董南雁 張美焯 錢鑫雨

【摘 要】 數(shù)智時(shí)代，高端會(huì)計(jì)人才備受關(guān)注。當(dāng)前我國高端會(huì)計(jì)人才的供給明顯不足，加劇了會(huì)計(jì)人才市場(chǎng)的供需矛盾。文章結(jié)合上市公司高端會(huì)計(jì)人才數(shù)據(jù)，從人口特征、認(rèn)知特征與行為特征等維度對(duì)我國高端會(huì)計(jì)人才的分布狀況進(jìn)行全景畫像，探討高端會(huì)計(jì)人才的發(fā)展趨勢(shì)。畫像分析顯示：我國高端會(huì)計(jì)人才的子群差異顯著，女性人才占比較低但呈上升趨勢(shì)，國企任職的人才素質(zhì)較高但激勵(lì)不足，高端會(huì)計(jì)人才素質(zhì)受性別、年齡、專業(yè)、海外背景及職業(yè)背景等多方面因素影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，人才素質(zhì)與企業(yè)違規(guī)概率存在顯著關(guān)系，提高女性人才占比、推動(dòng)人才年輕化將有助于提升企業(yè)價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)智時(shí)代； 上市公司； 高端會(huì)計(jì)人才； 全景畫像

【中圖分類號(hào)】 F230? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2024）14-0042-08

一、引言

技術(shù)是驅(qū)動(dòng)變革的關(guān)鍵力量。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)之間深度融合、協(xié)同發(fā)展，推動(dòng)數(shù)智時(shí)代到來。數(shù)智時(shí)代各行各業(yè)都在經(jīng)歷數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，會(huì)計(jì)行業(yè)亦不例外。近年來會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的質(zhì)量導(dǎo)向日益突出，高端會(huì)計(jì)人才需求顯著上升。黨的二十大報(bào)告指出，“教育、科技、人才是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性支撐”，要求“強(qiáng)化現(xiàn)代化建設(shè)人才支撐”“全面提高人才自主培養(yǎng)質(zhì)量”。為滿足中國式現(xiàn)代化的戰(zhàn)略需要，會(huì)計(jì)行業(yè)亦須加速賦能，保障我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)全面建成社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的目標(biāo)[ 1 ]。會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)領(lǐng)域已有文獻(xiàn)主要關(guān)注了高端人才所需的核心能力框架及培養(yǎng)策略等方面[ 2-3 ]，但尚未專門研究我國上市公司高管團(tuán)隊(duì)中的高端會(huì)計(jì)人才現(xiàn)狀。

上市公司高管團(tuán)隊(duì)中的會(huì)計(jì)人才特征，可以較為全面地反映我國當(dāng)前資本市場(chǎng)高端會(huì)計(jì)人才的供給現(xiàn)狀。在數(shù)智技術(shù)日益成熟、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代，構(gòu)建我國高端會(huì)計(jì)人才多維特征畫像有助于用人單位把握市場(chǎng)中會(huì)計(jì)人才的主要特征，優(yōu)化人才成長與企業(yè)發(fā)展路徑。本文基于人才特征數(shù)據(jù)，運(yùn)用畫像研究方法，繪制數(shù)智時(shí)代我國高端會(huì)計(jì)人才全景畫像，旨在以直觀可視的方式展現(xiàn)人才供給的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，有助于總結(jié)我國會(huì)計(jì)人才隊(duì)伍建設(shè)的基本情況，揭示我國應(yīng)用型高端會(huì)計(jì)人才的優(yōu)勢(shì)與不足，促進(jìn)我國資本市場(chǎng)高端會(huì)計(jì)人才的發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）會(huì)計(jì)人才相關(guān)研究評(píng)述

會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)在現(xiàn)有研究中受到廣泛關(guān)注。隨著新興技術(shù)的不斷發(fā)展及其所帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[ 4 ]，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)會(huì)計(jì)人才教育和國際會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的多個(gè)維度提出了相應(yīng)的對(duì)策與改革建議。從數(shù)字化帶來的新挑戰(zhàn)角度出發(fā)，池海文和謝文彬[ 5 ]以會(huì)計(jì)專碩人才培養(yǎng)為例，構(gòu)建了數(shù)字化時(shí)代高端會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的創(chuàng)新教育模式。在這種創(chuàng)新人才培養(yǎng)理念的指導(dǎo)下，突出強(qiáng)調(diào)會(huì)計(jì)職業(yè)知識(shí)與技能的整合，推動(dòng)“四位一體”復(fù)合型會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)，以適應(yīng)社會(huì)對(duì)人才勝任能力新要求的變化[ 6 ]。

