数字化改革背景下构建农业农村

大数据审计体系研究

□ 省审计厅课题组

一、构建农业农村大数据审计体系的背景

（一）浙江数字化改革的客观要求

2003年，浙江省作出建设“数字浙江”重要部署。2016年，全面启动“最多跑一次”改革。2018年至2020年，大力推动政府数字化转型。2021年2月18日，省委召开全省数字化改革大会，提出数字化改革“152”工作体系及其重点任务，部署深化数字化改革工作。在此背景下，农业农村审计必须加快推进数字赋能，积极开展大数据审计，以更好地实现智能化、全覆盖、动态式审计监督。

（二）农业农村审计的现实需要

作为国家数字乡村试点，浙江持续推进农业农村领域数字化改革，通过集成和提升农业农村各个领域的业务系统，农业农村领域相关数据日益丰富，这为农业农村大数据审计开展奠定了基础，也对农业农村审计提出新的挑战。通过构建农业农村大数据审计体系，重构审计工作流程，发现新问题、创造新价值、提升新能力，将是农业农村审计工作重点发展的方向。

（三）农业农村大数据审计的实践积累

2016年以来，浙江积极尝试农业农村大数据在审计实践中的应用，如在低收入农户倍增计划政策审计调查中，在试点审计的基础上，摸清大数据审计环境，归集审计所需的各类数据，厘清审计业务需求，明确数据采集标准，形成审计分析模型。与浙江大学有关专家合作，开展高分辨率卫星遥感信息技术在农业审计中的应用研究，探索建立基于高分辨卫星遥感信息技术的农业审计方法体系。近几年，在乡村振兴审计领域不断探索运用大数据审计技术方法，积累了一定的经验。

二、构建农业农村大数据审计体系总体框架

（一）构建大数据审计平台

农业农村审计覆盖面广、项目杂、受众多、体量大。横向上看，几乎与所有部门都直接或间接相关；纵向上看，涉及的政策、项目、资金贯穿中央、省、市、县、乡、村、农户所有层级和链条，由此形成各地各部门庞大数据，为构建农业农村大数据审计平台创造了有利条件。按照先易后难、梯次推进的原则，农业农村大数据审计平台可逐步完善构建以下三个平台：

一是构建到户救助补助全链监督大数据审计平台。将农业农村、民政、医疗、残疾人保障等部门相关数据纳入平台实现大数据审计，重点关注“精准识别、精准发放”两个环节。该平台相关数据绝大部分已形成电子数据且较为完整规范，大数据审计方法也较为成熟，可作为首个平台构建，2022年已列入省厅重点建设的数字化改革应用平台之一。

二是构建惠农补贴发放全链监督大数据审计平台。重点核查滞留克扣、虚报冒领、违规享受等问题。平台相关数据大部分较为完整和规范，2019年全省同步审计时积累了不少大数据审计方法，构建平台的资源和条件也已初步成熟，可采取模块化方式拓展。

三是构建以地理信息为基础的涉农大数据审计平台。该平台涉及农田、林地、海洋、河流、宅基地等数据，通过应用空间地理信息技术进行比对分析发现问题，很多数据不属于标准二维数据，且地理信息数据目前还不够完整准确规范，部分为涉密数据无法直接使用，应采取先行试用、边积累边纳入的方式构建。

（二）编制大数据审计规划

以大数据审计平台为基础，通过梳理农业农村领域支农惠农助农的法律法规、政策，按业务逻辑和数据逻辑两个维度整理支撑农业农村审计工作所需的信息要素和数据要素，形成数据多元、相互关联的审计标准表，根据政策目的和受益对象的不同，以审核对象精准性、资金使用合规性为核心，2021年已初步编制帮扶类审计数据规划和普惠类审计数据规划。

（三）建设大数据审计方法体系

立足审计监督主责主业，结合审计实践，不断优化“数据分析+现场核查”的大数据审计工作模式，从能用、好用、易用的角度出发，从方法体系主体框架搭建、方法甄选评优激励、成果推广应用等方面统筹推进农业农村领域大数据审计方法体系建设，2021年度全省共征集农业农村审计大数据方法40余条，最终甄选出17条优秀方法，今后要总结农业农村大数据审计实践，不断扩充农业农村审计大数据方法。

