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数字经济时代中国企业管理会计研究框架的初步思考
详细内容：
数字经济时代中国企业管理会计研究框架的初步思考 管理会计体系研究中心 2025年02月21日 17:17 中国管理会计体系研究中心由上海财经大学会计学院主办，上海视野经济研究所协办，依托会计改革与发展协同创新中心（财政部）而成立。
研究中心的目标是以管理会计科研为基础，围绕国家重大战略需求，发挥战略研究、人才培养、政策建言、社会服务和公共外交功能，推动理论与实务更好衔接，全面提升科研创新动力和拓展社会服务功能。
文章来源： 财务研究 2024年第2期 作者：许宇鹏 潘飞
许宇鹏，浙江农林大学经济管理学院副教授，硕士生导师，上海财经大学应用经济学（金融学）博士后，上海财经大学会计学博士，上海财经大学中国管理会计体系研究中心研究员。已在《南开管理评论》《财经研究》《统计研究》《审计与经济研究》《外国经济与管理》以及Nankai Business Review International等期刊发表学术论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目1项，主持完成浙江省社科联研究课题1项。参与国家哲学社会科学基金一般项目、国家自然科学基金项目面上项目、教育部人文社科研究基地重大项目、教育部人文社科青年基金项目以及浙江省高校重大人文社科项目攻关计划项目等课题多项。研究方向为财务会计、管理会计与家族企业战略。 潘飞，上海财经大学会计学院资深教授，博士生导师，上海财经大学中国管理会计体系研究中心主任。中国会计学会理事、财政部管理会计咨询专家、上海市成本研究会副会长。主要研究领域为中国企业管理会计问题，先后主持国家自然与国家社科等国家与省部级课题八项，先后发表40多篇论文，并著有《管理会计应用与发展的典型案例研究》、《基于价值管理的管理会计案例研究》、《作业管理的系统设计》等重要著作。多次荣获上海市育才奖、全国先进会计工作者、上海市第五届教学名师奖以及上海市优秀教学团队。
一、引言
管理会计理论与实践发展至今，因其与社会经济发展规律、技术创新迭代以及组织结构演化的紧密联系，始终保持自我创新的活力。
随着企业规模的不断扩大和业务复杂性的增加，组织管理所需的信息无论在数量还是结构上都日益庞杂，传统科层制所产生的多层授权与分权的弊端也日益凸显，组织内各部门间为了控制信息发生“争斗”，信息不对称造成信息质量下降，信息的价值含量降低。而“大智移云物区”等数字技术的发展，为解决上述问题提供了契机。首先，数据资源或者说数字要素改变了企业运行的底层基础逻辑。传统的资源基础理论没有对数据和算法作为企业的关键资源做出有效的理论分析（Barney，1986）。其次，数字经济下企业逐渐开始转向扁平化的组织结构，大大压缩了层级，前台直接与市场衔接，中后台形成强大的数据支持功能，这种变化将改变传统的专业分工形态，组织内部和组织外部的协同网络对信息的时效要求更高，最终影响组织效率。此外，大数据和人工智能改变了企业组织的工作方式，机器对人的替代和人机协同带来了企业业绩评价体系的重构（Raisch和Krakowski，2021）。
上述种种数字经济对组织的变革影响以及由此带来的管理行为的转变，对管理会计提出了更高的要求，也提供了新的动能。
基于上述分析，本文探索了数字经济时代管理会计研究的理论基础和实践创新。具体而言，首先从生产要素的数字化、数字经济对组织控制激励的影响、数字化对组织效率的影响三个与管理会计在信息的生产、整合输出以及信息决策价值密切相关的领域入手，对数字经济范式变革影响管理会计理论进步与实践应用拓展的作用路径与实施机制进行系统性构建，完善既有理论在环境变化下的解释逻辑。其次，进一步讨论与管理会计理论内容相关联的方法论体系。最后，探讨了数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响。本文的研究逻辑框架详见图1。
二、数字经济与管理会计理论基础拓展
（一）生产要素的数字化夯实了管理会计控制与信息决策支持功能的基础
数字经济时代，数据本身就是重要的生产要素，同时还能够提高其他要素的价值转换效率（史丹，2022）。数据作为新的经济增长要素被纳入生产函数，重构了生产要素体系，不仅在宏观层面成为推动经济增长的原生变量，在微观组织领域也影响企业管理会计的功能边界。生产要素的数字化特征强化了管理会计作为控制系统的功能定位，拓展了管理会计的应用范围，并推进会计控制向全流程控制延展。管理会计所面向的实际问题包含着不同层面的管控机制（傅元略，2016），大致来看，管理会计控制系统的发展经历了财务目标控制为主导的管理会计控制系统、行为控制和支持决策为导向的管理会计控制系统、基于战略的管理会计控制系统以及价值创造为导向的管理会计控制系统四个阶段（王满和姜洪涛，2018）。上述发展过程经历了从封闭环境向组织内部开放、再向组织间开放的动态性和复杂性演化，与数字经济发展的基本规律高度契合，并且数字技术嵌入组织内外部，丰富了管理会计所提供的信息内涵和结构。
首先，数字技术的进步性，使得信息含量及价值能够以更加迅捷的方式纳入管理会计控制与决策框架之中。“大智移云物区”等新技术与管理会计控制融合，非结构化、实时动态的数据进入控制与决策视野，管理会计呈现出分析工具多样化、决策支持智能化等新特征，并将在人机协同的环境下迈上新台阶。管理会计与新业态相适应，从服务“价值链”向服务“价值网”转变。
