引言

数据作为新时代的重要资产，正在重塑企业管理的各个方面。在财务会计与预算管理领域，大数据的应用正逐步成为推动企业效率提升和竞争力增强的关键力量。财务会计作为企业管理的核心，其主要职责是准确记录企业的经济活动，并为外部利益相关者如投资者、债权人提供决策所需的财务信息。随着大数据技术的引入，财务会计的传统模式受到挑战，数据的海量化、实时性和多样性要求财务会计能够更快速、更全面地捕捉和处理信息，以提高财务报告的时效性和准确性。而预算管理的有效性直接影响企业的战略规划和日常运营。传统的预算管理往往依赖历史数据和线性预测，但在大数据环境下，通过高级数据分析技术可以更准确地预测市场趋势，进行动态预算调整，实现更灵活的财务管理。系统质量、信息质量和服务质量是评估信息系统成功与否的关键维度，大数据背景下，这为理解和评估大数据技术在财务会计与预算管理中的应用提供了理论基础。且资源基础观点（RBV）理论强调企业资源和能力对于获得竞争优势的重要性，大数据资源和相关分析能力成为企业的重要战略资源，对优化财务会计与预算管理体系，提高企业核心竞争力具有重要意义。本文旨在深入探讨在大数据背景下，如何构建适应新时代要求的企业财务会计与预算管理体系，为企业提高财务管理效率和效果提供理论与实践指导。

一、相关概念界定

（一）大数据技术

大数据技术的兴起标志着信息技术发展进入了一个新的阶段，其不仅是数据量的激增，且为数据的收集、存储、处理和分析提供了全新的方法和工具，使得企业能够从海量的数据中提取有价值的信息，以支持更为精准和高效的决策制定。大数据技术以大量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）和真实性（Veracity）“五V”特征定义了其与传统数据处理方式的根本区别。大量性意味着数据的规模达到了TB甚至PB级别，对数据存储和处理能力提出了极高的要求；快速性指的是数据以前所未有的速度产生和流转，要求企业能够实时或近实时地处理数据；多样性体现在数据类型的多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，这增加了数据整合和分析的复杂度；价值性强调了在海量数据中存在着极具价值的信息，挖掘这些信息需要高效的分析工具和技术；真实性则关注数据的质量和可信度，对数据的准确性和一致性提出了更高的要求。

（二）财务会计与预算管理

1.财务会计基本概念

财务会计的基本概念围绕着收入、费用、资产、负债和所有者权益等核心要素展开，通过会计准则和原则来确保财务信息的一致性和可比较性。一方面，会计信息的可靠性和准确性需要遵循一系列既定的会计准则和原则，如权责发生制、历史成本原则、一致性原则和谨慎性原则等，还需要企业建立严格的内部控制系统，以确保财务数据的正确录入、处理和报告。权责发生制要求企业在交易或事件发生时而非现金流动时确认收入和费用，有助于更准确地反映企业的财务状况和经营成果；历史成本原则要求资产在初始确认时以交易成本为基础计量，确保了财务信息的客观性和可验证性；一致性原则要求企业在不同会计期间应用相同的会计政策，以保证财务报告的可比性；谨慎性原则则要求在面临估计不确定性时，应选择较为保守的会计处理方法，以避免过分夸大收入或资产。

财务报告包括资产负债表、利润表、现金流量表等，为利益相关者提供了关于企业财务状况、经营成果和现金流动的重要信息。资产负债表反映了企业在特定日期的财务状况，即企业的资产、负债和所有者权益的情况；利润表展示了企业在一定会计期间的经营成果，即收入和费用的情况；现金流量表则显示了企业在一定会计期间内现金和现金等价物的流入和流出情况，反映了企业的现金流动性。

