數字經濟中的會計：合作與增長

李曉東

【摘 要】 社會科學研究的主要問題多是圍繞“自利與合作”這兩個主題展開，即如何在承認個體自利動機下追求更高的合作效率，繁榮人類文明、促進經濟增長。會計作為一種促進組織間和組織內部合作的機制，面對數字經濟對合作方式的沖擊，要么做出改變，要么被其他合作機制替代。傳統會計對組織的運營數據進行了大量“剪裁”，不能以貨幣計量或不滿足會計確認標準的龐大數據被現有會計系統丟棄，這些被丟棄的數據可稱為長尾會計數據。這一方面造成了數據浪費，不符合人工智能對大數據需求量的要求;另一方面，現有大量的重復性和結構化會計工作被人工智能取代后，也必然涉及現有會計人員工作重心轉移問題。

【關鍵詞】 數字經濟; 國家治理; 會計功能; 長尾會計數據; 會計算法

【中圖分類號】 F234.4 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2020）13-0002-06

一、引言

物種的延續首先得益于自私的基因，而人類物種的繁榮則得益于高效率合作，若沒有合作，人類物種與其他現存物種不會有質的差異。關于人為什么會存在合作意識，合作的動機是什么，自然科學家與經濟學家主要提出了六種合作動力：親緣選擇（Kin Selection）、直接互惠（Direct Reciprocity）、間接互惠（Indirect Reciprocity）、強互惠（Strong Reciprocity）、網絡互惠（Network Reciprocity）、組間選擇（Group Selection）[1]。與人類合作相關的每一次技術進步，均會深刻影響合作的模式與效率，進而影響為“合作”提供支撐的相關學科，會計學科也必然受此影響。

本文采用“強互惠（自利-合作）”理論框架對相關會計問題展開研究。原因在于，會計行為本身發軔于人類合作的自發需要，同時要保證合作收益分配的公平性，并用懲罰機制加以保障。總體而言，數字經濟下，信息溝通的“快、全、信、智”等特點，可能導致人類合作模式和效率的根本性變革。傳統上，利用市場機制去自動匯集處理分散在各個角落的零散知識，具有更高的決策效率，但在數字經濟條件下，散落在真實世界各個角落的現場知識能夠被高效地匯集并被智能化處理，加之區塊鏈等互聯網技術能在更大程度上保證數據的真實性。這樣，原本由于無法高效處理散落各地的數據，不得不通過最大化分權，即市場機制引導人類大規模合作的這種模式，未來一定會受到極大沖擊。可能的趨勢是，分散決策權借助人工智能的通道逐漸上移，人類合作模式將在更高效的層面展開。沿著這樣的邏輯，會計的功能便被推到了國家治理層面。

合作模式變革后，仍然面臨的一個問題是如何在尊重人類自利動機的基礎上，改善合作收益的分配機制。本質上，人或者說人類這個物種是自私的，否則這個物種不可能雄踞萬物之巔，但由于單個人的力量過于單薄，以至無法獨自生存，因此，必定要借助相互合作的方式生存和發展。通過合作，人類創造了比單個人勞動多得多的財富，而這些合作收益（剩余）必須遵循一定的規制在其間進行分配，分配的過程應確保公平正義，以保證合作行為的長期延續。人工智能引領的數字經濟時代，勞動收入和資本收入份額的比重會發生改變，勞動收入份額比重很可能下降，這個趨勢下合作收益如何分配？同時，人工智能大規模使用后，如何和人類共生的問題，已經有一些學者注意到，并開始著手“機器行為學”的研究，未來的合作收益分配將很可能涉及到資本、勞動、人工智能三者之間的分配問題。

