赵 华,石璐莹,王桢鑫
(1.长沙理工大学经济与管理学院,湖南长沙 410076;2.湖南大学工商管理学院,湖南长沙 410006)
第五代移动通信技术、大数据、云计算和人工智能的广泛应用促使审计迈入数智化时代,尤其是“大智移云物区”等新技术的涌现,科技强审成为21世纪审计发展的最显著特征。党的十九大报告提出了审计理论研究应重点拓展七个研究领域,其中包括人工智能审计问题研究[1],预示着人工智能环境下的审计方式与方法的创新。国际人工智能审计研究已显现聚集效应,完成了理论规范研究向实证案例研究的过渡,国内研究以电算化审计—计算机审计—信息化审计为演进路径[2]。首先,人工智能给审计行业带来变革和挑战。大力引进人工智能技术,积极开展大数据等新兴审计方法,促进审计方法变革更好服务于疫情防控等专项审计[3];同时人工智能的运用可能导致部分审计人员技术性失业[4]。其次,人工智能审计改变传统审计模式。审计模式在新技术的冲击下朝着数据化和智能化的方向发展[5],审计行业劳动密集性强且专业判断要求高,传统的审计运作模式需要不断升级,以适应智能时代的发展特点。人机协同、“审计智能+”和“流”审计模式等是人工智能时代产生的新兴审计作业模式,有利于提升审计时效性,提高审计覆盖率[6]。最后,对构建人工智能审计平台提出建议。传统审计逐步向智能审计演变,推进云审计平台建设势在必行[7],把大数据审计平台拆为可视化的四个子平台[8],为智能审计实践提供建设性思路。由此可见,人工智能审计研究尚处于探索阶段,且现有研究侧重关注人工智能对社会审计的影响,未能全面系统地反映人工智能对国家审计的影响。
国家审计作为审计的重要分支,是国家治理体系中的一项基础性制度安排[9]。随着国家审计本质的演变,国家审计由最初的经济监督逐渐发展到具有预防、揭示和抵御功能的国家治理“免疫系统”,国家审计效能则是功能发挥作用以后的效率、效果和效益,包含过程与结果两个方面。一方面,国家审计与社会审计发挥协同效应,降低国企过度负债,监督经济安全,具有揭示效能和抵御效能[10]。区块链技术能够为国家审计腐败治理优化赋能,揭示隐形腐败,并提高审计证据的可靠性,有效落实审计问责结果[11]。另一方面,国家审计通过强化鉴证功能,形成系统科学的问责机制[12],显著提升本地区经济发展质量[13],具有预防效能和治理效能。国家审计对国民经济社会健康运行发挥“免疫系统”功能[14],其作用的发挥是一个整体,若没有揭示和抵御,预防是无法单独发挥作用的[15],而实现国家治理效能的现实抉择和长效机制是提升政府审计系统柔性[16]。综上,国家审计效能随着外部环境变动而不断纵深发展,现已形成较为完善的理论体系,但研究新技术对国家审计效能影响的文献较少。
基于复杂适应系统理论,审计系统演化的动力本质上来源于系统内部,即审计系统进化和发展的基本动因在于审计主体的主动性及其与环境反复、相互的作用。国家审计机关作为审计系统内具有适应性的主体,通过主动与人工智能环境进行交互作用,不断地学习人工智能技术并根据学到的经验改变自身审计的结构和行为方式,形成人工智能审计,从而影响国家审计效能。从结构—行为—效率视角分析,人工智能技术运用到审计领域形成人工智能审计,促进国家审计机关利用人工智能技术建立一个结构合理、行为规范、运行有效的智能审计系统以实现国家审计效能最大化。根据人工智能审计产生到应用于实践的过程来看,人工智能可以从智能平台发展程度、人工智能技能水平、人工智能运行机制和智能理论创新程度四个维度分析,每一个维度都会对国家审计效能产生影响。其结构化模型如图1所示。
图1 人工智能影响国家审计效能的结构化模型
人工智能应用于审计领域必须具备硬件和软件等基础设施,其中硬件是提供智能技术运行的物理载体,软件是指相关审计人员的专业技术技能。智能平台指基于互联网大规模协作的知识资源管理与开放式共享工具,是人工智能审计运行的基础硬件设施。人工智能领域下传统的芯片计算体系结构无法支持大规模并行计算的需求,需要新的底层硬件来更好地存储并加速计算过程,成熟的硬件条件可以为人工智能审计的应用提供实际可操作性[17]。2002年国家审计机关开始投资建设审计信息化系统“金审工程”,至今正加快推进三期工程的建设,旨在提高国家审计的信息化水平。