大数据背景下管理会计研究发展趋势探讨——基于2015—2020年CNKI核心期刊数据

刘映余 张英（教授）（湖北工业大学经济与管理学院 湖北 武汉 430070）

一、引言

管理会计通过合理控制、科学决策、精准预测及有效引导，在企事业单位成本管理、全面预算、绩效管理等方面发挥着无可替代的作用。但是，在现实经济生活中，管理会计信息系统不健全、核算手段滞后、内部管理制度不完善以及人员素质有待提升等问题一直普遍存在。近年来，随着信息技术在管理会计领域的应用，大数据与管理会计交互影响产生了一定的叠加效应，上述问题出现了缓解迹象。从现有研究来看，学界也开始对管理会计信息化的概念内涵、方法体系等展开讨论，旨在推动大数据信息技术进一步渗入管理会计理论研究与实践环节。随之，大数据与管理会计相关研究文献快速增加，呈现出研究内容逐步深入、主题范围逐步拓展的态势。为此，本文通过共词分析法，利用SPSS、Ucinet等可视化分析技术，对大数据背景下我国管理会计的研究内容进行系统分析，梳理出理论与实务应用的研究热点，勾勒出大数据背景下我国管理会计的发展态势，并对四个主题方面的细分发展方向进行探讨。

二、研究方法及数据来源

（一）研究方法。文献计量学主要通过数理统计、软件分析等技术方法，将大量、复杂的文献信息进行量化对比，进而分析学科研究现状、预测该领域发展趋势。共词分析法作为文献计量学中的常用方法之一，可以对某一学科领域的专业表述或专业名词出现在文献中的频率进行分析，以判断学科主题间的内在关联，研究学科领域整体结构[1]。本文利用共词研究方法，将中国知网（CNKI）收录的大数据与管理会计相关文献作为样本源，提取高频关键词，排列共现、相似矩阵。运用Ucinet和SPSS等知识图谱工具展示大数据与管理会计文献的研究热点，探究其演变趋势。

（二）数据来源。以CNKI中文核心期刊为检索源，检索主题为“大数据”并列“管理会计”、时间跨度起始为“2015—2020”、索引来源为“核心期刊”，共得到124篇文献。为保证研究结果真实可靠，剔除新闻报道、会议纪要等非研究类文献，最终筛选出115篇有效文献，为共词矩阵提供数据样本源。

三、数据处理

（一）高频关键词预处理。利用CNKI中的refworks格式导出文献题录信息，并导入到Excel进行关键词处理，步骤如下：（1）剔除无关关键词，如“中航工业”“公立医院”等。（2）整合关键词，例如“业务财务”“业务与财务一体化”整合为“业财融合”。（3）将指意不明确的关键词具体化，例如“预算”一词在查阅原文献后可具体为“全面预算管理”。（4）筛选有效关键词，经整理后，得到有效关键词519个。（5）生成高频关键词频次表，根据Priced定理（Nmax表示最高频次，由于“大数据”与“管理会计”为主要研究对象，故采用其后的“管理会计信息化”作为最高频次对应的关键词）[2]，计算得到27个高频关键词，统计结果如下页表1所示。管理会计信息化、业财融合、管理会计工具等关键词频次排列靠前，表明它们是该领域当前大致的研究方向。频次表在一定程度上直观反映了该领域的研究热点，但仅以简单的序列排序难以系统完整地表示研究热点间的内在联系，为此，需要在频次排列的基础上做共词分析，利用知识图谱可视化形式进一步揭示其内部关联。

