大数据环境下政府债务审计思路与方法探讨

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　　摘要：大数据的广泛运用带来了大数据时代，大数据时代的来临不仅给政府审计带来了挑战，也提供了创新审计方法、发展审计理论、提升审计效率、深化审计监督的机会。
　　关键词：大数据环境 政府债务 审计思路
　　一、政府债务的现状及问题
　　（一）政府债务的现状
　　我国将地方政府直接债务分为专项债务与一般债务两项进行核算。根据财政部2018年6月公布的数据显示可以看出，在2018年1月～5月，全国范围内发行共3553亿元地方政府债券，其中包括2366亿元一般债券，1187亿元专项债券。与此同时，5.8年是地方政府债券的平均发行期限，其中一般债券平均发行期限为5.7年、专项债券平均发行期限是5.9年，地方政府债券平均发行利率为3.97%，其中一般债券平均发行利率为3.96%、专项债券平均发行利率是4.01%。可见，我国地方政府负债率处于比较高的水平。
　　（二）政府债务审计中存在的问题
　　长期以来，我国的地方政府解决政府项目或是基础建设中的资金缺口问题就是通过大量运用负债的方式，同时却又缺乏良好的到债务风险防范意识。从文献阅读和实践研究中发现，地方政府债务主要存在以下几个问题：大额债务逾期并未偿还;负债资金使用效率低下、债务结构混乱;与社会企业签订合同中的利率不合理;将地方债务转嫁给上级政府;政府债务过大影响宏观政策制订等问题。
　　二、大数据应用的优势分析
　　（一）提高审计取证的效率
　　随着信息和网络技术的发展，社会进入信息化时代，信息量日益增多，信息种类也趋于多样化，信息时效性更是得到了有效地加强。从审计取证的角度来看，与审计业务相关的大量审计信息分别储存在被审计对象程序链中的各个部分中，通过利用信息系统可以有效地了解整个业务的开始及结束，提高信息利用的效率。同时，与被审计单位的工作人员沟通中也可以取得许多与取证相关的、未在信息系统中记录的人工信息，这些信息相互关联、相互补充、相互印证，提高了审计取证的效率。
　　（二）提高审计证据的真实性与完整性
　　大数据的广泛使用，使审计过程中的主观因素开始弱化，增强了审计判断的客观性。大数据审计中利用的审计数据来源是信息采集设备和系统自动生成，之后利用已验证过的科学数据处理模型自动对这些数据进行处理、分析和评价，从很大程度上避免了人的主观因素影响。因此，大数据审计技术方法可以使精确的数据分析替代审计组人员传统的审计判断，经验驱动的审计评价也转变为数据驱动，保证了审计取证过程和取证结果的客观性和准确性。
　　（三）提高对审计成果的应用
　　大数据时代背景下，数据存储量大且储存方便，审计师使用前几年和之前审计报告中获得的审计数据和审计证据对这些数据证据进行分类和总结，得出主要审计风险点，为审计项目做好前期准备。同时，大数据还可以展示问题的全面性。大量的数据可以使一个问题的多个方面都充分展现出来，这可以为审计人员多角度了解审计问题提供数据支撑，保证了审计的全面性。审计成果的有效运用还有利于进行持续审计，也有利于实施连续审计整改。
　　三、大数据审计在政府债务审计中的应用
　　（一）审计思路的转换
　　在政府债务审计中，审计人员主要依托查阅政府部门收发文件、详细阅读大额债务项目合同、访谈等方法进行债务审计。随着计算机系统的广泛运用，现在的审计工作开始通过政府工作系统进行文本和数据分析。但是现在对于计算机在审计工作中的运用还处于初级阶段，存在数据资源匮乏、计算机技术手段滞后、审计人员数据分析的视角单一等问题，所以这些审计数据分析不会作为主要审计手段，一直只是作为辅助审计技术手段之一。由于以上原因，现存审计模式下的政府债务专项资金审计大多还停留在以项目为单位，审查该债务发生的合法性、效益性和真实性。传统审计也因为大数据的特性得到了良好的发展，从审计信息收集、梳理、处理和分析等方面提供了新的审计思路和审计方法，能够更加高效地进行数据和信息的整合，使审计作用层次更加高远。
　　（二）扩展审计内容
　　政府债务审计的主要内容是中央部门及其附属单位的政府债务预算的编制、执行和债务执行。在传统审计模式下，容易忽略隐性债务的存在，低估地方政府存在的债务风险。审计重点是揭示财政预算编制无效、实际实施与预算编制不符、无预算超预算债务、违规进行项目招投标形成债务等问题。但是在大数据审计的背景下，政府债务的审计思路发生了变化，导致审计内容和重点也随之拓展。同时，还可以开展政府债务信息系统审计。重点审查政府债务信息系统有限性、内部控制安全性、外部运营的独立性和有效性，通过对整个系统的了解，可以在审计环境安全有效的前提下，对项目进行逐个击破，发现审计问题。
　　（三）审计组织方式的改进
　　在大数据环境下，审计组织的管理风格也发生了改变，由之前现场审计、静态审计、事后审计向现在的现场审计与远程审计相结合、动态审计全覆盖、事中审计和事后审计的动态监督发生转变。审计工作建立了数据综合分析的组织结构模型，即数据分析中心或团队负责收集和整理数据，进行全面分析，提出疑问和线索，形成“精确指导”;业务执行中心或团队负责现场实施、疑点跟踪和扩展审查，验证以实现“精确打击”。更进一步地，通过构建实时数据采集和动态监控平台，嵌入审计模块，建立审计数据分析模型，并监测事件发生前和发生期间的政府债务投标行为，并怀疑存在可疑投标，不符合规范的政府债务。
　　结论：改革开放以来，我国各级地方政府通过举债的方式获得了大量的财政收入，很大程度上满足了财政资金的需求，公共基础设施也得到修缮并得到了投資，同时也带动了地方经济的发展。但风险同时也在不断加大，政府性的债务也因为大量地举债而增大。随着大数据时代的到来，数据的采集、传送、储存、处理方式也发生了改变，引起了社会经济和生活方式的变革，政府债务业务也受到了全面而深刻的影响。
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