［摘要］新质生产力具有高科技、高效能、高质量特征。依托新质生产力助力会计工作转型升级，实现财务管理提质增效，对促进传统制造企业高质量发展有重要意义。传统制造企业正处于转型的关键阶段，如何发挥新质生产力在优化资源配置、推动会计工作转型和创新方面的重要作用，是企业需要深入思考的问题。文章详细阐述新质生产力赋能会计工作转型升级的实现机制，并深入探讨新质生产力赋能传统制造企业会计工作转型升级的具体路径，包括做好人才队伍建设工作、构建财务共享中心、加强数据要素应用等，旨在为传统制造企业实现数智化转型和可持续发展提供助力。

　　［关键词］新质生产力；传统制造企业；会计工作；转型升级

　　0引言

　　从新质生产力的角度促进传统制造企业会计工作转型升级，关键在于把握新质生产力“以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵”，通过培养高素质的会计人员、升级财会工作技术方法、拓展财务工作对象等方式，推动会计工作从传统的财务核算职能向财务管理职能方向转型，让财务会计蜕变为管理会计，成为企业管理控制、运营优化和决策制定中不可或缺的力量。

　　1新质生产力赋能会计工作转型升级的实现机制

　　传统制造企业正处在产业升级和转型的关键期，随着生产、经营和管理流程的全面线上化和数字化，企业会计工作正在由核算会计向管理会计方向转型，会计工作要实现真正的转型升级，需要多方面共同作用，包括人力资本、先进技术、数据驱动等，而这正是新质生产力能够赋予的。

　　1.1人力要素——会计转型升级的支撑力

　　传统制造企业核算会计向管理会计转型，离不开人力的支持。优秀的会计人员具备管理会计所需的专业知识、技术素养和管理视野，能够充分利用技术手段和会计数据进行深度分析，并借助分析结果来影响企业经营管理策略和战略决策的制定，推动企业高质量发展。劳动力是新质生产力中的三大基本要素之一，也是最活跃、最根本的因素。新质生产力的发展对劳动力的能力素养提出了明确的要求。一方面，新质生产力要求具备高素质和新型能力的人才持续地学习和更新知识，具备良好的适应能力，跟上市场和行业环境的快速变化。另一方面，新质生产力要求具备创新能力的人才有突出的创新意识和创新能力，能够解决复杂的难题。新质生产力对人才的要求有效促进了人才培养水平的提升，从而为制造企业会计转型输送源源不断的高水平人才。

　　1.2技术要素——会计转型升级的引擎力

　　当前，会计工作的质量与先进技术的应用有着密不可分的关系。一方面，传统的核算类工作正在被信息化技术取代，会计核算、决算、报表制作都已逐步实现自动化；另一方面，管理类工作同样离不开技术手段的支持，依托强大的数据采集工具、数据分析工具和数据可视化工具，管理会计能够全面而详尽地进行数据分析，形成分析报告，为企业的经营管理提供会计建议。技术是新质生产力的核心要素，也是新质生产力的重要标志。以科技创新为特征的新质生产力给会计转型带来了巨大的变化，集成信息技术、人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术的出现颠覆了传统的会计工具和方法，为管理会计的效能提升提供了极大的推动力［1］。例如，集成信息技术让财务环节能够与生产环节、业务环节、管理环节进行深度结合，实现劳动要素的最优配置，保障企业经营效益。人工智能技术和大数据技术提升了会计数据分析效能，为会计人员制定管理策略提供客观的数据支持。算法技术的应用让财务系统能够对业务开展的各个流程进行监督、跟踪和管控，包括管理和预测应收账款的金额、回收时间，进行逾期催收；分析历史销售数据和库存状态，预测市场的波动情况，从而生成生产计划、调整库存量等。

　　1.3数据要素——会计转型升级的驱动力

　　在智能化时代，会计体系不再局限于传统的记账和报告功能，而逐渐演变为一个能够提供洞察、分析和预测功能的数据驱动型系统。数据要素是管理会计价值发挥的关键要素，以数据驱动为传统制造企业提供有力的决策支持，是践行管理会计根本职能的主要路径。当前，数据要素已经成为传统制造企业产业升级、科技创新、管理变革的关键要素，数据资产既能够直接创造社会价值，又能够借助与其他生产要素的融合进一步放大价值创造效应。新质生产力的发展意味着激发数据等生产要素的活力，重构企业的数据应用机理，打造完善的数据要素提取、处理和应用机制，推动数据要素资源化、资产化和价值化。

