大数据环境下政府债务审计思路与方法探讨

◇樊 莉

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资，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。目前，在研究大数据的背景下积极探索政府债务审计，对于深化发展政府债务审计工作，充分发挥审计在促进国家治理改善中的重要保障作用，具有十分重要的意义。

一、政府债务的现状及问题

（一）政府债务的现状

由于近年来各地地方政府追求高GDP数据等原因，政府举债行为愈发普遍，政府收入支出存在不平衡的问题。有些地方政府的债务之所以超出了自身的偿还能力，就是因为大规模的政府债务导致的，甚至达到了资不抵债的地步，这给原本就紧张的财政增加了风险和压力。过于庞大的政府举债严重威胁到了财政的安全运行，地方政府的年度预算也受到了直接的影响。从审计的角度而言，政府债务分为以下三类，分别是：政府负有偿还责任的债务、政府可能承担一定救助责任的债务与政府负有担保责任的债务。这其中审计风险最为明显的是第三类债务，也被成为“隐形债务”。目前隐性债务的特点包括：金额大、增长速度加快、难以发现等。债务成因的复杂性导致其难以被监管和控制，给监管部门带了难题。

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。

违规举债的现象目前存在于地方政府，一些地方政府有法律法规，但执法不严。对有关部门的非法融资和私人债务发行没有相应的公共处罚，这使地方政府无形债务审计的法律效力变得不可能、形同虚设。部分地方审计部门的政府债务审计只是走走过场，缺乏监督和管理导致政府债务逐年增加，未尽相应的监督责任。地方债务财政资金缺乏、内生的财政收入能力差，同时缺乏正规的融资渠道，导致了变相举债行为屡屡发生、屡禁不止。变相举债手段的多样性也使审计工作难度加大，无法找出对应的隐性债务审计依据，表明了现存的政府债务法律法规尚不完善。除此之外，地方财政局负责管理大部分债务，我国政府机构中并没有设立独立的债务管理部门，同时其他相关部门中也分散着一定数量的政府债务。隐性债务审计的职能和范围由于多部门管理导致政府债务管理缺乏统一标准，管理权限的交叉冲突受到限制。

三、大数据应用的优势分析

大数据环境给审计工作带来了很多便利。

（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。

四、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，更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。在目前的大数据环境下，政府债务审计的总体思路转变为“由面到点，精准打击”，通过总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实等手段对跨系统、跨行业数据进行整体分析和系统研究，快速准确地发现问题，或锁定审计疑点线索并到审计现场进行具体核实，以便在大数据环境中实现“精确打击”。

（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”（见下附图）。

附图 联网审计实现原理

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。系统将自动对投标管理中涉及的业务事项进行风险警告。这样，将进一步推进审计监督的前沿，防止非法和不正当活动的发生以及严重的不良后果。