34 浏览2.实践意义
第一，为企业有效识别和应对数字化转型中的会计风险提供指导。当前许多企业在推进数字化转型时，往往侧重于技术应用和效率提升，而对潜在的会计风险认识不足或管控措施滞后。本文的研究结论将帮助企业管理层和财务人员更全面地认识到数字化转型带来的会计风险，并提供具体的风险管控策略和实践建议，从而确保转型过程的平稳和成功。
第二，有助于提升企业财务信息质量和内部控制水平。数字化转型应是提升而非削弱财务信息质量的过程。通过加强对数据源头、传输、处理及报告环节的风险管控，企业能够产出更真实、准确、完整和及时的会计信息，有效提升内部控制的适应性和有效性，从而为企业高质量决策提供可靠支撑。
第三，为监管机构制定相关政策和标准提供参考。随着数字技术的广泛应用，现有会计准则、审计标准和监管法规可能面临滞后。本文的研究将为监管部门识别新型会计风险点、修订和完善相关会计法规、制定数字化会计信息披露要求及审计规范提供理论支持和实践依据，以适应数字经济发展的新形势。
1.2研究内容与研究方法
1.2.1研究内容
本研究旨在深入探讨企业数字化转型背景下会计风险的演变、影响机制及管控策略。核心研究问题包括。数字化转型对会计风险产生了哪些新的影响？这些影响通过何种机制发生作用？企业应如何构建适应数字化时代的会计风险管控体系？
本文将主要从以下几个方面展开研究。
1.数字化转型的概念界定。梳理国内外学者对数字化转型内涵的理解，结合会计领域特点，明确本文所指的企业数字化转型。
2.会计风险的识别与分类。在数字化转型背景下，重新审视和定义会计风险，识别并分类数据质量风险、信息系统安全风险、智能决策风险、合规性风险以及传统会计模式滞后性风险（如人才结构风险和内部控制适应性风险）等。
3.数字化转型影响会计风险的理论机制。运用信息不对称理论、信号传递理论、委托代理理论、企业变革理论和技术创新理论，深入剖析数字化转型如何通过改变企业内外部信息环境、治理结构、组织文化和技术应用，进而影响各类会计风险的产生、识别和控制。
4.会计风险的管控策略。针对识别出的各类会计风险，结合数字化转型的特点，提出具体的风险管控策略和实施路径，包括但不限于。构建全面的数据治理体系、强化信息系统安全防护、优化数字化流程下的内部控制、培养复合型会计人才以及积极应对数字化环境下的合规性挑战。
1.2.2研究方法
本研究主要采用理论分析法和规范分析法相结合的研究方法。
1.理论分析法。通过对现有会计学、管理学、信息系统和数字化转型等领域的相关理论文献进行系统梳理和整合，构建本研究的理论分析框架。主要包括。
文献回顾。广泛查阅国内外关于数字化转型、会计风险、内部控制、信息系统安全等方面的学术期刊论文、专著、报告和政策文件，了解已有研究的进展、主要观点和存在的不足。
概念界定与分类。在文献梳理的基础上，对数字化转型、会计风险等核心概念进行清晰界定，并对数字化转型背景下的会计风险进行科学分类。
理论构建。运用信息不对称理论、信号传递理论、委托代理理论、企业变革理论和技术创新理论等经济学和管理学理论，深入分析数字化转型对会计风险影响的内在逻辑和传导机制，提出研究假说。
2.规范分析法。在理论分析的基础上，结合数字化转型实践中涌现的新问题和新挑战，借鉴国内外领先企业的成功经验和失败教训，对如何有效管控会计风险提出规范性的建议和策略。这包括。
风险识别与评估。分析数字化转型中可能出现的具体会计风险情境，并探讨如何对其进行识别、评估和优先级排序。
管控措施设计。针对不同类型的会计风险，设计具体的预防、监测、应对和报告机制，形成一套系统的会计风险管控体系。
1.3创新点与不足之处
本文的创新之处主要体现在以下几个方面。
