大数据环境下扶贫政策审计调查研究

杨萌 杨国为（教授）

（中国石油大学经济管理学院 山东青岛 266000 南京审计大学信息工程学院 江苏南京 211815）

一、引言

扶贫是为帮助贫困地区和贫困户开发经济、发展生产、摆脱贫困的一种社会工作，旨在扶助贫困户或贫困地区发展生产，改变穷困面貌，它对加强社会安定团结、加速社会主义现代化建设等具有重要的意义。随着我国经济的发展和时代的进步，我国的扶贫工作取得了巨大的成就。但由于历史和自然的原因，我国各地之间和地区内部的经济发展还不平衡，东部和中西部经济技术水平也有很大差别，这就造成我国扶贫政策种类多、扶贫项目繁杂、扶贫涉及对象家庭状况复杂等不同状况。面对以上状况，必须进行扶贫政策审计或审计调查，从而发挥审计的监督评价职能，助推扶贫救助更及时、方法措施更有效、人民生活更幸福、社会发展更和谐。但在扶贫政策审计调查过程中，许多审计单位仍在采用传统的审计调查流程和方法，这些方法没有充分考虑扶贫政策审计调查的关键因素——扶贫对象，导致难以发现扶贫政策的不足与缺陷，审计效率低下，不利于我国“精准审计”和“精准扶贫”目标的实现。

在扶贫审计调查理论研究方面，我国也有一些有益探索。郭旭（2021）总结提炼了扶贫审计调查的创新经验、做法和取得的成效，提出了扶贫政策审计调查存在的问题。孟丽荣、陶丽凤、暴佳楠（2019）认为应通过大数据技术构建一个科学合理的精准扶贫信息平台，在构建平台的基础上落实大数据联网，以此更有针对性地促进精准帮扶，与此同时还可以结合经济责任进行绩效审计，以充分提高扶贫工作的效率。潘泽斌（2020）对运用大数据计算机审计方法促进国家精准扶贫政策的实施进行了探讨，指出审计机关应履行自身职责，确保贫困人口按照国家标准真脱贫、脱真贫、稳定脱贫。彭屹松（2020）研究了南宁市政策跟踪审计对扶贫资金绩效的影响，得出扶贫审计对脱贫率有显著正相关影响的结论。黄崑（2018）等对扶贫政策审计调查和大数据审计进行了研究，提出了提高和改进相关工作的建议。

从以上实践和理论研究可以看出，我国目前的扶贫审计调查实践还停留在传统的阶段，没有将大数据技术与扶贫对象本身结合起来，而扶贫审计理论探索也缺少系统性，一般只是针对某一方面的研究，因此本文提出运用大数据技术从扶贫对象的角度开展扶贫政策审计调查的思路，以期为我国的“精准扶贫”事业和“精准审计”理念的实现提供参考。

二、我国扶贫政策审计调查存在的不足

审计调查是审计机关根据经济活动中出现的带有普遍性的重大问题，通过调查分析，为领导机关加强或改进宏观控制与宏观决策提供有效信息和建议的一种审计方法。审计调查无论是指导思想还是工作方法都要坚持“全面审计，突出重点”的指导方针，要从审计项目自身实际出发，严谨细致，讲求方法，注重质量、效率和效果；与一般审计相比，其“现场审计”特点更为突出。笔者对我国审计的发展研究后发现，目前的扶贫政策审计调查还存在一些不足。

（一）扶贫政策审计调查内容不全面，难以实现“全覆盖审计”

我国传统的扶贫方式是给予贫困对象以财政补贴、资金帮助等，因此是以扶贫专项资金审计调查为主，这符合审计调查的规则，也有利于提高政府对扶贫资金的利用率，从而更好地帮助贫困群众。2016年，习近平总书记提出了“扶贫先扶智”的扶贫思想，许多地方政府制定了多样的“扶智”政策，比如新建农家书屋、开展农村教育等，这些非资金类的帮扶的政策审计调查与专项资金审计调查有极大的不同，它不再仅仅关注资金是否到位、资金管理是否妥当，更应关注该政策是否真正起到了“扶智”的效果，比如在教育帮扶下，贫困地区适龄儿童的失学率是否下降；在医疗帮扶下，因病致贫家庭的医疗报销比率是否上升、专供部分重残无业人员使用的医疗保障卡是否真正帮助重残人群解决了部分医药费用问题等。而我国扶贫政策审计调查目前的许多调查内容依然是对扶贫资金使用情况的调查，忽略了对扶贫政策效率效果的监督和评价，没有实现“全覆盖”审计。