随着人工智能技术的运用,被审计单位会计智能化形成的信息技术壁垒对审计工作造成较大影响,但国家审计机关积极应对新技术发展带来的挑战,逐步建设人工智能范式的统一计算框架审计平台,形成人工智能审计软件、硬件与智能云之间相互协同的生态链。2021年杭州推进重大公共工程全过程监管平台建设,充分发挥信息化管理系统优势,积极推进人工智能等新技术新方法的融合运用,在工作运行中发掘具有实用价值的审计模型、管理模型,实现审计智能化。国家审计过程中最关键的是收集数据,审计人员为获取客观、详细与真实的审计信息需要耗费大量的时间与精力,智能平台的发展与完善使审计人员可以直接从智能审计数据库中快速筛选调用所需要的内容,强化人工智能审计应用的基础支撑,同时形成各省联动审计平台,提高国家审计效率,增强审计信息的公开透明程度,进一步提升国家审计效能,赋能经济高质量发展。基于上述认识,本文提出第一个假设:
H1:智能平台发展程度与国家审计效能呈正相关关系。
人工智能技能是指具有主观能动性的主体利用人工智能技术进行智能审计工作、完成智能审计任务、实现智能审计目标所应具备的能力和凭借的方法。传统审计环境以计算机审计为主,审计人员仅需财务和业务相关知识即可开展审计工作,但在智能技术广泛应用的新环境下,审计人员还需要掌握一定的人工智能技术知识和技能,才能完成对被审计单位的审计工作[18]。目前信息化审计已经全面普及,审计署和各级审计机关下一步的建设重点将围绕大数据和人工智能展开,审计署上海特派办2020年度集中整训既有突出审计实务的经济责任审计专题培训、审计案例交流,又有拓展审计工作思路的大数据与人工智能专题讲座,而且还安排了大数据审计实战培训,极大地优化了审计主体知识技能,促进复合型国家审计人才的培养,即审计人员不仅需要精通会审专业知识,还要熟练掌握智能审计技术与应用等相关知识。审计机关只有具备能模拟人的意识和思维的软件和硬件基础设施,才能进一步实现审计流程的自动化和智能化,从而提升国家审计效能。因此,本文提出第二个假设:
H2:人工智能技能水平与国家审计效能呈正相关关系。
人工智能运行机制指职权划分清晰、体制规范、运行协调的人工智能制度和政策法规,国家机关通过制定人工智能伦理规范和政策法规形成一个行为有序的智能审计市场,有效应对智能审计带来的社会问题,促进人工智能审计项目有效实施。近年来各省积极响应国家政策号召,积极推出相关政策促进人工智能的发展,推动人工智能与传统审计产业融合,保证智能审计合法合规运行。一方面,国家审计工作涉及多方面数据的统计,数据采集完整性和真实性缺乏操作标准,仍存在主客观因素导致的数据缺失和误差[19],智能审计准则可以规范审计数据的采集标准,保障人工智能审计工作正常有序地运转。另一方面,智能审计工作的开展高度依赖网络,一旦智能审计平台发生网络安全故障或遭受恶意攻击将面临信息泄露的安全风险,直接影响整个审计系统的正常运行,智能审计法律法规能够有效规避智能审计系统信息泄露,扩大国家智能审计的范围,从而影响审计的效率、效果和效益。因此,本文提出第三个假设:
H3:人工智能运行机制与国家审计效能呈正相关关系。
智能理论创新是指人工智能技术萌芽后,国家审计的供给端和需求端依据所拥有的资源布局前沿基础理论研究,开展融合探索性智能研究,奠定了人工智能审计产生的基础。从责任式创新范式切入,人工智能技术创新具有理论和实践层面的双重性[20],审计机关以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点,超前布局引发人工智能范式变革的理论研究,能够为人工智能审计的持续发展与深度应用提供强大的科学储备。经过多年的持续积累,我国新一代人工智能理论取得重要进展,大数据智能、群体智能、自主智能系统等基础理论实现重要突破。由实践论可知智能理论研究的过程能够指导国家审计的具体实践工作,促进审计主体与人工智能环境的协同互动,同时国家审计机关不断地学习或积累经验并形成持续创新能力,推动智能审计理论的不断创新,从而提升国家审计效能。因此,本文提出第四个假设:
H4:智能理论创新程度与国家审计效能呈正相关关系。
