浅谈会计信息系统下的会计寻租特点
导读：针对会计信息系统下的会计寻租特点，本文从会计信息系统的负熵值和透明度对会计寻租情况作了探讨。
有关会计寻租治理的研究多局限于制度视角，如改革会计准则制定机制和加大违规的惩罚力度、完善公司治理结构、增加会计寻租成本、增强政府的道德劝说功能等。事实上，会计寻租的直接诱因是会计信息的非对称性，非对称性振荡企业会计信息且“秩序”衰败，代写会计毕业论文形成非线性突变，最终达到预期的“蝴蝶效应”，从混沌“无序”走向“有序”。因此，笔者认为应当从技术视角，通过分析会计信息耗散，基于元数据、事件驱动技术、可扩展商业报告语言和数据挖掘技术，重构企业会计信息系统，提高会计信息负熵值和透明度，降低会计信息非对称性和不确定性，从而有效治理会计寻租。
一、会计寻租治理综述
租是资源在非平衡状态下的差价收入或要素收入。公共选择理论开创者Tullock(1967)提出了寻租(Rent-seeking)思想和寻租方法，Krueger(1974)正式提出了寻租理论，Bhagwati(1982)将寻租归纳为“追求直接的非生产性利润”，Buchanan(1980)认为“寻租是追求私利的个人竭力使价值最大化而造成的社会浪费”。Tollison(1982)、Brecher(1984)、Srinivasan(1984)等人也对寻租理论进行了深入研究。归纳而言，寻租是利用相关手段限制自由竞争和生产要素的自由流动，以维护或攫取既得利益的非生产性活动。会计寻租是在社会总财富水平和企业真实业绩(即经济收益)并未改变的前提下，通过改变会计信息(即财务报告收益数字)来进行财富的非公平性转移和资源的不恰当配置，从而对其他社会主体利益造成损害的一种非生产性寻利活动(颜敏，2004)。会计寻租表现为准则游说、盈余管理。会计管制是会计寻租产生的直接导因，而会计信息市场失灵是会计管制的诱因(雷光勇，2001)；会计寻租产生的根本原因是会计信息本身所具有的公共性质和信息不对称(颜敏，2004)；会计信息的不对称性为会计寻租提供了信息屏蔽(杨纬隆，2007)；会计信息的公共性和不对称性导致会计信息市场失灵，从而导致会计寻租(汤寿珩等，2007)。因此，可以认为，会计寻租产生的根本原因是会计信息非对称性导致的。会计寻租治理的观点多局限于制度视角，主要表现在：改革会计准则制定机制和加大会计准则违规的惩罚力度(雷光勇等，2005；汤寿珩等，2007)；完善公司治理结构(黄雪芳，2007；杨景海，2009；章涛，2009)；增加会计寻租成本(杨景海，2009；章涛，2009)；增强政府的道德劝说功能(杨纬隆等，2007)等。因此，依据会计寻租的形成原因，笔者认为应该从技术视角，提高会计信息的对称性，从而有效治理会计寻租行为。
二、基于耗散结构理论的会计研究Prigogine(1969)提出了耗散结构(Dissipative Struc-ture)理论，与Haken(1969)的协同(Syneraetics)理论、Thom(1972)的突变(Catastrophic Change)理论等构成了自组织理论体系。耗散结构理论认为一个远离平衡态的非线性开放系统，通过不断与外界交换能量、物资和信息，在系统内部某个参数的变化达到一定阀值时，通过涨落，系统可能发生突变即非平衡相变，由原来的混沌无序状态转变为一种在时间、空间或功能上的新的有序状态结构，产生自组织现象。系统通过非线性相互作用，其各要素之间产生协同作用和相干效应，产生使系统发生质变的涨落，从而使系统从无序变为有序，产生耗散结构。耗散结构中的“熵”(Entropy)在热力学上标志热能转化为功的程度，泛指系统的有序程度，是系统的状态函数，高熵意味着系统无序程度的增大，而低熵则对应于有序程度的增加。信息论创始人Shannon(1948)认为信息是使不肯定程度减少的量，是一种消除不确定性的东西，包括时间、空间、品质、风险、环境等，信息量是一个反映事物之间相互作用的不确定性程度减少的物理量。控制论创始人Wiener(1948)认为信息量是负熵。
