Талабот ба истеъдоди рақамӣ дар муҳосибӣ (accounting digital talent demand), талаботи меҳнатӣ дар сатҳи ширкат аст, ки тавассути эълонҳои ҷойи кор барои кормандоне ифода мешавад, ки дар вазифаи муҳосибии ширкат малакаҳои рақамӣ талаб мекунанд. Таҳқиқоти Jianyu Zhao эълонҳои онлайнии ҷойи кори ширкатҳои A-share-и Чинро дар давраи 2014–2022 бо таҳлили матнӣ баррасӣ карда, ин талаботро дар сатҳи ширкат-сол чен намудааст ва робитаи онро бо сифати ҳисоботи молиявӣ омӯхтааст. Намунаи ниҳоии асосӣ аз 18.075 мушоҳидаи ширкат-сол барои 2204 ширкат иборат аст. Дар модели асосӣ талаботи бештар ба истеъдоди рақамӣ дар муҳосибӣ бо сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо алоқаманд аст. Дар регрессияи пурра назоратшуда коэффисиенти DigitalJob −0,055 мебошад ва дар сатҳи %1 аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок аст. Аммо азбаски таҳқиқот эълонҳои ҷойи корро ҳамчун ба кор қабулкунии воқеӣ ё истеъдоди воқеии рақамии кормандон чен намекунад ва зарбаҳои умумии мушоҳиданашударо пурра истисно кардан мумкин нест, натиҷаҳо бояд на ҳамчун далели сабабият, балки ҳамчун робитаи устуворе тафсир шаванд, ки аз санҷишҳои сершумори устуворӣ гузаштааст.

DigitalJob шумораи эълонҳои ҷойи кори муҳосибӣ мебошад, ки ширкат дар соли муайян нашр кардааст ва малакаҳои рақамиро талаб мекунанд. Муҳаққиқ аввал ҷойҳои кори муҳосибиро аз рӯи унвони вазифа ва маълумоти функсионалӣ муайян карда, сипас аз луғате истифода кардааст, ки малакаҳои рақамӣ, аз ҷумла Python, SQL, зеҳни сунъӣ, банақшагирии захираҳои корхона, системаҳои иттилоотӣ, омӯзиши мошинӣ, зеҳни тиҷоратӣ, ҳисоббарории абрӣ, додаҳои калон, истихроҷи додаҳо, илми додаҳо, коркарди забони табиӣ ва автоматизатсияро фаро мегирад. Эълон танҳо вақте ба ченаки DigitalJob дохил карда шудааст, ки аввал ҳамчун вазифаи муҳосибӣ муайян шуда, баъдан дар тавсифаш ҳадди ақал як истилоҳи малакаи рақамӣ пайдо шудааст. Дар санҷиши дастии 200 эълони ба таври тасодуфӣ интихобшуда, таснифоти луғатӣ барои 186 эълон бо арзёбии дастӣ як натиҷа дода, дақиқии умумии тасниф %93 гузориш шудааст.

Натиҷаи асосӣ дар тарҳҳои гуногуни таҳқиқот низ ҳамон самтро нигоҳ доштааст. Пас аз propensity score matching, entropy balancing, таҳлили тағйирёбандаи инструменталӣ, ченакҳои алтернативии идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо, таърифи алтернативии фоизии DigitalJob, хориҷ кардани эълонҳои кӯтоҳ ва каммаълумот ва назорати талабот ба дигар малакаҳои муҳосибӣ, коэффисиенти DigitalJob манфӣ боқӣ мондааст. Таҳқиқот ҳамчунин натиҷаҳои механизмиро пешниҳод мекунад, ки талаботи бештар ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ бо сатҳи пасттари захираи нақдӣ ва бесамарии камтари сармоягузорӣ алоқаманд аст; аммо муаллиф ин натиҷаҳои механизмиро низ на ҳамчун далели миёнаравии сабабӣ, балки ҳамчун далели дастгиркунанда ва ишоракунанда тафсир мекунад.

