企业会计信息质量指标体系的评价研究

杨珊珊

(辽宁工程技术大学工商管理学院，辽宁 阜新 123138)

1 概述

在资本市场的世界中，公开的市场信息对经营者和投资者来说极为重要，因为经营者与投资者都是相互独自经营的个体，多数投资者并没有直接参与到企业经营发展中，所以才比较依赖于公开的市场信息，证明了会计信息质量是为了满足于信息使用者需求而存在。报表使用者依据会计信息质量对企业做出决策，高水平的会计信息，将会帮助企业有效规避市场风险，同时也与经济的发展、投资人的利益和社会的稳定息息相关。

随着目前大数据和云计算的普遍应用，人们对现存的会计信息的质量也有了更高的要求。面对数据库的逐步更新，要想获得一份内容真实可靠并且与决策相关的数据和信息，尚待解决的重大问题就是如何更好的在企业中构建一套会计信息质量评价体系，这个内容也成为了国内外各个学者所研究关注的重点。

2 国内外研究现状

2.1 研究综述

Easley David[1]等(2001)在研究中指出，如果投资者潜在地认为他们的股票是基于价值进行交易的，这样会促进市场经济的流动性，证明这个公司具有较高的会计信息质量。Barry、Brown[2](1985)发现可以适当提高财务信息的质量以降低市场波动和投资者的投资风险，进而开创了资本市场与会计信息的序幕，并能够影响投资者的投资行为。Jones[3](1991)建立了一系列模型，在模型中利用固定资产净值和销售收入变化来控制利润，认为应该计算的利润与会计信息的质量高低有关。

在我国资本市场中，陈丽旭[4]以新三板挂牌企业为切入点对会计信息质量进行研究，认为会计信息的披露必须围绕信息报告使用者的需求来进行。吴冕[5]根据决策有用论，指出会计信息领域研究的重点是建立高效率的指标衡量系统。伴随着我们国家证券市场的法律化和规范化，雷岳[6]从不同的角度对会计信息质量进行了研究，为以后的研究思路提供了指导。与此同时，马云[7]还选取了某个会计信息特征替代了在实验中的会计信息质量，并对每个特征指标进行计量，从而使评价会计信息质量更加综合公正。

2.2 研究方法

从研究方法上来看，定量和定性方法是我们国内外应用最广泛的两种研究方法。其中，定量的研究对象是客观的、独立于研究者的某种客观存在物，评价结果能更为直观、简洁、准确，应用效果比较好，逐渐成为各个企业的主流研究方法。而在定量研究绩效评价时，层次分析法、模糊综合评估法被广泛应用。层次分析法不能为信息使用者提供解决问题的新方案，在将与决策密切相关的因素瓜分为目标、原则、方案等阶段后，再在原有方案中进行选取。而模糊综合评价法适合解决这种不确定性的问题，它借助模糊数学的一些理论，对计算出的综合评估问题提供一种评价方法，能为企业较好地解决一些难以量化的、模糊的问题。因此，文章利用模糊综合评估法对新建立的会计信息质量指标体系进行评估，并进行研究评估。研究的评价结果可以为其他企业提供参考，进而为企业提高会计信息质量的准确性，促进企业稳定发展。

3 建立会计信息质量评估指标体系

会计信息质量评价体系中的各个指标之间是互相联系、缺一不可的，因此在构建信息质量评价的过程中，也要注意各个指标之间的逻辑、相互关系。文章将会计信息的相关性、可靠性、及时性和完整性等四个方面的相关指标都包含在新建立的会计信息质量指标评价体系当中。

新建立的会计信息质量评估指标体系包括相关性、可靠性、及时性和完整性，因为指标又细分为几个小指标，所以评价指标分为三层。经查阅资料后，具体指标见表1。

表1 会计信息的质量指标评价系统

4 模糊综合评价法的会计信息质量评价

4.1 模糊综合评价法

模糊综合评价法是将评价对象和评价指标运用模糊数学的方法转变成隶属维度和隶属的函数，然后通过模糊复合运算来得到模糊结果集进而得到综合评价结果的一种评价方法。其具体步骤为：

1）确定因素集，因素集是评价项目或指标的集合，设U=｛Ui｝，i=1，2，…，n。对总因素集Ui可以再进行划分，得到子目标因素集Uij，表明每个因素子集里有j 个指标。

