王愛國 李瑞雪 楊傲君

【摘 要】 近年，“大智移云物區(qū)”等數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)，越來越多的企業(yè)都已開始進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。文章基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下的業(yè)務(wù)流程重塑視角，以智能會計核算和智能財務(wù)決策為自變量、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為因變量，以業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造為中介變量、數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建了一個有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型?；?93份大型國有企業(yè)樣本數(shù)據(jù)的實證研究發(fā)現(xiàn)：智能會計核算和智能財務(wù)決策均對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有正向影響；業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在上述關(guān)系中發(fā)揮部分中介作用；數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力調(diào)節(jié)了智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。研究結(jié)果豐富了智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)理論，同時對企業(yè)通過智能會計促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有指導(dǎo)意義和應(yīng)用價值。

【關(guān)鍵詞】 智能會計核算； 智能財務(wù)決策； 業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造； 數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力； 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

【中圖分類號】 F230? 【文獻標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）04-0112-07

一、引言

隨著“大智移云物區(qū)”等數(shù)字技術(shù)并行涌現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟成為促進各國經(jīng)濟進步的新動力，并促使越來越多的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，我國出臺了“十四五”規(guī)劃和《關(guān)于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》等一系列政策文件[1]。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體過程中，由于各企業(yè)體量、資金、技術(shù)、人員素質(zhì)存在差距，使得各企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在差異[2]，但是基于會計是以貨幣尺度全面反映企業(yè)價值形成、價值創(chuàng)造和價值實現(xiàn)的有效制度工具，作為一項在數(shù)據(jù)、算力和算法協(xié)同驅(qū)動下的企業(yè)價值反饋和價值管理活動，智能會計不僅是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的題中之意，而且在一定意義上也引領(lǐng)著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

智能會計的內(nèi)涵是十分豐富的，至少涉及智能會計核算、智能財務(wù)決策、智能財務(wù)共享、智能會計可視化和智能審計監(jiān)督等[3]。但是從信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)決策兩個視角分析，一是作為數(shù)據(jù)或信息采集與形成系統(tǒng)，智能會計核算在促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用；二是作為數(shù)據(jù)或信息挖掘與應(yīng)用系統(tǒng)，智能財務(wù)決策在促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮著決定性作用。它們?nèi)嬖忈屃送ㄟ^智能會計系統(tǒng)獲取、運用與治理企業(yè)數(shù)據(jù)的全過程，揭示了智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯和作用機理。

基于此，本文從智能會計核算和智能財務(wù)決策這兩個方面，來進一步分析智能會計是如何促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的，同時以業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造為中介變量，以企業(yè)數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建了一個有調(diào)節(jié)的中介模型，借以研究：第一，智能會計核算、智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間具有何種關(guān)系；第二，智能會計核算、智能財務(wù)決策能否通過業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造作用于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；第三，數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力究竟是促進了還是抑制了智能會計核算、智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系。[4]

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）智能會計核算與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

智能會計核算是指利用互聯(lián)網(wǎng)和智能化等技術(shù)幫助企業(yè)員工進行核算，形成新的財務(wù)信息和數(shù)據(jù)，并對其進行自動化和智能化的處理和分析。李輝等[5]指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是借助大數(shù)據(jù)實現(xiàn)企業(yè)的智能化和數(shù)字化，降低潛在風(fēng)險，提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。智能會計核算可以促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首先智能會計核算能夠更充分地利用數(shù)字技術(shù)，大幅提升了會計信息的可靠性和精準(zhǔn)度，從而有利于經(jīng)濟主體對經(jīng)濟活動或經(jīng)濟業(yè)務(wù)進行更科學(xué)合理的預(yù)測與把握，在市場競爭中發(fā)揮主動權(quán)；其次在傳統(tǒng)會計核算中，企業(yè)普遍存在會計信息失真現(xiàn)象，而智能會計核算按照管理標(biāo)準(zhǔn)建立統(tǒng)一的財務(wù)會計系統(tǒng)，從而保證了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性與安全有效性；最后智能會計核算將大數(shù)據(jù)技術(shù)與會計業(yè)務(wù)活動相結(jié)合，對企業(yè)日常資金運動中的各種信息進行整合處理，發(fā)揮數(shù)據(jù)庫的最大效用，為企業(yè)決策提供更可靠的依據(jù)?；诖?，提出假設(shè)1。