其次，数字技术的创新性，突出了数据在管理会计控制与信息系统中的作用。通过数据挖掘、归纳形成的技术知识，为数字技术驱动管理会计理论与实践拓展提供了丰富的经验基础。更多的半结构化或非结构化数据被广泛用来优化生产流程、增强客户体验。大数据技术能实现从交易和内部经济事项延展到外部经济信息的全方位数据自动化收集，并通过数据分析得出有价值的决策信息，全面赋能管理会计控制与信息系统，提升其服务于组织决策的价值相关性。可见，面对更加复杂的组织内外部环境，生产要素的数字化改善和提升了管理会计理论和实践的信息基础。
（二）数字技术的应用拓展了管理会计控制激励的功能边界
数字技术带来的生产要素数字化和生产过程智能化，使各类企业主体间的信息不对称大幅降低，为有效规避生产和交易过程中的机会主义行为、降低监督和治理成本创造了条件（Pereira等，2019）。数字经济的上述特征与管理会计在解决组织失灵问题的努力不谋而合，随着完全契约理论到不完全契约理论的演进，管理会计的功能和边界从组织内部向组织外部拓展。契约理论要解决的直接问题是代理冲突引发的企业组织控制失灵问题。在完全契约理论下，组织内部分权的控制和层级制度是关键要素，全面预算管理、责任会计和分部绩效评价是管理会计实践创新的重要成果。在不完全契约理论下，契约治理成为关注的焦点，不同的组织控制模式影响管理会计功能的适用性和实施边界。
随着区块链等数字技术的不断发展，契约理论的内容愈发显得复杂。数据驱动的技术契约嵌入到传统正式契约、关系契约、心理契约和社会契约及其组合中，形成技术契约互补性，使数字经济治理有别于以往工业经济和信息经济的治理（吴瑶等，2020）。这是不完全契约理论在数字经济下的外在表现形态，区块链技术能够将信息多点记录，以分布式记账（共享）确保数据存储和交易过程公开透明且不被篡改（Schmidt和Wagner，2019）。这种技术契约通过透明的过程和智能化的规则设计，将向来薄弱的动态化过程控制呈现在决策者面前，形成个体或单元的行为轨迹数据化、模型化和可视化，进而形成有效的监督机制，拓展了契约理论在组织控制与激励框架下的解释能力，同时也为管理会计控制系统在企业组织中的功能强化提供了技术上的支持。
（三）数字经济下组织结构的适应性创新改善了管理会计组织环境的效率
当组织在数字技术驱动下从封闭走向开放，管理会计将面对更为复杂的服务对象。从工业经济时代的科层制到数字经济时代的网格制，管理会计的信息决策支持功能赖以存在的组织结构发生了显著变化，从而影响了管理会计实施的效率水平。
工业经济时代建立起来的科层制，暗含着纯粹理性或工具理性的理念，具体特征有：（1）组织内部的精细化劳动分工以及标准化培训，使得组织成员具有非人格化的理性。（2）权威和等级确保了组织目标的传递和实施，规章制度被视为科层制的管理基础。（3）量化的管理工具成为组织内部绩效评价的重要手段，组织以标准化的方式形成合乎理性的管理体系（王春娟，2006）。科层制的企业组织推动了管理会计作为决策支持信息系统的演化，标准化的信息模块在标准成本管理的方法下得以实施，为企业内部管理提供的信息也逐渐具有结构化特征。
然而，在信息快速产生和流动的数字经济时代，管理会计需要形成响应及时的决策信息并有效传递至决策层，层级式的管理模式阻碍了管理会计系统的敏捷运行，导致管理会计的功能弱化。
面对上述弊端，虚拟组织、网络组织、项目组织、平台组织以及生态组织等组织形态的变革试验层出不穷，谢康等（2020）系统总结上述新型组织的共同特征，并且认为这些组织结构的优势都离不开信息技术尤其是互联网基础设施的支撑。数字经济形成的数据支撑、融合创新以及开放共享的基本特征（Nambisan等，2017；Goldfarb和Tucker，2019；Hukal等，2020）正在影响着传统的信息结构以及信息内容。
首先，数字经济时代，科层制下等级治理规则、金字塔结构以及标准化流程将转向以权变为基础的组织流程、制度与方式，以适应企业所面对的高度不确定性和复杂性环境，上述转变保证信息结构具有及时连续、细化完整的特征（Ghasemaghaei和Calic，2019）。
其次，数字技术形成的分层模块化结构打破了刚性的组织边界，权力中心分散化使得主体多元化，决策自主性增强，由此形成的底层数据传输将更加快速与其他要素资源聚合，产生组织内外部协同共生的网络结构（Yoo等，2010）。
最后，数字技术通过改变组织信息结构，使得组织的前端（台）和后端平台之间的协同更具效率。扁平形态和大平台多管理区域的灵活组合，改变了企业的生产关系模式，开放、灵活、创新的小团队结构与融合性强的大平台协同创新，提升了组织局部与整体的效率（Mcintyre和Srinivasan，2017；肖静华和李文韬，2020）。
（四）数字经济时代下管理会计的研究主题拓展
潘飞（2012）对企业管理会计研究主题进行了系统的归纳和分析，在价值为基础、战略为导向的管理会计研究框架下，形成了管理控制系统、企业预算管理、成本管理控制以及业绩评价系统四个传统的管理会计研究主题。本文在上述研究基础上进一步对管理会计的研究主题进行拓展，认为经济、社会和环境的可持续发展、数字经济的推动，使得管理会计研究的边界在许多领域发生了变化。