第一，研究视角的前瞻性与聚焦性。现有研究多停留在对数字化转型宏观影响的探讨，本文则将研究焦点深入到企业财务管理的核心——会计风险管控领域，旨在揭示数字化时代下会计风险的演变特征，具有较强的现实意义和理论创新性。
第二，理论基础的多元整合性。本文不仅从技术创新的角度分析数字化转型对会计风险的影响，更创造性地引入了信息不对称理论、信号传递理论、委托代理理论和企业变革理论等多学科理论，从更深层次剖析了数字化转型如何通过改变企业内外部信息环境、治理结构和组织文化，进而影响会计风险的生成、识别和控制，提升了研究的理论深度。
第三，风险分类与管控策略的系统性。本文针对数字化转型背景下会计风险的特殊性，对风险类型进行了更为细致的划分，并基于此提出了涵盖数据质量、系统安全、内部控制、人才培养和合规性等多维度、系统化的风险管控策略，为企业实践提供了更具操作性的指导。
然而，本文也存在一些潜在不足之处。
首先，由于会计风险的量化衡量存在挑战，特别是数字化转型带来的一些新型风险，可能难以获得直接的、标准化的数据进行大规模实证检验。在未来的研究中，可以尝试通过问卷调查、深度访谈或案例研究等方式，获取更多非结构化数据以弥补这一不足。
其次，数字化转型是一个持续演进的过程，本文的研究可能无法完全捕捉到最新数字技术（如Web3.0、元宇宙等）对会计风险可能带来的长远影响。未来的研究需持续追踪技术发展前沿，不断更新和完善对会计风险的认识。
第三，会计风险管控效果的评价具有滞后性，且受多种因素交织影响，难以在短期内对其进行精确的量化评估。这使得本文在提出管控策略时，更多基于规范性分析和理论推导，缺乏大规模的量化验证。
在今后的研究中，将在可能的情况下，进一步尝试构建会计风险的综合评价指标体系，并结合更为丰富的企业实践案例，进行深入的跟踪研究，以期提出更具普遍适用性和实践指导意义的会计风险管控方案。
第2章文献综述
2.1数字化转型的概念界定
“数字化转型”（DigitalTransformation）是一个动态且不断演进的概念，其定义随着数字技术的发展和企业实践的深入而不断丰富。早期学者通常将其与信息技术应用（InformationTechnologyAdoption）或业务流程自动化（BusinessProcessAutomation）相混淆。然而，随着研究的深入，学术界逐渐认识到数字化转型超越了单纯的技术层面，更是一种全面的、深层次的组织变革。
Negroponte和Asher（1995）在较早时期就提出了“数字化”的概念，认为其主要应用于企业各生产环节的数字化变革，涵盖生产资料、生产关系和商业活动。Acemoglu（2003）则从技术经济学的视角，认为技术变革实际上是沿着平衡增长路径增加劳动力，即技术升级能够赋予企业生产要素新的活力。Einav和Levin（2014）进一步指出，企业数字化转型以实现在生产、营销、产品、资源等方面的更优质高效管理。
在国内，何帆和刘红霞（2019）总结企业数字化变革，着重强调数据作为与人、资、地同等重要的新型生产要素的地位。戚聿东和肖旭（2020）则更为具体地指出，企业通过“ABCD等技术”（即人工智能AI、区块链Blockchain、云计算CloudComputing、大数据BigData等），打破企业获取信息的现实物理壁垒，并将信息转化为数据，建立商业网络，进而让用户深度参与生产进程，最终提升企业创新，优化企业资源配置。
