科研项目的计划，是科研项目管理的前提条件。大规模的科研项目涉及到的学科、技术领域众多，需要投入大量的人力、财力及物力，因而一定要事先做好计划，保证资源的合理、有效分配。
根据Cooper,Edgett和Kleinschmidt的定义，科研项目管理是一个动态的调整被评估项目的优先次序的过程，在这个过程中，包括对新项目的评估、选择、排序，同时还包括评估已有项目是否应继续或终止，最终将资源分配给评估结果占优的项目[1]。
相对科研项目的计划和管理来说，资源就是可供调用的一切科研人员、科研设备、科研资金等。按照经济学的观点，资源总是稀缺的，因而保证产生最大化的收益和效用，是科研项目计划和管理的资源分配的目标。
1 基于资源优化的科研项目计划方法
科研项目计划通常涉及到众多的科研领域，需要不同的科研领域的紧密配合。而科研领域内又有不同的技术领域，每一个技术领域还会有各自的关键技术。做好科研项目的实施计划，从战略上保证科研项目的成功有十分重要的意义。例如1988年，美国弗吉尼亚州技术创新中心(CIT)面临的一个商业性宇宙空间研究发展项目，在相关的77项系统级的技术和117项的元素级技术中，首先需要确定在这个宇宙空间项目中有那些系统级的技术领域，继而要为每个系统级的技术领域确定其关键元素级技术是什么，从而为每个技术领域分配相应的资源。
簇分析是确定科研项目的系统级的技术领域的一种方法[2]。在科研项目相关的各种系统级技术中，由于某些系统级技术的实现与应用依赖于基本上类似的元素级技术，因而可以将这些系统级技术归为同一个技术领域，即从技术上说，这些系统级技术构成一个簇。利用系统级技术和元素级技术的交互关系而构成的矩阵（见图1），经过簇分析算法的计算，可以识别出科研项目涉及到的系统级技术可以归纳为哪些领域；簇分析结果的簇的个数就对应系统级的技术领域的个数。簇分析的结果不一定和事先认定的对技术领域划分的看法相一致。
簇分析的算法有很多种[3][4][5]，可以根据不同的簇分析算法得出的结果，综合确定技术领域的划分。总之，准确的技术领域的划分有利于科研项目今后开发的成功，降低科研项目开发的风险。
科研项目计划的制订是建立在对现有环境的调查基础之上的。在科研项目开发之前，各个技术的市场占有率和增长速度是非常重要的环境指标，它们从某种程度上反映了该技术在科研项目中的地位。按照波士顿矩阵法的思想，市场占有率高而且增长速度快的商品理应投入更多的资源，因为该商品的潜在收益最大[6]。因此，对于处于波士顿矩阵右上方的簇（见图2），即市场占有率和增长速度两个维度指标都高的技术领域，应该在科研项目开发过程中给予充分的重视。
同样，在确定了技术领域之后，每一个系统级的技术领域之下包含的关键元素级技术的确定，也要根据元素级技术的市场占有率来判断。
如CIT在对经过精简的24项系统级技术作出簇分析之后，得到了遥感、卫星系统、信号处理、卫星通信、传输设备和卫星导航6个技术领域。其中卫星系统和卫星通信两个技术领域处于波士顿矩阵的右上方，为关键技术领域。在卫星系统领域内，市场占有率领先的光学分析仪和固态激光仪器两项元素级技术；在卫星通信领域内，市场份额高的广域网软件、容错计算机两项元素级技术，是各自的技术领域内应重点得到资助和扶持的关健技术。
2 面向资源优化的科研项目选择模型
在对科研项目作出计划并确定了关键技术领域、关键技术之后，就进入了具体的科研项目的管理阶段。首先要解决的一个问题是，在有限的资源限制之下，如何选择具体的科研项目进入实施阶段。在从候选项目中确定项目组合时，以往的数学规划类的模型，以最大化投资收益为目标函数，以满足资源限制为约束条件（见公式1）。
x[,i]∈(0,1)（x[,i]=1，项目i被选择；x[,i]=0，项目i不被选择）
B(x)：期望收益矩阵
C[ω]：资源ω的约束矩阵r[,ω]：可利用的资源ω的值
但是以往对科研项目选择模型的利用往往忽视了由于项目组合、项目之间的相互关系而带来的对项目的资源利用、项目的收益和成功可能性的影响。对科研项目间的相互作用和基于相互作用的选择模型的分析如下。
2.1 科研项目间的三类相互作用
(1)资源相互作用
资源相互作用发生在项目组合开发的成本不等于单独每个项目开发的成本之和时。例如，当设备或其他某种资源可以被项目组合中的项目共享时，组合开发的成本就会低于单独开发项目的成本之和。
(2)收益相互作用
项目组合开发的收益大于或小于项目单独开发的收益之和时，就出现了收益相互作用。例如计算机行业，软件业出现的新的增长也会带动硬件业收益的上升。
(3)技术（结果）相互作用
技术相互作用通常指一个科研项目对另一个科研项目实施获得成功的可能性的影响作用。对于科研项目组合中项目之间产生的三类相互作用，在一个科研项目组合中可能只出现一种，也可能出现几种。
