波司登旗下羽绒服品牌有：
波司登：“波司登”品牌是本集团的主打品牌，2012年，经权威机构评估，波司登品牌价值达245.08亿元。波司登羽绒服是中国名牌产品、国家出口免验产品和国家免检产品，其连续18年（1995-2012）全国销量遥遥领先，为消费者带来亲人般的温暖。2007年波司登被中国国家质检总局评为我国服装行业唯一的“世界品牌”。
雪中飞：中国驰名商标“雪中飞”是中国羽绒服装行业后起之秀。雪中飞都市休闲服装品牌以其活力、乐享、趣味的品牌特质，多年来深受消费者所喜爱。据中国商业联合会、中华商业信息中心对全国大型零售商品销售统计显示：雪中飞羽绒服国内市场占有率已经连续13年（2000-2012）行业第二，雪中飞品牌价值经权威机构评估达65.76亿元，成为服装行业最具成长性品牌之一。
康博：康博品牌创建于1976年，是波司登集团旗下六大『中国名牌』之一。在波司登集团多品牌战略规划下，随着波司登品牌向高端提升，康博将逐步填补其留下的市场空间，继而发展成为行业旗舰品牌。此外，将逐步向国际化、四季化品牌转型。
冰洁：“冰洁”品牌，是波司登集团旗下的“五朵金花”之一。“冰洁”这个在巨人肩膀上成长起来的品牌，一问世就怀揣着一股强烈的理想，正是这股强烈的理想，让冰洁荣誉累累：曾先后获得了江苏名牌产品、苏州名牌产品、第19界冬奥会中国奥委会合作伙伴称号。
上羽：1975年创立至今38年来，上羽人始终秉承创造价值，回报社会的理念，持续注重品德修炼，如今上羽人在集团高德康总裁的文化指引下，重拾信心，激情无限，贯彻总裁的核心价值观和24字方针，致力于在世界名牌波司登的号召下，推动中国服装的发展，重振雄风。
说起羽绒服，很多人在心里会第一时间想起波司登这个牌子。作为很多70后、80后的童年记忆之一，波司登已经走过了42年的岁月，甚至一度还曾流行过“喝茅台酒、用格力空调、穿波司登羽绒服”这样一句话。
对于很多70后、80后的消费者来说，人生的第一件羽绒服就是波司登。但过去几年，波司登似乎在主流人群的视野中淡去，成了消费者心中“上一代的记忆”。 而自2018年开始，波司登动作频频，开启“霸屏”模式，不管是作为唯一入选国家品牌计划的服装品牌、登上纽约时装周、推出设计师联名款，还是植入综艺节目等动作，都让人难以挪开视线。
眼下，波司登的线下门店也焕然一新，店门口大排长龙的场面也不少见，很多热销单品更是出现“上线即售罄”的情况。
去年“双十一”期间，波司登的线上天猫旗舰店仅前一小时的销售额就超过2亿元，超越了2017年“双十一”全天的销售总额。最终，2018年“双十一”，波司登以全渠道销售额超7.4亿的成绩完美收官。
最近，定位于“全球热销的羽绒服专家”的波司登悄然加码运动品类以配合季节变换，这不禁令人倍感惊异。
波司登新推出的产品是“轻运动”系列，主要以女子功能性服装为主，售价在两三百元不等。登录波司登官网也可发现，在女装和男装中，分别设置了运动系列。不过，在该系列中，并没有看到“轻运动”系列产品。而在波司登天猫旗舰店，搜索“轻运动”则显示有9款产品。
事实上，这并非波司登首次推出与运动相关的产品。
2018年底，波司登联手“世纪之布”GORE-TEX推出高端户外系列羽绒服。据了解，该款高端户外系列用800+蓬松度90%欧洲进口白鹅绒填充，防风防水又透气，同时可以面对各种严苛的户外环境。目前，在波司登天猫旗舰店，仍有部分高端户外羽绒服在出售，售价在2399-3799元不等。
某业内人士认为，从羽绒服的角度来说，波司登将高端户外纳入视线，主要是看中了滑雪和户外徒步等运动渐渐火热而带来的机会；从羽绒服行业整体来看，知名的Moncler和加拿大鹅都不是专业运动品牌，这类羽绒服品牌与北面、哥伦比亚、始祖鸟等专业户外运动品牌间存在差距，波司登希望能在其中寻求一些发展空间。
波司登成立于1976年，专注于设计、生产羽绒服，并持续引领了中国羽绒服行业的产品品质，至今已专注羽绒服业务42年。
1995年， 波司登第一次尝试在羽绒服中引入时装设计理念，颠覆了人们对羽绒服固有的印象，由“厚、蠢、挫”变成“薄、轻、潮”，这个小小的尝试一下子为波司登打开了市场的大门，将竞争对手狠狠甩在身后，当年销量荣登全国第一。此后，波司登一直保持着领先优势。
2003年开始， 连续3年拿下央视“标王”，成为名副其实的国民品牌之一。巅峰时期的波司登，不仅成立了全国第一家国家级别的实验室，还获得了上百项专利。 2006年， 全球约三分之一的羽绒服是由波司登生产制造的。 2007年， 波司登获得服装行业首个“世界名牌”称号。同年，波司登成功登陆港交所上市，成为中国羽绒服第一股。上市后，波司登开始优化产品组合，不再局限于羽绒服单品，积极发展四季化战略。
但是花无百日红，十几年过去了，服装市场也在发生剧烈变化。
随着互联网的快速发展，许多传统企业面临巨大冲击，波司登也不例外。电商崛起促使越来越多的消费者热衷于网购，波司登的线下实体店在这时就显得尤为过剩。
此外，一些国外品牌也开始纷纷涌入国内市场，诸如Zara、优衣库等 时尚 快销品牌，因其风格简约 时尚 而深受年轻群体的喜爱，波司登的款式相比之下则显得老旧难看，遂逐渐被年轻人抛弃。
销量的逐渐下滑让波司登意识到，只做羽绒服这一单品受淡旺季影响过大。
于是，在2009年3月，波司登提出了三化战略，即“品牌化、四季化、国际化”——推出男装系列，收购多家男女装品牌，在伦敦最贵的商业街开出它在国外的第一家门店。
但遗憾的是，这一战略的实施不如预期，盲目扩张反而给波司登造成了许多隐患。
2013年开始，盲目扩张带来的压力渐渐显现，波司登的业绩开始出现下滑。到了2014年，波司登的净利润更是下滑了80%以上。据财报数据显示，2012-13年度，波司登实现营收93.25亿元，同比增长11.32%；2013-14年度，波司登营收下滑11.65%至82.38亿元，股东应占溢利同比下滑35.6%至6.95亿元。
为了改善业绩，波司登选择关闭大量线下门店。
2014年4月到9月，在短短五六个月的时间内，波司登关闭了近3000家羽绒服零售店。到2015年，波司登一共关闭了5千多家店铺，包括设计豪华的那家海外旗舰店也在2017年关门。但这并没有缓解营收下滑的局面，财报显示，2015-16年度，波司登营收已下滑至57.87亿元，股东应占溢利则为2.81亿元。 这与波司登刚上市时的财报相比，虽然营收相近，但股东应占溢利却不足当初的一半。
改变发生在2017年底，当时波司登提出“聚焦主航道，收缩多元化”计划，未来将专注于羽绒服业务，并将集团定位于“全球热销的羽绒服专家”。
于是从2018年开始，波司登引入竞争战略，在结合自身优势的同时聚焦主业务羽绒服，在品牌、产品、渠道等方面打出了重度组合拳，进行了全方位的转型升级。
品牌上
波司登在加大品牌价值输出的同时，也在不断寻求获得行业权威平台的认可，以期刷新消费者的认知。去年9月，波司登携全新系列产品亮相纽约时装周，成为唯一在主场走秀的中国品牌，维密天使Alessandra Ambrosio更是亲自穿上波司登的产品为其开秀与领闭。安妮·海瑟薇、“鹰眼”杰瑞米·雷纳、邓文迪等一众国际大牌明星也纷至亮相。
在扩大品牌发声的同时，波司登也积极整合国际优质资源，和Ralph Lauren前设计总监、LV、巴黎世家前设计师等合作，陆续推出国际设计师联名款，广受明星和消费者追捧。
产品上
波司登在研发创新上投入了更多精力，相继推出高端户外系列、意大利设计师系列等不同系列的新产品。并在现有高品质产品的基础上，对面料、绒、毛、辅料、工艺进行全面提升。其新推出的高端户外系列更是凭借卓越的户外性能斩获被誉为“户外界的奥斯卡”的《Outside新户外》2019年度户外装备大奖。与此同时，波司登也在坚持不断提高羽绒服蓬松性、防水性、防风性、透气性、防跑绒、保暖性等方面的技术，目前其产品品质已与全球顶级羽绒服比肩。
渠道上
波司登邀请法国顶级设计师Thomas Clement打造了全新的旗舰店形象，整体风格焕然一新。在全国各大城市核心商业街区中，百家波司登的店铺也同时开业。上海南京东路、北京西单、成都春熙路、天津滨江道等全国地标性商圈都出现了全新形象的波司登旗舰店。
在调整战略后，波司登业绩开始回暖。
据波司登发布的2017-18年度业绩报告显示，截至2018年3月31日，波司登收入为88.81亿元，同比增长约30.3%；年内全面收益总额达7.39亿元。按业务划分，品牌羽绒服业务仍是波司登的最大收入来源，达到56.51亿元，同比增长23.4%；波司登贴牌加工管理业务收入同比增长20.4%至9.368亿元，占集团收入的10.6%；女装业务收入达到11.535亿元，同比上涨85.4%，占集团收入的13%；多元化服装业务收入上升36%至11.395亿元，占集团总收入的12.8%。
对于波司登推出的“轻运动”产品，有业内人士认为这不过是其玩的概念，因为羽绒服业务有很强的季节性，波司登在试图开辟新战场。同时，因为运动领域的竞争早已白热化，打“轻运动”概念也是为了避免正面冲突。
据第三方研究机构预测，未来几年，我国运动服市场将保持10%以上的增速快速增长，到2020年，运动服市场规模将达到2808亿元，2022年将突破3400亿元。
从市场上来看，耐克、阿迪达斯、安踏、李宁、特步、361度、斯凯奇等专业运动品牌已抢占了国内运动市场的绝大部分份额；从服装市场来看，波司登也面临多重品牌的竞争压力；从定价角度来看，波司登的价格处于国际羽绒服大牌和本土大众品牌之间，至少从中短期来看，波司登其实并不能直接抢夺加拿大鹅和Moncler的份额。
值得关注的是，波司登频频推出与运动相关的服饰似乎与此前提出的“聚焦主航道，收缩多元化”的计划背道而驰。 在业内人士看来，波司登加码运动品类，并打出“轻运动”概念，主要目的还是寻求业绩的新支点。未来，波司登的运动产品能否助其业绩持续增长，还有待时间考量。
1、波司登：“波司登”品牌，2012年，经权威机构评估，波司登品牌价值达245.08亿元。波司登羽绒服是中国名牌产品、国家出口免验产品和国家免检产品，其连续18年（1995-2012）全国销量遥遥领先，为消费者带来亲人般的温暖。2007年波司登被中国国家质检总局评为我国服装行业唯一的“世界品牌”。 2、雪中飞：中国驰名商标“雪中飞”是中国羽绒服装行业后起之秀。雪中飞都市休闲服装品牌以其活力、乐享、趣味的品牌特质，多年来深受消费者所喜爱。据中国商业联合会、中华商业信息中心对全国大型零售商品销售统计显示：雪中飞羽绒服国内市场占有率已经连续13年（2000-2012）行业第二，雪中飞品牌价值经权威机构评估达65.76亿元，成为服装行业最具成长性品牌之一。 3、康博：康博品牌创建于1976年，是波司登集团旗下六大『中国名牌』之一。在波司登集团多品牌战略规划下，随着波司登品牌向高端提升，康博将逐步填补其留下的市场空间，继而发展成为行业旗舰品牌。此外，将逐步向国际化、四季化品牌转型。 4、冰洁：“冰洁”品牌，是波司登集团旗下的“五朵金花”之一。“冰洁”这个在巨人肩膀上成长起来的品牌，一问世就怀揣着一股强烈的理想，正是这股强烈的理想，让冰洁荣誉累累：曾先后获得了江苏名牌产品、苏州名牌产品、第19界冬奥会中国奥委会合作伙伴称号。 5、上羽：1975年创立至今38年来，上羽人始终秉承创造价值，回报社会的理念，持续注重品德修炼，如今上羽人在集团高德康总裁的文化指引下，重拾信心，激情无限，贯彻总裁的核心价值观和24字方针，致力于在世界名牌波司登的号召下，推动中国服装的发展，重振雄风。
高梵并不是波司登旗下的，高防梵和波司登是两家不同的服饰品牌。高梵这个品牌成立于2004年，主要经营女装、男装、童装及家纺类产品的生产以及销售。在2012年的时候抓住时机，转型成为了线上电商模式，自此每年销售业绩持续高速增长。高梵品牌比较专注于产品品质，羽绒服产品曾经多次获得国家级专利，这就是对他质量的一个肯定。2017年5月10日，高梵荣登国务院首届中国品牌日CCTV中国品牌榜，6月登陆纽约时代广场纳斯达克大屏。
数字化技术对民间艺术保护的风险问题论文
摘要 ：在规范性保护、系统性保护、原生态保护、整体性保护以及创新型保护原则的指导下，民间艺术可以采用如数字地图、数字摄影、数字视频、数字音频、数字全景、数字动画以及触觉媒体、虚拟现实等数字化技术加以保护，通过这些方式，有效的避免了在民间艺术保护过程中相关的技术、文化、知识产权以及成本等风险。通过数字化技术，民间艺术摆脱了时间和空间的限制，最大程度的得到展示、利用和共享，也就是说民间艺术的数字化保护已经成为一种新的应用平台在公众传播方面发挥着巨大的作用。
关键词 ：数字化技术；民间艺术保护；风险问题
民间艺术数字化技术保护是一个全新话题，也是一个涉及范围广涵盖面宽的综合性工程。数字化技术为民间传统艺术的保护和传播提供了技术手段，同时改变了文化遗产传统的保护方式，但是应该看到，数字化技术虽能促进不同文化之间的沟通和交流，却也可能在保护文化遗产的过程中的技术和传播层面弱化、扭曲甚至抹杀不同文化之间的差异性。如何预防民间艺术数字化进中的风险，是民间艺术数字化保护中的新问题。
一、数字化保护过程中的技术风险
1.信息采集、处理和储存过程中隐含的风险
民间艺术的数字化涉及信息的采集、处理和储存，这其中包含采集设备的选择、数据处理方式、储存格式和数据库技术。但是截止到目前，并没有一个全国统一的数据加工规范或标准，无论在民间艺术普查阶段还是在名录项目申过程中，都不同程度存在一些问题，具体表现在：数据资料保存很好，但标示和描述很差，以至于使潜在的用户无法了解发现它们；由于没有将与民间艺术相关的信息进行很好的链接绑定，导致人们存取资源时而资源本身却不能被人们理解，或者不可靠；往往由于数据确认和数据处理软件的独立性，造成数据的实用性降低的结果；数据库中数据集可以被保留，但由于各自采用不同的数据库技术，使得他人无法理解其结和规则，数据不能够被存取；也有一些采用了口令保护、加密、安全设备等措施的数据但在不适用时也会导致资料的不可使用。民间艺术分布在各地，如果各地都以不同的方式、规格和技术进行数据加工，就很难达到民间艺术的最终目的——保护、传承以及资源的整合、共享。
2.数据库技术采用不当隐含的风险
中央管理系统是民间艺术数字化技术保护的核心，通常都离不开后据库台数的支持。我国的目前常用的管理系统后台软件都是一些商业软件。而这些商业软件除了价格高，还会随着新版本的升级重新造成使用者被动学习的负担，用户对软件的内部结构是不了解的。况且，生产软件及公司都有其生命周期，这对于我们民间艺术几百年甚至上千年的延续，可以不值一提。一旦我们依赖的软件和技术停止开发或公司倒闭，那么我们前期开发的系统只能停止使用，造成浪费。并且可能导致对数字技术分离。
二、数字化保护过程中的文化风险
1.人文把握不当隐含的.风险
随着数字技术的深入，在文化遗产保护方面的问题也一一凸显。数字技术虽然是目前最有效的保护手段，但其技术弊端也不可避免地损害了文化传承。它容易形成一种新的话语霸权，在记录保护文化的同时，可能会抹杀某些历史文化传承，将过多的现代化的东西植入其中，让本来应该尽量原生态的保护，掺杂了太多的技术人为因素，使得文化保护不再纯粹，而成为一种带有所谓“创造性”的保护，这需引起我们高度重视。
2.引进别国技术隐含的风险
近年来，我国在民间艺术的数字化保护上成果显著，但与国外相比，我们的民间传统艺术数字化过程中还存在许多欠缺和不足。目前由于我们信息资源的发展方面仍然很弱，导致技术信息的输入多于技术信息的流出。而由于技术水平上的差距，让我们在民间艺术的保护中往往受制于人，引进的软件技术同时也存在泄露文化核心内容的风险，所以在民间艺术使用数字技术保护方面所隐含的风险也要严加防范。
三、数字化保护中的知识产权风险
民间艺术是我们的宝贵财富，是我们国家和民族的发展过程和精神财富。随着现代社会经济的发展，一些民间艺术正面临着消亡的危险；而其蕴含的文化、商业价值却慢慢显现出来，而民间艺术的权属纠纷等问题也逐渐凸显。而我国在民间艺术保护的司法领域却相对滞后，从而造成民间艺术的法律保护和怎样能促其繁荣发展等问题日渐重要。民间艺术数字化技术的合理使用其过程面临最多的就是信息的采集和集中，这需要通过相关的文化管理等部门或着是传承人的允许后才能对民间艺术等工艺信息进行全方位细致的分类、收集。而采集后所形成的数字化信息艺术，根据我国的《著作权法》的相关规定，在特定的情况下是可以“合理使用”的，如博物馆、美术馆、图书馆和档案馆等公共机构在对传统艺术作品的选用、陈列、保存等方面使用有著作权的作品是不必征得许可的。民间艺术数字化资料的检索问题。民间艺术文化的数字化保护目的之一是建立馆藏资源数据库，可以以多种形式进行保护，如博物馆或其他公共社会机构的形式，其保护目的主要是为了能更好地保护好我们的民间艺术资源，能让更多的人们以及我们的后人进行了解和观赏以及应用。为了更好的方便检索馆藏资源数据库，必须对庞大的数据库信息资源进行有效的分类与归档，建立数子化检索系统，这样才便于人们对所需资源的检索与查找，从而提高使用效率。对数据库资源的开发与建立，需要投入大量的人力物力和财力，而且还需要投入大量的经费用于后期的维护，应该享有著作权，得到《著作权法》的保护。因此我们在对民间艺术原数据信息进行检索，查阅和复制时就应征得权利人的许可并支付相应的报酬。
四、数字化技术保护的成本风险
随着对民间艺术数字化技术保护的过程中，投入的财力成本也会随着设备的软件和硬件的更新换代，以及对图像的质量要求的提高而加大。为了有更好的直观效果而使用视频模式扩大存储容量也会造成成本越来越高，资源消耗加大，费用提高等情况。而这些都是在民间艺术数字化技术保护过程中不得不重视的问题。同时数字化数据库的后期资源维护也需要投入人物和财力，为了更好的对数据库信息的使用满足人们的需求，必须对民间艺术数字化技术保护的投入产出进行有效的规划与论证。控制不必要的浪费和投入，在资金有限的情况下对民间艺术数字化信息的对象和传播方式进行选择，避免造成成本过高或垃圾数据堆积等情况。
参考文献：
[1]周全明,耿国华.文化遗产数字化保护技术及应用.北京：高等教育出版社，2011.
