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1、复杂性科学对会计研究的方法论意义一、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
2、;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
3、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
4、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
5、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
6、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
7、,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
8、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