數(shù)智時(shí)代來臨，高端會(huì)計(jì)人才在上市公司中的地位與作用日漸重要。在會(huì)計(jì)人才的供需方面，數(shù)智時(shí)代技術(shù)要素的升級(jí)使得企事業(yè)單位人才需求與高等教育供給水平之間的矛盾愈發(fā)凸顯[ 7 ]。Baysden[ 8 ]探討了企業(yè)對(duì)人才技術(shù)專長和商業(yè)決策能力的雙重需求，發(fā)現(xiàn)公司通過提供更高的工資、搬遷援助和獎(jiǎng)金來吸引頂尖人才，同時(shí)也特別關(guān)注了會(huì)計(jì)師事務(wù)所人才供給方面不同群體之間的差異。此外，不同人才群體中存在的偏見驅(qū)動(dòng)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和文化效應(yīng)等，為女性從業(yè)者在職業(yè)晉升道路上設(shè)置了無形的障礙[ 9 ]。

（二）人才畫像相關(guān)研究評(píng)述

用戶畫像概念一般認(rèn)為是由“交互設(shè)計(jì)之父”Cooper提出的，畫像模型有助于更好地理解用戶需求，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化信息服務(wù)[ 10 ]，也可簡單定義為“對(duì)關(guān)鍵類型網(wǎng)站用戶的特征、需求、動(dòng)機(jī)和環(huán)境的總結(jié)”，采用案例研究方法并根據(jù)性別、人口統(tǒng)計(jì)和行為聚類分析對(duì)創(chuàng)建的角色進(jìn)行研究[ 11 ]。畫像被廣泛應(yīng)用于用戶性格預(yù)測(cè)[ 12 ]、用戶需求識(shí)別[ 13 ]、精準(zhǔn)營銷[ 14 ]等方面。

特征畫像技術(shù)是近年來較為熱門的研究內(nèi)容，已在企業(yè)特征[ 15 ]、風(fēng)險(xiǎn)偏好[ 16 ]、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手[ 17 ]、科研團(tuán)隊(duì)識(shí)別[ 18 ]與評(píng)價(jià)[ 19 ]、圖書館用戶特征提取[ 20 ]、學(xué)習(xí)者個(gè)性[ 21 ]、納稅人特征[ 22 ]及各領(lǐng)域人才評(píng)價(jià)中得到研究和應(yīng)用。學(xué)者畫像是一種以科研人員為基本單位組織和管理學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)的方法，整合不同屬性信息之間的依賴關(guān)系，構(gòu)建精準(zhǔn)的學(xué)者畫像模型[ 23 ]，提高科研管理效率和水平，優(yōu)化科研人員評(píng)價(jià)機(jī)制[ 24 ]。醫(yī)生同時(shí)兼具提供醫(yī)療服務(wù)的社會(huì)工作者和科學(xué)研究的科研工作者雙重身份，醫(yī)生畫像模型能夠全面描述醫(yī)生信息并直觀展示，對(duì)患者尋求醫(yī)療救助、提高健康服務(wù)質(zhì)量具有重要作用[ 25 ]。在公務(wù)員人才的選拔與培養(yǎng)中，從政治素質(zhì)、綜合能力、價(jià)值觀以及服務(wù)動(dòng)機(jī)四個(gè)維度可以反映出人民滿意的基層公務(wù)員的典型特征[ 26 ]。對(duì)資本市場(chǎng)中的優(yōu)秀投資者，高雅等[ 27 ]通過構(gòu)建未來投資者結(jié)構(gòu)畫像提出去散戶化、加速機(jī)構(gòu)投資者發(fā)展和拓寬外資引入渠道的改進(jìn)方向。此外，新興國家人才的畫像表明，人才的職業(yè)期望是由動(dòng)機(jī)和機(jī)會(huì)驅(qū)動(dòng)的，尤其在男性群體，成就的需要和脫穎而出的意愿是人才期望的主要驅(qū)動(dòng)因素，人才的職業(yè)需求因環(huán)境和時(shí)間的不同而不同[ 28 ]。目前人才畫像研究主要依靠畫像工具，將人才從多維度細(xì)致描述刻畫，識(shí)別不同領(lǐng)域人才，進(jìn)而確定培養(yǎng)并對(duì)未來轉(zhuǎn)型提出建議。現(xiàn)有文獻(xiàn)中，將畫像應(yīng)用于高端會(huì)計(jì)人才的研究較少，尚待向會(huì)計(jì)領(lǐng)域進(jìn)一步拓展人才畫像應(yīng)用范圍，深入探究高端會(huì)計(jì)人才隊(duì)伍建設(shè)方向。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）畫像模型構(gòu)建

