考量研发因素的新能源车企主成分综合评价
[竞赛项目]：2024 年安徽省大学生金融投资创新大赛
杨彦西
作者简介：杨彦西（2005.5-），女，汉族，上海人，合肥工业大学经济学院，本科生，合肥工业大学经济学院，研究方向为国际经济与贸易
    【摘要】本文考量研发因素，基于主成分分析方法综合评价新能源上市车企，发现盈利能力是影响综合评价的最重要因素，其次是偿债能力，再次是研发因素。研究表明，研发因素是新能源上市车企综合评价的重要因素之一，研发因素对综合评价的解释率超过17%。
    【关键词】研发；主成分分析；新能源车企；综合评价
    引言
    中国正以前所未有的力度培育和发展新质生产力，聚焦战略性新兴产业，培育行业“小巨人”。各级地方政府结合资源禀赋优势，加大支持力度孵化产业新锐。根据国家统计局的发布，2024 年我国研发投入强度达到2.68%，位居全球第12 位。2024 年我国新能源汽车全年产量达1316.8 万辆，连续10 年全球第一，成为全球首个新能源汽车年产量超千万辆的国家。这一成就的取得，离不开我国在电池、芯片等关键领域的持续研发投入。以比亚迪、长城汽车和宇通客车为代表的传统新能源上市车企，积极投身研发。同时，以塞力斯、蔚来汽车、小鹏汽车和理想汽车为代表的造车新势力，也着力引资，和科技龙头深度合作，注重研发，践行发展新质生产力。
    一、研究背景
    在我国产业升级的热潮中，新能源汽车、锂电池、太阳能电池这“新三样”已成为高科技、高附加值和绿色经济的典型代表。其中，新能源汽车作为产业升级的重要标志，其发展水平备受学界重视。现有研究多聚焦于企业评价：王清伟（2024）以哈佛分析框架为工具，评价了4家新能源车企；吴亚欢（2024）选取了在沪深上市的五家新能源车企，进行品牌价值的评价；毛学锋（2021）基于主成分分析法研究我国新能源汽车企业的融资绩效；苗雨君等（2017）利用因子分析法，对新能源上市车企的财务绩效进行实证研究；田显怡等（2022）在碳中和背景下，进行了新能源汽车上市公司综合绩效评价。
    新能源汽车不仅仅是动力系统的革新，更是多项前沿技术的集成载体。从核心的电池新材料、新工艺，到自动驾驶涉及的传感技术、AI 算法和芯片，无不体现其高科技属性。因此，在构建新能源车企综合评价体系时，研发投入理应成为关键考量因素。本文基于现有研究，考量研发因素，引进研发层面的指标，更新完善新能源上市车企的综合评价体系，对新能源上市车企基于主成分分析进行综合评价。
    二、新能源上市车企的评价
    基于收集数据的便利性及客观准确，本文选取了在A 股和港股上市的主要20 家新能源造车企业为研究对象，在综合评价指标体系中引入研发方面的指标，应用主成分分析方法，对20家新能源上市车企进行综合评价。
    （一）构建综合评价体系
    综合相关文献（苗雨君，2017）的研究，结合新能源车企科技含量高的自身特点，构建其综合评价体系，从盈利能力、偿债能力、营运能力和研发能力四个维度构建上市公司综合评价体系。
    在应用主成分分析的过程中，经过反复比较和调试，最终在以上四个层面选取了9 个指标。盈利能力的指标为： X1 表示每股收益（元），X2 表示净资产收益率（%），X3 表示总资产收益率（%）；偿债能力的指标为：X4 表示流动比率（%），X5 表示速动比率（%）；营运能力的指标为：X6 表示固定资产周转率（次），X7 表示存货周转率（次）；研发能力的指标为：X8 表示研发费用占营收比率（%），X9 表示研发费用增长率（%）。
    （二）对评级指标实施无量纲处理
    由于选取的指标来自不同层面，单位的度量方式差别很大，为了消除由此而产生的差异化和不可比性，故对评价指标进行统一的、无量纲化调整（曾卫，2002），具体如下：
    式（1）中， 表示均值， 表示标准差。
    通过上式可见，通过无量纲化处理变换，评价指标的初始数据 Xij 转化为无量纲的ZXij。新的无量纲指标组成了一个规范化矩阵ZX=(ZXij)20×9，该规范化矩阵表示本文研究的20 家新能源上市车企的研究指标体系，研究对象中第i 各新能源上市车企的指标值为ZXi=（ZXi1,ZXi2,……,ZXi9），其中i=1,2,3……20。
    （三）计算综合评价得分
    首先计算各主成分得分，把以上规范化矩阵表示的指标体系的数据导入主成分分析平台，按照特征根大于1 的规则，选出M个主成分，可以获取主成分系数矩阵W=(Wjm)9×M。根据主成分选取的规则，虽然被降维，但这M 个主成分包含了原始指标的很大部分的信息，具有代表性，因此根据主成分系数矩阵计算的得分具有比较意义。按照下式分别计算第i 个新能源上市车企第m 个主成分的得分Fim。

