基于社會網絡的審計對象關聯方關系發現

楊 超（副教授），朱靖翔（高級工程師），胡筱臻，高倩倩（博士）

近年來國內資本市場快速發展，公司之間并購及聯營現象增多。同時，隨著市場競爭的加劇，企業間的競爭模式逐漸從單打獨斗向生態圈、供應鏈競爭轉變，推動了關聯方交易的蓬勃發展。關聯方交易是企業間經濟活動的重要組成部分，具有提高交易效率、節省交易成本、擴大經營規模等價值。但是，如果控股股東在關聯方交易中濫用控制權，利用關聯方交易的隱蔽性及難以查證的特點進行不恰當的交易謀取私利，造成不公允的關聯方交易，會損害投資者及其他利益相關方的權益。為此，關聯方交易審計的重要性日益凸顯，成為會計師事務所審計工作的重點，也是監管層為保護各方合法利益和市場公平的核查重心。隨著大數據時代的到來，審計范圍不斷外延，審計數據呈指數級暴增，有價值的審計線索取證困難，關聯方交易舞弊越發隱蔽，已成為審計工作必須面對的重要風險點。需要緊跟時代發展，綜合運用企業內外部審計資源，不斷創新關聯方關系識別方法，提升關聯方交易審計能力，以降低審計風險、提升審計質量。

一、相關研究

近年來侵害投資者利益的關聯方交易頻發，已成為審計中最重要的風險點之一[1]。劉云霞[2]依托實際案例對上市公司關聯方交易“隧道挖掘”行為的實施動因、手段及經濟后果進行了分析，并從上市公司治理及內部控制角度提出了應對策略。葉邦銀等[3]以最近幾年證監會處罰的會計師事務所為切入點，對審計對象常用的關聯方交易舞弊類型進行了歸納，分析了舞弊背后具體的行為路徑，針對關聯方交易風險成因，提出了完善審計程序等建議。

大數據審計已成為當前審計領域的研究熱點。2015年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，要求構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度。國際審計界也高度關注大數據審計，世界審計組織大數據工作組于2016年底成立。2017年，國際內部審計師協會發布了《理解與審計大數據》指南。Gepp等[4]對大數據審計的概念范疇、審計效能進行了梳理，分析了大數據審計的發展趨勢與機會。張悅等[5]從大數據環境下的審計變化、數據風險及人才培養三個角度分析了大數據審計面臨的挑戰，并提出對策建議。

創新審計技術方法是實現科技強審、實施審計全覆蓋戰略的重要手段。社會網絡分析技術的審計效能正在被越來越多的研究者發現和重視。魏叢[6]利用社會網絡分析方法構造審計關系網絡，用于直觀展示網絡中各節點間的社會關系，發現關鍵節點和社團。趙琛[7]通過兩個案例介紹了審計對象社會關系的形式化表示，探討了如何在網絡模型中識別特殊節點與社團。呂天陽等[8]分析了審計對象社會網絡相較于一般社會網絡在分析對象范圍、分析目標定位、對象行為特性等方面的差異，總結出基于社會網絡審計實踐的六步驟路徑。

綜上，目前對于關聯方交易舞弊的研究多集中于成因和實施路徑分析，并在此基礎上提出監管建議或公司治理建議，而對于關聯方交易審計過程的研究相對較少，針對性、技術性方法研究則更為鮮見。研究者普遍認同大數據審計有助于擴大審計廣度和深度的觀點，在大數據審計理念、數據基礎設施建設、基本審計思路方面做了一定研究，但大數據審計實踐方面的探索較少。社會網絡分析技術將審計對象置于復雜社會關系中，可借助定量分析手段高效發現關鍵節點或社團。目前尚未發現將社會網絡分析方法專門應用于關聯方交易審計的研究。本文旨在將社會網絡分析技術引入關聯方交易審計，探索利用大數據構建審計對象網絡模型的策略與方法，提升潛在關聯方關系的辨識與發現能力。