（二）扶贫政策审计调查方法创新不足，难以实现“精准审计”

由于扶贫地区经济较不发达、科技水平较落后，其扶贫方式和方法也有待完善和提高。在一些贫困地区中，因为财政的收入较少，许多扶贫工作人员依然采用传统的方法工作，或是缺少财政资金支持去引进较为先进的科技设备、科技人才，这就需要耗费大量的人力物力去收集审计人员需要的审计证据。但由于精准扶贫多涉及条件较为艰苦的乡镇，基层人员流动极大，许多原始资料不齐全或丢失，再加上扶贫项目并不是始终由同一工作人员负责，这就导致审计人员需要努力从多种角度进行审计调查，传统的审计方法显然不利于审计效率的提升，也不利于对数据进行多维度的计算和分析，从而导致审计结果极易产生偏差，难以实现“精准审计”。

三、利用大数据技术进行扶贫政策审计调查的可行性分析

从以上分析发现，我国的扶贫政策审计调查还存在一些不足，难以实现“全覆盖审计”和“精准审计”，因此有必要开拓研究思路，改进现有的审计调查方法。笔者认为，审计的开展不能脱离审计实践和审计环境，因此针对审计调查中存在的问题和我们所处的大数据时代，笔者提出利用大数据技术从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查的思路，它不仅必要，还具有技术可行、经济可行和政策可行等三方面特征。

（一）技术可行

大数据平台已经在各行各业快速发展，各地也构建了扶贫帮困的信息化管理系统，在这些系统中贫困户一般被分为重残无业、低保、低收入、边缘人群等几类，审计人员可以利用这些分类从扶贫对象角度出发，通过将扶贫对象之间的帮困资金、救助款项进行对比，全方位判断其贫困状况，做到快速准确地确认扶贫对象，因地制宜地开展扶贫工作，从而实现“大数据+扶贫”的贯通，避免在审计调查时因为对政策的了解不充分、不透彻带来一系列的审计调查风险。

大数据分析的重点在于发现海量数据背后隐藏的有价值的信息。如在扶贫审计工作中对建档立卡人员的精准识别，就需要通过对医疗卫生系统、税务系统、住房保障系统、工商管理系统等多个系统部门进行数据的综合采集分析，从而完成对建档立卡人员资格的核实筛查。许多地区贫困人口的“建档立卡”就是运用大数据技术，并在平台留有一定的数据接口，能够为审计人员及时调取所需要的贫困人员、乡镇街道的有关数据提供方便。而随着会计信息化的深入和普及，大部分地区的扶贫会计已经脱离了传统手工做账的模式，为审计信息化打下了坚实的基础。扶贫政策审计调查涉及部门多、数据量大，面对海量数据，使用传统手工审计方法难以实现，而使用大数据审计调查则会事半功倍。可见，运用大数据技术对扶贫政策审计调查有一定的技术基础。

（二）政策可行

扶贫工作会按照扶贫政策要求根据扶贫对象实际情况进行类别划分，不同类别的扶贫对象有不同的帮扶补贴政策，这就为利用大数据技术方法从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查提供了一定的政策依据。根据“精准扶贫”政策，从扶贫对象个体来看，不同类别的扶贫对象其生活补助、教育补助、医疗帮扶、医疗救助标准不同；从贫困村镇来看，其财政补助、“造血”收益、企业帮扶的标准也不同。若单个去审计不同村镇、扶贫对象补助之间的扶贫政策实施过程中的问题，问题往往细小而繁琐，难以发现扶贫政策的不足。而利用大数据技术方法从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查就可以将同类别的扶贫对象个体之间进行对比，从而避免了审计人员对不同扶贫对象不同救助政策的不了解、理解不透彻所带来的一系列问题，也能发掘出一些仅从政策层面无法察觉的背后问题。

