河南省审计厅大数据环境下_五个关联_审计思路与方法_翟群丽
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大数据背景下审计工作创新分析
大数据背景下审计工作创新分析1. 引言1.1 研究背景审计工作是企业中不可或缺的一环，其主要任务是对企业的财务、经营活动进行审查，确保企业运作的合法性和有效性。
随着信息技术的不断发展，大数据技术正逐渐渗透到各个领域，包括审计工作。
大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，为审计工作带来了前所未有的机遇和挑战。
传统的审计工作主要依靠手工抽样和人工分析，面对庞大复杂的数据往往效率低下且容易出现遗漏和错误。
而大数据技术的出现，为审计工作提供了更加高效和精准的数据处理和分析方式。
通过对海量数据的快速整合和分析，审计人员可以更准确、更及时地把握企业经营状况，发现潜在风险和问题。
在大数据背景下，审计工作面临着新的挑战和机遇。
审计师需要不断学习和适应新技术，提升自身数据分析和处理能力。
企业也需要积极引入大数据技术，优化审计工作流程，提高审计效率和质量。
对于大数据背景下审计工作的创新研究具有重要意义，将有助于推动审计工作的现代化和智能化发展。
1.2 研究目的本文旨在探讨大数据背景下审计工作的创新和应用，旨在深入分析大数据技术在审计工作中的实际应用效果及其潜在价值，为审计工作的改进提供有效的参考。
通过对大数据技术在审计工作中的应用进行具体分析，挖掘出其对提高审计效率和质量的潜力，为审计部门和从业人员提供实用的指导和借鉴。
通过研究大数据背景下审计工作的挑战，深入探讨现实中审计工作面临的难题和问题，为制定创新的审计工作模式提供理论支持。
本研究旨在探讨如何利用大数据技术提高审计效率，加强审计部门的数据分析能力，从而提升审计工作的质量和效益。
通过对审计工作创新的重要性进行深入剖析，展望未来审计工作的发展趋势，为审计工作提供启示和建议，促进审计工作与大数据技术的深度融合，推动审计工作的持续发展和创新。
1.3 研究意义【研究意义】的部分内容如下：在当前信息化和数字化的大背景下，大数据技术的快速发展对审计工作提出了前所未有的挑战和机遇。
大数据背景下审计人才培养探究
大数据背景下审计人才培养探究作者：朱丽娜来源：《中国市场》2021年第05期[摘要]大数据时代背景下，信息技术日渐广泛和普及，审计方式也由原来的人工审计变成了大数据审计。
大数据和人工智能等信息技术的迅猛发展、审计全覆盖的国家建设规划等为审计人才带来了巨大的机遇和挑战，对审计人才队伍的要求也日益提高。
高校作为审计人才培养的摇篮，如何建设满足审计需求的大数据应用型人才已成为亟待研究和解决的问题。
正因如此，基于大数据背景下，从明确高校审计学专业人才培养目标、调整人才培养方案、合理设计课程体系、强化实践教学和建设审计教师队伍这五个方面来探究如何培养适应大数据审计时代发展要求的专业审计人才。
[关键词]大数据;审计人才;培养[DOI]10.13939/ki.zgsc.2021.05.1891 引言2018年中央办公厅和国务院办公厅下发了“关于审计全覆盖落实实施意见”，指出：“适应大数据审计的需求，建立一个全国性的审计数据系统和数字审计平台，积极利用大数据技术，并提高业务数据和财务数据、单位数据和行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合分析比较能力。
”因此在大数据时代背景下，信息技术日渐广泛和普及，审计方式也由原来的人工审计变成了大数据审计。
随着大数据审计时代的来临，对审计人才的要求也越来越高，审计人员不仅要具有信息化技术的应用技能，也要具备专业的审计知识。
高校作为审计人才培养的摇篮，如何建设满足审计需求的大数据应用型人才，从而培养符合大数据背景下的审计专业人才已成为亟待研究和解决的问题。
2 大数据背景下审计人才面临的机遇和挑战随着科学技术和当今社会的快速发展，开发和研究互联网与云计算技术的应用在不断进步，并且迅速沉浸在各行业领域，在大数据技术的强力推动下，我国的审计行业自然而然地受到了大数据的影响。
大数据审计，是依据互联网而存在的产物。
它是基于计算机审计，并通过灵活运用审计原理，对企业、事业单位进行审计。
在大数据时代，审计人员的工作方法发生了巨大的变化。
大数据环境下的审计信息化(思路篇)
大数据环境下的审计信息化(思路篇)什么是大数据环境下的审计信息化随着互联网、物联网、智能化等技术的发展，数据的数量和复杂性都不断增加，这也使得审计工作变得更加困难。
大数据环境下的审计信息化就是将大数据技术应用于审计工作中，通过对海量数据的分析和挖掘，提高审计工作的效率和准确度，实现高质量的审计结果。
大数据技术在审计信息化中的应用数据采集数据采集是大数据环境下审计信息化的第一步。
审计部门可以利用采集工具对企业财务、业务、库存等方面的数据进行采集，例如，可以利用SQL或NoSQL数据库对数据进行采集、存储和管理。
在数据采集过程中，需要充分考虑源数据的完整性、正确性和安全性等因素。
可以通过加强数据加密、权限控制等方式来保证数据的可信性。
数据分析数据分析是大数据环境下审计信息化的核心环节。
这一过程需要有数学和统计学知识，可以采用数据挖掘、机器学习等技术手段，对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，以得出重要的审计结论和问题。
在数据分析过程中，需要注意控制数据质量和数据范围，避免抽样误差、统计误差等问题。
数据可视化数据可视化是将数据结果以图形、表格等方式呈现出来，以便审计人员分析和理解审计过程和结论。
数据可视化包括了绘制图表、数据挖掘和链接等视图，也可以包括视频和GIS （地理信息系统）等。
数据报告数据报告是大数据环境下审计信息化的最终结果。
报告需要包含以下三个方面的内容：•结论：审计工作的主要结论，包括审计结果和所发现的问题。
