會(huì)計(jì)工作數(shù)智化建設(shè)與會(huì)計(jì)人員就業(yè)沖擊

周益川　白云

摘要：信息技術(shù)在提高社會(huì)生產(chǎn)效率的同時(shí)也擠占了大量就業(yè)崗位。隨著會(huì)計(jì)領(lǐng)域智能化水平提升，會(huì)計(jì)人員被信息技術(shù)替代的可能性提高。為探討數(shù)智時(shí)代會(huì)計(jì)工作轉(zhuǎn)型對會(huì)計(jì)從業(yè)者的就業(yè)影響，以中注協(xié)披露的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究發(fā)現(xiàn)：一方面，會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將擴(kuò)大會(huì)計(jì)人員就業(yè)規(guī)模；另一方面，會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將深化會(huì)計(jì)人員的專業(yè)化程度。通過以數(shù)智化建設(shè)為背景的研究，以期為會(huì)計(jì)師事務(wù)所的發(fā)展方向提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)智化建設(shè)；會(huì)計(jì)人員；勞動(dòng)力就業(yè)

0 引言

從20世紀(jì)80年代會(huì)計(jì)電算化的發(fā)展，至現(xiàn)如今人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，以及會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)及審計(jì)的信息技術(shù)不斷地迭代，市場對相關(guān)勞動(dòng)力的需求也受到潛移默化的影響。當(dāng)勞動(dòng)以行為邏輯是否規(guī)則、是否主要耗費(fèi)體能為標(biāo)準(zhǔn)被劃分時(shí)，數(shù)智化背景下的人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)不斷成熟會(huì)逐步替代大部分規(guī)則性體能勞動(dòng)和規(guī)則性智能勞動(dòng)，而會(huì)計(jì)、審計(jì)等行業(yè)就在其中[1]。隨著2017年德勤推出的財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)入市場、2019年名為“GateChain”的去中心化交易平臺正式投入使用，人工智能及區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)不再是紙上談兵。2023年3月，微軟宣布將GPT-4植入其全部辦公軟件，使其完全實(shí)現(xiàn)與人工智能技術(shù)的融合。數(shù)智時(shí)代下，信息技術(shù)對就業(yè)的沖擊已不局限于制造業(yè)，會(huì)計(jì)、審計(jì)等行業(yè)同樣將面臨結(jié)構(gòu)上的重塑。

大數(shù)據(jù)的快速迭代使數(shù)據(jù)、圖形處理及深度學(xué)習(xí)技術(shù)融入人工智能體系，從而加速了人工智能在實(shí)踐領(lǐng)域的擴(kuò)展。由于各企業(yè)信息化建設(shè)不斷加深，使得會(huì)計(jì)領(lǐng)域的工作內(nèi)容逐步在大數(shù)據(jù)環(huán)境下展開，這使得審計(jì)對象逐漸由部分樣本擴(kuò)展至全樣本。另外，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約使合同執(zhí)行情況由計(jì)算機(jī)自動(dòng)監(jiān)控，會(huì)計(jì)人員的審計(jì)工作量被極大壓縮。信息技術(shù)使得企業(yè)用戶的特征、忠誠偏好、口碑等動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形式公布于市場研究報(bào)告、行業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、新聞媒體、社交網(wǎng)絡(luò)等多種渠道[2]。如果無法擺脫傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作方式，將大數(shù)據(jù)融入工作，會(huì)計(jì)師事務(wù)所將無法及時(shí)捕捉企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的變化。并且由于會(huì)計(jì)行業(yè)的技術(shù)要求較為常規(guī)化，行業(yè)內(nèi)部高規(guī)范化、集權(quán)化，從業(yè)人員大多經(jīng)歷過正式的、標(biāo)準(zhǔn)化的培訓(xùn)，并且在工作中具有縱向、書面溝通的特點(diǎn)，目前最易受人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)影響的就是會(huì)計(jì)行業(yè)。那么在先進(jìn)技術(shù)的影響下，市場對應(yīng)的會(huì)計(jì)人員勞動(dòng)力的資源配置將如何變化？