（三）经济可行

大部分扶贫政策审计调查涉及的面广、涉及的政策体量大，有时仅一个区县建档立卡人员就多达上万人，相关各类业务项目、扶贫项目上千条。而审计人员仅仅在审计准备阶段理清各个政策之间的关联、不同人群的补贴金额报销比例的不同、不同街镇直接的财政收支的政策差异就需要耗费大量的时间与精力。而利用大数据技术方法从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查可以减少对部分政策的繁琐分析、对相同政策不同人群或相同人群不同政策的重复审计，不但加快了审计调查期间数据分析、处理的速度，提高了审计效率，更能运用数据分析软件去构造政策与政策之间、人与人之间的关联，从而发现许多数据的深层次问题，确保低收入人员共享精准扶贫福利、达到传统审计无法达到的审计效果，并且大大减少审计调查的人力、物力投入，降低审计费用。可见，利用大数据技术从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查具有可观的“经济价值”。

四、利用大数据技术进行扶贫政策审计调查的流程

（一）初步筛选阶段

从扶贫信息平台与民政系统的平台中导出所有需要的资金数据、扶贫项目相关数据，再将这些数据先进行自身比对，筛选出因人员流动等原因在多个社区重复领取扶贫补贴或不符合扶贫政策却领取扶贫资金的名单。

（二）数据挖掘阶段

将不同类别的村镇与人员进行分类，村镇一般可分为：集体经济相对困难村、集体经济相对薄弱村或国家级贫困村、省级贫困村，也可分为一级贫困村、二级贫困村等；人员可分为：重残无业、低保、低收入等。但需要注意的是，划分标准严格遵照扶贫政策，口径一定要统一。将人员之间的申领记录与补贴发放记录利用SQL sever或Python等数据库软件进行数据对比，运用神经网络分析技术挖掘出补贴领取远远高于同类型人员领取数额人员的名单，再将村镇每年的财政补贴、“造血”项目的财政收入等扶贫项目的收入与支出进行对比，挖掘出其收入与支出异常的村镇名单与项目。

（三）整理结果阶段

将异常名单、金额与所对应的项目进行汇总，反推去查询该项目的政策具体内容，判断其是否有针对部分特殊情况特殊处理的说明，再询问这些项目和村镇的负责人，与其进行交谈从而了解造成这些异常的原因，判断是否将其写入审计调查报告。

五、利用大数据技术进行扶贫政策审计调查的内容

（一）审计调查对象

扶贫政策落实审计调查要围绕扶贫政策展开，审计调查的重点对象主要是扶贫政策的贯彻落实以及扶贫资金的管理与使用，还需要关注扶贫任务目标是否完成、扶贫资金是否发挥效益等。审计人员可以根据扶贫政策的扶贫对象不同将扶贫政策分为城镇扶贫政策与农村扶贫政策，也可以根据扶贫资金的来源分为社会救助与政府帮扶。

1.针对社会救助的扶贫政策。首先，要调查其社会捐助资金来源是否明晰、捐助资金企业的捐助模式是长期捐助还是短期帮扶、是指定项目捐助还是交由相关政府部门代为管理。其次，关注其资金管理方式，有些企业的捐助资金为短期大量捐助或为物资捐助，那么资金、物资分配是否符合企业定向捐赠的要求。最后，企业的捐赠是否达到捐助效果，是否帮助部分困难群众解决了问题。

2.针对政府帮扶的相关政策。审计人员首先需要审查各级财政部门是否及时下拨，资金层层滞留结余过大会导致影响相关贫困群体无法按时领取补助等问题，相关扶贫政策执行不到位，从而带来不良影响。其次审查是否为了卡节日节点，对扶贫对象不仔细审查而盲目发放扶贫补助的问题。在资金使用方面，是否做到专款专用，是否严格遵守相关规定而不是“按闹分配”导致出现不符合条件的个人或家庭骗取、套取、重复申领相关扶贫补助。最后针对部分“造血”扶贫项目，审计人员应审查项目设立之初是否符合当地的条件、是否具有可行性，防止部分街镇出现项目无法推进的状况，并重点审计其项目带来的收益是否可以给相关贫困人员带来相应的收入。针对已经实施的“造血”项目，审计人员应深入实地探访，必要时索要、获取相关项目资料，审查项目是否符合预期，并对项目运行时产生的问题及时进行纠偏，以达到项目设立之初的效益性。扶贫政策审计调查应是对扶贫工作的全方位调查，不应再局限于扶贫资金的管理和使用。审计人员在开展审计调查时，应站在长远角度，以全局的观念对扶贫政策进行审计调查，对未来的扶贫政策的制定提出合理的意见。