信息是系统的秩序和组织化程度的量度，熵是系统混乱和组织解体的量度。信息论和控制论扩充了热力学熵的含义，把熵定义为事物运动状态的不确定程度(混沌程度)的物理量，把负熵看作为熵的对立面，用负熵值来度量系统的信息量。信息量可反映系统或结构的有序程度、组织程度、复杂性、特殊性，进化或发展的程度；信息可降低系统运动状态的不确定程度，就是消除或减少系统的信息熵，也就是增加系统的信息负熵。耗散结构理论在会计领域的应用与研究较为有限。李高奎(2001)认为会计信息系统是一个开放系统，存在着可逆与不可逆、线形与非线性问题；丁爱琴(2003)认为财务系统是一个处于远离平衡态、存在着非线性作用机制的开放系统。江金锁(2006)从需求与供给两个方面对企业会计政策选择行为展开研究，指出根据耗散结构理论，提高会计政策制定的广泛参与度，使会计政策制定机构成为一个远离平衡态的开放系统，可以有效地完善会计政策选择机制。林钟高(2006)利用熵、耗散结构理论分析我国会计准则变迁的特征和效率，认为会计准则的强制性变迁与诱致性变迁都是对会计准则不均衡的反应，目的是引入负熵流，减少会计熵增的速度。
三、会计寻租治理的技术路径
基于耗散结构理论，为提高会计信息的负熵和对称性，应变革传统视图驱动型会计信息系统，基于数据仓库、事件驱动技术、可扩展商业报告语言、数据挖掘技术，建立集成共享的会计信息系统，为信息使用者供给会计数据元，从源头规避经济人的信息操纵，降低不确定性和机会主义，从而有效地控制会计寻租行为。
(一)基于元数据构建业务数据采集系统元数据(Metadata)是用来描述数据的数据，是提供关于信息资源或数据的一种结构化的数据，是对信息资源的结构化的描述。其作用是描述信息资源或数据本身的特征和属性，规定数字化信息的组织，具有定位、发现、证明、评估、选择等功能。随着信息技术的发展，元数据已经成为联接、协调、整合和控制信息资源各个层次，甚至整个信息服务体系的工具和纽带，成为信息集成共享的基础。
元数据格式由内容结构、句法结构、语义结构等多层次的结构予以定义，如在信息系统中，元数据可以回答系统有哪些数据？哪些是正确的？应使用哪些数据？数据的使用者是谁？业务定义是什么？与其他数据有什么关系？数据是否可靠？等等。数据仓库(Data Warehouse)作为一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，一般通过元数据描述其内部的数据结构和建立方法，并将元数据贯穿数据仓库的创建、维护、管理和使用的全过程。数据仓库中的元数据按用途分为技术元数据和业务元数据，技术元数据是关于数据仓库技术细节的数据，如数据模型、数据抽取规则、数据转换规则、数据汇总规则等，主要为开发设计、管理维护人员服务；业务元数据是从业务的角度描述数据仓库中的数据，如定义财务报表、企业概念模型、多维数据模型等，主要为最终信息使用者服务。元数据支持数据仓库的管理功能包括描述哪些数据在数据仓库中；定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；衡量数据质量。传统会计信息系统的数据采集是基于1494年卢卡•帕乔利的复式记账思想，从企业业务处理系统中剥离出影响会计要素变动的数据，按照会计准则的要求进行确认、计量，以揭示经济业务活动的价值信息。而基于元数据和数据仓库的会计信息采集系统的基本思想是对企业资源、经济事项和参与者及其相互关系进行对象化、模型化处理，并按其实际语义而非人为加工过的借贷分录的形式与资源、经济事项和参与者相关的财务数据和非财务数据进行确认、采集和存储。因此，基于元数据和数据仓库的会计信息采集系统将会计数据的采集、存储嵌入到业务数据系统，会计毕业论文范文实现财务信息和非财务信息的实时采集、集成共享。