基于日常經(jīng)驗(yàn)，信息技術(shù)不斷發(fā)展的同時(shí)，企業(yè)將投入更多資金發(fā)展人工智能技術(shù)，增加與數(shù)智化資產(chǎn)相關(guān)的投入，減少會(huì)計(jì)人員的雇傭數(shù)量，從而降低成本。因此得出結(jié)論：會(huì)計(jì)人員將隨著信息技術(shù)的發(fā)展逐步被人工智能技術(shù)替代。由于會(huì)計(jì)師事務(wù)所的勞動(dòng)力大多屬于會(huì)計(jì)或?qū)徲?jì)領(lǐng)域，因此本文以會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為研究對象，根據(jù)中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)發(fā)布的智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)名單確定其會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度，通過實(shí)證回歸的方法，得出了與人們直觀感受截然相反的結(jié)果：隨著會(huì)計(jì)師事務(wù)所數(shù)智化建設(shè)的不斷加深，會(huì)計(jì)師事務(wù)所對會(huì)計(jì)人員的需求將會(huì)得到進(jìn)一步增加。這說明現(xiàn)如今已經(jīng)進(jìn)入市場的人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)非但沒能替代會(huì)計(jì)人員，反而創(chuàng)造出更多需要會(huì)計(jì)人員的工作崗位。

1 文獻(xiàn)回顧

19世紀(jì)末，愛迪生建造了人類歷史上第一個(gè)火力發(fā)電廠，標(biāo)志著遠(yuǎn)距離送電的實(shí)現(xiàn)。伴隨著電力的使用，大量新興機(jī)器得以投入工廠，這一機(jī)械化的進(jìn)步使許多需要體力勞動(dòng)的工作自動(dòng)化。隨著20世紀(jì)初顯像管的發(fā)明，個(gè)人電腦與移動(dòng)電話應(yīng)運(yùn)而生，因特網(wǎng)也在20世紀(jì)末問世。這一系列信息技術(shù)的進(jìn)步使過去由人類進(jìn)行的許多標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理的工作自動(dòng)化。無論是機(jī)械化還是信息化，都極大地提高了生產(chǎn)效率。隨著技術(shù)的進(jìn)步、信息傳遞速度的加快，工人的工作逐漸被替代。然而，在過去每一次人類工作被機(jī)器替代的同時(shí)，都留下了大量只能由人類完成的工作，這些創(chuàng)造出的新崗位總是大于技術(shù)進(jìn)步所替代的崗位[3]。

近年來人工智能等技術(shù)逐漸投入生產(chǎn)領(lǐng)域，人工智能在制造業(yè)中的生產(chǎn)線、質(zhì)量檢測、倉儲(chǔ)物流等方面已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。張學(xué)英[1]將勞動(dòng)劃分為：規(guī)則性體能勞動(dòng)、規(guī)則性智能勞動(dòng)、非規(guī)則性智能勞動(dòng)和非規(guī)則性體能勞動(dòng)4類，那么目前人工智能已經(jīng)可以替代許多規(guī)則性體能勞動(dòng)與智能勞動(dòng)。而財(cái)務(wù)、審計(jì)等工作作為一種規(guī)則性智能勞動(dòng)，將成為最可能被人工智能替代的工作。技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的沖擊已不局限于制造業(yè)，數(shù)智時(shí)代的到來使這一就業(yè)沖擊波及會(huì)計(jì)領(lǐng)域。那么以人工智能為核心的技術(shù)進(jìn)步究竟會(huì)像過去的機(jī)械化或信息化一樣，只是人類自動(dòng)化歷史的一環(huán)，成為提高財(cái)務(wù)、審計(jì)工作效率的一種輔助工具，還是會(huì)與過去的技術(shù)進(jìn)步截然不同，完全替代會(huì)計(jì)人員的工作？