[2]张耕.民间文学艺术的知识产权保护研究.北京：法律出版社，2007.
[3]李欣.数字化保护：非物质文化遗产保护的新路向.北京：科学出版社，2011.
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1.学术期刊文献
［序号］作者．文献题名[J]．刊名,出版年份,卷号(期号)：起-止页码
2.学术著作
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7.报纸文章
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9.电子文献
［序号］作者．电子文献题名[文献类型/载体类型]．文献网址或出处,发表或更新日期/引用日期(任选)
引用的参考文献应具备哪些条件
被引用的参考文献主要有以下几种：
1、是关于具体的实验的方法；
2、是支持性或者有冲突的证据；
3、是比较有用的类似的文献；
4、是有历史背景的和有意义的文献；
5、引用文献要新：在某种程度上体现了文章的先进性；
6、引用高质量文献：在一定程度上反映了该文章学术水平的高低，从总体上体现了该文章的科掌性、实用性和先进性。
7、提高自引文献量：作者自引是指作者引用了自己以前发表的文章作参考文献，期刊自引是指该期刊引用了该刊以前发表的文献。
8、引用文献要全：参考文献一定要全面，尽可能全面地引用态伏毁国内外相关研究成果。
9、多引期刊文献，少引书籍文献。
摘 要 继农业经济和工业经济之后，经济体正处于一个更先进更高级的经济阶段——数字经济。通过数字、信息技术与实体经济的深度融合，传统产业正不断向数字化、智能化水平发展。因此本文对国内外相关文献进行梳理总结,为深入研究数字经济与实体经济融合的发展提供理论参考。 关键词： 数字经济；实体经济；数字经济与实体经济融合；产业转型升级 一、数字经济与实体经济的涵义 （一）数字经济的涵义 什么是数字经济？最早提出“数字经济”概念的是DonTapscott，DonTapscott（1996）在《数字经济：网络智能时代的希望和危险》中指出，数字经济是“利用比特而非原子”的经济。[1]随着数字技术的日新月异，数字经济涉及的范围越来越广，各国对数字经济的理解及发展重点也大相径庭。 在中国，一般以2016年杭州峰会《G20数字经济发展与合作倡议》的表述为准，提出“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。[2]同中国一样，韩国和俄罗斯也认为数字经济是一种经济活动，但是韩国对其的定义更为广泛，认为“数字经济是基于互联网在内的所有信息通讯产业为基础的所有经济活动”；俄罗斯认为这种经济活动是用来保障国家利益的。[3]反观美国、法国，对数字经济的理解是基于数字经济的测算，美国对于数字经济的测算包括电子商务和数字服务两部分[4]，法国则是从行业的角度来进行测算的。英国研究委员会（2010）对数字经济的理解着眼于产出角度，认为其是通过人、过程和技术发生复杂关系而创造社会经济效益。[5]澳大利亚则认为数字经济是一种通过互联网、移动电话和传感器网络等信息和通讯技术，实现经济和社会的全球性网络化的社会进程。[6] （二）实体经济的涵义 次贷危机之后，各业界频繁使用“实体经济”，美联储从行业市场区分的角度将实体经济定义为除去房地产市场和金融市场之外的部分。刘骏民（2003）却不主张这种做法，他认为实体经济是以成本和技术支撑的价格体系。[7]而成思危（2003）从物质生产角度对实体经济进行定义，他认为实体经济就是与具体的产品生产及为增加产品价值的经济活动。[8] 但对于服务业是否属于实体经济，学者们的争议不断。金碚（2012）认为实体经济应该包括一、二、三产业中直接服务业和工业化服务业[9]，所以金碚认为部分服务业也隶属于实体经济。同时，金融时报词典（Financial Times Lexicon）和经济术语（Economic Glossary）中都认为实体经济是一种可以通过使用各种资源生产商品和服务一满足人们的生活需求的经济活动。吴秀生和林左鸣（2006）对此持相反的意见，他们认为实体经济仅仅包括物质生产活动，[10]服务业不属于实体经济，应隶属于广义虚拟经济。刘晓欣（2011）则根据马克思的“物质生产与非物质生产分类”来定义实体经济，她认为狭义的实体经济包括工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产但不包括服务业，但广义的实体经济包括第一、二产业，还有部分第三产业，如虚拟经济、高端服务业。[11] 二、数字经济与实体经济融合的基本理论 （一）数字经济与实体经济融合的内涵 数字经济与实体经济融合是近几年才提出来，因此学者们对这个概念研究的不多，同时融合涉及不同方面、层次、内容，是一个极为抽象、宽泛的概念。其中于乐和潘新兴（2012）认为：狭义的是指数字信息技术与工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产相结合的过程；广义的是指工业化的社会进程和数字化的社会进程相结合的进程。[12] （二）数字经济与实体经济的互动关系 1、实体经济是数字经济的基础 学界对于数字经济是融入而不是取代实体经济这一观点达成共识。十九大报告指出，“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”，这无疑奠定了实体经济的基础性地位，我国全面小康的目标不能片面的强调数字化，而应从整体全面的角度出发，将数字经济融入农业、工业、服务业，整体推进我国工业化、现代化目标的实现。（于乐，潘新兴，2012）离开了实体经济，数字经济就会成为无本之木，无源之水，数字化和工业化是经济发展的两面，两者缺一不可。 国内学者普遍认为数字经济是融合性经济。闫德利（2018）认为，数字经济与实体经济融合的产物就是“数字化的实体经济”，它是数字经济主要的组成部分，其主体属于实体经济[13]；邬贺铨（2016）基于数字经济就是数字化的工业经济、数字化的农业经济的理解，认为数字经济就是实体经济[14]。马云（2018）也指出数字经济本身就是实体经济，它们既非各自独立存在，更非相互对立地存在，因为只有拥抱了数字技术的实体经济，包括制造业、服务业、流通业，才是真正健康、有前景的实体经济。 2、数字经济是实体经济的动力源泉 国内外学者对数字经济的认识基本呈一致观点，他们认为数字经济能够驱动实体经济发展，是实体经济的动力与源泉。其中Brookes, Martin和Zaki Wahhaj（2000）通过观测电子商务对日本和美国宏观经济的影响，认为电子商务作为信息技术应用的典范，将成为经济增长的新生力量。[15]另外，Georgion（2009）测算电子商务对英国、德国等13个西欧国家经济的影响，结果发现电子商务通过提升公司市场表现进一步促进经济增长。[16] 王亚男（2011）基于中国制造业的发展现状，结合制造业的优势和不足，提出了数字经济与实体经济融合不仅能改变制造业原有的增长模式提升制造业的竞争力，更能通过发展生产性服务业寻找制造业新的增长点。[17]刘吉超和庞洋（2013）认为基于信息技术的制造数字化革命和分布式能源互联网的普及应用，将带来分布式、社会化、网络化的大规模定制的生产方式，形成分散、开放、合作的社会商业架构和商业模式，以信息化改造生产制造和经营管理全流程、通过服务化将经营重心向产业价值链的两端延伸、推动制造业向绿色化方向发展，是制造业提升竞争力的主要路径。[18]马化腾（2017）认为，“互联网+”是数字经济发展的手段，目前“互联网+”带来的各行业的改变只是开始，但在不久的将来，数字经济的发展将会重塑各个行业的核心竞争力。[19]陈养才（2018）发现煤炭行业在两化融合的推动下，转型升级效果显著，具体体现在产业结构发生调整、产业技术得到升级、实现产业化发展、煤炭清洁高效利用水平提高，煤炭绿色发展落到实处以及煤机装备制造水平提升。[20] 三、数字经济与实体经济融合的国内外研究综述 （一）国外研究进展 由于西方发达国家是在工业化进程完成之后才开始信息化发展，所以国外学者直接探讨数字经济与实体经济的融合问题比较少，多数是研究信息技术与产业转型、企业发展之间的关联。KevinM.Stolarick（1999）认为将信息技术嫁接到传统产业、产品和工艺方面，会提高相关企业的生产率。正如Salvador和Ikeda所说，互联网可以通过信息透明化释放巨大的价值，大数据时代会产生新的产业形态和组织间管理规则。 然而，Michael等（2001）认为，信息化技术的应用并不一定能够直接增强制造业企业的竞争优势，对竞争优势的潜在贡献则是通过其对独特组织能力的开发和利用的影响。[21] Anna Giunta和Francesco Trivieri（2007）通过对约1.7万家公司进行了抽样调查，并使用IT采用指数作为因变量，对这些公司进行了有序的probit分析，研究结果显示，企业规模、地理位置、员工的职能构成、研发活动、分包、出口和企业之间的合作都是意大利中小型制造企业采用信息技术的重要决定因素。[22]。 Moosa（2011）通过研究数字经济与实体经济融合和制造业企业之间的关系，发现融合中的企业能够利用信息化网络来构建拓展生产模式，从而实现网络化、集约化制造，能够显著提升制造业和客户之间的联系，进而利用更加人性化的生产组织来降低经营风险。[23] Concetta Castiglione（2012）使用translog和Cobb-Douglas生产函数来估计1995年至2003年期间意大利制造公司的信息通讯技术（ICT）对技术效率(TE)的影响，结果信息通讯技术（ICT）投资对企业的技术效率（TE）有显著的正向影响。[24] （二）国内研究进展 国内学者在数字经济与实体经济融合发展的实证研究主要是对企业效益或产业转型升级的影响上进行研究。实证研究结果均表明，数字经济与实体经济融合会促进产业结构转型升级，对企业效益具有显著的促进作用。同时由于各地区融合水平各有差异，导致融合对产业结构升级的作用效果存在较大差异。 何帆和刘红霞（2019）利用A股2012～2017年数据考察实体企业数字化变革的业绩提升效应，实证结果显示数字化变革显著提升了实体企业经济效益，而且发现通过数字技术的应用降低成本费用、提高资产使用效率以及增强创新能力，可以有效实现企业数字化变革的经济效益提升。[25]李晓钟和黄蓉（2018）为研究分析了实体经济（纺织产业）与数字经济（电子信息产业）融合发展及其驱动纺织产业竞争力提升的机理,基于产业融合理论，通过构建两大产业融合评价模型，实证结果显示数字经济发展程度与两大产业耦合协调度和产业融合水平呈正相关，同时发现数字经济发展水平对纺织产业创新能力、出口规模及出口质量等起到显著的促进作用。[26]杨德明和刘泳文（2018）为探讨“互联网+”对传统企业业绩的影响，采用2013—2015年中国上市公司相关数据，并构建反映传统企业实施“互联网+”的指标，实证研究发现传统企业与互联网的融合显著提升了公司业绩[27]。倪萍（2013）基于重庆市数据对高新技术产业与现代服务业的关联性分析，结果表明，促进高新技术产业发展，推动信息化建设，会显著加快重庆市服务业的发展和产业结构转型，且后续作用会互相产生积极发展的影响，[28] 在数字经济与实体经济融合提出之前，被称作两化融合，即信息化与工业化融合。由于两化融合提出较早，国内学者对其研究较为丰富。主要研究工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响效果、作用机理与区域差异。 张亚斌等（2014）利用协调发展系数法和SBM-Luenberger指数法分别测度了区域两化融合质量和工业绿色全要素生产率，实证结果表明，重化工业化趋势不利于工业绿色全要素生产率的改善，而区域两化融合质量的提升可以有效改善，提高区域工业环境质量绩效，进而促使工业向绿色发展转型。