投入產(chǎn)出視角下我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新路徑研究
——基于上市汽車企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析

許學(xué)國(guó)（教授/博導(dǎo)）李文輝，2張羽兮

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

一、引言

自2014年初的美國(guó)消費(fèi)電子展（CES）以來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展受到了全球廠商的青睞，智能網(wǎng)聯(lián)汽車正在成為移動(dòng)智能終端的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指車聯(lián)網(wǎng)與智能車的有機(jī)聯(lián)合，通過搭載車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，在現(xiàn)代智能網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行信息傳輸，實(shí)現(xiàn)車與人、路、平臺(tái)終端等智能信息交換共享的新型汽車產(chǎn)品。我國(guó)高度重視智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，先后出臺(tái)了《汽車產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》《車聯(lián)網(wǎng)（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》等一系列政策，積極推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。汽車作為新的移動(dòng)智能終端的趨勢(shì)不斷顯現(xiàn)，其技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入了實(shí)質(zhì)性的階段，我國(guó)的汽車企業(yè)已競(jìng)相加大智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)研究工作，智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域正成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的戰(zhàn)略高地，我國(guó)智能汽車行業(yè)也迎來了發(fā)展的黃金期。但是，盡管市場(chǎng)前景廣闊，行業(yè)產(chǎn)能反而下降，這雖然與新冠肺炎疫情及美國(guó)的技術(shù)管制有關(guān)，其根本原因是核心研發(fā)能力薄弱，比如汽車芯片供應(yīng)不足導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃難以執(zhí)行等。因此，如何對(duì)研發(fā)投入進(jìn)行科學(xué)有效的管理，是提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵問題之一。

基于技術(shù)創(chuàng)新理論，學(xué)者開始關(guān)注研發(fā)投入對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果的影響，Mueller（2006）利用六個(gè)產(chǎn)業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)論表明專利數(shù)量與研發(fā)資金、人員投入都存在高度相關(guān)關(guān)系。朱月仙（2016）將我國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和專利申請(qǐng)量進(jìn)行回歸分析，實(shí)證顯示研發(fā)投入和以專利申請(qǐng)量為指標(biāo)的創(chuàng)新績(jī)效具有顯著正相關(guān)。韓辛超、王文飛（2015）以計(jì)算機(jī)、通信與其他電子設(shè)備制造業(yè)137家上市公司2012—2014年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，利用回歸分析研究研發(fā)投入對(duì)公司盈利能力的影響，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)人員比例與企業(yè)盈利能力正相關(guān)。針對(duì)汽車行業(yè)，彭澤瑤和黃德忠（2015）發(fā)現(xiàn)在我國(guó)汽車行業(yè)中研發(fā)投入能夠顯著影響當(dāng)期的績(jī)效，但這種影響不存在滯后性。

綜上所述，目前研究的領(lǐng)域主要集中在研發(fā)投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的效率效果研究，缺乏從財(cái)務(wù)視角對(duì)研究投入如何影響企業(yè)創(chuàng)新特別是智能汽車企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的成果。本文通過對(duì)2019年我國(guó)八家智能汽車頭部企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分析，從投入產(chǎn)出視角探尋研發(fā)投入對(duì)智能汽車技術(shù)管理的創(chuàng)新路徑。

二、基于財(cái)務(wù)報(bào)表關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建

（一）選擇灰色關(guān)聯(lián)分析的原因

企業(yè)的自主創(chuàng)新領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)往往涉及到商業(yè)機(jī)密，對(duì)外公布的數(shù)據(jù)內(nèi)容并不全面，傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法缺乏足夠數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)體系創(chuàng)建以及后續(xù)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(tǒng)理論研究產(chǎn)業(yè)問題，能夠把產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、轉(zhuǎn)型等出現(xiàn)的相關(guān)問題具體化、數(shù)量化，從產(chǎn)業(yè)變化規(guī)律不明顯的各種特征中找出相關(guān)規(guī)律，并通過對(duì)規(guī)律的剖析、解讀弄清產(chǎn)業(yè)的變化趨勢(shì)和發(fā)展方向，進(jìn)而為資源利用、調(diào)配等決策行為指明方向，比較適用于研究數(shù)據(jù)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(duì)上市汽車企業(yè)披露出來的在智能汽車項(xiàng)目投入產(chǎn)出財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，得到車企對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)投入產(chǎn)出的關(guān)鍵要素，進(jìn)而做出重要性判斷，對(duì)于提高汽車企業(yè)自主創(chuàng)新過程中的技術(shù)管理水平具有重要意義。