綜合國內(nèi)外現(xiàn)有研究，目前對于上述問題存在兩種不同觀點(diǎn)：持悲觀態(tài)度的學(xué)者認(rèn)為，隨著人工智能的發(fā)展，勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高，這必然會(huì)替代大部分勞動(dòng)力，從而減少就業(yè)機(jī)會(huì)。根據(jù)Ming-Hui Huang和Roland T Rust[4]提出的人工智能替代理論，服務(wù)業(yè)工作所需要的智能可以分為4類：機(jī)械功能、分析功能、直覺功能和能夠與人產(chǎn)生共鳴的功能。截至目前，人工智能已經(jīng)具有機(jī)械功能及分析功能。因此，與此相關(guān)的工作將都會(huì)被人工智能替代[4]。最終，人工智能必然替代所有工作，對人類的就業(yè)造成威脅。但這一理論只局限于服務(wù)行業(yè)，而且使機(jī)器具有直覺及能夠與人共情的功能是否與人類倫理相符依舊是未解決的問題。Jeffrey D Sachs[5]則將視角聚焦于勞動(dòng)密集型行業(yè)，他認(rèn)為人工智能帶來的自動(dòng)化會(huì)減少勞動(dòng)密集型行業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)，并且降低低收入國家出口的收入，因此人工智能將對具有許多廉價(jià)勞動(dòng)力的低收入國家的發(fā)展造成不利影響。Acemoglu和Pascual[6]沒有局限某一特定行業(yè)，他們認(rèn)為不應(yīng)該鼓勵(lì)自動(dòng)化的進(jìn)一步發(fā)展，因?yàn)樽詣?dòng)化會(huì)進(jìn)一步加劇當(dāng)前的不平等狀態(tài)。

持樂觀態(tài)度的學(xué)者認(rèn)為，人工智能對就業(yè)造成的影響不應(yīng)是對勞動(dòng)的替代，而是使生產(chǎn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。Michael Segal[7]認(rèn)為，一個(gè)可以處理整個(gè)系列工作的通用人工智能（不局限于某一特定工作）會(huì)徹底顛覆人類工作的概念。但這種通用人工智能目前仍停留在科幻領(lǐng)域。而現(xiàn)如今投入使用的人工智能更多的是使工作轉(zhuǎn)型及創(chuàng)造出新的職位。何勤和邱玥[8]以人工智能概念股上市公司為研究目標(biāo)，通過實(shí)證回歸的方法發(fā)現(xiàn)：人工智能技術(shù)的投入導(dǎo)致員工規(guī)模的擴(kuò)大，且人工智能研發(fā)投入將顯著的提高員工就業(yè)質(zhì)量（以收入為衡量標(biāo)準(zhǔn)）。另外，人工智能對就業(yè)年齡結(jié)構(gòu)的影響較小，董曉雨等[9]通過對北京97家公司的問卷調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)：人工智能使就業(yè)崗位、技能、人力資本結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化調(diào)整。俞伯陽[10]則根據(jù)2008—2017年我國省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多變量狀態(tài)空間模型。從制造業(yè)的角度出發(fā)，以勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)作為被解釋變量，信息傳輸及軟件業(yè)全社會(huì)資產(chǎn)投資額作為解釋變量，得出結(jié)論：中國制造業(yè)勞動(dòng)力的供給量將隨著人工智能技術(shù)的投入而增加。從這一系列觀點(diǎn)可以總結(jié)出，人工智能有利于就業(yè)的原因主要有兩個(gè)，即促進(jìn)崗位轉(zhuǎn)型和創(chuàng)造新的職位[10]。從促進(jìn)崗位轉(zhuǎn)型的角度出發(fā)，李曉華[11]認(rèn)為人工智能的發(fā)展不但需要大量科學(xué)家、工程師等高端人才，還需要大量輔助性工作人才。人工智能的性能依賴深度學(xué)習(xí)，因此將產(chǎn)生大量有關(guān)數(shù)字化素材的需求。目前在互聯(lián)網(wǎng)中，部分素材本身就是數(shù)字化的，可以直接獲取，例如查詢信息或網(wǎng)上購物的搜索記錄，或企業(yè)向公眾提供的有關(guān)其業(yè)績的數(shù)字化信息。但并不是所有素材都可以直接獲取，如對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、調(diào)查報(bào)告、理論書籍的數(shù)字化加工，對于部分機(jī)器無法識別的數(shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注，以及對部分未分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸結(jié)。這就意味著，人工智能在創(chuàng)造出許多高技能工作的同時(shí)還會(huì)創(chuàng)造出一些不需要太多技能的工作。從創(chuàng)造新的職位出發(fā)，何漢儒[12]認(rèn)為隨著人工智能帶來的技術(shù)進(jìn)步，生產(chǎn)效率會(huì)大幅提高。在稅收政策做出相應(yīng)調(diào)整的基礎(chǔ)上，人們的工作時(shí)間會(huì)減少、收入會(huì)提高，這使得人們對娛樂產(chǎn)業(yè)的需求增加。例如，近年來綜藝、直播、電競等產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。因此根據(jù)以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將擴(kuò)大會(huì)計(jì)人員就業(yè)規(guī)模。