Масъалаи асосии таҳқиқот

Вақте ширкат нармафзори нави муҳосибӣ, платформаи додаҳо ё системаи автоматизатсия мехарад, баланд шудани худкори сифати ҳисоботи молиявӣ кафолат дода намешавад. Саҳми системаҳои технологӣ ба раванди муҳосибӣ аз мавҷудияти кормандоне вобаста аст, ки метавонанд аз ин системаҳо истифода баранд ва воситаҳои рақамиро ба равандҳои ҷамъоварӣ, санҷиш, таҳлил ва ҳисоботдиҳии маълумоти молиявӣ ворид намоянд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот ба саволе тамаркуз мекунад, ки нисбат ба ибораҳои умумии “табдили рақамӣ” дар сатҳи ширкат маҳдудтар ва функсионалӣ аст: Оё малакаҳои рақамие, ки ширкатҳо бевосита дар дохили вазифаи муҳосибӣ талаб мекунанд, бо сифати ҳисоботи молиявӣ алоқаманданд?

Таҳқиқоти қаблӣ рақамикунониро аксаран бо шумораи истилоҳҳои технологияи рақамӣ дар ҳисоботҳои солона ё бо сармоягузориҳои технологияҳои иттилоотӣ дар сатҳи ширкат чен мекунанд. Ин равишҳо метавонанд табдили рақамии ширкатро нишон диҳанд; аммо намегӯянд, ки иқтидори рақамӣ дар кадом қисми созмон ташаккул меёбад. Эълонҳои ҷойи кори муҳосибӣ бошад, мушоҳидаеро фароҳам меоранд, ки ба нишон додани он наздиктар аст, ки ширкат маҳз дар вазифаҳои молия, муҳосибӣ, андоз, аудит ё таҳлили молиявӣ кадом малакаҳоро талаб мекунад.

Талабот ба истеъдоди рақамӣ дар муҳосибӣ чӣ гуна чен карда мешавад?

Талабот ба истеъдоди рақамӣ дар муҳосибӣ бо тағйирёбандаи DigitalJob чен карда мешавад, ки шумораи эълонҳои ҷойи кори дар як сол нашркардаи ширкатро ифода мекунад, ки ҳам ба вазифаи муҳосибӣ тааллуқ доранд ва ҳам ҳадди ақал як малакаи рақамии муайяншударо талаб мекунанд. Ин ченак ба кор қабулкунии воқеиро не, балки талаботи ширкатро ба малакаҳои рақамии муҳосибӣ, ки дар бозори меҳнат эълон шудааст, намояндагӣ мекунад.

Эълонҳои ҷойи кор аз CnOpenData гирифта шудаанд. Маълумоти манбаъ майдонҳое ба монанди унвони вазифа, тавсифи кор, функсия, шумораи ҷойҳои холӣ, талаботи таҷриба ва таҳсилро дар бар мегирад.

Тасниф дар ду марҳила анҷом дода шудааст:

1. Муайян карда шудааст, ки эълон ба вазифаи муҳосибӣ алоқаманд аст ё не, бо истифода аз унвони вазифа ва майдонҳои функсионалӣ.
2. Санҷида шудааст, ки дар тавсифи эълони муҳосибӣ ҳадди ақал як истилоҳ аз луғати малакаҳои рақамӣ мавҷуд аст ё не.

Барои муайян кардани вазифаҳои муҳосибӣ инчунин муодилҳои чинии мафҳумҳое ба монанди молия, муҳосибӣ, хазинадор/cashier, settlement, андоз, аудит, таҳлили молиявӣ ва идоракунии молиявӣ истифода шудаанд.

Луғати малакаҳои рақамӣ доираи васеъро аз воситаҳои барномасозӣ ва пойгоҳи додаҳо то татбиқҳои зеҳни сунъӣ фаро мегирад. Дар байни муодилҳои англисии дар Замимаи A-и манбаъ гузоришшуда Python, SQL, artificial intelligence, enterprise resource planning, information system, predictive model, machine learning, business intelligence, cloud computing, big data, SPSS, data mining, data science, data lake, data visualization, deep learning, random forest, sentiment analysis, supervised learning, text mining, semantic analysis, natural language processing ва automation ҷой доранд.

Ҳадафи равиши думарҳилавӣ ин аст, ки танҳо аз сабаби мавҷудияти истилоҳи рақамӣ як эълони умумии технологияҳои иттилоотӣ иштибоҳан ҳамчун эълони истеъдоди рақамии муҳосибӣ ҳисоб карда нашавад.

