新質(zhì)生產(chǎn)力背景下管理會計的應用發(fā)展

【中圖分類號】F234.3【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）08-0153-04

1引言

全球數(shù)字化浪潮推動下，新質(zhì)生產(chǎn)力以數(shù)據(jù)要素、人工智能等技術為核心，重塑了企業(yè)生產(chǎn)要素的配置邏輯與管理邊界。傳統(tǒng)管理會計依賴歷史數(shù)據(jù)與線性模型的決策模式，難以適應動態(tài)化、多維化的管理需求，其核心矛盾體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模與價值密度的失衡、算法黑箱與決策透明度的沖突，以及系統(tǒng)剛性與動態(tài)需求的矛盾。與此同時，中小企業(yè)在應用管理會計時普遍面臨技術適配性不足、業(yè)財融合深度有限、人才梯隊建設滯后等問題。針對上述挑戰(zhàn)，本文提出以數(shù)據(jù)全生命周期治理為基礎，構建涵蓋數(shù)據(jù)洞察層、模型算法層與決策交互層的智能支持體系，并通過可解釋性分析破解技術應用的倫理與邏輯障礙。研究將重點聚焦于管理會計在新質(zhì)生產(chǎn)力背景下的應用場景拓展與決策邏輯重構，旨在為企業(yè)優(yōu)化資源配置、提升戰(zhàn)略競爭力提供理論支撐。為直觀呈現(xiàn)本文研究框架的核心邏輯關系，圖1系統(tǒng)梳理了新質(zhì)生產(chǎn)力技術特征、管理會計轉(zhuǎn)型動因、核心挑戰(zhàn)與范式躍遷路徑的耦合機制。

圖1核心概念關系圖

2新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵與管理會計的轉(zhuǎn)型動因

2.1新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵

新質(zhì)生產(chǎn)力的核心特征體現(xiàn)為三方面的變革：一是生產(chǎn)要素的數(shù)字化重構，數(shù)據(jù)作為獨立于傳統(tǒng)勞動與資本的新要素，通過物聯(lián)網(wǎng)與傳感技術實現(xiàn)設備、人力等傳統(tǒng)要素的數(shù)字化映射，形成虛實融合的生產(chǎn)體系。例如，重型機械制造企業(yè)通過安裝5000余個傳感器，實時采集機床振動、能耗等120項參數(shù)，使單位產(chǎn)品成本核算延遲從24小時縮短至15分鐘，使廢品率降低。二是生產(chǎn)關系的網(wǎng)絡化協(xié)同，企業(yè)邊界被智能技術打破，產(chǎn)業(yè)鏈上下游通過數(shù)據(jù)共享平臺形成生態(tài)化協(xié)作。例如，海爾卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接3000余家上下游企業(yè)，通過聯(lián)合成本模型實現(xiàn)零部件庫存周轉(zhuǎn)率的提升。三是價值創(chuàng)造的智能化躍升，算法與模型替代人工成為決策主導，如京東的智能補貨系統(tǒng)通過深度學習預測區(qū)域銷量，使滯銷品庫存占比下降。

2.2管理會計的轉(zhuǎn)型動因

新質(zhì)生產(chǎn)力的技術特性與管理會計的傳統(tǒng)范式之間形成三重結構性矛盾，推動其發(fā)生系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型。

第一重矛盾在于數(shù)據(jù)規(guī)模與價值密度的失衡。企業(yè)雖能獲取海量數(shù)據(jù)，但非結構化數(shù)據(jù)占比激增，傳統(tǒng)分析工具難以提取有效信息。管理會計需引入自然語言處理與圖像識別技術，將客戶評價、設備日志等異構數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化指標。這種能力轉(zhuǎn)型要求會計人員從數(shù)據(jù)加工者升級為數(shù)據(jù)治理專家，建立涵蓋采集、清洗、存儲的全生命周期管理體系。

第二重矛盾源于算法黑箱與決策透明度的沖突。深度學習模型的不可解釋性導致決策依據(jù)模糊化，管理會計面臨信任危機。例如，成本預測模型可能因訓練數(shù)據(jù)偏差輸出錯誤結論，但會計人員缺乏追溯模型推理路徑的能力。解決這一矛盾需構建可解釋性分析框架，通過局部近似模型或可視化報告闡明關鍵變量的影響權重，使算法決策具備可驗證性與可追溯性。