H2：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將深化會(huì)計(jì)人員的專業(yè)化程度。

通過上述文獻(xiàn)回顧，本文發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)有研究主要側(cè)重于從宏觀角度分析大數(shù)據(jù)環(huán)境對人力資源配置產(chǎn)生的影響。然而信息技術(shù)對不同職位的沖擊程度是不同的。例如，在一家企業(yè)中，人工智能已經(jīng)替代了部分財(cái)務(wù)人員，但卻完全無法替代銷售人員。因此本文認(rèn)為研究人工智能對就業(yè)的影響不應(yīng)只停留在宏觀或是整個(gè)行業(yè)，而是應(yīng)該具體到某一特定職位。本文將視角聚焦于受人工智能沖擊最大的人群——會(huì)計(jì)師事務(wù)所的會(huì)計(jì)人員。通過實(shí)證回歸分析，研究數(shù)智化轉(zhuǎn)型對會(huì)計(jì)人員就業(yè)的沖擊。

2 實(shí)證檢驗(yàn)與分析

2．1 數(shù)據(jù)來源與樣本描述

由于2019年以后中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)披露的百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所數(shù)據(jù)未反映普通會(huì)計(jì)人員數(shù)量，因此本文的數(shù)據(jù)主要來自2017—2019年中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)公布的年度綜合評價(jià)前100家會(huì)計(jì)師事務(wù)所信息。另外，本文使用2014—2016年中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)頒發(fā)的智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)名單的公開數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平。本文數(shù)據(jù)處理步驟為：①登錄中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)官網(wǎng)，獲取2017—2019年綜合評價(jià)的前100家會(huì)計(jì)師事務(wù)所信息，得到各事務(wù)所收入、注冊會(huì)計(jì)師數(shù)量、普通會(huì)計(jì)人員數(shù)量、事務(wù)所規(guī)模、排名等信息。②由于百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所名單當(dāng)中未涉及除注冊會(huì)計(jì)師以外的其他從業(yè)人員，因此本文從中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)官網(wǎng)，按事務(wù)所名稱依次獲取其從業(yè)人員數(shù)量，最后剔除缺失事務(wù)所從業(yè)人員數(shù)據(jù)的樣本。③由于中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)只在2014年、2015年及2016年評定過引入智能化技術(shù)優(yōu)秀的事務(wù)所，因此本文根據(jù)其披露的數(shù)據(jù)，匯總對我國會(huì)計(jì)師事務(wù)所智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)名單，得到2014—2016年共34家引入數(shù)智化技術(shù)的事務(wù)所。將引入智能化技術(shù)作為虛擬變量，計(jì)入百強(qiáng)事務(wù)所信息當(dāng)中。④匯總整合數(shù)據(jù)，得到294個(gè)樣本。

2．2 模型設(shè)計(jì)及變量定義

由于研究會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型對會(huì)計(jì)人員就業(yè)的沖擊，本文從會(huì)計(jì)師事務(wù)所的視角出發(fā)，將會(huì)計(jì)師事務(wù)所的智能化建設(shè)視為會(huì)計(jì)工作的數(shù)智建設(shè)行為，將事務(wù)所聘請的注冊會(huì)計(jì)師數(shù)量視作會(huì)計(jì)人員就業(yè)規(guī)模。因此本文以事務(wù)所聘請的注冊會(huì)計(jì)師數(shù)量作為被解釋變量。以是否引入獲得中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)頒發(fā)的智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)作為解釋變量，如果事務(wù)所獲得了中注協(xié)頒發(fā)的智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)記1，否則記0。最后，本文借鑒何勤和邱明[8]的研究，構(gòu)建計(jì)量模型的基本形式為

