人工智能在会计信息披露质量提升中的角色：理论与实证研究

一、引言

在当今时代，科技的进步日新月异，人工智能（Artificial Intelligence， AI）作为一种颠覆性的技术力量，正逐步渗透到社会生产与生活的各个领域。从智能制造到金融科技，从医疗健康到教育辅导，人工智能的应用场景不断拓展，其对于提高生产效率、优化资源配置、促进产业升级的作用日益显著。在商业环境中， 会计信息披露作为企业财务透明度的直接体现，是企业与投资者、债权人、监管机构等利益相关者沟通的桥梁，对于维护资本市场秩序、促进公平竞争具有不可替代的作用。会计信息披露的质量直接关系到企业信息的真实性、准确性和及时性，是衡量企业治理水平 致信息不对称，增加企业的融资成本，甚至引发市场失灵。如何利用先进的技术手段提 术界和实务界共同关注的焦点[6]。本文立足于这一背景，从理论与实证两个维度深入探讨人工智能在会计信息 个分析框架，阐述人工智能如何通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等核心 产生影响。实证层面，本文通过收集和分析相关数据，验证人工智能技术在提升会计信息披露质量方面的实际效果，揭示其作用机制和潜在问题。本研究旨在为政策制定者提供科学依据，以便更好地引导和规范人工智能在会计领域的应用； 为企业提供实践指导 ，帮助其利用人工智能技术优化信息披露流程，提高信息质量，从而增强市场竞争力。通过这一研究，期望能够为推动会计信息披露质量的提升，促进资本市场健康有序发展贡献绵薄之力。

二、理论框架

1. 人工智能概述

人工智能，作为计算机科学的一个分支，涉及构建智能代理的研究 这些智能代理能够感知环境并根据这些感知采取行动以实现特定目标。人工智能的核心技术包括机器学习、 深度学 机器视觉和自动规划等。在本研究中，特别关注机器学习在会计数据处理中的应用，以及自然语言 够从大量数据中学习规律，从而进行预测和决策，而自然语言处理技术则能够理解和生成人类语 对于非结构化财务信息的处理尤为关键。值得注意的是，会计信息披露质量的评价体系并非一成不变，随着市场环境和监管要求的不断变化，评价体系也需要进行相应的调整。例如，近年来，我国监管机构对环保、社会责任等方面的信息披露提出了更高要求，这些因素也应纳入评价体系之中

2. 会计信息披露质量内涵及评价体系

会计信息披露质量的内涵涉及多个层面， 它体现在财务信息的相关性、清晰性、及时性、可比性和可靠性等方面。高质量的信息披露对于缓解信息不对称、提升资本市场效率至关重要 评价会计信息披露质量，从内容的完整性，即是否全面覆盖了对投资者决策有重大影响的财务和非财务信息；其次是准确性，确保信息真实 准确反企业的财务法况 和经营成果；第三是及时性，保障信息在规定时间内披露，以便投资者能够迅速做出决策；第四是 较价值；最后是可靠性，信息需经过适当审计，确保其可信赖。评价体系结合了定量与定性方法，定量评价通过建立指标体系进行评分， 而定性评价则依据专家意见和市场反馈。表 1 详细展示了会计信息披露质量的评价维度及其具体指标

表 1 会计信息披露质量的评价维度和具体指标

3. 人工智能对会计信息披露质量的影响机制

人工智能强大的数据处理能力显著提升信息披露的效率和准确性，通过机器学习算法自动识别和纠正数据录入错误，大幅减少人为失误。自然语言处理技术的应用使得从非结构化财务报告中提取并解读关键信息成为可能，从而增强了信息披露的完整性和清晰性。人工智能的预测与分析功能通过分析历史数据，能够帮助企业披露更具前瞻性的信息，提升信息的决策有用性。人工智能系统能够自动监测信息披露的合规性，确保符合法律法规要求，提高监管效率。人工智能还能实现个性化信息披露，根据用户画像和需求分析，满足不同用户群体的信息需求，提升信息的可比性和相关性。

三、实证研究设计

1. 数据来源与处理

本研究的数据基础广泛，涵盖上市公司年报、证券交易所公告、财务分析报告，以及Wind、CSMAR 和 CRSP 等多个权威数据库。为确保数据的准确性与一致性，实施一系列严谨的数据处理流程。进行数据清洗，剔除缺失、异常及重复的记录，以保障数据的精确性；执行数据匹配，确保不同来源的数据在时间序列上的一致性，特别是同一公司在不同时间点的数据对比；对财务指标进行标准化处理，以实现跨公司和跨时期的有效比较。通过这些步骤，力求为研究提供高质量、可靠的数据支持。