表1 大数据与管理会计文献高频关键词频次表

（二）共现矩阵构建。在下页表1基础上，统计高频关键词间共同出现次数，构建27×27共现矩阵，如下页表2所示。

表2 大数据与管理会计高频关键词共现矩阵（部分）

（三）相似矩阵构建。为了简化数据信息以及便于量化分析，将Ochiai系数公式运用至下页表2共现矩阵中，计算得到下页表3相似矩阵。公式如下：

表3 大数据与管理会计高频关键词相似矩阵（部分）

Ochiai（A，B）表示两词的关联程度，数值愈趋近0，表示二者关系越疏远；越接近1，则表明关联越密切。

四、共词分析

（一）网络分析。研究热点网络分析根据高频关键词共性次数赋予节点要素值，该值愈大，网络节点连线愈多，高频关键词的联系程度愈紧密。利用Ucinet统计工具将表2共现矩阵进行加工处理，生成网络热点图。从图1可以看出，管理会计体系、会计数据、业财融合、管理会计人才等节点连接强度较高，表明它们是大数据与管理会计领域的研究重心。

图1 大数据背景下管理会计高频关键词热点网络图

（二）聚类分析。为进一步反映学科研究趋势，需要在网络分析基础上对网络节点进行分类梳理，聚类分析是着眼于所有研究对象，将相似度高、关联紧密的个体聚成一类的统计学方法。借助SPSS 25.0工具将表3相似矩阵进行加工处理，通过聚类生成图2，按照聚类因子的属性和关键词的内涵可将大数据背景下管理会计的高频关键词分成4个知识群：业财融合与大会计、管理会计创新、人才教育与发展、财务共享与数字化智能转型。

图2 大数据背景下管理会计高频关键词聚类分析图

五、大数据背景下我国管理会计发展态势与优化分析

本文利用共词研究，借助统计软件，对2015—2020年我国大数据与管理会计相关文献的高频关键词进行知识图谱形式处理，综合得出4个热点主题：管理会计信息化、业财融合、财务共享、管理会计人才培养。在大数据时代，企业依托互联网技术，开发并更新管理会计工具及信息系统，从海量数据系统中挖掘出结构化与非结构化信息，管理会计向信息化方向延伸。随之，在信息化基础上，通过搭建财务共享平台对企业经营活动的业务数据进行归集、整理、解析、运用，推动业财有机融合。同时，信息化时代也对相关从业人员的素质与能力提出了更高要求。具体分析如下：

（一）大数据背景下管理会计信息化研究。经过知识图谱综合研判，“管理会计创新”“精细化管理”等高频关键词构成了“大数据背景下管理会计信息化”的热点主题，主要集中研究管理会计信息系统与全面预算管理。

1.管理会计信息系统研究。在系统技术方面，大数据与商业智能（BI）、区块链、云计算等现代技术的有机结合能够显著促进管理会计信息系统的更新与完善。其中，BI从多维建模、数据挖掘、联机分析等技术构造信息系统[3]；区块链特有的信息共享机制，能结合企业内部事项与外部经营，协助企业获取财务及非财务信息[4]；云计算为企业提供“应用云”“平台云”“基础设施云”三种云服务，保障企业数据安全运行[5]。在系统应用方面，企业在原有ERP系统基础上加入大数据技术，构建出业务层、核算层、管控层为一体的新型管理信息系统。以海尔为例，其以小微团队、人单合一的模式构建出绩效、报告、内控、预算为主的闭环管理信息系统，在激励员工、促进业财一体化方面有显著作用。

2.全面预算管理研究。大数据为全面预算的编制、控制和评价提供发展方向，协助企业精细化管理[6]。在预算编制中，结合大数据与商业智能，企业可以选择最优供应商，并通过数据收集、存储、加工、筛选、分析等流程，实时观察上下游产业链运行情况，制定针对性预算方案；在预算控制中，利用大数据与区块链，实时追踪预算实施情况，减少人为判断失误风险；在预算评价中，运用大数据与云计算，评价预算编制是否具有针对性、预算实施有无效果、预算控制能否准确可靠。

大数据为管理会计提供了数据支持和共享机制，显著提高作业效率，促使企业价值增值。然而目前研究大多处于理论探索阶段，企业案例尤其是中小企业研究相对较少，未来应将信息化技术与企业实例相结合，丰富企业管理经验。此外，信息数据安全风险作为管理会计信息化的重要关注点，理论界应加强信息安全研究，完善制度与技术保障机制；实务界应通过建立数据管理技术平台，保护企业内部资料与客户隐私，确保信息系统安全运行。

