时间:2023-02-09 作者:余应敏 徐鑫
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大数据技术在乡村振兴政策跟踪审计中的应用
余应敏徐鑫
摘要:在传统产业与政府治理数字化的今天,科技强审、审计信息化建设已成为审计工作的主旋律。作为助力解决“三农”问题、实现乡村振兴的重要手段,乡村振兴政策跟踪审计也开始将大数据技术应用于审计实践中。本文基于乡村振兴跟踪审计的审计重点与大数据在跟踪审计的应用实践,分析大数据在跟踪审计运用中存在的数据共享不充分、数据平台存在安全风险、审计原始数据失真等问题,提出要合理运用大数据技术、规范数据使用权限、提高数据分析质量、完善数据共享机制、实现乡村振兴政策跟踪审计监督职能等相关建议。
关键词:乡村振兴;政策跟踪审计;大数据技术中图分类号: F234.4文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2023)01-0029-04
为确保乡村振兴战略的有效贯彻落实,实现对项目的经常性监督,国家审计署开展了乡村振兴政策跟踪审计工作,通过分析乡村振兴资金信息可靠性、项目合规性以及是否及时采取措施应对突发事件,对乡村振兴政策落实全过程进行鉴证,以期发现阻碍乡村振兴项目开展的问题根源,推动建设宜居宜业和美乡村。大数据技术为乡村振兴政策跟踪审计提供了很多便利,改变了...
大数据技术在乡村振兴政策跟踪审计中的应用
余应敏徐鑫
摘要:在传统产业与政府治理数字化的今天,科技强审、审计信息化建设已成为审计工作的主旋律。作为助力解决“三农”问题、实现乡村振兴的重要手段,乡村振兴政策跟踪审计也开始将大数据技术应用于审计实践中。本文基于乡村振兴跟踪审计的审计重点与大数据在跟踪审计的应用实践,分析大数据在跟踪审计运用中存在的数据共享不充分、数据平台存在安全风险、审计原始数据失真等问题,提出要合理运用大数据技术、规范数据使用权限、提高数据分析质量、完善数据共享机制、实现乡村振兴政策跟踪审计监督职能等相关建议。
关键词:乡村振兴;政策跟踪审计;大数据技术中图分类号: F234.4文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2023)01-0029-04
为确保乡村振兴战略的有效贯彻落实,实现对项目的经常性监督,国家审计署开展了乡村振兴政策跟踪审计工作,通过分析乡村振兴资金信息可靠性、项目合规性以及是否及时采取措施应对突发事件,对乡村振兴政策落实全过程进行鉴证,以期发现阻碍乡村振兴项目开展的问题根源,推动建设宜居宜业和美乡村。大数据技术为乡村振兴政策跟踪审计提供了很多便利,改变了以往传统审计的工作模式,以智能化程序取代传统审计中人工处理分析数据的工作流程,极大降低了人力资源成本。
一、乡村振兴政策跟踪审计作用机理
基于我国“动态治理”的乡村治理模式,乡村振兴战略政策的着力点会随着政策制定、政策执行和政策评价不同阶段的开展而变化。因此,为了实现政策跟踪审计的有效监督,解决政策贯彻落实全过程中暴露出的缺陷,乡村振兴政策跟踪审计对乡村振兴的政策制定、政策执行和政策评价三个阶段分别实施事前、事中和事后审计。
(一)事前审计