在实证研究中，选择性问题可能导致自我选择使用人工智能的企业在信息披露上本身就具有优势，对此将采用倾向得分匹配（PSM）方法来控制选择偏差。在使用双重差分（DID）方法时，共同趋势假设必须得到满足，将通过平行趋势检验来验证这一假设。鉴于会计数据的复杂性，数据质量问题也不容忽视。为了确保结果的可靠性，将进行交叉验证和敏感性分析来应对这一问题。

2. 变量定义与模型构建

（1）被解释变量

会计信息披露质量（ADQ）是衡量企业信息披露水平的重要指标。在此研究中，采用以下两种方式来确定 ADQ 的值，一是引用权威机构发布的会计信息披露质量评分作为代理变量，确保评分的权威性和可靠性；二是基于信息披露的完整性、准确性、及时性等多个维度，构建一套综合评分体系，以全面评估会计信息披露的质量。这样的方法既保证了研究的严谨性，又兼顾了评价的全面性。会计信息披露质量（ADQ），其计算公式为：

3. 实证研究方法

本文通过对收集的大量数据进行深入分析， 的实际效果及其作用机制。本部分将详细介绍实证研究的结果，并对这些结果进行深 进行了描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最小值和最大值等，以全面把 ，以初步探索变量间的相互关系，为后续的回归分析奠定基础。 再采用普通最小 正和聚类稳健标准误来处理潜在的异方差性和序列问题。为了确保研究结果的可靠性 控制变量以及采用不同的估计方法。若理论框架中的中介机制得到验证，将采用逐步回归法和 B p 方法来进一步检验中介效应

四、实证结果与分

1. 描述性统计分析

会计信息披露质量（ADQ）的均值为5.68，标准差为1.23，表明样本公司在信息披露质量上存在一定差异。人工智能应用程度（AI）的均值为 0.42，表明约有42%的样本公司采用了人工智能技术。公司规模（Size）的均值为 21.45，标准差为1.56，反映了样本公司规模的多样性。财务杠杆（Lev）的均值为0.45，表明样本公司的平均资产负债率为45%。盈利能力（ROA）的均值为4.32%，表明样本公司的平均资产收益率为4.32%。公司成长性（Growth）的均值为 18.75%，显示了样本公司的平均营业收入增长率。图 1 展示了各个变量的基本统计特征，为后续的回归分析提供直观的背景信息。

图1 主要变量的描述性统计结果

表2 展示了主要变量之间的皮尔逊相关系数。会计信息披露质量（ADQ）与人工智能应用程度（AI）之间的相关系数为 0.36，且在 1%的水平上显著，初步表明人工智能应用程度与会计信息披露质量正相关。公司规模（Size）与ADQ 正相关，而财务杠杆（Lev）与 ADQ 负相关，这与已有研究相符。

表2 主要变量之间的皮尔逊相关系数表

3. 回归分析

表3 报告了基于模型（1）的回归结果。列（1）显示， 在不加入控制变量的情况下， 人工智能应用程度（AI）的系数为 0.78，且在 1%的水平上显著，表明人工智能应用程度越高，会计信息披露质量越高。列（2）加入了控制变量后，AI 的系数为 0.62，依然在1%的水平上显著，说明在控制其他因素后，人工智能对会计信息披露质量的正向影响依然存在。 工智能应用程度（AI）的系数显著为正，表明人工智能技术的使用确实有助于提高会计信息披露质量。这 论假设 公司规模（ 和盈利能力（ROA）与会计信息披露质量显著正相关，而财务杠杆（Lev）与会计信息披露质量显著负相关，这与现有文献的研究结果 致。R-squared 的值表明模型具有一定的解释力，说明选择的变量能够较好地解释会计信息披露质量的变异。

表 3 回归结果表

4. 稳健性检验

为了验证回归结果的稳健性，实施多项检验。替换解释变量，采用企业人工智能技术投资额的对数作为 AI 的替代变量进行回归分析。结果显示如表4，在列（1）中，新的 AI 变量系数为 0.34，且在 1%的水平上显著，这表明即使采用不同的度量方法，人工智能应用程度与会计信息披露质量之间的正向关系依然稳固。接着增加行业虚拟变量和年份虚拟变量作为控制变量，以消除行业效应和时间效应的影响。在列（2）中，AI 的系数为0.59，依然保持显著性， 依然可靠。采用固定效应模型重新估计，列（3）显示 AI 的系数为0.51，且显著性水平未发生改变，这进一步证实了研究结果的稳健性。通过这些检验，确信研究结论具有较好的稳健性。

