层次分析法在信息化审计人才培养评价体系的应用研究

●兰丽娟

一、引言

2018年，习近平总书记曾就审计工作提出相关要求，要善于运用新技术、新手段，加强科技强审，加强审计信息化建设，推进大数据审计。2020年11月人力资源社会保障部等部委联合发布了《关于深化审计专业人员职称制度改革的意见》，意见指出要健全评价体系、完善评价标准、创新评价机制、促进职称评价与人才培养使用有效衔接、加强职称评审监管和服务。旨在深化审计专业人员职称制度改革、促进审计事业的发展。人工智能、大数据的快速发展极大的促进了审计行业向智能化、精准化、高效化方向迈进，同时也对审计人才提出了更高的要求。在此背景下，审计人才培养体系建设要符合审计行业数字化转型的发展和实际工作岗位的要求，因此，建设评价审计人才培养评价体系就尤为重要。

大数据背景下，审计方式、审计内容、审计手段等都发生了新的变化。无论是政府审计还是民间审计，都需要大量的信息技术审计人才。针对以往审计课程内容存在理论与实践融合度不高、课程体系不完善、教学手段单一、人才培养难以满足大数据时代审计监督对人才专业素养的要求。周敏李、范欢欢、袁圣杰、白世辰从三层渐进纵向思维架构来构建大数据环境下新型审计专业课程体系构架。彭冲、沈凡凡提出应厘清大数据审计的学科属性，把大数据科学和审计学课程教学相融合，以审计理念、大数据思维和技术为突破口，加强信息化审计人才的培养；邵宇萍、王国夫提出高素质审计人才的培养应立足大数据审计思维的培养、立足大数据审计能力的培养、建立大数据审计人才培养制度。在人才培养评价理论方面，谢志明、吴蕾慧、易玄认为基于卓越人才培养的审计教学体系评价机制应包括日常教学考核、课程评价、人才质量测评三个模块，且三个模块层层递进、紧密结合；刘卫东、黄蕾、冯若雯认为高水平的人才培养需要系统科学的教学质量管理体系来保障，质量评价是其持续改进的决策依据，而评价指标体系是保证评价结果科学客观的构成要素；吴哲婷、崔文静、成纯波提出采用层次模型对注册会计师的人才评价及选拔进行评价，发现在民营企业、教育机构、会计师事务所等不同类型的单位进行的评价是有效的；卢长娥认为采用基于AHP—模糊综合评价法，可以对多主体、多层次、多方法的多元评价体系进行有效评价。目前，许多学者还只停留在对大数据背景下信息化审计人才培养的问题，对信息化审计人才培养体系的评价比较缺失，且评价方法过于单一，因此，本文提出采用层次分析法运用到信息化审计人才评价体系当中，以期丰富信息化审计人才培养评价的理论，促进信息化审计人才培养体系的构建。

二、大数据背景下信息化审计人才评价体系的构建

（一）指标框架

信息化审计人才评价体系主要按照四个维度来构建，即：人才培养背景评价、人才培养投入评价、人才培养过程评价和人才培养结果评价，同时这四个维度也构成了4个一级评价指标。根据这4个一级指标又构建了8个二级指标和30个三级指标。具体信息化审计人才评价体系如下表：

?

按照四个维度拟定的信息化人才培养评价涉及范围广，背景评价作为整个评价的基础贯穿整个评价过程，信息化人才培养如果培养定位不准确，目标不清晰，对整个评价结果影响最大；投入评价是整个评价的保证，培养信息化审计人才，大数据实验室和信息化软件的投入是培养信息化人才必不可少的关键因素，同时一个信息化教学团队的建设水平决定了信息化审计人才培养的效果；过程评价是整个评价的关键，专业课程、实践课程设置是否符合信息化审计人才的培养要求，教学方法教学设置是否合理也直接决定整个培养结果；结果评价是整个评价的依据，对学生素质和能力的评价结果反过来可以影响过程评价、投入评价。它们共同构成了四位一体的动态评价体系，对信息化审计人才培养实施着全程的监控、诊断、反馈和持续改进。

