Page 17 - 大数据时代企业税务会计研究

大数据时代企业税务会计研究

化、碎片的数据也很重要，会对会计信息使用者产生重要的影响，甚至也会影响
到会计信息使用者的决策。例如，好的商品质量能扩大企业的知名度，会给企业
带来巨大的商誉，进而给企业带来超额利润。由于定性描述数据以及非结构化、

碎片化数据的内在缺陷，这些数据的作用目前还无法发挥出来，也阻碍了会计理
论与会计实务的发展。
互联网、物联网、传感技术等新技术的应用，不仅实现了人、机、物的互联
互通，而且还建立了人、机、物三者之间智能化自动化的“交互与协同”关系，

这些关系产生了海量的人、机、物三者的独立数据与相互关联数据，目前那些难
以用货币化来计量的经济活动，其实都可以通过以上新技术来进行记录，记录
过程中相应的会产生大量的数据，这些数据不仅有数字等结构化数据，还有规模
巨大的如声音、图像等非结构化、碎片数据。随着大数据时代的到来，定性描述

数据以及非结构化、碎片化的数据，尤其是非结构化、碎片的数据的增长速度将
远远超过定量描述数据的增长速度，非结构化、碎片化数据以及定性描述数据将
会成为会计数据的主导。虽然定性描述数据以及非结构化、碎片数据存在内在的
缺陷，但是在大数据时代，却可以使用大数据挖掘技术发挥出该类型数据的会计

作用。虽然这些数据不能完整、全面、清晰地推导与反映出企业的经营结果和经
营过程，但是大量的这些数据放在一起，却能够利用它们之间存在的相关关系推
导与反映出企业的经营过程与经营结果。例如，你把一个生产步骤细分为成千上
万个步骤或者更大程度的细分步骤，一个细分步骤不能表示什么含义，但是把这

大量的细分步骤组合到一起同样能够构成一个完整的步骤，那么就能达到定量描
述会计数据的相应功能。在传统的会计理论中，使用的会计数据基本上都是属于
定量描述数据，主要的原因有两个：一是定性描述的数据不能准确地以货币来计
量；二是数据量小的时候，利用数据的相关性关系远不能达到因果关系推导出来

的结果那样准确、那样令人信服，原因在于数据量小的时候，利用相关关系推导
出来的结果随机性较大。传统会计选择那些定量描述性的数据作为会计数据，实
际上是时代的局限性决定的。随着互联网、云技术、大数据挖掘等新技术的使用，
非结构化、碎片化数据急剧增加，非结构化、碎片化数据真正成为大数据，这些

数据已成为企业的重要资源，将会影响到企业的可持续发展。从统计学角度来看，
非结构化、碎片化的会计数据摆脱了小数据的必须使用因果关系分析的内在局限
性，利用相关关系的数据分析可以达到因果关系的数据分析的同样效果，从而为

·10·