基于國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于高端會(huì)計(jì)人才概念的闡釋，本文提出依據(jù)三高標(biāo)準(zhǔn)界定高端會(huì)計(jì)人才的認(rèn)定范圍，即具有高學(xué)歷、高職稱或在企業(yè)中處于高職位的財(cái)會(huì)相關(guān)領(lǐng)域人才。具體而言，高學(xué)歷指其畢業(yè)學(xué)歷為碩士研究生及以上；高職稱代表其具有副高級(jí)及以上職稱；高職位則指其在企業(yè)內(nèi)的任職情況為董事會(huì)成員、監(jiān)事及其他高級(jí)管理者團(tuán)隊(duì)中的一員。本研究要求高端會(huì)計(jì)人才需至少具備“一高”標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)智時(shí)代的信息化智能化特征使知識(shí)獲取更加便捷，人才邊界逐漸模糊。在區(qū)分是否屬于財(cái)會(huì)相關(guān)領(lǐng)域人才時(shí)，本文將視角由傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)等擴(kuò)展到具有一定財(cái)會(huì)領(lǐng)域背景的專業(yè)人才，如攻讀過財(cái)會(huì)相關(guān)專業(yè)學(xué)位、從事過財(cái)會(huì)相關(guān)工作或取得過會(huì)計(jì)領(lǐng)域相關(guān)職稱等。值得注意的是，由于上市公司的部分獨(dú)立董事為高校在職教師兼任，更傾向于學(xué)術(shù)型人才范疇，不屬于本文研究的應(yīng)用型高端會(huì)計(jì)人才，因而未將上市公司獨(dú)立董事納入討論?；谏鲜龆x，筆者構(gòu)建了高端會(huì)計(jì)人才的畫像模型。在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)，較為普遍的方式是從人口特征、認(rèn)知特征（即專長特征）與行為特征三方面進(jìn)行指標(biāo)選取。本文依此構(gòu)建了由人口特征、認(rèn)知特征及行為特征組成的高端會(huì)計(jì)人才畫像結(jié)構(gòu)框架，并將三個(gè)維度的一級(jí)標(biāo)簽細(xì)化為二級(jí)指標(biāo)（如圖1所示）。在人口特征中選取了性別、年齡及受教育程度作為指標(biāo)，在認(rèn)知特征中選取了海外背景、專業(yè)、職稱、職業(yè)背景及任職職務(wù)作為指標(biāo)，而在行為特征中選取了薪酬及年末持股數(shù)量作為指標(biāo)。

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（二）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文主要數(shù)據(jù)來源于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫，樣本選取2009—2021年間上市公司董監(jiān)高特征數(shù)據(jù)。剔除屬學(xué)術(shù)型人才的獨(dú)立董事，清洗缺失值與不滿足高端會(huì)計(jì)人才條件的樣本，最終篩選出30 589組高端會(huì)計(jì)人才有效觀測(cè)樣本。上市公司高端會(huì)計(jì)人才特征中的人口特征涵蓋人才性別、年齡及學(xué)歷水平，人才學(xué)歷水平自大專以下至博士共分七個(gè)等級(jí)；認(rèn)知特征涉及海外背景、畢業(yè)專業(yè)、職稱等級(jí)、職業(yè)背景豐富程度與任職職務(wù)五個(gè)方面；行為特征包括薪酬及年末持股數(shù)量兩個(gè)指標(biāo)。

我國國有企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，在高端會(huì)計(jì)人才的選擇方面與民營企業(yè)及海外企業(yè)可能存在差異。為觀察國企在高端會(huì)計(jì)人才選聘中的偏好和人才儲(chǔ)備情況，本文融合人才數(shù)據(jù)與企業(yè)所有形式數(shù)據(jù)，深入分析不同形式企業(yè)的高端會(huì)計(jì)人才供給現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

不同性別人才存在生理差異，且受周圍環(huán)境的評(píng)價(jià)與影響不同；數(shù)智時(shí)代對(duì)人才數(shù)智技能掌握的要求提高，擁有復(fù)合學(xué)科背景人才的重要程度與其特長在工作中便利程度正逐漸增加；我國上市公司是否發(fā)生違規(guī)也可能與其會(huì)計(jì)人才的素質(zhì)有關(guān)?；谀壳案叨藭?huì)計(jì)人才研究與我國上市公司發(fā)展情況，本文選取性別、是否具有理工科復(fù)合背景、是否任職于國企和任職企業(yè)是否發(fā)生違規(guī)作為劃分不同子群的標(biāo)準(zhǔn)，以探究我國高端會(huì)計(jì)人才在發(fā)展中存在的優(yōu)勢(shì)及不足之處。

