科技政策审计的语义网络分析

王钦 李凡 李乾文

【摘要】近年来，科技政策审计成为政府审计的重要内容和国家科技治理的重要环节。通过对政策跟踪审计结果公告的文本语义和网络分析，揭示国家审计署科技政策跟踪审计的重心，正在从传统的资金和项目审计转向对政策绩效的审计，重点关注的领域包括小微企业融资、成果转化与产业升级以及科技管理体制改革中的简政放权等，并进一步探讨科技政策审计未来的发展趋势，提出相应的建议。

【关键词】政府审计;科技政策审计;语义网络分析;国家治理;公共政策

【中图分类号】 F239.4     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）07-0097-6

一、引言

科技政策是公共政策的重要组成部分，十八大以来，国家实施创新驱动发展战略，创新成为引领发展的第一动力，促进和支持科技创新已成为我国公共政策的核心命题之一。2016年中共中央、国务院印发的《国家创新驱动发展战略纲要》指出，创新驱动是国家命运所系，科技创新能力是国家力量的核心支撑。当前，全球新一轮科技革命蓄势待发，颠覆性技术不断涌现，正在重塑世界竞争格局、改变国家力量对比，科技创新成为许多国家谋求竞争优势的核心战略。

2018年以来，中兴事件、晉华事件等接连发生，因此高度警惕并有效防范、化解科技领域重大风险被列为国家安全的重要内容，科技创新政策在国家治理中的地位日益突出。对科技政策的审计已成为当代政府审计的重要内容。近年来，国家审计署加强科技领域的审计工作，科技政策审计成为重大政策贯彻落实跟踪审计的重要组成部分，对推动建设创新型国家和科技强国发挥了积极的作用。本文对科技领域的政府审计理论和实践进行分析与回顾，研究科技政策审计的重点和范围，并探讨科技审计的未来发展趋势，以期为未来的审计工作提供一定的参考与借鉴。

二、文献综述

公共政策是现代国家治理的基本工具，公共政策的制定和执行，是现代国家治理的主要内容和现代政府履行公共管理职能的重要手段[1] 。公共政策评价是政府绩效评价的核心，对公共政策绩效的审计评估已经成为当代政府审计普遍关注的问题[2] 。国家审计的本质是国家治理系统中一个内生的、具有预防、揭示和抵御功能的“免疫系统”，对公共政策绩效进行审计能够推动国家治理现代化[3] 。

通过政策审计进行政府绩效“问责”，已经成为政府审计参与国家治理的主要形式和当代政府审计的显著特征[4] 。但是，衡量和评估公共政策的影响以及具体政策工具的实施效果面临众所周知的困难。为了能有效地评估公共政策绩效，20世纪90年代中期，欧美国家开始了一场以政策绩效审计项目数量暴增为代表的“审计爆炸”[5] 。尽管如此，关于绩效审计影响的实证研究仍然很少。现有的一些实证研究表明，政府审计对不同国家的公共行政有一些不同的积极影响。

政策及其执行效果，决定了国家治理效果，当前，我国国家治理范围涵盖了经济社会发展的方方面面，科技政策是其中的一个重要组成部分。基于受托经济责任观，建立健全政策审计评估机制、全面推进政府科技绩效审计、推动责任政府，是政府审计服务国家科技治理的重要路径[6] 。国家审计机关在国家科技政策实施的过程中，能够监督科技政策执行、保障政策顺利贯彻落实，制约科技政策过程中的权力运行、保障国家战略目标的实现。政策审计包括政策执行审计和政策效果审计，具有监督功能、信息反馈功能和保障功能。政府审计能够为科技政策的决策提供前瞻性、战略性的意见和建议，在提升政策能力方面发挥积极作用。