二、關聯方交易舞弊分析

分析近年來證監會行政處罰案例，發現多數涉及關聯方交易舞弊。歸納相關公司的具體違法違規行為，可將關聯方交易舞弊劃分為四種類型：隱瞞關聯方及交易、非經營性資產占用、虛增收入及違規擔保。其中，隱瞞關聯方及交易和虛增收入是最常見的兩種舞弊類型。

1.違規擔保。上市公司與其關聯方企業之間往往存在借貸擔保行為，按照《關于上市公司規范對外擔保行為的通知》的要求，擔保行為需經上市公司董事會或股東大會審議批準，且必須在證監會指定的渠道及時進行信息披露。但部分上市公司為營造企業運營狀況良好的假象，或隱瞞相關信息，或延遲披露擔保信息，部分內控失效的企業甚至未取得董事會的批準。

2.非經營性資產占用。關聯方占用非經營性資金主要表現為：控股股東為謀取私利，借助無商業實質的非經營性資金往來，將上市公司的財產和利潤轉移出去；在期末通過調減合并資產負債表“短期借款”“其他應收款”等項目或直接不進行賬面確認的方式，掩蓋關聯方占用非經營性資金這一事實。

3.虛增收入。借關聯方虛增收入是最常見的關聯方交易舞弊形式，上市公司主要采用與關聯方虛構交易、提前計入合同收入、虛構海外項目或虛構銀行存款等手段增加銷售收入、調節利潤。

4.隱瞞關聯方及交易。以上三種類型的關聯方交易舞弊均與經濟利益直接相關，有強烈的目的性。公司業務一旦與關聯方相關，必然會引起監管部門或會計師事務所的重點關注。因此，隱瞞關聯方關系就成了上市公司舞弊的重要途徑。不同于前面三種關聯方交易舞弊行為，隱瞞關聯方及交易是上市公司隱瞞舞弊的手段而不是目的。鑒于關聯方關系的敏感性與重要性，《企業會計準則第36號——關聯方披露》（IAS 36）對關聯方關系和關聯方交易的概念作出了明確界定，對相關信息的披露提出了明確要求。按照準則對信息披露的具體要求，關聯方及交易可分為兩種類型：母子公司之間的交易和企業與其他關聯方之間的交易。母子公司之間的關系被要求嚴格披露，而不管其間是否存在交易。企業與其他關聯方之間的關系則根據實際交易情況進行披露，企業擁有一定的自主性。企業與非母子公司之間的關聯方關系具有較強的隱蔽性，為關聯方交易舞弊留下了空間。證監會公布的違規案例顯示，上市公司隱瞞關聯方關系主要有兩種途徑：一是直接隱瞞關聯方，不對其進行披露或不承認關聯方關系；二是通過延長關聯方關系鏈條，干擾審計分析，增加關聯方關系的辨識難度。

不管是應對何種類型的關聯方交易舞弊，確定關聯方關系都是進一步執行實質性審計程序的前提和基礎，審計師需要具備在繁雜的業務往來中識別和發現潛在關聯方的能力和手段。本文基于企業數據和社會大數據，利用社會網絡建模與分析技術揭示隱含的關聯方關系，為關聯方交易審計提供新的思路與方法。

三、社會網絡視角下的關聯方關系

1.大數據時代的關聯方關系。隨著人類社會的全面信息化、網絡化，以及自媒體時代的到來，個人或企業的所有行為以及行為背后的關系都可能留下數字痕跡，這些海量的數字痕跡以不同的格式存儲于跨層級、跨機構、跨地區甚至跨國門的各類信息系統中。與傳統社會不同，大數據時代企業與企業之間的關系及經濟往來是很難隱藏的。以被審計單位的經濟活動為線索，進行企業客戶大數據收集、數據預處理和智能關系挖掘，或許可以發現傳統審計所無法透視的企業間關系及交易真相。

