基于CiteSpace的智慧审计研究热点及前沿分析

吴露 龙翔凌

【摘 要】 随着审计监督的深度和广度不断拓展，如何进一步提升审计的精度和效能成为学者研究的重要课题。智慧审计通过运用新技术新方法，实现数据深度挖掘和协同分析，高效推动审计全覆盖。文章选取近10年国内智慧审计研究领域的文献，运用CiteSpace软件进行发文數量、研究作者及机构、关键词共现、关键词时间聚类情况、关键词突现的可视化图谱分析，从智慧审计技术方法研究和智慧审计运用研究两方面总结我国智慧审计领域的研究热点和发展趋势，结合时间区间提出智慧审计的三个发展阶段，为智慧审计的未来研究提供基础和方向。

【关键词】 智慧审计； 研究热点； 研究前沿； CiteSpace

【中图分类号】 F239  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）11-0114-07

一、引言

党的二十大报告提出，要着力推动高质量发展。审计作为国家治理体系的重要组成部分，应全面提升其工作质量和水平。2018年5月23日，习近平总书记在中央审计委员会第一次会议上指出，要坚持科技强审，通过审计大数据、审计云计算等信息化建设，提高审计工作效率，满足审计任务需要。2021年６月中央审计委员会办公室、审计署印发了《“十四五”国家审计工作发展规划》，提出审计作用发挥与党中央部署要求仍有差距，全国审计工作发展还不平衡，审计全覆盖的质量和水平需要提高。新时代赋予审计工作新使命，要求构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系，审计信息化和智慧化得到普遍关注。智慧审计是指运用云计算、大数据、人工智能、区块链等数智技术辅助审计工作[ 1 ]，采取数字化的方式进行系统研究，进而改进审计工作方式，提高审计的效率和效果。

二、数据来源和研究方法

（一）数据来源

CiteSpace是一款基于Java语言的可视化软件，可以用可视化的方式对特定时间区域的文献进行分析，得出该研究领域的发展路径及知识结构，并以可视化图谱的方式展现研究热点及发展前沿。本文的文献数据收集于中国知网（CNKI）数据库，用“主题=智慧审计（精确）”OR“主题=大数据审计（精确）”OR“主题=人工智能审计（精确）”OR“主题=云审计（精确）”为检索条件，选择“同义词扩展”以确保样本完整，时间范围为2012年1月至2022年5月，期刊来源类别选择“北大核心”“CSSCI”“CSCD”，经筛选共有393篇文献，对检索结果去重整理，删除学会年会总结、课题总结等不相关内容，最终得到375篇文献。

（二）研究方法

本文使用CNKI自带的分析功能和CiteSpace（6.1.R2）软件对国内智慧审计的关键词（Keywords）、发表机构（Institution）、作者合作（Author）等进行知识图谱可视化分析，时间切片（Time Slice）均选择一年，进行相应的数据处理，最终生成我国智慧审计领域的研究热点及前沿趋势。

三、智慧审计研究结果可视化分析

（一）年度发文数量及变化趋势

通过对CNKI数据库中2012—2022年智慧审计发文数量进行统计，绘制时间分布折线图（见图1），发现该领域文献数量总体呈增长趋势。可以将大致趋势分为两个发展阶段：缓慢探索阶段（2012—2015年）和迅速发展阶段（2016—2022年）。2012—2015年，文献量的分布分别为2、9、18、17篇，相关文献数量比较少且有一定幅度升降，说明该领域的研究刚起步，属于缓慢探索阶段，尚未全面兴起。但是该阶段的文献被下载及引用的次数较多，为后期学者的理论研究及实务运用奠定了基础。其中秦荣生（2015）的《大数据、云计算技术对审计的影响研究》被下载26 035次，被引用727次；马志娟和梁思源（2015）的《大数据背景下政府环境责任审计监督全覆盖的路径研究》被下载6 670次，被引用165次。自2016年起，论文年度发表数量迅速增长，智慧审计的研究进入快速发展阶段，相关研究成果也呈多元化，并在2019年达到62篇。同时，知网预计2022年文献数量为71篇（截至5月已有31篇）。2015年12月8日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》和《关于实行审计全覆盖的实施意见》，提出要实行审计全覆盖并创新审计组织方式和技术方法，提高审计效能。一系列的国家政策出台及实施，进一步支撑并推动了审计智慧化发展，运用云计算、云审计、人工智能等技术和方式进行政府审计、社会审计及内部审计的研究热度进一步提升。

