大數據應用對會計信息質量的影響

大數據應用對會計信息質量的影響-以上交所主板上市公司為研究樣本2/19目錄TOC\o"1-5"\h\z一、弓I言5\o"CurrentDocument"二、文獻回顧?5\o"CurrentDocument"三、理論分析?6\o"CurrentDocument"1、信息不對稱理論6\o"CurrentDocument"2、需求理論6\o"CurrentDocument"3、會計信息質量理論7\o"CurrentDocument"四、實證部分?.8\o"CurrentDocument"1、大數據應用特征的的度量8代理變量的構建：8（1）信息來源RES8\o"CurrentDocument"（2）信息系統(tǒng)質量ISQ9\o"CurrentDocument"（3）制度設計Sys9\o"CurrentDocument"（4）信息化程度Inf9\o"CurrentDocument"2、會計信息質量特征的度量10\o"CurrentDocument"（1）客觀性方面一APIDI10\o"CurrentDocument"（2）可靠性方面AbnAccr10\o"CurrentDocument"（3）相關性方面一APRELA11（4）可比性方面——ICE&ICBV12（5）及時性方面——APTIME133、研究設計14(1)樣本選取與數據來源14\o"CurrentDocument"(2)控制變量14\o"CurrentDocument"(3)提出假設并構建模型15\o"CurrentDocument"(4)回歸分析與統(tǒng)計檢驗17\o"CurrentDocument"五、總結與反思17\o"CurrentDocument"1、研究結果17\o"CurrentDocument"2、研究缺陷17\o"CurrentDocument"六、參考文獻18、引言大數據時代的來臨，帶來了大量、高速、多樣、和有價值的信息，使總體統(tǒng)計和準確統(tǒng)計得以實現，代替了原先的抽樣統(tǒng)計和精確統(tǒng)計，將歸因分析轉變?yōu)橄嚓P分析，這一系列改進預計會對會計信息質量有正向促進作用，具體表現在可靠性、相關性、可比性、及時性等方面的提高，促進效用強弱與針對大數據運用的資本投入和相關制度安排有關，本文將據此做出假設并進行驗證得出結論，以期對大數據在財務方面的應用作出指導。二、文獻回顧我國部分學者對大數據影響下的會計信息質量進行了研究，但總體上看研究成果并不豐富。金香淑、俞英蘭（2014）在《大數據下，促進會計信息化——基于云會計視角》一文中，強調會計信息質量的高低，在很大程度上取決于會計信息化的水平，因而著重討論了云會計在會計信息中的運用現狀以及存在的問題，并在此基礎上進一步探討了如何發(fā)揮大數據的優(yōu)勢，提高會計信息質量；游靜（2015）在《大數據對會計信息質量的挑戰(zhàn)》中：文章分析了大數據對會計信息質量的挑戰(zhàn)，主要針對客觀性、相關性、可比性、明晰性、一貫性以及及時性等質量特征，提出企業(yè)需要從重視數據資產、重視數據分析與利用能力培育以及重視數據資產管理人員培育三個方面應對大數據挑戰(zhàn)。三、理論分析1、信息不對稱理論信息不對稱理論（約瑟夫?斯蒂格利茨、喬治?阿克爾洛夫和邁克爾?斯彭斯）是信息經濟學的重要理論。所謂信息不對稱，是指在市場經濟活動中，各類人員對有關信息的了解程度是有差異的；掌握信息比較充分的管理者，往往處于比較有利的地位；而信息貧乏的投資者，則處于比較不利的地位。信息不對稱現象表現為兩種結果：一是信息占優(yōu)方面利用信息優(yōu)勢常常會出現“道德風險”；二是信息處于劣勢方面要承擔風險，從而使自己在面臨交易中做出“逆向選擇”這兩個結果使得信息、不對稱市場缺乏效率。從信息不對稱理論出發(fā)，企業(yè)對大數據的應用可以是管理層更全面準確的記錄和分析企業(yè)的財務狀況和經營活動，信息量的加大一定程度上消除了信息不對稱，提升效率，提供更高質量的會計信息。