事前审计属于乡村振兴政策跟踪审计的形式维度,即对乡村政策出台后地方政府制定和修订的一系列配套措施进行监督和评价,并提前预测政策落实全过程中可能会出现的问题,及时发现政策制定中存在的漏洞并提出解决方案,有效发挥事前审计的预防作用,保障乡村振兴政策制定的科学性和可操作性。事前审计主要从政策落地情况、资金使用和分配以及项目的建设情况三方面开展。在政策落地情况的审查方面,乡村振兴政策出台落地后,审计机关需要对地方政府部署情况及时展开跟踪调查:审查地方政府是否依据中央颁布的指导意见制定乡村振兴配套措施,是否及时修订部门规章制度;针对地方政府制定的乡村振兴规划和具体实施方案进行重点审计,关注实施方案是否违背中央有关乡村振兴指导意见的原则,揭示规划和方案存在的问题。在对资金使用和分配情况的审查方面,审计人员应重点关注对制度和法律法规的审查:通过查阅各地政府网站以及内部文件,检查各地是否出台了乡村振兴资金专项管理办法,并对管理办法的合规性、资金预算的科学性以及资金审批制度的合理性进行监督和评价。在对项目建设情况的审查方面,审计机关应依据项目建设的具体实施流程展开事前审计工作,跟踪检查地方政府是否制定了乡村振兴项目专项管理办法,项目的开展是否获得政府批复、是否有相应的施工手续,项目的招标制度是否完善以及项目的申报流程是否合法合规。
(二)事中审计
事中审计属于乡村振兴政策跟踪审计的事实维度,即对乡村振兴政策实际执行过程中资金的使用和分配以及项目的建设运营情况进行监督和评价,关乎乡村振兴政策从文件落地到实际执行的问题。事中审计主要针对政策落实情况、资金使用和分配以及项目的建设情况三个方面开展审计。在对政策落实情况的审查方面,审计机关应对乡村产业、生态环境改善、乡村医疗卫生等重点政策开展跟踪审计,重点关注地方政府在政策实际执行过程中是否存在不作为的情况。在对资金使用和分配情况的审查方面,审计人员应实施实质性审计方案,审查与乡村振兴资金拨付相关的资料,以确保资金使用的合理性;此外,审计机关还应对资金的审批、拨付、使用流程进行跟踪审计,并审查资金的使用和分配是否得到有效的监管。在对项目建设情况的审查方面,审计机关应着力审查乡村振兴项目运营的合理性和科学性,并对项目的建设进度进行跟踪审查,检查项目是否如期开展,项目是否进行风险管理以及项目的实际建设过程中是否存在偷工减料。
(三)事后审计
事后审计属于乡村振兴政策跟踪审计的价值维度,即对乡村振兴政策执行效果、资金投入产出比以及项目的运营成果进行监督和评价。在对乡村振兴政策执行效果的审计中,审计人员不应局限于对经济效果的评价,还应重点关注政策执行的社会价值和生态影响,评估乡村振兴政策实际执行效果是否达到预期目标。作为政策执行的重要载体,资金的使用和项目的建设对乡村振兴政策跟踪审计尤为重要,因此,事后审计的主要工作重心集中于对资金投入产出比和项目运营绩效的评价和监督上:在审计资金使用绩效时,应重点关注资金的投放精准度和资金的使用效率,设置资金覆盖率、各村资金投放率、闲置资金占比等指标对资金的使用情况进行量化,及时发现资金管理中存在的贪污挪用、资金闲置等问题,确保乡村振兴专项资金的合规合理运用。在审计项目运营绩效时,审计机关应针对项目立项、项目实际运营以及项目监管情况进行跟踪审计,设置项目完工百分比、逾期未完工百分比、项目质量达标率量化项目的建设情况,揭示在项目的实际运营过程中存在的问题,提高项目运营效率。
乡村政策跟踪审计针对乡村振兴政策制定、执行、评价三个阶段分别展开审计:从形式维度评价地方政府是否依据中央指导意见制定适当的乡村振兴政策配套措施,有效发挥事前审计的预防作用;从事实维度对乡村振兴政策实际执行过程中资金的使用和项目的建设情况进行跟踪审计,确保公共政策的有效落实;从价值维度评价乡村振兴政策产生的经济效益、社会价值和生态影响,加强地方政府的监管意识。形式维度、事实维度和价值维度相互联系,共同构成乡村振兴政策跟踪审计的作用体系。
二、大数据技术在乡村振兴政策跟踪审计的应用实践
