许海燕 郑军 徐铭桧

【摘 要】 伴随着现代经济社会的飞速发展，出现了“会计诚信危机”这一新名词，它直接影响会计信息质量，干扰社会经济秩序，成为现代经济社会形态的怪胎，从某种意义上讲，给国家和社会造成了相当严重的后果。会计诚信缺失诱发因素众多，绝大多数又是人因事故，与会计人员操作行为关系密切，人因工程学研究认为，行为的实施要经过感知、决策和行为实施三个环节。文章主要探讨采用Agent的仿真方法来调查会计诚信评价系统基本设计方案的有效性。特别是对如何通过自适应过程中实际值的测量来提高信息精度的设置方法，从复杂性和协调程度的角度进行了分析。基于Agent的仿真方法是建立在NK适合度景观理论之上，探索性地将二者结合在一起，尝试性地构建了一个技术异化预防性控制体系，旨在约束并进一步引导信息量误差越来越小，从而产生更有效的自适应过程。研究结果表明，提高判断评价系统的有效性依赖于决策的复杂性和协调模式。

【关键词】 会计诚信; 危机; Agent; NK模型; 会计信息

【中图分类号】 F272.35  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）05-0146-05

一、引言

2018年4月20日，财政部印发《关于加强会计人员诚信建设的指导意见》，以加强企业会计诚信建设，建立健全会计人员守信联合激励和失信联合惩戒機制，推动会计行业进一步提高诚信水平。加强会计人员诚信建设，对增强会计人员诚信意识，提高会计工作水平，营造良好信用环境具有重要意义。因此，加快建设会计诚信治理体系已成为亟待解决的问题，而会计诚信治理体系首先必须建立科学的评价体系。由于影响会计诚信的因素众多，为了能够准确描述和分析各种因素对会计诚信水平的影响程度，结合前述原则，本文着眼于探讨会计诚信评价系统的设置，从而有效地利用会计诚信评价系统的实际测量值来提高判断评价系统的准确性。对此研究问题采用基于Agent的仿真方法，因为这种方法允许映射相互作用的异构代理，而这正是我们研究问题的中心，即授权决策下属的一个原因就是从他们的专业知识中获益。组织中的不同决策者有不同领域的专业知识，因此，对给定的数据信息给出不同解释是完全有可能的。

二、仿真模型

本文建立的仿真模型是基于Kauffman[1-2]引入的进化生物学背景下成功应用于管理研究[3-5]的NK模型。NK模型可以代表一个多维决策问题，其中N表示由不同元素构成的系统维数，K表示元素之间相互作用的水平，这种关系被描述成耦合关系。

这里采用修正的适合度景观理论的NK模型，该模型由Levitan et al.[6]引入，在修正形式下可以用来分析不完全信息下的决策制定[7]。在这个复杂的系统里，包含若干个元素，同时该元素又受另外的其他元素控制。其主要服务于管理科学的研究，结合生物演化思想引入适合度景观理论，在运用结构方程开发技术创新绩效测度量表的基础上，利用扩展NK模型这种结构化仿真方法，形象地描绘出会计诚信评价系统内部各要素（配套政策、组织结构、信用档案、会计人员素质等）在诚信这个适度景观中的耦合关系以及相互间的整体适应程度，并且阐述了会计诚信系统与外部其他系统的耦合关系及演变发展的适合度景观，从而进一步明确会计诚信评价系统内部的核心因素及其外部与之相关联的系统和会计诚信绩效评价间的相互关系。

本文的模型包括三个主要层级：第一层级，采用类似于Siggelkow et al.[8]的方法映射而成，即总的测评目标“会计诚信评价绩效指数”;第二层级对应了上述组织结构的细化和专门化，为“配套政策”“组织结构”“信用档案”“会计人员素质”“制度环境”等测评指标;第三层级由二级测评指标结合具体的事项展开，这些测试可以直接测量，是将会计诚信评价系统的指标进行量化的关键。

简单介绍就是：（1）模型构建，采用类似于Siggelkow et al.[8-9]的方法映射而成;（2）信息结构，不完全信息的表现，这对应了组织结构的细化和专门化;（3）会计诚信评价体系有不同选项。其中（2）和（3）是该模型的特点。

