沈爱荣
(浙江纺织服装职业技术学院,浙江 宁波 315211)
随着企业业务范围的扩大,传统的分散管理模式弊端初显,组织运营成本高且效率低,企业期望通过数智化建设带动财务转型和流程再造,从而达到降本增效、增强管控的目的。本文从数智化资源配置对企业财务绩效的影响展开研究,因纺织服装行业是我国的传统支柱产业,对促进国民经济发展、解决就业等方面具有十分重要的意义,目前该行业生产经营成本高位运转,产品附加值不高,行业效益有待进一步提升,基于此本文从我国纺织服装企业的财务绩效层面探究数智化资源建设的配置效率,以期为企业智能化转型提供参考。
国外在20 世纪90 年代就开始了数智化资源配置效率的研究,Gunn, et al.[1]认为通过合理的资源配置能减少层级结构,使企业获得成本上的优势。但国外数智化资源配置效率的研究较为分散,对财务共享服务中心引入企业的实施效果研究很少。国内学者在研究数智化资源配置对企业绩效的影响时,有的采用案例研究法对某个典型企业财务共享中心的实施效果进行评价,有的采用实证研究法进行分析。胡爱平等[2]以华为公司为例,剖析华为公司财务共享不同时期对财务绩效的影响,认为财务共享对企业财务绩效产生了积极影响。何瑛等[3]运用Wilcoxon 相关性检验与面板数据,验证了财务共享的实施对企业绩效有正向影响。虽有较多学者研究财务共享与企业绩效的关系,但从特定行业企业研究智能化资源配置对企业绩效影响的文献仍较为匮乏。本文运用DEA方法对我国纺织服装企业数智化建设的效率进行分析,在一定程度上弥补现有研究的不足,并提出一些具体的建议助力企业财务数字化转型。
研究企业财务绩效通常采用多投入多产出的数据包络分析方法即DEA,这是测度同类型决策单元相对效率的常用方法。由于数智化资源投入会给企业带来规模效益,因此本文分析时采用假定规模报酬可变的DEA-BCC 模型,模型介绍如下所示:
假设有n 个决策单元(本文指24 家纺织服装企业),每个决策单元有m 项投入和s 项产出,xij和yrj分别表示为第j 个决策单元的第i 种投入量和第r 种产出量。vi和ur分别表示第i 种投入的权值和第r 种产出的权值。Xj和Yj是决策单元j 的投入和产出向量,v 和u 分别表示投入、产出权值向量。
定义决策单元j 的效率评价指数为:
评价决策单元j0效率的数学模型为:
将上述模型转为线性规划后再换成对偶形式并增加约束条件,最终得到如下BCC 模型:
本文根据上市公司网站公告内容和提供财务共享服务建设的供应商网站等,选取24 家纺织服装上市公司,其中已建立财务共享中心的12 家企业为实验组,未建立财务共享中心的12 家企业为对照组(见表1),使用Deap2.1 软件对样本企业截至2021 年相关投入产出数据进行DEA-BCC 模型分析。所用数据来自上市公司年报及手工收集整理。
表1 共享组与非共享组样本公司
企业进行数智化建设需投入数智化资源,主要包括智能设备和软件,最终目标是提高企业的价值创造能力,从而进一步提高企业价值。因此本文的投入指标选取企业投入的智能设备和软件,产出指标选取成本费用利润率、净资产报酬率和总资产周转率3 个财务指标。本文所选取的投入产出指标如表2 所示。具体指标描述如下。
表2 纺织服装企业数智化建设效率评价指标体系
3.3.1 智能设备
该指标反映实施数智化建设企业累计投入的电子设备等硬件资源,本文选取截至2021 年末固定资产中列示的电子设备等硬件资源的期末余额来体现。电子设备使用年限较短,超过5 年的设备已经提足折旧报废并且不在账面上显示,因此该余额表示企业近3~5 年内投入的电子设备,在数智化建设中共同起作用的这一类固定资产。
3.3.2 软件
该指标反映实施数智化建设企业累计投入的软件资源,选取截至2021 年末无形资产中列示的相关软件的期末余额来体现。软件类无形资产通常在3~5 年内摊销完毕并且不在账面上显示,因此该余额表示企业近3~5 年内投入的软件,在数智化建设中共同起作用的这一类无形资产。
3.3.3 成本费用利润率