（二）审计调查技术方法

利用大数据技术方法进行扶贫政策审计调查应使用大数据采集、分析方法对审计调查对象进行审计。常用的大数据技术方法有以下三种。

1.SQL Server。SQL Server可以基于多种平台进行数据分析，具有使用方便、可伸缩性好与相关软件集成度高的优点。相较于传统的Excel数据分析技术，SQL Server具有更高的数据处理速度、更大的数据存储空间。SQL Server能够提供图形化的用户界面，从而让系统管理和数据库管理更加直观。SQL Server具有丰富的编程接口工具，可以通过客户端网络与数据库服务器通信，大大增加该技术的适应性。SQL Server技术方便审计人员在前期数据提取、分析时提高数据的存储量，并能进行数据分析、处理技术，从而提高审计人员的工作效率，有助于审计人员更快地发现被审计单位的数据问题，为后续工作开展打下基础。

2.Python可视化分析技术。与SQL Server不同的是，Python不再仅仅只生成结构化的数据，而是可以运用可视化分析技术提高数据的直观性。Python中的Matplotlib库，只需要几行代码，就可以生成复杂的线图、直方图、散点图等；NetworkX通过大量标准的图算法，专门用于研究生成复杂的随机网络、合成网络或经典网络；词云图则是结合了Jieba和Wordcloud库，通过计算与展示所研究信息中词频的大小，总结规律，分析特点，专攻于文本挖掘。Python中还有许多类似的可视化数据库，审计人员可以根据自身的需要选择适合的可视化数据库，方便后续审计工作，有时通过可视化的图标可以简单清晰地发现被审计单位的问题，提高审计效率、降低审计调查风险。

3.神经网络分析法。人工神经网络是相对于生物学中所说的神经网络而言，其优点是：在一定的算法指导下能在某种程度上对生物的神经网络进行描述，从而模拟生物的神经网络所具有的一些智能行为，解决传统算法所不能解决的智能信息处理问题。神经网络具有强大的学习功能，可以根据自己所处的环境改变自己的行为。面对不同的审计样本，依照系统之前给定的算法，不断修正自己的算法，而这种改变是根据所接受的样本自然进行的。并且神经网络分析法可以预测可能发生的状况，这在审计调查中显得尤为重要，审计调查的目标是为了避免扶贫政策的效率与效果，避免未来带来不良的影响。神经网络分析法可以提供给审计人员一个良好的预测环境，从而帮助审计人员判断政策未来的影响。

（三）审计调查目标任务

运用大数据分析技术进行审计调查更加关注于扶贫对象个体的政策落实情况，其目的是为了推进我国扶贫事业更好的发展和进步，为贫困人群谋福利、谋发展，本文将从以下两个方面来介绍审计调查的目标任务。

1.帮助政府更好地执行落实扶贫政策。扶贫政策落实审计调查应当充分发挥审计的监督与评价作用。因此在这一层面上，扶贫政策落实审计调查的审计目标是建立在审计的监督评价职能之上，督促地方积极落实相关扶贫政策，直接关系到扶贫对象的切身利益。所以，发现并解决相关部门在扶贫政策实施的过程中所产生或可能产生的问题，确保扶贫政策“精准实施、精准扶贫”，提高扶贫资金的使用绩效，是扶贫政策落实审计调查的基本目标。

2.帮助政府更好地制定扶贫政策。政策审计调查与传统审计不同，它具有范围广、审计节点不同等特点。对于政策审计调查，其审计目标就包含有帮助政府能够更合理、更科学地制定有关政策，避免发生不可预估的不良后果。在“精准扶贫”思想提出后，许多地方在扶贫政策方面有了突破和创新，扶贫政策审计调查需要帮助政府去检验新的扶贫政策的可行性以及效果，在这一目标下开展扶贫政策审计调查有利于提高我国扶贫治理水平，更有利于推动我国的扶贫事业进入良性循环的发展轨道。

