智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響

【摘要】 隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等信息技術(shù)的高速發(fā)展， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)應(yīng)對市場挑戰(zhàn)、 提升整體競爭力， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新型驅(qū)動力。基于會計(jì)信息可比性視角， 運(yùn)用熵值法構(gòu)建企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的指標(biāo)體系， 以我國A股上市公司2017 ～ 2022年數(shù)據(jù)為研究樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響及其內(nèi)在作用機(jī)理。結(jié)果表明： 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型顯著提升了會計(jì)信息可比性， 在經(jīng)過一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論依然不變； 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型主要通過提升內(nèi)部控制質(zhì)量、 降低代理成本兩條途徑提升會計(jì)信息可比性； 進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 在非國有企業(yè)以及市場化程度較高和產(chǎn)品市場競爭程度較低的環(huán)境中， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的提升作用更為明顯。研究結(jié)論不僅豐富了智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型指標(biāo)衡量體系， 而且拓展了會計(jì)信息可比性的影響因素研究， 為有效推動智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型提供了參考。

【關(guān)鍵詞】智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型；會計(jì)信息可比性；內(nèi)部控制質(zhì)量；代理成本

【中圖分類號】F276""""" 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A""""" 【文章編號】1004-0994（2024）20-0069-6

【基金項(xiàng)目】黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：18GLE469）

一、 引言

可比性作為會計(jì)信息質(zhì)量要求的重要特征之一， 能夠幫助會計(jì)信息使用者理解和辨別不同企業(yè)之間相似經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)會計(jì)處理方式的異同。2018年3月， 國際會計(jì)準(zhǔn)則理事會（IASB）在其發(fā)布的《財(cái)務(wù)報(bào)告概念框架》中將會計(jì)信息可比性納入會計(jì)信息質(zhì)量特征， 使得會計(jì)信息可比性在會計(jì)界的認(rèn)可度得到顯著提升。較高的會計(jì)信息可比性不僅能夠提升企業(yè)內(nèi)部治理效率（李青原和王露萌，2019）， 還能幫助信息使用者實(shí)現(xiàn)決策優(yōu)化（Barth等，2012）， 在優(yōu)化公司治理方面發(fā)揮重要作用。因此， 在遵循現(xiàn)行會計(jì)準(zhǔn)則的前提下， 如何提升會計(jì)信息可比性已經(jīng)成為一個(gè)關(guān)鍵性議題。

現(xiàn)有關(guān)于會計(jì)信息可比性的影響因素研究主要集中于內(nèi)外部環(huán)境方面。基于外部環(huán)境視角， 有學(xué)者認(rèn)為會計(jì)準(zhǔn)則趨同能夠減少對于類似經(jīng)濟(jì)活動會計(jì)處理方式的分歧， 從而提高會計(jì)信息可比性（De Franco等，2011；Wang，2014）。同時(shí)， 機(jī)構(gòu)投資者交叉持股、 董事具有較高網(wǎng)絡(luò)位置也會促使企業(yè)在會計(jì)政策選擇上更加趨同， 進(jìn)一步提升會計(jì)信息可比性（周微等，2021；張勇，2022）。基于內(nèi)部環(huán)境視角， 有學(xué)者認(rèn)為公司治理水平會直接影響會計(jì)信息可比性。擁有信息優(yōu)勢的內(nèi)部人為了實(shí)現(xiàn)利潤最大化， 會濫用會計(jì)政策進(jìn)行管理防御或者隱藏內(nèi)部交易行為， 從而降低會計(jì)信息可比性（陳國輝和殷健，2018；周冬華和楊小康，2018）。而高質(zhì)量內(nèi)部控制與股權(quán)激勵的協(xié)同作用， 可以有效遏制管理層機(jī)會主義行為， 產(chǎn)生“利益協(xié)同”效應(yīng)， 激勵管理層提高會計(jì)信息可比性（李瑛玫等，2018；郭慧婷和郭會玲，2021；張先治和徐健，2021）。

