大智移云时代会计人才需求变迁
——基于Python的文本分析

毛可心 吴勋（教授/博士）

（西安石油大学经济管理学院 陕西 西安 710065）

一、问题的提出

2022 年1 月国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》明确了“打造数字经济新优势”的建设方针，要求数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。2022 年的政府工作报告明确提出，促进数字经济发展，推动数字技术与实体经济加速融合，逐步构建全国一体化大数据中心体系，发展壮大数字产业，促进产业数字化转型。党的二十大报告提出，加速发展数字经济，积极推进数字中国建设，构建高水平社会主义市场经济体制，建设现代化产业体系。以“大智移云物区”为典型特征的数字经济正改变着要素市场的供给结构，“财务数据共享”“互联网+智能会计”“业财融合”等新业态不断涌现，会计目标从受托责任转变为决策有用，市场需求的会计人才向智能化、共享化、高端化、细节化和业务化转变。2021 年11 月国务院印发的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》提出“积极适应我国经济社会发展新形势，全面提高会计人才素质，会计法治化、数字化进程取得实质性成果”的总体目标。2021年12月财政部印发的《会计信息化发展规划（2021—2025年）》指出，要更深层次促进单位业财融合和会计职能拓展，加速推进单位会计人员工作职责和内容的数字化转型，深入构建会计人员信息化能力框架，打造懂会计、懂业务、懂信息技术的复合型会计信息化人才队伍。

在此背景下，以“大智移云”为代表的新一代信息技术正在深度影响着会计的发展方向，例如：业务和财务的深度融合、管理会计的深入发展、财务组织的高度共享化、信息系统的智能化、对复合型人才的需求激增、财务新生态的形成等［1］。相应地，会计人才市场也陆续涌现出对智能会计人才的新兴需求。智能会计人才的特征主要体现在工作基础的数字性、工作方式的协商性和工作手段的技术性，其职能以数字经济为前提、业财融合为基础、人工智能为支撑，更加强调发挥大数据分析和辅助决策信息支持作用［2］。与传统会计人才相比，智能会计人才完美契合了“大智移云”的时代要求。

本文基于Python 技术的Web Scraper 开发插件进行数据挖掘，以某招聘网站9 795条人才需求信息为研究样本，统计分析智能会计人才需求的地域和产业分布、智能会计人才需求岗位特征、岗位条件及发展前景，进而提出满足大智移云时代会计人才需求情况的建议。

二、基于Python技术的研究方法设计

基于Python 技术的Web Scraper 是专用于网络爬虫的浏览器开发插件，用于抓取WEB站点并在页面中提取结构化的数据。在对关键词筛选后，设置selector、type、Parent selectors等要素形成下页图1所示的爬虫路径。

图1 Web Scraper运行路径

第一步：创建sitemap 路径，将start URL 的网址参数区间改写为［1-n］。

第二步：设置选择器，以［.j_joblist div.e］为子选择器并对职位名称［span.jname］、职位月薪［span.sal］、最低学历［span.d］、工作经验［span.d］、工作地点［span.d］和公司名称［a.cname］六个维度的数据，通过将［a.el］的选择器类型设置为link，得到二级页面的职位描述［div.job_msg］、所属行业［div.com_tag］和公司性质［div.com_tag］三个维度的数据。

第三步：返回相应sitemap页面，运行Scrape程序，并导出csv格式的数据包。

在Web Scraper 的使用过程中，由于抓取数据较多，在兼顾样本容量的同时尽可能减少冗余，精准搜索关键词是路径运行效果的关键。

为了进一步探究大智移云在会计领域的进展与会计人才培养之间的关系，通过Cite-Space（V5.8.R3）软件对CNKI上筛选取得的文献进行可视化分析。在文献筛选时，将搜索条件设置为SU=’大数据’AND SU=’会计’，并在来源类别选中SCI、EI、北大核心、CSSCI 和CSCD。考虑到2022 年的数据尚在更新中，搜索时间区间设定为2012—2021 年，得到数据651条。将该651条文献数据经过格式转换后导入Cite-Space 软件，时区分割（Time Slicing）跨度设为2012—2021 年，默认时间切片（#Years Per Slice）为1 年；节点类型（Node Types）选择keyword，运行生成关键词共现网络知识图谱，根据频次3 及以上筛选并进行聚类分析后得到图2。

