基于ISM-BN 的建设工程跟踪审计风险因素研究

赵庆华，张 琳，曹 庆，张丽宁

（扬州大学 建筑科学与工程学院，江苏 扬州225127，E-mail：929160203@qq.com）

作为我国建设工程审计主要方式的竣工结算审计是在工程完成后进行的，由于无法及时有效地监督建设工程的质量和不法行为，审计发挥的作用受到了极大的限制[1]，而跟踪审计很好地克服了竣工结算审计的诸多缺点。跟踪审计的重心由事后的静态控制转变为事前和事中的动态监督，可以及时发现、处置和防范项目建设过程中的问题，确保项目顺利实施[2，3]，但是现有建设工程项目体量大、周期长、审计范围广、审计环境复杂等一系列问题，容易引发跟踪审计风险，难以确保审计质量[4]。因此，准确识别影响建设工程跟踪审计风险因素，对建立和优化跟踪审计管理机制，有效降低跟踪审计风险具有重要意义。

近年来国内外学者在建设工程跟踪审计风险识别、评价和管理等方面取得了较为丰硕的研究成果。张耀[5]论述了跟踪审计应用于建设工程的诸多益处和必要性。谭劲松等[6]首先建立了跟踪审计的理论框架，类比人体免疫系统构建了跟踪审计实践理论，并进行实例分析证明了实践理论的有效性和可行性。裴艳慧[7]和裴再波等[8]结合自身工作实践总结了不同类型建设工程的跟踪审计风险，并提出相应的跟踪审计风险规避建议。余廉等[9]通过问卷调查的方法分析了公立医院跟踪审计的实施情况，并针对存在的问题提出了管理建议。袁宏川等[4]运用多级可拓理论评价水利建设项目的跟踪审计风险，探寻到了跟踪审计风险评价的新思路。Ren 等[10]通过文献梳理构建了PPP项目全过程跟踪审计风险评价体系，利用DEMATEL-ISM 模型找出PPP 项目跟踪审计关键风险，为审计机构提供了PPP 项目跟踪审计风险控制方向。张辉[11]通过识别大型工程项目跟踪审计风险因素，引入风险矩阵对风险因素进行评估，提出了针对性风险控制措施。Ma[12]建立了建设项目跟踪审计风险评估体系，利用灰色理论进行风险评价，以期为审计人员开展跟踪审计工作和发挥主观能动性提供参考。Ashish 等[13]和赵庆华等[14]在跟踪审计研究过程中发现传统跟踪审计信息传递方式远不能满足建设工程跟踪审计需求，为此构建了跟踪审计信息平台框架以确保跟踪审计信息传递的真实性和及时性。

综上，已有研究对建设工程跟踪审计风险识别较为全面，却鲜有对跟踪审计风险影响因素间相互关系进行研究。贝叶斯网络分析能够将建设工程跟踪审计风险变量之间的复杂关系转化成可视化结构模型，能够运用“假设”推理进行风险概率计算、因果分析和虚拟情景模拟，有利于深度探寻建设工程风险系统及风险因素间关系。因为直接构建建设工程跟踪审计风险贝叶斯网络较难，所以选用解释结构模型对建立贝叶斯网络模型进行简化。基于此，建立ISM-BN 模型对建设工程跟踪审计风险因素内在关系进行研究，找出主要风险因素，以期为我国建设工程跟踪审计风险管理提供新思路。

1 风险因素识别

风险因素的识别是风险评价的基础，识别的准确程度直接影响着风险评价的客观性和准确性。因此，本文在中国知网（CNKI）、万方等数据库中以“建设项目跟踪审计”和“建设工程跟踪审计”等为主题，把北大核心及以上期刊作为文献来源，检索文献共190篇，剔除与研究内容无关论文后有105篇。通过对以上相关文献的梳理与分析，归纳发现影响建设工程跟踪审计的因素共3 个维度，22 个建设工程跟踪审计风险影响因素，如表1 所示。

表1 建设工程跟踪审计风险影响因素

2 风险因素解释结构模型构建

解释结构模型（ISM）可将复杂系统分解成为直观的多级梯阶结构模型。

2.1 构建风险因素邻接矩阵

为理清上述22 个风险因素间的因果关系，特邀请了4 位相关专业的高校（副）教授，有5 年以上从业经验审计局（副）主任3 位，造价咨询单位审计部（副）部长2 位和审计工作人员1 位组成10人ISM 小组。得出建设工程跟踪审计风险因素之间相互影响关系，构建邻接矩阵A。

2.2 计算风险因素可达矩阵

利用布尔运算规则，对邻接矩阵进行计算，令A1=(A+I)，Ak=(A+I)k，其中I为单位矩阵，当(A+I)k-1≠(A+I)k=(A+I)k+1=R时，R即为可达矩阵。运用Python软件，计算得出建设工程跟踪审计风险因素的可达矩阵R。

