α=0，β=1则表示投资决策者完全相信先验信息，不采用咨询公司的情报信息，θ的后验分布与先验分布完全相同；

若α=1，β=0则表示投资决策者完全相信后验信息，不采用公司以往的开发新产品的经验信息，θ的后验分布与先验分布完全不同；

若投资决策者不能获得先验分布和后验分布方差的估计值，则可以根据以往经验设定α和β的值。

2.2 未购买情报信息情况下

根据先验分布，在没有购买情报信息的情况下，X～N(θ,σ2)，未来市场需求量μ是以下问题的最优解[28,9]：

未购买情报的情况下的投资期望收益为：EPn=pu-c。

根据先验期望收益，设开发项目是否进行投资为d1：

2.3 购买情报信息情况下

购买情报信息情况下的期望投资收益为：EPy=p(βμ+αy)-c。

当投资决策者获得情报信息后，会依据情报信息重新修正新产品开发投资决策d2：

3 模型分析

设情报信息的费用为CS，投资决策者购买情报信息导致的期望收益增值为EVSI(完全情报期望价值)，即投资决策者愿意为购买情报信息支付的最高费用。购买情报净收益为ENGS。则有：

EVSI=d2EPy-d1EPy

(1)

ENGS=EVSI-CS

(2)

给定Y的分布，可以通过上式积分求出EVSI，Y的分布依赖于提供情报信息的咨询公司的能力。比如，若咨询公司预测的准确度较高，则Y的方差较小；若咨询公司预测的准确度较低，则Y的方差较大。在得到EVSI之后，将EVSI与情报信息费用CS做比较，若EVSI>CS，所带来增加收益的期望值或者规避损失的期望值大于情报信息费用，应该购买情报信息；若EVSI≤CS，则不应该购买情报信息。

下面分和两种情况来详细讨论：

3.1 决策情景1

当y>μ，即新产品未来市场需求量的后验估计大于先验估计时：

(1)当c0时，d1=d2=1,EVSI=0。

如图1中A部分所示：未来期望收益EPn和EPy都位于X轴上限。这说明，当新产品开发投资的先验期望收益大于零时(同时，后验期望收益也大于零)，投资决策者购买情报信息前后，投资决策者都会进行新产品开发投资。购买情报信息不会增加投资期望收益，决策者将不会购买情报信息。

(2)当p(βμ+αy)≤c，即EPy≤0时，d1=d2=0,EVSI=0。

如图1中B部分所示：未来期望收益EPn和EPy都位于X轴下限。这说明，当新产品开发投资后验期望收益小于零时(同时先验期望收益也小于零)，投资决策者购买情报信息前后都不会进行新产品开发投资，情报信息不会带来期望收益的增加，所以投资决策者将不会购买情报信息。

(3)当pμ≤c0时，d1=0,d2=1,EVSI=p(βμ+αy)-c>0。

(3)

图1 决策情景1

如图1所示，先验期望收益EPn位于X轴下限而后验期望收益位于X轴上限。这说明，当新产品开发投资先验期望收益小于零而且后验期望收益大于零时，情报信息的购买改变了决策者的投资决策，由最初的不开发新产品(d1=0)改变为开发新产品(d2=1)。而情报信息的购买带来了期望收益的增加。所以，投资决策者会考虑购买情报信息。若EVSI>CS，即所带来期望收益的增值大于情报信息的费用，则购买情报信息；若EVSI≤CS，则不购买情报信息。

3.2 决策情景2

当y≤μ，即新产品未来市场需求量的后验估计小于先验估计时：

(1)当c0时，d1=d2=1,EVSI=0。

如图2中A部分所示：未来期望收益EPn和EPy都位于X轴上限。这说明，当新产品开发投资的后验期望收益大于零时(同时先验期望收益也大于零)，购买情报信息前后，投资决策者都会进行新产品开发投资，情报没有带来期望收益的增加，企业将不会购买情报信息。

(2)当pμ≤c，即EPn≤0时，d1=d2=0,EVSI=0。

如图2中B部分所示：未来期望收益EPn和EPy都位于X轴下限。这说明，若新产品开发投资先验期望收益小于零时(同时后验期望收益也小于零)，购买情报信息前后，投资决策者都不会进行新产品开发投资。所以，情报没有带来期望收益的增加，那么投资决策者将不会投资开发新产品，从而不愿意为情报信息支付费用。

(3)当p(βμ+αy)≤c0时，d1=1,d2=0,EVSI=-p(βμ+αy)+c≥0。

(4)

图2 决策情景2

如图2所示，先验期望收益EPn位于X轴上限而后验期望收益EPy位于X轴下限。这说明，当新产品开发投资后验期望收益小于零并且先验期望收益大于零时，情报信息的购买改变了决策者的投资决策，由最初的开发新产品(d1=1)改变为不开发新产品(d2=0)。在这种情况下，购买情报信息能够帮助企业规避投资损失，所以投资决策者会考虑购买情报信息。EVSI是通过购买情报规避损失的期望值。若EVSI>CS，企业所规避损失的期望值大于情报的费用，则购买情报信息；若EVSI≤CS，则不购买情报信息。

