基于动态能力理论的基层审计机关大数据技术应用

作 者:

作者简介:
周兰萍,上海市杨浦区审计局;饶艳超,上海财经大学

原文出处:
审计观察

内容提要:

02


期刊代号:V3
分类名称:审计文摘
复印期号:2021 年 06 期

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      大数据时代的政府审计,不仅需要创新审计模式和审计方法,应对审计对象的海量数据,更需要将大数据技术手段和思维方式应用于审计流程,提供认识问题和解决问题的新思路,提升审计质量和效率。基层审计机关是政府审计工作的重要执行主体,针对基层审计机关的大数据技术应用现状、存在问题和困难,我们经过调研,现以组织动态能力理论为理论基础,分析基层审计机关应用大数据技术的条件和路径,提出有效可行的建议。

      基层审计机关的动态能力分析

      (一)动态能力理论概述

      组织动态能力是指在变革的背景下,组织与外部环境变化压力相结合,通过整合、重组、获取和释放资源,帮助组织适应变化的内外部环境并获得战略竞争优势的能力。

      组织动态能力分为适应能力、吸收能力和创新能力。适应能力是一种机会识别能力,组织通过该能力响应环境变化,实现对机会的识别与捕捉,是动态能力绩效机制的前提;吸收能力是整合重构能力,组织通过整合、协调与重构能力实现运营操作能力的改变,是动态能力绩效机制的实现手段;创新能力常常表现为技术和组织的柔性能力,组织通过在技术和组织结构两方面的柔性适应能力实现企业产品和服务创新,是动态能力绩效机制的支撑体系。

      组织动态能力的演化由学习机制和环境动态性主导。深度学习机制、循环学习能力培养模式和知识管理系统构建,对动态能力的开发和演化都具有促进作用。

      (二)大数据环境下,基层审计机关应具备的动态能力

      适应能力。适应能力指组织具备分析市场、客户和竞争对手,分配资源和对变化的市场条件作出反应的能力。感知能力属于适应能力的一部分,指比竞争对手更好地理解客户需求和市场动态的能力。在大数据环境下,基层审计机关应具备的适应能力主要指识别大数据环境和技术可能带来的影响,及时分析基层组织面对审计项目及其所需资源的变化,理解审计客户需求的能力。

      吸收能力。吸收能力使组织能认识到新的外部信息的价值,并有效吸收和使用这些新的外部信息,包括知识获取、知识同化、知识转化和知识利用。基于知识的吸收能力支持操作能力和动态能力的运行。吸收能力取决于公司与外部环境的接触,以及组织单位内部知识的转移。大数据环境下,基层审计机关的吸收能力主要表现为审计人员大数据技术知识获取、知识同化、知识转化和知识利用的能力。

      创新能力。创新能力包括新产品开发能力和新工艺开发能力。新产品开发能力包括新产品和新服务的开发;新工艺开发能力包括创新过程的性能和适应现有流程的新技术。大数据环境下,基层审计机关的创新能力主要表现为应用大数据技术提供新的审计服务,创新审计工作流程和审计方法,构建新的审计工作平台。

      基层审计机关大数据技术应用现状

      为了解基层审计机关面临的大数据环境及其动态性需求,我们设计了基层审计机关大数据技术应用情况调查问卷,面向上海市16家区级基层审计机关的审计人员发放。调研结果如下:

      (一)应用情况

      调查结果发现:虽然基层审计机关领导比较重视大数据审计,但大数据技术可操作性不强,费时费力,应用成效一般,没有达到预期目标。

      基层审计机关具备大数据领域专业知识的人员配备普遍不足,审计人员具备的大数据专业知识水平一般。只有少数基层审计机关通过自组或是购买服务的方式建有专门的大数据技术团队。

      大多数基层审计机关人员普遍认为大数据技术对审计工作非常有帮助,迫切需要学习,为未来大数据应用做知识储备。但基层审计机关组织开展的大数据审计学习等活动不多,还有的审计人员担心大数据技术太难而学不会。

      几乎所有基层审计机关都统一采集区级各级单位的财务数据,有半数已建立定期采集机制,另外半数只在需要的时候统一进行一次性采集。

      数据采集有的由计算机技术部门负责,有的由审计业务科室负责,或由两个部门共同负责,还有的由综合部门负责。

      各基层单位采集的预算单位财务数据的最主要来源是财务软件数据,其他数据来源按采集数据量依次为财政预算管理信息系统、资产管理系统、绩效管理信息系统、政府采购信息平台、部门决算报表系统和其他来源。

      采集自预算单位外部的相关数据主要是大财政数据和部门业务数据,采集的其他类型数据,如环保数据、土地数据和教育数据数量相对较少。

      只有不到一半的基层审计机关在审计项目结束后会按照要求对审计数据进行集中管理,数据管理不仅比较规范,而且建立了比较有效的数据安全保护机制。

      基层审计机关在进行数据分析时最常用的分析工具仍是Excel,其次为SQLServer、DB2、Oracle等数据库软件,Clementine、Tableau等可视化分析软件应用较少,ACL、Arbutus等专业审计数据分析工具和Python、R等编程语言应用更少。

      应用大数据审计最多的领域是预算收支审计,其他依次是经济责任审计、专项审计、审计调查、自然资源审计、投资审计。

      (二)应用问题及主要原因

      调查结果显示:基层审计机关在大数据技术应用方面还存在较多问题,具体包括缺少大数据技术应用专业人员、大数据技术应用需要的数据基础不佳、大数据技术工具缺失、审计人员数据应用能力有限、被审计单位不配合等。

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