隨著大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展， 智能財(cái)務(wù)作為一種以智能技術(shù)為基礎(chǔ)的新興財(cái)務(wù)管理體系（劉勤和楊寅，2018）正快速崛起。當(dāng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理體系發(fā)生變革時(shí)， 會計(jì)信息質(zhì)量的保障將迎來一系列考驗(yàn)， 會計(jì)信息可比性也將面臨新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。然而， 鮮有研究關(guān)注企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型是否會對會計(jì)信息可比性產(chǎn)生影響。智能財(cái)務(wù)以智能技術(shù)和數(shù)字化作為發(fā)展的基石（張慶龍，2020）， 同時(shí)借助“大智移云物”等先進(jìn)技術(shù)， 不僅有效降低了信息不對稱性（王愛國，2020）， 還提升了內(nèi)部控制的有效性（耀友福和何相億，2023）， 對于優(yōu)化公司治理結(jié)構(gòu)具有重要意義。因此， 本文從智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的視角出發(fā)， 探究其對會計(jì)信息可比性的影響和作用路徑。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于： 第一， 豐富了智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型指標(biāo)衡量體系。本文運(yùn)用熵值法對所構(gòu)建的指標(biāo)體系進(jìn)行科學(xué)化處理和權(quán)重賦值， 將智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的抽象概念轉(zhuǎn)化為具體的量化數(shù)值。第二， 為會計(jì)信息可比性影響因素的探索增添了新證據(jù)。本文揭示了企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型能夠提升會計(jì)信息可比性， 并且內(nèi)部控制質(zhì)量和代理成本在其中起到中介作用。

二、 理論分析與研究假設(shè)

（一） 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型、 內(nèi)部控制質(zhì)量與會計(jì)信息可比性

智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型能提高內(nèi)部控制質(zhì)量， 為提升會計(jì)信息可比性奠定堅(jiān)實(shí)的內(nèi)部基石。內(nèi)部控制的核心宗旨在于確保財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性， 而財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性構(gòu)成了會計(jì)信息可比性的基礎(chǔ)條件。信號傳遞理論認(rèn)為， 信號是有價(jià)值的， 釋放不同的信號會帶來不同的影響。內(nèi)部控制質(zhì)量較高的企業(yè)傾向于向外界披露更多的信息， 以向市場傳遞積極的信號（黃惠平和宋曉靜，2012）。企業(yè)傳遞良好信息的動機(jī)越強(qiáng)， 向外界傳遞的信息越全面具體， 其相比其他公司會計(jì)政策執(zhí)行的差異越小， 則會計(jì)信息可比性越高。因此， 高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠提升會計(jì)信息可比性（梅丹，2017）。

隨著智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的逐步推進(jìn)， 企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量也將得到較大提升。在內(nèi)部環(huán)境方面， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型使得財(cái)務(wù)工作不再受限于固定的空間和時(shí)間， 有助于實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)崗位的分散化和虛擬化（劉梅玲等，2020）， 還能使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)得到集中處理和分析， 打破“信息孤島”現(xiàn)象， 有利于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間的相互對照， 從而顯著提升會計(jì)信息可比性。在風(fēng)險(xiǎn)評估方面， 大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用使得風(fēng)險(xiǎn)管理工作的關(guān)口被前移， 風(fēng)險(xiǎn)管理的時(shí)效性得到較大提升（張敏等，2021）。同時(shí)， 企業(yè)借助大數(shù)據(jù)分析手段， 能極大地提升風(fēng)險(xiǎn)管理中相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用與分析能力， 從海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)甄別出財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)， 實(shí)現(xiàn)智能決策， 減少人為錯(cuò)誤， 提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性， 從而提升會計(jì)信息可比性。在控制活動方面， 企業(yè)通過引入先進(jìn)的智能技術(shù)， 使得各項(xiàng)活動實(shí)現(xiàn)自動化和智能化， RPA可以實(shí)現(xiàn)自動化財(cái)務(wù)流程（程平和譚果君，2023）， 幫助企業(yè)更準(zhǔn)確、 高效地進(jìn)行業(yè)務(wù)處理和做出經(jīng)營決策， 減少人為錯(cuò)誤和主觀判斷， 確保不同期間和不同企業(yè)之間會計(jì)信息的可比性。在信息與溝通方面， 隨著企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的穩(wěn)步推進(jìn)， 傳統(tǒng)的層次式信息結(jié)構(gòu)會向網(wǎng)絡(luò)化信息結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變（戚津東和肖旭，2020）， 從而提升信息收集、 處理和傳遞的能力， 使得會計(jì)信息更加透明和及時(shí)， 提升會計(jì)信息可比性。在內(nèi)部監(jiān)督方面， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型使得內(nèi)部監(jiān)督更加精細(xì)化和實(shí)時(shí)化， 企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制， 強(qiáng)化日常監(jiān)督。區(qū)塊鏈技術(shù)可用于確保信息的安全性和不可篡改性， 有助于提高會計(jì)信息可比性。自動化審計(jì)系統(tǒng)能自動完成部分或全部內(nèi)部審計(jì)流程（姚瑤和周于嵐，2024）， 遵循統(tǒng)一的審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和流程， 有助于確保不同企業(yè)之間審計(jì)結(jié)果的一致性， 當(dāng)不同企業(yè)的財(cái)務(wù)信息經(jīng)過相同的自動化審計(jì)程序處理后， 會計(jì)信息可比性將得到顯著提升。

