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区块链与云计算下医药研发企业问题与建议

时间:2020-12-19作者:石萍
本文导读:这是一篇关于区块链与云计算下医药研发企业问题与建议的文章,区块链的本质是将数据分布式储存,这条根据时间顺序排列的数据结构在密码学的保护下能够安全地进行数据传输运行。无法被篡改和伪造。区块链系统可以分为七个部分:数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层。

  摘    要: 近年来,ERP系统、互联网(包括移动互联)计算、大数据等前沿科技在技术上日益完善,这技术在企业层面得到了广泛的认可和应用。以数据为代表的诸多技术领域正在翻天覆地变化会计领域也正在经历着生产力以更快速度、更大度的变革。以云计算、大数据代表的互网前沿科技被运用到实践中,一大批财务分析财务共享中心、成本中心、利润中心等新的会计形式开始出现。全球的研发整体处于上升态势。多数的国家都把科技创新作为国家长期发展的必要基础,创新是可持续发展的奠基石。研发投入是企业为获得未来市场话语权的重要基础。在数据时代下,我们需要将区块链、云计算这些新科技应用到医药研发成本管控中,一方面提高成本运作效率、提升计算能力,另一方面精确成本动因,进而达到完善研发成本管理的目的。

  关键词: 医药研发; 成本管理; 区块链; 云计算;

  1 、相关概念及理论基础

  1.1 、区块链

  1.1.1、 概念

  区块链这一概念来源于2008年比特币框架系统中,最开始应用于金融领域,区块链2.0又将其应用于智能合约和智能资产,后来区块链3.0扩展到文化、健康、政府等人文领域,但由于其独特的灵活性和时代性,我们也可以将这种理念与技术应用于财务成本管控中,尤其是像医药研发这样成本管控困难、成本有效性分析复杂、作业成本和制造费用追溯难以清晰界定的相关领域,亟需一套更为完善的区块链技术成本管理系统及技术支持。区块链的本质是将数据分布式储存,这条根据时间顺序排列的数据结构在密码学的保护下能够安全地进行数据传输运行。无法被篡改和伪造。区块链系统可以分为七个部分:数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层。

  1.1.2、 区块链与会计成本管理的关系

  会计是一个庞大的信息系统,信用在会计系统中是至关重要的,成本管理会计作为会计的一个分支同样需要信用作为支撑,区块链对于医药研发的成本管控有着重要的意义,如在与原材料供应商进行交易过程中可双方直接交易,免除了信用成本;另外,分布式的信息存储模式和分布式的记账模式能够将不同地区、不同研发环节的信息进行汇总并进行实时披露;其次,区块链具有绝对的安全性,在企业建立私有的区块链平台后,相关人员会被进行身份审核后授予访问权限,这样建立的财务业务一体化模式能够保证在重要内部信息不泄露的前提下,不仅将财务人员与业务人员、采购人员、研发人员等融为一体,还能够让股东、管理层、中级经理和一线人员近距离联系,尤其是针对一些非扁平化的企业,投融资及研发方向的决策要经过层层审批,浪费了时间成本,而意见传达的不准确性也会影响决策有效性。
 

区块链与云计算下医药研发企业问题与建议
 

  1.2 、云计算

  1.2.1 、云计算概念

  “云”实质上就是大范围的数据资源,云计算是一种新的网络形式,可以提供无限扩展的信息资源,这种通过软件进行自动化的计算能力被作为一种商品进行流通且容易得到,为其使用者提供了前所未有的体验,近十年来云计算取得了突飞猛进的变化,以虚拟化为核心和基础,使用范围不断扩大,众多大型企业加入云计算的行列。其实现形式众多,包括软件、网络、平台、互联网、商业服务和管理服务。

  1.2.2、 云计算的特点与成本管理的关系

  云计算具有虚拟化特点:虚拟化技术不受时间空间的影响,研发成本数据众多且冗杂,通过虚拟平台,数据资源的引用、扩展和迁移能够更加便利。云计算具有动态可扩展性:主要表现为不同于一般计算机的高强度运算能力,成本管理要求的数据不仅仅是单一的初始数据,更多应用到的是计算处理后的信息,如EOQ、IRR、单位变动成本等,如果研发投入期较长还要考虑时间因素,根据相应的报酬率计算终值或现值,另外还有机会成本方面的相关计算,通过云计算将计算系统进行扩展,提高了这一环节的效率。云计算具有按需部署的特点:不同类别的数据能够根据不同使用者的需求自动筛选。灵活性:主要体现在云计算的良好兼容性,不仅可以基础性地搭配低配置硬件机器,还可以外设获得更高性能的计算服务。可靠性:单一服务器的故障不会影响整个系统。性价比高:使用者不需要大空间存储的主机,这也间接性地降低了成本支出。

  1.3 、产品研发成本管理

  产品研发成本管理可理解针对由于产品研发所发生的相关费用的计量和成本因素归集,一方面根据相关账务信息向管理者提供有效的决策信息,另一方面制定相关措施来降低无效成本,提高投入产出比,从宏观意义上讲,成本管理还涉及到研发成功后必要的费用支出。在进行成本计算时,不仅要对实际支出进行归集,还要根据名义利率计算资本时间造成的间接支出和机会成本。

