数字经济下的会计变革与创新

王泽霞，程佳乐，李 飞

(杭州电子科技大学 会计学院，浙江 杭州 310018)

纵观会计变迁史，会计环境的每一次显著变化，都会引起会计的重大变革。会计理论发展必须适应会计环境的变化、并随着环境的变革而变革。数字经济时代，随着新兴技术在经济活动中的广泛应用，会计环境发生了巨大变化。会计的角色与功能需要进一步深化和调整，会计需要不断实现创新突破，与经济发展、科技进步协调一致(孙铮和刘凤委，2019)[1]。然而，现行的会计模式仍是工业时代的产物，已经严重不适应于数字经济时代新会计环境下企业平台化的生态经营管理模式，无法满足利益相关者对信息质量、内容、时态、频率的需要。经济与社会的发展使得越来越多的重要影响因素游离于会计视野之外，会计信息相关性与有用性每况愈下(黄世忠，2018)[2]。

从工业经济逐步过渡到数字经济，会计信息因其披露滞后、维度有限、汇总过度等局限性，对经济活动的反映能力、解释能力、预测能力越来越弱。现行财务报告以年度、季度为周期，提供的是过去的历史成本信息，无法满足信息使用者对实时、高频会计信息的需求。在复式簿记体系下，会计信息以货币形式呈现出高度的压缩和汇总，必然过滤掉或丢弃了大量与决策相关且有用的经济事项信息，极大地弱化了相关会计信息的集成度。财务报告是以估计、判断和模型为基础，而不是对经济的确切反映，如此形成的会计信息势必要在相关性和可靠性之间进行妥协和取舍，会计无法在报表中均衡地满足各方利益相关者群体的信息需求，传统会计亟需变革与创新。

会计的变革与创新无法脱离对会计环境的研究。有什么样的会计环境就有什么样的会计实践，有什么样的会计实践就产生什么样的会计理论(田昆儒，2019)[3]。技术环境的变迁是数字经济时代会计环境产生的最为显著的变化，数字化技术衍生的各类新兴技术对于经济运行和会计工作具有直接显著的影响。“大智移云物区”等新兴技术对企业生态环境特征造成了巨大的冲击，引起了会计供给侧的变革。随着数字经济的持续发展及其相关技术的广泛应用，事项会计法与新一代信息技术、数字化商业环境的耦合使得事项会计法的基本思想得以在实务中实现，更好地服务于数字经济时代(张为国和王文京，2019)[4]。数字经济下的会计模式应该重点聚集于会计的过程数据，通过构建数据思维来重新理解会计信息系统的运行规律(李琳等，2021)[5]。本文提出以“数据+算力+算法”为基础，构建基于事项会计资源-事项-参与者(REA)模型的一体化理论框架以满足利益相关者的实时个性化需求。并指出会计数字化转型的基础在于统一元数据标准。

(一)技术环境的变迁

作为数字经济时代极具代表性和影响力的新兴技术，“大智移云物区”等技术数字化了企业的生产制造、经营管理流程与方式，使得数据获取的轨迹和方法、收集的变量、纳入的分析信息以及报告的频率发生彻底的颠覆。讨论数字经济新时代下的会计环境变迁，一定程度上就是分析“大智移云物区”技术所带来的影响。

1.大数据技术

数字经济时代企业所能利用的信息达到了前所未有的规模，对这些信息的全面采集和充分利用将会为企业创造巨大的价值。然而传统会计核算方法无法以合理的成本对如此庞大的数据进行攫取和处理，大数据的应用技术随之诞生。大数据技术极大地提升了企业的数据获取和加工效率，使得企业能够充分挖掘大数据蕴含的价值。大数据及相关应用技术的普及将使企业财务部门转变为数据部门，财务人员得以从繁琐的核算工作中解脱出来，更多地参与企业经营发展战略制定的过程中。