在企业组织的可持续发展目标下，环境信息对决策的价值不断提升。当前，环境信息及ESG（环境、社会和公司治理）信息越来越成为社会关注的焦点，可持续发展与环境管理会计将成为管理会计研究的一个重要方向（Maas等，2016；Brooks和Oikonomou，2018）。关于环境信息的结构化与非结构化数据系统性研究的推进，能够为可持续发展与环境管理会计的拓展研究提供数据基础。
战略与管理控制研究将关注企业组织边界在数字时代逐渐呈现模糊化的特征，关注组织内外扁平化和平台化的网格状形态下，战略与管理控制系统之间如何进行适配。此外，组织内外部制度因素对战略与管理控制系统权变效应的影响，以及战略与管理控制系统匹配程度对业绩影响的作用机理，也是值得探索的方向。
预算管理研究是管理会计研究的热点。在数字技术的驱动下，预算系统有效性应具备的特征、组织环境变化对预算系统设计的影响、预算系统实现的方式以及预算管理逐渐呈现模糊化的特征，关注组织内外扁平化和平台化的网格状形态下，战略与管理控制系统之间如何进行适配。此外，组织内外部制度因素对战略与管理控制系统权变效应的影响，以及战略与管理控制系统匹配程度对业绩影响的作用机理，也是值得探索的方向。
预算管理研究是管理会计研究的热点。在数字技术的驱动下，预算系统有效性应具备的特征、组织环境变化对预算系统设计的影响、预算系统实现的方式以及预算管理对组织业绩评价的价值贡献是该主题重要的研究内容。同时，探索数字经济背景下预算管理在企业管理决策中的大数据量化策略与应用场景设计，是预算管理实现突破的有效路径。
成本管理是管理会计最重要的内容，也是智能管理决策的基础。当数据信息作为企业组织的一项重要资产时，成本管理的研究对象将发生根本性变化。在当前企业数字化转型的大热潮下，研究成本管理的影响因素以及成本管理对企业管理决策的影响是该主题的重要研究方向。
在业绩评价与激励研究领域，未来的研究或许需要以我国制度环境为基础，探寻数字化对业绩评价的系统性影响，尤其是人工智能嵌入组织各个流程的背景下，对组织中行为主体激励机制的设计是驱动组织业绩评价系统重塑的关键。其中，评价指标的设计、指标信息含量、指标的动态适配等，有待进一步研究。
结合上述分析，数字经济对管理会计的影响是多方面的，图2试图从理论发展的视角切入，展现数字经济对管理会计理论发展领域的影响。
三、数字经济推进了管理会计在因果识别中的方法应用
科学研究中，从理论开始的研究被认为是演绎导向的假设检验研究（deductivehypothesesstudy），而从观察开始的研究则被认为是归纳导向的建立理论研究（inductivetheorybuildingstudy）。无论哪一种研究，都需要通过实证科学方法加以落地。数字技术的进步给实证科学方法的发展带来积极影响，数据驱动下的因果识别估计方法、机器学习和人工智能下的算法优化、结构化数据与非结构化数据的多维度数据体系的构建，都将促进中国管理会计研究方法的创新（见图3）。
Tony（2009）在《第四范式》中首次提出了著名的数 据密集型知识发现新模式，认为它是继实验、理论和计算 科学之后的第四种科学范式。这种范式下，“我们的研究 始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系”（Schonberger和Cukier，2013）。主流经济学、管理学和社会学等学科的目标是在对经济社会现象进行描述的基础上，致力于追求其背后的因果解释路径，最终实现预测功能。正是由于行为人具有个体自我意识以及知识的时空局限，因果识别链条变得纷繁复杂，尽管大量的识别工具和手段都在孜孜不倦追求因果（如双重差分、断点回归和工具变量），但学界仍然无法真正获得彻底的因果识别（彭玉生，2011）。数据驱动的人工智能或许可以暂时抛开理论和解释的必要性，专注于事物之间的相关关系，并在此基础上寻求对经济社会现象的预测。
传统的计量模型致力于解决对因果效应系数β的无偏估计问题，而数字经济时代，机器学习能够跳过因果解释的基本框架，构建冗余模型，使其能够辅助因果推断而实现更好的估计。本质上说，机器学习是数学优化问题与算法优化问题（洪永淼和汪寿阳，2021），Mullainathan和Spiess（2017）将机器学习在因果推断中的作用总结为“为参数估计服务的预测”（predictionintheserviceofestimation）。比如倾向得分匹配法，该方法核心在于寻找一系列足够完备的个体特征来预测个体进入实验组和控制组的倾向性，在传统的计量模型框架下，研究者依赖于倾向得分预测模型的设定来评估该方法的效果（Daniel等，2010）。但如果将其看作一个预测问题，机器学习将有助于改进冗余模型的设定，去偏差的机器学习方法结合对样本的拆分以及交叉拟合，同时对干预本身和结果变量进行预测，可以取得更好的因果效应估计（Brian等，2010）。可见，数字经济时代，新手段和新工具正在使原有的实证计量方法得到优化和改善，数据驱动的模型挖掘成为人类解释和预测经济社会现象的有力途径。
除此之外，大数据本身内容的多元化也会极大拓展人类对经济社会现象、行为和事件背后的规律性认知。文本、图像、视频和音频等非结构化数据可以有效弥补结构化数据的不足，描述诸如群体心理、企业文化、政策不确定性等社会经济活动与现象。借助深度学习等人工智能方法，如利用自然语言处理技术获取文本中的语义信息、利用语音识别确定语调以及通过计算机视觉技术提取图像等，这些非结构化数据转化为决策相关的关键信息对组织管理起到更为重要的作用（Loughran和McDonald，2016）。