（二）评价方法

采用层次分析法对评价指标进行评价，层次分析法又称为AHP法，最早是由美国学者T·L·Saaty提出的，是一种采用定性和定量相结合的分析方法，以解决许多复杂的问题。

1.构建层次结构模型。分成三个层次，第一层是目标层O：信息化审计人才培养评价，第二层是准则层B：背景评价、投入评价、过程评价、结果评价，第三层是方案层P：培养计划评价、培养环境评价、教学投入评价、师资建设评价、教学过程评价、教学管理评价、学生素质评价、学生能力评价及30个三级指标。

2.依据T·L·Saaty提出的1—9标度法，对评价指标进行取值。本研究的取值采用审计专家团队10个人，对各项指标进行相应的评分，然后对各项指标赋予相应的权重，构建出相应指标的判断矩阵。

三、信息化审计人才评价体系的应用

本研究以G学院信息化审计人才培养情况为例，运用层次分析法评价信息化审计人才评价体系构建是否合理，从中发现哪些指标重要、哪些指标次要。

（一）建立判断矩阵

按照层次分析法，对专家的评分进行两两比较，形成判断矩阵。本文邀请10位专家对指标进打分。由于每个专家的学识、经历等的不同，对同样指标的评定会出现不同的结果，为了尽量保证数据的客观公正，对各个指标进行求均值处理。同时构建判断矩阵时计算两个指标间的差值绝对值，以0.5为一个单位，即两个指标差值为0.5，则指标两两比较判断矩阵取值为(0.5/0.5+1)=2，对角线取倒数。由于计算出来的平均数可能并非正常的比例标度，此时采用就近取值法，比如计算差值结果为2.32，则2.32/0.5+1=5.64，取值为6。

在确定好各类因素后，需要建立判断矩阵。用aij表示因素i，j的重要性之比，那么因素j，i重要性之比取倒数。下面给出标度的具体含义，见表所示。

?

（二）层次分析法的计算步骤

本文采用方根法。其步骤如下：

1.将判断矩阵每一行元素相乘，bij表示i对于j的重要性标度，即

2.对Mi计算的几何平均值，即

4.再一致性检验，求最大特征根λmax，B为已知判断矩阵，n为阶数，W表示权重列向量，即

5.求一致性指标C·I，即

6.求一致性比率C·R；用R·I表示比例系数，其取值与判断矩阵的阶数n有关，即

如果C·R＜0.1，则说明满足一致性检验，否则修改判断矩阵。

随机一致性指标

（二）指标权重计算

从三级指标P1各指标开始进行判断，然后依次对P2-P4各指标进行层级内的判断。以培养计划评价P1为例：

具体计算步骤如下：

行乘积：M1=1×2×2=4；M2=1/2×1×2=1；M3=1/2×1/2×1=1/4;

权重：W1=1.5874/（1.5874+1+0.6300）=0.4934；

进行一致性检验：

求得最大特征根λ max=3.0536，一致性指标C·I=（3.0536-3）/（3-1）=0.0268；查表知R·I=0.52，求一致性比率C·R=0.0268/0.52=0.0516