综合国内外研究的视角，本文对企业数字化转型的内涵进行界定，强调其核心特征。首先，战略性与长期性。数字化转型并非一次性的技术投入，而是一个需要长期战略规划和持续资源投入的过程，特别是在应用软件部署、数据平台建设和数字基础设施建设方面。它关乎企业的未来发展方向和竞争优势的重塑。其次，全面性与系统性。数字化转型涉及企业内部的方方面面，涵盖了运营、市场、服务、管理、研发、生产等多个职能领域。它要求企业重新思考和优化管理体系，通过数字化手段改善客户体验，并对产品进行数字化升级。第三，技术驱动与数据赋能。新兴数字技术是数字化转型的载体和核心驱动力。通过这些技术，企业能够实现信息的智能化收集、传输、存储、分析和应用，将信息转化为新型生产要素——数据，从而提升综合实力，完成企业战略升级。数据成为驱动决策、优化流程和创造价值的关键资产。第四，变革性与创新性。数字化转型本质上是一种变革，它要求企业打破传统模式，重新设计业务流程，创新商业模式，并提升组织和管理效率。这种变革不仅仅是技术升级，更是企业文化、思维模式和员工技能的全面革新。
基于以上分析，本文认为企业数字化转型是指企业利用新一代数字技术，通过重塑业务流程、创新商业模式、优化组织管理、培养数字文化等方式，全面提升数据感知、分析和应用能力，以适应数字经济发展要求，实现效率提升、价值创造和可持续竞争优势的战略性变革过程。
2.2企业数字化转型的相关研究
数字化转型借助新兴技术，深刻影响经济增长格局，成为研究热点。学界从宏观和微观的角度通过定性和定量研究，探讨数字化转型可能带来的经济后果。
2.2.1企业数字化转型的宏观经济后果
在宏观层面，数字技术正加速全球经济结构重塑。首先，数字技术的普及加速了信息的流动与共享，降低了许多行业的进入壁垒，使得现有主导企业的竞争优势受到挑战，最终改变了竞争格局（Kahreetal.,2017）。Ha(2022)的研究首次以实证方法检验了数字化转型与金融发展之间的关系，发现数字化能促进金融市场和机构的发展。Zhouetal.(2024)论证了数字工业化的推动，从先进的服务器技术到尖端的网络安全解决方案，促进了支持部门的创新，成为创新的催化剂，重塑了核心产业，并为新思想、战略和解决方案的出现创造了条件。
国内研究也印证了数字经济的宏观效应。宋洋（2019）发现，数字经济强调应支持和鼓励体制机制创新，以促进经济高质量发展。王开科等（2020）构建了包括数字经济在内的五部门投入产出矩阵模型，并采用数字经济效率比作为实证指标，验证了数字经济发展对提高生产效率的积极影响，突显了数字经济技术的普及性和适用性。陈晓东和杨晓霞（2021）指出，数字经济已成为中国产业结构现代化的可持续驱动力，未来结合前沿产业升级与高质量数字经济发展将是突破经济发展瓶颈的关键路径。陈小辉等（2020）从产业结构的角度研究了数字经济对产业升级的影响。此外，研究者还发现互联网对消费生产者的行为产生了重大影响，形成了对企业的吸引和引导作用，并随着网络经济时代的到来，地理限制正在减弱，企业选址的自由度不断提高，这可能会改变经济地理结构（安同良和杨晨，2020）。
总体而言，企业数字化转型对宏观经济产生了深远的影响，这主要体现在。第一，促进生产力和效率的提高，从而推动整体经济增长。第二，导致就业结构的调整，既创造新机会也带来挑战。第三，推动企业创新，增强市场竞争力。第四，助力产业升级，提升整体产业结构水平。第五，改善资源利用效率。企业数字化转型的宏观经济后果是积极的，有助于推动经济的现代化和可持续发展。然而，也需要注意到一些潜在的挑战，如数字鸿沟、就业不平衡和隐私安全等问题，需要在推动数字化转型的过程中进行有效管理。
2.2.2企业数字化转型的微观经济后果
