大數據背景下管理會計研究發展趨勢探討
——基于2015—2020年CNKI核心期刊數據

劉映余 張英（教授）（湖北工業大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430070）

一、引言

管理會計通過合理控制、科學決策、精準預測及有效引導，在企事業單位成本管理、全面預算、績效管理等方面發揮著無可替代的作用。但是，在現實經濟生活中，管理會計信息系統不健全、核算手段滯后、內部管理制度不完善以及人員素質有待提升等問題一直普遍存在。近年來，隨著信息技術在管理會計領域的應用，大數據與管理會計交互影響產生了一定的疊加效應，上述問題出現了緩解跡象。從現有研究來看，學界也開始對管理會計信息化的概念內涵、方法體系等展開討論，旨在推動大數據信息技術進一步滲入管理會計理論研究與實踐環節。隨之，大數據與管理會計相關研究文獻快速增加，呈現出研究內容逐步深入、主題范圍逐步拓展的態勢。為此，本文通過共詞分析法，利用SPSS、Ucinet等可視化分析技術，對大數據背景下我國管理會計的研究內容進行系統分析，梳理出理論與實務應用的研究熱點，勾勒出大數據背景下我國管理會計的發展態勢，并對四個主題方面的細分發展方向進行探討。

二、研究方法及數據來源

（一）研究方法。文獻計量學主要通過數理統計、軟件分析等技術方法，將大量、復雜的文獻信息進行量化對比，進而分析學科研究現狀、預測該領域發展趨勢。共詞分析法作為文獻計量學中的常用方法之一，可以對某一學科領域的專業表述或專業名詞出現在文獻中的頻率進行分析，以判斷學科主題間的內在關聯，研究學科領域整體結構[1]。本文利用共詞研究方法，將中國知網（CNKI）收錄的大數據與管理會計相關文獻作為樣本源，提取高頻關鍵詞，排列共現、相似矩陣。運用Ucinet和SPSS等知識圖譜工具展示大數據與管理會計文獻的研究熱點，探究其演變趨勢。

（二）數據來源。以CNKI中文核心期刊為檢索源，檢索主題為“大數據”并列“管理會計”、時間跨度起始為“2015—2020”、索引來源為“核心期刊”，共得到124篇文獻。為保證研究結果真實可靠，剔除新聞報道、會議紀要等非研究類文獻，最終篩選出115篇有效文獻，為共詞矩陣提供數據樣本源。

三、數據處理

（一）高頻關鍵詞預處理。利用CNKI中的refworks格式導出文獻題錄信息，并導入到Excel進行關鍵詞處理，步驟如下：（1）剔除無關關鍵詞，如“中航工業”“公立醫院”等。（2）整合關鍵詞，例如“業務財務”“業務與財務一體化”整合為“業財融合”。（3）將指意不明確的關鍵詞具體化，例如“預算”一詞在查閱原文獻后可具體為“全面預算管理”。（4）篩選有效關鍵詞，經整理后，得到有效關鍵詞519個。（5）生成高頻關鍵詞頻次表，根據Priced定理（Nmax表示最高頻次，由于“大數據”與“管理會計”為主要研究對象，故采用其后的“管理會計信息化”作為最高頻次對應的關鍵詞）[2]，計算得到27個高頻關鍵詞，統計結果如下頁表1所示。管理會計信息化、業財融合、管理會計工具等關鍵詞頻次排列靠前，表明它們是該領域當前大致的研究方向。頻次表在一定程度上直觀反映了該領域的研究熱點，但僅以簡單的序列排序難以系統完整地表示研究熱點間的內在聯系，為此，需要在頻次排列的基礎上做共詞分析，利用知識圖譜可視化形式進一步揭示其內部關聯。