2）为了对指标作出评价，对评价对象做出评语集V，评语集或评定集V 即评价等级的集合，设V={Vn}，n=1，2，…，实际上将评价对象分为区间型。V=（V1，V2，V3，V4，V5）={优秀，良好，一般，差，极差}。

3）在评价因素中确定权重W，A 代表的是评价因素中指标的权重。定义因素集的模糊子集为A=｛Ai｝，i=1，2，…，n。总因素集可表示为A=（A1，A2，…，An），子因素集可以表示为A1=（A11，A12，…，A1n）等。

4）对单因素评价向量进行统计，在此基础上形成一个完整的模糊综合评价矩阵R。所谓隶属度rij是指对评价对象在某一方面评定出是否具有可能性。只有对每一个评价指标构建出隶属函数后，才能得出模糊矩阵R。隶属度向量Ri=（ri1，ri2，…，rin），

5）最后，通过计算得出的因素评价向量和综合得分来获得最后的结果。通常S=A×R，进而得出评价结果。

4.2 模糊综合评价法的会计信息质量评价

为验证评价结果的有效性，文章以制造类企业为例构建了会计信息质量评价指标体系，并请专家对表1 所述指标进行打分。在采用了模糊综合评估方法后，对会计信息的质量进行评价，步骤如下所示：

1）确定因素集。新构建的会计信息评价指标分为三层，第一层指标包括相关性、可靠性、及时性和完整性四个指标，第1 层是会计信息的质量评估指标体系，U=（U1，U2，U3，U4）；在第2 层，相关性指标因子集合U1=（U11，U12，U13），可靠性指标因子集合U2=（U21，U22，U23），及时性指标因子集合U3=（U31，U32，U33，U34），完整性指标因子集合U4=（U41，U42，U43，U44）。

2）确定评价对象的评语集合V，把评价分为5个阶段，V=（V1，V2，V3，V4）={优秀，良好，一般，差，极差}。

3）确定权重，在确定评价体系权重时，在众多方法中选择了专家评估法，在咨询了五位从事多年会计行业的工作者后，整理得出的评价权重结果见表2：

表2 评价指标权重专家打分统计结果

4）建立各个指标的模糊综合评价矩阵R，在进行评价时邀请了2 名高校会计专业教授，5 名会计从业者，3 名高级财务经理组成评审团，将以问卷的形式对各个指标进行评价，见表3。

表3 评价结果统计表

5）进而得出评价结果，根据S=W×R 公式求出评价结果。求得结果如下：

如果将评价集V=赋值为V=（V1，V2，V3，V4，V5）={优秀，良好，一般，差，极差}赋值为V=（100，80，60，40，20），那么在这种情况下，该构建的会计信息质量评价模型水平为S=0.226×100+0.454×80+0.228×60+0.092×40+0×20=76.28。

结果表明，新构建的会计信息质量评价模型水平呈现良好水平，结合现在的实际情况，证明所建造的会计信息质量指标可以准确反映出当前企业的状况，因此，该评价结果体现了新构建指标的可行性和合理性。

5 结论

文章在前人已经研究过的基础上，在会计信息的相关性、可靠性、及时性和完整性这四方面建立了会计信息质量评估体系。利用专家评价法确定权重后，利用综合模糊评价法对新构建的指标体系进行评价，结果表明了在如此环境下新建指标体系的可行性和合理性。从评估结果来看，影响会计信息质量评估的因素依次是相关性、完整性、可靠性和及时性。

会计信息质量评价作为企业业绩评价和决策最关键的部分，在完善会计信息质量评价体系时就显得尤为重要。由于各个企业的生产规模、经营方式等都不尽相同，影响指标评价的因素也不相同，所以企业应根据自己的实际情况进一步完善新构建的评价指标体系。另一点，由于文章中的模糊综合评价法是利用专家打分机制来进行评价的，带有一定的个人主观因素，在今后的研究中，企业可以根据实践情况对此评价方法进行优化，减少主观色彩。随着现代数据库的不断更新，为了保障当前环境下的会计信息质量评价的有效性，我们需要对其本质不断优化和完善。文章对模糊综合评估方法指标体系进行了研究并对各数值进行计算后，定量评价出会计信息质量，为今后会计信息的使用者和决策者提供了更加直观且完善的根据。