Оё тасниф воқеан санҷида шудааст?

Муҳаққиқ 200 эълони ҷойи кори ба таври тасодуфӣ интихобшударо дастӣ аз нав арзёбӣ кардааст. Таснифоти луғатӣ дар 186 ҳолат бо арзёбии дастӣ як натиҷа дода, сатҳи дақиқии умумӣ %93 гузориш шудааст. Ин санҷиш исбот намекунад, ки ченаки DigitalJob бехато аст; аммо нишон медиҳад, ки таснифоти автоматӣ бо маҷмӯи намунавии санҷиши дастӣ мувофиқати баланд дорад.

Чаро DigitalJob бо як сол таъхир истифода мешавад?

Эълони ҷойи кор талаботи меҳнатии ширкатро нишон медиҳад; аммо нишон намедиҳад, ки дар лаҳзаи нашри эълон ба кор қабулкунӣ воқеан анҷом шудааст ё корманди нав раванди ҳисоботи молиявиро фавран тағйир додааст. Аз ин рӯ, DigitalJob дар регрессияҳо бо як сол таъхир истифода шудааст.

Ин интихоб ҳамчунин ҳадди тафсирро муайян мекунад: DigitalJob истеъдоди воқеии рақамии кормандони мавҷудаи муҳосибӣ, хароҷоти музди меҳнат ё дараҷаи истифодаи воқеии технологияи рақамиро бевосита чен намекунад.

Сифати ҳисоботи молиявӣ дар ин таҳқиқот чӣ гуна чен карда мешавад?

Нишондиҳандаи асосии сифати ҳисоботи молиявӣ тағйирёбандаи DA мебошад, ки аз қимати мутлақи аккруалҳои ихтиёрии бо модели тағйирдодашудаи Jones арзёбишуда сохта шудааст. Барои хондашавандагӣ DA ба 100 зарб шудааст; DA-и баландтар идоракунии бештари фоида бар асоси аккруалҳо ва дар натиҷа сифати пасттари ҳисоботи молиявӣ бар асоси аккруалҳоро ифода мекунад.

Идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо ба он марбут аст, ки салоҳдиди роҳбарият дар баҳодиҳии муҳосибӣ ва интихоби ҳисоботдиҳӣ метавонад фоидаи гузоришшударо тағйир диҳад. Моддаҳое ба монанди захира барои қарзҳои шубҳанок, муҳлатҳои амортизатсия ё муайян кардани давраи эътирофи даромад баҳодиҳӣ ва тахминро талаб мекунанд. Далели назариявии таҳқиқот ин аст, ки кормандони муҳосибии дорои малакаҳои рақамӣ метавонанд тавассути санҷиши додаҳо, мониторинги таҳлилӣ ва стандартсозии равандҳо майдони хато ва манипулятсияро дар ин соҳаҳо маҳдуд кунанд.

Гипотезаи таҳқиқот

Гипотезаи H1-и таҳқиқоти манбаъ ин аст, ки талаботи бештар ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ бо сифати баландтари ҳисоботи молиявӣ, яъне бо сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо алоқаманд хоҳад буд.

Ду канали эҳтимолии тавзеҳ

Чаҳорчӯбаи назариявии таҳқиқот ду канали пуркунанда пешниҳод мекунад.

Канали самаранокии қарорҳо: Кормандони муҳосибии дорои малакаҳои рақамӣ метавонанд маълумоти амалиётӣ ва молиявиро беҳтар муттаҳид кунанд, ҷараёнҳои нақдӣ ва истифодаи захираҳоро пайгирӣ намоянд ва буҷетбандӣ ва арзёбии сармоягузориро дастгирӣ кунанд. Банақшагирии беҳтари пардохтпазирӣ ва сармоягузорӣ метавонад равандҳои марбут ба ангезаҳои роҳбарон барои пинҳон кардани натиҷаҳои заифи иқтисодӣ тавассути ҳисоботи молиявиро коҳиш диҳад.

