• (010)84657853 84657852 84657855 84658665
  • (010)84657900
  • mt@zgmt.com.cn
  • 北京市朝阳区芍药居35号中煤信息大厦(100029)

★ 经济管理 ★

大数据背景下煤炭企业成本控制研究

李京晶 张俊芝

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京市海淀区,100083)

摘 要 对煤炭企业成本构成进行分析,从可持续发展角度根据大循环成本理论,将煤炭企业成本构成划分为资源成本、开发成本、生产成本、安全成本、环境成本、资本成本及转产发展成本。借助作业成本法提高成本核算的准确性,在明确煤炭企业成本构成的基础上,结合大数据技术和云会计平台,研究基于作业成本法下的煤炭企业成本控制流程,为煤炭企业降本增效提供新思路。

关键词 大数据 云会计 煤炭企业 成本控制 作业成本法 大循环成本理论

随着供给侧改革政策的实施,我国煤炭行业基本完成去产能目标任务,但在经济新常态的压力下,煤炭企业依然处于利润率偏低的困境。为加大利润获取力度,确保经济效益最大化,煤炭企业应当加强对成本控制的重视程度。近年来,专家学者关于煤炭企业成本控制的研究主要涉及物流供应链、库存结构以及价值链模型优化等方面,并取得一定的研究成果,但是研究方向大多从成本控制流程优化的角度出发,缺乏与大数据等技术手段的结合。实际上,在当今大数据环境下,煤炭企业应当加快转型升级,打造专属数据平台系统,助力煤炭企业成本控制。鉴于此,笔者根据大循环成本理论,从可持续发展角度研究了煤炭企业的成本构成,利用作业成本法获取更加精确的煤炭成本信息,借助云会计平台为数据分析处理提供有利保障,以便具体阐述在大数据环境下成本控制的实施过程。

1 相关文献综述

我国煤炭行业目前处于结构优化调整及转型升级期,如何在竞争激烈的市场环境中取得一席之地是煤炭企业亟需解决的发展问题。成本作为一个企业利润的奠基石,是煤炭企业管理的重中之重。目前,我国部分专家学者对煤炭企业成本控制的研究主要有:窦孟忠(2013)从供应链角度出发构建煤炭企业成本管理体系,完善成本管控机制;李跃、任一鑫(2016)通过建立煤炭企业价值树模型,针对关键增值环节提出成本管控对策;张延霄(2016)利用大数据的分析统计功能,针对煤炭企业关键成本,提出相应的成本管理方法;徐竹材(2018)结合大数据技术和云会计平台,运用作业成本法为煤炭企业物流成本控制提供优化思路。

综上可见,煤炭企业成本控制受到相关研究学者的重视,与成本控制有关研究均取得显著的研究成果。但随着大数据时代的到来,仅局限于针对煤炭企业成本构成中的某一个侧面应用大数据技术进行成本控制,缺乏全局性与整体性。因此,笔者通过运用作业成本法优化煤炭企业成本构成,具体研究大数据在煤炭企业成本控制中的应用,旨在为煤炭企业降本增效助力。

2 煤炭企业成本构成分析

大循环成本[1]是从整个物质世界的循环过程看待成本消耗及成本补偿问题,煤炭作为自然资源,其成本可纳入循环成本中。基于可持续发展理论,在以经济发展为核心的同时,保持环境质量和资源质量,完成资源消耗与补偿的良性循环,致力于实现可持续发展目标。煤炭资源存量有限,为了实现煤炭企业良好发展,完善煤炭产品成本补偿机制,就需要全面认识煤炭企业成本构成。笔者从可持续发展角度根据大循环成本理论,将煤炭企业成本构成划分为资源成本、开发成本、生产成本、安全成本、环境成本、资本成本及转产发展成本[2]。煤炭企业成本构成见图1。