（一）模型构建

假设构建会计诚信评价系统，要分析一个十维二元的决策问题，这也就是说，d=（d1，d2，…，d10），其中di∈{0，1}，他们需要做出决策i（i=1，2，…，10）。因此，这是一个N的NK模型。每一个系统层级的形成都是一个决策结果，整个层级式组织结构的形成过程就是一个多阶段决策过程，每个决策i（i=1，2，…，10）的单一状态di为整体性能V（d）提供了一个常数Ci（0≤Ci≤1）。决策i可能与其他决定Ci（0≤Ci≤1）相互作用。每一个阶段的性能都只取决于当前状态变量的取值，也就是说某一层结构的形成取决于它的下一层状态变量的取值。K取值范围为0（无相互作用）到N-1（最大相互作用）。因此，评价结果Ci可能不仅仅依赖于di的状态，也可能与其他决定K的状态相关，从而有：

假设层级模型结构由一个上层主要指标和下一层三个指标r∈{1，2，3}组成。组织结构将这个十维决策问题分为三个部分，并将每个部分分配给r指标中的一个。因此，每个指标都主要控制了这十个决策的一个子集（例如，指标1控制决策1—3，指标2控制决策4—7，指标3控制决策8—10）。指标r认为，总体问题d被划分成部分向量，是那些自己责任范围内的单一决策，是那些其他指标的选择和决策。在跨界指标相互作用的情况下，某一指标的选择可能会影响其他指标的选择和决策，反之亦然。

在每个自适应阶段，一个上层主指标在假设其他指标不改变原决策系统子集的条件下，确定自己子集的最优配置[10]。特别的，r指标负责人随机发现两种可供选择的部分配置d：现状下，在维数1有一个不同的可供选择的方案a1，在维数2有另一个不同的可供选择的方案a2。因此，每个指标负责人有三个选项可供选择（现状和两个备选方案）。在本模型中，指标负责人在整体性能V（d）的基础上根据线性激励计划进行补偿，因此可以忽略组织和部门目标之间的利益冲突。然而，由于专业化不同，指标负责人对组织的决策问题d有不同的认识。因此，在本模型中没有发生利益冲突，因为各指标选择可以有不同偏好，这就有可能需要协调。本文分析了两种不同的协调模式：

1.“分散”模式：事实上，这种情况是不存在协调的。各个指标对d和总体问题d自主决定，然后将各指标的选择相结合作为整体结果，没有任何指标负责单位的干预。因此，在观察整体性能方面的功能是有限的（可能不准确）。

2.“集权”模式：下一层指标向上一层指标提出两种替代方案，上一层指标在收到所有建议后选择一个整体性能最高的方案，即模型中的主体搜索更高“顶点”的方式。

（二）组织结构的NK模型和搜索过程分析[11]

上述层级组织结构中的每一层都是由许多适应性主体构成的，主体之间相互影响，相互博弈，都会对别的主体的变化做出反应，经过多次迭代主体之间达到了均衡点，使组织整体的绩效最优。

为了表示出不准确的判断信息，采用分割、授权、限定的方法添加了干扰。很多组织理论的一个共同点就是决策者在信息的组织处理上有不同层次的缺陷，例如，假设主管部门决策者在自己领域内有能力处理并得到相对精确的信息，但是对于跨部门的知识上，主管部门虽然涉猎但是可能得到粗略的信息。

于是假定部门根据感知价值作为补偿依据，即感知的整体性能是Vr（d）而不是实际的V（d）。特别的，感知的整体性能Vr（d）的计算方法为实际自身性能和实际剩余性能的归一化总和，即：

（三）会计诚信评价体系的设计方案

利用NK模型进行搜索，也就是寻找更高适应度的方式。不同高度的顶点代表着系统要素状态的不同组合，所以搜索方式也可以叫做系统要素的变异方式。搜索的过程在适应度景观中表现为一个“攀爬”的过程，选择不同的搜索方式会影响到系统的动态变化特性。目前，研究中常用的搜索方式有五种，为了比较会计诚信评价体系中各种可选方案的贡献（这也是本文的中心内容），对自适应过程中五种设置的搜索方式和特点做了调查，见表1。

