复杂性科学对会计研究的方法论意义

  摘要:复杂性是指涌现性属性不可由确定性图灵机上的多项式时间算法归约到低层组分属性与运动规律的系统认识论特征。由于认知的反身性,社会系统逻辑地具有其普遍规律不可解的复杂性特征,并决定了社会经验的历史性与不可测性,导致对社会规律的经验检验的不可行。针对实证会计理论研究的经验检验原则应用的困难,复杂性范式主张采用计算机仿真的模型研究,并倚重隐喻这一既非逻辑也非经验的方法。   关键词:方法论;会计研究;复杂性科学;      一、复杂性与复杂性科学   复杂性,是认知主体对认知对象不完全可知的认知关系特征;它包含认知可计算的假定与问题求解的算法结构两个层次:(1)认知是通用图灵机对对象图灵机的虚拟机计算,即物理世界本质上是一个计算过程,而认知则是人脑对世界计算过程的模拟(Scheutz,2002);(2)问题的计算复杂性是指求解某问题所需要的最小程序长度,即执行求解问题的最优算法所需的指令条数(Kolmogorov,1965)。概括地,我们认为复杂性是系统上层涌现属性不能通过确定性图灵机上多项式时间算法归因于低层组分属性与规律的系统特征;这包括NP问题与非P类问题以及不可解问题,NP与非P问题源于系统组分的异质性,大量异质组分的相互作用导致难以从细节把握的系统整体复杂性;不可解问题源于反身性与混沌性,认知过程改变认知对象并由初始敏感性引起系统动力轨迹的显著偏离,导致主体无法获得事实真相,因此而无法验证理论及预测未来。   复杂性科学是以复杂性为研究对象的科学,复杂性科学研究方法的特色主要有两方面,其一是隐喻,其二是仿真建模。   隐喻适用于无法用逻辑语言精确刻画的情景,这既反映了复杂性科学研究的是背后因果规律尚不可知的系统涌现性属性,也体现了复杂性科学的解释学倾向。隐喻意味着新奇性思想的产生,是对原有语言的结构性的变革而不仅是对既存语句真值的修正;当隐喻被大家接受而成为“死隐喻”,就代表一种新语言结构的生成,如路径依赖早已脱离原有的词义成为制度变迁理论中的重要概念。对隐喻的倚重,是由于现象背后规律发现的复杂性,需要隐喻的生动描写来将复杂性的机理封装起来,即采用一种系统策略逐层剖解复杂性。   仿真模型方法是复杂性科学的另一个显著特色。仿真研究以计算主义为哲学基础,据Deutsch(1985)命题,任何物理系统都可以被量子计算机以有限操作来完美地模拟,仿真实验理论上不会给认知理性增加进一步的障碍。由于复杂性现象是历史性现象,从经验事实总结的规律不具有普适性,既不能可靠地解释复杂现象的背后原因,也不能准确地预测未来;而仿真研究则可以不断地修改虚拟场景来测试理论,研究结论在假定场景下具有普遍效力,尽管仿真场景不同于真实场景,但能够给出一定场景下的确定性规律,决策者可以据决策所面临真实场景选择模型,相反经验规律却生命力弱小,场景一变便不再生效。   概括而言,复杂性科学的研究方法是一种将复杂现象通过隐喻封装为“黑箱”,再通过计算机仿真等更强大的模型工具来逐层分解“黑箱”、求得复杂性产生的内在规律的模型化研究方法。   二、对会计研究方法论的讨论   这一部分基于复杂性科学的基本主张来讨论会计研究中的两个基本问题:(1)科学体系可划分哪几个层次和部分,会计学所处何处?(2)判定会计研究方法是否科学的标准是什么?   1、知识体系的划分与会计学研究的基本问题   据Popper(1972)的三个世界(物理世界、精神世界、客观知识世界)理论,科学是世界3的范畴,即不依赖于认知主体的客观知识世界范畴。按照“没有认知主体的知识”这一原则,凡是编码化的知识都属于世界3,这包括科学、技术、文艺作品等等。   三个世界的划分在上帝那是完备的,但并不适用我思主体。在我思主体的视角里,世界1与世界2是泾渭分明的,这源于世界2是由我思主体本身组成的,对世界2的认知具有反身性。在我思主体的视角里世界1与世界2的差别正是“实然”与“应然”的区别;从这一点看,“休谟铡刀”准确地切到了人文社科与自然科学的分界线。“应然”作为世界2的范畴逻辑上不能由“实然”推断得出,即便我们知道所有的应然-实然对应关系及变化规律与初始状态,也无法对未来的“应然”做出判断。因此规范性知识并不是客观性的范畴,是社会群体自省式的发现;科学与哲学只能够将它们表达出来并作为工程知识的依据,而其内容上的塑造则是由社会群体完成的,并非科学与哲学本身所能及。   