基于大数据驱动范式的政策跟踪审计模型及其应用研究

作者简介:
林斌,中山大学管理学院/广东轻工职业技术学院数智审计实验室;林红,广东省审计厅/广东省审计学会;孟小涵,审计署广州特派办;严韶俊,中山大学管理学院;陈乔,广东省审计厅/广东省审计学会。

原文出处:
审计研究

内容提要:

02


期刊代号:V3
分类名称:审计文摘
复印期号:2023 年 06 期

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      党的二十大报告为新时代审计工作提供了根本遵循,进一步指明了行动方向,要以高质量审计监督服务保障中国式现代化进程和高质量发展,做到党的重大决策部署到哪里、审计监督就跟进到哪里。新修改的审计法明确了审计机关开展政策跟踪审计的法定职责。政策跟踪审计受到党和国家的高度重视,是新时代审计机关的重要职责。然而,一项政策的执行牵涉主体多、地域范围广、经济利益关系复杂、效果评估难度大,单靠风险导向思路,人工抽样、核查报表等审计方法已难以适应政策跟踪审计的目标要求。对此,理论与实务界坚持“科技强审”,结合政策跟踪审计的特点,探索应用大数据审计,在采集大数据、开展数据分析、多主体跨领域关联分析、发现问题线索等方面开展了丰富的实践探索,取得了一定的成果。但总的来看,仍面临三方面问题:一是大数据对政策跟踪审计目标任务的使能创新不足;二是大数据效能未得到充分释放;三是分析技术的应用相对滞后。

      大数据驱动范式是在模型驱动的基础上融合数据驱动,通过外部嵌入、技术增强、使能创新三个方面,挖掘与测量更多潜在变量关系,以满足“关联性+因果性”要求、提升大数据环境下的决策效果的新型科学研究与管理决策范式(陈国青等,2018;陈国青等,2022)。其要义在于,刻画一些在传统意义上难以测量或获取的变量(如文本、语音、图像等非结构化数据),从而发现更多特定变量之间的关系,例如数量关联、层次关联、知识关联等关联性,并且支撑在间接或潜隐等更深层面上探寻新的变量关系的影响机理和理论。本文模型以外部嵌入、技术增强、使能创新的大数据驱动范式为基本框架,作为模型的内循环,聚焦解决大数据、分析技术、审计目标实现等三方面问题;以面审计、点审计、审计结果利用为应用思路,作为模型的外循环,推动大数据驱动范式按照“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的思路进行转化应用,并以某省高新技术企业补助政策落实及资金使用绩效审计项目作应用场景研究分析。

      二、文献综述

      (一)关于政策跟踪审计

      政策跟踪审计现有研究文献,对机制方法(吕劲松和黄崑,2018;岳崴和张强,2020)、效果评估(蔡春等,2016;王慧,2017;余应敏等,2022;魏强等,2022)、技术工具(刘国城和黄崑,2019;邱玉慧等,2022)等方面作出了有益探索。在应用研究方面,按政策领域分类,现有研究关注了扶贫(吕劲松和黄崑,2018;刘国城和黄崑,2019)、医疗(审计署昆明特派办理论研究会课题组等,2020;陈伟和居江宁,2018)、养老保险(邱玉慧等,2022)、就业(杨柔坚等,2020)、环保(马志娟和梁思源,2017)、自然资源(邓晓岚等,2020)、金融(岳崴和张强,2020;赵圣伟和吴雨横,2018)、财政收入(牛艳芳等,2018;朱雅珣,2021)、财政预算(刘梦溪,2018)、政府采购(鲍朔望,2016)、PPP项目(方俊等,2017)等。

      (二)关于大数据审计

      现有文献关于大数据审计的研究,在理论分析、关键问题、技术应用等方面形成了一定的结论和认识。秦荣生(2014)较早论述了大数据、云计算对审计的影响,提出大数据有助于加强对被审计对象及其相关关系的分析。随后,一些学者陆续研究了大数据审计技术方法体系(刘星等,2016;陈伟和Wally,2016)、大数据审计系统设计(郑伟等,2016;刘国城和王会金,2017;邓晓岚等,2020)、大数据审计组织模式(李成艾和何小宝,2019)等关键问题。各类大数据分析技术也在审计实践中得到广泛应用,包括大数据采集、数据标准化、特征工程、Neo4j图数据库与网络分析、可视化(审计署上海特派办理论研究会课题组等,2020;审计署昆明特派办理论研究会课题组等,2020;杨柔坚等,2020;陈伟和居江宁,2018),图数据库还可以采用JarmsGraph底层架构,按照“点、线、面、块”进行网络分析(牛艳芳等,2018)。

      (三)关于审计模型

      审计模型基于一定的逻辑规则构建,具有抽象意义并用文字、数字、图形等形式表达,用于指导审计实践(王远伟等,2019)。本文归纳了建模逻辑规则及其示例与特点,如表1所示。

      

      (四)文献评述

      第一,政策跟踪审计应用研究不足,且在科技政策领域有待进一步深化。第二,大数据审计研究与具体场景的结合较为欠缺,相关技术的适用性、可操作性有待进一步检验。第三,现有研究未考虑大数据效能发挥的制约因素。大数据预期效能,受到人的认知水平、阅读心理、时间、成本等多种制约因素(陈国青等,2021),大数据审计实践亦是如此。由此,催生了大数据环境下的审计决策与建模诉求。第四,审计理论模型研究领域总体薄弱,模型构建逻辑有待丰富和发展。

      基于对现有文献的梳理与评述,本文的研究价值在于:第一,构建了具有一般意义的大数据政策跟踪审计模型,拓展了审计理论模型的研究。第二,检验了外部嵌入、技术增强、使能创新的大数据驱动范式作用效能与实践应用,夯实了大数据审计的理论基础。第三,开展了以科技补助政策为案例的跟踪审计应用研究,补充了政策跟踪审计研究领域。第四,检验了Gephi网络可视化分析、疑点特征提取与计分等技术的应用有效性,丰富了审计工具方法。

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