[29]谷唐敏（2016）通过对全样本面板数据的固定效应模型和随机效应模型采用系统广义矩估计进行回归分析我国30个省市2010－2014年考察两化融合对我国制造业转型升级发展的影响效果与区域差异。结果显示：两化融合影响制造业转型升级呈现显著区域差异性，其中东部地区的影响程度最大，但东、中两部地区的促进作用却逐步减弱。[30]焦勇和杨蕙馨（2017）研究表明，两化融合耦合程度和增值能力、政府干预显著促进产业结构向合理化与高级化发展，同时发现不同区域融合对产业结构高级化具有显著的异质性影响，而对产业结构合理化呈现出正向影响。[31]刘桂林（2017）以基础环境、工业应用和应用效益三个测度两化融合水平的分指标探讨了两化融合对我国产业结构升级的影响和作用机理。研究表明，基础环境和应用效益对产业结构合理化的影响相对显著，其作用机理主要是通过提升应用效益推动产业结构高级化。[32]马欢欢（2018）分析了工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的作用机理，结果表明，两化融合水平对制造业产业结构升级有着显著的正向效果，且作用最强；且不同区域的工业化和信息化融合水平不同，其作用也存在明显的差异，对东部地区具有促进作用，而对中西部地区起到一定的抑制作用。[33] 四、数字经济与实体经济融合发展中面临的主要问题 我国数字经济发展仍处于初级阶段，在网络信息技术与实体经济融合的过程中，同样会出现诸多问题。而我们只有充分了解认识融合发展中问题，并及时解决，才能够持续推进数字经济与实体经济深度融合、健康发展。 （一）产业结构发展失衡 网络信息技术与实体经济加速融合应用，促进了一二三产业转型升级，但发现存在三次产业数字经济发展不均衡问题，第三产业数字经济发展远超一、二产业；而且，发达地区与欠发达地区数字经济发展极不不均衡；同时，数字经济生产领域技术、资源投入不如消费领域多，在创新、设计、生产制造等核心环节变革上远低于发达国家。（鲁春从，孙克，2017[34]；孙克，2017[35]） （二）传统产业转型压力大 数字时代的到来，给传统产业转型升级提供了很好的契机，但是由于许多传统企业数字化转型的实力普遍不足，存在着资金、技术和融合性人才缺乏，而导致缺乏创新，数字技术运用水平低下，以及涉及数字技术的领域其从投入应用到产生收益周期较长，亟需完善传统产业软硬件的基础发展。（严震，2018[36]；康伟，姜宝，2018[37]；方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济加速融合，使得实体经济逐渐出现企业退出、不良资产积累等问题，对实体经济造成不小的冲击，反过来因为融合后主体、行为、环节更为复杂，联系更为紧密，从而导致无论哪个环节出现问题便极可能波及整个经济。（孙克，2017） （三）新旧动能转换支撑不足 数字经济驱动传统产业转型升级，但多数传统产业存在着高转换成本、搞试错成本和风险、大信息化投入、强资产专用性、长投资周期、等运用数字信息技术的动力不足问题；传统产业存在着较强的固化思维，使得数字信息技术子在实体经济中应用难度大，并且由于新兴产业刚进入，行业标准不够完善甚至缺乏，严重制约了企业前进的脚步；由于传统企业内部大多信息化基础较差，应用数字技术的能力不足，使得企业内部基础无法与外部服务体系相协调。（方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济融合发展会使得企业原因的生产方式、生产模式发展变革，会对传统产业相关部门造成不小的冲击，因此这些组织部门需要进行调整以适应变化，但据研究表明，这个适应性调整的时间，即从数字信息技术投入到产生收益所需时间为3-10年。（孙克，2017） （四）高层次人才缺乏 数字经济产业在我国属于战略性新兴产业，精通互联网、大数据、人工智能等专业知识的人才本来就缺乏，而数字经济与实体经济融合便要求复合型人才，这远不能满足融合发展的现实需求。特别地，对于依稀中小制造企业来说，由于缺乏高素质复合型人才，无法实现互联网等数字技术与生产制造产业完美的进行融合，从而严重制约了其发展。（方晓红，2019）同时，普通高校培养方向重理论、轻实操，课程设置跟不上企业实际需求。（康伟，姜宝，2018） （五）自主创新能力差 近年来，虽然我国数字经济发展迅猛，但是，从技术方面来看，我国数字经济只是在电子商务、移动支付、共享经济等应用领域的技术创新能力较强，而在生产领域的核心技术创新能力仍然较弱。（方晓红，2019）从制造业的技术创新能力来看，我国的技术创新力水平低下，其中关键技术、核心技术主要来源于国外。从目前来看，我国本土制造业企业并没有没有形成技术扩散后的吸收和自主创新的良性循环，反而大多数企业基于眼前的利益，往往在引进核心技术后便进行模仿，以至于制造业产品仍处于产业链低端的状态。（王亚男，2011） 五、总结性评述 （一）评述 综上所述，学者对于数字经济与实体经济融合发展的研究，对我国传统产业的转型升级具有非常重要的意义。可以发现西方学者直接研究数字经济与实体经济融合影响产业结构转型升级的文章较少，大多是研究信息技术与企业发展之间的关系；国内学者对两化融合研究相对较为丰富，然而对数字经济与实体经济融合的实证研究仍旧太少。但实证分析侧重于研究对产业结构升级的影响，即基于整个国家或区域的视角研究产业间的转型升级，没有具体到某个省市、某个产业内的转型升级。由于我国各省份产业发展状况存在明显的地域差异，各地区的主导产业不同，研究产业结构升级对具体产业的发展不具有针对性，相关建议适用性不强。 从目前文献来看，对于数字经济的研究大多基于“数字”或信息技术视角，从经济视角的较少，并且由于数字经济与实体经济融合是2016年才提出来的，因此这方面的研究咨询机构、互联网企业等相比学者来说进行了较多的研究，其中具体的细分领域入手进行的实证和案例研究较多，系统性的理论分析较少。 （二）展望 数字经济发展历史并不长，且仍处于初级阶段，未来数字经济与实体经济容融合发展还有很大的研究空间，需要加强相关理论与实证的研究。理论方面，今后的研究应该更加注重数字经济与实体经济融合的本质与内涵，来挖掘数字经济的价值对传统产业的作用机理，为传统产业转型升级指出明确的道路；实证方面，今后的研究可以具体到省市的具体产业为研究对象，分析数字经济与实体经济融合水平对产业结构转型升级的具体作用，以弥补目前研究领域的空白。 同时，现今的研究对数字经济与实体经济测定的研究相对较为丰富，但是缺乏系统的关于数字经济与数字经济融合测度的指标，因此今后应注重融合的测度及评价。因为科学系统的评价体系是推动数字经济与实体经济深度融合发展的必要条件，不仅可以准确把握数字经济的特点，还充分考虑到实体经济的结构特征。此外，评价指标体系的构建正是为了反映两者融合的成熟度，从而可以指标帮助企业及政府有效找出融合过程中存在的问题。因此，评价指标体系的构建是数字经济与实体经济融合发展今后研究中的一大重点，应该分别构建一套完备、系统、权威的总体评价指标模型和反映区域、各行业的评价指标模型。 参考文献: [1] Don Tapscott. The digital economy:Promise and perilin the age of network and intelligence. Vol.1.NewYork:McGraw-Hill，1996. [2] Предложения Экспертногосоветапри Правительстве Российской Федерациипоразра боткепрограммы《Цифроваяэкономика》.23января 2017г.Цит.поэл.версии .（2017.2.27）. [3] ErichH.Strassner，BEA Advisory Committee.Measuring the Digital Economy[EB/OL]. . [4] UKGovernment，Digital economy act2010[EB/OL]. . [5] Australian Government.National digitale conomy strategy[EB/OL]. economy strategy. [6] Brookes,Martin,Zaki Wahhaj. The Shocking Economic Effect of B2B[M]. Goldman,Sachs & Co. Global Econimics,Februrary 3.2000. [7] Georgiou,M.N. E-Commerce has a Postive Impact on Economic Growth: A Panel Data Analysis fou Western Europe [R].2009. [8] Haltiwanger J, Jarmin R S.Measuring the Digital Economy[J].E.byrnjolfsson&B.kahin Understanding the Digital,2000. [9] Bo C.The Digital Economy:what is new and what is not[J].Structural Change&Economic Dynamics,2004,15(3):245-264. 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客观看，根据数字经济的定义不同，其参与到实体经济的程度也是有所不同。例如对于移动互联网来说，通过手机APP下单已经成为了现代社会中普遍性的消费习惯，而其背后便是各大互联网等数字化技术应用平台的支持，而如果将数字经济定义为如ERP一类的产业信息化系统，我们可以发现此也在很多大中型的厂商中普遍存在，对其财务、生产、销售、采购等多个部门产生信息提升效率的影响。按照不同定义的对应的经济场景，其中既有数字化的成分，也会有实体经济的发展，可根据场景的不同来区分具体两者的结合形式。首先，类似上述提及的产业信息化、移动互联网中的TO B、TO C等场景，我们可以看到虽然具体的营销方式有所改变，例如从过往线下的卖场促销转变为现在线上的生态会议、直播卖货，但本质的商业机理仍是以实体经济的供应链作为基础的商业模式，数字经济和技术的助力更多是在渠道方面进行改革，从而最终以更加直接的方式促成订单。基于渠道方式的改革，我们可以看到互联网流量的巨大提升，不仅仅带来的是各类实体商家的渠道方式转变，还为相关互联网平台和技术的支持商带来了巨大的头部效应，典型的便是随着数据量的巨量沉淀，对于数据耦合架构、数据颗粒度等方面的要求不断提升，以至于可以明显看到云计算作为新赛道开始参加到各类数字化系统之中。在过往若干年的发展过程中，结合国产自主等方面要求的提升，以云计算等新兴技术为基础的数字化开发，开始向更加深入的产业应用进军，典型面临要解决的问题便是如何通过数字化系统，在更少人力等资源的投入下产出更多的成果，尤其是在建筑工程等传统范式较强的行业之中。以建筑工程为例，由于其涉及产业链条长、专业逻辑强、参与利益相关方等因素，数字化的软件工程需要结合强业务逻辑澄清相关场景的需求和痛点，从而定向开发出适合客户工作需要的功能和应用。如此的业务开发，除了产品逻辑上的定性，其关键基础在于软硬件架构的支持，硬件方面来源于算力的充足支持，软件方面需要符合松耦合、资源可伸缩的特点，在软硬件的前提架构下，根据客户不同阶段的需求来针对性的开发功能，并保持功能模块之间的可组合性，例如针对正向设计阶段的三维审图平台，施工阶段的项目问题协同平台等，其中的自动语义识别模块、BIM模块、任务处理模块等，都可以作为独立的功能模块，在类似低代码系统进行另外系统的组装。如上，数字经济和实体经济的界限愈加模糊，最终评判的标准便是数字化是否真正为现实客观世界产生降本增效、开源增利的成果。
大数据时代高校会计工作的转型：
财务管理 是伴随人们对生产管理的需要而产生的。随着社会生产力的发展，财务管理也经历了一个由简单到复杂、由低级到高级的发展过程。下面我给大家带来2021财务管理 毕业 论文题目，希望能帮助到大家!