第三重矛盾表現(xiàn)為動態(tài)需求與系統(tǒng)剛性的對立。傳統(tǒng)管理會計工具依賴固定指標體系，難以適應快速迭代的業(yè)務場景。新興產(chǎn)業(yè)的技術突破可能使原有績效評價標準失效，但系統(tǒng)重構存在滯后性。這要求管理會計建立彈性化指標體系，通過嵌入式分析工具將會計功能前置至業(yè)務端。例如，在研發(fā)立項階段即接入成本仿真系統(tǒng)，實時評估技術路線的經(jīng)濟可行性，實現(xiàn)戰(zhàn)略規(guī)劃與成本控制的動態(tài)耦合。

3新質(zhì)生產(chǎn)力對管理會計的核心挑戰(zhàn)

新質(zhì)生產(chǎn)力引發(fā)的三重結構性矛盾（見表1）正在重構管理會計的決策基礎，其具體表現(xiàn)、作用機制與衍生后果需通過對比分析予以解構。

表1核心挑戰(zhàn)對比表

3.1數(shù)據(jù)規(guī)模與價值密度的失衡

新質(zhì)生產(chǎn)力催生了海量數(shù)據(jù)資源，但數(shù)據(jù)總量的膨脹并未同步提升有效信息的密度。企業(yè)通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術獲取的原始數(shù)據(jù)中，非結構化數(shù)據(jù)占比持續(xù)攀升。客戶評論的語義分析、設備日志的異常檢測、生產(chǎn)現(xiàn)場的視頻流解析，這些數(shù)據(jù)形態(tài)超越了傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)的處理邊界。管理會計系統(tǒng)若僅依賴傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)清洗與統(tǒng)計方法，難以從混雜的信息流中提煉出決策相關的核心價值。更深層的矛盾在于，數(shù)據(jù)的多源性導致跨模態(tài)整合成為難題。財務數(shù)據(jù)與供應鏈數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)與研發(fā)數(shù)據(jù)的融合需要自然語言處理、圖像識別等技術的支持，但多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺尚未構建起跨領域的數(shù)據(jù)治理框架。這種割裂狀態(tài)使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值鏈難以貫通，企業(yè)陷入“數(shù)據(jù)富礦”與“信息饑渴\"并存的困境。

3.2算法黑箱與決策透明的沖突

新質(zhì)生產(chǎn)力的加速演進推動管理會計邁入智能化深水區(qū)，但算法黑箱問題正成為制約決策可信度的核心障礙。人工智能技術的深度應用將管理會計推向自動化決策的前沿，但深度學習模型的不可解釋性動搖了決策可信度的根基。當風險預警系統(tǒng)基于歷史數(shù)據(jù)生成異常信號時，財務人員往往無法追溯模型內(nèi)部的推理邏輯。這種黑箱效應可能導致兩種風險：一是算法偏差未被及時識別，如訓練數(shù)據(jù)中隱含的行業(yè)周期特征未被剝離，導致經(jīng)濟下行期的誤判率激增；二是決策結果缺乏可驗證性，管理層在戰(zhàn)略調(diào)整時難以評估算法建議的合理性。更嚴峻的是，算法的自我迭代特性加劇了透明度危機。動態(tài)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可能在不同時段輸出矛盾的結論，而傳統(tǒng)審計手段無法穿透算法層進行連續(xù)性監(jiān)控。這種矛盾不僅威脅管理會計的決策權威性，更可能引發(fā)企業(yè)內(nèi)外部利益相關者對智能化系統(tǒng)的信任危機。

3.3動態(tài)需求與系統(tǒng)剛性的對立

新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境呈現(xiàn)高頻波動特征，但管理會計工具的方法論框架仍固守靜態(tài)指標體系。平衡計分卡、經(jīng)濟增加值等經(jīng)典模型依賴預設的財務與非財務指標，其更新周期往往以季度或年度為單位。這種剛性架構在面對新興產(chǎn)業(yè)時暴露明顯缺陷：技術路線的快速迭代可能使研發(fā)投入回報周期縮短，但傳統(tǒng)績效評價體系無法實時捕捉這種變化；市場需求的多維分化要求成本控制模型具備彈性調(diào)整能力，但既有系統(tǒng)缺乏動態(tài)權重分配機制。更深層的問題在于，管理會計的工具創(chuàng)新速度滯后于業(yè)務場景演變。當企業(yè)通過生態(tài)化協(xié)作擴展價值網(wǎng)絡時，跨組織成本分攤、共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)計價等新命題涌現(xiàn)，但現(xiàn)有系統(tǒng)尚未形成標準化的解決方案。這種滯后性導致管理會計的決策支持功能與業(yè)務前線需求產(chǎn)生斷層。