•分析过程：说明审计人员采用的方法和步骤，以及数据分析和可视化的过程。
•推荐措施：根据审计结果提出的问题，给出改进措施。
审计工作流程审计工作流程包括以下几个阶段：•确定审计目标和任务。
•采集数据。
•根据审计目标和任务设置分析模型。
•进行数据分析和挖掘。
•对结果进行可视化。
•形成审计报告。
总结大数据环境下的审计信息化既是一种应对技术发展的需要，也是提高审计效率和准确度的必要手段。
利用大数据技术开展审计工作，既需要充分利用数据分析技术，又需要法律和业务知识等专业背景的支持，以保证审计结果具有可信性、准确性、完整性。
大数据背景下有关审计监督全覆盖的研究
大数据背景下有关审计监督全覆盖的研究——基于智能技术的持续审计模型【摘要】审计监督全覆盖，既是党中央对国家审计的治理提出的时代需求，更是推进审计监督体系建设，提高审计监督能力的必经之路。
新时代下，政府的管理和决策需要大数据，大数据已经成为政府和群众沟通的桥梁。
随着大数据时代的到来，实现审计监督全覆盖已经成为大势所趋。
面对新时代、新趋势，审计监督全覆盖的涉及领域越来越广，本文详细介绍了大数据时代背景下，审计监督全覆盖所面临的机会和机遇，也同时指出了新时代审计监督全覆盖的困难与挑战。
针对大数据技术对审计监督全覆盖造成的影响，基于智能技术控制下的持续审计模型，本文就如何实现新时代背景下的审计监督全覆盖有关其实现途径和应对策略展开论述。
【关键词】大数据；审计监督全覆盖；持续审计模型Research on the complete coverage of audit supervision inlarge data environment——based on the Continuous Auditing Model of intelligenttechnology【Abstract】The complete coverage of audit supervision is the demand of The Times, combined with the important way to improve the ability of audit supervision.In the new era, big data has become more and more important in government management and decision making, becoming a bridge between government and social mass.With the advent of the big data era, it has become a trend about complete coverage of audit supervision.Facing the new era and the new trend, the area of audit supervision is growing, this article shows chance and challenges of the complete coverage of audit supervision.For the influence of big data technology ,based on the Continuous Auditing Model of intelligent technology, this article shows realizing approaches of the audit supervision.【Key words】Big Data Area ;Complete Coverage of Audit Supervision ;Continuous Auditing model目录摘要 (i)Abstract . (ii)一、引言 (1)二、文献综述 (1)（一）审计监督全覆盖相关研究 (1)（二）大数据相关研究 (2)三、大数据环境下审计监督全覆盖的涉及领域 (3)（一）国家审计监督全覆盖 (3)（二）部门预算执行审计监督全覆盖 (3)（三）环境责任审计监督全覆盖 (4)四、大数据环境下审计监督全覆盖面临的机遇与挑战 (4)（一）大数据环境中带来的机遇 (4)（二）大数据环境下面临的挑战 (5)五、大数据环境下审计监督全覆盖的实现途径——以持续审计模型为例 (6)（一）持续审计模型简介 (6)（二）持续审计的特点 (6)（三）持续审计与传统审计的对比 (7)（四）大数据背景下对持续审计的需求 (7)（五）如何利用持续审计实现大数据环境下审计监督的全覆盖 (8)六、总结 (9)参考文献 (10)致谢 (11)一、引言由于大数据时代的到来，数据规模持续增大，数据内容越来越繁琐。
大数据环境下审计全覆盖的发展分析
大数据环境下审计全覆盖的发展分析作者：王晓丹来源：《经营管理者·下旬刊》2017年第02期摘要：政府审计发展到一定程度后就会出现审计全覆盖的局面，有助于转变政府职能，促进改革更加深入推进，并且能够使审计监督工作达到更高的水平。
审计的全覆盖可以有效利用国有资本，保护国家的财产，避免出现贪污腐败问题，与国计民生之间有着密切的联系。
大数据环境下，传统的审计工作受到了极大地挑战，在这种环境下怎样实现审计全覆盖，充分发挥大数据环境的优势作用就需要人们进一步探究。
本文就大数据环境下审计全覆盖的发展进行简要的阐述与分析。
关键词：大数据环境审计全覆盖发展审计全覆盖就是需要在审计机关和上级审计机关的权利范围内，审计监督国有财产、资源等，使其更加全面，分环节对审计对象进行监督，不留有死角，深入彻查审计内容，不能将重案、大案遗漏。
现如今国家的审计部门已经不仅仅是查错、纠偏，还注重责任的追究，提高效率，保证事件真实性，积极改革发展，反腐，实现综合性的发展。
审计全覆盖是国家职能全面履行的必然需要，需要进一步创新工作方法，保证审计全覆盖的顺利实现。
