基于对外报告目标的企业知识资本计量问题研究

董必荣　林 明　黄中生

（1．南京审计大学审计与会计学院，江苏南京211815；2．浙江大学宁波理工学院，浙江宁波315100）



基于对外报告目标的企业知识资本计量问题研究

董必荣1林 明2黄中生1

（1．南京审计大学审计与会计学院，江苏南京211815；2．浙江大学宁波理工学院，浙江宁波315100）

摘要：知识资本计量模式的设计与选择不仅取决于计量目标的设定、计量属性和计量尺度的选择，还受计量模式所生成的数据类型与目标使用者所需数据类型的匹配程度影响，以及完整性、独特性、独立性、同质性和公度性等因素的约束。企业应该在综合考虑上述三类因素影响的基础上进行知识资本计量模式的设计或选择。基于对外报告目标，如果企业希望在现有的知识资本计量模式中进行选择，财务计量模式相对较好，计分卡模式可以作为有益的补充，指数模式则不适合单个企业特定期间对外报告目的；如果企业决定自行设计知识资本计量模式，从理论上说，理想计量模式应该是一种财务计量模式。

关键词：知识资本；计量模式；财务报告；计分卡

林 明（1972—），男，福建柘荣人，浙江大学宁波理工学院副教授，博士；

黄中生（1971—），男，湖北孝感人，南京审计大学审计与会计学院副教授，博士。

一、引言

近年来，随着知识资本在企业价值创造中的关键作用日益凸显，如何科学地管理知识资本并系统对外披露企业知识资本信息逐渐成为学术界和实务界共同关注的一个热门话题。为了科学地管理知识资本，系统地对外报告企业知识资本信息，必须对企业知识资本进行科学计量，为此，学术界和实务界先后提出了40多种知识资本计量模式，如平衡计分卡（Balanced Score Card）、斯堪迪亚导航器（Skandia NavigatorTM）、无形资产监视器（Intangible Assets Monitor）、价值创造指数（Value Creation Index）、知识审计循环（Knowledge Audit Cycle）、管理和报告无形资产指南（Guidelines for Managing and Reporting on intangibles，简称Meritum Guidelines）、价值链计分板（Value Chain ScoreboardTM）、知识资本评级（IC RatingTM）、知识资本动态价值模型（IC－d VALTM）、丹麦知识资本报告指南（Danish Guidelines）、改进企业报告（Enhanced Business Reporting）、德国知识资本报告指南（Germany Guideline）、动态货币模型（Dynamic Monetary Model）、欧盟知识资本报告指南（European ICS Guideline）等［1］。如此众多的知识资本计量模式不仅令学术界眼花缭乱，更让实务界（特别是企业）茫然不知所措。

对于一个特定企业来说，为了管理和报告自身的知识资本，该如何在如此众多的计量模式中做出科学的选择呢？如果一个企业希望自行设计更契合自身实际的知识资本计量模式，那么，应该遵循什么样的范式进行设计呢？针对这些问题，本文将从计量模式设计和选择的关键环节、计量模式设计与选择的制约因素、计量模式生成数据类型与目标使用者所需数据类型的匹配程度三个方面，对知识资本计量模式设计和选择的影响因素进行系统的理论分析，并在此基础上，详细分析基于对外报告目标的知识资本计量模式的选择和设计问题。本文的研究结论将不仅有助于丰富现有的知识资本计量理论，也可以对知识密集型企业基于不同目的的知识资本管理（特别是知识资本计量）提供有益的理论参考，还可以对基于对外报告目标的企业知识资本计量模式设计和选择提供针对性的指导。

二、计量模式设计与选择的理论分析

（一）计量模式设计与选择的关键环节

所谓计量就是按照特定的规则把数额分配给物体或事物。计量模式主要取决于计量属性、计量尺度两个因素。其中，计量属性是指被计量物体或事物的某一方面性质，如长度、质量等；计量尺度是指度量物体或事物某一方面性质的具体单位，如米、千克等。现实中我们在经济管理领域开展的各种计量都属于以满足特定群体需求为目的、以服务特定目标为导向的计量，而不是盲目的计量。计量目标不同，对被计量对象的界定和分类就不同，需要测量的计量属性自然也有所不同，选择的计量尺度也必然有所差异，最终形成的计量模式肯定也不同。因此，从理论上说，在现实世界中，计量目标、计量对象、计量属性、计量尺度与计量模式之间应该存在图1所示的关系［2］。