2.人工智能

2017年5月，谷歌AlphaGo战胜人类围棋界第一高手柯洁，向世界展现了人工智能的无限潜力。通俗地说，人工智能就是将人类思考处理问题的方式用于计算机，使其能够完成人们原本不认为机器能够胜任的事。人工智能对财会的影响主要体现在信息分析和决策方面，其有助于推动企业业务流程自动化，减少人工投入从而提高效率；
其次，人工智能可以通过高质量预测，辅助企业管理人员进行决策。

3.移动互联网

移动互联网既具有传统互联网的开放协作特性，也继承了移动设备的便捷性，在人们日常生活中有着极高的使用频率。从企业层面来看，移动互联网优化了企业的业务流程、极大提升了企业经营管理效率、丰富了企业信息获取渠道。企业员工通过移动设备就能够随时随地进行采购、销售、报销等业务处理，管理者通过移动设备能随时随地获取想要的信息，为决策提供了更可靠、及时的信息保障。

4.云计算

根据中国信通院在2012年发布的《云计算发展白皮书》，云计算是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源(包括计算与存储、应用运行平台、软件等)，实现大规模计算的信息处理方式。云计算实现了算力的优化配置，为企业提供了廉价的算力支持，帮助企业实现广泛的用户触达以及规模化的业务增长。相比于传统IT架构而言，云计算具有各项成本低、配置灵活、资源共享的优势。同时，云服务平台搭载的大数据挖掘和分析、人工智能等功能改变了企业信息处理过程和经营、战略决策方式，企业通过对云计算的部署、集成能够将新的业务策略和决策过程嵌入软件应用程序，集中、共享、无缝链接数据进而获得竞争优势。云计算已经成为那些想要变得敏捷、灵活和有远见的企业的共同选择。

5.物联网

物联网(Internet of Things，简称IoT)是指通过传感器、芯片等各种感知设备将物体进行联网进而形成的一个巨大网络，能够实现物与物、物与人之间的通信。物联网对于企业的影响主要体现在提高生产效率、优化价值链、推动流程自动化。物联网的应用拓展了企业获取信息的渠道，企业通过对资产、流程和人员的连接能够从生产经营各个节点捕获到更多数据信息，对这些信息加以分析有助于企业优化相关业务流程，提升企业生产效率；
物联网设备可以通过实时跟踪提供更及时、更精准的信息，帮助管理层做出以数据为依据的决策，从而更好地管理库存并减少浪费；
物联网设备还可以充当工作流程触发器，根据预设条件启动流程，从而无需人工干预。

6.区块链

秦荣生(2019)[6]指出2020年到2025年区块链将在数字货币、共享经济等行业出现颠覆性现象，并加快经济模式的演化。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成应用，区块链的特点主要表现为去中心化、无需信任中心、不可篡改和加密安全。在财务管理方面，区块链的应用有助于解决代理问题、降低融资成本、优化资金配置；
在业务层面，区块链有助于推动业财融合、加强供应链的信用管理、优化支付结算业务、促进电子发票发展；
在会计核算层面，区块链颠覆了复式记账的逻辑，并对会计核算的四个环节产生了巨大的影响。

(二)企业生态环境特征的变化

企业是会计服务的主要对象，无论从会计的需求量还是会计的复杂性来看，企业会计都远超于政府部门或是其他机构的会计，会计的变革必须适应企业生态环境特征的变化，从而确保会计理论不脱离实践。因此本文在技术分析的基础上进一步归纳了数字经济下企业生态环境特征产生的变化。

1.数据资产化

数字经济时代的到来极大地增加了数据所蕴含的价值。而数据价值的释放面临着两个难题：(1)只有规模大到一定程度的数据才能提炼出有用信息，要从何获取如此大规模的数据集？(2)数据的加工提炼需要投入成本资源，应该如何高效地进行数据提炼，从而确保产出一定大于投入？在工业经济时代这两个问题都无法得到有效解决，因而人们对于数据的使用仅停留在较为基本的层面。而数字经济时代企业能获取的信息量呈现几何倍数式增长，大数据技术的出现使得企业能以较低的成本深入挖掘数据中的价值。在上述两大难题得到解决之后，数据的价值得以充分释放，根据会计对于资产的定义，企业所掌握的数据也应被视为资产。“十四五”规划中提出要建立数据要素市场并完善相关配套制度。数据资产的确认、计量和报告问题急需得到研究和解决(秦荣生，2021)[7]。

