投入產出視角下我國智能網聯汽車企業技術創新路徑研究
——基于上市汽車企業財務報表關聯數據分析

許學國（教授/博導）李文輝，2張羽兮

（1上海大學管理學院 2上海汽車變速器有限公司 上海 200444 3哈爾濱工業大學管理學院 黑龍江哈爾濱 150006）

一、引言

自2014年初的美國消費電子展（CES）以來，智能網聯汽車的發展受到了全球廠商的青睞，智能網聯汽車正在成為移動智能終端的朝陽產業。智能網聯汽車是指車聯網與智能車的有機聯合，通過搭載車載傳感器、控制器、執行器等裝置，在現代智能網絡中進行信息傳輸，實現車與人、路、平臺終端等智能信息交換共享的新型汽車產品。我國高度重視智能網聯汽車產業發展，先后出臺了《汽車產業中長期發展規劃》《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》等一系列政策，積極推動智能網聯汽車產業的快速發展。汽車作為新的移動智能終端的趨勢不斷顯現，其技術創新進入了實質性的階段，我國的汽車企業已競相加大智能網聯汽車的技術研究工作，智能網聯汽車領域正成為新一輪科技革命和產業革命的戰略高地，我國智能汽車行業也迎來了發展的黃金期。但是，盡管市場前景廣闊，行業產能反而下降，這雖然與新冠肺炎疫情及美國的技術管制有關，其根本原因是核心研發能力薄弱，比如汽車芯片供應不足導致企業生產計劃難以執行等。因此，如何對研發投入進行科學有效的管理，是提升企業技術創新效率與經濟效益的關鍵問題之一。

基于技術創新理論，學者開始關注研發投入對企業技術創新效果的影響，Mueller（2006）利用六個產業企業面板數據進行實證研究，結論表明專利數量與研發資金、人員投入都存在高度相關關系。朱月仙（2016）將我國研發經費投入和專利申請量進行回歸分析，實證顯示研發投入和以專利申請量為指標的創新績效具有顯著正相關。韓辛超、王文飛（2015）以計算機、通信與其他電子設備制造業137家上市公司2012—2014年的面板數據為研究樣本，利用回歸分析研究研發投入對公司盈利能力的影響，研究發現研發人員比例與企業盈利能力正相關。針對汽車行業，彭澤瑤和黃德忠（2015）發現在我國汽車行業中研發投入能夠顯著影響當期的績效，但這種影響不存在滯后性。

綜上所述，目前研究的領域主要集中在研發投入對企業創新的效率效果研究，缺乏從財務視角對研究投入如何影響企業創新特別是智能汽車企業技術創新的成果。本文通過對2019年我國八家智能汽車頭部企業的財務報表關聯數據的分析，從投入產出視角探尋研發投入對智能汽車技術管理的創新路徑。

二、基于財務報表關聯數據的灰色關聯模型的構建

（一）選擇灰色關聯分析的原因

企業的自主創新領域的相關數據往往涉及到商業機密，對外公布的數據內容并不全面，傳統的數理統計方法缺乏足夠數據進行指標體系創建以及后續量化研究，因此，回歸分析、方差分析以及主成分分析法并不適用。

利用灰色系統理論研究產業問題，能夠把產業創新、轉型等出現的相關問題具體化、數量化，從產業變化規律不明顯的各種特征中找出相關規律，并通過對規律的剖析、解讀弄清產業的變化趨勢和發展方向，進而為資源利用、調配等決策行為指明方向，比較適用于研究數據缺乏、樣本量不足、不確定問題較多等狀況。因此，本文利用此方法，通過對上市汽車企業披露出來的在智能汽車項目投入產出財務數據的分析，得到車企對智能網聯汽車研發投入產出的關鍵要素，進而做出重要性判斷，對于提高汽車企業自主創新過程中的技術管理水平具有重要意義。

（二）灰色關聯分析的定義及方法

灰色關聯分析作為用于分析系統中結果因素與影響因素的關系密切程度的重要方法，其基本思想是根據數據序列的相似程度來判斷其聯系是否緊密，首先通過計算系統特征與因素序列的相對關聯度和絕對關聯度矩陣，再計算綜合灰色關聯度。