图1　计量关键环节与计量模式之间的关系

（二）计量模式设计与选择的制约因素

实际上，在现实经济管理领域进行的任何计量都远比图1所示的逻辑关系复杂。按照Pike和Roos的观点，在经济管理领域对企业所作的任何综合计量必须符合五个条件：（1）完整性（Completeness）。完整性是指对企业某方面性质进行综合计量时，首先要对计量对象进行适当分解，分解成的几个部分合起来无论在外延上，还是在内涵上都应该能够完整地反映计量对象的全部。（2）独特性（Distinctness）。独特性是指把计量对象分解成几个组成部分后，各个组成部分无论在外延上还是在内涵上应该都是不同的，相互之间应该是互斥的，不存在谁包含谁的问题。（3）独立性（Independence）。独立性与计量对象的分类及计量属性的选择密切相关，是指为了测量企业的某种属性，当把计量对象分解成几个组成部分后，各个组成部分在所测量的属性方面应该是相互独立的，而不是相互影响的。（4）同质性（Agreeability）。同质性与计量尺度的选择密切相关，是指当对企业的某种计量属性进行计量时，所选择的计量尺度以及由此而决定的计量模式最终所得出的数据和数量关系必须与被计量对象在该计量属性方面的内在数量关系保持一致，必须是对客观物体或事物某一方面性质和关系的再体现。（5）公度性（Commensurability）。公度性与计量尺度的选择以及最终形成的计量模式都密切相关，它是指当使用不同的计量尺度从多个方面对企业某方面性质进行计量时，所得出的计量数据必须能够用某一共同刻度进行标准化，这样整合出来的计量数据才有助于信息使用者对事物的某一方面性质做出综合评价。不过，一旦标准化处理，必然会降低数据本身的级次，导致数据本身的很多经济含义丢失，为此，Pike和Roos认为，为了使得计量和随后的整合有效，计量必须使用比率刻度，这样才能有助于使用共同刻度把不同类型数据进行标准化［3］。上述五个制约因素对计量模式设计与选择的综合影响如图2所示。

（三）数据类型对计量模式设计与选择的影响

计量模式的设计和选择还受计量模式所生成数据类型与目标使用者所需数据类型的匹配程度制约。依据计量对象的被量化程度，计量最终所生成的数据通常可以被分为名义级数据、序次级数据、间距级数据和比率级数据四种类型。（1）名义级（Nominal）数据，是指通过名义测量所形成的数据。名义级数据仅仅是一种类型编码，用来区别物体或事物的不同类别，可以用数字来表示，也可以用字母来表示，数据的差异就代表了物体或事物的类型差异。名义级数据是数据的最低级，既不能计算，也不能进行大小比较。（2）序次级（Ordinal）数据，是指对物体或事物按高低、优劣差异进行测度所形成的数据。序次级数据虽然不能进行计算，但可以比较物体或事物的序次。该级别的数据，可以用数字来表示，也可以用字母来表示，尽管不能准确描述不同序次物体或事物之间差别的大小，但是可以确定其顺序。（3）间距级（Interval）数据。间距级数据是具有一定单位的实际测量值，不但可以比较大小，还可以进行加、减运算，但不能进行乘除运算，因为间距级数据的0值不是“无”的意义，它仅是人为定义的一个中介点。间距级数据只能用数字来表示，不能用字母或其他符号表示。（4）比率级（Ratio）数据。比率级数据是数据的最高级别，它是具有一定单位（例如米、千克等）的实际测量值以及基于这类数据所形成的比率，这类数据不仅可以进行加减运算，还可以进行乘除运算。比率级数据包含了我们通常所熟知的绝对数据。在这一级别的数据体系中，0值不是人为设定的，而是客观存在的，是对物体或事物某方面性质的客观反映［4］［5］。一般来说，数据的级别越高，应用范围越广；数据的级别越低，应用范围越窄，表1列示了不同类型数据的用途差异。

图2　制约因素对计量模式设计与选择的影响

表1　　不同类型数据的用途差异

计量模式的设计与选择，不仅受制于计量环节关键要素的选取和制约因素的约束，还受到计量模式所生成的数据类型与目标使用者所需求的数据类型之间匹配程度的影响。计量模式最终所生成的数据级别不能低于计量目标所要求的数据级别，否则，所设计或选择的计量模式将无法实现计量目标。因此，在计量模式的设计与选择过程中，必须充分考虑计量目标的引领和约束，要明确信息使用者究竟要进行什么样的决策，需要什么类型、什么级别的数据，只有某种计量模式能够提供信息使用者所需要的特定级别或更高级别的数据，计量模式才能真正实现既定的计量目标。