（二）研究作者及机构分析

利用CiteSpace软件，将“Time Slicing”时间间隔设置为１年，将“Node Types”选择作者（Author）选项运行，对2012—2022年发表的相关文献进行可视化分析，在各个时间切片选择标准为g-index（k=25），LRF=3.0，L/N=10，LBY=5，e=1.0，得到智慧审计领域学者及合作关系分布的可视化图谱（如图2），其中关键节点326个（N=262），关键路径109个（E=154）。学者发文量及最早发文时间见表1。从发文量来看，陈伟、刘国城、程平、郑石桥、秦荣生位居前列，发文量分别为21篇、15篇、12篇、7篇和5篇。从最早发文时间看，秦荣生在该领域开展研究时间较早，2013年开始分析云计算、大数据对审计行业的影响，并提出内部控制评审、云审计平台建设的建议。图谱的关系连线体现作者的合作程度。从图谱上看，前期学者之间的合作关联性相对较少，通过具体文献进行分析，学者大部分来自高校，合作单位及学者较多来自国家审计和政府审计机关。从2021年开始，吴勇、余洁等作者进行合作研究，关联性较为紧密。从发文机构（详见图3）看，发文量前三的机构分别是南京审计大学、重庆理工大学和北京国家会计学院，总体上高校及国家审计机关在智慧审计领域的研究成果较为突出。

（三）研究热点分析

关键词是文献研究内容的提炼。关键词共现分析主要运用了文献集中词汇共同出现的情况进行汇总，来确定文献集所代表的领域中各主题之间的关系。图谱中主要关键词出现的频率高低以圆圈来表示，中心性则代表关键词重要性，也是该领域研究热度的重要指标。

本文通過CiteSpace对375篇文献进行关键词共现分析，得出关键词共现图谱（如图4）和高频关键词（如表2），共有245个节点，493条连线。对图4和表2进行梳理，综合关键词的频次高低和中心性大小，可以看出智慧审计研究领域的研究热点。智慧审计研究主要集中在大数据、云审计、云计算、数据挖掘、区块链、人工智能、互联网+和审计平台等主题，同时这些研究主题又可以分为智慧审计技术方法研究和智慧审计运用研究两类。智慧审计技术方法研究主要包括两个维度：一是智慧审计背景下可利用云计算、大数据、人工智能、互联网+、区块链等进行数据挖掘、数据清洗、数据云存储、数据分析及审计平台建设的研究；二是在审计技术方法不断优化的情形下，审计模式、数据存储安全、审计风险、审计质量、隐私保护等的研究。智慧审计运用研究主要在智慧审计手段的基础上，集中于不同审计监督主体开展的绩效审计、安全审计、社保审计、金融审计等高效智能化审计实践。

1.智慧审计技术方法的运用

大数据技术为智慧审计的逻辑框架提供了全量审计证据数据源；数据挖掘和分析、物联网和传感定位等技术提高了数据采集和分析的效率；区块链技术为审计证据之间的验证提供了便利；人工智能的发展为审计程序的执行提供了智能化的支持，可以减少审计的人工机械工作量；云计算则为智慧审计提供了云平台的支持，便于审计数据库的建立及存储。蔡华林等[ 2 ]认为，智慧审计以数据流为核心，通过构建审计大数据体系资源架构来进行信息分析和共享，能够将企业内部的各专业领域串联起来，通过软件程序命令直接获取查证数据，及时分析原因并预控风险。黄舒[ 3 ]提出网络爬虫等工具可以更快地获取审计证据，并且利用大数据手段可以进行全方位的数据分析和持续性的动态审计，提高审计质量和效率。金瑜和严冬[ 4 ]提出一种运用MapReduce框架的云审计方法，为云环境下海量数据的存储及审计提供了新的思路，能够提高批量审计的效率。程平和陈珊[ 5 ]提出在审计领域知识库的基础上，建立审计样本与审计目标的关联规则，并利用DBSCAN聚类算法实现审计领域知识的积累和再利用。王莉莉和李小莉[ 6 ]提出区块链技术由于具有去中心化、数据不容易被篡改的特点，可有效运用于审计工作中，并建立区块链审计平台，远程保障审计数据的安全，拓宽审计覆盖面。

