基于文本挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露研究

宋英慧 黃麒

【摘 要】 近年來，財(cái)務(wù)報(bào)告附注的篇幅越來越長、信息越來越龐雜，這無疑增加了財(cái)務(wù)報(bào)告使用者的閱讀難度。文本挖掘技術(shù)可以視為提煉文本中有用信息的工具，對(duì)提取財(cái)務(wù)報(bào)表附注中披露的關(guān)鍵信息具有很大的幫助。以文本挖掘?yàn)楣ぞ哐芯控?cái)務(wù)報(bào)表附注信息披露的特征，使用ROST CM軟件對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表附注文本內(nèi)容進(jìn)行分詞處理，經(jīng)過詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、文本內(nèi)容語義網(wǎng)絡(luò)分析等過程發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露內(nèi)容的特征，探究了文本挖掘在附注研究中可以使用的技術(shù)?；谖谋就诰蚣夹g(shù)的相關(guān)研究在國內(nèi)剛剛起步，財(cái)務(wù)報(bào)表附注方面更是鮮有研究，文章嘗試使用文本挖掘技術(shù)來研究財(cái)務(wù)報(bào)表附注，對(duì)未來此方向的研究提供了一個(gè)可供借鑒的方法。

【關(guān)鍵詞】 財(cái)務(wù)報(bào)表附注; 文本挖掘; 信息披露

【中圖分類號(hào)】 F231.5 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A ?【文章編號(hào)】 1004-5937（2019）01-0142-06

一、引言

財(cái)務(wù)報(bào)表以表格形式列報(bào)和披露企業(yè)信息為主要特征，財(cái)務(wù)報(bào)告的主體部分是幾大報(bào)表，報(bào)表只以項(xiàng)目和金額的方式列報(bào)和披露信息，而財(cái)務(wù)報(bào)表附注是對(duì)前述項(xiàng)目和金額進(jìn)行詳細(xì)的解釋，具體形式包括文字描述和表格明細(xì)。對(duì)于報(bào)表使用者來說，表格無疑是財(cái)務(wù)報(bào)表通用的列報(bào)和披露形式，在財(cái)務(wù)報(bào)表附注篇幅不斷增加的今天，報(bào)表附注中大幅的文字描述已超過表格形式，成為財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露內(nèi)容的重要部分并包含著很多重要信息，但是，文字較表格而言，具有非結(jié)構(gòu)化的特征，難以直觀地得到文字信息所要披露的重要內(nèi)容，也無法直接了解披露信息中相關(guān)事項(xiàng)的聯(lián)系。此外，除了關(guān)注某一公司財(cái)務(wù)報(bào)告外，金融機(jī)構(gòu)等報(bào)告使用者會(huì)閱讀大量的財(cái)務(wù)報(bào)告，如何在財(cái)務(wù)報(bào)告附注中提取關(guān)鍵信息，進(jìn)行公司之間的對(duì)比以及行業(yè)之間的對(duì)比，對(duì)于報(bào)告使用者來說是一個(gè)焦點(diǎn)問題。

在信息時(shí)代，如何快速獲取信息并從海量而復(fù)雜的信息中抽取關(guān)鍵的知識(shí)成為信息井噴時(shí)代的一個(gè)重要問題。據(jù)此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它是一個(gè)在海量數(shù)據(jù)庫中提取有用信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象不是狹義的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，而是廣義的數(shù)據(jù)，不僅包括數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，也包括文本與多媒體數(shù)據(jù)等，文本挖掘的目的是針對(duì)文檔集合抽取知識(shí)信息。隨著企業(yè)數(shù)量增多、披露信息不斷增長，應(yīng)用文本挖掘技術(shù)研究這些文本數(shù)據(jù)成為提高信息交換過程的一個(gè)重要手段。

