Magma
25.09.2018
INNLEDNING De amerikanske professorene Thomas H. Johnson og Robert S. Kaplan dro på 1980- og 1990-tallet i gang en debatt om hvordan vi burde endre styringssystemer i organisasjoner. Deres klassiske bok Relevance Lost (1987) åpner på følgende måte:
In this time of rapid technological change, vigorous global and domestic competition, and enormously expanding information processing capabilities, management accounting systems are not providing useful, timely information for the process control, product costing, and performance evaluation activities of managers.
(Johnson & Kaplan, 1987, forord)
Hovedpoenget i Relevance Lost var at virksomheter har tilpasset sine styringssystemer til endrede rammevilkår opp gjennom historien, men at denne tilpasningen stoppet opp på 1980-tallet. Finansregnskapet hadde fått en for dominerende posisjon og dekket ikke behovet for styringsinformasjon på prosess-, produkt- og avdelingsnivå. Samtidig var de tradisjonelle kalkylene og prestasjonsmålene tilpasset en annen virkelighet enn den organisasjonene nå sto overfor. Økt konkurranse og ny produksjonsteknologi krevde nye løsninger. Ny informasjonsteknologi skulle gjøre det mulig. Løsningen kom i form av mer avanserte kalkyler (for eksempel aktivitetsbaserte kalkyler), mer detaljert prosessinformasjon (for eksempel business process reen- gineering og activity based management) og ikke minst mer avanserte sett med prestasjonsmål (for eksempel balansert målstyring).
I tiden etter Relevance Lost kom det en rekke empiriske studier som så på sammenhengen mellom gradene av usikkerhet i omgivelsene, graden av konkurranse, endringer i teknologi og adopsjon av nye teknikker (se for eksempel Chenhall, 2003; Ax & Bjørnenak, 2007). Mange av de nye teknikkene ble tatt i bruk, men det var få klare mønstre i hvem som tok dem i bruk først.
Nå er endringer igjen på agendaen. Denne gangen drevet av digitalisering i form av tilgang på store mengder data (big data) og nye analysemetoder (business analytics). Samtidig har globaliseringene og økt konkurranse materialisert seg. Denne utviklingen er i begrenset grad viet oppmerksomhet i litteratur og forskning. Organisasjoner opplever derfor at omgivelsene endrer seg, men får lite støtte i faglitteratur og lærebøker til å forstå hvordan de kan tilpasse styringssystemet til disse endringene. Et eksempel på dette er den økte bruken av kortsiktige rullerende prognoser som supplement til eller erstatning for budsjetter. Det syntes innlysende at dette er noe organisasjoner gjør for å tilpasse seg omgivelsene. Rullerende prognoser er imidlertid viet svært liten oppmerksomhet i lærebøker og forskningsartikler.
Formålet med denne artikkelen er å belyse hvordan usikkerhet og teknologi har påvirket, og kan komme til å påvirke, utforming av økonomistyringssystemer. I likhet med Relevance Lost-tilnærmingen har vi valgt å fokusere på noen utvalgte verktøy. Disse er planlegging (budsjetter), prestasjonsmåling (kritiske prestasjonsindikatorer) og strategisk lønnsomhetsanalyse (kalkyler). Disse er valgt dels fordi de er sentrale i økonomistyringen, og dels fordi de trolig vil bli påvirket av utviklingen innen digitalisering og ny teknologi. Vi har derfor gjort en målrettet litteraturgjennomgang med vekt på bidrag som sier noe om hvordan vi kan forvente at disse verktøyene vil bli endret.
Artikkelen er strukturert som følger: Først forklarer vi hva vi legger i begrepene usikkerhet og teknologi. Vi legger spesielt vekt på sistnevnte fordi det er her vi har sett den største utviklingen i senere tid. Deretter ser vi på hvordan disse driverne har endret - eller kan komme til å endre - planlegging, prestasjonsmåling og strategiske lønnsomhetsanalyser.
USIKKERHET
Det er lett å forså at mer usikre omgivelser stiller andre og større krav til økonomistyringen. Usikkerhet har derfor vært en viktig dimensjon i contingency-litteraturen (Chenhall, 2003), det vil si i studier som forsøker å forklare hvordan utforming av organisasjoner og styringssystemer samspiller med virksomhetens omgivelser. Et viktig poeng er at det er opplevd økt usikkert (PEU - perceived environmental uncertainty), og ikke faktisk økt usikkerhet, som ofte er avgjørende for hvorfor og hvordan organisasjoner tilpasser styringssystemet til nye rammebetingelser.