针对微观经济后果，过去的研究主要聚焦于数字化转型对企业的积极经济影响，通常涵盖了优化生产流程、提高资源利用效率，从而降低生产和管理的相关成本；通过采用智能化的生产设备和管理系统，企业能够更迅速、准确地响应市场需求，提高工作效率，进而提高整体经济效益等（何帆和刘红霞，2019；Mikalef和Pateli，2017）。Acemoglu（2003）发现技术变革实际上是沿着平衡增长路径增加劳动力，即通过数字技术，传统生产资源得到重组和优化，技术升级赋予了企业生产要素新活力。另外，Vijay和Debora（2019）的研究表明，数字化转型对于公司愿景的重新塑造、战略的优化，以及帮助企业拓展新市场，都具有显著的作用。企业在数字化转型的过程中，需注重整合技术、战略和市场营销等方面的资源，以最大程度地释放数字化转型的潜力。何帆和刘红霞（2019）的研究指出，数字化的自动化流程可以减少人工干预，降低错误率，同时通过数字技术的应用，企业能够更有效地管理资源，避免资源浪费，从而降低整体成本。吴非等（2021）研究结果显示，企业数字化转型显著提升了股票流动性，为企业注入了新的发展活力。此外，赵宸宇等（2021）的研究发现，数字化转型还推动了智能制造的发展，采用先进制造技术提高生产线的产能和灵活性。除此之外还体现在优化人力资本结构以及降低成本等方面。袁淳等（2021）的研究表明，随着数字化转型程度的提升，从而推动企业向专业化方向发展，企业的专业化水平也随之增强。另外，倪克金和刘修岩（2021）的研究显示，数字化转型使得企业在生产制造方面更加灵活和高效。智能化设备和自动化流程减轻了人工劳动的负担，提高了工作效率。而武常岐等（2022）的研究发现，随着数字化转型的不断深化，企业的生产率并非呈线性增长，而是在一定阶段内随着数字化水平的提升而增加，但当达到一定程度后，进一步的数字化可能会带来递减效应。此外，近期研究表明，企业的投资效率也得到了有效提升，降低了出于预防动机的现金持有（吴晓晖等，2023），缓解了企业的财务困境（Cui和Wang，2023），促进了劳动力份额的提升（Lietal.，2023）。
部分学者的观点与前述研究相反。Kim（2017）的研究显示，数字技术与企业绩效之间并没有直接的正向关系。有学者指出，数字化转型的理想效果是能够利用数字技术减少重复劳动，提高组织的运转效率和自动化水平。然而，现实情况是，有部分企业未能获得数字红利（Hajlietal.，2004）。Ekata（2012）在研究尼日利亚银行的数字化转型绩效后也发现了相同的证据，并提出了所谓的“IT悖论”。此外，数字技术赋能的工业机器人可能导致失业增加，因为自动化生产减少了传统劳动力需求。此外，劳动收入分配可能下降，因为自动化使得非技术工人面临就业市场淘汰，从而加剧了收入不平等。（AcemogluandRestrepo，2018）。甚至由于数字化转型的隐性成本急剧增加，因为它需要长期投入和面临不确定性，包括技术更新、员工培训和组织结构调整，这可能导致资金和资源的不断投入而带来的成本上升。（徐梦周和吕铁，2020），短期回报无法覆盖投入成本。此外，由于数字化转型具有超强的技术属性，对企业管理者的要求更加严苛，但企业管理者的能力增长速度可能会滞后于技术迭代速度，数字技术匹配程度会下降，导致企业的经济绩效并未显著增长（戚聿东和蔡呈伟，2020）。数字化转型不仅增加了数字技术带来的业务复杂性，还要求管理者思考和重组组织的整个业务，这将导致组织变革并产生新的商业模式（Piccininietal.，2015）。同时，会计行业需要警惕数字技术的发展和使用，以便技术能够正确有效地应用于企业组织管理（Moll和Yigitbasioglu，2019）。数字经济的兴起加剧了市场竞争。企业要想在新浪潮中站稳脚跟，就必须做出正确的战略选择，才能顺应数字经济的潮流。