  2、 我国医药研发行业现状

  2019年带量采购政策的推进使得医药行业逐步向研发创新靠拢,近两年我国综合实力尤其是创新力的提升对医药行业是一个大大的支持,重心已由早期的仿制药到如今的创新药,由低质低价到如今的高质量、高保证。不过与发达国家相比,我国的研发创新能力还相对薄弱,医药研发行业需要加大研发力度,突破局限性思维。

  3、 区块链与云计算环境下医药研发企业存在的相关问题

  3.1、 成本驱动因素归集不完善

  企业在进行成本统计时存在三方面问题:第一,有的研发企业不重视成本动因分析,在成本分配时单一用吸收成本法、目标成本法等,然而这些成本法往往在医药研发行业中不是完全使用,例如吸收成本法,它虽然将服务部门的成本或共有资源进行不同部门分配,但是分配基础一般均根据人工时间和机器运作时间,这样简单的分配是不合理的;第二,即使有的企业使用科学的作业成本法,但是在成本划分时带有主观色彩,用单一的一项成本驱动因素来解释研发活动支出;第三,作业活动和成本驱动因素界定不明确、不完整,且操作系统过于繁杂,不便于操作,容易出现单一节点漏洞破坏整个系统运作的情况。

  3.2、 可行性分析不科学

  在医药研发准备工作中,可行性分析具有重要意义,企业经常出现分析不完全不准确的现象:市场调查没有涵盖大范围地区,对竞争者的信息了解较少,决策人员和一线研发人员存在信息隔阂,无法明确了解企业的真实技术水平,进而导致计算出的研发成功率和研发时间模糊。

  3.3 、预警工作不到位

  没有充分预警资金链问题、人员变动风险和付款失误风险。

  4、 区块链与云计算环境下医药研发的改进建议

  4.1 、基于作业成本法的成本动因分析系统

  作业成本法相对其他成本法提供更有参考意义的成本,它强调成本驱动力即将成本按照导致其发生的活动来进行划分,这样管理者能够清晰地看到各项成本费用支出用在了那一项活动或者某个环节上,便于成本管控分析和成本预算,充分考虑到所有制造费用,体现了各个成本环节的多样性和复杂性。流程设想:首先将企业发生的或者预期发生的项目、活动、各项研发环节进行划分,在成本责任中心中建立详细的成本区块,利用区块链技术使这些分布式成本区块高效地进行数据录入、转移,在数据层封装基本数据和基本算法,在网络层进行分布式划分,建立传播和验证平台,在共识层建立共识算法,在激励层将各项成本驱动因素输入到区块链应用技术中,在合约层对智能合约和算法进行封装,最后在应用层封装可能的研发案例和研发场景模式及其对应;然后利用云计算按需部署的特点先将可以直接归属于某一项目的成本归集到相应成本区块如直接人工直接材料等,然后筛选出无法直接归集的明细成本即共有资源,并按照合理的方式进行分配,如办公楼折旧、取暖费等根据各项作业的占地面积,协调人员工资按照各项作业的参与人数进行分配,低值易耗品在各作业人员领用时计入作业成本,共享固定资产的折旧可按照使用时间来确定磨损消耗,最后在确定研发作业时可以根据研发流程划分:新品研发环节包括市场调查、技术支持调查、可行性分析,产品实现环节包括生产计划预算、材料采购、硬件软件测试安装,在成果检验环节中进行鉴定评审,这些作业项目需要设定不同的动因,如市场调研动因可能是调研时间和次数,采购的动因是花费的时间和采购金额,项目可行性分析作业中动因是预期金额和预期产能,产品实现环节的相关作业和研发项目的复杂程度有很大关联。

  4.2、 可行性分析系统

  4.2.1 、市场环境

  对不同国家和地区某一功能药品的创新集中度进行统计分析,若集中度低则可进行考虑,将竞争者、潜在客户、市场需求度等信息录入系统,同时进行内外部分析,综合自身优势劣势进行SWOT分析。

  4.2.2、 产品定位

  产品的研发方向要与企业战略和占领的市场特点以及潜在客户的特点相一致,是薄利多销还是差异化战略,客户的收入水平如何,不同地区对于药品的特殊要求如何。

  4.2.3 、研发成功率和研发时间

  计算医药研发项目的支出,估算研发成功预期带来的现金流,根据时间价值折现率折算现值,值得注意的是,充分考虑机会成本,同时排除沉没成本,进而得出净现值,若净现值大于零则可行,另外将多个方案进行对比,选择投入成本低,预期回报高的方案,开发费用还要将失败案例的成本包含其中,否则会低估成本、高估利润,不符合谨慎性原则和真实性原则,使得企业过于乐观。

  4.3 、研发成本可视化系统

  首先,成立分布式大数据分析平台是研发过程受到精细管理、精益运营、精准决策,维护数据仓库的稳定;其次,建立大数据管理平台,协调整个研发流水线的各项环节,保证各项环节有条不紊地进行,同时搭建专业分析平台,使分析管理人员与每项作业的研发专业人员联合作战,在形成一组数据后连线结构性分析、风险评估和投入产出效果。另外可视化系统还要有科学的预警监控,包括:费用预警(保证研发资金的持续性,避免研发融资出现漏洞,否则会导致整个过程被迫停止,损失时间成本和劳动力成本、影响新品上市时间,智能系统要在预期发生风险之前发出预警,留给管理者足够时间调度资金);人事预警(避免研发人员突然离职造成的研发链条断裂,定期审核各职能部门);付款预警(包括工程付款预警、合同异常付款预警、大额付款预警)。

  参考文献

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