2、需求理論大數據技術是否適合在財務管理信息化中使用需要考慮以下因素，首先，企業(yè)要確定自己的需求，在財務管理活動中是不是對實時業(yè)務處理量巨大?處理的數據中非結構化數據是不是比重較高?數據來源是不是很龐雜?如果企業(yè)聯網交易較多，數據處理量很大時可以考慮使用這些技術;聯網交易不多的企業(yè)中多數財務管理活動沒有大數據需求，但是某些財務活動比如資本市場交易可能會有海量數據實時處理的需求，此外對于那些已經建成并運行了多年管理信息系統(tǒng)的企業(yè)，由于已經積累了大量財務數據，使用數據倉庫或數據挖掘技術可能有助于財務分析和財務決策的有效性，企業(yè)需綜合考慮是否有針對大數據的應用需求。

3、會計信息質量理論美國FASB指出會計信息質量特征應包括可理解性、相關性、可靠性和可比性，并要符合重要性和成本效益原則。FASB對會計信息質量層次的劃分結構見圖3.1:國際會計準則委員會要求會計信息質量應該滿足可理解性、相關性、可靠性和可比性，并以及時性和成本效益原則為前提。LASB對會計信息質量的層次劃分結構見圖3.2:我國著名學者葛家澍教授根據財務會計的最終目標，分析財務會計信息應具備的質量特征，葛教授指出，會計信息的首要質量特征應滿足決策有用性，主要質量特征應滿足可靠性與相關性，可靠性包含真實性和公允性。相關性又稱有用性，針對決策而言，它是財務會計信息最重要的質量特征。如果所提供的會計信息沒有任何的信息含量，不能幫助使用者做出決策，那么，信息就失去意義，沒有任何的用處。所以必須保證會計信息的及時提供。雖然各國的規(guī)定有不同，但都體現出會計信息使用者與會計目標對會計信息的最基本要求。綜合以上觀點，本文認為在會計信息質量特征中，可靠性、相關性、可比性、及時性是最重要的特征。四、實證部分1、大數據應用特征的的度量大數據的獲取和分析需要人、才、物力的投入，主要應考慮相關的信息來源是外購還是自身搜集、相關的人員配備和專業(yè)勝任能力，以及大數據覆蓋的范圍，包括銷售、供應等，因此，本文將從大數據信息來源、運營投入資本率，制度設計(人員機構設置——相關人員薪資)、應用覆蓋范圍等四方面構建相應特征指標，充分分析大數據應用特征對會計信息質量的影響。代理變量的構建：信息來源RES企業(yè)獲取所需的相關數據可采用兩種方式，一是企業(yè)自身信息技術化程度高且規(guī)模較大的企業(yè)，在日常生產經營過程中已經建立并充分運用信息系統(tǒng)完整準確記錄相關業(yè)務活動信息加以利用，這種方式的好處是與自身相關信息搜集更加全面完整，缺點是投入成本大，系統(tǒng)建設時間長；二是企業(yè)目前由于成本限制或新建系統(tǒng)的時間考慮而向專門的信息機構購買數據，這種方式的好處是無需較大的基礎設施建設投入，但信息針對性相對稍弱，準確性和可信賴程度有待驗證。針對這一特征，可設置一個代理變量RES，自身建立相關系統(tǒng)時變量賦值為0，否則為1.信息系統(tǒng)質量ISQ大數據搜集信息系統(tǒng)的建設初期需要大量資本投入，包括相關設備購入、專業(yè)操作人員的獲取與培、信息分析人員薪資以及后期運營和維護成本，這些相關成本應有專門記錄并計算其占運營資本的比例來代表信息系統(tǒng)質量，用Crel/WC(運營成本)作為代理變量。制度設計Sys作為開展大數據工作的制度保障，相關制度的設置有益于數據充分合理有效利用目標的實現，用虛擬變量Sys表示是否設置相關制度，若有相0，否則為1.關制度設置則將變量賦值為信息化程度Inf大數據應用在多大程度上覆蓋了企業(yè)的經濟業(yè)務事項，決定了企業(yè)最終能獲取的信息數量及質量，將信息流通按價值鏈分為供應商及成本信息、企業(yè)經營管理信息、客戶及銷售信息三個方面，設置代理變量Inf，取值為三方面覆蓋數，取值從0—3，但這種衡量也存在缺陷，其將這三方面信息等同視之，但實際上不同企業(yè)這三方面各有側重，而從賦值上看并沒有體現出這一點。2、會計信息質量特征的度量客觀性方面——APIDI傳統(tǒng)的客觀性經濟活動統(tǒng)計受到技術和能力的限制，無法辨認客戶資源等實際為企業(yè)所有并被投資者看好的的重要資產，但在大數據時代這些資源屬性得到辨認，可以通過信息技術被有效記載。