大數(shù)據(jù)時(shí)代國家審計(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

李娟

【摘要】受到經(jīng)濟(jì)飛速增長和大數(shù)據(jù)環(huán)境的影響，信息化數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，要求審計(jì)人員辦理審計(jì)事項(xiàng)時(shí)，應(yīng)該科學(xué)處理大量的數(shù)據(jù)信息，以往的審計(jì)方式呈現(xiàn)出一定的滯后性，需要凸顯出審計(jì)工作的創(chuàng)新性的優(yōu)勢(shì)。文章在緊密結(jié)合自身工作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，通過說明大數(shù)據(jù)時(shí)代下國家審計(jì)工作相關(guān)情況，分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代下國家審計(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的原理，并且針對(duì)大數(shù)據(jù)背景下國家審計(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行了實(shí)證探究，同時(shí)提出了基于大數(shù)據(jù)環(huán)境下國家審計(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的有效策略，以便增強(qiáng)國家審計(jì)工作的實(shí)際成效。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時(shí)代；國家審計(jì)工作；有效策略

【中圖分類號(hào)】F239.44

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下國家審計(jì)工作

處于大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)資料表現(xiàn)出大量、多樣化的特征，應(yīng)該在有限的時(shí)間內(nèi)科學(xué)處理與整理相關(guān)數(shù)據(jù)信息。此種信息資產(chǎn)的決策力、洞察力均非常強(qiáng)，不但數(shù)據(jù)量龐大，類型多樣化、而且其價(jià)值也非常突出，具有很高的準(zhǔn)確性，憑借上述優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)被運(yùn)用到不同的領(lǐng)域當(dāng)中。作為監(jiān)督經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的審計(jì)部門，其重要性毋庸置疑，和數(shù)據(jù)信息密切相關(guān)，每日均會(huì)形成很多的數(shù)據(jù)信息，體現(xiàn)出審計(jì)工作的良好功效和作用，所以，能夠增強(qiáng)審計(jì)工作的實(shí)際成效。根據(jù)有關(guān)審計(jì)工作方面的規(guī)定，應(yīng)該加大對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用的力度，提高對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的利用率，通過及時(shí)分析與核查相關(guān)問題，做好評(píng)價(jià)工作，能夠掌握更多的數(shù)據(jù)信息，所以，有關(guān)審計(jì)部門需要提高對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的敏感性，深入挖掘與運(yùn)用相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)一定的創(chuàng)新，這對(duì)經(jīng)濟(jì)的不斷增長是非常有利的[1]。為此，深入了解與分析大數(shù)據(jù)時(shí)代下國家審計(jì)工作相關(guān)情況非常重要。

二、大數(shù)據(jù)背景下國家審計(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的 實(shí)證探究

（一）模型構(gòu)建

結(jié)合相關(guān)研究文獻(xiàn)，此次研究構(gòu)建面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型具體如下：

該模型當(dāng)中的i，t依次表示第i個(gè)樣本、第t年，α代表系數(shù)，εi，t代表殘差項(xiàng)。由于國家審計(jì)功能無法有效發(fā)揮出來，所以，進(jìn)行衡量國家審計(jì)功能指標(biāo)時(shí)，可以實(shí)施滯后一期處理，如此，能夠達(dá)到緩解內(nèi)生性問題的目的。并且，引入年度虛擬變量year對(duì)年份效應(yīng)實(shí)施管控。

