1. 引言
1.1. 研究背景
数字经济的蓬勃发展推动企业经营环境日趋复杂，精准决策与降本增效成为企业核心诉求。《会计改革与发展“十四五”规划纲要》明确提出推动管理会计广泛应用与会计数字化转型，为行业创新发展指明方向。传统管理会计依赖人工处理数据，存在数据来源单一、处理效率低下、“数据孤岛”普遍等问题，难以适配企业动态管理需求。同时，高校《管理会计》课程教学与行业数字化实践脱节，学生数字化应用能力培养不足。在此背景下，探索大数据与管理会计的融合路径，成为响应政策号召、破解行业痛点与推动教育改革的共同需求。
1.2. 研究目的与意义
1.2.1. 研究目的
本研究旨在：其一，剖析大数据与管理会计的融合机理，构建契合管理会计核心职能的系统应用框架；其二，探索大数据在管理会计核心领域的实践路径，形成可操作的企业应用方案；其三，将研究成果转化为高校教学资源，助力数字化会计人才培养。
1.2.2. 研究意义
理论意义：突破传统管理会计理论与大数据通用架构的局限，深度融合大数据技术与管理会计学科特性，提炼管理会计领域特有的赋能机理，丰富管理会计的理论体系，为后续相关研究提供更具针对性的理论基础与研究范式参考。
实践意义：为企业提供兼顾共性问题与特有挑战的大数据赋能管理会计的具体实施路径，帮助企业解决数据处理、决策支持等实际问题，提升管理效率与经济效益；同时，为高校会计类课程改革提供实践案例，推动教学内容与行业需求接轨，提升学生就业竞争力。
2. 国内外研究现状
2.1. 国外研究现状
国外对大数据与管理会计融合的研究起步较早，且注重技术应用与理论结合。
Smith (2020)在《Big Data in Management Accounting: A Framework for Practice》中指出，大数据技术能通过实时采集多源数据，打破企业内部“数据孤岛”，为管理会计的动态决策提供支持，并构建了大数据在成本控制、预算优化中的应用框架[1]。
Jones等(2021)在《Journal of Management Accounting Research》中指出，通过实证研究发现，采用大数据分析的企业在绩效评价中，能更精准地选取多维度指标(如客户满意度、供应链效率等)，评价结果的客观性与指导性显著提升，相关研究成果发表于[2]。
此外，国外高校在《管理会计》教学中已融入大数据工具实践，如哈佛大学商学院在课程中引入Python数据处理、Tableau数据可视化等内容，培养学生的数据分析能力。
2.2. 国内研究现状
国内研究近年来呈现快速发展态势，学者们聚焦行业痛点与本土企业实践。
叶文瑞(2022)在《大数据时代管理会计转型的路径研究》中提出，大数据能通过优化数据采集、提升分析精度，推动管理会计从“事后核算”向“事前预测、事中控制”转型，并列举了制造业企业应用大数据进行成本预测的案例[3]。
王佳晨、刘西国(2021)在《中国“财务共享”研究进展及实践趋势——基于CiteSpace可视化分析》中发现，国内研究热点集中在业财融合、财务共享与大数据的结合，指出大数据是实现业财数据打通的关键技术支撑[4]。
李小利、马桂芬(2023)在《基于超星学习通的混合式教学模式应用研究——以“管理会计”课程为例》中提出将大数据案例融入《管理会计》课程，但现有研究多侧重单一环节应用，缺乏对赋能机理的系统剖析与完整应用框架的构建[5]。
2.3. 国内外研究现状对比与评价
国外研究在技术应用深度与理论体系完整性上具有优势，且注重实证检验与行业落地，但受限于国外企业管理模式与国内差异，部分成果难以直接适用于国内中小企业。国内研究紧密结合本土企业痛点，如“数据孤岛”“中小企业技术门槛”等问题，但在理论创新深度与跨行业案例覆盖上仍有不足，且教学层面的成果转化研究较少。总体而言，国内外研究均认可大数据对管理会计的赋能价值，但现有研究尚未形成系统的赋能机理分析与普适性应用框架，本研究将针对这些不足展开深入探索。