表1 大數據與管理會計文獻高頻關鍵詞頻次表

（二）共現矩陣構建。在下頁表1基礎上，統計高頻關鍵詞間共同出現次數，構建27×27共現矩陣，如下頁表2所示。

表2 大數據與管理會計高頻關鍵詞共現矩陣（部分）

（三）相似矩陣構建。為了簡化數據信息以及便于量化分析，將Ochiai系數公式運用至下頁表2共現矩陣中，計算得到下頁表3相似矩陣。公式如下：

表3 大數據與管理會計高頻關鍵詞相似矩陣（部分）

Ochiai（A，B）表示兩詞的關聯程度，數值愈趨近0，表示二者關系越疏遠；越接近1，則表明關聯越密切。

四、共詞分析

（一）網絡分析。研究熱點網絡分析根據高頻關鍵詞共性次數賦予節點要素值，該值愈大，網絡節點連線愈多，高頻關鍵詞的聯系程度愈緊密。利用Ucinet統計工具將表2共現矩陣進行加工處理，生成網絡熱點圖。從圖1可以看出，管理會計體系、會計數據、業財融合、管理會計人才等節點連接強度較高，表明它們是大數據與管理會計領域的研究重心。

圖1 大數據背景下管理會計高頻關鍵詞熱點網絡圖

（二）聚類分析。為進一步反映學科研究趨勢，需要在網絡分析基礎上對網絡節點進行分類梳理，聚類分析是著眼于所有研究對象，將相似度高、關聯緊密的個體聚成一類的統計學方法。借助SPSS 25.0工具將表3相似矩陣進行加工處理，通過聚類生成圖2，按照聚類因子的屬性和關鍵詞的內涵可將大數據背景下管理會計的高頻關鍵詞分成4個知識群：業財融合與大會計、管理會計創新、人才教育與發展、財務共享與數字化智能轉型。

圖2 大數據背景下管理會計高頻關鍵詞聚類分析圖

五、大數據背景下我國管理會計發展態勢與優化分析

本文利用共詞研究，借助統計軟件，對2015—2020年我國大數據與管理會計相關文獻的高頻關鍵詞進行知識圖譜形式處理，綜合得出4個熱點主題：管理會計信息化、業財融合、財務共享、管理會計人才培養。在大數據時代，企業依托互聯網技術，開發并更新管理會計工具及信息系統，從海量數據系統中挖掘出結構化與非結構化信息，管理會計向信息化方向延伸。隨之，在信息化基礎上，通過搭建財務共享平臺對企業經營活動的業務數據進行歸集、整理、解析、運用，推動業財有機融合。同時，信息化時代也對相關從業人員的素質與能力提出了更高要求。具體分析如下：

（一）大數據背景下管理會計信息化研究。經過知識圖譜綜合研判，“管理會計創新”“精細化管理”等高頻關鍵詞構成了“大數據背景下管理會計信息化”的熱點主題，主要集中研究管理會計信息系統與全面預算管理。

1.管理會計信息系統研究。在系統技術方面，大數據與商業智能（BI）、區塊鏈、云計算等現代技術的有機結合能夠顯著促進管理會計信息系統的更新與完善。其中，BI從多維建模、數據挖掘、聯機分析等技術構造信息系統[3]；區塊鏈特有的信息共享機制，能結合企業內部事項與外部經營，協助企業獲取財務及非財務信息[4]；云計算為企業提供“應用云”“平臺云”“基礎設施云”三種云服務，保障企業數據安全運行[5]。在系統應用方面，企業在原有ERP系統基礎上加入大數據技術，構建出業務層、核算層、管控層為一體的新型管理信息系統。以海爾為例，其以小微團隊、人單合一的模式構建出績效、報告、內控、預算為主的閉環管理信息系統，在激勵員工、促進業財一體化方面有顯著作用。

2.全面預算管理研究。大數據為全面預算的編制、控制和評價提供發展方向，協助企業精細化管理[6]。在預算編制中，結合大數據與商業智能，企業可以選擇最優供應商，并通過數據收集、存儲、加工、篩選、分析等流程，實時觀察上下游產業鏈運行情況，制定針對性預算方案；在預算控制中，利用大數據與區塊鏈，實時追蹤預算實施情況，減少人為判斷失誤風險；在預算評價中，運用大數據與云計算，評價預算編制是否具有針對性、預算實施有無效果、預算控制能否準確可靠。