二、數字經濟的特征及影響

數字經濟一方面把知識和信息作為關鍵生產要素參與要素分配，另一方面極大促進了人類合作效率。2016年G20杭州峰會通過了《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》，首次在二十國集團中對數字經濟提出了明確定義。數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。在柯布道格拉斯（Cobb-Douglas）生產函數中，資本和勞動是兩個關鍵生產要素，若知識和信息不可避免地進入到生產要素當中，其進入方式或是內嵌于現有資本要素，或獨立成為全新的第三生產要素。目前，知識和信息只能通過資本進入生產要素，或許對經典生產函數的表現形式影響不大。但是，數字經濟下的人類合作效率已呈現出重大變革，深刻影響人與人之間的合作模式和合作效率。

（一）數字經濟時代下的信息溝通具有“快、全、信、智”四大特征

經濟繁榮來自專業化和分工，這一過程必須通過人的合作來達成。語言的產生使人類可以在小范圍內開展合作，促進捕獵效率，延續物種。文字的產生，擴展了信息的傳播范圍，促進了跨國、跨洲的合作。關于信息溝通效率的重要性，曾使亞里士多德斷言“一個城市的規模不可能超過傳令兵所能到達的范圍，因此，一個擁有10萬人口的城市是難以想象的，不可能的”。在2000多年前，囿于當時技術條件，亞里士多德的這個預言無疑是具有合理性的。現如今，世界各地千萬、百萬人口級的城市已非常普遍且運轉有序，科技的進步，已讓物理空間上限制人類合作規模的信息桎梏土崩瓦解。

下一步，5G將使信息溝通更快速，基于萬物互聯產生的大數據將使信息更加完整、全面，分布式記賬技術（區塊鏈）能在更大程度上解決人與人之間的信任問題，最終，建立在信息溝通快速、全面、可靠的前提基礎上，所有結構化的大數據信息和部分非結構化的大數據信息都可以由人工智能快速做出決策響應。持續的技術進步，會使城市規模持續擴大，大城市反過來又在更高層次上促進合作效率。因此，數字經濟時代，人類的合作規模將進一步突破物理空間限制，在前所未有的范圍上展開更大規模的合作。

（二）數字經濟下的決策權：集權與分權

20世紀持續了幾乎一個世紀的關于“計劃”和“市場”的論戰，焦點在于“一個經濟體系究竟能否對散落在世界各地的具體現場知識（Spot Knowledge）加以有效利用，并用于引導人在社會中的行為”。Hayek[2]是主張分散信息分散使用（決策分權）的代表人物，認為不可能存在一個大腦能夠高效地處理眾多散落在世界各地的、孤立的零散信息，如果硬要嘗試則會嚴重削弱合作效率。客觀地說，市場經濟機制之所以具有強大活力，是因為這個機制能夠通過決策權分權，對分散在世界各個角落的知識和信息快速做出反應，實現高效合作。而建立在“5G+萬物互聯+大數據”基礎上的數字經濟，一方面會對Hayek的“分散現場知識理論”造成沖擊，另一方面也加深了人類對自身行為的理解，有利于進一步提高合作效率。

以人工智能為最終表現的數字經濟條件下，已使得個人行為模式可以被識別和預測。現在的技術已能做到對單個個體進行人物畫像，進而掌握每個人的選擇偏好，并實現對消費者的差別化定價[3]。而通過對人們流動行為和社會關聯大數據的有效利用，可以在交通擁堵、城市規劃、公共政策、應急管理、病毒傳播等方面獲得更多洞察[4]，進而提供相應解決方案。例如，一些高等學校利用大數據開展的貧困生資助工作，通過大數據實現大學餐廳的食材精準投放，從而減少或避免浪費。此外，如果所有人出行都使用手機地圖導航的話，導航的時間預測會更為精準，并且系統推薦路線會更加合理。

