时间:2020-04-08 作者:魏明 朱晓琳 (作者单位:西安邮电大学经济与管理学院)
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摘要:
大数据指需要新处理模式才能对其进行感知、获取、管理、处理和服务的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的应用已经深入到了制造业中。云计算、物联网等新一代信息技术与制造技术融合发展,形成云制造、制造物联或智能制造,并成为制造业发展的主攻方向。截至2016年第二季度,主板、中小板、创业板制造业上市公司数量达到1811家,占上市公司总数62.9%。本文以制造业上市公司为研究对象,分析其在大数据背景下内部控制环境变化及其引发的公司治理问题。
一、大数据背景下制造业上市公司控制环境的变换
(一)组织结构趋于网络化
在大数据背景下,制造业上市公司信息资源采集、存储、交互等以开放的形式存在,实现创意交流和信息交互。这一范式实现了公司与合作伙伴、用户之间的互联互通,使制造业上市公司的控制环境呈现新特点:一是大数据在技术层面具有基于并行计算、分布式计算的架构特性,拓展了公司安全风险管理边界,传统IT环境下的安全域划分、网络边界防护等控制难以满足大数据背景下的安全需求;二是在技术创新过程中,信息资...
大数据指需要新处理模式才能对其进行感知、获取、管理、处理和服务的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的应用已经深入到了制造业中。云计算、物联网等新一代信息技术与制造技术融合发展,形成云制造、制造物联或智能制造,并成为制造业发展的主攻方向。截至2016年第二季度,主板、中小板、创业板制造业上市公司数量达到1811家,占上市公司总数62.9%。本文以制造业上市公司为研究对象,分析其在大数据背景下内部控制环境变化及其引发的公司治理问题。
一、大数据背景下制造业上市公司控制环境的变换
(一)组织结构趋于网络化
在大数据背景下,制造业上市公司信息资源采集、存储、交互等以开放的形式存在,实现创意交流和信息交互。这一范式实现了公司与合作伙伴、用户之间的互联互通,使制造业上市公司的控制环境呈现新特点:一是大数据在技术层面具有基于并行计算、分布式计算的架构特性,拓展了公司安全风险管理边界,传统IT环境下的安全域划分、网络边界防护等控制难以满足大数据背景下的安全需求;二是在技术创新过程中,信息资源存储、共享具有无边界特征,传统控制很难对此进行全面和有效的防护。与此同时,公司交易成本发生结构性变化,数据处理成本上升,公司的组织形态与边界出现离散化与无界化特征,导致传统的“金字塔”式组织结构日趋网络化(如图1所示)。
(二)公司治理的理念不断强化
在传统的生产消费模式当中,制造业上市公司和用户之间的关系是单线的,即公司进行大规模生产,以产定销,用户处于被动地位,只能接受特定的产品,缺乏主动权。Hadoop、云计算等技术逐渐参与到制造业上市公司治理的各个层次、岗位工作中,使内部控制面对更具开放性的环境,人力资源和信息资源得以集成和共享,不但有利于经营性信息自上而下的流通,促使制造业上市公司的决策方针更有效地贯彻执行,也有利于数据自下而上的流通,方便管理者制定规划和调整改进。海量数据为制造业上市公司与客户、供应商及合作方沟通打造了更为宽广的平台,促使公司满足不断变化的需求或偏好,减少其对财务目标、遵循目标以及经营目标的实现所产生的不良影响。因此,我国制造业上市公司开始注重公司治理的理念创新,如海尔集团将外部用户、内部员工和公司合作方的海量需求数据集成共享,设计并应用了“人单合一”模式;一汽大众公司转变思维,进行了带动整个价值链条发展的联动式数据库营销模式的创新,为与供应商、客户互动创造了良好的统一平台。
(三)人力资源呈现多样化
大数据背景下,要求制造业上市公司培养及引进一批具备全面信息化技术、现代化内部控制知识体系的综合型高素质人才。公司的内部控制人员需要在扎实的财务、法律、金融业务基础上,积极学习现代化的信息技术,将大数据技术运用到设计和执行工作中。
