王 偉

一、導(dǎo)論

（一）研究問(wèn)題

西方會(huì)計(jì)研究從 Ball和 Brown（1968）［1］以來(lái)逐漸形成了以經(jīng)驗(yàn)／實(shí)證研究為主流的研究范式。經(jīng)過(guò)40多年的發(fā)展，西方會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域當(dāng)前的研究結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)是會(huì)計(jì)學(xué)術(shù)界感興趣的話題。本文受數(shù)據(jù)限制將目光鎖定于近20年，試圖回答這樣幾個(gè)研究問(wèn)題：會(huì)計(jì)學(xué)研究的主要研究領(lǐng)域是哪些？這些研究領(lǐng)域是通過(guò)哪些重要文獻(xiàn)聯(lián)系在一起的？哪些研究領(lǐng)域最為活躍？每個(gè)研究領(lǐng)域研究哪些議題，重要文獻(xiàn)是哪些？在研究的歷史進(jìn)程中有哪些轉(zhuǎn)折點(diǎn)式的重要文獻(xiàn)？

西方會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域有三大國(guó)際期刊（俗稱Top 3）： 會(huì)計(jì)評(píng)論（The Accounting Review， 簡(jiǎn)稱TAR），會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)學(xué)刊（Journal of Accounting＆Economics，簡(jiǎn)稱JAE），會(huì)計(jì)研究學(xué)刊（Journal of Accounting Re?search，簡(jiǎn)稱JAR）。當(dāng)然也有其他五大、六大國(guó)際期刊的說(shuō)法，但排名前三位的仍然是這三個(gè)期刊。本文假定這三大國(guó)際期刊能夠代表西方會(huì)計(jì)研究的主流，進(jìn)而通過(guò)對(duì)這三大國(guó)際期刊所發(fā)表文章及其索引進(jìn)行研究分析，回答本文提出的研究問(wèn)題。

（二）研究方法

本文采用的研究方法是科學(xué)知識(shí)圖譜分析?？茖W(xué)知識(shí)圖譜是顯示科學(xué)知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形?？茖W(xué)知識(shí)圖譜研究是以科學(xué)知識(shí)為計(jì)量研究對(duì)象，屬于科學(xué)計(jì)量學(xué)的范疇，同時(shí)涉及科學(xué)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息科學(xué)和信息計(jì)量學(xué)的交叉領(lǐng)域（陳悅等，2008［2］）。當(dāng)前常用的繪制科學(xué)知識(shí)圖譜的軟件有 CiteSpace Ⅲ、 VOSviewer、 Sci2、 CoPalRed、 IN?SPIRE、VanagePoint、Bibexel等。CiteSpaceⅢ是以網(wǎng)絡(luò)分析和可視化為基礎(chǔ)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型化和可視化，發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域，分辨研究問(wèn)題和研究方法（Chen，2004［3］； Chen， 2006［4］； Chen 等， 2010［5］）。 本 文采用的CiteSpaceⅢ軟件便于通過(guò)引文空間分析，探尋學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑，找出學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)式文獻(xiàn)，分析回答本文提出的研究問(wèn)題。

二、描述性統(tǒng)計(jì)

會(huì)計(jì)學(xué)是相對(duì)于經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、金融學(xué)而言較小的學(xué)科，會(huì)計(jì)學(xué)三大頂級(jí)期刊上發(fā)表的文獻(xiàn)基本能夠涵蓋會(huì)計(jì)學(xué)科領(lǐng)域的重要進(jìn)展文獻(xiàn)，因此才使得本文應(yīng)用會(huì)計(jì)學(xué)三大頂級(jí)期刊上發(fā)表的文獻(xiàn)及其引文能夠刻畫出西方會(huì)計(jì)學(xué)研究的脈絡(luò)。