若系統特征序列為：

Y=（y（1），y（2）……y（n）），其中：i=1，2……s

因素序列為：

X=（x（1），x（2）……x（n）），其中：j=1，2……m

各序列長度相同且初值不為0，則：

（1）灰色絕對關聯度。D為序列始點零化算子，則可以得到各序列的始點零化像為Y，X。

若令：

則得到灰色絕對關聯度：

（2）灰色相對關聯度。使用初值化算子D，求出各序列的初值像Y、X，再分別求出Y、X的始點零化像，計算：

則得到灰色相對關聯度：

（3）灰色綜合關聯度。若ε為系統特征行為序列Y與系統因素行為序列X的灰色絕對關聯度，r為系統特征行為序列Y與系統因素行為序列X的灰色相對關聯度，取θ∈［0,1］，得到灰色綜合關聯度：

（三）基于財務報表視角的指標體系的建立

投入產出理論作為一種成熟的研究產業關聯的經濟理論，被廣泛應用于產業經濟研究中，運用投入產出分析的各類指標，能刻畫出各個部門之間的投入產出關系，揭示其相互依存、相互影響關系以及相互作用方式。本文依據投入產出理論，在灰色關聯模型的基礎上構建分析模型，選取分析指標進行后續分析。

1.研發投入指標。企業智能化的技術創新能力是多方面能力的集成，要全面反映創新能力，系統因素指標是十分復雜的。綜合眾多學者對技術創新評價體系的研究成果，同時考慮了智能網聯汽車公司的實際情況，在滿足全面性、科學性、代表性和可操作性的原則基礎上，本文對研發投入的具體指標進行了篩選。從技術創新及企業研發生產的過程來看，技術創新能力包括對專利技術的投入能力、設備的投入能力、研究開發能力、產線規模以及人才投入規模，因此，可以用這5個指標來綜合反映企業技術創新能力，即X：企業無形資產投入；X：企業固定資產的投入；X：企業研發費用投入；X：企業人才投入；X：企業在建工程投入。

2.技術創新產出指標。在過往的研究中，對技術創新產出的衡量指標主要分為兩大類。其一，財務指標類。其二，衡量研發產出的指標，如專利、新產品數量、新產品銷售收入。由于企業專利統計口徑不同，以及專利所帶來的創新產出所具有的延遲性，本文暫不考慮使用專利數量指標。考慮到企業銷售收入主要由銷售數量及單價決定，而不同企業產品單價的制定標準不相同，基于本文為提升企業技術創新效果的目的以及財務報表披露內容的普遍性，對系統特征指標進行設定，即Y：汽車總產量（單位：萬輛）；Y：汽車總銷量（單位：萬輛）。

三、灰色關聯分析模型的應用

對一個抽象系統或現象進行分析，首先，需要選擇反映系統行為特征的數據序列，即系統行為的映射量。用映射量來間接地表征系統行為。在本文所分析的汽車企業技術創新能力系統中，選取我國頭部智能汽車企業2019年汽車的總產量和總銷量來表征系統特征。之后將特征映射量和各有效因素序列處理成無量綱數據，最后即可利用灰色關聯公理對系統進行分析。

（一）數據來源

由于我國智能網聯汽車研發處于起步階段，這一產業尚未形成一定規模與體系，因此在財務報表中能夠披露與智能網聯汽車項目研發的相關財務信息的車企數量不多，因此本文從中國汽車工業協會在近幾年所統計的我國汽車制造企業前十名的名單中篩選出八家涉及智能網聯汽車研發的企業，收集整理出影響投入的相關數據序列以及影響產出相關數據序列進行分析。

表1 汽車企業灰色關聯分析數據

其中，將表征系統行為的汽車總產量標記為Y，汽車總銷量標記為Y。將企業無形資產投入、企業固定資產投入、企業研發費用投入、企業人才投入、企業在建工程投入等影響因素依次標記為X、X、X、X、X等。

