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基于權重模型的內部審計專業能力評價指標體系構建

2024-04-29 00:00:00蔡丹高季鋒
中國內部審計 2024年3期
關鍵詞:專業能力

[摘要]良好的專業能力對于促進審計質量提升、推動高質量履職具有重要作用和意義,為此,加快構建內部審計專業能力評價指標顯得尤為必要。本文基于權重模型構建了一套內部審計專業能力評價指標體系,并運用人才九宮格盤點基層央行人才質量,分析基層央行內審人員專業能力存在的不足,進而提出提升其專業能力的對策建議。

[關鍵詞]權重模型" "內部審計" "專業能力" "指標體系

作為基層央行監督體系的重要組成部分,內部審計工作要適應時代發展,才能始終為央行內部審計工

作提供可持續發展的內在動力。同樣,為適應新時代新形勢的需要,內審人員的專業能力也必須同步提高。這既有利于審計效率和審計質量的有序提升,也有利于在新時代充分發揮央行內部審計的服務職能、監督職能和評價職能,進而全面服務和滿足新時期央行內部治理體系和治理能力的現代化,提升央行履職能力。因此,加快構建內部審計專業能力評價指標就顯得尤為重要,這既是央行內部審計工作開展的客觀需要,也是推進審計高質量發展的重要內容,更是加快建設現代化央行內部審計隊伍的必然要求。為此,本文結合央行內審人員關注重點,構建了基于權重模型的內部審計專業能力評價指標體系,并與央行內審人員的考核評價體系貫通融合,符合央行內審人員的工作特點和工作實際,模型具有科學性和可靠性,可作為內審人員選拔考核任用的主要參考,也可激勵央行內審人員提升自身勝任能力。

一、文獻綜述

關于審計人員專業勝任能力的研究,業界有較為全面、成熟的觀點。同時,各領域的研究者對專業勝任能力的要素、影響因素和框架等展開了深入探討。其中,張娟和張慶龍(2010)構建了內審人員專業勝任能力四要素模型,即動機、職業道德、技能和知識。魏茹(2011)依據《國際內部審計專業實務框架》和國內《內部審計具體準則第29號——內部審計人員后續教育》要求,梳理人員基本信息和結構資料,將人員按“職稱”標志值劃分“準入人員、初級人員、中級人員和高級人員”四類職位,運用目標管理法、調查表法、質量評估法和環境評估法,圍繞內審人員知識水平、工作態度、工作水平、工作業績和創新潛能,以職業道德、準則遵循、內審流程和制度執行為基準開展評估。楊錄強和王瑩(2021)構建了以價值觀、職業道德、知識儲備、工作技能、職業素養為要素的審計職業勝任能力框架體系。王士紅等人(2022)構建了國家審計人員勝任能力框架,包括專業知識、專業能力、政治能力、品質道德和個人特質五個一級指標;并對二級指標進行細化,在二級指標的基礎上,將要素細化成三級指標。

在上述研究的基礎上,根據央行內部審計的特點和對審計專業能力的需求,本文構建了基于權重模型的內部審計專業能力評價指標體系,并運用人才九宮格對基層央行人才質量進行了盤點,分析了基層央行內審人員專業能力存在的不足并提出提升其專業能力的對策建議。

二、內審專業能力評價指標體系構建

結合數據的可獲得性,本文基于央行某省轄內內審人員的面板數據,選擇逐步回歸分析法進行專業能力實施效果檢驗,驗證每個自變量對因變量的影響程度和權重,旨在查證哪些指標體系能反映內審人員勝任能力,哪些指標對能力的影響不明顯。

(一)逐步回歸分析法介紹

逐步回歸分析法可以自動識別出自變量對因變量有無顯著性影響,其計算過程如下:

對個回歸自變量分別同因變量建立一元回歸模型,,其中,為變量參數,為隨機誤差。

(二)模型構建

在因變量的選擇上,本文將“自身功底”和“工作表現”作為衡量專業能力的指標,探索量化的指標體系對個人專業能力的影響。利用央行某省轄內內審人員的數據對提升專業能力的實施效果進行探究,考慮到數據的可得性,同時根據相關文獻和基層央行人才隊伍能力素質現狀,現確定“自身功底()”和“工作表現”兩個核心維度,選取“學歷層次()”“工齡貢獻()”“職級()”“專業技術資格()”作為“自身功底()”維度內的指標,自身功底作為該維度內的被解釋變量,時間跨度為2011年至2022年;選取“參加總行項目()”“參加分行項目()”“擔任主審次數()”作為“工作表現”維度內的指標,參加總行項目作為該維度內的被解釋變量,時間跨度為5年。構建的計量模型如下:

其中,在自身功底模型中,因變量為計算出的自身功底;自變量為學歷層次,為工齡貢獻,為職級,為專業技術資格,為隨機誤差項;在工作表現模型中,因變量為參加總行項目數,自變量為參加分行項目數,為擔任主審次數,為該模型中隨機誤差項。模型所需數據的變量指標設計如表1所示。

(三)實證結果分析

構建模型之后對模型進行F檢驗,測試模型的有效性,并通過D-W值確定模型中的變量是否存在自相關性。自身功底模型的回歸結果如表2所示。

本文采用逐步回歸分析法,通過模型識別出學歷層次對因變量自身功底沒有顯著性的影響,自動移出該模型,最終的模型結果如下所示:

將以上模型進行F檢驗,得到F=10.010,p=0.000lt;0.05,說明模型有效;對模型進行多重共線性檢驗,模型中VIF值接近于1,意味著模型不存在多重共線性問題;模型的D-W值為2.136,說明模型不存在自相關性。其中工齡貢獻的回歸系數值為2.381(t=2.859, p=0.001lt;0.01),意味著參加工齡貢獻對自身功底產生顯著的正向影響關系;職級的回歸系數為2.739(t=2.214,p=0.000lt;0.01),意味著職級對自身功底產生顯著的正向影響關系;專業技術資格的回歸系數為2.476(t=2.367, p=0.001lt;0.01),意味著對自身功底產生顯著的正向影響關系。工作表現模型的回歸結果如表3所示。

通過以上分析結果可得到以下模型:

將該模型進行F檢驗,得到F=77.44,p=0.000lt;0.05,說明模型有效;對模型進行多重共線性檢驗,模型中VIF值接近于1,意味著模型不存在多重共線性問題;模型的D-W值為2.078,說明模型不存在自相關性。其中參加分行項目次數的回歸系數值為0.147(t=5.531, p=0.000lt;0.01),意味著參加分行項目次數對工作表現產生顯著的正向影響關系;擔任主審次數的回歸系數為0.185(t=5.222, p=0.000lt;0.01),意味著擔任主審次數對工作表現也產生顯著的正向影響關系。自身功底和工作表現模型的多元回歸方程如下:

三、內部審計專業能力評價指標體系運用

將上述模型里的方程以自身功底和工作表現的綜合得分評價內審專業能力,即兩者得分越高,內部審計專業能力則越強。代入省轄內所有內部審計人員的數據,以橫軸為工作表現,縱軸為自身功底的人才九宮格評價內部審計人員的專業能力。

(一)構建人才盤點九宮格

人才盤點九宮格可以直觀展示人才在九宮格中的位置及分布情況,從而確定人才培養使用的策略,因此也可以稱其為“人才地圖”。在表4中,工作表現和自身功底被設置成九宮格的橫縱軸,對應內審人員的專業能力,可以把人才分為四個梯次。第一梯次,指高績效且高能力的人(分布在第7宮格);第二梯次,指高績效或高能力而另一項處于中等水平的人(分布在第1、4、8、9宮格);第三梯次,指能力和績效都處于中等水平以及中績效或高績效但能力中等或偏下(分布在2、5、6宮格);第四梯次,指績效和能力都較差(分布在第3宮格)。

