中国汽车业技术供应链技术效率评价研究

赵树宽,赵鹏飞

(吉林大学 管理学院,吉林 长春 130022)

中国汽车业技术供应链技术效率评价研究

赵树宽,赵鹏飞

(吉林大学 管理学院,吉林 长春 130022)

从世界发达国家汽车业的发展历程看,高效的技术供应链是企业保持持续创新能力的重要保障,而技术效率评价则是供应链绩效评价的关键内容,同时也有助于发现技术供应链中存在的问题。文章在实地调研和案头调研的基础上,以国内 15家大型汽车企业集团为样本,采用网络 DEA方法对我国汽车业技术供应链的技术效率进行了实证分析,发现:总体而言,2005-2007年期间我国汽车技术供应链技术效率不佳,但在新技术的产业化和市场化环节上具有一定优势,而技术创新能力不足则是制约技术供应链效率的瓶颈因素。通过对样本企业的技术供应链资源配置情况比较发现,知识存量、R&D经费、专利储备方面的投入与创新能力成正相关,因此,提高研发投入、加强人才储备是提高我国汽车行业技术供应链效率的关键。

中国汽车产业;技术供应链;技术效率;网络 DEA

一、引言

中国汽车工业经过几十年的发展,尤其是改革开放后近十年的发展已经取得了举世瞩目的成就。1999年我国汽车产量仅为 183.2万辆,占世界汽车产量份额的 3.28%,产量排名位居世界9位,但 2009年已经上升到了 1364.5万辆,占世界汽车产量份额上升至 21%,产量跃居世界第一。在这短短的 11年间我国汽车产量增长了7.45倍,年均增速达到 22.24%,而同期世界汽车产量年均增速仅为 1.84%,由此可见,过去的10年应该是我国汽车业发展的黄金 10年。而且,由于汽车产业具有涉及面广、产业关联度高、消费拉动能力强的特点[1],目前已经成为国民经济重要支柱。但是,在我国汽车业高速发展的过程中,也暴露出一些致命的问题,尤其是中国汽车业缺乏自主创新能力、缺乏核心技术、缺少高端自主品牌、缺乏综合竞争能力等。目前,我国绝大多数汽车企业还没有掌握汽车制造的核心技术,如发动机、自动变速箱、承载式车身设计等,从这一点上看,我国汽车业的生产大国地位更似装配大国。

汽车产业是一个资金、技术密集型的高科技行业,核心技术的掌握情况、持续的技术创新能力等是决定其是否具有综合竞争力的关键。这一点虽然被国内大多数企业接受和认可,但在实际生产过程中,中国汽车业中却存在一种错误的理念,这类似于很多其他行业,汽车制造业过分强调追求利润最大化目标,而实现利润最大化目标则单纯地依靠降低成本,总是希望投入最少,产出最多。这在企业技术创新中体现得尤为突出,研发投入少,实验室缺乏,科研人员少且地位和待遇相对低的问题仍然十分严重,与国外知名汽车生产企业都形成了强烈的反差。与此同时,企业的技术创新过分依赖合资企业,总认为一旦合资什么问题都解决了,错误地认为我们给了外方受保护的市场,外方理所应当地将技术传给我们,但 20多年的合资经验表明,想通过合资的办法取得核心技术,建立自主品牌往往是不现实的。中国汽车业要想真正做实、做强,就必须增强技术创新能力、掌握核心技术,没有核心技术就没有话语权。

