［摘要］文章基于新质生产力的技术特征与发展规律，分析其对会计领域数据处理、业财融合、风险管控等方面的赋能逻辑，探讨当前会计发展面临的数据治理滞后、人才结构不匹配、制度创新不足等现实挑战，并从技术应用、人才培养、制度建设3个维度提出对策，以期为企业在数字经济时代提升会计效能、实现高质量发展提供参考。

　　［关键词］数字经济；新质生产力；企业会计；业财融合；数据资产

　　0引言

　　在数字经济快速发展的当下，以技术创新为内核的新质生产力正重塑企业价值创造范式。数据要素的崛起、商业模式的迭代给传统会计的核算边界、信息处理效率及决策支持能力带来了新的挑战。传统会计依赖货币计量的事后记录模式，难以适配实时化、智能化的管理需求，如新型资产核算空白、业财协同机制不健全等问题日益凸显。在此背景下，探究新质生产力对企业会计在技术应用、职能拓展、体系重构等方面的赋能逻辑，破解数字转型中的现实瓶颈，对推动会计职能从核算向价值管理升级、助力企业高质量发展具有重要的理论与实践意义。

　　1数字经济时代新质生产力对企业会计的赋能逻辑

　　1.1技术驱动：重构会计信息处理范式

　　新质生产力的核心是技术创新，其对会计领域的赋能首先体现在数据采集、处理与分析环节的智能化升级上。

　　1.1.1数据采集的全场景覆盖

　　传统会计依赖人工录入凭证，数据来源单一且具有滞后性。在新质生产力框架下，物联网技术实现了生产设备、库存、物流等数据的实时采集，区块链技术则通过分布式账本确保交易数据不可窜改与可追溯［1］。例如，海尔集团在智能制造工厂部署传感器网络，实时抓取设备运行数据、订单执行进度，这些数据直接接入财务系统，使成本核算周期从按日统计缩短至按分钟动态更新，为精细化成本控制提供了支撑。

　　1.1.2数据处理的自动化与智能化

　　人工智能中的自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）技术可自动解析合同文本、发票信息，机器学习算法能对海量交易数据进行分类预测。例如，万科集团建立财务共享中心后，通过机器人流程自动化（Robotic process automation,RPA）系统处理报销、对账等重复性工作，效率提升70%以上，财务人员得以将更多精力投入预算分析、风险评估等增值业务。

       1.1.3数据呈现的可视化与交互性

　　商业智能（Business Intelligence,BI）工具通过仪表盘、数据模型，将财务数据与业务数据整合为可视化界面，支持管理层动态决策。例如，华为公司的“经营管理驾驶舱”实时显示各产品线的毛利率、现金流、库存周转率等指标，当某区域市场库存周转天数超过阈值时，系统自动触发预警机制，财务团队可协同业务部门快速调整营销策略［2］。

　　1.2要素重构：推动会计核算对象扩展

　　新质生产力催生了数据资产、数字版权、用户合约等新型生产要素，打破了传统会计以实物资产和货币交易为核心的核算体系。

　　1.2.1数据资产的确认与计量

　　在数字经济时代，企业积累的用户行为数据、供应链数据、研发数据具有较高的经济价值。例如，美团平台通过分析用户消费数据优化商家推荐算法，直接提升了平台佣金收入。尽管现行会计准则尚未明确数据资产的会计处理规范，但部分企业已开展实践探索。例如，深圳某科技公司将数据采集、清洗、分析过程中发生的符合资本化条件的支出确认为“数据资产”，在资产负债表中单独列出，并通过收益法评估其公允价值，为未来数据资产入表提供了实践样本。

　　1.2.2数字经济模式下的收入确认

　　订阅制（如Netflix会员服务）、平台分成（如抖音创作者收入）等新型商业模式对收入确认原则提出了要求。例如，爱奇艺采用“递延收入”科目核算用户预付费会员收入，根据服务期限分期确认收入，既符合权责发生制原则，也反映了数字服务的持续性特征［3］。

       1.2.3 ESG（环境、社会、治理）会计的兴起

　　新质生产力强调绿色低碳与可持续发展，推动企业将环境成本、社会责任投入纳入会计核算。例如，宁德时代新能源科技股份有限公司在锂电池生产过程中建立了碳排放追踪系统，将碳足迹数据嵌入成本核算体系，不仅满足了欧盟碳关税的合规要求，还为产品碳标签认证提供了数据支持。

