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論大數據對會計計量屬性的影響

2016-10-21 08:27:10楊文鶯
商業會計 2016年15期
關鍵詞:大數據

摘要:大數據提供了多樣化、大容量的數據信息,使得復雜分析成為可能。越來越重要的大數據將會對會計產生巨大的影響,在財務會計方面這主要反映在如何收集、記錄和計量會計數據,其中一個關鍵方面是如何確定會計要素的金額,即計量屬性。文章簡述了大數據的含義及特征,分析了大數據時代下會計計量屬性的發展趨勢,以及如何應對大數據給會計計量屬性帶來的影響。

關鍵詞:大數據 計量屬性 歷史成本 公允價值

中圖分類號:F233 文獻標識碼:A 文章編號:1002-5812(2016)15-0095-02

一、會計計量屬性的概述

會計的核心是計量,計量的關鍵是計量屬性(李紅曼,2015)。會計計量是為了將符合確認條件的會計要素登記入賬,并列報于財務報表而確定其金額的過程。企業應當按照規定的會計計量屬性進行計量,確定相關金額。計量屬性是指某一要素的特性方面,如倉庫的面積、樓房的高度、鋼鐵的重量等。從會計角度看,計量屬性反映的是會計要素金額的確定基礎。

會計隨著經濟和信息技術的發展而發展,與此同時計量屬性也伴隨著經濟的發展不斷地變革、創新。會計計量屬性經歷了歷史成本計量獨占鰲頭到多種計量屬性并存,再到公允價值計量的發展,每一次的變革都離不開經濟和信息技術的創新發展。我國會計目前采用的是以歷史成本為基礎、多種計量屬性并存的基本框架。公允價值計量主要應用于金融資產、投資性房地產及金融負債等項目中,使用范圍非常有限。

二、大數據的含義及特征

大數據這個名詞在2009年開始出現,并在2012年美國政府提出“大數據研究和開發計劃”后開始火爆,雖然只有短短幾年,但大數據似乎已經滲透進了當下幾乎所有的人類活動領域。大數據的快速發展是因為計算機和通信技術的發展,特別是互聯網和環境感知技術的發展使得信息呈爆發式地增長。

大數據是由海量數據集組成的,其規模大到無法用現有的數據庫管理系統或傳統分析軟件進行數據分析處理。大數據由結構性的和非結構性的數據組成(其中大約90%是非結構性的),包括諸如郵件信息、社會媒體、電話、網絡和視頻流等軟信息(Syed et al. 2013)。

大數據的特征主要體現為4V:容量(volume)、速度(velocity)、種類(variety)、真實性(veracity)(Zhang, Yang, and Appelbaum,2015)。第一,容量大(volume)。大數據的“大”首先就體現為“數量大”。隨著信息技術的高速發展,數據開始爆發性增長。社交媒體、移動支付、各種智能終端等都成為數據的來源,存儲單位從過去的GB到TB,直至PB、EB。第二,處理速度快(velocity)。大數據的交換和傳播是通過互聯網、云計算等方式實現的,遠比傳統媒介(報刊、雜志、廣播、電視)的信息交換和傳播速度快捷。同時大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求,要求實時分析而非批量分析。第三,數據種類多(variety)。不斷擴大的數據來源,決定了大數據形式的多樣性。大數據依據數據之間是否具有因果關系可分為三類:結構化數據(如財務系統數據、信息管理系統數據等)、半結構化數據(如HTML文檔、郵件、網頁等)、非結構化的數據(如視頻、圖片、音頻等)。最后,不確定的真實性(volume)。當會計人員需要處理PB甚至EB級的數據資料時,必然稀釋了真實的有價值的會計信息,使大數據的價值密度降低。會計人員選擇哪一數據確認經濟業務的自由裁量權增大,容易導致決策所需的財務數據偏差或無效的問題,同時滋生了盈余管理的空間。