（二）大数据背景下业财融合研究。管理会计信息化通过软件技术、系统平台等方式能缓解业财脱节现象。因此，由“业财融合”“大会计”等高频关键词聚类构成了“大数据背景下业财融合”研究主题，该热点现有文献资料研究尚少，目前侧重于搭建管理会计体系，协助企业实现业财共享的良性发展机制。

1.在理论方面。以小数据简单运算为核心的传统管理会计主要利用已有财务数据和当前企业经营状况帮助管理者进行决策，缺乏业财融合思维，难以对企业未来态势做出准确预测，不符合现代企业可持续发展要求。随着大数据技术的实施与推广，将业财融合和大数据系统自动衔接，并通过数据、技术、资源的有机整合，构建出业财融合管理会计体系，一定程度上促进采供销有机结合，从而保障企业在经营决策方面更为高效[7]。

2.在实务方面。中煤集团利用价值链作为业财融合的突破口，帮助企业管控成本；国美集团将改进管理模式作为业财一体化的渠道，改善内部集团信息不对称局面；华为利用业财一体化监测企业内控缺陷，并及时做出针对性风控，进而完善了企业内控制度；东风汽车将业财融合与全面预算有机联动，推动企业精益化、数字化发展。可见，企业不仅通过业务处理与经营管理向业财一体化方向发展，还利用业财融合推动内部运营管理。

业财融合以管理会计信息化为桥梁，通过信息采集、处理、分析、整合，将业务流程与财务数据有机整合，推动企业价值增值。但在融合过程中还存在较多障碍：（1）软件应用不足。业财融合依赖于信息技术，目前我国大部分企业技术发展进程缓慢，可能导致业财融合难以作用于管理会计。（2）人才基础不牢。我国管理会计人员存在数量少、质量低、互联网知识欠缺等问题，人才缺口减缓了业财融合进程。（3）业财重点不同。业务追求“增量”，财务强调“增值”，以至于业财部门在战略导向、工作职能等方面存在偏差。因此，理论界和实务界应完善业财融合理论基础，重点培养复合型技术人才，并寻求业财共享途径。

（三）大数据背景下财务共享研究。利用大数据技术实现业财融合，促进信息流、业务流、资金流实时共享，成为学术界共同关注的焦点，因此“财务共享”“会计数据”“人工智能”等相关话题涌现。当前对“大数据背景下财务共享”的研究聚焦于财务共享中心构建、财务共享与业财融合交互影响两方面。

1.构建财务共享服务中心（FSSC）层面。财务共享的主要表现形式为建立FSSC，我国相关企业代表如通讯业中兴、批发业苏宁、食品制造业蒙牛。其中，中兴通讯FSSC构建出“三角循环”组织架构，通过共享财务收集基础数据，传递至业务财务，并将基础数据转换成业务信息，保证战略财务的执行；苏宁电器FSSC在应付账款流程中设立SAP系统，做到物流、财务、人力等数据与所有门店的业务活动实时多媒体监控；蒙牛乳业建立全模块、全同步FSSC，实现预算、报销、资金等子系统互通互联。相关实践证明，构建FSSC能显著减少人员冗杂现象、加强集团管控能力、提高管理决策效率。

2.财务共享与业财融合交互影响层面。业财融合的首要条件是实现财务共享，而财务共享的最终目的则是进一步促进业财融合的深入。如华为、联通等公司都针对业财融合背景下企业财务共享进行了研究，华为以业财融合为媒介，通过整合财务流程再造、组织环境建设和信息平台应用打造了财务共享服务模式；河北联通在业财融合的基础上打造了一体化的财务共享中心，该中心包括会计核算、资金支付、财务报告等重要功能。针对财务共享背景下业财融合研究，中源航务通过统一信息标准、建立信息系统、重设业务流程等手段，搭建高效财务共享平台，进一步提升业务与财务的深度与广度。可以看出，企业通过财务共享与业财融合的完美对接，促进了集团内部核算层、业务层、资金层、财务层的有效契合。

