數字審計推動新質生產力高效協同的機制與路徑分析

數字化浪潮下，新質生產力已成為推動經濟高質量發展的關鍵引擎。與此同時，數字技術的廣泛應用也為審計工作帶來深刻變革，催生出以大數據、人工智能等數字化手段為代表的新型審計模式。作為監督、評價和服務功能的有機統一，數字審計對提升新質生產力發展質效具有重要意義。基于此，采用熵權一層次分析和網絡分析方法，深入剖析數字審計賦能新質生產力發展的作用機制和實現路徑，具有重要的理論價值和實踐意義。

一、數字審計的理論基礎與發展現狀

（一）數字審計在生產力協同中的作用

作為新型審計方式，數字審計在推動新質生產力協同發展過程中發揮著重要作用。在資源配置層面，數字審計通過構建數據共享平臺，打破信息壁壘，提升資源要素的流動性和匹配效率，促進各類生產要素的優化組合與高效配置。在風險防控層面，數字審計利用智能化分析工具，實現對經營風險的實時監測與預警，幫助企業及時識別和應對潛在風險，保障生產經營活動的穩健運行。在創新驅動層面，數字審計為企業提供決策支持與改進建議，推動管理創新和業務創新，增強企業創新發展動能[。在協同效應層面，數字審計通過構建開放共享的數據生態，促進產業鏈上下游企業間的信息互通與業務協同，形成資源共享、優勢互補的協同發展格局。在價值創造層面，數字審計通過深度挖掘數據價值，為企業發展提供數據洞察和戰略指引，助力企業實現價值增長。在監督評價層面，數字審計建立科學的評價指標體系，對企業經營績效進行全方位評估，推動企業持續改進和高質量發展。

（二）相關理論方法綜述

數字審計推動新質生產力協同發展的理論基礎主要包含協同理論、系統理論和創新理論。協同理論強調系統要素間的相互作用與協調配合，為分析數字審計與新質生產力的互動關系提供理論支撐。系統理論關注系統整體性與各要素的有機聯系，有助于構建數字審計賦能新質生產力發展的系統框架。創新理論聚焦技術創新與發展模式創新，為探究數字審計推動新質生產力創新發展提供理論指導[。在研究方法層面，熵權一層次分析法通過構建科學的指標體系，對數字審計推動新質生產力協同發展的效果進行定量評估。網絡分析方法則從系統視角出發，揭示數字審計與新質生產力各要素間的關聯特征與互動機理，為優化協同發展路徑提供方法論支持。動態能力理論則強調組織持續創新和適應環境變化的能力，對研究數字審計與新質生產力的動態演化機制具有重要啟示。

二、數字審計推動新質生產力協同的機制分析

（一）提升信息共享與決策效率

數字審計通過構建數據驅動的協同體系，形成了信息共享與決策效率提升的內在機制。在共享協同層面，數字審計打破了“信息孤島”，通過構建統一的數據標準和交換協議，使審計數據在不同系統、不同部門間實現高效流轉，形成數據資源的良性共享機制。這種機制使審計數據的采集、處理、分析形成一體化閉環，大幅提升了信息傳遞效率和數據價值挖掘深度。在決策協同層面，數字審計建立了數據分析與業務決策的聯動機制，通過建立風險預警指標體系和決策支持模型，將審計發現及時轉化為決策建議，形成“發現問題一分析成因一提出建議一跟蹤改進”的閉環決策機制。這種信息一決策聯動機制，不僅提升了管理決策的科學性，也提高了解決問題的效率。

數字審計構建了“數據—技術一業務”三位一體的協同機制。通過數據標準化機制，實現多源異構數據的有效整合，保證了數據的準確性和一致性；通過技術賦能機制，促進人工智能等新技術與審計業務的深度融合，提升了數據分析的深度和廣度；通過業務協同機制，推動審計發現向管理決策的高效轉化，增強了審計價值的實現程度。這種多層次的協同機制，有效解決了傳統審計中信息共享不暢、決策支持不足等問題，為新質生產力發展提供了有力支撐。同時，這種協同機制還具有自我完善的特點，通過持續的數據積累和經驗沉淀，可不斷優化決策模型，提升協同效能。