一、大数据环境下审计全覆盖面临的机遇大数据的数量大，有很多类型，能够快速的对数据进行处理，并且价值密度比较地，能够从深度与广度方面实现审计全覆盖。
现如今审计人员开始接受大数据，也有助于审计全覆盖的实现。
会计信息化不断推进，被审计单位也逐渐实现信息化发展，更能够为审计全覆盖提供依据和参考。
大数据环境下的审计工作不仅是从被审计单位中获取数据，所有有联系甚至看起来没有关系的组织都可能与被审计单位之间存在着一定的联系，为审计工作提供相关的数据信息。
大数据环境下的审计，数据来源比较广，有很强的关联性，涉及的内容数量大。
大数据环境下的审计能够在很大范围内对数据进行筛选，并实现多角度的分析，使得数据成为出结构化的特点，深入挖掘遗漏、忽视的问题，使得审计深度得以延伸，有助于审计全面覆盖的实现。
大数据背景下有关审计监督全覆盖的研究
大数据背景下有关审计监督全覆盖的研究
一、审计监督全覆盖
1.1审计监督全覆盖概述
审计监督全覆盖指的是所有信息系统的运行信息都能被遵循其中一种组织标准和服务质量指标进行监控和审计的过程，从而实现对企业信息系统的完整审计监督。
这样的审计监督全覆盖可以使企业对信息系统时刻保持高效的运行，并确保系统的安全性，从而进一步保护企业利益。
随着大数据技术的发展，审计监督全覆盖的研究也非常重要。
首先，研究团队需要深入了解大数据技术支撑的企业信息系统的运行情况，以便制定完善的审计监督机制。
其次，针对大数据技术应用场景的不同，研究者需要采取不同的审计策略，以满足不同企业的审计监督需求。
最后，研究者需要利用大数据技术和机器学习技术，开发出可以有效监控各种信息系统的审计监督系统，以提高企业信息系统的运行效率和安全性。
二、基于大数据的审计监督全覆盖研究
2.1大数据技术在审计监督全覆盖中的应用
大数据技术可以帮助企业更好地实现审计监督全覆盖。
首先，大数据可以帮助企业收集、整理和分析大量的运行数据，从而提高企业的审计监督能力。
审计成果运用的五个关系
审计成果运用的五个关系审计成果是指审计工作的最终结果，也是审计过程中产生的各种报告、意见和建议等。
审计成果的运用是指将审计结果应用于相关的决策和管理活动中，以推动组织改进和提高绩效。
审计成果的运用有五个关系，即与监督关系、与决策关系、与评价关系、与监控关系和与改进关系。
下面将详细介绍这五个关系。
审计成果与监督关系。
审计成果可以作为对组织内部运作的监督和监察的依据。
通过审计的评价和发现，可以揭示组织存在的问题和不足之处，为管理者提供了改进和完善的方向。
审计成果也可以作为对外部合作伙伴的监督和约束的工具，从而保护组织的合法权益。
审计成果与决策关系。
审计成果可以为组织的决策提供信息和依据。
审计的目的是评估组织的风险和绩效，因此审计成果能够揭示组织内部的问题和短板，为管理者提供决策的支持。
管理者可以根据审计成果中的指标和建议来制定和调整相关的决策，以提高组织的运营效率和风险控制能力。
第四，审计成果与监控关系。
审计成果可以用于组织内部的监控和控制。
管理者可以通过审计成果中的指标和建议来监控和评估组织的内控体系和业务活动的合规情况。
审计成果可以揭示潜在的风险和问题，及时发现并采取措施加以控制和纠正，从而保证组织的正常运营和风险控制。
审计成果的运用具有与监督关系、与决策关系、与评价关系、与监控关系和与改进关系等五个关系。
通过充分发挥审计成果的作用，组织可以实现内部的监督和监察、决策的支持和决策的参考、绩效的评价和衡量、内部的监控和控制以及改进和提高等效果，从而推动组织的持续发展和提高绩效。
运用大数据实现审计监督全覆盖的路径探索
运用大数据实现审计监督全覆盖的路径探索近年来，随着大数据技术的不断发展，其在审计监督领域的应用也逐渐得到推广。
以往的审计监督方式主要依靠审计人员的人工抽样、检查，耗费时间和人力资源成本较高，同时也难以保证全覆盖。
而大数据技术则可以通过数据的全面分析挖掘出异常情况，实现审计监督的全覆盖。
具体来说，在运用大数据实现审计监督全覆盖方面，可以从以下几个方面进行探索：一、搭建数据源平台搭建数据源平台是实现大数据审计监督的前提，它包括了数据的采集、预处理、质量控制等步骤。
建立数据源平台的目的是为了从所有的业务系统中采集数据，并对采集到的数据进行统一的清洗和转换处理。
此外，还需重点关注数据质量的检查、修复和提高数据的可用性和充分性等问题。
二、建立完善的数据分析流程大数据技术可以帮助审计人员有效地解决数据分散的问题，第二步就是建立完善的数据分析流程。
通过建立数据分析的流程，能够实现对大量数据的处理。
审计人员可以结合自身业务经验，制定出相对应的分析模型，将海量的数据进行聚合、挖掘和分析，发现蕴含其中的异常数据，从而提高审计人员的审计监督效率。
三、利用数据挖掘技术做好特征提取在进行数据分析时，利用数据挖掘技术可以对数据进行特征提取。
通过分析数据的各种属性（如金额、时间、地点等），发现其之间可能存在的关系，从而发现关键信息，进而发现潜伏风险。
四、利用机器学习提出基于规律和规范的决策利用机器学习技术还可以提出基于规律和规范的决策，利用监督学习算法训练出一部分基于规律的决策模型，就可以帮助审计人员提高审计监督效能。
例如：可以训练一个数据自动分类的模型，将审计人员每天需要处理的海量数据进行分类，从而减少大量的人力工作。
五、建立智能化的数据分析平台最后，建立智能化的数据分析平台是一个审计机构进行大数据审计监督全覆盖的必要条件之一。
这个平台将整个数据分析的流程进行自动化、可视化并将其应用到整个系统中，从而提高效率和执行准确度。
大数据背景下审计工作创新分析
大数据背景下审计工作创新分析
随着大数据时代的到来和发展，各个领域的数据爆炸式增长，对于审计工作提出了新
的要求和挑战。
在大数据背景下，审计工作需要创新，以适应数据分析的需求，提高审计
效率和精度，同时也需要注意数据隐私保护的问题。
首先，大数据技术为审计工作提供了更多的工具和方法。
审计工作可以通过数据挖掘、机器学习等方法，对海量数据进行分析和统计，发现异常情况和潜在风险。