综合上述文献，积极方面，数字化转型明显提高了企业的生产效率。通过引入先进的数字技术，这有助于企业更迅速地满足市场需求，提高了整体竞争力。此外，通过个性化的数字化服务和互动，企业能够更好地理解客户需求，促进了销售额的增长。数字化渠道也为企业开拓新市场提供了更广泛的可能性。另一方面，通过数字技术，企业能够更灵活地进行研发和创新。然而，数字化转型也伴随一些潜在的消极经济后果。首先，与数字化相关的投资可能对企业的财务状况产生一定的负担。购置和维护数字化技术需要大量资金，对于企业而言可能存在较高的财务压力。其次，数字化转型可能导致部分就业岗位的减少。自动化和智能化使得某些传统岗位面临替代。这可能引发社会对就业问题的关切。总体而言，企业数字化转型需要在实施过程中注意平衡各方面的影响。
2.3会计风险及管控相关研究
2.3.1会计风险的概念及分类
会计风险是企业在会计确认、计量、记录和报告过程中，由于内部或外部因素，导致财务信息失真、会计目标无法实现，进而给企业带来经济损失、法律责任或声誉损害的可能性。传统意义上的会计风险主要包括财务舞弊风险、内部控制失效风险、会计信息失真风险和税务风险等。
随着企业数字化转型的深入，会计工作的智能化、自动化和数据化程度不断提高，传统会计风险的内涵和表现形式发生了显著变化，同时还催生了新的风险类型。
1.数据质量风险。在数字化环境中，会计信息的来源更加多样（如业务系统、物联网设备、社交媒体等），数据量急剧增加。数据在采集、传输、存储和处理过程中可能出现错误、不一致、不完整或被篡改的情况，导致原始数据失真，进而影响会计信息的准确性。例如，大数据分析可能基于不完整或有偏的数据，导致错误的财务预测或决策。
2.信息系统安全风险。数字化会计依赖于复杂的IT系统和网络环境。系统漏洞、网络攻击（如勒索病毒、数据窃取）、未经授权的访问、内部人员的恶意操作或技术故障等都可能导致会计数据泄露、丢失或被破坏，甚至造成系统瘫痪，严重影响会计工作的正常进行和财务信息的保密性、完整性和可用性。云计算和区块链等新技术的应用，虽然提高了效率，但也带来了新的安全挑战。
3.智能决策风险。人工智能和机器学习技术在会计领域的应用，如自动化记账、智能审计、风险预警等，虽然提升了效率，但也带来了“黑箱”风险。如果算法设计存在缺陷、训练数据有偏差或缺乏人工监督，智能系统可能会做出错误的会计处理或风险评估，且其决策过程可能不透明，难以追溯和审计。
4.合规性风险。数字化转型使得业务模式和交易日益复杂，跨国经营和新型数字业务（如平台经济、虚拟资产交易）的出现，对现有会计准则、税法和监管法规提出了挑战。传统合规性框架可能无法完全覆盖新型数字业务的会计处理要求，导致企业面临税务违规、信息披露不合规或反洗钱等新的合规性风险。
5.传统会计模式滞后性风险。
人才结构风险。数字化转型对会计人员的知识结构和技能要求提出了更高标准。传统会计人员可能缺乏数据分析、信息技术、编程等复合型技能，难以适应数字化环境下的会计工作，导致人才缺口或现有团队能力不足，影响会计职能的有效发挥。
内部控制适应性风险。传统的内部控制体系往往是基于人工操作和纸质凭证设计的。在数字化、自动化甚至智能化的会计流程中，如果内部控制未能及时进行调整和升级，可能导致控制点失效、控制漏洞增加，难以有效识别和防范数字化环境下的新型风险。例如，自动化流程可能绕过传统的人工审批环节，需要新的IT通用控制和应用控制。
这些风险相互交织，共同构成了企业数字化转型背景下会计风险的复杂图景。有效的风险管控需要企业全面认识这些风险，并采取系统性的应对措施。
2.3.2会计风险的影响因素及管控
会计风险的影响因素是多方面的，既有企业内部的治理结构、管理水平、人员素质等，也有外部的经济环境、法律法规、行业特点等。在数字化转型背景下，这些传统影响因素的权重和表现形式发生变化，同时还涌现出新的影响因素。
影响因素。
1.内部因素。
