大数据时代应用复合型会计人才培养体系构建
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【摘要】 大数据时代带来的商业革新，正演变为高校会计教育变革的重要推动力。高校应尽快适应时代变化，重塑会计人才能力框架，培养符合大数据时代要求的应用复合型会计人才，与行业紧密协作，构建跨学科人才培养体系。
【关键词】 大数据;应用复合型;人才培养;会计教育
【中图分类号】 F23;G642 【文献标识码】 A 【文章编号】 1002-5812（2019）14-0115-04
近年来，美国、英国、日本等国相继开展了大数据国家行动计划。我国于2015年发布《关于积极推进＂互联网+＂行动的指导意见》和《促进大数据发展行动纲要》，2016年发布的＂十三五＂规划纲要则提出＂实施国家大数据战略＂，加快建成数据强国。大数据不仅成为打造国家竞争优势的新机遇，也成为推动高校会计教育转型升级的强大动力。在新时代背景下，跨学科培养适应大数据环境的应用复合型会计人才，已成为高校会计教育必须面对的重要课题。
一、大数据成为高校会计教育升级的重要推动力
高校会计人才培养应满足社会和经济的发展需要。大数据具有容量大、类型多、存取速度快、应用价值高等主要特征，已成为国家基础性战略资源。随着移动互联网和信息技术的不断升级，大数据呈现爆发式增长，并对包括会计在内的众多专业化领域产生了冲击，同时也带来了广阔的发展空间。
（一）大数据使会计环境发生了深刻变化
会计的主要目标是向社会组织的内部和外部信息使用者提供决策有用信息，会计环境决定了会计发展的方向。大数据、物联网、云计算、数据分析和管理及可视化等相关信息技术的发展，既给教育提供了崭新的技术条件，也对全球范围内社会组织的商业模式、商业活动产生了重要影响，人们和社会组织的商业行为、社会活动正通过数据化反映着资源的生产、流通、分配和运动轨迹，同时大数据在一个国家经济运行、国家治理领域的应用也在日益提升。大数据突破了财务会计数据的界限，借助传感器、互联网和信息技术，各类传感器数据、交易数据、图形影音、社交媒体等都在成为大数据的来源，并帮助社会组织创造价值。2014年以来，特许会计师公会（ACCA）、英国特许管理会计师公会（CIMA）、美国注册会计师协会（AICPA）和国际四大会计师事务所的调查都显示，大数据日益受到产业组织的重视，并将其作为战略技术和核心竞争优势。2017年7月，上海国家会计学院发布＂2017影响会计从业人员的十大技术评选结果＂， 经财经界和IT界评选，大数据居于首位。以上种种表明，＂数据分析可以创造更高的价值＂正在成为全行业的普遍共识，大数据及相关信息技术已渗透到会计研究、会计管理、会计实务、会计教育的方方面面。2016年，中国注册会计师协会发布《注册会计师行业信息化建设规划（2016—2020 年）》指出：＂增强注册会计师信息技术和数据技术应用能力，加快培养复合型数据分析人才＂。
（二）新时代会计人才的需求结构矛盾凸显
在产业领域，大数据的应用激增，应用复合型会计人才社会供求的结构性矛盾逐渐加深。一方面，适应大数据时代的财务会计人才紧缺，难以满足实务界的需求。全球著名咨询公司麦肯锡早在2013年就提出警告，全球商界会在接下来的十年中感受到数据应用人才严重匮乏的痛苦。2014年特许会计师公会（ACCA）和美国注册管理会计师公会（CMA）的调查报告指出，未来十年中，具备财务知识和掌握信息分析技术的复合型专业人才，将在企业的决策和管理过程中发挥重要作用。另一方面，我国传统的财务会计人员面临供给过剩的问题。2016年10月，财政部会计资格评价中心和中国社会科学院人力资源研究中心联合发布的《我国会计人才供求状况研究报告》显示，2020年对会计人才的需求量约为1 834万人，但2015年底我国会计＂持证人员＂的人数就已达到2 050万人，会计人才供过于求，传统会计行业正站在转型的十字路口。