Et annet viktig poeng er skillet mellom økt (global) konkurranse og det at fremtiden er blitt mindre predikerbar. Disse er beslektede, men likevel svært forskjellige drivere for endring (se for eksempel Hansen og van der Stede, 2004).
Økt konkurranse gjør det viktigere å planlegge, koordinere og raskt korrigere virksomheten, fordi konsekvensene blir større dersom organisasjoner ikke tilpasser seg. Er konkurransen hard, vil slakk i organisasjonen og/eller manglende lønnsomhet i enkelte deler av virksomheten lett få større konsekvenser. Er konkurransen liten, kan organisasjoner ofte dekke inn ulønnsomme produkter eller kunder fra andre lønnsomme deler av virksomheten. Contingency-litteraturen legger derfor vekt på at konkurranse krever økt vekt på effektivitet og strammere styring, med mer bruk av formelle styringssystemer som budsjetter og prestasjonsmålinger. Økt grad av (global) konkurranse skulle derfor tilsi mer «stram» styring.
Mindre grad av predikerbarhet gjør imidlertid dette mer komplisert. Det er vanskeligere å planlegge når vi ikke vet hva som kommer til å skje, og det er også vanskelig å stille ledere til ansvar for avvik fra forventingene når disse var urealistiske. Mindre predikerbarhet gjør det derfor vanskeligere å ha en «stram» styring.
Økt konkurranse og mindre predikerbarhet kan derfor trekke i ulike retninger. Vi skal senere se på hvordan dette slår ut for ulike deler av styringssystemet. Merk imidlertid at de to dimensjonene av opplevd usikkerhet ikke er uavhengige av hverandre. Økt konkurranse vil normalt medføre mindre predikerbarhet, for eksempel ved at etterspørselen etter våre produkter vil påvirkes av hva våre konkurrenter finner på å gjøre. Men manglende predikerbarhet kan også være en konsekvens av andre forhold, for eksempel svingende valutakurser, naturkatastrofer eller endringer i teknologi.
TEKNOLOGI
Teknologi er en faktor som på komplekse måter samspiller med både konkurranse og predikerbarhet. Konkurransen kan øke som følge av ny teknologi (finn.no øker for eksempel konkurransen i bilmarkedet), men teknologi kan også lede til at «vinneren tar alt» (finn.no har for eksempel lite konkurranse). Ny teknologi kan gjøre det vanskeligere å vite hvilken teknologi som vil vinne (for eksempel Vipps eller ApplePay), men teknologi gir også muligheter for bedre å predikere ulike utfall (for eksempel trafikkstyring i byer).
Forskningen har ikke gitt et entydig svar på hvordan teknologi påvirker økonomistyringen, men at teknologi bidrar til endring av økonomistyringen, er det stor enighet om (Byrne & Pierce, 2007; Chenhall, 2003; Gerdin & Greve, 2004). Årsaken til at vi ikke finner entydige sammenhenger, kan nettopp være at koblingene er så komplekse. Teknologi er mange forskjellige ting og virker ulikt inn på ulike oppgaver.
For å komme kunne forstå samspillet bedre kan det være formålstjenlig å skille mellom produksjonsteknologi og informasjonsteknologi. Produksjonsteknologi bidrar til å endre behovet for kybernetiske styringssystemer (for eksempel prosessindikatorer knyttet til omstillingstider og oppetid) og hvordan vi beregner kostnader for produkter. Men ny teknologi gir også nye muligheter i form av nye informasjonskilder og nye typer data til bruk i beslutnings- og kontrollsystem.
A. NY TEKNOLOGI I PRODUKSJONSPROSESSENE
Automatisering av produksjonen av varer og tjenester har vært en kontinuerlig utvikling i en årrekke. Omfanget, både i hvor mye og hva som automatiseres, har imidlertid økt. Salgsprosesser og kundebehandling endres fra å utføres fysisk eller muntlig til å utføres via teknologiske plattformer, delvis uten menneskelig kontakt. Samtidig styres produksjonsprosesser i tilvirkningsindustrien i økende grad av CNC-maskiner (computer numeric control), med mindre grad av manuelt arbeid sammenlignet med for få år siden. I økonomiavdelingene påvirkes regnskapsproduksjonen ved at oppgaver standardiseres og automatiseres, og enkle oppgaver overtas av RPA-programvare (robotic process automation).
