審計對象網絡化分析及應用案例

魏叢 牛艷芳 盧潔

Network Analysis of Audit Objects and Application Case

WEI Cong1， NIU Yan-fang2， LU Jie3

（1.Planning and Finance Department of Weifang No.2 People's Hospital， Shandong Province， Weifang 261000， China;

2.School of Accountancy， Shandong University of Finance and Economics， Jinan 250014， China;

3.Electronic Data Office， Shandong Provincial Audit Department， Jinan 250001， China）

【摘? 要】針對審計發現異常關系的迫切需求，論文引入社會網絡分析以提高審計數據分析效果。論文主要介紹審計對象網絡分析原理和常見分析方法，并以某銀行審計的信貸擔保為例，構建審計擔保對象網絡，應用社會網絡分析方法發現信貸擔保網絡中的重要節點及可疑子群，說明社會網絡分析對審計疑點發現的重要作用。

【Abstract】In view of the urgent need of discovering abnormal relationship in audit， this paper introduces social network analysis to improve the effect of audit data analysis. This paper mainly introduces the analysis principle of audit object network and common analysis methods， takes the credit guarantee audited by a bank as an example， constructs the audit guarantee object network， applies the social network analysis method to discover the important nodes and suspicious subgroups in the credit guarantee network， and explains the important role of social network analysis in the discovery of audit doubts.

【關鍵詞】審計對象網絡;社會網絡分析;擔保圈分析

【Keywords】audit object network; social network analysis; guarantee circle analysis

【中圖分類號】F239.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）02-0147-03

1 引言

大數據、云計算等新興技術的廣泛應用的背景下，各行業都面臨著海量數據分析的巨大挑戰。在政府和內部審計領域，審計主體積累了大量海量數據，交易舞弊方式不斷升級，傳統審計方法發現審計疑點的難度逐漸增大，亟需創新審計分析方法。本文將社會網絡分析方法引入到實踐中，簡要介紹了審計對象網絡分析的生成場景和常見分析方法，以有效提升審計數據分析成效。

2 審計社會網絡分析概述

社會網絡分析是社會學、管理學、數據科學等多個學科協同研究發展下的新興交叉學科，是對不同個體、群體或社會所構成的關系結構及其屬性進行分析的新范式。為更好梳理該方法在審計領域的研究及應用現狀，筆者按研究方法將現有相關成果分為規范理論研究類、計量實證研究類和技術方法類研究3個方面進行綜述。

規范性理論類研究，這些研究主要是應用社會網絡分析審計合謀成因或構建網絡視角下的理論框架。唐忠良提出了審計合謀產生的“三因素”理論，深入分析我國上市公司審計合謀產生的原因，并針對性地提出措施[1]。王會金等通過構建國家審計嵌入性治理的理論框架，分析國家審計服務國家治理的嵌入性本質及其作用機制，更好地發揮國家審計的作用[2]。計量實證分析研究，此類研究是從審計對象關系的指標來衡量社會關系對公司審計經濟后果的影響。謝德仁等從理論上對董事網絡的社會特征作出解釋，給出衡量董事網絡位置的變量計算公式[3]，為后續實證研究奠定了基礎。吳益兵等指出高管與主審審計師的關系強弱會影響公司的審計質量、審計收費等[4]。最后，技術方法類研究，該類研究是從技術方法角度研究如何應用社會網絡分析更好地發現異常。Worrell等提出利用交易數據識別審計網絡結構的特征及動態變化[5]。趙琛等對節點之間的聯系強度進行度量，通過中心性度量和社區監測發現重要的關聯企業[6]。牛艷芳等提出了基于圖數據庫的審計大數據關聯的理論框架和應用難點[7]。

由上，可以看到審計領域學者和實務工作者開始關注該方法的應用。本文主要是從技術應用角度系統闡述其原理和方法。

3 審計對象網絡分析的基本原理

3.1 審計對象網絡的生成場景

社會網絡分析把網絡建模場景分為1-模網和2-模網。

1-模網審計網絡化場景，由單一類型或屬性相同的審計對象構成，審計中關注的關系為企業間投資關系、交易關系等，如信貸業務審計場景，網絡節點（即信貸客戶和擔保人）通過信貸擔保關系生成擔保審計網絡;稅務審計場景中，節點（開票雙方企業）通過開票行為生成網絡，有助于政府審計人員發現虛開增值稅發票行為;集團內部關聯交易場景，節點（子公司）通過內部交易行為生成網絡，有助于管理者了解集團內關聯交易的結構及風險。生成1-模網的原始數據包含明顯的關系模式，可以較快生成審計對象網絡。