大数据时代迫切需要两类人才，一类是数据技术人才，另一类是数据应用人才。面对新形势，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学、复旦大学等35所高校新增＂数据科學与大数据技术＂专业，并分别于2016年或2017年获得教育部审批，这表明对数据技术人才的培养已受到国内高校的重视。但是，相对于产业领域大数据的应用如火如荼，会计行业适应大数据时代所需的新专业及应用复合型人才的培养路径尚不明晰，且高校对应用复合型会计人才培养的行动较为缓慢，需要高校采取积极行动，为我国参与全球商业竞争提供人才支撑。
二、识别大数据时代应用复合型会计人才的能力框架
大数据的背后不仅仅是信息技术革命，更与人们的生活息息相关，改变着人们认识世界和洞悉未来的方式，也是产品创新、服务创新的源泉。高校应立足于大数据时代对会计人才的实际需求，建立会计人才能力框架和培养标准，培养适应大数据时代的应用复合型人才。
（一）明确大数据时代应用复合型会计人才的定位
大数据能够创造价值，但这种价值并不是凭空产生的。大数据将从根本上改变社会组织的竞争和运营方式，这就需要传统财务部门转变为决策支持中心，通过洞察财务信息和非财务信息，对基于历史的、动态的数据进行聚合和分析，做出更智能、实时和基于事实的决策。这表明，社会组织中的会计人员需要具备扎实的财务会计知识，同时掌握大数据的处理能力和技术。因此，大数据时代应用复合型会计人才应定位于＂适应大数据时代需要，能够将财务会计、信息技术和大数据分析技能融会贯通应用于商业活动的复合型人才＂。
（二）构建大数据时代应用复合型会计人才的知识领域
信息技术是会计人才的一项必备能力。国际会计教育准则委员会（IAESB）制定的11项专业胜任能力中就包括信息技术。国际商学院协会（AACSB）于2014年发布的《国际会计认证标准A7：会计毕业生信息技术与知识》指出，大学会计专业的学位课程包括会计和商业信息技术相结合的技能和知识，学生能够进行数据的创建、共享、存储、分析、报告和挖掘等。现阶段对于高校会计专业而言，以大数据为代表的信息技术显得尤为重要。
用数字驱动决策将是社会组织进行有效管理的方式，未来的会计人员需要具备数据思维方式。为了能够胜任大数据时代的专业化岗位，应用复合型会计人才需要全面掌握财务会计、数理统计、统计分析软件应用、数据库和建模、数据可视化应用等多方面知识和技能。归纳起来，大数据时代应用复合型会计人才的知识领域应涵盖三部分，如下页图所示。
首先，掌握财务会计核心知识和技能。学生应掌握管理学、经济学、财务和会计的理论和知识，能够正确理解产生财务会计信息的业务过程，掌握财务会计信息的编制原则、方法。其次，具备财务会计大数据分析能力。学生应掌握数据库管理、数据建模、数据分析工具和技能（如Python、R语言、SASS等）的使用技能，具备大数据分析能力，能够发现对企事业单位具有真正价值的数据集。最后，具备财务会计大数据应用能力。学生应掌握预测学、供应链和人力资源分析（商务分析）、财务与风险分析、数据可视化等知识和技术，具备预测分析能力，从而通过对财务会计大数据的分析，洞悉企事业单位的供求趋势和业绩趋势，并通过实现＂数据可视化＂和控制表等方式与非财务信息相结合，为企事业单位的战略和决策提供依据。同时，高校还需根据本科、硕士、博士的不同培养阶段，设计人才培养知识和技能的进阶和递进。
三、构建与行业紧密协作的跨学科人才培养体系
会计环境的发展变化对会计教育会产生颠覆性影响，需要高校不断向社会输送具备核心胜任能力和职业道德素养的专业人才。高校应顺应时代要求和发展机遇，培养应用复合型会计人才，在传统会计人才培养的基础上进一步转型升级，构建依托行业的跨学科人才培养体系。
（一）加强会计专业的重构和升级建设
