1、大数据时代会计信息相关性研究【摘要】大数据是当今信息大爆炸时代的产物，是继“云计算”“物联网”之后的又一次技术革命创新。如何有效利用大数据各种优势，在保证可靠性的前提下，提高会计信息的相关性，增加会计信息的有用性是我们亟待解决的问题。本文在系统阐述会计信息质量特征的基础上，着力解读大数据时代下的会计信息的相关性，并从财务报告披露内容和形式层面探讨了大数据时代如何提高会计信息相关性。 【关键词】大数据时代 会计信息相关性 财务报告披露内容与形式 一、引言 随着信息化技术的飞速发展和大规模非结构化数据的产生，大数据时代也随之到来。现代经济学已经证明，信息是市场经济有效运行的关键因素之一，作为承载企
2、业最具价值信息的财务报告将是资本市场发展和完善过程中的重要内容。因此，本文试图在相关研究的基础上，探讨大数据环境下企业会计信息所面临的机遇和挑战，并对基于财务报告披露内容与形式层面如何提高会计信息相关性提出自己的见解。 二、文献综述 1998 年，一篇名为大数据的处理程序 （A Handler for Big Data）的文章刊登在科学上，其首次提及了大数据（big data）一词。2008 年 9 月自然杂志也出版了“big data”的专刊，从而使“大数据”在学术界得到极大的认可和广泛使用。刘红等（2013）指出大数据历经了从数到大数据的演变过程，具体可划分三个重要的阶段：第一阶段为数据的
3、产生，该阶段数据仅作为计量工具和各种技术相结合使用；第二阶段为科学数据的形成，该阶段数据不仅是计量工具，也作为认识事物的依据和基础，并且在自然哲学的研究方法中发挥积极作用，使定量化研究成为自然科学的基本研究范式；第三阶段为大数据的产生，此时数据已成为一种重要的社会资源。目前对大数据的定义不尽相同，但笔者认为这些定义都反映出这样一个事实：大数据时代是信息社会，信息时代的到来必然会引起财务数据获取和分析模式的巨大改变，也将对会计信息的可靠性、相关性、可理解性、可比性等产生积极的影响。 其次，针对相关性国内外学者也进行了很多研究，但多集中在相关性和可靠性的权衡上面，单独研究如何提高会计信息相关性的文
4、章很少。基于以上原因，笔者选择对大数据时代会计信息的相关性进行研究。三、大数据及会计信息质量的内涵 （一）大数据的相关概念及会计信息质量特征 2011 年麦肯锡公司首次提出大数据概念。大数据是指具有收集、存储、共享和分析等功能的海量数据集合，其大小我们无法表示。本文引用的即是这一概念。根据定义，可总结和延伸出大数据具有以下四大特点（简称“4V” ）：数据海量（Volume） ；数据种类繁多（Variety）包括结构化和非结构化数据（如视频、网页等） ；处理速度迅速（Velocity） ，要求利用新技术在秒级时间范围内提供分析结果；价值密度低，商业价值高（Value） ，需“提纯”有用数据。 （
5、二）会计信息质量特征的内涵 会计信息质量特征，是指对会计信息所应该具备的质量标准而作出的详细描述或者要求，是对会计信息质量进行评判的最一般和最基本的依据，其反映了会计信息为实现会计目标而应具备的质量特征（葛家澍，2003） 。2014 年财政部发布的企业会计准则基本准则第二章对会计信息质量要求作了明确的表述，可以总结为“8 个要求” ，即可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性。其中可靠性、相关性、实质重于形式以及谨慎性要求更为突出重要。 会计信息相关性的质量特征是指会计信息对决策的影响能力，信息使用者做出的决策是面向未来的，因此也决定了会计信息的相关性质量特征是
6、一个面向未来的概念。在“决策有用观”这一会计目标的指导下，相关性作为会计信息最重要的质量特征，反映了所有会计信息所必要的方面。 四、大数据时代对会计信息相关性的影响 会计信息质量相关性的高低很大程度上受到数据信息以及对数据信息整理和分析能力的影响。大数据时代的到来，使得会计环境发生了巨大变化。由于计算机技术在会计相关领域中广泛应用，IT 技术对会计行业已经产生极大的影响，不仅涉及会计行业的核算方法、管理方式、经营模式等方面，更重要的是影响了会计信息的质量。 （一）提高了会计信息的预测价值 苏孜（2001）认为，网络时代的到来，使得人们对会计信息的及时性和预测价值的要求越来越高。而大数据的核心理