图2 大数据会计关键词聚类图谱

通过对2012—2021 年的高频关键词进行聚类分析得出，大智移云在会计领域的拓展方向分别为人才培养、管理会计、会计模式（“智能财务”“业财融合”）以及会计数据（“会计信息”“数据资产”）。尽管会计人才培养是主流研究方向之一，但是研究兴起相对较晚，相关文献不多，并且多集中于会计人才的供给端分析，对会计人才需求端方面的研究较少。此外，由于“智能会计”目前仍未成为招聘网站普遍使用的会计岗位术语，因此，选择与会计职业描述相关的高频共现词“数据”进行搜索，筛选职能为“财务∕审计∕税务”范畴，得到29 889条需求信息，但其中不乏和数据处理相关的基础传统会计岗位。大智移云背景下会计人才需求的共性主要体现为较强的抓取有效数据的能力和有效的实时分析数据的能力［3］。基于此，搜索结果缩小为“数据分析”和“数据处理”的并集，在保证六个维度信息量的前提下，得到样本数据9 795条。

三、大智移云时代的会计人才需求岗位分布分析

（一）会计人才需求岗位地域分布

通过对智能会计需求岗位信息的地区统计发现，样本需求信息共分布在263个城市中，如表1所示。

表1 需求信息城市分布情况

在城市分布情况方面，会计人才需求数量水平整体较高，主要集中于城均需求量101—2 500区间范围内。其中，在1 000—2 500条区间内，仅为上海和深圳两个城市，分别发布2 050 条和1 117 条需求信息。在101—1 000 条区间内，广州和北京作为一线城市分别发布了882条和384条信息。我国北上广深四个一线城市的需求岗位信息数量占比高达45.25%，显而易见，一线城市智能会计需求量远高于其他城市。其中，需求岗位信息数量发布数在10条以内的城市共计187 个，尽管占发布岗位需求信息城市总量的71.10%，但是发布需求信息总数仅为622 条，占比6.35%，可见各大城市之间对智能会计需求程度的迥异。以地区划分智能会计的需求量，见下页图3。从图3 可以看出，各地区智能会计需求程度不均衡，华东地区占比最大，其中，上海占华东地区的48.64%，江苏和浙江紧随其后，占比分别为28.66%和16.99%，这也与长三角经济区的经济实力呈现出高度相关性。

图3 需求信息地区分布占比情况

（二）会计人才需求产业分布分析

尽管该网站对企业的类型进行了行业划分，但由于样本数据量较大，行业分布相对松散，缺乏明显的集中度，占比最高的互联网行业仅为6.97%。为了进一步分析智能会计需求的分布情况，按照国家统计局2019—2021年间发布的统计标准，将行业二次划分为数字经济及其核心产业、节能环保产业、战略性新兴产业、生活性服务业、生产性服务业、房地产、销售贸易业、制造业和其他九类，详见图4 和表2。

表2 数字经济及其核心产业的行业分布表

数字经济及其核心产业、战略性新兴产业和劳动密集型的传统制造业是智能会计的主要需求产业，数字经济产业和战略性新兴产业的企业运营与大数据、云计算的关系更为密切，而会计部门作为后台管理服务部门，同样具有大智移云的相关特征。对于传统制造业而言，由于较多企业建立了财务共享中心，一方面共享中心需要具有数据操作能力的智能会计通过SAP操作系统、财务机器人等信息系统进行财务会计处理；另一方面企业需要具有战略规划和决策能力的智能会计对整体制造业的产能升级以及战略部署进行科学规划和决策。

此外，传统销售贸易作为传统产业的代表，对智能会计需求量相对较低，一方面与财务共享中心的外包有关，此类企业的账务处理相对简单，可以更多依托于外包式共享中心的处理，无需高级财会人才的介入；另一方面与产业内部的人员结构有关，传统销售贸易的员工主要集中于市场销售部门，财会部门作为辅助性管理部门，人员配置相对较少，因此岗位需求不大。