當前經濟體系中，由于信息不完全，生產者和消費者根據已經掌握的有限信息進行“理性決策”，往往導致市場資源錯配，造成資源浪費：生產者無法及時捕捉到消費者偏好的變化，導致社會存在大量的無效供給。然而在數字經濟時代，“看得見的手”發揮了配置資源的基礎作用，平臺企業掌握著供求雙方大量數據，通過平臺將生產者和消費者進行在線匹配，直接對話，解決了生產者和消費者信息不完全問題，實現了資源利用效率的提升和社會福利的增加。通過大數據分析，生產者能夠準確及時了解消費者需求，尤其是個性化需求，實現有效供給，平臺企業能有效地將社會、個人的閑置資源進行供需匹配，實現閑置資源的再利用，創造更多價值[5]。雖然對消費者隱私的保護涉及諸多倫理問題，但從資源配置效率分配的角度來看，對消費者的隱私保護并非越強越好，禁止價格歧視只會帶來產品的無效分配[3]。

（三）數字經濟下的企業：規模小型化和業務金融化

信息處理的“快、全、信、智”大幅降低了交易費用，導致公司規模呈現小型化趨勢。在完美市場假設中，企業缺乏存在的前提條件，但為什么當今世界有如此多的企業？信息不完全導致的市場不完美是主要原因，正是因為不完美市場中存在巨大的交易費用，因此，企業作為市場機制的一種替代便產生了[6]。但是，在數字經濟背景下，信息搜尋成本、談判簽約涉及的信任成本均大幅下降，利用AI處理信息的能力也大大加強，信息轉換成本下降，企業規模的最優邊界不斷左移，呈現小型化特征。公司規模縮小后，經濟體中的公司間合作規模將進一步擴大，同時也會使過去經營產品的理念，逐漸轉向經營企業的理念。企業不論是作為市場機制的替代，還是作為一個契約結合體，其實質上還是一個資源配置平臺，因此，將這一過程高度抽象和簡化后，所有的企業經營活動就是融資投資，然后管控風險，這個過程跟金融活動越來越接近[7]。當然，理論上看，這里也存在著另一種可能性，即企業實現高度數字化、信息化后，內部組織效率大大提高，降低組織成本，從而使企業的最佳邊界點向右移動，企業的規模有可能會呈擴大趨勢，但這個趨勢在實踐中并未觀察到。

三、會計的本質：一種促進合作的工具

人類的自利特性，必然導致合作過程中，合作各方對收益分配是否公平的信任問題，嚴重的信任問題會危及甚至阻礙合作開展，因此，合作各方開展合作必須建立在一定程度的信任基礎之上。現實世界中，小到發票這種具體措施，大到司法、審計等宏觀制度設計均是為了增強合作參與方的信任，為此，人類社會支付了巨額信任成本。但是，面對數字經濟時代的技術進步能夠進一步提高合作方的相互信任，并降低信任成本的趨勢，會計也必須在增進信任、促進合作上有所改善，以適應國家乃至全球治理的需要，因為會計本身就是人類社會發明的一種信任工具[8]。

會計作為一種促進人類有效合作的信任制度設計，整個會計理論體系就是以此為出發點構建的。在20世紀70年代初，會計目標被確定為決策有用之后，40余年來會計理論和實踐始終按照這個邏輯起點進行持續優化和改進。比如，國際會計準則理事會（IASB）近期對“重要性”概念的修訂，將significant accounting policy替換為material accounting policy，一是因為significant含義不夠清晰，使用material能夠澄清“重要性”的含義;二是強調從財務報告使用者的角度去判斷是否需要披露會計政策選擇信息，而不是從財務報告編制者的角度;三是強調了會計政策信息是否重要的判斷標準應放在整套財務報告中系統地加以考慮，而非針對單個具體的交易和事項。這三方面實際上集中體現了會計為促進人類合作的本源意義，更加契合了會計目標的定義，使會計基本理論的邏輯鏈更加嚴密。

但是，隨著數字經濟時代的來臨，區塊鏈、大數據、人工智能將給人類合作的方式和效率帶來革命性變革，會出現許多和現有會計信息互相競爭的信息傳導機制，并且這些基于新技術的信息傳導機制，極有可能在可靠性、完整性、及時性等維度全面超越會計信息。在這個趨勢下，會計信息質量特征中的各項要求會受到極大挑戰，一方面需要我們主動對接新經濟的要求，另一方面需要更加清晰地確定會計的自身定位，是作為其他信息傳導機制的參照基準？還是作為其他信息的一種補充？

