收入動(dòng)因成本習(xí)性分解模型在管理會(huì)計(jì)應(yīng)用中的實(shí)證研究

胡國慶

摘?要：針對(duì)一元成本性態(tài)分解線性模型在實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營應(yīng)用中出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)意義與經(jīng)濟(jì)意義無法有效統(tǒng)一、統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)無法同時(shí)滿足等問題，本文從拓寬管理會(huì)計(jì)應(yīng)用范圍和全面深化預(yù)算管理落實(shí)的目標(biāo)出發(fā)，選取產(chǎn)銷量較易確定的光明乳業(yè)為研究對(duì)象以及產(chǎn)銷量難以確定的環(huán)保業(yè)作為代表行業(yè)，利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建收入動(dòng)因成本習(xí)性分析模型，驗(yàn)證相關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)成本進(jìn)行分解與預(yù)測的可行性、二次函數(shù)回歸模型取代一元回歸模型的優(yōu)越性，以促進(jìn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的融合、加強(qiáng)戰(zhàn)略管理與全面預(yù)算管理的結(jié)合。

關(guān)鍵詞：成本形態(tài)分解;二次函數(shù)回歸模型;營業(yè)凈收入;收入動(dòng)因成本

中圖分類號(hào)：F27?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.36.025

0?引言

在傳統(tǒng)的總成本習(xí)性模型中，變動(dòng)成本等于產(chǎn)銷量與單位變動(dòng)成本的乘積，但存在一定的業(yè)務(wù)量范圍是其分析與計(jì)算的前提。然而，對(duì)于產(chǎn)銷量難以確定的環(huán)保業(yè)、物流業(yè)、旅游業(yè)、傳媒行業(yè)等行業(yè)而言，運(yùn)用傳統(tǒng)的成本習(xí)性模型對(duì)其成本進(jìn)行分析與控制存在一定的局限性，從而限制了管理會(huì)計(jì)在這些行業(yè)真正價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，在利用現(xiàn)有的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)建立一元成本性態(tài)分解線性模型的過程中，也存在著回歸系數(shù)與常數(shù)項(xiàng)不顯著、常數(shù)項(xiàng)為負(fù)數(shù)等問題，降低了所建模型的科學(xué)性、實(shí)用性、可操作性、企業(yè)對(duì)成本控制與預(yù)測的合理性與正確性。

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，對(duì)許多國家而言，環(huán)保產(chǎn)業(yè)不僅能夠?yàn)槠洚a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的增長發(fā)揮重大作用，也是幫助其調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并改善升級(jí)的關(guān)鍵點(diǎn)和支撐點(diǎn)。我國的環(huán)保產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段，總體規(guī)模相對(duì)較小，如何更有效地對(duì)各項(xiàng)成本進(jìn)行控制、深化全面預(yù)算管理的落實(shí)對(duì)于環(huán)保企業(yè)的發(fā)展也顯得愈為重要。

企業(yè)對(duì)成本進(jìn)行管理和控制的過程中，不僅變動(dòng)成本仍未得到應(yīng)有的重視，而且在混合成本分解方法的探索方面仍有較大的進(jìn)步空間（南京大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)系課題組，2001）。馬元駒、楊琳利用財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)計(jì)算出的營業(yè)凈收入作為新的成本動(dòng)因，并構(gòu)建了收入動(dòng)因成本習(xí)性分析模型，為成本習(xí)性分解在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的搜集信息難度大、成本高、準(zhǔn)確度低等問題提供了全新的解決思路。楊俏文、劉文、姚永紅用營業(yè)收入替代產(chǎn)銷量作為分析變量進(jìn)行成本習(xí)性分析，并針對(duì)成本習(xí)性的順利分解提出了建立曲線成本模型和增加樣本觀測點(diǎn)等方法，有效地促進(jìn)了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的融合。

