基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)社會責(zé)任信息披露平臺設(shè)計(jì)

孫偉+陳鑫

【摘 要】 隨著互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。文章根據(jù)現(xiàn)有企業(yè)社會責(zé)任信息披露的問題，設(shè)計(jì)出了企業(yè)社會責(zé)任信息披露的分析平臺，平臺的設(shè)計(jì)主要包括社會責(zé)任信息披露平臺構(gòu)建的原則、數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的存儲以及數(shù)據(jù)的輸出，通過設(shè)計(jì)出的大數(shù)據(jù)分析平臺來提高信息使用者對社會責(zé)任信息披露質(zhì)量的鑒別和分析能力，從而提高他們的決策和分析能力。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù)； 社會責(zé)任； 信息披露； 平臺設(shè)計(jì)

【中圖分類號】 F230 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）24-0114-03

一、引言

我國企業(yè)社會責(zé)任信息披露的現(xiàn)狀不太盡如人意，盡管在國家政策方面，2002年初證監(jiān)會和經(jīng)貿(mào)委一同制定和頒布了上市公司治理的準(zhǔn)則，第一次對上市公司的社會責(zé)任信息披露做出了具體的要求。2006年深圳證券交易所制訂了《深圳證券交易所上市公司社會責(zé)任指引》，隨后2008年上海證券交易所發(fā)布了《上海證券交易所上市公司環(huán)境信息披露指引》，對國內(nèi)上市公司披露的社會責(zé)任信息和環(huán)境信息做出了明確的要求。但是上市公司對企業(yè)社會責(zé)任信息披露的標(biāo)準(zhǔn)以及信息披露的真實(shí)性、完整性等亟待改善。在第三方鑒證機(jī)制方面，沈弋等[1]做過一次統(tǒng)計(jì)，全面分析了我國2010—2013年發(fā)布的467份企業(yè)社會責(zé)任報(bào)告鑒證，與2006—2009年間的早期情況以及國際現(xiàn)狀比較，我國的企業(yè)社會責(zé)任報(bào)告鑒證在量上提高了、質(zhì)量提高不大、鑒證標(biāo)準(zhǔn)與國際趨同，然而整體鑒證所占比重較低，專業(yè)評估機(jī)構(gòu)市場份額低的情況下影響了整體的鑒證水平。內(nèi)容與形式的社會責(zé)任信息以定性描述為主，但是雇員方面的信息、環(huán)境方面的信息有具體的定量信息[2]。在社會責(zé)任信息披露的質(zhì)量方面，雖然吉利等[3]通過問卷調(diào)查的方式概括出了五個質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，但是全面地評估我國企業(yè)社會責(zé)任信息質(zhì)量的狀況難度還是很大。社會責(zé)任信息披露的使用者例如投資者，第三方鑒證等機(jī)構(gòu)的目標(biāo)是能夠如實(shí)地披露出企業(yè)現(xiàn)有的情況并且預(yù)測企業(yè)未來的發(fā)展情況。因此為信息使用者提供的信息應(yīng)該能反映企業(yè)的真實(shí)現(xiàn)狀和問題，有利于信息使用者了解企業(yè)真實(shí)狀況，預(yù)測企業(yè)未來發(fā)展趨勢。信息使用者伴隨著信息技術(shù)的發(fā)達(dá)也會有新的信息需求，期待社會責(zé)任披露的信息給信息使用者更加真實(shí)有效的決策信息。

本文針對以上問題和需求，主要是設(shè)計(jì)社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)分析平臺，在結(jié)合平臺構(gòu)建原則的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了平臺的總體框架，并具體構(gòu)建社會責(zé)任披露信息大數(shù)據(jù)的獲取、加工存儲、信息輸出，以便給投資者等信息使用者提供很多幫助。

二、平臺設(shè)計(jì)的可行性分析

（一）理論可行性

社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)Y可以認(rèn)為是自變量x的積分：

Y=∫ρ（x）d（x）

其中，ρ（x）作為社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)的密度。由上得出結(jié)論，在此基礎(chǔ)上確認(rèn)社會責(zé)任信息披露的數(shù)據(jù)V為社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)Y的價值的修正。