如利用数据挖
掘技术对企业财务数据进行分析，可以发现财务异常情况和风险点，提高审计工作效率和
精度。
此外，通过构建数据模型和数据可视化工具等方法，也可以实现审计工作的智能化
和可视化，使审计师更加易于管理和分析数据，提高审计过程和结果的质量。
其次，大数据背景下，审计工作需要更加注重隐私保护问题。
随着数据量的增加和分
析精度的提高，审计工作会涉及更多敏感数据的处理和使用，如个人隐私、商业秘密等。
因此，在数据分析过程中需要加强数据隐私保护，合法合规地处理和使用数据，并遵守相
关的法律法规和伦理规范，同时也需要增强数据安全保障措施，规范数据管理和使用行为，建立数据风险管理和防控机制。
最后，大数据时代也为审计工作带来了新的挑战。
其中一个主要挑战是审计人才的培
养和发展。
随着大数据技术和方法的不断更新和发展，审计人员需要具备更加深入的专业
知识和技能，如数据分析、数据建模、数据可视化等。
因此，需要加强审计人员的培训和
学习，提高他们的技能和能力，以适应不断变化的技术需求。
大数据环境下开展经济责任审计的几点思考
大数据环境下开展经济责任审计的几点思考随着大数据和云计算技术的不断发展和应用，经济责任审计也逐渐进入了大数据时代。
在这个环境下，审计工作面临的挑战也越来越多。
本文将从以下几个方面对在大数据环境下开展经济责任审计进行思考。
一、应用大数据技术提高审计效率在大数据时代，数据量庞大、多样化、高速度，传统审计方法已经难以满足需求。
因此，审计机构需要通过应用现代大数据处理技术和分析工具，对庞大的经济数据进行深入挖掘和分析，提高审计的效率、准确性和可信度。
例如，对于大量的数据可以建立基于数据仓库或数据湖的审计模型或工具，在数据管理、数据安全和数据分析方面实现精细化管理与控制。
二、加强数据可视化大数据环境下审计人员可以利用数据可视化工具，针对关键性数据或指标进行分析和展示，以更好地帮助审计人员节点发现问题。
这样可以更加清晰地呈现经济数据的关联性、趋势性和影响因素，对经济责任的审计更加精准、深入。
具体来说，审计人员可以通过数据仪表盘、少量报表和交互式可视化图形等方式直观地呈现数据分析后的结果，以更有说服力地解释问题所在和解决方法。
三、强化数据质量管理在大数据环境下，由于庞大的数据量和异构数据的存储，数据质量问题愈发突出。
因此，审计人员需要制定严谨的数据管理和质量控制机制，确保经济数据的真实性、完整性和准确性。
具体来说，审计方可以通过数据元校验、数据正常性检验、数据异常检测和数据质量监控等方式保证数据质量，并帮助审计人员深度挖掘数据背后的含义和洞察，促进经济责任的审计。
四、提升风险思维能力在大数据环境下，审计人员需要具备更强的风险意识和思维能力，能够辩别和识别潜在风险。
具体来说，审计人员需要通过现代统计学和机器学习等相关技术，对庞大数据进行风险识别和潜在风险评估，提高风险找漏的能力。
同时，在审计过程中注重预防性检查，加强内部控制和数据管理，规避潜在风险点，提高审计的效率、可靠度和质量。
五、注重发掘数据价值在大数据环境下，审计人员除了审计经济责任，还可以通过挖掘数据背后的价值和含义，为企业提供更为有价值的信息。
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㊀ ㊀
翟群丽、魏志浩、崔瑞瑞、王亚敏，河南省审计厅，邮政编码：４５０００３ ，电子信箱：ｃｒｒｈｔｊｚ＠ ｓｉｎａ ｃｏｍ。
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审计研究㊀ ２０１６ 年 ５ 期
计未动、数据先行、集中分析、分散核实”的审计模式，在 “同级审”项目正式进点前一个月，由厅 “ 同级审”办公室牵头，提前采集审计过程中可能会用到的财务、业务数据。厅计算机审计中心成立数据 分析小组，集中对数据进行标准化、规范化转换和处理，在各项目进点之前，将数据处理完毕并及时归集 到数据中心，分发给审计人员。在财政决算、土地收支、金融、市长经济责任等审计项目中，数据分析团 队通过跨部门、跨行业数据综合利用分析发现线索、锁定疑点，交延伸组分散核实、反馈，数据组根据延 伸组反馈结果进一步挖掘数据特征，有力扩大了审计成果。 三是数据综合分析能力不断提升。紧密结合 “五个关联”的要求，在预算执行审计项目中，积极探 索上下级审计机关之间、审计机关与被审计单位之间、审计机关与现场审计之间的信息交互和资源应用， 实现审计数据采集、积累和利用的常态化、制度化和规范化。如在 ２０１５ 年 “同级审”项目中，通过财政 数据进行分析，发现存在预算安排不够精细，部分预算项目缺乏科学论证，影响预算执行的问题；结合 １２ 家省直预算部门的财务数据，发现存在预算项目在连年结转的情况下，仍然安排新增预算，造成资金 闲置的问题；通过宏观整体数据分析，发现存在预算执行效率不高、分配下达省级预算不及时、转拨中央 转移支付资金超过上级规定的 ３０ 天时限的情况等。在对 ２０１４ 年度地方税款征收审计过程中，综合财政、 地税、工商、国土、公安等数据对比分析，发现由于各部门未能实现信息共享，造成 ５９１ 家企业税款流失 ６０６９ ７ 万元的问题。 二、实行 “五个关联”数据分析的思路与做法 （一）纵向关联，完整追踪资金流向 在预算执行审计中，探索整合全省审计人力和数据资源，开展省市县三级联动审计，将预算执行审计 打造成为大项目审计，实现真正意义上的财政审计大格局。 一是资金纵向关联，完整追踪流向。从转移支付及专项资金入手，追踪省市县乃至到乡镇的资金流向 和使用情况，消除 “ 最后一公里”问题。如在对项目支出预算与执行结果差异情况的审计中，分析年初 预算执行率和年度部门预算执行率，为起草审计报告提供基本数据支撑。首先，以 “行政级别”为维度 核查各级财政项目支出预算与执行结果差异总体情况，对各级财政预算编制水平进行比对和评估；其次， 以“ 部门”为维度向下获取分析各部门项目支出预算与执行结果差异情况，分析指标结转的原因，突出 对指标结余较大的项目进行重点解剖，关联对比以前年度该项目执行情况，看是否存在连续结转、预算执 行不及时、虚编多编项目预算和预算无法执行等问题。