　　1.3组织变革：促进业财深度融合发展

　　新质生产力要求企业打破部门壁垒，构建以数据为纽带的协同机制，推动财务与业务的深度融合。

　　1.3.1业财一体化流程设计

　　传统财务部门与业务部门“数据孤岛”现象严重，预算编制、成本控制缺乏实时业务数据支撑。例如，美的集团推行“业财一体化”改革，将销售订单、生产计划、采购合同等业务流程与财务系统对接，当签订销售合同时，系统自动生成收入预算、应收账款计划，并联动生产排期与物料采购，实现从订单到现金流的全流程闭环管理。

　　1.3.2财务角色的前置化转型

　　在新质生产力背景下，财务人员不再局限于事后核算，而是嵌入业务前端，提供决策支持。例如，腾讯在游戏开发项目中，财务团队早期参与产品立项评审，通过成本收益模型测算研发投入与市场回报，协助业务部门优化资源配置。再如，某新能源汽车企业的财务分析师深入供应链现场，分析电池原材料价格波动对整车成本的影响，为采购策略调整提供量化依据。

　　1.3.3动态化的绩效管理体系

　　新质生产力强调敏捷响应与持续创新，传统静态的关键绩效指标（Key Performance Indicator,KPI）考核难以适应。例如，海尔“人单合一”模式下，每个自主经营体（小微团队）建立实时利润核算机制，财务系统实时显示团队的收入、成本、边际贡献，员工绩效与市场目标完成度动态挂钩，激发了组织创新活力。

　　2数字经济时代企业会计发展面临的现实挑战

　　2.1数据治理能力难以满足技术应用需求

　　尽管企业普遍引入了企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）、财务共享平台等，但数据治理仍存在诸多痛点，部分企业业务系统与财务系统未完全打通，存在数据重复录入、口径不一致问题。例如，某中型制造企业实施数字化改造时，因生产、销售、财务系统来自不同供应商，物料编码规则不统一，成本核算出现偏差，不得不耗费大量人力进行数据清洗［4］。随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》的实施，企业数据采集、存储、使用面临更严格的监管要求。

　　2.2人才结构难以满足职能转型需求

　　新质生产力对会计人员的能力要求发生根本性变化：具备扎实会计准则知识的核算型会计人员占比过高，而掌握数据分析、业财融合、战略规划的复合型人才严重不足。据某招聘平台数据，2024年企业对“财务数据分析师”的招聘需求同比增长45%，但符合要求的候选人供给量仅增长12%。另外，部分财务人员缺乏Python、结构化查询语言（Structured Query Language,SQL）等数据处理工具的操作技能，对BI平台、财务建模软件的使用停留在基础层面。而业财融合要求财务人员熟悉行业业务逻辑、技术发展趋势（如智能制造流程、区块链应用场景），但多数财务人员长期专注于专业领域，对业务知识的理解停留在表面，难以提供针对性的财务建议。

　　2.3制度建设与标准规范相对滞后

　　数据资产、数字货币、智能合约等新型经济事项缺乏明确的会计处理指引。例如，企业通过数据交易所交易的数据产品，其收入确认、成本计量尚无统一标准，导致不同企业会计处理方式差异较大，影响财务信息可比性。自动化流程减少了人工干预，却增加了系统风险，如算法偏差、数据窜改。此外，区块链审计、实时审计等新型审计方式的推广，需要配套的审计准则与技术标准。而监管机构对现代服务业企业的财务监管缺乏细化规则，如平台企业的盈利模式认定、跨境数据流动的税务处理，企业在合规实践中面临“摸着石头过河”的困境。

　　3数字经济时代新质生产力赋能企业会计发展的路径

　　3.1夯实数据治理基础，释放数据要素价值

　　数据治理是新质生产力作用于会计领域的“基础设施”，其核心在于确保数据“能获取、能使用、能信任”。企业首先要构建系统化的数据治理架构，通过设立数据治理委员会，统筹跨部门的数据管理权责。这一机构不仅要制定统一的数据标准，如物料编码规则、业务流程字段定义，还要建立数据质量管控机制，如明确数据录入规范、设置自动校验规则，确保采购订单、生产数据与财务系统实时同步［5］。例如，格力电器股份有限公司在整合旗下30多个业务系统时，因各子公司数据标准不统一，曾出现同一供应商在不同系统中重复编码的问题，导致应付账款对账效率低下。通过搭建主数据管理平台，企业统一规范了供应商、客户、产品等核心数据的关键字段，建立了数据准入与清洗规则，提升了数据准确率，为业财融合消除了“数据语言不通”的障碍，使成本核算周期从按周统计缩短至实时更新。