綜上分析， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型利用智能技術(shù)， 通過優(yōu)化影響內(nèi)部控制質(zhì)量的五個(gè)關(guān)鍵要素來提升內(nèi)部控制質(zhì)量， 為提升會計(jì)信息可比性打下了堅(jiān)實(shí)的內(nèi)部基礎(chǔ)。

（二） 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型、 代理成本與會計(jì)信息可比性

智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型能降低代理成本， 為提高會計(jì)信息可比性提供監(jiān)管支撐。在委托代理關(guān)系中， 委托人一般為公司股權(quán)所有者， 其目標(biāo)在于股東財(cái)富最大化， 代理人是作為理性經(jīng)濟(jì)人的管理層， 其行為往往傾向于追求個(gè)人利益最大化， 這種目標(biāo)差異導(dǎo)致了代理問題的產(chǎn)生， 進(jìn)而產(chǎn)生了代理成本。代理成本的存在使得管理層有動機(jī)通過粉飾和操縱會計(jì)信息等手段來隱瞞不利情況（王春雷和黃慶成，2020）， 這種操縱行為不僅損害了會計(jì)信息的真實(shí)性， 還降低了會計(jì)信息的可比性。此外， 代理成本也加劇了委托人與代理人之間的信息不對稱。根據(jù)信息不對稱理論， 擁有充足信息的一方通常會占據(jù)更為優(yōu)勢的地位。管理層負(fù)責(zé)公司的日常運(yùn)營管理， 掌握的信息量也超過了公司所有者， 這可能會誘使代理人利用其掌握的信息優(yōu)勢從事對所有者利益有害的機(jī)會主義行為以實(shí)現(xiàn)個(gè)人目標(biāo)， 進(jìn)而降低企業(yè)會計(jì)信息可比性。

在此背景下， 企業(yè)通過實(shí)施智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型可以有效緩解代理成本帶來的負(fù)面影響， 為提高會計(jì)信息可比性提供監(jiān)管支撐。首先， 各個(gè)業(yè)務(wù)部門和財(cái)務(wù)部門可以依托人工智能、 云計(jì)算等技術(shù)將數(shù)據(jù)共同上傳到數(shù)據(jù)云平臺， 建立數(shù)據(jù)資源共享庫（周金琳，2023）。這有助于促進(jìn)不同部門信息的及時(shí)流通， 使得管理層和股東能夠更全面地了解企業(yè)的運(yùn)營狀況， 降低因利益不一致和信息不對稱導(dǎo)致的會計(jì)政策選擇偏差以及會計(jì)信息失真風(fēng)險(xiǎn)， 提高會計(jì)信息可比性。其次， 企業(yè)利用人工智能和大數(shù)據(jù)分析等信息技術(shù)， 能夠自動化處理大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和信息， 對未來的財(cái)務(wù)狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。基于大數(shù)據(jù)形成的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)處理決策模型（田高良和張曉濤，2022）， 可以實(shí)現(xiàn)智能決策， 減少人工操作， 降低管理層出于私利操縱會計(jì)信息的風(fēng)險(xiǎn)， 從而進(jìn)一步提高會計(jì)信息可比性。最后， 通過大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)形成的實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制， 管理者和股東等利益相關(guān)者能夠更準(zhǔn)確地了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、 去信息化、 可追溯性和防篡改性等特點(diǎn)（馬桂芬等，2020）， 能夠大幅提升會計(jì)信息的透明度， 削弱管理層的信息優(yōu)勢， 有效制約管理層的自由裁量權(quán)， 遏制管理層的投機(jī)行為， 降低代理成本， 從而進(jìn)一步提升會計(jì)信息可比性。

基于以上分析， 本文提出如下假設(shè)：

H1： 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的逐步推進(jìn)對于提高會計(jì)信息可比性有積極作用。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