其中，價值系數(shù)r∈[0，1]，當(dāng)r=1時，V=Y，社會責(zé)任披露的信息大數(shù)據(jù)都為有價值的；r=0時，V=1，有一條企業(yè)社會責(zé)任披露有價值的數(shù)據(jù)。而知識K則是有用社會責(zé)任信息披露數(shù)據(jù)V的積分：

K=∫iVdV

其中，i是有價值信息的轉(zhuǎn)化系數(shù)。按照上述理論，設(shè)計(jì)的平臺系統(tǒng)就是對客觀信息Y分類、匯總、挖掘分析，自動提供決策信息K。本文說的大數(shù)據(jù)分析平臺是擴(kuò)大數(shù)據(jù)的范圍，在此基礎(chǔ)上采用信息技術(shù)挖掘分析社會責(zé)任披露的信息，提供對決策有價值的信息，因此平臺的建立具有理論可行性。

（二）經(jīng)濟(jì)的可行性

平臺大數(shù)據(jù)存儲在云端，通過使用云端的應(yīng)用程序獲取企業(yè)披露的社會責(zé)任信息大數(shù)據(jù)，這種方式節(jié)約了大量的費(fèi)用。第一，在前期投資平臺的成本很高，但是后期的收益會很高。第二，服務(wù)提供商在為平臺提供軟件開發(fā)的基礎(chǔ)服務(wù)平臺時，真正的信息披露使用人僅僅通過租用的平臺并且付相關(guān)的費(fèi)用，而且不需要購買、維護(hù)硬件設(shè)備，能夠很好地節(jié)約成本。

通過設(shè)計(jì)的這一大數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)可以快速傳輸，不同文件格式可以隨意轉(zhuǎn)換，信息使用者能夠在隨意的時間和地點(diǎn)用網(wǎng)絡(luò)訪問自己需求的真實(shí)和有效的信息，還能夠加強(qiáng)各個披露機(jī)構(gòu)和投資機(jī)構(gòu)的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)信息的共享，從而保證數(shù)據(jù)的一致性，提高自己對披露信息的甄別，從而得知我們設(shè)計(jì)的社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)分析平臺的經(jīng)濟(jì)效益高于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，更加具有經(jīng)濟(jì)可行性。設(shè)計(jì)的這一平臺能夠克服現(xiàn)有信息系統(tǒng)中的錯誤，而且傳統(tǒng)思維模式和固定偏見的影響很少，可以更容易、更快捷和更清楚地分析企業(yè)關(guān)于社會責(zé)任披露的信息。

三、社會責(zé)任信息披露平臺的設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下設(shè)計(jì)出的企業(yè)社會責(zé)任信息的披露平臺在邏輯上將會更加接近行為的本身，信息披露平臺的處理過程如圖1。在大數(shù)據(jù)環(huán)境的升級過程中，數(shù)據(jù)的采集點(diǎn)空前提高，使得大數(shù)據(jù)環(huán)境能夠采集到比以往更為豐富的數(shù)據(jù)資源。大數(shù)據(jù)的環(huán)境不僅能夠使人們傳送的信息數(shù)據(jù)更加豐富，而且一些被動的行為也將會被數(shù)據(jù)化處理。正如馮芷艷等[4]認(rèn)為，大數(shù)據(jù)不僅包括互聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備、設(shè)備、非傳統(tǒng)IT設(shè)備等渠道產(chǎn)生的海量結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還滲透到日常生活中。這些大數(shù)據(jù)的采集將會發(fā)生在商品市場、勞動力市場、資本市場以及各類其他的社會界面中，最終形成一個數(shù)據(jù)化的社會責(zé)任信息披露平臺。在大數(shù)據(jù)環(huán)境里，產(chǎn)生數(shù)據(jù)也存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的存儲也是多樣、離散的。因此大數(shù)據(jù)環(huán)境下，“保密”違背企業(yè)社會責(zé)任披露原則的行為會異常困難。

