基于大数据环境下的政策跟踪审计
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作者:贾忱忱 代红星
摘要：大数据作为一种重要的战略资源，充分利用该资源对政策跟踪审计的动态监测进行深入挖掘分析，从而对相关政策实施的效果进行评价，根据评价结果对政策措施的不足进行改进，即创新研究。改进的政策措施又将在大数据的动态监测下得到执行。这个循环的过程能够很大程度上节约政策跟踪审计的成本，提升政策跟踪审计的质量，促进相关政策措施的贯彻落实。
关键词：政策跟踪审计 大数据 动态监测 成效评价
一、大数据政策跟踪审计的内容
政策跟踪审计是指国家审计机关和审计人员在一个相对较长的时间里，对于国家出台的涉及经济、社会、文化、资源等方面相关政策的实施和相关政策实施所需资金的筹措、使用、管理及其绩效情况持续开展审计监督的活动。政策跟踪审计本质上属于绩效审计（或称“效益审计”）的范畴。利用大数据技术优势开展政策跟踪审计，把存储于不同行业、不同系统、不同部门中的数据提取，建立云平台基础数据库，把数据之间的彼此关系进行深度挖掘分析并进行动态监测，从而对相关政策实施的效果进行评估，得出客观的审计结论，并对政策制定或执行中的不足之处提出改进建议。
（一）运用大数据进行政策跟踪审计的政策制定及创新研究
随着互联网技术的广泛运用，大数据技术可以运用在政策跟踪审计的政策制定及创新研究中。大数据相关理论及技术应用为政策的制定及创新研究提供了有效的途径，通过统计数据进行政策的趋势分析。具体体现在：
政策的制定环节。在大数据时代下，政策制定相关部门可以第一时间了解社会关注的热点、难点、焦点等问题，进而制定相适宜的政策。政策的制定首先要明确制定该政策所要达到的目标，其次要考虑当前的政治、经济、社会、文化、生态环境等因素，并对政策的可行性进行分析论证，对政策的科学有效性进行评估。如果一项政策的制定是错误的，那么无论政策的执行和实施多么的规范合理，都达不到所预期的效果。一项政策的制定，必经过充分的调研考究，运用各种手段，如咨询调研、可行性研究、项目评估以及部门决策等，这些方式方法与大数据技术相结合，为政策的制定提供了便捷。
政策的创新研究环节。运用大数据技术就可以做到边审计，边整改，边完善。在过程中发现问题，在过程中纠正不足，在过程中完善相关政策，使政策的制定及执行中遇到的问题能够得到及时有效解决，为政策的创新研究提供夯实基础。
（二）运用大数据进行政策跟踪审计的动态监测
尽管某项政策设计的如何全面、系统，但可能执行不到位，最终导致政策效果差强人意。在大数据时代下，以政策目标为导向，运用大数据技术全程、全方位进行动态监测，及时发现问题。
首先，建立云平台基础数据库系统。采集审计所需的数据是开展审计工作的前提条件。审计人员可以通过云平台系统获得标准化数据，然后对其进行清洗，将各类数据中存在冲突的地方予以纠正或者排除;最后，将清洗完的数据存储在政策跟踪审计的基础数据库，以便审计人员能够随时提取所需相关数据。此外，在该系统中建立风险防范需求及风险识别指标，如以该数据库为基础构建查询分析模型、多维分析模型、预警分析模型、专题分析模型等，实现从政策的制定、执行、效果的评估到政策修订的全面动态监测。
其次，选定执行程序，时时传递政策的执行情况。在完成大数据的基础数据库后，审计人员根据具体政策确定相应的审计目标，制定审计计划，识别和评估审计风险并完善具体审计计划。政策跟踪审计目标主要有财政资金使用情况、政策贯彻落实情况、项目建设及简政放权情况、审计结果整改情况等大类。在识别和评估审计风险时，如若数据采集时未能遵循规定处理（如未经过清洗），云平台系统的可信度偏低，审计风险增加，进而对审计结果造成一定的影响。为了对审计风险进行有效的识别和评估，就必须对大数据基础库的建立过程进行有效的监督，必要时聘请专业的第三方机构对基础数据库系统的内控和可信性进行评估。在制定并完善具体审计计划时，应充分考虑审计的范围、时间、具体事项安排、审计所需的资源等因素。根据具体审计计划选定执行程序，执行审计程序主要包括：①风险的识別、②风险的分析与反馈、③风险的处理、传递和警示。