“十三五”規(guī)劃中強(qiáng)調(diào)了信息化和智能化的重要性， 并提出了一系列支持企業(yè)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策， 促進(jìn)了智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的研究和實(shí)踐， 但企業(yè)實(shí)施智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的效果可能存在滯后性。為此， 以2017年作為樣本數(shù)據(jù)的初始年份， 選取2017 ～ 2022年我國A股上市公司數(shù)據(jù)作為樣本。數(shù)據(jù)來源于迪博（DIB）數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫， 使用Python、 Stata 17、 Excel軟件處理和分析數(shù)據(jù)。本文對樣本進(jìn)行了清洗處理： 排除金融行業(yè)樣本； 移除ST、 ?ST類樣本； 刪除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終， 得到10817個(gè)研究樣本。同時(shí)， 對所有的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的Winsorize縮尾處理。

（二） 變量定義與說明

1. 會計(jì)信息可比性。本文采用De Franco等（2011）提出的方法來計(jì)算會計(jì)信息可比性， 計(jì)算步驟如下：

首先， 使用公司i第t期前的連續(xù)16個(gè)季度數(shù)據(jù)估計(jì)模型（1）， 得到估計(jì)系數(shù)αi、 βi， 其中Earningsi，t為企業(yè)i第t年季度凈利潤與權(quán)益市場價(jià)值的比值， Returni，t為企業(yè)i第t年股票的季度收益率。

Earningsi，t=αi+βiReturni，t+εi，t""" （1）

其次， 將估計(jì)出來的系數(shù)分別代入模型（2）和模型（3）計(jì)算預(yù)期盈余， 其中， E（Earnings）i，i，t表示在第t年依據(jù)企業(yè)i的函數(shù)及企業(yè)i的股票收益計(jì)算得到的企業(yè)i的預(yù)期盈余， E（Earnings）i，j，t"表示在第t年依據(jù)公司j的函數(shù)及企業(yè)i的股票收益計(jì)算得到的企業(yè)j的預(yù)期盈余。

E（Earnings）i，i，t=αi+βiReturni，t"""""""" （2）

E（Earnings）i，j，t=αj+βjReturni，t"""" （3）

最后， 利用模型（4）計(jì)算企業(yè)i和j的會計(jì)信息可比性（CompAccti，j，t）。同理， 按照以上步驟分別計(jì)算企業(yè)i和同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的會計(jì)信息可比性， 然后將企業(yè)i與其他企業(yè)組合得到的所有會計(jì)信息可比性的值進(jìn)行排列， 取平均數(shù)和中位數(shù)作為企業(yè)i的會計(jì)信息可比性， 分別記為CompAcct1和CompAcct2。

CompAccti，j，t=[116]×""""""" |E（Earnings）i，i，t-

E（Earnings）i，j，t|""""" （4）

2. 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型。目前智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)實(shí)踐的普遍關(guān)注， 無論是智能財(cái)務(wù)的建設(shè)體系還是其應(yīng)用實(shí)踐， 都產(chǎn)生了一定數(shù)量和質(zhì)量的研究成果， 但關(guān)于智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型指標(biāo)量化評估的文獻(xiàn)較少。為此， 本文參考已有研究成果， 并綜合考慮可以獲得的數(shù)據(jù)資源， 從以下兩個(gè)方面對其進(jìn)行考量：