文本挖掘技術(shù)是專門提取知識(shí)密集型文本數(shù)據(jù)信息的一種方法，是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)分類，它可以通過使用者設(shè)置的識(shí)別模式，在非結(jié)構(gòu)化的龐大數(shù)據(jù)集中抽取結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)化、可視化的信息，便于快速識(shí)別文本特征，提取文本中的關(guān)鍵詞，構(gòu)建文本知識(shí)地圖，從而更有效地閱讀文本信息。目前，國內(nèi)的文本挖掘研究，主要是從事計(jì)算機(jī)科學(xué)方面研究的學(xué)者，研究對(duì)象主要集中在從網(wǎng)絡(luò)直接獲得的文本數(shù)據(jù)。在年度報(bào)告、董事會(huì)決議、企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告等方面的報(bào)告型文檔研究較少，有些方面甚至為空白。近年來，這些報(bào)告數(shù)量呈現(xiàn)大幅增長的趨勢(shì)，內(nèi)容也在不斷增加，通過文本挖掘技術(shù)，合理解構(gòu)報(bào)告中非結(jié)構(gòu)化文本，快速提取有效信息，將有利于市場交易的主體獲取市場信息，降低交易成本。

二、財(cái)務(wù)報(bào)表附注的相關(guān)理論

（一）財(cái)務(wù)報(bào)表附注的內(nèi)容

財(cái)務(wù)報(bào)表附注在《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》中被定義為“對(duì)在資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表和所有者權(quán)益變動(dòng)表等報(bào)表中列示項(xiàng)目的文字描述或明細(xì)資料，以及對(duì)未能在這些報(bào)表中列示項(xiàng)目的說明等[1]?！?/p>

《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》中規(guī)定財(cái)務(wù)報(bào)表附注應(yīng)包括：財(cái)務(wù)報(bào)表的編制基礎(chǔ)，遵循企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的聲明，重要會(huì)計(jì)政策的說明，重要會(huì)計(jì)估計(jì)的說明，會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)估計(jì)變更以及差錯(cuò)更正的說明，對(duì)已在資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表和所有者權(quán)益變動(dòng)表中列示的重要項(xiàng)目的進(jìn)一步說明，或有事項(xiàng)和承諾事項(xiàng)、資產(chǎn)負(fù)債表日后非調(diào)整事項(xiàng)、關(guān)聯(lián)方關(guān)系及其交易等需要說明的事項(xiàng)，其他未在與財(cái)務(wù)報(bào)表一起公布的其他信息中披露的信息[1]。證監(jiān)會(huì)規(guī)定公開發(fā)行證券的公司的財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的內(nèi)容包括公司的基本情況、財(cái)務(wù)報(bào)表的編制基礎(chǔ)、重要會(huì)計(jì)政策及會(huì)計(jì)估計(jì)、稅項(xiàng)、合并財(cái)務(wù)報(bào)表項(xiàng)目附注、合并范圍的變動(dòng)、在其他主體中的權(quán)益、與金融工具相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)、公允價(jià)值的披露、關(guān)聯(lián)方及關(guān)聯(lián)交易、股份支付、或有事項(xiàng)、資產(chǎn)負(fù)債表日后事項(xiàng)、其他重要事項(xiàng)、母公司財(cái)務(wù)報(bào)表的重要項(xiàng)目附注的披露[2]。

（二）財(cái)務(wù)報(bào)表附注的作用

為了制定更優(yōu)的投資決策，報(bào)告使用者對(duì)會(huì)計(jì)信息的需求越來越高，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表已無法滿足財(cái)務(wù)報(bào)表使用者的需求，將財(cái)務(wù)報(bào)表中無法列報(bào)和披露的信息通過財(cái)務(wù)報(bào)表附注提供，以括弧注釋、腳注的形式表現(xiàn)出來，進(jìn)行單獨(dú)列報(bào)，成為會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中一個(gè)較好的選擇。財(cái)務(wù)報(bào)表附注的作用是為了報(bào)表使用者更方便地閱讀財(cái)務(wù)報(bào)表，即對(duì)報(bào)表中未列報(bào)和披露項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)充，以及對(duì)報(bào)表中列報(bào)的金額進(jìn)行解釋，或者對(duì)綜合性項(xiàng)目的明細(xì)內(nèi)容進(jìn)行披露。財(cái)務(wù)報(bào)表的編制有相關(guān)性、可比性、實(shí)質(zhì)重于形式、重要性等原則。

