数字经济中的会计：合作与增长

李晓东

【摘 要】 社会科学研究的主要问题多是围绕“自利与合作”这两个主题展开，即如何在承认个体自利动机下追求更高的合作效率，繁荣人类文明、促进经济增长。会计作为一种促进组织间和组织内部合作的机制，面对数字经济对合作方式的冲击，要么做出改变，要么被其他合作机制替代。传统会计对组织的运营数据进行了大量“剪裁”，不能以货币计量或不满足会计确认标准的庞大数据被现有会计系统丢弃，这些被丢弃的数据可称为长尾会计数据。这一方面造成了数据浪费，不符合人工智能对大数据需求量的要求;另一方面，现有大量的重复性和结构化会计工作被人工智能取代后，也必然涉及现有会计人员工作重心转移问题。

【关键词】 数字经济; 国家治理; 会计功能; 长尾会计数据; 会计算法

【中图分类号】 F234.4  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2020）13-0002-06

一、引言

物种的延续首先得益于自私的基因，而人类物种的繁荣则得益于高效率合作，若没有合作，人类物种与其他现存物种不会有质的差异。关于人为什么会存在合作意识，合作的动机是什么，自然科学家与经济学家主要提出了六种合作动力：亲缘选择（Kin Selection）、直接互惠（Direct Reciprocity）、间接互惠（Indirect Reciprocity）、强互惠（Strong Reciprocity）、网络互惠（Network Reciprocity）、组间选择（Group Selection）[1]。与人类合作相关的每一次技术进步，均会深刻影响合作的模式与效率，进而影响为“合作”提供支撑的相关学科，会计学科也必然受此影响。

本文采用“强互惠（自利-合作）”理论框架对相关会计问题展开研究。原因在于，会计行为本身发轫于人类合作的自发需要，同时要保证合作收益分配的公平性，并用惩罚机制加以保障。总体而言，数字经济下，信息沟通的“快、全、信、智”等特点，可能导致人类合作模式和效率的根本性变革。传统上，利用市场机制去自动汇集处理分散在各个角落的零散知识，具有更高的决策效率，但在数字经济条件下，散落在真实世界各个角落的现场知识能够被高效地汇集并被智能化处理，加之区块链等互联网技术能在更大程度上保证数据的真实性。这样，原本由于无法高效处理散落各地的数据，不得不通过最大化分权，即市场机制引导人类大规模合作的这种模式，未来一定会受到极大冲击。可能的趋势是，分散决策权借助人工智能的通道逐渐上移，人类合作模式将在更高效的层面展开。沿着这样的逻辑，会计的功能便被推到了国家治理层面。

合作模式变革后，仍然面临的一个问题是如何在尊重人类自利动机的基础上，改善合作收益的分配机制。本质上，人或者说人类这个物种是自私的，否则这个物种不可能雄踞万物之巅，但由于单个人的力量过于单薄，以至无法独自生存，因此，必定要借助相互合作的方式生存和发展。通过合作，人类创造了比单个人劳动多得多的财富，而这些合作收益（剩余）必须遵循一定的规制在其间进行分配，分配的过程应确保公平正义，以保证合作行为的长期延续。人工智能引领的数字经济时代，劳动收入和资本收入份额的比重会发生改变，劳动收入份额比重很可能下降，这个趋势下合作收益如何分配？同时，人工智能大规模使用后，如何和人类共生的问题，已经有一些学者注意到，并开始着手“机器行为学”的研究，未来的合作收益分配将很可能涉及到资本、劳动、人工智能三者之间的分配问题。

二、数字经济的特征及影响

数字经济一方面把知识和信息作为关键生产要素参与要素分配，另一方面极大促进了人类合作效率。2016年G20杭州峰会通过了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，首次在二十国集团中对数字经济提出了明确定义。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。在柯布道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数中，资本和劳动是两个关键生产要素，若知识和信息不可避免地进入到生产要素当中，其进入方式或是内嵌于现有资本要素，或独立成为全新的第三生产要素。目前，知识和信息只能通过资本进入生产要素，或许对经典生产函数的表现形式影响不大。但是，数字经济下的人类合作效率已呈现出重大变革，深刻影响人与人之间的合作模式和合作效率。