Канали тавлиди иттилоот: Кормандони муҳосибӣ метавонанд бо воситаҳои рақамӣ моддаҳои аккруалиро ба таври низоммандтар санҷанд, хатогиҳои коркарди додаҳоро кам кунанд ва раванди ҳисоботи молиявиро стандартитар созанд. Ин сохтор бо муҳити иттилоотии пайгиришавандае алоқаманд аст, ки метавонад муайян кардани аккруалҳои ғайримуқаррариро осонтар кунад.

Ин каналҳо тавзеҳи назариявии таҳқиқот мебошанд. Санҷишҳои механизмии таҳқиқот робитаҳои мувофиқ бо ин тафсирҳоро нишон медиҳанд; аммо муҳаққиқ махсус таъкид мекунад, ки онҳо далели қатъии миёнаравии сабабӣ нестанд.

Намуна чӣ гуна ташкил карда шуд?

Намуна ширкатҳои A-share-и Чинро дар давраи 2014–2022 фаро мегирад. Эълонҳои ҷойи кор аз CnOpenData ва маълумоти молиявии ширкатҳо аз пойгоҳи додаҳои China Stock Market and Accounting Research (CSMAR) гирифта шудаанд.

Дар эълонҳои такрории як навъи кор, ки як ширкат дар як моҳ нашр кардааст, танҳо эълони аввал нигоҳ дошта шудааст. Ширкатҳои дорои мақоми ST ва ST*, ширкатҳои молиявӣ ва мушоҳидаҳое, ки тағйирёбандаҳои асосиашон намерасиданд, хориҷ карда шуданд.

Ба тарафи рост каҷ будани тақсимоти DigitalJob муҳим аст. Дар мушоҳидаи маъмулии ширкат-сол танҳо шумораи маҳдуди эълонҳои муҳосибӣ малакаҳои рақамиро талаб мекунанд, дар ҳоле ки дар гурӯҳи хурдтари ширкатҳо ин шумора ба таври назаррас зиёд мешавад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Тарҳи асосии эконометрикӣ

Муҳаққиқ тағйирёбандаи DA-ро, ки идоракунии фоида бар асоси аккруалҳоро ифода мекунад, бо регрессияи OLS нисбат ба DigitalJob-и як сол таъхирёфта ва тағйирёбандаҳои назоратии сатҳи ширкат арзёбӣ кардааст.

Тағйирёбандаҳои назоратӣ андозаи ширкат, Tobin's Q, даромаднокии дороиҳо, афзоиши даромад, фишанги молиявӣ, сармоягузории Ar-Ge, таносуби хароҷоти умумӣ/маъмурӣ, нишондиҳандаи зиён, дугонагии CEO–раиси шӯрои директорон, ҳиссаи аъзои мустақили шӯро ва синни ширкатро дар бар мегиранд.

Эффектҳои собити ширкат ва сол ба модел дохил шуда, хатогиҳои стандартӣ дар сатҳи ширкат кластербандӣ шудаанд. Тағйирёбандаҳои пайваста барои кам кардани таъсири қиматҳои канорӣ дар персентилҳои 1. ва 99. winsorize шудаанд.

Натиҷаи асосии регрессияро чӣ гуна бояд тафсир кард?

Дар модели асосии пурра назоратшуда коэффисиенти DigitalJob −0,055 ва хатои стандартӣ 0,016 мебошад; коэффисиент дар сатҳи %1 аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок аст. Азбаски DA-и баландтар идоракунии бештари фоида бар асоси аккруалҳоро ифода мекунад, коэффисиенти манфӣ нишон медиҳад, ки шумораи бештари эълонҳои муҳосибӣ, ки малакаҳои рақамиро талаб мекунанд, бо сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо алоқаманд аст. Аммо коэффисиент робитаи мушоҳидавиро нишон медиҳад ва худ ба худ исбот намекунад, ки талабот ба истеъдоди рақамӣ идоракунии фоидаро сабабан коҳиш медиҳад.

Аз сифр эълон, ки қимати персентили 25.-и DigitalJob аст, то се эълон, ки қимати персентили 75. аст, зиёд шудан тибқи коэффисиенти модел бо 0,165 банди пасттари DA алоқаманд аст. Муҳаққиқ инро тақрибан %3-и миёнаи намунавии DA гузориш мекунад.