根據IAS 36可知，上市公司關聯方涉及面很廣，其中部分已被上市公司按要求做了信息披露，更多的則作為潛在關聯方未被披露，這些潛在關聯方正是大數據審計需要重點識別的對象。為實現精準定位，提高數據收集效率，潛在關聯方大數據收集需要以被審計單位的經濟活動為線索。這些經濟活動包括：購買或銷售商品、購買或銷售資產、購買或提供服務、擔保、提供資金、租賃、代理、項目轉移、許可協議、債務結算、大額薪酬等。以上沒有被作為關聯方交易披露的經濟活動的交易對象及其密切關系人都是大數據收集的對象。交易公平性存疑的活動更應重點關注。

潛在關聯方大數據收集應聚焦于企業內部信息系統，以及工商、稅務、金融、社保、公安等社會管理大數據領域。企業內部信息系統是審計大數據收集的起點和關鍵。企業內部信息系統提供報告期內所有的經濟活動信息，是關聯方識別的起點。同時，企業歷史財務數據、企業人力資源數據都可以在關聯方識別中提供重要信息。工商系統的企業注冊信息、金融系統的資金往來信息、社保系統的雇傭關系數據、公安系統的社會關系信息都可以為關聯方關系的發現與識別提供佐證。在公安系統、社保系統向會計師事務所開放數據之前，互聯網社交平臺數據也可以提供有價值的參考。總之，大數據技術為企業關聯方關系的發現提供了新的思路和途徑。

2.社會網絡分析的審計效能。審計是對特定社會關系背景下審計對象的經濟監督，有效的審計活動離不開對審計對象社會關系的梳理。社會網絡是對社會個體之間各種關系的拓撲刻畫，是一種用空間結構關系反映個體間社會關系的模型。社會網絡分析是一系列用于社會網絡建模、網絡結構分析和社會網絡可視化的理論、方法與技術的總稱。社會網絡分析把人和組織放到廣泛聯系的大規模社會系統中去研究，逼真地反映社會現實，定量研究個體之間的連通性、聚集狀態、宏觀表現與微觀結構關系、動力傳播等，已在社會學、經濟學、心理學等眾多研究領域得以應用。

社會網絡強調個體間聯系的理念，與審計中對潛在關聯方關系時刻保持職業警惕的要求是一致的。同時，社會網絡分析技術高效的大數據處理能力、成熟的社會關系建模能力及直觀的可視化能力使其成為大數據時代重要的計算機審計工具。

如表1所示，社會網絡的常規分析方法都能在審計中找到用武之地，社會網絡分析技術在審計活動中具有重要應用價值。分析公開案例發現，多個案例的審計實踐已經體現出社會網絡分析的思想，但仍處于無意識使用狀態，普遍缺乏有計劃、有指導的社會網絡分析技術應用。

表1 社會網絡分析的審計效能

3.關聯方交易閉環現象。IAS 36對關聯方關系的界定比較抽象，可以歸結為兩個關鍵詞——“影響”和“控制”，一方控制、共同控制另一方或對另一方施加重大影響，以及兩方或兩方以上同受一方控制、共同控制或重大影響的，即可認定兩者具有關聯方關系。現實中造成控制和影響的原因是多樣的，可能是經濟、權力因素，或者是親情、友情因素。關聯方交易，又可描述為存在關聯方關系的個體之間發生轉移資源或義務的事項。

若無關聯方交易發生，審計對象與關聯方之間的關聯方關系與其他社會關系相比并無特殊性。但當綜合考慮交易雙方交易前的關聯方關系及交易形成的經濟關系時發現，從社會網絡視角看，關聯方交易的參與主體之間構成了一個關系閉環，即關聯方交易在社會網絡中呈現出特有的“閉環現象”。“閉環現象”使關聯方交易在紛繁復雜的社會網絡中具有了清晰的辨識度，為關聯方關系的視覺判定提供了直觀依據，也為未來的程序化識別提供了邏輯判定依據。大數據條件下基于社會網絡分析的關聯方交易審計過程，應該從搜索審計對象關系網絡中的閉環開始。