（三）數(shù)據(jù)分析

表1報(bào)告了構(gòu)成人才畫像和劃分不同子群指標(biāo)變量的基本統(tǒng)計(jì)特征。從性別特征來看，高端會(huì)計(jì)人才男性賦值1，女性賦值0，其均值為0.682，表明68.2%的人才為男性。是否具備理工科專業(yè)背景的特征標(biāo)簽值由“專業(yè)為理科”與“專業(yè)為工科”的并集給定為1，數(shù)據(jù)表明僅2.3%的人才具有理工科專業(yè)背景，高端會(huì)計(jì)人才學(xué)科交叉程度較弱。41.5%的人才任職于國企，略低于任職民營企業(yè)與外資企業(yè)的總和，可見國有企業(yè)在人才的就業(yè)選擇中受到青睞。目前仍有5.0%的人才任職期間企業(yè)存在違規(guī)情況，該現(xiàn)象有待改善。

四、畫像分析

（一）總體畫像

由于總體上市公司高端會(huì)計(jì)人才數(shù)據(jù)在性別、年齡、受教育程度、海外背景、專業(yè)、職稱、職業(yè)背景、職務(wù)、持股比例、薪酬等各個(gè)指標(biāo)方面數(shù)據(jù)分布分散，本文采用K均值聚類法將整體數(shù)據(jù)依靠其各個(gè)特征指標(biāo)值的內(nèi)在相似程度分為4組（如表2所示），使各組內(nèi)各特征差異較小，組間特征差異顯著。在此基礎(chǔ)上，可視化各組人才特征，形成高端會(huì)計(jì)人才畫像。

（a）組與（b）組在性別、年齡、受教育程度、專業(yè)、職稱、海外背景、職業(yè)背景、職務(wù)、薪酬、持股比例上均在5%及以下的水平顯著；（a）組與（c）組在受教育程度、職稱、持股比例、薪酬上均在10%及以下的水平顯著；（a）組與（d）組在年齡、受教育程度、專業(yè)、海外背景、職業(yè)背景、職務(wù)、持股比例上均在10%的水平顯著；（b）組與（c）組在性別、年齡、受教育程度、專業(yè)、職稱、職業(yè)背景、職務(wù)、薪酬、持股比例上均在1%的水平顯著；（b）組與（d）組在年齡、受教育程度、職稱、職務(wù)、薪酬、持股比例上均在10%的水平顯著；（c）組與（d）組在性別、年齡、受教育程度、職稱、海外背景、職業(yè)背景、職務(wù)、持股比例的全部特征上均在5%及以上的水平顯著。

（a）組高職稱元老型人才主要標(biāo)簽為職稱高、任職于國企，（b）組高學(xué)歷骨干型人才主要標(biāo)簽為學(xué)歷高、背景豐富，（c）組高薪中堅(jiān)型人才主要標(biāo)簽為薪酬高、股權(quán)激勵(lì)水平高，（d）組青年才俊型人才主要標(biāo)簽為年輕、海外背景豐富。

（二）子群畫像

為深入討論我國高端會(huì)計(jì)人才供給現(xiàn)狀，本文在形成人才總體畫像外，還依據(jù)人才自身性別、是否具有理工科背景、是否任職于國企、任期內(nèi)公司是否發(fā)生違規(guī)等特征劃分為不同子群，對(duì)比分析子群差異，形成我國高端會(huì)計(jì)人才全景畫像。

高端會(huì)計(jì)人才男性占比接近七成，人才性別分布不平衡且差異較大，為探究男性遠(yuǎn)多于女性的分布成因與不同性別人才特征差異，本文以性別作為劃分標(biāo)準(zhǔn)之一展開研究。男女子群標(biāo)簽集中全部特征均在1%的水平存在顯著差異。可見，男性高端會(huì)計(jì)人才年齡、海外背景及薪酬特征高于女性，持股數(shù)量低于女性；女性人才中畢業(yè)于財(cái)會(huì)專業(yè)和取得財(cái)會(huì)職稱占比高于男性。該結(jié)論與國內(nèi)外其他研究一致，原因可能在于男性的學(xué)歷更高及背景更加豐富，且環(huán)境等外界因素使女性在晉升中會(huì)受到無形壁壘阻礙。

