大數據背景下農業企業會計核算創新研究

【摘" 要】會計核算是農業企業經營管理的重要環節，而大數據在農業企業會計核算創新中發揮著重要作用。基于此，論文首先解讀了農業企業會計核算的內涵，探討了農業企業會計核算的特征，繼而從會計核算外部環境不佳、會計核算處理方式陳舊、會計核算經管作用弱化、會計核算隊伍素質不高4個方面分析了農業企業會計核算中的問題，并探討了大數據背景下農業企業會計核算的創新策略。

【關鍵詞】大數據；農業企業；會計核算

【中圖分類號】F275；F324" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）03-0144-03

1 引言

“民以食為天”，農業企業作為我國農業生產的重要主體，在提高農業產量、維護國家糧食安全中發揮著重要作用。近年來，在國家層面的大力支持下，我國農業企業獲得了長足的發展。會計核算是農業企業財務工作的重要方面，對農業企業了解自身的經營情況及加強企業經營管理具有重要意義。大數據是指“大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群”[1]。大數據具有較高的應用價值，并且已經深度嵌入人類社會的生產生活當中。因此，農業企業要深刻認識大數據對會計核算的作用，并從大數據背景出發，推動會計核算創新。

2 農業企業會計核算解讀

2.1 農業企業會計核算的內涵

會計核算是企業會計活動的重要組成部分，指企業以貨幣為主要計量單位，針對經濟活動開展的記賬、算賬和報賬等工作。農業企業會計核算即農業企業對自身經濟活動進行記錄、分析、核算和報告的過程。農業企業會計核算是一項系統性工作，涵蓋成本核算、收入核算、投資核算、財務報表、稅務核算等多個方面的內容。以成本核算為例，農業企業需要對種子、化肥、農藥、人工、機械使用費等直接成本，以及土地租金、固定資產折舊、間接人工等間接成本進行核算，了解農業生產的成本構成。從核算模式的角度而言，農業企業會計核算主要包括集中核算、非集中核算兩大類型。在實踐中，多數農業企業采用的是分級核算的方法[2]。

2.2 農業企業會計核算的特征

農業企業會計核算既有一般企業會計核算的共性，也有農業企業的特性。綜合前人的研究成果來看，農業企業會計核算的特征主要有3點：一是生產復雜性。現代農業生產方式較為復雜，在會計核算中，既要考慮流動資產、固定資產的具體消耗，如種子、種苗、農藥、農用機械設備等，也要將水利設施、水土保持等服務于農業生產的項目所產生的費用納入核算體系[3]。同時，農業生產容易受到自然災害、氣候變化等因素的影響，存在較大的自然風險。農業企業會計核算需要對自然風險進行評估和管理，以降低風險對企業經營的影響。二是生產資料的廣泛性。在農業生產中，需要使用大量的生產資料，并且農業生產資料與其他行業生產資料有一定的差別。在會計核算中要考慮農業生產資料的特殊性，如畜牧業核算，應將草場納入核算范圍。三是會計核算的動態性。不同作物的生長周期不同，相應地，農業企業的經濟活動也呈現出季節性和周期性特征。因此，農業企業會計核算需要根據不同的生產季節和周期進行調整和安排，以適應農業生產的特點。

3 大數據背景下農業企業會計核算存在的問題

3.1 會計核算外部環境不佳

會計核算外部環境不佳是當前農業企業會計核算面臨的首要問題。從思想認知的角度而言，一些企業管理者雖然認識到會計核算的重要性，并將會計核算置于企業經營發展的基礎性位置，但沒有認識到大數據對會計核算的價值，未能做好大數據在企業會計核算中應用的總體規劃與布局。從數字化建設的角度而言，農業企業數字化建設多采用分階段建設的模式，由此導致的結果便是企業內部同時存在多個財務系統，不同財務系統間的兼容性較差，人為造成了數據壁壘，不利于數據的利用[4]。從平臺建設的角度而言，一些農業企業尚未將大數據平臺應用于會計核算中，難以發揮大數據對會計核算的價值。

3.2 會計核算處理方式陳舊

大數據背景下，關聯分析技術、聚類分析技術、偏差分析技術等大數據分析技術，在農業企業會計核算中有著較高的應用價值，不僅可以豐富會計核算的技術手段，也能最大限度發揮會計數據的價值，推動農業企業會計核算的數字化轉型。以關聯分析技術為例，關聯分析技術能夠通過數據間的關聯性分析，助力企業成本分析、風險管理、預測分析乃至績效評估，從而提升企業會計核算效能。但在實踐層面，農業企業，尤其是中小農業企業，普遍存在會計核算處理方式陳舊的問題，并未發揮大數據分析技術在會計核算中的應用價值。