本文樣本取自Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)。本文采用國(guó)際三大會(huì)計(jì)學(xué)期刊（TAR，JAE和JAR），語(yǔ)種為English，文獻(xiàn)類型為Article，索引為SSCI，時(shí)間跨度為1994年至2014年。共獲得樣本2 239個(gè)，其中TAR（958個(gè)，占42.79%）、JAR（647個(gè)，占28.90%）、JAE（634個(gè)，占28.32%）。從圖1可以看出，每年的樣本量（國(guó)際三大會(huì)計(jì)學(xué)期刊文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量）有逐年遞增的趨勢(shì)，經(jīng)過(guò)20年的發(fā)展，每年的樣本量接近翻倍。從表1可以看出，樣本中發(fā)表論文數(shù)量最多的三個(gè)機(jī)構(gòu)是芝加哥大學(xué)（147個(gè)）、賓夕法尼亞大學(xué)（136個(gè)）、斯坦福大學(xué)（112個(gè)）；排名第13位的是香港科技大學(xué)，唯一在前20名當(dāng)中的非美國(guó)機(jī)構(gòu)。

圖1 樣本年度分布圖

表1 發(fā)表數(shù)量排名前20的機(jī)構(gòu)

三、視圖分析

（一）自動(dòng)聚類標(biāo)簽視圖

全文在應(yīng)用CiteSpaceⅢ軟件進(jìn)行研究時(shí)，節(jié)點(diǎn)類型選擇被引引文。時(shí)區(qū)分割為1年，選擇每一時(shí)區(qū)分割中被引頻次或出現(xiàn)頻次最高的50個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。使用最小生成樹和簡(jiǎn)化最終合成的綜合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)修剪，以得到恰當(dāng)?shù)膱D譜。圖2是基于TF?IDF算法提取標(biāo)簽的自動(dòng)聚類標(biāo)簽視圖。圖3是基于對(duì)數(shù)似然率算法提取標(biāo)簽的自動(dòng)聚類標(biāo)簽視圖。圖2與圖3除了在提取標(biāo)簽時(shí)的算法不同外（算法的區(qū)別將在后文介紹），圖2能直觀看出不同聚類的邊界，圖3則能直觀觀察出中介中心性高的節(jié)點(diǎn)（紫色節(jié)點(diǎn)）和突現(xiàn)性高的節(jié)點(diǎn)（紅色節(jié)點(diǎn)）在整個(gè)研究網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用。關(guān)于聚類的識(shí)別效果的評(píng)價(jià)、中介中心性和突現(xiàn)性概念將在后文中展開討論。

（二）時(shí)間線視圖

圖4是基于TF?IDF算法提取標(biāo)簽的時(shí)間線視圖。時(shí)間線視圖側(cè)重于勾畫聚類之間的關(guān)系和某個(gè)聚類中文獻(xiàn)的歷史跨度。時(shí)間線視圖的縱軸代表節(jié)點(diǎn)所屬聚類，橫軸代表發(fā)表的時(shí)間，同一聚類的節(jié)點(diǎn)按照時(shí)間順序被排布在同一水平線上。通過(guò)觀察時(shí)間線視圖能夠分析某一聚類的首篇參考文獻(xiàn)，也就是聚類開始年份、聚類成果增多年份、聚類關(guān)注度降低趨冷年份、標(biāo)志性文獻(xiàn)（高被引文獻(xiàn)、高突現(xiàn)性文獻(xiàn)、高中介中心性文獻(xiàn)）的年份。高被引文獻(xiàn)通過(guò)觀察節(jié)點(diǎn)的大小可以發(fā)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)越大出現(xiàn)頻次（或被引用頻次）越多，節(jié)點(diǎn)圈內(nèi)顏色和厚度表示不同時(shí)間段出現(xiàn)（或被引）頻次。高突現(xiàn)性文獻(xiàn)的節(jié)點(diǎn)被染成紅色。有些節(jié)點(diǎn)是以紫圈包圍的方式標(biāo)注出來(lái)，代表其有較大的中介中心性。后文中會(huì)介紹前十大高被引文獻(xiàn)、前二十大高突現(xiàn)性文獻(xiàn)和前十大高中介中心性文獻(xiàn)，均可在圖4中找到相應(yīng)節(jié)點(diǎn)。