财务管理本科毕业论文题目
1、汽车经销商集团财务共享中心问题研究
2、水利项目财务风险治理研究
3、影院公司内部控制研究
4、新三板 教育 行业企业财务风险评价与控制研究
5、财务视角下的风电基建工程项目风险管理研究
6、 保险 公司财务风险管理问题研究
7、混合并购财务风险管理研究
8、ZY 油田公司财务共享服务中心构建研究
9、SH 石油工程公司财务共享服务中心构建研究
10、S 高校校院两级预算管理模式研究
11、Z 油田财务共享服务中心构建与运行研究
12、作业基础预算在 MA 钻井公司生产预算管理中的应用研究
13、X 房地产公司财务风险评价及控制研究
14、陕八建 A 项目财务风险管理研究
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17、GS 合成钛业公司财务风险管理研究
18、财务共享模式下费用报销管理的研究
19、我国县级公立医院预算目标制定、行为影响及后果
20、基于全生命周期的 Y 高校固定资产管理优化研究
21、战略预算管理在 H 公司的应用研究
22、暴风集团财务风险及其控制问题的探讨
23、邮储银行江西省分行财务集中核算管理研究
24、基于财务共享视角的企业内部控制研究
25、LSX 集团财务共享服务构建研究
26、郑州煤电股份有限公司财务风险控制研究
27、D 博物馆内部控制案例研究
28、青岛海尔并购通用家电的财务风险研究
29、SZ 公司财务共享服务中心内部控制案例研究
30、基于共享服务的集团企业全面预算管理信息系统构建研究
31、基于博弈论的 JTL 建筑公司纳税筹划分析
32、M 公司财务共享服务中心构建的研究
33、XJ 集团预算松弛问题研究
34、基于作业成本法的 A 煤炭公司成本管理研究
35、风帆公司并购 Q 集团财务风险分析与控制研究
36、兴宏建筑财务风险管理研究
37、尤洛卡公司财务风险管理研究
38、H 保险公司的集团财务共享管理模式构建研究
39、D 公司财务风险分析及防范研究
40、GX 证券公司财务共享服务中心构建研究
41、HG 酒店战略预算管理研究
42、Z 公立医院绩效预算管理研究
43、C 集团财务共享服务中心构建与实施研究
44、财务共享服务在中国国旅的应用研究
45、S 公司纳税筹划问题研究
46、W 公司财务管理问题研究
47、绵阳市农民专业合作社财务管理现状与财务绩效研究
48、重庆科创职业学院招生财务管理系统的设计与实现
49、湖南省 儿童 医院预算管理改进研究
50、美容品牌综合管理系统的设计与实现
51、基于 ERP 环境下 S 集团的财务风险管控研究
52、基于 ASP.NET 的财务业务外包支撑系统的设计与实现
53、高校科研经费财务管理研究
54、平衡计分卡在高校预算管理中的应用研究
55、基于财务视角下 M 电业公司内部控制问题研究
56、基于财务共享模式下 B 集团成本控制问题研究
57、高校财务风险预警系统研究
58、W 集团财务风险管理研究
59、蒙东协合新能源企业财务风险管理研究
60、信息技术企业的融资策略研究
61、利宇新能源集团财务战略研究
62、H 公司内部财务控制问题及改进研究
63、基于战略导向的全面预算管理在 L 化工企业的应用研究
64、苏里格气田 D 区天然气产量预测与作业预算 方法 研究
65、新疆油田科研经费预算管理研究
66、林木资源可持续利用视阈下的企业财务风险及成因研究
67、基于 WEB 的高校上网认证计费系统的设计与实现
68、商业银行财务信息管理系统设计与实现
69、书店财务会计报表系统设计与实现
70、公路上市公司财务风险预警模型构建与应用研究
财务管理专业毕业论文题目
1、 上市公司财务绩效评价及其影响因素研究
2、 企业内部控制与管理者代理问题研究
3、 基于城市视角的地下城市综合体设计研究
4、 国有企业财务治理问题研究
5、 企业预算管理的困境与对策研究
6、 政府干预下企业过度投资形成机理研究
7、 企业集团财务公司风险防范问题研究
8、 企业财务风险传导机理研究
9、 寒冷地区居住建筑体型设计参数与建筑节能的定量关系研究
10、 近代岭南建筑装饰研究
11、 公司治理、多元化战略与财务绩效的关系
12、 农村中小企业融资体系研究
13、 基于财务决策视角的企业内在价值评价方法研究
14、 中国国有企业对外直接投资研究
15、 中国小微企业融资问题研究
16、 基于治理导向观的企业集团预算研究
17、 基于融资结构理论的我国采矿业融资问题研究
18、 中国石油企业对外直接投资研究
19、 上市公司股权结构对内部控制有效性的影响研究
20、 我国电信企业内部控制研究
21、 制度环境对我国上市公司融资决策的影响研究
22、 战略性新兴产业初期融资模式及其效率评价
23、 国有企业经营绩效评价研究
24、 中国上市公司股权激励问题研究
25、 石油企业纳税筹划研究
26、 国有企业财务管理中的监督体制研究
27、 中国上市公司会计盈利状况及与股价变动关系统计分析
28、 中国创业板上市公司大股东与高管减持行为实证研究
29、 中国中小企业融资困境与制度创新研究
30、 组织合法性视角下的企业自愿性社会责任信息披露研究
财务会计毕业论文选题
[1]浅析企业财务会计和管理会计融合方式与对策
[2]财务会计向管理会计转变思考
[3]浅议人工智能时代中小企业财务会计向管理会计的转型
[4]关于管理会计与财务会计的融合研究
[5]管理会计与财务会计的区别与融合途径
[6]新形势下企业财务会计与管理会计的融合
[7]管理会计的应用研究
[8]大数据背景下财务会计向管理会计转型探究
[9]大数据背景下财务会计向管理会计转型探究
[10]财务会计向管理会计转型中存在的问题及对策研究
[11]现代财务会计核算体系分析
[12]管理会计与财务会计在财务管理中的运用分析
[13]新形势下企业财务会计与管理会计融合思考与分析
[14]论新形势下财务会计向管理会计的转型
[15]管理会计和财务会计在 企业管理 中的实践融合
[16]略论如何促进企业财务会计与管理会计的融合
[17]浅议大数据背景下财务会计向管理会计转型策略
[18]企业财务会计向管理会计转型的思考
[19]新时期企业财务会计与管理会计融合思考
[20]试论新形势下财务会计与管理会计的融合
[21]浅议人工智能时代财务会计向管理会计的转型
[22]现代财务会计理论的发展趋势探究
[23]管理会计与财务会计在财务管理中的运用研究
[24]大数据视域下财务会计向管理会计的转型
[25]新形势下企业管理会计与财务会计的融合发展
[26]大数据背景下财务会计向管理会计的转型探究
[27]关于税务会计与财务会计的应用比较
[28]新财务会计制度对医院会计核算的影响
[29]大数据背景下财务会计向管理会计转型探讨
[30]财务会计与管理会计融合的问题与举措探析
[31]“大智移云”时代下财务会计向管理会计的转型研究——基于财务共享视角
[32]“互联网+”背景下财务会计发展策略研究
[33]财务会计工作中审计方法的有效应用分析
[34]关于财务会计向管理会计转型的思考与对策
[35]大数据时代下企业财务会计向管理会计转型刍议
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1. 什么是数智化 企业数智化简单而言即企业数字化+智能化。 数字化指企业所有经营活动从开始到结束全链路的在线化协同、数字化协同。例如从原材料供应到生产制造、供应链、营销、交付、客户服务及售后全流程。 数字化意味着企业每个环节的信息都可以通过数字来呈现，例如生产信息、销售信息、物流信息、消费信息、客户信息等。 智能化指事物(例如软件系统)在计算机网络、大数据、云计算、物联网、AI等技术的支持下具有的高级能力，例如智能协同链、智能分析与预测，帮助企业更好的洞察趋势与预防风险，提高企业应对市场变化与风险的能力。 数智化转型的本质是在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。 2. 为何说企业数智化转型迫在眉睫 数字化转型的初心就是如何应对变化，市场变了、用户变了、产品变了、技术变了，企业如何适应市场+用户+产品+技术的快速变化，企业如何在不确定性的世界中进行决策。 （引用自国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》） 2.1 宏观层面：经济与技术的快速发展，推动产业升级 中国在全球范围内快速发展，企业的竞争不再是国内市场竞争，而是国际化竞争。同时，各类技术的成熟加速产业升级浪潮。随着基础云设施、大数据、云计算、AI人工智能、智能家居、物联网、区块链、PAAS、SAAS技术的成熟与落地应用，更加快产业的技术升级浪潮。 经济及技术的快速发展，市场迭代速度越来越快，各种不确定性也越来越多。要求企业这个大系统能快速应对各种市场变化。 “数字化”“数字中国”已被列为“十四五”规划的核心之一，数字经济席卷各行各业，新一轮的商业马拉松已开始。无形的革新正在重塑商业大环境。企业如不跟随市场进行变革与升级，终将被市场淘汰。 2.2 中观层面：行业竞争加剧 随着中国人口红利、政策红利等利好因素的消失，市场由增量市场转向存量市场。 增量竞争时代强者已经抢占了存量市场大部分份额，市场已然僧多粥少，行业同质化竞争加剧，市场为王。 企业唯有从战略上进行产业数智化升级，构建消费者和产品双驱动核心，才有可能赢得竞争。 2.3 微观层面：数字新生代的需求已变 00后、10后逐渐成为市场消费主角，作为移动互联网和数字环境中的原住民，毫无疑问已成为数字新生代。传统的消费者更多关注产品性价比、产品功能、耐用性等需求，而新一代消费者更多的关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。 一百多年前，福特说：“不管消费者需要什么，我生产的汽车都是黑色。”2019年，“双11看中国”活动过程中，欧莱雅中国总裁说：“22年前进入中国时，美妆行业是千人一面，现在是一人千面。”这就是我们今天面对的市场客户需求发生的变化：个性化、场景化、实时化、互动化、内容化。 对于一个企业来说，数智化转型及其所要解决的核心问题就是：如何去满足海量的、碎片化的、实时的、多场景的客户需求。 3. 企业数智化转型方法 数字化转型的核心要素，即意识+平台+工具+组织。 以消费者运营为核心，实现消费端与供给端全要素、全场景、全生命周期的数据智能，建立企业智能运营和决策体系，持续推动企业产品创新、业务创新、组织创新，构建强大的新竞争优势。 组织管理与意识变革新，业务数字化、数字业务化管理要求； 产品创新智能化，打造差异化、场景化、智能化的数字产品和服务； 生产营销智能化，构建生产与营销双向驱动与智能调节机制； 用户服务敏捷化，建设数字营销网络；构建智能服务场景；建设敏捷响应服务体系； 全链路协同与智能化，建设全链路高效协同与智能调节； 终极版图：数字孪生，在比特的世界中构建物质世界的运行框架和体系，构建人类社会大规模协作新体系 4. 企业数智化转型成功的四个关键要素 4.1 适合本企业的解决方案 数智化转型是否成功的关键在于方案选型，怎样来选取适合本企业发展的解决方案，选型成功即成功了一半。 能满足本企业的企业战略、业务架构及未来5-10年的发展方向需要 采用先进、成熟、稳定的云技术架构 业务全链路覆盖，高效协同与智能调节 统一的数据治理体系，采集汇聚全业务链数据，建设大数据平台 具备可扩展性，可满足业务在方向和规模上的发展需要 具备灵活性 具备集成融合能力，可快速集成各类上下游合作伙伴系统 具备安全性与保密性 4.2 来自战略管理层的绝对支持 数智化转型本质上是企业经营管理与分工协同、员工工作技能与要求、工作习惯的彻底变革，纯互联网企业因其原生于互联网，本身具备数智化转型条件，不具备难度。 而对于传统企业来说，数智化转型是一项颠覆性的变革，需要战略管理层的绝对支持。如战略层不支持，综合作者10年企业解决方案设计与实施经验来看，转型有80%可能无法执行下去，失败无法避免。 4.3 来自中层、基层的绝对执行 数智化转型的落地80%依赖中基层的绝对执行，执行到位，成功势在必然。 4.4 有效的反馈与调优机制 数智化转型涉及到企业的方方面面，企业在数智化转型过程中不光是实施，同时需要通过效果数据、使用反馈来持续调优，并跟随市场和消费者的变化，打磨出适合本企业最高效的数字智能运转体系。 5. 转型成功的主要衡量指标 5.1 业务可视化 所有主体业务是否全程可视、留痕 所有业务环节是否可通过数字(byte)呈现 所有业务的关键KPI指标、公司KPI指标、部门KPI指标的目标值、完成情况、完成风险度是否清晰可视 5.2 有效协同与智能驱动、调节 产品设计、生产、供应链、市场、营销、消费者、客服与售后全链路是否形成有效的协同链 协同链之间是否在有效协同与智能驱动、调节，例如产品的市场反馈、消费者反馈是否第一时间触达企业，并作用到产品及渠道等，渠道、门店的销售数据是否有智能调优机制。 5.3 销售与预测 是否有清晰的产品目标消费者画像、客户消费模型、会员智能营销系统 是否具备预测与洞察能力，例如可预测产品销售趋势、洞悉潜力产品机会 是否具备风险预测能力 5.4 智能应用水平与范围 智能设计 智能生产 智能供应链 智能营销 智能客服 智能协同链 智能决策 6. 行动计划 企业转型迫在眉睫，您准备好行动了吗？ 参考文献： 国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》 安筱鹏：一文讲透数字化的8个关键问题
文 | 董小英 编辑 | 张齐齐
来源 | 数字产业创新研究中心
随着大数据、人工智能、区块链等技术的发展，企业数字化转型浪潮愈演愈烈。近年来，国家提出数字强国战略，把数字经济作为中国增长的新动能。企业应该如何做好自身的“数字化能力培养”，在这场无硝烟的竞争中取得胜利。
在百望云联合数字产业创新研究中心、锦囊专家共同举办的《弹性跨越 数创未来 2020中国企业数字化转型论坛》活动中，北京大学光华管理学院教授、数字产业创新研究中心主席董小英老师进行《跨越能力陷阱——企业数字化转型的机制创新》的演讲，为大家答疑解惑。
以下是演讲实录
一、企业数字化转型的背景
企业数字化转型的背景如何理解、设立怎样的目标、需具备哪种能力、转型要素有哪些。在转型发展过程中，从人类大的发展格局来看，每次文明的迁移都是由技术驱动。英国纺织技术使农业文明走向工业文明，美国信息技术使工业文明走向信息文明。而现在，随着中美德数字技术的发展，信息文明正在走向绿色文明。可以说，当今世界经济转型的关键节点就是新一代的数字技术。
泰安作为山东省的智能制造重镇，虽然城市不大，但在智能制造方面投入很大。他们专门成立由六名院士组成的专家委员会，来推动智能制造发展。将来整个制造体系，即供应链以及使用的能源一定得是绿色，而绿色供应链就是靠数字化来实现。所以，将来如果线上能力不足，会在发展中遇到非常大的困难。
近10年来，随着信息技术的发展，智能手机的出现和在线交易能力的提升为我们的衣食住行提供了巨大的便捷。从全球发展来看，移动互联网铸就美国巨大的四到五个在线企业板块。以往，中国对技术发展的认知比较延迟，但现在，中国年轻创业者的反应速度非常快。中国和美国的平台性企业，现已经涨到全世界的90%，欧洲只占到4%。将来，基于平台的竞争会在各个行业领域无处不在。特别是工业互联网，工业制造业的在线化、平台化、数据化以及智能化的体系孕育着数万亿美元的巨大的市场的规模，是全球竞争的制高点。例如美国对中国华为5G的针对和禁止，体现了 科技 竞争的惨烈，大家争先恐后在竞争中占据领导地位。
数字经济最核心的两个方面：平台和数据。作为财务人员，不在竞争战略的一线，感受不到数字化转型投入给企业带来怎样的价值，财务人员做数字化负责人时，才会推进有力。当然，有时财务人员对数字化价值理解不到位。因为数字化的投入，需要3到5年才产生带动效应，不能为企业快速的带来现金流，所以财务总监在数字化投入上可能持反对意见。实际上，如果企业没有这样的能力构建，整个企业的速度就会慢下来。
平台企业最重要的一个功能就是基础设施。比如我们无法想象离开手机的生活。对于一些年轻人来说，出行时宁愿做高铁也不坐飞机，脱离不了WIFI的环境。另外，手机的功能越来越多元，越来越多的功能都集成在手机上。平台企业的边界拓展能力非常强。比如滴滴出行，我们即可以说它是 科技 行业也可以说是出租行业，但本质业务还是交通出行。滴滴服务占到中国市场的97%。作为出租公司，如果没有平台，业务不可能做到如此广泛。同时，边界甚至可以跨境。比如蚂蚁金服计划上市，当掌握了海量的客户资源的时候，跨界变得比传统行业要容易，并且这样的企业保持一种高度的开放性。企业打造巨大的生态组合，生存能力与竞争力都会大大提高。