图1 煤炭企业成本构成

(1)煤炭企业资源成本。资源成本是指煤炭企业为取得资源开采权而承担的费用,以税收为主要表现形式,主要包括矿产资源税和行政性收费。我国对煤炭资源实行从价计征资源税税费的缴纳办法,计算公式为:应缴纳资源税税额=应税煤炭产品销售额(自用额)×适用税率。行政性收费是国家对煤炭资源所有权的表现,主要有矿产资源补偿费、采矿权价款、探矿权价款、采矿权使用费、探矿权使用费、矿区使用费及开采登记费等。

(2)煤炭企业开发成本。开发成本是指煤炭企业为了获取煤炭资源而进行的勘探、设计以及基础建设工作所需要的资金投入,主要分为地质勘探费、矿区设计费和矿山建设费。其中,地质勘探成本包括煤炭企业在详查和勘探阶段所付出的成本。矿区设计成本是指煤炭企业在进行矿区建设、生产规划而支付的设计费用。矿井建设成本则指煤炭企业依据设计方案进行矿井与矿区基础设施建设所投入的成本。

(3)煤炭企业生产成本。生产成本是指煤炭产品及其他产品在产生阶段所耗费的各项支出,主要包括材料费、燃料动力、职工薪酬、水电费、折旧费及维简费等[3]

(4)煤炭企业安全成本。安全成本是指煤炭企业为保证安全而支付的各项费用,既包括保证性安全成本,是指为提高安全生产水平而主动进行的相关资产投入;又包括损失性安全成本,是指为解决安全问题而付出的费用。

(5)煤炭企业环境成本。环境成本是指煤炭企业生产经营过程中为治理或补偿对矿区生态环境造成的破坏所产生的费用支出,主要包括排污费、环境检测费、污染清理费、环境影响赔偿费、地下充填费、植树及绿化费、土壤重构费用以及环境保护教育费[4]

(6)煤炭企业资本成本。资本成本是指煤炭企业筹集和使用资本的成本,通常包含筹集资金和使用资金发生的费用支出。企业在资金筹集过程中支付的各项费用称为筹资费用,主要包括发行股票、债券所支付的印刷费、手续费、评估费、公证费、担保费、广告费等。用资费用是指企业因占用资金所付出的相关成本,主要包括银行借款和债券的利息、股票的股利等。

(7)煤炭企业转产发展成本。转产发展成本是指煤炭企业因资源耗尽而关闭退出所需投入的各项成本,主要包括退出成本和转产成本。煤炭资源不可再生,而且煤矿寿命有限,所以煤炭企业必须提前做好转产准备和人员安置工作。退出成本包括职工安置费、职工再就业培训费及创业补助支出等。转产成本则包括建设新矿井或发展接续产业的投资支出。

3 大数据背景下煤炭企业成本控制

3.1 大数据背景下煤炭企业成本控制目标

大数据时代的到来标志着人类社会在向智能化时代迈进。经济发展在大数据背景下有了新的机遇,获得了转型发展的新动力。这些数据具有大量、多样、高速、真实的特征。它们体量浩大、种类繁多、生成快速、价值巨大但密度很低。随着大数据时代的到来,煤炭企业会计信息数据量日渐庞大,非结构化信息大量增加,传统的成本控制手段已无法很好地满足高效准确的需求,而大数据技术的运用能够很好解决这一问题,克服成本控制过程中现有的制约因素,满足煤炭企业对成本控制高效性、方便性、全面性的需求。

借助大数据时代云会计平台的应用,便于获取与成本相关的实时数据和动态数据。通过分析数据之间的联系,挖掘出潜在的、有用的信息,利于企业管理者及时做出正确决策。同时,从海量数据中提取关于成本核算的数据信息,能够提高成本核算的准确性。因此,在明确煤炭企业成本结构的基础上,使用作业成本法进行成本核算,确定所需的相关数据信息,进而运用大数据技术,通过云会计平台收集相关数据指标,进行整合分析,有利于企业进行有效的成本控制。