基于以上认识，计量模式与计量关键环节、计量制约因素、计量结果的数据类型之间应该进一步具有图3所示的关系。

图3　计量模式与计量关键环节、计量制约因素、数据特征之间的关系

三、外部人的知识资本信息需求

（一）外部人需要什么样的知识资本信息

作为一个盈利性组织，企业的根本目标是为以投资人为主的各类利益相关者创造最大价值，投资人等各类利益相关者参与企业的根本目的是为了分享企业创造的价值，获取收益。因此，以投资人为主的企业外部各类利益相关者希望企业披露的各类信息都应该与企业的价值及其分配密切相关，知识资本的信息披露也不例外。具体来说，以投资人为主体的企业外部人最为关心的首先应该是企业有哪些知识资本，这些知识资本的财务价值是多少，如果企业不能直接提供知识资本的财务价值信息，那么，应该设法对外披露一些知识资本如何帮助企业创造价值方面的信息，这样外部人虽然不知道知识资本的财务价值是多少，但可以在一定程度上判断知识资本的价值创造潜力有多大。其次，外部人关心的是这些知识资本创造的价值如何进行分配。尽管知识资本价值创造的机理还没有完全被人类所熟知，但是在各国现有的法律制度框架下，知识资本所创造价值的分配方式是相对明确的，即员工主要通过薪酬和利润分红（对部分持股的员工而言）、债权人主要通过利息、国家相关管制部门主要通过税收、投资者主要通过利润分红等方式来分配企业所创造的价值。由于传统的财务报表已经能够比较清晰地反映企业价值的分配情况，因此，从理论上说，有关知识资本创造价值的具体分配问题并不是投资人关心的重点，他们关心的核心是前者。基于这样的认识，我们认为，基于外部人需求的视角，知识资本计量的根本目标是测量知识资本的财务价值，如果不能直接测量知识资本的财务价值，那么，应该设法测量知识资本的价值创造潜力。

（二）外部人需要的知识资本信息的基本特征

1．从需求信息的内容来看，外部人需要的是有关企业知识资本财务价值或价值创造潜力信息。因此，基于外部人需求的视角，企业首先应该直接测量和对外披露知识资本的财务价值信息，如果不能直接提供知识资本的财务价值信息，那么应该测量和对外披露知识资本的价值创造潜力信息，以帮助外部人对企业知识资本的财务价值做出合理判断。

2．从需求信息的数据级次来看，外部人需要的最优知识资本信息是比率级数据。由于投资者等外部人参与企业的根本目的是为了获取利益，因此，要让企业对外披露的信息与投资者的决策直接相关。那么，企业对外披露的知识资本信息必须具有真实的经济含义，必须与投资者自身的真实经济收益和经济决策直接对接。因此，从外部人进行经济决策所需要的数据级次来看，外部人首先需要的是比率级知识资本数据，其次才是其他类型的知识资本数据。

3．从需求信息的质量标准来看，外部人需要的知识资本信息必须具有相关性、可靠性和可比性［6］。（1）相关性。企业对外披露的知识资本信息首先必须与投资者的需求（特别是经济决策需求）密切相关，并且能够及时对外披露，否则，再多的知识资本信息对外部人也没有用。（2）可靠性。企业对外披露的知识资本信息必须是已经发生或即时存在的真实信息，或者是有足够佐证的、合理预期的未来信息，并且这类知识资本信息还必须能够如实反映企业知识资本的真实状况，否则企业对外披露的知识资本信息不仅对外部人无用，甚至可能会误导外部人决策。（3）可比性。由于外部人在利用企业披露的知识资本信息进行决策时，往往要与其他企业披露的类似信息进行比较，或者与企业以前年度披露的同类信息进行比较，因此，企业对外披露的知识资本信息既要具备横向可比性，也要具备纵向可比性，为此，企业对外披露的知识资本信息应该是标准化的信息。如果企业不能对外披露标准化的知识资本信息或者市场本身就没有统一的知识资本信息披露标准（目前知识资本信息披露确实没有统一标准），那么，企业至少应该借鉴其他企业的普遍做法，以类似的方式对外披露同类知识资本信息。