2.预算管理基本概念

预算管理涉及到对企业未来收入、支出和资金使用的计划和控制，其旨在通过对企业经济活动的前瞻性规划和持续的监控，确保企业资源的有效配置，支持企业战略目标的实现，并提升企业的财务绩效和市场竞争力。预算编制要求管理层根据企业的战略规划，结合市场研究和历史数据，对未来一定时期内（通常为一年）的收入、成本、支出和投资等进行预测和规划，此过程涉及到各部门和业务单元的密切合作，以确保预算的全面性和准确性。预算类型包括经营预算、财务预算、静态预算和弹性预算等。经营预算关注企业日常运营活动的收入和成本，是企业短期财务规划的重要组成部分；财务预算则涉及到企业的资产负债和现金流量，重点在于保持企业财务的稳定性和健康性；静态预算基于固定的预设条件，通常在预算期内不做调整；而弹性预算则随实际活动水平的变化而调整，能够更灵活地适应市场和经营环境的变动。

（三）大数据对财务会计与预算管理的影响

1.数据驱动的决策制定

数据驱动的决策制定标志着企业管理模式的重要转变，强调利用大数据技术和高级分析方法来支持决策过程，从而提高决策的准确性、时效性和科学性。在传统决策模式中，决策往往依赖于管理层的经验和直觉，而在数据驱动的模式下，决策的基础转移到了对大量数据的深入分析之上。这些数据来自企业内部的财务报表、成本记录和销售数据，包括来自市场、客户、供应链等外部的大量信息。这样可以揭示出业务运营的各种模式和趋势，识别出关键的绩效驱动因素，从而为决策提供更为科学的依据。同时，数据驱动的决策制定还体现在其对决策过程的实时性和动态调整能力的提升上。在大数据技术支持下，企业可以实时收集和分析数据，这使得决策过程能够更快地响应市场和业务环境的变化。数据驱动的决策模式通常伴随着持续的监控和反馈机制，企业可以根据实时数据和分析结果对策略进行及时调整。例如，通过实时监控财务指标和市场反馈，企业可以及时发现预算执行中的偏差，采取调整措施以避免潜在的财务风险；通过跟踪竞争对手的市场行为和客户反馈，企业可以灵活调整其市场策略，以保持竞争优势。

2.预测精度与风险管理

预测精度方面，传统财务预测方法通常基于简单的历史数据外推，难以有效捕捉和反映市场的复杂性和变化性。而大数据技术能够分析处理庞大的、多维度的数据集，揭示数据之间的深层关系和模式。这增强了预测模型的准确性，也使得预测结果能够反映更加丰富和动态的市场信息。如通过对消费者行为数据的深入分析，企业可以准确预测未来的销售趋势，为生产计划和库存管理提供有力支撑。风险管理方面，传统风险管理模式中风险识别和评估往往依赖于经验判断和定性分析，限制了风险管理的系统性和全面性。大数据技术通过对各种内外部数据的实时收集和分析，为风险识别提供了更为全面的视角。通过应用数据分析模型，企业能够对不同风险因素的潜在影响进行量化评估，识别出关键的风险点，并据此制定更为精确的风险应对措施。同时大数据还能够支持企业进行持续的风险监测和预警，实现对潜在风险的及时响应，有效降低风险事件对企业运营的影响。

二、研究方法及模型构建

（一）研究设计

本研究选取了10家在相关领域具有代表性的企业作为研究对象，这些企业分布在金融、零售、制造和信息技术等不同行业，旨在覆盖大数据技术在财务会计与预算管理中应用的广泛性和多样性。基于此，本研究运用多元线性回归分析，旨在探索大数据技术应用与企业财务会计与预算管理效率之间的关系。通过收集这些企业在过去三年内的财务数据和大数据技术应用情况，本研究量化大数据技术应用程度对企业财务绩效的影响。