近年来，数据的量增长迅猛。根据联合国贸发组织的统计，我们看到中国的年均数据在逐渐增加，占比达到41.9%，超过世界其他国家。中国的数字经济已经开始提速，而且市场容量很大，数据密度很大，对未来人工智能的发展打下坚实基础。例如，阿里巴巴已经成为最大的数据平台，在后疫情期间也开始像世界其他地方拓展，和亚马逊形成直接竞争关系。
讲到中国经济发展的要素，资本、人才、土地和技术都是关键性要素，这么多年，国家第一次从战略角度提出数据是生产要素。中国过去30年的发展靠自然资源驱动，但这些资源逐渐枯竭。最近提出生产要素是关键性的，要将其市场化。数据资源从不同的视角去开发，隐藏的价值都可能被挖掘出来。这意味着数据资源的价值取值不尽、用之不竭。数据就像阳光，具有普惠性。但是，做数据挖掘处理和数据分析的人才匮乏。根据CDO调研结果发现，某些领导对数据部门要求很高，但投入不够，说明了上层领导缺乏数据的战略价值意识。
建立平台以后，将所有交易沉淀在平台上，通过数据的采集、清洗和整合，形成数据看板，将数据可视化，形成多元数据看板。企业根据这些数据改善管理。通过数据驱动产品创新，降低成本，提高效率，实现数据洞察，发现新商业价值。企业实现数据驱动业务和数据驱动管理，实现数据的增值。这个时候中国的整体经济开始转向数字经济。当然，实现成熟的数字经济，我们还有漫长的路要走。
企业数字化转型面临着内外两方面压力。现如今，客户要求越来也高。比如，用户对下载速度的要求很高，速度要快、广告信息投放要精准，和用户需求匹配。基于客户需求，供给端即企业就要进行良好的交互。在人工交互或者机器人等智能交互后，想要提高速度，就需要进行整合，建立数据和信息系统连接的数字神经网络，消除信息孤岛。
那么，信息化与数字化有什么不同？信息化是局部流程、局部环节和局部资源。以财务工作举例来说，当采购或销售出现违规行为，工作人员只能做事后管理。ERP系统出现后，可以控制超预算行为不发生，变成事前管理。但今天，只是财务流程数字化还不够。企业要做到设备的数字化、生产过程的数字化、客户服务交付的数字化和物流的数字化。所以，数字化在速度、广度、深度、精度、强度和细节六个维度都是在信息化基础上进行非常大的拓展。
二、企业数字化转型的目标
生存和发展是数字化转型最底层的目标，企业数字化的本质还是要解决企业管理中的痛点。例如财务数据的核算要快速且精准，就是把数据整合的速度加快。例如业绩部门年终发奖金时，基于数据来给出业绩的驱动指标。所以，数字化可以带来怎样的生态？基于长期的企业数字化研究积累，总结出企业数字化转型的“六不”目标：
1、产品服务不淘汰。很多产品没有智能化能力，很可能就会被淘汰。
2、管理决策不犯错。以前企业决策依靠人的经验，现在依靠机器识别，精细化程度明显增高。
3、价值运营不掉链。在供应链整个体系中，有很多的问题和梗阻，价值链和供应链的数字化，要打通这些梗阻，快速的做到上下游的无人交易，基于全机器流程，结果真实及可信。
4、客户服务不落伍。即线上服务，客户体验至上。
5、商业模式不翻车。现在的数字原生企业就是商业模式创新的典型代表。所以商业模式要重点考虑如何实现在这种这种颠覆式的变革中不翻车，锁住客户和争夺市场。
6、生态伙伴不掉队。在生态中，我们的合作伙伴都是并行的，如果你不在线上，别人在线上跑得很快，你可能就要掉队了。
经调研，企业的信息化和数字化过程中，最受益的就是报销问题。以前报销流程繁杂，没有数字化的过程支撑，给财务人员带去很大的麻烦。经报销过程简化后，大大提升整个企业的效率。IT行业互联网行业称作数字原生企业，因为在客户、员工上网等都会产生数字轨迹，而传统企业没有数字轨迹的支撑。所以，数字化转型对于传统行业来说挑战更大。传统行业数字化转型，既要把传统的事做好，还要像互联网企业一样，管理好所有的资产，即先把所有的资产数字化，包括财务资产的数字化。对于互联网企业，本身就有数字孪生。它依靠大量的消费者，描绘出用户画像，画像越多越细致，推广就越精准。在这个过程中，会积累大量的数字资产。比如阿里数据中台，上联服务市场拓展，下联基础数据是极其关键的战略资产。它的数据分析能力非常强，数据汇集量越多，平台价值越大，获取数据的便捷性越高。如果传统企业不做转型，慢慢就会被数字化企业淘汰。
对传统企业来说，要做数字化转型需解决四个问题：
1、速度：决策的速度，供应链的编排。转型速度方面的关键问题是思维认知的问题，企业的高层领导要组织变革。
2、范围：对象与过程，边界和生态。过去传统企业的内核都不是靠数字化来做，这些过程要数字化，就需时间和精力的花费。
3、规模：弹性与伸缩，模块与复制。将平台的技术能力复制到所有的分子公司甚至客户，打造一个数字化生态，用数据创造价值。数据管理第一次做起来很难，但是复制利用的成本几乎可以忽略不计。
4、价值：商业模式，价值分配。其一，通过数字化转型，新旧数据随时调取，各种指标精准测量，实现数据资源的重用。其二，资产可以复制，数据可以输出。通过控制平台架构，进行商业售卖来收取一定的费用，降本增效。数据的价值链给企业带来创造价值。其三，能力的建设中最难的数据管理，以前财务部的纸面数字变为数字化表示。
三、企业数字化转型的能力
数字管理价值链由六个环节构成：数据采集、数据标准、数据质量、数据整合、数据分析、数据文化、数据价值、数据资产和数据采集。
对于数据采集，以前都是靠人工录入，容易出错且容易作假。所以，数据采集的关键是人工介入越少，数据越真实可靠。将来整个供应链的交易都会靠机器自动进行数据采集，确保数据的真实性、可靠性和高效，形成清洁、完整与一致的数据湖。
对于数据质量，包括五个方面。第一，数据真实，尤其对财务人员来说，不要做假账。第二，数据可得。第三，数据具有可解释力。数据量大，却不具备数据分析，则数据没有价值。第四，数据可靠。数据要展示企业的真实运行情况。第五，数据共享安全治理。企业应考虑数据政策、数据整合和数据分享。确保数据不被一个部门垄断，避免产生数据治理问题。
数据质量的管理框架也尤为重要。企业要对质量进行策划、控制质量、改进质量、测验质量。在这个过程中，要发展源数据和主数据，企业部门要分工明确，职责必须标准化。
另外，就是资产数据化。要把表单整个流程全部数字化，这件事要花费时间去做。特别对于传统企业来说，数字化就是一场马拉松。因为要把整个过程和资源一步步数字化，是一个持续投入过程，但也是企业数字化最重要的力量积蓄。买好设备、加人工智能、语音识别等都不是真正的数字化。数字化就是整个业务的底层，数字化转型过程中，先进行资产数据化，资产数字化以后作为管理运营工具，后边才能实现数据增值。
企业业务部门和IT部门要做到数据共享，确保业务部门可以及时得到想要的数据和信息。比如华为，新员工刚上任，也可以立刻获得客户的背景甚至喜好。比如设备的维修 历史 ，潜在问题等数据可以清晰呈现，帮助人员精准维修。
对于财务人员来说，数字化转型既是机遇也是挑战，大家要高度重视转型压力。在全要素、全过程、全链条和全领域的财务数据集成过程中，财务的视角会更大，获取数据更多。以财务为核心和整个业务环节对接的整合过程，即数字孪生，将来企业所有方面都会和财务发生关联。现在农业、建筑业、传统制造业等很多企业都提出个性化和数字化。在将来行业的发展中，所有岗位都需要数字化技能，所以大家要高度重视，如果不做自我转型，数字技能没能掌握，工作中就会产生问题，就会被行业淘汰。
四、企业数字化转型要素
这次疫情大大提速了全球企业的数字化转型，但困难也随之而来。在数字化转型过程中，每个企业的能力是不同的。对于有些企业，只依靠单一的逻辑思维和知识体系来运行发展，沉浸在舒适区内，陷入能力陷阱。当企业想要有所变革，就需要找到自身的能力缺口，即增加新理念，新技术，寻找新的发展空间。实现新技术和材料之间的融合，就打破了能力距离。财务人员不一定去做销售数字化的工作或研发，只需把财务的能力和数字化深度结合，经基于底层财务的管理体系数字化以后，加速企业转型。所以，对财务人员来说，强项还是才能，加之数字化的手段，消除能力距离也不是很难实现。
在数字化转型的新能力构建中，中小型企业缺人才和知识。数字化过程是变革和创新的过程。企业也有很多担心，比如数据隐私问题。对创新型企业来说，主要是行为约束。经调研，在词频统计中，我们发现，企业数字化转型最大的问题就是缺少数据方面的人才。数据、思维和业务都需要我们在数字化过程中克服。
最后，在数字化转型过程中，大家要具备企业家和二次创业精神，目标明确，持之以恒，坚定的向前走。数字化转型的趋势不可更改。以上就是今天和大家分享的内容，也祝大家的企业数字化转型行得通！谢谢大家。
摘 要 继农业经济和工业经济之后，经济体正处于一个更先进更高级的经济阶段——数字经济。通过数字、信息技术与实体经济的深度融合，传统产业正不断向数字化、智能化水平发展。因此本文对国内外相关文献进行梳理总结,为深入研究数字经济与实体经济融合的发展提供理论参考。 关键词： 数字经济；实体经济；数字经济与实体经济融合；产业转型升级 一、数字经济与实体经济的涵义 （一）数字经济的涵义 什么是数字经济？最早提出“数字经济”概念的是DonTapscott，DonTapscott（1996）在《数字经济：网络智能时代的希望和危险》中指出，数字经济是“利用比特而非原子”的经济。[1]随着数字技术的日新月异，数字经济涉及的范围越来越广，各国对数字经济的理解及发展重点也大相径庭。 在中国，一般以2016年杭州峰会《G20数字经济发展与合作倡议》的表述为准，提出“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。[2]同中国一样，韩国和俄罗斯也认为数字经济是一种经济活动，但是韩国对其的定义更为广泛，认为“数字经济是基于互联网在内的所有信息通讯产业为基础的所有经济活动”；俄罗斯认为这种经济活动是用来保障国家利益的。[3]反观美国、法国，对数字经济的理解是基于数字经济的测算，美国对于数字经济的测算包括电子商务和数字服务两部分[4]，法国则是从行业的角度来进行测算的。英国研究委员会（2010）对数字经济的理解着眼于产出角度，认为其是通过人、过程和技术发生复杂关系而创造社会经济效益。[5]澳大利亚则认为数字经济是一种通过互联网、移动电话和传感器网络等信息和通讯技术，实现经济和社会的全球性网络化的社会进程。[6] （二）实体经济的涵义 次贷危机之后，各业界频繁使用“实体经济”，美联储从行业市场区分的角度将实体经济定义为除去房地产市场和金融市场之外的部分。刘骏民（2003）却不主张这种做法，他认为实体经济是以成本和技术支撑的价格体系。[7]而成思危（2003）从物质生产角度对实体经济进行定义，他认为实体经济就是与具体的产品生产及为增加产品价值的经济活动。[8] 但对于服务业是否属于实体经济，学者们的争议不断。金碚（2012）认为实体经济应该包括一、二、三产业中直接服务业和工业化服务业[9]，所以金碚认为部分服务业也隶属于实体经济。同时，金融时报词典（Financial Times Lexicon）和经济术语（Economic Glossary）中都认为实体经济是一种可以通过使用各种资源生产商品和服务一满足人们的生活需求的经济活动。吴秀生和林左鸣（2006）对此持相反的意见，他们认为实体经济仅仅包括物质生产活动，[10]服务业不属于实体经济，应隶属于广义虚拟经济。刘晓欣（2011）则根据马克思的“物质生产与非物质生产分类”来定义实体经济，她认为狭义的实体经济包括工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产但不包括服务业，但广义的实体经济包括第一、二产业，还有部分第三产业，如虚拟经济、高端服务业。[11] 二、数字经济与实体经济融合的基本理论 （一）数字经济与实体经济融合的内涵 数字经济与实体经济融合是近几年才提出来，因此学者们对这个概念研究的不多，同时融合涉及不同方面、层次、内容，是一个极为抽象、宽泛的概念。其中于乐和潘新兴（2012）认为：狭义的是指数字信息技术与工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产相结合的过程；广义的是指工业化的社会进程和数字化的社会进程相结合的进程。[12] （二）数字经济与实体经济的互动关系 1、实体经济是数字经济的基础 学界对于数字经济是融入而不是取代实体经济这一观点达成共识。十九大报告指出，“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”，这无疑奠定了实体经济的基础性地位，我国全面小康的目标不能片面的强调数字化，而应从整体全面的角度出发，将数字经济融入农业、工业、服务业，整体推进我国工业化、现代化目标的实现。（于乐，潘新兴，2012）离开了实体经济，数字经济就会成为无本之木，无源之水，数字化和工业化是经济发展的两面，两者缺一不可。 国内学者普遍认为数字经济是融合性经济。闫德利（2018）认为，数字经济与实体经济融合的产物就是“数字化的实体经济”，它是数字经济主要的组成部分，其主体属于实体经济[13]；邬贺铨（2016）基于数字经济就是数字化的工业经济、数字化的农业经济的理解，认为数字经济就是实体经济[14]。马云（2018）也指出数字经济本身就是实体经济，它们既非各自独立存在，更非相互对立地存在，因为只有拥抱了数字技术的实体经济，包括制造业、服务业、流通业，才是真正健康、有前景的实体经济。 2、数字经济是实体经济的动力源泉 国内外学者对数字经济的认识基本呈一致观点，他们认为数字经济能够驱动实体经济发展，是实体经济的动力与源泉。其中Brookes, Martin和Zaki Wahhaj（2000）通过观测电子商务对日本和美国宏观经济的影响，认为电子商务作为信息技术应用的典范，将成为经济增长的新生力量。[15]另外，Georgion（2009）测算电子商务对英国、德国等13个西欧国家经济的影响，结果发现电子商务通过提升公司市场表现进一步促进经济增长。[16] 王亚男（2011）基于中国制造业的发展现状，结合制造业的优势和不足，提出了数字经济与实体经济融合不仅能改变制造业原有的增长模式提升制造业的竞争力，更能通过发展生产性服务业寻找制造业新的增长点。[17]刘吉超和庞洋（2013）认为基于信息技术的制造数字化革命和分布式能源互联网的普及应用，将带来分布式、社会化、网络化的大规模定制的生产方式，形成分散、开放、合作的社会商业架构和商业模式，以信息化改造生产制造和经营管理全流程、通过服务化将经营重心向产业价值链的两端延伸、推动制造业向绿色化方向发展，是制造业提升竞争力的主要路径。[18]马化腾（2017）认为，“互联网+”是数字经济发展的手段，目前“互联网+”带来的各行业的改变只是开始，但在不久的将来，数字经济的发展将会重塑各个行业的核心竞争力。[19]陈养才（2018）发现煤炭行业在两化融合的推动下，转型升级效果显著，具体体现在产业结构发生调整、产业技术得到升级、实现产业化发展、煤炭清洁高效利用水平提高，煤炭绿色发展落到实处以及煤机装备制造水平提升。[20] 三、数字经济与实体经济融合的国内外研究综述 （一）国外研究进展 由于西方发达国家是在工业化进程完成之后才开始信息化发展，所以国外学者直接探讨数字经济与实体经济的融合问题比较少，多数是研究信息技术与产业转型、企业发展之间的关联。KevinM.Stolarick（1999）认为将信息技术嫁接到传统产业、产品和工艺方面，会提高相关企业的生产率。正如Salvador和Ikeda所说，互联网可以通过信息透明化释放巨大的价值，大数据时代会产生新的产业形态和组织间管理规则。 然而，Michael等（2001）认为，信息化技术的应用并不一定能够直接增强制造业企业的竞争优势，对竞争优势的潜在贡献则是通过其对独特组织能力的开发和利用的影响。[21] Anna Giunta和Francesco Trivieri（2007）通过对约1.7万家公司进行了抽样调查，并使用IT采用指数作为因变量，对这些公司进行了有序的probit分析，研究结果显示，企业规模、地理位置、员工的职能构成、研发活动、分包、出口和企业之间的合作都是意大利中小型制造企业采用信息技术的重要决定因素。[22]。 Moosa（2011）通过研究数字经济与实体经济融合和制造业企业之间的关系，发现融合中的企业能够利用信息化网络来构建拓展生产模式，从而实现网络化、集约化制造，能够显著提升制造业和客户之间的联系，进而利用更加人性化的生产组织来降低经营风险。