在是否包含认知主体这一点上,世界3与世界2是相同的。世界3表面看来没有“应然”态,却由世界2的“应然”所决定,我们可以对科学技术进行历史性的研究(如SSK),却无法去追溯其演化规律。“应然”与“实然”并未概括知识的全部,据Godel定理,知识体系不可能是完备的,形式科学知识与哲学知识就是其中无法进一步被(其它知识)言说(解释)的知识,它们构成整个知识大厦的基石。知识体系结构如图1所示。   图1并不是现行学科分类的结构图示,现行学科分类是据研究对象而定的。现代科学的重要特点是与技术及工程实践紧密结合,每个学科通常对自然规律问题、技术问题及工程问题三个层次都有涉及,现实中我们很难区分科学家与工程师。实证知识与技术知识具有相对的独立性,不像工程知识那样不能脱离具体的目标及应用场景而存在。我们认为科学本身并没有权力去讨论规范命题的内容,科学只能服务于规范命题。当具有社会权威背景的规范命题赋予科学去改造社会伦理道德观念(另一些规范命题)的使命时,科学才会通过人文社会工程间接地触及到规范命题本身。   很显然我们不可能给会计学在科学体系中划出一条清晰的界线,事实上整个科学划界都是不明晰的。逻辑上可以清晰区别的其一是经验科学与形式科学,前者关乎经验,后者是先验的;其二是自然科学与人文社会科学,前者是不受认知主体意志控制的规律,后者是基于认知本身的规律。进一步的划界都是模糊的,我们无法区分哪是经济学的地盘哪是会计学的领土。如果再考虑到现实问题的复杂性,自然科学与社会科学也无法划出界来。不过尽管难以划界,但我们可以确定会计研究都直接或间接地关系到会计工程实践,并具体地涉及科学、技术与工程三个层次的问题,如表2所示。   以获得普遍有效的客观规律为目的的科学问题曾被认为是研究的核心甚至唯一工作,这也正是会计实证方法论所主张的;我们前文已做论述,获得社会的绝对规律是不可能的,社会科学不会出牛顿。但是这仅是会计研究方法论选择的一个参考因素,放弃或修正实证方法也许是退出科学队伍也许是进入另一类科学,这取决于断定一个知识体系是否是科学的标准是什么。   2、复杂性范式的方法论主张   复杂性范式是与主流的实证主义相对的一种新主张,实证主义的基础是还原主义。如果高层次的涌现属性能够被还原为低层组分运动规律,如生命运动可以还原为分子运动,那么对物理运动的观察与实验就可以用来可靠地解释一切复杂现象;但还原并不可行,复杂性问题也因此导致实证方法在以下三方面的困惑,这正是复杂性范式可以一展所长之所。   (一)规律挖掘还是事实描述?我们看到很多会计学者将理论与实证相对应(言下之意是实证是对理论的检验),这当然是一种对实证的误解,但更是实证的悲哀――实证并不被认可能够发掘出现象背后的规律。事实上由于反身性的影响,对经验的统计分析在逻辑上就不可能发现会计系统背后的演化规律,更不用说经验数据的历史性导致的视角障碍以及经验获取的实际困难了。复杂性范式则主张通过类比隐喻与仿真实验来发现复杂性规律,其所得模型尽管多数难以精确地拟合经验事实,却是确定性的规律。

  (二)虚拟场景还是真实场景?答案似乎无疑是基于真实场景的理论更有意义,实则不然。研究者身处社会,观察往往只见树木不见森林,研究粗浅而片面,能得出的仅限“在某时间在我所见范围内,存在如下统计规律……”,既不能告诉人们未来某时间世界场景将变成什么样,也不能肯定所得统计规律在其他场景是否适用。而研究者对虚拟场景的观察则是全面的和可控的,能够确定地得出“在某一场景下,确定地存在以下规律……”;尽管假定的场景并非现实的场景,但假定场景未来也许会出现,甚至人们可以促成其出现。最重要的是,仿真可以克服现实世界中的历史性局限,研究成果在虚拟场景下可重复验证;而实证方法仅在历史范围内检验结论,由于对复杂的历史背景刻画的不充分性,理论的适应性范围并不自明。   (三)实践理性还是认知理性?认知理性是残缺的,而会计研究本身就是社会实践。既然只有上帝才知道明天会怎样,而研究本身必然地影响到研究对象,会计研究何不将这种影响显性化,将研究重心转向为决策者提出明确建议呢?相反,即便会计学研究者四大皆空,能够客观中立地去研究会计规律,其研究同样会通过理解者的解读而间接地“歪曲”事实,并且因研究者的中立态度这种歪曲甚至会隐身遁迹而变得不可控。