王化成等人(2007)在研究中國上市公司公司治理問題時發(fā)現，盈余質量與會計信息質量有關。他指出獨立董事比例越高，盈余質量越高，即會計信息質量越高，會計信息越客觀，因此檢驗會計信息是否可靠的一個途徑是可以通過檢查獨立董事APIDI的比例，上市公司中獨立董事的比例一般不得低于1/3，由此可以認為會計信息質量較高，用0表示，反之，用1表示?？煽啃苑矫妗狝bnAccrHealy和Wahlen(1999)認為企業(yè)管理者會運用會計手段或安排交易來改變財務報告即進行盈余管理，此行為歪曲了公司的真實業(yè)績，影響了可靠性，即盈余管理水平高，會計信息質量低，因此可用盈余管理指標來衡量可靠性，參考Dechow、Ge和Schrand的關于盈余質量的研究綜述，采用選用業(yè)績調整的修正Jones模型對操縱性應計利潤進行估計，采用估計的操縱性應計利潤絕對值作為會計信息質量的度量指標。Kotharietal對修正Jones模型進行了改進，用以調節(jié)公司業(yè)績帶來的噪音，從而增加了應計質量估計的精確性。國內不少學者的研究已經證明了該模型的適用性。因此，本文采用業(yè)績調整Jones模型，對上市公司操縱性應計質量進行估計，具體模型如下:TAitAssetit-1TAitAssetit-1="0+pi-；__-+P2Assetit—1△REVit—AARitPPEitNlit+旋不疝+奶示商+函Assetit模型中各變量的定義如下：TA.t:公司i第t年的總應計利潤，等于凈利潤-經營現金流；Assetit:公司i第t-1年末總資產；REVit:公司i第t年與第t-1年營業(yè)收入差額；△ARit:公司i第t年與第t-1年應收賬款凈值的差額；PPEit:公司i第t年固定資產凈值；NIit:公司i第t年凈利潤；￡it:模型回歸方程殘差。根據模型(1)回歸得出的殘差此記為AbnAccr；對其取絕對值，記為AbsAccr,衡量操縱性應計，用以度量可靠性。(3)相關性方面一一APRELA相關性原則要求會計信息能滿足各方面的需要，包括符合國家宏觀經濟管理的需要，滿足有關各方面了解企業(yè)財務狀況和經營成果的需要，滿足企業(yè)加強內部經營管理的需要。相關則主要指與決策相關，有助于決策，如果會計信息同以后，對經濟決策并沒有作用，就不具有相關性。根據相關性原則，會計工作在收集、加工、處理和提供會計信息過程中，應當考慮各方面的信息需求，要能夠滿足各方面具有共性的信息需求。大數據對相關性的挑戰(zhàn)主要體現為相關內容的延伸。由于大數據時代總體統(tǒng)計已經取代抽樣統(tǒng)計，與供應商、消費者的交流已經從經濟業(yè)務發(fā)生拓展為社會活動，會計主體可獲取的會計信息在內容和范圍上有大的拓展。相關性已經從企業(yè)與某一客戶的訂單相關拓展為不同客戶、類似品類的相關分析，相關性這一會計信息質量要求在大數據的推動下得到拓展。受到信息獲取的限制，對相關信息的分析以往更加依賴單據間的聯系，如采購單、入庫單、出庫單、銷售單、收款單等等，線性信息相關性成為重要特征。在大數據的背景下，數據不再以線性的方式存在，網狀的信息分布中可能有兩條信息鏈存在〃相似性〃，這些相似的信息也可能成為相關信息。大數據賦予信息以〃標簽”，借助〃標簽”這些相似信息得以識別。我國學者劉麋松針對FelthamOhlson(即F-O)模型做了進一步的研究，指出上市公司是否有內在投資價值決定了會計信息是否有用，因此本文用上市公司及股票的內在投資價值APRELA作為衡量相關性的指標，根據劉麋松的研究成果，內在投資價值可以用凈資產收益率與無風險收益率的比值來衡量，如果比值大于10,說明公司及股票的內在投資價值較高，相關性較高，取值為0；如果指標為5到10之間，取值為1；如果比值小于5，取值為2，無風險利率取一年期存款利率。(4)可比性方面——ICE&ICBV可比性是指企業(yè)之間的會計信息口徑一致，相互可比。