三、大數據對會計計量屬性的影響

(一)降低了歷史成本計量的相關性

目前,會計計量屬性是以歷史成本為基礎的基本框架。企業對于房屋、設備等固定資產以及無形資產都是采用資產的原始價值計價,但是隨著經濟和信息技術的發展,特別是大數據時代的到來,歷史成本逐漸顯現出各種弊端。首先,歷史成本是靜態的,它反映的是過去的信息,但是經濟社會是在不斷變化的,歷史成本無法提供最實時的信息。例如,我國經濟的飛速發展不可避免的導致了通貨膨脹,致使物價飛漲,這時歷史成本就會低估了資產和負債。其次,財務報告使用者對信息的要求不斷提高,他們越來越關注企業未來的發展,需要財務信息具有實時性和預測功能。顯然歷史成本無法滿足這一需求。特別是商譽等無形資產在企業,尤其是高新技術企業中的比例越來越高,如果還采用歷史成本計量,往往低估了資產價值,會誤導財務報告使用者,特別是投資者做出正確的決策。

(二)提高了公允價值計量的可靠性和可操作性

正是因為歷史成本計量的這些弊端,多種計量屬性被有限地引入到會計計量中。其中,公允價值計量最符合投資者決策有用觀的會計目標,因而受到了極大的關注。FASB于2000年2月發布了SFAC 7,提出了在會計計量中運用現金流量信息和現值,提供了指導現值運用的一般性原則,是公允價值的基礎。2006年9月FASB發布了第157號財務會計準則公告《公允價值計量》,正式定義了公允價值并擴展了公允價值計量的披露。此后,公允價值的使用范圍不斷擴大,并成為會計領域的學術研究和實務的新潮流。但是,由于公允價值的可靠性和可操作性備受質疑,因此公允價值的適用范圍一直僅限于金融工具和衍生金融工具的計量上,影響了投資者決策有用觀這一會計目標的實現。

大數據時代的到來為解決公允價值可靠性和可操作性問題帶來了新的機遇。

公允價值是一種估計價格,根據公允價值計量所使用參數的可靠性分為三級:第一級為活躍市場中相同資產或負債的價格;第二級為活躍市場中相似資產或負債的價格;第三級是在沒有活躍市場時,采用未來現金流量折現或其他估值技術估計價格。第二、三級估計都用到了估值技術,輸入變量(參數)微小的變化也會對估值結果產生重大影響。大數據時代下,企業可以從銀行、工商、稅務、證券交易所等各相關單位和機構獲得與公允價值確定相關的各種結構性數據,還能從網絡、社交媒體和移動設備終端獲得半結構性數據和非結構性數據。然后利用云計算及其他相關技術將這些數據轉化為與公允價值估價相關的信息,從而得到實時、客觀公允的數據,這就解決了公允價值估價模型相關參數難以確定的難題,提高了公允價值的可操作性。

在大數據時代背景下,數據代理商搜集所有相關的網頁信息,用客觀、可見和當前的市場數據來最大化第1、2級的公允價值估計。對這一想法進行擴展,市場上可能會出現專業提供資產和負債的公允價值信息的數據服務公司,與現在提供評價和評估服務的資產評估公司類似。這些公司還可能與企業簽訂協議定期提供所有資產和負債的估值數據。這些公司還可能會提供關于第三級估計相關的參數數據,從而減少了會計人員的主觀判斷,提高公允價值計量的可靠性。

例如,考慮公允價值對資產折舊的影響。目前,無論是直線法還是加速折舊法都反映了資產在預計的使用壽命內其價值隨著時間的變動情況,并且大致上與這些資產產生的收入方式相匹配。然而,折舊方法的選擇由會計人員自由裁量決定,不同的企業會選擇不同的折舊方法。盡管直線法是最普遍的方法,但它并不能完全反映資產在收益期內價值的變化。比如,直線法在可以用來識別車輛在使用壽命內的成本,但并不能反映車輛真正的價值變化。具體來說,車輛在第一年價值下降最快,在后續幾年中其價值下降變慢。如果車輛使用不頻繁那么其價值就相對較高,在這種情況下,純粹基于時間來估計車輛價值不是一個好方法。公允價值計量下,車輛的價值只需要在每個報告期間利用大數據根據相關市場變量做出簡單修改。這就大大增加了會計計量的可靠性和相關性。

四、如何應對大數據對會計計量屬性的影響

大數據時代背景下,財務信息使用者對于會計信息的預測功能提出了更高的要求,使得歷史成本計量的商業價值不斷降低,而公允價值由于其相關性越來越受到關注。然而,對于每個公司來說,大數據的有用性會受到其數量、質量和可獲得性的限制。因此,要真正利用大數據改進會計計量屬性還需要多方面的努力。