2.经济活动平台化

工业经济时代大规模的经济活动通常架构在公路、铁路等物理基础设施之上，因而企业的不断发展壮大需要具备得天独厚的地理优势；
而数字经济时代的基础设施则是以“云网端”为代表的技术平台，企业赖以生存的商业环境由各类互联网平台所创造，不仅使得地理位置对于企业经济发展的作用显著减弱，同时大大地缩短了供应商与消费者之间的距离，降低了两者之间的交流成本。中小企业由此获得了更好的生存环境。大量中小企业与消费者在平台上构筑成了新型的产业体系，在该体系中各个企业能获取的信息规模更加庞大，信息获取交流更加便捷。

3.业务流程智能化

2021年11月1日到11月11日期间网上交易累计金额达到22.32万亿元，交易峰值达到9.65万笔/秒，如此大规模经济活动的实现是建立在智能核算的基础之上的。数字经济时代大数据、人工智能、云计算等技术的涌现不但使得计算机完全取代了财务人员在会计核算环节的工作，更进一步推动了其他业务流程的智能化，正如TalkingData创始人兼CEO崔晓波所指出的“以工作流程的自动化来提高效率，才是数字化转型的本质”的理念，业务流程智能化是数字经济时代企业数字化转型的大势所趋。

4.信息资源共享化

工业经济时代企业信息获取成本高昂，信息交流十分不便，企业之间、甚至同一企业的各部门之间信息孤岛问题严重，数字化技术的应用大大降低了信息交流的成本，信息共享极大丰富了企业获取信息的类型和规模。面对数字经济时代日益丰富的各种数据类型，财务报告价值链的各方都必须认识到非结构化和半结构化数据的潜在价值(Krahel和Titera,2015)[8]。会计分析对象不能仅仅拘泥于财务信息，需要拓宽其能够识别处理的信息类型。

赵杰和陶婕(2020)[9]在研究管理会计的变革时发现其变革往往会涉及新工具或新技术的引用。数字经济时代会计变革的一大重要趋势就是提高与“大智移云物区”等技术的兼容程度，尽可能充分地发挥新兴技术的优势来满足人们的多样化需求。

(一)记录经济业务方式变革

对于传统复式借贷会计，交易和事项是在实际实现后记录的，会计与业务相分离。然而，当前经济活动交易发生时就实时记录了。以中国联通集团对外采购为例，联通集团通过构建云平台生态系统，所有组织都在企业内部商城下单交易，结算、核算、凭证归档等所有交易过程实现了智能化。每一笔采购的发起人(姓名、单位隶属、职位、地区)、时间、产品明细(品牌、品类、规格性能、数量、单价)等信息均被全程、自动、实时地记录在云平台数据库上，采购活动实时动态可查可分析。类似业务发生时全面完整地记录，已然使记账凭证、借贷符号不合时宜地落后、相形见绌而黯然失色，极大地冲击了信息集成度薄弱的复式借贷体系并有充分的理由反思其继续主导会计理论的必要性。

传统会计主要提供经济事项的会计处理结果，所报告的信息忽略了对信息使用者决策极为重要的经济事项的会计过程。在新兴技术驱动的新会计环境中，会计研究发生实质性的变化，会计研究的重点应放在基础会计过程上(Vasarhelyi，2012)[10]。会计过程实质上是一个信息采集、输入、处理的过程，关注的核心聚焦在数据、产生数据的过程以及数据的分析上，而不是数据的呈现上。这将增加会计行业的价值和相关性，增强最终用户的能力，并提高资本市场的效率[8]。