3.3 會計核算經管作用弱化

經營管理是農業企業的基本任務，而會計核算在農業企業經營管理中發揮著重要作用。例如，優化資源配置。通過成本核算和投資分析，管理層可以了解不同資源的使用效益，從而優化資源配置，提高資源利用效率。又如，助力風險管理。通過財務分析和風險評估，管理層可以識別和評估企業面臨的各種風險，并制定相應的風險管理策略。大數據時代的到來，不僅為農業企業會計核算整體創新提供了支持，也能更好地發揮會計核算在企業經營管理中的作用。但在實踐層面，部分農業企業并未認識到大數據的價值，無法借助大數據技術優化會計核算，致使會計核算的經管作用被弱化。

3.4 會計核算隊伍素質不高

會計隊伍是農業企業會計核算的實施者，其專業能力和綜合素質，對農業企業會計核算的品質有著直接的影響。大數據背景下，農業企業會計核算正在發生深刻的變革，不僅需要會計隊伍具備良好的理論素養與實踐技能，也需要會計隊伍具有一定的數字素養，能夠使用大數據技術創新會計核算。但在實踐層面，部分農業企業面臨會計隊伍素質不高的問題，會計人才仍以傳統人才為主，掌握大數據技術操作技能的新型會計人才較少，這對大數據背景下農業企業會計核算創新形成了很大的制約。農業企業缺乏針對會計人才的培訓方案及新型會計人才引入不足，則是導致會計核算隊伍素質不高的重要因素。

4 大數據背景下農業企業會計核算的創新路徑

4.1 優化會計核算的外部環境

良好的外部環境是農業企業有效開展會計核算的前提條件，也是大數據背景下農業企業會計核算創新的保障。對此，應從以下3個方面優化會計核算的外部環境：

第一，提高對會計核算的重視程度。會計核算是反映農業企業經營狀況、促進農業企業規范化管理、提高農業企業市場競爭力的重要手段。大數據技術的誕生與發展，為農業企業會計核算理念、內容、方式、結果呈現的變革與優化帶來了巨大的機遇。因此，管理層要深刻認識會計核算的重要性，將會計核算作為企業發展的基礎性工程，并從大數據背景出發，做好大數據在會計核算中應用的頂層設計，為會計核算創新提供有力支持。

第二，消除數據壁壘問題。大數據背景下，數據成為農業企業會計核算的核心資源。農業企業生產的復雜性和生產資料的多樣性，決定了其會計數據較為繁雜，而財務系統不統一則進一步增加了農業企業會計數據采集、整合、處理的難度。因此，要著力消除企業內部的數據壁壘。一方面，通過財務共享中心的建設，破解財務系統分散化的問題；另一方面，加強會計數據中臺建設，將會計核算需要的數據存儲于數據中臺，為會計核算的開展提供便利。

第三，合理選擇會計核算大數據平臺。大數據平臺是大數據背景下農業企業會計核算創新的載體[5]，當前市面上的大數據平臺數量較多。例如，奧威BI大數據分析平臺。該平臺不僅具有三大財務報表（資產負債表、利潤表、現金流量表）的可視化分析功能，而且能無縫對接金蝶、用友等財務系統。農業企業應根據自身的實際情況，選擇最為適宜的大數據平臺。

4.2 更新會計核算的處理方法

數據分析是會計核算的基礎性工作。與傳統數據技術相比，大數據技術不僅具有海量數據采集能力，能夠同時采集結構化數據、半結構化數據及非結構化數據，也具有強大的數據分析能力，能夠依托關聯分析、聚類分析、偏差分析等方法，充分發掘數據價值。因此，更新會計核算的處理方法，就成為大數據背景下農業企業會計核算創新的重點內容。

第一，加強對關聯分析技術的應用。關聯分析技術是一種用于發現數據集中變量之間關聯關系的技術，通常用于挖掘數據中的頻繁模式或者關聯規則[6]。從會計核算的角度而言，關聯分析可以幫助會計人員發現不同會計項目之間的關聯性，例如，收入和支出之間的關聯規律、不同成本項目之間的相關性等。這有助于理解財務數據之間的內在聯系，為農業企業的成本控制、風險管理和預測分析提供依據。

第二，加強對聚類分析技術的應用。聚類分析技術是一種用于將數據集中的對象劃分為若干組的技術，能夠使同一組內的對象相似度較高，不同組之間的對象相似度較低。聚類分析技術在農業企業會計核算中有著多元化的應用價值，如對不同成本項目進行分類、對客戶進行分群等。這有助于理解財務數據的結構和特征，為企業的成本分析、風險管理和客戶分析提供支持。

第三，加強對偏差分析技術的應用。偏差分析技術作為大數據分析技術的重要組成部分，是一種用于比較實際數值與預期數值之間差異的技術，能夠幫助會計人員比較實際財務數據與預期數值之間的差異，如實際成本與預算成本之間的偏差、實際銷售額與預期銷售額之間的偏差等。