圖2 基于TF?IDF算法提取標(biāo)簽的自動(dòng)聚類標(biāo)簽視圖

圖3 基于對(duì)數(shù)似然率算法提取標(biāo)簽的自動(dòng)聚類標(biāo)簽視圖

圖4 基于TF?IDF算法提取標(biāo)簽的時(shí)間線視圖

四、知識(shí)聚類分析

（一）互引聚類概況

本文使用CitespaceⅢ進(jìn)行知識(shí)聚類分析。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)被分為17個(gè)互引聚類。這些聚類的標(biāo)簽來(lái)自于施引文獻(xiàn)的索引詞。CitespaceⅢ將互引引文（co?cited references，兩篇被引文獻(xiàn)同時(shí)被某一施引文獻(xiàn)所引用；并非施引文獻(xiàn)本身）分為各個(gè)互引聚類，每個(gè)互引聚類代表某一主題、某一話題或某一類研究。表2是聚類的匯總表。均值代表某一互引聚類發(fā)表年限均值，能夠直觀地看出它是由老一些還是新一些的互引引文所構(gòu)成。例如11號(hào)聚類的互引引文發(fā)表年限均值最近期為2005年。

表2 聚類匯總表

（二）互引聚類標(biāo)簽提取算法和聚類評(píng)價(jià)

聚類標(biāo)簽詞來(lái)源于施引文獻(xiàn)，可以從施引文獻(xiàn)的標(biāo)題詞條或索引詞條或摘要詞條提取，提取辦法基于三種排序算法，即TF?IDF加權(quán)算法、對(duì)數(shù)似然率（log?likelihood rate， 簡(jiǎn)稱 LLR）以及互信息算法（mutual information，簡(jiǎn)稱MI）。TF?IDF加權(quán)算法提取出的詞語(yǔ)強(qiáng)調(diào)的是研究主流，對(duì)數(shù)似然率和互信息算法提取出的詞語(yǔ)強(qiáng)調(diào)的是研究特點(diǎn)。兩者相結(jié)合，從中提取共同的信息是對(duì)聚類最佳的詮釋和界定（陳悅等， 2014［1］）。

模塊性（modularity）是紐曼于2004年提出的一個(gè)社團(tuán)識(shí)別效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。聚類的效果越好，社團(tuán)內(nèi)部連線就會(huì)越多，模塊值（簡(jiǎn)稱Q值）就越大。平均輪廓值是考夫曼和盧梭于1990年提出的另一類評(píng)價(jià)聚類效果的參數(shù)，是各樣本點(diǎn)輪廓值的平均數(shù)（silhouette，簡(jiǎn)稱S值）。CitespaceⅢ依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度，提供了Q值和S值兩個(gè)指標(biāo)，它可以作為我們?cè)u(píng)判圖譜繪制效果的依據(jù)。一般而言，Q值一般在區(qū)間 ［0，1）內(nèi)，Q＞0.3就意味著劃分出來(lái)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的；當(dāng)S值在0.7時(shí)，聚類是高效率令人信服的，若在0.5以上，聚類一般認(rèn)為是合理的。本文所繪制的圖2～圖4的Q值為0.901 8，S值（均值）是0.544 1，表明本文劃分出來(lái)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的，聚類是合理的。

（三）聚類研究議題分析

如表2所示，0號(hào)至16號(hào)聚類的規(guī)模由29逐漸遞減至16。0、7、8、9、11號(hào)聚類的S值大于0.7，是高效率令人信服的；有8個(gè)聚類的S值大于0.5小于0.7，是合理的；另有4個(gè)聚類的S值小于0.5。表2報(bào)告了三種互引聚類標(biāo)簽提取算法所提取的每個(gè)聚類的最佳標(biāo)簽，例如0號(hào)聚類TF?IDF加權(quán)算法、對(duì)數(shù)似然率和互信息算法提取出的標(biāo)簽分別是訴訟、審計(jì)師和會(huì)計(jì)判斷。