性別子群畫像如圖2所示。

數(shù)智時(shí)代對(duì)人才信息技術(shù)水平要求更高。理工科專業(yè)基礎(chǔ)課程有助于人才計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等能力的提升，更與數(shù)智時(shí)代下的大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)發(fā)展息息相關(guān)。具有理工科專業(yè)背景的復(fù)合型人才需求日趨擴(kuò)大，本文以是否具有理工科背景作為一個(gè)子群劃分標(biāo)準(zhǔn)，探究目前供給側(cè)畢業(yè)于理工科專業(yè)的高端會(huì)計(jì)人才主要特征分布情況。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，具有理工科專業(yè)背景的人才學(xué)歷、職稱等級(jí)、海外背景更高，性別分布更為均衡，與傳統(tǒng)觀念中理工科專業(yè)男性較多存在差異，原因可能在于本文研究對(duì)象為高端會(huì)計(jì)人才，在理工科專業(yè)的基礎(chǔ)上又加入專業(yè)、職稱、職務(wù)任一方面與財(cái)會(huì)相關(guān)的限定條件；而在薪酬水平方面是否具有理工科專業(yè)背景差異不大，但具理工科背景的人才年末持股數(shù)量達(dá)未具該背景的3.34倍。由此可見，具有理工科背景有助于取得更高的職稱等級(jí)，并可在股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

為進(jìn)一步探究目前不同學(xué)科專業(yè)對(duì)上市公司高端會(huì)計(jì)人才的供給情況，本文將專業(yè)分為財(cái)會(huì)審專業(yè)、商科非財(cái)會(huì)審專業(yè)、工科、理科、文科、復(fù)合學(xué)科，其中財(cái)會(huì)審專業(yè)包括的專業(yè)名稱含有“會(huì)計(jì)”“審計(jì)”“財(cái)務(wù)管理”“MPAcc”等，其余專業(yè)依據(jù)教育部官網(wǎng)中普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄進(jìn)行劃分。其中，財(cái)會(huì)審專業(yè)占比46.46%，商科非財(cái)會(huì)審專業(yè)占比48.07%，工科專業(yè)占比2.11%，理科專業(yè)占比0.69%，文科專業(yè)占比1.91%，復(fù)合學(xué)科占比0.76%。上市公司高端會(huì)計(jì)人才目前主要來源于商科專業(yè)，有兩個(gè)及以上交叉學(xué)科復(fù)合背景的人才較少。為進(jìn)一步提升我國上市公司高端會(huì)計(jì)人才質(zhì)量，可以加強(qiáng)在校商科學(xué)生培養(yǎng)，鼓勵(lì)跨學(xué)科融合，以適應(yīng)數(shù)智時(shí)代應(yīng)用愈發(fā)廣泛的大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。

國有企業(yè)具有保障經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定就業(yè)的特征，由中央及各地方國資委和其他部門監(jiān)督管理，其50%以上股權(quán)為國有資產(chǎn)持股或投資。因此，國有企業(yè)可能對(duì)人才某些特征具有特別要求，人才供給現(xiàn)狀也與非國企存在差異。任職單位是否為國企子群標(biāo)簽全部特征均在1%的水平存在顯著差異。在人口特征中，國企高端會(huì)計(jì)人才男性占比更高，且年齡偏大；在認(rèn)知特征中，國企人才財(cái)會(huì)專業(yè)、具有海外背景占比較少，但職稱等級(jí)更高；在行為特征中，國企人才薪酬與股權(quán)激勵(lì)更低。由此來看，國企選擇人才更偏向于男性與非財(cái)會(huì)專業(yè)，可能原因在于國有企業(yè)多為制造業(yè)及電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，作業(yè)條件使企業(yè)在整體招聘中更偏向于男性和行業(yè)相關(guān)專業(yè)；國企人才海外背景較少或與其涉及軍工等關(guān)乎國家安全產(chǎn)業(yè)，對(duì)有海外留學(xué)與任職背景的人才在招聘時(shí)存在限制有關(guān)；國企工作相對(duì)穩(wěn)定，因而可以吸引更注重穩(wěn)定性的高水平人才；國企人才平均年末持股數(shù)僅為非國企人才的4.8%，一方面由于施行員工持股計(jì)劃的公司多為高新技術(shù)企業(yè)，不同于國企所屬的傳統(tǒng)制造業(yè)，另一方面為防止國有資產(chǎn)流失，國有企業(yè)混改及實(shí)行員工持股計(jì)劃存在困難，但過低的股權(quán)激勵(lì)可能造成人才流失、工作效率低等影響。