（1） 指標(biāo)構(gòu)建選擇。在技術(shù)驅(qū)動方面， 企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型主要以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為基礎(chǔ)， 利用信息技術(shù)推行財(cái)務(wù)共享與業(yè)財(cái)一體化， 實(shí)現(xiàn)會計(jì)核算自動化、 財(cái)務(wù)管理數(shù)字化、 數(shù)據(jù)分析決策智能化。具體而言： 人工智能技術(shù)可用于賬務(wù)處理、 財(cái)務(wù)預(yù)測等， 通過智能算法和模型， 自動識別、 判斷和審核各種經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)， 及時(shí)發(fā)現(xiàn)和評估潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)； 區(qū)塊鏈具有去中心化和不可篡改的特點(diǎn)， 分布式記賬可去除中心化， 核算節(jié)點(diǎn)由后端的財(cái)務(wù)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到前端的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)， 使得財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)更加扁平化， 智能合約可實(shí)現(xiàn)交易的自動化， 提高交易效率并節(jié)約成本， 顯著提升財(cái)務(wù)工作效率； 借助云計(jì)算技術(shù)， 企業(yè)從會計(jì)主體獨(dú)立核算向財(cái)務(wù)共享中心轉(zhuǎn)型， 消除財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)之間的邊界； 大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收集與處理， 進(jìn)而提供準(zhǔn)確、 實(shí)時(shí)、 多維度的信息支撐； 數(shù)字技術(shù)的有效應(yīng)用能拓展企業(yè)信息獲取途徑， 保證財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性， 輔助企業(yè)制定科學(xué)的經(jīng)營決策。在結(jié)構(gòu)創(chuàng)新方面， 隨著智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的逐步推進(jìn)， 財(cái)務(wù)人員結(jié)構(gòu)會發(fā)生動態(tài)變化， 高比例的智能化員工隊(duì)伍將是推動智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的中堅(jiān)力量。同時(shí)， 隨著智能技術(shù)與財(cái)務(wù)工作的深度融合， 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)流程和業(yè)務(wù)流程也會面臨一系列轉(zhuǎn)變。隨著可持續(xù)發(fā)展理念的普及和實(shí)踐， 除了要關(guān)注企業(yè)財(cái)務(wù)管理的數(shù)字化、自動化和智能化， 在轉(zhuǎn)型過程中也需要考慮環(huán)境保護(hù)和資源節(jié)約問題。

基于以上分析， 本文選取十個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)以全面、 客觀地評估企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的效果， 如表1所示。

（2）指標(biāo)數(shù)據(jù)收集。表1中部分指標(biāo)（X1 ～ X5、X7、X8）的衡量主要借鑒吳非等（2021）的研究， 采用文本分析法得到相關(guān)指標(biāo)的代理變量。基于相關(guān)性和重要性原則， 根據(jù)人工智能、 大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算、 區(qū)塊鏈、 數(shù)字技術(shù)對財(cái)務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮的作用歸納整理出一系列關(guān)鍵詞。利用Python爬蟲功能歸集整理全部A股上市企業(yè)的年度報(bào)告， 并通過Java的PDFbox庫提取所有文本內(nèi)容， 作為關(guān)鍵詞的詞庫。通過對關(guān)鍵詞的搜索、 匹配和詞頻統(tǒng)計(jì)， 將各方面的關(guān)鍵詞在年報(bào)中出現(xiàn)的頻次作為各自的代理指標(biāo)。

（3） 指標(biāo)降維處理。為了降低數(shù)據(jù)收集與分析的復(fù)雜性， 確保測量維度的嚴(yán)密性與合理性， 本文采用熵值法的理念與方法對這些指標(biāo)進(jìn)行處理， 根據(jù)數(shù)據(jù)本身的客觀信息來確定權(quán)重， 減少主觀因素對權(quán)重確定的影響。

3. 控制變量。本文借鑒已有文獻(xiàn)研究（聶萍和周欣，2019）， 選擇了一系列控制變量， 具體變量定義見表2。

（三） 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)前文分析， 同時(shí)結(jié)合變量設(shè)計(jì)情況， 本文構(gòu)建模型（5）， 以驗(yàn)證智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響。

CompAcct1i，t （CompAcct2i，t）=α0+α1SFTi，t+

α2Controlsi，t+Ind+Year+εi，t""""""""""" （5）

其中， Controls為控制變量的集合， ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。同時(shí)， 本文還控制了行業(yè)（Ind）和年份（Year）固定效應(yīng)。

四、 實(shí)證分析

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)

由表3的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知， 以均值衡量的會計(jì)信息可比性（CompAcct1）的均值為-0.010、 中位數(shù)為-0.009、 最小值為-0.040、 最大值為-0.003， 以中位數(shù)衡量的會計(jì)信息可比性（CompAcct2）的均值為-0.007、 中位數(shù)為

-0.005、 最小值為-0.039、 最大值為-0.002， 可以發(fā)現(xiàn)兩種指標(biāo)衡量的會計(jì)信息可比性無太大差異。智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型（SFT）的均值為0.010， 中位數(shù)為0.006， 最小值為0.001， 最大值為0.071， 表明各上市公司在智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型方面的發(fā)展水平存在顯著差異。其他控制變量的分布均在合理區(qū)間內(nèi)， 在此不再贅述。