美国率先在科技政策评估和审计方面进行了积极的探索。1976年，美国国会通过的《国家科技政策、组织与重点领域法案》是美国科技管理的基本法，确立了美国科技政策的组织、制定、研发预算的基本方针和程序。在科技政策评估方面，该法案要求联邦政府和州政府加强评估，从而实现政策的制定与评估协调一致。1993年，美国国会又出台了《政府绩效与结果法案》，该法案将绩效评估强制性地引入政府的管理流程中。在这一治理体系下，美国建立了多元化、多层次的科技政策评估和绩效审计体系，其中的核心就是美国审计署，其与联邦各政府部门无隶属关系，从而保证了科技审计的独立性、公正性和有效性[7] 。

美国审计署认为，最高审计机关在鼓励审慎和可持续的政策选择中扮演着专业性和非政治性的重要角色。除了传统意义上的财务审计和合规审计，最高审计机关还肩负两类重要的职能：提供信息和提高前瞻性解决能力。前者负责评估工作和最佳实务的研究，目的是提高政府的效率和效益。后者则强调一系列洞察性的政策研究，确定哪些项目和政策有效，以及推动政策措施落实的有效途径，从而提高国会和政府对关键性问题或对新问题的前瞻性解决能力[8] 。中美两国国家治理体系的差异，决定了政策审计在审计机关定位、政策审计内容、政策审计方法等方面的差异。借鉴美国政策审计的发展经验，发挥我国政策审计自身优势，对我国政策审计发展具有积极意义。通过实施政府科技审计，开展科技政策绩效评价，推动政府问责、独立客观的科技计划和项目评估以及前瞻性的政策研究，能够有效地促进国家治理能力现代化。

三、我国科技政策跟踪审计的内容

2014年，国家审计署开始组织对政策贯彻落实情况进行跟踪审计，并且定期向社会公开审计结果。政策贯彻落实情况跟踪审计是国家审计机关围绕服务改革和经济社会发展的中心，对当前国家颁布的各项重大政策措施和宏观调控部署在各地的贯彻落实情况进行动态监督。同年底，教科文卫审计司成立，对科技领域的审计是其负责的一项重要工作内容。科技审计的内容主要包括政策措施落实情况跟踪审计、中央部门预算执行审计、领导干部履行经济责任审计、国家财政科技资金的专项审计等内容。

1. 政策措施落实情况跟踪审计。国家审计署对中央政府科技主管部门和直属科研机构贯彻落实党中央、国务院政策措施的情况进行了跟踪审计，重点关注中央科技经费管理改革、创新创业政策实施、科技计划（专项、基金等）改革推进等情况，通过跟踪审计，积极推进科技体制改革的深化，促进科技政策措施的落实，推动创新驱动发展战略的实施。

2. 中央部门预算执行审计。国家审计署定期对科学技术部、中国科学院、中国社会科学院、中国工程院、中国科学技术协会、国家自然科学基金委员会、全国哲学社会科学规划办公室等科技管理部门开展审计。通过审计，揭示部门和单位在预算执行中存在的问题，针对科技项目和资金管理薄弱环节提出建議，推动单位内部管理的规范。

3. 领导干部履行经济责任审计。2015年至今，国家审计署对中国社会科学院、国家自然科学基金委员会等单位领导干部的经济责任履行情况进行了审计。审计中，紧紧围绕“促发展、促反腐”，重点对是否贯彻党和国家有关经济方针政策和决策部署，是否履行本单位职责，本单位预算执行和其他财政收支、财务收支的真实性、合法性和效益性，以及下属单位有关经济活动的管理和监督等情况开展审计。通过对权力运行的制约和监督，促进主要领导干部切实履职尽责。

4. 国家财政科技资金的专项审计。对国家财政科技经费和科研资金的专项审计是政府审计的基本监督职能，对于科技资金使用中存在的重大违法犯罪问题和违纪行为，坚决查处是政府审计的基本业务。

科技政策措施落实情况跟踪审计，是政府科技审计的重要组成部分。在跟踪审计的过程中，一方面需要依据政府科技创新项目和政策审计得出的审计结果，查找政策制定中存在的不合理或需要完善的地方;另一方面，科技政策是否得以充分贯彻和执行，政策是否起到应有的科技治理效果，也是政府科技审计需要关注的问题。

