基于多元统计的管理会计流程再造分析

吴仁都

摘 要：本文以多元统计方法作为工具，针对管理会计流程调整的思路进行分析，综合运用PAC方法、SEM模型、关联分析法与Bartlett估计法，围绕辅助经营决策、完善计划体系、调整工作流程、落实绩效评价四个层面，探讨了推动管理会计工作流程重构的具体策略，以期为管理会计工作的优化提供参考价值。

关键词：管理会计;因子分析法;SEM模型;关联分析法;Bartlett估计法

0 引言

当前“互联网+”与全球化建构起渐趋复杂的市场经营环境，知识经济时代的到来进一步凸显出经营信息在企业管理活动中占据的重要地位。管理会计的职能是将企业经营过程中产生的海量信息进行整理与筛选，从中提炼出有价值的信息，实现对企业管理战略的调整与完善，对其信息统计处理能力提出更高要求。

1 多元统计方法与流程再造思路

1.1 多元统计方法的适用价值

多元统计是一种建立在不同总体间关系机制上的分析方法，需针对多分类变量进行降维统计、归纳整合与类比分析，其中的因子分析法、结构方程（SEM）模型、关联分析法、Bartlett估计法可用于探究不同变量间的相关关系，并将其整合后进行重要性评价，为企业经营目标影响因素与作用机制的研究提供工具。

1.2 管理会计流程再造模式

在传统模式下，企业有价值经营信息未能在管理会计流程中实现有效传递与充分利用，无法协调处理好流程体系中各环节的相互作用关系，难以为企业经营活动提供支持。对此管理会计可首先采用PCA方法从企业庞杂经营数据中筛选出关键指标，基于影响程度进行指标重要性的排序，辅助企业完成决策编制。其次利用SEM模型以企业经营目标为基准进行内外部影响因素的分析，针对现有计划会计体系进行完善。再次采用关联性分析法挖掘影响企业经营目标因素间的作用关系及其内部隐含机制，强化过程控制力度。最后基于Bartlett估计法将各因子得分进行汇总，聚焦企业经营目标开展绩效评价，通过流程再造构建新的管理会计闭环。

2 推动管理会计工作流程重构的具体策略

2.1 采用PAC方法辅助经营决策

本文采用主成分分析（PCA）方法进行变量因子提取与相对重要性分析，其应用流程如下：

其一是针对各变量和观测指标进行标准化处理，基于生成的数据结果建立协方差矩阵，通过观察矩阵形态判断PCA方法是否具备适用价值。通常经标准化处理后，当变量与观测指标的相关系数为1时，矩阵方可成立。当相关系数>0.3、显著性水平<0.05时，方可确定PCA方法具备适用价值。其二是进行特征值求解与排序，从中提炼出大于1的特征值，求解出具体向量确定为旋转因子。其三是将筛选出的特征向量构成集合，即可直观判断出不同公因子与观测指标的对应关系。其四是确定因子载荷，通过定义因子载荷建立公因子与指标间的相互关系，考虑到仅提取公因子无法直接解读不同因子所代表的实际意义，需通过将因子旋转从中筛选出关键信息，结合实际用途进行因子命名，以此实现因子提取目标。当前主要采用正交旋转法进行因子旋转处理，令矩阵内各因子载荷数值趋近于0和1，以此最大限度凸显出因子的特征与实际意义。其五是完成重要性分析，以公因子为基准，选取方差贡献率用于判断因子在总体中的重要程度，计算单个公因子的方差贡献率。其六是将全部公因子进行汇总，生成总方差贡献率，用于评价企业管理会计信息的整体重要性程度与对决策编制的贡献度，其计算公式为：

2.2 基于SEM模型完善计划体系

通过采用PCA方法生成公因子方差贡献率结果，即可为管理会计提供影响企业经营目标的关键信息，用于针对企业外部经营环境、内部管理模式、整体经营效果进行综合性分析，从中提炼出影响企业经营活动的核心因素与关键问题，辅助决策者完成阶段性战略规划的编制。然而从企业实际经营管理模式入手，管理会计既要明确影响企业经营管理的主要问题，同时也应当牢固坚持以经营目标为核心，针对企业各类经营数据与目标的作用关系、影响程度进行综合分析，保障为目标实现建立起完善的计划体系，最终顺利达成企业经营目标。