企業(yè)社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計(jì)的架構(gòu)中主要包含服務(wù)平臺層、數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)加工存儲層、數(shù)據(jù)輸出展示層，并且將企業(yè)披露的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和安全機(jī)制貫穿在平臺的設(shè)計(jì)中，在服務(wù)平臺層：系統(tǒng)操作員管理做有關(guān)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、存儲設(shè)備、操作系統(tǒng)等工作[5-6]。數(shù)據(jù)獲取層：從披露信息的各個網(wǎng)站像巨潮網(wǎng)等專門的披露網(wǎng)站、企業(yè)內(nèi)部獲取的包含披露信息的數(shù)據(jù)，例如企業(yè)披露的經(jīng)濟(jì)責(zé)任、環(huán)境責(zé)任、員工責(zé)任等大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加工存儲層：將所獲得的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一加工整合，將加工后的數(shù)據(jù)分類保存在不同的數(shù)據(jù)庫中，方法庫、模型庫、知識庫等統(tǒng)一存儲在分析數(shù)據(jù)庫，為之后的分析使用提供方便。數(shù)據(jù)輸出展示層：用多種挖掘分析工具處理社會責(zé)任信息數(shù)據(jù)，并將處理后獲得的信息從不同功能模塊中輸出。

（一）平臺的構(gòu)建原則

1.數(shù)字化原則。平臺是數(shù)字化的，現(xiàn)有社會責(zé)任信息系統(tǒng)將經(jīng)濟(jì)責(zé)任、環(huán)境責(zé)任等紙質(zhì)媒介傳遞的信息進(jìn)行量化處理，而大數(shù)據(jù)分析平臺是采集企業(yè)內(nèi)外部的社會責(zé)任大數(shù)據(jù)，從而保證大數(shù)據(jù)的實(shí)時傳遞和分配。

2.網(wǎng)絡(luò)化原則。平臺是網(wǎng)絡(luò)化的，將各個披露企業(yè)信息的網(wǎng)站通過網(wǎng)絡(luò)緊密聯(lián)系起來，把分散在各個地方的社會責(zé)任信息披露的數(shù)據(jù)聯(lián)合，形成一個個環(huán)環(huán)相扣的信息交流網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化。不同投資公司、不同報(bào)告鑒定者實(shí)現(xiàn)所要披露的信息不涉及商業(yè)機(jī)密的資源共享，從而有利于投資者及時做出正確決策。

3.智能原則。本數(shù)據(jù)平臺的建立智能化，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)信息技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，而且計(jì)算機(jī)有豐富的處理數(shù)據(jù)的能力、信息存儲和先進(jìn)的分析技術(shù)。通過相關(guān)關(guān)系分析法的社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)分析工具能夠容易地對采集到社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)，從而達(dá)到智能化的目標(biāo)。

（二）企業(yè)社會責(zé)任披露信息數(shù)據(jù)的獲取

大數(shù)據(jù)獲取是通過網(wǎng)絡(luò)通信體系、數(shù)據(jù)傳感體系、智能識別體系、傳感調(diào)配體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)智能識別、跟蹤、定位、接入、傳輸、監(jiān)控、信號轉(zhuǎn)換、初步處理以及管理等。社會責(zé)任信息披露的大數(shù)據(jù)的獲取包含企業(yè)披露社會責(zé)任信息數(shù)據(jù)的獲取、第三方鑒證信息的獲取以及綜合決策分析數(shù)據(jù)的獲取。

首先應(yīng)認(rèn)識到社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，它包含專門披露社會責(zé)任信息網(wǎng)站的披露數(shù)據(jù)、外部傳媒系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)和一些包含企業(yè)社會責(zé)任報(bào)告和非報(bào)告形式的企業(yè)社會責(zé)任信息等數(shù)據(jù)信息。為了獲得高質(zhì)量的社會責(zé)任信息，應(yīng)將社會責(zé)任信息要素嚴(yán)格區(qū)分，比如“社會責(zé)任”“環(huán)境責(zé)任”“員工責(zé)任”等。社會責(zé)任信息披露知識包含基本的企業(yè)責(zé)任、環(huán)境責(zé)任、人員責(zé)任等，知識的獲取是指系統(tǒng)自動獲取外部傳媒機(jī)構(gòu)等的相關(guān)知識，或從數(shù)據(jù)倉庫中獲得的知識，然后分類整理以恰當(dāng)?shù)男问酱嫒胫R數(shù)據(jù)庫。