3.2 基于作业成本法的煤炭企业成本控制框架

作业成本核算(Activity-based Costing)是一种把成本核算与成本管理结合起来的管理方法。它以成本驱动因素理论为指导思想,根据作业消耗资源、成本对象消耗作业的顺序进行成本分配。作业成本法平等对待直接成本和间接成本,便于准确计算成本对象的实际成本。作业成本法主要涉及以下相关概念:

(1)资源。资源是作业的成本计算对象,是其成本、费用来源。资源是所有作业环节的消耗总和。企业活动所涉及的人力、物力、财力都属于资源,主要分为货币资源、材料资源、人力资源及动力资源等。

(2)作业。作业是汇集资源耗费的对象,表现为企业为了某种目的而消耗资源,它是成本分配的第一对象。基于不同的工作目的,企业内部的企业生产经营过程可划分为不同的作业。在这一过程中,按照不同目的和内容划分作业环节,都有着与每个环节相对应的资源。

(3)成本动因。成本动因是指导致成本产生的要素。采用多元化方式,选择与主要成本花费相关的关键因子作为作业活动耗费的资源。在作业成本法下,成本动因包括资源动因和作业动因,是进行成本分配的依据。

(4)作业中心。作业中心是为实现同一目标而进行的一系列作业的集合。作业中心是由各种具有统一作业动机的资源耗费项目归集在一起而形成的。这是企业基于管理目的所设定的,通过分析相关工作,以便于进行作业管理,同时利于设计和评价组织机构和责任中心。

根据作业成本法的相关概念分析煤炭企业成本产生的过程,依照资源动因将费用归集到作业上,再依照作业动因将成本归集到成本对象上,使得费用分配更加精确科学,提高了成本核算的精确性。作业成本法因其能够精确计算成本、充分利用资源,引起了人们极大的关注,但是其操作的复杂性使得实施打了折扣[5]。在大数据时代下,基于云会计平台运用大数据技术,可以有效克服这一障碍。通过将煤炭企业各成本对象消耗的资源指标上传到云会计平台,可以动态反映出煤炭企业不同成本的发生额,利用数据挖掘与分析技术,及时准确地为成本控制提供信息。作业成本法下煤炭企业成本核算原理见图2。

图2 作业成本法下煤炭企业成本核算原理

在明确煤炭企业成本构成之后,利用作业成本法明确成本对象的资源动因,将其融入数据处理流程中,结合大数据和云会计的技术特征,笔者构建了大数据环境下基于作业成本法的煤炭企业成本控制流程图,见图3。

图3 大数据环境下基于作业成本法的煤炭企业成本控制流程图

3.3 煤炭企业成本大数据控制流程

煤炭企业生产经营的特殊性,使得其具有较为突出的成本特点。煤炭企业成本构成复杂,具有众多影响因素。为进行有效的成本控制,笔者基于所构建的成本控制流程图,具体阐述大数据环境下基于作业成本法的煤炭企业成本控制的实施过程。

(1)煤炭成本信息收集。煤炭企业在成本发生前,可预先收集与成本相关的各项信息。经过对大量历史数据进行研讨,再利用大数据技术测算出各成本对象相应的成本发生额之后,得到煤炭企业正常条件下的标准成本,从而搭建起标准成本数据库,作为各项成本管控的目标及衡量实际超支或节约的标准[6]

(2)煤炭成本数据处理。为了在煤炭企业经营过程中实现成本的动态管理,实时反映成本的变化情况,可利用大数据技术及时准确地获取与成本有关的各种数据,将收集的各种数据信息汇总传输至数据库中,数据库包括DEM、OLTP、FILE、HDF和NoSQL等;随后,利用数据挖掘工具,如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill等,对这些财务数据和非财务数据进行处理,获得作业成本法所需的资源数据、资源动因和作业动因等[7]