基于此，可引入结构方程模型（SEM）进行计划会计体系的重构，SEM模型主要用于提炼出企业经营关键信息与目标间的隐含变量关系，利用数学模型进行隐含关系的量化处理与实际测量，便于更加直观地完成数据分析。在SEM模型的建构上，应基于企业管理会计流程中的过程控制判断隐含变量与实际观测数值的关联机制，以测量方程为基准，针对各隐含变量间的关联性进行研究，用于判断企业经营数据对于实际经营目标的影响，判断各类经营数据信息的实际传导机制与形成模式，以此实现对计划会计体系的完善与优化，其方程表示为：

通过完成上述结构方程的建立，管理会计可将企业经营数据信息输入模型中，用于观察变量与观测值间存在的隐含关系，判断企业采购、生产、销售环节产生的各类经营数据信息对于企业经营目标实现产生的直接或间接影响，由此对照企业现有经营策略挖掘出其中存在的问题或不足，便于更好地完善企业经营管理策略，提升过程控制实效。

2.3 依托关联分析法调整工作流程

在利用SEM模型进行过程控制优化的基础上，考虑到不同企业的经营模式、管理理念存在一定差别，仅依据变量相关性无法保障寻求到管理会计流程重構的直接突破点，因此还需对变量相关性强度进行评估，实现对现有工作流程与计划的分解，便于结合企业经营目标进行逐一调整，为企业经营目标的实现提供最短路径。具体来说，首先应当以SEM模型分析结果为基础，生成输入、输出变量的相关系数，完成加权距离的计算。其次将各变量间的关系进行汇总，完成坐标体系的建构。再次以pk.为基准判断加权的第j个分量。接下来以变量坐标体系为基准，结合输入、输出变量的相关性分别确定坐标体系的重心与行剖面矩阵。最后以行剖面矩阵为参考，从中提取2个最大因子分别作为x轴与y轴的坐标，结合因子得分即可获取坐标系中不同点在x、y轴上的投影，依据各点间的距离实现对变量间相互关系的判断。

通常在运用关联分析法时主要利用权重进行纵、横两个维度上交叉表格的整合，配合因子分析法将生成的单向列表转化为二维因子分析图，在此过程中还需对样本数据进行卡方检验，以此实现对行、列向量间相关关系的判断。从管理会计角度入手，行剖面矩阵中的输入量为企业经营数据信息，输出量为企业经营目标，管理会计需通过数据分析明确影响企业经营目标的重要因素及其实现路径，并从中寻求到亟待解决的关键问题。对此在采用关联分析法时，可分别以输出、输出变量所处的点坐标为圆心作圆，观察圆内各点与圆心的距离，以此直观判断两变量的相关性与近似度。在此基础上，管理会计还可以选取多个经营目标、隐含变量与经营信息输入模型中，经由数据综合分析衡量企业不同目标的重要程度以及影响目标实现的因素，由此在资源配置环节予以重点倾斜、增加投入、强化监督，推动现有工作流程的优化重构，达成企业经营目标。

2.4 运用Bartlett估计法形成评价

绩效评价是企业管理会计工作流程中的最终环节，在此可引入因子分析法中的Bartlett估计法，保障生成的各类指标评分及总评分的精确度。结合PAC法建立的公因子载荷矩阵，可判断出不同观测指标与公因子间的相互关系，表示为：

在此基础上，推出不同公因子的方差贡献率为：

从中可以看出，方差贡献率主要用于反馈出不同公因子实际能夠代表观测指标的比重，方差贡献率数值越大说明公因子与指标间的关系越紧密，以此实现对各指标价值的判断。经加权后计算得出综合因子得分为：

将上述公式应用于企业绩效评价中，既可以实现对企业经营管理水平的评价，同时也可用于针对竞争对象进行评价，以此客观判断自身的市场竞争能力，避免企业处于低价竞争的被动境遇，更好地帮助企业实现经营管理目标。

3 结论

推动管理会计流程重构的根本目标是提炼出企业经营目标与管理战略间的影响因素及其隐含逻辑关系，采用PAC法筛选出辅助企业决策的信息，基于SEM模型完善计划体系建构，依托关联分析法确定关键影响因素，运用Bartlett估计法生成直观绩效评价结果，为企业阶段性经营战略编制与管理效能提升创设良好基础。

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