同时与单位的财务核算数据进行衔接，进一步核实 各预算资金使用的真实性、合法性。最后，对转移支付资金的分配和使用情况审计时，利用各级财政预算 执行数据，通过指标文号、拨付年度等关键字段关联，追踪资金的流向，发现资金流转过程中的 “渗漏” 或“ 蒸发” 、不合理合规的资金使用、非法转移等情况。 二是资源纵向整合，提升审计效能。依托已经归集的全省财政收支、地税征管、工商登记、社团组织 登记等数据，由省厅牵头整合全省业务骨干力量，集中进行数据梳理和分析，并以数据分析结果为导向制 定审计工作方案，之后由各地市分头落实并向省厅报送审计结果。通过人力资源的纵向整合，实现了全省 “ 一盘棋”的大项目审计模式，审计项目统筹安排、协同实施、成果共用，避免了重复审计，形成了监督 合力，提升了审计效能。２０１６ 年我省实施了全省税收征管 “一盘棋”审计模式。依托省厅地税联网审计 系统，对全省税收征管数据进行集中分析，依据数据分析结果制定了全省地税征管审计工作方案，重点选 择 ５ 类 １７ 项疑点发地市分散落实。各地除完成省厅规定动作外，还可自行查处个性化或地域性问题。这 种上下联动的大项目审计模式，改变了往年只能部分抽查的局面，确保了审计成果最大化。 （二）横向关联，全面掌控资金分配 在部门预算执行审计中，通过将各自独立运行、分散存储的各部门 （含一级预算单位和二级预算单 位）预算编制、预算指标、部门决算报表、部门财务核算数据及重点业务数据，进行集中标准化清洗和 整理，与组织预算执行数据进行整合，实现各类资金的横向关联，对资金分配结构、资金使用流向、资金
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审计研究㊀ ２０１６ 年 ５ 期
பைடு நூலகம்
管理情况进行总体分析，全面反映预算执行总体情况，实现对预算单位的审计监督全覆盖。 一是完整全面地揭示和反映部门预算执行的总体情况。比如，结合新预算法要求，揭示预算执行效率 不高，分配下达预算不及时、转拨转移支付资金超过上级规定时限的情况。又如，利用预算编制与预算执 行的数据进行比对，审查预算单位的省级预算安排形成的结余结转资金是否全额上缴财政，是否存在将中 央转移支付结余资金作为结转资金进行上报进而少缴财政存量资金的问题。 二是把握重点，揭示和反映预算执行中存在的突出问题。比如，单位实有资金账户存量资金的清理盘 活情况。通过财政部门提供各预算单位上报的实有资金账户存量情况 （可能未如实填报存量资金的形成 年度和性质） ，各预算单位财务核算数据反映的年度发生额，审计人员核实填报的实有资金账户存量资金 的形成年度和性质、以及收回和支出情况，结合该三方数据填报，形成真实准确的 《部门实有资金账户 结转结余统计表》 ，揭示有关单位瞒报财政存量的问题。 （三）财政、金融和企业三方数据关联，审计监督不留死角 一是财政、税务等数据与企业数据的关联。利用政府采购合同表，补充完善参与投标的投标公司及投 标代理人信息，与养老保险参保信息比对，查找不同投标公司的投标代理人在同一家公司缴纳养老保险的 情况，审查政府采购涉嫌串标问题；通过财政集中支付信息与地税部门发票开具信息，利用供应商、预算 单位名称与纳税人名称、付款方名称等字段对应关联，分析供应商开具发票的真实性和完整性；将地税部 门发票开具信息与税款缴纳信息进行关联，审查企业是否足额纳税；将财政、林业、农业、农委等多部门 管理的涉农企业融资贴息资金进行比对分析，审查重复申报重复贴息的问题，进而发现补助涉农企业贴息 资金存在交叉重复、多头管理的问题。 二是地税、工商、社保等数据与银行数据的关联。利用银行贷款五级分类信息与地税部门税务系统登 记的企业资产负债表及利润表，以贷款单位名称关联，查找在银行系统中五级分类正常，但在税务系统中 资产负债率超过一定值且连续多年亏损的贷款单位；利用银行贷款担保人信息与工商登记信息，以担保人 名称关联，查找贷款尚未清偿，担保人已经注销或者吊销，无法履行担保责任的信息；利用银行承兑汇票 信息与工商注册登记信息，查找承兑汇票的出票人和收款人不是同一公司，但法人代表为同一人的情况， 进而审查同一法人代表不同公司签订虚假贸易合同非法获取银行信用资金的行为；将银行承兑汇票信息进 行自连接，查找出票人和收款人互为其它票据的收款人和出票人，即相互开具银行承兑汇票，涉嫌虚构贸 易非法获取银行信用资金的行为；利用社保部门单位参保信息与地税部门纳税人基本信息，以组织结构 代码进行关联，查找漏参保或者漏纳税企业信息；利用社保部门企业养老保险人员参保信息与公积金 管理中心公积金缴存信息，以身份证号关联，查找参保人员同年社保缴费基数低于公积金缴存基数的 信息。 （四）跨部门、跨行业数据关联，消除信息孤岛 一是在财政领域，对税收、行政事业性收费、土地出让金收入与一般预算收入进行关联分析，审查是 否存在通过税收、行政事业性收费等虚收空转、将土地出让金收入作为一般预算收入入库等虚增收入的问 题；将发改委批复的收费项目和收费标准与财政部门非税收入数据进行关联分析，检查是否存在违规设立 收费项目和擅自提高收费标准的问题；检查非税收入的管理是否实现了 “单位开票、银行代收、财政统 管”的票款分离要求；对非税收入票据领用和收费数据进行关联分析，检查 “以票控费”政策的执行情 况；将税务部门发票开具信息与财政预算单位信息，利用纳税人名称 （及收款方）与预算单位名称相同 进行关联，审查部门或所属单位收取的这些收入是否存在账外管理、私设小金库的问题，以及部门和所属 单位是否存在转移审批职能、转移收费主体等问题，名义上取消行政事业性收费，实际仍由所属自收自支 事业单位或差额拨款事业单位进行不合理收费的问题；将财政供养人员信息与工商注册登记信息进行关联 分析，审查财政供养人员违反相关规定经商办企业或合伙经营企业，利用行政职权提供强制性服务并收费 等问题；将财政供养人员所办企业与财政集中支付信息进行比对，查找预算单位向成立的企业通过列支有 关支出拨付财政资金，进而分析转移、私分财政资金的问题；将发票开具信息与民政部门社团登记信息进