大數據為管理會計提供了數據支持和共享機制，顯著提高作業效率，促使企業價值增值。然而目前研究大多處于理論探索階段，企業案例尤其是中小企業研究相對較少，未來應將信息化技術與企業實例相結合，豐富企業管理經驗。此外，信息數據安全風險作為管理會計信息化的重要關注點，理論界應加強信息安全研究，完善制度與技術保障機制；實務界應通過建立數據管理技術平臺，保護企業內部資料與客戶隱私，確保信息系統安全運行。

（二）大數據背景下業財融合研究。管理會計信息化通過軟件技術、系統平臺等方式能緩解業財脫節現象。因此，由“業財融合”“大會計”等高頻關鍵詞聚類構成了“大數據背景下業財融合”研究主題，該熱點現有文獻資料研究尚少，目前側重于搭建管理會計體系，協助企業實現業財共享的良性發展機制。

1.在理論方面。以小數據簡單運算為核心的傳統管理會計主要利用已有財務數據和當前企業經營狀況幫助管理者進行決策，缺乏業財融合思維，難以對企業未來態勢做出準確預測，不符合現代企業可持續發展要求。隨著大數據技術的實施與推廣，將業財融合和大數據系統自動銜接，并通過數據、技術、資源的有機整合，構建出業財融合管理會計體系，一定程度上促進采供銷有機結合，從而保障企業在經營決策方面更為高效[7]。

2.在實務方面。中煤集團利用價值鏈作為業財融合的突破口，幫助企業管控成本；國美集團將改進管理模式作為業財一體化的渠道，改善內部集團信息不對稱局面；華為利用業財一體化監測企業內控缺陷，并及時做出針對性風控，進而完善了企業內控制度；東風汽車將業財融合與全面預算有機聯動，推動企業精益化、數字化發展。可見，企業不僅通過業務處理與經營管理向業財一體化方向發展，還利用業財融合推動內部運營管理。

業財融合以管理會計信息化為橋梁，通過信息采集、處理、分析、整合，將業務流程與財務數據有機整合，推動企業價值增值。但在融合過程中還存在較多障礙：（1）軟件應用不足。業財融合依賴于信息技術，目前我國大部分企業技術發展進程緩慢，可能導致業財融合難以作用于管理會計。（2）人才基礎不牢。我國管理會計人員存在數量少、質量低、互聯網知識欠缺等問題，人才缺口減緩了業財融合進程。（3）業財重點不同。業務追求“增量”，財務強調“增值”，以至于業財部門在戰略導向、工作職能等方面存在偏差。因此，理論界和實務界應完善業財融合理論基礎，重點培養復合型技術人才，并尋求業財共享途徑。

（三）大數據背景下財務共享研究。利用大數據技術實現業財融合，促進信息流、業務流、資金流實時共享，成為學術界共同關注的焦點，因此“財務共享”“會計數據”“人工智能”等相關話題涌現。當前對“大數據背景下財務共享”的研究聚焦于財務共享中心構建、財務共享與業財融合交互影響兩方面。

1.構建財務共享服務中心（FSSC）層面。財務共享的主要表現形式為建立FSSC，我國相關企業代表如通訊業中興、批發業蘇寧、食品制造業蒙牛。其中，中興通訊FSSC構建出“三角循環”組織架構，通過共享財務收集基礎數據，傳遞至業務財務，并將基礎數據轉換成業務信息，保證戰略財務的執行；蘇寧電器FSSC在應付賬款流程中設立SAP系統，做到物流、財務、人力等數據與所有門店的業務活動實時多媒體監控；蒙牛乳業建立全模塊、全同步FSSC，實現預算、報銷、資金等子系統互通互聯。相關實踐證明，構建FSSC能顯著減少人員冗雜現象、加強集團管控能力、提高管理決策效率。

2.財務共享與業財融合交互影響層面。業財融合的首要條件是實現財務共享，而財務共享的最終目的則是進一步促進業財融合的深入。如華為、聯通等公司都針對業財融合背景下企業財務共享進行了研究，華為以業財融合為媒介，通過整合財務流程再造、組織環境建設和信息平臺應用打造了財務共享服務模式；河北聯通在業財融合的基礎上打造了一體化的財務共享中心，該中心包括會計核算、資金支付、財務報告等重要功能。針對財務共享背景下業財融合研究，中源航務通過統一信息標準、建立信息系統、重設業務流程等手段，搭建高效財務共享平臺，進一步提升業務與財務的深度與廣度。可以看出，企業通過財務共享與業財融合的完美對接，促進了集團內部核算層、業務層、資金層、財務層的有效契合。

