神经网络驱动的管理会计实践评估：量化价值创造功能

本文主要探讨了利用神经网络方法来衡量管理会计实务在企业决策中的重要性。管理会计（Management Accounting, MA）作为企业管理决策的关键组成部分，其实践（Management Accounting Practices, MAPs）对于制定和执行整体业务战略至关重要。管理会计指数（Management Accounting Index, MAI）作为一种量化工具，旨在评估组织的MAPs成熟度，从而帮助利益相关者更好地理解公司的财务报告和内部管理决策过程。 研究人员首先在前人定义的基准MAPs基础上，提出了一个基于word2vec的神经网络语言模型。word2vec是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它能够捕捉词语之间的语义关系，这对于理解和评估MAPs中的关键概念和实践非常有效。通过将MAPs的描述转换为数值表示，研究团队设计了一个系统，能够对企业级的MAI进行量化评估，关注的是六个被确立的价值创造功能。 该研究通过对2003年至2017年的纵向数据进行分析，构建并验证了这一MAI模型。研究发现，那些资源有限或者处于高度竞争环境中的公司通常显示出更高的MAI得分，表明它们可能采取了更为有效的管理会计实践来应对挑战。此外，文章揭示了组织内部结构集中度以及机构股东比例对中国不同公司MAI的影响，这暗示了公司治理结构和所有权结构可能对MAI的实施有显著影响。 环境不确定性也被发现与MAI之间存在正相关关系，这意味着在高不确定性的商业环境中，公司更可能依赖于先进的管理会计实践来优化决策和风险评估。这项研究不仅提供了新的视角来评价管理会计实践的成熟度，也为管理者和政策制定者提供了一种实用的工具，帮助他们了解并改进组织的管理会计体系，以支持战略目标的实现。 这篇研究论文将神经网络技术应用于管理会计领域，为评估和提升企业的管理会计实践提供了创新且科学的方法，对于推动管理会计理论的发展以及实际应用具有重要意义。