(二)会计信息呈现方式变革

传统会计的呈报一般按年和季度为周期，以资产负债表、利润表等财务报表为载体对企业经济状况、盈亏水平进行反馈。新兴技术的持续发展和革新，商业模式快速地被平台化、自动化和智能化手段所颠覆并转向基于云平台的生态模式，数据伴随业务的发生而自动同步记录，因此新环境下的会计信息应当是实时的，至少是高频的。

此外，由于数据采集、传输、存储、计算、查询的成本急剧降低，公司应该允许用户直接访问原始数据；
用户有权获得更深入、更细粒度的数据，并可以对这些数据进行操作，在需要时可以穿透更多的细节。企业会计信息供给模式应由符合会计准则的财务报告转向真实、全面、完整、“原汁原味”的经济事项信息(Sorter,1969)[11]，以具备最大的重构性、集成度，满足决策者的个性化需要。

(三)会计职能变革

马克思曾说过：“经济越发展，会计越重要。”会计之所以重要在于其不仅反映经济现实、描述经济过程,更重要的是能反馈经济信息,作为经济发展的助力器,推动经济发展，使之成为“会计越发展，经济越进步”(徐晨阳等，2017)[12]。在数字经济背景下，企业的规模更加庞大，经济形势更加复杂，会计的分析预测功能愈来愈受到人们的重视，财务部门的工作将在业绩预测、管理预算、计划激励等企业管理工作和战略决策中得到体现。会计从“倒车镜”向“导航仪”的角色转变是其发展的大势所趋。

随着数字经济环境下数据的采集、获取边界和内涵发生了深刻的变革，事项会计法的基本思想得以在实务中实现。在事项会计理论的基础上，REA最初是由William E.McCarthy于1982年提出的最著名的理论会计数据库模型。McCarthy提出REA模型后，REA学派对它的结构、概念和使用不断地扩展，到目前为止，它的建模粒度向上扩展到企业价值链、向下深入到业务事件，成为一种描述企业信息体系结构(Enterprise Information Architecture)的工具。

(一)数据来源

REA模型是一种在企业内部和企业之间共享数据环境中构建会计信息系统(AIS)的框架。相较于传统会计信息系统只能识别经货币量化后的财务信息的局限性，REA会计模式的数据在维度上几乎不受限制，基本没有遗漏任何信息。在内部数据管理方面，REA模型是对企业经济现象的语义表达，定义了业务流程语义的模式，提供了高效集成和存储数据的框架，解决了财务数据与非财务数据的集成与重复存储的问题。外部数据从传统的财务数据采集转向数据的全面采集，包括行业信息、政府公开数据、社交媒体、地理位置数据、天气数据、网络爬虫等数据，它们正越来越多地纳入到公司的信息系统，集成在公司数据库中。事实上，如果企业特有的信息与行业分析等外部信息相辅相成，对内部、外部利益相关者来说应该更有用，外部利益相关者还可以使用外部数据来评估和验证内部生成的数据。因此，有必要从静态的以内部为中心的报告扩展为外部和内部的数据集成。

(二)信息处理

REA模型的首要目标是用集成的信息结构取代传统功能驱动的、孤立的文件系统。为了避免为订单处理、物流、存货管理、人力资源、支付等构建单独和冗余的应用程序，以集成的架构为基础，需要建立一个跨部门、跨职能的企业级信息系统结构。第二个目标是应用REA模板可以构建一个集成的网络，描述资源是如何在增值过程中被消耗的(Geerts和McCarthy,2000)[13]。经营活动中的一切相关内容(财务及非财务)都能以原汁原味的方式存储于REA会计的事项数据库中，REA模型通过定义特定领域的对象(资源、事项和参与者)及其关系(资源流动、二元性和参与性)来构建对业务流程的描述，使模型和现实之间联系在一起，模型中的对象与真实世界紧密一致，反映了真实世界。