4 应用案例

高科技企业与传统企业相比更加重视新产品开发和技术创新。新产品开发是企业科技自主创新的重要组成部分，需要不断地通过开发新产品来谋求市场份额，开拓企业发展空间[30]。高新技术产品开发投资是一项高风险和高投入的经营活动，属于风险决策。因而，高科技企业在其运营过程中蕴含了更高的风险，在新产品开发过程中更依赖于咨询公司的情报信息支持。因此我们选取了国内一家开发手机的大型高科技企业E作为案例研究对象。E企业最近准备开发一款新型手机，对业界知名咨询公司进行调研，通过对比咨询公司的规模、资质、性价比、案例经验和顾问经验选择了F公司。通过数据收集，我们采集了该企业最近开发这款新型手机的相关数据，用来检验第4节中数学模型的正确性和合理性。

高科技企业E准备开发一款手机，其成本为3.5×105，新产品单位销售价格为2×103，新产品未来市场需求量X服从N(θ,σ2)。情况一：θ的先验分布为N(1.5×105,(104)2)。咨询公司F对X进行抽样得到的样本均值2×105；情况二：θ的先验分布为N(2×105,(104)2)。咨询公司F对X进行抽样得到的样本均值1.5×105。

设定α=0.8，β=0.2,这个参数说明企业决策者对咨询公司F提供关于开发新产品未来市场需求信息的相信程度达到80%。情报信息费用为2×105。

情况1 由假设3得，θ的后验分布为N(1.9×105,(104)2)。

由公式(3)得：企业E购买F公司的情报信息而导致的期望收益增值为：

由公式(2)得，购买情报净收益为：ENGS=1.04×108-2×105=1.038×108>0

所以，企业购买外部情报信息。

情况2 由假设3得，θ的后验分布为N(1.6×105,(104)2)

由公式(4)得：企业E购买F公司的情报信息带来的规避损失的期望为：

由公式(2)得，购买情报净收益为：ENGS=1.04×108-2×105=1.038×108>0

所以，企业购买外部情报信息。

在第一种情况下，新产品开发投资的先验期望收益小于零时，企业E没有开发新产品的意愿。经过分析计算，若购买情报信息对新产品未来市场需求进行修正，新产品开发投资期望收益增值大于零。通过比较购买情报信息所带来的期望收益的增值和情报信息的费用，投资决策者决定购买F公司的情报信息。

在第二种情况下，新产品开发投资的先验期望收益大于零，企业E倾向于进行新产品开发投资。经过分析计算，若购买情报信息对新产品未来市场需求进行修正，新产品开发投资的后验期望收益小于零，使得企业规避损失的期望值大于零。通过比较购买情报信息所规避损失的期望值和情报信息的费用，投资决策者决定购买F公司的情报信息。

但是若购买情报信息所带来的期望收益增值或者规避损失的期望值小于情报信息费用即购买情报净收益小于零，那么投资决策者将不会购买情报信息。

5 结束语

本文根据贝叶斯决策的原理，建立了评估外部情报信息价值的数学模型。本文揭示了新产品开发成本，新产品未来市场需求量的先验和后验估计以及情报信息费用等因素的交互作用，深入分析了投资决策者评估情报信息价值并做出投资决策的过程。

通过分析我们得出如下结论：风险中性的投资决策者根据新产品投资的成本、新产品未来市场价格以及未来市场需求量的先验和后验估计来决定是否进行新产品开发；投资决策者对新产品开发投资决策的过程是一个动态变化的过程，应不断识别决策环境的变化，并采取相应的决策方式。投资决策者愿意支付情报信息的最高费用取决于开发新产品所带来的期望收益或者所规避的损失的期望值。本研究为高科技企业投资决策者如何评估情报信息价值以及如何根据情报信息来进行新产品开发的决策提供了有力的指导。

[1] Bstieler L. Perceived external uncertainty, new product development, and the timeliness of international product launch: a commentary essay[J]. Journal of Business Research, 2012, 65(9): 1346-1348.

[2] 方炜,孙树栋,刘林奇.企业新产品研发项目成功标准差异性实证分析——基于时间因素的影响[J].科学学与科学技术管理,2006,27(7):126-130.

[3] Roberts R W, Burke J E. 6 NEW products-what made then successful[J]. Research Management, 1974, 17(3): 21-24.

[4] Booz. New products management for the 1980s[M]. Booz, Allen & Hamilton, 1982.

[5] Griffin A, Belliveau P. Drivers of NPD success: the 1997 PDMA report[M]. PDMA, 1997.