（二）多元线性回归分析

1.指标选取

资源基础理论强调，企业的资源和能力是其获取竞争优势的基础。在本研究中，大数据技术被视为一种重要的战略资源，其应用程度直接影响企业财务会计与预算管理的效率和效果。信息系统成功模型认为信息系统的成功可以从六个维度来评估：系统质量、信息质量、服务质量、使用情况、用户满意度以及对组织的影响。本研究中大数据技术作为一种信息系统，其质量和使用情况对企业的财务会计与预算管理效率产生直接影响。技术接受模型强调了 perceived usefulness（感知有用性）和 perceived ease of use（感知易用性）两个因素对技术接受度的影响。在大数据技术的应用背景下，企业对技术的感知有用性和易用性会影响其在财务会计与预算管理中的应用程度，进而影响企业的财务绩效。因此，本研究指标选取如下表1所示：

表1 指标选取

本研究旨在更全面地评估大数据技术在财务会计与预算管理中的应用效果，为企业提供更具针对性的管理建议。

2.回归模型的构建

模型的建立基于经典的统计理论，并遵循多元线性回归分析的标准流程，模型的构建旨在量化大数据技术应用与企业财务绩效之间的关系，同时考虑其他潜在的影响因素

Y代表企业的财务绩效指标，X₁代表大数据技术应用程度；X₂到X₅分别代表系统质量、信息质量、感知有用性和感知易用性，旨在从不同角度反映大数据技术应用的质量和效果。C₁和C₂代表控制变量，分别为企业规模和行业类型，用以控制这些变量会对财务绩效产生的影响。β₀为截距项，表示在所有自变量为零时的财务绩效基准值；β₁~β₇各自变量和控制变量的回归系数，表示相应变量每变化一个单位时财务绩效指标的平均变化量；ϵ为误差项，代表模型未能解释的部分，即除了考虑的自变量和控制变量之外影响财务绩效的其他因素。

三、实证研究

（一）数据处理

本研究对收集到的原始数据进行了一系列预处理步骤以确保数据的质量和分析的准确性，处理结果如下：

表2 数据预处理结果

企业在大数据技术应用程度上显示出一定的差异，反映了它们对大数据技术重视程度和实际应用能力的不同；系统质量和信息质量在不同企业间同样表现出差异，指标的高低直接关联到大数据技术为企业带来的实际价值；企业的感知有用性和感知易用性指标也显示出企业对大数据技术的主观评价，这些评价影响企业未来投资大数据技术的意愿和方式，进而影响其长期的财务绩效；企业规模和所属行业作为控制变量，其在分析中的作用是帮助排除这些因素对财务绩效的潜在影响，以便更准确地评估大数据技术应用程度对财务绩效的影响。

（二）实证分析结果

1.回归分析结果

回归结果如表3所示：

表3 回归分析结果

模型中，模型的R²值为0.842，表明自变量可以解释因变量变异的84.2%，说明模型拟合度良好。调整后R²值为0.833，考虑到自由度的调整，模型解释能力仍然保持在较高水平，所有自变量的系数均在统计上显著（p < 0.001），除了C₁（企业规模）的p值为0.008，仍然具有统计学意义。Durbin-Watson统计量接近2，表明残差项之间没有自相关性，意味着回归模型没有违反独立性的假设。

