大数据是近年来兴起的热点话题。2008年，我国首次提出了大数据的概念；2012年3月，美国奥巴马政府发布了《大数据研究和发展倡议》，推动了全球对大数据研究的不断深化。大数据的含义之丰富，各行各业都有不同的阐释，暂无统一定论。对于大数据的特点，全球普遍认可的观点是“4Vs”，即数据大、种类多、产生速度极快，具有价值稀疏性的特点。随着经济形势的日益复杂，我国对经济责任审计的重视程度逐年提高，继中办2010年发布《党政主要领导干部和国有企业领导人员经济责任审计规定》（中办发[2010]32号），中央纪委机关、审计署、国资委等七部委于2014年联合印发了《党政主要领导干部和国有企业领导人员经济责任审计规定实施细则》，具体对审计对象、审计内容、审计评价和审计报告等多项内容作了明确要求。而随着大数据时代的来临，经济责任审计也受到了极大的挑战。 一、大数据与经济责任审计的发展现状与时代背景 大数据产业飞速发展，给经济责任审计带来了新的机遇与挑战，催生出了经济责任审计的新模式、新方法，其中，重点把握大数据时代现状是做好经济责任审计顶层设计的关键。 （一）大数据产业飞速发展，大数据时代来临 大数据是新时代的世界焦点，大数据产业在全球的市场规模不断扩大，发展势头迅猛。美国Gartner公司统计的技术成熟度曲线表明早在2016年大数据产业就已经进入发展阶段，市场规模平稳持续增长，全球大数据市场规模连续三年增长率均达到15%以上，2016年增长率达到16.5%，并呈持续高速增长态势。《2016～2017年中国大数据产业发展蓝皮书》的相关数据显示，2016年全球大数据市场规模为663.11亿美元，同比增长57.5%；2017年市场规模达到1135.79亿美元，同比增长71.3%。根据美国Forrester公司的调研结果，接近40%的企业正在应用大数据技术或者正在试图不断增加大数据技术在业务应用上的投入。 我国政府同样高度重视大数据产业的发展情况，连续多年出台多项政策促进我国大数据产业健康快速发展。2015年8月，我国国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；2017年1月，工信部印发《大数据产业发展规划》；现今我国大数据产业已进入高速发展阶段，国内市场规模不断扩大，2016年达3100亿元人民币，预计2020年规模将达到10000亿元人民币。飞速发展的大数据产业覆盖面也越来越广，几乎涵盖整个社会，包括政务、公共管理、金融、医疗、环保等各行各业，正逐步实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的全方位管理与服务体系，大数据时代已然来临。 （二）新时代经济责任审计任务艰巨 2018年5月，习近平主持召开中央审计委员会第一次会议，会议审议通过了包含了《2018年省部级党政主要领导干部和中央企业领导人员经济责任审计及自然资源资产离任（任中）审计计划》在内的若干文件，提出了要坚持科技审计，并对电子数据的提供和审计提出了相关要求。新时代经济责任审计任务艰巨，审计难度大，存在诸多问题。一是机制不健全，对环保、自然资源等方面的经济责任审计没有完善的整体规划和详细细则，存在“新官不管旧账”问题，追责难度大；二是审计工具不完善，信息化时代和大数据时代的到来，滋生了新的贪腐形式与方法，经济责任存在的问题也呈现多样化，单凭传统的审计工具无法满足现阶段审计需要；三是审计全覆盖问题尚未解决，经济责任审计的涉及面广、涵盖量大，纵向包含被审计人从上岗到离任的全过程，横向包含被审计人的工作、生活、出行等，全面覆盖工作量大，数据证据杂乱繁多。 （三）大数据时代催生出新时代经济责任审计 大数据产业的不断扩大，让政务信息、经济责任审计的重要证据载体发生了变化和转移。国务院2016年印发《政务信息资源共享管理暂行办法》；同年9月，国家发改委、中共中央网信办等多部门共同出台《政务信息资源目录编制指南》，重点强调了构建国家政务信息和数据共享平台，进一步加强了大数据在政务方面的应用。据2016年工信部《大数据优秀产品服务和应用解决方案调研》的数据显示，2016年我国行业大数据软件中，政务信息是应用最广的领域，占比达到23.7%，远远高于并列排名第二、三位，占比均为10.2%的交通运输业和金融行业。但由于大数据的信息安全问题，根据思科中国公司统计，当前99.4%的对象尚未连接至互联网。 大数据所带来的新的政务处理平台与途径催生了新的经济责任审计模式，能高效准确地完成审计任务。据不完全统计，截至2016年底，英国政府通过大数据技术检索稽查发现逃税漏税等相关税收事项高达200亿英镑，虽然此类大数据检索技术尚未达到全覆盖的程度，仍然存在错漏的可能，但为新时代审计方法提供了良好借鉴和新的思路。 二、大数据时代对经济责任审计的影响 大数据产业的不断扩大，大数据时代的来临，冲击了传统的经济责任审计思维导向，影响了审计的整个流程。在审计之初，大数据从数据搜集、管理和处理等三个方面全面提高了审计要求；在审计过程中，大数据凭借其特性影响了审计准备、实施和结束等三个阶段，从而使审计结果更加全面完善。