Propensity score matching ва entropy balancing

Барои эҳтимоле, ки ширкатҳои дорои сифати баланди ҳисоботи молиявӣ аллакай хусусиятҳои гуногун доранд ва ба ҷустуҷӯи кормандони рақамии муҳосибӣ бештар майл мекунанд, ду равиши иловагии мувозинаткунӣ истифода шудааст.

Ҳар ду арзёбӣ бо модели асосӣ ҳамон самти манфиро доранд. Ин натиҷаҳо бо он мувофиқанд, ки фарқиятҳои хусусиятҳои мушоҳидашавандаи ширкат робитаи асосиро худ ба худ шарҳ намедиҳанд; аммо омилҳои мушоҳиданашударо аз байн намебаранд.

Таҳлили тағйирёбандаи инструменталӣ

Дар санҷиши иловагии эндогенӣ, миёнаи эълонҳои истеъдоди рақамии муҳосибии дигар ширкатҳои ҳамон соҳа ҳамчун тағйирёбандаи инструменталӣ истифода шудааст. Дар марҳилаи аввал коэффисиенти тағйирёбандаи инструменталӣ бо DigitalJob 0,564 буда, дар сатҳи %1 аҳамиятнок аст.

Дар марҳилаи дуюм коэффисиенти арзёбишудаи DigitalJob −0,834 буда, дар сатҳи %1 аҳамиятнок муайян шудааст. Қимати Kleibergen–Paap Wald F 139,58 ва омори LM 118,54 гузориш шудааст.

Бо вуҷуди ин, муҳаққиқ ин натиҷаро ҳамчун муайянсозии қатъии сабабӣ тафсир намекунад. Талабот ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ дар ҳамон соҳа метавонад зарбаҳои умумиро, ба монанди сармоягузории технологӣ дар сатҳи соҳа, тағйироти танзимӣ, фишори аудит, рақобат ё тамоюлҳои ҳисоботи молиявӣ, ки метавонанд ба идоракунии фоидаи ширкати ҳадаф низ таъсир расонанд, дар бар гирад. Аз ин рӯ, релевантии қавии инструмент нишон намедиҳад, ки шарти exclusion restriction ҳатман иҷро шудааст.

Ченакҳои алтернативии идоракунии фоида

Натиҷаи асосӣ танҳо ба таърифи DA дар модели тағйирдодашудаи Jones вобаста нест. Муҳаққиқ се ченаки алтернативии бар асоси аккруалҳоро истифода кардааст.

Манфӣ боқӣ мондани коэффисиенти DigitalJob дар ҳамаи алтернативаҳо нишон медиҳад, ки натиҷаи асосӣ танҳо аз сохтори як метрикаи идоракунии фоида ба вуҷуд наомадааст.

Агар DigitalJob бо фоиз чен карда шавад, натиҷа тағйир меёбад?

DigitalJob% ҳиссаи эълонҳои муҳосибиест, ки малакаҳои рақамиро талаб мекунанд, нисбат ба ҳамаи эълонҳои муҳосибӣ, ки бо фоиз ифода шудааст. Бо ин роҳ эҳтимоле, ки шумораи DigitalJob танҳо ҳаҷми эълонҳои ширкатҳои калон ё ширкатҳои дар ҷустуҷӯи кормандони бештари муҳосибӣ бударо инъикос мекунад, алоҳида санҷида шудааст.

Дар модели пурра назоратшуда коэффисиенти DigitalJob% −0,022 ва хатои стандартӣ 0,011 мебошад; натиҷа дар сатҳи %5 аҳамиятнок аст. Як банди фоизӣ бештар будани ҳиссаи эълонҳои рақамии муҳосибӣ бо 0,022 банди пасттари DA алоқаманд аст.

Оё ширкатҳо аз манипулятсияи аккруалӣ ба манипулятсияи фаъолияти воқеӣ мегузаранд?

Таҳқиқот ҳамчунин санҷидааст, ки сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо танҳо иваз шудани усули манипулятсияро ифода мекунад ё не. Байни DigitalJob ва идоракунии умумии фоида бар асоси фаъолияти воқеӣ, ҷараёни ғайримуқаррарии нақди амалиётӣ, хароҷоти ғайримуқаррарии истеҳсолӣ ва хароҷоти ихтиёрии ғайримуқаррарӣ дар ҳадҳои анъанавии аҳамият робитаи аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок пайдо нашудааст.