（三）財(cái)務(wù)報(bào)表附注的局限

市場經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，企業(yè)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)也不斷增多并涵蓋不同的行業(yè)，這使得會(huì)計(jì)主體的交易和事項(xiàng)日趨復(fù)雜，作為會(huì)計(jì)信息主體的財(cái)務(wù)報(bào)表沒有得到使用者的重視，而附注作為財(cái)務(wù)報(bào)表的補(bǔ)充部分，其作用和篇幅甚至超過了財(cái)務(wù)報(bào)表的基本部分，這些使得財(cái)務(wù)報(bào)表附注容易出現(xiàn)以下問題：第一，財(cái)務(wù)報(bào)表附注內(nèi)容的增多使得表外信息過載。財(cái)務(wù)報(bào)表附注出現(xiàn)的目的就是為了幫助報(bào)告使用者更好地解讀財(cái)務(wù)報(bào)表，如果附注內(nèi)容過多、信息過于復(fù)雜，就可能本末倒置，使得使用者更加難以解讀財(cái)務(wù)報(bào)表。第二，由于財(cái)務(wù)報(bào)表附注可以對(duì)報(bào)表中未列示項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)充與列示項(xiàng)目進(jìn)一步解釋，企業(yè)可能會(huì)把一些重要信息與非重要信息混雜于附注之中，混淆使用者的耳目，或者一些對(duì)企業(yè)不利的信息隱藏在附注大段的文字之中，而使報(bào)告使用者忽略這些信息。第三，財(cái)務(wù)報(bào)表作為財(cái)務(wù)報(bào)告的主體，是披露企業(yè)財(cái)務(wù)信息的主體的部分，但隨著財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露篇幅的不斷增加以及使用者對(duì)附注的不斷關(guān)注，有可能使得報(bào)表和附注的主次位置顛倒[3]。

三、文本挖掘的相關(guān)理論

（一）相關(guān)概念

文本挖掘的對(duì)象是文本，它是一個(gè)分析文本數(shù)據(jù)、抽取有用信息、發(fā)掘知識(shí)的過程，文本挖掘的目的是指為了發(fā)現(xiàn)知識(shí)、提取信息，它從非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中提取的信息是隱含在文本中的，具有以前未知、對(duì)未來有用的特點(diǎn)[4]。

文本挖掘的對(duì)象是文本數(shù)據(jù)，其具有非結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，簡單來說就是無法用真假二維邏輯表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)格式、存儲(chǔ)方式、業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等不盡相同，具有難以標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn)。通過文本挖掘，可以把非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)集合，用高度組織的方式表示，以向量、矩陣或表格的形式來呈現(xiàn)知識(shí)信息。

（二）文本挖掘的開發(fā)

文本挖掘技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘的一種子技術(shù)，在國外有著較為深入的研究，不僅在學(xué)術(shù)上做出了豐富的理論研究，在實(shí)際應(yīng)用上也有著豐碩的成果。目前，文本挖掘的應(yīng)用多集中在網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)的開發(fā)上，其文本數(shù)據(jù)可以直接從網(wǎng)絡(luò)上獲取，通過爬蟲技術(shù)可以搜集海量的文本數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)庫，使用不同的文本挖掘技術(shù)以實(shí)現(xiàn)不同的目標(biāo)。目前的文本挖掘在商業(yè)文檔的分類、知識(shí)提取與總結(jié)、可視化分析上有著較為全面的功能，圍繞著挖掘文本信息的主題、提取關(guān)鍵信息來實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國內(nèi)起步較遲，而文本挖掘的對(duì)象也發(fā)生了變化，由于中文的特點(diǎn)，中文文本挖掘技術(shù)具有更復(fù)雜的過程和特點(diǎn)，目前中文文本的挖掘技術(shù)在國內(nèi)并不是很完善，在學(xué)術(shù)和實(shí)際應(yīng)用中也不是很廣泛，主要集中在在線文本信息的挖掘，對(duì)于報(bào)告型的文檔研究較少。目前，類似的研究在企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告上有一定體現(xiàn)，段釗等[5]把PDF格式的報(bào)告進(jìn)行文本化處理，然后進(jìn)行文本挖掘，研究其報(bào)告披露的信息;此外，林鐘高等[6]提取企業(yè)年度報(bào)告中的董事會(huì)報(bào)告文本信息進(jìn)行相關(guān)研究;田程濤[7]在大數(shù)據(jù)審計(jì)理念下，導(dǎo)出被審計(jì)單位的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法研究審計(jì)工作。目前尚未發(fā)現(xiàn)國內(nèi)有相關(guān)學(xué)者以財(cái)務(wù)報(bào)表附注為研究對(duì)象，使用文本挖掘技術(shù)進(jìn)行相關(guān)研究。