大数据政策跟踪审计可以充分发挥其数据分析优势，在数据分析中可以采用大数据挖掘技术、多维分析和SQL查询法。大数据挖掘技术是指利用自动化的大数据挖掘算法对数据库中的各类大数据进行处理，查出隐藏在各类数据中的勾稽关系，确定审计疑点。多维分析法是指审计人员以基础数据库为基础，从不同角度对数据进行汇总、关联、聚类、分类和分析。与大数据挖掘技术相比，多维分析法更容易发现审计中存在的问题。结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，用于存取数据以及查询、更新和管理数据库，它能够实现多表之间的交叉查询和模糊查询，使审计人员能够及时发现业务流程中潜在的各类问题。将数据分析结果与中间表比对，汇总各类审计疑点，然后各审计人员以疑点为导向进行延伸核查，真正实现精确审计。建立中间表时，可以采用级联、投影等方法。
大数据政策跟踪审计框架图
（三）运用大数据进行政策跟踪审计的成效评价
政策跟踪审计成效评价是指依据一定的标准和程序，对政策的效益、效率及价值等进行判断，是对整个政策的制定、执行效果进行的最终反馈，将实际执行的效果与政策制定的目标进行对照审查评价。本文在遵循全面性、成本效益性、可比性、重要性的基础上，尝试着建立了一套定性和定量指标相结合的评价体系，其中定性指标相互独立，定量指标可以细分为若干个二级指标，并赋予相应的权重，采用层次分析法对政策的实际落实情况进行评价。
由于每项政策以及政策所处的经济、政治、法律环境不同，以上评价指标只能概括地说明政策的执行情况，不可能涵盖所有环节。具体在评估时，可以参照上述分类标准，考虑政策出台的背景及所处环境的变化等因素设置更细致、更合理的衡量和评价指标，并且要随着政策的修正创新及时调整评价指标。 针对政策跟踪审计的评估结果，一是进行审计披露。将评估中发现的问题随时向相关领导报告;另外，在法律许可的前提下，对外公布评估报告，借助公众的压力推进政策的不断完善。二是采取责任问责制度。在审计中如若发现相关责任人存在滥用职权、监管不足、处理不当等问题导致政策的执行无效，应当追究该责任人的相关法律责任。三是对问题进行整改。审计机关在出具审计报告并就相关责任进行追究之后，政策跟踪审计工作并没有结束，还要对审计意见中的整改情况进行跟踪审计，要求相关部门实时反馈整改情况，继续向相关部门或社会公布跟踪审计报告。
二、大数据政策跟踪审计面临的困难及建议与对策
在2014年12月召开的全国审计工作会议上，刘家义审计长要求加快以大数据为核心的审计信息化建设，提出“数据归集要全、数据分析要深、技术应用要新”的审计新要求。但在实践中，大数据技术给审计工作带来新突破的同时也带来了很多挑战。
（一）对审计人员及审计机构的建设提出了新的要求
不仅要求审计人员具有精湛的财务审计专业技术，还要掌握政策的最新动态，具备良好的政治敏锐性和对问题的洞察分析能力。同时，要实现大数据审计，对审计人员的计算机应用能力、思维方式等也提出了新的要求，需要对基层审计人员进行更多的相关培训。另外，为了适应大数据政策跟踪审计，审计机关可能需要投入新设备，引进新审计系统。
（二）大数据采集标准的不统一亟待解决
大数据审计正处于初级阶段，各级审计机关对大数据的采集标准不统一，而审计人员所采集到电子数据数量巨大、数据结构复杂、数据类型繁多，致使从采集的原始数据到可使用的标准数据将耗费大量的时间与精力，同时，由于标准的不统一也必将影响数据分析的精准性和可靠性。所以，应加快建立大数据采集标准化。
（三）大数据政策跟踪审计的法律依据不够明确
对国家政策执行情况开展跟踪审计，缺乏明确的法律规定，审计署对于政策跟踪审计的有关具体内容、范围、原则、方法、工作的组织和实施步骤等也没有明确、细致的要求。建议审计署将政策跟踪审计纳入国家审计中长期发展规划，建立符合我国国情的政策跟踪审计制度，在审计法律体系中明确审计部门的政策执行监督权限，监督的范围、目标、形式等内容，实现政策跟踪审计有法可依、有章可循。在我国立法相对比较滞后的情况下，认真总结各地政策跟踪审计的实践经验，尽快研究制定出相对统一的跟踪审计管理办法，明确操作规程等具体行为，以规范政策跟踪审计行为。
参考文献：
[1]中华人民共和国审计署官方网站.
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[5]《恩施州抓好“六个关键点”提升财政联网审计动态监测水平》.赵仁举.审计月刊.审计问诊.2013-11-15.
[6]《政策跟踪审计的方法与成果運用研究——以某省创投基金审计为例》.汪峰 钱瑞 王帆 裘家瑜.审计与鉴证.2016-08-15.
（作者单位：兰州财经大学）
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