四、外部导向的知识资本计量模式选择分析

（一）现有知识资本计量模式分类

如前所述，近年来，学术界和实务界先后提出了40多种知识资本计量模式。为了便于企业做出合适的选择，必须对现有的知识资本计量模式进行适当的分类。对知识资本计量模式的分类可以基于多种不同的视角。如果我们遵循Sveiby的分类方法，根据不同计量模式测量知识资本的具体方式（价值还是非价值，整体还是局部）来进行分类，可以把现有的知识资本计量模式总体上划分为：（1）直接计量法（Direct Intellectual Capital Methods，DIC），如人力资源成本会计（Human Resource Costing ＆Accounting）、全部计价法（Inclusive Valuation Methodology）、总价值创造（Total Value Creation）、知识资产计价（Intellectual Asset Valuation）、动态货币模型等。（2）市场资本化法（Market Capitalization Methods，MCM），如托宾Q（Tobin’s Q）、无形资产价值计算法（Calculated Intangible Value）、无形资产负债表法（Invisible Balance Sheet）等。（3）资产报酬率法（Return on Assets Methods，ROA），如经济增加值（Economic Value Added）、知识资本盈余（Knowledge Capital Earnings）等。（4）计分卡方法（Scorecard Methods，SC），如平衡计分卡、无形资产监视器、斯堪迪亚导航器、价值链计分板等［1］。

如果我们依据不同计量模式所使用的计量尺度差异来进行分类，那么，现有的知识资本计量模式总体上可以分为三类：（1）财务计量模式，是指以货币作为单一计量尺度的计量方法，上述Sveiby分类中所提到的直接计量法、市场资本化法、资产报酬率法都属于财务计量模式，这类计量模式主要用来测量知识资本的财务价值或价值创造潜力。（2）计分卡模式，是指同时采用多种不同的计量尺度、设计系列计量指标体系来度量知识资本的方法，这类模式在识别知识资本不同组成部分的基础上，针对每一部分设计一系列的计量指标体系，选用多种计量尺度计量知识资本，再通过计分卡或图表的方式进行报告。计分卡模式适合从多个角度对知识资本的不同方面进行综合测量，尽管无法用单一计量尺度来表述最终的计量结果，但多维测量结果有助于信息使用者对企业知识资本状况做出更为全面的判断。（3）指数模式，是在财务计量模式或计分卡模式的基础上，对不同计量尺度和计量指标体系采用某一公度性尺度进行标准化处理，最后生成一个综合指数，如知识资本指数（IC－index）、价值创造指数、知识资本动态价值模型等。这类模式适合对不同企业的知识资本状况进行比较分析，或者对同一企业不同期间的知识资本状况进行比较分析，不适用于单个企业特定期间的知识资本价值或价值创造潜力测量。

（二）基于对外报告视角的现有知识资本计量模式甄别与选择

1．基于关键环节要素的知识资本计量模式选择分析

如前所述，外部人最需要的知识资本信息是有关企业知识资本的财务价值信息，其次是有助于他们判断企业知识资本价值创造潜力的其他信息。因此，按照图1列示的计量关键环节要素与计量模式之间的相互关系，以满足外部人需求为指引，企业应该侧重于知识资本的财务价值测量，选择货币作为计量尺度，采用财务计量模式。各种计分卡模式只能提供有助于外部人判断企业知识资本未来价值创造潜力的辅助信息，无法直接提供企业知识资本的财务价值信息。各种指数计量模式所生成的数据可以用来比较本企业知识资本与其他企业知识资本之间的相对位势，既无法测量企业知识资本的财务价值，也很难帮助外部人预测企业知识资本的未来价值创造潜力。因此，基于对外报告的视角，知识资本计量模式的最优选择是财务计量模式，其次是计分卡模式，各种指数计量模式根本不符合单个企业特定期间对外报告目标的需要。

2．基于生成数据类型的知识资本计量模式选择分析

投资者等外部人需要的最佳信息是具有真实经济含义的比率级数据，因此，单纯地从各种知识资本计量模式所生成数据的级别来看：各种财务计量模式最为合适，因为所有财务计量模式所生成的数据都是有现实经济意义的绝对数，属于比率级数据；各种指数模式所生成的数据都属于间距级数据，难以满足外部人的信息级别需求；各种计分卡模式所生成的数据是混合的，既有名义级数据，也有序次级数据、间距级数据和比率级数据，这种多维混合数据往往很难就企业知识资本的价值创造潜力给外部人一个具有真实经济含义的整体评价，只能给外部人传递一种混沌的模糊信息。实际上，计分卡模式要想向外部人传递企业知识资本价值创造潜力的整体评价信息，就必须选择合适的公度性计量尺度，采用适当的方法进行标准化，最后形成一个综合指数，但是这样处理后，原先数据的真实经济含义必然会部分丢失，原先的混合类数据最终将转变成间距级数据，仍然很难满足外部人的比率级数据需求。因此，基于不同计量模式所生成的数据级别来看，财务计量模式最优，计分卡模式和指数模式所生成数据都不能满足外部人的比率级财务数据需求，充其量只能作为财务计量模式的补充。