4.3 發揮會計核算的經管作用

當前，企業會計正從傳統的財務會計向管理會計轉變。管理會計不僅重視會計的核算功能，也要求發揮會計在企業經營管理中的價值。大數據背景下，各種類型的數字技術，在農業企業會計核算中扮演著越來越重要的角色，為會計核算助力企業經營管理提供了良好的條件。因此，發揮會計核算的經管作用就成為大數據背景下農業企業會計核算創新的必然要求。

第一，利用大數據可視化技術，優化會計核算結果的呈現。大數據可視化是指利用大數據技術和可視化工具，將海量、復雜的數據以圖表、圖形、地圖等直觀形式展現出來，以便用戶更容易地理解和分析數據，發現數據之間的關聯和趨勢，從而支持決策和提出新的見解。大數據可視化具有實時性、交互性、多維度分析等優勢，可以通過可視化界面實時監控數據的變化和趨勢，多維發掘數據價值。農業企業可借助阿里云DataV、騰訊Raydata等大數據可視化平臺，優化會計核算結果的呈現，為發揮會計核算的經管作用提供便利。

第二，推進會計核算與企業經營管理的全面結合。大數據與農業企業會計核算的結合，能夠從多個維度拓展會計核算的功能，如指標分析功能、決策支持功能、價值發現功能、預算預測功能、風險預警功能等[7]。以決策支持功能為例，大數據技術能夠通過對原始數據的發掘及數據的預處理，構建數據初始模型，并通過模型修正，得到最終的數據模型，然后在決策參數的支持下輸出結論，為管理層決策提供參考（見圖1）。

4.4 優化會計核算的人才隊伍

大數據時代的到來，既為農業企業會計核算創新提供了巨大的支持，也對農業企業會計隊伍的專業能力和綜合素質提出了更高的要求。因此，組建滿足大數據背景下會計核算要求的會計隊伍，就成為農業企業會計核算創新的內在要求。對此，需要從以下3個方面采取措施：

第一，引入崗位素質模型，編制人才培養方案。崗位素質模型由美國社會心理學家麥克利蘭（David·C·McClelland）提出，也稱勝任力素質模型，指從事某一崗位必須具備的素質集合。對大數據背景下的會計核算而言，會計人才不僅要具備扎實的財務理論素養和良好的會計核算技能，也要熟悉大數據技術，了解企業經營管理等方面的內容。農業企業可從財務理論、會計核算實務、數字素養、企業管理、法律政策素養、市場意識等6個維度，設計會計隊伍崗位素質模型，并依托崗位素質模型，編制人才培養方案[8]。

第二，立足大數據時代，拓展人才選擇視角。以往，農業企業在會計隊伍的選擇中，多局限于財會領域。大數據背景下，農業企業要拓展人才選擇視角，將數字領域作為會計人才選擇的重要方向。

第三，加強人才引進，優化人才結構。人才引進是破解農業企業高素質、復合型會計人才稀缺問題的有效方式，也是整體性優化農業企業會計隊伍結構的重要一環。農業企業要結合自身的發展現狀、困境，出臺人才引進政策，將具備大數據素養的新型會計人才作為人才引進的重點。一方面，依托優渥的薪資待遇、良好的發展前景來增強人才吸引力；另一方面，健全人才使用機制，確保新型會計人才“引得進、留得住、用得好”。

5 結語

大數據背景下，農業企業面臨著數字化轉型的艱巨任務，而會計核算的數字化轉型則是農業企業數字化轉型的重要方面。因此，農業企業要深刻認識大數據的價值，并從優化會計核算的外部環境、更新會計核算的處理方法、發揮會計核算的經管作用、優化會計核算的人才隊伍4個方面采取有效策略。

【參考文獻】

【1】麥肯錫.大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力[EB/OL].http：//intl.ce.cn/specials/zxgjzh/201408/27/t20140827_3436534.shtml，2014-08-27.

【2】李振華.“互聯網+”背景下農業企業會計核算規范研究[J].山西農經，2021（19）：135-137.

【3】紀陽.農業企業會計核算探討[J].中國農業會計，2023，33（10）：18-20.

【4】羅湘龍.農業企業在互聯網時代會計核算存在的問題與對策[J].南方農村，2019，35（3）：43-45.

【5】尹嵐.大數據時代農業企業會計面臨的機遇和挑戰[J].黑龍江糧食，2021（9）：27-29.

【6】嚴奉剛.大數據時代背景下企業會計核算轉型探究——以石油企業為例[J].中國管理信息化，2021，24（1）：60-61.

【7】郭婧.大數據時代數據挖掘技術在財務分析中的應用——以S集團為例[D].杭州：浙江工業大學，2017.

【8】武麗華.大數據下企業會計核算規范化管理措施分析[J].全國流通經濟，2019（16）：191-192.