（二）優化資源配置

數字審計推動資源整合優化的核心在于構建了全要素資源協同機制。具體而言，首先是資源感知機制，通過數字化手段實現對人力、物力、財力等各類資源狀態的實時監測，形成資源利用的動態畫像。這一機制能夠及時發現資源使用中的效率損失和潛在風險。其次是資源配置機制，基于大數據分析建立資源優化模型，實現資源要素的精準匹配和高效調度，提升資源配置的科學性。最后是資源評價機制，通過構建科學的評價指標體系，對資源使用效率進行量化評估，推動資源配置持續優化。

在深層次機理上，數字審計形成了“監測一評估一優化一反饋”的資源協同循環機制。通過數據驅動的資源監測，能夠及時發現資源使用中的低效和浪費現象，為優化提供依據；通過智能化的評估分析，找出資源配置中的關鍵問題和優化空間，明確改進方向；通過模型驅動的配置優化，提出科學的資源調整方案，實現效率提升；通過持續的效果反饋，不斷完善資源配置策略，保持優化動力。這種循環協同機制推動了企業資源配置效率的整體提升。該機制的創新性在于實現了資源配置的動態優化，打破了傳統靜態管理模式的局限，使資源配置能夠根據經營環境和業務需求的變化及時調整，從而提高資源使用的適應性和靈活性。

（三）機制模型構建與關鍵因素識別

數字審計推動新質生產力發展的機制模型呈現出系統性特征。從縱向看，形成了從數據基礎層到業務應用層的垂直協同機制，包括數據支撐機制、技術賦能機制和業務創新機制。數據支撐機制確保數據質量和可用性，技術賦能機制提供分析工具和方法，業務創新機制推動實踐應用和價值創造。從橫向看，構建了跨部門、跨系統的水平協同機制，實現了審計監督、風險管控、決策支持等功能的有機融合。這種立體化的協同架構，確保了機制運行的系統性和有效性。從動態演化看，體現出自我完善、持續優化的發展機制，通過不斷吸收新技術、新方法，推動協同效能持續提升。

機制模型的關鍵要素包括技術支撐要素、業務協同要素和管理創新要素。技術支撐要素主要體現在數據集成機制、分析挖掘機制等方面，保障了機制運行的技術基礎；業務協同要素體現在流程再造機制、風控聯動機制等方面，確保了機制落地的實效性；管理創新要素體現在組織優化機制、人才培養機制等方面，提供了機制發展的內生動力。這些要素通過復雜的交互作用，共同形成了推動新質生產力發展的整體性協同機制。

（四）基于熵權一層次分析和網絡分析的實證研究

在研究方法應用層面，首先基于熵權一層次分析法（AHP）構建數字審計推動新質生產力發展的評價體系。通過專家咨詢和文獻分析，建立三層指標結構：目標層（A）為數字審計推動新質生產力發展水平，準則層（B）包括技術支撐能力（B1）、業務協同效率（B2）和管理創新水平（B3），指標層（C）包含9個具體評價指標。采用 1～9 標度法構建判斷矩陣，并通過求解特征值方程：

（A-入maxI）W=0

計算最大特征根和特征向量，獲得指標權重。同時進行一致性檢驗，確保判斷矩陣的有效性。在此基礎上，運用熵權法對各項指標數據進行客觀賦權。首先對原始數據進行標準化處理，采用極值法消除量綱影響。然后計算各指標的信息熵：

其中， k=1/lnn 為熵值系數。基于信息熵，計算各指標的權重：

并與主觀權重進行組合，得到綜合權重。

在網絡分析環節，以10家金融機構為研究對象，構建數字審計要素關聯網絡。通過計算網絡密度 D=2L/[n（n-1）] 評估整體關聯程度，其中L為實際連接數， 為節點數。同時計算各節點的中心度指標 Ci=Σ xij/ ΣΣ xij，揭示要素在網絡中的地位與作用。以陜西農信的實踐數據為例，經計算表明技術支撐維度權重最高，達0.4，且與業務協同維度的關聯強度達0.856，數據共享節點的中介中心度為0.412，充分體現了技術賦能對數字審計的支撐作用。該評價方法為構建高效協同的數字審計體系提供了量化依據。