3．基于制约因素的知识资本计量模式选择分析

（1）财务计量模式的五个制约因素匹配性分析（见表2）。首先，直接计量法的匹配性分析。现有的几种直接计量法（如人力资源成本会计、知识资产计价、动态货币模型等）都不满足完整性条件，因为这些计量模式仅仅列举了部分可识别的知识资本项目，都达不到完整性要求。独特性方面，就各种直接计量法所列举的部分知识资本项目来看，相互之间在内涵和外延上都是不同的，应该都没问题。独立性方面，知识资本的各个组成部分在价值创造方面始终是相互影响，互为促进的，而不是相互独立的，因而所有这些直接计量法都难以满足“独立性”要求。同质性也难以实现，因为直接计量法所测量的价值能否反映知识资本及其各个组成部分本身的内在关系令人质疑。“公度性”都符合，因为这些计量模式本身都采用了同样的计量尺度——货币，不存在“公度性”问题。其次，市场资本化法的匹配性分析。典型市场资本化法（如托宾Q、无形资产价值计算法等）的特点是：基于企业市场价值与其有形资产账面价值的差额来计量企业知识资本的整体价值，而不是对企业知识资本财务价值的直接测量，因此，这类方法不适用于制约因素的匹配性分析。这类计量模式的方法体系本身存在致命的缺陷，都认为企业市场价值与其有形资产账面价值之间的差额就是知识资本价值，然而，企业的市场价值取决于投资人的共同预期，受资本市场上各种与企业自身无关因素的影响，具有高度的不确定性，以此来推定的企业知识资本价值必然也会受各种无关因素的影响，具有动态不确定性。第三，资产报酬率法的匹配性分析，典型的如经济增加值、知识资本收益、总价值创造等，这类计量模式也不直接测量企业知识资本财务价值，不适用于制约因素的匹配性分析。这些模式本身也存在致命的缺陷，它们不是对企业价值和知识资本价值本身进行估价，而是基于企业收益能力与行业平均值的差异来推算企业知识资本价值，所测量的企业知识资本价值根本不是其真实价值，而是一种动态的相对价值。

表2　　基于对外报告目标的财务计量模式制约因素匹配性分析

（2）计分卡模式的五个制约因素匹配性分析。表3列示了几种常见计分卡模式的制约因素匹配性分析结果，从中可以看出，除“价值链计分板”外，常见几种计分卡模式对知识资本一级分类的完整性都很好，但二级分类的完整性较差。不同计分卡模式对知识资本分类所形成的各个组成部分相互之间在内涵和外延方面都有明显差异，独特性较好。各种计分卡模式都通过设计一系列计量指标体系来度量知识资本的各方面性质，但所设计指标体系在财务价值方面相互之间往往具有高度关联性，因而独立性都很差。从同质性角度来看，计分卡模式所使用的多种计量指标体系能否反映知识资本及其各个组成部分本身的内在关系令人质疑，因此，同质性可能都不是很好。从公度性角度来看，所有这些模式都不符合公度性要求，因为所有这些模式都没有采用一个公度性尺度，无法把不同计量尺度数据整合成一个综合数据，不能对企业知识资本总体状况进行综合评价。

表3　基于对外报告目标的常见计分卡模式制约因素匹配性分析

（3）指数模式的五个制约因素匹配性分析。表4列示了“知识资本指数”、“价值创造指数”、“知识资本动态价值模型”三种指数模式的制约因素匹配性分析结果。从中可以看出，三种指数模式对知识资本分类在完整性遵循方面结论不一，“知识资本指数”、“知识资本动态价值模型”较好，“价值创造指数”较差；在知识资本分类的独特性方面，三者也有一定差异。但是，在独立性、同质性和公度性方面，三者结论类似，具体来说：由于这几种模式所设计的计量指标体系相互之间具有高度关联性，因而，独立性都很差；在同质性方面，这几种计量模式所设计的计量指标体系能否反映知识资本及其各个组成部分之间的内在关系令人质疑，最终所生成的综合指数能否反映它们之间的内在关系也令人质疑，因此同质性都较差；在公度性方面，这几种模式都能够完全满足公度性要求。但公度性也直接导致这些计量模式计量结果真实经济涵义的丢失，最终所生成的数据都是没有现实经济意义的间距级数据，很难满足外部人对企业知识资本真实经济数据的渴求。