　　在技术应用层面，企业需要同步推进数据工具的升级与人员技能的提升。一方面，加大对大数据平台、人工智能分析工具的投入力度，构建覆盖数据采集、存储、分析、可视化的全流程技术栈。例如，某汽车制造企业引入物联网传感器采集生产设备的能耗、故障率数据，通过大数据平台与财务系统对接，实现对单车型生产成本的精准测算，为新能源车型的定价策略提供了数据支撑。另一方面，针对财务人员的数据能力短板，需要设计定制化培训方案。例如，上海国家会计学院的“数据驱动的财务管理”项目值得推广，其课程体系不仅涵盖Python数据清洗、SQL数据库查询等基础工具，还包含业财数据关联分析、预测模型搭建等实践内容，帮助财务人员从数据接收者转变为数据洞察者。

　　3.2构建复合型人才培养体系，重塑能力框架

　　新质生产力对财务人员的能力要求已从核算合规转向价值创造，构建“财务+业务+技术”的三维能力体系成为当务之急。企业应设计分层分类的培训体系：对于基层财务人员，强化业财流程对接、基础数据分析技能提升；对于中层财务管理者，侧重战略财务思维、跨部门协同能力培养；对于高层财务负责人，聚焦数字经济趋势研判、价值创造模式设计。例如，华为公司安排财务人员到业务一线轮岗，参与产品研发、市场拓展等项目，增加对业务的理解深度。另外，可引入外部权威认证（如CIMA管理会计认证、CDA数据分析师认证）与内部能力评估相结合的方式，将数据处理、智能工具应用纳入绩效考核指标。例如，某股份制银行对财务人员实行“数字技能积分制”，通过掌握RPA开发、财务建模等技能积累积分，积分达标者优先晋升或参与核心项目。同时，增设财务数据分析师、业财融合经理、风险管理顾问等新型岗位，打破传统会计岗位壁垒。

　　3.3推动制度创新与标准建设，完善支撑体系

　　制度规范是新质生产力赋能会计发展的底层保障。在准则建设层面，大型企业应积极参与财政部、中国证监会组织的政策研讨会，针对数据资产计量、平台经济收入确认等前沿问题提供实践反馈。行业协会可发挥协同作用，通过制定细分领域操作规范，为企业提供合规参照，减少会计处理乱象。另外，还需要了解数字化环境的风险特征，建立“技术+制度”双重防控机制。技术层面，利用区块链不可篡改特性实现交易数据存证，通过人工智能算法实时监测异常交易，如招商银行的智能风控中台提升了欺诈交易识别的准确率；制度层面，完善系统权限分级管理、数据定期审计等规则，避免“技术先进、管理滞后”的风险。绩效评价体系应突出新质生产力的创新导向，引入平衡计分卡（Balanced Score Card,BSC）、经济增加值（Economic Value Added,EVA）等工具，将技术投入回报率、数据资产增值率、创新项目孵化效率等纳入考核指标。

　　4结束语

　　数字经济时代，新质生产力通过技术赋能、要素重构、组织变革，为企业会计发展开辟了新路径。从核算职能的智能化升级到数据资产的价值挖掘，从业财融合的深度实践到财务角色的战略转型，会计正从企业价值的“记录者”转变为“创造者”。然而，当前企业仍需要破解数据治理、人才结构、制度建设等方面的瓶颈，通过技术应用与管理创新的双轮驱动，构建与新质生产力相匹配的现代会计体系。未来研究可进一步聚焦数据资产定价模型、行业专属会计解决方案等具体领域，为数字经济时代的企业财务管理提供更精准的理论支撑。

　主要参考文献

　　［1］庞元寅.新时代数字经济赋能新质生产力发展的实现路径［J］.时代经贸,2024(12):21-23.

　　［2］申玉瑶.数字经济时代新质生产力赋能经济高质量发展［J］.中文科技期刊数据库(全文版)经济管理,2024(7):126-129.

　　［3］吴文生,荣义,吴华清.数字经济赋能新质生产力发展：基于长三角城市群的研究［J］.金融与经济,2024(4):15-27.

　　［4］杜传忠,疏爽,李泽浩.新质生产力促进经济高质量发展的机制分析与实现路径［J］.经济纵横,2023(12):20-28.

　　［5］王欢.数字经济赋能新质生产力发展：理论分析与实证检验［J］.西部金融,2024(7):61-66,92.