2015年以来，科技政策贯彻落实情况跟踪审计定期开展，并取得了一系列的审计成果。本文的研究目的就是依据政策跟踪审计公告进行文本分析，结合语义网络和社会网络分析工具，研究中国政府审计关注的科技政策重点，探讨科技政策审计未来的发展趋势，以期为建设创新型国家和世界科技强国发挥积极作用。

四、研究方法和分析步骤

（一）研究方法

本文采用语义网络分析与社会网络分析相结合的方法，分析科技政策审计的重点和趋势。

语义网络分析方法（Semantic Network Analysis）是一类研究技术的集合，其将关键词视为网络中的节点（Node），将单词之间的语义关系视为连接这些节点的关系（Link）。例如，关键字“政府”和“2.0”在同一句话中经常一起使用，产生“政府2.0”[9] 。政策研究领域的相关学者都可以利用这种技术来识别政府文件中的主要主题框架，因为关键词的语义网络明确地阐述了政府关注的相关问题和趋势[10] 。

本文以文本分析和筛选后的高频词为节点，以高频词组合共同出现的次数构建节点之间的关系，通过构建语义网络结构图分析高频词组合在文本中的语义。语义网络分析法通过抽取和分析高频词之间的联系来构建网络图以反映作者的精神意境图，被证明是一种有效的文本语义分析方法，能够弥补词频分析只能体现该词语出现的频率而忽略文本中词项间语义信息的缺陷[11] 。作为一种定量分析方法，语义网络分析方法常用来分析传播的内容并产生网络化的语义表达，已被较多地应用于新闻传播和市场营销领域，其在政策研究中的应用还处于起步阶段[12] 。

（二）数据来源与文本收集

本文选取的政策文本主要来源于国家审计署官方发布的2015 ～ 2018年的全部审计公告。通过在线下载、人工复核和筛选，将符合要求的公告文本按3类编号存储用于后续处理。具体的步骤包括：

1. 检索全部公告文本并下载和整理，包括相关附件的内容。根据审计署工作流程的特点，除了极少数特定的专题审计之外，我国的审计报告一般不按照具体的审计项目发布，而是按照某一大类进行汇总后定期发布。因此，本文首先将全部审计公告保存并形成原始文本库。

2. 根据文本分析和检索结果，将总体报告进行分析和编码，存储后用于后续处理。因为审计报告是由牵头部门负责汇总，而具体审计项目的报告以章节和段落方式由负责具体项目审计的业务部门编撰，并在总体报告中呈现。牵头部门通常只对全文的结构、组织和文字做相应的调整，但不涉及具体报告的内容。这一特点使得我们能够通过反向流程以段落和章节为单位分解具体项目相关的审计报告。

3. 对筛选的报告段落进行人工复核。首先由研究者及学生进行初步的分析审核，判断是否属于科技政策审计的内容;筛选的结果进一步交由两位审计署相关业务部门的资深审计员进行复核，最终确定进行分析的政策文本样本。

（三）分析工具和过程

本文首先采用语义TRIZ方法进行文本分析，识别关键语义词，使用的主要分析工具是BLUEMC;然后，借助社会网络分析构建语义网络，采用的分析工具是UCINET。

文本分析主要是通过语义、统计学习等技术从中挖掘用户表达的话题思想，目前其在许多领域已经受到普遍关注，极具应用价值。在市场营销、公共媒体、人工智能等领域都存在基于该方法挖掘出来的信息进行精准营销和数据产品应用的情况，当前学术界和工业界在这个领域也有了大量的研究。