2.2 基于项目相互作用分析的项目选择模型
如果不考虑项目之间的相互作用，期望收益矩阵B(x)和资源约束矩阵C[ω]都是严格的关于对角线的对称矩阵，对角线上的元素b[,ii]或c[,ii]即第i个项目的期望收益和资源需求；矩阵的其他位置上的元素都是0（如图3、图4）。一旦考虑到项目之间的相互作用，则模型中的期望收益矩阵和资源约束矩阵就不再是严格的对称矩阵了（见图5）。
图3 期望收益矩阵B(x)
图4 资源约束矩阵C[ω]
图5 经资源相互作用调整的资源约束矩阵
Robert提出的存在相互作用的项目的选择模型[7]，首先将目标函数中的期望收益矩阵B(x)表示为收益矩阵V和结果矩阵P的乘积，矩阵P的对角线上的元素代表项目成功的概率；然后将项目之间的各种相互作用反映在相关矩阵的非对角线元素上。
则原先的模型演变为：
尽管和公式(1)相比，模型在形式上变化很小，但是由于B(x)演变为V·P，就可以将项目间的收益相互作用和结果相互作用在矩阵V和P中加以体现。
例如，如果资源i和资源j(i＞j)之间存在相互作用，则用矩阵C[ω]的c[,ij]元素来反映出这种相互作用（见图5）。同样，项目之间的收益矩阵V、结果矩阵P相互作用，也可以通过在收益矩阵、结果矩阵中改变由发生相互作用的两个项目所确定的位置上的对应元素来实现。
对于科研项目间的不同类型的相互作用及几种相互作用组合出现的选择问题，都可以通过改进后的模型实现。
3 科研项目资源分配的动态管理方法
科研项目组合确定之后，伴随科研项目进入实际的实施，科研项目管理的任务就从事先的项目选择，转变为项目的监控与评估。科研项目的管理是一个动态的过程，在项目实施的各个阶段，都要根据科研项目本身发展的情况和外在环境的变化，阶段性地作出项目组合中的各个项目是应继续实施、终止或改变其实施优先次序的决策[8]。
3.1 动态资源分配关注的因素
Balachandra在对涉及大型制造、石油天然气、电气设备、化学、电子等产业，来自于41家企业的114项科研项目作出分析的基础上，提出了科研项目管理的动态决策应关注的两类因素[9]。
(1)重要因素
包括政府政策、原材料的可获得性、市场环境和技术成功的可能性。
在对科研项目的监控管理过程中，上述的4项因素的任一因素如果出现恶化的话，该项目就应立即终止。如果对重要因素的考察并没有发现明显的问题，则将进一步地对一般因素的考察。
(2)一般因素
一般因素可以归结为三类：环境类、项目类和组织类因素。
环境类因素包括：有利事件的发生、产品生命周期所处阶段；
项目类因素包括：项目经理的压力、商业成功的可能性、高层领导的支持、项目参与人的投入程度、技术路线的合理性等；
组织类因素包括：组织的赢利能力、内外部竞争、组织中项目组合中项目的个数等。
由于一般因素的个数众多，在逐条评估时，可以用记分的方法。如果有利的一般因素的数量多于不利的一般因素的数量，则表明项目当前的状态良好，可以继续投资；反之，则要慎重考虑对项目的继续投资。
3.2 资源在关键因子上的优化配置
关于影响科研项目结果的因素的研究众多。这些研究一般分为两种思路：一是收集成功项目的数据，通过统计分析得出项目成功的因素，上面提到的Balachandra对影响科研项目动态管理决策的重要因素和一般因素的划分就是这种思路；另一种则是由项目的科研人员来主观排定项目成功的因素。我们会发现，不同的研究人员提出的关键成功因素不尽相同，甚至有些研究人员提出的促使成功因素恰恰是另一些研究人员提出的导致失败因素。
出现这类现象的原因是由于科研项目的类型和科研项目实施的外部因素在不同的研究中并不是完全相同的。因而应该从结构上，尽量全面地把握对项目实施结果产生影响的各方面的因素，不论是引向成功还是导致失败，统称为关键因子。
Balachandra将关键因子划分为市场、环境、技术和组织四个大类[10]。
(1)市场：如潜在／现有市场、市场分析、高增长、快速进入市场；
(2)技术：如创新产品、期望价值、专利、市场拉动／技术推动；
(3)环境：如政治、社会因素、公众兴趣、社会接受度；
(4)组织：如来自市场部门的支持、定量技术的运用、来自市场的创意。
对于不同的科研项目，关键因子在资源分配中的作用是不同的。例如，对于针对一个早已存在的市场、技术层次比较低、科研创新的技术含量相对也较低的科研项目，市场方面的因子就显得更为重要，更多的资源应当投向市场调查、市场分析等活动；组织方面的因子由于和市场发生关系，也比较重要；而技术方面的因子则相对不重要。
根据科研项目面临的市场状况、科研项目本身的技术层次和创新程度的不同，要求对市场、技术、环境和组织四个方面的因子给予不同的重视，使得资源在这四个方面得以优化配置。详细的根据不同的科研项目，资源在不同类型的关键因子上作出优化配置的表格见表1。