三、數字審計推動新質生產力協同的路徑探索

（一）數字化審計系統的搭建與升級

數字化審計系統的搭建應立足新質生產力發展需求，構建智能化、集成化的審計平臺。在基礎架構層面，搭建“數據 + 工具 + 流程”三要素協同的數字化平臺，通過大數據、知識圖譜、人工智能等技術為數字審計提供支撐。在數據層面，建立統一的數據中臺，實現對結構化和非結構化數據的統一管理，構建標準化的數據模型和指標體系。在功能層面，開發智能化審計工具，包括自動化數據采集模塊、智能分析模塊、風險預警模塊和報告生成模塊等核心功能組件。實踐案例表明，陜西農信通過構建多層次審計系統架構，實現了審計效率的顯著提升。數據顯示，該平臺日均登錄2000次，接口平均響應時間在500毫秒內，服務成功率達99.99% 。在技術創新層面，系統采用OCR技術實現圖片解析，應用知識圖譜技術識別資金流向，運用機器學習算法開發風險預警模型。經驗證，該系統累計開發投產模型 800+ ，有效運行模型 560+ ，可疑案例識別準確率顯著提升。

（二）優化企業內部審計流程與數據共享模式

企業內部審計流程優化應以數字化轉型為導向，重塑審計業務流程。案例分析顯示，陜西農信通過構建“非現場 + 現場”協同審計模式，顯著提升了審計效率。在該模式下，非現場審計人員利用數據挖掘工具進行風險評估和線索篩查，為現場審計提供精準指引。在數據治理層面，建立統一的數據標準和規范，規范數據采集、處理和應用流程，提升數據質量。在共享機制層面，構建數據共享平臺，打通數據壁壘，實現跨部門、跨系統的數據互通與共享。在風控層面，建立實時監控機制，對業務風險進行動態評估和預警。在效率提升層面，運用RPA等智能化工具，實現審計流程自動化與標準化。在協同機制層面，加強部門間協作，建立高效的溝通反饋機制。在評價層面，構建科學的評估體系，對流程優化效果進行評估。在持續改進層面，建立流程優化的長效機制，推動審計流程持續優化。在標準化建設層面，制定統一的業務規范和標準，提升流程執行的規范性。

（三）完善管理體系與培養專業人才

完善管理體系是數字審計高效運行的制度保障，培養專業人才是實現數字化轉型的關鍵支撐。在制度建設層面，建立健全數字審計管理制度，明確工作職責和流程規范，構建科學的考核評價機制。在組織架構層面，優化組織設置，建立扁平化、網絡化的管理模式，提升組織運行效率。陜西農信通過建立完整的數字審計人才培養體系，包括專業能力提升、復合型人才培養等，使審計人員的數據分析能力顯著增強，項目完成效率提升 40% 以上。在能力提升層面，強化實踐訓練，提升審計人員的數據分析能力和技術應用水平。管理效能評估可采用的指標體系如表1所示。在文化建設層面，培育創新文化，營造良好的學習氛圍。在發展規劃層面，制定人才發展規劃，為審計人才提供清晰的職業發展路徑。在資源保障層面，加大人才培養投入，提供必要的學習和發展資源。

表1管理效能評估指標

參考文獻：

[1]王燕嘉，楊丹.國家審計對新質生產力的影響：效應與機制Ⅲ].會計之友，2024（21）：11-19.

[2]魏祥健，黃新燁，肖潞源.新質生產力發展視角下審計推動數據安全治理Ⅲ.審計研究，2024（05）：45-52.

[3]王敬勇，鄒韞，薛麗達.國家審計助力新質生產力發展：機制、著力點與路徑].財會月刊，2024，45（18）：99-104.[4蘇昱霖，王亦冬.公立醫院內部審計新質生產力發展路徑探索Ⅲ.中國衛生經濟，2024（09）：84-91.

[5]萬偉，文平，何建國，等.數字政府驅動新質生產力發展的路徑研究[J].重慶理工大學學報（社會科學），2024，38（08）：53-66.

（作者單位：山東科技大學財經學院）