STAFF=α0+α1AI+∑Control+ε（1）

本文計(jì)量模型當(dāng)中的STAFF表示會(huì)計(jì)師事務(wù)所聘請注冊會(huì)計(jì)師的數(shù)量，AI表示會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否獲得中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)頒發(fā)的智能化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)。另外，本文選取的控制變量包括事務(wù)所規(guī)模、盈利能力及事務(wù)所專業(yè)化程度。具體變量說明見表1。

2．3 描述性統(tǒng)計(jì)

本文通過對所獲取的294個(gè)樣本進(jìn)行觀察分析，得到關(guān)于樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，見表2。

STAFF的均值為741．44，最小值為0，最大值為12 470，說明我國百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所擁有的注冊會(huì)計(jì)師平均為741人，同時(shí)不同會(huì)計(jì)師事務(wù)所擁有的注冊會(huì)計(jì)師人數(shù)存在極大差異。AI的均值為0．31，表示在中國排名前100的會(huì)計(jì)師事務(wù)所當(dāng)中，僅有31%的事務(wù)所引入了人工智能技術(shù)，說明我國會(huì)計(jì)市場對人工智能等技術(shù)的應(yīng)用仍處于初級階段。RENVENUE均值為61．25，最小值為0，最大值為517，說明事務(wù)所之間的收入存在差異。SIZE的均值為34．99，最小值為0，最大值為450，說明我國百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所平均擁有35所分所。而擁有最多分所的達(dá)到了450所，說明事務(wù)所之間的規(guī)模存在差異。PRO由注冊會(huì)計(jì)師人數(shù)與普通會(huì)計(jì)從業(yè)人數(shù)之比計(jì)算得出，其均值為4．67，說明我國百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所平均擁有的注冊會(huì)計(jì)師的數(shù)量是普通會(huì)計(jì)從業(yè)人員的4倍，事務(wù)所平均專業(yè)程度很高。但是其中位數(shù)僅為0．40，其上四分位數(shù)的值為0．56，這說明中國大部分注冊會(huì)計(jì)師集中在個(gè)別事務(wù)所，使得個(gè)別事務(wù)所注冊會(huì)計(jì)師的人數(shù)遠(yuǎn)大于事務(wù)所普通會(huì)計(jì)從業(yè)人員規(guī)模。因此我國會(huì)計(jì)市場存在兩極分化極高的情況。

由于解釋變量為虛擬變量，因此根據(jù)對數(shù)函數(shù)單調(diào)遞增等性質(zhì)，在計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)時(shí)，對注冊會(huì)計(jì)師數(shù)量、會(huì)計(jì)師事務(wù)所收入、會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所數(shù)量等變量取自然對數(shù)，使用LNSTAFF表示注冊會(huì)計(jì)師數(shù)量、LNRENVENUE表示事務(wù)所收入、LNSIZE表示分所數(shù)量、LNPRO表示專業(yè)化程度。通過相關(guān)性檢驗(yàn)，表3中的相關(guān)系數(shù)分別為0．51、0．35、0．84、0．52，且以上系數(shù)均在1%的水平顯著為正，這說明事務(wù)所聘請注冊會(huì)計(jì)師人員的數(shù)量與會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型、事務(wù)所收入、事務(wù)所規(guī)模及事務(wù)所專業(yè)化程度存在顯著的正向關(guān)聯(lián)。