(二)基層央行人才盤點產出

對央行某省轄內內審人員進行盤點,得到如圖1所示結果。

通過人才盤點可以看到,該行中中層正職領導“自身功底”得分普遍較高,工作表現中等以上占比超過50%,中堅力量作用發揮充分,第4、第7宮格人才占比較高,內審人員隊伍的分布總體上較為平衡。值得關注的是:自身功底較好但工作表現中等以下的超過30%,部分內審人員的積極性尚未完全激發。

中層副職領導中,第4、第7、第8這三個宮格占比較高,專業能力強的內審人員比較充足。值得關注的是:這一層面人才競爭激烈,人才趨于飽和,人才晉升通道存在一定“擁堵”情況。

一般職工則集中在第5宮格,這些內審人員的能力能夠支撐工作正常運轉。值得關注的是,針對“自身功底”得分較高但“工作表現”在平均水平以下的人員,需要調動其發揮骨干作用的積極性;同時第4、第7、第8這三個宮格數量不多,說明晉升為中層領導隊伍的內審人員儲備不足,容易出現中層領導隊伍“斷層”現象。

四、當前央行某省轄內內審人員專業能力存在的問題

(一)內審人員綜合分析能力和主動創新意識欠缺

在上述能力分析中,“自身功底”得分較高,但工作表現卻在平均水平以下,主要有兩方面原因:一是欠缺綜合分析技能。大部分內審人員僅單一從事過一線或二線的業務,在審計過程中審計發現挖掘不夠,原因分析只停留在表面,提出的審計意見和建議建設性不強,導致審計報告內容重點不突出,影響了審計報告的層次,繼而導致審計質量不高,效用大打折扣。二是缺乏主動創新意識。在社會經濟發展變化的新形勢下,部分內審人員依然采用傳統的審計方式、方法,習慣于套用原有審計方案,較少主動創新審計思路和審計理念,缺乏結合實際的創新視角;此外,不去主動思考審計工作中出現的各種新問題以及探索問題出現的原因,缺乏對審計信息的敏感性、洞察力和綜合判斷能力。

(二)審計隊伍專業化學習培訓的提升效果有限

一是培訓不足。專業技術資格作為“自身功底”維度內指標,對內審人員的專業能力有顯著的正向影響關系,然而因為內審人員后續教育的時間和質量難有保證,導致基層行內審人員中具有審計師、工程師等專業技術資格的比例非常低。此外,培訓方式和內容也難以滿足需求,如培訓方式側重于視頻講授,方式單一、學習不連續,培訓內容則具有“頭疼醫頭”特點,具有一定局限性。二是“以審代訓”機會有限。通過上述模型分析可知,參加總分行項目次數和擔任主審次數對工作表現有顯著的正向影響關系。但現實情況是,內審人員能參加總分行項目的名額有限,機會有限,從審計實務中獲得的實戰經驗和技能提升有限。

(三)工作激勵機制不健全,內部審計隊伍出現斷層現象

在上述模型分析中,作為一般職工的內審人員,雖然其能力足夠支持內部審計工作的正常運轉,但存在的問題是,他們“自身功底”得分較高,但“工作表現”卻在平均水平以下,說明其發揮骨干作用的積極性未被充分調動起來。此外,晉升中層領導隊伍的內審人員儲備不足,容易出現中層領導隊伍的“斷層”現象。

(四)分支機構內審人員知識結構不盡合理

一是專業分布不均。會計、經濟管理專業的內審人員較多,審計、計算機、法律、金融等專業人才甚少,難以發現專業領域的深層次問題,制約了審計工作的高效開展。二是輪崗機會較少。央行分支機構各業務系統發展迅速,絕大多數業務工作均實現了信息系統網絡化管理模式,業務數據、業務流程更加復雜,現有審計人員對各項制度要求、業務流程還停留在過去,跟不上業務發展需要,出現“外行監督內行”的現象。三是信息化綜合能力不足。仍有部分內審人員對信息化工具運用、數據分析等現代化審計技術手段掌握不夠,影響審計效率和審計質量的提升。