（一）数字经济时代下的信息沟通具有“快、全、信、智”四大特征

经济繁荣来自专业化和分工，这一过程必须通过人的合作来达成。语言的产生使人类可以在小范围内开展合作，促进捕猎效率，延续物种。文字的产生，扩展了信息的传播范围，促进了跨国、跨洲的合作。关于信息沟通效率的重要性，曾使亚里士多德断言“一个城市的规模不可能超过传令兵所能到达的范围，因此，一个拥有10万人口的城市是难以想象的，不可能的”。在2000多年前，囿于当时技术条件，亚里士多德的这个预言无疑是具有合理性的。现如今，世界各地千万、百万人口级的城市已非常普遍且运转有序，科技的进步，已让物理空间上限制人类合作规模的信息桎梏土崩瓦解。

下一步，5G将使信息溝通更快速，基于万物互联产生的大数据将使信息更加完整、全面，分布式记账技术（区块链）能在更大程度上解决人与人之间的信任问题，最终，建立在信息沟通快速、全面、可靠的前提基础上，所有结构化的大数据信息和部分非结构化的大数据信息都可以由人工智能快速做出决策响应。持续的技术进步，会使城市规模持续扩大，大城市反过来又在更高层次上促进合作效率。因此，数字经济时代，人类的合作规模将进一步突破物理空间限制，在前所未有的范围上展开更大规模的合作。

（二）数字经济下的决策权：集权与分权

20世纪持续了几乎一个世纪的关于“计划”和“市场”的论战，焦点在于“一个经济体系究竟能否对散落在世界各地的具体现场知识（Spot Knowledge）加以有效利用，并用于引导人在社会中的行为”。Hayek[2]是主张分散信息分散使用（决策分权）的代表人物，认为不可能存在一个大脑能够高效地处理众多散落在世界各地的、孤立的零散信息，如果硬要尝试则会严重削弱合作效率。客观地说，市场经济机制之所以具有强大活力，是因为这个机制能够通过决策权分权，对分散在世界各个角落的知识和信息快速做出反应，实现高效合作。而建立在“5G+万物互联+大数据”基础上的数字经济，一方面会对Hayek的“分散现场知识理论”造成冲击，另一方面也加深了人类对自身行为的理解，有利于进一步提高合作效率。

以人工智能为最终表现的数字经济条件下，已使得个人行为模式可以被识别和预测。现在的技术已能做到对单个个体进行人物画像，进而掌握每个人的选择偏好，并实现对消费者的差别化定价[3]。而通过对人们流动行为和社会关联大数据的有效利用，可以在交通拥堵、城市规划、公共政策、应急管理、病毒传播等方面获得更多洞察[4]，进而提供相应解决方案。例如，一些高等学校利用大数据开展的贫困生资助工作，通过大数据实现大学餐厅的食材精准投放，从而减少或避免浪费。此外，如果所有人出行都使用手机地图导航的话，导航的时间预测会更为精准，并且系统推荐路线会更加合理。

当前经济体系中，由于信息不完全，生产者和消费者根据已经掌握的有限信息进行“理性决策”，往往导致市场资源错配，造成资源浪费：生产者无法及时捕捉到消费者偏好的变化，导致社会存在大量的无效供给。然而在数字经济时代，“看得见的手”发挥了配置资源的基础作用，平台企业掌握着供求双方大量数据，通过平台将生产者和消费者进行在线匹配，直接对话，解决了生产者和消费者信息不完全问题，实现了资源利用效率的提升和社会福利的增加。通过大数据分析，生产者能够准确及时了解消费者需求，尤其是个性化需求，实现有效供给，平台企业能有效地将社会、个人的闲置资源进行供需匹配，实现闲置资源的再利用，创造更多价值[5]。虽然对消费者隐私的保护涉及诸多伦理问题，但从资源配置效率分配的角度来看，对消费者的隐私保护并非越强越好，禁止价格歧视只会带来产品的无效分配[3]。

