大数据时代会计信息重构研究：动因、范式与路径

首都经济贸易大学会计学院

一、引言

2008年，大数据的概念被第一次提出，随后便对时代发展、信息变革带来了巨大影响。2014年，大数据首次被写入政府工作报告，提出大数据具有四个关键特征，分别是：海量化、多样化、快速化和价值化。

《中国会计百科全书》将会计信息定义为进行会计管理而搜集、加工、整理、存储的数据资料，以及经过加工整理并为达到控制目的而输出的各种数据资料。从广义来看它包括财务信息和业务处理中的有关经济信息。它对于组织管理、辅助决策至关重要。而会计信息对于决策的有效性又受到会计环境的影响，因此，面对大数据时代新的变化和特征，传统会计信息已经无法满足特定经济、管理决策的需要，对会计信息的重构迫在眉睫。

会计信息重构就是在现有内外部数据基础上按照特定的决策需要进行数据或信息的再加工，使之能够成为决策有用信息。

二、文献综述

袁振兴、张青娜等(2014)在对大数据对会计的挑战研究中指出大数据时代会计信息的结构会更加复杂，计量属性会更加多元化，财务报告的相关性和范畴也会扩大。潘正军(2015)发表观点认为大数据环境下会计理论将发生重构，会计信息质量在相关性、可比性准确性和真实性方面将有很大提升。莫莹颖(2017)认为大数据时代财务会计正在向管理会计转型，这个过程必须提高信息化的利用程度。张新成(2017)提出大数据时代基于会计流程再造，财务报告信息质量将从非货币价值信息披露、经营动态实时披露和管理会计与财务会计向融合的方面来得到提高。通过对相关文献的阅读与归纳，我们发现，现有成果大多站在理论角度来探讨会计理论重构和会计信息系统的变革，缺乏实践来进行佐证。另一方面，现有文献的研究范围较为广泛，站在会计信息整体角度进行研究，对于当今时代针对性和相关性较差。本文基于大数据背景进行研究，具有先进性，更贴合目前社会、经济的需要。首先从大数据时代会计信息重构的动因入手，进而探讨重构的范式和路径，目的在于为企业进行财务决策提供更有效的支持。

三、数据时代会计信息重构动因研究

(一)传统会计信息面临的问题

现有会计信息系统将企业作为一个独立信息主体，主要依靠企业内部数据，覆盖面较小，数据来源单一。而一个企业的生存和发展是处于一个完整的经济环境和行业环境中的，受国家政策、产业竞争的影响，仅仅关注自己内部信息，目光过于狭隘，容易形成过于自信或者过于悲观的局面，使决策发生偏差。

另一方面，账面信息作为会计信息主要来源，其记载的数据仅为企业财务数据，随着经济环境的变化，管理会计的发展，传统财务指标已经不能满足决策需要，生产销售、人力资源、科学技术成为衡量企业综合能力的关键指标。因此，仅仅依靠财务会计信息来进行决策将会面临很多问题和局限。

(二)大数据技术对会计信息的影响

大数据技术拥有海量的数据储存量，其对数据的存储不再受空间、容量的限制，相对于传统处理数据，技术更加完善，使得信息处理更加及时、有效，因此，大数据技术的产生和发展对会计信息产生了非常重要的影响。

1.数据结构的变化

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。企业中的非结构化数据通常包括文档、图片、报表、音频、视频等形式的数据。一个企业中，非结构化数据占比要远超过结构化数据，其价值对于企业决策来说具有不可忽视的重要性，而现有条件下，企业信息报告体系中仍不能对其进行反映和披露，而大数据技术为此重造了条件。它的数据提取与数据整合技术可以提取到高精确度的非结构化数据，避免非系统性错误，减少信息失真，使得会计人员获得更加丰富、准确的信息。