（二） 多元回歸結(jié)果分析

本文利用模型（5）檢驗(yàn)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響， 回歸結(jié)果見表4。由第（1）和（3）列可知， 當(dāng)未納入相關(guān)控制變量時(shí)， SFT與CompAcct1和CompAcct2之間的回歸系數(shù)分別為0.0451和0.0440， 且均在1%的水平上顯著； 加入相關(guān)控制變量后， 由第（2）和（4）列可知， 二者之間的回歸系數(shù)分別為0.0367和0.0340， 且均在1%的水平上顯著。這一結(jié)果證實(shí)了智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對于提高會計(jì)信息可比性具有顯著的積極作用， H1得到驗(yàn)證。

（三） 影響路徑分析

智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型有助于提高會計(jì)信息可比性， 然而其具體的作用機(jī)制尚未明確。基于前文的理論分析， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的積極作用主要表現(xiàn)在兩個(gè)關(guān)鍵方面： 一是智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型能提升內(nèi)部控制質(zhì)量， 強(qiáng)化對管理層選擇會計(jì)政策的監(jiān)督作用， 有效制約管理層降低會計(jì)信息可比性的自私行為， 進(jìn)而提升企業(yè)會計(jì)信息可比性； 二是智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型能夠降低管理層與股東之間的代理成本， 企業(yè)通過運(yùn)用區(qū)塊鏈等智能技術(shù)， 能夠完整地記錄所有的財(cái)務(wù)交易， 有效削弱管理層為追求私利而操縱和粉飾會計(jì)信息的動機(jī)， 從而提高企業(yè)會計(jì)信息可比性。基于此， 為了檢驗(yàn)內(nèi)部控制質(zhì)量和代理成本是否為智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型影響會計(jì)信息可比性的中介變量， 本文構(gòu)建了模型（6）和模型（7）。

Mediani，t=β0+β1SFTi，t+β2Controlsi，t+Ind+

Year+εi，t""""" （6）

CompAcct1i，t（CompAcct2i，t）=λ0+λ1SFTi，t+

λ2Mediani，t+λ3Controlsi，t+Ind+Year+εi，t"""" （7）

其中， Median為中介變量， 代表內(nèi)部控制質(zhì)量（ICW）和代理成本（Cost）。內(nèi)部控制質(zhì)量使用迪博上市公司內(nèi)部控制指數(shù)除以100進(jìn)行衡量， 代理成本使用資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的相反數(shù)衡量。

在表5第（1）和（2）列中， SFT與ICW和Cost之間的回歸系數(shù)分別為5.9078和-0.9469， 且分別在1%、 5%的水平上顯著， 表明智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型有助于提升內(nèi)部控制質(zhì)量和降低代理成本。表5第（3）和（5）列中的結(jié)果顯示， 內(nèi)部控制質(zhì)量與會計(jì)信息可比性之間存在顯著的正相關(guān)性， 說明內(nèi)部控制質(zhì)量的提升能夠促進(jìn)會計(jì)信息可比性的提升。表5第（4）和（6）列中的結(jié)果顯示， 代理成本與會計(jì)信息可比性之間呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)性， 表明代理成本的上升會帶來會計(jì)信息可比性的下降。此外， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的正向影響在1%的水平上依然顯著， 表明智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型通過提升內(nèi)部控制質(zhì)量和降低代理成本， 進(jìn)而提高會計(jì)信息可比性。

（四） 內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 解釋變量滯后處理。為了避免智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響可能存在的時(shí)間滯后性問題， 本文將智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型滯后一期再次進(jìn)行回歸分析。

2. 工具變量法。基本回歸分析結(jié)果已經(jīng)表明智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型與會計(jì)信息可比性二者之間具有正相關(guān)關(guān)系， 但為避免該結(jié)果受到內(nèi)生性的影響， 本文運(yùn)用工具變量法， 依照趙宸宇等（2021）的研究， 使用每百人移動電話用戶數(shù)（TELE）作為工具變量來進(jìn)行處理。

3. 傾向得分匹配。智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型與會計(jì)信息可比性可能受到企業(yè)特定特征的共同影響， 進(jìn)而影響二者之間的關(guān)系。為了降低樣本選擇偏差的可能性， 本文根據(jù)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的中位數(shù)將樣本分成實(shí)驗(yàn)組和對照組進(jìn)行分組回歸。

4. 替換模型。為了應(yīng)對潛在的異方差性和時(shí)間序列自相關(guān)性， 本文采納Petersen等（2009）所提出的穩(wěn)健估計(jì)方法進(jìn)行雙重聚類處理。