[23] Concetta Castiglione（2012）使用translog和Cobb-Douglas生产函数来估计1995年至2003年期间意大利制造公司的信息通讯技术（ICT）对技术效率(TE)的影响，结果信息通讯技术（ICT）投资对企业的技术效率（TE）有显著的正向影响。[24] （二）国内研究进展 国内学者在数字经济与实体经济融合发展的实证研究主要是对企业效益或产业转型升级的影响上进行研究。实证研究结果均表明，数字经济与实体经济融合会促进产业结构转型升级，对企业效益具有显著的促进作用。同时由于各地区融合水平各有差异，导致融合对产业结构升级的作用效果存在较大差异。 何帆和刘红霞（2019）利用A股2012～2017年数据考察实体企业数字化变革的业绩提升效应，实证结果显示数字化变革显著提升了实体企业经济效益，而且发现通过数字技术的应用降低成本费用、提高资产使用效率以及增强创新能力，可以有效实现企业数字化变革的经济效益提升。[25]李晓钟和黄蓉（2018）为研究分析了实体经济（纺织产业）与数字经济（电子信息产业）融合发展及其驱动纺织产业竞争力提升的机理,基于产业融合理论，通过构建两大产业融合评价模型，实证结果显示数字经济发展程度与两大产业耦合协调度和产业融合水平呈正相关，同时发现数字经济发展水平对纺织产业创新能力、出口规模及出口质量等起到显著的促进作用。[26]杨德明和刘泳文（2018）为探讨“互联网+”对传统企业业绩的影响，采用2013—2015年中国上市公司相关数据，并构建反映传统企业实施“互联网+”的指标，实证研究发现传统企业与互联网的融合显著提升了公司业绩[27]。倪萍（2013）基于重庆市数据对高新技术产业与现代服务业的关联性分析，结果表明，促进高新技术产业发展，推动信息化建设，会显著加快重庆市服务业的发展和产业结构转型，且后续作用会互相产生积极发展的影响，[28] 在数字经济与实体经济融合提出之前，被称作两化融合，即信息化与工业化融合。由于两化融合提出较早，国内学者对其研究较为丰富。主要研究工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响效果、作用机理与区域差异。 张亚斌等（2014）利用协调发展系数法和SBM-Luenberger指数法分别测度了区域两化融合质量和工业绿色全要素生产率，实证结果表明，重化工业化趋势不利于工业绿色全要素生产率的改善，而区域两化融合质量的提升可以有效改善，提高区域工业环境质量绩效，进而促使工业向绿色发展转型。[29]谷唐敏（2016）通过对全样本面板数据的固定效应模型和随机效应模型采用系统广义矩估计进行回归分析我国30个省市2010－2014年考察两化融合对我国制造业转型升级发展的影响效果与区域差异。结果显示：两化融合影响制造业转型升级呈现显著区域差异性，其中东部地区的影响程度最大，但东、中两部地区的促进作用却逐步减弱。[30]焦勇和杨蕙馨（2017）研究表明，两化融合耦合程度和增值能力、政府干预显著促进产业结构向合理化与高级化发展，同时发现不同区域融合对产业结构高级化具有显著的异质性影响，而对产业结构合理化呈现出正向影响。[31]刘桂林（2017）以基础环境、工业应用和应用效益三个测度两化融合水平的分指标探讨了两化融合对我国产业结构升级的影响和作用机理。研究表明，基础环境和应用效益对产业结构合理化的影响相对显著，其作用机理主要是通过提升应用效益推动产业结构高级化。[32]马欢欢（2018）分析了工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的作用机理，结果表明，两化融合水平对制造业产业结构升级有着显著的正向效果，且作用最强；且不同区域的工业化和信息化融合水平不同，其作用也存在明显的差异，对东部地区具有促进作用，而对中西部地区起到一定的抑制作用。[33] 四、数字经济与实体经济融合发展中面临的主要问题 我国数字经济发展仍处于初级阶段，在网络信息技术与实体经济融合的过程中，同样会出现诸多问题。而我们只有充分了解认识融合发展中问题，并及时解决，才能够持续推进数字经济与实体经济深度融合、健康发展。 （一）产业结构发展失衡 网络信息技术与实体经济加速融合应用，促进了一二三产业转型升级，但发现存在三次产业数字经济发展不均衡问题，第三产业数字经济发展远超一、二产业；而且，发达地区与欠发达地区数字经济发展极不不均衡；同时，数字经济生产领域技术、资源投入不如消费领域多，在创新、设计、生产制造等核心环节变革上远低于发达国家。（鲁春从，孙克，2017[34]；孙克，2017[35]） （二）传统产业转型压力大 数字时代的到来，给传统产业转型升级提供了很好的契机，但是由于许多传统企业数字化转型的实力普遍不足，存在着资金、技术和融合性人才缺乏，而导致缺乏创新，数字技术运用水平低下，以及涉及数字技术的领域其从投入应用到产生收益周期较长，亟需完善传统产业软硬件的基础发展。（严震，2018[36]；康伟，姜宝，2018[37]；方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济加速融合，使得实体经济逐渐出现企业退出、不良资产积累等问题，对实体经济造成不小的冲击，反过来因为融合后主体、行为、环节更为复杂，联系更为紧密，从而导致无论哪个环节出现问题便极可能波及整个经济。（孙克，2017） （三）新旧动能转换支撑不足 数字经济驱动传统产业转型升级，但多数传统产业存在着高转换成本、搞试错成本和风险、大信息化投入、强资产专用性、长投资周期、等运用数字信息技术的动力不足问题；传统产业存在着较强的固化思维，使得数字信息技术子在实体经济中应用难度大，并且由于新兴产业刚进入，行业标准不够完善甚至缺乏，严重制约了企业前进的脚步；由于传统企业内部大多信息化基础较差，应用数字技术的能力不足，使得企业内部基础无法与外部服务体系相协调。（方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济融合发展会使得企业原因的生产方式、生产模式发展变革，会对传统产业相关部门造成不小的冲击，因此这些组织部门需要进行调整以适应变化，但据研究表明，这个适应性调整的时间，即从数字信息技术投入到产生收益所需时间为3-10年。（孙克，2017） （四）高层次人才缺乏 数字经济产业在我国属于战略性新兴产业，精通互联网、大数据、人工智能等专业知识的人才本来就缺乏，而数字经济与实体经济融合便要求复合型人才，这远不能满足融合发展的现实需求。特别地，对于依稀中小制造企业来说，由于缺乏高素质复合型人才，无法实现互联网等数字技术与生产制造产业完美的进行融合，从而严重制约了其发展。（方晓红，2019）同时，普通高校培养方向重理论、轻实操，课程设置跟不上企业实际需求。（康伟，姜宝，2018） （五）自主创新能力差 近年来，虽然我国数字经济发展迅猛，但是，从技术方面来看，我国数字经济只是在电子商务、移动支付、共享经济等应用领域的技术创新能力较强，而在生产领域的核心技术创新能力仍然较弱。（方晓红，2019）从制造业的技术创新能力来看，我国的技术创新力水平低下，其中关键技术、核心技术主要来源于国外。从目前来看，我国本土制造业企业并没有没有形成技术扩散后的吸收和自主创新的良性循环，反而大多数企业基于眼前的利益，往往在引进核心技术后便进行模仿，以至于制造业产品仍处于产业链低端的状态。（王亚男，2011） 五、总结性评述 （一）评述 综上所述，学者对于数字经济与实体经济融合发展的研究，对我国传统产业的转型升级具有非常重要的意义。可以发现西方学者直接研究数字经济与实体经济融合影响产业结构转型升级的文章较少，大多是研究信息技术与企业发展之间的关系；国内学者对两化融合研究相对较为丰富，然而对数字经济与实体经济融合的实证研究仍旧太少。但实证分析侧重于研究对产业结构升级的影响，即基于整个国家或区域的视角研究产业间的转型升级，没有具体到某个省市、某个产业内的转型升级。由于我国各省份产业发展状况存在明显的地域差异，各地区的主导产业不同，研究产业结构升级对具体产业的发展不具有针对性，相关建议适用性不强。 从目前文献来看，对于数字经济的研究大多基于“数字”或信息技术视角，从经济视角的较少，并且由于数字经济与实体经济融合是2016年才提出来的，因此这方面的研究咨询机构、互联网企业等相比学者来说进行了较多的研究，其中具体的细分领域入手进行的实证和案例研究较多，系统性的理论分析较少。 （二）展望 数字经济发展历史并不长，且仍处于初级阶段，未来数字经济与实体经济容融合发展还有很大的研究空间，需要加强相关理论与实证的研究。理论方面，今后的研究应该更加注重数字经济与实体经济融合的本质与内涵，来挖掘数字经济的价值对传统产业的作用机理，为传统产业转型升级指出明确的道路；实证方面，今后的研究可以具体到省市的具体产业为研究对象，分析数字经济与实体经济融合水平对产业结构转型升级的具体作用，以弥补目前研究领域的空白。 同时，现今的研究对数字经济与实体经济测定的研究相对较为丰富，但是缺乏系统的关于数字经济与数字经济融合测度的指标，因此今后应注重融合的测度及评价。因为科学系统的评价体系是推动数字经济与实体经济深度融合发展的必要条件，不仅可以准确把握数字经济的特点，还充分考虑到实体经济的结构特征。此外，评价指标体系的构建正是为了反映两者融合的成熟度，从而可以指标帮助企业及政府有效找出融合过程中存在的问题。因此，评价指标体系的构建是数字经济与实体经济融合发展今后研究中的一大重点，应该分别构建一套完备、系统、权威的总体评价指标模型和反映区域、各行业的评价指标模型。 参考文献: [1] Don Tapscott. 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摘 要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词 ：大数据 物联网 信息处理 海量计算
一、大数据的产生与发展现状
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基百科则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的安全”。2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
近年来，我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月，工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广，并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。
二、大数据的特点
目前，企业界和学术界都一致认为，大数据具有4个“V”特征，即：容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。
(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。
(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种，数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。
(3)价值(Value)密度低。如视频的例子，在不间断连续监控的过程中，可能有意义的数据仅有一两秒。
(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。
三、大数据应用的领域
大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。
商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析，了解不同顾客的购物习惯，公司从所销售的数据进行分析，从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台，为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。
大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术，通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享，从而得到客户的个人信用等级，以推断出客户的支付需求与能力。
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年，中国公布的《十二五规划》指出：要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台，建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入，医疗数据信息的存储将愈加被关注，医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。
除此之外，大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息，在开展对业务数据进行技术管理的同时，企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息，并且对其进行分析处理，从而增强决策的正确性、规避风险。
四、大数据所面临的挑战
大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型，找出被忽略的信息，促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入，人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时，也带来了众多的挑战：
(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。
(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。
(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。
(4)大数据的集成与管理问题。
这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素，同时也成为未来引领大数据发展的推动力。
五、结束语
大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段，还有更为广阔的空间需要人们不断开拓，如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。