四、以文本挖掘?yàn)楣ぞ叩呢?cái)務(wù)報(bào)表附注分析

（一）資料來源

本文選取A股上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告的財(cái)務(wù)報(bào)表附注作為樣本，通過手工處理對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表附注進(jìn)行文本化并錄入財(cái)務(wù)報(bào)表附注數(shù)據(jù)庫中。本文的樣本行業(yè)為航空公司，單個(gè)報(bào)告樣本來源為東方航空2017年度財(cái)務(wù)報(bào)告，行業(yè)分析為航空業(yè)中晨曦航空、上海航空等共計(jì)10家公司的2017年度財(cái)務(wù)報(bào)表附注。

（二）研究工具

ROST CM，全稱為ROST Content Mining，是本文主要使用的文本內(nèi)容挖掘工具，它由武漢大學(xué)的沈陽教授開發(fā)完成，可以實(shí)現(xiàn)分詞、微博信息分析、網(wǎng)站分析以及分詞、詞性標(biāo)注、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等功能，在社會(huì)科學(xué)研究中具有廣泛的應(yīng)用。

NetDraw是本文主要使用的文本挖掘可視化軟件，是一款社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與語義網(wǎng)絡(luò)分析軟件，由Steve Borgatti開發(fā)完成，可以分析網(wǎng)絡(luò)中具有聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度以及節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位。NetDraw可以通過共現(xiàn)矩陣?yán)L制出反映網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的知識(shí)地圖。

（三）單個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注分析

1.分詞后形成高頻詞

分詞是進(jìn)行文本挖掘分析的第一步，也是將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)分解為可供統(tǒng)計(jì)與分析的詞匯的關(guān)鍵一步。在進(jìn)行分詞之前，首先要設(shè)定詞表，即被分析內(nèi)容要按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分詞處理，財(cái)務(wù)報(bào)表附注不同于一般文本，具有非常多的會(huì)計(jì)術(shù)語，而且根據(jù)不同的報(bào)告主體，里面的一些專有名詞也要進(jìn)行專門的定義。設(shè)定會(huì)計(jì)術(shù)語自定義詞表，一方面要包括會(huì)計(jì)術(shù)語“會(huì)計(jì)分期”“金融工具”等，另一方面包括公司的專有名詞即公司全稱、公司簡稱等，還要包括“2017年度”等作為一個(gè)整體具有特殊含義的詞匯。

以“遵循企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的聲明”這樣一句話為例，分詞處理后就會(huì)得出“遵循 企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則 的 聲明”這樣的結(jié)果。被分析文本會(huì)以單個(gè)詞匯、單字的形式呈現(xiàn)出來。對(duì)分詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到財(cái)務(wù)報(bào)表附注詞頻表，即對(duì)不同的詞匯出現(xiàn)的次數(shù)的統(tǒng)計(jì)。由于篇幅所限，本文摘取了詞頻表中出現(xiàn)次數(shù)最多的前30個(gè)詞匯，編制出財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露文本高頻詞匯表（見表1）。觀察發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞的“本集團(tuán)”;其次是“資產(chǎn)”“東航”“確認(rèn)”“公允價(jià)值”“金額”“計(jì)量”等。

會(huì)計(jì)四大假設(shè)是核算的前提，這在詞頻統(tǒng)計(jì)中得到了很好的體現(xiàn)，會(huì)計(jì)主體“本集團(tuán)”是出現(xiàn)最多的詞，其次是公司簡稱“東航”，而“金額”與貨幣計(jì)量相關(guān)的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率也居前列，會(huì)計(jì)“確認(rèn)”和“計(jì)量”則是財(cái)務(wù)信息記錄的方法。詞頻統(tǒng)計(jì)與分析是文本挖掘最簡單的一步，它可以直接反映被挖掘文本內(nèi)容的關(guān)鍵信息以及關(guān)鍵信息出現(xiàn)的頻率，其缺點(diǎn)是只能觀察出獨(dú)立的關(guān)鍵信息，而無法觀察出它們之間的聯(lián)系。