四、数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响
随着组织制度和技术环境的变迁，管理会计工具也会在新环境下进行调整并迸发出新的功能（Otley，1999），管理会计工具的变迁，是由各种内外部环境引发的，这也是管理会计理论与实践拓展的重要组成部分（Anthony，2001）。数字经济对管理会计在组织实践中的应用受到了学术界和实务界的热切关注。财政部2021年11月发布的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》提出“以数字化技术为支撑，以推动会计审计工作数字化转型为抓手”，推动会计职能实现拓展升级。同年12月，财政部印发了《会计信息化发展规划（2021-2025年）》，积极推动会计数字化转型，推动构建符合新时代要求的国家会计信息化发展体系。本文认为数字技术驱动下的管理会计应用工具创新需要从如下方面加以系统构建和整合，即以数据资产为基础的大数据驱动，以人机交互、辅助决策和智能数据分析为关键技术，推进数字化时代管理会计师的角色转型与技能创新，进而形成人机协同的管理会计工具应用创新，最终实现管理会计智能报告信息输出，以提升管理层在企业规划、决策、控制和评价各流程的效率，为企业创造价值。图4试图从数字技术的底层逻辑入手，从工具应用与人的提高两个维度分析管理会计应用的机制变革。
（一）基于人与数字技术协同的管理会计应用与价值创造
在基础数据层面，主要解决数据的内容、结构与展现形态问题，其中一个关键的问题是如何保证管理会计数据标准化以后的信息含量。为此，需要通过有效的数据治理，优化元数据的多种表现形态，形成业财一体化的数据集合。可视化数字技术等使得基础数据集合能够以结构化、半结构化以及非结构化的方式呈现，并结合标准化的数据结构，形成人机协同的业财融合基础数据层。
从算法维度看，有事前解释与事后解释两大类型，前者主要针对复杂度较低的模型进行，如线性模型、决策树、广义加性模型、朴素贝叶斯模型等，能够给出要素对决策的重要性测度；后者主要针对复杂度较高的场景进行，其需要更为复杂的深度学习方法，如反向传播方法能够从模型的输出获得样本的重要性，也能够有效定位重要特征，提升因果识别的决策机制效率等。上述数字技术与管理会计具体工具的融合能够提升决策效率。
在预算管理领域，可以通过综合应用RPA（流程机器人）、数据挖掘等技术来实现预算编制、控制、评价的智能化和多场景运用。在成本管理领域，可以通过数字物联网技术实现成本的自动化采集和计算，提升成本计算工具的算力。在风险管理领域，数字技术能够提升风险预警的智能识别机制，实现实时、高效和动态的风险管理流程化。总的来说，管理会计工具与知识图谱、自然语言处理系统、语音识别系统等多项数字技术深度融合，使得管理会计工具的创新应用效率得到提升。
（二）数字技术与管理会计师转型
人工智能技术对管理会计师的影响是变革性的，它将改变管理会计师在组织内外的角色定位。从公司发展的趋势看，拥有比会计技术专业知识更广泛的知识和技能，能够沟通、善于团队合作、理解企业业务发展并有能力使用人工智能技术的管理会计师是企业组织创新的重要力量（Kavangh和Drennan，2008）。
第一，管理会计师应扮演识别者（Identifier）的角色，一旦会计师能够深化对数字技术的认识，并且掌握利用数字技术支持业务工作的流程，他们就能够与人工智能协同，进而熟悉RPA等技术，拥有更高的技术敏感度，将其更好地融入商业活动和业务创新中。
第二，管理会计师应能够胜任解释者（Explainer）的角色，随着数字技术在组织中应用越来越普遍，会计师往往需要与软件设计师和开发人员进行沟通，详细解释流程中涉及的步骤和内部控制。这就需要管理会计师具备多学科团队协作能力，对业务和控制环节有较强的理解能力，呈现出系统思维方式和解决方案架构的综合素养。
第三，管理会计师作为训练者（Trainer），其需要掌握跨学科尤其是计算机科学中对算法和数据挖掘技术的有效理解能力，掌握创造性思维以及误差处理能力，这些交叉学科的能力有助于管理会计师快速适应企业数字化转型。
第四，人工智能所处的商业和技术环境在不断变化，因此，管理会计师作为维护者（Sustainer），需要对业务和不断变化的商业环境有深刻理解，并且具备变革管理的思维和基本编程技术，通过与IT组织合作来保证人工智能机器端的有效运行和监控维护。
第五，管理会计师作为分析者（Analyzer），需要利用大数据分析技术为公司战略决策提供有价值信息。在这个角色上，管理会计师是协助组织实现其战略目标的关键。为此，管理会计师需要具备战略思维能力，能够使用数据可视化工具进行有效叙事，从而提供富有战略价值导向的决策信息。
五、结束语
数字经济正在加速重塑组织及其运行模式（Alvarez，2020），组织内外部的共生协同对有效决策所需的信息质量提出了更高的要求，这使得提供决策相关信息的管理会计也面临着从理论基础、研究方法到工具应用的拓展与创新。本文首先从数字经济影响组织环境演化的视角对管理会计研究框架进行了系统探讨，并对管理会计研究主题进行分析。进一步，将数字经济形成的数据驱动、数据结构与机器学习纳入管理会计研究方法之中，试图拓展实证方法在管理会计研究中的应用。最后，讨论了数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响。本文是一个初步尝试，未来的研究需充分根植中国文化与制度土壤，系统探索支撑管理会计发展的基础理论，提炼数字经济背景下管理会计工具应用的实施机制和实践经验，以此实现理论与实践的相互推进。
