大数据审计在“三农”工作中的应用分析

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1、大数据审计在“三农”工作中的应用分析随着国家强农、惠农政策扶持力度逐年加大，公共财政资金投向“三农”的规模越来越大。同时，涉农资金成为贪腐的高发区。审计有职能、有手段、有技术，为国家“三农”工作的有效落实保驾护航。文章分析了现阶段财政支农项目资金的特点及审计面临的难题，阐述了解决问题的出路，对开展好大数据审计的关键措施进行了探讨。农业、农村、农民称为“三农”，下大气力办好“三农”之事，是整个社会主义现代化建设时期的重中之重，这可从2004—2016年连续13年中央一号文件都以“三农”为主题中清楚显示。随着国家强农、惠农政策扶持力

2、度逐年加大，公共财政资金投向“三农”的规模越来越大，同时，频频曝出的涉农资金贪腐案件及侵害农民利益的案件，也使社会各界触目惊心。更多地斩断那些伸向涉农资金的“黑手”，使弱质农业、弱贫农村、弱势农民的正当权益得到保障，为国家“三农”工作的有效落实保驾护航，审计有职能，有手段，有技术。1财政支农项目资金的特点及审计面临的难题1.1财政支农资金项目众多，涉及面广且散财政支农资金涵盖：①对农民的各种补贴资金。如农资综合补贴、农作物良种补贴、农机县购置补贴、农业保险保费补贴、种粮直补、柴汽油补贴、重点公益林补贴等。②农业和农村基础设施建设

3、投入资金。如新型城镇化、新农村建设资金、农村“水、路、电、气、房”建设资金等。③农村社会事业投入资金。如财政扶贫资金、新农保补助、新农合补贴、农村教育、医疗、卫生、文化财政专项资金等。④其他重点“三农”专项资金。如被征地农民补偿费用、阳光工程、造福工程、移民后期扶持资金、村级组织运转保障费等。繁杂的项目，漫长的战线，给审计工作带来巨大的挑战，实现审计监督“全覆盖”任重道远，困难重重。1.2财政支农资金量大，渠道众多，涉及农民数量庞大既有中央财政、各部委计划分配的资金，还有地方各级政府、各部门配套及计划分配的资金等。加之大量的项目

4、资金在补助分配的末端都涉及庞大的对象，如新农合补贴、新农保补助、农资综合补贴等，一个县几乎涉及整个县所有农户。一些不法分子正是看中财政支农资金这一特性，心存侥幸，躲藏在繁杂海量的补贴补助项目背后，不断地侵吞、贪腐着宝贵的支农资金。面对浩如烟海的电子数据，传统审计方法往往难以审深、审清、审透。1.3财政支农资金主要拨入乡镇村居最末端，而基层审计力量严重不足对财政支农资金的审计，主要是依靠基层县一级的审计机关承担，而县一级的审计机关目前普遍只有十几个审计人员，大点的县也就20几个，每年既要承担预算执行“同级审”等法定项目，还要完成署

5、定、省、市定的项目，同时要完成地方政府交办的一些审计项目，实难以抽出足够的审计力量投入涉农资金审计。2解决问题的出路审计工作中积极运用大数据技术，可以很好地解决上述问题。大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，大数据具有四大特征，业界通常用四个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括。一是数据体量巨大(Volume)。二是数据类型繁多(Variety)。三是价值密度低(Value)。四是处理速度快(Velocity)。四大特征

6、可完美解决现在财政支农资金审计中存在的问题：财政支农资金庞大的数据量，繁多的数据类型。很多的资金运用是规范的，问题只是隐蔽的极少数，这正是符合大数据的前三个特征，而处理速度快的特征正可解决当前基层审计力量严重不足问题，用传统审计方法有时要费上几天甚十几天才勉强能完成的比对分析工作量，运用大数据审计技术几分钟就可完成。这极大地提高了审计能力、质量和效率，扩大了审计监督的广度和深度。3开展大数据审计的关键措施3.1牢固树立大数据思维和大数据审计意识面对财政支农工作繁杂海量的财务数据与业务数据，靠传统的单点离散局部审计根本无法取得良好

7、的审计效果。思路决定出路，要想扩大审计监督的广度和深度，提高审计成效，就必须从审计项目立项到制订审计实施方案，再到现场实施及项目整理归档，牢固树立起大数据思维和大数据审计意识。3.2加大数据采集集中力度，夯实大数据审计分析基础通过组建审计数据库中心，运用采集平台，对涉及“三农”资金项目的电子数据，结合日常审计工作，加大数据采集力度。“三农”资金涉及财政、发展改革委、农业、林业、教育、民政、水利、交通、金融机构等众多部门和单位，收集时，对相关的数据应坚持“横向到边，纵向到底”的收集原则，做到应收尽收，为开展数据多维分析、实现精准打

8、击、提高审计效能打下良好的基础。3.3深入进行数据挖掘，加大数据综合利用力度在广泛采集多部门、多项目、多领域数据的基础上，要深入进行数据挖掘，加大数据综合利用力度，强化疑点筛查，比对分析，精准聚焦，以此提高查核问题，评价判断，宏观分析能力，通过多维度的大数据分析