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基于內(nèi)容分析法的云會(huì)計(jì)發(fā)展影響因素研究分析論文
一、引言
第三次工業(yè)革命帶來了數(shù)字技術(shù)與數(shù)字革命浪潮，日常生活與工作變成一堆數(shù)字。數(shù)字工業(yè)革命顛覆了許多傳統(tǒng)的理論與概念，讓經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑面臨諸多不確定。第三次工業(yè)革命時(shí)代可理解為“大物云移”時(shí)代，具體來說就是大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。這之中基于云計(jì)算的云經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景廣闊。云經(jīng)濟(jì)時(shí)代數(shù)字滲透進(jìn)工作與生活的每個(gè)角落，例如基于云平臺(tái)的購物、消費(fèi)、學(xué)習(xí)與交友等等。Schum peter認(rèn)為創(chuàng)新是對(duì)舊結(jié)構(gòu)的創(chuàng)造性再造，云經(jīng)濟(jì)時(shí)代的諸多云現(xiàn)象就是數(shù)字工業(yè)革命浪潮帶來的創(chuàng)造性再造。本文對(duì)云經(jīng)濟(jì)時(shí)代的云會(huì)計(jì)進(jìn)行剖析，并通過內(nèi)容分析法對(duì)其發(fā)展影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。
二、云會(huì)計(jì)相關(guān)內(nèi)涵
云指的是一些大型的計(jì)算資源，包括大型計(jì)算服務(wù)器集群、大型存儲(chǔ)服務(wù)器集群與寬帶資源等，這些集群資源可以實(shí)行自我維護(hù)和自我管理功能。
云計(jì)算指的是將各種計(jì)算本領(lǐng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)虛擬
化等計(jì)算機(jī)功能與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合在一起，借助SaaSn， PaaS，laaS，DaaS，HaaS等先進(jìn)的商業(yè)模式為用戶提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理等服務(wù)的一種應(yīng)用計(jì)算技術(shù)，它是一個(gè)完全虛擬化的計(jì)算資源提供倉庫，也是一種全新的動(dòng)態(tài)計(jì)算資源提供理念。
云外包指的是一種基于云計(jì)算資源與平臺(tái)的新型服務(wù)外包模式，由軟件云、平臺(tái)云、設(shè)施云、數(shù)據(jù)云、硬件云及處于云端的各種終端服務(wù)組成，包括SaaS軟件服務(wù)云模式、PaaS平臺(tái)服務(wù)云模式、IaaS設(shè)施服務(wù)云模式、DaaS數(shù)據(jù)服務(wù)云模式、HaaS硬件服務(wù)云模式。
云會(huì)計(jì)指的是利用云計(jì)算的技術(shù)和云外包服務(wù)的理念向用戶提供會(huì)計(jì)核算、會(huì)計(jì)處理、會(huì)計(jì)管理和會(huì)計(jì)決策的虛擬會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)。云會(huì)計(jì)服務(wù)信息系統(tǒng)包括以會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)為核心的信息管理系統(tǒng)、服務(wù)器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)、信息決策系統(tǒng)和業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)等。云會(huì)計(jì)服務(wù)提供商把相關(guān)服務(wù)部署于云端，向全球用戶提供會(huì)計(jì)信息化服務(wù)，用戶在云端的會(huì)計(jì)服務(wù)通道上可以自行任意下載自己想要的服務(wù)模塊。云會(huì)計(jì)相對(duì)于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)最本質(zhì)的不同點(diǎn)在于云會(huì)計(jì)是虛擬的、傳統(tǒng)會(huì)計(jì)是真實(shí)的。云會(huì)計(jì)相對(duì)于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的顯著特征與優(yōu)勢(shì)在于:會(huì)計(jì)成本低、自由度強(qiáng)、數(shù)據(jù)處理模塊化、信息量龐大、會(huì)計(jì)效率高等。
三、研究方法
(一)方法選擇
內(nèi)容分析法是一種以分析數(shù)據(jù)為基本內(nèi)容的技術(shù)手段與方法，可以從表層的基本現(xiàn)象通過數(shù)據(jù)分析得出具體的內(nèi)容實(shí)質(zhì)，主要對(duì)樣本內(nèi)容進(jìn)行剖析，尤以文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為基本分析對(duì)象。把一些描述性的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可以量化出來的一些數(shù)據(jù)，解決描述性分析的缺陷，力求研究更準(zhǔn)確，例如把一些樣本內(nèi)容用頻率表示其出現(xiàn)程度，把一些文字與信息用數(shù)據(jù)表示等。云經(jīng)濟(jì)時(shí)代云會(huì)計(jì)發(fā)展迅速，但是模式較新，相關(guān)學(xué)者研究不多，官方尚沒有有效數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，即使一些相關(guān)文獻(xiàn)也是定性分析與描述性分析為主。本文采用內(nèi)容分析法開展研究，找出并分析影響云會(huì)計(jì)發(fā)展的主要因素，針對(duì)這些因素為云會(huì)計(jì)發(fā)展提出一些建設(shè)性的意見。