本文样本及其相关数据主要来源于《中国审计年鉴》《中国统计年鉴》和各省区市统计年鉴等,人工智能专利授权发明数量来自PatSnap 全球专利数据库,人工智能政策数量来自白鹿智库。本文研究时间选取2012—2017 年,样本选取除港澳台地区全国31 个省、自治区和直辖市,初始样本为186 个。由于对样本进行处理时发现部分年份西藏的资料缺失,故剔除了该样本,有效样本共180 个。所用的数据处理软件为EXCEL2013和STATA16.0。
1.被解释变量:国家审计效能。借鉴韦德洪等(2010)[21]和喻采平[22]等学者的研究,本文将国家审计效能分为预防、揭示、抵御和治理效能。采用被采纳审计建议数与审计单位的比率来计量预防效能(Pe),采用审计查出主要问题金额的自然对数衡量揭示效能(Re),采用移送处理落实事项与移送处理事项的比率计量抵御效能(Fe),采用已减少财政拨款或补贴与审计单位的比例衡量治理效能(Ge);然后利用熵值法确定各指标权重,各指标权重计算结果如表1所示;最后利用加权法计算国家审计效能综合指数(GA)。
表1 国家审计效能指标权重
2.解释变量:人工智能。目前我国对于人工智能的测算没有统一的衡量标准,一部分学者借鉴Jeff&Michael(2017)[23]的做法采用“信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资”来衡量人工智能的发展水平,还有一部分学者采用Bartik工具变量法来计算省级层面的机器人渗透度衡量人工智能。使用单个要素衡量变量具有一定的弊端,因此本文从智能平台发展程度、人工智能技能水平、人工智能运行机制和智能理论创新程度四个维度选取指标来衡量人工智能,即采用1加上信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资的自然对数(Invest)衡量智能平台发展程度,采用信息传输、计算机服务和软件业从业人员数(Staff)衡量人工智能技能水平,采用各省人工智能政策文本的数量(Policy)计量人工智能运行机制,采用各省人工智能专利授权发明数量(Patent)计量智能理论创新程度。
3.控制变量。影响国家审计效能的因素较多,从审计主体、被审计主体和审计环境考虑,选取地区经济水平(GI)、地区人口密度(PD)、地区自治水平(FD)、地区教育水平(ED)、地区基建设施(CB)和地区财政水平(FT)作为控制变量。具体的变量定义和说明如表2所示。
为了检验假设H1,即智能平台发展程度与国家审计效能呈正相关关系,构建模型:
其中,λ0、β0、γ0和φ0分别表示4 个模型的常量,σ、ε、ξ和θ分别为4 个模型的误差额,it表示第t年的第i个样本。
表3为本文关键变量的描述性统计分析。结果显示,2012—2017年国家审计效能(GA)均值为0.332,最大值和最小值分别为0.941和0.01,说明2012年以来国家审计效能有了极大的提升,地区和年份之间国家审计效能差异很大。智能平台发展程度(Invest)的最大值为6.498,最小值为0.47,说明我国智能平台发展程度不均衡,也体现了在各省份之间分析人工智能影响国家审计效能的必要性和可行性。人工智能技能水平(Staff)和人工智能运行机制(Policy)的均值分别为11.75和7.178,说明国家审计机关运行机制逐渐完善,随着服务机器人的应用,人工智能审计开始进入发展阶段。智能理论创新程度(Patent)均值为12.67,最小值为0,最大值为171,说明不同省份和年度之间差别较大,我国智能审计理论研究日趋优化,人工智能应用基础理论研究取得显著成效。控制变量方面,地区经济水平(GI)、地区人口密度(PD)、地区自治水平(FD)、地区教育水平(ED)、地区基建设施(CB)和地区财政水平(FT)在各年度和省份间都存在较大差异,为模型的有效回归奠定了基础。
表3 描述性统计分析
为初步验证前文所提出的研究假设,利用Pearson相关系数分析各变量之间的相关性,为之后的回归奠定基础。关键变量的相关性分析如表4所示。由表4可知,各变量之间的相关系数都很低,绝大多数变量都通过了1%的显著性检验,且相关系数的绝对值绝大部分都在0.7 以下,说明变量之间不存在多重共线性。智能平台发展程度(Invest)和人工智能技能水平(Staff)与国家审计效能(GA)相关系数分别为0.393 和0.392,且均在1%的水平上正向显著;人工智能运行机制(Policy)与国家审计效能(GA)相关系数为0.258,在统计意义上达到1%的显著性水平;智能理论创新程度(Patent)与国家审计效能(GA)相关系数为0.403,同时在1%的水平上正向显著,初步支持本文所提假设。