要尽快缩短中国汽车工业研发水平、制造水平与发达国家的差距,必须从技术创新的组织管理理念和研发的过程管理上有所突破,而技术供应链的系统思维就是一种技术创新管理需求的新理念和过程管理的系统创新。所谓技术供应链是指以市场需求为导向,围绕技术领导企业形成研发与管理组织之间无缝增值的协作创新流程。技术供应链思想导源于物料供应链,形成于技术形态的理性思维和分析。以技术供应链的系统思维统驭管理过程将可能产生汽车工业研发管理的新模式。而且,从世界发达国家的汽车业的发展历程看,建立高效、完善的技术供应链已经成为支撑和保障企业持续创新能力的重要手段,丰田、本田等先进汽车厂商均已建立起具有上下游技术供需关系的完善技术供应链。目前,中国汽车产业技术供应链尚处于培育和逐渐形成中,中国汽车业要实现由汽车大国向汽车强国的转变,汽车技术供应链的定位将不仅仅局限在为研制先进、高端汽车提供技术储备,更为重要的是在关键技术和共性基础技术研究的过程中提供技术支持和保障。在此过程中,组织、协调、控制、评价现存的汽车业技术供应网链则是当前的首要任务,因此,对我国目前汽车工业技术供应链的技术效率做出客观评价,并从中找出问题,针对性地提出对策,对建立我国高效的汽车技术供应链具有重要意义。

从现有的研究文献看,国内外学者对技术效率的研究已经取得了一些有意义的成果,Shephard[2]和 Farrell[3]确立了描述多投入 -多产出生产技术效率的模型化方法。Charnes[4]和 Färe[5]等建立了测度技术效率的DEA方法体系。姚洋、章奇[6]、颜鹏飞、王兵[7]、孙兆斌[8]、Richard Frensch,Vitalija Gaucaite W ittich[9]等则对技术效率问题进行了比较广泛的实证研究。然而,研究供应链技术效率的文献极为罕见,特别是我们还未见到专门研究汽车技术供应链的文献。因此,本研究拟采用网络DEA方法对技术供应链进行技术效率分析,不仅是对技术创新问题的全新视角考察,更是对供应链绩效评价方法应用的一种有益探索。

二、中国汽车业技术供应链的基本形态与评价指标体系建立

通过对我国汽车业现有的技术供应链的调研,其基本形态可以归纳为以下 4个紧密相连的关键节点:(1)知识渠道。是指技术创新获取知识的主要渠道,目前主要有 FD I、专业技术研发企业、企业自身的技术积累、大学及科研院所。(2)技术创新中心。主要从事与技术吸纳、技术进步有关的 R&D活动,有的企业表现为专门技术研发中心,而有的则分散在多个相关部门中,并未形成专门研发部,因此,我们可以将企业中从事R&D的相关部门统称为技术创新中心。目前一汽、长安、奇瑞等先进企业集团为了增强技术创新能力,已经建立起自己的技术中心。(3)技术产业化中心。主要指产品生产体系,一方面是技术进入市场实现其价值的必要环节,更是市场需求信息向技术中心进行反馈的主要途径,其联结技术创新与市场需求的作用非常重要。(4)销售市场。为汽车企业技术创造中心提供重要的需求信息反馈,也为汽车技术供应链中多个知识源主体提供需求导向。上述 4个主要环节形成了以依托知识增值为主线、创新主体与市场需求的紧密联结的闭合型技术供应链,其基本形态可以归纳为如图 1。对技术供应链效率的理想评价方法就是技术效率。技术效率的评价不仅可以对技术供应链总体做出评价,而且也可以对各个环节做出评价,并从中发现问题。这里的所谓技术效率 (TE)是指利用当前技术的最理想投入与实际投入的比率,若 TE=1,则为企业技术有效;若TE<1,则为技术弱有效。

根据上述给出的汽车技术供应链基本形态,我们将技术供应链分为 3个阶段来构建指标体系。第一个阶段为技术创新与研发阶段,其投入主要涉及到企业技术创新中心的研发投入及知识存量。考虑到我国汽车技术创新过程中获取知识的渠道较多,知识存量形成机理比较复杂,为了便于量化分析,我们以存量化处理后的企业技术转移与吸纳支出来表示企业知识吸纳所形成的存量。而企业自身研发投入则选择了 R&D支出及 R&D人员工作时数指标。对于技术创新产出,目前研究比较常用的衡量指标为新产品开工项目数和专利授权数。第二个阶段是技术产业化阶段,在这个阶段技术创新转化为产品创新,新技术开始固化到产品当中,以新产品形态表现出来,因此选择的投入指标为新产品开工项目数、专利授权数、新产品生产成本、新产品生产人工时数;其产出指标为新产品产量。第三个阶段是技术市场化阶段,在这个阶段随着产品销售,技术的市场价值得以实现,并以货币形式表现出来,因此我们选择的投入指标包括新产品产量、新产品销售成本、新产品销售人工时数;其产出指标为新产品产值。