根據可比性原則，只要是同樣的經濟業(yè)務，應該采取同樣的會計方法和程序。大數據為可比性提供了更加有效的工具。會計主體成為了大數據的提供者，不同會計主體面臨同樣的經濟業(yè)務是否采取了同樣的會計方法和程序，可以借助大數據平臺較好地進行監(jiān)督。與此同時，會計主體內部的比較可以更好的借助大數據平臺進行開展。大數據平臺能夠較好地反映出〃是什么”，并且從關注總體趨勢拓展至關注〃異動”，使可比從規(guī)則約束拓展至結果呈現。但究竟什么樣的結果是一致性體現，哪些數據體現出〃異動”，則需要人為預先設定比較規(guī)則，對可比分析能力提出更大的挑戰(zhàn)。參照WingYueYip在研究IFRS強制運用對會計信息可比性的影響一文中對Ohlson模型的運用選用最后一個標準ICE和ICBV的相似性來度量可比性Comp,以回歸得出的B4和貝塔5的值乘以-1作為這兩個指標形似程度Compl、Comp2的代理值，越大表示可比性越強。(5)及時性方面一一APTIME及時性原則是指會計信息應當及時處理，及時提供。會計信息具有時效性，只有能夠滿足經濟決策的及時需要，信息才有價值。Gilvoly和Palmon(1982)研究發(fā)現：股價披露早晚的盈余的反應是不一樣的，披露的早，信息含量高，披露的晚，信息含量低。由此表明信息披露越及時其信息含量越大，即信息越有用。根據及時性原則，要求及時收集會計數據，在經濟業(yè)務發(fā)生后，應及時取得有關憑據；對會計數據及時進行處理，及時編制財務報告；將會計信息及時傳遞，按規(guī)定的時限提供給有關方面。大數據一方面對數據及時性處理提出了更高要求，另一方面對數據及時傳遞提供了便利。大數據時代使會計主體面臨的數據量更大，及時進行數據處理是數據收集、數據分析以及數據應用的前提，沒有數據及時基礎，大數據就只能是沒有血肉的骨架，其利用價值就會大打折扣。因此，大數據對會計信息及時處理提出了更高要求。與此同時，大數據時代的數據處理以信息技術為平臺和工具，數據傳遞在平臺范圍內按照既定規(guī)則自動發(fā)送，數據使用者可以在授權范圍內主動獲取數據信息，數據傳遞及時性可以相比人工處理階段得到大幅度提升。由此可見，大數據一方面對會計信息及時處理提出了更高要求，另一方面為會計信息及時傳遞提供了更多便利，提升了信息的及時性。參考簡冠群(2013)建立衡量年報即時性的指標APTIME根據Chambers和Penman(1984)所提出的報告時滯(ReportingLag)的概念，本文選用〃報告時滯”衡量會計信息的及時性，即財務報告的公布日的推遲延后可以說明會計信息質量的高低。定義如下：如果會計信息披露的提前準時，說明會計信息質量高，用0來表示;如果會計信息披露推遲10天以內，用1來表示;如果推遲10到20天，用2來表示；超出20天，用3來表示。其中報告時滯=實際披露日-預披露日。3、研究設計(1)樣本選取與數據來源本文選取2013至2015年上交所主板上市公司為研究樣本。大數據運用信息來源于萬德數據庫披露的上市公司年報和公司公告;上市公司財務數據和上市公司治理數據來源于wind數據庫。對選取的上交所主板上市公司按照一定的條件進行篩選：首先，剔除金融類上市公司；其次，剔除ST類上市公司，ST類上市公司財務數據和審計數據等可靠性較低，預計IT類公司運用最快、最廣收效最高?？刂谱兞科髽I(yè)內影響會計信息質量的因素很多，除了本文要討論的大數據應用之外，還有諸如法律因素、宏觀經濟環(huán)境因素，會計人員素質等諸多影響。為了更好的研究大數據應用單因素對會計信息質量的影響，本文參考胡國柳、韓聰慧(2009)已有研究成果，選用資產負債率和凈資產收益率作為回歸分析的控制變量，定義如下：資產負債率（ALR）。用負債總額/資產總額表示。凈資產收益率（ROE）。用凈利潤/所有者權益表示。ALR、ROE兩個控制變量是相互制約的。不同規(guī)模和性質的公司資產負債率是不同的，資產負債率越高，企業(yè)的風險越大，公司繼續(xù)融資的成本將會大幅提高，為了能繼續(xù)融資，公司管理層可能會通過操縱盈利指標迷惑公司的債權人，導致公司信息質量降低。