（二）經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)分析

在查閱了大量的相關(guān)研究資料以后，本文結(jié)合相關(guān)內(nèi)容，建立了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)體系，借助有關(guān)SPSS21.0軟件加以科學(xué)分析，并統(tǒng)計(jì)、計(jì)算出2018—2021年國內(nèi)各個(gè)省份地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)。計(jì)算前應(yīng)科學(xué)處理相關(guān)指標(biāo)，由于不同指標(biāo)在屬性方面不一樣，為方便進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以把逆向指標(biāo)取倒數(shù)，有效轉(zhuǎn)化成正向指標(biāo)。一方面，需要開展標(biāo)準(zhǔn)化處理工作，獲取經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量協(xié)方差矩陣特征數(shù)值、不同指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差的貢獻(xiàn)率等，然后結(jié)合特征值〉1的要求，將經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量指標(biāo)體系當(dāng)中前5個(gè)因子當(dāng)成主要的構(gòu)成部分。通過對(duì)不同主成分的方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)平均得到省級(jí)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)。然后把獲得的綜合指數(shù)平移整體數(shù)值的3倍標(biāo)準(zhǔn)差獲取正值綜合指數(shù)，該綜合指數(shù)越大，說明地方經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量越高，2018—2021年部分樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量綜合指數(shù)情況見表1。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2代表的是所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)果。結(jié)合表中數(shù)值，不難看出，第一，Qua均值是1.721，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差是0.562，最小值是0.618，最大值是4.287，由此表明樣本區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量得到了提升，而且各個(gè)區(qū)域間的差別很大。第二，Re均值是8.301，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差是0.942，最小值是6.207，最大值是11.568，由此表明該樣本區(qū)域相關(guān)審計(jì)部門在審計(jì)揭示功能方面呈現(xiàn)出很大的差別。第三，Pu均值是0.172，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差是0.102，最小值是0.003，最大值是0.720，表明該樣本地區(qū)的有關(guān)審計(jì)機(jī)關(guān)在相關(guān)問題方面的處理處罰工作需要進(jìn)一步完善。第四，Pr均值是0.685，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差是0.131，最小值是0.123，最大值是0.947，由此表明審計(jì)工作所提出的意見采納率需要進(jìn)一步提升，不同區(qū)域之間的差別很大[2]。

（四）相關(guān)性分析說明

表3代表的是相關(guān)性分析結(jié)果，從中能夠獲知，模型的多重共線性不明顯。基于對(duì)變量多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)的目的，此次研究開展了方差膨脹因子檢驗(yàn)工作，根據(jù)最后結(jié)果可知，全部變量的VIF數(shù)值都小于3，均值是1.652，表明不同變量間的多重共線性問題不明顯，不能導(dǎo)致模型估計(jì)偏差的出現(xiàn)。

（五）多元回歸分析說明

此次研究主要借助相關(guān)STATA15.0軟件實(shí)現(xiàn)回歸分析?；谑菇换ロ?xiàng)和原變量間相關(guān)性下降的目的，有效規(guī)避產(chǎn)生明顯的多重共線性問題，應(yīng)該科學(xué)處理解釋變量的審計(jì)揭示功能、處理處罰功能以及意見提出功能等[3]。其中豪斯曼檢驗(yàn)P值是0.0003。所以，可以選取固定效應(yīng)模型予以回歸分析，多元回歸的具體數(shù)據(jù)結(jié)果見表4。

由表4可知：第一，Re的回歸系數(shù)不明顯，由此表明曝光效應(yīng)無法帶給經(jīng)濟(jì)增長積極的作用影響。第二，Re×Pu的回歸系數(shù)不顯著。第三，Re×Pr的回歸系數(shù)在1%水平上顯著呈正。第四，Re×Pu×Pr的回歸系數(shù)在5%水平上明顯呈正。結(jié)合上述多元回歸的結(jié)果可知，國家審計(jì)能夠依靠不同審計(jì)功能間的協(xié)同功效，達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目的。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下國家審計(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的有效策略