Аз ин рӯ, маълумоти манбаъ иддаоро дастгирӣ намекунад, ки манипулятсияи пасттари аккруалӣ, ки бо талабот ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ алоқаманд аст, ба таври низомманд ба манипулятсияи фаъолияти воқеӣ гузаронда мешавад.

Ҳангоми хориҷ кардани эълонҳои кӯтоҳ ва каммаълумот чӣ мешавад?

Вақте эълонҳои муҳосибӣ, ки тавсифи корашон аз 100 аломати чинӣ кӯтоҳтар буд, хориҷ карда шуда DigitalJob аз нав ҳисоб гардид, коэффисиент −0,041 ёфт шуд ва дар сатҳи %1 аҳамиятнок боқӣ монд. Ин санҷиш бо он мувофиқ аст, ки натиҷаи асосӣ танҳо аз таснифоти нодурусти эълонҳои кӯтоҳ ё қолабии ҷойи кор ба вуҷуд наомадааст.

Оё DigitalJob танҳо талабот ба кормандони умуман баландихтисосро чен мекунад?

Модел инчунин бо тағйирёбандаҳое васеъ карда шудааст, ки талабот ба малакаҳои иҷтимоӣ, малакаҳои маърифатӣ ва самтҳои тахассусии муҳосибиро дар эълонҳои муҳосибӣ намояндагӣ мекунанд. Пас аз илова кардани ин назоратҳо коэффисиенти DigitalJob −0,040 ва хатои стандартӣ 0,018 боқӣ монда, дар сатҳи %5 аҳамиятнок аст.

Ин натиҷа бо он мувофиқ аст, ки ҷузъи рақамӣ, ғайр аз проксии оддии зичии баландтари умумии малакаҳо будан, иттилои алоҳидаи тавзеҳдиҳанда дорад.

Санҷишҳои механизмии банақшагирии нақд ва самаранокии сармоягузорӣ

Ин санҷишҳои механизмӣ хусусияти коррелятсионӣ доранд. Аз ҷумла, исбот нашудааст, ки коҳиши захираи нақдӣ ё бесамарии сармоягузорӣ робитаи байни DigitalJob ва сифати ҳисоботи молиявиро ба таври сабабӣ интиқол медиҳад.

Чаро сифати назорати дохилӣ муҳим аст?

Дар ширкатҳои дорои сифати баланди назорати дохилӣ коэффисиенти DigitalJob −0,070 буда, дар сатҳи %1 аҳамиятнок аст. Дар гурӯҳи дорои сифати пасти назорати дохилӣ коэффисиент −0,008 буда, аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок нест. Фарқи байни ду коэффисиент 0,061 аст ва дар сатҳи %10 аҳамиятнок мебошад.

Ин намуна бо тафсире мувофиқ аст, ки малакаҳои рақамии муҳосибӣ метавонанд дар якҷоягӣ бо муҳити назоратие, ки маълумоти боэътимод, расмиёти стандартӣ ва қобилияти истифодаи иттилои тавлидкардаи кормандонро дорад, робитаи қавитар нишон диҳанд.

Оё рақамикунонии умумии ширкат натиҷаро шарҳ медиҳад?

Вақте ширкатҳо аз рӯи сатҳи умумии рақамикунонӣ, ки аз матни ҳисоботҳои солона чен шудааст, ба ду гурӯҳ ҷудо карда мешаванд, коэффисиенти DigitalJob ҳам дар гурӯҳи рақамикунонии баланд ва ҳам дар гурӯҳи рақамикунонии паст манфӣ аст: мутаносибан −0,067 ва −0,052.

Аз ин рӯ, талабот ба малакаҳои рақамии махсуси вазифаи муҳосибӣ падидае нест, ки танҳо дар ширкатҳои аллакай шадидан рақамикунонидашуда дида шавад. Аммо далел дар бораи он ки фарқи коэффисиентҳо байни гурӯҳҳои рақамикунонии баланд ва паст дар сатҳҳои анъанавии аҳамият фарқи қавӣ нишон медиҳад, маҳдуд аст.