因此，為進(jìn)一步幫助管理者強(qiáng)化對(duì)企業(yè)成本的控制、管理及預(yù)測，拓寬管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域，加強(qiáng)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合，以促使企業(yè)做出正確的經(jīng)營決策，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化，本文借鑒了馬元駒、楊琳構(gòu)建的收入動(dòng)因成本習(xí)性分析模型中對(duì)營業(yè)凈收入與收入動(dòng)因成本的定義，并以營業(yè)凈收入替代產(chǎn)銷量計(jì)算變動(dòng)成本，運(yùn)用二次函數(shù)回歸模型替代傳統(tǒng)的成本性態(tài)分解模型，以解決一元線性回歸模型中常數(shù)項(xiàng)不顯著以及符號(hào)為負(fù)的問題。

1?問題的提出：一元線性回歸模型中的常數(shù)項(xiàng)不顯著、符號(hào)為負(fù)

1.1?單個(gè)企業(yè)：光明乳業(yè)收入動(dòng)因成本的一元線性回歸模型中的常數(shù)項(xiàng)不顯著

本文先選取產(chǎn)銷量較易確定的光明乳業(yè)為分析對(duì)象，在建模分析過程中，共選取了2012年至2018年28個(gè)季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本觀測點(diǎn)，所用到的關(guān)于光明乳業(yè)營業(yè)凈收入與收入動(dòng)因成本的數(shù)據(jù)均來源于新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)，構(gòu)建的成本習(xí)性分解模型為Y=a+bX，模型中各變量的名稱與含義如表1所示。

最終得到的直線模型為：Y=1789101542+0948X。雖然該模型的常數(shù)項(xiàng)和一次項(xiàng)系數(shù)的符號(hào)均為正，即滿足固定成本和變動(dòng)成本均為正數(shù)的實(shí)際情況，且R2=0998，回歸方程整體的擬合優(yōu)度很高，但是其常數(shù)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的顯著性水平為0078，大于005，說明常數(shù)項(xiàng)不顯著，不符合理想的建模要求。

1.2?環(huán)保業(yè)：環(huán)保業(yè)收入動(dòng)因成本的一元線性回歸模型中的常數(shù)項(xiàng)不顯著且符號(hào)為負(fù)

本文接著選取產(chǎn)銷量難以確定的環(huán)保業(yè)為分析對(duì)象，建模過程中所用到的營業(yè)收入、營業(yè)成本、稅金及附加等一系列數(shù)據(jù)均來源于新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)。表2所列示的為環(huán)保業(yè)中22家上市公司營業(yè)凈收入與收入動(dòng)因成本的數(shù)據(jù)，選取了各公司2019年3月31日的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本觀測點(diǎn)，構(gòu)建的成本習(xí)性分解模型為Y=a+bX（模型中各變量的名稱與含義如表2所示）。

最終得到的直線模型為：Y=-3712179350+0939X。雖然R2=991，回歸方程整體的擬合優(yōu)度很高，但是該模型的常數(shù)項(xiàng)的符號(hào)為負(fù)，并不符合固定成本和變動(dòng)成本均為正數(shù)的實(shí)際情況，而且其常數(shù)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的顯著性水平為0072，大于005，說明常數(shù)項(xiàng)不顯著，不符合理想的建模要求。

2?問題的解決

針對(duì)成本習(xí)性分解模型中常數(shù)項(xiàng)b為負(fù)數(shù)和不顯著的現(xiàn)象，本文用曲線模型替代一元線性回歸模型，對(duì)成本習(xí)性進(jìn)行更嚴(yán)謹(jǐn)、合理的分解，以幫助管理者更精準(zhǔn)地控制與預(yù)測成本。

