【落实一利五率】强化管理报告，构建数字化经营分析体系
2023年1月5日，国资委召开中央企业负责人会议，会议全面贯彻落实党的二十大精神和中央经济工作会议部署，进一步优化完善中央企业经营指标体系，提出“一利五率”经营指标和“一增一稳四提升”总体目标，推动中央企业实现高质量发展、提升核心竞争力和建设世界一流企业。
“一利五率”与“两利三率”、“两利四率”既一脉相承、一以贯之，又与时俱进、创新发展：
2020年，国资委深入贯彻党的十九届四中全会关于增强国有经济竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力的要求，在原有净利润、利润总额、资产负债率的基础上，增加营业收入利润率和研发经费投入强度2个指标，形成“两利三率”指标体系；
2021年，国资委贯彻落实党的十九届五中全会及“十四五”规划提出的“推动质量变革、效率变革、动力变革”及全员劳动生产率增长等目标，增加了全员劳动生产率指标，完善为“两利四率”指标体系，引导中央企业改善劳动力配置效率、提高人力资本水平；
2023年，国资委将中央企业经营指标体系优化为“一利五率”，保留利润总额、资产负债率、研发经费投入强度、全员劳动生产率四个指标，用净资产收益率替换净利润指标、营业现金比率替换营业收入利润率，引导企业更加注重投入产出效率和经营活动现金流，不断提升资本回报质量和经营业绩“含金量”。
此次优化既巩固了“两利三率”、“两利四率”实践中的成功经验，又突出了新发展阶段实现高质量发展、提升核心竞争力和建设世界一流企业的新使命新要求，既强调经营效益的合理增长，也强调发展质量的有效提升，实现了规模和速度、质量和效益、发展和安全的有机统一，基本形成了一个更加严谨、更加科学、更加成熟的指标体系，体现了国资央企坚持稳字当头、稳中求进，扎实推进高质量发展首要任务的坚定信心。
企业管理报告与经营分析体系面临的困境
国资委对中央企业经营指标体系的优化完善，凸显了经营指标体系在企业高质量发展中的重要性与引导性。一套适合企业自身的管理报告及经营指标体系，是企业监控战略执行情况，把握经营现状的重要工具，应服务于企业内部管理，用于信息沟通、过程管控、业务决策、业绩度量，可将企业的经营情况及时反馈给各层级管理者，并提供满足决策需要的信息，同时在企业各项经营活动中发挥控制、监督、业绩评价的作用。
当前，企业在加剧变化的市场环境中需应对内外部双重挑战，所产生和处理的信息形态多样、数据量呈指数级增长，相应的数据处理能力亟需提升。然而，企业的管理报告及经营分析却面临多重困境，难以承担支撑战略、支持决策的重要职责。
中兴新云经过实践和洞察发现，企业管理报告及经营分析主要面临系统困境、数据困境及决策困境：
▲ 企业经营分析面临数据困境与决策困境
系统困境。一些大型企业集团及下属单位财务信息化水平参差不齐、财务软件版本不一，人工操作环节多，数据质量差，传统IT系统无法满足复杂、多变的管理规则等数据和分析需求。
数据困境。数据是管理报告及经营分析的基础，而很多大型企业存在集团内多板块、国内外多种业务场景，业务系统种类多样，系统孤岛多，导致主数据、元数据的数据标准未实现统一落地实施，缺乏数据治理手段，数据质量难以保证。
决策困境。财务人员忙于繁杂的财务基础工作，未能清晰界定会计报表体系和管理报告体系，未统一指标口径，基础核算数据质量不高以及缺乏数据治理体系，会导致管报分析使用的数据出现错误，管理报告的作用有限。
那么，企业如何优化适合自身的经营指标体系，输出多维度管理报告，支撑战略、支持决策，落地“一利五率”要求？
如何强化管理报告，构建数字化经营分析体系
管理报告及经营分析体系建设方法论
国务院国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》（国资发财评规〔2022〕23号）明确要求：构建业财融合的财务报告分析体系，利用报表、数据、模型、管理会计工具，建立纵贯企业全部经营管理链条，覆盖各个产品、市场、项目等的多维度指标体系，开展价值跟踪分析，准确反映价值结果，深入揭示价值成因。探索研究利益相关方和行业利益共生报表，更好地用财务语言反映企业发展生态。