（二）灰色關(guān)聯(lián)分析的定義及方法

灰色關(guān)聯(lián)分析作為用于分析系統(tǒng)中結(jié)果因素與影響因素的關(guān)系密切程度的重要方法，其基本思想是根據(jù)數(shù)據(jù)序列的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，首先通過計(jì)算系統(tǒng)特征與因素序列的相對(duì)關(guān)聯(lián)度和絕對(duì)關(guān)聯(lián)度矩陣，再計(jì)算綜合灰色關(guān)聯(lián)度。

若系統(tǒng)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(zhǎng)度相同且初值不為0，則：

（1）灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度。D為序列始點(diǎn)零化算子，則可以得到各序列的始點(diǎn)零化像為Y，X。

若令：

則得到灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度：

（2）灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)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(diǎn)零化像，計(jì)算：

則得到灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度：

（3）灰色綜合關(guān)聯(lián)度。若ε為系統(tǒng)特征行為序列Y與系統(tǒng)因素行為序列X的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度，r為系統(tǒng)特征行為序列Y與系統(tǒng)因素行為序列X的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，取θ∈［0,1］，得到灰色綜合關(guān)聯(lián)度：

（三）基于財(cái)務(wù)報(bào)表視角的指標(biāo)體系的建立

投入產(chǎn)出理論作為一種成熟的研究產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)理論，被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中，運(yùn)用投入產(chǎn)出分析的各類指標(biāo)，能刻畫出各個(gè)部門之間的投入產(chǎn)出關(guān)系，揭示其相互依存、相互影響關(guān)系以及相互作用方式。本文依據(jù)投入產(chǎn)出理論，在灰色關(guān)聯(lián)模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建分析模型，選取分析指標(biāo)進(jìn)行后續(xù)分析。

1.研發(fā)投入指標(biāo)。企業(yè)智能化的技術(shù)創(chuàng)新能力是多方面能力的集成，要全面反映創(chuàng)新能力，系統(tǒng)因素指標(biāo)是十分復(fù)雜的。綜合眾多學(xué)者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系的研究成果，同時(shí)考慮了智能網(wǎng)聯(lián)汽車公司的實(shí)際情況，在滿足全面性、科學(xué)性、代表性和可操作性的原則基礎(chǔ)上，本文對(duì)研發(fā)投入的具體指標(biāo)進(jìn)行了篩選。從技術(shù)創(chuàng)新及企業(yè)研發(fā)生產(chǎn)的過程來看，技術(shù)創(chuàng)新能力包括對(duì)專利技術(shù)的投入能力、設(shè)備的投入能力、研究開發(fā)能力、產(chǎn)線規(guī)模以及人才投入規(guī)模，因此，可以用這5個(gè)指標(biāo)來綜合反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，即X：企業(yè)無形資產(chǎn)投入；X：企業(yè)固定資產(chǎn)的投入；X：企業(yè)研發(fā)費(fèi)用投入；X：企業(yè)人才投入；X：企業(yè)在建工程投入。

2.技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。在過往的研究中，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)主要分為兩大類。其一，財(cái)務(wù)指標(biāo)類。其二，衡量研發(fā)產(chǎn)出的指標(biāo)，如專利、新產(chǎn)品數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入。由于企業(yè)專利統(tǒng)計(jì)口徑不同，以及專利所帶來的創(chuàng)新產(chǎn)出所具有的延遲性，本文暫不考慮使用專利數(shù)量指標(biāo)?？紤]到企業(yè)銷售收入主要由銷售數(shù)量及單價(jià)決定，而不同企業(yè)產(chǎn)品單價(jià)的制定標(biāo)準(zhǔn)不相同，基于本文為提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果的目的以及財(cái)務(wù)報(bào)表披露內(nèi)容的普遍性，對(duì)系統(tǒng)特征指標(biāo)進(jìn)行設(shè)定，即Y：汽車總產(chǎn)量（單位：萬輛）；Y：汽車總銷量（單位：萬輛）。

三、灰色關(guān)聯(lián)分析模型的應(yīng)用

對(duì)一個(gè)抽象系統(tǒng)或現(xiàn)象進(jìn)行分析，首先，需要選擇反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列，即系統(tǒng)行為的映射量。用映射量來間接地表征系統(tǒng)行為。在本文所分析的汽車企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力系統(tǒng)中，選取我國(guó)頭部智能汽車企業(yè)2019年汽車的總產(chǎn)量和總銷量來表征系統(tǒng)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(shù)據(jù)，最后即可利用灰色關(guān)聯(lián)公理對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析。