(3)煤炭成本数据分析。在数据分析过程中,利用上一阶段数据处理后得到的资源动因和作业动因等关键数据结果,根据作业成本法原理,在进行大量繁琐的数据计算后,测算出煤炭企业各成本对象的实际发生额,在与云会计平台上煤炭企业的标准成本比对后,针对差异部分认真分析原因,根据实际情况选择调整标准成本数据库或改善实际成本产生流程。

(4)煤炭成本数据输出。在煤炭企业每个生产周期结束后,借助云会计平台,输出煤炭企业成本的详细构成和变化趋势,生成成本分析报告,据此辨别煤炭企业经营过程中的增值作业和非增值作业,采取相应办法消除或减少非增值作业。同时,将成本分析报告和事先制定的成本控制目标进行比对分析,查明差异原因并对成本控制工作进行相应的评价,进而制定改进措施,通过反馈为下期的成本控制优化提供经验指导。

4 结语

大数据为煤炭企业准确、高效地获取与各项成本相关的数据信息提供了便捷的环境。通过云会计平台及时收集整理信息,并进一步进行数据挖掘处理,利用作业成本法明晰成本动因的构成,保证成本核算的准确性,方便进行成本控制决策。笔者在明确煤炭企业成本构成的基础上,运用作业成本法优化煤炭企业成本构成,结合大数据技术和云会计平台提高信息收集速度,优化繁琐数据计算,为进行有效的成本控制决策提供保障,具体阐述了大数据环境下煤炭企业成本控制的实施过程,以助力煤炭企业降本增效。

参考文献:

[1] 赵海龙.煤炭企业成本构成及其控制问题研究[D].华中科技大学,2010.

[2] 李跃,任一鑫.基于价值树模型的煤炭企业成本控制与产品增值策略研究[J].矿冶工程,2016,36(2):116-120.

[3] 朱朦.煤炭企业完全成本管理控制研究[D].中国矿业大学(北京),2016.

[4] 张俊芝,江娜.煤炭企业环境成本管理研究[J].中国煤炭,2017,43(11):37-41.

[5] 吴东发.大数据时代煤炭企业集团财务管理变革初探[J].当代经济,2016(26):50-51.

[6] 程平,张卢.大数据时代基于云会计的生产制造企业成本控制[J].会计之友,2015(16):133-136.

[7] 徐竹财.大数据环境下煤炭物流成本核算研究[J].中国煤炭,2018,44(8):44-46,61.

Study on cost control of coal enterprises under the background of big data

Li Jingjing, Zhang Junzhi

(School of Management, China University of Mining and Technology, Beijing, Haidian, Beijing 100083, China)

Abstract This paper analyzed the cost structure of coal enterprises, and classified the cost structure of coal enterprises into resource cost, development cost, production cost, safety cost, environmental cost, capital cost and conversing development cost from the perspective of sustainable development according to the theory of large cycle cost. With the help of activity-based costing to improve the accuracy of cost accounting, on the basis of clarifying the cost composition of coal enterprises, combined with big data technology and cloud accounting platform, this paper studied the cost control process of coal enterprises based on activity-based costing, providing new ideas for coal enterprises to reduce cost and increase efficiency.

Key words big data, cloud accounting, coal enterprise, cost control, activity based costing, the theory of large cycle cost

中图分类号 TD-9

文献标识码 A

基金项目:2018年大学生创新训练项目 (C201805931)

引用格式:李京晶,张俊芝.大数据背景下煤炭企业成本控制研究[J].中国煤炭,2019,46(2):17-21.

Li Jingjing, Zhang Junzhi. Study on cost control of coal enterprises under the background of big data [J].China Coal,2019,46(2):17-21.

作者简介:李京晶(2001-),女,河南南阳人,中国矿业大学(北京)管理学院2016级本科生,研究方向为会计。E-mail:Ljj55ang@163.com。

(责任编辑 宋潇潇)