3. 研究方法
3.1. 文献研究法
通过知网、万方、Web of Science等数据库，检索“大数据”“管理会计”“赋能机理”“会计数字化转型”等关键词，筛选近五年核心期刊(如《会计研究》《Journal of Management Accounting Research》)、学位论文及外文高水平文献，采用内容分析法梳理研究现状、理论基础与研究空白，重点分析现有研究在机理剖析(是否聚焦管理会计特性)、框架构建(是否适配管理会计职能)、问题识别(是否覆盖特有挑战)等方面的不足，为本文研究提供理论支撑。
3.2. 案例研究法
采用多案例对比研究设计，选取制造业、数字化转型标杆中小企业、金融企业进行深度访谈与调研，收集企业制度文件、数据报表、系统操作记录等一手资料，运用复制逻辑分析不同行业、规模企业的实施路径、成效与挑战，提炼可复制的经验。
3.3. 技术分析法
搭建模拟实验环境，模拟企业真实数据场景，包含ERP系统、CRM系统、供应链系统等多源数据。引入Python数据爬虫技术(Scrapy框架)、Pandas数据处理工具、Hadoop分布式计算框架，测试不同数据来源的采集效率与准确性；运用机器学习算法(随机森林、LSTM神经网络)构建分析模型，对比不同技术方案在管理会计核心场景中的应用效果，验证技术应用的可行性与有效性。
4. 研究内容与分析
4.1. 大数据赋能管理会计的机理分析
4.1.1. 大数据与传统管理会计数据的差异对比
传统管理会计数据以结构化财务数据为主，覆盖范围窄，仅反映财务结果；大数据涵盖结构化财务数据、非结构化文本数据、半结构化日志数据、时序数据等，能全面反映业务与财务的动态关联，需通过专业技术保障数据可信度，适配“业财融合”需求。
4.1.2. 大数据赋能管理会计的核心作用机理
结合管理会计“价值创造、决策支持、过程控制”的核心职能，突破大数据通用作用描述，提炼三大特有作用机理：
业财数据融合机理：通过Python爬虫、API接口等技术打通业务系统与财务系统，不仅实现数据采集整合，更通过构建“业务事件–财务指标”映射关系，将非结构化业务数据转化为可量化的管理会计信息，解决传统管理会计“重财务、轻业务”的结构性矛盾。
动态价值管控机理：利用大数据分析工具对海量时序数据进行深度挖掘，在成本管理中结合生产工艺参数、原材料价格波动、能耗变化等多维度数据，构建动态成本管控模型；在预算管理中联动市场需求、行业趋势、政策变化等外部数据，实现价值创造全流程的实时监控与调整，契合管理会计“过程控制”职能。
智能决策优化机理：基于管理会计决策逻辑，整合历史数据与实时数据构建行业定制化预测模型，通过灵敏度分析、情景模拟等方法，量化不同决策方案的预期效果与风险，为管理会计的事前预测、事中控制、事后评价提供智能化支撑，提升决策的科学性与前瞻性。
4.2. 大数据赋能管理会计的应用框架重构
针对传统“数据层–技术层–应用层”通用框架的局限性，基于管理会计学科特性与实证研究结果，重构“数据层–转换层–技术层–应用层–反馈层”五维应用框架，突出对管理会计特有需求的适配：
数据层：聚焦多源数据采集，涵盖内部业务财务数据与外部关联数据，建立管理会计专属数据分类体系。
转换层：通过自然语言处理技术量化非结构化业务数据，构建“业务数据–财务指标”映射规则库，解决数据整合特有难题。
技术层：整合大数据分析工具、机器学习算法、数据可视化工具，针对核心场景提供定制化技术方案。
应用层：覆盖成本管理、预算管理、绩效评价三大领域，嵌入动态管控与智能决策功能。
反馈层：建立效果评价与框架优化机制，通过管理会计专属关键指标监测应用效果，反向迭代优化各层级功能。
4.3. 关键问题与解决方案
4.3.1. 数据采集与清洗问题
问题表现：企业业务系统多样，数据格式不统一，导致采集效率低；采集数据中存在缺失值、异常值，传统清洗方法易失真。
解决方案：
