信息化技术在高校政府会计制度改革中的实践

2019-12-19杨丹丹

大众投资指南 2019年21期

杨丹丹

（南京工业大学，江苏南京 211800）

当前，人类社会已经进入信息时代，特别是我国近些年来经济的迅速发展和科技的巨大进步，使得我国各个行业开始广泛地应用各种信息技术，并且正在全面的推动生产的智能化和信息化。在这样的大背景下，我国的财政部门也开始充分的利用信息技术改革原来的政府会计制度，并且已经取得了阶段性的成果。而我国的公办高校作为行政事业单位中的一部分，自然也要做好准备，从而能够充分的满足政府会计制度的需求，推进政府会计制度顺利的实施。

一、高校政府会计制度改革中应用信息技术的意义

（一）政府会计制度改革的需要

我国改革之后的政府会计制度自2019年1月1日起开始施行，与以往的政府会计制度相比，改革之后的新政府会计制度在核算模式上发生了颠覆性的改变，首先是原来的“收付实现制”这个“单基础”体系变成了“双基础”体系，即“收付实现制”和“权责发生制”并存；其次，应用“平行登记”方法进行核算，并应用“双报告”体系，即“政府决算报告”和“政府财务报告”进行决算报表。在这种情况下，只有应用相关的信息技术作为技术保障才能够顺利的实施新政府会计制度，这不仅能够使财务核算工作的效率得到显著的提高，有效地解决了改革之后工作量增加的问题，而且还能使会计信息的质量得到有效的保证，避免人工失误给会计工作造成不良的影响[1]。

（二）预算管理和财务监控的需要

利用信息技术一方面可以使全面预算管理的信息化控制得到加强，另一方面还可以有效的监督各个部门的经费执行情况，从而使事前、事中以及事后的财务监督作用充分地发挥出来。高校在政府会计制度改革中应用信息技术能够全面的监督各个财务活动参与者，例如：报销经办人、财务人员等等。

二、高校政府会计制度改革中信息技术的应用

（一）计算机技术的应用

高校在会计制度改革过程中对信息化技术的实际作用应该加以重视，并采取科学合理的方法有效的融合政府会计制度和信息技术，从而使高校财务管理的信息化和科学化得以实现。近些年来我国的信息化技术取得了很大进步，我国社会已经进入了信息时代，在这个大背景下，传统的会计制度已经完全不能满足时代发展的需求，因此高校在政府会计制度改革的过程中应该充分的利用计算机技术，从而为新政府会计制度的实施提供必要的技术支持，同时高校还应财务管理制度合理完善的构建起来，从而使财务运行机制更加的合理，这样高校的财务管理体系才能够对财务数据进行精确的核算，并使核算效率得到有效的提高[2]。

高校在政府会计制度改革中应用计算机技术的应该注意以下几点：

1、采取合理有效的措施使会计工作人员的数据信息化意识不断增强，这是会计制度信息化得以实现的基础，并定期对相关的财务人员进行计算机技术培训，使他们能够对会计制度信息化的价值有充分的认识。另外，还要使高校会计人员的财务管理意识发生积极的转变，使他们能够在会计数据的核算中应用具体的计算机技术，从而使高校会计制度信息化的目标得以实现。

2、不断提高高校会计人员的专业技能水平。具体来说，就是对他们进行信息化技术教育，从而使他们的思想观念能够发生转变，并使他们能够对自身储备的专业知识进行及时的更新。同时还要对政府会计制度和审计准则进行深入的了解，从而能够对它和高校会计制度的异同进行明确的区分，最终实现原高校会计制度和政府会计制度的有效融合。另外，与计算机技能教育相关的活动要经常进行，并要求相关的会计人员积极地参与其中，从而使他们的操作技能水平能够得到有效的提高，并努力培养能力更加全面的复合型人才[3]。

3、高校应该利用计算机技术建立起会计信息化系统，并使其涵盖会计管理、考核标准以及预算编制等各个方面，这样有利于进一步完善高校的财务管理制度，使其更加的科学、合理。之后，高校的会计人员可以充分地利用会计信息化系统对财务管理情况进行深入的剖析，从而使教育教学工作能够始终高效的运行。同时还要对高校的资源配置结构进行有效的整合和优化，从而能够提供更加精准的财务信息，使高校领导层的重大决策更加的科学合理。

（二）大数据的应用

我国财政部门制定的新政府会计制度已经于2019年1月1日起实行，改革完善政府会计制度的主要目的是推动各个企事业单位的会计制度改革。而作为非营利性行政事业单位的高等院校，应该提前做好各项准备来面对这一发展趋势，从而能够对政府会计制度的复杂性更好地进行适应。随着我国各种信息技术的不断发展，很多高校开始利用大数据技术来加强会计制度的管理，从会计制度改革形式这个方面来说，高校可以充分地利用大数据技术对内部的数据资源进行收集、整理和分析，从而有效的统一高校原来的会计制度和政府会计制度，从而使自身的综合竞争力得到有效的提高。需要注意的是，高校应该对相关的会计人员进行定期的业务技能培训，使其会计专业知识的储备量能够有效地增加，从而使其大数据处理能力得到显著的提高[4]。