[6] Barczak G, Griffin A, Kahn K B. Perspective: trends and drivers of success in NPD practices: results of the 2003 PDMA best practices study*[J]. Journal of product innovation management, 2009, 26(1): 3-23.

[7] 吕文红,吴祈宗,邵全.证据理论在新产品开发方案可行性评估中的应用[J].运筹与管理,2004,13(5):111-115.

[8] Stonebraker J S. Product-generation transition decision making for bayer’s hemophilia drugs: global capacity expansion under uncertainty with supply-demand Imbalances[J]. Operations Research, 2013, 61(5): 1119-1133.

[9] 王永贵,邢金刚,史有春.对市场导向、顾客资产导向与新产品开发绩效之间关系的探索性研究——基于中国背景的调节效应模型[J].南开管理评论,2008,(3):12-19.

[10] 杨颖,杨善林,胡小建.基于战略一致性的新产品开发项目组合选择[J].系统工程理论实践,2014,34(4):964-970.

[11] 郭迎春.基于贝叶斯风险决策的创新风险管理研究[J].科技管理研究,2012,(15):242-246.

[12] 方琰.情报研究方法对新产品开发决策支持关系的研究[D].浙江大学,2008.

[13] 丁邡,陶星,温乐.首席信息官评估信息服务价值的行为与决策研究[J].中国管理科学,2011,19(5):160-166.

[14] 范晓虹,刘志江.信息服务质量评估刍议[J].图书情报工作,1999,1:11-16.

[15] 何绍华,康斌.信息价值和信息服务价值评价研究[J].图书情报工作,2005,49(5):72-75.

[16] Stigler G J, Friedland C. What can regulators regulate-the case of electricity[J]. JL & Econ., 1962, 5: 1.

[17] Chatterjee S. The method of augmented sampling[J]. Applied Statistics, 1968. 271-274.

[18] Hurley M W, Wallace W A. Expert systems as decision aids for public managers: an assessment of the technology and prototyping as a design strategy[J]. Public Administration Review, 1986. 563-571.

[19] Leidner D E, Elam J J. The impact of executive information systems on organizational design, intelligence, and decision making[J]. Organization Science, 1995, 6(6): 645- 664.

[20] 尹成龙,孔凡让.新产品目标设计源及寻找方法探析[J].运筹与管理,2006,14(5):143-149.

[21] Rittenburg T L, Valentine S R, Faircloth J B. An ethical decision-making framework for competitor intelligence gathering[J]. Journal of business ethics, 2007, 70(3): 235-245.

[22] Chao L P, Ishii K. Challenges and methods in the quantification of design errors and solution elements[C]//ASME 2004 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2004: 143-153.

[23] McGonagle J J J, Vella C M. A Case for competitive Intelligence: 90% of the information a company needs to understand its market and competitors and to make key decisions is already public[J]. Revista Inteligência Competitiva, 2012, 2(2).

[24] Bradley R. A unified bayesian decision theory[J]. Theory and Decision, 2007, 63(3): 233-263.

[25] Jiang X, Mahadevan S. Bayesian risk-based decision method for model validation under uncertainty[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2007, 92(6): 707-718.

[26] 周勇,王其藩.基于新产品开发的决策情势分析模型研究[J].管理科学,2006,19(3):18-26.

[27] 曹志广,姚兵,赵明.投资决策中的信息价值分析[J].复旦学报(自然科学版),2004,43(1):126-129.

[28] Stiglitz J E, Grossman S J. Information and competitive price systems[J]. American Economic Review, 1976, 66(2): 246-253.

[29] Hellwig M F. On the aggregation of information in competitive markets[J]. Journal of economic theory, 1980, 22(3): 477- 498.

[30] 姜艳萍,潘恩,梁海明.考虑指标期望的新产品开发交叉功能团队成员选择方法 [J].运筹与管理,2013,22(4):204-211.

Research into the Risk Decision-making in Selecting and EvaluatingNew Product Development

YANG Lei, ZHAO Jiu-ru

(College of Business Administration South China University of Technology, Guangzhou 510641, China)

This paper focuses on risk-decision of investment decision makers for new product development. A mathematical model is established for assessing the value of intelligence information based on Bayesian decision theory to explore the impact risk propensity of investment decision makers, the future market demand of the new product and the cost of intelligence information on the influencing mechanism of investment decision-making. The results help investment decision makers to understand factors and situations when new product is developed. Finally, the model is applied to a high-tech enterprise. The application shows that the conclusion of this paper can provide the basis of decision for enterprises.

risk-decision; intelligence information evaluation; bayesian decision theory; new product development; market demand

2014- 01- 07

广东省自然科学基金资助项目(S2012010008924)

杨雷(1961-)，男，重庆人，教授，研究方向：运作管理，工业工程，决策分析。

C931

A

1007-3221(2015)03- 0127- 07