0號(hào)聚類主要研究審計(jì)的相關(guān)議題，例如審計(jì)獨(dú)立性、審計(jì)師訴訟、審計(jì)定價(jià)等。1號(hào)聚類主要研究財(cái)務(wù)報(bào)告的相關(guān)議題，例如盈余質(zhì)量、會(huì)計(jì)方法、強(qiáng)制性IFRS采納、利潤(rùn)平滑等。2號(hào)聚類主要研究?jī)r(jià)值相關(guān)性的相關(guān)議題，例如盈余形態(tài)、會(huì)計(jì)基礎(chǔ)的債務(wù)契約、無(wú)形資產(chǎn)、固定資產(chǎn)等。3號(hào)聚類主要研究股權(quán)估值相關(guān)議題，例如賬面價(jià)值的角色、綜合盈余、債務(wù)契約、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性等。4號(hào)聚類主要研究高管薪酬相關(guān)議題，例如盈余水平和盈余變化的解釋力、股權(quán)激勵(lì)、CEO更替等。5號(hào)聚類主要研究會(huì)計(jì)舞弊相關(guān)議題，例如CEO／管理層動(dòng)機(jī)、分析師反應(yīng)、盈余質(zhì)量、公司治理、高管更替等。6號(hào)聚類主要研究盈余管理相關(guān)議題，例如并購(gòu)、滿足分析師預(yù)期、分紅計(jì)劃假設(shè)、零盈余或微正盈余、盈余驚喜、真實(shí)盈余管理、盈余質(zhì)量、非經(jīng)常性損益、自愿披露、盈余持續(xù)性等。7號(hào)聚類主要研究市場(chǎng)反應(yīng)相關(guān)議題，例如營(yíng)運(yùn)資金、盈余公告、國(guó)際會(huì)計(jì)趨同、股票回購(gòu)、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、盈余管理等。8號(hào)聚類主要研究金融機(jī)構(gòu)相關(guān)的議題，例如財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司避稅目的的盈余管理、銀行貸款條款、保險(xiǎn)公司高管薪酬會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)敏感度、商業(yè)銀行證券投資利得和損失、商業(yè)銀行管理財(cái)務(wù)報(bào)告等。9號(hào)聚類主要研究管理層動(dòng)機(jī)相關(guān)議題，例如債務(wù)合約、盈余質(zhì)量、審計(jì)師表現(xiàn)的問(wèn)責(zé)效果等。10號(hào)聚類主要研究高管相關(guān)議題，例如CEO更替的競(jìng)爭(zhēng)效果、高管薪酬會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)敏感度、管理層能力、股權(quán)激勵(lì)等。11號(hào)聚類主要研究財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境的相關(guān)議題，例如盈余質(zhì)量、內(nèi)部控制與財(cái)務(wù)報(bào)告、公司治理等。12號(hào)聚類主要研究資本成本相關(guān)議題，例如自愿信息披露、盈余透明度、股東稅、信息風(fēng)險(xiǎn)、期權(quán)交易等。13號(hào)聚類主要研究信息披露相關(guān)議題，例如自愿披露動(dòng)機(jī)、財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境、自愿披露與盈余管理、個(gè)人投資者、電話會(huì)議、信息含量、分析師反應(yīng)等。14號(hào)聚類主要研究分析師相關(guān)的議題，例如預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、預(yù)測(cè)誤差、財(cái)務(wù)報(bào)告等。15號(hào)聚類主要研究審計(jì)委員會(huì)相關(guān)議題，例如盈余質(zhì)量、綜合收益、財(cái)務(wù)報(bào)告、盈余管理、公司治理、財(cái)務(wù)報(bào)告過(guò)程監(jiān)管、財(cái)務(wù)高管質(zhì)量與更替等。16號(hào)聚類主要研究盈余相關(guān)議題，例如盈余公告后漂移、市場(chǎng)反應(yīng)、盈余持續(xù)性、盈余高估、盈余反應(yīng)系數(shù)等。

五、重要文獻(xiàn)分析

一個(gè)學(xué)科研究領(lǐng)域的重要文獻(xiàn)或者說(shuō)標(biāo)志性文獻(xiàn)可以從引文被引次數(shù)、引文引起引用量突然驟增、引文在聚類間或聚類內(nèi)占據(jù)重要位置三個(gè)維度進(jìn)行分析。