表4　　基于对外报告目标的常见指数模式制约因素匹配性分析

综上所述，从各种计量模式制约因素匹配性综合分析来看，现有的知识资本计量模式都很难完全满足五个制约因素要求。但是，如果我们将上述基于关键环节要素、基于生成数据类型、基于制约因素的三个方面分析综合起来，从对外报告的视角来看，相比较而言，财务计量模式是相对合适的，其次是计分卡模式，各种指数计量模式则不适合单个企业特定期间的对外报告目标。因此，基于对外报告目标的知识资本计量模式选择思路可以用图4来综合表示。

图4　基于对外报告目标的知识资本计量模式选择思路

五、外部导向的知识资本计量模式设计分析

（一）关键环节要素对外部导向知识资本计量模式设计的影响

按照前述图1的思想，计量模式设计主要取决于计量目标设定、计量对象界定与分类、计量属性确定以及计量尺度选择等关键环节，因此，外部导向知识资本计量模式设计的关键是设定计量目标，在此基础上对计量对象进行科学的界定和系统的分类，再据此确定计量属性，选择合适的计量尺度。

由于投资人等外部人关注的核心是有关企业价值及其分配信息，因此，基于外部人需求的视角，知识资本的计量目标应该是测量知识资本的财务价值。以该目标为指引，在进行计量模式设计时，首先必须对知识资本进行恰当的分类，可以借鉴国际通行的知识资本三分法（即将知识资本分为人力资本、结构资本和关系资本三部分），再以此为基础进行细分，也可以根据企业自身的特点对知识资本进行其他分类。其次，确定知识资本的具体计量属性，由于外部导向的知识资本计量目标是测量知识资本的财务价值，因此，计量属性必须确定为财务价值，相应地，计量尺度就只能选择货币了。上述四个决定因素确定后，最终形成的知识资本计量模式必然是一种财务计量模式，这是外部导向知识资本计量的理想模式。

尽管财务计量模式是外部导向知识资本计量的理想模式，然而，现实中知识资本的财务价值通常是很难准确直接测量的，在这种情况下，基于外部人视角，企业往往退而求其次，设法测量和揭示知识资本的价值创造潜力，以帮助外部人对企业知识资本的财务价值做出合理的判断。从理论上说，知识资本是在企业战略实施过程中，通过与物质资本的有机结合来为企业创造价值的，因此，要想测量和揭示知识资本的价值创造潜力，必须将知识资本置于特定企业的战略情境中，看知识资本在企业战略制定和实施过程中所发挥的作用。要测量知识资本在企业战略制定和实施过程中所发挥的作用，除了货币计量尺度外，还必须采用其他多种计量尺度，从不同侧面、多个角度揭示知识资本在企业内部价值创造过程中所发挥的作用，为此，企业必须采用多维综合计量模式——计分卡模式。因此，基于对外报告的视角，在无法直接测量知识资本财务价值的情况下，企业可以退而求其次，通过计分卡模式来测量和揭示知识资本的价值创造潜力，以帮助外部人合理判断企业知识资本的财务价值。

（二）制约因素对外部导向知识资本计量模式设计的影响

从制约因素来看，基于外部人需求视角，无论企业设计何种财务计量模式来测量知识资本财务价值，或者退而求其次设计某种计分卡模式测量知识资本的价值创造潜力，在知识资本及其分类界定的过程中，都必须符合完整性、独特性和独立性的要求，在计量属性确定过程中，必须遵循独立性和同质性的约束，在计量尺度选择过程中，必须符合同质性和公度性要求，最终生成的计量模式也必须符合公度性要求。

然而，目前人类对知识资本的认识十分有限，即使采用常用的三分法对知识资本进行分类，进一步细分也很难进行下去，因为企业往往可以识别自身的一些关键知识资本，但却无法穷尽所有具体知识资本，因此，无论采用财务计量模式还是计分卡模式，虽然分类的独特性基本能够做到，但分类的完整性却很难完全做到。知识资本在企业价值创造过程中是相互影响、互为促进的，甚至与有形实物资产也是相互影响、互为促进的，因此知识资本价值测量或价值创造潜力测量的独立性是很难做到的。尽管发达、成熟的市场可以间接化解价值计量的独立性问题，但目前在各国，除了特定情境下的人力资本外（如俱乐部化的运动员），知识资本一般都不存在发达、成熟的市场，因而，知识资本价值计量的独立性问题都很难实现①。同质性方面，财务计量模式测量结果的同质性可能相对较差，因为知识资本的财务价值具有动态不确定性，任何财务计量模式都很难随时捕捉知识资本的及时财务价值；计分卡模式直接测量结果的同质性可能相对较好，但如果将计分卡模式的多维计量结果与企业知识资本的财务价值相关联，那么，其同质性将可能大大降低。公度性与企业自行设计任何财务计量模式都没有冲突，因为任何财务计量模式都以货币为计量尺度，都符合公度性要求，但公度性要求对计分卡模式的设计提出了严峻的挑战，因为计分卡模式要采用多种不同的计量尺度，很难满足公度性的单一尺度要求。