2.3 风险因素层级划分

根据可达矩阵分别求出影响因素Si的可达集R(Si)、先行集A(Si)及两者交集T(Si)，分析后得到风险因素的层级关系Li，如表2 所示。

表2 可达集、先行集、共同集和层级

运用解释结构模型理清建设工程跟踪审计风险因素的层级关系及作用路径，找出关键风险。由表2 可以看出22 个影响因素被分为6 个层级，层级划分结果：L1={S15，S16，S20，S21}，L2={S6，S9，S11，S13，S22}，L3={S3，S8，S14，S18，S19}，L4={S7，S12，S17}，L5={S4，S5，S10}，L6={S1，S2}。按照各层级要素的逻辑关系将相关联因素连接起来，形成建设工程跟踪审计风险解释结构模型，如图1 所示。

图1 建设工程跟踪审计风险因素层级图

3 基于贝叶斯网络的建设工程跟踪审计风险评价

3.1 数据收集与检验

根据表1 设计建设工程跟踪审计风险问卷，通过网络发放收集相关数据，依据风险矩阵法把跟踪风险的两个核心指标（风险发生概率和影响程度）等级数字化代替，共发放180 份问卷，收回137 份，有效问卷120 份。将风险发生概率和影响程度分别作为风险矩阵的纵坐标和横坐标，数字越大，程度越深。将矩阵划分为高风险（R3）、中风险（R2）和低风险（R1）3 个风险等级，如图2 所示。

图2 建设工程跟踪审计风险矩阵

为保证问卷数据的可靠程度和相关性，利用SPSS25.0 对所收集问卷数据进行信度和效度分析。信度是指数据的可靠程度和一致程度，能够反映数据的稳定性和集中程度。本文信度分析结果（见表3）大于0.9，表明问卷数据较为可信。运用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和Bartlett 球形度检验对问卷数据效度分析。效度分析结果如表4 所示，KMO 值为0.944>0.8，并且Bartlett 球体检验的显著性检验结果为0<0.001，说明问卷数据显著性较好，问卷数据可以进行贝叶斯网络分析。

表3 信度分析的克朗巴赫α 系数

表4 效度分析结果

3.2 贝叶斯网络模型构建

根据解释结构模型层级图，在贝叶斯网络推理软件GeNIe 2.1 Academic 中构建相同的建设工程跟踪审计贝叶斯网络模型。由于本文无先验知识，所以将22 个节点的高风险状态（High）、中风险状态（Medium）、低风险状态（Low）均匀设置成1/3，然后在GeNIe 2.1 Academic 导入规范化数据，使之与对应节点匹配并进行参数学习。最终得到的建设工程跟踪审计风险各状态概率如图3 所示，建设工程跟踪审计处于高风险的概率为33%，中风险的概率为31%，低风险的概率为36%。根据综合评价函数计算可得建设工程跟踪审计高风险状态为52.6%，说明我国建设工程跟踪审计风险发生概率较高。

图3 参数学习、敏感性与最大致因链分析结果

3.3 诊断推理分析

诊断推理即逆向推理，就是将建设工程跟踪审计风险的某一种状态设定后，推断在该状态下各风险因素的概率。利用GeNIe 2.1 Academic 软件将建设工程跟踪审计风险的高风险状态（High）调整为发生概率100%，对贝叶斯网络模型进行诊断推理，找出导致建设工程跟踪审计发生的主要风险因素。结果如表5 所示。

表5 逆向推理潜在因素的先验概率后验概率变化情况

当建设工程跟踪审计高风险状态（High）为100%时，审计人员更换频繁-管理连续性差、审计人员专业能力不足-经验缺乏和审计人员风险意识淡薄的High 状态变动幅度较大，审计人员参与项目管理和审计信息传递风险的Medium 状态变化较大，因此以上5 个风险因素是建设工程跟踪审计风险的关键因素，即审计人员专业能力不足且缺乏跟踪审计经验时，其审计风险意识淡薄，可能不自觉地直接参与到项目管理，造成审计信息传递风险，随后被更换掉，导致审计人员更换频繁，管理连续性差，从而产生建设工程跟踪审计风险。

3.4 敏感性分析

在GeNIe 2.1 Academic 软件中选择建设工程跟踪审计风险S0为target 后进行分析，敏感性分析如图3 所示。

结果显示对建设工程跟踪审计风险影响最大的是跟踪审计法律法规不完善、审计人员专业能力不足-经验缺乏和审计标准与制度缺失。其他8 个敏感因素对建设工程跟踪审计风险影响程度依次递减顺序为审计人员更换频繁-管理连续性差、审计人员参与项目管理、跟踪审计工程数量过多、审计人员职业道德素质不高、审计人员风险意识薄弱、审计人员结构不合理、审计方法与工程特征不匹配、审计介入时间较晚-介入程度不深。虽然这些风险因素的高风险状态都小于等于15%，但它们微小的变动会引起跟踪审计风险较大的变化，因此这些风险因素是建设工程跟踪风险管理中需要重点关注的。