（一）數(shù)據(jù)來源

由于我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)處于起步階段，這一產(chǎn)業(yè)尚未形成一定規(guī)模與體系，因此在財(cái)務(wù)報(bào)表中能夠披露與智能網(wǎng)聯(lián)汽車項(xiàng)目研發(fā)的相關(guān)財(cái)務(wù)信息的車企數(shù)量不多，因此本文從中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)在近幾年所統(tǒng)計(jì)的我國(guó)汽車制造企業(yè)前十名的名單中篩選出八家涉及智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)的企業(yè)，收集整理出影響投入的相關(guān)數(shù)據(jù)序列以及影響產(chǎn)出相關(guān)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析。

表1 汽車企業(yè)灰色關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)

其中，將表征系統(tǒng)行為的汽車總產(chǎn)量標(biāo)記為Y，汽車總銷量標(biāo)記為Y。將企業(yè)無形資產(chǎn)投入、企業(yè)固定資產(chǎn)投入、企業(yè)研發(fā)費(fèi)用投入、企業(yè)人才投入、企業(yè)在建工程投入等影響因素依次標(biāo)記為X、X、X、X、X等。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，首先求Y與X—X之間的灰色關(guān)聯(lián)度，再求出Y與X—X之間的灰色關(guān)聯(lián)度，以期得到影響汽車企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)聯(lián)性因素。

（二）研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算

首先，進(jìn)行汽車總產(chǎn)量Y與X變量之間的關(guān)聯(lián)性計(jì)算。

根據(jù)數(shù)據(jù)及公式，計(jì)算序列初值像如下：

對(duì)序列初值像進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)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(jì)算數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，系數(shù)矩陣如下：

根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)，求出Y與X，關(guān)聯(lián)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(duì)Y汽車總銷量與X變量之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行計(jì)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(jì)算Y汽車總銷量與X變量的關(guān)聯(lián)系數(shù)，根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)，求出Y與X關(guān)聯(lián)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(jié)果分析

通過灰色關(guān)聯(lián)度的測(cè)算結(jié)果可以看出，影響汽車企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素順序?yàn)椋浩髽I(yè)研發(fā)費(fèi)用投入＞企業(yè)固定資產(chǎn)投入＞研發(fā)人員數(shù)量投入＞無形資產(chǎn)投入＞企業(yè)在建工程投入。

從測(cè)算結(jié)果可以看出，關(guān)聯(lián)最大的是企業(yè)研發(fā)費(fèi)用的直接投入，關(guān)聯(lián)程度也遠(yuǎn)超其他因素，盡管從會(huì)計(jì)恒等式的角度來看，企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用由于不同企業(yè)的核算方式不同，會(huì)通過發(fā)放研發(fā)人員的工資路徑影響研發(fā)人員的數(shù)量，通過專利申請(qǐng)轉(zhuǎn)入無形資產(chǎn)等，但是研發(fā)費(fèi)用金額反映了在該會(huì)計(jì)期間內(nèi)用作研發(fā)方向的金額數(shù)量，體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)研發(fā)投入的支持。

企業(yè)對(duì)固定資產(chǎn)的投入與研發(fā)人員數(shù)量投入與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)程度較為相似，固定資產(chǎn)投入影響相對(duì)強(qiáng)于研發(fā)人員數(shù)量投入，但影響程度相差較小，并且固定資產(chǎn)投入產(chǎn)生的影響具有一定的時(shí)間長(zhǎng)度，且效果衰減明顯。而研發(fā)人員在培訓(xùn)、人員更新、薪酬激勵(lì)等外界因素的影響下，可以保持研發(fā)能力的持續(xù)性。

無形資產(chǎn)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)程度相對(duì)較低，作為技術(shù)創(chuàng)新的中間產(chǎn)物，無形資產(chǎn)的當(dāng)期賬面余額反映了當(dāng)期研發(fā)人員的工作成果，但是其與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于研發(fā)人員投入數(shù)量。一方面，這可能與研發(fā)人員的技術(shù)水平較低有關(guān)，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力若想達(dá)到一定的水準(zhǔn)，必然要滿足一定的研發(fā)水平，但是若招收的研發(fā)人員水平較差，直接技術(shù)產(chǎn)出效率較低，同時(shí)對(duì)研發(fā)人員工資及研發(fā)費(fèi)用進(jìn)行大量無效投入，就會(huì)使最終測(cè)算結(jié)果的研發(fā)費(fèi)用較大。研發(fā)人員的投入與技術(shù)創(chuàng)新具有強(qiáng)相關(guān)的結(jié)果，而無形資產(chǎn)的相關(guān)性卻不強(qiáng)。另一方面，當(dāng)研發(fā)人員過多、企業(yè)規(guī)模較大，會(huì)增加制度成本，流程會(huì)更繁瑣，一定程度上影響研發(fā)人員的產(chǎn)出效果。