研究中心的目标是以管理会计科研为基础，围绕国家重大战略需求，发挥战略研究、人才培养、政策建言、社会服务和公共外交功能，推动理论与实务更好衔接，全面提升科研创新动力和拓展社会服务功能。
文章来源： 财务研究 2024年第2期 作者：许宇鹏 潘飞
许宇鹏，浙江农林大学经济管理学院副教授，硕士生导师，上海财经大学应用经济学（金融学）博士后，上海财经大学会计学博士，上海财经大学中国管理会计体系研究中心研究员。已在《南开管理评论》《财经研究》《统计研究》《审计与经济研究》《外国经济与管理》以及Nankai Business Review International等期刊发表学术论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目1项，主持完成浙江省社科联研究课题1项。参与国家哲学社会科学基金一般项目、国家自然科学基金项目面上项目、教育部人文社科研究基地重大项目、教育部人文社科青年基金项目以及浙江省高校重大人文社科项目攻关计划项目等课题多项。研究方向为财务会计、管理会计与家族企业战略。 潘飞，上海财经大学会计学院资深教授，博士生导师，上海财经大学中国管理会计体系研究中心主任。中国会计学会理事、财政部管理会计咨询专家、上海市成本研究会副会长。主要研究领域为中国企业管理会计问题，先后主持国家自然与国家社科等国家与省部级课题八项，先后发表40多篇论文，并著有《管理会计应用与发展的典型案例研究》、《基于价值管理的管理会计案例研究》、《作业管理的系统设计》等重要著作。多次荣获上海市育才奖、全国先进会计工作者、上海市第五届教学名师奖以及上海市优秀教学团队。
一、引言
管理会计理论与实践发展至今，因其与社会经济发展规律、技术创新迭代以及组织结构演化的紧密联系，始终保持自我创新的活力。
随着企业规模的不断扩大和业务复杂性的增加，组织管理所需的信息无论在数量还是结构上都日益庞杂，传统科层制所产生的多层授权与分权的弊端也日益凸显，组织内各部门间为了控制信息发生“争斗”，信息不对称造成信息质量下降，信息的价值含量降低。而“大智移云物区”等数字技术的发展，为解决上述问题提供了契机。首先，数据资源或者说数字要素改变了企业运行的底层基础逻辑。传统的资源基础理论没有对数据和算法作为企业的关键资源做出有效的理论分析（Barney，1986）。其次，数字经济下企业逐渐开始转向扁平化的组织结构，大大压缩了层级，前台直接与市场衔接，中后台形成强大的数据支持功能，这种变化将改变传统的专业分工形态，组织内部和组织外部的协同网络对信息的时效要求更高，最终影响组织效率。此外，大数据和人工智能改变了企业组织的工作方式，机器对人的替代和人机协同带来了企业业绩评价体系的重构（Raisch和Krakowski，2021）。
上述种种数字经济对组织的变革影响以及由此带来的管理行为的转变，对管理会计提出了更高的要求，也提供了新的动能。
基于上述分析，本文探索了数字经济时代管理会计研究的理论基础和实践创新。具体而言，首先从生产要素的数字化、数字经济对组织控制激励的影响、数字化对组织效率的影响三个与管理会计在信息的生产、整合输出以及信息决策价值密切相关的领域入手，对数字经济范式变革影响管理会计理论进步与实践应用拓展的作用路径与实施机制进行系统性构建，完善既有理论在环境变化下的解释逻辑。其次，进一步讨论与管理会计理论内容相关联的方法论体系。最后，探讨了数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响。本文的研究逻辑框架详见图1。
二、数字经济与管理会计理论基础拓展
（一）生产要素的数字化夯实了管理会计控制与信息决策支持功能的基础
数字经济时代，数据本身就是重要的生产要素，同时还能够提高其他要素的价值转换效率（史丹，2022）。数据作为新的经济增长要素被纳入生产函数，重构了生产要素体系，不仅在宏观层面成为推动经济增长的原生变量，在微观组织领域也影响企业管理会计的功能边界。生产要素的数字化特征强化了管理会计作为控制系统的功能定位，拓展了管理会计的应用范围，并推进会计控制向全流程控制延展。管理会计所面向的实际问题包含着不同层面的管控机制（傅元略，2016），大致来看，管理会计控制系统的发展经历了财务目标控制为主导的管理会计控制系统、行为控制和支持决策为导向的管理会计控制系统、基于战略的管理会计控制系统以及价值创造为导向的管理会计控制系统四个阶段（王满和姜洪涛，2018）。上述发展过程经历了从封闭环境向组织内部开放、再向组织间开放的动态性和复杂性演化，与数字经济发展的基本规律高度契合，并且数字技术嵌入组织内外部，丰富了管理会计所提供的信息内涵和结构。
首先，数字技术的进步性，使得信息含量及价值能够以更加迅捷的方式纳入管理会计控制与决策框架之中。“大智移云物区”等新技术与管理会计控制融合，非结构化、实时动态的数据进入控制与决策视野，管理会计呈现出分析工具多样化、决策支持智能化等新特征，并将在人机协同的环境下迈上新台阶。管理会计与新业态相适应，从服务“价值链”向服务“价值网”转变。