信息的高度数字化使得科技强审、审计信息化建设成为新时代审计的主旋律。面对乡村振兴工作中的海量数据,审计机关将大数据思维贯穿审计工作始终,构建新型审计工作模式。在乡村振兴政策跟踪审计中,大数据的运用主要分为以下三个步骤:数据收集、数据清洗和数据分析。
(一)数据收集
为实现乡村振兴政策跟踪审计范围全覆盖的目标,审计数据的收集工作要围绕政策、项目、资金三条主线展开,做到“应取尽取”。各级审计机关成立数据小组,采集财政、民政、农林水利、自然资源与规划、住建等部门的相关信息,整合不同部门、不同层级、不同类型的数据,为下一步的数据分析提供保障。另外,面对无法直接从各部门获取的半结构化和非结构化数据,审计人员需要利用大数据技术完成审计数据的采集工作,如南京市审计局利用 Python中的网络爬虫技术收集惠农补贴中的半结构化数据,使用 Neo4j图数据库构建农户家庭关系网,并采用 Kmeans聚类方法分析筛查耕地地力保护补贴领取面积的分布情况;长春市审计局实现了地理信息技术与审计技术的深度融合,利用 Google Earth、ArcMap等软件新建图层,对国土、农业、林业等相关部门提供的土地利用现状图图斑进行叠加,迅速确定可疑地块,节省现场审计的时间,实时监测涉农项目的进度和合规性。
(二)数据清洗
由于不同部门内部的数据储存格式以及数据形式设置存在着高度异质性,审计人员需要对数据进行清洗,以保证数据的一致性。数据清洗是依据数理统计、数据挖掘的原理针对收集到的数据进行重新检查和校对的过程,旨在消除冗余信息,处理无效值和缺失值,对数据进行纠偏,提高数据质量。在实际的执行过程中,首先,审计人员要对数据进行预处理,将数据导入 Python软件中,抽取少量的数据进行人工检查,初步了解数据中存在的典型问题,为后续的处理做铺垫。其次,审计机关需要对数据进行缺失值清洗、格式内容清洗和逻辑错误清洗。缺失值的处理需要审计人员依据缺失值的重要性和缺失率划分缺失范围,并依据缺失范围的不同采取不同的处理策略,去除不重要的字段、填充缺失内容或重新取数。格式内容的清洗需要审计人员重点关注数据输入端的校验,通过半自动校验半人工检查的方式调整数据格式,去除多余的字符。逻辑错误的处理需要审计人员通过逻辑推理的方式发现数据中存在的问题,去除不合理的数值并修正数据中自相矛盾的字段。最后,在完成数据清洗的主体工作后,审计机关还需要对涉农数据进行关联性验证,建立数据关联变动模型,对不同来源的数据可靠性、真实性进行核验。
(三)数据分析
在以往的审计工作中,审计人员主要依赖传统的关系型数据库存储数据并利用 SQL分析技术对数据进行分析。随着数据模式的不断迭代,静态的关系型数据库无法满足如今多样化数据的存储要求。针对这一问题,一方面,审计机关借助分布式文件系统 HDFS存储海量数据,将原生态数据转化为数据流,实现了乡村振兴政策跟踪审计的实时监督。另一方面,审计机关利用 MapReduce计算技术将大的计算任务拆分成子任务,利用不同的计算机分组执行计算任务,提高了数据计算的速度;并通过分布式 SQL数据分析技术,对与乡村振兴政策、项目和资金有关的文档、图片、视频、音频等数据类型编写定制查询命令,用以实时分析审计疑点。
大数据技术的日益成熟,为机器学习的发展提供了沃土。在乡村振兴政策跟踪审计中,审计机关可以利用机器学习的方式进行审计数据分析:通过聚类应用对数据进行分组,利用分类应用纠正审计数据的归属问题,并运用频繁项集挖掘发现涉农数据的共性特征,归纳各地乡村振兴政策具体实施过程中的特点。机器学习的应用,不仅有助于审计人员及时发现乡村振兴过程中的舞弊等情况,还能够促进乡村振兴政策的进一步优化,为切实解决“三农”问题提供保障。