(二)基于事件驱动技术构建会计信息处理系统事件驱动(Event Driven)是指根据事件的状态决定执行相应的程序运行模式，当事件发生时，将产生标志事件发生的消息，触发相应的程序，执行相应的动作。事件是表示业务过程中的单一活动，一个企业的业务活动可分为业务事件、信息事件、决策与管理事件。业务事件是在业务过程中执行的与向顾客提供商品或服务有关的业务活动；信息事件是指对信息进行采集、加工、存储、维护、传输、报告等的处理活动；决策与管理事件是信息使用者在计划、控制和评价业务过程时的决策活动。基于事件驱动技术的会计信息系统的核心就是将业务事件作为会计分类的最小单元，在业务发生时采集业务事件的所有数据，把业务事件数据w集成在数据仓库中，同时利用信息生成工具对事件数据仓库中的数据进行会计处理，即按信息使用者需要生成各种视图，如明细账、分类账和财务报告等，实现业务与会计的协同化处理。事件驱动型会计信息系统将会计信息系统嵌入业务执行处理过程中，在业务事件发生时记录数据并控制业务过程，其核心是集成业务处理和信息处理、集成财务信息和非财务信息、集成核算与管理。#p#分页标题#e#
(三)基于可扩展商业报告语言构建会计信息披露系统可扩展商业报告语言(eXtensible Business ReportingLanguage，XBRL)是基于XML的标记语言，是专门用于对财务和商业报告数据进行及时、准确、高效和经济的存储、处理、重制以及交流的开放式的不局限于特定操作平台的国际标准。XML通过其标准的DTD定义方式，允许所有能够解读XML语句的系统辨识用XML_DTD定义的元数据格式，从而解决对不同格式的释读问题。XBRL主要由技术规范、分类标准、实例文档、样式单组成。其中，技术规范是最基本的，规定了XBRL分类标准和XBRL实例文档所应该遵循的各种规则；分类标准是在现有会计准则的基础上遵循XBRL技术规范制定的；实例文档是一份包含了会计数据的XML文档，是根据分类标准映射企业会计数据而生成的；样式单实质上是一种可以将信息呈报为特定或各种格式的应用程序，包含了将XBRL实例文档以不同形式显示的表现和转换规则。XBRL是利用XML技术标准，依据会计信息披露规则，将财务报告内容分解成不同的元素，再根据信息技术规则对元素赋予唯一的数据标记，从而形成标准化规范。由于XBRL是一种能对数据进行分类、综合和控制的元语言，所以，XBRL不仅能及时提供准确可靠的信息，而且大大增强了信息使用者在不同软件应用程序之间交换电子信息的能力，降低了信息交换成本。另外，通过XBRL对数据向下挖掘的功能，信息使用者能够方便地抽取财务报告中特定的具体信息，提高了会计信息的可获得性，增强了企业信息的透明度。
(四)基于数据挖掘技术构建会计信息应用系统传统会计信息系统以视图输出为导向，所进行的数据分析是基于已知假设的，如财务报告数据的检索、财务指标的计算分析等。而数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着会计信息化的高速发展和普遍应用，积累的会计数据量急剧增长，如何及时从海量的会计数据中提取可靠与相关的决策信息，成为会计信息化发展的当务之急，会计数据挖掘就是为顺应这种需要应运而产生发展起来的数据应用技术。会计数据挖掘可实现的主要功能包括：
(1)关联分析，是发现两个或两个以上变量的取值之间存在的某种规律性，其目的是找出数据仓库中隐藏的关联网，一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性。
(2)聚类分析，是把数据按照相似性归纳成若干类别，用以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
(3)分类，是找出一个类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型。
(4)预测，是利用历史数据找出变化规律，建立模型，会计论文网并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
(5)时序模式，是通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
(6)偏差分析，是发现数据仓库中数据存在的异常情况，寻找观察结果与参照之间的差别。为实现上述功能，通常采用的数据挖掘方法有：统计分析方法、决策树、神经网络、数据可视化、遗传算法、联机分析处理、粗糙集等。
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