表1 资源在关键因子上的优化配置表 科研项目的类型 重要程度
市场状况 技术层次 创新程度 市场因子 技术因子 组织因子
1 现有 低 低 非常重要 不重要 非常重要
2 现有 低 高 重要 重要 重要
3 现有 高 低 非常重要 非常重要 重要
4 现有 高 高 重要 非常重要 重要
5 新兴 低 低 非常重要 不重要 非常重要
6 新兴 低 高 不重要 重要 重要
7 新兴 高 低 重要 非常重要 重要
8 新兴 高 高 不重要 非常重要 非常重要
注：由于对于哪些环境类因子应被关注的看法不一致，因而环境类因子没有列入上表。
4 结束语
从资源分配的角度透视科研项目的计划和管理过程，利用簇分析的方法来确定科研项目计划的关键技术领域及关键元素级技术；关注科研项目间的资源、收益和技术三类相互作用及其带来的对项目选择和资源分配的影响；继而在项目实施过程中，动态地管理科研项目，从结构上把握影响不同科研项目的关键因子，并根据具体情况对关键因子作出资源的优化配置。在这个过程中的每一个阶段和步骤，都有定量的数学模型和工具可以使用。应当避免非理性因素对科研项目计划和管理的影响，让科研项目的计划和管理真正做到科学化、合理化。
【参考文献】
[1] Cooper R,Edgett S,Kleinschmidt E.Portfolio management in new product development[J].Research/Technology Management,September-October1997.16-28.
[2] Richard G Mathieu,John E Gibson.A methodology for large-scale R&D planning based on cluster analysis[J].IEEE Trans.Eng.Manag,1993,40(3):283-291.
[3] J R King,V Nakomchai.Machine-component group formation in group technology:review and extension[J].Int.J.Prod.Res.1982,20(2):117-133.
[4] J MacQueen.Some Methods for classification and analysis of multivariate observations[A].L Le Cam,J Neyman.5[th] Berkeley Symp.Math.Prob.(1)[C].University of California Free Press,1967,281-297.
[5] W T McCormick,P J Schweitzer,T W White.Problem decomposition and data reorganization by a clustering technique[J].Operations Research,1972,20(3):993-1009.
[6] J E Gibson.Managing Research and Development[M].New York:Wiley,1981,24-33.
[7] Robert L Schmidt.A model for R&D project selection with combined benefit,outcome and resource interactions[J].IEEE Trans,Eng.Manag.1993,40(4):24-33.
[8] Jonathan F Bard,Ramaiya Balachandra,Pedro E Kaufmann.An interactive approach to R&D project selection and termination[J].IEEE Trans.Eng.Manag.1988,35(3):139-146.
[9] R Balachandra.Critical signals for making the go/no go decisions in new product development[J].J.Prod.Innovation Manag.1986,29(6):29-34.
[10] R Balachandra and John H Friar.Factors for success in R&D projects and new product innovation:a contextual framwork[J].IEEE Trans.Eng.Manag.1997,44(3):276-287.^