　　2新质生产力赋能传统制造企业会计工作转型升级的具体路径

　　在产业升级背景下，传统制造企业要积极推动会计工作转型升级，实现全要素生产率的提升以及经营管理水平的提高，就要把握新质生产力劳动者、劳动工具、劳动对象这三大关键要素，加大人才培育力度、高科技应用力度和数据要素应用力度。

　　2.1重视管理会计人才，做好人才队伍建设工作

　　在推动会计工作转型升级的背景下，传统制造企业对会计人才的素养要求发生了一定的变化。一方面，新质生产力对会计人员的技能要求有所提高。新质生产力强调信息化、数字化、智能化方面的技术应用能力，要求会计人员要在专业技能的基础上同时具备先进技术和管理工具的应用能力，能够推动工作职能向决策、管理等方向的拓展，实现自身的管理会计转型。另一方面，新质生产力推动行业的融合和交叉（如传统制造业与现代服务业的交叉渗透），新的业态正在生成，会计人员作为企业管理工作的重要力量，必须具备跨行业、跨学科的知识和技能。例如，会计人员应当学习统计学、管理学、法学等跨学科知识，从而扩大会计分析的范围［2］。

　　2.1.1做好管理会计人才的招聘和引进工作

　　传统制造企业要明确自身在管理会计人才上的需求，重点做好人才招聘和高水平人才引进工作。企业要把握人才招聘要求，在招聘过程中着重考查应聘者的专业知识、实操技能、工作经验和职业素养，择优选拔符合企业要求的优秀人才。同时，完善企业的人力资源管理机制，构建通畅的晋升通道，做好薪酬管理和福利待遇管理工作，有效调动管理会计人才的工作积极性。

　　2.1.2做好管理会计人才的培训工作

　　企业要定期开展针对管理会计人才的专项培训，重点培养其专业知识和技能、数字技术应用能力，从理论和实操两个角度提升管理会计人员的学习效能。通过加强企业文化建设和完善激励机制，引导管理会计人员自主学习和积极创新，帮助其形成数据思维和创新思维，将所学技能应用到管理会计事务中。企业要做好会计人员创新能力培育工作，通过创新大赛、课题研究等活动鼓励会计人员探索新的会计工作方法，研究高科技的多元应用场景，从而在培养能够熟练应用新型劳动资料、处理新型劳动对象的应用型人才的基础上，组建一支能够帮助企业培育新质生产力的战略人才队伍。

　　2.2加强现代科技应用，构建财务共享中心

　　传统制造企业要推动会计工作的转型升级，需要从技术层面着手，借助现代科学技术，提升财务管理的信息化和数智化水平，推动财务系统与其他系统的集成，激活数据要素，为管理会计的管理控制、决策制定提供支持。

　　2.2.1加快构建财务共享中心

　　财务共享中心的建设需要从企业的组织架构层面入手，通过完善组织机构、人员架构和流程架构，为财务共享中心的建设奠定基础。企业要推动业务和财务在目标理念、工作流程、信息沟通等层面的深度融合，实现制造企业的“业财一体化”，真正发挥管理会计在优化企业生产经营和管理工作、参与企业决策等方面的职能价值。同时，依托信息技术打造财务中心信息系统，实现共享服务的落地。信息化、数据化的财务系统包含一系列功能，除基础的总账、核算、税务、应收、应付、固定资产等财会功能模块，还包含运营管理功能模块、业务功能模块等［3］。

　　2.2.2做好系统集成工作

　　财务共享中心信息系统的应用需要以制造企业财务系统和业务系统的集成为前提，以便实现数据要素的对接和流通。系统集成涵盖多个方面，以应收管理为例，系统集成的关键在于实现从销售环节至收款环节的一体化管理，这意味着财务共享中心应当将企业资源计划系统中的销售模块、合同模块与财务系统中的应收模块、总账模块等进行集成。随着应收合同的签订审批完成，财务系统中的应收入账将会同步更新，收付中心接到收款后，会进入核销环节，核销通过即生成凭证。

