自動駕駛等新技術的潮流「CASE（互聯汽車、自動駕駛、共用、電動化）」正在動搖全球汽車産業。在軟體等不熟悉的領域，投資和開發負擔膨脹，同時與IT企業等的跨界競爭也日益激化。汽車産業已進入「百年一遇的巨大變革期」。投資資金撤離，全球汽車股票的總市值與2018年1月的最近高點相比減少約57萬億日元（21％）。

　　　　

 　　　　　

　　「（為應對CASE）每年需要1000億日元以上開發費用。營業利潤面臨巨大的下滑風險」，豐田執行董事白柳正義在2018年12月面向工會人員的説明會上如此表示。豐田的春季勞資談判時隔13年到答覆日仍未談攏，加薪金額低於工會的要求。

 　　　

　　汽車零部件供應商愛信精機內部的危機感也很強烈。高管針對作為主力産品的自動變速箱（AT）表示，「如果汽車全部實現電動化，將不再需要」。愛信精機正拼命尋找生存下去的道路，例如擴大生産嵌入了混合動力車用馬達的自動變速箱。

  　　　　

　　日本的汽車零部件廠商曙煞車工業申請了屬於私下重組之一的事業再生ADR（法庭以外的爭端解決），其背後也存在「CASE」的巨大壓力。在業績惡化的背景下，該公司著眼於電動化，繼續開發新結構的制動器，2017財年（截至2018年3月）的研發費用總額達到103億日元，膨脹至凈利潤的13倍。

　　　

等待向北美市場出口的日本汽車（日本東扇島的物流中心，KYODO）

  　　　

　　一直支撐汽車産業競爭力的是引擎等機械技術。但是，要應對CASE需要軟體和半導體等其他技術，IT企業等在這些領域領跑。美國谷歌在約10年前啟動開發自動駕駛汽車。谷歌手頭的現金超過12萬億日元，數額巨大，具備足以全面發展有潛力新技術的財力。此外，環保限制方面的逆風也很強烈，英國和法國計劃到2040年禁止汽油車和柴油車的國內銷售。

 　　　　　

　　

　　投資資金正在避開經營環境惡化的汽車行業。主要汽車股票的走勢與全球股市的聯動性下降，股價明顯下行。與2015年底相比，全球股市上漲30％，但汽車股卻下跌4％。

     　　　

　　在同一期間，美國福特汽車、德國戴姆勒和日産汽車的股價下降2～3成。豐田和本田也下降1～2成。另一方面，美國通用汽車和德國福斯上漲近2成。通用和福斯均敲定了包括裁員在內的重組舉措，在市場上被認為將容易籌集應對CASE的資金。

     　　　

　　在零部件廠商中，全球巨頭德國大陸集團（Continental AG）和法國法雷奧集團（Valeo）下跌約3成。這些企業涉足引擎和變速箱等驅動系統零部件業務，CASE帶來的業務規模萎縮成為消極因素。另一方面，涉足電動車所需座席等內飾零部件的美國李爾公司（Lear Corporation）和專業車燈廠商日本小糸製作所的股價上漲3～4成左右。

  　　　

　　豐田決定向美國網約車企業優步（Uber）的自動駕駛部門出資，現有勢力也加快捲土重來。汽車産業涉及的範圍廣泛，如果包括銷售等在內，日本全部就業者的近1成從事汽車相關行業。「CASE革命」的結果將給日本經濟帶來巨大衝擊。

　　 　　

　　汽車産業負債達到1.7萬億美元

 　　　

　　全球汽車産業的財務和業績都受到壓迫。與CASE相關的投資和研發的負擔沉重，全球汽車相關企業的有息負債2018年度達到1.7萬億美元左右，似乎創出歷史新高。同時全球經濟減速也構成逆風，企業的業績也呈現增長乏力態勢。

　　　

      　　   　　

　　日本經濟新聞（中文版：日經中文網）根據調查分析網站QUICK FactSet的數據分析了全球約860家汽車相關企業，發現有息負債持續增加，盈利能力卻增長乏力。調查了美國谷歌獲准在公路上實施自動駕駛的2012年以後的變化。

    　　　

　　2011年度不到1.07萬億美元的有息負債到2017年度增加了5300億美元。CASE相關投資和研發導致資金需求膨脹，相關企業不得不依賴銀行融資和發行公司債。

     

               　　　

　　2018年度（統計了已發佈年度財報的約380家企業）的有息負債進一步增加約6％。假設以這一速度增加，全體企業的有息負債的總額將達到1.69萬億美元，比2011年度增加59％。

     　　　

　　CASE相關成本增加已經對利潤造成負面影響。顯示主業盈利情況的息稅前利潤（EBIT）2017年度僅為不到2200億美元，增長遲緩。再加上中國經濟減速，2018年度（已發佈年度財報或有分析師預測的約550家企業）的利潤減少近3％，相比2011年度僅增長36％。

 　　　　

　　三菱UFJ摩根士丹利證券的分析師杉本浩一表示，「如果無法在擴大銷售的同時削減固定費，並推進應對CASE的投資，汽車廠商將難以維持業績」。這種悲觀的看法正在投資者中加強。

    　 　　　　　

　　日本經濟新聞（中文版：日經中文網）松川文平，大本幸宏，數據分析 野口知宏

 　　　　　

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