2-模網對于審計網絡化場景也具有重要用途。在2-模網中須區分行動者和事件，行動者即審計人員關注的機構或個人，但事件因為審計場景的不同存在差異。例如，趙琛提到審計人員希望發現企業股權結構具有的某種特許經營權是否被少數利益集團掌握甚至壟斷的情景，則該網絡事件為獲得經營權。2-模網的生成難度遠大于1-模網，如果審計人員無法判斷審計關系全貌，或者網絡關系構建思路不成熟，就需要反復測試或篩選2-模的事件，才能生成審計異常關系查找的網絡。

3.2 審計對象網絡的點和邊

明確審計對象網絡場景，也就確定了網絡中的節點、邊以及它們的屬性，節點是行為發起者或接受者，可以是組織機構或個人，如企業交易審計場景中的節點包括企業、供應商、合伙人、子公司等;銀行貸款審計場景中的節點包括貸款人、擔保人、保證人等;證券交易審計場景中的節點包括債券發行人、投資者及中介機構。

邊是關系網絡中節點之間的關聯，是節點間發生的實質性行為，如資金關系、權限審批、特殊人際關系等在經濟活動中常見的實質性關聯。節點之間的關系不是唯一的，可能存在多種關系疊加，如存在投資關系的同時還可以存在交易關系、同事關系、親屬關系等，多元疊加后關系的分析難度較大。

3.3 審計對象網絡指標和方法

3.3.1 網絡描述性指標

社會網絡分析強調應用可視化方法將抽象的數據變成易理解和觀察的網絡圖形，更加輕松地理解網絡規模、網絡結構及網絡中重要節點間的關系。常見的指標，包括網絡密度、規模、捷徑、距離等，用以描述網絡規模、網絡結構、網絡中節點關系稀疏程度。

3.3.2 網絡分析方法

社會網絡分析的方法體系已形成從微觀至宏觀分析的完整體系，牛艷芳等把網絡分析方法概括成為形象的“點”“線”“面”和“塊”四大類。微觀視角下的個體屬性分析更易于發現審計異常個體，而網絡整體屬性分析的小世界效應、凝聚子群等，有助于發現網絡的小團伙、網絡動態演變趨勢。

4 審計對象網絡分析案例——以銀行擔保圈為例

本部分以利用脫敏化的某銀行信貸審計數據來說明如何構建審計信貸擔保網絡，應用R的igraph包從點、面、線3個方面查找審計線索，以加強了解社會網絡分析對于發現審計線索的重要作用。

4.1 審計擔保網絡的建立

在銀行信貸擔保圈中，各企業資金鏈相互滲透，存在著較強的內在聯系，如果圈內一家重要企業發生財務危機或破產，可能會對該區域金融市場造成巨大沖擊。因此，查找信貸業務風險一直是銀行審計的重點工作之一。為保證審計擔保網絡質量，需進行數據清理和聚合操作，最終形成一張包含保證人編碼、保證人名稱、信貸客戶編碼、信貸客戶名稱、擔保次數5列的審計標準表，以此生成銀行擔保對象網絡。各節點表示信貸客戶和擔保人，節點之間的連線表示它們存在的擔保關系，由于節點間的擔保關系具有明確的方向，該網絡是個有向圖，擔保次數就是連結節點的權重。利用R的igraph 包生成的該擔保網絡共有2 772個節點，1 877條邊，該網絡描述性指標為：①該網絡中存在993個連通子圖，圖密度為0.243%，說明生成網絡圖極為稀疏，非連通圖較多;②該網絡聚類系數僅為0.049 6，說明網絡中存在許多離散子群;③平均最短路徑長度是1.37，說明信貸擔保客戶和擔保人之間的平均短路徑不超過1.37;④圖直徑為6，說明網絡中最短路徑的最大值為6步。

4.2 網絡中的重要節點分析

社會網絡中心性的重要指標包括點度中心性（Degree Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）等。由于原始數據密度低生成的網絡圖較為稀疏，應用前兩種中心性以發現重要節點更有意義。

4.2.1 點度中心性分析

點入度表示為該企業提供擔保的企業數量，點出度表示為其他企業提供擔保的筆數，總體中心度反映的是與該節點相關的存在擔保關系的個數。經計算發現編號“854000000034”的絕對點入度及相對點入度在整個信貸擔保網絡中是最高的，分別為13和0.004 69，即13個企業為該節點提供擔保，該節點與所有相鄰節點的關系如圖1所示。審計人員應查詢該企業的經營類型和財務情況，將該節點作為關鍵風險點，分析該企業多次申請貸款的原因。