五、提升內部審計專業能力的建議

(一)優化內審人員知識技能水平,提升專業勝任能力

一是整合人力資源。將審計專業、計算機專業和央行業務知識嫻熟的復合型人才充實到內部審計隊伍中,調整和優化知識和專業結構。二是實行輪崗輪調制度。讓業務部門的人來到內審崗位、內審人員輪崗到業務部門,讓業務部門的負責人來到內審項目負責人崗位,通過適當的崗位輪換和不同的職業體驗,加深對審計的理解,改變看問題的視角,拓寬內審人員的視野和知識面。三是加快推進內部審計信息化進程。加大對內審人員信息技術的培訓力度,提升信息化審計理念。鼓勵內審人員在審計工作中不斷嘗試和運用大數據技術工具,不斷提升內審人員大數據技術應用水平以及信息化職業能力,從而進一步提升內部審計工作的專業技術含量。

(二)引導樹立自主學習意識,提高綜合分析和創新能力

一是強化自覺學習。跟進學習國家經濟、金融政策和相關法規,不斷更新知識。持續學習審計相關制度規定,及時掌握新技能,努力成為具有較高理論修養和學識水平、掌握一定專業技能、有較高綜合素養和創新意識的復合型審計人員。二是增強宏觀意識。把基層央行工作放在改革發展大局的環境中去監督評價,做到既能發現問題,又善于研究問題和提出解決問題的建議,切實提升自身綜合分析能力。三是樹立創新意識。改變傳統審計思路,突破過去“封閉式”審計模式,抓重點、破難點、創亮點,在審計理念、審計手段、審計方式方法上進行創新,提高審計創新能力。引導審計人員積極開展審計理論和實踐調查研究,提高其查證能力、分析判斷能力、綜合解決問題能力。

(三)創新審計培訓方式方法,提升培訓質量和效果

一是建立科學的培訓機制和評估體系。在培訓前,充分運用需求分析方法,針對不同層次、不同特點的內審人員準確定位,制定更有針對性和實效性的內部審計知識培訓計劃和培訓內容,并嘗試運用個體輔導、模擬實訓、在線互助、跟班實習等多種審計培訓形式。在培訓中,注意動態掌握內審人員的培訓質量,考察學員知識掌握與消化情況,充分調動學員主動分享和交流的積極性。在培訓后,對培訓項目進行及時評估,以判斷其是否達到培訓效果,積極促進培訓成果轉化,避免培訓工作走過場,提升培訓質量和效果。二是支持內審人員參加社會審計人才教育培訓和資質考試。鼓勵參加國際注冊內部審計師、高級審計師等資格考試,不斷提高內審人員的職業化水平。三是注重審計實務的教育和培訓。在總分行審計項目中科學合理配置人力資源,采用以老帶新、言傳身教方式向實戰經驗較少的內審人員傳習,為內審人員提升綜合素質、錘煉業務本領創造有利條件。

(四)建立內審人員正向激勵機制,充分調動其積極性

一是探索建立和實行多元化的內部審計工作激勵機制。一方面,按照基礎工作、參加總分行項目、調研信息、重要工作及創新工作取得成果等內容,對內審人員的工作實績進行量化考評和績效工資分配,提高內審人員的工作熱情;另一方面,開展審計能手、優秀審計項目評選和先進個人等多種形式的評先爭優活動,激發審計隊伍活力。二是建立科學的職業晉升通道。根據工作實績與貢獻大小對內審人員進行分檔考核任用,創造“能者上、平者讓、庸者下”的良好用人環境。三是鼓勵員工進行職業規劃。引導樹立組織與個人并重的理念,將審計發展與個人成長相結合,調動內審人員工作的積極性和提高專業能力的主動性。四是建立內審師資遴選和動態管理制度。選拔年輕內審人員到專業機構定向培養,通過掌握新知識、新技術,使其既能成為專業領軍人物,充分發揮骨干引領作用,又能成為可利用的自有師資,帶動其他人員共同進步,不斷充實內審的儲備力量。

(作者單位:中國人民銀行連云港市分行,郵政編碼:222200,電子郵箱:caidan0924@163.com)

主要參考文獻

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99-104

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