四、大智移云时代会计人才需求岗位特征分析

（一）工作职责重心的转变

大智移云物区技术带来的影响主要体现在核算型会计人才向管理型和战略型会计人才转变。相较于注重程序化、模式化、标准化会计记录与报告的传统核算型会计人才，管理型和战略型会计人才利用大智移云等技术，掌握并分析更多的业务信息和社会信息，协同实现价值链或行业生态圈内的资源优化配置和价值创造［2］。智能会计的工作重心从基础会计核算转移到决策支持，岗位构成和工作职责都发生了较大变化。会计核算方面的基础性工作在大数据、云计算和人工智能的影响下占比逐渐缩小。大数据提供数据依据和数字信息；云计算将巨大的处理程序分解成无数个小程序，在极短时间内完成信息整合和批量处理；人工智能模仿人类智能形式搜集、识别和处理信息。

（二）智能会计岗位职责分析

相对于传统会计人才的工作职责，智能会计的职责更加全面化和多样化，会计人才的岗位职责由财务会计领域延伸至管理会计领域。见表3。

表3 岗位职责在不同月薪区间的分布情况

月薪8 000元以上的区间内对会计岗位职责中的管理职能更为看重，相应地，职业能力中的决策能力和沟通能力占比更高，以保证战略层面的规划和执行。尽管“战略规划和决策”和“风险评估和控制”的总体占比较低，但是在以月薪8 000 元为分界点的两个区间内差距较大，在月薪8 000元以上的区间内，两者占比均超过50%，战略和风控的重要性可见一斑。对于企业而言，战略的制定和风险的控制都建立在对公司战略目标和业务模式等方面全面了解的基础上，这也体现了业财融合的进程。从总体上看，超过一半的岗位职责包含“预算制定和执行”和“财务分析”两项，而在月薪8 000元以上区间的智能会计岗位需求中，两者的占比更是高达89.49%和74.89%，足见这两项职责的重要性。上述四项范畴的主要职责要求，涵盖了企业财务管理活动的事前预测、事中控制和事后监控的全过程。

（三）智能会计职能定位分析

大智移云物区技术发展的新业态要求会计人才更多站在业务角度统筹财务的安排，催生了以业财融合为定位的会计人才需求岗位。根据业财融合的职能定位要求，会计人员需要与对接的业务领域或业务部门积极沟通，参与业务论证，收集业务问题及需求，跟进及分析业务指标，保持业务财务信息互动、管理互动的财务支持，从而为业务部门方案实施提供决策建议［4］。见图5。

图5 智能会计岗位的职能定位情况

在大智移云物区等技术的冲击下，会计人员和业务部门联系更为紧密。在9 795条样本数据中，有8 297条会计人才需求信息在岗位名称或岗位职责要求中明确提出业务财务的融合，其中，业务财务项目管理岗位的需求量最大。业务财务项目管理岗位要求参与项目业务流程梳理，衡量项目在各领域的绩效；通过分析项目业务、产品等多个维度的数据，提供部门高精度报告，协助提升运营效能；跟踪项目的运营现状并评判运行趋势，协助制定决策和行动计划。

五、大智移云时代会计人才需求岗位条件及前景分析

（一）职业资质要求分析

1.任职资格。根据Python 结果，从最低学历和工作经验方面对入职资格的分布状况进行分析。在工作经验方面，数据大致遵循正态分布的规律，用人单位对智能会计人才的需求量主要集中于3—7年工作经验区间内，占比高达56.14%。在最低学历方面，绝大多数的智能会计需求设置的最低学历为大专及以上学历，占比高达99.45%，本科及以上的占比也高达71.42%。

如果结合工作经验来看，在2 年及以内工作经验的区间内，对大专和本科会计人才的需求量相差不大，然而在3年及以上工作经验的区间范围内，两种学历的需求量呈显著差异。在工作经验相对有限的情况下，工作内容相对简单机械，进行数据分析和处理时需要进行的职业判断相对有限。而工作经验要求较高的岗位，工作内容相对复杂，因此对本科学历的需求量相较而言占比更高。见图6。