其次，数字技术的创新性，突出了数据在管理会计控制与信息系统中的作用。通过数据挖掘、归纳形成的技术知识，为数字技术驱动管理会计理论与实践拓展提供了丰富的经验基础。更多的半结构化或非结构化数据被广泛用来优化生产流程、增强客户体验。大数据技术能实现从交易和内部经济事项延展到外部经济信息的全方位数据自动化收集，并通过数据分析得出有价值的决策信息，全面赋能管理会计控制与信息系统，提升其服务于组织决策的价值相关性。可见，面对更加复杂的组织内外部环境，生产要素的数字化改善和提升了管理会计理论和实践的信息基础。
（二）数字技术的应用拓展了管理会计控制激励的功能边界
数字技术带来的生产要素数字化和生产过程智能化，使各类企业主体间的信息不对称大幅降低，为有效规避生产和交易过程中的机会主义行为、降低监督和治理成本创造了条件（Pereira等，2019）。数字经济的上述特征与管理会计在解决组织失灵问题的努力不谋而合，随着完全契约理论到不完全契约理论的演进，管理会计的功能和边界从组织内部向组织外部拓展。契约理论要解决的直接问题是代理冲突引发的企业组织控制失灵问题。在完全契约理论下，组织内部分权的控制和层级制度是关键要素，全面预算管理、责任会计和分部绩效评价是管理会计实践创新的重要成果。在不完全契约理论下，契约治理成为关注的焦点，不同的组织控制模式影响管理会计功能的适用性和实施边界。
随着区块链等数字技术的不断发展，契约理论的内容愈发显得复杂。数据驱动的技术契约嵌入到传统正式契约、关系契约、心理契约和社会契约及其组合中，形成技术契约互补性，使数字经济治理有别于以往工业经济和信息经济的治理（吴瑶等，2020）。这是不完全契约理论在数字经济下的外在表现形态，区块链技术能够将信息多点记录，以分布式记账（共享）确保数据存储和交易过程公开透明且不被篡改（Schmidt和Wagner，2019）。这种技术契约通过透明的过程和智能化的规则设计，将向来薄弱的动态化过程控制呈现在决策者面前，形成个体或单元的行为轨迹数据化、模型化和可视化，进而形成有效的监督机制，拓展了契约理论在组织控制与激励框架下的解释能力，同时也为管理会计控制系统在企业组织中的功能强化提供了技术上的支持。
（三）数字经济下组织结构的适应性创新改善了管理会计组织环境的效率
当组织在数字技术驱动下从封闭走向开放，管理会计将面对更为复杂的服务对象。从工业经济时代的科层制到数字经济时代的网格制，管理会计的信息决策支持功能赖以存在的组织结构发生了显著变化，从而影响了管理会计实施的效率水平。
工业经济时代建立起来的科层制，暗含着纯粹理性或工具理性的理念，具体特征有：（1）组织内部的精细化劳动分工以及标准化培训，使得组织成员具有非人格化的理性。（2）权威和等级确保了组织目标的传递和实施，规章制度被视为科层制的管理基础。（3）量化的管理工具成为组织内部绩效评价的重要手段，组织以标准化的方式形成合乎理性的管理体系（王春娟，2006）。科层制的企业组织推动了管理会计作为决策支持信息系统的演化，标准化的信息模块在标准成本管理的方法下得以实施，为企业内部管理提供的信息也逐渐具有结构化特征。
然而，在信息快速产生和流动的数字经济时代，管理会计需要形成响应及时的决策信息并有效传递至决策层，层级式的管理模式阻碍了管理会计系统的敏捷运行，导致管理会计的功能弱化。
面对上述弊端，虚拟组织、网络组织、项目组织、平台组织以及生态组织等组织形态的变革试验层出不穷，谢康等（2020）系统总结上述新型组织的共同特征，并且认为这些组织结构的优势都离不开信息技术尤其是互联网基础设施的支撑。数字经济形成的数据支撑、融合创新以及开放共享的基本特征（Nambisan等，2017；Goldfarb和Tucker，2019；Hukal等，2020）正在影响着传统的信息结构以及信息内容。
首先，数字经济时代，科层制下等级治理规则、金字塔结构以及标准化流程将转向以权变为基础的组织流程、制度与方式，以适应企业所面对的高度不确定性和复杂性环境，上述转变保证信息结构具有及时连续、细化完整的特征（Ghasemaghaei和Calic，2019）。
其次，数字技术形成的分层模块化结构打破了刚性的组织边界，权力中心分散化使得主体多元化，决策自主性增强，由此形成的底层数据传输将更加快速与其他要素资源聚合，产生组织内外部协同共生的网络结构（Yoo等，2010）。
最后，数字技术通过改变组织信息结构，使得组织的前端（台）和后端平台之间的协同更具效率。扁平形态和大平台多管理区域的灵活组合，改变了企业的生产关系模式，开放、灵活、创新的小团队结构与融合性强的大平台协同创新，提升了组织局部与整体的效率（Mcintyre和Srinivasan，2017；肖静华和李文韬，2020）。
（四）数字经济时代下管理会计的研究主题拓展
潘飞（2012）对企业管理会计研究主题进行了系统的归纳和分析，在价值为基础、战略为导向的管理会计研究框架下，形成了管理控制系统、企业预算管理、成本管理控制以及业绩评价系统四个传统的管理会计研究主题。本文在上述研究基础上进一步对管理会计的研究主题进行拓展，认为经济、社会和环境的可持续发展、数字经济的推动，使得管理会计研究的边界在许多领域发生了变化。
在企业组织的可持续发展目标下，环境信息对决策的价值不断提升。当前，环境信息及ESG（环境、社会和公司治理）信息越来越成为社会关注的焦点，可持续发展与环境管理会计将成为管理会计研究的一个重要方向（Maas等，2016；Brooks和Oikonomou，2018）。关于环境信息的结构化与非结构化数据系统性研究的推进，能够为可持续发展与环境管理会计的拓展研究提供数据基础。