(二)樣本分析
目前研究云會(huì)計(jì)的文獻(xiàn)非常少，從CNK工全文數(shù)據(jù)庫設(shè)定關(guān)鍵詞“云會(huì)計(jì)”進(jìn)行搜索，時(shí)間區(qū)段設(shè)置為1999-2014年，記錄僅為59條，表明學(xué)術(shù)界對(duì)云會(huì)計(jì)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)術(shù)研究還不多。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，59篇文獻(xiàn)中包括人物介紹類文章3篇、政策介紹類文章1篇、企業(yè)報(bào)道類文章3篇，剩余學(xué)術(shù)研究類文章52篇，剔除相似學(xué)術(shù)型文章14篇，留下各種云會(huì)計(jì)文獻(xiàn)研究38篇。
本文對(duì)上述所有文獻(xiàn)進(jìn)行歸類編碼，對(duì)影響云會(huì)計(jì)發(fā)展的相關(guān)因素進(jìn)行有效整理與編碼。頻次大于20的主要影響因素統(tǒng)計(jì)有10個(gè)。對(duì)出現(xiàn)頻次進(jìn)行合計(jì)，出現(xiàn)記為1，不出現(xiàn)記為0，對(duì)頻次結(jié)果進(jìn)行合計(jì)并用表格統(tǒng)計(jì)。
標(biāo)準(zhǔn)，如果兩位檢驗(yàn)者的評(píng)判一致性基準(zhǔn)大于0.85，則可接受檢驗(yàn)結(jié)果;若小于0.85，則不接受檢驗(yàn)結(jié)果。本文對(duì)上述所有文獻(xiàn)樣本進(jìn)行信度檢驗(yàn)，經(jīng)計(jì)算評(píng)判的一致性比率為0.9015，大于0.85，因此可以接受檢驗(yàn)結(jié)果。
四、影響因素具體分析
(一)產(chǎn)品與功能
云經(jīng)濟(jì)時(shí)代，用戶希望會(huì)計(jì)提供更多個(gè)性化服務(wù)，會(huì)計(jì)服務(wù)面臨更多的靈活性與不確定性。云會(huì)計(jì)服務(wù)提供更多的是集成化與模塊化的服務(wù)，因此用戶關(guān)心云會(huì)計(jì)服務(wù)提供的產(chǎn)品是否豐富、服務(wù)功能是否齊全，產(chǎn)品與功能能否滿足他們的需求，這成為影響云會(huì)計(jì)發(fā)展的重要阻礙。
(二)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
衡量傳統(tǒng)會(huì)計(jì)服務(wù)有一整套成熟的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。云會(huì)計(jì)是個(gè)新興會(huì)計(jì)模式，尚無質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)數(shù)以億計(jì)的用戶涌上云端尋求云會(huì)計(jì)服務(wù)，政府或者行業(yè)用什么質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來衡量其為用戶提供的服務(wù)，這成為影響云會(huì)計(jì)發(fā)展的重要問題。
(三)隱私信息管理
隱私信息包括企業(yè)存放在云端的會(huì)計(jì)信息與核心數(shù)據(jù)，這些涉及機(jī)密的財(cái)務(wù)信息可能被盜作他用，企業(yè)的商業(yè)秘密一旦曝光或被競(jìng)爭對(duì)手盜用對(duì)企業(yè)將是沉重的打擊。在云端任何企業(yè)任何個(gè)人都可自由馳騁，基本不設(shè)門檻，因此保護(hù)用戶的隱私信息成為云會(huì)計(jì)發(fā)展的重要任務(wù)。
(四)用戶習(xí)慣與觀念
用戶使用傳統(tǒng)會(huì)計(jì)服務(wù)在習(xí)慣與觀念上已經(jīng)根深蒂固。云經(jīng)濟(jì)時(shí)代，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)模式向云會(huì)計(jì)模式轉(zhuǎn)變，用戶面臨習(xí)慣與觀念的打破、建立與鞏固的三步過程，需要一定的時(shí)間培養(yǎng)。因此如何在較短時(shí)間內(nèi)樹立用戶云會(huì)計(jì)的使用習(xí)慣與觀念將是云會(huì)計(jì)發(fā)展面臨的重要難題。
(五)網(wǎng)絡(luò)傳輸能力
云會(huì)計(jì)信息量龐大，海量信息通過網(wǎng)絡(luò)在云端傳輸，因此網(wǎng)絡(luò)車道的擁堵成為常態(tài)。網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)載能力成為影響云會(huì)計(jì)快速發(fā)展的一個(gè)瓶頸，需要我國網(wǎng)絡(luò)與寬帶技術(shù)加以支撐，應(yīng)建立網(wǎng)絡(luò)負(fù)載預(yù)警系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)與自我恢復(fù)系統(tǒng)等。
