佘佩佩 寇玉慧
会计，作为关键的商业制度安排，其核心功能被概括为服务“决策”与“控制”。代理理论的先驱将此提炼为“决策管理”与“决策控制”。在数字化时代之前，由于信息处理成本高昂，这两大功能高度耦合：一套基于历史成本的财务报告体系，既是决策的主要信息来源，又是绩效评估与契约执行的核心控制工具。然而，数字化浪潮正深刻地解构这一传统体系，它通过变革信息生产机制，使服务于“决策”与“控制”的信息在时间性、颗粒度、维度上产生显著分野，并催生出一种由算法驱动的、动态的全新融合机制。这一过程不仅重塑了会计实践，还从根本上挑战了传统会计理论的基础。
数字化驱动下决策支持与绩效控制信息的异化
数字化转型的首要影响，在于打破传统会计信息体系的“一体化”结构，使得旨在优化未来决策的“决策支持信息”与旨在监督过去行为的“绩效控制信息”沿着各自的逻辑向专业化方向演进，呈现显著的分野。
首先，在信息的时间维度上，二者从“同步滞后”彻底分离为“实时预测”与“历史归因”。传统会计信息本质上是历史性的。如今，数字技术使信息的“时间戳”极大差异化。决策支持功能的核心价值在于“向前看”，利用海量的内外部实时数据，通过机器学习模型生成关于未来市场、现金流等的高频、前瞻性预测。这类信息是动态的、概率性的，其形态远超传统财务报告。与之相对，绩效控制功能则更聚焦于“向后看”，但其审视的精细度与归因深度被空前强化。数字化控制系统可以追踪到每个业务单元、甚至每个员工在特定时间内贡献的精准、实时的价值增量，清晰地界定责任，为精准激励提供依据。
其次，在信息的维度与内容上，二者实现了从“财务主导”到“多维融合”与“契约中心”的逻辑分化。传统会计信息以货币计量的财务维度为主，损失了大量细节。数字化打破了“财务中心主义”。服务于决策支持的信息体系呈现出高度多维化、情景化特征，融合了运营、客户、市场等多源非结构化数据，为特定决策场景提供全面洞察。而服务于绩效控制的信息则更加聚焦于契约的履行与监督，强调信息的客观性、可验证性与可归因性，精准地反映代理人行为与结果的对应关系。
最后，在信息的使用者与互动模式上，二者展现了从“标准报告”到“自助探索”与“嵌入式监督”的巨大差异。传统模式下，使用者被动接收标准报告。数字化改变了这一单向信息流。决策支持的使用模式是交互式的、探索式的。管理者通过商业智能等自助式分析平台与数据实时“对话”，自由地进行切片和钻取，发掘隐藏模式。而绩效控制的实现模式则日益表现为嵌入式的、自动化的“算法化治理”。控制规则被编码到业务流程和信息系统中，系统对个体行为进行持续、无感的监控，并自动触发奖惩。
算法驱动下决策与控制的动态融合与理论挑战
在信息分野的基础上，一种由算法驱动的、更为复杂和动态的“再耦合”正在发生。这种重构是在更高层面上，通过智能系统将分散的决策支持信息与绩效—控制信息链接起来，形成一个动态、自适应的闭环管理系统，并对现有会计理论提出深刻挑战。这种新融合体现在两个方面。其一，控制对决策的“实时反馈与动态修正”：传统模式下，控制结果对未来决策的影响是滞后的。在智能系统中，控制信息可以近乎实时地反馈给决策模型，对其进行动态校准，使决策更具适应性。其二，决策对控制的“情景化引导与智能合约”：数字化也使控制机制本身变得更智能和灵活。传统KPI往往是刚性的，而数据丰富的环境允许设计更复杂的“情景化”激励合约。
未来建构：迈向基于“计算社会科学”的新会计理论范式
面对数字化带来的深刻解耦与重构，会计理论与实践的未来发展，必须超越现有框架，借鉴“计算社会科学”的理念与方法，重新审视会计的角色。
在理论层面，需要构建一个新的分析框架，将“算法”作为核心变量纳入。未来的会计理论应将组织视为一个由人类、算法、数据和制度共同构成的“人机混合系统”。会计的角色不再仅仅是信息提供者和契约监督者，更是这个复杂系统的“架构师”与“伦理审计师”。理论研究的核心议题将转向：如何设计最优的算法化治理机制？如何评估和审计算法的公平性、透明性？在人机协同决策中，责任应如何界定？
在实践层面，会计职业需要完成从“数字使用者”到“系统设计者”的能力转型。未来顶尖会计专才的核心竞争力，是理解和设计承载商业逻辑与治理规则的智能信息系统的能力。他们需要成为连接业务、技术和治理的“翻译官”，将复杂的商业需求转化为清晰的系统设计逻辑。同时，他们还必须承担起新兴的“算法伦理官”角色，凭借其专业精神，去审视企业内部算法的潜在风险与偏见，确保技术向善。
在教育层面，会计学教育必须进行一场“脱胎换骨”的革命。课程体系应打破传统学科壁垒，建立以“数据思维”和“计算思维”为基础的课程矩阵。学生不仅要学习会计准则，更要学习编程、数据库、机器学习等知识。教育的目标，是培养出能够在数字场域中，深刻理解并重塑会计信息“决策—控制”功能的下一代专业人士。
（作者单位：中共黑龙江省委党校）
