會計信息是公司行為的
反映，宏觀經(jīng)濟是全社會微
觀經(jīng)濟實體經(jīng)濟的綜合，因
此，會計信息是宏觀經(jīng)濟計
量的基礎。正如Suzuki
（2003）所指出的，會計
正成為一種經(jīng)濟模式影響微
觀經(jīng)濟實體，還有地區(qū)甚至
國家。然而，現(xiàn)有的關(guān)于會
計的研究主要體現(xiàn)在會計信
息在公司層面的作用上
（Beaver，1998；Kothari
，2001），以及組織、社
會、宏觀經(jīng)濟對公司會計行
為的影響方面（Smith，
2005；陳冬華等，2010；
姜國華等，2011；靳慶魯
等；2012），而對于會計
信息與未來宏觀經(jīng)濟關(guān)系的
研究卻被嚴重忽視。如今的
會計不僅僅是一種信息加工
系統(tǒng)，更表現(xiàn)出技術(shù)性和社
會性的雙重屬性，而會計的
影響領域也由原先的微觀組
織拓展至宏觀領域。傳統(tǒng)的
宏觀經(jīng)濟理論認為，宏觀調(diào)
控三大目標是物價穩(wěn)定、充
分就業(yè)和經(jīng)濟增長。因此，
研究會計信息對未來宏觀經(jīng)
濟包括通貨膨脹、失業(yè)率和
經(jīng)濟增長的影響并進行預測
，具有重要的意義。
本課題從加總會計信息
的視角，研究會計信息對未
來地區(qū)通貨膨脹、失業(yè)率以
及經(jīng)濟增長的預測作用。首
先，課題研究了加總會計盈
余對未來通貨膨脹的預測機
制。加總會計盈余對通貨膨
脹的預測功能已得到證實，
但這一預測功能的實現(xiàn)機制
尚不明晰，課題探討了加總
會計盈余影響未來通貨膨脹
的兩種機制——投資需求機
制和消費需求機制�；�于省
級層面的加總會計盈余等數(shù)
據(jù)，課題使用中介效應檢驗
方法，研究發(fā)現(xiàn)加總會計盈
余變動對未來通貨膨脹的影
響，部分通過投資需求機制
實現(xiàn)，但不會通過消費需求
機制實現(xiàn)。進一步研究發(fā)現(xiàn)
，在非金融業(yè)、資本支出變
化大、營業(yè)收入同比增加和
會計制度環(huán)境優(yōu)化后的分組
中，加總會計盈余變動對未
來通脹的預測能力更強。這
一發(fā)現(xiàn)深化了對加總會計盈
余通過投資需求機制影響通
貨膨脹的認識。研究還發(fā)現(xiàn)
，宏觀分析師在預測生產(chǎn)者
價格指數(shù)（PPI）的過程中
，利用了加總企業(yè)盈余信息
，對加總盈余傳遞出的通脹
信號做出反應。
其次，課題研究了加總
成本粘性對未來地區(qū)失業(yè)率
的影響�；�于中國特殊的制
度環(huán)境，課題探究中國上市
公司的成本粘性與各省未來
失業(yè)率之間的聯(lián)系，研究發(fā)
現(xiàn)加總成本粘性能預測未來
失業(yè)率，加總成本粘性越大
，各省未來失業(yè)率越低。當
企業(yè)位于勞動保護較好的地
區(qū)以及企業(yè)發(fā)展前景較差時
，成本粘性對未來失業(yè)率的
預測作用較顯著。進一步研
究發(fā)現(xiàn)，成本粘性對未來失
業(yè)率的預測作用在國有企業(yè)
和法律制度較完善地區(qū)更為
顯著。
最后，課題研究了微觀
企業(yè)加總的創(chuàng)新信息對地區(qū)
未來經(jīng)濟增長的預測作用。
課題采用專利申請數(shù)作為企
業(yè)創(chuàng)新的代理變量，研究發(fā)
現(xiàn)地區(qū)加總的企業(yè)專利數(shù)與
未來的地區(qū)GDP顯著正相關(guān)
，表明企業(yè)的創(chuàng)新信息對未
來地區(qū)經(jīng)濟增長的預測具有
信息含量。進一步結(jié)合中國
特有的制度背景，研究發(fā)現(xiàn)
地區(qū)加總的實質(zhì)性專利、國
有企業(yè)加總的專利信息、東
部地區(qū)加總的專利信息以及
非官員晉升期間的加總專利
信息，更能夠預測地區(qū)未來
GDP增長率。
本課題的研究結(jié)果具有
以下的啟示：（1）加總會
計信息通過投資需求機制對
通貨膨脹產(chǎn)生影響，為未來
通貨膨脹的預測提供了依據(jù)
，也為政府部門控制通貨膨
脹、制定有效的經(jīng)濟政策提
供了參考；（2）加總成本
粘性反映了省級層面上市公
司的調(diào)節(jié)成本和管理層預期
，能預測未來失業(yè)率，有助
于厘清微觀企業(yè)與宏觀經(jīng)濟
相互作用的機制，豐富微觀
企業(yè)信息與宏觀經(jīng)濟的研究
；（3）微觀企業(yè)創(chuàng)新信息
對宏觀經(jīng)濟具有預測作用，
為政府部門和企業(yè)進行GDP
增長率預測提供了新的參考
。