表4 稳健性检验表

5. 结果讨论

本研究实证结果显示，人工智能的应用程度与会计信息披露质量之间存在显著的正向关联，验证了理论假设。人工智能通过自动化处理提高数据准确性、预测分析增强信息披露的前瞻性、以及文本分析揭示潜在问题，有效提升了会计信息披露的质量。研究亦揭示了其局限性，如技术应用存在门槛效应，以及可能引发的数据安全和隐私保护挑战。本研究为人工智能在会计领域的应用提供了实证依据，并为政策制定者及企业管理者提供了重要参考。未来研究应关注人工智能在不同行业和规模企业中的应用效果，以及如何更好地融合人工智能与传统会计实践，以提高会计信息披露的整体水平。

五、案例分析

1. 案例选取与背景介绍

为了更深入地理解人工智能在会计信息披露中的应用，本文选取了 A 公司作为研究对象。A 公司是一家跨国科技公司，业务范围涵盖软件开发、云计算服务、大数据分析等多个领域。公司市值位列全球前列，会计信息披露质量一直受到投资者和监管机构的高度评价。近年来，A 公司积极引入人工智能技术，以提高会计信息披露的效率和准确性。

背景介绍：A 公司在会计信息披露方面面临的主要挑战包括数据量大、处理速度要求高、信息披露标准严格等。为了应对这些挑战，公司采用了基于人工智能的会计信息系统，该系统集成了数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。

2. 人工智能在会计信息披露中的应用分析

（1）数据自动化采集与处理

3. 案例启示

通过对A 公司的案例分析，得到技术融合是推动会计信息披露质量提升的关键所在。A 公司巧妙地将人工智能技术与会计实践相结合，优化信息披露流程，展现了技术融合的巨大潜力。数据质量作为基础的重要性不容忽视，A 公司正是通过建立严谨的数据治理体系，确保了数据的准确性和可靠性。持续创新成为推动公司发展的不竭动力，A 公司在会计信息披露领域的不断创新，不仅提升披露质量，也显著增强市场竞争力。A 公司还将风险管理与信息披露并举，利用人工智能技术强化风险评估和预测，使得信息披露更加全面透明，同时也提高风险管理的整体水平。

六、结论

在探讨人工智能在会计信息披露质量提升中的角色时，研究发现人工智能技术的应用对提高会计信息披露质量具有显著的正向影响。通过理论与实证分析，证实了人工智能通过数据自动化处理、财务报告智能生成、风险评估与预测等多方面，有效提升了信息披露的准确性、及时性和可靠性。尽管存在技术应用门槛和数据安全隐私等挑战，但人工智能在会计领域的应用仍展现出巨大的潜力。因此，政策制定者和管理者应重视人工智能技术的引入与融合，以促进会计信息披露质量的持续提升，进而推动资本市场健康有序发展。人工智能在会计信息披露领域的应用具有广泛的前景。未来企业和监管机构应共同努力，推动人工智能技术与会计信息披露的深度融合，以实现资本市场的高质量发展。还需关注人工智能技术可能带来的新问题，如算法歧视、数据安全等，确保技术在促进会计信息披露质量提升的同时，不会带来新的风险。

参考文献：

[1] 刘林，姚佳佳.人工智能视角下会计信息化发展的优化路径与风险防范[J].市场周刊，2024，37（13）：90-93.

[2] 王家敏.会计信息处理中的人工智能技术应用[J].互联网周刊，2024，（07）：84-86.

[3] 杨寅，刘勤.人工智能时代的会计变革：演进逻辑与分析框架[J].会计研究，2024，（03）：3-20.

[4] 黄长胤.智能财务对会计信息质量特征的影响研究[J].商业会计，2023，（23）：95-99.

[5] 邓亦文，周松涛，胡亚男.人工智能在会计行业的应用：问题、成因与对策[J].商业会计，2023，（20）：100-102.

[6] 吴海波，赵婧涵.数字化时代下会计信息化的发展趋势与应对策略研究[C]//山西省中大教育研究院.第五届产业经济与企业发展研讨会论文集——财会论坛篇.湖北生物科技职业学院;武汉纺织大学会计学院;，2023：12-13.DOI：10.26914/c.cnkihy.2023.078961.