【作　　者】
马贵兰（广西经济管理干部学院会计系，南宁 530007）

【作者单位】
（广西经济管理干部学院会计系，南宁 530007）

【摘　　要】

     【摘要】本文首先阐述了管理会计理论基础和实务的发展状况，提出了大数据时代传统管理会计应用的局限性和不足。然后在分析和总结大数据时代企业经营模式、盈利模式和商务特点的基础上，提出了大数据时代企业管理会计信息需求内容和框架。最后从业财融合管理和大数据系统自动对接等角度，搭建了基于大数据思维的业财融合管理会计应用体系框架。
【关键词】管理会计；业财融合；大数据；业财信息一、管理会计理论基础与实务发展
管理会计（Management Accounting）是企业为内部经营管理层的决策提供信息支持的会计分支，是服务于企业内部管理的会计体系。
（一）管理会计理论基础
 早期的管理会计研究主要以经济学理论为基础。从1960年后期至1970年早期开始，经济学理论基础广泛应用于成本预算、责任会计、成本管理、质量管理以及标杆管理等领域。其中古典经济学中的企业“黑箱”理论是影响早期管理会计研究的最典型理论基础之一。“黑箱”理论认为，企业是参与市场竞争的主体，企业的目标和功能是追求利润最大化。但随后Coase（1937）、Alchian（1965）、Demsetz（1967）均指出了“黑箱”理论的局限性。管理会计研究的理论基础也逐步从以单纯追求企业价值最大化的基础理论转向以协调合约各方利益关系和降低代理成本的代理理论。Holmstrom（1979）借鉴经济学中基于各方利益最大化的帕累托改进理论，首次运用代理理论开展了管理会计研究。他认为，在代理人存在最低效用和激励兼容约束的情况下，委托人选择代理合约方式，以达到效用最大化。而Holmstrom基于信息不对称和道德风险开展了管理会计信息系统的价值问题研究，分析了如何通过引入产出结果之外的额外信息系统实现委托人和代理人双方效益的提升。此后，Baiman（1982）进一步引入信息获取的时间维度、跨期代理问题和多代理人问题，考察了委托人与代理人在各种管理模式和背景下的价值管理问题。
（二）管理会计实务发展
从管理会计实务来看，其发展大致经历了四个阶段。第一阶段是19世纪60年代以前，以内部成本管理与控制为核心的成本控制阶段，该阶段主要的管理会计手段是实施成本会计和全面预算管理。第二阶段是19世纪60 ~ 80年代，这一阶段引入了会计信息系统的概念，并强调会计信息系统在公司组织管理中的有效运用。第三阶段是19世纪80 ~ 90年代，企业内部管理的重心逐步从传统成本管理与控制向全面内部管理和战略管理转移，管理会计领域从单纯的成本管理向全面内部管理领域渗透。第四阶段是20世纪90年代以后，管理会计实务领域形成了以预算管理、经营业绩管理、平衡计分卡（BSC）、经济增加值（EVA）、作业成本法（ABC）及作业基础管理（ABM）等为基础的相对成熟的管理会计工具。至此，管理会计在企业内部管理中的重要性也得到了进一步的认可。
二、大数据环境下的信息需求与传统管理会计的局限性
传统管理会计研究无论是从理论研究层面还是实践应用层面，都以传统的大工业产品生产行业为基础，面对现代互联网高速发展环境下以需求为主导的个性化、订单式服务以及体验式营销等新型业务，传统的管理会计暴露出明显的局限性。
1. 以标准成本为核心的传统管理会计不适应互联网时代的业务发展需求。传统的管理会计体系以标准成本为核心，为企业价值创造和利润最大化提供决策依据，预算管理、标准成本理论、盈亏平衡点分析等工具均以标准成本为基础。标准成本是指在最优的生产条件下，利用现有规模和设备能达到的最低成本。标准成本指的是平均标准成本，是平均数的概念。但在互联网环境下，企业的生产和服务以个性化定制服务为主，缺乏大批量的生产环境，依据以平均成本为核心的标准成本来制定决策可能会导致错误的结果。另外，随着服务和营销成本的比重逐步增长，产品成本占整体运营成本的比重日益下降，产品标准成本在面临以服务、营销成本和固定成本为主导的互联网行业时将全面失效。大数据时代企业以客户服务为主导，以产品多样化、服务个性化为生产模式，且多数情况下，企业提供的服务并不一定会带来直接的收益。因此，传统的以标准成本为核心的管理会计体系在大数据时代的价值将大幅度下降。
2. 传统的管理会计以小数据的简单计算为基础，不适应大数据时代企业发展的需求。批量生产企业的标准成本计算，是基于企业生产某种产品的总成本的，包括直接材料、直接人工、间接费用等，通过直接、间接的手段将总成本分别分摊和计算至产品。由于使用的是平均单位成本的概念，整个过程数据量少、计算过程简单，数据较易统计。但面对大数据环境，客户规模以千万甚至亿为单位，针对每个客户、每次服务的成本千差万别，成本和收益并不能直接对应。在这样的经营环境下，传统的管理会计体系将面临失效的局面。
3. 传统的管理会计工具系统相互割裂，缺乏业财融合思路。传统的管理会计应用工具主要以财务后端数据为核心，通过倒推模型开展成本管理和提供信息，缺乏业财融合管理基础。互联网经济下，要准确核算互联网大数据产品和服务的成本，必须按照业务发生逻辑即业务驱动财务的模式，以业财融合的思路，通过精细化管理提供信息，业财融合管理在互联网大数据时代的管理会计中显得非常重要。此外，传统的管理会计工具包括预算管理、BSC、EVA、ABC等，各个模块也是相互独立，没有形成一体化的通过信息系统自动对接的体系。
三、基于大数据思维的业财融合管理会计体系框架
1. 大数据时代管理会计信息内容体系。在大数据背景下，企业提供的产品和服务以免费业务拉动的商务模式为主导，以提供个性化定制服务或拉动相关业务（如广告等）为盈利基础。在这样的环境下，企业需要的支撑内部经营管理决策的管理会计信息，不再是以平均成本为基础的标准成本，而是以单个客户或单笔业务为核心的基于大数据管理系统的作业成本管理体系。
以通信行业为例，客户资源是通信企业的核心资源，每个客户带来的收益和企业为之所付出的成本千差万别，以平均收益和平均成本为基础的管理会计体系将无法为企业实施精细化营销提供信息支撑。通信企业对管理会计的核心信息，是评估有价值的客户、发现潜在的目标客户并开展精细化营销。因此，通信企业的管理会计体系，需要提供以海量数据为基础、以单个客户为核心的，能准确计算单个客户收入贡献、成本耗用、利润贡献的信息，并通过大数据基础发现和管理目标客户，以支撑精细化营销，最终实现企业的效益最大化（详见图1）。