7、念就是预测，它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切的说被视为一种机器学习。但这并不意味着大数据是要人像机器一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。传统的数据分析很多是依据职业判断和直觉，而大数据时代信息披露将日益基于规模数据的分析和预测。企业可以从这些海量的数据中挖掘有用的信息，从而帮助企业用于商业决策并获得更有前瞻性的洞察。 （二）提高了会计信息披露的相关性 会计信息就各种信息使用者决策有用性而言，其应具备以下基本特征，即可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性等，这些要求相互影响、相互制约，又相互支持，共同组成了会计信息质量所
8、要求的有机体系。在这一有机体系中，相关性是最重要的质量要求之一。刘炜等（2013）认为大数据时代的到来，人们获取海量的数据主要通过三个来源：使用服务器生成的的各种数据，例如各类日志等文件，成百万的数量级；来自于网站用户等，即“用户生产内容” （User generated content） ，例如脸谱（Face book） 、推特等社会性网络，十亿的数量级；各类数字设备生成的数据，例如各类传感器、物联网设备、智能手机等，这类数据数量越来越多，使用越来越普遍，有上百亿的数量级。这几类数据加上时空性信息，构成当下最为主要的大数据时空。这些数据搜集设备可以第一时间以最快的速度得到决策者所需要的各种信
9、息，避免了信息滞后，从而极大地增强了会计信息的相关性。 （三）可能导致会计信息的可靠性、相关性无法保障 大数据环境下，会计信息来源变得多元化，规模呈现出海量化的趋势，从而挖掘有用会计信息相对不太容易。此外，大数据研究的是全体数据，不要求结果的精确性和相关性，这会影响到搜集到的会计信息是否精确、可靠、相关。 五、基于财务报告披露内容与形式层面会计信息相关性提升对策 （一）注重信息的完整性 目前会计职业界正受到来自各方面信息使用者的强烈批评，其指出：企业报告没有能够为信息使用者提供各种有价值的信息，企业报告没有面向未来，会计信息严重不完整，会计信息正在失去相关性（陈毓圭，1996） 。由此看来注重
10、会计信息的完整性，成为又一提高会计信息相关性的一个重要影响因素。张美红（1998）认为信息使用者做出的每一项经济决策，不仅需要财务信息作为依据，同时需要考虑非财务信息因素的影响。在大数据时代，非财务信息的价值亦越来越大。财务分析是帮助会计信息的需求者获得企业信息的桥梁，是帮助其做出正确决策的手段，而徐芳奕（2012）指出现有财务分析体系大多注重运用财务信息进行分析，对非财务信息的分析不足，这就使得财务分析结果不够全面，无法满足各种信息需求者的要求。但是随着大数据时代的到来，财务分析不再是一个静态的、个态的、封闭的内部分析，而是一个动态的、系统的、开放的整合分析，这就要求财务人员不仅要获取财务信
11、息，还应关注非财务信息，减少因信息不完整而存在的系统性风险。 （二）适度提供“派生报告” “派生报告”即“个性化报告” ，它是根据信息需求者的需求标准制定出来的财务报告。这种报告主要强调的是是相关关系，每一份“派生报告”所提供的信息都不尽相同。葛家澍（2006）希望“财务信息提供者在进行信息披露时能辨明主要会计信息使用者的需求，财务报表的补充资料中能披露物价变动的会计信息和对投资者决策相关的非财务信息，对于操作衍生金融工具的企业应该进行单独的披露和核算” 。这些建议很多都是现行标准的财务报告所不能满足的，这就有必要提供“个性化的派生财务报告”来提高信息的有用性和相关性。而大数据时代的到来，各种数据挖掘技术和计算机技术等的运用恰恰为派生财务报告提供很多便利。大数据时代，数据的价值往往来自二级用途，即潜在价值，数据对不同的利益相关者其潜在价值是不同的，为了满足不同相关信息的需求，可以通过“派生财务报告”得以反映，使投资者及时了解更多更有用更符合其需求的相关会计信息。