2．4 多元線性回歸結(jié)果

全部樣本回歸結(jié)果見表4，其中連續(xù)變量在1%和99%水平進(jìn)行了縮尾處理。模型含有4個(gè)約束條件，樣本個(gè)數(shù)為289，其F值為512．08。另外，模型的R2為0．88，調(diào)整R2為0．88，說明該模型中的變量之間的線性關(guān)系相對顯著。主回歸結(jié)果顯示除截距項(xiàng)外，其余變量均在1%的水平顯著與會(huì)計(jì)師事務(wù)所雇傭的注冊會(huì)計(jì)師人數(shù)具有正相關(guān)性。具體而言，對于解釋變量人工智能的投入而言，無論是非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)β為257．63，還是標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0．76，均說明會(huì)計(jì)師事務(wù)所在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，市場對于注冊會(huì)計(jì)師的需求量也會(huì)顯著上升。值得注意的是，會(huì)計(jì)師事務(wù)所專業(yè)化程度的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0．83，在4個(gè)變量當(dāng)中最高。這說明專業(yè)化程度亦是影響事務(wù)所對注冊會(huì)計(jì)師需求的重要因素。因此證明了“H1：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將擴(kuò)大會(huì)計(jì)人員就業(yè)規(guī)?！?，以及“H2：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將深化會(huì)計(jì)人員的專業(yè)化程度”。除此之外，會(huì)計(jì)師事務(wù)所的收入及規(guī)模也對注冊會(huì)計(jì)師需求量具有顯著影響。

2．5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對以上模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。通過White檢驗(yàn)的方法，發(fā)現(xiàn)上述模型存在異方差性。因此本文使用加權(quán)最小二乘法解決模型存在的異方差性。根據(jù)加權(quán)最小二乘法的回歸結(jié)果，AI的回歸系數(shù)由最初的257．63下降至155．77，其顯著性水平則進(jìn)一步提升。此外，RENVENUE的回歸系數(shù)上升、SIZE的回歸系數(shù)下降、PRO的回歸系數(shù)下降。但是加權(quán)最小二乘回歸的結(jié)果并沒有改變原回歸系數(shù)的預(yù)期符號，因此前文提出的假設(shè)依然成立。加權(quán)最小二乘回歸的優(yōu)化結(jié)果見表5。

經(jīng)過上述檢驗(yàn)后，進(jìn)一步將模型中衡量會(huì)計(jì)師事務(wù)所有關(guān)會(huì)計(jì)人員需求的注冊會(huì)計(jì)師人數(shù)替換為會(huì)計(jì)師事務(wù)所的普通員工數(shù)（STAFF2），其他變量保持不變。構(gòu)建的計(jì)量模型的基本形式為

STAFF2=α0+α1AI+ΣControl+ε（2）

經(jīng)計(jì)算，STAFF2的均值為1 050．72，標(biāo)準(zhǔn)差為1 782．718，最小值為16，最大值為9 460。經(jīng)異方差檢驗(yàn)，模型（2）亦存在異方差問題，因此使用加權(quán)最小二乘法對模型（2）進(jìn)行回歸。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的加權(quán)最小二乘回歸結(jié)果見表6。結(jié)果顯示，在各變量取值與主回歸模型一致的情況下，除會(huì)計(jì)師事務(wù)所專業(yè)化程度以外，其余變量仍然顯著與被解釋變量保持正向關(guān)系。具體而言，會(huì)計(jì)師事務(wù)所投入的人工智能技術(shù)與其雇傭的普通員工數(shù)具有正相關(guān)性，人工智能的投入增加了會(huì)計(jì)師事務(wù)所對普通員工的需求量。這一結(jié)論與主回歸模型得出的結(jié)論一致，檢驗(yàn)結(jié)果較為可靠。該驗(yàn)證進(jìn)一步說明了改變衡量會(huì)計(jì)人員的標(biāo)準(zhǔn)不會(huì)改變本文得出的結(jié)論。