三、乡村振兴政策跟踪审计应用大数据技术存在的问题及改进对策
(一)乡村振兴政策跟踪审计运用大数据技术存在的问题
1.各部门间数据共享存在一定阻碍。虽然智能化信息平台直接连接了各部门的数据接口,可以实现对审计资料的相关性进行分析,但部门间的数据共享仍存在一定的阻碍。一方面在于各部门之间数据不能够充分共享,各部门的数据呈现出分散、割裂的特征,数据的存放和保管基本上遵循“谁审计,谁负责”的原则,数据割据现象普遍存在。另一方面部门内审计数据的共享也不充分,以乡村振兴专项资金拨款为例,
2.大数据背景下审计数据存在泄密风险。在数据以指数级增长的互联网时代,大数据的运用可能会使乡村振兴政策跟踪审计存在数据泄露的风险。一方面目前审计信息平台的建设还不够完善,没有设置统一的数据管理权限,一旦数据平台遭到攻击,涉农项目的相关数据以及各地区的财政数据将被公开,可能会导致违规行为的发生,严重影响乡村振兴项目的实施。另一方面由于现有的数据平台安全系数较低,在运用大数据开展乡村振兴政策跟踪审计时,可能会存在数据被恶意篡改或是系统被攻击的风险。
3.信息化平台可能会引起审计数据失真。大数据背景下,审计人员使用预先设定的算法对数据进行加工处理,并依据条件对所需数据进行筛选,但数理逻辑算法具有一定的局限性,容易忽略掉隐藏在理性行为背后的信息。例如,在对低保补贴发放对象的识别和审核中,建档户中存在着一些收入较高的群体,按照大数据的算法逻辑,应该将这类人群从低保补贴对象中筛除,但实际上这类人群很有可能因为罹患重病、难以负担高昂的医药费而被列为低保补贴对象。因此,仅依靠信息化平台提供的数据可能无法准确识别区域内的全部贫困人口,大数据环境下审计数据也存在着失真的风险。
1.数据共享规范化,实现多部门数据融合。信息技术的飞速发展使大数据关联分析技术成为乡村振兴政策跟踪审计的主要工具,因此,今后的乡村振兴政策跟踪审计不应局限于单一数据平台的搭建,而要建立综合数据平台,实现多部门数据的融合,从多个角度对审计的各个节点进行关联分析,拓宽审计的范围和广度。另外,由于省、市、县三级的行政强制力不同,应建立相关制度,实现各部门之间业务范畴的联通以及数据共享的规范化,打破数据共享的壁垒,提高审计效率。
2.加强信息化平台监督,提高数据质量。面对数据泄露的风险,审计人员应强化对数据的监督。首先,构建独立的数据储存系统和网络服务系统,将数据管控和云计算技术相互融合,保障两条分支并行,防止审计信息的泄露。其次,在原有审计管理体系的基础上设置数据访问管理程序,通过赋予不同层级人员不同级别的数据获取权限,强化数据管理,提高信息平台的数据安全系数。最后,设置数据安全监控机制,一旦出现威胁信息安全的情况,系统就会发出警告,及时发现系统漏洞,提高数据的安全性。
3.兼顾“数据化”和“社会性”,把握乡村振兴的全貌。在乡村振兴政策跟踪审计中,依靠大数据固然会减少人力成本,提高审计效率,但实际工作中,不能只依赖数据,审计人员还应结合自己的社会化思考,分析数据背后的实际情况,并运用情景分析法,对大数据背后的疑点进行定性分析,实现理性与经验的动态平衡。如此才能够在乡村振兴政策跟踪审计中做到兼容审计工作的“社会性”和“数据化”,有利于审计人员把握乡村振兴项目的全貌。责任编辑曹媛媛基金项目:审计署 2020至 2021年度重点科研课题“基于服务国家治理现代化视角的我国政策跟踪审计理论与方法创新研究 ”(20SJ06002)作者简介:余应敏、徐鑫,中央财经大学会计学院。
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