复杂性范式则明确地强调理论自身的解释力,有目的地将理论对社会价值体系的影响显性化,这样反而更有利于实现制定“会计研究者应该价值中立”这一规则的原初目的。   三、结论   综上所述,从自我完善会计学理论体系的目的出发,我们认为:   (1)社会真理神秘不可及,对会计行为规律的认知理性的追求实质上是研究上帝,并不现实。在经济权力主宰社会格局的当代社会里,会计理论体系的发展应以会计工程实践为导向,其中对我国会计学而言尤其重要的是会计教育工程与企业会计信息系统工程的研究。   (2)价值中立作为促进学者追求认知理性的规则在反身性作用下并不能生效,与其隐遁价值偏见,不如明确价值立场。规范命题本身不是科学所能言说的,科学研究应当如实地陈述社会群体的意向并明确为其服务;科学理论尽管有塑造伦理规范的功效,但这一权力并不由科学家控制,试图断言社会规范与试图研究上帝一样,并不能成功。   (3)经验是历史性且是认知主体建构的,过分执着于从经验中发现规律往往导致“只见树木、不见森林”;在获得确定性知识这一点上,经验分析不如仿真研究有效,当然仿真建模本身应该尽可能考虑事实情况。我们认为建设供受教育者进行会计、审计等经济管理业务的模拟实践与研究者进行会计理论的仿真研究相结合的虚拟网络平台很有必要性,这样可以将真实的主体引入仿真平台,虚拟场景能够更接近现实情况。   (4)考虑到认知的自我指向性,认知必然是个反省与批判性的过程。我们认为会计学应当对研究方法与知识结构的反省自觉化,即发展以会计研究活动为研究对象的会计学哲学与会计知识社会学,以及发展以会计知识解释与理解过程为研究对象的会计解释学与会计语言学。其中会计知识是如何被理解(尤其是如何被通用计算机理解)的问题不仅是会计信息系统研究的基本问题,同时也对会计教育工程的有着重要意义。   参考文献:   [1]吉登斯.1998.社会的构成.北京:生活・读书・新知三联书店   [2]贾根良.2006. 复杂性科学革命与演化经济学的发展.学术月刊, (2):77-82   [3]吴彤.2004.复杂性概念研究及其意义.中国人民大学学报, (5):2-9   [4]Brown L.1996. Influential accounting articles, individuals, Ph.D. granting institutions and faculties: A citation analysis. Accounting, Organizations and Society, (21):723-754   [5]Deutsch D.1985.Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer. Proceedings of the Royal Society of London, A400:97-117   [6]Kolmogorov A.1965.Three approaches to the quantitative definition of information. Problem of Information Transmission, 11(1):3-11   [7]Penrose R.1989.The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. New York: Oxford University Press   [8]Popper K.1972.Objective Knowledge: an Evolutionary Approach. Oxford: Oxford University Press   [9]Rorty R.1989.Objectivity, Relativism, and Truth. Cambridge: Cambridge University Press   [10]Scheutz M.2002.Computationalism: New Directions. Cambridge: MIT Press   (作者单位:湖南大学会计学院)