2.大数据环境下审计风险的控制

陈伟[ 7 ]分析认为，大数据技术运用于审计，在带来审计便利的同时也存在较大风险，如数据采集、质量控制、存储与管理、数据分析的风险，通过网络爬虫、定期数据报送等方法可以提高审计数据的全面性，同时改进数据管理制度、提高人员安全意识、采用分级保护方式进行数据存储管理、加强连续性管理与控制可以增强数据存储的安全性。陈智斌等[ 8 ]提出审计人员在获取审计证据时，运用审计技术要注意合规合法，如在使用网络爬虫技术时，不得利用技术进行数据的非法获取。张悦等[ 9 ]提出大数据审计背景下在数据采集传输、存储、处理分析三个阶段做好数据质量风险、来源风险、标准风险、安全风险、管理风险和组织风险的识别和应对。付达院和杨静怡[ 10 ]认为，互联网背景下联网审计在提高审计效率的同时也带来了前所未有的风险，社会审计应利用云技术优化云审计平台，完善风险防控制度。

3.智慧审计在国家审计中的运用

为实现审计全覆盖，国家审计监督的领域也不断拓展，在绩效审计、预算执行审计、环境责任审计、政府采购审计等领域都运用了智能化审计技术[ 11 ]。刘国常和胡枫[ 12 ]将政府审计运用大数据技术的具体步骤进行细化，提出大数据审计推动政府审计全覆盖的优化路径。唐衍军和蒋尧明[ 13 ]提出区块链技术能为“区块链+审计”平台提供低成本的基础设施，区块链的去中心化特点能助力政府审计开展腐败预警与治理。

4.智慧审计在内部审计中的运用

2018年3月开始实施的《审计署关于内部审计工作的规定》（审计署令第11号）对内部审计的工作职责提出更明确的要求，内部审计方式方法的创新也得到更多关注。有学者提出，可采用SOA架构、XBRL可扩展商业报告语言和大数据，构建云内部审计平台，并构思信息化内部审计的流程。张文秀等[ 14 ]分析了大数据给内部审计带来的冲击，认为要尽快开展内部审计改革，通过构建跨部门数据云分享与存储平台，培养或引入技术人才，成立内部审计数据组，以优化审计流程。在内部审计资源有限的前提下，提出内部审计需要进行技术创新，智能审计系统框架的设计及智能审计在审计流程中的运用备受关注。

5.智慧审计在社会审计中的运用

由于审计环境的变化，会计师事务所为了提高审计质量和盈利水平，应积极进行审计战略转型。在转型中可能会面临审计数据质量不高、审计技术有限、大数据专业审计人才紧缺、审计投入成本高等困难，因此应在技术开发、人力及资金投入等方面进行支持，以实现大数据社会审计转型。程平等学者以社会审计为主体，运用RPA审计机器人抽样模型，对审计技术、审计流程、风险评估等方面进行探究。李信[ 15 ]分析了大数据环境下Python计算机程序设计语言在事务所审计工作中的应用，认为可以通过编写爬虫、数据可视化分析程序来提高审计效率。

（四）研究趋势及前沿分析

1.研究趋势分析

关键词聚类分析将关键词共现的图谱采用聚类的方法进一步处理，得到该研究领域关键词组并汇总，然后对其命名，以确定该领域的研究主题。关键词聚类时间图谱是将关键词聚类和关键词时区图结合，从二维的角度分析智慧审计研究主题近十年的变化趋势（如图5所示）。图中将8个聚类主题中包含的关键词按照时间铺开，每条线代表一个聚类研究主题，线上的圆圈表示关键词在此聚类主题中第一次出现的时间，不同时间段会出现不同的关键词。如果关键词之间有关联或被引，则用线连接起来，关键词频次增加则圆圈变大。结合CiteSpace的模块值（Q值）和平均轮廓值（S值）来分析图谱的绘制效果。一般而言，Q值的区间为［0，1］，Q值＞0.3，说明结构是显著的。S值在0.5以上，说明聚类是合理的。本文数据的聚类结果显示，Q值为0.6，S值为0.88，说明本文的聚类效果比较显著。

