近期，《战略财务》杂志有幸就中美两国管理会计共同面临的挑战、中国管理会计发展趋势以及未来机遇等内容，采访了清华大学经管学院于增彪教授。于教授认为，管理会计发展充满不确定性，作为学科可能变得无所不包，也可能被拆散；作为一种职业可能变得无所不能，也可能被废除。捍卫管理会计学科和管理会计师职业，亟待世界各国特别是中美两国管理会计的互通、互容、互鉴，并落实到会计学历教育和继续教育的课程体系。

SF：根据您的研究，中美两国管理会计是否有共同面临的挑战？
于增彪：肯定有！就背景方面看，管理会计发源于美国，迄今，美国仍然引导着管理会计发展的世界潮流。从20世纪70年代末，中国开始了大规模引进外国特别是美国管理会计，包括教科书、专著、研究文献、最佳实务以及职业认证体系。“它山之石，可以攻玉”，如此引进极大地催化了中国管理会计在企事业单位和政府机关的传播、应用和创新，催化了具有中国特色管理会计体系的形成。
但是，经济全球化、科学技术颠覆式迭代、在纵横交错的价值链基础上集群性组织的速成与裂变以及新冠疫情下政府对经济活动干预的加剧等等，正在改变着管理会计现有的学科内容、生态环境、应用场景以及价值创造的路径和方法，无论是中国还是美国，其管理会计都面临着生死存亡（To be or not to be）的挑战：管理会计学科有可能无所不包，也有可能被拆散；管理会计师职业有可能无所不能，主导组织的信息管理，也有可能被废除。这就是中美两国乃至世界各国管理会计共同面临的问题，亟待各国学术界和实务界专业人士联合应对，捍卫管理会计学科，捍卫管理会计师的职业。
因为经验和逻辑反复证明：管理会计对研究者和实践者个人、对企业、对国家，有百利而无一害，那么，何乐而不为呢！

SF：请您介绍一下中国管理会计的发展趋势。
于增彪：据我观察，中国管理会计呈现出七种发展趋势。我特别关注其中的四种：一是业财融合，传统上指财务和业务相结合，按时尚则指财务与供应链、作业链或价值链相结合，简称链财融合；二是技财融合，指财务与信息技术相结合、财务与技术的研发及采纳相结合，把技术作为降低成本、创造价值的新动能；三是人财融合，指财务与组织利益相关者的行为相结合，当事人行为创造了财务数据，反过来，财务数据也反映当事人行为，在绩效考核中，通过改变绩效指标的数值、结构和权重来引导当事人为实现组织战略而努力；四是宏观微观融合，指政府经济政策制定及实施与企业经营活动相结合，在企业内部，作业链就是流程，按照逻辑，N个流程构成企业，N个企业构成行业，N个行业构成供应链，N个供应链构成国民经济，N个国民经济构成世界经济，但企业、行业、供应链、国民经济或世界经济都不是简单相加，而是“局部之和大于整体”，比如即使将各企业的利润表汇总起来，汇总利润报表要比一家企业的利润表所包含的信息量要大得多。中国也是市场经济，但并没有放弃“五年计划”方法，因此在宏观与微观融合方面有可能做得更好，为发达国家提供借鉴，因为尽管发达国家实行自由的市场经济制度，但政府所掌握的经济资源规模相当庞大，而且没有一个技术上可协调的整体计划，宏观与微观往往分离，政府资源的效率因利益集团操控而忽高忽低，不能充分发挥出来。

中国管理会计目前最紧迫的任务是实现技财融合。对中国企业来说，即使像芯片这样的产品并非完全因为技术问题而不能生产，而是生产出来的芯片成本太高，没有商业价值。又如基因组测序，美国因美纳（Illumina）公司将其单位成本从2001年的1亿美元降低到2019年到1千美元，20年间成本下降到百万分之一，令人震惊！然而，中国华大基因公司又在2019年将其单位价格降低到600美元，更令人瞠目结舌！还有马斯克的电动汽车，其通过降低成本来降低价格，进而扩张市场的战略，已经让中国车企感到压力。中国企业已经看到了技术对形成竞争优势、降低成本、增加利润的决定性作用。中国政府也将科技创新当作发展经济、创造社会财富的新动能。此前，中国沪深两个证券交易所对科创板和创业板的IPO企业实行注册制，便利技术创新企业上市融资，便利创新技术变现，使创新者获得回报，这种制度安排无疑将极大地刺激中国企业和科研人员科技创新的热情。根据日本丰田汽车目标成本制度的经验，管理会计完全可以深度参与这个过程，但如何借鉴目标成本制度并把它由汽车制造业移植到其他行业，还有大量的研究和试验工作要做。

SF：管理会计未来发展的机遇在哪里？
于增彪：在2019年美国管理会计师协会（IMA）举办百年庆典大会期间，有位演讲嘉宾断言：未来社会是算法社会（Algorithmic Society）。所谓算法无非是用机器代替人类来解决人类问题的过程，也可套用到管理会计算法的解释。我们生存的世界已经被无处不在、按着指数增长的非结构化数据所包围，创造组织价值的机会和路径越来越多地蕴藏在这些数据之中，需要开发利用。这为各行各业、各类组织和各个学科提供了新的发展机遇。
对营利性组织的管理会计来说，新的发展机遇就是在大数据中挖掘企业价值，包括三个步骤：第一步将非结构化数据转化为结构化数据；第二步将结构化数据转化为多种可供选择的解决方案；第三步从多种可供选择的解决方案中选择出最优或者最满意的决策，以驱动企业利益相关者创造企业价值，请注意，这里所说的“决策”，可以由作为生物人的决策者做出，也可以由具有深度学习能力的机器人做出，即所谓“数据驱动行为”，如此一来，作为生物人的决策者就被完全省略了。这三个步骤是相互联系的三个算法，而编写这些算法，既需要信息技术知识和管理会计知识，更需要将这两种知识融会贯通的人才。现在我们面对的现实问题是：既无足够的知识储备，又无现成的人才，挑战相当严峻。
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本文摘录自《战略财务》杂志中文刊对于增彪教授的专访《中美管理会计：互通、互容、互鉴》，专访全文发布于杂志2021年第1期

（以上信息来自CMA官微）

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