（四）建立大数据审计模型

一是根据法律、法规和政策规定建立模型，重点关注惠农政策享受对象的精准识别。如到户救助补助人员中是否存在村两委干部、财政供养人员、已购买商品房人员、购买私家车、经商办企业人员等，是否存在隐瞒个人信息，未及时、如实提供家庭收入变化情况等不符合条件人员或非贫困户家庭享受了“雨露计划”补助资金、最低生活保障、易地扶贫搬迁、危房改造、小额扶贫贷款贴息等扶贫待遇。此外，关注是否存在死亡人员继续领取困难生活补贴等问题。

二是根据业务逻辑关系建立模型，重点关注分析农产品保供、“两不愁三保障”、农业农村高质量发展等支农惠农政策的落实情况。如审计助学政策落实情况，检查助学补贴是否兑现到位，学杂费减免和助学金发放等教育扶贫政策是否落实；审计医疗救助政策落实情况，检查是否存在漏缴医疗保险或者违规扩大缴费范围问题，检查建档立卡贫困户参加城乡基本医疗保险、医疗救助情况，检查救助人员住院报销比例等；审计住房保障政策落实情况，检查地质灾害点是否应安置尽安置、危旧房改造应改尽改，以及安置点是否存在安全隐患，是否宜居等；审计农村生活污水治理、农村饮用水巩固提升等政策落实情况，检查污水纳管率、饮用水供水率是否达到政策要求，出境水质、供水水质是否达标，日常维护监管是否到位等。

三是根据资金拨付链条建立模型，重点关注分析支农惠农资金的使用情况。如是否存在项目重复申报、多头申报，以及虚增建设内容、虚开发票骗取财政资金的问题；是否存在违规招投标问题，例如财政供养人员、村两委干部及家属插手工程牟利，以及施工单位借用资质中标、围标串标的问题；是否存在项目质量问题，例如高标准农田垦造面积、质量是否与合同要求不符等。资金使用情况审计主要关注资金是否跟着项目走，是否存在挪用、挤占、截留项目资金用于修建楼堂馆所、化解债务、发放津补贴等不相符的支出。

三、重构农业农村大数据审计业务流程

在大数据审计环境下，应对农业农村审计项目计划立项、组织实施、质量控制、成果提升等全流程进行全面业务重构。

（一）项目立项阶段

按照“数据分析+现场核查”的数字化审计模式，强化项目立项前的总体分析，在下一年度审计项目立项前，由省厅组织大数据审计力量，事先对全省县（市、区）开展大数据筛查，将资金量大、问题疑点多、性质严重的县（市、区）作为重点关注对象。立项模式可以分成两种：一是统一立项模式。由省厅直接作为一个项目立项，发一个审计通知书，组织各地分散核查，汇总各地成果形成一个审计报告。二是分散立项模式。由省厅或相应的审计机关各自立项，分别发出审计通知书实施审计，分别出具审计报告，省厅汇总各地成果形成审计综合报告。

（二）组织实施阶段

在数据先行的情况下，根据前期大数据分析筛查形成的问题疑点，各地审计组有针对性地进行现场核查。一方面沿着疑点脉络一竿子插到底，核实好具体问题，做好审计取证。另一方面，根据现场掌握的实际情况，对相关大数据进行扩展分析和核查，由点及面，由表及里，挖深挖透，力争形成更多的问题线索。在组织实施过程中，要特别注重上下联动，将现场和非现场两者进行有效协同。省厅强化业务指导和工作交流，及时分享大数据审计方法和典型案例，响应各地审计组提出的数据支持请求，集中力量组织对疑难问题的攻关，并指导各地应用大数据审计技术方法，做好答疑解惑。各地审计组要坚决贯彻好省厅大数据审计思路，及时反馈审计中出现的各类问题和困难，提出大数据审计需求，以便省厅综合研判各地信息，有利于深化下一步审计工作。

（三）强化质量控制

大数据环境下，既要抓好审计现场质量管控，还要注重加强顶层统筹管理。在审计现场质量管控上，一是抓好审计程序的规范性。将大数据筛查、现场核查的问题脉络进行固化，做到流程规范，逻辑清晰。二是抓好审计内容的准确性。确保问题疑点和审计依据一一对应，做到内容完整、取证充分，表述精准。在顶层统筹管理上，要注重把握好问题分类和处理意见的一致性，稳妥审慎处置面上共性问题，提出科学合理的处理意见。各地审计组在现场实施过程中，对依据不足、操作性不强等无法核实取证的问题，要及时告知省厅，避免其他地方再走弯路，以有效提高审计效率，确保审计质量。