在建工程的投入與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)性最弱，這與在建工程在當(dāng)期沒有直接參與研發(fā)活動(dòng)有關(guān)，但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，在建工程在未來會(huì)成為辦公大樓、廠房、生產(chǎn)線，但經(jīng)營(yíng)決策是基于企業(yè)目前經(jīng)營(yíng)狀況的判斷。當(dāng)在建工程轉(zhuǎn)為固定資產(chǎn)后，管理者和決策者需要關(guān)注的是如何科學(xué)合理地進(jìn)行安排使用，作為研發(fā)活動(dòng)的最優(yōu)承載發(fā)揮其最大價(jià)值。

四、財(cái)務(wù)視角下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)創(chuàng)新的建議

（一）保證企業(yè)研發(fā)資金的投入

現(xiàn)代技術(shù)更迭的最大特點(diǎn)是快速，人工智能技術(shù)從誕生到今天已推陳出新多代技術(shù)，若要追上時(shí)代發(fā)展勢(shì)必要在研發(fā)費(fèi)用上加大投入。2022年3月，StockApps.com發(fā)布了一份報(bào)告，該報(bào)告通過對(duì)比世界大型汽車制造商每種智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品的研發(fā)費(fèi)用與廣告支出，發(fā)現(xiàn)特斯拉平均每款汽車的研發(fā)費(fèi)用為2 984美元，約為行業(yè)平均值的三倍，單車研發(fā)支出處于行業(yè)領(lǐng)先。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車時(shí)代，汽車市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)從傳統(tǒng)的市場(chǎng)占有競(jìng)爭(zhēng)變成了直觀的產(chǎn)品創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)。汽車企業(yè)只有通過提高自主創(chuàng)新力，才能直接有效地提升企業(yè)績(jī)效。而研發(fā)投入則是提升自主創(chuàng)新力的關(guān)鍵。從產(chǎn)品的生命周期來看，我國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車目前處于初始發(fā)展階段，有關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)汽車企業(yè)研發(fā)投入占比在前期較高，隨著市場(chǎng)的拓展與技術(shù)的成熟穩(wěn)定，這一比重會(huì)逐漸下降。參照國(guó)外技術(shù)成熟的汽車企業(yè)的發(fā)展規(guī)律，我國(guó)企業(yè)要加大研發(fā)投入，這是保持充足競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、做大做強(qiáng)的關(guān)鍵。

（二）制定合理的動(dòng)態(tài)研發(fā)費(fèi)用控制流程

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研發(fā)生產(chǎn)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，從研發(fā)到生產(chǎn)銷售需要經(jīng)歷較長(zhǎng)的時(shí)間，涉及多個(gè)部門之間、不同供應(yīng)商之間的業(yè)務(wù)交割，因此具有多種不確定性因素。為了能夠高效利用研發(fā)費(fèi)用，只在項(xiàng)目初期做出預(yù)算無法滿足流動(dòng)市場(chǎng)的需要，企業(yè)需要站在宏觀層面制定動(dòng)態(tài)的研發(fā)費(fèi)用控制流程，采取多元化的研發(fā)費(fèi)用管理方式，立足產(chǎn)品的整條產(chǎn)業(yè)鏈，覆蓋到各個(gè)環(huán)節(jié)。由每一個(gè)可變節(jié)點(diǎn)，以及可能狀況下的多個(gè)元素形成初始方案面，當(dāng)情況變化時(shí)，根據(jù)當(dāng)時(shí)的具體情況由節(jié)點(diǎn)中的相關(guān)人員做出具體的費(fèi)用流轉(zhuǎn)決策。

（三）優(yōu)化智聯(lián)網(wǎng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈的投資及合作

作為多種技術(shù)的集成產(chǎn)品，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的產(chǎn)業(yè)鏈條復(fù)雜龐大，傳統(tǒng)車企很難全面地?fù)碛懈黜?xiàng)技術(shù)解決方案，根據(jù)企業(yè)自身的綜合情況，對(duì)上游技術(shù)供應(yīng)商進(jìn)行合理投資，能夠在短時(shí)間內(nèi)掌握較為扎實(shí)的技術(shù)，根據(jù)產(chǎn)品目標(biāo)性能進(jìn)行技術(shù)升級(jí)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于從頭研發(fā)的成本。但是優(yōu)化投資的目的遠(yuǎn)非單純投資某個(gè)上游企業(yè)，還要注重技術(shù)的獨(dú)立變現(xiàn)能力。除此之外，智能網(wǎng)聯(lián)車作為人類智能生活生態(tài)的一部分，往往需要與其他產(chǎn)品進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，如何通過企業(yè)間的聯(lián)動(dòng)，降低研發(fā)成本的同時(shí)獲得更多的用戶也是企業(yè)需要思考的重要方面。

