基于大數據環境下的政策跟蹤審計

賈忱忱 代紅星

摘要：大數據作為一種重要的戰略資源，充分利用該資源對政策跟蹤審計的動態監測進行深入挖掘分析，從而對相關政策實施的效果進行評價，根據評價結果對政策措施的不足進行改進，即創新研究。改進的政策措施又將在大數據的動態監測下得到執行。這個循環的過程能夠很大程度上節約政策跟蹤審計的成本，提升政策跟蹤審計的質量，促進相關政策措施的貫徹落實。

關鍵詞：政策跟蹤審計 大數據 動態監測 成效評價

一、大數據政策跟蹤審計的內容

政策跟蹤審計是指國家審計機關和審計人員在一個相對較長的時間里，對于國家出臺的涉及經濟、社會、文化、資源等方面相關政策的實施和相關政策實施所需資金的籌措、使用、管理及其績效情況持續開展審計監督的活動。政策跟蹤審計本質上屬于績效審計（或稱“效益審計”）的范疇。利用大數據技術優勢開展政策跟蹤審計，把存儲于不同行業、不同系統、不同部門中的數據提取，建立云平臺基礎數據庫，把數據之間的彼此關系進行深度挖掘分析并進行動態監測，從而對相關政策實施的效果進行評估，得出客觀的審計結論，并對政策制定或執行中的不足之處提出改進建議。

（一）運用大數據進行政策跟蹤審計的政策制定及創新研究

隨著互聯網技術的廣泛運用，大數據技術可以運用在政策跟蹤審計的政策制定及創新研究中。大數據相關理論及技術應用為政策的制定及創新研究提供了有效的途徑，通過統計數據進行政策的趨勢分析。具體體現在：

政策的制定環節。在大數據時代下，政策制定相關部門可以第一時間了解社會關注的熱點、難點、焦點等問題，進而制定相適宜的政策。政策的制定首先要明確制定該政策所要達到的目標，其次要考慮當前的政治、經濟、社會、文化、生態環境等因素，并對政策的可行性進行分析論證，對政策的科學有效性進行評估。如果一項政策的制定是錯誤的，那么無論政策的執行和實施多么的規范合理，都達不到所預期的效果。一項政策的制定，必經過充分的調研考究，運用各種手段，如咨詢調研、可行性研究、項目評估以及部門決策等，這些方式方法與大數據技術相結合，為政策的制定提供了便捷。

政策的創新研究環節。運用大數據技術就可以做到邊審計，邊整改，邊完善。在過程中發現問題，在過程中糾正不足，在過程中完善相關政策，使政策的制定及執行中遇到的問題能夠得到及時有效解決，為政策的創新研究提供夯實基礎。

（二）運用大數據進行政策跟蹤審計的動態監測

盡管某項政策設計的如何全面、系統，但可能執行不到位，最終導致政策效果差強人意。在大數據時代下，以政策目標為導向，運用大數據技術全程、全方位進行動態監測，及時發現問題。

首先，建立云平臺基礎數據庫系統。采集審計所需的數據是開展審計工作的前提條件。審計人員可以通過云平臺系統獲得標準化數據，然后對其進行清洗，將各類數據中存在沖突的地方予以糾正或者排除;最后，將清洗完的數據存儲在政策跟蹤審計的基礎數據庫，以便審計人員能夠隨時提取所需相關數據。此外，在該系統中建立風險防范需求及風險識別指標，如以該數據庫為基礎構建查詢分析模型、多維分析模型、預警分析模型、專題分析模型等，實現從政策的制定、執行、效果的評估到政策修訂的全面動態監測。

其次，選定執行程序，時時傳遞政策的執行情況。在完成大數據的基礎數據庫后，審計人員根據具體政策確定相應的審計目標，制定審計計劃，識別和評估審計風險并完善具體審計計劃。政策跟蹤審計目標主要有財政資金使用情況、政策貫徹落實情況、項目建設及簡政放權情況、審計結果整改情況等大類。在識別和評估審計風險時，如若數據采集時未能遵循規定處理（如未經過清洗），云平臺系統的可信度偏低，審計風險增加，進而對審計結果造成一定的影響。為了對審計風險進行有效的識別和評估，就必須對大數據基礎庫的建立過程進行有效的監督，必要時聘請專業的第三方機構對基礎數據庫系統的內控和可信性進行評估。在制定并完善具體審計計劃時，應充分考慮審計的范圍、時間、具體事項安排、審計所需的資源等因素。根據具體審計計劃選定執行程序，執行審計程序主要包括：①風險的識別、②風險的分析與反饋、③風險的處理、傳遞和警示。