如图5所示，智慧审计的发展脉络大致分为三个阶段：一阶段（起步期），自2012年提出云审计、智能审计、信息化审计以来，审计领域的智能化审计、云计算的理论系统研究逐步展开。二阶段（发展期），自2016年起，数据挖掘、数据仓库、互联网+、云技术、云平台、人工智能等被运用到审计行业，结合审计模型、大数据审计平台及云存储，将智慧审计技术和方法运用到了国家审计、内部审计以及社会审计中。三阶段（成熟期），2020年至今，新型审计技术广泛运用，随之带来的隐私保护、数据可视化、信任体系、数智审计风险及信息披露等问题被重视，学者正研究并探讨应对这些问题的一些技术改进方案。

2.研究前沿分析

关键词突现（Burstness）是利用CiteSpace计算和分析不同时间段内关键词频次增加的程度及其分布的时间，频次的变化趋势可以表明该研究领域未来的研究方向。本研究的数据范围为2012—2022年，在进行分析时，将？酌（0，1）值设置为0.5，“Minimum Duration”设置为1，经计算分析得出21个关键词突现的图谱（见图6）。从图中关键词的突现强度（Strength）、开始（Begin）、结束（End）和持续时间段，可以了解智慧审计的研究趋势和前沿。

从图中可以看出，“云审计”“云计算”分别在2012年和2013年被提出，并且突现强度较高，分别是6.98和6.53，突现时间持续至2015年。由于受到海量数据的影响，审计领域也更加广泛地运用云技术进行数据处理和审计，结合系统论的研究成果，逐步推动审计工作的改革。

“大数据”“云技术”“数据分析”“人工智能”和“智能审计”在2016年之后成为研究热点，学者将“大数据”技术与审计的工作程序相结合，在审计计划、审计执行及审计整改阶段运用大数据和云技术的方法，提高审计效能。随着技术逐渐成熟，大数据、区块链、物联网、人工智能的价值被认可并广泛运用于审计工作中，用智能化审计平台，减少机械冗繁的数据采集及处理工作。同时，技术支持审计领域进一步拓宽，在公共资金使用情况审计、绩效审计、经济责任审计、政府采购审计及预算执行情况审计等方面都能运用大数据云的方式进行实时审计[ 16 ]，多维度进行系统分析，核查审计疑点，实现全量数据审计。

2020年以来，“隐私保护”“审计人员”“内部审计”“区块链”成为学者研究的方向。一方面，随着国家审计机关加强对内部审计的指导和监督，在国家审计中较为成熟运用的数据化审计方法被逐步推广到各行业内部审计，学者结合公立医院、铁路企业、供电企业、大型施工企业等行业内部审计机构的特点，从审计人员结构、信息化及云存储平台的建设、审计组织方式等方面进行了优化改进研究，在智能审计系统设计、审计模型建立、智能化技术运用等方面的实践研究也取得突破性进展。另一方面，云计算和数据高效交互在审计领域的深度应用，对审计电子数据的安全、隐私保护、机器学习伦理等方面带来了一定的风险，学者正通过无证书签名技术、虚拟索引数据结构、去中心化的区块链技术等方案来解决智慧审计中的数据安全和隐私等问题。

四、结论与展望

本文对2012—2022年智慧审计领域的文献进行分析，总结了近10年该领域的研究热点和发展趋势。通过对智慧审计的发文量、研究学者及合作情况、发文机构、关键词共现、关键词时间聚类、关键词突现进行分析，得出以下结论：