1.在“局部搜索”情况下，每次搜索只能改变一个决策值，对现状的评价不能基于被测量值。如若不能改善主体的适应性，则决策值不会发生改变。

2.在“贪婪搜索”情况下，会计诚信评价系统允许各指标在最终确定决策向量dc的当前配置“最优点”。因此，在每次自适应过程中相关指标的部门负责人完全知晓现状，但是他们会被替代选项d和d的性能贡献的不正确信息所干扰。对已实施的配置，会计诚信评价系统不提供任何跟踪或记忆。

3.在“长跳搜索”情况下，现状可以像“贪婪搜索”情况那样完全得到估计。此外，测量实际值的用处就是，当某个配置已经实施，决策者获得关于性能的相关贡献的信息。在未来期间，这些信息将被部分存储，从而可以引起该设置的一个改进的评价（例如，这反映了一个成本规划系统，根据一定的成本驱动配置提供的每个测量的性能，其成本函数会做出调整）。对每个配置dn，n=2N（因为N=10，所以n=1 024），引入计数器countn，当这个配置实现的时候按1递增。如果dn在稍后的时间内重新进行配置，相应的错误（e、e和emain）被countn划分。因此，在“集权”模式下，主管部门评价配置dn的总和性能为：

4.在“认知搜索”情况下，会计系统会根据测量的实际值提供完善的记忆和即时校正的事前评估。因此在自适应过程中当一个配置被考虑的时候，它至少已经实现了一次，决策者已获得了其性能水平的完美信息。例如，主管部门评价一个配置dn的总体性能为：

5.在模拟过程中，“模仿搜索”作为一个基准，使得不完全评价下的性能差异可以被确定下来。无论是现状的估计，还是替代方案的估計，都不会遭受任何干扰，也就是说所有的错误项都被设置为零。

三、结果和解释

对模拟的自适应过程，一个“真正的”的性能景观产生后，像前文中描述的适应度景观中的“顶点数”，接下来，组织被放置在随机的景观观察300个时期，同时寻找“最优点”。搜索过程的建模为一个迅速上升“攀爬”算法。对决策的两个相互作用结构进行了模拟，这在某种程度上代表了两个极端：在低复杂度情况下，各部门内的相互作用是最强烈的无交叉单元的相互依存关系;在高复杂度情况下，所有的决定都会影响其他决定的性能贡献，也就是说，复杂性被提高到最大。文献[9]中对判断信息的实证调查结果表明，误差在5%到30%之间。这里给出的结果误差在10%左右。

表2显示，速度ΔV5-1在前5个设置中实现的性能在增强，当然这种增强不是绝对的（见“长跳搜索”和“认知搜索”）。最后一个观察期的性能V300是搜索过程的有效性的指标，在性能景观中的全局最大值的频率也是如此。此外，图1反映了自适应过程中干扰对模仿搜索的性能差异。

本文讨论的结果主要分为两部分。首先，重点比较测量和使用的实际值的不同设置，其次讨论了复杂性和协调的调节作用。

（一）会计诚信评价体系的各种设置的有效性

显然，不完全信息的评价选项可能会导致有利于某一个选项。然而事实上并非如此，相比于现状而言，它降低了性能（即“误报”决定）。低估现状的绩效水平可能引起错误的估计。反之，采用“误报”决定，另一种选择是被拒绝的，因为它对性能的边际贡献相比于现状而言似乎更糟糕，因此现状将延续。于是可以做如下假设：为提高判断信息，随着测量和使用的实际水平的增加，绩效提升的速度增加;更高层次的组织绩效得到实现[12]。

表1中显示的会计诚信系统的设置，包括提高信息准确性的顺序。发现在大多数情况下，速度测量（见表2）会随着更先进的会计诚信系统而增加。此外，如图1所示，更先进的设置往往性能损失也较低。然而，结果没有普遍支持上述假设，有一些结果值得进一步分析。

首先，在“局部搜索”中没有实际数字是有效的，在所有四个方案中实现的性能是最低的，并在三种情况下有显著的性能损失，即使在“贪婪搜索”设置下也是如此（本文讨论“高复杂度的集权模式”的情况下）。显然，高估或低估的现状导致性能增强的速度和水平的严重损失。这表明，使用会计系统时，至少跟踪现状（例如，一个实际的成本系统）是有效的。