REA模型与云计算在数据共享、集成等方面存在多维度的共性。外部数据以及以REA模型生成的数据，实质是大数据，传统的数据库难以有效兼容处理。云平台凭借其几乎无限的算力，为海量数据的存储和计算、分析、数据挖掘以及人工智能的应用提供底层计算平台支撑。必然要以云计算为核心的信息技术为基础设施，为构建基于事项会计-REA模型的财务会计与管理会计一体化云平台提供算力。

事项会计-REA模型的一体化云平台(如图1)是指，外部大数据信息和企业业财一体化的信息实时采集，按照事项数据库及REA模型动态存贮在公有云(私有云)平台上，利益相关者按需查询事项信息，可根据自己需要的决策模型实时个性化输出信息。

图1 事项会计-REA模型一体化云平台

(三)信息输出

云平台以促进组织与个人访问IT资源为导向，任何利益相关者都可以使用任何设备在任何地点、任何时间凭借广泛的网络接入，调用数据、算力、算法，实现实时个性化的信息输出。一体化云平台最重要的特征就是SaaS云服务模式。一体化云平台提供已知的通用决策模型算法、模块化组件，在信息输出方面，借助于商业智能、数字仪表盘、虚拟现实等技术动态地、可视化地展示多维业财融合报表信息和实时查询信息，以适应广泛的内外部决策者的需求。依据利益相关者理论，考虑到不同利益相关者承担社会角色的差异以及决策偏好，从企业层、市场层和社会政治层三个层面，构建多元的会计频道以精准地关联个性化的决策模型。利益相关者根据需要，选择相关决策主体图形界面，在数据交互规则下获取实时的数据并输入到相应的决策模型，呈现出个性化的输出结果，从而做出经济决策。

算法的积累与迭代赋能内外部利益相关者，加强了会计信息的可理解性和可读性。一体化云平台提供数据可追溯路径。对于已有的决策模型，用户可以自行组合不同层次的模型、组件，也可以通过追溯路径了解相关的事项信息、反映经济业务的全貌；
对于个性化的决策，如果没有相应的决策模型，用户可直接查询与决策相关的事项信息并按照自己的决策模型自定义进行分析。云端一体化平台包含深度信息反馈环节，隐性知识认知显性化，通过人工智能、认知计算等技术，不断分析、迭代各类用户个性化的决策模型，以此进一步丰富和完善决策模型算法，高度适应难以预知的多样化决策场景，实现知识的累积、智慧的演进。

为了提供“原汁原味”的经济事项信息，需要解决描述经济业务的数据标准问题。一体化云平台要实现对底层数据的全面采集，并基于利益相关者不同的需求构建相应的制度模型规则库，必须对底层数据统一定义、制定标准。只有统一定义数据标准，才能实现数据一次采集、全程共享，避免碎片化、产生信息孤岛。

华为何达炳指出数据转型，治理先行。别等到决策失效再谈数据治理，元数据是数据治理的基础，是一种关于数据的“结构化数据”(Structured Data),用以描述数据的内容和属性。元数据最初是在人们亟待解决网络资源无序化的环境下提出来的，其产生是为了使网络资源像图书馆内整齐摆放的文献而不是满地乱扔的书籍。随着元数据的不断发展，其功能一般包括描述、检索、选择、定位、管理、评估和交互，其应用目的通常为确认检索、著录描述、资源管理及长期保存。

(一)元数据是数据治理的基础

从会计供给内容来看，会计系统能够提供高质量信息的根本前提在于对市场上存在的海量相关信息进行充分收集并有效利用。当今企业信息来源渠道多种多样，而由于信息类型各异，各部门之间的信息难以交流共享，信息碎片化现象严重，对企业的信息采集和有效利用造成了巨大阻碍，企业在资源检索和识别方面的能力亟待提升。从会计信息呈现的方式来看，未来会计信息的呈报将会愈来愈趋向个性化，而庞杂的数据库中迅速调出某一使用者需要的信息对于会计系统的信息检索功能有着相当高的要求。此外，由于企业获取和生成的数据急剧增加，数据的保管问题日益凸显，如何对其进行系统化管理以免造成信息的遗失和篡改是企业在数字经济时代下进一步发展壮大所无法忽视的问题。