有一年過(guò)年時(shí)連隊(duì)隔壁鄰居家老羅，因?yàn)樗赣H眼神不好，把準(zhǔn)備初一吃餃子的蕎麥面一半倒在腳地下一半倒在泔水桶，一家人急得哭鼻子，我母親知道后給他家送去幾斤白面。母親說(shuō)：“人不能總想著占別人家的便宜，我們可以不巴結(jié)權(quán)貴但不能看不起、不關(guān)心同命人?！?/p>

（一）前十大被引最多的文獻(xiàn)

表3介紹了國(guó)際三大會(huì)計(jì)學(xué)期刊1994年至2014年發(fā)表文章的引文中被引次數(shù)最多的前十大引文。前十大被引最多的文獻(xiàn)包含TAR 2篇，JAE 1篇，JAR 1篇，其他6篇；2號(hào)聚類4篇，16、6、3、1、0、7號(hào)聚類各1篇。

被引最多的文獻(xiàn)是2號(hào)聚類的 White（1980），其對(duì)異方差模型設(shè)定檢驗(yàn)進(jìn)行了開創(chuàng)性的研究。Watts和Zimmerman（1986）詳細(xì)介紹了實(shí)證會(huì)計(jì)理論。Sloan（1996）研究了市場(chǎng)對(duì)應(yīng)計(jì)和現(xiàn)金流量信息的反應(yīng)。Jones（1991）研究了進(jìn)口援助調(diào)查期間的盈余管理。Basu（1997）提出了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性模型。Jensen和Meckling（1976）用委托代理理論分析發(fā)現(xiàn)了所有者與管理者在目標(biāo)不一致情況下存在的代理成本。Dechow等（1995）評(píng)估了檢測(cè)盈余管理的各種應(yīng)計(jì)模型。Belsley等（1980）介紹了回歸診斷的相關(guān)方法。Petersen（2009）研究了不同方法對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)的區(qū)別。Fama和Macbeth（1973）為使用橫截面回歸來(lái)檢驗(yàn)資產(chǎn)定價(jià)模型提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方法。

表3 前十大被引最多的文獻(xiàn)

（二）前二十大突現(xiàn)引文

突現(xiàn)引文是指引用量突然上升或突然下降的節(jié)點(diǎn)。這類節(jié)點(diǎn)通常代表某一研究的轉(zhuǎn)變，能夠指明最活躍的研究領(lǐng)域。表4報(bào)告了突現(xiàn)性最大的前20項(xiàng)被引文獻(xiàn)的突現(xiàn)值、突現(xiàn)起始年、突現(xiàn)終止年、所屬聚類號(hào)、引文信息等。突現(xiàn)（burst）值越大的文獻(xiàn)，其突現(xiàn)性越大。突現(xiàn)區(qū)間為突現(xiàn)起始年至突現(xiàn)終止年。本文之所以報(bào)告前二十大突現(xiàn)引文而不是前十大突現(xiàn)引文，是因?yàn)榍笆笸滑F(xiàn)引文中6篇是會(huì)計(jì)研究所使用的計(jì)量方法方面的突破，其余4篇是盈余質(zhì)量、IFRS報(bào)告經(jīng)濟(jì)后果、財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境和報(bào)表重述四個(gè)方面的突現(xiàn)引文，不足以展示會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域內(nèi)容突現(xiàn)性引文。

前二十大突現(xiàn)引文中有8篇的突現(xiàn)右側(cè)區(qū)間不是2014，包括2號(hào)聚類3篇、3號(hào)聚類3篇和8號(hào)聚類2篇。因此，第2、3、8號(hào)聚類曾是會(huì)計(jì)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。前二十大突現(xiàn)引文中有12篇的突現(xiàn)右側(cè)區(qū)間是2014，包括7號(hào)聚類2篇、1號(hào)聚類2篇、13號(hào)聚類2篇、5號(hào)聚類2篇、11號(hào)聚類3篇、6號(hào)聚類1篇。換言之，7、1、13、5、11、6號(hào)聚類是當(dāng)前會(huì)計(jì)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。前二十大突現(xiàn)引文包括TAR 2篇，JAE 5篇，JAR 6篇，其他7篇。