战略与管理控制研究将关注企业组织边界在数字时代逐渐呈现模糊化的特征，关注组织内外扁平化和平台化的网格状形态下，战略与管理控制系统之间如何进行适配。此外，组织内外部制度因素对战略与管理控制系统权变效应的影响，以及战略与管理控制系统匹配程度对业绩影响的作用机理，也是值得探索的方向。
预算管理研究是管理会计研究的热点。在数字技术的驱动下，预算系统有效性应具备的特征、组织环境变化对预算系统设计的影响、预算系统实现的方式以及预算管理逐渐呈现模糊化的特征，关注组织内外扁平化和平台化的网格状形态下，战略与管理控制系统之间如何进行适配。此外，组织内外部制度因素对战略与管理控制系统权变效应的影响，以及战略与管理控制系统匹配程度对业绩影响的作用机理，也是值得探索的方向。
预算管理研究是管理会计研究的热点。在数字技术的驱动下，预算系统有效性应具备的特征、组织环境变化对预算系统设计的影响、预算系统实现的方式以及预算管理对组织业绩评价的价值贡献是该主题重要的研究内容。同时，探索数字经济背景下预算管理在企业管理决策中的大数据量化策略与应用场景设计，是预算管理实现突破的有效路径。
成本管理是管理会计最重要的内容，也是智能管理决策的基础。当数据信息作为企业组织的一项重要资产时，成本管理的研究对象将发生根本性变化。在当前企业数字化转型的大热潮下，研究成本管理的影响因素以及成本管理对企业管理决策的影响是该主题的重要研究方向。
在业绩评价与激励研究领域，未来的研究或许需要以我国制度环境为基础，探寻数字化对业绩评价的系统性影响，尤其是人工智能嵌入组织各个流程的背景下，对组织中行为主体激励机制的设计是驱动组织业绩评价系统重塑的关键。其中，评价指标的设计、指标信息含量、指标的动态适配等，有待进一步研究。
结合上述分析，数字经济对管理会计的影响是多方面的，图2试图从理论发展的视角切入，展现数字经济对管理会计理论发展领域的影响。
三、数字经济推进了管理会计在因果识别中的方法应用
科学研究中，从理论开始的研究被认为是演绎导向的假设检验研究（deductivehypothesesstudy），而从观察开始的研究则被认为是归纳导向的建立理论研究（inductivetheorybuildingstudy）。无论哪一种研究，都需要通过实证科学方法加以落地。数字技术的进步给实证科学方法的发展带来积极影响，数据驱动下的因果识别估计方法、机器学习和人工智能下的算法优化、结构化数据与非结构化数据的多维度数据体系的构建，都将促进中国管理会计研究方法的创新（见图3）。
Tony（2009）在《第四范式》中首次提出了著名的数 据密集型知识发现新模式，认为它是继实验、理论和计算 科学之后的第四种科学范式。这种范式下，“我们的研究 始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系”（Schonberger和Cukier，2013）。主流经济学、管理学和社会学等学科的目标是在对经济社会现象进行描述的基础上，致力于追求其背后的因果解释路径，最终实现预测功能。正是由于行为人具有个体自我意识以及知识的时空局限，因果识别链条变得纷繁复杂，尽管大量的识别工具和手段都在孜孜不倦追求因果（如双重差分、断点回归和工具变量），但学界仍然无法真正获得彻底的因果识别（彭玉生，2011）。数据驱动的人工智能或许可以暂时抛开理论和解释的必要性，专注于事物之间的相关关系，并在此基础上寻求对经济社会现象的预测。
传统的计量模型致力于解决对因果效应系数β的无偏估计问题，而数字经济时代，机器学习能够跳过因果解释的基本框架，构建冗余模型，使其能够辅助因果推断而实现更好的估计。本质上说，机器学习是数学优化问题与算法优化问题（洪永淼和汪寿阳，2021），Mullainathan和Spiess（2017）将机器学习在因果推断中的作用总结为“为参数估计服务的预测”（predictionintheserviceofestimation）。比如倾向得分匹配法，该方法核心在于寻找一系列足够完备的个体特征来预测个体进入实验组和控制组的倾向性，在传统的计量模型框架下，研究者依赖于倾向得分预测模型的设定来评估该方法的效果（Daniel等，2010）。但如果将其看作一个预测问题，机器学习将有助于改进冗余模型的设定，去偏差的机器学习方法结合对样本的拆分以及交叉拟合，同时对干预本身和结果变量进行预测，可以取得更好的因果效应估计（Brian等，2010）。可见，数字经济时代，新手段和新工具正在使原有的实证计量方法得到优化和改善，数据驱动的模型挖掘成为人类解释和预测经济社会现象的有力途径。
除此之外，大数据本身内容的多元化也会极大拓展人类对经济社会现象、行为和事件背后的规律性认知。文本、图像、视频和音频等非结构化数据可以有效弥补结构化数据的不足，描述诸如群体心理、企业文化、政策不确定性等社会经济活动与现象。借助深度学习等人工智能方法，如利用自然语言处理技术获取文本中的语义信息、利用语音识别确定语调以及通过计算机视觉技术提取图像等，这些非结构化数据转化为决策相关的关键信息对组织管理起到更为重要的作用（Loughran和McDonald，2016）。
四、数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响