國有企業(yè)子群畫像如圖3所示。

為探究企業(yè)違規(guī)受人才供給的影響，本文將人才任職單位是否違規(guī)作為一個(gè)劃分子群的標(biāo)準(zhǔn)展開分析。對(duì)比發(fā)現(xiàn)：人口特征維度上，違規(guī)企業(yè)女性占比略高，且年齡更小，學(xué)歷較低；認(rèn)知特征維度上，具備財(cái)會(huì)專業(yè)背景的人才占比更高，但職稱等級(jí)較低，海外背景更少；行為特征維度上，違規(guī)企業(yè)人才薪酬更少。表明人才擁有的財(cái)會(huì)專業(yè)知識(shí)技能可能成為企業(yè)財(cái)務(wù)造假的工具，而職稱等級(jí)低又引發(fā)職業(yè)道德缺失和對(duì)財(cái)務(wù)造假識(shí)別不敏銳；任職于違規(guī)企業(yè)人才薪酬低主要原因在于人才學(xué)歷職稱較低、海外背景弱，薪酬作為勞動(dòng)對(duì)價(jià)隨之降低，且由于該部分人才薪酬低，可能導(dǎo)致其采取舞弊手段提升與績效掛鉤的薪酬。此外，員工股權(quán)激勵(lì)對(duì)企業(yè)是否違規(guī)無明顯影響。對(duì)比違規(guī)當(dāng)年被通報(bào)與未被通報(bào)企業(yè)的薪酬水平，結(jié)果無顯著差異，表明人才薪酬低并非受企業(yè)被證監(jiān)會(huì)處罰影響，可以排除薪酬較低是由于違規(guī)被發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致的可能。

此外，本文形成多維子群畫像以分析多指標(biāo)的相互作用，將未任職于違規(guī)企業(yè)的人才由是否任職于國有企業(yè)和是否具有理工科背景雙維度分為四類，分別討論處于不同組別人才的異同之處。排除企業(yè)違規(guī)影響，非國企具有理工科背景的人才年齡、學(xué)歷、財(cái)會(huì)專業(yè)、職稱、海外背景、年末持股數(shù)特征均與未具該背景的人才存在顯著差異。差異方向表明在非國有企業(yè)中，具備理工科背景人才擁有更高的學(xué)歷、更豐富的海外背景，并且可以取得更高的股權(quán)激勵(lì)。國企具有理工科背景的人才年齡、學(xué)歷、財(cái)會(huì)專業(yè)、職稱、職位、海外背景特征均與未具備該背景的人才存在顯著差異。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，國企理工科背景高端會(huì)計(jì)人才性別、是否財(cái)會(huì)相關(guān)專業(yè)及職稱、職位、海外背景特征與非國企人才情況類似，但學(xué)歷更高。

國企與理工科背景雙維度子群人才畫像如圖4所示。

（三）趨勢(shì)分析

將上市公司高端會(huì)計(jì)人才樣本分為早期（2010—2013年）、中期（2014—2017年）、近期（2018—2021年）三階段對(duì)比（如圖5），本文發(fā)現(xiàn)近年高端會(huì)計(jì)人才呈現(xiàn)年輕化趨勢(shì)，女性占比逐步增加，性別差異化分布情況有所緩解。同時(shí)，國有企業(yè)高端會(huì)計(jì)人才占比逐年下降，可能原因在于聘用高端人才所需成本高，國企引進(jìn)人才動(dòng)機(jī)弱；加之國企薪酬及股權(quán)激勵(lì)較低，缺乏對(duì)高端會(huì)計(jì)人才的吸引力。多方原因共同造成國有企業(yè)高端會(huì)計(jì)人才流失。本文又將樣本分為早期（2010—2015年）與近期（2016—2021年）兩階段進(jìn)行趨勢(shì)分析，也得出相同結(jié)論。

五、進(jìn)一步研究

為探究人才自身特征對(duì)工作與任職單位績效的影響，本文選取人才薪酬和任職企業(yè)ROA、TobinQ與人才特征水平進(jìn)行回歸分析。個(gè)人工作優(yōu)劣由薪資水平反映，將個(gè)人薪酬取對(duì)數(shù)作為回歸分析中的因變量，個(gè)人各項(xiàng)特征指標(biāo)作為自變量，sig<0.001，各變量通過t檢驗(yàn)，回歸對(duì)各個(gè)變量及其回歸系數(shù)均有意義。

表3中性別、年齡、學(xué)歷、財(cái)會(huì)專業(yè)、海外背景和工作經(jīng)歷的回歸系數(shù)均為正值，表明男性薪酬更高，具有性別優(yōu)勢(shì)；薪酬隨著年齡的增加而上漲，年齡增加代表工作年限與經(jīng)驗(yàn)增加，由此獲得更高薪酬；擁有更豐富的海外背景及職業(yè)背景也有助于高端會(huì)計(jì)人才通過提高能力水平獲得更高薪酬；人才具備財(cái)會(huì)專業(yè)背景可以提高薪酬。

本文選取總資產(chǎn)收益率作為代表公司績效的指標(biāo)，總資產(chǎn)收益率用以評(píng)估公司相對(duì)其總資產(chǎn)值的盈利能力，采用利潤總額/總資產(chǎn)平均余額的方式計(jì)算確定；選取TobinQ作為代表企業(yè)價(jià)值的指標(biāo)，TobinQ由市值/資產(chǎn)總計(jì)計(jì)算得出。本文將總資產(chǎn)收益率以及TobinQ作為因變量，其個(gè)人特征數(shù)據(jù)作為自變量進(jìn)行回歸分析（如表4），研究上市公司高端會(huì)計(jì)人才特征對(duì)任職公司績效與價(jià)值的影響。