三、研究样本确定与模型构建

(一)样本确定、数据说明

针对以上给出的指标体系,查阅了《中国汽车工业年鉴》、《中国汽车产业发展报告》等文献资料,并深入汽车企业进行了调查研究,获得了大量的一手资料,对于所获得数据进行了细致处理。关于数据处理作如下说明:第一,此次调研选择的样本涉及 70家企业。首先,选择我国目前市场份额和企业规模最大的 15家大型企业集团作为主要样本,从目前情况看,这 15家企业的产品占我国汽车市场份额超过 90%,我国的汽车技术供应链体系都是围绕这些骨干企业搭建起来,无论是整零协作、产学研合作还是中外合资都以这些企业为主体。其次,遵循核心企业集团的辐射路径,进一步调查了为其配套的零部件厂商、原材料供应商及销售商等各类企业 55家。在所调查的 70家企业中,国有企业 20家,占样本总数的 28.6%;私营企业 10家,占样本总数的 14.3%;股份制企业 15家,占样本总数的 21.4%;合资企业 25家,占样本总数的 35.7%。除 15家大型企业集团外,其余 55家企业中零部件企业为 37家,经销商为 18家。因此,可以说这些企业的数据资料能够代表我国汽车产业发展状况,具有非常明显的典型意义。第二,由于以技术创新为主要研究视角,以知识和信息为主要追踪目标,因此,在调研中我们主要着眼于企业的新技术、新产品的研发、生产与销售状况,并成功取得企业 2004-2007年连续 4年的相关数据。第三,由于这些企业集团的主要产品均为整车,因此,生产投入、销售投入、新产品数量、新产品产值等指标的数据均为整车产品数据,涉及多种产品的以平均值处理。第四,知识存量的度量一直是学术研究中的难点,考虑到我们在概念模型中更多强调技术创新的知识获取,因此我们采用技术转移与吸纳支出的存量作为企业技术创新中心的重要投入指标。第五,鉴于零部件产业与整车产业之间技术溢出与供给过程非常复杂,很难科学进行剥离,因此我们并未在绩效评价阶段定量研究整零协作问题,其中所涉及的 R&D投入均为以核心企业构建的技术供应链所有研发投入之和。考虑到知识积累与 R&D投入要产生创新性成果需要一段时间,因此我们对 R&D投入指标及知识存量指标均采用了滞后处理,由于数据有限,我们采用的滞后期为 1年。第六,英文字母 A～O分别代表了我国 15家汽车供应链核心企业集团名称,分别是:上海汽车工业集团、第一汽车集团、东风汽车公司、长城汽车股份有限公司、北京汽车工业控股有限责任公司、广州汽车工业集团有限公司、奇瑞汽车有限公司、华晨汽车集团控股有限公司、哈飞汽车工业集团有限公司、浙江吉利控股集团有限公司、安徽江淮汽车集团有限公司、比亚迪汽车有限责任公司、长安汽车股份有限公司、江西昌河汽车股份有限公司、中国重型汽车集团。