    在计算各主成分得分的基础上，计算各新能源上市车企的综合评价得分。因为各个主成分的方差贡献率不同，各个主成分的得分计入综合评价分的权重有所不同，以各个主成分的方差贡献率为分子、以所有主成分的方差贡献率之和为分母，记为每一个主成分权重，计算综合评价得分，为了直观和容易比较，把得分稍作转换。不妨令Ck 为第k 个主成分的方差贡献率，Vk 为第k 个主成分的加权方差贡献率，Si 为第i 个企业综合得分，如下式

    根据综合评价得分的高低，进行排序，得出新能源上市车企的综合评价位次。
    三、实证研究
    将自Wind 平台提取的20 家上市新能源车企截至2024 年三季度的相关数据，载入SPSS22.0，应用主成分分析方法进行运算分析。
    首先进行KMO 和Bartlett 检验， 由表1 可见，KMO值为0.565，接近0.6；Bartlett 的球形检验近似卡方均值为174.853，显著性为0.000，检验结果证明变量独立的假设不成立，变量之间具有一定的相关性。KMO 和Bartlett 检验说明选取的20 家新能源上市车企数据适合做因子分析。
    其次，由表2 可见，前三个成分累计方差贡献率超过86%，说明前三个成分有较强的解释度。按照选取标准为特征根大于1 的规则，选取前三个成分为主成分，累计方差贡献率为86.133%，解释程度较高。主成分1 方差贡献率高达42.053%，是新能源上市车企评价的最重要因素；主成分2方差贡献率达26.531%，是新能源汽车企业评价的次重要因素；主成分3 方差贡献率为17.548%，是新能源汽车企业评价的第三重要因素。

    根据表2，可得出如表3 所示的主成分荷载矩阵。

    再次，根据表3 可见：1）主成分1 和ZX11、ZX12 和ZX13 有超过0.75 以上的载荷系数，这三个指标主要反映新能源上市车企的盈利能力。2）主成分2 和ZXi4 和ZXi5 有超过0.85以上的载荷系数，这些指标主要反映新能源上市车企的流动性，即偿债能力。3）主成分3 和ZX9 有超过0.66 以上的载荷系数，该指标主要反映新能源上市车企的研发能力。盈利能力和偿债能力层面的主成分在诸多研究中不鲜见，研发能力层面指标的引入，并且其方差贡献率超过17%，是新能源上市车企的综合评价的一个重要因素。说明本文在构建新能
源车企综合评价体系时引入、考量研发因素具有相当合理性。
    在表2 和表3 的基础上，把主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根，以此构成主成分系数矩阵，由主成分系数矩阵可以得出主成分的解析表达式，见式（4）、式（5）和式（6）。

    最后，根据式（3），计算由式（4）、式（5）和式（6）得出每一个新能源上市车企的三个主成分得分（需要说明一点的是，由于SPSS 22.0功能的增强，可以直接给出各主成分得分）。根据各主成分的权重，计算得出综合得分，进而以此进行排名，见表4。

    四、结语
    广大新能源上市车企，不仅聚焦于电池等零部件的研发，智能驾驶、物联网等新科技也是各家研发的重点所在。本文基于相关研究，创新性地构建了包含研发指标的综合评价体系，并运用主成分分析法对上市新能源车企进行了系统评估与排名。基于以上分析可见：
    （一）盈利能力方面，比亚迪、宇通客车和江铃汽车等传统新能源企业盈利能力较强，排名居前。新能源新锐车企赛利斯排名居首。优秀的盈利能力得益于中国科技龙头企业华为的深度赋能，多款新产品得到市场的广泛认可，可见研发成为赛利斯这样的新能源新锐车企盈利能力提升的源泉。
    （二）偿债能力方面，长城汽车和东风股份，稳健运营，偿债能力强，排名居前。同时，理想汽车、小鹏汽车、蔚来汽车和赛力斯等新能源造车新势力，资产的流动性强，偿债能力排名较好。
    （三）研发能力方面，蔚来汽车和小鹏汽车为代表的造车新势力排名居前。和华为深度合作的赛利斯排名居首，其研发费营收占比高，研发费用增速高，从而研发因素排名居首，可认为研发的投入，必将为将来企业发展奠定坚实基础。
    最后从排名结果来看，赛里斯综合评价居首，研发的投入带来这家企业的提升，盈利能力增强，走出了研发投入和盈利能力提升的良性循环。同为新能源造车新势力的理想汽车排名第三。传统的新能源上市车企长城汽车、江铃汽车、宇通客车和比亚迪，盈利能力强，注重研发，综合评价居前。众泰汽车和海马汽车等新能源上市车企盈利能力下降，研发投入相对不足，综合评价靠后。
    本文基于主成分分析得出的量化结果及排序，为相关工作提供参考。从本文的研究结论来看，以赛力斯为代表的新能源上市车企通过持续加大研发投入，实现了创新驱动与盈利能力提升的良性循环，验证了研发投入对企业发展的关键作用。新能源车企的发展路径表明，强化研发投入是提升企业竞争力的有效途径。需要说明的是，本研究数据截至2024 年三季度，未来将持续优化评价体系，以提供更全面科学的评估结果。
参考文献
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