公司總資產(chǎn)收益率與高端會(huì)計(jì)人才特征的回歸分析中財(cái)會(huì)專業(yè)回歸系數(shù)為正，表明擁有財(cái)會(huì)專業(yè)知識(shí)背景有助于提高企業(yè)總資產(chǎn)收益率。將企業(yè)價(jià)值作為因變量進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，人才性別、年齡、職稱等級(jí)、工作經(jīng)歷的回歸系數(shù)為負(fù)，表明女性高端會(huì)計(jì)人才任職企業(yè)價(jià)值較高；人才年輕化有利于提升企業(yè)的市值與賬面價(jià)值之比；工作經(jīng)歷繁多代表人才無明確職業(yè)規(guī)劃，不利于企業(yè)價(jià)值提升。

六、研究結(jié)論

基于數(shù)智時(shí)代背景與文獻(xiàn)梳理，本文將高端會(huì)計(jì)人才界定為具有高學(xué)歷、高職稱、在單位擔(dān)任高職位的財(cái)會(huì)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士。為構(gòu)建高端會(huì)計(jì)人才全景畫像，從人口特征、認(rèn)知特征與行為特征三個(gè)基本維度選取指標(biāo)。通過聚類分析，高端會(huì)計(jì)人才存在四種類型，即高職稱元老型、高學(xué)歷骨干型、高薪中堅(jiān)型和青年才俊型。通過對(duì)每個(gè)類別中人才標(biāo)簽特征的畫像處理，選取性別、理工科背景、任職單位歸屬、任職單位是否因違規(guī)而受到證監(jiān)會(huì)處罰，以及薪酬水平等作為子群劃分標(biāo)準(zhǔn)，分析比較不同子群間高端會(huì)計(jì)人才的特征差異。

研究發(fā)現(xiàn)：男性薪酬普遍高于女性，而具備理工科背景的財(cái)會(huì)人才得到的股權(quán)激勵(lì)更多；在國企中，男性和理工科背景高端會(huì)計(jì)人才具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，具有海外背景的人才則面臨競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)；在違規(guī)受處罰企業(yè)中，人才薪酬水平受其學(xué)歷、職稱等因素影響而相對(duì)較低，員工股權(quán)激勵(lì)對(duì)減輕違規(guī)行為的效果并不顯著。進(jìn)一步的回歸分析顯示：高端會(huì)計(jì)人才的財(cái)會(huì)相關(guān)職業(yè)背景和薪酬水平與企業(yè)績效正相關(guān)；女性人才和年輕人才比例與企業(yè)價(jià)值顯著正相關(guān)。本文研究結(jié)論揭示了高端會(huì)計(jì)人才對(duì)企業(yè)績效和公司價(jià)值的重要意義，為未來我國高端會(huì)計(jì)人才隊(duì)伍的建設(shè)提供了方向。

盡管目前已邁入數(shù)智時(shí)代，我國上市公司的高端會(huì)計(jì)人才仍主要由商科背景的人才擔(dān)任，具有跨學(xué)科或復(fù)合學(xué)科專業(yè)背景的人才相對(duì)缺乏。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展，為培養(yǎng)能夠適應(yīng)數(shù)智時(shí)代需求的高端人才，現(xiàn)階段可鼓勵(lì)高校商科學(xué)生的跨學(xué)科拓展，推動(dòng)復(fù)合型專業(yè)人才的培養(yǎng)。未來可基于本文的全景畫像與回歸分析結(jié)果，進(jìn)一步研究探索解決我國高端會(huì)計(jì)人才供需矛盾的有效途徑?！?/p>

【參考文獻(xiàn)】

［1］ 羅勇.二十大精神賦予新時(shí)代會(huì)計(jì)的使命與任務(wù)［J］.會(huì)計(jì)之友，2023（13）：2-8.

［2］ 何玉潤，李曉慧.我國高校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式研究：基于美國十所高校會(huì)計(jì)學(xué)教育的實(shí)地調(diào)研［J］.會(huì)計(jì)研究，2013（4）：26-31，95.

［3］ 佟成生，許素蘭，李扣慶，等.中國企業(yè)管理會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式研究：基于中國企業(yè)財(cái)務(wù)人員的調(diào)查問卷分析［J］.會(huì)計(jì)研究，2014（9）：13-20，96.

