大数据背景下农业企业会计核算创新研究

2024-05-23齐鑫

中小企业管理与科技 2024年6期

齐鑫

（吉林云天化农业发展有限公司，长春 130000）

1 引言

“民以食为天”，农业企业作为我国农业生产的重要主体，在提高农业产量、维护国家粮食安全中发挥着重要作用。近年来，在国家层面的大力支持下，我国农业企业获得了长足的发展。会计核算是农业企业财务工作的重要方面，对农业企业了解自身的经营情况及加强企业经营管理具有重要意义。大数据是指“大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”[1]。大数据具有较高的应用价值，并且已经深度嵌入人类社会的生产生活当中。因此，农业企业要深刻认识大数据对会计核算的作用，并从大数据背景出发，推动会计核算创新。

2 农业企业会计核算解读

2.1 农业企业会计核算的内涵

会计核算是企业会计活动的重要组成部分，指企业以货币为主要计量单位，针对经济活动开展的记账、算账和报账等工作。农业企业会计核算即农业企业对自身经济活动进行记录、分析、核算和报告的过程。农业企业会计核算是一项系统性工作，涵盖成本核算、收入核算、投资核算、财务报表、税务核算等多个方面的内容。以成本核算为例，农业企业需要对种子、化肥、农药、人工、机械使用费等直接成本，以及土地租金、固定资产折旧、间接人工等间接成本进行核算，了解农业生产的成本构成。从核算模式的角度而言，农业企业会计核算主要包括集中核算、非集中核算两大类型。在实践中，多数农业企业采用的是分级核算的方法[2]。

2.2 农业企业会计核算的特征

农业企业会计核算既有一般企业会计核算的共性，也有农业企业的特性。综合前人的研究成果来看，农业企业会计核算的特征主要有3 点：一是生产复杂性。现代农业生产方式较为复杂，在会计核算中，既要考虑流动资产、固定资产的具体消耗，如种子、种苗、农药、农用机械设备等，也要将水利设施、水土保持等服务于农业生产的项目所产生的费用纳入核算体系[3]。同时，农业生产容易受到自然灾害、气候变化等因素的影响，存在较大的自然风险。农业企业会计核算需要对自然风险进行评估和管理，以降低风险对企业经营的影响。二是生产资料的广泛性。在农业生产中，需要使用大量的生产资料，并且农业生产资料与其他行业生产资料有一定的差别。在会计核算中要考虑农业生产资料的特殊性，如畜牧业核算，应将草场纳入核算范围。三是会计核算的动态性。不同作物的生长周期不同，相应地，农业企业的经济活动也呈现出季节性和周期性特征。因此，农业企业会计核算需要根据不同的生产季节和周期进行调整和安排，以适应农业生产的特点。

3 大数据背景下农业企业会计核算存在的问题

3.1 会计核算外部环境不佳

会计核算外部环境不佳是当前农业企业会计核算面临的首要问题。从思想认知的角度而言，一些企业管理者虽然认识到会计核算的重要性，并将会计核算置于企业经营发展的基础性位置，但没有认识到大数据对会计核算的价值，未能做好大数据在企业会计核算中应用的总体规划与布局。从数字化建设的角度而言，农业企业数字化建设多采用分阶段建设的模式，由此导致的结果便是企业内部同时存在多个财务系统，不同财务系统间的兼容性较差，人为造成了数据壁垒，不利于数据的利用[4]。从平台建设的角度而言，一些农业企业尚未将大数据平台应用于会计核算中，难以发挥大数据对会计核算的价值。

3.2 会计核算处理方式陈旧

大数据背景下，关联分析技术、聚类分析技术、偏差分析技术等大数据分析技术，在农业企业会计核算中有着较高的应用价值，不仅可以丰富会计核算的技术手段，也能最大限度发挥会计数据的价值，推动农业企业会计核算的数字化转型。以关联分析技术为例，关联分析技术能够通过数据间的关联性分析，助力企业成本分析、风险管理、预测分析乃至绩效评估，从而提升企业会计核算效能。但在实践层面，农业企业，尤其是中小农业企业，普遍存在会计核算处理方式陈旧的问题，并未发挥大数据分析技术在会计核算中的应用价值。