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行比对分析，审查预算单位在所属协会、学会违规报销费用，转移 “ 三公经费”的问题。 二是在民生领域，将低保、优抚、养老保险、失业保险等信息与财政统发工资、个税缴纳、车辆购 置、房产登记等信息进行内部比对、互相比对分析，检查是否存在不符合条件人员享受低保、优抚等惠民 政策，重复享受多份工资待遇等情况；将城镇居民医疗保险、城镇职工医疗保险、新农合等信息进行内部 比对、互相比对分析，检查是否存在同时参保、重复报销、虚假报销套取资金等情况；将小额担保贷款与 人社部门行政事业单位人员信息进行关联分析，检查是否存在违规向行政事业单位人员发放担保贷款和进 行财政贴息的问题；将职业技能培训补贴、创业培训补贴、岗位介绍补贴与企业法人和行政事业单位人员 进行关联分析，检查是否存在违规领取各类就业补贴的问题；将人社、农业、扶贫、教育、民政、团委管 理的各项培训资金进行关联分析，检查是否存在虚报冒领财政资金和培训效果差的问题；将义务教育、中 职中专、高中等学籍数据与中职助学金发放、免学费补贴等信息进行关联分析，检查是否存在虚报冒领或 者套取中职助学金、免学费补贴等专项资金的情况。 （五）财政数据与业务数据、宏观经济数据关联，提升政策制定和综合评价能力 财政数据与业务数据的关联审计，目前在国土审计、林业审计及企业审计中都有很好的应用。 在国土审计中，可应用新的卫星遥感图片技术 （以下简称卫片）执法，即利用卫星遥感等技术手段 制作的叠加监测信息及有关要素后所形成的专题影像图片，对某一区域某一时段的土地利用情况进行监 测，通过对比监测前后的用地情况，确定变化图斑，再对变化图斑进行核实确定土地合法性的一种土地执 法监管手段，可以全面、客观、准确地反映出被监测区域的土地利用情况特别是土地违法违规状态。如一 块耕地被占用前后呈现出不同的地表状态，通过对同一块土地被占用前后两个时间点产生的遥感数据进行 比较，发现其变化情况。可采取查看卫片图像叠加核查工程量与资金审计相结合，也可通过竣工图与不同 时期的卫片遥感影像对比，对建设的新增耕地和路、桥、涵、井、沟等进行核查，实现对项目区规划设计 完成情况、建设内容与资金匹配的全覆盖核查审计，还可利用卫片直观形象、覆盖范围广、真实性强，对 地表变化情况一目了然的优势，将它与现场照片相结合，解决调查取证难的问题。 在林业审计方面，由于年度造林面积、森林抚育面积、退耕还林面积等是林业专项资金分配的基础。 利用 ＧＩＳ 技术和数据库技术，可以对同一地区各年各类的林地面积进行可视化查询分析，通过数据处理、 统计分析、制图制表等功能，能够发现项目之间、年度之间是否交叉重复，进而形成审计疑点。在此基础 上，把审计疑点与资金分配使用结合起来，可以进行 “靶向”延伸，大幅提高审计效率。此外，如果对 林业政策执行情况进行审计，通过数字化、集成化和网络化等信息技术，可以从宏观上掌握林地分布情 况、林业重点工程布局状况以及动态变化情况，揭示造林成活率、保存率低，甚至 “年年造林不见林” 等问题。 在企业审计中，利用财务数据与业务数据的关联，可以很好的揭示虚构业务虚增收入等问题。首先， 对企业开展审计调查，核实企业的收入来源、收入结构，了解主营业务对信息化的依赖程度。如果企业的 主营业务均依赖于信息系统核算，则可以通过核查业务数据来印证财务报表的真实性。之后，对主营业务 信息系统的安全性、可靠性和完整性进行评价，在信息系统可靠的基础上开展数据式审计，数据式审计应 突出重点，重点复核收入。将业务系统反映的收入数据与财务报表数据进行比对，如果发现业务数据反映 的收入小于财务报表反映的收入，列为疑点。最后，对疑点进行延伸审计，对实现收入各环节的多家单位 进行审计调查，获取多方证据相互印证，形成完整的证据链，落实企业虚增收入的渠道、方式和手段，对 企业虚增收入的行为和金额进行定性，得到被审计单位的认可。 利用财政数据与宏观经济数据的关联分析，可以指导宏观经济政策的制定，或者发现政策制定存在的 缺陷和不足，进而揭示体制机制性问题。比如，在 “三公经费”专项审计中，通过各预算单位财务核算 数据提取 “ 三公经费”预算编制和实际支出情况，结合单位在编人员和实有人员数据，利用 ＳＰＳＳ 设计统 计分析模型进行结构分析及时间序列分析，横向比对所有预算单位 “三公经费”的支出规模、各项支出 占比、人均支出金额以及年度支出趋势等，分析其压缩控制比例是否符合当地政府要求，各项支出比例及
翟群丽、魏志浩、崔瑞瑞、王亚敏，河南省审计厅，邮政编码：４５０００３ ，电子信箱：ｃｒｒｈｔｊｚ＠ ｓｉｎａ ｃｏｍ。
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计未动、数据先行、集中分析、分散核实”的审计模式，在 “同级审”项目正式进点前一个月，由厅 “ 同级审”办公室牵头，提前采集审计过程中可能会用到的财务、业务数据。厅计算机审计中心成立数据 分析小组，集中对数据进行标准化、规范化转换和处理，在各项目进点之前，将数据处理完毕并及时归集 到数据中心，分发给审计人员。在财政决算、土地收支、金融、市长经济责任等审计项目中，数据分析团 队通过跨部门、跨行业数据综合利用分析发现线索、锁定疑点，交延伸组分散核实、反馈，数据组根据延 伸组反馈结果进一步挖掘数据特征，有力扩大了审计成果。 三是数据综合分析能力不断提升。紧密结合 “五个关联”的要求，在预算执行审计项目中，积极探 索上下级审计机关之间、审计机关与被审计单位之间、审计机关与现场审计之间的信息交互和资源应用， 实现审计数据采集、积累和利用的常态化、制度化和规范化。