图6 不同工作经验要求和最低学历之间的分布情况

在工作年限要求较低的区间中，本科和大专的学历起点差距在薪酬方面的待遇相差不大，各个区间的分布相对均匀，但是随着工作年限要求的提高，不同学历在薪酬方面的分布差距愈加明显。对于本科学历的会计人才而言，在工作年限为5—7 年的区间中，月薪8 000 元以上的需求量占比高达93.36%，在8—9年工作经验的区间，月薪8 000元以上的需求量升至99.15%，在10年以上区间中更是高达99.37%。见表4。

表4 工作经验、最低学历和月薪之间的关系

拥有大专学历的会计人才工作年限的延长并未直接体现为高薪区间占比的直线上升。首先，人才需求量的众数集中于工作年限为4年及以内的区间内，说明即便工作年限的延长带来了经验积累，也很难与本科学历的会计人才保持同样的竞争力；其次，在此区间内，月薪起点所在区间的众数仍在万元以内，说明在更高难度的工作内容和更高成本的人才需求中，学历作为起点，仍有不可替代的重要性。

2.职业证书。职业证书作为会计人才职业能力的证明之一，在智能会计人才的入职条件中发挥着重要的作用。从表5 可以看出，在9 795 条会计人才需求数据中，除了学历和工作年限的要求，将职业证书作为任职条件之一的占比约为39.91%，而且随着月薪起薪点的提高，CPA 证书的作用也愈发凸显。

表5 职业证书在不同月薪区间的分布情况

（二）职业能力分析

1.应变能力。应变能力实际上是一种成长能力，包括两个方面：在客体层面，及时处理企业价值变化产生的衍生问题，针对性地寻找解决方案；在主体层面，会计人员自身要适应大局之变［4］。从表6 可以看出，智能会计人才的岗位需求更加强调协调能力。以起薪点8 000元为分界线，在月薪起薪点8 000元以上的区间中，智能会计岗位需求量为7 211条，协调能力的需求占比高达85.13%；在月薪起薪点不足8 000元的区间中，智能会计岗位需求量为2 584条，协调能力的需求占比为61.53%。会计作为综合管理岗位，一方面需要和单位内外不同主体进行沟通协调；另一方面需要协调单位和经济环境之间的适配情况，而这些都需要协调能力作为支撑。

表6 应变能力在不同月薪区间的分布情况

2.技术能力。技术能力是指会计人员利用数据化工具或计算机语言进行财务建模或者财务会计处理的能力。根据样本数据的分布，数据化工具集中于计算机语言相关软件，例如：ERP、Python、Power BI等，见图7。

图7 技术能力的需求量分布和占比情况

在技术能力方面，智能会计对ERP 的要求近乎100%，SAP 紧随其后，占比近50%。SAP 作为全球市场占有率较高的一款ERP软件，是目前国内大多数财务共享中心的指定财会处理系统，呈现迅速增长的趋势，足见大智移云物区等技术对会计流程和工作内容的影响。此外，OA作为办公管理软件也出现在近两成需求主体的应用能力要求中。基于大智移云背景下会计职能的复杂化和多样化，样本中对熟练掌握SQL、Python、Power BI 等计算机语言能力并进行财务建模的需求量也有2 602条。

（三）薪酬分布前景分析

为了明确智能会计和传统会计人才的区别，在29 889条信息中选择智能会计需求的标准样本的补集（共计20 094条数据）作为传统会计岗位的数据。从表7薪酬分布来看，智能会计岗位的需求量在不同薪金区间内呈现出逐渐上升的态势，起薪点在8 000元以上的需求量为7 211条，占比高达73.62%。而作为对照组的样本在8 000元以上的需求量偏少，仅为2 757条。与此同时，在4 000元及以下的区间，只有传统会计人才需求信息，这也充分说明了智能会计人才的稀缺，根据供求关系，当供不应求时，需求方会相应提供更高的报价。