上述三重矛盾揭示了新質(zhì)生產(chǎn)力與管理會計傳統(tǒng)范式之間的根本性張力。解決這些矛盾不僅需要技術層面的突破，更要求重構管理會計的價值認知體系一一從數(shù)據(jù)治理的底層架構革新，到?jīng)Q策透明度的倫理建設，再到動態(tài)適應能力的系統(tǒng)培育。唯有完成這種范式躍遷，管理會計才能在新質(zhì)生產(chǎn)力浪潮中實現(xiàn)從價值記錄者向戰(zhàn)略賦能者的角色蛻變。

4新質(zhì)生產(chǎn)力背景下管理會計的范式躍遷

4.1微觀層的業(yè)財融合深化

新質(zhì)生產(chǎn)力要求管理會計從后端核算轉(zhuǎn)向前端嵌人，實現(xiàn)業(yè)務與財務的深度耦合。通過嵌人式分析工具，管理會計功能被前置至研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等業(yè)務全流程。這種融合打破了傳統(tǒng)財務與業(yè)務的物理界限，使成本控制從被動糾偏轉(zhuǎn)向主動預判。數(shù)據(jù)中臺技術的應用進一步消除了信息孤島，實現(xiàn)供應鏈數(shù)據(jù)與財務系統(tǒng)的無縫對接，動態(tài)追蹤資源消耗與價值轉(zhuǎn)化效率。在此過程中，會計人員需從數(shù)據(jù)加工者轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)治理專家，構建涵蓋采集、清洗、存儲的全生命周期管理體系，確保業(yè)財數(shù)據(jù)的實時性與可信度。

4.2中觀層的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同

新質(zhì)生產(chǎn)力推動管理會計突破單一企業(yè)邊界，向產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)延伸。跨組織數(shù)據(jù)共享平臺的構建，使上下游企業(yè)能夠基于聯(lián)合成本模型優(yōu)化資源配置。協(xié)同合作不僅依賴技術層面的數(shù)據(jù)互通，更需建立標準化的利益分配機制與風險對沖體系。部分企業(yè)已嘗試通過區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)供應鏈數(shù)據(jù)的分布式驗證，確保交易透明度的同時降低違約風險。在此過程中，管理會計的職能從企業(yè)內(nèi)部成本控制擴展至生態(tài)層面的效率優(yōu)化，推動產(chǎn)業(yè)鏈從零和競爭轉(zhuǎn)向共生共贏。更進一步，產(chǎn)業(yè)共同體的建設可依托區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)信托平臺，實現(xiàn)上下游企業(yè)間的合規(guī)數(shù)據(jù)流通。管理會計需在生態(tài)化轉(zhuǎn)型中扮演價值樞紐角色，通過構建貢獻度計量模型精準量化數(shù)據(jù)要素在價值鏈中的邊際產(chǎn)出，并依托新質(zhì)生產(chǎn)力技術建立分布式協(xié)作的價值分配基準。

4.3宏觀層的政策適配

在國家“雙碳\"戰(zhàn)略的驅(qū)動下，管理會計需將環(huán)境成本納人決策框架，實現(xiàn)經(jīng)濟效益與生態(tài)責任的動態(tài)平衡。比亞迪建立的碳足跡追蹤系統(tǒng)，可實時量化動力電池生產(chǎn)的碳排放數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為單位產(chǎn)品的生態(tài)成本核算指標，2024年通過該系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，使單位碳排放成本下降。碳足跡追蹤系統(tǒng)的應用，使企業(yè)能夠量化生產(chǎn)活動的環(huán)境影響，并將其轉(zhuǎn)化為可核算的生態(tài)成本。轉(zhuǎn)型過程要求重構績效評價體系，將環(huán)境指標納入平衡計分卡，建立涵蓋資源效率、污染治理與循環(huán)利用的多維評價模型。同時，管理會計需響應區(qū)域協(xié)同政策，如在京津冀生態(tài)協(xié)同區(qū)，通過跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享平臺優(yōu)化環(huán)境治理成本分攤機制，推動微觀運營與宏觀戰(zhàn)略的雙向適配。

5新質(zhì)生產(chǎn)力背景下的管理會計轉(zhuǎn)型路徑

新質(zhì)生產(chǎn)力的技術特性為管理會計轉(zhuǎn)型提供底層支撐，其實施路徑需聚焦技術嵌人、流程重構與治理升級，通過系統(tǒng)性變革實現(xiàn)決策能力的質(zhì)變突破。