  摘要:复杂性是指涌现性属性不可由确定性图灵机上的多项式时间算法归约到低层组分属性与运动规律的系统认识论特征。由于认知的反身性,社会系统逻辑地具有其普遍规律不可解的复杂性特征,并决定了社会经验的历史性与不可测性,导致对社会规律的经验检验的不可行。针对实证会计理论研究的经验检验原则应用的困难,复杂性范式主张采用计算机仿真的模型研究,并倚重隐喻这一既非逻辑也非经验的方法。   关键词:方法论;会计研究;复杂性科学;      一、复杂性与复杂性科学   复杂性,是认知主体对认知对象不完全可知的认知关系特征;它包含认知可计算的假定与问题求解的算法结构两个层次:(1)认知是通用图灵机对对象图灵机的虚拟机计算,即物理世界本质上是一个计算过程,而认知则是人脑对世界计算过程的模拟(Scheutz,2002);(2)问题的计算复杂性是指求解某问题所需要的最小程序长度,即执行求解问题的最优算法所需的指令条数(Kolmogorov,1965)。概括地,我们认为复杂性是系统上层涌现属性不能通过确定性图灵机上多项式时间算法归因于低层组分属性与规律的系统特征;这包括NP问题与非P类问题以及不可解问题,NP与非P问题源于系统组分的异质性,大量异质组分的相互作用导致难以从细节把握的系统整体复杂性;不可解问题源于反身性与混沌性,认知过程改变认知对象并由初始敏感性引起系统动力轨迹的显著偏离,导致主体无法获得事实真相,因此而无法验证理论及预测未来。   复杂性科学是以复杂性为研究对象的科学,复杂性科学研究方法的特色主要有两方面,其一是隐喻,其二是仿真建模。   隐喻适用于无法用逻辑语言精确刻画的情景,这既反映了复杂性科学研究的是背后因果规律尚不可知的系统涌现性属性,也体现了复杂性科学的解释学倾向。隐喻意味着新奇性思想的产生,是对原有语言的结构性的变革而不仅是对既存语句真值的修正;当隐喻被大家接受而成为“死隐喻”,就代表一种新语言结构的生成,如路径依赖早已脱离原有的词义成为制度变迁理论中的重要概念。对隐喻的倚重,是由于现象背后规律发现的复杂性,需要隐喻的生动描写来将复杂性的机理封装起来,即采用一种系统策略逐层剖解复杂性。   仿真模型方法是复杂性科学的另一个显著特色。仿真研究以计算主义为哲学基础,据Deutsch(1985)命题,任何物理系统都可以被量子计算机以有限操作来完美地模拟,仿真实验理论上不会给认知理性增加进一步的障碍。由于复杂性现象是历史性现象,从经验事实总结的规律不具有普适性,既不能可靠地解释复杂现象的背后原因,也不能准确地预测未来;而仿真研究则可以不断地修改虚拟场景来测试理论,研究结论在假定场景下具有普遍效力,尽管仿真场景不同于真实场景,但能够给出一定场景下的确定性规律,决策者可以据决策所面临真实场景选择模型,相反经验规律却生命力弱小,场景一变便不再生效。   概括而言,复杂性科学的研究方法是一种将复杂现象通过隐喻封装为“黑箱”,再通过计算机仿真等更强大的模型工具来逐层分解“黑箱”、求得复杂性产生的内在规律的模型化研究方法。   二、对会计研究方法论的讨论   这一部分基于复杂性科学的基本主张来讨论会计研究中的两个基本问题:(1)科学体系可划分哪几个层次和部分,会计学所处何处?(2)判定会计研究方法是否科学的标准是什么?   1、知识体系的划分与会计学研究的基本问题   据Popper(1972)的三个世界(物理世界、精神世界、客观知识世界)理论,科学是世界3的范畴,即不依赖于认知主体的客观知识世界范畴。按照“没有认知主体的知识”这一原则,凡是编码化的知识都属于世界3,这包括科学、技术、文艺作品等等。   三个世界的划分在上帝那是完备的,但并不适用我思主体。在我思主体的视角里,世界1与世界2是泾渭分明的,这源于世界2是由我思主体本身组成的,对世界2的认知具有反身性。在我思主体的视角里世界1与世界2的差别正是“实然”与“应然”的区别;从这一点看,“休谟铡刀”准确地切到了人文社科与自然科学的分界线。“应然”作为世界2的范畴逻辑上不能由“实然”推断得出,即便我们知道所有的应然-实然对应关系及变化规律与初始状态,也无法对未来的“应然”做出判断。因此规范性知识并不是客观性的范畴,是社会群体自省式的发现;科学与哲学只能够将它们表达出来并作为工程知识的依据,而其内容上的塑造则是由社会群体完成的,并非科学与哲学本身所能及。   