公司治理结构。股权结构、董事会构成、独立董事作用发挥等对会计信息披露质量和内部控制有效性有直接影响。在数字化背景下，高管团队对数字化转型的认知和投入程度，以及其对数据治理和系统安全的重视，将直接影响会计风险的管控。
内部控制体系。传统内部控制是否能有效适应数字化流程，是否存在IT通用控制和应用控制的漏洞，以及内部控制是否能覆盖智能决策和大数据分析等新领域，是影响会计风险的关键。
信息系统与技术架构。企业信息系统的集成度、安全性、稳定性以及技术平台的开放性、可扩展性，直接决定了会计数据的质量和系统的抗风险能力。
人员素质与技能。会计人员和审计人员是否具备数据分析、信息系统审计、网络安全等复合型技能，是其能否有效识别和应对数字化会计风险的基础。
企业文化。企业是否具有开放、创新、重视数据和风险管理的文化，会影响数字化转型的深度和风险管控的执行力。
2.外部因素。
法律法规与监管环境。会计准则、税法、网络安全法、数据隐私保护法等法律法规的完善程度和执行力度，直接影响企业会计处理的合规性。数字经济的快速发展使得法规更新滞后成为常态，给企业带来合规性风险。
行业特点与技术发展。不同行业的业务模式和数字化程度不同，面临的会计风险也各有侧重。特定行业（如金融、电商）对数据安全和实时性的要求更高。新兴数字技术的发展速度和成熟度，也持续带来新的风险和挑战。
市场竞争压力。激烈的市场竞争可能促使企业为了追求短期绩效而忽视风险，或在数字化转型中盲目投入、仓促上线，增加会计风险。
管控策略。
针对上述影响因素和风险类型，会计风险管控需要从战略层面和操作层面进行系统性部署。
1.构建全面的会计风险管理体系。将会计风险管理融入企业全面风险管理体系，建立从董事会、管理层到业务部门的多层次风险管理组织架构，明确职责边界，形成风险管理文化。定期进行风险识别、评估、监测和报告。
2.强化数据治理与数据质量管理。制定数据治理战略，明确数据所有权、使用权和管理责任。建立数据标准和数据字典，确保数据一致性和规范性。引入数据质量管理工具，对数据采集、存储、传输、处理全生命周期进行质量控制，如数据清洗、校验和审计，从源头保证会计信息的真实性。
3.提升信息系统安全防护能力。加大信息技术安全投入，建立完善的网络安全防护体系，包括防火墙、入侵检测、数据加密、访问控制等。定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时修补系统漏洞。建立数据备份和灾难恢复机制，确保业务连续性。加强对员工的信息安全意识培训。
4.完善数字化环境下的内部控制。对传统内部控制流程进行数字化改造和优化，确保控制点适应自动化和智能化环境。加强IT通用控制（如系统开发与维护控制、访问权限控制）和IT应用控制（如数据输入校验、处理完整性控制）。对于智能决策系统，建立人工复核、参数调整和模型验证的控制机制，避免“黑箱”风险。
5.培养和引进复合型会计人才。打破传统会计人员的知识壁垒，鼓励和支持会计人员学习大数据分析、人工智能、云计算、区块链等数字技术知识。通过内训、外训、校企合作等方式，培养既懂会计又懂技术的复合型人才，或引进具备这些新技能的专业人才，以适应数字化会计工作的要求。
6.积极应对合规性挑战。密切关注国内外会计准则、税法、网络安全法和数据隐私保护等法律法规的最新变化，特别关注新兴数字业务的合规性要求。建立合规性审查机制，确保企业的数字化会计处理和信息披露符合监管要求，避免法律风险。
通过上述多维度、系统性的管控策略，企业有望在数字化转型过程中有效降低会计风险，保障财务信息质量，从而提升企业价值。
第3章理论分析与研究假说
3.1理论基础
3.1.1信息不对称理论