(二)网络 DEA模型构建

DEA是系统评价领域应用非常广泛的重要方法,但是随着经济社会系统越发复杂,传统 DEA模型的应用局限性也越发明显。从可提供的信息量看,传统上将系统看成是“黑箱”而进行整体效率评价的做法很可能忽略了子系统的具体情况及子系统之间的关系,很难满足现代系统评价的信息需求。从技术角度看,传统 DEA评价对系统整体进行评价很可能产生效率高估,并且对存在不同时间阶段的动态过程评价显得无能为力。鉴于此,适用于复杂网络系统评价的网络 DEA技术应运而生 ,Färe R和 Grosskopf S.[10-12]和 Färe等[13]所构建多阶段网络模型框架成为这一研究领域的重要里程碑,这类模型试图将多阶段生产过程模型化,假定一些特定过程的输出变量成为其他过程的输入变量。依据 Färe R.和 Grosskopf S提出的经典模型体系我们构建了多阶段投入导向型网络DEA模型对我国汽车技术供应链技术效率进行评价。

对于第一个子过程,即技术创新过程,线性规划如下:

对于第二个子过程,即新产品制造过程,线性规划如下:

对于第三个子过程,即新产品销售过程,线性规划如下:

四、技术供应链技术效率评价结果

基于所建立的评价指标体系和构建的网络DEA模型,我们采用 Lindo软件计算得出了 15条以大型企业集团为核心的汽车技术供应链 2005-2007年技术效率评价结果如表 1、表 2、表 3所示。

通过对表 1、表 2、表 3实证结果的考察,可以得出中国汽车业技术供应链的技术效率如下:

第一,从总体平均值看,2005-2007年期间平均绩效值为 0.98807,未能实现 DEA有效,这表明总体上我国汽车技术供应链技术效率不佳。

第二,从供应链 3个阶段各决策单元的绩效看,3个子过程 3年的均值分别为 0.97130、0.99717、0.99839;45个决策单元中 DEA有效出现了 5次,仅占决策单元总数的 11.11%左右。技术创新阶段和技术产业化的决策单元中DEA有效出现频率与总体绩效相同,而技术市场化阶段则出现了 13次,占决策单元总数的 28.88%,这表明我国汽车产业技术供应链具有优势的环节在于新技术的产业化和市场化,特别是近年来随着我国成为世界制造中心,新技术产业化过程的优势越发明显;而绩效表现最差的环节仍然是原始创新不足,其中 2006年技术创新环节绩效表现较差,绩效值为 0.95199,这表明技术创新中心的创新能力不足已成为制约技术供应链发展的瓶颈因素。

