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低碳经济下我国碳会计研究热点可视化探讨范文

时间:2022-09-01 10:20:04

低碳经济下我国碳会计研究热点可视化探讨

【摘要】推进节能减排,发展低碳经济,使得碳会计的研究日益重要。以CNKI数据库中2009—2016年碳会计相关的期刊论文为基础,以筛选出的高频关键词为研究对象,采用共词分析法和可视化技术,借助SPSS统计工具对其进行因子分析、聚类分析和多维尺度分析,最终得出我国碳会计研究的五大热点主题群组:碳会计体系构建与信息披露管理、碳固会计、碳排放与碳减排会计、碳排放权及其交易会计和碳会计其他扩展方面研究。文章在推动碳会计热点理论研究的同时也为相关学者研究该领域提供有用的参考。

【关键词】碳会计;共词分析;因子分析;聚类分析;多维尺度分析

一、引言

贯彻绿色发展理念,推动低碳经济发展,不仅是全球经济发展的大势所趋,更是中国应对全球气候变暖、雾霾频发等尖锐环境问题的必然要求。从2008年开始我国相继在全国的主要城市成立了10余家碳交易平台,2013年我国第一个试点碳市场正式启动,2017年我国将正式启动全国性碳交易市场,进行全国碳排放权交易。碳交易市场将生态现象引入到企业的会计处理中,使得碳会计应运而生。作为环境会计的一个新兴研究分支,碳会计集多个领域的知识,重点探讨低碳背景下碳交易的会计处理规则及相关问题。此外,伴随着碳市场的建立和发展,势必使得碳会计相关理论研究成为当务之急,而综观国内现有的研究文献,学者们对碳会计的研究内容众说纷纭,未成体系,对碳会计进行全面文献计量方面的研究显得更为稀缺。本文主要利用共词分析法来分析国内碳会计领域的研究热点问题。共词分析法作为一种定性分析和定量分析相结合的方法,主要是通过对能够表达某一学科领域研究主题的专业术语共同出现在一篇文献中的现象的分析,判断学科领域中主题间的关系,从而展现该学科的研究内容与结构[1]。通过对2009—2016年以来我国碳会计研究领域主要关键词进行检索,建立共词矩阵和相关矩阵,利用因子分析、聚类分析和多维尺度分析,以图表的形式可视化地呈现出我国碳会计热点研究的五大主题群组,并进一步揭示出未来该领域整体的发展趋势和大致的研究方向,从而为相关学者从事这方面的的研究提供重要参考。

二、研究设计和数据处理

(一)数据来源

本文的数据来源于CNKI数据库,通过高级检索功能,检索“篇名”中含有“碳会计”或“低碳会计”的期刊论文。由于国内第一篇与碳会计相关的文献出现在2009年,所以为全面揭示碳会计研究的趋势,本文将检索时间限定为2009—2016年,得到900篇符合条件的相关文献,剔除无关键词文献以及与碳会计无关的文献75篇,最终得到825篇有效文献,将其作为共词可视化分析的样本数据库。

(二)关键词的筛选与预处理

将在CNKI中检索获取的825篇文献的关键词导入Excel中,利用分列功能,总共得到关键词3230个。对关键词进行主题相关性分析以及甄别性筛选,去除“工业集团”“上市公司”“必要性”“问题”“建议”等无关关键词,合并“碳会计”与“低碳会计”、“碳排放额”与“碳排放量”以及“物质流核算”与“碳足迹核算”等同义关键词,最终筛选得到有效关键词2385个。然后利用Excel数据透视功能进行关键词词频累计,基于研究实际的需要并结合齐普夫第二定律辅助判定高频词的界限[2],选取累计频次大于等于10,得到41个高频关键词。尽管“碳会计”词频高达172次,但由于其作为本文研究的主题词,便失去了研究意义,所以在共词分析中排除这个关键词。最终得到40个高频关键词并依累计频次的大小进行降序排列,如表1所示。

(三)共词矩阵与相似矩阵

共词矩阵是一个对称矩阵,主对角线上的数值表示该关键词出现的频次,非主对角线上的数值则为两个相异关键词的共现频次[3],并且共词矩阵中关键词之间共现频次的大小与内在相关程度成正比。在Excel中通过对40个高频关键词进行两两共词检索,统计其在文献中同时出现的频率,形成了一个40×40的共词频次矩阵[4](见表2)。可以初步得出基于低碳经济视角研究碳会计的相关问题成为主流,其中碳会计信息披露、碳排放、碳排放权交易等方面的会计研究日益得到重视。为了进行后续的聚类分析及多维尺度分析,消除关键词自身频次的大小对共现频次的相对值的影响,本文利用Ochia相关系数对上述共词矩阵进行修正,转换为相关矩阵[5](见表3)。相关矩阵的数值大小与两高频词之间的距离成反比,与二者相关性成正比。接下来,在共词矩阵和相关矩阵的基础上进行具体的多元统计分析。