根據上述數據，首先求Y與X—X之間的灰色關聯度，再求出Y與X—X之間的灰色關聯度，以期得到影響汽車企業技術創新發展的關聯性因素。

（二）研發投入與技術創新的灰色關聯度計算

首先，進行汽車總產量Y與X變量之間的關聯性計算。

根據數據及公式，計算序列初值像如下：

對序列初值像進行進一步的計算，得到如下差序列：

可求出，極差最大值為227.7191，極差最小值為0.0000。

其次，計算數據的關聯系數，系數矩陣如下：

根據關聯系數，求出Y與X，關聯度分別為0.8681、0.9115、0.9232、0.9080、0.8211，可見，在此序列中X＞X＞X＞X＞X。

同理，對Y汽車總銷量與X變量之間的關聯性進行計算，可求出序列初值像的極差最大值為227.2171，極差最小值為0.0000。最后，計算Y汽車總銷量與X變量的關聯系數，根據關聯系數，求出Y與X關聯度分別為0.8851、0.9277、0.9402、0.9255、0.8433。

可見，在此序列中X＞X＞X＞X＞X。

（三）結果分析

通過灰色關聯度的測算結果可以看出，影響汽車企業技術創新的因素順序為：企業研發費用投入＞企業固定資產投入＞研發人員數量投入＞無形資產投入＞企業在建工程投入。

從測算結果可以看出，關聯最大的是企業研發費用的直接投入，關聯程度也遠超其他因素，盡管從會計恒等式的角度來看，企業的研發費用由于不同企業的核算方式不同，會通過發放研發人員的工資路徑影響研發人員的數量，通過專利申請轉入無形資產等，但是研發費用金額反映了在該會計期間內用作研發方向的金額數量，體現了企業對研發投入的支持。

企業對固定資產的投入與研發人員數量投入與技術創新的關聯程度較為相似，固定資產投入影響相對強于研發人員數量投入，但影響程度相差較小，并且固定資產投入產生的影響具有一定的時間長度，且效果衰減明顯。而研發人員在培訓、人員更新、薪酬激勵等外界因素的影響下，可以保持研發能力的持續性。

無形資產與技術創新的關聯程度相對較低，作為技術創新的中間產物，無形資產的當期賬面余額反映了當期研發人員的工作成果，但是其與技術創新的關聯程度遠遠小于研發人員投入數量。一方面，這可能與研發人員的技術水平較低有關，企業的技術創新能力若想達到一定的水準，必然要滿足一定的研發水平，但是若招收的研發人員水平較差，直接技術產出效率較低，同時對研發人員工資及研發費用進行大量無效投入，就會使最終測算結果的研發費用較大。研發人員的投入與技術創新具有強相關的結果，而無形資產的相關性卻不強。另一方面，當研發人員過多、企業規模較大，會增加制度成本，流程會更繁瑣，一定程度上影響研發人員的產出效果。

在建工程的投入與企業技術創新的關聯性最弱，這與在建工程在當期沒有直接參與研發活動有關，但是從長遠來看，在建工程在未來會成為辦公大樓、廠房、生產線，但經營決策是基于企業目前經營狀況的判斷。當在建工程轉為固定資產后，管理者和決策者需要關注的是如何科學合理地進行安排使用，作為研發活動的最優承載發揮其最大價值。

四、財務視角下的智能網聯汽車技術創新的建議

（一）保證企業研發資金的投入

現代技術更迭的最大特點是快速，人工智能技術從誕生到今天已推陳出新多代技術，若要追上時代發展勢必要在研發費用上加大投入。2022年3月，StockApps.com發布了一份報告，該報告通過對比世界大型汽車制造商每種智能網聯汽車產品的研發費用與廣告支出，發現特斯拉平均每款汽車的研發費用為2 984美元，約為行業平均值的三倍，單車研發支出處于行業領先。在智能網聯汽車時代，汽車市場的競爭已經從傳統的市場占有競爭變成了直觀的產品創新競爭。汽車企業只有通過提高自主創新力，才能直接有效地提升企業績效。而研發投入則是提升自主創新力的關鍵。從產品的生命周期來看，我國智能網聯車目前處于初始發展階段，有關財務報表數據顯示，我國汽車企業研發投入占比在前期較高，隨著市場的拓展與技術的成熟穩定，這一比重會逐漸下降。參照國外技術成熟的汽車企業的發展規律，我國企業要加大研發投入，這是保持充足競爭優勢、做大做強的關鍵。