中兴新云认为，企业可以战略目标为导向，将战略目标层层分解落实到管理、业务层面，通过搭建经营价值体系，指导管理报告体系构建，深度挖掘数据价值，支撑经营管理决策。具体建设过程，可遵循“自上而下”的规划路径与“自下而上”的实施路径。
▲ 管理报告及经营分析体系建设方法论
自上而下：规划建立与价值链紧密结合的经营价值体系
首先，财务需要清楚识别企业的价值主张和价值驱动因素，以此为核心搭建企业经营价值体系；第二，梳理企业业务流程，识别管理关注点与核心决策点；第三，构建贴合行业特点和企业现状的多维度指标分析模型，为数据驱动决策构建指标框架。
自下而上：挖潜数据资产价值为决策者提供数据服务
具体实施过程中，首先需要以多源数据汇聚为基础，同时保障数据资产的有效利用与价值最大化；根据经营价值体系构造经营分析模型与智能算法，通过数据处理分析，面向应用场景提供敏捷灵活的数据服务；最终分主题、分层次进行数据展示，实现多维分析报告自动生成以及经营价值数据动态可视。
管理报告及经营分析体系建设框架
以“自上而下规划，自下而上实施”的方法论为指导，企业管理报告与经营分析体系建设具体可按照以下步骤稳步推进：体系构建、模型搭建、数据支撑、报告展示。
体系构建
立足企业战略，构建经营价值体系，识别价值主张与价值驱动因素，并梳理企业业务流程，识别管理关注点与核心决策点。企业可分层、分域、分指标、分维度搭建符合自身需求的管理报告体系。
分层：不同层级的管理报告使用者，关注维度、立足点、颗粒度不同，需理解管理决策诉求，面向执行层、管理层、决策层的不同层级用户提供精准的管理报告。
▲ 管理报告对不同用户的价值
分域：企业可根据自身业务职能及经营管理要素，从业务职能域、管理域向下细分，逐步梳理每个域下的经营关注点，明确管理报告体系的具体分析主题、分析方法、具体到什么颗粒度。例如企业效益，可从盈利能力、规模效能、其他效益角度展开，盈利能力则关注利润达成、减亏跟踪和边际贡献等。
分指标：企业需要梳理决策场景，设计经营指标体系。指标可分为分析类、描述类、预警类和预测类指标，响应执行层、管理层和决策层的不同决策需求。
▲ 经营分析指标分类
分维度：企业可明确指标反映的事项切入点，指标维度一般包括客户、合同、项目、时间、产品、组织等；梳理维度后，可根据分析主题及企业经营管理特点匹配对应的分析维度。
模型搭建
第二步，基于管理报告指标体系，构建多维度指标分析模型。企业可通过模型表的溯源与算法设计，在系统中配置算法规则。以数据分析的智能工具平台——财务算子平台为例，财务人员无需编写代码，通过算子的自由拖拽、编排与可视化配置，即可高效简捷地完成数据建模操作。
▲ 中兴新云财务算子平台界面示意图
数据支撑
第三步，通过数据采集、清洗加工、数据算法等，提升数据质量，挖掘数据价值，为管理报告提供坚实的数据支撑。
数据采集：梳理财务数据源及采集方式，形成数据规范。可通过系统进行数据的多源汇聚，保障数据资产的有效利用与价值最大化，企业可对三个层次的数据源进行全面采集。
▲ 数据源采集的三大层次
数据清洗、加工、算法：通过数据的清洗、加工，提高数据质量；并明确指标数据定义，规范指标算法标准，保障计算结果一致、可对比、易分析。
数据打标签、建立数据指标库：对数据打标签，梳理管理报告中涉及的主数据，并构建起数据指标库。
报告展示
企业可借助系统针对固定报表进行模板配置，自动定期出具所需报表与指标，最终面向业务人员、管理者、决策者提供多层次的报表展示，助力企业决策者运筹帷幄，洞察全局，实时、动态掌握经营状况。
以财经云图为例，可分主题、多层次搭建数据分析看板，动态展示企业经营状况，支持从经营结果指标到业务过程数据的层层钻取，可实现全终端自适应，满足各层级管理报告使用者的移动办公需求。
▲ 中兴新云财经云图多维分析大屏界面示例
通过数字化重塑管理报表与经营分析体系，企业可实现经营状况的多维精益分析与决策场景应用，帮助经营管理者把握企业现状，及时监控、反馈、解决经营管理中出现的问题，促进企业运营效率的全面提升，全力支撑企业经营管理决策。