(一)擴大公允價值計量的使用范圍

目前,我國會計采用的是以歷史成本為基礎、多種計量屬性并存的基本框架。公允價值計量主要應用于金融資產、投資性房地產及金融負債等項目中,使用范圍非常有限。這一方面不能準確反映資產和負債的價值,無法滿足財務報告使用者的需求,另一方面,不能真正實現與國際會計準則的趨同。大數據降低了歷史成本計量的相關性,提高了公允價值計量的可操作性和可靠性,這就使得公允價值在更大范圍內使用成為可能。比如,房屋等固定資產以及商譽等無形資產就應該采用更實時、合理的市場價值進行計量,反映資產最近的市場價值,提高資產價值的可靠性,使得投資者能夠隨時了解企業真實的財務狀況和未來的發展趨勢。

(二)建立財務信息共享平臺

公允價值計量的可操作性取決于數據的可獲得性。因此需要建立一個包括政府機關(工商、稅務、環保等)、金融機構(銀行、證券交易所、擔保公司等)、中介組織(會計師事務所等)和企業的財務信息共享平臺,實現數據的實時收集、傳播、處理和存儲。以此來增加數據的可獲得性,便于企業獲取與確定公允價值相關變量。財務信息共享平臺的建立并不能一蹴而就,各軟件公司可以根據客戶的需求建立一個簡單的平臺,然后在實施應用過程中不斷完善其功能,使其不但能滿足企業獲取信息、確定公允價值,還能夠便于審計機關、會計師事務所對公允價值進行審核、驗證。通過這一過程最終形成一個基本完善的財務信息共享平臺。

(三)建立財務安全評估機制

會計人員通過大數據和數據分析技術來收集、處理海量的與公允價值相關的數據,這提高了數據的相關性的同時也隨時面臨著他人惡意非法訪問、商業信息泄露等一系列財務安全問題。企業必須盡快建立財務安全評估機制,將其與內部控制相結合,面對安全風險及時做出相應調整。財務安全評估機制至少要包括三個環節:一是預測財務風險,對于財務安全的評估,企業也可以利用大數據及相關的數據分析工具預測企業可能面臨的財務信息安全風險;二是評估財務安全風險等級,企業要事先將財務安全風險劃分等級,當評估的風險觸及相應風險等級值該財務安全評估機制能自動發出安全警報;三是及時提出相應的應對措施,企業應針對不同的風險等級及時提出相應的解決方法。只有在保證財務信息安全的前提下,企業才能安心利用大數據獲取所需變量,提高公允價值的可靠性。

(四)關注會計信息的及時性

資本市場瞬息萬變,投資者隨時需要根據資產和負債價值做出決策。大數據一個非常重要的特點就是傳播和處理的高速度,使得會計提供動態財務信息成為可能,會計也必須從定期報告轉變為實時報告。公允價值計量是對計量日的價值反映,會計的實時報告也就要求公允價值的確定建立在最新的數據之上。這就要求企業在獲取和處理會計信息時要保證會計信息的時效性,否則再具有相關性、可靠性的會計信息都會失去其應有的價值。

(五)提高會計人員數據收集、處理方面的能力

大數據將會實質性地加速改變會計領域的教育、研究和實踐。在教育上,大數據的使用要求會計人員學會收集和處理各類數據,這就要求會計專業增加統計和IT方面的課程內容,甚至打破現在CPA考試的限制。教育領域的改變對于會計行業在大數據時代下實現計量屬性改進成功是十分必要的。另一方面,企業還可以積極引進具有大數據分析思維的專業人才,加大提升現有會計人員數據收集、處理方面能力的投資。

參考文獻:

[1]MiklosA.Vasarhelyi,Alexander Kogan,and Brad M. Tuttle, Big Data in Accounting:An Overview[J].Accounting Horizons,2015,(29).

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[3]李紅曼.會計計量屬性發展史[J].經濟研究導刊,2015,(20).

[4]程平,王曉江.大數據、云會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友,2015,(2).

[5]王萌,趙蓉.對會計計量屬性理論的在思考[J].時代金融,2015,(7).

[6]馬莉.大數據時代下對企業會計信息質量的探討[J].商業會計,2015,(16).

作者簡介:

楊文鶯,女,杭州科技職業技術學院工商學院財務管理專業,中國注冊會計師,講師。

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