2.共現(xiàn)分析

共現(xiàn)是指被挖掘文本中分詞得到的不同的關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的現(xiàn)象，共現(xiàn)分析可以實(shí)現(xiàn)比較一組關(guān)鍵詞直接的聯(lián)系，即兩個(gè)關(guān)鍵詞之間是否有聯(lián)系，哪兩個(gè)關(guān)鍵詞之間有聯(lián)系。是否具有關(guān)聯(lián)可以通過是否具有共現(xiàn)頻數(shù)進(jìn)行測量，關(guān)聯(lián)程度的大小則可以通過共現(xiàn)頻數(shù)的大小來測量。將分詞后的文本導(dǎo)入ROST CM軟件，可以構(gòu)建出所有關(guān)聯(lián)詞匯的共現(xiàn)矩陣詞表，本文只摘取了部分關(guān)鍵詞，呈現(xiàn)了財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露信息關(guān)鍵詞的11×11的共現(xiàn)矩陣（見表2）。觀察發(fā)現(xiàn)，“資產(chǎn)”與“確認(rèn)”這一組關(guān)鍵詞一起出現(xiàn)了43次，而“金融資產(chǎn)”與“確認(rèn)”這一組關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)了24次，表明附注中著重披露了資產(chǎn)的確認(rèn)這一方面的信息;“子公司”關(guān)鍵詞只與“東航”共同出現(xiàn)，表明在附注中披露的子公司信息是圍繞著公司主體出現(xiàn)的。在11個(gè)關(guān)鍵詞中，“確認(rèn)”與“計(jì)入”兩個(gè)關(guān)鍵詞是與其他關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)最多的詞，分別與7個(gè)詞共同出現(xiàn)，表明在附注中披露的項(xiàng)目及其金額是圍繞著金額如何確認(rèn)、計(jì)入何種項(xiàng)目中去的。

共現(xiàn)分析與高頻詞分析相比是二維的，即高頻詞分析只能觀察出財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露關(guān)鍵事項(xiàng)的出現(xiàn)次數(shù)，而共現(xiàn)分析可以看出披露內(nèi)容的兩個(gè)關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系。共現(xiàn)分析的一大缺點(diǎn)是只能分析一組關(guān)鍵詞的直接聯(lián)系，即只能比較兩個(gè)關(guān)鍵詞之間的直接聯(lián)系，不能看出多個(gè)關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系以及關(guān)鍵詞之間的間接聯(lián)系。

3.語義網(wǎng)絡(luò)分析

對(duì)文本挖掘可視化程度最高的是語義網(wǎng)絡(luò)分析，它可以構(gòu)建出財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露信息的知識(shí)地圖，語義網(wǎng)絡(luò)圖可以觀察出不同關(guān)鍵詞之間的直接聯(lián)系和間接聯(lián)系，把整個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露內(nèi)容的信息在一張圖中構(gòu)建信息知識(shí)地圖。通過NetDraw制作的語義網(wǎng)絡(luò)圖，可以自定義設(shè)置圖形來展示不同關(guān)鍵詞的特征，關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)的大小表現(xiàn)了關(guān)鍵詞的中心程度，不同節(jié)點(diǎn)之間的連線表明了不同關(guān)鍵詞之間具有聯(lián)系，關(guān)鍵詞連線的長度體現(xiàn)了不同關(guān)鍵詞直接聯(lián)系程度的大小。

通過財(cái)務(wù)報(bào)表附注信息披露關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)圖可以觀察出：第一，會(huì)計(jì)主體“本集團(tuán)”節(jié)點(diǎn)圖形最大，表明其中心程度最高，會(huì)計(jì)主體處于財(cái)務(wù)報(bào)表附注信息披露內(nèi)容的關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)中心。第二，“資產(chǎn)”“收入”“當(dāng)期損益”“現(xiàn)金流量”等一系列體現(xiàn)的經(jīng)營成果和財(cái)務(wù)狀況的關(guān)鍵詞與“確認(rèn)”“計(jì)量”等會(huì)計(jì)活動(dòng)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)的大小為第二大，也是中心節(jié)點(diǎn)的外圍節(jié)點(diǎn)，這些關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)一方面以“本集團(tuán)”會(huì)計(jì)主體為會(huì)計(jì)活動(dòng)或事項(xiàng)的主體，另一方面與“金融工具”“壞賬準(zhǔn)備”等其他報(bào)表項(xiàng)目和“物流”“發(fā)動(dòng)機(jī)”等公司業(yè)務(wù)層面活動(dòng)相聯(lián)系，第二外圍的節(jié)點(diǎn)是構(gòu)建會(huì)計(jì)主體中心節(jié)點(diǎn)和外圍項(xiàng)目及業(yè)務(wù)活動(dòng)的紐帶。第三，最外圍的“金融工具”“壞賬準(zhǔn)備”“余額”等關(guān)鍵詞則是財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的其他會(huì)計(jì)事項(xiàng)以及“發(fā)動(dòng)機(jī)”“物流”“進(jìn)出口”等與公司業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，這些外圍的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)較少，表明這些財(cái)務(wù)報(bào)表附注中的關(guān)鍵詞中心程度較低，與其他信息披露內(nèi)容的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)聯(lián)系較少，在附注中并非屬于重要信息。詳見圖1。