如在 ２０１５ 年 “同级审”项目中，通过财政 数据进行分析，发现存在预算安排不够精细，部分预算项目缺乏科学论证，影响预算执行的问题；结合 １２ 家省直预算部门的财务数据，发现存在预算项目在连年结转的情况下，仍然安排新增预算，造成资金 闲置的问题；通过宏观整体数据分析，发现存在预算执行效率不高、分配下达省级预算不及时、转拨中央 转移支付资金超过上级规定的 ３０ 天时限的情况等。在对 ２０１４ 年度地方税款征收审计过程中，综合财政、 地税、工商、国土、公安等数据对比分析，发现由于各部门未能实现信息共享，造成 ５９１ 家企业税款流失 ６０６９ ７ 万元的问题。 二、实行 “五个关联”数据分析的思路与做法 （一）纵向关联，完整追踪资金流向 在预算执行审计中，探索整合全省审计人力和数据资源，开展省市县三级联动审计，将预算执行审计 打造成为大项目审计，实现真正意义上的财政审计大格局。 一是资金纵向关联，完整追踪流向。从转移支付及专项资金入手，追踪省市县乃至到乡镇的资金流向 和使用情况，消除 “ 最后一公里”问题。如在对项目支出预算与执行结果差异情况的审计中，分析年初 预算执行率和年度部门预算执行率，为起草审计报告提供基本数据支撑。首先，以 “行政级别”为维度 核查各级财政项目支出预算与执行结果差异总体情况，对各级财政预算编制水平进行比对和评估；其次， 以“ 部门”为维度向下获取分析各部门项目支出预算与执行结果差异情况，分析指标结转的原因，突出 对指标结余较大的项目进行重点解剖，关联对比以前年度该项目执行情况，看是否存在连续结转、预算执 行不及时、虚编多编项目预算和预算无法执行等问题。同时与单位的财务核算数据进行衔接，进一步核实 各预算资金使用的真实性、合法性。最后，对转移支付资金的分配和使用情况审计时，利用各级财政预算 执行数据，通过指标文号、拨付年度等关键字段关联，追踪资金的流向，发现资金流转过程中的 “渗漏” 或“ 蒸发” 、不合理合规的资金使用、非法转移等情况。 二是资源纵向整合，提升审计效能。依托已经归集的全省财政收支、地税征管、工商登记、社团组织 登记等数据，由省厅牵头整合全省业务骨干力量，集中进行数据梳理和分析，并以数据分析结果为导向制 定审计工作方案，之后由各地市分头落实并向省厅报送审计结果。通过人力资源的纵向整合，实现了全省 “ 一盘棋”的大项目审计模式，审计项目统筹安排、协同实施、成果共用，避免了重复审计，形成了监督 合力，提升了审计效能。２０１６ 年我省实施了全省税收征管 “一盘棋”审计模式。依托省厅地税联网审计 系统，对全省税收征管数据进行集中分析，依据数据分析结果制定了全省地税征管审计工作方案，重点选 择 ５ 类 １７ 项疑点发地市分散落实。各地除完成省厅规定动作外，还可自行查处个性化或地域性问题。这 种上下联动的大项目审计模式，改变了往年只能部分抽查的局面，确保了审计成果最大化。 （二）横向关联，全面掌控资金分配 在部门预算执行审计中，通过将各自独立运行、分散存储的各部门 （含一级预算单位和二级预算单 位）预算编制、预算指标、部门决算报表、部门财务核算数据及重点业务数据，进行集中标准化清洗和 整理，与组织预算执行数据进行整合，实现各类资金的横向关联，对资金分配结构、资金使用流向、资金
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管理情况进行总体分析，全面反映预算执行总体情况，实现对预算单位的审计监督全覆盖。 一是完整全面地揭示和反映部门预算执行的总体情况。比如，结合新预算法要求，揭示预算执行效率 不高，分配下达预算不及时、转拨转移支付资金超过上级规定时限的情况。又如，利用预算编制与预算执 行的数据进行比对，审查预算单位的省级预算安排形成的结余结转资金是否全额上缴财政，是否存在将中 央转移支付结余资金作为结转资金进行上报进而少缴财政存量资金的问题。 二是把握重点，揭示和反映预算执行中存在的突出问题。比如，单位实有资金账户存量资金的清理盘 活情况。通过财政部门提供各预算单位上报的实有资金账户存量情况 （可能未如实填报存量资金的形成 年度和性质） ，各预算单位财务核算数据反映的年度发生额，审计人员核实填报的实有资金账户存量资金 的形成年度和性质、以及收回和支出情况，结合该三方数据填报，形成真实准确的 《部门实有资金账户 结转结余统计表》 ，揭示有关单位瞒报财政存量的问题。 （三）财政、金融和企业三方数据关联，审计监督不留死角 一是财政、税务等数据与企业数据的关联。利用政府采购合同表，补充完善参与投标的投标公司及投 标代理人信息，与养老保险参保信息比对，查找不同投标公司的投标代理人在同一家公司缴纳养老保险的 情况，审查政府采购涉嫌串标问题；通过财政集中支付信息与地税部门发票开具信息，利用供应商、预算 单位名称与纳税人名称、付款方名称等字段对应关联，分析供应商开具发票的真实性和完整性；将地税部 门发票开具信息与税款缴纳信息进行关联，审查企业是否足额纳税；将财政、林业、农业、农委等多部门 管理的涉农企业融资贴息资金进行比对分析，审查重复申报重复贴息的问题，进而发现补助涉农企业贴息 资金存在交叉重复、多头管理的问题。 二是地税、工商、社保等数据与银行数据的关联。利用银行贷款五级分类信息与地税部门税务系统登 记的企业资产负债表及利润表，以贷款单位名称关联，查找在银行系统中五级分类正常，但在税务系统中 资产负债率超过一定值且连续多年亏损的贷款单位；利用银行贷款担保人信息与工商登记信息，以担保人 名称关联，查找贷款尚未清偿，担保人已经注销或者吊销，无法履行担保责任的信息；利用银行承兑汇票 信息与工商注册登记信息，查找承兑汇票的出票人和收款人不是同一公司，但法人代表为同一人的情况， 进而审查同一法人代表不同公司签订虚假贸易合同非法获取银行信用资金的行为；将银行承兑汇票信息进 行自连接，查找出票人和收款人互为其它票据的收款人和出票人，即相互开具银行承兑汇票，涉嫌虚构贸 易非法获取银行信用资金的行为；利用社保部门单位参保信息与地税部门纳税人基本信息，以组织结构 代码进行关联，查找漏参保或者漏纳税企业信息；利用社保部门企业养老保险人员参保信息与公积金 管理中心公积金缴存信息，以身份证号关联，查找参保人员同年社保缴费基数低于公积金缴存基数的 信息。 （四）跨部门、跨行业数据关联，消除信息孤岛 一是在财政领域，对税收、行政事业性收费、土地出让金收入与一般预算收入进行关联分析，审查是 否存在通过税收、行政事业性收费等虚收空转、将土地出让金收入作为一般预算收入入库等虚增收入的问 题；将发改委批复的收费项目和收费标准与财政部门非税收入数据进行关联分析，检查是否存在违规设立 收费项目和擅自提高收费标准的问题；检查非税收入的管理是否实现了 “单位开票、银行代收、财政统 管”的票款分离要求；对非税收入票据领用和收费数据进行关联分析，检查 “以票控费”政策的执行情 况；将税务部门发票开具信息与财政预算单位信息，利用纳税人名称 （及收款方）与预算单位名称相同 进行关联，审查部门或所属单位收取的这些收入是否存在账外管理、私设小金库的问题，以及部门和所属 单位是否存在转移审批职能、转移收费主体等问题，名义上取消行政事业性收费，实际仍由所属自收自支 事业单位或差额拨款事业单位进行不合理收费的问题；将财政供养人员信息与工商注册登记信息进行关联 分析，审查财政供养人员违反相关规定经商办企业或合伙经营企业，利用行政职权提供强制性服务并收费 等问题；将财政供养人员所办企业与财政集中支付信息进行比对，查找预算单位向成立的企业通过列支有 关支出拨付财政资金，进而分析转移、私分财政资金的问题；将发票开具信息与民政部门社团登记信息进
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行比对分析，审查预算单位在所属协会、学会违规报销费用，转移 “ 三公经费”的问题。 二是在民生领域，将低保、优抚、养老保险、失业保险等信息与财政统发工资、个税缴纳、车辆购 置、房产登记等信息进行内部比对、互相比对分析，检查是否存在不符合条件人员享受低保、优抚等惠民 政策，重复享受多份工资待遇等情况；将城镇居民医疗保险、城镇职工医疗保险、新农合等信息进行内部 比对、互相比对分析，检查是否存在同时参保、重复报销、虚假报销套取资金等情况；将小额担保贷款与 人社部门行政事业单位人员信息进行关联分析，检查是否存在违规向行政事业单位人员发放担保贷款和进 行财政贴息的问题；将职业技能培训补贴、创业培训补贴、岗位介绍补贴与企业法人和行政事业单位人员 进行关联分析，检查是否存在违规领取各类就业补贴的问题；将人社、农业、扶贫、教育、民政、团委管 理的各项培训资金进行关联分析，检查是否存在虚报冒领财政资金和培训效果差的问题；将义务教育、中 职中专、高中等学籍数据与中职助学金发放、免学费补贴等信息进行关联分析，检查是否存在虚报冒领或 者套取中职助学金、免学费补贴等专项资金的情况。 （五）财政数据与业务数据、宏观经济数据关联，提升政策制定和综合评价能力 财政数据与业务数据的关联审计，目前在国土审计、林业审计及企业审计中都有很好的应用。 在国土审计中，可应用新的卫星遥感图片技术 （以下简称卫片）执法，即利用卫星遥感等技术手段 制作的叠加监测信息及有关要素后所形成的专题影像图片，对某一区域某一时段的土地利用情况进行监 测，通过对比监测前后的用地情况，确定变化图斑，再对变化图斑进行核实确定土地合法性的一种土地执 法监管手段，可以全面、客观、准确地反映出被监测区域的土地利用情况特别是土地违法违规状态。如一 块耕地被占用前后呈现出不同的地表状态，通过对同一块土地被占用前后两个时间点产生的遥感数据进行 比较，发现其变化情况。可采取查看卫片图像叠加核查工程量与资金审计相结合，也可通过竣工图与不同 时期的卫片遥感影像对比，对建设的新增耕地和路、桥、涵、井、沟等进行核查，实现对项目区规划设计 完成情况、建设内容与资金匹配的全覆盖核查审计，还可利用卫片直观形象、覆盖范围广、真实性强，对 地表变化情况一目了然的优势，将它与现场照片相结合，解决调查取证难的问题。 在林业审计方面，由于年度造林面积、森林抚育面积、退耕还林面积等是林业专项资金分配的基础。 利用 ＧＩＳ 技术和数据库技术，可以对同一地区各年各类的林地面积进行可视化查询分析，通过数据处理、 统计分析、制图制表等功能，能够发现项目之间、年度之间是否交叉重复，进而形成审计疑点。在此基础 上，把审计疑点与资金分配使用结合起来，可以进行 “靶向”延伸，大幅提高审计效率。此外，如果对 林业政策执行情况进行审计，通过数字化、集成化和网络化等信息技术，可以从宏观上掌握林地分布情 况、林业重点工程布局状况以及动态变化情况，揭示造林成活率、保存率低，甚至 “年年造林不见林” 等问题。 在企业审计中，利用财务数据与业务数据的关联，可以很好的揭示虚构业务虚增收入等问题。首先， 对企业开展审计调查，核实企业的收入来源、收入结构，了解主营业务对信息化的依赖程度。如果企业的 主营业务均依赖于信息系统核算，则可以通过核查业务数据来印证财务报表的真实性。之后，对主营业务 信息系统的安全性、可靠性和完整性进行评价，在信息系统可靠的基础上开展数据式审计，数据式审计应 突出重点，重点复核收入。将业务系统反映的收入数据与财务报表数据进行比对，如果发现业务数据反映 的收入小于财务报表反映的收入，列为疑点。最后，对疑点进行延伸审计，对实现收入各环节的多家单位 进行审计调查，获取多方证据相互印证，形成完整的证据链，落实企业虚增收入的渠道、方式和手段，对 企业虚增收入的行为和金额进行定性，得到被审计单位的认可。 利用财政数据与宏观经济数据的关联分析，可以指导宏观经济政策的制定，或者发现政策制定存在的 缺陷和不足，进而揭示体制机制性问题。比如，在 “三公经费”专项审计中，通过各预算单位财务核算 数据提取 “ 三公经费”预算编制和实际支出情况，结合单位在编人员和实有人员数据，利用 ＳＰＳＳ 设计统 计分析模型进行结构分析及时间序列分析，横向比对所有预算单位 “三公经费”的支出规模、各项支出 占比、人均支出金额以及年度支出趋势等，分析其压缩控制比例是否符合当地政府要求，各项支出比例及