随着组织制度和技术环境的变迁，管理会计工具也会在新环境下进行调整并迸发出新的功能（Otley，1999），管理会计工具的变迁，是由各种内外部环境引发的，这也是管理会计理论与实践拓展的重要组成部分（Anthony，2001）。数字经济对管理会计在组织实践中的应用受到了学术界和实务界的热切关注。财政部2021年11月发布的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》提出“以数字化技术为支撑，以推动会计审计工作数字化转型为抓手”，推动会计职能实现拓展升级。同年12月，财政部印发了《会计信息化发展规划（2021-2025年）》，积极推动会计数字化转型，推动构建符合新时代要求的国家会计信息化发展体系。本文认为数字技术驱动下的管理会计应用工具创新需要从如下方面加以系统构建和整合，即以数据资产为基础的大数据驱动，以人机交互、辅助决策和智能数据分析为关键技术，推进数字化时代管理会计师的角色转型与技能创新，进而形成人机协同的管理会计工具应用创新，最终实现管理会计智能报告信息输出，以提升管理层在企业规划、决策、控制和评价各流程的效率，为企业创造价值。图4试图从数字技术的底层逻辑入手，从工具应用与人的提高两个维度分析管理会计应用的机制变革。
（一）基于人与数字技术协同的管理会计应用与价值创造
在基础数据层面，主要解决数据的内容、结构与展现形态问题，其中一个关键的问题是如何保证管理会计数据标准化以后的信息含量。为此，需要通过有效的数据治理，优化元数据的多种表现形态，形成业财一体化的数据集合。可视化数字技术等使得基础数据集合能够以结构化、半结构化以及非结构化的方式呈现，并结合标准化的数据结构，形成人机协同的业财融合基础数据层。
从算法维度看，有事前解释与事后解释两大类型，前者主要针对复杂度较低的模型进行，如线性模型、决策树、广义加性模型、朴素贝叶斯模型等，能够给出要素对决策的重要性测度；后者主要针对复杂度较高的场景进行，其需要更为复杂的深度学习方法，如反向传播方法能够从模型的输出获得样本的重要性，也能够有效定位重要特征，提升因果识别的决策机制效率等。上述数字技术与管理会计具体工具的融合能够提升决策效率。
在预算管理领域，可以通过综合应用RPA（流程机器人）、数据挖掘等技术来实现预算编制、控制、评价的智能化和多场景运用。在成本管理领域，可以通过数字物联网技术实现成本的自动化采集和计算，提升成本计算工具的算力。在风险管理领域，数字技术能够提升风险预警的智能识别机制，实现实时、高效和动态的风险管理流程化。总的来说，管理会计工具与知识图谱、自然语言处理系统、语音识别系统等多项数字技术深度融合，使得管理会计工具的创新应用效率得到提升。
（二）数字技术与管理会计师转型
人工智能技术对管理会计师的影响是变革性的，它将改变管理会计师在组织内外的角色定位。从公司发展的趋势看，拥有比会计技术专业知识更广泛的知识和技能，能够沟通、善于团队合作、理解企业业务发展并有能力使用人工智能技术的管理会计师是企业组织创新的重要力量（Kavangh和Drennan，2008）。
第一，管理会计师应扮演识别者（Identifier）的角色，一旦会计师能够深化对数字技术的认识，并且掌握利用数字技术支持业务工作的流程，他们就能够与人工智能协同，进而熟悉RPA等技术，拥有更高的技术敏感度，将其更好地融入商业活动和业务创新中。
第二，管理会计师应能够胜任解释者（Explainer）的角色，随着数字技术在组织中应用越来越普遍，会计师往往需要与软件设计师和开发人员进行沟通，详细解释流程中涉及的步骤和内部控制。这就需要管理会计师具备多学科团队协作能力，对业务和控制环节有较强的理解能力，呈现出系统思维方式和解决方案架构的综合素养。
第三，管理会计师作为训练者（Trainer），其需要掌握跨学科尤其是计算机科学中对算法和数据挖掘技术的有效理解能力，掌握创造性思维以及误差处理能力，这些交叉学科的能力有助于管理会计师快速适应企业数字化转型。
第四，人工智能所处的商业和技术环境在不断变化，因此，管理会计师作为维护者（Sustainer），需要对业务和不断变化的商业环境有深刻理解，并且具备变革管理的思维和基本编程技术，通过与IT组织合作来保证人工智能机器端的有效运行和监控维护。
第五，管理会计师作为分析者（Analyzer），需要利用大数据分析技术为公司战略决策提供有价值信息。在这个角色上，管理会计师是协助组织实现其战略目标的关键。为此，管理会计师需要具备战略思维能力，能够使用数据可视化工具进行有效叙事，从而提供富有战略价值导向的决策信息。
五、结束语
数字经济正在加速重塑组织及其运行模式（Alvarez，2020），组织内外部的共生协同对有效决策所需的信息质量提出了更高的要求，这使得提供决策相关信息的管理会计也面临着从理论基础、研究方法到工具应用的拓展与创新。本文首先从数字经济影响组织环境演化的视角对管理会计研究框架进行了系统探讨，并对管理会计研究主题进行分析。进一步，将数字经济形成的数据驱动、数据结构与机器学习纳入管理会计研究方法之中，试图拓展实证方法在管理会计研究中的应用。最后，讨论了数字经济对管理会计工具应用、管理会计师角色及价值创造的影响。本文是一个初步尝试，未来的研究需充分根植中国文化与制度土壤，系统探索支撑管理会计发展的基础理论，提炼数字经济背景下管理会计工具应用的实施机制和实践经验，以此实现理论与实践的相互推进。
冀公网安备13010402002721号