En konsekvens av graden av automatisering er at kostnadsstrukturen endrer seg i mange dimensjoner:
• Fra drift til investering. Når en datamaskin overtar kundebehandlingene fra mennesker, går kostnadene ofte fra en løpende driftsutgift (lønn) til kapitalkostnader knyttet til investeringen i ny teknologi. • Fra desentraliserte til sentraliserte kostnader. Teknologi overtar ofte små og store arbeidsoppgaver ute i organisasjonen. Kundekontakt og regnskapsføring kan være eksempler på dette, men vi ser også at markedsføringskostnader i noen tilfeller sentraliseres. • Fra variable til faste kostnader. De to tidligere momentene vil ofte lede til en høyere grad av kostnadsinnlåsing på et tidlig tidspunkt.
Banksektoren kan være et godt eksempel på denne endringen. Antall filialer er redusert med mer enn 1/3 de siste årene, mens antallet ansatte har holdt seg relativt stabilt siden år 2000.1 En økende del av ressursene benyttes til å utvikle nye teknologiske løsninger, samtidig som færre ressurser er variable med volumet av kunder og tjenester.
Teknologien bidrar på denne måten til å endre kostnadsstrukturene i retning av en økt andel faste kostnader. Disse kostnadene er ofte sentralt fastsatte og på et høyere nivå i organisasjonshierarkiet enn tidligere (Bhimani & Willcocks, 2014). Det er rimelig å anta at dette har konsekvenser for hvordan virksomheter planlegger, måler prestasjoner og vurderer lønnsomheten av sine produkter og tjenester.
B. NY INFORMASJONSTEKNOLOGI OG STORDATA
Innføringen av ny teknologi medfører også at større datamengder lagres. Slike data kan benyttes til å gi mer innsikt i produksjonsprosesser og kunderelasjoner. En viktig del av denne endringen er at det ikke bare er en økt mengde data, men også at vi får tilgang til nye typer data, og at data er mer oppdatert enn tidligere. Disse ulike dimensjonene er det som ofte kalles de tre v-ene (volume, variety, ve
Gå til mediet(Johnson & Kaplan, 1987, forord)
Hovedpoenget i Relevance Lost var at virksomheter har tilpasset sine styringssystemer til endrede rammevilkår opp gjennom historien, men at denne tilpasningen stoppet opp på 1980-tallet. Finansregnskapet hadde fått en for dominerende posisjon og dekket ikke behovet for styringsinformasjon på prosess-, produkt- og avdelingsnivå. Samtidig var de tradisjonelle kalkylene og prestasjonsmålene tilpasset en annen virkelighet enn den organisasjonene nå sto overfor. Økt konkurranse og ny produksjonsteknologi krevde nye løsninger. Ny informasjonsteknologi skulle gjøre det mulig. Løsningen kom i form av mer avanserte kalkyler (for eksempel aktivitetsbaserte kalkyler), mer detaljert prosessinformasjon (for eksempel business process reen- gineering og activity based management) og ikke minst mer avanserte sett med prestasjonsmål (for eksempel balansert målstyring).
I tiden etter Relevance Lost kom det en rekke empiriske studier som så på sammenhengen mellom gradene av usikkerhet i omgivelsene, graden av konkurranse, endringer i teknologi og adopsjon av nye teknikker (se for eksempel Chenhall, 2003; Ax & Bjørnenak, 2007). Mange av de nye teknikkene ble tatt i bruk, men det var få klare mønstre i hvem som tok dem i bruk først.
Nå er endringer igjen på agendaen. Denne gangen drevet av digitalisering i form av tilgang på store mengder data (big data) og nye analysemetoder (business analytics). Samtidig har globaliseringene og økt konkurranse materialisert seg. Denne utviklingen er i begrenset grad viet oppmerksomhet i litteratur og forskning. Organisasjoner opplever derfor at omgivelsene endrer seg, men får lite støtte i faglitteratur og lærebøker til å forstå hvordan de kan tilpasse styringssystemet til disse endringene. Et eksempel på dette er den økte bruken av kortsiktige rullerende prognoser som supplement til eller erstatning for budsjetter. Det syntes innlysende at dette er noe organisasjoner gjør for å tilpasse seg omgivelsene. Rullerende prognoser er imidlertid viet svært liten oppmerksomhet i lærebøker og forskningsartikler.