大數據政策跟蹤審計可以充分發揮其數據分析優勢，在數據分析中可以采用大數據挖掘技術、多維分析和SQL查詢法。大數據挖掘技術是指利用自動化的大數據挖掘算法對數據庫中的各類大數據進行處理，查出隱藏在各類數據中的勾稽關系，確定審計疑點。多維分析法是指審計人員以基礎數據庫為基礎，從不同角度對數據進行匯總、關聯、聚類、分類和分析。與大數據挖掘技術相比，多維分析法更容易發現審計中存在的問題。結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，用于存取數據以及查詢、更新和管理數據庫，它能夠實現多表之間的交叉查詢和模糊查詢，使審計人員能夠及時發現業務流程中潛在的各類問題。將數據分析結果與中間表比對，匯總各類審計疑點，然后各審計人員以疑點為導向進行延伸核查，真正實現精確審計。建立中間表時，可以采用級聯、投影等方法。

大數據政策跟蹤審計框架圖

（三）運用大數據進行政策跟蹤審計的成效評價

政策跟蹤審計成效評價是指依據一定的標準和程序，對政策的效益、效率及價值等進行判斷，是對整個政策的制定、執行效果進行的最終反饋，將實際執行的效果與政策制定的目標進行對照審查評價。本文在遵循全面性、成本效益性、可比性、重要性的基礎上，嘗試著建立了一套定性和定量指標相結合的評價體系，其中定性指標相互獨立，定量指標可以細分為若干個二級指標，并賦予相應的權重，采用層次分析法對政策的實際落實情況進行評價。

由于每項政策以及政策所處的經濟、政治、法律環境不同，以上評價指標只能概括地說明政策的執行情況，不可能涵蓋所有環節。具體在評估時，可以參照上述分類標準，考慮政策出臺的背景及所處環境的變化等因素設置更細致、更合理的衡量和評價指標，并且要隨著政策的修正創新及時調整評價指標。

針對政策跟蹤審計的評估結果，一是進行審計披露。將評估中發現的問題隨時向相關領導報告;另外，在法律許可的前提下，對外公布評估報告，借助公眾的壓力推進政策的不斷完善。二是采取責任問責制度。在審計中如若發現相關責任人存在濫用職權、監管不足、處理不當等問題導致政策的執行無效，應當追究該責任人的相關法律責任。三是對問題進行整改。審計機關在出具審計報告并就相關責任進行追究之后，政策跟蹤審計工作并沒有結束，還要對審計意見中的整改情況進行跟蹤審計，要求相關部門實時反饋整改情況，繼續向相關部門或社會公布跟蹤審計報告。

二、大數據政策跟蹤審計面臨的困難及建議與對策

在2014年12月召開的全國審計工作會議上，劉家義審計長要求加快以大數據為核心的審計信息化建設，提出“數據歸集要全、數據分析要深、技術應用要新”的審計新要求。但在實踐中，大數據技術給審計工作帶來新突破的同時也帶來了很多挑戰。

（一）對審計人員及審計機構的建設提出了新的要求

不僅要求審計人員具有精湛的財務審計專業技術，還要掌握政策的最新動態，具備良好的政治敏銳性和對問題的洞察分析能力。同時，要實現大數據審計，對審計人員的計算機應用能力、思維方式等也提出了新的要求，需要對基層審計人員進行更多的相關培訓。另外，為了適應大數據政策跟蹤審計，審計機關可能需要投入新設備，引進新審計系統。

（二）大數據采集標準的不統一亟待解決

大數據審計正處于初級階段，各級審計機關對大數據的采集標準不統一，而審計人員所采集到電子數據數量巨大、數據結構復雜、數據類型繁多，致使從采集的原始數據到可使用的標準數據將耗費大量的時間與精力，同時，由于標準的不統一也必將影響數據分析的精準性和可靠性。所以，應加快建立大數據采集標準化。

（三）大數據政策跟蹤審計的法律依據不夠明確

對國家政策執行情況開展跟蹤審計，缺乏明確的法律規定，審計署對于政策跟蹤審計的有關具體內容、范圍、原則、方法、工作的組織和實施步驟等也沒有明確、細致的要求。建議審計署將政策跟蹤審計納入國家審計中長期發展規劃，建立符合我國國情的政策跟蹤審計制度，在審計法律體系中明確審計部門的政策執行監督權限，監督的范圍、目標、形式等內容，實現政策跟蹤審計有法可依、有章可循。在我國立法相對比較滯后的情況下，認真總結各地政策跟蹤審計的實踐經驗，盡快研究制定出相對統一的跟蹤審計管理辦法，明確操作規程等具體行為，以規范政策跟蹤審計行為。

參考文獻：

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（作者單位：蘭州財經大學）