對于點出度，節點“850000000198”的絕對點出度及相對點出度在整個信貸擔保網絡中是最高的，分別為19和0.006 8，該節點與所有相鄰節點的關系如圖2所示。審計人員應該進一步核實該企業是否有足夠良好的資產或資質提供如此多次擔保，分析總擔保金額與該企業資產或運營情況不匹配。

4.2.2 中介中心性分析

中介中心性用來衡量網絡中任意兩個節點之間的最短路徑經過該節點的次數。在信貸擔保網絡中，中介中心性表示某企業所聯絡的其他兩個企業不存在直接擔保關系，測量的是某節點作為“中間人”的次數，中介性越高的節點具有更高的信息優勢。

經計算發現節點“841000000104”的絕對中介中心性為45，在整個信貸擔保網絡中是最高的，說明該企業對其他相鄰企業具有很大的控制作用。該節點與之相關聯的其他節點的關系如圖3所示。劉悅芹等指出擔保圈規模是約束風險傳播范圍的重要因素，如果該節點所在的擔保圈風險較高，那么該節點就成為切斷風險傳播的控制節點，可通過減少擔保圈內企業總數，將擔保圈風險傳染限制在可控范圍內，避免過多健康企業受到傳染。該網絡中出現中介性在30以上的節點并不多，同樣是審計重要關注節點。

4.3 審計對象網絡的子群分析

子群分析是對審計對象網絡中相互提供信貸擔保的“小團體”進行研究，對審計人員厘清各審計對象的社會關系、利益輸送路徑、事件共同協作人等具有重要意義。本文利用隨機游走算法對銀行信貸擔保網絡進行拓撲結構的分析。利用igraph 包中walktrap.community（） 算法，以平均擔保金額作為邊的權重，結果顯示該擔保網絡中的子群共有782 個，最大模塊度為0.34。為看到各個子群構成細節，進一步對子群的結構和擔保規模按照點數、邊數、擔保次數和擔保金額進行排序，篩選出排名前五的子群，如圖4所示。

審計人員不僅要考慮子群規模和結構，還要考慮各節點的經營情況，才能對該銀行重點的擔保子群風險做出客觀、科學的評價。

4.4 案例小結

本案例利用點出度和點入度、中介中心性查找重要節點或充當“中間人”角色的節點，通過對子群的密度、規模及子群內節點分析查找相互提供信貸擔保的現象。通過以上分析方法得出的審計結果及展示效果是傳統審計方法無法達到的。

5 結語

本文介紹審計社會網絡的原理和常用分析方法，利用案例說明通過銀行擔保圈的網絡構建、分析步驟和方法，最終發現傳統審計分析方法難以發現的審計重點，對于快速發現審計對象網絡的重點或疑點具有重要意義。由于審計數據源具有多樣性和復雜性，各場景下審計網絡描述的實體以及實體間的聯系不盡相同，在實際分析時應用子群發現方法，還要結合網絡特征、數據規模進行更深的研究，才能更好幫助審計人員發現疑點，真正提升審計數據分析成效。

【參考文獻】

【1】唐忠良.我國上市公審計合謀治理對策研究[J].審計研究，2012（5）：68-75.

【2】王會金，戚振東.社會嵌入視角下的國家審計治理作用機制研究[J].會計研究，2013（9）：84-89.

【3】謝德仁，陳運森.董事網絡：定義、特征和計量[J].會計研究，2012（3）：44-51.

【4】吳益兵，廖義剛，林波.社會網絡關系與公司審計行為——基于社會網絡理論的研究[J].廈門大學學報（哲學社會科學版），2018（5）：65-72.

【5】Worrell J，Wasko M，Johnston A.Social network analysis in accounting information systems research[J].International Journal of Accounting Information Systems，2013，14（2）：127-137.

【6】趙琛.審計對象關系網絡構建方法研究[J].審計研究，2016（6）：36-41.

【7】牛艷芳，薛巖，鄧雪梅，等.審計大數據關聯的網絡分析平臺構建及應用研究[J].審計研究，2018（5）：35-42.

【基金項目】本文系山東省人文社會科學課題（2020JS01）階段性研究成果。

【作者簡介】魏叢（1994-），女，山東東營人，從事審計學研究。