（四）注重成果提升

大数据审计实施结束后，将形成两类成果：一类是数据分析成果。对多层次各种类型的数据进行总体分析，将相关问题提炼后形成面上的大数据分析成果。还有一类是现场核查成果。根据大数据总体分析产生的问题线索，在现场核查确认后形成点上的问题案例。最终形成的审计报告数据翔实、案例具体，既能体现中观层面问题的普遍性，也能代表具体问题的典型性，点面结合，审计依据更加充分，更具有说服力。更进一步，基于日常掌握的大数据资料，省厅也可在不立项的情况下，对各类相关数据进行比对和趋势分析，综合以往审计或调研中发现的问题进行系统研判，提炼形成审计信息专报（或简报），提供给上级领导或相关职能部门做决策参考，以更好地综合运用大数据审计成果。

四、加强农业农村大数据审计工作保障

基于上述审计工作流程的调整优化，按照“职能重组、机构重组、人员重配”的原则，应对现有组织进行变革，以优化职能配置，重整资源力量，最终形成省市县一体联动、相关部门多跨协同的农业农村大数据审计模式。

（一）加强组织领导

现有审计组织模式强调自上而下单向指挥，无法满足大数据审计模式下双向闭环的运行需求，应优化现有机构设置，理顺部门职能关系，以更好地利用大数据分析结果进行决策指挥，强化上下贯通。尤其是单一的大数据支持机构远不能满足各业务部门的大数据审计需求，既集中又分散的分布式作业，更有利于基于各业务数据平台，紧贴审计业务一线实施大数据审计。

（二）强化部门协同

原有审计模式一般以单一业务部门为主实施审计，但在大数据审计模式下，要高效发挥农业农村大数据审计平台作用，需要相关部门跨平台集中资源力量，发挥业务优势，做到分工负责、各司其职、协同作战。

决策中枢机构基于大数据分析结果，确定项目选项后，农业农村审计业务部门作为指挥协调机构，主要负责组织实施审计项目，处理项目实施过程中出现的各类问题，综合运用好审计成果，并牵头做好相应的数据规划基础工作；大数据审计支持机构负责配合业务部门开展大数据分析，同时加强基础建设和数据管理；其他相关行业部门做好支持配合，提供政策法规和真实详尽的农业农村大数据资料。各审计组则作为现场核查分支，具体负责核查大数据分析取得的疑点，并实时反馈审计结果。

（三）优化人才队伍

要有效应用好大数据审计平台，人才是必要保障。除了审计实务人才以外，还尤其需要大数据分析人才，以便对复杂的大数据进行精准分析。同时，大数据审计环境下，还对指挥协调能力提出了更高要求。当前紧缺具备上述能力的复合型人才，需要通过多种手段来优化审计干部队伍结构。要引进具有一定实践经验的审计人才充实审计干部队伍，更为重要的是要通过考核指挥棒，以学促审，以审代训，引导现有审计人员，补短板，强弱项，主动学习大数据审计技能，从而不断提升审计干部队伍的综合素质，逐步提高大数据审计应用水平。

（四）完善工作机制

在大数据审计环境下，需要建立健全数据归集、数据管理、数据应用机制。

数据归集是前提。一要加快完善涉及农业农村大数据平台相关的数据规划，规范数据采集流程、标准和内容，将分散在各行业主管部门的数据归集起来以备审计需要。二要做好数据的归集和更新。明确各类数据的采集对象、报送要求，按照数据更新时限做好跟踪督促，确保数据的完整性、一致性和高可靠性。

数据管理是基础。数据归集到平台以后，一要对原始数据进行再加工，做好数据标准化。二要严格规范管理，完善操作规程。特别是要加强对涉密、敏感数据的日常管理，在符合数据管理要求的前提下，由使用部门提出需求，严格审核，责任到人，避免数据随意分发带来的泄密风险。

数据运用是关键。农业农村审计业务部门和电子数据审计部门要共同总结和推广大数据审计方法和典型案例。通过考核引导、评选表彰、培训交流、汇编宣传，将行之有效的大数据审计方法固化下来，应用于全省大数据审计需求；对取得明显成效的典型案例，加大宣传力度，以更好地发挥其价值。

（课题组组长：谢永刚

课题组成员：周仲利、陈建军、金 晓、叶方鹏）