（四）行業(yè)報(bào)表附注分析

首先進(jìn)行分詞后提取關(guān)鍵詞，得到關(guān)鍵詞詞頻表，表3列示了頻數(shù)前30的行業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注關(guān)鍵詞高頻詞匯表。財(cái)務(wù)報(bào)表主要以列報(bào)數(shù)字為主，“金額”作為各項(xiàng)目實(shí)際金額的關(guān)鍵詞成為出現(xiàn)頻數(shù)最高的關(guān)鍵詞，其次是會(huì)計(jì)主體“本公司”，“資產(chǎn)”類項(xiàng)目作為財(cái)務(wù)報(bào)表中的重要項(xiàng)目在財(cái)務(wù)報(bào)表附注中披露頻率也很高，在后面出現(xiàn)的關(guān)鍵詞中，“單位”“余額”“計(jì)量”等出現(xiàn)較多的關(guān)鍵詞反映了披露貨幣計(jì)量相關(guān)的內(nèi)容，“航空”“機(jī)場”“飛機(jī)”“服務(wù)”等關(guān)鍵詞反映了企業(yè)業(yè)務(wù)。

構(gòu)建12×12共現(xiàn)矩陣表（見表4），可以發(fā)現(xiàn)反映財(cái)務(wù)報(bào)表列報(bào)數(shù)字的“金額”依舊是與各關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率較高的詞，表明在整個(gè)航空業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注對(duì)報(bào)表中各項(xiàng)目所列示金額的合理確認(rèn)是附注披露的重點(diǎn)內(nèi)容;“資產(chǎn)”作為財(cái)務(wù)報(bào)表中列報(bào)的重點(diǎn)項(xiàng)目類別，在附注中與“確認(rèn)”“計(jì)入”等表面資產(chǎn)記錄于財(cái)務(wù)報(bào)表中的方式。

進(jìn)行關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)分析，可以構(gòu)建出航空業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注關(guān)鍵詞知識(shí)地圖（見圖2），可以看出“確認(rèn)”成為網(wǎng)絡(luò)中心關(guān)鍵詞，其次是“資產(chǎn)”“金額”“計(jì)入”。與個(gè)體報(bào)表附注披露內(nèi)容知識(shí)地圖相比，行業(yè)報(bào)告披露的內(nèi)容所構(gòu)建的語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)了更豐富、更全面的航空業(yè)的報(bào)表附注所披露信息關(guān)鍵詞之間的邏輯關(guān)系?？梢钥闯?，資產(chǎn)、負(fù)債、當(dāng)期損益、收入、成本等實(shí)質(zhì)性內(nèi)容在財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露中，與確認(rèn)、計(jì)量、計(jì)入等會(huì)計(jì)記錄手段相比較少，表面附注披露的內(nèi)容更關(guān)注把報(bào)表中的項(xiàng)目正式記錄和計(jì)入財(cái)務(wù)報(bào)表內(nèi)的全過程。

五、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

第一，財(cái)務(wù)報(bào)表附注具有對(duì)報(bào)表各項(xiàng)目及其金額進(jìn)行解釋和補(bǔ)充的重要作用，其信息披露的篇幅越來越長，信息披露內(nèi)容成為報(bào)告使用者重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。但是財(cái)務(wù)報(bào)表附注也存在著一些問題，比如表外信息過量讓報(bào)告使用者閱讀難度增加，重要信息與非重要信息混雜從而誤導(dǎo)使用者等。

第二，文本挖掘技術(shù)具有把文本中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽取為可視化、規(guī)則化、結(jié)構(gòu)化信息的特征，其對(duì)于直接獲取的網(wǎng)絡(luò)文本信息應(yīng)用較多，對(duì)于傳統(tǒng)的報(bào)告型文檔應(yīng)用較少。