H1：智能會計核算促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

智能財務(wù)決策是將財務(wù)管理相關(guān)理論與計算機技術(shù)和數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，將財務(wù)分析資料和資源深入有效地應(yīng)用于企業(yè)的運營決策中，為管理層的決策提供全面的財務(wù)信息支持。首先鑒于目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中多數(shù)企業(yè)由于轉(zhuǎn)型成本偏高而“不能轉(zhuǎn)”[5]的現(xiàn)實，智能財務(wù)決策則依靠大數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、獲取迅速、聚合價值等優(yōu)勢，打通各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)鏈路，提升決策效率，進而降低決策成本，減少轉(zhuǎn)型成本[6]；其次智能財務(wù)決策的發(fā)展是企業(yè)轉(zhuǎn)變財務(wù)職能的重要手段，隨著市場決斷機制的智能化發(fā)展，管理與決策層憑經(jīng)驗認(rèn)知的決策模式將被替代[7]；最后數(shù)字時代的財務(wù)決策者，既是信息的創(chuàng)造者，也是信息的使用者與再生產(chǎn)者，同時又深度參與企業(yè)戰(zhàn)略、運營運維管理的各個方面[6]?；诖?，提出假設(shè)2。

H2：智能財務(wù)決策有助于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（三）業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的中介作用

流程數(shù)字化是指企業(yè)使用數(shù)字技術(shù)支持新的業(yè)務(wù)流程或補充現(xiàn)有活動或流程的行為或決策[8]。會計核算是會計最基本和最重要的職能，財務(wù)決策是整個財務(wù)活動的核心，因此智能會計核算和智能財務(wù)決策必將促進業(yè)務(wù)流程數(shù)字化，進而促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造起到中介作用，首先，業(yè)務(wù)流程管理是塑造企業(yè)價值鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)，可以利用會計信息準(zhǔn)確分析出各個節(jié)點上的痛點，為企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型減小阻力；其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更重要的是使數(shù)據(jù)要素成為新型的生產(chǎn)要素，企業(yè)的生產(chǎn)、管理等業(yè)務(wù)流程都需要依托數(shù)據(jù)進行再造，數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心價值的新要素[7]；最后，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程可以通過大量的數(shù)據(jù)流動，以及對經(jīng)營數(shù)據(jù)、市場環(huán)境數(shù)據(jù)等進行數(shù)據(jù)采集與分析，幫助管理者對現(xiàn)有業(yè)務(wù)模型進行評估、調(diào)整和創(chuàng)新[9]?；诖?，提出假設(shè)3和假設(shè)4。

H3：業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能會計核算與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起中介作用。

H4：業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起中介作用。

（四）數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力是指通過數(shù)字技術(shù)促使個體或組織在態(tài)度、情感、思維、行為及績效方面發(fā)生變化的社會作用。姚小濤[10]將具有數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的管理者作為個人或團隊層面中影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要因素。一方面，在轉(zhuǎn)型過程中，員工可能會由于數(shù)字技術(shù)的威脅而抵制這種變革，擁有數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的管理者會通過改變員工的思維方式和組織文化引導(dǎo)其接受和采用新技術(shù)，培養(yǎng)出將數(shù)字化思維與業(yè)務(wù)流程緊密結(jié)合的員工，從而有利于智能會計核算與智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的推動；另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是由數(shù)字技術(shù)驅(qū)動，具備數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的管理者能夠理解和把握數(shù)字技術(shù)，清晰地闡明數(shù)字時代的發(fā)展為組織帶來的價值或構(gòu)成的威脅，在不確定的環(huán)境中做出更明智的決策[11]。基于此，提出假設(shè)5和假設(shè)6。