（一）擴(kuò)大國家審計(jì)工作的覆蓋范圍，有效落實(shí)監(jiān)管職能

一是合理界定與闡釋全覆蓋的具體內(nèi)容，借助先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠構(gòu)建針對(duì)主要內(nèi)容審計(jì)的數(shù)據(jù)庫，達(dá)到有效監(jiān)督經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的目的。二是不斷增強(qiáng)審計(jì)全覆蓋技術(shù)能力，做好被審單位的科學(xué)歸類工作，使國家審計(jì)工作的整體效率得以提升，與此同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了分類動(dòng)態(tài)化管控的效果，完成了數(shù)字化審計(jì)的任務(wù)。三是有效整合當(dāng)前審計(jì)人力資源，進(jìn)一步提高有關(guān)國家審計(jì)人員的綜合能力與職業(yè)素養(yǎng)，并且依靠內(nèi)審的作用，增強(qiáng)監(jiān)管工作的效果。四是在全覆蓋形式方面需要規(guī)避太過單一化的情況，當(dāng)滿足相關(guān)規(guī)定的基礎(chǔ)上，采用事前、事中以及事后審計(jì)模式，并且合理選用業(yè)務(wù)場(chǎng)景，做好審計(jì)工作。

（二）明確審計(jì)工作主要內(nèi)容與任務(wù)，增強(qiáng)審計(jì)效果

為了確保對(duì)相關(guān)審計(jì)資源分配與利用的合理性，需要運(yùn)用合理的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)審計(jì)資源的科學(xué)配置，達(dá)到提高對(duì)相關(guān)資源利用率的目的，節(jié)省了更多的審計(jì)資源，有利于完成審計(jì)工作的任務(wù)。實(shí)際上，此項(xiàng)工作的系統(tǒng)性特征非常顯著，依靠國家審計(jì)的力量，可以加快經(jīng)濟(jì)增長的速度。具體實(shí)施的過程中，可以借助集中審計(jì)相關(guān)監(jiān)督資源的方式，科學(xué)分析無法達(dá)到經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展規(guī)定的內(nèi)容，增強(qiáng)了審計(jì)工作的實(shí)際成效。從國家的角度而言，應(yīng)該著重管控主要領(lǐng)域中的風(fēng)險(xiǎn)問題，例如，金融與財(cái)政等不同領(lǐng)域，及時(shí)揭示與說明股市、債市運(yùn)作當(dāng)中面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況。如果產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)，必然和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展密切關(guān)聯(lián)，形成很大的不良影響。鑒于此，國家審計(jì)部門應(yīng)該注重預(yù)防，并且參考目前開展的財(cái)稅體制改革狀況，有效落實(shí)分稅制與工商稅制的優(yōu)化工作。

（三）構(gòu)建一支高水平高素質(zhì)的審計(jì)工作隊(duì)伍

作為審計(jì)工作開展過程中的主體力量，國家審計(jì)人員肩負(fù)著重大的責(zé)任與使命，應(yīng)該著重提升其職業(yè)素養(yǎng)。處于大數(shù)據(jù)環(huán)境當(dāng)中，可以發(fā)揮出工作的良好功效和作用，以便達(dá)到既定的審計(jì)工作目標(biāo)。鑒于此，有關(guān)審計(jì)部門需要組建一支高水平的團(tuán)隊(duì)，一方面通過積極開展專業(yè)技能的培訓(xùn)工作，使其能夠掌握新型的管理方面知識(shí)。另一方面依靠更多的進(jìn)修機(jī)會(huì)，借助溝通與互動(dòng)的形式，不斷改進(jìn)和優(yōu)化審計(jì)工作隊(duì)伍結(jié)構(gòu)。在此過程中，要求引入更多年輕人，使其熟練運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，同時(shí)明確各個(gè)工作崗位人員的職能與責(zé)任，更好勝任此項(xiàng)工作。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]張偉軒，陳小燕，劉明瑞.論大數(shù)據(jù)時(shí)代國家審計(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].財(cái)訊，2020，169（319）：181-186.

[2]陳駿，周陳全.國家審計(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].會(huì)計(jì)論壇，2020，19（1）：1-32.

[3]鄭石橋，許玲玲.國家審計(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)理研究：基于中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].新疆財(cái)經(jīng)，2020（1）：39-52.