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摘 要 继农业经济和工业经济之后，经济体正处于一个更先进更高级的经济阶段——数字经济。通过数字、信息技术与实体经济的深度融合，传统产业正不断向数字化、智能化水平发展。因此本文对国内外相关文献进行梳理总结,为深入研究数字经济与实体经济融合的发展提供理论参考。 关键词： 数字经济；实体经济；数字经济与实体经济融合；产业转型升级 一、数字经济与实体经济的涵义 （一）数字经济的涵义 什么是数字经济？最早提出“数字经济”概念的是DonTapscott，DonTapscott（1996）在《数字经济：网络智能时代的希望和危险》中指出，数字经济是“利用比特而非原子”的经济。[1]随着数字技术的日新月异，数字经济涉及的范围越来越广，各国对数字经济的理解及发展重点也大相径庭。 在中国，一般以2016年杭州峰会《G20数字经济发展与合作倡议》的表述为准，提出“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。[2]同中国一样，韩国和俄罗斯也认为数字经济是一种经济活动，但是韩国对其的定义更为广泛，认为“数字经济是基于互联网在内的所有信息通讯产业为基础的所有经济活动”；俄罗斯认为这种经济活动是用来保障国家利益的。[3]反观美国、法国，对数字经济的理解是基于数字经济的测算，美国对于数字经济的测算包括电子商务和数字服务两部分[4]，法国则是从行业的角度来进行测算的。英国研究委员会（2010）对数字经济的理解着眼于产出角度，认为其是通过人、过程和技术发生复杂关系而创造社会经济效益。[5]澳大利亚则认为数字经济是一种通过互联网、移动电话和传感器网络等信息和通讯技术，实现经济和社会的全球性网络化的社会进程。[6] （二）实体经济的涵义 次贷危机之后，各业界频繁使用“实体经济”，美联储从行业市场区分的角度将实体经济定义为除去房地产市场和金融市场之外的部分。刘骏民（2003）却不主张这种做法，他认为实体经济是以成本和技术支撑的价格体系。[7]而成思危（2003）从物质生产角度对实体经济进行定义，他认为实体经济就是与具体的产品生产及为增加产品价值的经济活动。[8] 但对于服务业是否属于实体经济，学者们的争议不断。金碚（2012）认为实体经济应该包括一、二、三产业中直接服务业和工业化服务业[9]，所以金碚认为部分服务业也隶属于实体经济。同时，金融时报词典（Financial Times Lexicon）和经济术语（Economic Glossary）中都认为实体经济是一种可以通过使用各种资源生产商品和服务一满足人们的生活需求的经济活动。吴秀生和林左鸣（2006）对此持相反的意见，他们认为实体经济仅仅包括物质生产活动，[10]服务业不属于实体经济，应隶属于广义虚拟经济。刘晓欣（2011）则根据马克思的“物质生产与非物质生产分类”来定义实体经济，她认为狭义的实体经济包括工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产但不包括服务业，但广义的实体经济包括第一、二产业，还有部分第三产业，如虚拟经济、高端服务业。[11] 二、数字经济与实体经济融合的基本理论 （一）数字经济与实体经济融合的内涵 数字经济与实体经济融合是近几年才提出来，因此学者们对这个概念研究的不多，同时融合涉及不同方面、层次、内容，是一个极为抽象、宽泛的概念。其中于乐和潘新兴（2012）认为：狭义的是指数字信息技术与工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产相结合的过程；广义的是指工业化的社会进程和数字化的社会进程相结合的进程。[12] （二）数字经济与实体经济的互动关系 1、实体经济是数字经济的基础 学界对于数字经济是融入而不是取代实体经济这一观点达成共识。十九大报告指出，“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”，这无疑奠定了实体经济的基础性地位，我国全面小康的目标不能片面的强调数字化，而应从整体全面的角度出发，将数字经济融入农业、工业、服务业，整体推进我国工业化、现代化目标的实现。（于乐，潘新兴，2012）离开了实体经济，数字经济就会成为无本之木，无源之水，数字化和工业化是经济发展的两面，两者缺一不可。 国内学者普遍认为数字经济是融合性经济。闫德利（2018）认为，数字经济与实体经济融合的产物就是“数字化的实体经济”，它是数字经济主要的组成部分，其主体属于实体经济[13]；邬贺铨（2016）基于数字经济就是数字化的工业经济、数字化的农业经济的理解，认为数字经济就是实体经济[14]。马云（2018）也指出数字经济本身就是实体经济，它们既非各自独立存在，更非相互对立地存在，因为只有拥抱了数字技术的实体经济，包括制造业、服务业、流通业，才是真正健康、有前景的实体经济。 2、数字经济是实体经济的动力源泉 国内外学者对数字经济的认识基本呈一致观点，他们认为数字经济能够驱动实体经济发展，是实体经济的动力与源泉。其中Brookes, Martin和Zaki Wahhaj（2000）通过观测电子商务对日本和美国宏观经济的影响，认为电子商务作为信息技术应用的典范，将成为经济增长的新生力量。[15]另外，Georgion（2009）测算电子商务对英国、德国等13个西欧国家经济的影响，结果发现电子商务通过提升公司市场表现进一步促进经济增长。[16] 王亚男（2011）基于中国制造业的发展现状，结合制造业的优势和不足，提出了数字经济与实体经济融合不仅能改变制造业原有的增长模式提升制造业的竞争力，更能通过发展生产性服务业寻找制造业新的增长点。[17]刘吉超和庞洋（2013）认为基于信息技术的制造数字化革命和分布式能源互联网的普及应用，将带来分布式、社会化、网络化的大规模定制的生产方式，形成分散、开放、合作的社会商业架构和商业模式，以信息化改造生产制造和经营管理全流程、通过服务化将经营重心向产业价值链的两端延伸、推动制造业向绿色化方向发展，是制造业提升竞争力的主要路径。[18]马化腾（2017）认为，“互联网+”是数字经济发展的手段，目前“互联网+”带来的各行业的改变只是开始，但在不久的将来，数字经济的发展将会重塑各个行业的核心竞争力。[19]陈养才（2018）发现煤炭行业在两化融合的推动下，转型升级效果显著，具体体现在产业结构发生调整、产业技术得到升级、实现产业化发展、煤炭清洁高效利用水平提高，煤炭绿色发展落到实处以及煤机装备制造水平提升。[20] 三、数字经济与实体经济融合的国内外研究综述 （一）国外研究进展 由于西方发达国家是在工业化进程完成之后才开始信息化发展，所以国外学者直接探讨数字经济与实体经济的融合问题比较少，多数是研究信息技术与产业转型、企业发展之间的关联。KevinM.Stolarick（1999）认为将信息技术嫁接到传统产业、产品和工艺方面，会提高相关企业的生产率。正如Salvador和Ikeda所说，互联网可以通过信息透明化释放巨大的价值，大数据时代会产生新的产业形态和组织间管理规则。 然而，Michael等（2001）认为，信息化技术的应用并不一定能够直接增强制造业企业的竞争优势，对竞争优势的潜在贡献则是通过其对独特组织能力的开发和利用的影响。[21] Anna Giunta和Francesco Trivieri（2007）通过对约1.7万家公司进行了抽样调查，并使用IT采用指数作为因变量，对这些公司进行了有序的probit分析，研究结果显示，企业规模、地理位置、员工的职能构成、研发活动、分包、出口和企业之间的合作都是意大利中小型制造企业采用信息技术的重要决定因素。[22]。 Moosa（2011）通过研究数字经济与实体经济融合和制造业企业之间的关系，发现融合中的企业能够利用信息化网络来构建拓展生产模式，从而实现网络化、集约化制造，能够显著提升制造业和客户之间的联系，进而利用更加人性化的生产组织来降低经营风险。[23] Concetta Castiglione（2012）使用translog和Cobb-Douglas生产函数来估计1995年至2003年期间意大利制造公司的信息通讯技术（ICT）对技术效率(TE)的影响，结果信息通讯技术（ICT）投资对企业的技术效率（TE）有显著的正向影响。[24] （二）国内研究进展 国内学者在数字经济与实体经济融合发展的实证研究主要是对企业效益或产业转型升级的影响上进行研究。实证研究结果均表明，数字经济与实体经济融合会促进产业结构转型升级，对企业效益具有显著的促进作用。同时由于各地区融合水平各有差异，导致融合对产业结构升级的作用效果存在较大差异。 何帆和刘红霞（2019）利用A股2012～2017年数据考察实体企业数字化变革的业绩提升效应，实证结果显示数字化变革显著提升了实体企业经济效益，而且发现通过数字技术的应用降低成本费用、提高资产使用效率以及增强创新能力，可以有效实现企业数字化变革的经济效益提升。[25]李晓钟和黄蓉（2018）为研究分析了实体经济（纺织产业）与数字经济（电子信息产业）融合发展及其驱动纺织产业竞争力提升的机理,基于产业融合理论，通过构建两大产业融合评价模型，实证结果显示数字经济发展程度与两大产业耦合协调度和产业融合水平呈正相关，同时发现数字经济发展水平对纺织产业创新能力、出口规模及出口质量等起到显著的促进作用。[26]杨德明和刘泳文（2018）为探讨“互联网+”对传统企业业绩的影响，采用2013—2015年中国上市公司相关数据，并构建反映传统企业实施“互联网+”的指标，实证研究发现传统企业与互联网的融合显著提升了公司业绩[27]。倪萍（2013）基于重庆市数据对高新技术产业与现代服务业的关联性分析，结果表明，促进高新技术产业发展，推动信息化建设，会显著加快重庆市服务业的发展和产业结构转型，且后续作用会互相产生积极发展的影响，[28] 在数字经济与实体经济融合提出之前，被称作两化融合，即信息化与工业化融合。由于两化融合提出较早，国内学者对其研究较为丰富。主要研究工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响效果、作用机理与区域差异。 张亚斌等（2014）利用协调发展系数法和SBM-Luenberger指数法分别测度了区域两化融合质量和工业绿色全要素生产率，实证结果表明，重化工业化趋势不利于工业绿色全要素生产率的改善，而区域两化融合质量的提升可以有效改善，提高区域工业环境质量绩效，进而促使工业向绿色发展转型。[29]谷唐敏（2016）通过对全样本面板数据的固定效应模型和随机效应模型采用系统广义矩估计进行回归分析我国30个省市2010－2014年考察两化融合对我国制造业转型升级发展的影响效果与区域差异。结果显示：两化融合影响制造业转型升级呈现显著区域差异性，其中东部地区的影响程度最大，但东、中两部地区的促进作用却逐步减弱。[30]焦勇和杨蕙馨（2017）研究表明，两化融合耦合程度和增值能力、政府干预显著促进产业结构向合理化与高级化发展，同时发现不同区域融合对产业结构高级化具有显著的异质性影响，而对产业结构合理化呈现出正向影响。[31]刘桂林（2017）以基础环境、工业应用和应用效益三个测度两化融合水平的分指标探讨了两化融合对我国产业结构升级的影响和作用机理。研究表明，基础环境和应用效益对产业结构合理化的影响相对显著，其作用机理主要是通过提升应用效益推动产业结构高级化。[32]马欢欢（2018）分析了工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的作用机理，结果表明，两化融合水平对制造业产业结构升级有着显著的正向效果，且作用最强；且不同区域的工业化和信息化融合水平不同，其作用也存在明显的差异，对东部地区具有促进作用，而对中西部地区起到一定的抑制作用。[33] 四、数字经济与实体经济融合发展中面临的主要问题 我国数字经济发展仍处于初级阶段，在网络信息技术与实体经济融合的过程中，同样会出现诸多问题。而我们只有充分了解认识融合发展中问题，并及时解决，才能够持续推进数字经济与实体经济深度融合、健康发展。 （一）产业结构发展失衡 网络信息技术与实体经济加速融合应用，促进了一二三产业转型升级，但发现存在三次产业数字经济发展不均衡问题，第三产业数字经济发展远超一、二产业；而且，发达地区与欠发达地区数字经济发展极不不均衡；同时，数字经济生产领域技术、资源投入不如消费领域多，在创新、设计、生产制造等核心环节变革上远低于发达国家。（鲁春从，孙克，2017[34]；孙克，2017[35]） （二）传统产业转型压力大 数字时代的到来，给传统产业转型升级提供了很好的契机，但是由于许多传统企业数字化转型的实力普遍不足，存在着资金、技术和融合性人才缺乏，而导致缺乏创新，数字技术运用水平低下，以及涉及数字技术的领域其从投入应用到产生收益周期较长，亟需完善传统产业软硬件的基础发展。（严震，2018[36]；康伟，姜宝，2018[37]；方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济加速融合，使得实体经济逐渐出现企业退出、不良资产积累等问题，对实体经济造成不小的冲击，反过来因为融合后主体、行为、环节更为复杂，联系更为紧密，从而导致无论哪个环节出现问题便极可能波及整个经济。（孙克，2017） （三）新旧动能转换支撑不足 数字经济驱动传统产业转型升级，但多数传统产业存在着高转换成本、搞试错成本和风险、大信息化投入、强资产专用性、长投资周期、等运用数字信息技术的动力不足问题；传统产业存在着较强的固化思维，使得数字信息技术子在实体经济中应用难度大，并且由于新兴产业刚进入，行业标准不够完善甚至缺乏，严重制约了企业前进的脚步；由于传统企业内部大多信息化基础较差，应用数字技术的能力不足，使得企业内部基础无法与外部服务体系相协调。（方晓红，2019）同时，由于数字经济与实体经济融合发展会使得企业原因的生产方式、生产模式发展变革，会对传统产业相关部门造成不小的冲击，因此这些组织部门需要进行调整以适应变化，但据研究表明，这个适应性调整的时间，即从数字信息技术投入到产生收益所需时间为3-10年。（孙克，2017） （四）高层次人才缺乏 数字经济产业在我国属于战略性新兴产业，精通互联网、大数据、人工智能等专业知识的人才本来就缺乏，而数字经济与实体经济融合便要求复合型人才，这远不能满足融合发展的现实需求。特别地，对于依稀中小制造企业来说，由于缺乏高素质复合型人才，无法实现互联网等数字技术与生产制造产业完美的进行融合，从而严重制约了其发展。（方晓红，2019）同时，普通高校培养方向重理论、轻实操，课程设置跟不上企业实际需求。（康伟，姜宝，2018） （五）自主创新能力差 近年来，虽然我国数字经济发展迅猛，但是，从技术方面来看，我国数字经济只是在电子商务、移动支付、共享经济等应用领域的技术创新能力较强，而在生产领域的核心技术创新能力仍然较弱。（方晓红，2019）从制造业的技术创新能力来看，我国的技术创新力水平低下，其中关键技术、核心技术主要来源于国外。从目前来看，我国本土制造业企业并没有没有形成技术扩散后的吸收和自主创新的良性循环，反而大多数企业基于眼前的利益，往往在引进核心技术后便进行模仿，以至于制造业产品仍处于产业链低端的状态。（王亚男，2011） 五、总结性评述 （一）评述 综上所述，学者对于数字经济与实体经济融合发展的研究，对我国传统产业的转型升级具有非常重要的意义。可以发现西方学者直接研究数字经济与实体经济融合影响产业结构转型升级的文章较少，大多是研究信息技术与企业发展之间的关系；国内学者对两化融合研究相对较为丰富，然而对数字经济与实体经济融合的实证研究仍旧太少。但实证分析侧重于研究对产业结构升级的影响，即基于整个国家或区域的视角研究产业间的转型升级，没有具体到某个省市、某个产业内的转型升级。由于我国各省份产业发展状况存在明显的地域差异，各地区的主导产业不同，研究产业结构升级对具体产业的发展不具有针对性，相关建议适用性不强。 从目前文献来看，对于数字经济的研究大多基于“数字”或信息技术视角，从经济视角的较少，并且由于数字经济与实体经济融合是2016年才提出来的，因此这方面的研究咨询机构、互联网企业等相比学者来说进行了较多的研究，其中具体的细分领域入手进行的实证和案例研究较多，系统性的理论分析较少。 （二）展望 数字经济发展历史并不长，且仍处于初级阶段，未来数字经济与实体经济容融合发展还有很大的研究空间，需要加强相关理论与实证的研究。理论方面，今后的研究应该更加注重数字经济与实体经济融合的本质与内涵，来挖掘数字经济的价值对传统产业的作用机理，为传统产业转型升级指出明确的道路；实证方面，今后的研究可以具体到省市的具体产业为研究对象，分析数字经济与实体经济融合水平对产业结构转型升级的具体作用，以弥补目前研究领域的空白。 同时，现今的研究对数字经济与实体经济测定的研究相对较为丰富，但是缺乏系统的关于数字经济与数字经济融合测度的指标，因此今后应注重融合的测度及评价。因为科学系统的评价体系是推动数字经济与实体经济深度融合发展的必要条件，不仅可以准确把握数字经济的特点，还充分考虑到实体经济的结构特征。此外，评价指标体系的构建正是为了反映两者融合的成熟度，从而可以指标帮助企业及政府有效找出融合过程中存在的问题。因此，评价指标体系的构建是数字经济与实体经济融合发展今后研究中的一大重点，应该分别构建一套完备、系统、权威的总体评价指标模型和反映区域、各行业的评价指标模型。 参考文献: [1] Don Tapscott. 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客观看，根据数字经济的定义不同，其参与到实体经济的程度也是有所不同。例如对于移动互联网来说，通过手机APP下单已经成为了现代社会中普遍性的消费习惯，而其背后便是各大互联网等数字化技术应用平台的支持，而如果将数字经济定义为如ERP一类的产业信息化系统，我们可以发现此也在很多大中型的厂商中普遍存在，对其财务、生产、销售、采购等多个部门产生信息提升效率的影响。按照不同定义的对应的经济场景，其中既有数字化的成分，也会有实体经济的发展，可根据场景的不同来区分具体两者的结合形式。首先，类似上述提及的产业信息化、移动互联网中的TO B、TO C等场景，我们可以看到虽然具体的营销方式有所改变，例如从过往线下的卖场促销转变为现在线上的生态会议、直播卖货，但本质的商业机理仍是以实体经济的供应链作为基础的商业模式，数字经济和技术的助力更多是在渠道方面进行改革，从而最终以更加直接的方式促成订单。基于渠道方式的改革，我们可以看到互联网流量的巨大提升，不仅仅带来的是各类实体商家的渠道方式转变，还为相关互联网平台和技术的支持商带来了巨大的头部效应，典型的便是随着数据量的巨量沉淀，对于数据耦合架构、数据颗粒度等方面的要求不断提升，以至于可以明显看到云计算作为新赛道开始参加到各类数字化系统之中。在过往若干年的发展过程中，结合国产自主等方面要求的提升，以云计算等新兴技术为基础的数字化开发，开始向更加深入的产业应用进军，典型面临要解决的问题便是如何通过数字化系统，在更少人力等资源的投入下产出更多的成果，尤其是在建筑工程等传统范式较强的行业之中。以建筑工程为例，由于其涉及产业链条长、专业逻辑强、参与利益相关方等因素，数字化的软件工程需要结合强业务逻辑澄清相关场景的需求和痛点，从而定向开发出适合客户工作需要的功能和应用。如此的业务开发，除了产品逻辑上的定性，其关键基础在于软硬件架构的支持，硬件方面来源于算力的充足支持，软件方面需要符合松耦合、资源可伸缩的特点，在软硬件的前提架构下，根据客户不同阶段的需求来针对性的开发功能，并保持功能模块之间的可组合性，例如针对正向设计阶段的三维审图平台，施工阶段的项目问题协同平台等，其中的自动语义识别模块、BIM模块、任务处理模块等，都可以作为独立的功能模块，在类似低代码系统进行另外系统的组装。如上，数字经济和实体经济的界限愈加模糊，最终评判的标准便是数字化是否真正为现实客观世界产生降本增效、开源增利的成果。