Робита бо мониторинги аудити беруна чӣ гуна тағйир меёбад?

Дар ширкатҳое, ки мониторинги аудити беруна қавӣ ҳисобида мешавад, коэффисиенти DigitalJob −0,072 буда, дар сатҳи %1 аҳамиятнок аст. Дар гурӯҳи аудити берунаи заифтар коэффисиент −0,025 буда, аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок нест. Фарқи 0,047 байни ду коэффисиент дар сатҳи %5 аҳамиятнок аст.

Таҳқиқоти манбаъ инро ҳамчун натиҷае баррасӣ мекунад, ки талабот ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ ва аудити беруна метавонанд ҳамдигарро пурра кунанд. Аудити қавитар метавонад ҳам интихоби ҳисоботдиҳиро интизом бахшад ва ҳам истифодаи иттилои муҳосибии босифаттареро, ки дар дохили ширкат тавлид мешавад, осон кунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Талаботи бештар ба малакаҳои рақамӣ дар эълонҳои ҷойи кори муҳосибӣ бо сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо аз ҷиҳати оморӣ алоқаманд аст.
• Ин робитаи манфӣ дар чанд модели алтернативӣ ва ченакҳо нигоҳ дошта мешавад.
• Робита берун аз рақамикунонии умумии ширкат иттилои махсуси вазифаи муҳосибиро дар бар мегирад.
• Дар муҳитҳои дорои назорати дохилии қавитар ва аудити берунии қавитар робита равшантар аст.
• Таҳлилҳои захираи нақдӣ ва бесамарии сармоягузорӣ натиҷаҳои ишоракунандаеро пешниҳод мекунанд, ки бо механизмҳои беҳтари банақшагирӣ ва тақсимоти захираҳо мувофиқанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Шумораи эълонҳои ҷойи кор шумораи воқеии кормандони ба кор қабулшуда нест.
• DigitalJob сатҳи воқеии малакаҳои рақамии кормандони мавҷудаи муҳосибиро бевосита чен намекунад.
• Таҳқиқот исбот намекунад, ки талабот ба истеъдоди рақамӣ идоракунии фоидаро ба таври қатъии сабабӣ коҳиш медиҳад.
• Санҷиши тағйирёбандаи инструменталӣ шарти exclusion restriction-ро қатъиян тасдиқ намекунад.
• Натиҷаҳои аз ширкатҳои A-share-и Чин бадастомадаро бе санҷиши иловагӣ ба ҳамаи кишварҳо ва сохторҳои корхонаҳо умумӣ кардан мумкин нест.
• Таҳқиқот бевосита намесанҷад, ки нармафзори мушаххас, системаи зеҳни сунъӣ ё воситаи автоматизатсия сифати ҳисоботи молиявиро беҳтар мекунад.

Маҳдудиятҳои асосӣ

DigitalJob на ба кор қабулкунии воқеӣ, балки талаботи меҳнатии изҳоршударо чен мекунад. Маълумоти манбаъ нишон намедиҳад, ки аз ҳар эълон чанд нафар воқеан ба кор қабул шудаанд, шумораи умумии кормандони шуъбаи муҳосибӣ чанд аст, сатҳи воқеии малакаҳои кормандон чӣ гуна аст, сармоягузорӣ ба музди меҳнат/маош чӣ қадар аст ё кормандони ба кор қабулшуда воситаҳои рақамиро дар амал чӣ гуна истифода мебаранд.

Зарбаҳои мушоҳиданашудаи ширкат ё соҳа метавонанд ҳамзамон ҳам ба талабот ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ ва ҳам ба интихоби ҳисоботи молиявӣ таъсир расонанд. Эффектҳои собит, усулҳои мувозинаткунӣ ва тарҳи тағйирёбандаи инструменталӣ барои коҳиш додани ин мушкилот пешбинӣ шудаанд, аммо нишон дода нашудааст, ки онро пурра аз байн мебаранд.

