汽車企業R ＆ D 數據質量的提升方法

佟英

（天津一汽夏利汽車股份有限公司產品開發中心）

近年來，隨著汽車市場競爭日益激烈，創新產品是汽車制造企業生存的主要手段之一。正確綜合地評估汽車新品開發技術能力也越來越凸顯重要。科技統計“R ＆ D”指標值是綜合反映企業為增加知識總量或運用這些知識創造新的應用進行系統的創造性活動，包括基礎研究、應用研究和試驗發展的指標；是GDP指標基礎構成之一，是評價統計期間技術活動的綜合指標，準確的“R ＆ D”數據值能為汽車制造企業決策者提供堅實的數據支撐。目前科技統計是問卷填寫模式，即依據上級主管部門或科技管理部門要求，在規定時間內將企業的基礎數據分類、歸納及匯總，在此基礎上由統計人員折算R ＆ D 值，網上填寫提交上傳。由于R ＆ D 指標值是依據科技統計數據折算出來的，因此數據采集過程中正確分類和折算是保證R ＆ D 指標值可用性的重要環節。

1 汽車企業R ＆ D 指標值失真的原因

汽車企業技術活動主要是“試驗發展”類活動，即創造性和新穎性的技術活動，產生新的知識或創造新的應用是創造性的具體體現，運用科學方法則是所有技術活動的基本特點。“新”和“科學方法”是試驗發展類活動的因素。正確了解企業技術活動的特性，正確采集數據是保證R ＆ D 指標值質量的基礎。目前造成汽車企業R ＆ D 指標值失真的4 個因素如下。

1）科技統計人員掌握專業知識不全面[1]。汽車企業的技術活動有R ＆ D 活動，也有非R ＆ D 活動，同時還有生產技術服務活動，而會計賬目不可能按照R ＆ D 指標分類建賬，因此給科技統計人員采集數據帶來難度。體現在必須以會計帳目數據為基準，準確判斷數據的屬性，進行分類、匯總采集數據，折算R ＆ D 值。由于R ＆ D折算方法相對比較復雜，要保證R ＆ D 數據能夠正確反映企業技術活動的情況，準確分類數據是關鍵，如果科技統計人員掌握知識比較全面，指標理解比較準確，分解歸類原始數據就比較準確，R ＆ D 指標值就具有可用性。

2）汽車企業技術活動的復雜性。技術活動的目標是最大限度實現產業化，即以“開發或改進產品、工藝”內容立課題，開展的設計和試制試驗、生產過程中技術服務以及專利和論文。但是一系列的技術活動中有些環節不屬于科技統計數據采集的范圍，如果概念模糊或分辨錯誤，其折算的R ＆ D 指標值是不具有可比性。

3）科技統計口徑與汽車企業現狀不銜接[2]。現行科技統計指標中某些計算范圍、口徑和標準與開展的技術活動不完全銜接，這種屬于技術性活動支出，但不符合計入科技統計指標，因此不能準確地進行反映技術活動的真實情況，影響R ＆ D 指標值可比性。

4）科技統計工作不規范。課題統計臺賬不健全，有“湊數據、瞎估計、漏統計”的現象，降低汽車企業R ＆ D指標值可用性。

2 汽車企業R ＆ D 數據采集質量提升的方法

1）加大培訓，減少低級的錯誤。針對不同層次的人員，有針對性舉辦統計培訓，講解行業指標的概念；強化統計人員對會計賬目數據的解讀能力；普及數據折算的技巧，通過業務考核提升科技統計人員的專業水平，以此提升數據質量。在《企業會計準則——無形資產》中提到：對內部研究與開發項目的支出，區分研究階段支出、開發階段支出。研究階段風險大，這階段支出予以費用化；隨著開發過程推進，失敗的風險降低，這階段支出加以資本化。因此在統計支出時，既要采集費用中的開發支出，同時也要采集資本中的開發支出，否則科技統計支出就有漏項。

2）了解汽車行業技術活動特性，正確判斷數據源，降低采集過程中的錯誤率[3]。①理論上技術開發數據應全部采集，但汽車行業有它的特性，應認真分辨事物的屬性，正確采集數據。如“展車制作”課題：從內容上含新型車、局改車和概念車。易有錯誤統計的是“局改車”，若在原產品平臺上進行產品外觀改變或性能提升，屬于R ＆ D 數據；若僅色彩或局部零件、樣式微小改變，也就是說產品技術上小改進應不屬于R ＆ D 數據。概念型展車數據采集應視具體結果來確認，它是運用展覽會的平臺，測試市場對此展車的關注度和反映度，以決策下一步產品的發展方向。②再如“產品試驗驗證”工作，新產品開發期間產品試驗是產品設計階段的驗證屬于R ＆ D 數據，量產后產品驗證是對產品抽樣檢測是否符合國家強制法規等項的驗證，是常規性產品質量測試的工作，不納入R ＆ D 數據。③又如產品分析、評價及技術服務的活動，其屬性體現在已量產的產品技術活動，沒有增加新的技術內容，不納入R ＆ D 數據。因此同是技術活動，其結果是不同的，這是汽車企業技術活動復雜性的具體表現。

3）科技統計人員正確掌握R ＆ D 值折算法，降低折算的錯誤率。由于R ＆ D 總量數據是折算值，掌握科學的折算方法是提升R ＆ D 值可用性的關鍵。如R ＆ D 全時工作量折算：指R ＆ D 人員參與該統計年度R ＆ D 活動并領取報酬的人員。R ＆ D 全時人員指統計年度參與R ＆ D 活動工作時間大于0.9年以上的人員。非全時人員指統計年度參與R ＆ D 活動工作在0.1～0.9年之間的人員。折算方法：折合全時工作量=R ＆ D 人員折合全時工作量+為R ＆ D 活動直接提供科技服務的人員折合全時工作量。例如，若R ＆ D 人員8 人，其中全時人員5 人，非全時人員3 人，非全時人員工作時間分別為20%，50%和70%，折合全時工作量=5+0.2+0.5+0.7=6.4年。反映8 個R ＆ D 活動折合全時工作量6.4 人/年。

4）汽車企業完善原始數據信息平臺，建立指標間的邏輯性檢測程序[1]，降低錯誤率。實現程序化管理課題的模式，直接收集課題原始數據源，減少數據采集過程中的模糊數據。

3 結論

科技統計工作是技術管理中的重要工作，雖然復雜枯燥，但卻非常有意義。真實且準確的數據，能夠實事求是地反映企業科技活動情況。因此不可以虛報、漏報、錯報、瞞報和謊報，也不能拒報。只有有效提升科技統計數據的質量，才能保證R ＆ D 數據指標值真實性，為汽車企業決策者提供正確決策依據，才能合理調配有限的技術資源開展技術活動，正確規劃技術活動和評價技術活動的效果，才能使科技統計工作有實際意義。