二、控制环境变化引发我国制造业上市公司治理问题
(一)制造业上市公司经理层治理失衡
1.经理自主权过大
大数据技术应用于制造业上市公司,使原本在“金字塔”下层的部分组织架构呈现出离散化、网络化的特点,采购经理、生产经理、制造经理、销售经理、产品经理、客户经理等较以往更接近业务流程的前端,经理层成为信息系统的中心枢纽,为了适应高速的信息流动以做出反应,接触和运用公司关键资源的机会和频次变高,自主权前所未有地扩大。如果放任经理层自主权膨胀,容易形成壁垒,从而降低董事会、监事会的监督约束作用。
2.缺乏有效的激励机制
大数据背景下,制造业上市公司组织结构形成交叉网络,经理层的岗位设置和职务范围出现重叠或交叉,个人的努力成果不显著,不利于考核指标的量化。制造业上市公司中的薪酬结构设计不够完整、薪酬水平制定不合理,导致现有的激励机制无法适应大数据背景下制造业上市公司经理层职权范围的变化,影响了经理层的工作积极性,易引发舞弊行为。
(二)制造业上市公司内部权力重组的冲突
在大数据背景下,系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、数据安全研发人才等大量优质人力资源被吸纳到制造业上市公司中,原有的制造业专业人才也开始接受数据处理培训,高新技术群体在公司内的比重扩大,权力空间有所扩展,掌握了更多话语权,CIO能够直接参与到公司政策制定和战略规划中,拥有决策权、资金控制权、任免权等,且日趋独立自主(如图2所示)。可见,在大数据背景下,一系列人力资源的变动对原有的组织架构产生冲击,引起了公司内部的权力重组。
(三)董事与监事的治理效率低下
1.风险偏好失衡
大数据环境下,制造业上市公司内部控制环境变化带来的各类风险不断加大,例如信息安全风险、管理战略风险、财务风险和审计风险与物联网、云计算相伴而生。公司董事、监事会因为对风险的态度差异而引起股东大会的决策偏差,从而导致与大数据相关的技术开发和应用迟滞,阻碍创新管理理念、模式在制造业上市公司内部的推行;由于不能客观衡量公司的风险承受能力,盲目引进与生产经营状况不相符的治理手段,使制造业上市公司的控制环境陷入混乱状态。
2.数据分析与决策能力欠缺
目前制造业上市公司董事群体中,普遍缺乏对大数背景下海量的客户信息、数据与矫正的供需结构、差异化市场定位的耦合等的理性认知,大数据思维与过硬专业能力的人员匮乏,导致无法有效行使职权。
(四)股东之间产生新的代理问题
大数据是制造业智能化的基础,其核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级,就可以实现大数据预测、匹配等应用。同时,大数据能够帮助制造业上市公司提升营销的针对性,降低物流和库存成本,减少生产资源投入的风险。产品市场的主动权开始由公司向客户、消费者转变,消费者和投资者的行为对公司利润、股东权益、公司价值的影响呈现出明显的放大效应,间接影响着公司市值的变化。因此,在大数据背景下由于中小股东获得信息的渠道拓宽,代理成本降低,监督的积极性提高,在表决是否通过股东的大会的决议方面,少数票往往充当了决定性的因素。但却激化了与控股股东之间的现实利益矛盾,导致新的代理问题出现,即控股股东为保护自身的既得利益,可能会提高舞弊的频率,以在庞杂的数据共享中获取优先知悉精确信息的权利,进而制定不公平的决策,侵占公司资源。
三、解决思路
(一)树立大数据治理思维
大数据不仅是海量处理数据的信息化技术,更是全面化、科学化、信息化认识和改造世界的方法。树立大数据的治理思维才能视优化财权配置数据为价值,实现供应链的精准治理。
1.创新制造业上市公司治理模式
在大数据背景下,制造业上市公司组织架构趋于离散化、网络化,管理方式更为开放,公司治理作为公司控制环境中的重要管理制度,也应顺应这一趋势,在原有的混合制模式基础上进行创新优化。应将大数据的理念与高端的技术融入到公司治理中,突出不同制造产业的个性化特征,满足不同公司内部权力重组的自适应诉求,驱动公司治理模式由“垂直化”向“扁平化”演进,打破信息壁垒,降低代理成本,形成更为高效、智能的网络自组织结构。