Formålet med denne artikkelen er å belyse hvordan usikkerhet og teknologi har påvirket, og kan komme til å påvirke, utforming av økonomistyringssystemer. I likhet med Relevance Lost-tilnærmingen har vi valgt å fokusere på noen utvalgte verktøy. Disse er planlegging (budsjetter), prestasjonsmåling (kritiske prestasjonsindikatorer) og strategisk lønnsomhetsanalyse (kalkyler). Disse er valgt dels fordi de er sentrale i økonomistyringen, og dels fordi de trolig vil bli påvirket av utviklingen innen digitalisering og ny teknologi. Vi har derfor gjort en målrettet litteraturgjennomgang med vekt på bidrag som sier noe om hvordan vi kan forvente at disse verktøyene vil bli endret.
Artikkelen er strukturert som følger: Først forklarer vi hva vi legger i begrepene usikkerhet og teknologi. Vi legger spesielt vekt på sistnevnte fordi det er her vi har sett den største utviklingen i senere tid. Deretter ser vi på hvordan disse driverne har endret - eller kan komme til å endre - planlegging, prestasjonsmåling og strategiske lønnsomhetsanalyser.
USIKKERHET
Det er lett å forså at mer usikre omgivelser stiller andre og større krav til økonomistyringen. Usikkerhet har derfor vært en viktig dimensjon i contingency-litteraturen (Chenhall, 2003), det vil si i studier som forsøker å forklare hvordan utforming av organisasjoner og styringssystemer samspiller med virksomhetens omgivelser. Et viktig poeng er at det er opplevd økt usikkert (PEU - perceived environmental uncertainty), og ikke faktisk økt usikkerhet, som ofte er avgjørende for hvorfor og hvordan organisasjoner tilpasser styringssystemet til nye rammebetingelser.
Et annet viktig poeng er skillet mellom økt (global) konkurranse og det at fremtiden er blitt mindre predikerbar. Disse er beslektede, men likevel svært forskjellige drivere for endring (se for eksempel Hansen og van der Stede, 2004).
Økt konkurranse gjør det viktigere å planlegge, koordinere og raskt korrigere virksomheten, fordi konsekvensene blir større dersom organisasjoner ikke tilpasser seg. Er konkurransen hard, vil slakk i organisasjonen og/eller manglende lønnsomhet i enkelte deler av virksomheten lett få større konsekvenser. Er konkurransen liten, kan organisasjoner ofte dekke inn ulønnsomme produkter eller kunder fra andre lønnsomme deler av virksomheten. Contingency-litteraturen legger derfor vekt på at konkurranse krever økt vekt på effektivitet og strammere styring, med mer bruk av formelle styringssystemer som budsjetter og prestasjonsmålinger. Økt grad av (global) konkurranse skulle derfor tilsi mer «stram» styring.
Mindre grad av predikerbarhet gjør imidlertid dette mer komplisert. Det er vanskeligere å planlegge når vi ikke vet hva som kommer til å skje, og det er også vanskelig å stille ledere til ansvar for avvik fra forventingene når disse var urealistiske. Mindre predikerbarhet gjør det derfor vanskeligere å ha en «stram» styring.
Økt konkurranse og mindre predikerbarhet kan derfor trekke i ulike retninger. Vi skal senere se på hvordan dette slår ut for ulike deler av styringssystemet. Merk imidlertid at de to dimensjonene av opplevd usikkerhet ikke er uavhengige av hverandre. Økt konkurranse vil normalt medføre mindre predikerbarhet, for eksempel ved at etterspørselen etter våre produkter vil påvirkes av hva våre konkurrenter finner på å gjøre. Men manglende predikerbarhet kan også være en konsekvens av andre forhold, for eksempel svingende valutakurser, naturkatastrofer eller endringer i teknologi.