企業在構建財務共享服務中心前需要考慮成本效益、業務同質化程度、信息化技術基礎、經濟條件等因素，綜合考慮企業發展和實際需要從而決定是否實施財務共享。目前我國財務共享服務中心仍存在現場監管難度大、安全隱患高及核算業務較復雜等問題，為此，應加強財務共享服務中心的理論與實踐研究，辨析業財融合與財務共享的關系，利用云計算等信息技術整合數據資源、提升財務共享服務中心的信息存儲與計算能力、優化業務核算流程，著力解決當前財務共享服務中心存在的系列問題。

（四）大數據背景下管理會計人才培養研究。由于移動互聯網的涌現致使現實社會亟需應用型人才，管理會計教育變革成為學者討論的熱點話題之一，由此引出“會計教育”“管理會計人員”等高頻關鍵詞，構成人才培養研究主題，主要探究人員能力培養、教學體系設置以及教師隊伍建設等內容。

1.能力培養。大數據使得信息來源、表現形式發生變化，管理會計需向數據資產方向發展，以加強數據處理、安全管理工作[8]。這要求管理會計人員具備對原始數據的采集、分析、清洗及數據建模的能力，提升對結構與非結構化信息的處理效率[9]，為管理層決策提供數據支持[10]。

2.教學設置。在課程內容方面，高校不僅要開設傳統財務會計知識課程，還應加設數據挖掘、信息系統、流程再造等實操課程，使學生既能理解基礎知識，又能提高軟件應用能力和信息化素養；在教學模式方面，高校應積極探索線上線下教育新模式，利用云課堂、云閱讀等網絡資源平臺，使教育資源得到有效共享，打造數字化、信息化、網絡化校園，促進學生養成大數據思維。

3.師資建設。師資隊伍建設是培養管理會計信息化人才的關鍵所在，由于信息技術的快速發展，當前多數教師的知識結構出現斷層現象，部分中老年教師尚未完全適應現代化、信息化、數字化教育方式，因此會計教師隊伍應向應用型、綜合型、年輕化等方向逐步轉變。同時，要加強對師資隊伍的大數據技術知識培訓，進一步提高信息化素養，完善教師隊伍考核機制，推動“雙師型”隊伍建設。

通過對文獻的梳理發現，此類主題研究的重點在于將大數據與會計教育相結合，相關研究重點圍繞教學方法、教育模式、課程設置、師資力量、培養目標等方面展開，未來應重點加強管理會計人才隊伍建設，豐富人才培養方式，加強跨學科人才之間的國際溝通與合作，建立集產學研于一體的人才培養體制。

六、研究結論與不足

（一）研究結論。本文通過對2015—2020年CNKI核心期刊數據庫中關于我國大數據背景下管理會計研究文獻進行可視化處理，大致勾勒出管理會計信息化、業財融合、財務共享以及管理會計人才等四大主題方向。通過數據分析與文獻梳理發現，當前我國針對大數據與管理會計的研究尚未形成一個完整的理論框架，研究主題較為分散，也缺乏科學定量標準。因此，學術界應重點加強管理會計的相關基礎理論研究，豐富跨學科之間的交流與溝通，契合社會熱點，拓寬研究范圍，豐富研究范式，不斷促進大數據與管理會計的理論發展；實務界應大力響應國家號召，促進大數據與管理會計協同發展，提高管理會計信息化、財務共享、業財融合的實際應用效率與質量水平。

（二）研究不足。本文雖采用共詞分析法挖掘并展現出國內大數據與管理會計相關文獻的研究熱點，但由于是基于現有核心期刊文獻來分析，故而，對我國大數據背景下管理會計的理論研究與實務應用的綜述或存有一定的主觀判斷，后續研究可以拓寬文獻來源與數據范圍，參考并對比國內外相關理論與實務研究重點，以基于更豐富的背景數據和開闊的視角預測大數據與管理會計的未來發展趨勢。