被引突現(xiàn)性最大的文獻(xiàn)是7號(hào)聚類的Petersen（2009），研究了不同方法對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)的區(qū)別，突現(xiàn)值是37.02，突現(xiàn)區(qū)間為 ［2010，2014］。White（1980）對(duì)異方差模型設(shè)定檢驗(yàn)進(jìn)行開創(chuàng)性的研究。Gow等（2010）研究了會(huì)計(jì)研究中使用橫截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)模型的修正方法問(wèn)題。Graham等（2005）研究了公司財(cái)務(wù)報(bào)告的經(jīng)濟(jì)含義，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和訪談來(lái)了解影響報(bào)告盈余和披露決策的因素。Belsley等（1980）介紹了回歸診斷的相關(guān)方法。Dechow等（2010）從代理，決定因素和后果的角度研究了如何理解盈余質(zhì)量。Daske等（2008）研究了強(qiáng)制性的 IFRS報(bào)告的經(jīng)濟(jì)后果。Beyer等（2010）對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。Hennes等（2008）基于重述與CEO／CFO更替研究了區(qū)分故意重述和非故意重述的重要性。Larcker和 Rusticus（2010）指出了會(huì)計(jì)研究中使用工具變量應(yīng)注意的問(wèn)題。Lambert等（2007）研究了高質(zhì)量的信息披露如何通過(guò)直接和間接的方式影響資本成本。Watts和Zimmerman（1986）詳細(xì)介紹了實(shí)證會(huì)計(jì)理論。De?chow等（2011）研究了如何預(yù)測(cè)重要的財(cái)務(wù)錯(cuò)報(bào)。Ohlson（1995）提出了知名的Ohlson（1995）模型以評(píng)估企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值。Hanlon和 Heitzman（2010）對(duì)稅的相關(guān)研究從四個(gè)方面進(jìn)行了綜述。Hribar和Collins（2002）研究了估計(jì)應(yīng)計(jì)時(shí)的誤差的影響。Armstrong等（2010）研究了CEO股權(quán)激勵(lì)和會(huì)計(jì)舞弊之間的關(guān)系。Easton和Harris（1991）研究了盈余如何解釋回報(bào)率。Scholes和Wolfson（1992）介紹了稅和戰(zhàn)略的相關(guān)議題。Beatty等（1995）研究了商業(yè)銀行如何通過(guò)管理財(cái)務(wù)報(bào)告以達(dá)到資本、稅和盈余目標(biāo)。

表4 前二十大突現(xiàn)引文

（三）中介中心性最高的前十大引文

高中介中心性論文意味著在結(jié)構(gòu)上占據(jù)重要位置的論文，也就是說(shuō)它們?cè)谶B接其他節(jié)點(diǎn)或者幾個(gè)不同的聚類上發(fā)揮著重要作用。表5介紹了前十大高中介中心性文獻(xiàn)的中心性值、引文信息和所屬聚類。中心性值越高，代表其中介中心性越大。前十大高中介中心性文獻(xiàn)包含TAR 2篇，JAE 5篇，JAR 2篇，其他1篇。圖3中的紫色節(jié)點(diǎn)是中介中心性高的節(jié)點(diǎn)，能夠直觀發(fā)現(xiàn)其在整個(gè)研究網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用。