TEKNOLOGI
Teknologi er en faktor som på komplekse måter samspiller med både konkurranse og predikerbarhet. Konkurransen kan øke som følge av ny teknologi (finn.no øker for eksempel konkurransen i bilmarkedet), men teknologi kan også lede til at «vinneren tar alt» (finn.no har for eksempel lite konkurranse). Ny teknologi kan gjøre det vanskeligere å vite hvilken teknologi som vil vinne (for eksempel Vipps eller ApplePay), men teknologi gir også muligheter for bedre å predikere ulike utfall (for eksempel trafikkstyring i byer).
Forskningen har ikke gitt et entydig svar på hvordan teknologi påvirker økonomistyringen, men at teknologi bidrar til endring av økonomistyringen, er det stor enighet om (Byrne & Pierce, 2007; Chenhall, 2003; Gerdin & Greve, 2004). Årsaken til at vi ikke finner entydige sammenhenger, kan nettopp være at koblingene er så komplekse. Teknologi er mange forskjellige ting og virker ulikt inn på ulike oppgaver.
For å komme kunne forstå samspillet bedre kan det være formålstjenlig å skille mellom produksjonsteknologi og informasjonsteknologi. Produksjonsteknologi bidrar til å endre behovet for kybernetiske styringssystemer (for eksempel prosessindikatorer knyttet til omstillingstider og oppetid) og hvordan vi beregner kostnader for produkter. Men ny teknologi gir også nye muligheter i form av nye informasjonskilder og nye typer data til bruk i beslutnings- og kontrollsystem.
A. NY TEKNOLOGI I PRODUKSJONSPROSESSENE
Automatisering av produksjonen av varer og tjenester har vært en kontinuerlig utvikling i en årrekke. Omfanget, både i hvor mye og hva som automatiseres, har imidlertid økt. Salgsprosesser og kundebehandling endres fra å utføres fysisk eller muntlig til å utføres via teknologiske plattformer, delvis uten menneskelig kontakt. Samtidig styres produksjonsprosesser i tilvirkningsindustrien i økende grad av CNC-maskiner (computer numeric control), med mindre grad av manuelt arbeid sammenlignet med for få år siden. I økonomiavdelingene påvirkes regnskapsproduksjonen ved at oppgaver standardiseres og automatiseres, og enkle oppgaver overtas av RPA-programvare (robotic process automation).
En konsekvens av graden av automatisering er at kostnadsstrukturen endrer seg i mange dimensjoner:
• Fra drift til investering. Når en datamaskin overtar kundebehandlingene fra mennesker, går kostnadene ofte fra en løpende driftsutgift (lønn) til kapitalkostnader knyttet til investeringen i ny teknologi. • Fra desentraliserte til sentraliserte kostnader. Teknologi overtar ofte små og store arbeidsoppgaver ute i organisasjonen. Kundekontakt og regnskapsføring kan være eksempler på dette, men vi ser også at markedsføringskostnader i noen tilfeller sentraliseres. • Fra variable til faste kostnader. De to tidligere momentene vil ofte lede til en høyere grad av kostnadsinnlåsing på et tidlig tidspunkt.
Banksektoren kan være et godt eksempel på denne endringen. Antall filialer er redusert med mer enn 1/3 de siste årene, mens antallet ansatte har holdt seg relativt stabilt siden år 2000.1 En økende del av ressursene benyttes til å utvikle nye teknologiske løsninger, samtidig som færre ressurser er variable med volumet av kunder og tjenester.
Teknologien bidrar på denne måten til å endre kostnadsstrukturene i retning av en økt andel faste kostnader. Disse kostnadene er ofte sentralt fastsatte og på et høyere nivå i organisasjonshierarkiet enn tidligere (Bhimani & Willcocks, 2014). Det er rimelig å anta at dette har konsekvenser for hvordan virksomheter planlegger, måler prestasjoner og vurderer lønnsomheten av sine produkter og tjenester.
B. NY INFORMASJONSTEKNOLOGI OG STORDATA
Innføringen av ny teknologi medfører også at større datamengder lagres. Slike data kan benyttes til å gi mer innsikt i produksjonsprosesser og kunderelasjoner. En viktig del av denne endringen er at det ikke bare er en økt mengde data, men også at vi får tilgang til nye typer data, og at data er mer oppdatert enn tidligere. Disse ulike dimensjonene er det som ofte kalles de tre v-ene (volume, variety, ve