（三）数据类型对外部导向知识资本计量模式设计的影响

外部导向知识资本计量模式的设计还必须接受数据类型的制约。投资人等外部人需要的最优数据是那些能够与其自身真实经济收益和经济决策直接对接的财务价值数据，这是一种具有真实经济含义的比率级数据，因此，基于对外报告目标，企业所设计的计量模式必须能够提供比率级数据。在已知的现有知识资本计量模式中，以货币作为计量尺度的财务计量模式能够直接生成比率级数据，符合外部人需求的数据级别，是基于对外报告目标的知识资本计量模式设计首选。计分卡模式往往能够生成多种不同级别数据，甚至还包括一些无法转换成任何级别数据的定性文字描述，这种多级别数据并存的计量模式显然不能与外部人的比率级数据需求直接对接，不会成为企业计量模式设计的首选，但这种综合计量模式能够从不同角度、不同侧面对企业知识资本进行综合反映，有助于外部人对企业知识资本进行综合判断，做出科学的经济决策。因此，在无法设计更高级别数据计量模式的情况下，计分卡模式也不失为企业的一种现实选择。指数模式只能生成间距级数据，根本达不到外部人需求的数据级别，显然不应该进入企业知识资本计量模式设计考虑的范畴。

尽管从生成的数据级别角度来看，财务计量模式是一种理想的选择，但是在人类现有的计量技术条件下，财务计量模式要么很难设计，要么所生成的数据无法满足外部人的信息质量要求。理论上财务计量模式设计可以基于下述三种不同的视角：一是基于成本投入的历史视角，即通过知识资本形成过程中所耗费成本的累积来测量知识资本的财务价值；二是基于市场交易价格的现时视角，即通过成熟市场中知识资本的交易价格来测量知识资本的财务价值；三是基于所产生收益的未来视角，即通过估计知识资本所产生的未来收益，利用收益现值法来测量知识资本的财务价值。但是，知识资本形成过程中累积的历史成本往往与知识资本的经济价值缺乏相关性，甚至根本就没有关联性，因而对外部人经济决策可能没用；市场交易价格虽然能够客观代表知识资本的财务价值，但目前各国都不存在发达、成熟的知识资本交易市场（俱乐部化的运动员除外），因而，通过市场交易价格来计量知识资本的财务价值目前还不现实；通过收益现值法测量知识资本价值的可靠性往往令人质疑，因为知识资本产生的收益通常很难准确地估计和测算，不仅如此，不同知识资本产生的收益相互之间往往还难以区分。正是因为在现有经济技术条件下财务计量模式设计受到诸多因素制约，计分卡模式也就不失为企业一种现实的次优选择，这正是目前很多知识密集型企业选择通过计分卡模式计量和对外披露企业知识资本信息的重要原因。

综上所述，无论是从计量模式设计的关键环节视角、制约因素视角，还是从生成的数据类型视角，从理论上说，基于对外报告目标，企业设计的理想知识资本计量模式应该是一种财务计量模式，计分卡模式充其量只能作为一种次优选择。但是，财务计量模式往往在制约因素匹配性方面存在一定的瑕疵，所生成的数据也不一定能够完全满足公开信息的质量要求，正因为如此，实际中计分卡模式往往成为很多知识密集型企业自行设计知识资本计量模式的一种现实选择。综合上述分析，外部导向知识资本计量模式的设计思路可以用图5来表示。

图5　基于对外报告目标的知识资本计量模式设计思路

六、结论与启示

长期以来，知识资本计量问题一直困扰着理论界和实务界，人们先后尝试用多种方法来破解这一难题，进而形成了知识资本计量模式的丛林。如何走出这一丛林，选择或者设计出适合企业自身的计量模式是很多知识密集型企业亟待解决的一个现实难题。本文以一种全新的视角，从计量模式设计的关键环节、计量模式设计的制约因素以及计量模式生成的数据类型三个方面，详细分析了知识资本计量模式设计与选择的影响因素，系统论述了计量模式与计量关键环节、计量制约因素、生成数据类型之间的相互关系，并以此为立论基础，进一步分析了基于对外报告目标的企业知识资本计量模式设计和选择问题，研究表明：无论是企业自行设计还是从现有的知识资本计量模式中进行选择，从对外报告视角来看，财务计量模式都相对较好，计分卡模式可以作为有益的补充，指数模式则不适合单个企业特定期间的对外报告目的。除了上述这些研究发现外，本文还得出以下启示：