與此同時，越來越多的實踐證據表明，在數字經濟下會計信息價值相關性已經出現了弱化趨勢。首先，在公司治理方面，企業能否生存發展并為股東創造價值，很大程度上取決于它們在人才、研發、用戶、品牌、創意等方面的投入。在這種情況下，繼續沿用凈資產收益率來評價企業管理層的受托責任，會加劇管理層短視化的機會主義行為，使管理層不愿意從事雖可提升企業核心競爭力和價值創造能力，但短期內可能造成嚴重虧損的資本性支出，并且會計信息在評價管理層受托責任方面，其相關性日益惡化的另外一個重要標志，是激勵機制的設計對會計利潤的依賴越來越小，而對股票期權的依賴越來越大[9]。在公司估值方面，股票投資決策與傳統會計信息的關聯度不大，也意味著投資者對上市公司的估值大量利用了非會計信息，而且非會計信息的作用并不遜色于會計信息，甚至超過了會計信息。因此，使用傳統的會計信息質量測度方法，來衡量互聯網企業和非互聯網企業的信息披露質量，并不一定可靠。圖1顯示，自2010年以來，我國資本市場中的互聯網類企業會計信息質量明顯低于非互聯網類企業，但這種差異并不能給市場提供額外信息含量。

四、基于合作的增長：會計數據和算法

數字經濟時代，數據和算法是兩大主題，算法能挖掘出數據背后隱藏的價值信息，進而引導決策。一方面，會計作為數據采集者，還存在數據未采集完整的問題（目前會計系統采集的所有數據均是已經真實發生的資金運動），未來應該通過業財融合的建設提供補充數據。另一方面，會計作為算法提供者，如何持續改進算法，提升組織的對外合作和內部合作效率，都是面臨的重要問題。

（一）會計與國家治理能力現代化

會計是一種推動各類組織內外部合作的工具，其功能必將從資本市場治理擴展到國家治理層面。經濟社會中的諸多投資問題、資產負債表問題、各類經濟行為問題以及宏觀經濟變化趨勢問題可能都取決于會計如何計量，沒有會計計量就沒有我們現在所看到的數據和信息[7]。因此，會計所提供各類組織的微觀信息如何融入宏觀信息，以及會計計量與宏觀經濟如何聯系是一個值得深入研究的重要問題。此外，數字經濟時代下，人工智能的大規模使用將如何改變未來的產業格局，究竟會促進資本密集型產業還是勞動密集型產業發展？上一輪科技革命造成了全球勞動收入份額普遍下降，導致主要經濟體收入不平等程度顯著提高，作為新一輪科技革命的戰略性技術，人工智能快速發展是否會繼續惡化收入分配，新的科技紅利會更多被資本獲得還是更多會被勞動獲得[10]。這個問題涉及到國家治理，實際上也是會計的分配功能。

（二）長尾會計數據大數據化

會計信息的價值相關性具有不斷下降的趨勢，主要是因為其他成本更低、可靠性更高的信任工具競爭所致。當前，數據能否進入會計系統的前提條件包括“符合定義”“可計量性”“相關性”“可靠性”，四者缺一不可。在此基礎上形成的會計信息兩大功能——“治理”和“估值”，其核心都是利益和資源分配問題。但是目前的會計確認系統過于苛刻，一些有用的數據未能進入財務報表，比如用戶數、流量等代表未來獲利能力的數據。因此，必須注重那些長尾會計數據的治理功能，并將其進行數據化處理。