2. 基于业财融合的管理会计框架。传统的管理会计体系以财务会计体系为基础，并对其进行延伸，同时对管理会计相关信息进行挖掘，数据基础和模型架构简单，对于业务数据的需求也以总量级别为主，因此对业财融合管理的要求并不是非常迫切。企业的财务信息系统和业务管理系统往往是独立、自成体系的，信息共享和数据对接较少。而大数据背景下，管理会计体系的信息需求是清单级别的细颗粒海量信息。在这样的海量信息和数据需求背景下，财务会计体系的功能将非常有限，需要以大数据思维和业财驱动为主线，以业务系统为基础进行重构，以满足业财数据信息需求。
以通信企业为例，通信企业客户规模庞大，要获得单个客户的收入、成本、效益信息以评估哪些客户为企业带来收益、哪些带来亏损，就需要海量信息的支撑，此时就必须以大数据为基础了。

如图2所示，为分析通信企业基于业财融合的管理会计体系，可以把整体体系划分为三个层面：①以单客户为微单元颗粒的基础信息数据收集。这包括业务与收入测信息、成本与耗用测信息两个方面。业务与收入测信息可通过业务管理系统获得，例如先通过客户管理系统获得客户的基础信息并作为业财信息归集的微单元颗粒基础；再依托服务和产品管理系统获得服务和产品的类型、格体系等信息；最后通过交易管理系统获得客户与产品的订购和交叉关系，以及单个客户的产品使用数量、收入贡献等信息。单个客户的耗用和成本方面，可依托业务交易管理系统、采供和物资管理系统以及成本费用结算系统，根据客户对产品和服务的耗用情况，把企业的成本归集到单个客户，从而获得单个客户的成本支出信息。②基于单个客户的大数据管理会计报表。依托第一个层面以单个客户为基础归集的收益和成本信息，可编制生成针对单个客户的收入、成本和利润等管理会计报表，用于评估和判断客户的价值，最终针对性地开展精细化营销，以实现企业价值最大化。③基于多维度的业财融合管理会计报表体系。由于客户数量过于庞大，单客户管理会计报表的使用价值有限，故需进一步通过分类、汇总、采集等手段，凭借大数据信息基础，对以单客户为微单元的管理会计体系进行提炼和分类，实现更高层面的管理会计报表体系，最终得到能为内部管理决策提供有力支持的管理会计体系。
3. 基于自动对接的大数据系统支撑。大数据思维下的管理会计体系以海量数据为基础进行信息加工，故传统的手工数据统计方法已不适用，必须搭建基于自动对接的大数据系统支撑体系。现代互联网企业都有较为完善的管理信息系统，例如电商平台的交易系统集客户管理、订单管理、交易管理、结算管理等于一体，通信运营商的管理系统包括网络管理系统、业务管理系统、客户管理系统、营销管理系统、结算管理系统等。这些业务系统能提供大量的管理会计信息，对企业内部管理和经营决策均非常有用，但这些信息分散于各系统中，处于零散、割裂的状态，必须通过采集、整理和模型运算才能转变成有用的信息，这个过程就必须依托业务系统的自动对接实现对大数据管理会计信息的加工和处理。
仍然以通信运营商为例，为充分有效地利用各业务系统的信息，需通过搭建自动对接的大数据支撑体系，实现信息收集和整理。该体系包括三个层面：①业务信息提取和整理。即以信息应用为最终目标，从业务管理和交易系统出发，通过预先设定的模型对各个独立系统的信息进行数据采集和对接，提取、录入、筛选和整理有用信息，最后以管理维度归集和管理相关信息。②大数据存储。针对第一个层面提取的数据和信息，按照最细颗粒的数据维度，依托已搭建的架构和运算逻辑，存储于数据仓库系统，实现大数据的统一汇集。③数据与信息的应用。从满足内部管理需求出发，把数据仓库中的数据通过模型进行再加工，最终形成管理会计报表体系，满足企业内部生产经营管理的需求。整个数据流转和计算，均依托于自动对接的大数据系统支撑体系，详见图3。