3.3 会计核算经管作用弱化

经营管理是农业企业的基本任务，而会计核算在农业企业经营管理中发挥着重要作用。例如，优化资源配置。通过成本核算和投资分析，管理层可以了解不同资源的使用效益，从而优化资源配置，提高资源利用效率。又如，助力风险管理。通过财务分析和风险评估，管理层可以识别和评估企业面临的各种风险，并制定相应的风险管理策略。大数据时代的到来，不仅为农业企业会计核算整体创新提供了支持，也能更好地发挥会计核算在企业经营管理中的作用。但在实践层面，部分农业企业并未认识到大数据的价值，无法借助大数据技术优化会计核算，致使会计核算的经管作用被弱化。

3.4 会计核算队伍素质不高

会计队伍是农业企业会计核算的实施者，其专业能力和综合素质，对农业企业会计核算的品质有着直接的影响。大数据背景下，农业企业会计核算正在发生深刻的变革，不仅需要会计队伍具备良好的理论素养与实践技能，也需要会计队伍具有一定的数字素养，能够使用大数据技术创新会计核算。但在实践层面，部分农业企业面临会计队伍素质不高的问题，会计人才仍以传统人才为主，掌握大数据技术操作技能的新型会计人才较少，这对大数据背景下农业企业会计核算创新形成了很大的制约。农业企业缺乏针对会计人才的培训方案及新型会计人才引入不足，则是导致会计核算队伍素质不高的重要因素。

4 大数据背景下农业企业会计核算的创新路径

4.1 优化会计核算的外部环境

良好的外部环境是农业企业有效开展会计核算的前提条件，也是大数据背景下农业企业会计核算创新的保障。对此，应从以下3 个方面优化会计核算的外部环境：

第一，提高对会计核算的重视程度。会计核算是反映农业企业经营状况、促进农业企业规范化管理、提高农业企业市场竞争力的重要手段。大数据技术的诞生与发展，为农业企业会计核算理念、内容、方式、结果呈现的变革与优化带来了巨大的机遇。因此，管理层要深刻认识会计核算的重要性，将会计核算作为企业发展的基础性工程，并从大数据背景出发，做好大数据在会计核算中应用的顶层设计，为会计核算创新提供有力支持。

第二，消除数据壁垒问题。大数据背景下，数据成为农业企业会计核算的核心资源。农业企业生产的复杂性和生产资料的多样性，决定了其会计数据较为繁杂，而财务系统不统一则进一步增加了农业企业会计数据采集、整合、处理的难度。因此，要着力消除企业内部的数据壁垒。一方面，通过财务共享中心的建设，破解财务系统分散化的问题；另一方面，加强会计数据中台建设，将会计核算需要的数据存储于数据中台，为会计核算的开展提供便利。

第三，合理选择会计核算大数据平台。大数据平台是大数据背景下农业企业会计核算创新的载体[5]，当前市面上的大数据平台数量较多。例如，奥威BI 大数据分析平台。该平台不仅具有三大财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）的可视化分析功能，而且能无缝对接金蝶、用友等财务系统。农业企业应根据自身的实际情况，选择最为适宜的大数据平台。

4.2 更新会计核算的处理方法

数据分析是会计核算的基础性工作。与传统数据技术相比，大数据技术不仅具有海量数据采集能力，能够同时采集结构化数据、半结构化数据及非结构化数据，也具有强大的数据分析能力，能够依托关联分析、聚类分析、偏差分析等方法，充分发掘数据价值。因此，更新会计核算的处理方法，就成为大数据背景下农业企业会计核算创新的重点内容。

第一，加强对关联分析技术的应用。关联分析技术是一种用于发现数据集中变量之间关联关系的技术，通常用于挖掘数据中的频繁模式或者关联规则[6]。从会计核算的角度而言，关联分析可以帮助会计人员发现不同会计项目之间的关联性，例如，收入和支出之间的关联规律、不同成本项目之间的相关性等。这有助于理解财务数据之间的内在联系，为农业企业的成本控制、风险管理和预测分析提供依据。