（三）数字经济下的企业：规模小型化和业务金融化

信息处理的“快、全、信、智”大幅降低了交易费用，导致公司规模呈现小型化趋势。在完美市场假设中，企业缺乏存在的前提条件，但为什么当今世界有如此多的企业？信息不完全导致的市场不完美是主要原因，正是因为不完美市场中存在巨大的交易费用，因此，企业作为市场机制的一种替代便产生了[6]。但是，在数字经济背景下，信息搜寻成本、谈判签约涉及的信任成本均大幅下降，利用AI处理信息的能力也大大加强，信息转换成本下降，企业规模的最优边界不断左移，呈现小型化特征。公司规模缩小后，经济体中的公司间合作规模将进一步扩大，同时也会使过去经营产品的理念，逐渐转向经营企业的理念。企业不论是作为市场机制的替代，还是作为一个契约结合体，其实质上还是一个资源配置平台，因此，将这一过程高度抽象和简化后，所有的企业经营活动就是融资投资，然后管控风险，这个过程跟金融活动越来越接近[7]。当然，理论上看，这里也存在着另一种可能性，即企业实现高度数字化、信息化后，内部组織效率大大提高，降低组织成本，从而使企业的最佳边界点向右移动，企业的规模有可能会呈扩大趋势，但这个趋势在实践中并未观察到。

三、会计的本质：一种促进合作的工具

人类的自利特性，必然导致合作过程中，合作各方对收益分配是否公平的信任问题，严重的信任问题会危及甚至阻碍合作开展，因此，合作各方开展合作必须建立在一定程度的信任基础之上。现实世界中，小到发票这种具体措施，大到司法、审计等宏观制度设计均是为了增强合作参与方的信任，为此，人类社会支付了巨额信任成本。但是，面对数字经济时代的技术进步能够进一步提高合作方的相互信任，并降低信任成本的趋势，会计也必须在增进信任、促进合作上有所改善，以适应国家乃至全球治理的需要，因为会计本身就是人类社会发明的一种信任工具[8]。

会计作为一种促进人类有效合作的信任制度设计，整个会计理论体系就是以此为出发点构建的。在20世纪70年代初，会计目标被确定为决策有用之后，40余年来会计理论和实践始终按照这个逻辑起点进行持续优化和改进。比如，国际会计准则理事会（IASB）近期对“重要性”概念的修订，将significant accounting policy替换为material accounting policy，一是因为significant含义不够清晰，使用material能够澄清“重要性”的含义;二是强调从财务报告使用者的角度去判断是否需要披露会计政策选择信息，而不是从财务报告编制者的角度;三是强调了会计政策信息是否重要的判断标准应放在整套财务报告中系统地加以考虑，而非针对单个具体的交易和事项。这三方面实际上集中体现了会计为促进人类合作的本源意义，更加契合了会计目标的定义，使会计基本理论的逻辑链更加严密。

但是，随着数字经济时代的来临，区块链、大数据、人工智能将给人类合作的方式和效率带来革命性变革，会出现许多和现有会计信息互相竞争的信息传导机制，并且这些基于新技术的信息传导机制，极有可能在可靠性、完整性、及时性等维度全面超越会计信息。在这个趋势下，会计信息质量特征中的各项要求会受到极大挑战，一方面需要我们主动对接新经济的要求，另一方面需要更加清晰地确定会计的自身定位，是作为其他信息传导机制的参照基准？还是作为其他信息的一种补充？

与此同时，越来越多的实践证据表明，在数字经济下会计信息价值相关性已经出现了弱化趋势。首先，在公司治理方面，企业能否生存发展并为股东创造价值，很大程度上取决于它们在人才、研发、用户、品牌、创意等方面的投入。在这种情况下，继续沿用净资产收益率来评价企业管理层的受托责任，会加剧管理层短视化的机会主义行为，使管理层不愿意从事虽可提升企业核心竞争力和价值创造能力，但短期内可能造成严重亏损的资本性支出，并且会计信息在评价管理层受托责任方面，其相关性日益恶化的另外一个重要标志，是激励机制的设计对会计利润的依赖越来越小，而对股票期权的依赖越来越大[9]。在公司估值方面，股票投资决策与传统会计信息的关联度不大，也意味着投资者对上市公司的估值大量利用了非会计信息，而且非会计信息的作用并不逊色于会计信息，甚至超过了会计信息。因此，使用传统的会计信息质量测度方法，来衡量互联网企业和非互联网企业的信息披露质量，并不一定可靠。图1显示，自2010年以来，我国资本市场中的互联网类企业会计信息质量明显低于非互联网类企业，但这种差异并不能给市场提供额外信息含量。