文章来源于公众号：洞见学堂
作者：王勇 谢晨颖
【导读】
数字经济时代，“大智移云物区”等数字技术已经成为重塑各行各业的重要力量。财务管理作为企业管理的重要内容，也受到了巨大的影响和冲击。传统财务的工作流程、管理模式、管理理念、组织架构等各方面都发生了不同程度的变化。企业的财务管理正在从电算化、信息化，逐渐走向数字化、智能化。
数字技术的进步会给财务管理带来怎样的改变？本文将从财务决策、资金管理、成本管理、财务职能、财务报告和财务风险六个方面阐述数字经济时代财务管理发生的变革。
1. 财务决策：从依赖经验的直觉决策到数据算法驱动的科学决策
长期以来，管理者通常凭借经验、直觉、判断力来进行决策，虽然也会通过获取数据进行模型的计算得出结果，但 在过去，受限于技术能力，数据获取不全面，导致很多决策模型无法使用，财务决策仅仅建立在企业内部“财务小数据”的基础上，包括收入、成本、利润、资产、负债等，难以做出合理的决策。
数字经济时代，大数据的大量性（Volume）和多样性（Variety）给管理者使用决策模型提供便利，可以得出更加科学合理的结果。 大数据不仅能收集到财务信息，也能收集到非财务信息；不仅能收集结构化数据，也能收集到非结构化、半结构化数据；除了企业内部业务数据，更延伸到企业外部，包括所属行业、供应链、竞争对手、监管机构、政府部门等所有利益相关者的数据。数据和算法通过机器学习的方式不断自我优化，进而用“数据决策”替代“凭直觉经验和拍脑袋式决策”。
以投资决策为例，在进行投资决策时，过去的决策者在决策时无法掌握所有信息，且容易受到个人风险偏好、认知偏差的影响，造成决策的主观性。基于大数据的投资决策模型纠正了决策中的非理性问题，得出的结论更加的科学，提高投资决策的合理性和准确性。同时，通过建立量化投资模型帮助决策者处理海量数据，决策者能够在短时间内对影响投资结果的因素进行多角度分析，如经济周期、未来预期、盈利能力、心理因素、市场等，根据模型分析结果做出投资决策，极大提高了投资效率。 有实证研究表明，企业的投资规模、投资回报率与大数据发展指数之间呈正相关关系 ，即大数据的发展有利于企业做出更好的投资决策； 同时，大数据发展指数与企业融资效率、内源融资率及债务清偿率均呈正相关关系。 大数据能够提升企业融资决策的质量。[1]
谷歌采用“The Machine”算法，通过或否决新的投资和后续投资。 通过收集某特定公司的市场数据、融资金额、联合投资合作伙伴、以前的投资者、行业领域以及以前估值与目前估值的差额等方面的数据进行分析，用红绿灯系统来考核某项投资指标体系，绿灯表示投资机会良好，红灯表示不投资，黄灯表示需谨慎行事。在使用初期只是作为投资尽调的辅助配角，现在其AI算法已经进入投资委员会，可以对投资进行评估，且评估结果的准确率很高。
2. 资金管理：从内部资金管理到全产业链资金管理
传统财资管理系统中更多是平面化财资管理，将财资管理的重点放在账户管理、资金结算、资金划拨、资金对账等交易性处理流程上，主要是对企业内部资金的管理。
数字经济时代，随着数字技术的不断发展，可以支撑更加复杂多样的资金管理模式，财资管理将从平面走向立体。企业的资金管理不再局限于内部资金的集中管控和调配，而是向供应链金融模式转变。 利用大数据、AI、云计算等技术，可以对产业链资金流动进行静态和动态监测管理。 上至供应商，可以开展供应链金融，做应收账款保理；下到消费者，可以做消费信贷，盘活全产业链资金。[2]
蒙牛集团 在企业内部搭建了资金共享平台，实现对资金的集中管控。由集团总部统一调度、管理和运用所有的资金。大量实时汇总的资金大数据，使现金流预测模型更加精确，让集团对内部资金的管理更精细、更高效、更主动。除了内部资金管理，在企业外部，蒙牛还 建立了服务于上下游的供应链融资平台 。通过 “互联网+大数据” ，从蒙牛上下游、奶源等第一层直联的约上万数量合作伙伴群，逐步延伸到第二层的上百万数量的蒙牛生态圈伙伴，实现高效、低成本融资。目前，蒙牛已与多家金融机构合作开展供应链金融业务。通过EAS系统和银行在数据渠道上打通，上下游企业可以直接登录蒙牛供应链融资平台，高效融资，使得以蒙牛为核心企业的生态圈更加 健康 。
3. 成本管理：实现精细化核算、前置化管控，优化成本控制
在 成本核算 方面，作业成本法是现在较为精细化的管理方式，但基于技术条件的限制，很多作业层面的数据难以收集，导致实施起来较为复杂和困难。
数字经济时代，随着大数据、物联网等技术的兴起， 生产或服务中的每一步骤甚至每一个细节都能够被各种智能仪器收集到 ，并传递到数据处理中心进行处理。企业能够 方便快捷地获取、筛选与成本相关的各种数据 ，避免了繁琐的人工筛选数据的过程，使得作业成本法得以便捷的实现。 同时，成本数据的收集更为精确和全面，便于确定成本动因、识别增值作业 ，精细化成本管理，优化成本控制过程。实际上，由于智能设备和物联网的应用， 一些传统的间接费用变为直接成本 ，即使需要分配间接费用，也能找到较为 精确的分配因子 。
Amani等(2017)对 数据挖掘技术在成本管理应用 中的几个层面进行了综述，分别是设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面。其中，在设备层可以用数据挖掘来评估设备制造成本，从而提高设备检查和维修的精确度， 追踪设备更新成本 ；在流程层数据挖掘技术用来 在成本核算中确定成本驱动因素 ,并帮助 制定转移定价 的决策；在施工层通过创建神经网络系统，实现快速且 精确的成本评估 ；在产品层数据挖掘可以用以预测产品单元的成本、评估产品生命周期成本；在项目层数据挖掘可以协助建立成本评估体系，包括有形产品和无形产品,如软件和应用等。基于全过程、多层次的原则，财务可以 在数据挖掘技术下实现对成本的精益管理 ，这是大数据技术在成本管理领域的重要应用场景。
此外，传统的成本控制是在成本发生后进行事后追踪。随着数字技术的应用，成本、费用被细分成不同的子类，针对不同子类都可以进一步向前延伸，建立专业的前端业务管理系统，如商旅管理系统、品牌宣传管理系统、通信费用管理系统等等。[3]这些前置业务系统和财务系统之间实现无缝衔接， 将成本费用的管理前置到业务过程中去，实现前置化、过程化的成本控制和监督 。
4. 财务职能：从交易记录、核算监督到决策支持、价值创造，实现业财深度融合
传统财务的主要工作是承担企业的财务核算和监督职能，进行报表的编制、资金结算、报送财务信息等基础性工作。财务角色定位局限于账务处理、薄记经营活动，财务部门只是职能部门，不能产生附加价值，是“后台”角色。
数字经济时代，财务的职能将发生重大变革。 以“凭证”为起点的传统财务会计将逐渐被自动化和智能化，很多重复性、规则性的财务工作会被财务机器人所替代，更多财会人员被释放出来，新的财务管理模式将实现“无人会计” 。
麦肯锡《自动化和人工智能如何重塑财务职能》中显示，大多数财务活动都存在自动化计划，其中以交易型活动最易于自动化，对于一般的会计活动而言，77%的活动是可以全自动化的，12%的活动可以高度自动化。牛津大学研究者也曾预测，未来20年，在英国会计行业中，财务行政人员和注册会计师可能被机器完全替代的概率分别为96.8%和95.3%。
财务人员正在从以交易处理为主的财务会计向决策支持为主的管理会计转型，转变为赋能者和创新引领者 。借助大数据挖掘技术，发现业务经营中存在的问题、企业潜在的发展机会，参与经营决策，并更多承担资金管理、预算管理、风险管控等高价值工作，全面参与到企业的经营管理和价值创造活动中去。
同时，传统财务工作相对独立、封闭，很难与各项业务工作有效的融合,“会计和业务两张皮”现象较为常见。数字化时代，一切业务数据化，一切数据业务化， 财务工作将与业务工作高度融合。 业务信息系统和财务信息系统在输入、处理、存储和输出等各个环节共享，业务和财务人员之间的组织和职能划分将会逐渐消失。在数字技术、智能技术的加持下，会计人员的部分职责会转移到业务人员身上， “人人财务”的趋势逐渐凸显 。（“人人财务”表现为财务即业务，业务即财务；人人皆财务，财务皆人人。）
新奥集团 是一家业务版块广泛、子公司众多的大型集团公司，其财务共享中心日常业务种类繁多，且有相当一部分业务流程需依靠人工完成，员工工作强度大、耗时久。在财务数字化转型中，新奥集团利用IBM RPA（机器人流程自动化）、规则引擎等技术，打造自动化财务机器人， 引入虚拟员工，在财务共享中心上岗 。自动化机器人代替人工完成业务流程中重复度高、规则精确和吞吐量大的任务，以及跨岗位的多人操作、跨数据源的数据核对等；只有异常处理、需要创意和决策的任务才交给人工操作。 借助RPA技术，新奥集团财务共享中心不仅更快速、更高效地完成工作，而且最大限度释放员工价值，让员工做对企业有更高附加值的工作。
美的集团 在财务数字化转型中，构建了财务共享平台，重新架构了管理体系，真正实现了 “业财融合”。转型后财务人员从重复投入和效率低的境况中解放出来，将更多资源和精力投入到辅助经营中。 财务职能由“办公室”型财务转变成“业务型和经营管理型财务”，通过深入了解业务，深度分析各业务领域的经营数据，为业务部门提供有力的数据支撑，支持企业经营管理决策，提升经营价值。另外，集团重新设置了 财经 各模块职能岗位，比如 财经 管理部的“预算管理专员、成本管理专员、会计管理专员、研发成本管理专员、资金管理专员”等岗位设计， 所有财务工作侧重于参与企业经营管理，而不是会计核算。财务人员从传统的日常记账中解脱出来，走进前线，参与到业务中，为业务提供决策支持。
5. 财务报告：从定期、标准化报表到实时、多样化、全面化报表
传统财务报告通过对经济业务的确认、计量和报告，定期提供标准化的财报，有三个特点：一 是主要提供财务数据，非财务数据很少呈现 。财报很难全面展现企业的财务状况、经营业绩与发展前景。 二是标准化 ，即对所有使用者提供相同的格式和信息，不考虑信息使用者的个性化需求。 三是滞后性 ，传统的“三表一注”面向过去，按季度或年度定期编制，对企业经营状况的反馈是滞后的。
随着大数据、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等各种技术的出现，正在不断改变会计信息加工的规则和方法，一些机构已经开始借助于人工智能算法，实现凭证的智能编制和报表的智能生成。可以 根据不同用户的需求，提供多样化的财务报告 ， 满足不同层级用户的多样化需求。 这些报告不再局限于财务信息，还包括大量非财务信息，财务报告走向精细和全面。也不再局限于定期报告，而是可以做到 实时化、可视化 。财务数据实时采集、实时核算与分析、实时传输与报告，为企业经营决策提供支持。
其中，区块链技术给财务报告带来的影响是革命性的 。企业外部信息使用者及其内部信息需求都能够通过共识机制快速确定。每一个企业参与者都可以 提出多样化的信息需求，通过区块链技术能够生成并发布各种样式、内容、结构、目的的财务报告，如 以经济事项为基础的报告、全面收益报告、相互式按需报告 、 实时智能财务报告 以及 智能分析报告 等，极大地克服了现行财务报告的诸多局限性。
德邦快递 的客户量大、单量大，流转数据大，对报表的时效要求非常高。通过构建业财一体化系统平台，梳理业务单据与财务凭证之间的数据关联，德邦快递实现了90%凭证的自动生成、审核，每月自动处理200万份业务单据；设置的各项报表架构和业务规则，自动归集、计算、输出报表，每次报表编制时间由4小时缩短至60s，实现 报表智能编制、实时查询 ，满足管理者对报表时效的高要求。
6. 财务风险：从依靠人进行风险管控到机器自动识别风险、提前预警
财务风险包括筹资风险、投资风险、现金流风险等。传统财务风险管控主要依靠财务人员搜集信息，进行风险识别时需要搜集的数据量庞大，财务人员难以整合多种渠道的数据，难以进行关联信息查询和扩展，效率低下，风险控制的成本较大。
随着大数据、人工智能等技术的广泛应用， 财务风险管控有了更先进的算法、模型和工具 。借助监督式学习算法、知识图谱等技术，把人类具有的直觉推理加以形式化或机器模拟，可以 大量处理会计信息、供应商管理审查信息、应收账款账龄信息等，对财务风险形成预判能力。 通过建立数学模型对不同风险因素进行组合分析，使企业能够在较短时间内 迅速识别潜在风险并进行精确的量化分析 ，进而实现对财务风险的及时控制。此外，根据大数据的分析结果设立预警指标与临界指标，还可提醒管理者 在财务风险发生前就做出应对措施 。
德勤认为机器学习可以解读财务人员对于风险的反应方式，从而在没有回馈或干预的情况下自主采取行动，根据持续的信息流快速反应，进而降低财务风险，使财务不需要在人的干预下就可以自主驱动智能工具，实现无人化的风险管控。
阿里巴巴 为了保持现金流的稳定性和充足性，防止现金流风险， 建立了大数据财务风险预警体系 ， 将产生财务风险的内外部经营环境等抽象因素数据化， 利用大数据处理技术对各种风险因子异常变化情况进行识别， 任何涉及到现金流的风险因子出现异常，预警体系都能够基于大数据分析处理进行主动识别，并预警潜在的现金流风险，通知管理人员及时进行风险的管控 。与传统财务风险预警体系不同，大数据财务风险预警体系在云技术的支持下能够实现事前预测、事中处理、事后管控的实时动态监控。
【 小结 】
数字经济时代，在大数据、云计算、区块链等数字技术的冲击下，传统的财务管理模式发生了深刻变革。财务决策从经验驱动变为数据驱动，资金管理从内部管理延伸到全产业链、生态圈的管理，成本核算精细化、成本控制前置化，财务职能从核算监督到决策支持、价值创造，财务报表从定期、标准到实时、多样，财务风险管控从依靠人到机器自动识别、提前预警。企业要抓住数字经济的时代机遇，加快财务管理的数字化转型，充分发挥财务在数据方面具有的先决性优势。
参考文献：
具体引用文献的方式要按照论文写作规范和所选用的引文格式来决定，以下是一些可能适用的格式：MLA格式：在论文中用括号标注引用，标注方式为作者名和页码。例如：（李明 25）。在文献列表中按照作者字母顺序排列，依次列出作者名、文献名称、出版日期、出版社信息等。例如：李明。《中国数字经济发展白皮书》。2020年，中国人民大学出版社。APA格式：在论文中用括号标注引用，标注方式为作者名、出版年份和页码。例如：（李明，2020，p. 25）。在文献列表中按照作者字母顺序排列，依次列出作者名、出版年份、文献名称、出版社信息等。例如：李明（2020）。《中国数字经济发展白皮书》。中国人民大学出版社。Chicago格式：在论文中用脚注或尾注标注引用，标注方式为作者名、文献名称、出版日期、页码。例如：李明，《中国数字经济发展白皮书》（北京：中国人民大学出版社，2020），25页。在文献列表中按照作者字母顺序排列，依次列出作者名、文献名称、出版日期、出版社信息等。例如：李明。《中国数字经济发展白皮书》。北京：中国人民大学出版社，2020。需要注意的是，以上只是一些常见的引用格式，具体格式要根据实际情况和所选用的论文写作规范来确定。