3.5 最大致因链分析

最大致因链分析是在诊断推理的基础上通过风险因素之间的原因关联性推理，意在识别建设工程跟踪审计风险因素链，明确跟踪审计风险控制节点和路径。在最大致因链分析中，链路越粗，因素间影响越大。

图3 是建设工程跟踪审计高风险状态100%时得到的最大致因链。仔细分析后发现招投标资格审查不严、跟踪审计法律法规不完善和审计人员专业能力不足-经验缺乏这3 个最大致因源头，共6 条致因路径，①跟踪审计法律法规不完善→审计技术发展与应用缓慢→审计信息传递风险→建设工程跟踪审计风险；②跟踪审计法律法规不完善→审计制度与标准缺失→审计人员道德素质不高→审计介入时间晚-介入程度不深→审计方法与工程特征不匹配→建设工程跟踪审计风险；③跟踪审计法律法规不完善→审计制度与标准缺失→审计人员结构不合理→审计人员更换频繁-管理连续性差→建设工程跟踪审计风险；④审计人员专业能力不足-经验缺乏→审计人员风险意识薄弱→审计人员参与项目管理→建设工程跟踪审计风险；⑤招投标资格审查不严→投标单位围标→项目参与单位合谋风险→审计资料报送不完备-不及时→审计信息传递风险→建设工程跟踪审计风险；⑥招投标资格审查不严→项目管理人员管理水平低→项目管理人员对跟踪审计认识不足→审计资料报送不完备-不及时→审计信息传递风险→建设工程跟踪审计风险。

4 启示与建议

在建设工程跟踪审计风险治理时，应高度关注高危致因源头的治理。审计人员专业能力不足-缺乏审计经验多是由于跟踪审计法律法规不完善和审计制度与标准缺失等，没有严格限定跟踪审计从业人员的准入门槛，并且我国有些建设工程项目规模大、技术难度高也导致了审计人员专业能力不足-经验缺乏。除此之外，跟踪审计信息传递风险是节点中关系最多的，说明很多风险会导致跟踪审计信息传递风险，是跟踪审计风险管理中不容忽视的风险因素。为了解决以上问题，提出如下建议：

（1）建立健全跟踪审计法律法规。跟踪审计法律法规是跟踪审计实施的基础和支撑，我国现行的审计法和实施条例对跟踪审计仅是简单提及，并未对跟踪审计做详细阐述。为了让跟踪审计有法可依，需尽快出台与我国国情相适应的跟踪审计法律法规，进一步明确跟踪审计的审计定位、审计程序、审计内容和审计方法，同时设置跟踪审计从业人员的准入门槛。

（2）完善跟踪审计制度与标准。由于跟踪审计法律法规的缺失，跟踪审计制度与标准也漏洞百出。审计部门应根据有限的跟踪审计法律法规制定一套行之有效的建设工程跟踪审计制度与标准，对审计目标、操作流程、审计人员构成及调度等多方面进行严格规范，依据制度高效运行，提高审计效率，保证审计质量，降低审计风险。另外，审计部门可定期组织开展跟踪审计一线人员工作交流讨论会，集中解决问题，总结先进经验，优化审计制度与标准。

（3）培养复合型跟踪审计人才。跟踪审计与传统结算审计大不相同，不仅涉及建设前的决策审计、建设中的施工审计和建设后的竣工审计，还要掌握土木、水电、暖通、财务等专业知识，但在跟踪审计实践中，审计部门专业性人才多，复合型人才缺乏，可能导致跟踪审计风险。面对这种局面，审计人员除了达到法律制度上的规定要求外，还应积极自主学习跟踪审计所需专业知识、审计技术与方法，在审计工作中结合实践，融会贯通，提升自我专业能力，积累审计经验。审计部门积极引进复合型人才以充实审计资源，同时制定审计人才培养机制，定期组织开展跟踪审计培训班，学习理论知识，并融入审计实践。

（4）推广基于区块链技术的跟踪审计平台。建设工程规模日益扩大，审计资料的完备性、真实性和及时性受到极大考验。区块链具有去中心化、不可篡改性、数据可溯源等特点，保证了跟踪审计数据的完整性和真实性。基于区块链技术的跟踪审计平台可以确保审计资料的真实性、不可篡改性、完备性和及时性，降低审计信息传递风险。

5 结语

本文以建设工程跟踪审计文献、专家访谈和调查问卷为基础，利用解释结构模型理清了建设工程跟踪审计风险因素的层次关系。在此基础上运用贝叶斯网络的参数学习、诊断推理、敏感性分析和最大致因链分析对跟踪审计风险发生概率进行分析，识别了导致跟踪审计发生的关键因素、敏感性因素和最大致因链，并依据分析结果提出建议措施，为建设工程跟踪审计风险管理提供新的参考。