目前，高校会计专业本科阶段细分为财务会计、管理会计、会计电算化等，研究生阶段划分为会计学术硕士、审计学术硕士、会计专业硕士（MPAcc）、审计专业硕士，博士阶段设有会计、审计专业，其中除了会计电算化方向人才培养，信息技术在高校各培养阶段课程结构中的比重都不高。进入大数据时代，并不意味着会计要让位于信息技术、统计学科，而是迫切需要高校将传统会计专业进行重构与升级，这不可避免地需要突破多重困境：与大数据时代应用复合型会计人才培养的需求相比，传统会计专业人才培养方案中会计课程的比重较高，数据分析能力培养课程不足;现有实践教学环节偏重于会计电算化软件操作，还需补充大数据的分析和应用环节;相关师资紧缺，且缺乏会计领域的大数据教学资源。
高校对传统会计专业进行重构与升级，需要结合大数据时代的发展趋势，建立清晰的专业发展目标，制定有序的专业建设规划，在人才培养方案、师资队伍、教学研究和方法、课程建设、教学资源、实践教学等方面进行全面提升。对于目前较为薄弱的大数据财务会计分析能力、应用能力培养课程及教学资源建设，需要高校加大投入力度，尽快形成专业发展支撑。
（二）建立跨学科合作的人才培养体系
培养下一代会计师，塑造未来的卓越会计人才，已成为世界各国的战略选择，会计高等教育已进入发展的关键阶段。高层次的应用复合型会计人才，能够适应大数据时代的复杂环境。因此，会计、信息技术、统计相关学科应深入合作，开展富有成效的教学和科研。由于会计、信息技术和统計学科之间存在差异，在大多数高校分属不同的院系，需要从学校层面建立跨学科协作平台，汇聚不同领域的教师，发挥各自的学科和专业专长，进行互补性教学和研究，实现N个1相加大于N的合作共赢。
高校需要建立跨学科协作的长效机制，在管理体制和机制上进行创新。由于不同学科、院系的利益目标存在差异和冲突，会在一定程度上对跨学科人才培养造成障碍。因此，为了突破学科界限和阻力，高校可以设立会计跨学科委员会，在教学和科研方面发挥重要的桥梁搭建作用，将一个个专业和学科的孤岛连接成网络，推动各专业教师开展跨学科协作。长期而有效的跨学科人才培养，需要持续建立跨学科合作载体和工作机制，例如开展跨学科系列讲座、跨学科研究项目共同体、多学科的选修课程等。项目制培养方式以研究和探索项目、实践项目等为载体，为不同学科的教师和学生设立短期和长期的合作项目，启发学生对项目的好奇心和兴趣，在学习中锻炼学生良好的沟通、合作与互信、纪律和操守，鼓励学生发挥探索精神，促进学生对专业知识和新技能的理解和实际操作。项目制培养方式以实现一个目标、解决一个困难、突破一个难题为突破口，推动教师和学生跨学科合作，在专业应用领域推陈出新，逐步积累和凝练专业特色。此外，高校还可以在人才培养方式上进行创新，如设立会计专业与信息技术专业、统计专业双学位，培养跨学科复合型人才。
（三）与行业组织和实务界紧密合作
大数据时代应用复合型会计人才具有很强的时代性特征，有着巨大的社会需求。大数据的应用从实务界兴起，行业组织快速响应，高校接力发展。麦肯锡咨询公司自2010年以来就在不断探索和引领大数据在健康、医疗、教育等领域的应用。国际四大会计师事务所纷纷在审计大数据、税收大数据等业务领域进行应用创新。
高等教育需要立足于行业发展的长远目标，从人才培养的全局出发，整合会计教育、会计研究和会计实践，拓展校企、校政合作的深度、广度，方能培养出学识精通的专业人才。高校要保持学科和专业的开放度和融合度，与行业组织、会计师事务所、政府等单位和部门紧密合作。成功的校企、校政合作，需要高校与合作单位共享知识和最优实务，包括：共建科研机构、合作研究、共同开展技术咨询和攻关;联合开展本科及研究生教育合作，如在高校成立企业学院;聘请实务界专家担任兼职导师;向合作单位开展员工培训;共同申请专利，共享知识产权。高校只有在多方面拓展与合作单位的合作空间，形成立体、稳固的校企合作网络，才能为大数据时代应用复合型会计人才的培养提供有力支撑。