中介中心性最高的文獻(xiàn)是9號(hào)聚類的Smith和Warner（1979），研究了債券條款的作用，是9號(hào)聚類連接1、13號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Sweeney（1994）研究了經(jīng)理層對(duì)債務(wù)條款違約的會(huì)計(jì)反應(yīng)，是9號(hào)聚類連接2、13號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Watts和Zimmer?man（1990）進(jìn)一步發(fā)展了實(shí)證會(huì)計(jì)理論，是2號(hào)聚類連接9號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Ball等（2000）研究了普通法國(guó)家和成文法國(guó)家對(duì)會(huì)計(jì)盈余特質(zhì)的不同影響，是1號(hào)聚類連接3、9號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。De?chow等（1995）研究了如何識(shí)別盈余管理，是0號(hào)聚類連接2、6號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Basu（1997）提出了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性模型，是3號(hào)聚類連接1、4號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Christie（1990）研究了會(huì)計(jì)選擇理論的測(cè)試方法及效果，是2號(hào)聚類連接0號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Jones（1991）研究了進(jìn)口援助調(diào)查期間的盈余管理，是6號(hào)聚類連接15號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。Skinner（1994）研究了為什么公司自愿披露壞消息，是13號(hào)聚類連接9、5號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。DeFond和Jiambalvo（1994）研究了債務(wù)契約違約和操縱應(yīng)計(jì)，是6號(hào)聚類連接0號(hào)聚類的重要文獻(xiàn)。

表5 前十大高中介中心性文獻(xiàn)

（四）Sigma值最高的前十大引文

Sigma值是基于中介中心性和突現(xiàn)性計(jì)算得到的。中介中心性越高和突現(xiàn)性越高的節(jié)點(diǎn)論文，其Sigma值也越高。表6介紹了前十大高Sigma值文獻(xiàn)的Sigma值、引文信息和所屬聚類號(hào)。前十大高Sig?ma值文獻(xiàn)包括TAR 1篇，JAE 7篇，JAR 2篇。

Sigma值最高的文獻(xiàn)是第2聚類的Watts和Zim?merman（1990），進(jìn)一步發(fā)展了實(shí)證會(huì)計(jì)理論。Christie（1990）研究了會(huì)計(jì)選擇理論的測(cè)試方法及效果。Sweeney（1994）研究了經(jīng)理層對(duì)債務(wù)條款違約的會(huì)計(jì)反應(yīng)。Collins和Kothari（1989）研究了盈余反應(yīng)系數(shù)的決定因素。Lambert等（2007）研究了高質(zhì)量的信息披露是如何通過(guò)直接和間接的方式影響資本成本的。Healy（1985）研究了分紅計(jì)劃對(duì)會(huì)計(jì)決策的影響。Beaver等（1980）研究了股價(jià)的信息含量。Deangelo（1988）研究了會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)與管理者競(jìng)爭(zhēng)、信息成本和公司治理的關(guān)系。Beatty等（1995）研究了商業(yè)銀行如何通過(guò)管理財(cái)務(wù)報(bào)告以達(dá)到資本、稅和盈余目標(biāo)。Dechow等（1998）研究了盈余和現(xiàn)金流量的關(guān)系。

表6 前十大高Sigma值文獻(xiàn)

六、結(jié)論和未來(lái)研究展望

（一）研究結(jié)論

本文采用科學(xué)知識(shí)圖譜分析了西方會(huì)計(jì)研究二十年來(lái)的發(fā)展。通過(guò)使用CitespaceⅢ軟件對(duì)西方會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域的三大國(guó)際期刊1994年至2014年所發(fā)表文章及其引文進(jìn)行自動(dòng)聚類視圖分析（圖2、圖3）、時(shí)間線視圖分析（圖4）和知識(shí)聚類分析（表2），將會(huì)計(jì)學(xué)研究劃分為17個(gè)具體的主要研究領(lǐng)域（表2），并總結(jié)了每個(gè)研究領(lǐng)域的研究議題和重要文獻(xiàn)。

突現(xiàn)引文通常代表某一研究的轉(zhuǎn)變，能夠指明最活躍的研究領(lǐng)域；高中介中心性論文意味著在結(jié)構(gòu)上占據(jù)重要位置的論文；Sigma值是基于中介中心性和突現(xiàn)性計(jì)算得到的。進(jìn)而，本文通過(guò)分析前十大被引最多的文獻(xiàn)、前二十大突現(xiàn)引文、中介中心性最高的前十大引文和Sigma值最高的前十大引文，匯總了西方會(huì)計(jì)研究中最為活躍的研究領(lǐng)域（表4）、在研究的歷史進(jìn)程中轉(zhuǎn)折點(diǎn)式的重要文獻(xiàn)（表4）、聯(lián)系不同領(lǐng)域的重要文獻(xiàn)（表5、 表6）。7、1、13、5、11、6號(hào)聚類是當(dāng)前會(huì)計(jì)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，分別研究市場(chǎng)反應(yīng)、財(cái)務(wù)報(bào)告、信息披露、會(huì)計(jì)舞弊、財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境、盈余管理等相關(guān)議題。