［4］ 舒?zhèn)ィ芙?，王華，等.我國會(huì)計(jì)本科人才培養(yǎng)的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及對(duì)策［J］.會(huì)計(jì)研究，2021（8）：177-189.

［5］ 池海文，謝文彬.數(shù)字化時(shí)代高端會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式研究：以會(huì)計(jì)專業(yè)碩士研究生教育為例［J］.當(dāng)代會(huì)計(jì)，2021（19）：103-105.

［6］ 趙峰.會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)與會(huì)計(jì)教育改革問題研究［J］.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，32（S1）：248，250.

［7］ 唐大鵬，王伯倫，劉翌晨.“數(shù)智”時(shí)代會(huì)計(jì)教育重構(gòu)：供需矛盾與要素創(chuàng)新［J］.會(huì)計(jì)研究，2020（12）：180-182.

［8］ BAYSDEN C.Supply and demand for accounting talent at record levels：newly minted accountants aren't having trouble finding jobs，as the profession ramps up hiring to record levels［J］. Journal of Accountancy，2013，216（3）：30.

［9］ COHEN JR，DALTON DW，HOLDER-WEBB LL，et al.An analysis of glass ceiling perceptions in the accounting profession［J］.Journal of Business Ethics，2020，164（1）：17-38.

［10］ 徐芳，應(yīng)潔茹.國內(nèi)外用戶畫像研究綜述［J］.圖書館學(xué)研究，2020（12）：7-16.

［11］ REITER M，CUPKA O，MIKLOSIK A.Personas creation using google analytics［J］.Marketing Science & Inspirations，2021，16（4）：26-33.

［12］ 康海燕，李昊.基于Web日志的性格預(yù)測(cè)與群體畫像方法研究［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2020，52（1）：39-46.

［13］ 羅婷予，謝康.用戶畫像促進(jìn)企業(yè)與用戶互動(dòng)創(chuàng)新的機(jī)制及構(gòu)建方法［J］.財(cái)經(jīng)問題研究，2023（3）：106-116.

［14］ 王凌霄，沈卓，李艷.社會(huì)化問答社區(qū)用戶畫像構(gòu)建［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2018，41（1）：129-134.

［15］ 周磊，王晨陽，李問秋.基于美國實(shí)體清單分析的中國卡脖子企業(yè)畫像構(gòu)建［J］.情報(bào)雜志，2023，42（3）：79-84.

［16］ 聶帆飛，馬元駒.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)偏好畫像構(gòu)建［J］.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，44（11）：94-107.

［17］ 黃曉斌，張明鑫.融合多源數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手畫像構(gòu)建［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2020，40（11）：13-21，33.

［18］ 許明英，杜軍平，梁美玉，等.面向科技大數(shù)據(jù)的科研團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)立體畫像生成方法［J］.工程管理科技前沿，2022，41（3）：15-22.

［19］ 莫君蘭，竇永香，開慶.基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的科研團(tuán)隊(duì)畫像的構(gòu)建［J］.情報(bào)理論與實(shí)踐，2020，43（9）：100-106.

［20］ 于興尚，王迎勝.面向用戶認(rèn)知需求的圖書館用戶畫像研究［J］.圖書館，2021（2）：57-62.

［21］ 黃文林.基于學(xué)生畫像分析的高校精準(zhǔn)思政探索［J］.東北大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，23（3）：104-111.

［22］ 單偉力，張晗，李丹.智能畫像技術(shù)和服務(wù)推薦技術(shù)在電子稅務(wù)局中的應(yīng)用場(chǎng)景探討［J］.稅務(wù)研究，2022（4）：62-68.

［23］ 王世奇，劉智鋒，王繼民.學(xué)者畫像研究綜述［J］.圖書情報(bào)工作，2022，66（20）：73-81.

［24］ 王東，李青，張志剛，等.科研人員畫像構(gòu)建方法研究［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，2022，41（8）：812-821.

［25］ 唐曉波，高和璇.基于特征分析和標(biāo)簽提取的醫(yī)生畫像構(gòu)建研究［J］.情報(bào)科學(xué)，2020，38（5）：3-10.

［26］ 李林威，劉幫成.新時(shí)代“人民滿意的基層公務(wù)員”畫像素描［J］.公共管理與政策評(píng)論，2023，12（1）：64-80.

［27］ 高雅，熊熊，馬俊俊.尋找中國股票市場(chǎng)更優(yōu)的投資者畫像結(jié)構(gòu)［J］.管理評(píng)論，2020，32（10）：47-58.

［28］ ORLANDO B，TORTORA D，RISO T，et al. Entrepreneurial intentions and high-status seeking in career expectations：a portrait of talents in emerging countries［J］.International Journal of Human Resource Management，2022，33（11）：2339-2372.