2.计量属性的变化

大数据技术使得以公允价值计量变成可能。传统会计的计量属性以历史成本为主，但历史数据往往与投资决策的相关性很低，并不能提供很有力的数据支撑。而运用公允价值计量虽然能够解决这个问题，但公允价值也面临着可靠性差，受主观影响较大的问题。在大数据技术下，信息来源广泛，信息量大，精确度高，让公允价值更加清晰，更准确，从而消除决策者对公允价值的担忧。

3.财务报告内容的变化

相关性是重要的会计信息质量要求，只有与决策相关的信息才能成为有用信息。财务报告提供的信息有限，因为对于财务报告货币是唯一可以量化的计量单位，只有以货币单位计量的信息才会得以披露，管理人员和投资者并不能够据此获取绝对有保障的信息，总体相关性还不够。大数据技术可以突破货币计量的局限，为披露更多内容提供技术支持，有利于提高会计信息的相关性，从而影响财务报告的质量，使会计信息系统更加有效。

四、大数据时代会计信息重构范式研究

范式就是一种公认的模型或模式，用来界定什么应该被研究、什么问题应该被提出、如何对问题进行质疑以及在解释我们获得的答案时该遵循什么样的规则，对于本文来说，范式需要表明会计信息应该在哪些方面实现重构。

(一)会计假设重构

Steven M.H.Wallman (1996)曾提出“主体串”的概念，厦门大学教授葛家澍在2002年对财务会计基本假设的思考中进一步进行了解释。即，互联网的发展使一连串企业为了完成某些产品和作业而联结起来，构成一个新的“企业”，这些企业共享利润，共担风险，但随着生产的完成，这些“企业”又会自动解散，随着新的业务出现又组成新的“企业”。因此，我们看出会计主体假设在信息时代面临着很大挑战。现阶段，我们在对一家上市公司进行财务状况、经营成果及现金流分析时，只关心单一会计主体的报表信息，对其进行纵向比较和横向比较，以此得出利润增长或者下降等结论。但同时，我们需要意识到，同一行业、同一地区有许多单一主体，这些主体之间相互联系、相互竞争，频繁交易才得以支撑住整个经济体系，因此，需要利用大数据技术突破单一会计主体的假设，将不同会计主体信息加以融合，既可以得到本主体的绝对数据，又可以与其他主体进行比较，得到相对数据。从这个角度看，从会计主体假设来突破，会计信息重构有比较清晰思路。

(二)供应链会计重构

企业的决策是面向未来的，会计信息要为决策服务就要突破单一主体的限制，顺着价值链会计的思路，挖掘更深层次的财务信息。通过收集、加工、处理并利用企业价值信息和背后更深层次价值信息，探寻二者之间的关系，会更有效地实现企业目标，增加企业价值而服务。相反，会计信息如果不结合主要供应商的财务表现，投资者进行投资决策判断有可能有失偏颇，因为某个或者几个主要供应商的财务状况出现困难有可能会导致本企业未来绩效出现问题。同时上下游产业的发展能力也会对企业的生产经营产生影响。由此可以看出，从价值链会计角度进行重构是可以实现的，并且借助大数据技术将其供应商的财务数据、经营数据等信息进行整合分析，对于企业决策具有至关重要的意义。

(三)业财融合与会计重构

近年来，“业财融合”和“业务财务一体化”的概念被广泛提及，许多学者开始研究将业务信息与财务信息进行结合，以达到管理会计的要求，为企业创造更大的价值。

大数据技术可以从业务数据中提取到与决策有关的业务数据，并与财务数据相融合，共同为决策服务，使得企业可以结合不同来源的数据，更加全面的进行评价。同时，大数据提供了更多的数据分类方式，对每项业务可按其产品、客户、绩效单元、时间或地区等不同要素进行归集。如此而来，可以突破传统信息处理的框架，逐个计算不同要素的贡献程度，还可以按照任何会计区间来进行快速数据处理，以提供更精准、更有针对性、价值更高的信息，为企业进行生产经营、产品创新、成本控制、差别定价及绩效考核等战略选择与实施提供决策支持。