（二）制定合理的動態研發費用控制流程

智能網聯汽車的研發生產是一項系統工程，從研發到生產銷售需要經歷較長的時間，涉及多個部門之間、不同供應商之間的業務交割，因此具有多種不確定性因素。為了能夠高效利用研發費用，只在項目初期做出預算無法滿足流動市場的需要，企業需要站在宏觀層面制定動態的研發費用控制流程，采取多元化的研發費用管理方式，立足產品的整條產業鏈，覆蓋到各個環節。由每一個可變節點，以及可能狀況下的多個元素形成初始方案面，當情況變化時，根據當時的具體情況由節點中的相關人員做出具體的費用流轉決策。

（三）優化智聯網汽車產業鏈的投資及合作

作為多種技術的集成產品，智能網聯汽車的產業鏈條復雜龐大，傳統車企很難全面地擁有各項技術解決方案，根據企業自身的綜合情況，對上游技術供應商進行合理投資，能夠在短時間內掌握較為扎實的技術，根據產品目標性能進行技術升級的成本遠遠低于從頭研發的成本。但是優化投資的目的遠非單純投資某個上游企業，還要注重技術的獨立變現能力。除此之外，智能網聯車作為人類智能生活生態的一部分，往往需要與其他產品進行聯動，如何通過企業間的聯動，降低研發成本的同時獲得更多的用戶也是企業需要思考的重要方面。

（四）注重企業軟件人才和智能制造技術人才的數量與質量

新技術革命對汽車人才的能力和知識提出新要求，跨學科交叉融合的能力以及自我驅動、持續學習的能力都將是未來汽車人才的必備能力。但目前，車企人員素質的現實情況和未來高質量發展的需求相比有很大差異。未來汽車企業人才隊伍建設的重點應放在軟件人才和智能制造技術人員的儲備與培養上。一方面，可以加強與高校協同合作，提供相關專業智能化產學研聯合培養基地，不僅能夠為企業儲備人才，也可以更加高效地對人才進行全面培養。另一方面，加強對員工的轉型培訓，注重員工的思維轉變，推動IT信息技術部門建立數字化思維，提升軟件產品設計能力；設置獨立的大數據技術部門，結合行業背景引進大數據和人工智能專業人才，提升數據算法開發能力。

（五）打造數據層面業財融合的財務共享系統

財務共享正逐漸成為大型企業的財務管理體系的一部分，目前的財務共享主要針對資金的流轉而建立，雖然大大減少了工作量及工作人員，為財務數據分析快速提供全面的數據支撐，但局限在財務層面上，企業其他部門人員的使用效率并不高。隨著區塊鏈技術的快速普及，汽車企業可以借助區塊鏈技術建立財務數據與業務數據融合共享的財務共享系統，不可篡改的特性保證了財務數據的完整性、合法性以及安全性。分布式賬簿的特點使財務數據與業務數據同步存儲，由業務相關工作人員進行認證。可回溯的特性方便不同環節的工作人員對既往業務進行查詢、參考等，采購環節的支出也更加透明。另外，區塊鏈的獎勵機制也適用于研發人員，能保證績效獎勵更為透明準時，提升研發人員的工作積極性。

（六）構建物聯網信息平臺，提升供應鏈運作效率

汽車供應鏈是由零部件供應商、整車制造商、物流商、分銷商和客戶組成，涵蓋零部件生產至整車售后服務的一系列流程環節。信息流在汽車供應鏈中起著至關重要的作用，加強汽車供應鏈的信息化建設，有助于提升整體生產運營效益。物聯網是信息經濟時代下信息技術發展的深度產物，它通過各種信息傳感設備使物品以既定的規則與互聯網相連，實現物品信息的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。在汽車供應鏈上構建物聯網信息平臺，能夠實時監控零部件采購、整車生產制造、庫存、物流等流程環節，極大程度地避免汽車供應鏈生產經營差錯的出現，降低牛鞭效應，并且基于物聯網電子標簽儲存信息的永久性與唯一性優點，運用物聯網能夠實現整車信息的追溯管理，提升汽車企業的整體運營效率。