(六)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)
云會(huì)計(jì)的海量信息自由度較高，任意用戶都可即時(shí)下載。若有第三方對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行篡改以作其他商業(yè)用途，不可避免地涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問題。與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)相比，云會(huì)計(jì)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)更復(fù)雜，取證更難，需要保護(hù)的范圍更寬、內(nèi)容更多。
(七)數(shù)據(jù)延時(shí)與應(yīng)用
在云會(huì)計(jì)處理業(yè)務(wù)時(shí)，頻繁的數(shù)據(jù)存取和海量的數(shù)據(jù)交換會(huì)造成數(shù)據(jù)延時(shí)，而且難以控制，在傳輸?shù)倪^程中可能留下一些痕跡，其他用戶通過痕跡逆向追蹤可能獲取到想要的會(huì)計(jì)信息。
(八)業(yè)務(wù)流程變更
并不是所有用戶業(yè)務(wù)都可以直接運(yùn)用云會(huì)計(jì)服務(wù)，其業(yè)務(wù)需求要轉(zhuǎn)換成對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的需求、對(duì)會(huì)計(jì)云服務(wù)的需求，包括軟件云、平臺(tái)云、設(shè)施云、數(shù)據(jù)云、硬件云等。因此需要企業(yè)對(duì)自身業(yè)務(wù)流程進(jìn)行變更以適應(yīng)云會(huì)計(jì)服務(wù)需求。
(九)軟硬件維護(hù)與升級(jí)
云會(huì)計(jì)服務(wù)信息系統(tǒng)包括信息管理系統(tǒng)、服務(wù)器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)、信息決策系統(tǒng)和業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)等。因此相關(guān)的軟硬件設(shè)施需要定期維護(hù)與升級(jí)，涉及人員、費(fèi)用、周期等，而且軟硬件維護(hù)與升級(jí)時(shí)期不能有效滿足用戶的云會(huì)計(jì)服務(wù)需求。
(十)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與備份
云經(jīng)濟(jì)時(shí)代用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量日益龐雜且呈爆炸式增長，云端的海量云會(huì)計(jì)信息面臨數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、容災(zāi)與備份，需要龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)以滿足每時(shí)每刻的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與備份壓力。因此數(shù)據(jù)備份、災(zāi)難恢復(fù)和存儲(chǔ)等成為影響云會(huì)計(jì)發(fā)展的瓶頸。
五、結(jié)論與啟示
本文基于內(nèi)容分析法剖析了云會(huì)計(jì)的相關(guān)內(nèi)涵，分析了云會(huì)計(jì)發(fā)展的主要影響因素。云籠罩之下，用戶與相關(guān)責(zé)任者必須要有清醒的認(rèn)識(shí)，那就是云會(huì)計(jì)模式還不十分成熟，尚存在不少問題函待解決。第一，云會(huì)計(jì)服務(wù)必須做到產(chǎn)品豐富、服務(wù)功能齊全以滿足用戶個(gè)性化需求;第二，必須建立一套質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來衡量云會(huì)計(jì)服務(wù);第三，必須保護(hù)用戶的隱私信息不受任何第三者侵犯;第四，必須培養(yǎng)用戶云會(huì)計(jì)的使用習(xí)慣與觀念;第五，必須提升網(wǎng)絡(luò)與寬帶技術(shù)緩解云會(huì)計(jì)海量信息傳輸壓力;第六，必須建立云會(huì)計(jì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)與制度;第七，必須處理好云會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的延時(shí)與應(yīng)用問題;第八，必須調(diào)整企業(yè)業(yè)務(wù)流程以適應(yīng)云會(huì)計(jì)發(fā)展;第九，必須解決云會(huì)計(jì)系統(tǒng)的軟硬件維護(hù)與升級(jí)問題;第十，必須建立龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)以滿足云會(huì)計(jì)信息備份、災(zāi)難恢復(fù)和存儲(chǔ)。
最后強(qiáng)調(diào)的是，對(duì)云會(huì)計(jì)的諸多研究目前學(xué)者們還基本處于起步階段，一是研究數(shù)據(jù)難以查找，二是大多研究仍然以定性分析與描述性分析為主，缺乏定量的數(shù)據(jù)分析，例如云會(huì)計(jì)的綜合管理等許多研究仍是空白。未來進(jìn)一步研究將會(huì)從這幾方面展開。
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