信息不对称作为现代金融领域中的重要概念，影响着市场的有效运作和公司治理的健康发展。在完全竞争市场理论中，所有市场参与者都能够充分获取和理解市场信息，不存在信息获取的障碍或差异。Akerlof（1970）的“二手车市场”模型为信息不对称理论的奠基之作。该模型中，卖方对于二手车的信息更为详尽，而买方则面临信息匮乏的挑战，导致市场存在信息不对称。这种不对称性引发了市场的不公平和低效率。具体而言，卖方往往会对品质较高的二手车提出较高的价格要求，而买方由于缺乏充足信息，卖家可能更容易了解车辆的实际状况，而买家难以获取准确的信息。这种情况下，劣质车辆可能通过欺诈手段更容易出售，而品质较好的车辆由于信息不对称而难以得到公正的市场价值。
然而，在现实经济社会中，由于各种因素的影响，包括信息的不对称分布和传播途径的局限性，导致了市场参与者之间信息的不均衡性。具体来说，现代公司治理结构中的两权分离现象加剧了信息不对称的程度。公司的管理层由于其职能和地位的特殊性，往往能够获得更为真实和具体的企业信息，而其他利益相关者则只能依赖公开披露的信息来了解公司的运营状况。这种信息不对称性导致了管理层可能会从事违背股东利益的行为，如策略性信息披露和权力寻租。黎文靖和卢锐（2007）的研究发现，信息不对称为管理层进行策略性披露信息和权力寻租行为提供了机会。这种情况下，市场参与者对信息的识别和甄别能力可能受到限制，从而增加了管理层进行不当行为的可能性。特别是在信息不对称性较为严重的情况下，管理层可能更容易利用其信息优势，进行不当行为，并且更能够操纵性地进行信息披露，从而损害了市场的公平性和透明度。因此，解决信息不对称性问题成为了保障市场公平和公司健康发展的重要举措。
在数字化转型背景下，信息不对称理论对于理解会计风险具有重要意义。一方面，数字化技术（如大数据分析、区块链）可以提升企业内部信息透明度，减少信息不对称，从而降低因信息失真带来的会计风险。例如，区块链的不可篡改性有助于保证交易的真实性，减少财务舞弊的可能。另一方面，数字化转型也可能在新的层面制造信息不对称。例如，企业使用复杂的AI算法进行会计处理或风险评估时，外部审计师和投资者可能难以理解其“黑箱”机制，从而产生新的信息不对称，增加智能决策风险。此外，数据质量问题可能导致会计信息失真，加剧内外部信息不对称，进而放大会计风险。
3.1.1信号传递理论
Spence（1973）的信号传递理论最初被应用于聘用关系，说明了在人力资源市场中，公司无法立即了解应聘者的工作能力，而是通过应聘者展现的各种信号来评估和决策。善于展示自己积极一面的应聘者往往更容易被录取，这表明在信息不对称的情况下，信息持有者可以通过传递积极信息来加深信息劣势方的信赖程度。
应用在公司层面，通过经营业绩向投资者发送积极信号是常见的做法。企业实现的利润越多，行业定位越靠前，越能够释放出业绩表现好、发展迅速的信号，从而增强投资者的信赖度。此外，高额的股利发放也是向投资者传递企业资金充足和未来发展前景良好的信号的有效途径。另一方面，在融资方面的选择也可以向投资者传递积极信号。若企业优先选择内部留存资金融资，其次是债务融资，最后才是股权融资，这种融资安排将传递企业财务状况良好的信号给投资者，增强他们的信心。
在数字化转型背景下，信号传递理论对于会计风险管控具有双重含义。积极层面，企业通过成功实施数字化转型，可以向市场传递出其拥有先进技术、高效管理和创新能力的积极信号，从而提升市场对企业的信任度，降低因信息不确定性导致的会计风险（如财务报告被质疑的风险）。例如，采用区块链技术披露财务数据，其透明度和不可篡改性本身就是一种强有力的信号。然而，如果企业数字化转型失败或仅是“表面工程”，其传递的错误信号可能反而会加剧市场误判，导致潜在的会计风险。例如，过度宣传数字技术应用但实际内部控制漏洞百出，反而会给投资者造成错误认知，一旦风险暴露，将面临更严重的信任危机和财务损失。