企业在构建财务共享服务中心前需要考虑成本效益、业务同质化程度、信息化技术基础、经济条件等因素，综合考虑企业发展和实际需要从而决定是否实施财务共享。目前我国财务共享服务中心仍存在现场监管难度大、安全隐患高及核算业务较复杂等问题，为此，应加强财务共享服务中心的理论与实践研究，辨析业财融合与财务共享的关系，利用云计算等信息技术整合数据资源、提升财务共享服务中心的信息存储与计算能力、优化业务核算流程，着力解决当前财务共享服务中心存在的系列问题。

（四）大数据背景下管理会计人才培养研究。由于移动互联网的涌现致使现实社会亟需应用型人才，管理会计教育变革成为学者讨论的热点话题之一，由此引出“会计教育”“管理会计人员”等高频关键词，构成人才培养研究主题，主要探究人员能力培养、教学体系设置以及教师队伍建设等内容。

1.能力培养。大数据使得信息来源、表现形式发生变化，管理会计需向数据资产方向发展，以加强数据处理、安全管理工作[8]。这要求管理会计人员具备对原始数据的采集、分析、清洗及数据建模的能力，提升对结构与非结构化信息的处理效率[9]，为管理层决策提供数据支持[10]。

2.教学设置。在课程内容方面，高校不仅要开设传统财务会计知识课程，还应加设数据挖掘、信息系统、流程再造等实操课程，使学生既能理解基础知识，又能提高软件应用能力和信息化素养；在教学模式方面，高校应积极探索线上线下教育新模式，利用云课堂、云阅读等网络资源平台，使教育资源得到有效共享，打造数字化、信息化、网络化校园，促进学生养成大数据思维。

3.师资建设。师资队伍建设是培养管理会计信息化人才的关键所在，由于信息技术的快速发展，当前多数教师的知识结构出现断层现象，部分中老年教师尚未完全适应现代化、信息化、数字化教育方式，因此会计教师队伍应向应用型、综合型、年轻化等方向逐步转变。同时，要加强对师资队伍的大数据技术知识培训，进一步提高信息化素养，完善教师队伍考核机制，推动“双师型”队伍建设。

通过对文献的梳理发现，此类主题研究的重点在于将大数据与会计教育相结合，相关研究重点围绕教学方法、教育模式、课程设置、师资力量、培养目标等方面展开，未来应重点加强管理会计人才队伍建设，丰富人才培养方式，加强跨学科人才之间的国际沟通与合作，建立集产学研于一体的人才培养体制。

六、研究结论与不足

（一）研究结论。本文通过对2015—2020年CNKI核心期刊数据库中关于我国大数据背景下管理会计研究文献进行可视化处理，大致勾勒出管理会计信息化、业财融合、财务共享以及管理会计人才等四大主题方向。通过数据分析与文献梳理发现，当前我国针对大数据与管理会计的研究尚未形成一个完整的理论框架，研究主题较为分散，也缺乏科学定量标准。因此，学术界应重点加强管理会计的相关基础理论研究，丰富跨学科之间的交流与沟通，契合社会热点，拓宽研究范围，丰富研究范式，不断促进大数据与管理会计的理论发展；实务界应大力响应国家号召，促进大数据与管理会计协同发展，提高管理会计信息化、财务共享、业财融合的实际应用效率与质量水平。

（二）研究不足。本文虽采用共词分析法挖掘并展现出国内大数据与管理会计相关文献的研究热点，但由于是基于现有核心期刊文献来分析，故而，对我国大数据背景下管理会计的理论研究与实务应用的综述或存有一定的主观判断，后续研究可以拓宽文献来源与数据范围，参考并对比国内外相关理论与实务研究重点，以基于更丰富的背景数据和开阔的视角预测大数据与管理会计的未来发展趋势。