3 研究結(jié)論和建議

3．1 研究結(jié)論

隨著會(huì)計(jì)市場不斷引入智能化設(shè)備，使得“會(huì)計(jì)人員是否會(huì)被一系列技術(shù)替代”成為近年來的焦點(diǎn)問題。在數(shù)智時(shí)代會(huì)計(jì)工作轉(zhuǎn)型的背景下，本文以中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)披露的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對我國百強(qiáng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所信息化程度與信息技術(shù)替代效應(yīng)進(jìn)行了研究。通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析及基于最小二乘法的回歸分析，驗(yàn)證了本文提出的H1：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將擴(kuò)大會(huì)計(jì)人員就業(yè)規(guī)模。隨后，使用事務(wù)所注冊會(huì)計(jì)師人員數(shù)量與事務(wù)所從業(yè)人員數(shù)量的比值表示事務(wù)所專業(yè)化程度，通過回歸分析驗(yàn)證了本文提出的H2：會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行智能化建設(shè)將深化會(huì)計(jì)人員的專業(yè)化程度。最后，通過替換變量的方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果顯示各系數(shù)與主回歸結(jié)果基本一致，說明本文結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

3．2 建議

在信息化技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能、區(qū)塊鏈及大數(shù)據(jù)等若干先進(jìn)技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于各行各業(yè)，并逐漸走向成熟。隨著信息技術(shù)的引入，事務(wù)所專業(yè)化的程度也會(huì)不斷提高。首先，政府應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)我國會(huì)計(jì)師事務(wù)所引進(jìn)信息化、智能化的技術(shù)，以促進(jìn)事務(wù)所效率，進(jìn)而使我國上市公司信息披露質(zhì)量提升、市場信息不對稱程度得以緩解。其次，從事務(wù)所的角度出發(fā)，則是應(yīng)加快其信息化建設(shè)進(jìn)程，并組織其職工積極學(xué)習(xí)信息化知識，培養(yǎng)復(fù)合型人才。最后，對于會(huì)計(jì)人員而言，由于智能化建設(shè)將深化會(huì)計(jì)人員的專業(yè)化程度，因此如不能提高自身專業(yè)化水平，將有可能面臨被淘汰的局面。會(huì)計(jì)人員應(yīng)消除對信息化、數(shù)智化的抵觸心理，積極主動(dòng)學(xué)習(xí)并適應(yīng)數(shù)智化發(fā)展的節(jié)奏，不斷提高自身工作能力，從而跟上時(shí)代發(fā)展的腳步。

4 結(jié)語

基于2017—2019年中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)公布的年度綜合評價(jià)前100家會(huì)計(jì)師事務(wù)所信息，本文探討了會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型與對會(huì)計(jì)人員勞動(dòng)力需求之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)人員并沒有因會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展而逐步被替代。恰恰相反，在信息化、自動(dòng)化技術(shù)高速發(fā)展的同時(shí)，會(huì)計(jì)人員在會(huì)計(jì)師事務(wù)所中的重要程度逐漸加深。但值得注意的是，會(huì)計(jì)工作數(shù)智化轉(zhuǎn)型對高端人才的需求程度將小于其對普通員工的需求?？傊?，本文的結(jié)論表明，會(huì)計(jì)人員的工作并不是一成不變的，隨著技術(shù)的進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，會(huì)計(jì)人員的工作內(nèi)容及職能亦在改變。會(huì)計(jì)工作的數(shù)智化轉(zhuǎn)型不會(huì)沖擊會(huì)計(jì)人員，反而將逐步提高會(huì)計(jì)人員工作效率，提高會(huì)計(jì)產(chǎn)出的信息質(zhì)量，以緩解市場當(dāng)中的信息不對稱情況。

本文存在若干不足之處，值得在將來的研究當(dāng)中予以推進(jìn)。本文衡量事務(wù)所信息化程度的指標(biāo)是中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)評定獲得智能化技術(shù)優(yōu)秀的事務(wù)所的虛擬變量。然而，該獎(jiǎng)項(xiàng)只在2014年、2015年及2016年進(jìn)行了評定。中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)自2021年開始，披露了前100家會(huì)計(jì)師事務(wù)所的人工智能技術(shù)投入水平。因此，后續(xù)研究可以使用這一新的變量更全面地衡量事務(wù)所的人工智能技術(shù)投入水平。

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收稿日期：2023-08-29

作者簡介：

周益川，男，1994年生，碩士研究生，助教，主要研究方向：大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的理論與方法，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情治理。

白云（通信作者），女，1991年生，碩士研究生，講師，主要研究方向：稅法。