六、利用大数据技术方法进行扶贫政策审计调查的优势

（一）直接对比发现问题，提高审计效率

对于审计人员而言，扶贫审计前期工作的重点与难点就在于梳理各个地方不同的扶贫政策，再从政策层面去思考政策在实施时可能会产生的问题。通过直接将同类型人员的补贴、帮扶进行对比，节省审计人员对于政策的梳理时间，更能快速地发现问题，从而为后续的审计调查工作明确方向。

（二）从扶贫对象角度出发，更符合“精准扶贫”目标

“精准扶贫”战略强调“精准识别、精准帮扶”，针对扶贫政策的审计调查更要做到“精准调查、精准审计”。而从扶贫对象角度进行审计，体现“精准审计”，能够具体到个人、具体到项目、具体到资金规模，可以在短时间内做到精细化，从而更能够发现潜在的政策问题。一些潜在的问题，往往因为涉及人群较少或是涉及金额不大在政策实施时被忽略，而传统审计调查因聚焦的是政策本身而不是被扶贫对象的个体，也往往忽略部分弱势群体的困境，而利用大数据技术从扶贫对象角度进行审计调查，本就是从扶贫对象角度出发进行审计，常能发现少数人的困境，从而更好地实现“精准扶贫”的目标。

（三）利用大数据技术方法，提高数据的准确率

大数据的发展速度带来新一轮信息化革命，它给我们带来新的思维变革、审计方法变革和审计手段变革。更有利于提高政府决策的科学性和精准性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力，更能有效地服务于国家治理的理念。同时，大数据技术的运用可以精准定位审计调查对象，从而使审计目标更准确，审计人员核查时可以不走或少走弯路，让现场实地调查更加有的放矢，大大缩短审计时间、节约审计成本，同时能有效降低因为数据资料不充分带来的审计调查风险。利用SQL技术从扶贫对象的角度进行数据分析，相较于传统从政策角度进行数据对比，用时更少。所以利用大数据技术方法，从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查，更有利于提高数据的准确率、降低审计调查风险。

七、利用大数据技术进行扶贫政策审计调查的风险及规避

（一）利用大数据技术进行扶贫政策审计调查的风险

1.扶贫对象故意隐瞒。利用大数据技术从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查就意味着要深入了解扶贫对象，通过数据分析技术分析出的异常数据往往涉及到部分扶贫对象个体，而部分扶贫对象会有主观瞒报、多领扶贫补贴等违法违规行为。比如：为了申请上低保低收入群体，利用收入核对系统漏洞（收入核对系统为三个月检查一次个体的财产状况），在评估前进行资产转移、财产转移等行为；为了申请重残无业和低保双重补贴，利用乡镇街道没有统一发放系统，在户口地和居住地用自己和子女的名义重复申领扶贫补贴等状况。这些事件会增加审计调查风险。针对故意谎报材料、利用系统漏洞侵占国家公共资源的问题，利用大数据技术方法从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查无法通过数据比对审计出来。即使通过走访和问询，部分扶贫对象也表现出极不配合的态度，审计工作难以顺利展开。面对扶贫对象对自己真实状况刻意隐瞒从而套取国家扶贫补贴的行为，扶贫政策审计调查很难从技术层面予以解决。

2.扶贫资料丢失。扶贫工作往往在国家的最基层，边远艰苦乡镇多自然条件恶劣、资源匮乏，基础设施薄弱，各项待遇、保障相对于发达地区缺乏优势，因此大多数人不愿意在边远乡镇工作，结果是边远乡镇人才流失，扶贫基层人员流动较大。人员的变动频繁造成许多扶贫人员对相关政策没有深入的了解，比如对审计调查涉及的年份的相关政策不了解，无法向审计人员解释当时政策的落实情况。扶贫工作是一项系统性的工作，对干部的个人思想状态、专业素质要求较高，干部需要时时刻刻“充电”，但县一级层面培训力量较为薄弱，对干部的专业化培训力度较小，扶贫人员缺少路径提高自己的专业化技术，甚至许多乡镇街道没有统一的资料存储管理办法，这就导致每一个扶贫干部有自己的资料分类、存储的习惯，而随着人员的流动，这些资料也会遗失或未被利用，或者被新扶贫人员的资料取代，审计调查时资料不齐全、丢失时有发生，这大大增加了审计调查风险。