H5：數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力在智能會計核算和業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造之間起正向調(diào)節(jié)作用。

H6：數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力在智能財務(wù)決策和業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造之間起正向調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本文構(gòu)建了智能會計核算和智能財務(wù)決策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論模型，如圖1所示。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)收集

本研究采用問卷調(diào)查法，通過線上線下相結(jié)合的方式，在京滬魯蘇豫五地企業(yè)進行了為期7個月的數(shù)據(jù)收集。填寫問卷的企業(yè)和人員均遵循以下原則：企業(yè)為已經(jīng)開展智能會計并進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)；企業(yè)已經(jīng)或正在構(gòu)建財務(wù)共享中心；填寫人員為中高層以上管理人員。本研究通過政府關(guān)系、校友關(guān)系及其他社會關(guān)系，在上述地區(qū)337家企業(yè)中進行調(diào)研，回收有效問卷293份，回收率為86.94%。對未回收44家企業(yè)和已回收293家企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進行測驗，結(jié)果顯示未回收的偏差不會影響數(shù)據(jù)抽樣的有效性。在樣本源中，有72.35%的企業(yè)員工規(guī)模在1 000人以上，61.43%的企業(yè)成立年限在7年以上，說明接受問卷調(diào)查的樣本企業(yè)多為擁有雄厚實力的大中型企業(yè)；其中有69.28%問卷填寫人員學(xué)歷在本科以上，有81.57%的問卷填寫人員工作年限在5年以上，說明接受問卷調(diào)查人員多為高學(xué)歷和經(jīng)驗豐富的工作者，對行業(yè)實際情況和問卷涉及問題有著比較全面的認(rèn)知，應(yīng)答準(zhǔn)確率較高。此外，分別對較早和較晚收集的問卷應(yīng)答進行偏差檢驗，兩組數(shù)據(jù)在企業(yè)規(guī)模和企業(yè)成立年限兩個基本特征上不存在顯著差異，說明樣本數(shù)據(jù)不存在應(yīng)答偏差。

（二）變量測量

本研究數(shù)據(jù)采用問卷調(diào)查法，以下所有變量均通過Likert7級量表進行測量。研究中的相關(guān)概念充分參考國內(nèi)外已有文獻，并注意與當(dāng)下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀進行結(jié)合。首先請相關(guān)領(lǐng)域的專家對問卷進行評價，保證變量測度的規(guī)范性；然后，對已開展智能會計與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)進行預(yù)調(diào)研，詢問題項的描述是否符合企業(yè)管理實際，并進行針對性的修改完善，在保證信度效度達標(biāo)的基礎(chǔ)上，確定各研究變量的測量題項。其中：

1.對智能會計核算的測量主要參考了王愛國[4]的研究，結(jié)合專家建議，確定使用“智能財務(wù)軟件在企業(yè)會計核算中的使用度較高”等4個題項來測量。

2.對智能財務(wù)決策的測量主要參考了續(xù)慧泓等[12]的研究成果，使用“企業(yè)智能財務(wù)決策系統(tǒng)構(gòu)建較為完善”等5個題項來測量。

3.對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的測量結(jié)合調(diào)研與專家建議，使用“業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造目標(biāo)的可度量性較強”等4個題項來測量。

4.對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測量主要參考了文獻[13-15]的研究，使用“組織崗位數(shù)字化程度較高”等4個題項來測量。

5.對數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的測量主要參考了文獻[10，16]的研究，使用“管理者對組織所處的外部科技環(huán)境和科技政策擁有敏銳的掌控能力和適應(yīng)能力”等5個題項來測量。

6.關(guān)于控制變量，本文根據(jù)已有研究和本研究的實際需要，引入企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所屬行業(yè)和企業(yè)成立年限等作為控制變量。