在研究发展脉络方面，智慧审计的研究热度在持续攀升，从云审计、大数据审计、人工智能、区块链审计的发展脉络逐步扩展，研究领域的发文量呈快速上升趋势，说明该领域已经受到国内审计学术界学者的广泛关注，研究作者逐步增多，不同专业的合作在不断增加。从研究作者及研究机构来看，研究机构主要集中在高校，近几年研究学者较为分散，合作研究主要体现在政府和高校，而与企事业审计机构合作不明显。

在研究热点及前沿趋势方面，主要研究内容从智慧审计技术方法逐步深入到国家审计、内部审计和社会审计中的实践应用，并在实务研究基础上提出面临的风险及防控措施。通过文献阅读可以发现，目前智慧审计研究还面临一些难题需要解决：（1）随着数据量爆炸式增长及应用领域的拓宽，运用大数据及区块链技术所采集的审计证据真实性和可靠性的甄别成为亟需解决的问题。同时，隐私保护、数据安全性及信息披露等问题也逐渐暴露出来，需要学者进一步研究。（2）新的审计方法及审计流程与传统审计准则存在一定冲突，审计抽样、重要性水平和穿行测试等传统审计流程和手段与全量样本、人工智能、智能合约等的接轨需要进一步探讨。（3）智慧审计中涉及许多非会计审计专业技术，而目前审计人员主要以财务、审计专业为主，对数智技术的了解与掌握水平较低。这需要从长远出发，培养多学科融合审计人才，国家及各单位予以政策上的支持。

本文仅检索中国知网核心数据库中近10年的文献进行阅读和研究，对国际上智慧审计的发展前沿未全面研究，存在一定的局限性。本文在一定程度上反映目前审计领域的研究热点和前沿，为智慧审计的未来研究提供基础和方向，以期推动研究者探索新型审计技术支撑精准审计，围绕数据赋能研究型审计，运用智慧审计提高审计监督的效果，实现审计监督全覆盖。

【主要参考文献】

［1］ 苏霞，张晶晶，张炜光，等.国家电网智慧审计平台评价应用研究：以国网河北雄安新区供电公司智慧审计平台为例［J］.會计之友，2022（9）：116-124.

［2］ 蔡华林，凌海涛，黄陟，等.大数据背景下推进电网审计信息化建设的实践与思考［J］.中国内部审计，2016（4）：33-36.

［3］ 黄舒.大数据背景下审计质量提升路径［J］.企业经济，2017（12）：84-87.

［4］ 金瑜，严冬.基于MapReduce的云存储数据审计方法研究［J］.计算机科学，2017（2）：195-201.

［5］ 程平，陈珊.大数据时代基于DBSCAN聚类方法的审计抽样［J］.中国注册会计师，2016（4）：76-79.

［6］ 王莉莉，李小莉.数字经济下区块链技术与审计工作的融合［J］.会计之友，2021（21）：152-157.

［7］ 陈伟.大数据环境下的联网审计风险控制研究［J］.中国注册会计师，2018（9）：58-63.

［8］ 陈智斌，张妍，胡惊雷，等.大数据技术在审计全覆盖中的应用研究：以湖北省医保审计实践为例［J］.审计研究，2018（1）：11-15.

［9］ 张悦，杨乐，韩钰，等.大数据环境下的审计变化、数据风险治理及人才培养［J］.审计研究，2021（6）：26-34.

［10］ 付达院，杨静怡.互联网背景下审计发展趋势与注册会计师审计风险［J］.中国注册会计师，2019（7）：80-82.

［11］ 杨世武，高红玲.切实发挥审计监督作用全力助推高质量发展［J］.审计月刊，2022（3）：11-13.

［12］ 刘国常，胡枫.大数据助推政府审计全覆盖路径研究［J］.会计之友，2018（18）：98-101.

［13］ 唐衍军，蒋尧明.政府审计推进腐败治理研究：基于区块链技术赋能视角［J］.会计与经济研究，2020，34（4）：46-58.

［14］ 张文秀，张琳琳，夏聪颖.大数据时代内部审计机构组织方式研究［J］.会计之友，2021（8）：22-26.

［15］ 李信.大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用研究［J］.中国注册会计师，2021（6）：79-83.

［16］ 陈佩佩，杨晓宇.大数据环境下财政审计建模分析［J］.审计月刊，2021（12）：25-27.