2.1?光明乳業(yè)有限責(zé)任公司成本性態(tài)分解：用二次函數(shù)回歸模型替代一元線性回歸模型

在對(duì)總成本進(jìn)行分解的過程中，為了尋找優(yōu)于一元線性回歸模型的曲線模型，本文將各模型的擬合優(yōu)度、常數(shù)項(xiàng)與各自變量系數(shù)符號(hào)的正負(fù)及顯著性水平與模型的總體顯著性水平進(jìn)行相互比較，最終發(fā)現(xiàn)二次函數(shù)回歸模型為最優(yōu)模型，不僅能夠滿足常數(shù)項(xiàng)與自變量系數(shù)均為正數(shù)的基本條件，常數(shù)項(xiàng)與自變量的顯著性水平均低于0.05，而且R2=0.998，說明回歸方程的整體擬合優(yōu)度很高，整個(gè)模型顯著。表3是光明乳業(yè)的成本性態(tài)在線性模型與不同曲線模型分解之下的匯總與參數(shù)估計(jì)值的輸出數(shù)據(jù)。

由表4（二次函數(shù)回歸模型系數(shù)表）可知，選用二次函數(shù)回歸模型對(duì)光明乳業(yè)成本性態(tài)進(jìn)行分解時(shí)，自變量營業(yè)凈收入的顯著性水平為0000，小于005，常數(shù)項(xiàng)的顯著性水平為0007，小于005，彌補(bǔ)了一元線性回歸模型中常數(shù)項(xiàng)不顯著的缺陷，構(gòu)建的二次函數(shù)回歸模型如下：Y=9691（E-13）X2+0927X+2783972536，繼而得出對(duì)應(yīng)的利潤模型為：M=-9691（E-13）X2-0073X-2783972536。

同時(shí)，為了驗(yàn)證二次函數(shù)回歸模型對(duì)光明乳業(yè)成本性態(tài)分解的準(zhǔn)確性，對(duì)此模型以及選取的2020年第一季度的營業(yè)凈收入和收入動(dòng)因成本進(jìn)行預(yù)測，并將得到的預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如見表5所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實(shí)際值的誤差比率的絕對(duì)值僅為10%，說明所構(gòu)建的二次函數(shù)回歸模型對(duì)成本性態(tài)的分解是準(zhǔn)確可靠的。

對(duì)于光明乳業(yè)而言，其管理者可以直接利用財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)，并充分結(jié)合所處市場的供求情況、自身的實(shí)際情況、預(yù)期可動(dòng)用的資金數(shù)額，利用所構(gòu)建的二次函數(shù)回歸模型對(duì)成本進(jìn)行分解，從而對(duì)利潤進(jìn)行確定，進(jìn)而對(duì)預(yù)算進(jìn)行合理的規(guī)劃與調(diào)整。

2.2?環(huán)保業(yè)成本性態(tài)分解：用二次函數(shù)回歸模型替代一元線性回歸模型

在對(duì)環(huán)保業(yè)的成本性態(tài)進(jìn)行分解的過程中，為了找到能夠彌補(bǔ)一元線性回歸模型缺陷的最優(yōu)曲線模型，本文經(jīng)過對(duì)各模型的擬合優(yōu)度、常數(shù)項(xiàng)與各自變量系數(shù)符號(hào)的正負(fù)及顯著性水平與模型的顯著性水平的相互比較，最終發(fā)現(xiàn)二次函數(shù)回歸模型為最優(yōu)模型。不僅其擬合優(yōu)度R2=0.992，略高于一元線性回歸模型，還能夠滿足常數(shù)項(xiàng)與自變量均為正數(shù)的基本條件，且模型總體上也通過了顯著性檢驗(yàn)。

由表6可知，選用二次函數(shù)回歸模型對(duì)環(huán)保業(yè)成本性態(tài)進(jìn)行分解時(shí)，環(huán)保業(yè)營業(yè)收入本身及其二次方的系數(shù)與常數(shù)項(xiàng)的顯著性水平均小于0.05（見表7），彌補(bǔ)了一元線性回歸模型中常數(shù)項(xiàng)不顯著的缺陷，構(gòu)建二次函數(shù)回歸模型：Y=5.388（E-11）X2+0.806X+10847176.13，繼而得到與之對(duì)應(yīng)的利潤模型：M=-5.388（E-11）X2-0.194X-10847176.13。