（四）加快大数据资源建设
大数据时代应用复合型会计人才的核心价值是对大数据的分析和应用，这就需要在人才培养过程中将专业知识与数据思维相结合。然而，目前我国高校对应用复合型会计人才的应用能力培养还处于起步阶段，大数据资源相对匮乏，在一定程度上形成掣肘。在大数据时代，数据成为一种重要的资源，对复合型会计人才的培养来说不可或缺。高校所使用的大数据，包括源自我国和其他国家政府的开放数据、知名企业的开放数据以及从数据公司购买的数据。
根据2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，我国将加快政府数据开放共享的力度，建成国家统一的数据开放平台。从平台上可以获取政府向公众开放的有关经济建设、资源环境、教育科技、道路交通、社会发展、文化休闲、卫生健康、城市建设、信用服务等方面的大数据。随着平台的逐步完善，政府数据开放平台将成为高校开展应用复合型会计人才培养的重要数据来源。此外，高校还需要根据学科和专业特性，购买或获取反映特定企业、特定行业业务和交易特征的大数据，用于开展教学和科研。例如，应用大数据分析审计电子商务平台时，所运用的电子商务平台一个年度的交易数据;利用大数据分析识别税务风险时，所使用的一个城市所有企业若干年度的税务大数据等。由于教学和科研的大数据需要采集或购置、整理、挖掘、分析、存储、更新、访问，有条件的高校可以建立大数据共享中心，配备信息技术设备、软件以及相应的技术人员，为学校的学科建设、教学和科研，以及学生的学习和实践提供保障。同时，高校还需建立大数据管理制度，规范师生在使用大数据的过程中对知识产权的保护。
（五）打造优秀的师资队伍
决定高校复合型会计人才培养是否成功的最核心要素是师资队伍。尽管大数据在我国的发展迅速，但是目前掌握大数据技术、有大数据应用经验的专业教师数量有限，师资队伍运用大数据的整体水平与专业建设目标还存在较大差距。教学人才的短缺以及由此导致的学科、专业体系不健全，是高校会计专业教育面临的巨大挑战。同时，高校的管理机制创新不足、对教师的科学评价和激励不足，进一步加剧了现有师资队伍与应用复合型会计人才培养目标的矛盾。
高校的办学层次和社会影响力，主要取决于其培养的人才对社会的贡献，高校应培养符合社会需要的卓越人才。在大数据时代，信息技术的更新加速影响深远。因而，只有拥有适应时代发展的高水平师资队伍的高校，才能获得竞争优势。高校应在管理体制、机制上适应这种变化，推动教师积极融入变革的洪流，成为变革的引领者和推动者。为此，高校要注重师资队伍建设的长效机制和教师的可持续发展。近年来，各高校纷纷加大了＂筑巢引凤＂的力度，如竞相聘任两院院士、国家＂千人计划＂学者、＂万人计划＂杰出人才和领军人才、教育部长江学者特聘教授等国家级高端师资，大量引进海外学者，短期内提升了高校师资队伍的整体层次。但如果高校缺乏完善的、公平的教师发展生态环境，则可能面临＂招进来，留不住＂的局面，还可能挫伤校内教师的积极性。因此，高校要根据学校的战略规划，建立公平、合理的评聘机制，既要发挥高端人才的＂领头羊＂作用，也要广泛调动校内教师的积极性;有计划地开展教师培训，推动教师参加行业组织、知名企业的培训，强化大数据在专业教学和科研活动中的应用;全面提高教师的教学技能、教学水平，促进教师创新教学方法，提高教学成效;加强教学和科研团队建设，加大对大数据应用于教学和科研的支持力度，根据学科专业布局组建矩阵式、交叉融合的学术团体，推动科研成果向教学转化;激励教师将教学和科研瞄准国际、国内的学科前沿和实践发展潮流，紧扣时代脉搏，积极参与国内、国外的教学和学术交流和合作，全面提高育人成效。S
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