（三）企業(yè)社會責(zé)任信息披露數(shù)據(jù)加工存儲

社會責(zé)任信息大數(shù)據(jù)存儲中，社會責(zé)任信息披露大數(shù)據(jù)是基于企業(yè)級別收集的，平臺需要存儲全面的社會責(zé)任信息大數(shù)據(jù)。從基本社會責(zé)任信息核算中所有的社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到智能化綜合決策分析的其他社會責(zé)任信息數(shù)據(jù)都存儲在數(shù)據(jù)庫中。社會責(zé)任信息披露的數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建種類如下：社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫是將企業(yè)披露的各項(xiàng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)資料之間建立聯(lián)系之后形成的。在社會責(zé)任信息披露業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中，為了保證原始的社會責(zé)任信息數(shù)據(jù)的質(zhì)量，投資者等社會責(zé)任信息使用者可以進(jìn)行少量的匯總，而不是社會責(zé)任信息人員提前匯總。知識倉庫是將知識庫中的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、經(jīng)營成果、社會責(zé)任信息核算管理辦法等知識構(gòu)建形成的集合，也就是說由關(guān)于社會責(zé)任信息披露的知識庫共同組成的。方法倉庫是指存儲方法模塊的工具，它能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析以及挖掘方法做出指導(dǎo)。

（四）企業(yè)社會責(zé)任信息數(shù)據(jù)的分析輸出

社會責(zé)任信息披露信息大數(shù)據(jù)分析輸出是在改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，首先，開發(fā)新型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將案例庫的企業(yè)責(zé)任、經(jīng)濟(jì)責(zé)任、環(huán)境責(zé)任等披露的各種信息集成各種呈現(xiàn)工具對存儲在分布式數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析、分類、匯總和數(shù)據(jù)挖掘等，之后通過客戶端人機(jī)交互界面動態(tài)呈現(xiàn)預(yù)測挖掘的結(jié)果來滿足信息使用者常見的分析需求。本文將社會責(zé)任信息大數(shù)據(jù)挖掘分為社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、社會責(zé)任信息知識挖掘和其他綜合決策分析數(shù)據(jù)挖掘。社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是管理者可以自行從數(shù)據(jù)庫中獲取社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并結(jié)合相關(guān)模型、算法處理分析，得到理想的結(jié)果來滿足信息使用者的需求。比如：投資者關(guān)心企業(yè)的經(jīng)營狀況，可以將所需業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取處理后進(jìn)行交互可視化展示。社會責(zé)任披露信息的知識挖掘是通過全文檢索、語義檢索等技術(shù)，推薦并模糊查找社會責(zé)任信息知識，并將社會責(zé)任信息知識結(jié)合社會責(zé)任信息業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和綜合決策分析，實(shí)現(xiàn)知識共享、評估、固化。

四、結(jié)論和建議

大數(shù)據(jù)將會是未來社會發(fā)展的大趨勢，企業(yè)社會責(zé)任信息披露的各個方面將受到深遠(yuǎn)的影響。本文以問題的提出、平臺設(shè)計(jì)的可能性和平臺設(shè)計(jì)的整體框架為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)社會責(zé)任信息披露的平臺，期待其能夠幫助理論界和實(shí)務(wù)界更好地做出決策，應(yīng)對新一輪大數(shù)據(jù)時代的到來。同時，通過上述分析也可以看到，企業(yè)社會責(zé)任信息披露在這一趨勢中與其說遇到新的挑戰(zhàn)，不如說是遇到新的機(jī)遇，社會責(zé)任信息披露將要在新的環(huán)境下有新的解決思路，企業(yè)披露的社會責(zé)任信息將更加被人們重視。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 沈弋，徐光華，王正艷.“言行一致”的企業(yè)社會責(zé)任信息披露[J].會計(jì)研究，2014（9）：29-35.

[2] 吉利，張正勇，毛洪濤.企業(yè)社會責(zé)任信息質(zhì)量特征體系構(gòu)建——基于對信息使用者的問卷調(diào)查[J].會計(jì)研究，2013（1）：50-56.

[3] 李正，向銳.中國企業(yè)社會責(zé)任信息披露的內(nèi)容界定、計(jì)量方法和現(xiàn)狀研究[J].會計(jì)研究，2007（7）：3-10.

[4] 馮芷艷，郭迅華，曾大軍，等.大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013（1）：1-8.

[5] ALNOR B，et al.Digitisation，‘Big Data and the transformation of accounting information.[J].LeslieWillcocks Accounting and Business Research，2014，44（4）：469-490.

[6] KURT F，et al. Big Data：Implications for Financial Managers[J].Journal of Corporate Accounting&Finance，2013，

24（5）：23-30.