C·R＜0.1，则说明满足一致性检验。

培养计划评价P1各指标判断矩阵

权重计算结果

同理求其他指标权重，在此不做赘述。最后算出所有三个层级的指标权重如下表：

权重结果汇总

（三）结论分析

从以上分析我们可以看到一级评价指标中，专家门普遍认为背景评价最重要，其中背景评价二级指标里的培养计划P1指标权重为0.7500高于同级的培养环境评价，说明专家们更看重信息化审计人才培养计划。信息化审计人才培养目标如果不明确、不落地，一切都是空谈。所以，校企密切合作共同制定符合社会需求的信息化审计人才培养方案是整个培养过程的基础。另外，在二级指标中学生能力评价P8占比最高，达到了0.8333，说明专家更看重学生能力评价，而不是学生素质评价，颠覆了以往大多数人认为专业知识和技能是最重要的认识，特别是企业专家对学生能力评价评分最高，他们认为信息化审计人才的培养结果应更多地反映在学生信息化审计知识自主学习的能力强不强，在学习过程中是否具有团队协作精神、吃苦耐劳的精神，毕竟在实际的审计岗位上，不需要个人的单打独斗，而是需要整个审计团队分工合作、相互配合。在三级指标中，专家们评分比较高的评价指标是社会需求P21、课程设置P51、实训软件投入P32、课程设置P51、课堂到课率P64、用人单位评价P74，都在0.5左右，说明信息化审计人才培养应立足社会需求制定培养计划；课程设置应跟培养目标相匹配，突出大数据、信息化特色；实训软件投入是整个投入环节的中心，校内实训环节是否能有效培养学生的技能，很大程度上取决于大数据审计、财务、纳税相关软件是否符合最新最优的要求；课堂到课率是评价一个学校学习风气的重要指标，信息化审计人才培养质量好坏，可以通过学生的课堂到课率来反映；用人单位评价是培养结果的一个重要标准，信息化审计人才如果得到用人单位的良好肯定，那么就说明我们的培养目标达到预期。

四、对信息化审计人才培养评价的建议

（一）立足社会需求，明确培养目标

随着大数据、人工智能的快速发展，审计行业已经进入了信息化时代，需要的审计人才必须具备大数据采集和处理能力、人工智能审计软件的使用等技能，同时兼具自主学习能力、团队协作能力和创新能力，具有吃苦耐劳、诚实守信等品质。因此，评价信息化审计人才培养效果，应对标社会需求，按照社会需求进行评价，在社会需求基础上，评价信息化审计人才培养目标是否与社会需求相符。

（二）课程设置应体现审计信息化特色

课程设置是实现信息化审计人才培养目标的重要条件，在评价课程设置时，要考虑专业课程、实践课程及学时的匹配程度。是否开具了大数据审计相关的实践课程，比如：大数据审计实训、计算机审计实训、AI记账实训、云报税实训、数据建模等。同时，还要对上述课程的开课计划进行评价，课程和课程之间开设的先后顺序、衔接是否科学合理，学时安排是否到位等。

（三）信息化审计教学团队建设应加强投入

教学质量的好坏最终取决于师资力量和水平，因此，信息化审计教学团队建设的评价不容忽视。教学团队不能注重于教师的职称，还应该充实既有计算机基础技能又具备审计专业技能的教师加入信息化审计教学团队。在师资队伍建设评价中，着重考虑教师的信息化水平和技能和学校对信息化教师的培训投入力度。

（四）建设校企合作的大数据审计生态圈

校企合作共建大数据审计生态圈，是实现教学到岗位无缝衔接的有力举措。投入评价中，企业专家对校企合作效果评分占比比较高，说明现在校企合作模式得到了社会和企业的认可。通过大数据审计生态圈的建立，可以整合大数据审计理论界和实务界的方法与技术，制定理论界和实务界双教师联合教学制度，不断改善信息化审计教学环境，使企业、教师、学生三方都获益。

五、结论

通过层次分析法，对信息化审计人才培养评价体系进行分析，可以进一步丰富信息化审计人才体系的构建方法，将定性研究转换为定性和定量相结合的研究。本文拟定了4个一级指标、8个二级指标和30个三级指标，涵盖了培养目标、培养计划、培养过程、培养投入、培养结果等方面，评价体系比较全面，通过对G学院的数据分析，能够全方位全过程地对信息化审计人才培养进行评价。根据各个指标的权重分配，也有助于学校管理者为提升信息化审计人才培养质量提供依据。