第三，使用文本挖掘作為研究工具分析財(cái)務(wù)報(bào)表附注，可以發(fā)現(xiàn)有分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、共現(xiàn)分析、語義網(wǎng)絡(luò)分析等途徑來實(shí)現(xiàn)，分詞是對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表附注進(jìn)行文本挖掘的前提，即把文本集合進(jìn)行信息拆分;詞頻統(tǒng)計(jì)是對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露關(guān)鍵詞的簡單統(tǒng)計(jì)，可以最直觀地看出披露內(nèi)容重點(diǎn)集中在哪些信息上;共現(xiàn)分析可以實(shí)現(xiàn)具有直接聯(lián)系關(guān)鍵詞的呈現(xiàn)，即通過共現(xiàn)矩陣發(fā)現(xiàn)哪些關(guān)鍵詞直接具有聯(lián)系并聯(lián)系較多;語義網(wǎng)絡(luò)分析是可以繪制出關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)的中心程度以及信息披露內(nèi)容關(guān)鍵詞之間的直接聯(lián)系和間接聯(lián)系，它構(gòu)建了一幅財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露信息的知識(shí)地圖。

第四，財(cái)務(wù)報(bào)表附注的信息披露，通過文本挖掘可以發(fā)現(xiàn)一些顯著的特征，一是重點(diǎn)關(guān)注會(huì)計(jì)事項(xiàng)的確認(rèn)和計(jì)量，對(duì)報(bào)表所列報(bào)金額的完整性、連續(xù)性等方面的驗(yàn)證。二是財(cái)務(wù)報(bào)表附注重點(diǎn)披露了資產(chǎn)類科目的項(xiàng)目內(nèi)容和明細(xì)資料。三是附注圍繞著會(huì)計(jì)主體而展開，重點(diǎn)披露了報(bào)表中報(bào)告主體各項(xiàng)目的內(nèi)容，作為報(bào)表的補(bǔ)充，對(duì)子公司、關(guān)聯(lián)方交易等重大事項(xiàng)也做出了說明。四是附注說明了報(bào)表中金額的來源是根據(jù)一定的規(guī)則得出的，即按照準(zhǔn)則、按照公司的會(huì)計(jì)政策或者其他有供選擇的標(biāo)準(zhǔn)，金額的來源具有合理性的保證。

（二）研究不足

本文在使用文本挖掘作為工具研究財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的過程中發(fā)現(xiàn)了研究中存在著很多不足：第一，樣本規(guī)模較小，行業(yè)綜合分析上，選擇了航空業(yè)，由于航空上市公司較少，只選擇了主板上市的10家航空公司，樣本量較個(gè)體分析而言差異不是很大;第二，文本挖掘尚不夠深入，本文只是使用了文本挖掘技術(shù)中分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、共現(xiàn)分析、語義網(wǎng)絡(luò)分析等功能研究財(cái)務(wù)報(bào)表附注信息披露的特點(diǎn)，功能并沒有涵蓋文本挖掘技術(shù)的全部，技術(shù)尚不夠深入，而且是通過相同的分析技術(shù)分析了不同的研究對(duì)象，沒有多元化分析。

（三）建議

通過對(duì)研究的總結(jié)和不足的反思，對(duì)使用文本挖掘技術(shù)作為研究財(cái)務(wù)報(bào)表附注的工具，可以對(duì)未來的研究提出建議：第一，使用文本挖掘技術(shù)中的聚類分析，對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表附注信息披露的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，與企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則中規(guī)定的應(yīng)當(dāng)披露的內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。第二，由于會(huì)計(jì)師事務(wù)所出具財(cái)務(wù)報(bào)告都具有各所的模板，可以通過相似性對(duì)比，比較由同一家事務(wù)所出具的不同年份的同一家企業(yè)的報(bào)告的相似性，以及相同行業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注的相似性。

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【作者簡介】 宋英慧（1968— ），女，吉林長春人，博士，東北師范大學(xué)人文學(xué)院教授、東北師范大學(xué)商學(xué)院教授，研究方向：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論與實(shí)務(wù);黃麒（1996— ），男，江蘇泗陽人，東北師范大學(xué)商學(xué)院，研究方向：文本挖掘、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)