在是否包含认知主体这一点上,世界3与世界2是相同的。世界3表面看来没有“应然”态,却由世界2的“应然”所决定,我们可以对科学技术进行历史性的研究(如SSK),却无法去追溯其演化规律。“应然”与“实然”并未概括知识的全部,据Godel定理,知识体系不可能是完备的,形式科学知识与哲学知识就是其中无法进一步被(其它知识)言说(解释)的知识,它们构成整个知识大厦的基石。知识体系结构如图1所示。   图1并不是现行学科分类的结构图示,现行学科分类是据研究对象而定的。现代科学的重要特点是与技术及工程实践紧密结合,每个学科通常对自然规律问题、技术问题及工程问题三个层次都有涉及,现实中我们很难区分科学家与工程师。实证知识与技术知识具有相对的独立性,不像工程知识那样不能脱离具体的目标及应用场景而存在。我们认为科学本身并没有权力去讨论规范命题的内容,科学只能服务于规范命题。当具有社会权威背景的规范命题赋予科学去改造社会伦理道德观念(另一些规范命题)的使命时,科学才会通过人文社会工程间接地触及到规范命题本身。   很显然我们不可能给会计学在科学体系中划出一条清晰的界线,事实上整个科学划界都是不明晰的。逻辑上可以清晰区别的其一是经验科学与形式科学,前者关乎经验,后者是先验的;其二是自然科学与人文社会科学,前者是不受认知主体意志控制的规律,后者是基于认知本身的规律。进一步的划界都是模糊的,我们无法区分哪是经济学的地盘哪是会计学的领土。如果再考虑到现实问题的复杂性,自然科学与社会科学也无法划出界来。不过尽管难以划界,但我们可以确定会计研究都直接或间接地关系到会计工程实践,并具体地涉及科学、技术与工程三个层次的问题,如表2所示。   以获得普遍有效的客观规律为目的的科学问题曾被认为是研究的核心甚至唯一工作,这也正是会计实证方法论所主张的;我们前文已做论述,获得社会的绝对规律是不可能的,社会科学不会出牛顿。但是这仅是会计研究方法论选择的一个参考因素,放弃或修正实证方法也许是退出科学队伍也许是进入另一类科学,这取决于断定一个知识体系是否是科学的标准是什么。   2、复杂性范式的方法论主张   复杂性范式是与主流的实证主义相对的一种新主张,实证主义的基础是还原主义。如果高层次的涌现属性能够被还原为低层组分运动规律,如生命运动可以还原为分子运动,那么对物理运动的观察与实验就可以用来可靠地解释一切复杂现象;但还原并不可行,复杂性问题也因此导致实证方法在以下三方面的困惑,这正是复杂性范式可以一展所长之所。   (一)规律挖掘还是事实描述?我们看到很多会计学者将理论与实证相对应(言下之意是实证是对理论的检验),这当然是一种对实证的误解,但更是实证的悲哀――实证并不被认可能够发掘出现象背后的规律。事实上由于反身性的影响,对经验的统计分析在逻辑上就不可能发现会计系统背后的演化规律,更不用说经验数据的历史性导致的视角障碍以及经验获取的实际困难了。复杂性范式则主张通过类比隐喻与仿真实验来发现复杂性规律,其所得模型尽管多数难以精确地拟合经验事实,却是确定性的规律。

  (二)虚拟场景还是真实场景?答案似乎无疑是基于真实场景的理论更有意义,实则不然。研究者身处社会,观察往往只见树木不见森林,研究粗浅而片面,能得出的仅限“在某时间在我所见范围内,存在如下统计规律……”,既不能告诉人们未来某时间世界场景将变成什么样,也不能肯定所得统计规律在其他场景是否适用。而研究者对虚拟场景的观察则是全面的和可控的,能够确定地得出“在某一场景下,确定地存在以下规律……”;尽管假定的场景并非现实的场景,但假定场景未来也许会出现,甚至人们可以促成其出现。最重要的是,仿真可以克服现实世界中的历史性局限,研究成果在虚拟场景下可重复验证;而实证方法仅在历史范围内检验结论,由于对复杂的历史背景刻画的不充分性,理论的适应性范围并不自明。   (三)实践理性还是认知理性?认知理性是残缺的,而会计研究本身就是社会实践。既然只有上帝才知道明天会怎样,而研究本身必然地影响到研究对象,会计研究何不将这种影响显性化,将研究重心转向为决策者提出明确建议呢?相反,即便会计学研究者四大皆空,能够客观中立地去研究会计规律,其研究同样会通过理解者的解读而间接地“歪曲”事实,并且因研究者的中立态度这种歪曲甚至会隐身遁迹而变得不可控。