在不同的關聯方關聯路徑下，閉環現象表現出不同的形態。圖1a展示了一種母子公司之間的交易；圖1b則展示了一種更加隱蔽的關聯方關系，通過控股股東間的控制或影響，兩家企業形成關聯方關系。需要說明的是，關聯方關系是關聯方交易舞弊的必要條件，而非充分條件。因此，審計對象社會網絡中的閉環現象僅用于提醒審計重點和疑點，至于關聯方交易是否存在舞弊，需要通過進一步的實質性審計程序進行核驗。

四、審計對象關系網絡建模

基于審計對象社會關系建立的社會網絡，簡稱“審計對象關系網絡”。本文從關聯方交易審計的共性問題出發，討論審計對象關系網絡建模的一般過程，方法與路徑具有通用性。

1.網絡特點與建模原則。類似于一般社會網絡，審計對象關系網絡可以表示為G=｛V，E｝，V表示節點的集合，E表示節點之間連邊的集合。審計對象關系網絡中的節點不但包含審計對象自身，也包含因審計履職所需而關注的與之相關的其他對象，包括審計對象的母子公司、控股股東、交易對象，以及以上主體的母子公司、控股股東及密切關系人員。不同于一般社會網絡，審計對象關系網絡節點具有明顯的類別和屬性差異。審計對象關系網絡中的連邊表示節點間的關系，從審計現實分析，連邊具有不確定的復雜屬性。例如：母公司對子公司的控制具有方向和權重；兩個自然人之間的同學關系則既無方向又無權重；公司和雇員之間的雇傭關系可能隨時間變化；同時存在投資關系和買賣關系的兩家公司之間具有多重連邊；等等。相較于只關注單一關系類型的社會網絡，審計對象關系網絡需要更全面地反映社會關系，具有更高的復雜性。豐富的連邊屬性雖然可以增強網絡的表達能力，但相關理論與技術尚不夠成熟，應用過程中需要根據實際情況進行裁剪。

關于關聯方交易審計的審計對象關系網絡建模與應用，需要明確以下五個原則。①交易作為節點。如前所述，只有綜合考慮交易關系和關聯方關系，關聯方交易才能呈現出“閉環現象”，這是判定關聯方交易的前提，交易需要作為節點出現在網絡中。②關聯方關系的發現不需要建立覆蓋審計對象所有社會關系的全景網絡。關聯方交易舞弊不會涉及太大范圍，全景建模只會降低審計效率，同時也不利于關聯方關系的可視化展示。關聯方交易審計的前提是辨識關聯方關系，針對特定交易活動建立局部模型，既可以提高審計效率，又可以增強可視化效果。③網絡節點分層。根據節點在交易活動中的角色差異及關系距離，將節點分置于不同的圖層，有利于模型的構建和可視化分析。④僅考慮連邊的連通性。鑒于審計對象關系網絡連邊屬性較為復雜，以及關聯方關系更看重連通性的特點，這里不考慮連邊的方向、權重等屬性。⑤閉環現象的有限價值。對于存在閉環現象的審計對象關系網絡，可以認為其交易活動為關聯方交易，但其公允性需要進一步采取實質性審計程序進行判斷，閉環現象只可作為審計疑點提醒機制，不作為交易公允性判斷的依據。

2.基于審計對象關系網絡的關聯方交易審計。基于審計對象關系網絡開展關聯方交易審計的流程按照先后順序可以劃分為四個階段：交易組合、大數據收集與審計對象社會關系抽取、模型構建與網絡分析、實質性審計程序。具體如圖2所示。

（1）交易組合。關聯方交易審計的特點決定了審計活動需要從特定交易出發，依法逐步延伸至直接、間接交易伙伴及其他相關方，并進一步辨識交易相關方的關聯性以及交易的公允性。交易涉及買賣、租賃、擔保、授權、代理等多個類型。未被作為關聯方交易披露，特別是公允性存疑的交易，應該被重點關注。交易組合分為并聯和串聯兩種情況。與同一對象的多次交易可以并聯審計，利益相關的多筆交易可以進行串聯審計。交易組合的目的是提高關聯方審計效率和效果。存在交易組合的情況下，組合后的交易是審計活動的起點。在審計對象關系網絡中，交易活動及其組合關系可以展示在單獨一層。本文將交易活動置于網絡的第一層。