第二，加强对聚类分析技术的应用。聚类分析技术是一种用于将数据集中的对象划分为若干组的技术，能够使同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。聚类分析技术在农业企业会计核算中有着多元化的应用价值，如对不同成本项目进行分类、对客户进行分群等。这有助于理解财务数据的结构和特征，为企业的成本分析、风险管理和客户分析提供支持。

第三，加强对偏差分析技术的应用。偏差分析技术作为大数据分析技术的重要组成部分，是一种用于比较实际数值与预期数值之间差异的技术，能够帮助会计人员比较实际财务数据与预期数值之间的差异，如实际成本与预算成本之间的偏差、实际销售额与预期销售额之间的偏差等。

4.3 发挥会计核算的经管作用

当前，企业会计正从传统的财务会计向管理会计转变。管理会计不仅重视会计的核算功能，也要求发挥会计在企业经营管理中的价值。大数据背景下，各种类型的数字技术，在农业企业会计核算中扮演着越来越重要的角色，为会计核算助力企业经营管理提供了良好的条件。因此，发挥会计核算的经管作用就成为大数据背景下农业企业会计核算创新的必然要求。

第一，利用大数据可视化技术，优化会计核算结果的呈现。大数据可视化是指利用大数据技术和可视化工具，将海量、复杂的数据以图表、图形、地图等直观形式展现出来，以便用户更容易地理解和分析数据，发现数据之间的关联和趋势，从而支持决策和提出新的见解。大数据可视化具有实时性、交互性、多维度分析等优势，可以通过可视化界面实时监控数据的变化和趋势，多维发掘数据价值。农业企业可借助阿里云DataV、腾讯Raydata 等大数据可视化平台，优化会计核算结果的呈现，为发挥会计核算的经管作用提供便利。

第二，推进会计核算与企业经营管理的全面结合。大数据与农业企业会计核算的结合，能够从多个维度拓展会计核算的功能，如指标分析功能、决策支持功能、价值发现功能、预算预测功能、风险预警功能等[7]。以决策支持功能为例，大数据技术能够通过对原始数据的发掘及数据的预处理，构建数据初始模型，并通过模型修正，得到最终的数据模型，然后在决策参数的支持下输出结论，为管理层决策提供参考（见图1）。

图1 大数据背景下会计核算决策支持功能流程图

4.4 优化会计核算的人才队伍

大数据时代的到来，既为农业企业会计核算创新提供了巨大的支持，也对农业企业会计队伍的专业能力和综合素质提出了更高的要求。因此，组建满足大数据背景下会计核算要求的会计队伍，就成为农业企业会计核算创新的内在要求。对此，需要从以下3 个方面采取措施：

第一，引入岗位素质模型，编制人才培养方案。岗位素质模型由美国社会心理学家麦克利兰（David·C·McClelland）提出，也称胜任力素质模型，指从事某一岗位必须具备的素质集合。对大数据背景下的会计核算而言，会计人才不仅要具备扎实的财务理论素养和良好的会计核算技能，也要熟悉大数据技术，了解企业经营管理等方面的内容。农业企业可从财务理论、会计核算实务、数字素养、企业管理、法律政策素养、市场意识等6 个维度，设计会计队伍岗位素质模型，并依托岗位素质模型，编制人才培养方案[8]。

第二，立足大数据时代，拓展人才选择视角。以往，农业企业在会计队伍的选择中，多局限于财会领域。大数据背景下，农业企业要拓展人才选择视角，将数字领域作为会计人才选择的重要方向。

第三，加强人才引进，优化人才结构。人才引进是破解农业企业高素质、复合型会计人才稀缺问题的有效方式，也是整体性优化农业企业会计队伍结构的重要一环。农业企业要结合自身的发展现状、困境，出台人才引进政策，将具备大数据素养的新型会计人才作为人才引进的重点。一方面，依托优渥的薪资待遇、良好的发展前景来增强人才吸引力；另一方面，健全人才使用机制，确保新型会计人才“引得进、留得住、用得好”。