标准化采集：设计适配主流ERP系统的标准化数据采集接口，支持自动格式转换；
分层清洗：采用“时序数据插值法 + 行业阈值过滤”组合方案处理缺失值与异常值；
质量监控：建立数据质量评估指标体系，设置实时监控看板，确保数据可信度。
4.3.2. 中小企业应用门槛问题
问题表现：中小企业资金有限，难以承担大型大数据系统建设成本；财务人员缺乏大数据技术应用能力。且存在数据安全顾虑、供应商锁定风险。
解决方案：
轻量化技术选型：采用“基础云模块 + 定制化插件”方案，降低初期投入；
分层能力培养：联合高校、行业协会开展理论与实操结合的培训，编制操作手册与案例模板；
风险防控：选择合规云服务商，签订数据安全协议，采用“本地备份 + 云端存储”双备份模式，规避供应商锁定风险。
4.4. 研究成果在教学中的转化应用
将研究成果转化为高校《管理会计》课程“理论 + 实践”双模块教学资源，填补数字化教学空白：
理论模块：新增“大数据赋能管理会计机理”“五维应用框架”等章节，配套典型案例；
实践模块：开发实训平台，模拟真实数据场景，设置数据处理、模型构建等实训任务；
师资支持：联合企业专家开展教师培训，邀请企业人员参与案例编写与实训指导，保障教学与行业接轨。
5. 研究结果与讨论
5.1. 研究结果总结
5.1.1. 理论成果
提炼了业财数据融合、动态价值管控、智能决策优化三大特有机理，突破了大数据通用作用的常识性描述，明确了大数据与管理会计核心职能的适配逻辑；重构了“数据层–转换层–技术层–应用层–反馈层”五维应用框架，新增转换层解决非结构化数据量化难题，引入管理会计专属指标与优化机制，弥补了传统通用框架的理论局限性；系统分析了非结构化数据量化、跨部门协作障碍等特有挑战，丰富了大数据赋能管理会计的问题研究维度。
5.1.2. 实践成果
形成《大数据赋能管理会计企业应用指南》，涵盖多个行业典型案例与标准化实施流程；开发中小企业轻量化解决方案，包含云服务选型清单、操作手册等；完成高校《管理会计》课程教学资源更新，填补数字化教学空白。
5.2. 结果讨论与分析
本研究针对国内外研究不足形成针对性突破：其一，针对国外研究成果不适配国内中小企业、国内研究缺乏系统机理分析的问题，提炼三大特有赋能机理，构建普适性五维应用框架，兼顾不同规模、行业企业需求；其二，针对现有研究侧重单一环节应用、缺乏跨行业覆盖的局限，通过多案例对比研究形成全流程实施路径与跨行业应用指南；其三，针对教学成果转化不足的问题，建立“理论–实践–教学”闭环转化机制，为会计人才培养提供支撑。
研究仍存在局限性：案例覆盖行业有限，对部分行业的适配性需进一步验证；大数据分析模型的智能化程度可提升；跨部门协作机制的长期效果需持续跟踪。
6. 研究结论与展望
6.1. 研究结论
本研究通过理论分析与案例研究，得出以下结论：
大数据通过业财数据融合、动态价值管控、智能决策优化三大特有机理，能有效解决传统管理会计的“数据孤岛”、决策滞后痛点，同时应对非结构化数据量化、伦理风险等特有挑战，在核心领域的应用效果得到验证；构建的“数据层–转换层–技术层–应用层–反馈层”五维应用框架具有科学性与实用性，针对共性问题与特有挑战的解决方案，能为企业提供切实可行的操作路径；教学资源转化为会计人才培养提供了有力支撑。
6.2. 研究展望
针对研究局限性，未来将从三方面推进：其一，行业拓展，将研究范围延伸至农业、旅游业等领域，分析行业特性对大数据应用的需求差异，优化应用框架与技术方案；其二，技术融合，引入深度学习、知识图谱、区块链等技术，提升分析模型智能化水平，强化数据安全与追溯能力；其三，长期跟踪，对试点企业进行2~3年长期跟踪，分析长期应用效果，总结动态优化经验，形成“实践–反馈–迭代”的长效机制。
基金项目
哈尔滨石油学院校级科学研究基金科研管理创新与服务效能提升专项“大数据赋能管理会计的机理及应用研究”(项目编号：HIPJJ2025022)。