会计信息质量的提升一直是会计领域研究的核心议题，高质量的会计信息不仅能够为投资者、债权人等利益相关者提供决策依据，还能优化资源配置、维护资本市场秩序，当前，会计信息质量仍存在失真风险，如盈余管理、信息披露不充分等问题，因此从多维度研究提升路径具有重要现实意义。
从会计信息质量特征来看，《企业会计准则——基本准则》明确要求会计信息应具备可靠性、相关性、可理解性、可比性等质量特征，可靠性是基础，强调会计信息应真实反映经济活动，杜绝虚假记载；相关性则要求信息能够影响信息使用者的经济决策，实践中企业可能因利益驱动而操纵利润，如通过关联交易、会计估计变更等方式美化报表，导致可靠性受损；会计政策选择的主观性也可能削弱可比性，提升会计信息质量需围绕这些特征构建系统性解决方案。
公司治理结构是影响会计信息质量的关键内部因素，完善的治理机制能够形成对管理层行为的有效约束，董事会中独立董事的比例、审计委员会的专业性，以及监事会的监督职能，均能降低管理层操纵会计信息的空间，股权结构方面，股权集中度过高可能导致“一股独大”，中小股东利益被忽视，进而诱发大股东通过会计信息侵占公司资源；而股权分散则可能引发“内部人控制”问题，管理层的薪酬激励机制若过度依赖短期会计业绩，可能诱使其进行盈余管理，优化股权结构、强化独立董事职能、建立长期激励与约束并重的薪酬体系，是提升内部治理效能的重要途径。
外部监管环境对会计信息质量的保障作用不可忽视，监管部门通过制定会计准则、实施监督检查和处罚机制，对企业的会计行为形成外部约束，我国财政部持续修订企业会计准则，与国际财务报告准则（IFRS）趋同，以提升会计信息的可比性和透明度；证监会通过年报问询、现场检查等方式，对信息披露违规行为进行查处，提高企业的违规成本，监管资源有限、监管滞后性等问题仍存在，需借助科技手段提升监管效率，如利用大数据分析识别异常会计数据，实现精准监管，应加强监管协调，避免多部门监管导致的职责交叉或空白。
信息技术的发展为会计信息质量提升提供了新工具，大数据、人工智能、区块链等技术的应用，能够从数据采集、处理到披露全流程优化会计信息质量，区块链技术的去中心化、不可篡改特性，可确保交易数据的真实性和可追溯性，减少人为操纵风险；人工智能算法能够自动识别会计处理中的异常模式，降低人为错误；大数据分析则可整合企业内外部数据，生成更全面、相关的会计信息，财务共享服务中心的建设通过标准化流程和集中化处理，提升了会计信息的准确性和一致性。
会计人员专业素养和职业道德也是影响会计信息质量的重要因素，部分会计人员因专业能力不足或受利益诱惑，参与会计造假，因此需加强会计人员继续教育，提升其对新准则、新技术的掌握能力，同时通过职业道德教育强化其责任意识，建立诚信档案，对违规行为实施行业禁入等惩戒措施。
为了更直观地展示影响会计信息质量的关键因素及提升措施，可归纳如下表：
| 影响因素 | 存在问题 | 提升措施 |
|---|---|---|
| 公司治理结构 | 股权集中、内部人控制 | 优化股权结构、强化独立董事职能 |
| 外部监管 | 监管资源有限、滞后性 | 运用科技监管、加强部门协调 |
| 信息技术应用 | 数据孤岛、人工处理错误 | 推广区块链、AI技术，建设财务共享中心 |
| 会计人员素质 | 专业能力不足、职业道德缺失 | 加强继续教育、建立诚信档案与惩戒机制 |
相关问答FAQs
Q1：企业如何平衡会计信息的可靠性与相关性？
A1：可靠性与相关性是会计信息的两大核心特征，企业需根据信息使用者的需求进行动态平衡，确保会计数据的真实、准确（如严格遵循会计准则，杜绝虚假交易），这是可靠性的基础；通过提供更多前瞻性信息（如分部报告、环境信息披露等）满足投资者决策需求，提升相关性，在编制财务报告时，历史成本信息保证可靠性，而公允价值计量则能增强相关性，企业需根据业务性质选择合适的计量属性，并通过附注充分披露会计政策选择对信息的影响，避免顾此失彼。
Q2：信息技术在提升会计信息质量中可能带来哪些新风险？
A2：尽管信息技术能显著改善会计信息质量，但也伴随新风险：一是数据安全风险，如财务系统遭受网络攻击导致数据泄露或篡改；二是算法偏见风险，AI模型若训练数据不足或存在逻辑缺陷，可能生成错误会计信息；三是技术依赖风险，过度依赖自动化工具可能导致会计人员专业能力弱化，对异常情况缺乏判断力，对此，企业需加强数据加密、访问权限管理等安全措施，定期对算法进行验证和优化，并注重“人机协同”，确保技术工具服务于会计信息质量的提升,而非替代人的专业判断。