（二）未來(lái)研究展望

基于本文的分析和研究，展望西方會(huì)計(jì)學(xué)未來(lái)的研究方向如下：

首先，基于國(guó)際視角研究不同制度背景對(duì)會(huì)計(jì)的影響。已有的文獻(xiàn)研究了國(guó)際制度因素（普通法國(guó)家和成文法國(guó)家）對(duì)會(huì)計(jì)盈余特征的影響、激勵(lì)與會(huì)計(jì)準(zhǔn)則共同影響會(huì)計(jì)盈余（四個(gè)東亞國(guó)家和地區(qū)）、從國(guó)際比較的視角研究盈余管理與投資者保護(hù)、各國(guó)強(qiáng)制性IFRS報(bào)告的經(jīng)濟(jì)后果等。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探討基于國(guó)際視角的其他宏觀因素、制度因素對(duì)會(huì)計(jì)的影響。

其次，研究盈余重述的影響因素和經(jīng)濟(jì)后果。已有的研究文獻(xiàn)研究了盈余重述的影響因素，例如公司治理對(duì)舞弊后重述信任的影響、審計(jì)委員會(huì)特征和重述、在重述研究中區(qū)分誤報(bào)和違規(guī)、重述報(bào)告市場(chǎng)反應(yīng)的決定因素、預(yù)測(cè)重要會(huì)計(jì)錯(cuò)報(bào)、業(yè)績(jī)?yōu)榛A(chǔ)的薪酬對(duì)錯(cuò)報(bào)的影響。已有的研究文獻(xiàn)研究了盈余重述的經(jīng)濟(jì)后果，包括法律后果和市場(chǎng)反應(yīng)，例如因違反GAAP進(jìn)行盈余重述的動(dòng)機(jī)和懲罰、股東訴訟與公司披露、證券集體訴訟、盈余披露與股東訴訟、盈余公告附近的市場(chǎng)流動(dòng)性和交易量、交易量和價(jià)格對(duì)公告的反應(yīng)、交易量對(duì)年度會(huì)計(jì)盈余公告的反應(yīng)、財(cái)務(wù)報(bào)告的市場(chǎng)反應(yīng)。未來(lái)的研究可進(jìn)一步深入研究盈余重述的影響因素和經(jīng)濟(jì)后果。

最后，研究會(huì)計(jì)信息與企業(yè)資本成本。已有的研究文獻(xiàn)研究了內(nèi)部控制與會(huì)計(jì)信息和資本成本的關(guān)系，例如內(nèi)部控制缺陷對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)和資本成本的影響、盈余質(zhì)量與財(cái)務(wù)報(bào)告的內(nèi)部控制、內(nèi)部控制缺陷的影響及其對(duì)盈余質(zhì)量的糾正、內(nèi)部控制缺陷的報(bào)告。其他的文獻(xiàn)研究了權(quán)益成本和盈余特征、盈余質(zhì)量的市場(chǎng)定價(jià)、高管對(duì)公司稅收籌劃的影響、長(zhǎng)期公司稅收籌劃。未來(lái)的研究可進(jìn)一步研究不同因素對(duì)會(huì)計(jì)信息的影響進(jìn)而對(duì)企業(yè)資本成本的影響，特別是對(duì)企業(yè)不同來(lái)源資本成本的影響。

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［2］陳悅，劉則淵，陳勁，侯劍華.科學(xué)知識(shí)圖譜的發(fā)展歷程［J］.科學(xué)學(xué)研究，2008，26：449－460.

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