表4 相关性分析
表5显示了利用模型(1)~(4)对本文假设进行检验的结果。模型(1)中智能平台发展程度(Invest)与国家审计效能(GA)存在显著正向相关关系,回归结果在统计意义上达到1%的显著性水平,表明建设布局人工智能审计平台,强化人工智能审计应用的基础支撑,从而提高国家审计效能,假设H1成立。模型(2)中人工智能技能水平(Staff)与国家审计效能(GA)在1%的水平上正向显著,审计人员人工智能技能水平越成熟,对国家审计效能的提升作用越明显,说明新技术的出现增加了对高技能审计人才的需求,国家审计人员不仅需要提高个人会计、审计专业素养,还需要掌握运用智能技术的能力以适应复杂多变的工作环境,假设H2成立。模型(3)中人工智能运行机制(Policy)与国家审计效能(GA)在1%的水平上存在显著正向相关关系,表明智能审计机制越完善,智能审计市场越规范,政府智能审计的可操作性越强,从而提升国家审计的效率、效果及效益,假设H3成立。模型(4)中智能理论创新程度(Patent)与国家审计效能(GA)在1%的水平上正向显著,说明智能审计理论研究越充分,人工智能审计应用程度越高,越有利于提升国家审计效能,假设H4成立。控制变量中地区经济水平(GI)和地区自治水平(FD)越高,审计的项目越多,国家审计效能的提升作用越明显。
表5 多元回归分析
(续表5)
根据理论分析,人工智能系统也会影响国家审计效能,为此利用熵值法计算人工智能综合指数进行实证检验,结果如表6所示。人工智能系统(AI)与国家审计效能(GA)存在显著正向相关关系,回归结果在统计意义上达到1%的显著性水平,和上文结论一致,表明人工智能系统亦能显著提升国家审计效能。
表6 进一步回归分析
为保证结果的准确性,本文采用增加控制变量的方法进行稳健性检验,结果如表7所示。根据相关学者的研究,地区市场化程度(Mar)在一定程度上影响政府的决策和管理,并对国家审计效能产生影响,因此增加控制变量地区市场化程度,以王小鲁等(2021)[24]市场化指数来衡量,回归结果和上文结论一致,表明上文所得到的结论是稳健的,所得结论可靠。
表7 增加控制变量的实证结果
本文以2012—2017 年我国30 个省份审计机关为样本,实证检验了人工智能对国家审计效能的影响。研究结果表明:智能平台发展程度、人工智能技能水平、人工智能运行机制和智能理论创新程度显著促进国家审计基础效能的提升,同时智能平台发展程度对国家审计效能的提升作用最强,人工智能技能水平的提升作用次之,即人工智能技术应用于国家审计工作在一定程度上提升了审计的效率、效果和效益。地区经济水平、地区人口密度、地区自治水平、地区基建设施和地区财政水平对国家审计效能有正面影响,而地区教育水平对国家审计效能存在负面影响。
根据上述结论,本文提出人工智能审计有效应用和提升国家审计效能的建议:一是国家审计机关在审计工作中应用人工智能技术时应当完善智能审计基础设施的建设。人工智能的硬件和软件是实施智能审计的前提,缺少必要的基础设施,人工智能审计只是一套纸上谈兵的理论,无法运用到实践中发挥其具体效能,审计机关具备能模拟人的意识和思维的基础设施,才能实现审计流程的自动化和智能化,推动国家智能审计广泛运用。二是国家审计机关应当培养智能审计复合型人才,优化审计主体的人员结构。人工智能审计的应用是一个循序渐进的过程,审计机关应大力开展智能审计培训,使审计人员掌握必要的智能技术操作技能,促进审计人员对新技术保持开放的学习态度,与新兴审计技术共同迭代升级,同时审计机关在进行主体人员配置时应考虑智能审计新兴审计结构模式,根据审计项目中人工智能技术的应用程度安排传统审计人员和智能审计人员的配比,适应智能化审计时代的需求。三是政府应逐渐完善智能审计政策法规和标准体系,进一步规范审计主体行为。人工智能审计需要完整的数据和可靠的人为预设条件,数据的缺失或预设条件的不合理将直接影响人工智能的输出,智能审计治理体系需要“柔性的伦理”和“硬性的法律”的共同构建。四是应提高人工智能理论研究的积极性,全面增强人工智能原始创新能力。