5.1數(shù)據(jù)治理體系構建

新質(zhì)生產(chǎn)力的技術應用需轉(zhuǎn)化為標準化操作規(guī)范。數(shù)據(jù)采集階段應建立統(tǒng)一元數(shù)據(jù)標準，依托物聯(lián)網(wǎng)設備實現(xiàn)供應鏈與財務系統(tǒng)的毫秒級數(shù)據(jù)同步。企業(yè)需制定數(shù)據(jù)分類規(guī)則，消除異構系統(tǒng)間的語義差異，確保新質(zhì)生產(chǎn)力場景下的數(shù)據(jù)同頻共振。財政部提出的國家統(tǒng)一會計數(shù)據(jù)標準體系為跨系統(tǒng)交互提供政策框架，通過規(guī)范數(shù)據(jù)分類與采集規(guī)則，打通生產(chǎn)端與財務端的實時數(shù)據(jù)流。物聯(lián)網(wǎng)設備采集的能耗數(shù)據(jù)需與成本核算模塊動態(tài)映射，形成業(yè)財一體化的數(shù)據(jù)基底。數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)需部署流式處理引擎，結合邊緣計算節(jié)點對非結構化數(shù)據(jù)實施動態(tài)凈化。噪聲識別算法庫與邏輯校驗模型的構建，可將設備日志中的異常波動轉(zhuǎn)化為實時成本風險信號，客戶評論的情感分析結果映射為市場預警指標。新質(zhì)生產(chǎn)力特有的動態(tài)清洗機制，使混雜的原始數(shù)據(jù)升維為高純度決策燃料，支撐管理會計從滯后分析向?qū)崟r洞察躍遷。

數(shù)據(jù)存儲架構需融合區(qū)塊鏈與聯(lián)邦學習技術，構建分布式數(shù)據(jù)主權網(wǎng)絡。核心商業(yè)數(shù)據(jù)通過同態(tài)加密實現(xiàn)鏈上存證，研發(fā)數(shù)據(jù)采用差分隱私技術保障知識資產(chǎn)安全。新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動的分級分類管理體系，需建立差異化訪問權限閾值，針對敏感數(shù)據(jù)設定多重驗證機制。區(qū)塊鏈的不可篡改特性與聯(lián)邦學習的隱私保護框架，既滿足數(shù)據(jù)追溯性需求，又平衡跨部門協(xié)作的安全邊界。分布式存儲節(jié)點的彈性擴展能力，可應對新質(zhì)生產(chǎn)力場景下的數(shù)據(jù)量激增，確保海量信息的實時響應與合規(guī)留存。數(shù)據(jù)中臺建設需整合采集、處理、建模與分析環(huán)節(jié)，形成完整的數(shù)據(jù)價值鏈，推動決策模式從經(jīng)驗主導轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進程需嵌人貢獻度評估模型，基于智能合約實現(xiàn)持有權與使用權的動態(tài)分割。企業(yè)應建立數(shù)據(jù)要素定價機制，將客戶行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等新型資產(chǎn)納入資產(chǎn)負債表。新質(zhì)生產(chǎn)力技術支撐的資源資本化計量模型，需量化數(shù)據(jù)在銷售轉(zhuǎn)化、效率優(yōu)化中的邊際產(chǎn)出。通過數(shù)據(jù)確權機制界定收益分配規(guī)則，依托智能合約自動執(zhí)行權屬流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的市場化流通。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的構建需融合行業(yè)特征與業(yè)務場景，建立動態(tài)更新的資產(chǎn)臺賬，為戰(zhàn)略資源配置提供價值錨點。數(shù)據(jù)資源人表政策要求下，管理會計需

協(xié)同技術部門開發(fā)資產(chǎn)價值評估工具，推動數(shù)據(jù)從資源形態(tài)向資本形態(tài)轉(zhuǎn)化，釋放新質(zhì)生產(chǎn)力的要素倍增效應。如圖2所示，數(shù)據(jù)治理體系需遵循“采集一清洗一存儲一資產(chǎn)化”的全生命周期管理邏輯，其技術架構的完整性直接決定數(shù)據(jù)要素的價值轉(zhuǎn)化效率。