四、基于合作的增长：会计数据和算法

数字经济时代，数据和算法是两大主题，算法能挖掘出数据背后隐藏的价值信息，进而引导决策。一方面，会计作为数据采集者，还存在数据未采集完整的问题（目前会计系统采集的所有数据均是已经真实发生的资金运动），未来应该通过业财融合的建设提供补充数据。另一方面，会计作为算法提供者，如何持续改进算法，提升组织的對外合作和内部合作效率，都是面临的重要问题。

（一）会计与国家治理能力现代化

会计是一种推动各类组织内外部合作的工具，其功能必将从资本市场治理扩展到国家治理层面。经济社会中的诸多投资问题、资产负债表问题、各类经济行为问题以及宏观经济变化趋势问题可能都取决于会计如何计量，没有会计计量就没有我们现在所看到的数据和信息[7]。因此，会计所提供各类组织的微观信息如何融入宏观信息，以及会计计量与宏观经济如何联系是一个值得深入研究的重要问题。此外，数字经济时代下，人工智能的大规模使用将如何改变未来的产业格局，究竟会促进资本密集型产业还是劳动密集型产业发展？上一轮科技革命造成了全球劳动收入份额普遍下降，导致主要经济体收入不平等程度显著提高，作为新一轮科技革命的战略性技术，人工智能快速发展是否会继续恶化收入分配，新的科技红利会更多被资本获得还是更多会被劳动获得[10]。这个问题涉及到国家治理，实际上也是会计的分配功能。

（二）长尾会计数据大数据化

会计信息的价值相关性具有不断下降的趋势，主要是因为其他成本更低、可靠性更高的信任工具竞争所致。当前，数据能否进入会计系统的前提条件包括“符合定义”“可计量性”“相关性”“可靠性”，四者缺一不可。在此基础上形成的会计信息两大功能——“治理”和“估值”，其核心都是利益和资源分配问题。但是目前的会计确认系统过于苛刻，一些有用的数据未能进入财务报表，比如用户数、流量等代表未来获利能力的数据。因此，必须注重那些长尾会计数据的治理功能，并将其进行数据化处理。

长尾会计数据是指那些由于不满足会计确认或货币计量条件，而被传统会计系统摒弃在外的企业经营数据或非企业组织的运营数据，如：企业经营活动计划的预算数据、意向订单数据、未履约合同数据、未履约债务隐性风险数据、人力资源相关数据、知识管理数据、研发项目失败数据、权利受限资产数据、数字资产原始数据、流量数据、设备开工时长、坏账确认依据数据、物资采购在途数据等等，这些数量庞大的数据虽不满足现有会计系统确认条件，但其具有典型的大数据特征，在以人工智能为代表的数字经济时代具有重要应用前景。当前，自然人个体层面的大数据正被一些平台企业大量搜集，而企业经营和组织运营层面的大数据是另一关键领域，欲实现国家治理现代化必须对其争取主动、抢占先机，因此，通过扩充现有会计系统提供的单一会计数据，能够对提升国家数字治理能力形成有力支撑。

（三）围绕合作与增长持续改进会计算法

涉及企业利润、资产、负债等方面的会计计量，本质是提供的一种“会计算法”，内生于企业的“数据”。就企业会计而言，资产负债表的计量支撑了其对外合作效率，管理会计的计量（如全面预算）支撑了其内部合作效率。当会计的功能从企业管理到公司治理，到资本市场治理，进而发展到国家治理时，会计的计量标准仍沿用传统的主观计量而未实现客观计量，这其中主要的原因是会计的计量标准缺乏可溯源性（可溯源性是指能够通过连续的比较链把它与国际标准器或国家标准器联系起来的性能）。

会计使用的货币计量是衡量价值的尺度，但会计所用的货币计量标准与自然科学中的计量标准有很大差异。货币不是确定不变的标准，币值变化才是常态。在自然科学领域中，计量标准一经确定，便具有了在相当长时间跨度内的纵向可比性，如发电量的纵向比较能够了解基础设施和经济发展大致情况，但同一家公司相差10年以上的利润指标，其可比性就会急剧下降。

在互联网公司的估值实践中，公司货币计量的会计信息并不占据估值主导地位。黄世忠[9]认为，将用户资源和行业地位、无形投资和智慧资本用户聚集的数字资产纳入计量范围，以及旨在实现数字资产与企业价值相互连通的第四张报表都具有重要作用。其中，第四张报表基于数字资产与股票市值的相关性，以用户数据（用户数量、用户黏性、用户活跃度等互联网数据）为核心，建立了涵盖用户、产品、渠道和财务等四个维度的企业价值管理体系，对于计量数字资产的价值具有一定的启示意义。