制定财会类元数据标准为上述三类问题提供了解决途径：(1)元数据的描述与交互功能为企业的信息获取提供了极大的便利。元数据能够描述对象信息的属性和内容，较为全面地反映出对象信息的全貌，在设计合理的财会类元数据的支持下，企业会计系统就能实现对所有类型的信息的识别，极大地扩展了企业能利用的信息的类型。元数据的交互功能建立在元数据标准统一的基础上，它使得企业与外部机构、企业内各部门之间信息共享成为可能，将进一步提升企业信息获取的效率。(2)元数据的定位与检索功能有助于企业为不同类型的信息使用者提供个性化的信息。企业可以根据不同的需求为信息使用者提供各种维度的数据报表，使其能够更加快捷、精准地检索所需要的信息。(3)元数据不仅支持资源的长期保存，其管理功能还提供数据的加工处理、权限管理等方面的信息。信息使用者通过该功能可以轻易找到数据的加工流程，进而提高信息的透明度，有效防范数据缺失与数据篡改的可能。

(二)财会元数据标准设计思路

目前国际上存在7种较为流行的元数据标准，其中用于描述网络资源的Dublin Core(简称DC)元数据最适合描述财会类信息资源，胡仁昱和朱建国(2008)[14]指出财会元数据的设计思想应当与DC元数据标准相一致，在DC元数据的基础上根据财会资源信息的特点对其语义和元素进行必要的修改和拓展。因此财会元数据的设计可以大致分为以下三个步骤：1.从DC元数据的15个元素中直接采用适合描述财会信息资源的元素，只对其定义作必要的修改。如“主题和关键词”(Subject and Keywords)元素，只需将其元素定义改为“财会信息资源主题的描述信息”；
2.以相同的语义定义增加财会信息专用的元数据元素，如增加“货币信息”(Currency)元素用以描述资源中与货币相关的信息；
3.对DC元数据元素的扩展元素和编码方案进行增删。

数字经济的深入发展加剧了传统借贷会计(DCA)相关性每况愈下以及对复式借贷会计继续主导会计理论的反思，企业特征的改变使得传统会计的弊端日益显现，越来越无法适应当前企业，难以提供符合人们期望的高质量、个性化的会计信息。适者生存，传统DCA模式历经500余年，已经完成了其历史使命，延续DCA模式难以为继，这种矛盾推动会计模式变革。REA会计模式拓展了会计信息的内涵与边界，融合了“数据+算力+算法”的元素，满足利益相关者潜在的各种需要，能够有效适应新的会计环境。可以预见，REA会计模式是替代传统DCA模式最具竞争力的选择。

为了使新技术更好地服务于会计变革，需要对财会类元数据标准进行统一。只有统一元数据标准才能实现数据的互联互通，数据才能被云平台各个子系统软件所识别、读取，数据流动才能在云平台里面适应基于多变量的可描述规则、算法和模型。建议未来研究可以从技术元数据、业务元数据和管理元数据三个维度对财会类元数据标准进行统一。

猜你喜欢 模型信息经济 “林下经济”助农增收今日农业(2022年14期)2022-09-15适用于BDS-3 PPP的随机模型导航定位学报(2022年4期)2022-08-15自制空间站模型小天使·三年级语数英综合(2022年4期)2022-04-28增加就业， 这些“经济”要关注民生周刊(2020年13期)2020-07-04民营经济大有可为华人时刊(2018年23期)2018-03-21模型小览（二）汽车导报(2017年5期)2017-08-03订阅信息中华手工(2017年2期)2017-06-06离散型随机变量分布列的两法则和三模型中学生数理化·高二版(2016年4期)2016-05-14展会信息中外会展(2014年4期)2014-11-27经济全国新书目(2009年24期)2009-07-17