四、實證檢驗

（一）信度效度檢驗

1.信度檢驗：本研究對同一建構(gòu)下各題項間的一致性采用Cronbachs α系數(shù)和組合信度（CR 值）進行檢驗。由表1可知，各變量的α系數(shù)和CR值均大于0.8，說明各量表通過內(nèi)部一致性檢驗，具有較好信度。

2.效度檢驗：由表1可知，在Bartlett球體檢驗結(jié)果顯著異于0的條件下各變量KMO值處于0.816—0.910之間，均大于0.7，且各變量測量題項的因子載荷均大于0.5，方差貢獻率均在50%以上，說明各量表具有較好聚合效度；由表1可知，各變量的AVE值均位于其臨界值0.5以上，說明本文所用量表具有較好收斂性。

（二）主要變量的描述統(tǒng)計和相關(guān)矩陣

本文使用Person雙側(cè)檢驗進行均值與相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。各測量變量均值介于4.63—4.92之間，與期望相符，處于“一般符合”范疇。由Person系數(shù)可知，智能會計核算、智能財務(wù)決策、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造、數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)。

（三）有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗

首先，采用SPSS軟件PROCESS的模型4進行中介效應(yīng)檢驗[17]。結(jié)果顯示，智能會計核算能顯著預(yù)測業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造，a=0.4702，SE=0.633，p<0.001；業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造能顯著預(yù)測企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，b=0.4696，SE=0.476，p<0.001；智能會計核算、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造同時進入回歸方程時，智能會計核算能顯著預(yù)測企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，c=0.1755，SE=0.2446，p<0.001。偏差校正的百分位Bootstrap方法檢驗表明，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能會計核算和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的中介效應(yīng)顯著，ab=0.2208，BootSE=0.0367，95%的置信區(qū)間為[0.1506，

0.2937]。中介效應(yīng)占總效用比例ab/（ab+c）=55.715%。這說明業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能會計核算與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中起部分中介作用。

智能財務(wù)決策能顯著預(yù)測業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造，a=0.6371，SE=0.0459，p<0.001；業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造能顯著預(yù)測企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，b=0.2810，SE=0.0541，p<0.001；智能財務(wù)決策、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造同時進入回歸方程時，智能財務(wù)決策能顯著預(yù)測企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，c=0.3504，SE=0.0491，p<0.001。偏差校正的百分位Bootstrap方法檢驗表明，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能財務(wù)決策和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的中介效應(yīng)顯著，ab=0.1775，BootSE=0.0377，95%的置信區(qū)間為[0.1043，0.2545]。中介效應(yīng)占總效用比例ab/（ab+c）=33.624%。這說明業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中起部分中介作用。

然后，采用SPSS軟件PROCESS的模型7對數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的調(diào)節(jié)作用進行檢驗。以智能會計核算作為自變量，結(jié)果顯示，智能會計核算和數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的乘積項對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的預(yù)測不顯著，p>0.001，說明數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力沒有調(diào)節(jié)智能會計核算與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介作用。以智能財務(wù)決策為自變量，結(jié)果顯示，智能財務(wù)決策和數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的乘積項對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的預(yù)測顯著，p<0.001。在低數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力（M-1SD）的時候，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的中介效應(yīng)值為0.1583，BootSE=0.0315，95%的置信區(qū)間為[0.0991，

0.2234]；而在高數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力時，業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的中介效應(yīng)值降低為0.1012，BootSE=0.0245，95%的置信區(qū)間為[0.0556，0.1515]。這說明數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力調(diào)節(jié)了智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的中介作用。見表3。

為了進一步解釋數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力對智能財務(wù)決策與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)作用，將數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力按平均數(shù)加減一個標(biāo)準(zhǔn)差分出高、低兩組，進行簡單斜率檢驗。結(jié)果表明（見圖2），高數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力情況下智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的正向預(yù)測作用（Bsimple=0.5633，p<0.001，95%CI[0.4366，0.6899]）比低數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力情況下，智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的正向預(yù)測作用（Bsimple=0.3601，p<0.001，95%CI[0.2113，0.5089]）更加顯著，調(diào)節(jié)作用更強。