表 1 2005年中国汽车技术供应链技术效率

表 2 2006年中国汽车技术供应链技术效率

表 3 2007年中国汽车技术供应链技术效率

第三,从 2005年至 2007年情况看,大部分决策单元均为弱 DEA有效,即绩效值小于 1,这部分单元的比重占到了 75%。导致这些决策单元非DEA有效的原因比较复杂,但我们认为主要原因在于:(1)研发投入不足。2006年全行业研发投入总和为 244.8亿人民币,占主营业务收入的比重平均为 1.77%,与世界先进水平相比还有巨大差距。值得注意的是,在汽车工业比较发达的国家,零部件工业的平均投资一般是整车企业 1.2-1.5倍,且零部件企业的研发能力应领先于整车企业,一辆新车的开发 70%的知识产权属于零部件企业。而我国汽车零部件企业的技术资源更为匮乏,大多数零部件企业不具备产品开发能力,产品开发主要依靠整车厂。(2)关键性核心技术缺乏。关键性核心技术是汽车产品市场优势的主要内容之一,这方面的突破需要大量的人力、物力投入和漫长的研发周期,对于研发投入不足、知识基础比较薄弱的中国汽车产业而言,关键性核心技术研发进展艰难一直是主要的瓶颈因素。以发动机技术为例,高压共轨技术被外资垄断,主要供应商委博世、日本电装、德尔福等。国内众多企业在开发共轨系统方面投入大量资源,但是尚未能达到稳定质量要求,应该说这一提升发动机排放水平的核心技术仍为外资所掌控。(3)技术供应链运行的战略取向存在偏差。主要表现在:第一,在技术供应链 3个子过程中,存在“重市场,轻研发”。以2007年评价结果为例,有 8个单元的子过程 3绩效值为 1,占子过程 3决策单元总数的一半以上,并且是子过程 1和子过程 2绩效值为 1决策单元的 2倍。即使绩效值小于 1的决策单元中,子过程3的绩效也明显优于其它两个子过程。这种评价结果也可以看成是我国多年来实施“市场换技术”合资战略所形成路径依赖的集中体现。A、B、C、F供应链的核心企业均是我国具有合资背景的大型企业集团,2007年子过程 3的绩效值均为 1,其他子过程则未能实现 DEA有效,这与它们面临的现实状况基本相符,即不论原始创新绩效如何,只要新产品上市,就能取得良好的销售业绩。这在很大程度上导致了合资大型集团更加重视新产品的市场推广,而原始创新动力不足。2008年这 4条供应链的新产品在我国汽车市场的占有率总额达到 54.33%,新产品产值超过 4200亿人民币,但是反映原始创新的发明专利授权量仅为我国发明专利授权总量的 22%。第二,科技成果结构不尽合理。一个国家汽车技术的可持续发展更多依靠强大的原始创新能力,截至 2008年国外主要汽车企业在我国累计的发明专利授权量占专利授权总量的72%,体现了较强的原始创新和核心技术控制能力。而我国主要汽车集团的专利结构则以外观设计为主,发明专利所占比例仅占 12.9%。随着市场竞争日趋激烈,原始创新不足只能进一步导致我国汽车企业在技术供应链中处于不利地位,技术跨越越发艰难。第三,对外资技术依赖仍然比较严重。我国汽车工业是从技术引进起步,外资的技术外溢确实在很大程度上带来了我国汽车产业技术进步和市场繁荣,但是时至今日,对外资技术依赖已成为产业发展难以摆脱之痛。(4)在技术供应链系统中资源配置不尽合理。从我国国情出发,汽车产业技术投入大幅增加在短期内并不现实。在技术资源有限的条件下,要提高创新效率从根本上说要依靠优化整个供应链体系中的资源配置状况。

五、中国汽车业技术供应链资源配置状况

为了给出我国汽车业技术供应链优化资源配置依据和建议,我们借助网络 DEA模型,在绩效评价基础上进一步考察技术供应链体系中的资源投入的冗余情况。表 4给出了 2007年我们汽车技术供应链的资源配置情况。

表 4 2007年中国汽车技术供应链资源配置情况 (单位:%)

通过对 15家汽车集团 2007年技术供应链资源配置情况进行比较 ,可以发现:(1)D、F、I、J、K、L、O等技术创新环节绩效值较高的决策单元都在知识存量、R&D经费、专利方面的储备比较充足,这一方面表明知识基础坚实可能是导致技术供应链具有较高创新效率的重要源泉,另一方面也说明这些单元在进行知识累积过程中的转移性投资出现冗余,有下降空间。仅以冗余程度最高的 L供应链为例,其冗余程度为 0.32%,即在产出不变前提下,L供应链用于引进、消化、吸收知识的投资大约可以节约0.32%。而其 2005年折合后知识存量接近 4.3亿,以此计算冗余的知识吸纳投资约为 130余万。(2)A、B、C这三条国内市场占有率较高的具有合资背景的供应链出现冗余的主要环节在销售人工投入及新产品项目数,而 G、I、L等创新动机相对强烈的具有民营背景的供应链在 R&D经费支出和生产成本上冗余程度较高,这说明技术市场化表现较好的决策单元一般都需要投入大量的销售人员和不断推出新产品开发项目。(3)在技术供应链体系中资源相对配置不足的主要是 R&D人员、生产工时和促销投资,这表明我国技术供应链体系中研发人才、熟练产业工人和销售投入资源分配存在不足。