長尾會計數據是指那些由于不滿足會計確認或貨幣計量條件，而被傳統會計系統摒棄在外的企業經營數據或非企業組織的運營數據，如：企業經營活動計劃的預算數據、意向訂單數據、未履約合同數據、未履約債務隱性風險數據、人力資源相關數據、知識管理數據、研發項目失敗數據、權利受限資產數據、數字資產原始數據、流量數據、設備開工時長、壞賬確認依據數據、物資采購在途數據等等，這些數量龐大的數據雖不滿足現有會計系統確認條件，但其具有典型的大數據特征，在以人工智能為代表的數字經濟時代具有重要應用前景。當前，自然人個體層面的大數據正被一些平臺企業大量搜集，而企業經營和組織運營層面的大數據是另一關鍵領域，欲實現國家治理現代化必須對其爭取主動、搶占先機，因此，通過擴充現有會計系統提供的單一會計數據，能夠對提升國家數字治理能力形成有力支撐。

（三）圍繞合作與增長持續改進會計算法

涉及企業利潤、資產、負債等方面的會計計量，本質是提供的一種“會計算法”，內生于企業的“數據”。就企業會計而言，資產負債表的計量支撐了其對外合作效率，管理會計的計量（如全面預算）支撐了其內部合作效率。當會計的功能從企業管理到公司治理，到資本市場治理，進而發展到國家治理時，會計的計量標準仍沿用傳統的主觀計量而未實現客觀計量，這其中主要的原因是會計的計量標準缺乏可溯源性（可溯源性是指能夠通過連續的比較鏈把它與國際標準器或國家標準器聯系起來的性能）。

會計使用的貨幣計量是衡量價值的尺度，但會計所用的貨幣計量標準與自然科學中的計量標準有很大差異。貨幣不是確定不變的標準，幣值變化才是常態。在自然科學領域中，計量標準一經確定，便具有了在相當長時間跨度內的縱向可比性，如發電量的縱向比較能夠了解基礎設施和經濟發展大致情況，但同一家公司相差10年以上的利潤指標，其可比性就會急劇下降。

在互聯網公司的估值實踐中，公司貨幣計量的會計信息并不占據估值主導地位。黃世忠[9]認為，將用戶資源和行業地位、無形投資和智慧資本用戶聚集的數字資產納入計量范圍，以及旨在實現數字資產與企業價值相互連通的第四張報表都具有重要作用。其中，第四張報表基于數字資產與股票市值的相關性，以用戶數據（用戶數量、用戶黏性、用戶活躍度等互聯網數據）為核心，建立了涵蓋用戶、產品、渠道和財務等四個維度的企業價值管理體系，對于計量數字資產的價值具有一定的啟示意義。

對會計算法的持續改進，需要明確以下問題并盡快研究解決：數字經濟時代，國家治理能力和企業治理能力對大數據的需求具有哪些不同特征;對長尾會計數據進行大數據化處理時，會計算法對統一計量標準有何要求，是否可采用多維計量方法，以彌補貨幣單一計量的缺陷，在多維計量中是否應設置一個核心的“元計量”標準，并保證元計量的可溯源性，時間或工時能否作為元計量標準;在識別人工智能取代傳統會計工作范圍的基礎上，如何優化組織內部現有會計人員的組織架構及分工;此外，如何構建長尾會計數據大數據化的實現和保障機制，并設計國家、組織、個人等不同主體對數據使用權限的配置和法律保護等問題。

五、數字經濟下的會計教育

面對數字經濟時代的顛覆式創新，未來高等學校的會計教育應圍繞人文教育、數字意識和通識教育、增強溝通合作意識、更加差異化的專業教育等方面做出改善。

（一）人文教育

理性經濟人假設不能完全解釋人類的合作行為，在現有經濟學框架下，人被抽象為理性經濟人，但忽略了人在災難來臨之時的舍生忘死、幫助他人等方面閃耀的人性，這可能才是人的核心所在。因此，在高等教育中應圍繞“培養人性”的目標，采取多種形式持續開展情感教育，關愛主題教育，體驗式、場景式教育，鍛煉學生的換位思考能力，培養人的整體性。具體可結合思政課程，融入這方面的教育，使學生既理解自利個體的客觀性，又通曉集體合作的必然性。