3.大数据平台使用机制难以完全满足审计需要。虽然大部分地区已经通过信息化建设搭建了较为先进的扶贫大数据平台，但是其大数据平台使用常常有一些弊端，例如：某市的收入核对系统虽然能够运用大数据技术，与多个部门、银行系统进行数据共享，以掌握其实际情况，后期又与支付宝、各个网银业务进行合作，对贫困户的财产进行有效管控，但是由于其信息量巨大，无法做到实时存储，该系统为三个月一覆盖机制，一旦该贫困户通过系统核对，则把其之前的记录全部覆盖，因此审计人员只能通过该系统查看最近三个月的低保低收入等扶贫对象的财产状况，已经退出扶贫机制的扶贫对象，在当时接收政策补助的财产状况审计人员无法核对，已经死亡的扶贫对象的财产状况无法核对等，这种系统的数据管理机制无疑大大增加了审计调查风险；同时，许多部门考虑到扶贫对象的个人隐私问题或有时涉及各个政府部门的行政机密，不愿意或无法将自己的数据与审计部门分享，或数据并不能做到实时共享，不利于审计部门开展扶贫政策审计调查，也增加了审计人员的审计调查风险。

（二）大数据环境下审计调查风险的规避方法

1.多方走访，积极了解扶贫政策具体落实情况。利用大数据技术从扶贫对象角度进行扶贫政策审计调查就意味着要深入了解扶贫对象，而扶贫对象往往因其个人原因会采取主观瞒报、谎报等行为。这就需要审计人员积极走访在扶贫第一线的扶贫人员，他们往往最了解其负责的扶贫对象的真实状况，通过与扶贫人员或周边邻居的询问，从侧面了解该地区经常谎报、瞒报、冒领扶贫款项的人员。扶贫干部因为其职责的特殊性，往往能根据自己的扶贫经验，直接指出哪些人员是审计人员需要注意的人员、哪些政策是不好落实、不好执行的政策，哪些地方是审计人员在审计调查时需要留意的地方。通过与当地居民交谈，可以了解到扶贫政策的落实情况、扶贫补贴的发放情况。需要注意的是，访谈的对象需要慎重选择，审计人员要根据自己的审计经验，选择合适的问询对象，以降低审计调查风险，从而提高审计调查效率。

2.仔细审查地方扶贫部门日常资料管理情况。首先要看各级地方政府部门是否着力推进扶贫攻坚工作精准化，督促他们高度重视扶贫、脱贫攻坚资料规整等工作。然后看地方扶贫部门日常资料分类归档是否精准到位。是否做到一户一档（盒）、一村一柜。只有确保扶贫、脱贫攻坚档案收集完整、归档准确、整理规范、安全保管，保障扶贫、脱贫攻坚档案资料整理的条理化、规范化、系统化，才能为以后的扶贫工作、乡村振兴工作打下坚实的基础，也有助于降低审计调查因资料不全带来的审计调查风险。

3.运用大数据技术挖掘深层次信息。利用大数据技术，对部分被审计对象进行数据挖掘与分析，不仅能发现被审计对象数据上的问题，还能发现造成这些问题的深层次原因。大数据挖掘技术可以分析出部分数据的时间和空间维度的差异，分析扶贫对象的变化，以及政策的变化和效果，并对其后续的发展状况做出相应的预测，同样可以在获取数据不完整、不是最新数据的状况下分析出部分可能产生的问题。

八、结论

大数据技术的应用将成为未来审计发展的必然趋势。信息技术的快速发展，促进了被审计单位审计数据的信息化。审计单位为了适应被审计单位的数据形式的变化必须改变传统的审计方式，大力进行数据挖掘。但是大数据的发展还有很多我们需要克服的难关。审计单位需要通过大数据技术直接采集被审计单位电子数据，全面分析数据的疑难点，但是规范数据采集的法律法规建设还不够。需要利用大数据软件对采集的数据进行分析处理，减少抽样误差，但是软件开发又不完善，不完全适用于目前的审计方式。利用大数据技术，从扶贫对象角度进行审计调查，将扶贫对象个体之间进行比较，绕过繁杂的扶贫政策，直接精确到扶贫对象个体，既能体现我国“精准扶贫”的政策，又能提高审计效率、降低审计调查风险。该方法的提出给未来审计调查人员提供了多种审计思路，丰富了扶贫审计与扶贫政策审计调查的理论与实践。