凈資產收益率是企業(yè)的獲利能力的體現，信號傳遞理論認為業(yè)績好的公司更愿意主動地披露好的會計信息，以區(qū)別業(yè)績差的上市公司，形成好的印象和評價，吸引更多的投資者。對于業(yè)績好的公司來說，其進行財務舞弊欺詐等行為動機比較少，即較好的盈利能力有助于信息披露質量的提升。（3）提出假設并構建模型定義會計信息質量為AIQI，根據上述分析模型構造如下：TOC\o"1-5"\h\zAIQI邛0+B1*RES+B2*ALR+B3*ROE++e(1)AIQI邛0+B1*ISQ+B2*ALR+B3*ROE++e(2)AIQI邛0+B1*Sys+B2*ALR+B3*ROE++e(3)AIQI邛0+B1*ETI+B2*ALR+B3*ROE++e⑷其中％為截距項，表示企業(yè)完全未應用大數據時的會計信息質量水平，e為隨機項，（1）式中禺預測為負，因為企業(yè)自身獲取的信息來源更詳盡可靠能更大程度上提升會計信息質量，（2）式中電預測為正，因為會計信息系統(tǒng)的完善能獲得更及時準確的會計信息，（3）式中電預測為正，因為更專業(yè)的人員和更系統(tǒng)的制度使得大數據信息的獲取和分析更加科學可靠，（4）式中電預測為正，因為各個板塊的信息之間的相互勾契作用使得信息更為準確可驗證。選用四項質量指標時將模型變形為、如下對假設進行驗證：假設一：大數據應用能夠提高會計信息系統(tǒng)質量，且內部信息來源比外部更能提升會計信息質量TOC\o"1-5"\h\zAPIDI=p0+p1*RES+p2*ALR+p3*ROE+e(1)APIDI=p0+p1*ISQ+p2*ALR+B3*ROE+e(2)APIDI=p0+p1*Sys+p2*ALR+p3*ROE+e(3)APIDI邛0+B1*ETI+B2*ALR+B3*ROE+e(4)假設二：投入越高建立的信息系統(tǒng)質量越高，對會計信息質量提升的促進作用越大。AbsAccr=p0+p1*RES+p2*ALR+p3*ROE+e(1)AbsAccr=p0+p1*ISQ+p2*ALR+p3*ROE+e(2)AbsAccr=p0+p1*Sys+p2*ALR+p3*ROE+e(3)AbsAccr=p0+p1*ETI+p2*ALR+p3*ROE+e(4)假設三：企業(yè)內部相關制度的設置能夠促進大數據的應用從而提升會計信息質量。Comp=p0+p1*RES+p2*ALR+p3*ROE+e(1)Comp=p0+p1*ISQ+p2*ALR+p3*ROE+e(2)Comp=P0+P1*Sys+P2*ALR+P3*ROE+e(3)Comp=p0+p1*ETI+p2*ALR+p3*ROE+e(4)假設四：大數據應用覆蓋面越廣，信息化程度越高，對會計信息質量的提升作用越大。TOC\o"1-5"\h\zAPITME=p0+p1*RES+p2*ALR+p3*ROE+e(1)APITME邛0+B1*ISQ+B2*ALR+B3*ROE+e(2)APITME=p0+p1*Sys+p2*ALR+p3*ROE+e(3)APITME=p0+p1*ETI+p2*ALR+p3*ROE+e⑷回歸分析與統(tǒng)計檢驗用篩選出的樣本數據代入上述公式進行統(tǒng)計檢驗，對假設進行驗證，并得出結論。根據結論對企業(yè)是否應在考慮成本效益的前提下運用大數據，如果運用，應投入多大建立企業(yè)的數據系統(tǒng)，設立何種程度的內部控制制度以及將此運用于多廣的方面等進行指導。五、總結與反思1、研究結果根據結論對企業(yè)是否應在考慮成本效益的前提下運用大數據，如果運用，應投入多大建立企業(yè)的數據系統(tǒng)，設立何種程度的內部控制制度以及將此運用于多廣的方面等進行指導。2、研究缺陷(1)現在大數據運用于公司財務還不廣泛，有效樣本量可能會很少(2)報告中難以找到相關且有用的數據統(tǒng)計方法不正確沒有考慮變量間的自相關性企業(yè)建立數據應用系統(tǒng)初期可能未將相關成本投入分開核算，RES和ISQ難以衡量控制變量中對其他可能有重要影響的變量有遺漏使檢驗結果偏差較大