三、碳会计文献研究的共词分析

(一)因子分析

因子分析是对多变量的数据进行整理和简化,在保证数据信息较为完整的情况下,对高维变量空间进行降维处理的一种多元统计分析方法[6]。将关键词40×40的相关矩阵导入SPSS22进行因子分析,输出旋转后的总方差解释表(表4)和碎石图(图1)[7]。表4只列出部分主成分因子,按照“特征值大于1”和“累计贡献率达到70%以上”的原则,在40个高频关键词中选择前12个符合此要求的公共因子,即将40个高频关键词分为12个类别,就可解释碳会计研究领域77.5%的信息。进一步观察可以发现,前六个因子解释的方差比例比较高,分别达到17.022%、12.008%、9.887%、6.775%、5.978%和5.186%,且累计方差解释贡献率为56.856%,表明这些是近年来国内碳会计领域中最重要的六个研究方向,据此可以初步将40个高频关键词分为6个类别[9],为接下来进一步的统计分析提供一定的对照与参考。而通过进一步观察因子个数碎石图则更加直观地显示出大因子的陡峭斜率与剩余因子平缓的尾部之间存在较为显著的波动。由于处在曲线平缓斜率上的因子对变量的可解释性比较小,所以一般将处在陡峭斜率上的因子选为研究的主因子。由于有4个因子比较明显的出现在陡峭斜率上,所以结合上文总方差解释表分析的结果,将碳会计研究领域划分为4—6类是比较科学和合理的[8]。

(二)聚类分析

聚类分析是按照关联性的大小将不同的变量进行归类的一种降维处理方法。本文具体聚类过程为:将碳会计研究文献的高频词40×40相关矩阵导入SPSS22中,选择分类中的系统聚类,聚类选项中选择“变量”,统计量中选择相似性矩阵,绘图中选择谱系图,聚类方法选择离差平方和法与离散数据类型中的斐方方法,最后得到聚类分析树状图[9](见图2)。与因子分析的结果相对照,二者得出的结论颇为相似,表明聚类分析达到预期的效果,能够较为全面地反映该领域的研究现况。根据聚类分析结果并结合因子分析的分类结果,可以将高频关键词划分成以下具体的6大门类,并且按照聚类因子的属性和关键词的内涵进行初步的门类命名,分别为碳排放权会计、碳减排会计、碳固与碳排放会计、碳会计相关扩展研究、碳会计体系建设和碳会计信息披露管理。

(三)多维尺度分析

为进一步验证上述结论,本文通过多维尺度分析加以检验,一方面对结果进行可视化的降维处理,另一方面客观上对之前所作的分析起到一定的修订作用。此外由于其对数据的要求较低,可以更加直观地挖掘出数据之间潜在的结构关系,使得分析的结果具有全局性、高度概括性和直观可视性的特点[10]。本文在相关矩阵的基础上利用SPSS22的多维尺度分析功能,选用Euclidean距离模型,最终输出多维尺度图(见图3)。图中相关程度高的点被归为一类,并且位置居中程度与其发挥的作用成正比。在多维尺度分析结果中,被分析的对象以点状分布,每个点的位置显示了分析对象之间的相似性,有高度相似性的对象聚集在一起,形成一个类别[11]。通过分析该多维尺度图谱,能够发现此图谱中关键词的分布具有较为明显的群组分布的特征,基本上每个研究群组分属于不同的坐标象限内,据此可以将其分成5个相对独立的研究主题群组:分别为碳会计体系构建与信息披露管理、碳排放与碳减排会计、碳固会计、碳排放权及其交易会计和碳会计其他扩展方面研究。这与因子分析和聚类分析的结果存在高度的一致性,并且是对之前的分类结果进行进一步的调整和完善,可以将其视为2009—2016年我国碳会计研究的5大热点领域。

四、研究结果分析

本文以共词分析法为研究的主要方法,通过借助因子分析、聚类分析和多维尺度分析,对2009—2016年我国碳会计研究热点进行可视化的研究,最终得出五个相对独立的碳会计研究主题群组。具体分析如下:

(一)碳会计体系构建和信息披露管理

在图3中该研究主题群组主要位于第一象限内。相对于其他研究群组而言,其是从宏观的角度探讨如何进行碳会计的体系构建以及如何提高碳会计信息披露质量等方面的问题。当前我国碳会计的内涵与外延方面的研究并未达成共识,如何揭示碳会计的本质并有效构建碳会计的结构体系将成为未来研究的重要领域。国内学者王君等对CSSCI数据库中2005—2009年我国会计学论文进行共词分析,结果发现会计学研究里最关心的是会计信息问题,包括信息披露的要求、信息披露的形式和信息披露的质量[12]。碳会计作为会计学兴起的研究拓展领域,在理论研究上同样也不例外。由于碳排放交易业务的多样性和重要性,使得碳会计信息披露变得尤为突出,客观上也意味着未来在这方面的研究将存在很大的空间。