本文主要采用语义TRIZ方法来评估科技政策审计项目的框架和性质，该框架涵盖了科技政策审计的目标、活动和范围。TRIZ源于俄语中的“创造性解决问题的理论”[13] ，近几年才开始与语义分析方法一起广泛使用[14] ，以更好地理解单个术语在给定文本段落中的作用。具体来说，名词短语（通常被归类为主语和宾语）可以被视为政策关注的主题或者需要解决的公共问题，文本中的动词则是政府采取或者计划的行动。从语义TRIZ网络的角度来看，框架分析的主要特点是通过在句子和段落中的共现，分析名词与其伴随的动词之间的语义关系[15] ，换句话说，存在这样语义关系的一个文本段落（或者更大范围的上下文），表明相关的关键名词和动词之间具有“问题—解决”模式[16] 。在政策审计过程中，名词可以被识别为审计关注的重点问题，动词可以揭示政府纠正问题并实施解决问题的计划。

关键词提取和文本分析采用BLUEMC分词工具进行。BLUEMC是一种商用的分析工具，主要采用R语言和Hadoop大数据处理架构，是一种基于Quasi-boosting非参数话题自动标注的大数据处理方法，能够对话题标注进行自动建模、分布式分析和自动处理。与以往的语义分析工具的主要区别是大部分工具基于文本的单词分布或隐含主题分布服从某假设分布，进而进行后续参数迭代和模型的训练，这类方法的弊端是当实际文本的单词和用户的真实主题不服从假设的分布时，基于这个假设而产生的分析结果就会出现严重偏差;也有一些机器学习的算法，如SVM、神经网络等具备较强的预测能力，但这些算法由于计算复杂，限制了其在大数据时代的普遍应用。

（四）分析结果

在进行网络分析之前，本文首先进行描述性统计分析。2015 ～ 2018年，审计署共发布18期政策跟踪审计报告，通过内容分析和人工判别，总计识别出67项科技领域的政策审计事项，可以分为审计发展的主要问题（查处问题，占比47.7%）、推进国家重大政策措施落实的具体举措（正面案例，占比44.8%）和整改效果较好的事例（整改情况，占比7.5%）三种类型。

通过对审计公告的分析发现：一是科技政策跟踪审计重点关注中央科技经费管理改革措施的落实、创新创业政策实施、科技计划改革推进、创业融资等情况，通过跟踪审计，能够积极推进科技体制改革的深化，促进科技政策措施的落实，推动创新驱动发展战略的实施。二是政策落实中存在的问题是科技政策审计的首要内容，占据了几乎所有公告的一半，核心问题是政策落实不到位和资金使用不规范。此外，国家审计署对政策措施的落实和整改问题时实施的较好措施进行总结，发现问题主要集中于各地在促进经济结构转型升级、出台推动和扶持企业创新的产业政策方面。

本文进一步使用社会网络分析方法对政策审计领域的主题词构建网络图。社会网络分析能够揭示审计相关领域的语义网络结构，从整体上把握科技政策审计的实施情况。将关键词数据整理成方阵，行和列代表关键词，矩阵格值代表关键词之间的共现关系，若无共现关系则取值为0，有过x次共现则赋值为x，并使用UCINET软件对网络进行相应指标计算。

关键词度数（Degree Centrality）表示的是关键词在整个网络结构图的中心度，度数越高，表示在整个网络中的中心度越高，本文的关键词度数如表1所示。结果表明，“资金”是科技政策审计中最中心的关键词，“政策”和“推动”已经成为仅次于“资金”的中心词，这深刻反映了国家审计业务正在发生较大变化。

向量中心度（Eigenvector Centrality）表示的是網络中一个节点的关联程度，一个节点与其他节点发生直接联系越多，这个节点就越靠近中心地位。本文的关键词向量中心度如表2所示。

可以发现，与其他节点关联最多的关键词分别是“资金”“项目”和“政策”。具体到业务层面，“小微企业”“创新”“违规”和“贷款”是被关注较多的关键词，反映出国家审计过去几年政策审计的重点。整个关键词网络的可视化结果如下图所示。

