中外会计与统计数据内涵及质量特征演进

（武汉大学 湖北·武汉 430000）

0 引言

会计与统计自古以来便存在着相互紧密的联系，两者历史起源相同，但又各司其职。核算工作的生命线——数据质量的高低很大程度上决定着工作的成败，大数据时代的到来使得数据越来越复杂，对其质量也提出了更高的要求。本文以史学的角度，从古代国家开始追溯，回顾国内外会计与统计数据内涵及其质量特征的发展演进过程，以史为镜，探寻二者的发展规律，整合资源，提高会计与统计的工作效率。

1 会计与统计数据内涵演进

1.1 古代时期

在古代，简单的刻记、结绳记事以及原始公社末期出现的“书契”等行为是会计与统计的萌芽，二者不分家。原始社会末期。单式簿记思想逐渐出现，从商朝开始，会计数据不仅仅只是文字和数字的结合，开始展现经济活动的性质与其记录方向，体现动态过程。古代时期会计与统计数据主要指户籍、账簿与凭证等文书中的记录，一般多用“簿书”来记录会计核算中的数据，而“户籍”或“民籍”来记录人口、土地等统计数据。在汉代时期将各级财计部门所编制的报告叫“计簿”或上计簿，产生了中式会计与统计报告的基本形态，明朝出现“四柱奏销册”或曰“钱粮文簿”编制制度，是中式会计与统计报告的完善形态。

鸦片战争之后，近代西方的会计与统计理论也开始输入我国。中式会计逐步改良，并引进了西方借贷复式簿记，同时，清政府按西方国家统计组织的模式设立了统计局，会计与统计也从此分家。会计涉及微观层面的经济核算，而统计变成宏观的国家经济核算。

1.2 现代时期

会计业务的记录是现代会计数据的来源，经济业务的每一笔分录金额累积而成报表数字，主要以货币为计量单位。统计数据绝大部分来源于会计数据但又更广，其是运用各种计量方法得到的反映客观事物数量特征的数字信息，有货币、劳动量、实物量等计量单位。两者的差异还在于会计数据的来源很多使用了统计方法，但在指标数据的取得上存在着较大的差异，针对会计报表，其数据始于经济业务，自下而上，最终形成编制的报表，统计数据始于企业生产经营各方面，自上而下汇总。

1.3 大数据时期

在大数据时期，非结构化数据占据着更大的空间，这使会计与统计数据的内涵有了延伸。为应对目前数据需求与质量的提升，大数据推动着会计与统计数据往非结构化非标准化发展，数据类型日趋复杂。

2 会计与统计数据质量特征演进

2.1 古代国家

2.1.1 奴隶制—封建制初期

早在奴隶制时代，便有法典明确规定“未给有盖章文件之银不算账“，这是对会计账目的正确性与真实性的重要保障。在战国时期，中国最早的一部成文法典《法经》对数据质量有所规定：“诸对制及奏事、上书，诈不以实者，徒二年......”并且严格管理度量衡器，以此保证会计文书的真实性。

奴隶制时期，人们对于数据的质量认识停留在准确性阶段。

2.1.2 封建制时代

进入封建制时代，法规《秦律》对会计的正确性要求很高，规定有“计毋相谬”，对数据的弄虚作假有所规定，要求帐帐衔接，帐实相符，同时《秦律》首先规定了会计报告上报的时间期限，保证会计信息在全国范围的可比性。

在唐代，出现了对数据的及时性要求。《唐律》是秦汉以来最完善的财计法规，对会计与统计报告的报送期限与送达时限上有着严格的要求。在查理曼帝国制定的《僧侣法规》中，官方编制的财计清册和民间编制的财产清册出现了一致性要求。

在封建制时代，会计与统计数据出现了对实效性以及一致性的新要求。

2.2 近现代国家

在近代国家，会计与统计开始各自成为独立的核算体系，其数据质量要求也逐步由单维向多维发展，然而法律对于统计数据质量的规定晚于会计。

2.2.1 国外

（1）会计数据质量特征发展。在现代国家中对于会计数据质量特征的研究，美国最早，其研究经历了1961年美国会计研究部（ARD）发布的会计研究文集第1号（ARS No.1）提出14项“会计假设”，到1966年美国会计学会（AAA）在《基本会计理论报告》中阐述的四项“会计目标”，再到1973年，美国注会协会（AICPA）下的特鲁布罗德委员会提出“财务报告的质量特征”，最终1980年FASB发布的《财务会计概念公告》中第二号公告提出的“会计信息质量特征”的概念。