（四）注重企業(yè)軟件人才和智能制造技術(shù)人才的數(shù)量與質(zhì)量

新技術(shù)革命對(duì)汽車人才的能力和知識(shí)提出新要求，跨學(xué)科交叉融合的能力以及自我驅(qū)動(dòng)、持續(xù)學(xué)習(xí)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(zhì)的現(xiàn)實(shí)情況和未來高質(zhì)量發(fā)展的需求相比有很大差異。未來汽車企業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)的重點(diǎn)應(yīng)放在軟件人才和智能制造技術(shù)人員的儲(chǔ)備與培養(yǎng)上。一方面，可以加強(qiáng)與高校協(xié)同合作，提供相關(guān)專業(yè)智能化產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合培養(yǎng)基地，不僅能夠?yàn)槠髽I(yè)儲(chǔ)備人才，也可以更加高效地對(duì)人才進(jìn)行全面培養(yǎng)。另一方面，加強(qiáng)對(duì)員工的轉(zhuǎn)型培訓(xùn)，注重員工的思維轉(zhuǎn)變，推動(dòng)IT信息技術(shù)部門建立數(shù)字化思維，提升軟件產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力；設(shè)置獨(dú)立的大數(shù)據(jù)技術(shù)部門，結(jié)合行業(yè)背景引進(jìn)大數(shù)據(jù)和人工智能專業(yè)人才，提升數(shù)據(jù)算法開發(fā)能力。

（五）打造數(shù)據(jù)層面業(yè)財(cái)融合的財(cái)務(wù)共享系統(tǒng)

財(cái)務(wù)共享正逐漸成為大型企業(yè)的財(cái)務(wù)管理體系的一部分，目前的財(cái)務(wù)共享主要針對(duì)資金的流轉(zhuǎn)而建立，雖然大大減少了工作量及工作人員，為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析快速提供全面的數(shù)據(jù)支撐，但局限在財(cái)務(wù)層面上，企業(yè)其他部門人員的使用效率并不高。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的快速普及，汽車企業(yè)可以借助區(qū)塊鏈技術(shù)建立財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合共享的財(cái)務(wù)共享系統(tǒng)，不可篡改的特性保證了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的完整性、合法性以及安全性。分布式賬簿的特點(diǎn)使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步存儲(chǔ)，由業(yè)務(wù)相關(guān)工作人員進(jìn)行認(rèn)證?？苫厮莸奶匦苑奖悴煌h(huán)節(jié)的工作人員對(duì)既往業(yè)務(wù)進(jìn)行查詢、參考等，采購(gòu)環(huán)節(jié)的支出也更加透明。另外，區(qū)塊鏈的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制也適用于研發(fā)人員，能保證績(jī)效獎(jiǎng)勵(lì)更為透明準(zhǔn)時(shí)，提升研發(fā)人員的工作積極性。

（六）構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)，提升供應(yīng)鏈運(yùn)作效率

汽車供應(yīng)鏈?zhǔn)怯闪悴考?yīng)商、整車制造商、物流商、分銷商和客戶組成，涵蓋零部件生產(chǎn)至整車售后服務(wù)的一系列流程環(huán)節(jié)。信息流在汽車供應(yīng)鏈中起著至關(guān)重要的作用，加強(qiáng)汽車供應(yīng)鏈的信息化建設(shè)，有助于提升整體生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效益。物聯(lián)網(wǎng)是信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代下信息技術(shù)發(fā)展的深度產(chǎn)物，它通過各種信息傳感設(shè)備使物品以既定的規(guī)則與互聯(lián)網(wǎng)相連，實(shí)現(xiàn)物品信息的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。在汽車供應(yīng)鏈上構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)信息平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控零部件采購(gòu)、整車生產(chǎn)制造、庫(kù)存、物流等流程環(huán)節(jié)，極大程度地避免汽車供應(yīng)鏈生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)差錯(cuò)的出現(xiàn)，降低牛鞭效應(yīng)，并且基于物聯(lián)網(wǎng)電子標(biāo)簽儲(chǔ)存信息的永久性與唯一性優(yōu)點(diǎn)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)整車信息的追溯管理，提升汽車企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率。