根据分析结果，本文得到一些有价值的发现：“资金”是最重要的关键中心词，表明财务审计仍然是政策跟踪审计的基本出发点。“政策”成为仅次于“资金”的中心词，尽管在相关事项上仍稍逊一筹，但是在中心度上已经几乎能够与“资金”平分秋色。“项目”已经成为次要的关键词，表明具体项目审计已经成为次要的审计领域。政府审计的重心正在从项目和资金审计转向政策和绩效审计，这与其他国家政府审计实践的研究发现是一致的。

“推动”和“改革”是本文语义网络分析发现的核心动词，表明近年来政策审计的主要目的是推动科技创新政策措施落实，促进科技资金和科研项目管理创新，推动建立促进创新和成果转化的机制。可见，在审计的批判性和建设性两种职能作用中，发挥更多的是建设性作用。

网络分析还揭示了三个比较重要的关键词聚类组：①“违规”“审批”和“收费”构成的组，与政策、资金和项目相关联，反映了审计署在推动“放管服”和简政放权方面所做的审计工作。②“产业”“成果转化”和“创新”构成了一个不够紧密但相关联的组，即都与“推动”产生关联，这是科技政策领域关注的一个主要领域。③“小微企业”“融资”“贷款”和“创业”成为两个核心关键词（“资金”和“政策”）共同影响的一组关键词，因此小微企业和创业企业的融资问题也是政策审计发现问题比较多的两个方面。

五、结论和建议

（一）结论

科技政策在公共政策中扮演着越来越重要的角色，科技政策绩效评估和审计也成为政府审计的重要内容，在国家科技治理中发挥重要作用。本文通过回顾科技政策绩效评估的政府审计理论和实践，分析我国审计机关在科技领域审计的审计类型和内容，采用内容分析方法和语义文本网络分析，重点研究国家审计署2015 ～ 2018年在科技政策审计领域的审计实践的范围和重点。

研究发现，我国在科技领域政府审计的重点已经从对项目和资金的审计逐渐转向政策审计。尽管财务审计仍然是最重要的组成部分，但是其中心度已经大幅降低，政策审计的比重已经超过对具体项目的审计，成为科技领域政府审计的核心内容之一。而科技政策审计中发现和关注的问题主要集中在三个方面，分别是科技成果转化与企业创新、小微企业和创业中的融资问题以及简政放权。

（二）建议

国家审计署于2016年提出，审计工作应更好地服务于创新型国家和世界科技强国建设。我国的政府科技审计在推动科技创新政策措施落实，促进科技体制深化改革，推进科技资金和科研项目管理创新，促进科技成果转化，建设创新型国家和世界科技强国等方面发挥了积极的作用。通过对过去几年我国科技政策审计的重点进行分析，以及与美国政策审计的比较，本文对我国科技政策审计的发展提出以下建议：

1. 整合智库资源，提高宏观管理和政策研究能力。当前审计机关的角色，已经从单纯的财务审计扩大到自然资源、经济运行和科技创新等宏观领域，要发挥审计机关在国家科技政策宏观管理中的作用，就需要加强对国家战略、公共政策和科技创新形势的研究，以及对审计实践的理论总结和提炼，提高审计工作水平。一方面，加强自身队伍建设和培训学习，提高政治站位，切实提高审计队伍的政策研究能力和宏观分析能力;另一方面，需要有效地整合审计科研所、相关高校以及研究机构，建设高水平的国家审计智库，从而形成合力，提高前瞻性的研究能力。

2. 加大对重大国家科技计划和科研项目的绩效审计。国家审计机关对国家科技计划和科研项目的审计重点已经从财务审计转向绩效审计，但是在目前的审计公告中比例仍然较低，成果并不突出。对于国家科技重大专项、重点研发计划、大科学装置等国家科技计划和重大科技项目，需要进行持续的跟踪调查，重点关注其绩效情况。审计机关要结合自身专业优势，对于国家科技创新体系、知识产权情况、重大科技项目面临的风险和挑战等问题，进行客观审慎的评估，为国家决策提供战略支撑。