复杂性范式则明确地强调理论自身的解释力,有目的地将理论对社会价值体系的影响显性化,这样反而更有利于实现制定“会计研究者应该价值中立”这一规则的原初目的。   三、结论   综上所述,从自我完善会计学理论体系的目的出发,我们认为:   (1)社会真理神秘不可及,对会计行为规律的认知理性的追求实质上是研究上帝,并不现实。在经济权力主宰社会格局的当代社会里,会计理论体系的发展应以会计工程实践为导向,其中对我国会计学而言尤其重要的是会计教育工程与企业会计信息系统工程的研究。   (2)价值中立作为促进学者追求认知理性的规则在反身性作用下并不能生效,与其隐遁价值偏见,不如明确价值立场。规范命题本身不是科学所能言说的,科学研究应当如实地陈述社会群体的意向并明确为其服务;科学理论尽管有塑造伦理规范的功效,但这一权力并不由科学家控制,试图断言社会规范与试图研究上帝一样,并不能成功。   (3)经验是历史性且是认知主体建构的,过分执着于从经验中发现规律往往导致“只见树木、不见森林”;在获得确定性知识这一点上,经验分析不如仿真研究有效,当然仿真建模本身应该尽可能考虑事实情况。我们认为建设供受教育者进行会计、审计等经济管理业务的模拟实践与研究者进行会计理论的仿真研究相结合的虚拟网络平台很有必要性,这样可以将真实的主体引入仿真平台,虚拟场景能够更接近现实情况。   (4)考虑到认知的自我指向性,认知必然是个反省与批判性的过程。我们认为会计学应当对研究方法与知识结构的反省自觉化,即发展以会计研究活动为研究对象的会计学哲学与会计知识社会学,以及发展以会计知识解释与理解过程为研究对象的会计解释学与会计语言学。其中会计知识是如何被理解(尤其是如何被通用计算机理解)的问题不仅是会计信息系统研究的基本问题,同时也对会计教育工程的有着重要意义。   参考文献:   [1]吉登斯.1998.社会的构成.北京:生活・读书・新知三联书店   [2]贾根良.2006. 复杂性科学革命与演化经济学的发展.学术月刊, (2):77-82   [3]吴彤.2004.复杂性概念研究及其意义.中国人民大学学报, (5):2-9   [4]Brown L.1996. Influential accounting articles, individuals, Ph.D. granting institutions and faculties: A citation analysis. Accounting, Organizations and Society, (21):723-754   [5]Deutsch D.1985.Quantum theory, the Church-Turing principle and the universal quantum computer. Proceedings of the Royal Society of London, A400:97-117   [6]Kolmogorov A.1965.Three approaches to the quantitative definition of information. Problem of Information Transmission, 11(1):3-11   [7]Penrose R.1989.The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. New York: Oxford University Press   [8]Popper K.1972.Objective Knowledge: an Evolutionary Approach. Oxford: Oxford University Press   [9]Rorty R.1989.Objectivity, Relativism, and Truth. Cambridge: Cambridge University Press   [10]Scheutz M.2002.Computationalism: New Directions. Cambridge: MIT Press   (作者单位:湖南大学会计学院)


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