六、主要结论及其建议

汽车制造业作为我国国民经济的重要支柱,其发展状况不仅直接关乎到经济运行质量,而且也关乎到国家经济安全,保证经济安全关键在于核心技术的掌握和持续技术创新能力的提升。要尽快使我国由汽车生产大国、装配大国向汽车强国的转变,提高我国汽车业竞争优势和可持续发展的源泉,缩短中国汽车工业研发水平、制造水平与发达国家的差距,必须从技术创新的组织管理理念和研发的过程管理上有所突破,而技术供应链的系统思维就是一种技术创新管理需求的新理念和过程管理的系统创新。

本文在实地调研和案头调研的基础上,以能够代表国内汽车业的 15家大型汽车企业集团为样本,采用网络DEA模型对我国目前汽车业现有技术供应链的技术效率进行了实证考察,发现:第一,从供应链技术效率总体平均值看,2005-2007年期间我国汽车技术供应链总体表现不佳,未能实现DEA有效。第二,3个子过程各决策单元的绩效值表明我国汽车产业技术供应链具有优势的环节在于新技术的产业化和市场化,技术创新中心绩效短板已成为制约技术供应链发展的瓶颈因素。第三,导致决策单元弱DEA有效的原因可以主要归纳为如下 4个方面:研发投入不足;关键性核心技术缺乏;技术供应链运行的战略取向存在偏差;技术供应链系统中资源配置不尽合理。此外,通过对样本企业 2007年技术供应链资源配置情况进行比较发现,技术创新环节绩效值较高的决策单元通常与较高的知识存量、R&D经费、专利方面的储备密切相关。技术市场化表现较好的决策单元则常与大量的销售人员的投入和不断推出新产品开发项目相伴生。

鉴于我国汽车业技术供应链技术效率的现状,认为,促进汽车产业技术供应链发展必须从观念上加以改变,着重提高技术创新中心的创新能力。在具体措施上主要从以下几个方面入手:(1)加大技术研发投入,特别是在新能源技术、环保技术和自动安全技术等重点技术领域进行投资倾斜,提高我国技术供应链的创新与竞争能力。(2)实施“人才储备”战略,通过强化企业内部培养、利用高校资源开展联合培养、在技术合作与交流中进行人才培养等方式加强创新型团队建设。(3)健全项目管理体制,完善技术的结构化开发流程。(4)强化产学研合作平台,夯实技术供应链的知识基础,构建高效的协作创新体系。(5)制定合理的产业政策,通过政府采购、税收政策、财政政策等手段强化政策引导与扶持。

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(本文责编:海 洋)

A Study to Evaluate the Techn ical Efficiency of Technological Supply Cha in in Chinese Auto-Industry

ZHAO Shu-kuan,ZHAO Peng-fei
(School of M anagement,Jilin University,Changchun130022,China)

Based on auto industry developing history in developed countries,efficient technological supply chain is an important insurance of sustainable innovation capability for enterprises.Nevertheless,the evaluation of technical efficiency is the key content for the assess ment of supply chain performance.Meanwhile,thiswill do good to find the problems about the technological supply chain.This paper takes 15 domestic large-scaled auto enterprises as samples and uses ne twork DEA approach to give an empirical analysison the Chinese auto technological supply chain.We found that the technical efficiency of Chinese auto technological supply chain did not perform well from 2005 to 2007.But there were some advantages in the nodes of innovational technology industrialization and mercerization,however,insufficiency of innovation abilitywas still the bottleneck factor to restrict the efficiency of technological supply chain.In this paper we propose that knowledge stock,R&D expenditure and patent accumulation are positive correlated with ability of innovation through comparatively analysis on the 15 samples.Therefore,increasing R&D expenditure and strengthening talent storage are the keys for technical efficiency of auto technological supply chain in China.

Chinese auto-industry;technological supply chain;technical efficiency;network DEA

F204;F407.471

A

1002-9753(2010)10-0172-08

2010-05-11

2010-09-16

吉林大学“211工程”资助项目;教育部新世纪优秀人才支持计划项目

赵树宽 (1963-),男,吉林公主岭人,吉林大学教授、博士生导师,管理学博士,吉林大学管理学院院长,研究方向:创新管理,企业战略管理。