（二）數字意識和通識教育

要注重學生的數字意識培養，增強學習能力教育。歷史上每一次技術進步不可避免地帶來一些舊職業的消亡，同時也催生一些嶄新職業，如藝術、哲學、數學等均是在生產率大幅提高后產生的。數字經濟的終極表現——人工智能，在提高生產率的同時不可避免地會取代一些舊職業，但同時也會創造出新的就業崗位。將來，人的一生有很大概率面臨換崗位或進入陌生職業領域的可能，這就需要我們培養的學生具有更廣闊的專業視野和持續學習能力。通識教育的重要性體現在一個重要方面，就是高校的專業教育幾乎總是滯后于實踐的發展，這是由高等學校和企業的本質特征決定的，企業的創新與否直接危及到這個組織的生死存亡，而高校對這種威脅的感知程度肯定滯后于企業，因此，高等教育致力于追趕最前端的專業教育既不現實也不可行。

（三）溝通意識

有效溝通是合作的基礎，會計專業屬于社會科學范疇，處理的是人與人之間的關系，因此，不善于溝通的會計專業人才，很難促進組織的合作效率。而有效的溝通能力除包括常見的語言能力和文字能力之外，還包括對外界變化的感知、如何讀懂對方肢體語言表達的信息，以及如何借助自身肢體動作進行回應等這些相對隱性但又非常關鍵的溝通能力。所有的這些溝通意識都涉及在校期間的相關活動，實際上，通過分析歷屆畢業生就業以及就業后的表現情況就可以發現，往往是那些在校期間受到較多溝通能力鍛煉的學生更受用人單位的歡迎，如學生干部、積極參與學科競賽和社團活動等體現集體合作能力的學生，說到底，組織中的會計行為，首先是服務，其次才是管理。

（四）專業教育

數字經濟時代的企業營運活動可能實現無限外包，企業這種組織可能越來越小，所有的專業生產、營銷環節均可實現外包，也就是說，企業的大量具體經營活動在理論上存在無限外包的可能。這樣，組織間的合作逐漸會取代組織內的合作，作為企業內部的管理，可能最終只會剩下籌資、投資、風險控制和轉移等少數專業性工作。這時的企業，作為一個資源配置平臺，最重要的是保證投資前的決策科學性和投資后的風險管理問題。因此，涉及這些領域的專業知識教育需要加強，另外，專業基礎理論能力也必須加強，以便學生能夠持續理解和應對外部環境變化給會計專業帶來的是顛覆式影響還是僅涉及操作層面上的改良。

【參考文獻】

[1] 黃少安，張蘇.人類的合作及其演進研究[J].中國社會科學，2013（7）：77-89.

[2] HAYEK F A. The use of knowledge in society[J]. The American Economic Review，1945，35（4）：519-530.

[3] 劉航，伏霖，李濤，等.基于中國實踐的互聯網與數字經濟研究——首屆互聯網與數字經濟論壇綜述[J].經濟研究，2019，54（3）：204-208.

[4] BARBOSA H，et al.Human mobility：models and applications[J].Physics Reports，2018（734）：1-74.

[5] 裴長洪，倪江飛，李越.數字經濟的政治經濟學分析[J].財貿經濟，2018，39（9）：5-22.

[6] COASE R H. The nature of the firm[J]. Economica，1937，4（16）：386-405.

[7] 劉尚希.宏觀經濟、資產負債表與會計計量[J].會計研究，2016（11）：3-5.

[8] 劉峰.會計·信任·文明[J].會計研究，2015（11）：3-10.

[9] 黃世忠.舊標尺衡量不了新經濟——論會計信息相關性的惡化與救贖[J].當代會計評論，2018，11（4）：1-23.

[10] 郭凱明.人工智能發展、產業結構轉型升級與勞動收入份額變動[J].管理世界，2019，35（7）：60-77.