2.统计显著性检验

ANOVA检验结果如表4所示。显著性小于0.01，证明模型中至少有一个变量对财务绩效产生影响；F=59.24，说明回归模型拟合度较好，结果可信。

大数据技术应用程度及其相关维度与企业财务会计与预算管理体系构建之间有着显著的关联，模型整体具有很高的统计学意义。

（三）结果分析

1.大数据技术应用对财务会计的影响

大数据技术应用对财务会计产生了显著的正向影响。具体来看，大数据技术应用程度（X₁）的系数为0.525，且在统计上显著，表明随着企业在大数据技术应用上每增加一个单位，财务会计的效率表现（如净利润率或成本节约率）在控制其他因素后，将平均增加0.525个单位，显著的正向关联说明投资于大数据技术可以带来财务管理上的显著回报，验证了大数据投资在提升财务透明度和精确度方面的有效性。因此，大数据技术的高应用程度可以通过增强的决策支持以及提升报告质量两方面增强财务会计的效率。一方面，大数据技术能够提供更广泛和深入的数据视角，帮助企业捕捉到更细致的财务动态，从而对风险和机会进行更为精确的评估。如大数据分析可以揭示市场趋势、消费者行为、成本驱动因素等多维度信息，为财务规划和预算制定提供了数据支持，提高了决策的质量。另一方面，通过使用大数据技术，企业能够实现自动化的数据收集与处理，减少手工错误，提高数据报告的准确性和及时性。这些改进使得企业能够快速响应市场变化，制定和调整财务策略，从而优化资金分配和加强成本控制。

2.大数据技术应用对预算管理的影响

大数据技术在预算管理中的应用，通过优化预算编制的精度和加强预算执行的监控，为企业的资源配置与财务规划提供了强有力的支撑。在预算编制的精度方面，大数据技术利用机器学习和复杂的算法模型，对大量历史数据和即时市场数据进行深度分析和模式识别，使得企业能够超越传统的线性预测模型，提前预见和适应市场变化，从而减少因预测误差导致的预算过度或不足，数据驱动的预测方法显著提高了预算的准确性和可靠性，为企业财务规划提供了坚实的数据基础。在预算执行的监控方面，实时数据流的分析能够实时揭示预算执行中的偏差，使得调整措施可以即时采取，而非等到周期性的财务报告发布时才发现问题。这种实时监控能力增强了企业对财务流动的控制，也增加了对不确定环境的适应性，从而在保持财务稳定性的同时抓住市场机遇。综上，大数据技术在预算管理中的应用，通过提供更高精度的预算预测和更有效的预算监控，显著增强了企业的财务灵活性和战略决策能力。

四、结论与建议

（一）结论

数据技术的深度应用显著提升了财务会计的精准性和预算管理的效率，为企业在资源配置、成本控制和财务规划方面提供了强有力的支持。财务会计方面，大数据技术的应用使得企业能够更有效地处理大量复杂的财务数据，实现了对财务信息的即时获取和处理，提高了报告的及时性和准确性。预算管理方面，大数据技术通过高级的预测模型和实时的监控系统，显著提升了预算编制的准确性和预算执行的适应性。因此，为提升现有的财务会计和预算管理实践，更为了在竞争激烈的市场中保持优势，企业应积极采纳和整合这些技术，实现可持续发展。

（二）建议

本研究通过对大数据背景下企业财务会计与预算管理体系的构建进行实证分析，明确了大数据技术对提升企业财务管理效率的重要作用。因此，企业应加大对大数据技术的投资和应用。随着大数据技术的快速发展和成熟，其在处理大规模数据集、提供深度洞察和支持实时决策方面的能力已经得到了广泛的认可。企业应认识到，通过整合大数据技术到财务管理体系中，不仅能够提高财务报告的质量和准确性，还能够通过高级的数据分析为战略规划和日常运营提供有力支持。企业应考虑建立专门的数据分析团队，或与专业的大数据服务提供商合作，以确保企业在大数据技术的应用上能够保持领先。

随着数据量的激增，不当的数据管理会导致信息的错漏，甚至引发数据安全事件，给企业带来重大损失。因此，企业在利用大数据技术优化财务管理的同时，也应建立健全的数据治理机制，包括数据的收集、存储、处理和分析等各个环节，确保数据的准确性和完整性。而在应用大数据技术时，也应注重人才的培养和团队的建设。大数据技术的有效应用不仅依赖于先进的技术和工具，更需要拥有相应技能和知识的人才来驾驭。因此，企业应通过内部培训、引进专业人才等多种方式，建设一支既懂财务管理又精通数据分析的复合型人才队伍。这些人才将是企业在大数据时代竞争中的宝贵资产，能够帮助企业更好地解读数据、洞察趋势、优化决策。

文章来源：  《中国集体经济》   https://www.zzqklm.com/w/jg/1406.html