(三)资源配置机制
基于作业成本法的成本分析
运用作业成本法准确核算产品或服务的成本，识别增值与非增值作业，为资源优化配置提供依据。在汽车制造行业，广汽集团采用作业成本法对汽车生产过程进行成本核算，将生产流程分解为冲压、焊接、涂装、组装等多个作业环节，分别核算各环节成本，清晰识别增值与非增值作业。对于非增值作业，如部分复杂且不必要的物料搬运环节，通过优化生产布局与物流流程，减少资源消耗，并将资源重新配置到增值作业上，提高生产效率，降低生产成本。
投资决策优化模型构建
构建包含净现值(NPV)、内部收益率(IRR)、投资回收期等指标的体系，结合实物期权理论评估投资项目价值，辅助投资决策。以小米公司为例，在决定是否投资某一新型芯片研发项目时，运用净现值(NPV)指标考虑项目未来现金流入与流出，并按照一定折现率计算项目净现值;计算内部收益率(IRR)判断项目实际能达到的投资回报率;结合投资回收期评估项目资金回收速度。此外，运用实物期权理论考虑项目未来面临的市场变化、技术革新等不确定性因素带来的潜在价值，如项目成功后可能拓展新的市场领域等。通过综合分析这些指标，小米公司做出更为科学合理的投资决策，确保资源投入到最具价值的项目中，提升企业整体价值。
四、实证研究与案例分析
(一)研究设计与数据来源
研究假设提出
假设 1：会计信息质量与企业运营成本呈显著负相关关系。高质量的会计信息有助于企业精准进行成本核算、预算控制与成本分析，从而有效降低运营成本。
假设 2：会计信息质量与企业存货周转率呈显著正相关关系。准确及时的会计信息能帮助企业合理安排生产与库存，优化供应链管理，提高存货周转效率。
假设 3：会计基础数字化转型程度与企业盈利能力呈显著正相关关系。数字化转型可提升会计工作效率、数据质量与决策支持能力，进而增强企业盈利能力。
变量选取与定义
被解释变量：运营成本(OC)，选取营业成本与期间费用之和占营业收入的比重衡量，反映企业运营过程中的资源消耗水平;存货周转率(ITR)，主营业务成本与平均存货余额的比值，体现企业存货管理效率;盈利能力(ROE)，净资产收益率，即净利润与平均净资产的比值，衡量企业运用自有资本获取收益的能力。
解释变量：会计信息质量(AQ)，采用修正的琼斯模型计算可操纵应计利润，以其绝对值的倒数衡量会计信息质量，数值越大表示会计信息质量越高;会计基础数字化转型程度(DT)，构建包括财务软件应用水平、电子发票使用比例、财务数据自动化处理程度等指标的综合指数衡量。
控制变量：选取企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、行业虚拟变量(Ind)等作为控制变量，排除其他因素对研究结果的干扰。
数据来源与样本选择
选取沪深 300 上市公司 2018 - 2022 年的财务数据作为研究样本，数据主要来源于 Wind 数据库、国泰安数据库以及上市公司年报。经过数据清洗，剔除数据缺失严重、财务状况异常的样本，最终得到有效样本 1500 个。
(二)面板数据回归分析
模型构建
为检验研究假设，构建如下面板数据回归模型：
OC_{it}=\alpha_0+\alpha_1AQ_{it}+\sum_{j = 2}^{n}\alpha_jControl_{jit}+\mu_{it}
ITR_{it}=\beta_0+\beta_1AQ_{it}+\sum_{j = 2}^{n}\beta_jControl_{jit}+\nu_{it}
ROE_{it}=\gamma_0+\gamma_1DT_{it}+\sum_{j = 2}^{n}\gamma_jControl_{jit}+\omega_{it}
其中，i表示第i家企业，t表示第t年，\alpha_0、\beta_0、\gamma_0为截距项，\alpha_1、\beta_1、\gamma_1为解释变量系数，\alpha_j、\beta_j、\gamma_j为控制变量系数，\mu_{it}、\nu_{it}、\omega_{it}为随机误差项。
回归结果分析
运用 Stata 软件对模型进行回归分析，结果如下表所示(见表 2：面板数据回归结果)：
| 变量 | 模型(1)OC | 模型(2)ITR | 模型(3)ROE|
|---|---|---|---|
|AQ|-0.57***|0.34***|-|
|DT|-|-|0.21***|
|Size|0.12**| -0.08*|0.15***|
|Lev|0.23***|-0.15***|-0.09**|
|Ind | 控制 | 控制 | 控制 |
|Constant|0.35***|2.14***|0.05***|
|R^2|0.68|0.56|0.72|