Барои таҳқиқоти оянда истифодаи маълумоти воқеии шуғл, меъёрҳои нормализатсияшудаи ба кор қабулкунии рақамии муҳосибӣ ва зарбаҳои маҳаллии пешниҳоди истеъдоди рақамӣ тавсия мешавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Accounting Digital Talent Demand and Financial Reporting Quality: Evidence from Job Posting

Муаллиф: Jianyu Zhao.

Муассиса: School of Accountancy, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China.

Маҷалла: Accounting and Auditing.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Сабти библиографӣ: Accounting and Auditing, 2026, Volume 2, Issue 3, Article 14.

DOI: 10.3390/accountaudit2030014

Санаи нашр: 4 августи 2026.

Санаҳои таҳрирӣ: Received 20 May 2026; Revised 14 July 2026; Accepted 31 July 2026.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии эмпирикии тақризшуда.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY). Матни Verianla тарҷумаи мустақими мақолаи манбаъ нест; усул, додаҳо ва натиҷаҳои илмии дар манбаъ гузоришшуда бо баёни мустақили илмии тоҷикӣ шарҳ дода шудаанд.

Манбаъҳои додаҳо: Эълонҳои онлайнии ҷойи кор аз CnOpenData гирифта шудаанд; маълумоти молиявӣ ва муҳосибии сатҳи ширкат аз пойгоҳи додаҳои China Stock Market and Accounting Research (CSMAR) гирифта шудааст.

Намуна: 18.075 мушоҳидаи ширкат-сол аз 2204 ширкати A-share-и Чин дар давраи 2014–2022.

Тағйирёбандаи асосии тавзеҳдиҳанда: DigitalJob; шумораи солонаи эълонҳои ҷойи кори муҳосибӣ дар сатҳи ширкат аст, ки малакаҳои рақамиро талаб мекунанд ва дар регрессияи асосӣ бо як сол таъхир истифода шудааст.

Тағйирёбандаи асосии вобаста: DA; қимати аккруалҳои мутлақи ихтиёрӣ мебошад, ки бо модели тағйирдодашудаи Jones арзёбӣ ва ба 100 зарб шудаанд. DA-и баландтар маънои идоракунии бештари фоида бар асоси аккруалҳоро дорад.

Усули асосӣ: Регрессияҳои панели OLS бо эффектҳои собити ширкат ва сол; хатогиҳои стандартӣ дар сатҳи ширкат кластербандӣ шудаанд. Тағйирёбандаҳои пайваста дар персентилҳои 1. ва 99. winsorize шудаанд.

Таҳлилҳои устуворӣ ва эндогенӣ: Propensity score matching, entropy balancing, равиши тағйирёбандаи инструменталӣ дар асоси талаботи дигар ширкатҳои ҳамон соҳа ба истеъдоди рақамии муҳосибӣ, нишондиҳандаҳои алтернативии идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо, ченаки фоизии DigitalJob, санҷишҳои идоракунии фоида бар асоси фаъолияти воқеӣ, хориҷ кардани эълонҳои каммаълумот ва назорати талабот ба малакаҳои иҷтимоӣ/маърифатӣ/касбӣ.

Маблағгузорӣ: National Natural Science Foundation of China, grant number 72102246.

Institutional Review Board: Татбиқ намешавад.

Розигии огоҳона: Татбиқ намешавад.

Дастрасии додаҳо: Дастрасӣ ба маълумоти эълонҳои ҷойи кори CnOpenData маҳдуд аст ва иҷозати CnOpenData-ро талаб мекунад.

Ихтилофи манфиатҳо: Муаллиф изҳор кардааст, ки ихтилофи манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳми муаллиф: Таҳқиқот якмуаллифа аст. Дар PDF-и манбаъ бахши ҷудогонаи саҳми муаллиф аз рӯи CRediT гузориш нашудааст.

Ҳадди асосии тафсир: Натиҷаҳо робитаи устувори омориро байни талабот ба истеъдоди рақамӣ дар муҳосибӣ ва сатҳи пасттари идоракунии фоида бар асоси аккруалҳо нишон медиҳанд; аммо азбаски эълонҳои ҷойи кор ба кор қабулкунии воқеиро чен намекунанд ва зарбаҳои мушоҳиданашуда пурра истисно нашудаанд, натиҷаҳоро набояд ҳамчун таъсири қатъии сабабӣ тафсир кард.