5. 替換因變量。為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性， 選擇其他指標(biāo)衡量會計(jì)信息可比性。參考胥朝陽和劉睿智（2014）的研究， 按照前文衡量會計(jì)信息可比性的步驟排序后， 取前4個(gè)值的平均值作為企業(yè)i的會計(jì)信息可比性， 記為CompAcct3， 再次進(jìn)行回歸。

經(jīng)過上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性檢驗(yàn)后， 本文的研究結(jié)論依舊成立（限于篇幅，未報(bào)告相關(guān)結(jié)果）， 說明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（五） 異質(zhì)性分析

1. 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)視角。智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響可能因企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)而異。與國有企業(yè)相比， 非國有企業(yè)在智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型過程中由于受到的監(jiān)管壓力較小， 其管理層可能更傾向于通過調(diào)整會計(jì)政策和改變會計(jì)判斷來降低會計(jì)信息可比性。表6第（1）和（2）列的結(jié)果表明， 非國有企業(yè)中SFT與CompAcct1的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正， 而國有企業(yè)中這一系數(shù)為正但不顯著， 表明非國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)強(qiáng)化了智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的正向影響作用。

2. 基于市場化程度視角。通常情況下， 在市場化程度較高的環(huán)境中監(jiān)管較為嚴(yán)格， 同時(shí)投資者和利益相關(guān)者對財(cái)務(wù)報(bào)告的信息質(zhì)量要求較高， 企業(yè)可能會更主動地采用智能化的財(cái)務(wù)工具， 以吸引投資者的注意并滿足監(jiān)管機(jī)構(gòu)的要求。本文運(yùn)用市場化指數(shù)來衡量市場化程度， 以該指數(shù)的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)， 將樣本劃分為兩個(gè)組別， 結(jié)果如表6第（3）和（4）列所示。可見， 只有當(dāng)市場化程度較高時(shí)， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響才顯著為正， 這表明市場化程度會正向影響智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型積極效應(yīng)的發(fā)揮。

3. 基于產(chǎn)品市場競爭程度視角。在競爭激烈的行業(yè)中， 由于市場資源的稀缺性， 企業(yè)傾向于披露更多內(nèi)部信息以提升透明度， 從而爭奪更多的信息和資源。這表明激烈的產(chǎn)品市場競爭可以充當(dāng)一種有力的外部監(jiān)督角色， 優(yōu)化公司的信息環(huán)境， 有效緩解信息不對稱問題， 并降低代理成本。據(jù)此， 本文預(yù)測在產(chǎn)品市場競爭較為緩和的環(huán)境中， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響作用更明顯。借鑒已有研究， 采用赫芬達(dá)爾指數(shù)來衡量產(chǎn)品市場競爭程度， 以該指數(shù)的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)， 將樣本劃分為兩個(gè)組別。表6第（5）和（6）列的結(jié)果顯示， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的積極影響僅在產(chǎn)品市場競爭程度低組中顯著， 說明緩和的產(chǎn)品市場競爭環(huán)境對于智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型效果的發(fā)揮具有顯著影響。

五、 結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用熵值法構(gòu)建智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系， 以我國A股上市公司2017 ～ 2022年數(shù)據(jù)為研究對象， 實(shí)證檢驗(yàn)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的影響， 并深入探究其具體作用機(jī)制。研究結(jié)果表明， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型顯著提升了會計(jì)信息可比性， 在經(jīng)過一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論仍然成立。影響機(jī)理檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型通過提高內(nèi)部控制質(zhì)量、 降低代理成本兩條途徑提升會計(jì)信息可比性。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 在非國有企業(yè)、 市場化程度較高和產(chǎn)品市場競爭程度較低的環(huán)境中， 智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的提升作用更為明顯。

