论新经济环境对管理会计方法运用的影响

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1、论新经济环境对管理会计方法运用的影响二十世纪8O年代以来，为了降低企业成本、提高产品产量和质量，及时满足顾客需求，大多数先进企业改变了传统经营模式，迈入了新经济时代。新经济时代的经营环境具有如下特征：一是即时系统（以下简称JIT）的运用；二是计算机辅助设计和制造的运用；三是柔性制造系统和计算机集成制造的运用，它实现了随时随地的即时管理。这些变化，使得传统管理会计的某些方法受到冲击。管理会计作为企业决策支持系统之一，其基本职能是服务于企业经营管理中的规划和控制，为此，管理会计的基本内容包括规划与决策会计、控制与业绩评价会计两大方

2、面，涉及的常用方法有：本量利分析法、经济批量模式、相关成本决策法、以净现值为主的长期投资决策法，以及以业绩报告和差异分析为主的控制模式等。但在新经济环境中，其中多数方法或其内涵已发生了变化，或其模式已不再适应。对此，我们应该有清醒的认识，以便更好地运用现代管理会计方法，服务于企业内部管理。一、关于本量利分析法的运用。传统的本量利分析以成本习性分类为基础，依据成本与业务量之间的数量关系，用变动成本法确定产品成本及分期损益，以获取相关信息；将成本与业务量之间的关系拓展到对利润的影响，建立了本量利分析模型，并在此基础上进行保本分析、

3、安全性分析、保利分析及利润的敏感性分析等等。但在新经济环境下，企业经营多样化趋势越来越明显，与产销不直接相关的后勤辅助支持作业越来越多，而我们通常将它们排除在变动成本之外，忽视了其变动性，这将对产品成本和相关损益的确定造成不良的影响。其实，通过作业和成本动因的分析可知，产销业务量并非成本的唯一驱动因素，多数成本与产销量无关，但却是变动的，它们随作业量的变化而变动，而且不同的作业与成本之间，具有不同的成本动因，如批次、人数、检验次数等等。显然，进行本量利分析不应仅仅局限于产销量与成本的相互关系分析，而应拓展到作业、成本动因及其变

4、化对利润的影响关系的分析。二、关于经济批量模式的运用。经济批量的基本模型建立在两部分相关成本基础上：储存成本和订货成本（经济采购批量）或储存成本和调整准备成本（经济生产批量）。由于这两部分成本具有此增彼减的相互关系，通过微积分求极值或通过逐次测试后知：所谓经济批量就是两部分相关成本相等时的批量。然而，在JIT环境下，如此求经济批量的方法已没有意义。首先，JIT的运作基础之一就是缩短调整准备时间，而柔性制造系统的运用，又为调整准备时间的进一步缩短创造了技术条件，传统上需要几小时甚至几十个小时的调整准备时间，现在缩短为几分钟，因此

5、，调整准备成本在新经济环境中已经变得微不足道。另一方面，JIT系统的运作，还建立在长期、稳定而良好的供应合约基础上。可以说，没有良好的供应基础，就没有JIT。因此，所谓订货成本也不再是与批次相关的成本，相关的成本数额也大大减少。如此，经济批量中的主要相关成本只有储存成本。储存成本与储存量相关，储存数量越多，储存成本越大。所以，最经济的做法就是减少储存量，降低储存成本。这也就是所谓“零库存”的要求。现代的“经济批量”实际上应该是：仅在需要时才提供的必要数量的必要物品。三、关于相关成本决策法的运用。相关成本决策法是管理会计中发展起

6、来的一种重要的管理决策方法，它将与某项决策相关的成本和收入进行配比来作出决策，其主要特点是只考虑随决策而变动的成本，略去不受决策影响的成本。相对于某项决策而言，前者称作变动成本，后者称为固定成本。在成本核算上，它假设决策引起成本的发生和变动，故应核算决策相关成本，从决策过程来看，它假设：1．决策只对成本在短时间内发生影响；2．多项决策之间是相互独立的，互不影响。显然，相关成本决策法只考虑决策的短期影响。但是从长远来看，这种假设决策互为独立是不符合现实的，尤其是随着计算机集成制造系统的运用，企业总是面临许多决策：一些决策同时进行

7、，其相互影响体现在机会成本上；另一些决策则相继发生，其相互影响既表现在机会成本上，又表现为未来的潜在成本。相关成本决策法缺乏考虑这种相互影响的内在机制，使用它的结果是一定时期内从各项决策取得的收益不具可加性，即整体效果小于各单项决策效果之和。为此我们应该结合作业成本会计，修正相关成本决策法。为衡量短期决策的长期影响和一项决策对其他决策（尤其是后续决策）的影响，管理人员不仅需要预计未来的机会，而且需要掌握成本的长期习性，包括那些不随单项决策而变动但随多项决策而变动的成本的习性。通过借助作业动因分析，通过揭示各种决策方案对作业资源

8、的需求，使管理人员了解各决策方案的短期和长期后果，并帮助管理人员防止采用那些有着短期或长期不利影响的方案。四、关于长期投资决策方法的运用。长期投资决策分析方法中，最常用的是净现值、内涵报酬率等货币时间价值法。无论采用哪种方法，决策结论均会受初始投资、经营现金流量等现金流量值大