对会计算法的持续改进，需要明确以下问题并尽快研究解决：数字经济时代，国家治理能力和企业治理能力对大数据的需求具有哪些不同特征;对长尾会计数据进行大数据化处理时，会计算法对统一计量标准有何要求，是否可采用多维计量方法，以弥补货币单一计量的缺陷，在多维计量中是否应设置一个核心的“元计量”标准，并保证元计量的可溯源性，时间或工时能否作为元计量标准;在识别人工智能取代传统会计工作范围的基础上，如何优化组织内部现有会计人员的组织架构及分工;此外，如何构建长尾会计数据大数据化的实现和保障机制，并设计国家、组织、个人等不同主体对数据使用权限的配置和法律保护等问题。

五、数字经济下的会计教育

面对数字经济时代的颠覆式创新，未来高等学校的会计教育应围绕人文教育、数字意识和通识教育、增强沟通合作意识、更加差异化的专业教育等方面做出改善。

（一）人文教育

理性经济人假设不能完全解释人类的合作行为，在现有经济学框架下，人被抽象为理性经济人，但忽略了人在灾难来临之时的舍生忘死、帮助他人等方面闪耀的人性，这可能才是人的核心所在。因此，在高等教育中应围绕“培养人性”的目标，采取多种形式持续开展情感教育，关爱主题教育，体验式、场景式教育，锻炼学生的换位思考能力，培养人的整体性。具体可结合思政课程，融入这方面的教育，使学生既理解自利个体的客观性，又通晓集体合作的必然性。

（二）数字意识和通识教育

要注重学生的数字意识培养，增强学习能力教育。历史上每一次技术进步不可避免地带来一些旧职业的消亡，同时也催生一些崭新职业，如艺术、哲学、数学等均是在生产率大幅提高后产生的。数字经济的终极表现——人工智能，在提高生產率的同时不可避免地会取代一些旧职业，但同时也会创造出新的就业岗位。将来，人的一生有很大概率面临换岗位或进入陌生职业领域的可能，这就需要我们培养的学生具有更广阔的专业视野和持续学习能力。通识教育的重要性体现在一个重要方面，就是高校的专业教育几乎总是滞后于实践的发展，这是由高等学校和企业的本质特征决定的，企业的创新与否直接危及到这个组织的生死存亡，而高校对这种威胁的感知程度肯定滞后于企业，因此，高等教育致力于追赶最前端的专业教育既不现实也不可行。

（三）沟通意识

有效沟通是合作的基础，会计专业属于社会科学范畴，处理的是人与人之间的关系，因此，不善于沟通的会计专业人才，很难促进组织的合作效率。而有效的沟通能力除包括常见的语言能力和文字能力之外，还包括对外界变化的感知、如何读懂对方肢体语言表达的信息，以及如何借助自身肢体动作进行回应等这些相对隐性但又非常关键的沟通能力。所有的这些沟通意识都涉及在校期间的相关活动，实际上，通过分析历届毕业生就业以及就业后的表现情况就可以发现，往往是那些在校期间受到较多沟通能力锻炼的学生更受用人单位的欢迎，如学生干部、积极参与学科竞赛和社团活动等体现集体合作能力的学生，说到底，组织中的会计行为，首先是服务，其次才是管理。

（四）专业教育

数字经济时代的企业营运活动可能实现无限外包，企业这种组织可能越来越小，所有的专业生产、营销环节均可实现外包，也就是说，企业的大量具体经营活动在理论上存在无限外包的可能。这样，组织间的合作逐渐会取代组织内的合作，作为企业内部的管理，可能最终只会剩下筹资、投资、风险控制和转移等少数专业性工作。这时的企业，作为一个资源配置平台，最重要的是保证投资前的决策科学性和投资后的风险管理问题。因此，涉及这些领域的专业知识教育需要加强，另外，专业基础理论能力也必须加强，以便学生能够持续理解和应对外部环境变化给会计专业带来的是颠覆式影响还是仅涉及操作层面上的改良。

【参考文献】

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[9] 黄世忠.旧标尺衡量不了新经济——论会计信息相关性的恶化与救赎[J].当代会计评论，2018，11（4）：1-23.

[10] 郭凯明.人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J].管理世界，2019，35（7）：60-77.