根據(jù)以上結(jié)論， 本文進(jìn)一步提出以下建議： 第一， 充分把握企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的機(jī)遇。企業(yè)智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型切實(shí)提高了會計(jì)信息可比性， 政府部門可加大對智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的支持力度， 通過實(shí)施財(cái)政補(bǔ)助、 稅收減免和低息貸款等政策， 鼓勵企業(yè)實(shí)施智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型。第二， 積極利用智能技術(shù)提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量， 削弱管理層機(jī)會主義動機(jī)。具體來說： 利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制， 強(qiáng)化企業(yè)日常監(jiān)督； 利用RPA技術(shù)實(shí)現(xiàn)日常財(cái)務(wù)流程和業(yè)務(wù)操作的自動化處理； 建立網(wǎng)絡(luò)化的信息結(jié)構(gòu)， 加強(qiáng)內(nèi)部各部門之間的信息共享和溝通； 利用人工智能、 區(qū)塊鏈技術(shù)自動生成財(cái)務(wù)報(bào)告和行業(yè)報(bào)告， 提高數(shù)據(jù)的不可篡改性和透明度。第三， 重視產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、 市場化程度和產(chǎn)品市場競爭程度在智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型影響會計(jì)信息可比性過程中的異質(zhì)性作用。具體而言， 企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮其行業(yè)特點(diǎn)和公司屬性等， 最大限度地發(fā)揮智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型對會計(jì)信息可比性的提升作用， 尤其是非國有企業(yè)、 處于市場化程度較高和產(chǎn)品市場競爭程度較低環(huán)境中的企業(yè)， 更需要加快引入和應(yīng)用智能技術(shù)， 推進(jìn)財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的智能化升級。

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2024．20．011

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

陳國輝，殷健．CFO任職經(jīng)驗(yàn)與會計(jì)信息可比性——基于高層梯隊(duì)理論的實(shí)證分析［ J］．山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（12）：106 ～ 120．

李青原，王露萌．會計(jì)信息可比性與公司避稅［ J］．會計(jì)研究，2019（9）：35 ～ 42．

李瑛玫，蘇明月，代慶會．內(nèi)部控制、所有權(quán)性質(zhì)與會計(jì)信息可比性［ J］．財(cái)會通訊，2018（36）：17 ～ 20．

劉勤，楊寅．智能財(cái)務(wù)的體系架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)路徑和應(yīng)用趨勢探討［ J］．管理會計(jì)研究，2018（1）：84 ～ 90+96．

梅丹．內(nèi)部控制質(zhì)量與會計(jì)信息可比性關(guān)系的實(shí)證研究——基于我國上市公司2011-2014年的證據(jù)［ J］．經(jīng)濟(jì)與管理評論，2017（5）：34 ～ 41．

戚津東，肖旭．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的企業(yè)管理變革［ J］．管理世界，2020（6）：135 ～ 152．

田高良，張曉濤．論數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能財(cái)務(wù)賦能價(jià)值創(chuàng)造［ J］．財(cái)會月刊，2022（18）：18 ～ 24．

王愛國．智能會計(jì)：會計(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的方向［ J］．會計(jì)之友，2020（9）：2 ～ 5．

胥朝陽，劉睿智．提高會計(jì)信息可比性能抑制盈余管理嗎？［ J］．會計(jì)研究，2014（7）：50 ～ 57．

耀友福，何相億．人工智能應(yīng)用的公司治理作用——基于財(cái)務(wù)重述視角［ J］．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2023（3）：125 ～ 134．

張慶龍．下一代財(cái)務(wù)：數(shù)字化與智能化［ J］．財(cái)會月刊，2020（10）：3 ～ 7．

張先治，徐健．管理層股權(quán)激勵能夠提高企業(yè)會計(jì)信息可比性嗎？［ J］．財(cái)經(jīng)問題研究，2021（10）：93 ～ 102．

趙宸宇，王文春，李雪松．?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率［ J］．財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2021（7）：114 ～ 129．

周冬華，楊小康．內(nèi)部人交易會影響會計(jì)信息可比性嗎？［ J］．會計(jì)研究，2018（3）：27 ～ 33．

周微，吳君鳳，劉寶華．機(jī)構(gòu)投資者交叉持股能提高會計(jì)信息可比性嗎？［ J］．會計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2021（2）：18 ～ 37．

Barth M.， Landsman W.， Lang M.， et al.. Are IFRS-based and US GAAP-based Accounting Amounts Comparable？［ J］．Journal of Accounting and Econo-

mics，2012（1）：68 ～ 93．

De Franco G.， Kothari S. P.， Verdi R. S.， et al.. The Benefits of Financial Statement Comparability［ J］．Journal of Accounting Research，2011（4）：895 ～ 931．

Wang C.. Accounting Standards Harmonization and Financial Statement Comparability： Evidence from Transnational Information Transfer［ J］．Social Science Electronic Publishing，2014（4）：955 ～ 992．

（責(zé)任編輯·校對： 陳晶" 喻晨）