(二)碳排放与碳减排会计

在图3中该研究主题群组主要位于第二象限内,从传统的财务会计的角度研究碳排放和碳减排两个方面。碳排放会计侧重于对碳排放所引起的会计内容进行分类、计量与报告等。碳排放研究目前存在的主要问题在于运用生命周期评估的方法进行碳排放量核算时存在较大的局限性[13],如何改进碳排放量的核算方法也就成为了未来碳会计研究的重要热点。碳减排会计主要是指企业为了节能减排所进行的各种碳会计行为,包括对现有的设备等进行技术改造和研发创新等[14]。可以预见,随着低碳经济的发展,企业层面的碳减排业务将不断增多,未来对这类业务的核算也将成为碳会计研究中的重要组成部分。

(三)碳固会计在图3中该研究主题群组主要位于第三象限。碳固是指通过一定的措施捕获碳并以安全储存的方式避免向大气中排放温室气体的过程[13]。碳固业务是核算净碳排放量的前提和基础,但目前并未形成独立核算方法,如何借鉴国际经验,完善碳固会计核算方法,进行碳固量的会计确认、计量、报告与信息披露,是未来值得研究的重要方向。此外,通过引入市场化的因素,对碳固过程中的研发费用予以资本化的探讨也是未来较为新兴的研究领域。

(四)碳排放权及其交易会计

在图3中该部分研究主题群主要位于第四象限,是碳会计研究不可忽视的重要领域。按照关键词的内涵构成,可以具体划分为碳排放权的资产归属、碳排放权的计量属性以及碳排放权交易的信息披露三方面。首先,就资产属性而言,碳排放权应确认为无形资产、存货还是金融资产饱受争议[13]。从持有碳排放配额的目的出发,研究碳排放权的“货币化”过程将是其中的一个研究热点。其次,就计量属性而言,目前主要有历史成本计量与公允价值计量两种观点,随着碳交易市场的发展,未来公允价值取代历史成本将是一种必然的趋势[15],进行这方面的研究显得尤为必要。最后,碳排放信息披露管理是进行碳排放权交易的重要依据,随着碳交易市场的开放和运行使得这方面的研究显得迫切和必要。

(五)碳会计其他扩展方面的研究

在图3中该研究主题群组是唯一一个同时横跨第一与第二象限,说明这方面的研究涉及多个领域,与第一、第二群组研究存在一定的联系。该群组包含的关键词涉及碳管理会计、碳成本管理会计、碳审计、碳会计人才等。当前传统的会计研究为适应时代的发展需要,正在进行跨学科交叉研究,碳供应链管理、碳战略管理会计以及碳减排成本管理会计等方面将是未来新兴的研究热点领域[13]。碳会计是低碳经济在会计学科的新体现,对当代财务人员的技能提出了新的挑战。当前,我国碳会计处于起步阶段,这方面的专业人才相对匮乏,给碳会计的实践发展造成很大程度的阻碍[16]。因此,借鉴国外成熟的碳会计教育培养方案的同时,探讨适合我国国情的碳会计人才培养和教学模式显得尤为必要,值得相关研究者重点关注。

五、结语

本文以2009—2016年国内碳会计研究领域的高频关键词为数据基础,通过共词分析法对研究热点进行了直观可视化地分析,较为清晰地揭示出近些年来我国碳会计研究的五大热点主题群组。并且通过多维尺度分析图,可以发现这五大主题群组间存在独立性和相关性的特点。一方面,五大研究热点领域基本上分别分布于坐标轴四大象限内,层次较为清晰,体现相对独立性。另一方面,五大研究领域内在之间也存在的一定的关联性。如:与信息披露相关的关键词同时出现在三大研究群组中;“碳足迹核算”关键词基本位于第三象限与第四象限的分界线上,成为连接碳固会计与碳排放权及交易会计的关联词,说明“碳足迹核算”内涵上包括碳排放量和碳固量两方面的核算内容等。基于目前国内碳会计研究的特点和发展现状,结合本文的研究结论,可以预测未来碳会计的发展方向将基本围绕以上分析的五大研究主题群组来展开。与此同时,顺应多学科的交叉和融合趋势,充分吸收环境经济学、管理学等相关学科的研究成果,注重从实证分析、系统分析的角度对碳会计进行更加深入的探讨将成为未来的发展方向。本文在研究中仅仅考虑国内文献使得研究范围存在局限性,是今后研究需要进一步改进的地方,但本文得出的结论客观上对国内相关学者进一步研究碳会计领域有一定的参考意义。

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作者:杨小平;李明 单位:桂林电子科技大学商学院

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