圖2數(shù)據(jù)治理體系架構圖

5.2智能決策支持體系

新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動的智能決策體系需重構數(shù)據(jù)洞察、模型推演與決策交互的全流程。數(shù)據(jù)洞察層通過數(shù)字孿生技術構建企業(yè)運營的實時鏡像，將生產(chǎn)能耗、庫存周轉(zhuǎn)等指標轉(zhuǎn)化為動態(tài)圖譜。永輝超市通過數(shù)字李生系統(tǒng)模擬門店客流與庫存關系，使生鮮損耗率下降。

模型算法層需依托量子計算芯片提升復雜優(yōu)化模型的求 解效率，分鐘級生成跨區(qū)域資源配置方案。聯(lián)邦學習框架打破 單點建模局限，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游模型的協(xié)同進化，使需求預測準確率突破傳統(tǒng)天花板。為應對動態(tài)環(huán)境并加速組織認知更新，模型算法層應融入神經(jīng)接口訓練體系，加速管理會計人員的隱性經(jīng)驗數(shù)字化；構建知識圖譜中樞實時吸收行業(yè)研報與專利數(shù)據(jù)，賦予決策模型自主進化能力，形成人機智能螺旋上升的賦能閉環(huán)。決策交互層需開發(fā)生成式AI構建的虛實融合推演空間，同步呈現(xiàn)戰(zhàn)略方案的置信區(qū)間與長尾風險。區(qū)塊鏈存證的模型版本庫完整記錄參數(shù)變化軌跡，第三方審計模塊通過對抗性測試檢測區(qū)域與群體間的決策偏差系數(shù)，確保算法透明從技術概念轉(zhuǎn)化為可操作的管理實踐。

5.3可信決策機制建設

新質(zhì)生產(chǎn)力技術需轉(zhuǎn)化為可驗證的透明機制。模型開發(fā)階段應采用因果發(fā)現(xiàn)算法替代相關性分析，通過反事實解釋框架量化關鍵變量對成本預測的邊際貢獻。企業(yè)需建立白盒模型開發(fā)規(guī)范，強制要求高風險決策模型輸出顯性因果鏈。

結果輸出環(huán)節(jié)需部署增強現(xiàn)實決策沙盤，將抽象數(shù)據(jù)關系映射為車間實景三維模型。通過手勢交互調(diào)整設備參數(shù)時，系統(tǒng)需實時反饋能耗效率曲線，利用新質(zhì)生產(chǎn)力技術構建直覺化認知通道。跨期決策場景應開發(fā)時間序列推演模塊，動態(tài)展示變量影響的蝴蝶效應。

算法審計體系需建立區(qū)塊鏈存證機制，完整記錄模型迭代的參數(shù)變化軌跡。第三方審計模塊應嵌人公平性評估算法，通過對抗性測試檢測區(qū)域、群體間的決策偏差系數(shù)。企業(yè)需部署動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)漂移觸發(fā)性能衰減時自動啟動模型回滾程序。

6結語

新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展推動管理會計從工具輔助轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略引領，其核心變革體現(xiàn)為決策實時化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與責任社會化。未來管理會計需深度融合智能技術，通過動態(tài)預算控制、碳足跡追蹤等工具響應國家戰(zhàn)略需求，同時強化跨組織數(shù)據(jù)共享與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，實現(xiàn)微觀運營與宏觀政策的雙向適配。這一轉(zhuǎn)型不僅是技術迭代的必然結果，更是管理思維從局部優(yōu)化向全局共生的躍遷。唯有以系統(tǒng)性思維整合技術、人才與制度要素，管理會計方能突破傳統(tǒng)范式束縛，在數(shù)據(jù)驅(qū)動與倫理約束的平衡中完成高質(zhì)量發(fā)展。

【參考文獻】

【1]劉榮建.新質(zhì)生產(chǎn)力助推管理會計發(fā)展的作用機制與實施路徑[J]國際商務財會，2024（20）：27-30.

【2]閔志慧，趙晨龍.新質(zhì)生產(chǎn)力賦能管理會計高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究[J].財務管理研究，2024（12）：134-138

【3]許諾，凌瓊丹，毛聚.新質(zhì)生產(chǎn)力視域下管理會計應用的新躍遷[J]中國管理會計，2025（01）：8-16.

【4】譚世國.新質(zhì)生產(chǎn)力賦能管理會計高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究[J].中國總會計師，2025（02）：114-117.

【5】張子康.新質(zhì)生產(chǎn)力助推核算會計向管理會計的轉(zhuǎn)型研究[J].財會學習，2024（32）：102-104.

【6】張怡辰.新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動管理會計數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制研究[J].老字號品牌營銷，2024（23）：55-57.