五、研究結(jié)論、啟示與展望

（一）研究結(jié)論

智能會計核算、智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有正向影響；業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能會計核算與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起部分中介作用；業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造在智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起部分中介作用；數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力正向調(diào)節(jié)智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的作用，具體而言，數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力越強，智能財務(wù)決策對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造的促進作用越強。但數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力在智能會計核算與業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造之間的調(diào)節(jié)作用不顯著，這可能是因為會計核算主要是對企業(yè)經(jīng)濟活動進行反映與監(jiān)督，是以客觀的事實為依據(jù)，在其真實性、可靠性、可驗證性的約束下并不總是受到管理者領(lǐng)導(dǎo)力的影響。

（二）理論啟示

第一，本研究從智能會計的視角闡釋了智能會計核算、智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的作用機制，為企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的研究視角?，F(xiàn)有研究多集中于對某些變量與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的因果關(guān)系進行理論檢驗，并未揭示這種因果關(guān)系的形成機制。本研究從過程進行分析，在智能會計核算、智能財務(wù)決策對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升路徑中，將業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造作為中介變量，并將數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力作為調(diào)節(jié)變量，更加細化了智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系研究。

第二，目前企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體還處于起步階段，缺乏對其影響因素的具體深入的理論分析與實證檢驗。本研究選取了京滬魯蘇豫五地的企業(yè)為樣本，對已經(jīng)開展智能會計并進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)，智能會計核算、智能財務(wù)決策正向影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為其機理研究提供了理論依據(jù)，豐富了智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系研究。

第三，本研究通過驗證數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力對業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造這一中介變量的作用，說明了會計管理活動智能化與管理者的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的交互作用對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機制，即智能財務(wù)決策與管理者數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的交互作用共同影響業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造，對現(xiàn)有的“智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”研究框架進行了補充。

（三）管理實踐啟示

第一，企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，要充分認(rèn)識到智能會計核算、智能財務(wù)決策等活動的重要性，同時還要關(guān)注業(yè)務(wù)流程、戰(zhàn)略管理等方面的轉(zhuǎn)型以及管理者自身的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動奠定基礎(chǔ)。

第二，要充分發(fā)揮數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力在智能財務(wù)決策與業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造之間的調(diào)節(jié)作用，管理者要提升自身數(shù)字素養(yǎng)，具備與時代相匹配的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力。而且本研究表明，高數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的企業(yè)比低數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的企業(yè)能夠更容易進行業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此要充分提高管理者的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力。

第三，從本研究的數(shù)據(jù)結(jié)果來看，智能財務(wù)決策對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向促進作用要大于智能會計核算，同時智能財務(wù)決策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力的正向調(diào)節(jié)，因此管理者在制定企業(yè)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略時，要充分并優(yōu)先考慮智能財務(wù)決策的影響。

（四）研究展望

首先，本研究雖然從實證角度出發(fā)，對智能會計影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理做了初步探討，并得出了具有創(chuàng)新性的理論觀點，但本研究由問卷調(diào)查法得到的數(shù)據(jù)可能存有自利傾向和同源偏差影響，因此今后的研究可采用多來源資料收集的方式，運用主觀評價和客觀指標(biāo)兩種方法評價企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

其次，本研究搜集的是同一時間截面上的數(shù)據(jù)，對企業(yè)在會計智能化后的業(yè)務(wù)流程數(shù)字化再造缺乏后續(xù)跟蹤，進一步研究可以采用縱向追蹤設(shè)計，對會計智能化前后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度進行探究。

最后，未來可以繼續(xù)深入探討智能會計產(chǎn)生影響的作用機理，以此進一步明確智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的其他中介變量和調(diào)節(jié)變量，從而完善智能會計與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究。

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