该指标用来衡量企业的经营管理水平,体现了经营耗费所带来的经营成果。该指标越高,表明付出同样的代价取得了较高的利润,企业的盈利能力较强。该指标选自2021 年的年报数据。
3.3.4 净资产报酬率
该指标反映了企业净资产获取收益的能力。该指标越高,表明企业成本费用控制得越好,净资产的使用效率越高,经营管理水平越高。该指标选自2021 年的年报数据。
3.3.5 总资产周转率
该指标反映了企业全部资产的管理质量和利用效率,体现了企业经营期间全部资产从投入到产出的流转速度。总资产周转率越高,说明企业总资产周转速度越快,企业销售能力越强,资产利用效率越高。该指标选自2021 年的年报数据。
本文采用Deap2.1 软件首先对24 家纺织服装类上市公司截至2021 年投入和产出的数据进行DEA-BCC 模型分析,整体情况如表3 所示。样本企业数智化资源配置对财务绩效的作用效率包括综合效率值、纯技术效率值和规模效率值。其中,综合效率值=纯技术效率值×规模效率值。
表3 样本企业数智化资源配置对财务绩效的作用效率
综合效率值反映的是在既有技术与规模条件下,样本企业所能达到的最大产出比,综合效率值越大表明样本企业的投入资源配置效率越高,从表3 可见,全部样本企业综合效率均值为0.742,由此可见纺织服装企业的数字化资源配置的整体综合效率并不高。共享组数智化资源配置的综合效率均值为0.835,远高于非共享组,企业的数智化建设整体上近似有效。
纯技术效率表示数智化建设中因企业的管理和技术因素影响的效率,纯技术效率值越大表示样本企业的组织管理和技术水平越高,能够通过管理和技术实现投入资源有效利用,提升财务绩效。由表3 可以看出,全部样本企业纯技术效率均值为0.897,共享组企业的数智化建设纯技术效率均值为0.937,表现为强近似有效,高于非共享组企业均值,说明我国纺织服装企业在进行数智化建设中组织管理和技术水平较高。
共享组有4 家样本企业纯技术效率较低,出现了投入冗余与产出不足,其中海澜之家在资源投入方面的冗余最多,因投入过多智能设备造成冗余1.970,因投入过多软件导致的冗余1.979,奥康国际的产出指标成本费用利润率、净资产报酬率缺口最大,与目标值分别相差6.942%、8.735%(见表4)。
表4 共享组纯技术效率非有效企业需改进情况
非共享组有10 家企业纯技术效率较低,九牧王在资源投入方面的冗余最多,因投入过多智能设备造成冗余2.139,因投入过多软件导致的冗余1.947,七匹狼的产出指标净资产报酬率缺口最大,与目标值相差9.769%,嘉欣丝绸在成本费用利润率指标上缺口最大,与目标值相差5.920%(见表5)。
表5 非共享组纯技术效率非有效企业需改进情况
规模效率表示企业数智化建设当前规模的投入产出比,当企业资源投入增加与产出增加同比例变动即规模效率为1,说明企业的投入产出比合理,数智化建设规模报酬处于最优,由表3 可知,全部样本企业规模效率均值为0.813 近似有效,共享组全部样本企业规模效率均值为0.880 高于非共享组均值,并且共享组有5 家企业而非共享组有10 家企业处于规模效率递增状态,可考虑增加一定比例的数智化资源投入,获得更高的产出。
共享组无论从综合效率、纯技术效率还是规模效率上都高于非共享组。财务共享中心有助于快速整合信息,降低企业营运成本,利用管理提升企业的价值创造能力,有条件的企业可考虑建立财务共享中心提升财务绩效;已建立财务共享服务中心的企业应优化企业的组织架构和相关人员的知识结构,延伸业务范围,构建跨部门多模块的共享中心,协同作业提高效率。
样本企业多数处在规模报酬递增阶段,可适当加大数智化投入力度依靠规模扩张提升财务绩效。有些企业在数智化建设中已经投入大量资金,但是因为业财人员还不完全适应新的工作模式导致部分资源闲置造成冗余,或因为管理人员能力欠缺,监督不到位、信息传递不畅等错过最佳的决策时机导致产出不足。因此企业应当为业务、财务、管理人员提供适当的培训,由财务共享系统开发公司对企业员工进行业财一体化指导,便于员工快速融入财务共享业务,也可与高校达成培训协议,管理理论知识缺乏的员工进行回炉再造,还可与管理工作先进的企业对接,管理技能缺乏的员工到先进企业浸润式学习。