2.设计制造业上市公司治理评价指标
科学、全面、客观的公司治理评价指标体系,能够帮助公司治理主体衡量治理的质量和状况。在大数据背景下,设计制造上市公司治理评价指标时,应全面覆盖股权结构、股东、董事会治理、监事会治理、经理层治理、信息披露机制、公司独立性、利益相关者治理、公司治理文化等控制环境内容。通过向相关专家、公司高管、行业标杆与监管部门进行大量的调查与咨询,以全面性与简略性相结合、可操作性和规范性相结合为设计原则,设计多级立体评价指标,并注重考虑大数据背景,例如将网络投票表决比例作为考核中小股东投票权征集制度的指标之一。公司治理评价指标体系建立后要在实践中不断进行检验和修正。评价指标的创新不能流于形式,制造业上市公司应注重评价结果的科学性、合理性。
(二)建立大数据信息沟通平台
1.加强对内对外的信息披露
建设基于大数据的内外交互式信息沟通平台,更加主动地进行信息自披露,削弱制造业上市公司治理链的信息不对称性,使公司利益主体间的资源合理分配有据可循。应密切关注非官方信息披露,一经发现社会上的自由流动信息对投资者产生误导作用,应及时发布可信度更高的官方公告声明。大数据时代的来临促进了信息的易得性与互动性,信息传播渠道增加成为上市公司信息披露的必要补充。
2.建立筛选审查机制
加强信息监督管理渠道,在信息沟通平台上增加一个“门槛”,即设置专门的信息筛选、审查部门,并配备专业技能人员实时监控数据造假与人员操作失误所带来的风险;同时,制定处罚标准与程序防范舞弊。这些机制的全面制定能有效预防风险,确保信息质量,形成预防控制、过程控制和补救控制的完整闭环管理。
据此,笔者尝试建立制造业上市公司基于大数据的信息沟通平台运行流程(如图3所示)。该平台主要由公司内部和公司外部两部分组成。首先,在信息处理的初级阶段,由专业技能人员做基础的采集、分析、解释工作。其次,整理后的信息进入筛查阶段,要求对不精确的信息进行溯源和修正,并向有关负责人问责。精确度和价值密度较高的信息由公司披露至内外部利益主体;对于非官方信息披露,同样要对不精准的信息进行溯源与修正,以确保外部相关利益者根据完整、真实的信息做出反应。最后,公司内部管理决策的效果,投资者、政府、银行、市场的联动反应,共同成为下一轮交互式信息沟通的起点。
(三)健全制造业上市公司管理层激励和约束机制
在大数据背景下,应依托大数据的优势,逐步健全公司中长期的激励机制和约束机制,以应对我国制造业上市公司内部控制环境变化带来的董事会以及经理层治理效率低下的问题。健全的制造业上市公司中长期激励机制,要坚持充足信息原则,完善股东与经营管理者之间的契约关系,主要体现在两个方面。一是要进一步完善公司薪酬结构体系。相比于其他行业,制造业的就业环境更加稳定,因而薪酬结构制定应谨慎考虑固定薪酬,强化管理者、员工的薪酬与绩效相关信息的紧密联系。既做到薪酬中固定报酬与变动报酬比例合理,以防止在公司任职的股东利用“圈钱”方式获取股权融资,在不同层级员工之间形成合理的收入级差,保证员工为获得晋升努力为公司创造价值的积极性。二是要综合运用多种激励形式。对经理层而言,可以考虑以股票期权为主的长期激励计划,以及非货币的激励方式,如较高的社会地位和职业声誉、较多的在职消费等。对职工而言,在物质激励和精神激励的基础上,可以运用升职激励、目标激励等方式,增加员工的归属感和责任心。
此外,制造业上市公司内部权力结构在大数据环境的相互制衡需要进一步完善,公正对待管理人员的选聘与任免,严格问责制度、声誉评估制度和职业档案制度,提高收益舞弊的成本。与此同时,立足公有云等平台,对公司外部海量的需求及反馈数据进行提炼、分析和预测,不断完善外部治理结构,主要包括职业经理人市场、证券市场、产品市场的作用机制,银行及社会监督机制,政府、审计和税务机关的查处机制,其他相关利益者监控机制等。
(本文系财政部全国会计科研重点项目<2015KJA018>、陕西省社科基金项目<2015D043>、陕西省软科学研究计划项目<2016KRM036>的阶段研究成果)
责任编辑 刘霁
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