（2）大數據收集與審計對象社會關系抽取。起點交易確定后，開始沿著各個交易參與者的社會經濟關系層層推進，逐步收集各相關方信息，以及他們之間的關系信息。信息來源涉及企業信息系統（如財務系統、業務系統、人事系統等）、社會管理信息系統（如工商、稅務、公安系統等），還包括互聯網系統（如社交系統、電子商務系統等）。從理論上講，交易參與者的社會網絡可以不斷延伸，但考慮到隨著關系鏈條的拉長，鏈節之間的控制和影響將不斷減弱，利益關聯方信息的收集可以在適當位置停止。在進行大數據收集的同時可以按照社會網絡建模的要求進行同步關系抽取，關系抽取的結果可表示為＜主體（Subject），謂詞（Predicate），客體（Object）＞三元組，代表主體和客體之間存在謂詞所表達的關系。將關系信息暫存于數據庫中，以方便后續的審計對象關系網絡建模。

（3）模型構建與網絡分析。網絡建模就是將上一步驟中收集并格式化的社會關系信息轉化為社會網絡。從大數據中抽取的社會關系是審計對象社會網絡中最基本的二元關系（如A是B的哥哥），無法表達多主體間的關聯方關系鏈。而現實中，上市公司為了隱藏關聯方交易舞弊，往往通過延長關聯方關系鏈條干擾審計分析，增加關聯方關系辨識的難度。因此，需要借助社會網絡建模技術將從大數據中抽取的二元關系延展為社會關系網絡，以便完整地構造和展示關聯方關系鏈條。面向關聯方交易審計的社會網絡應采用多層模式，按照交易、交易參與者、交易參與者相關者、交易參與者相關者的相關者分層組織節點。然后按照收集到的社會經濟關系進行層內、層間連邊，并利用可視化工具或程序語言直觀展示模型形態。網絡分析的主要任務是結合審計目標，采用恰當的技術方法識別審計對象和發現審計線索。對于關聯方交易審計而言，網絡分析的目標是發現潛在的關聯方關系。如前文所述，關聯方交易在社會網絡中呈現閉環現象，因此網絡分析階段的關鍵任務就是發現關系閉環，并采用加粗、上色等手段提升閉環顯示度。

（4）實質性審計程序。審計對象關系網絡中的閉環揭示了關聯方關系的存在，是對關聯方交易的預警，是否存在舞弊則需要進一步執行實質性程序來確定。審計分析結果的核實是一項嚴肅的工作，可能會涉及審計對象的法律責任，要求審計結果具備較強的可追溯性。審計對象關系網絡發現關聯方關系后，需要審計人員盡快核實，并提取和保留相關證據。

五、案例應用

1.案例介紹。2014～2017年山東勝通集團股份有限公司（簡稱“勝通集團”）在銀行間債券市場發行債務融資工具，2016～2018年，勝通集團先后在深圳證券交易所、上海證券交易所發行公司債券。資金募集期及融資產品存續期勝通集團先后披露相關年度財務報告。根據證監會行政處罰決定書［2021］58號、［2021］91號，勝通集團上述信息披露存在虛增收入及利潤現象。

分析勝通集團舞弊行為細節，發現關聯方交易頻頻出現，主要發生在勝通集團的三家子公司（山東勝通鋼簾線有限公司、山東勝通化工有限公司、山東勝通光學材料有限公司）與三家潛在關聯方（東營市匯通國際貿易公司、上海翌豐商貿有限公司、青島邦瑞奇商貿有限公司）之間。例如，上海翌豐商貿有限公司實為勝通集團全資注冊子公司，由集團辦公室主任王×芝任法人代表。勝通集團子公司山東勝通鋼簾線有限公司與上海翌豐商貿有限公司多次簽訂虛假交易合同（本文標記為T0001交易），虛構大額收入及利潤。審計人員未能準確辨識出兩者的潛在關聯方關系并有效實施進一步審計程序，造成重大紕漏。