1．知识资本理论研究的重要性。本文的研究表明，现有的任何一种知识资本计量模式都不能完全满足计量关键环节、计量制约因素、生成数据特征三个方面的要求，特别是Pike和Roos提出的五个制约因素要求。表面上看，似乎是Pike和Roos提出的五个制约因素过于苛刻，导致任何一种计量模式都很难完全符合五个制约因素要求，但更深层次的原因是人类至今仍缺乏一套系统成熟的知识资本理论指导。众所周知，人类现有的经济理论、管理理论和法律制度都是在工业经济时代形成的，这套经济管理理论和法律制度比较适合有形资产的计量、报告和管理，却无法适应知识资本的计量、报告和管理。目前人类逐步迈入知识经济社会，知识资本已经成为当代社会经济发展的根本驱动力量，知识资本计量、报告和管理也逐渐成为现代企业（特别是知识密集型企业）管理的重心，然而，至今我们仍缺乏一套系统成熟的知识资本理论，因此，未来必须要强化知识资本经济理论、管理理论和法律制度研究，为人类科学认识知识资本、系统管理知识资本提供理论指导。

2．财务计量模式的核心地位。本文的研究还表明，在所有知识资本计量模式中，财务计量模式永远是最核心、最重要的计量模式，也是人类理想的一种计量模式，但截至目前，人类还没有找到一种理想的知识资本财务计量模式。究竟原因，是因为人类现有的技术条件还无法对知识资本进行令人信服的价值计量，具体来说：（1）迄今为止，人类对知识资本在企业价值创造过程中的作用机理还没有完全搞清楚；（2）截至目前，人类对知识资本创造的收益还无法做出科学的估计和预测，更无法在不同知识资本之间进行系统的分离；（3）市场交易价格是目前人类对任何资产进行价值计量的基础，但以知识资本为核心的市场目前还没有发育成型，由此导致通过市场交易价格来测量知识资本的财务价值实际上根本不可能。因此，知识资本计量难题的破解不仅依赖于相关理论研究的突破和计量技术的发展，还有赖于相关市场的发育和完善。

3．计分卡模式的现实意义。本文的研究同样揭示了计分卡模式对知识资本计量的重要性。计分卡模式原本是一些知识密集型企业用来管理自身知识资本的一种综合方法，这类计量模式通常将知识资本置于企业战略实施的背景中，从多个角度综合反映知识资本在企业战略实施和价值创造过程中的关键作用，其设计的最初动机是为了帮助企业强化内部知识资本管理。但是，在理想的财务计量模式没有出现之前，将计分卡模式测量的知识资本信息定期对外公布，让外部人自己综合各类信息对企业投资价值做出综合判断，可能是目前企业最为现实的一种做法。预计未来很长一段时间内，计分卡模式都会在知识密集型企业大行其道，备受欢迎，因为预计理想的财务计量模式近期很难设计出来，知识资本市场的发育也是一个相对漫长的过程。作为一种综合计量模式，计分卡模式能够从多种视角、多个方面系统反映知识资本在企业战略实施、价值创造过程中的作用，所提供的信息能够有助于外部人对企业投资价值和知识资本的价值创造潜力做出综合判断。

注释：

①从理论上说，有形实物资产的测量也面临着计量的独立性问题，因为有形实物资产在企业价值创造过程中不仅相互影响，并且与知识资本之间也是相互影响、互为促进的，但是，与知识资本相比，发达、成熟的有形资产市场化解了这一难题。在发达、成熟的有形资产市场上，每一项有形实物资产都有一个透明、公开的市场价格，这一价格跳出了资产价值创造的特定企业情境，公允地反映了各方对该项资产价值合理的、共同的预期，化解了价值计量的独立性难题。

参考文献：

［1］Karl－Erik Sveiby．The Intangible Assets Monitor［EB／OL］．http：／／www．sveiby．com，Dec，20，2014．

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［6］曾洁琼，张婷．智力资本、会计信息质量和高技术企业绩效［J］．中南财经政法大学学报，2004，（4）：97—102．

（责任编辑：胡浩志）

作者简介：董必荣（1971—），男，安徽无为人，南京审计大学审计与会计学院教授，博士；

基金项目：国家社会科学基金项目“我国企业外部导向的知识资本专项报告研究”（12BGL016）；江苏省社会科学基金项目“我国大学知识资本管理模式创新研究”（15GLA004）

收稿日期：2015－08－23

中图分类号：F275．2

文献标识码：A

文章编号：1003－5230（2016）01－0062－10