同理，為了驗(yàn)證二次函數(shù)回歸模型對(duì)環(huán)保業(yè)成本性態(tài)分解是否準(zhǔn)確，本文繼續(xù)將根據(jù)此模型以及選取的2020年環(huán)保業(yè)22家上市公司第一季度的營業(yè)凈收入數(shù)據(jù)，分別對(duì)各公司2020年第一季度的收入動(dòng)因成本進(jìn)行了預(yù)測，并將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，得到這22家上市公司收入動(dòng)因成本的預(yù)測值與實(shí)際值的誤差比率，具體數(shù)據(jù)如表8所示。

由表8可知，環(huán)保業(yè)22家上市公司2020年第一季度收入動(dòng)因成本預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差比率絕對(duì)值的平均值為13.0%，說明總體上二次函數(shù)回歸模型對(duì)成本性態(tài)的分解是較為準(zhǔn)確的。

對(duì)環(huán)保業(yè)的各上市公司而言，既可以利用本公司歷年的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立屬于本公司的收入動(dòng)因成本習(xí)性分析模型，對(duì)成本習(xí)性進(jìn)行分解，還可以構(gòu)建行業(yè)的收入動(dòng)因成本習(xí)性分析模型，并將兩者進(jìn)行對(duì)比，通過定量分析發(fā)現(xiàn)與其他公司的差距，與行業(yè)平均水平的差距，明確地找出自身的競爭優(yōu)勢(shì)與缺陷，從而提高本公司預(yù)算編制的目標(biāo)性，更有效地提升企業(yè)的競爭力與價(jià)值。

3?結(jié)論

本文從拓寬管理會(huì)計(jì)應(yīng)用范圍的視角，選取產(chǎn)銷量較易確定的光明乳業(yè)為研究對(duì)象以及產(chǎn)銷量難以確定的環(huán)保業(yè)作為代表行業(yè)，通過對(duì)一元成本性態(tài)分解線性模型的過程中存在的常數(shù)項(xiàng)為負(fù)數(shù)以及不顯著問題的分析與解決，驗(yàn)證了用營業(yè)收入、營業(yè)成本、銷售費(fèi)用等財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)成本進(jìn)行分解與預(yù)測的可行性、二次函數(shù)回歸模型取代一元回歸模型的優(yōu)越性。

在實(shí)際的經(jīng)營活動(dòng)中，對(duì)于成本習(xí)性的分解，往往會(huì)出現(xiàn)建立的普通一元回歸模型的統(tǒng)計(jì)意義與經(jīng)濟(jì)意義無法有效統(tǒng)一、統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)無法同時(shí)滿足的情形，為彌補(bǔ)一元回歸模型的以上缺陷，可以選用二次函數(shù)回歸模型等曲線模型進(jìn)行替代，更好地幫助管理人員對(duì)成本的管控，從統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)層面上提高對(duì)未來收入動(dòng)因成本預(yù)測的精準(zhǔn)度。

無論是對(duì)產(chǎn)銷量容易確定的企業(yè)，還是對(duì)產(chǎn)銷量難以確定的企業(yè)，收入動(dòng)因成本分析模型的構(gòu)建能降低企業(yè)對(duì)相關(guān)財(cái)務(wù)信息的搜集成本。同時(shí)，可以將本企業(yè)的成本習(xí)性分解模型與其他企業(yè)或整個(gè)行業(yè)的成本習(xí)性進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)自身在行業(yè)競爭中的優(yōu)勢(shì)與缺陷，從而采取相應(yīng)的措施對(duì)目標(biāo)預(yù)算進(jìn)行相調(diào)整，以提升企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造力。

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