FASB《财务会计概念公告》成为了会计信息质量特征研究的里程碑，之后国际会计准则委员会（IASC）与英国会计准则委员会（ASB）均发布了与之类似的财务框架。在2010年9月，FASB与IASC联合发布了《财务会计概念框架：财务报告目标与决策有用的会计信息质量特征》，取代了美国的《财务会计概念公告》一二号公告。进入21世纪以来，会计环境不断发生变化，也要求着会计准则的不断修改，2015年，IASB于2018年2月发布了经最终修订后的《财务报告概念框架》，进一步明确和规范了有用的财务信息应该具备哪些质量特征。

国外有关会计数据质量特征的研究均从“决策有用观”出发，有相关性与可靠性两大基本质量特征，由此发展成多维度多层次的质量特征体系。

（2）统计数据质量特征发展。1980年代，瑞典国家统计局开启了数据质量的管理，但基于全球范围来看活跃在1990年代后期。2003年，IMF统计部发布了数据质量评估框架（DQAF），定义了衡量数据质量的五个维度——诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性以及可获得性。从1993年开始，欧盟统计局便致力于提供高质量的统计资料服务，欧洲委员会在2005年颁布了《欧洲统计实务守则》来提高统计数据的公信力。2008年以后，不同国家的统计机构对于统计数据质量有了各自的管理体系。

（3）小结。在国际上，对于会计数据质量特征有着具体有层次的框架，而统计没有，但学者们都在往数据质量特征的框架结构方向不断进行研究。会计与统计数据均有着相关性、可靠性、及时性、可比性、可理解性等特点，但具体含义也有一些区别：统计数据更加强调准确性，力将差异程度降到最低，而会计数据的真实性往往更高；会计数据质量需要考虑实质重于形式，谨慎性等原则，而统计数据更需要考虑可衔接性和可获得性等。

2.2.2 国内

（1）会计数据质量研究。我国有关会计数据质量特征的研究虽晚于国外，但也有相当充分的研究。俞元鹉（2000）在《孔子的财计理论》中对孔子“会计当而已”思想提出理解，认为“当”不仅是体现真实性，也要求中立性、可靠性与相关性。2000年颁布的《企业会计制度》中提到了会计信息质量的九个特征——真实性、相关性、一致性、实质重于形式、及时性、清晰性、重要性、可理解性、谨慎性，2006年对《企业会计准则——基本准则》进行了修改，明确了“决策有用观”的财务报告目标，及会计信息的质量要求。

但中国并没有提出一个系统多层次的结构，于是学者们开始朝此方向研究。葛家澍（2004）借鉴FASB发布的第二号财务会计概念公告，将会计数据质量分为财务报表内容的质量与财务报表表述和其他财务报告中披露的质量。会计信息质量特征研究课题组（2006）提出其由约束条件、总体质量特征（真实性）、关键质量特征（合规性、公正性）、次级质量特征（可理解性、可验证性与谨慎性）、次要质量特征（相关性）和限制性标准组成。

（2）统计数据质量研究。1983年《中华人民共和国统计法》为给统计数字的准确及时提供法律保证而制定。20世纪80年代之后，统计不再只是承担提供数据的服务，同时提供决策服务，使得统计数据质量的内涵扩大化，从单维到多维，扩展到提供者、生产者和用户多层的需求。余芳东（2002）结合国外有关统计数据的质量含义，从用户、生产者和被生产者三个角度出发，认为统计数据的质量应满足适应性、准确性、可取得性、及时性、可比性、可衔接性、可解释性、客观性、方法专业性或健全性、有效等。许永洪（2010）整理了以往学者零散的研究，将统计数据质量概括为准确性（信度上的客观性与效度上的有效性）、完整性（可获取性和适应性）、时效性和可比性（可衔接性与一致性）。

2.3 未来发展

大数据形成了一个数据资源的共享平台，使得会计与统计数据的流通性不断增强，可获取度提高，信息的实效性高，但是大量的数据使得对其分析有着更高的要求，只有数据分析速度超过了生产速度，才能够保证数据的时效性。

面对大数据时代，数据质量仍然需要以“满足用户需求”为导向，通过会计与统计核算工作的调整与改进，为用户提供更高质量的数据服务。

3 结语

从古至今，会计与统计数据由同源到各自独立再到大数据时代的机遇与挑战，随着社会对于会计与统计信息的需求增大，准则有关二者的质量特征一直在不断丰富之中，由单一的准确性要求到形成多维多层次的质量特征框架体系，我国应对国外的成熟体系有所借鉴，构建一套适合中国的框架体系。目前会计与统计核算逐渐走向统一的道路，通过分析二者数据质量特征的联系与区别，能够更有效地实现二者之间的衔接与统一，提高会计与统计工作的效率。