2.審計對象關系網絡建模。本文以證監會行政處罰決定書［2021］58號、［2021］91號為依據，并從中抽取審計對象社會關系信息，闡述審計對象關系網絡的建模與可視化過程，檢驗模型及閉環現象對于關聯方交易審計的效用。

根據本案例所構建的社會網絡，節點包括勝通集團審計周期內的交易、集團、集團子公司、重要關系人、交易伙伴、交易伙伴重要關系人等。為清晰表達關聯方關系的層次性，審計對象關系網絡采用多層網絡模式。交易活動是關聯方交易審計的起點，作為網絡的第一層，審計對象及交易伙伴作為網絡的第二層，審計對象及交易伙伴的子母公司、密切關系人作為第三層，以此類推。從案例中提取的關鍵節點如表2所示。

表2 部分關鍵節點

審計對象關系網絡中的連邊表示節點間的關系，按照連邊的關系內涵，本案例連邊可分為控股型、交易型、雇傭型、管理型等。本案例主要連邊類型如表3所示。需要說明的是，在關聯方關系識別階段，只關注節點間的連通性，與連邊類型無關。分析連邊類型一方面是為了更全面地查找所有連邊，另一方面是為后續的審計取證做準備。

表3 主要連邊類型

關聯方交易舞弊存在隱匿交易和隱匿關聯方關系兩種情況。從審計對象關系網絡視角看，隱匿交易就是隱匿節點，隱匿關聯方關系就是隱匿連邊。本案例中的舞弊行為就屬于隱匿連邊，例如，通過隱匿C0001與C0011之間的連邊來隱匿虛假關聯方交易。無論是節點還是連邊，都需要從審計對象的海量數據資料中審慎查找，尤其是連邊，可能涉及復雜的社會關系，企業內部信息系統可能難以提供有價值的線索，需要從社會大數據中挖掘和提取。本案例對于潛在關聯方交易T0001的審計，關鍵風險點在于審計對象與上海翌豐商貿有限公司法人王×芝雇傭關系的發現。或許審計對象可以通過技術手段刪除王×芝留在公司內部的所有痕跡，卻無法清除社保系統中王×芝曾就職于公司的事實。

基于提取到的審計對象關系信息，借助社會網絡建模軟件，從交易T0001視角構建審計對象關系網絡模型（見圖3），這里將審計對象C0001而非交易直接參與者C0011置于Layer2層，是為了保持網絡層次與控股關系的一致性，使模型更加直觀。圖中閉環清晰揭示了關聯方關系的存在，節點P0001與節點C0001之間的連邊就是審計對象有意隱瞞的聯系。案例說明，借助大數據提供的線索和閉環現象，審計對象關系網絡可以有效識別和直觀展示關聯方關系，為關聯方交易審計提供關鍵佐證。

六、總結與展望

借助以新興信息技術為代表的最新科技成果不斷豐富審計思路和方法，是科技強審的必由之路。現有研究多停留在概念和思路的探討階段，強調科技服務審計的必要性。科技強審需要更多具體項目的實踐，實現從設想到應用的跨越。

本文提出大數據條件下將社會網絡分析技術應用于關聯方交易審計，在分析該技術的審計應用價值基礎上，指出社會網絡視角下關聯方交易呈現出特有的閉環現象，閉環現象為關聯方關系的辨識提供了直觀判定依據。隨后提出面向關聯方交易審計的審計對象關系網絡建模五原則，并在此基礎上給出了關聯方交易審計流程。最后將該方法應用于具體審計案例，檢驗了模型及閉環現象在關聯方交易審計中的效用。

未來的研究重點將聚焦于大數據社會關系自動化抽取、智能關系發現等具體技術方面。