3. 充分利用大数据等分析工具，加强对新兴行业和核心技术的风险分析和科技安全预警。美国审计署高度重视对核心技术和新兴行业的技术评估，这些项目占科技审计的比例较高，而我国战略性新兴产业整体的创新水平还不高，一些领域的核心技术受制于人的情况仍然存在。当前，新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，云计算、大数据、人工智能、区块链、基因编辑等新技术广泛渗透于经济社会的各个领域，对传统行业带来了巨大冲击，科技安全已经成为国家安全的重要组成部分。因此，对于我国的关键性行业和核心技术领域，结合大数据等方法进行前瞻性分析，对潜在的问题做出风险预警，防范化解科技领域重大安全风险，应当成为科技政策审计的重要内容。

【 主 要 参 考 文 献 】

[ 1 ]   王姝.国家审计如何更好地服务国家治理——基于公共政策过程的分析[ J].审计研究，2012（6）：34 ～ 39.

[ 2 ]   丁德明，施丽芳，廖飞.当责导向的国家政策审计评价研究——以收费公路政策审计调查为例[ J].中国行政管理，2009（11）：45 ～ 47.

[ 3 ]   刘家义.国家治理现代化进程中的国家审计：制度保障与实践逻辑[ J].中国社会科学，2015（9）：64 ～ 83.

[ 4 ]   周维培.当代国际政府审计的分期、特征与挑战[ J].审计研究，2018（3）：3 ～ 11.

[ 5 ]   Reichborn-Kjennerud K.， Johnsen ?.. Performance audits and supreme audit institutions' impact on public administration：The case of the office of the auditor general in Norway[ J].Administration & Society，2018（10）：1422 ～ 1446.

[ 6 ]   蔡春，朱荣，蔡利.国家审计服务国家治理的理论分析与实现路径探讨——基于受托经济责任观的视角[ J].审计研究，2012（1）：6 ～ 11.

[ 7 ]   乔健.美國对重大科技创新政策的评估实践[ J].全球科技经济瞭望，2014（12）：57 ～ 62.

[ 8 ]   沃克.提高政府绩效 增强政府问责和前瞻能力[ J].审计与经济研究，2007（5）：5 ～ 8.

[ 9 ]   Chung  J. C.， Park H. W.. Textual analysis of a political message： The inaugural addresses of two Korean presidents[ J].Social Science Infor-mation，2010（2）：215 ～ 239.

[10]   Diesner J.. From texts to networks：Detecting and managing the impact of methodological choices for extracting network data from text data[ J].KI-Kunstliche Intelligenz，2013（1）：75 ～ 78.

[11]   Doerfel M. L.， Barnett G. A.. A semantic network analysis of the international communication association[ J].Human Communication Research，2010（4）：589 ～ 603.

[12]    Jung K.， Park H. W.. A semantic （TRIZ） network analysis of South Korea's "Open Public Data" policy[ J].Government Information Quarterly，2015（3）：353 ～ 358.

[13]   Rantanen K.， Domb E.. Simplified TRIZ： New problem solving applications for engineers and manufacturing professionals[M].New York： Auerbach Publications，Taylor & Francis Group，2018：1 ～ 282.

[14]   Zhang Y.， Zhou X.， et al.. Triple helix innovation in China's dye-sensitized solar cell industry： Hybrid methods with semantic TRIZ and technology roadmapping[ J].Scientometrics，2014（1）：55 ～ 75.

[15]   Hellsten I.， Dawson J.， Leydesdorff L.. Implicit media frames： Automated analysis of public debate on artificial sweeteners[ J].Public Under-standing of Science，2010（5）：590 ～ 608.

[16]   Cho S. E.， Choi M. G.， Park H. W.. Government-civic group conflicts and communication strategies： A text analysis of TV debates on Korea's import of U.S. beef [ J].Journal of Contemporary Eastern Asia，2012（1）：1 ～ 20.