五、大数据时代会计信息重构路径研究

(一)大数据技术与会计信息重构

数据分析思路。传统数据分析往往采取抽样的方法，通过样本数据分析总体，这样的分析结果往往会受样本容量、样本代表性的影响。大数据技术能够实现对海量数据量同时进行处理，可以从总体上对数据进行分析，消除了抽样统计带来的弊端。

非结构化数据处理技术。非结构化数据没有固定的结构，传统信息采集方式无法实现对其的采集和处理，大数据技术则提供了有效的解决方法。可以利用大数据平台，通过建立统一的检索功能实现对信息的提取。图片、音频、视频等信息可以通过图像鉴别、语音识别等技术将其转换为文本信息等结构化数据。对于文本信息，利用SQL语句可以进行全文搜索，通过预先设立的关键字将包含的所需信息查找、提炼出来。

信息整合与共享。大数据技术能够提供一个信息整合平台，使数据库中的数据可以按照设定标准进行转换、汇总，进入数据整合系统，不同来源、不同类型的信息在系统中进行交换。再对经过整合的信息再进行筛选，获取有用信息存储到信息库中。这样一来，分布在企业各个系统中的数据得到汇总，实现统一访问，管理层及业务人员自己就可以根据需要进行检索，调取所需企业信息，信息在整个企业实现共享。

(二)会计信息重构的路径

1.企业内部信息整合重构

企业内部数据是企业进行决策分析的基础，除了可以从财务报告中获取的财务数据还包括日常经营过程中形成的非财务数据。不同来源的数据按照类型、生成部门分别存储在不同数据库中，并与会计信息系统实现对接。并对财务人员、管理人员赋予获取权限，当他们需要数据时，可以直接将这些数据提取到信息整合平台进行整合处理。而无权限的人员在提取数据时，系统会向所属部门负责人发出请求信号，该负责人允许后方可使用。信息整合平台根据操作人员的需求，按照设定的关键字进行信息筛选，形成汇总表反馈给操作人员。

2.企业外部信息整合重构

在进行会计信息重构的数据收集工作时，各部门人员可以延伸出两条线同时进行，利用大数据的信息提取技术将行业公开数据收集到本企业数据库中，实行内部与外部的双向管理。在进入信息整合平台后，管理人员通过建立差异分析模型，得出对比分析报告，对于与行业水平相比处于劣势的指标特殊标记，重点关注始终低于平均水平的数据，进一步进行原因分析，及时调整决策方案。这样，不同会计主体的信息被企业决策者所汲取，从而实现了会计信息重构。

从供应链角度来实现会计信息重构首先应明确上下游企业与本企业关系的密切程度，并按照密切程度进行分类，这样做可以使企业明确分析的重点所在。财务部门负责标准制定，而采购部门和销售部门应承担起数据收集等工作。同其他信息来源一样利用数据提取技术提取供应链条上的财务、业务数据，按照供和销对不同企业实行分类别管理，按企业设置数据库，并赋予财务管理人员获取权限。财务人员在供应链上设置预警线，当上下游企业的指标变化超过预警线，对本企业的生产、经营、销售产生重大影响时，应将分析结果反馈给业务部门以便及时进行策略调整，避免受到损失。这样，保证了供应链信息数据能够在决策时被充分利用，从而实现会计信息重构。

六、结束语

在传统会计信息已经不能很好地为企业决策提供支持的前提下，大数据以其巨大的数据存储量、影响着社会经济发展，影响着会计的变革。因此，在大数据时代进行会计信息重构刻不容缓。大数据技术使得会计信息可以突破单一会计主体，从供应链以及业财融合角度进行重构。同时，大数据转换了数据分析思路，提供了非结构化数据处理技术以及信息整合共享技术。企业可以对内部、外部数据分类进行整合，将不同来源的信息转换为决策有用信息，从而实现会计信息重构，为企业决策提供更有效的支持。由此看出，未来企业会计信息应向着多元化、高相关性、高安全性发展，企业工作重点也将转向会计信息系统建设当中，使会计信息不单成为业务核算的基础，更成为企业正确决策的保障。