第二，“长跳搜索”和“认知搜索”表明所有的情况下有类似的结果。一个明显的原因是，使用“长跳搜索”的设置，决策者可以得到更好的适应度景观知识。较慢的学习可能会产生其他的结果。

第三，“长跳搜索”和“认知搜索”使绩效水平高于“贪婪搜索”——除了高复杂性和分散协调（这是下面将讨论的）。这表明会计诚信系统允许存储实际的价值，有助于更高的性能水平。

（二）复杂性和协调模式的影响

下面开始讨论“低复杂度的分散模式”案例（图1A）。这里没有跨单位的相互作用存在，因此不需要跨单元协调：与不完善的信息部门可能会决定有利于一个次优的部分选择，但在降低其他部门决策的表现方面，没有外部的影响。平均约75个周期后会计系统3和4将达到完美的信息水平，而系统1和2之间有一个相当高的几乎恒定的距离。

在某种程度上，事情似乎在高复杂度的情况下改变：使用分散协调，即使在“贪婪搜索”的设置下，也导致性能水平超出模仿搜索的水平。经过大约50到75期，整体会计诚信系统的组织绩效的实际值（即表1中的前三个设置）超过“模仿搜索”达到的性能（见图1C）。这种不精确信息的“有益”效果可能是由“误报”引起的：“误报”可能会在短期内使组织采取一个“错误的轨道”，但在长期范围内有机会发现优越的配置[7]。特别是不完善的知识可能提供机会离开适应度景观的一个局部峰值，这种效果变得具有更高的复杂性：正如已经验证过的，复杂性的层次越高，局部极大值存在的越多，因此，更可能搜索到一个局部峰值。搜索过程中的不准确信息诱导了多样性，并提供了发现卓越的性能水平的机会，并且最终达到全局最大值。确实，在“高复杂度分散模式”的情况下，“模仿搜索”的全局最大值的频率，低于整体会计诚信系统的组织绩效。

在会计诚信管理制度的设置之间，协调的“集权”模式下差异下降。因此，在某种方式上，通过引入主管部门的信息处理能力，会计诚信评价系统设置的相关性往往会减少。此外，研究结果（图1）表明在提案方式下带有不准确的判断信息的组织远远不能达到完全评价下的性能水平。

因此，在集权模式下，如果两个条件得到满足只有遗弃现状。第一，至少有一个指标相关部门已经发现一个对各自的部门负责人而言可以得到更高补偿的部分向量（否则他/她不会提出改变）;第二，必须接受的建议，因此，对于正在实施的每一项建议，必须通过一个额外的手续——不准确的评价，即引入一个额外的误差源。这样，“误报”是不太可能产生有益的影响，“误报”评价可能会发生，组织更可能受到分散模式下惯性的影响。带有更多惯性的适应度景观会降低“逐步完善”和“认知搜索”的会计系统的益处。

四、结论

上述结果表明，对会计诚信评价体系的测量值提高判断信息的直觉从而提高整体性能。这提供给我们改进会计诚信评价体系的一个角度，就是提高信息精度，巧妙地利用干扰来协调系统的需要和模式，为会计诚信重塑、净化会计执业环境提供了一个定量的分析研究工具，弥补了定性分析评价的不足，从而更有效地进行会计诚信评价。[13]

这里需要注意的是，当决策问题非常复杂的时候，更好的会计诚信评价体系不一定是更有益的。此外，不准确的信息可能对复杂决策有其积极的方面——错误伴随着分散式协调。

【参考文献】

[1] KAUFFMAN S.The origins of order：self-organization and selection in evolution[M].Oxford：Oxford Univ.Press，1993.

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[8] SIGGELKOW N，RIVKIN J W.Speed and search：designing organizations for turbulence and complexity[J].Organization Science，2005，16（2）：101-122.

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[10] 高绍福，陶海映.企业会计诚信评价指标体系构建研究[J].会计之友，2009（4）：64-65.

[11] 郭运丰.基于NK仿真模型的重大工程項目层级式组织结构研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学硕士学位论文，2014.

[12] 尹志刚.基于Agent仿真的技术创新合作模式策略研究[D].大连：大连理工大学博士学位论文，2016.

[13] 王惠敏.必须大力加强会计人员诚信建设[N].河北经济日报，2018-05-26.