　　2.2.3搭建数据中台，构建生态价值链

　　数据是整个财务共享中心的基础要素，因此，数据的实时性、准确性成为管理关键。在构建财务共享中心的过程中，企业要加大资金、人才、技术的投入，积极引进大数据技术、云计算技术等手段搭建数据中台，实现数据的实时采集和整合。引进机器学习、深度学习和边缘计算技术，做好数据要素的处理、分析和应用工作，辅助管理者开展企业运营管理、成本控制、决策制定等各项工作，并帮助企业构建全方位的生态价值链，实现经营模式的转型和创新，为业务运作赋能增效，促进企业长远发展［4］。

　　2.3加强数据要素应用，构建企业决策体系

　　新质生产力要求加强数据要素的应用，深入挖掘数据要素价值。管理会计的核心职能在于从财务的角度帮助企业制定更加科学合理的决策，决策制定有赖于对财务数据、业务数据和其他数据的深度分析，形成专业、可靠的分析结果为企业决策制定提供数据支持。

　　2.3.1明确数据要素来源，完善数据采集机制

　　数据要素应用的前提在于明确数据采集的范围，并通过技术手段构建数据采集机制。企业决策可用数据主要分为内部数据和外部数据两部分，其中内部数据包括财务数据和业务数据，财务数据能够有效反映企业的经济活动和财务状况，是财务分析的主要依据；业务数据能够反映企业的业务情况，如供应链情况、产品销售情况等。外部数据则包括宏观经济数据、市场数据、竞争对手数据、消费者数据等，是企业分析市场、识别风险点的重要依据。在明确数据范围后，企业要通过多种手段开展数据采集工作，其中核心在于明确数据源和采集方法，如手动采集、传感器采集、数据接口采集等。

　　2.3.2提升数据要素质量，做好数据清洗处理

　　优质的数据要素是新型劳动对象的重要构成，同时也是数据分析价值的基础保障。企业要采取有效措施提升数据要素的价值。数据要素价值的评估维度主要分为真实性、完整性和及时性3个层面，其中，提升真实性的关键在于依托良好的管理机制来规避数据弄虚作假的情况，做好财务监督和数据核查工作；提升完整性的关键在于借助数智技术构建科学的数据采集体系，并做好数据冗余检查、数据缺失检查工作；提升及时性的关键在于提升财务系统的数据流通速率，做好数据同步工作。

　　2.3.3深入挖掘数据价值，打造企业决策体系

　　企业决策体系的本质是通过数据分析技术挖掘数据的内部价值和潜在关联，从而实现分析、总结、预测等多项功能，为企业制定决策提供可靠依据。因此，在完成数据采集后，需要对数据进行清洗和处理，形成结构化数据，便于后续的统一分析。企业要借助数据分析技术、数学模型等对数据进行描述性分析、预测性分析和诊断性分析，形成分析结果，为决策方案提供参考［5］。根据数据结果，企业要综合考虑其他因素，如预期目标、现有资源、潜在风险等，制订合理的决策方案。在决策执行的过程中，企业要做好决策监控工作：一是为了评估决策执行效果，实施动态优化；二是为了以结果反哺数据分析模型，进一步提升模型应用的准确率。

　　3结束语

　　新质生产力是传统制造企业转型发展的重要力量。企业要积极响应国家的战略发展要求，从管理会计的角度入手，借助现代科学技术和数字化理念，促进财务工作向管理会计方向发展，实现数字化、智能化转型。企业要积极构建财务共享中心，推动业财融合，完善以数据为驱动的决策机制，做好财务人才培养工作，提升企业的管理效能、运营效能和生产水平，满足新时代制造企业的发展需求。

主要参考文献

　　［1］陈彦颉.新质生产力驱动下的管理会计创新［J］.财会通讯,2024(21):170-176.

　　［2］虞灿.管理会计在制造业中的应用现状及对策思考［J］.中国乡镇企业会计,2023(11):121-123.

　　［3］刘荣建.新质生产力助推管理会计发展的作用机制与实施路径［J］.国际商务财会,2024(20):27-30.

　　［4］杨寅.新质生产力赋能智能财务建设的理论逻辑与体系架构［J］.会计之友,2024(21):116-122.

　　［5］张浩.制造业管理会计信息化应用问题分析及对策研究［J］.现代工业经济和信息化,2022(12):185-187.