2014年7月，美國證券交易委員會（SEC）向某些公眾公司發送了一封抬頭為“致尊敬的CFO”的公開信，內容涉及10-Q季度報告以及可擴展商業報告語言（XBRL）規定，要求公司將計算關系納入相關報告之中。上周早些時候，財務經理人協會（FEI）網站FEI Daily對此做了報導。

　　XBRL美國地區組織負責領導電子化數據的標準化翻譯、轉換和報告工作。受FEI Daily之邀，XBRL美國地區組織主席坎貝爾·普賴德（Campbell Pryde）用簡明的語言，結合具體的情況對SEC的“計算關系”要求進行了解讀。

　　坎貝爾·普賴德：如今，如果你閱讀一份財務報表，即便是那種常見的、規范的紙質或HTML財務報表，其數據的列報方式中也包含一系列的計算關系。例如在一份紙質財務報表中，有現金、應收賬款、存貨三個科目，在倒計時一項數據底部有一條合計線，對上述三個科目的數據加總后就得到了流動資產合計數。

　　獲得這項加總數據后，你將它錄入XBRL，而后發現這項數據分解為4個不同數據：流動資產合計、存貨、應收賬款和現金。但是，一旦你按XBRL要求對數據加以標注，表明存貨、應收賬款以及現金與流動資產總額的加總關系的信息將會丟失，除非你將XBRL所界定的“計算關系”補充進去。

　　在紙質申報資料中，前三個項目與第四個項目之間的合計計算關系可以通過列報方式得到展示，比如在倒計時一項數據底部有一條單劃線或一項小計數據底部有雙劃線。

　　想要在XBRL中捕捉這種關系，比如解釋現金加應收帳款再加存貨等于流動資產合計，或者說“這個項目加上這個項目再加上這個項目等于那個項目”，就要依靠所謂的“計算關系”。

　　FEI Daily：為什么您認為SEC現在可能將關注重點放在計算關系上？您認為公司未能在其XBRL申報資料中提供計算關系信息的情況是否普遍存在？

　　普賴德：問題的根源在于，某家公司在其HTML格式申報資料中報告了所有事項，并且列報方式能夠清楚地顯示前三項數據加計得出總數；但是，在提交申報資料的時候，前三項數據匯總得到流動資產總計數這一事實未能得到反映。這便是我們現在討論的問題。

　　FEI Daily：有沒有一種辦法能像Excel電子表格那樣，不用通過公式計算便自動得到合計數？

　　普賴德：是的，當然有。但問題是公司并沒有對計算關系進行定義。SEC現有的規則要求：公司需要將公式，或者更為廣義而言，將計算關系納入XBRL申報資料。

　　FEI Daily：通過使用一致性套件能發現這種錯誤嗎？

　　普賴德：是的。我們對可能存在計算關系的事項進行檢查。舉例來說，如果你擁有流動資產，我們就期望你能為它定義一個計算關系。如果你擁有凈收益，你就應該設置一個公式以清晰說明如何得出凈收益數據。此外，對于其他一些元素你可能不需要列明公式，對于某些一次性事項，比如養老金的折現率，你也不需要列出計算關系或公式。

　　此外，我們還需注意：是否因為計算關系沒有發揮作用，合計數與公式不一致，所以申報公司就遺漏了計算關系。當公司錄入的數值不正確時，經常會出現這種狀況。

　　SEC希望申報公司列明計算關系的目的就在于此，它希望對申報資料進行雙重復核。

　　計算關系越完整，越有利于修正其他錯誤

　　普賴德：我記得Corp Fin曾有一篇文章提到很多人向SEC反映數據的質量問題，我認為SEC已經開始重視這一問題；這也許是一個信號，表明與過去相比，SEC將更加密切地關注這個問題。

　　我知道SEC一直在探討這個問題，我本來期望他們能夠針對維度、無效成員事項方面制定一些舉措，比如不恰當的分解或分拆，又比如業務部門，我相信SEC以計算關系規定為出發點，已經開始著手解決這些問題。

　　XBRL美國地區組織的統計表顯示，雖然在XBRL錯誤中僅有2.17%歸因于計算關系錯誤（計算關系缺失），但修正這些錯誤可能會有助于修正其他XBRL錯誤。XBRL美國地區組織的“一致性套件”發現，其他XBRL錯誤的總量高達300多萬個。

　　FEI Daily：如今，您認為對于投資者、監管機構和其他使用者而言，XBRL信息的使用情況如何？有用性又如何？

　　普賴德：XBRL美國地區組織對所有數據加以評測，協助推進工具軟件的開發，以便能將此類信息交付給那些擬成為數據分銷商的小型公司、Capital IQ或Thomson Reuters的訂閱者。

　　在投資者方面，對沖基金擬利用這些數據來過濾或篩選分析，而投資銀行擬借此評測銀行衍生品的敞口。

　　很多人迫切地想知道如何獲取詳細數據，如何將相關產品銷售給公司或學術機構。

　　目前，沒有幾個散戶投資者會分解數據并用于詳細分析，這項工作涉及相當多的專業知識，這就是為什么散戶投資者應用情況如此少的原因。眼下，我們正致力于提供免費工具。

　　另一方面，就提高數據質量的能力而言，我們也應發揮相應的作用，不僅XBRL申報資料存在300多萬個錯誤，紙質或HTML申報資料也存在錯誤，比如報告的股份數量大于實際發行數量，預計福利支付數額錯誤或額外實收資本為負數。我們制定了規則以識別XBRL問題或從經濟理性角度發現不可能的事項，而后將相關信息反饋給申報公司。

　　研究機構等多類人群向我們提出了很多隨機請求，詢問我們是否可以告知它們哪些公司滿足了特定條件。

　　我們推出了一個“養老金分析器”的工具軟件，借此，我們可以查看是否存在需要修正的問題。比如，如果公司發生了養老金管理費用，那么公司不應將這個費用從其所承擔的員工養老負債額中扣除，但一些公司卻如此操作。這個例子說明，如果公司處理上存在錯誤，那么它的HTML申報資料也一樣存在錯誤。

　　散戶投資者很少會直接訪問SEC網站并下載XBRL資料，他們會借助第三方中介機構。我們試圖推進的一項工作正是建立中介機構。

　　FEI Daily：SEC將XBRL數據應用在“會計信息質量模型”（AQM）或Robocop上，對此，您有什么看法？

　　普賴德：我沒有看出“會計信息質量模型”究竟有多大作用，但我認為SEC已召集了許多研究人員，而且顯然，他們掌握了一大堆數據，根據不同查詢要求提取數據。要知道，在世界上，并不只有SEC一家機構在利用XBRL，英國海關服務部門和其他許多機構也在使用XBRL.