表7 部分月薪起薪点的需求量分布情况

月薪起点在4 000—6 000 元的三个区间范围中，智能会计岗位和传统会计岗位的区间分布明显不同。一方面，智能会计岗位的占比随着起薪点的提高而升高；另一方面，即便在起薪点相同的区间内，两个样本的止薪点也有显著不同，平均薪资也因此呈现出明显差异。这种差异体现出对智能会计的数据处理和数据分析能力的技能补偿。此外，在起薪点在8 000元以上的会计人才需求中，各地区的需求量分布也极不均衡。从下页图8 可以看出，在月薪起薪点8 000元以上的区间中，高端会计人才需求量和当地社会经济发展呈正相关，其中，社会经济发展水平较高的华东和华南地区占比分别高达46.64%和33.01%。

图8 不同地区月薪起薪点8 000元以上的会计人才需求量分布情况

综上而言，智能会计的需求量随着薪金区间水平的提高呈现出逐渐上升趋势，并且与社会经济发展水平呈正相关，显示出乐观的职业前景。

六、结论和展望

（一）研究结论

本文选取某招聘网站的会计岗位招聘信息作为数据来源，通过Web Scraper 进行数据采集和梳理，分析大智移云时代会计人才需求信息的外部特征，研究发现：（1）从会计人才需求岗位分布来看：地域分布方面，各大城市之间会计人才需求程度极不均衡，会计人才需求量和各地区的经济实力呈现出高度相关性；产业分布方面，各行业对会计人才有广泛的需求，其中数字经济及其核心产业、战略性新兴产业以及传统制造业需求量更高。（2）从需求岗位特征来看：工作重心方面，智能会计岗位更强调管理性和战略性方面的工作；岗位职责方面，智能会计工作职责从财务会计领域转向管理会计领域；职能定位方面，智能会计以业财融合为定位特征。（3）从岗位条件及前景来看：任职资格方面，智能会计对最低学历和工作年限的要求较高，职业证书成为入职的重要门槛之一；职业能力方面，智能会计对应变能力和技术能力的要求较高；前景方面，智能会计的需求量随着薪金区间水平的提高呈现出逐渐上升，并且与社会经济发展水平呈正相关，职业前景比较乐观。

（二）对策建议

基于以上分析，本文提出以下建议：（1）对于用人单位而言，要转变用人思维，提高对智能会计的重视程度。顺应大智移云的发展趋势，重视会计领域的变革，主动获取智能会计人才，避免企业落后于时代。尤其是在数字经济及相关产业领域的企业，全面提升大数据和云计算在企业所有职能部门的深度应用，既是产业特性，也是企业自身的发展要求。此外，处于经济发达地区的企业对智能会计的需求量远高于其他地区，然而供不应求的局面对会计人才需求的成本也提出了更高要求，合理把控人力成本，并按照企业战略目标获取所需人才尤为重要。（2）对于会计人才而言，加强自身多元化学习能力，从业财融合角度出发拓宽职业技能。一方面，主动应对大智移云对会计领域的冲击，在既有会计技能的基础上，及时学习相关领域的知识和技能，弥补自身专业能力的不足；另一方面，通过对企业战略目标的把控，培养管理决策能力和风险敏感度，主动介入公司业务的事前、事中和事后全过程，以充分发挥智能会计的作用。（3）对于培养单位而言，调整会计人才培养模式，优化会计培养课程设置。高校应当以智能会计人才需求为导向，及时跟上大智移云的时代步伐，改进会计人才培养方案，全面培养学生的复合应用能力。例如，大数据与财务管理相结合，设置“云财务”会计实务、贷款智能预测系统和财务大数据分析等课程；大数据与会计相结合，设置ERP系统应用、区块链应用和业财一体信息化应用等课程；大数据与财务建模相结合，设置Python 程序设计、Power BI 数据可视化、RPA机器人和Spark大数据处理等计算机编程及语言的相关课程［5］。通过专业核心课程和大数据技术的交叉设置，培养学生的应变能力与技术能力，提高智能会计的储备量，为社会对会计人才需求整体性变革夯实基础。