大数据环境下环境审计流程研究

张冉

摘要：大数据技术的快速发展将使环境审计发生深刻的变化。本文分析了当前大数据技术对环境审计的影响，设计了大数据环境下的环境审计流程，即环境审计准备阶段和环境审计实施阶段、环境审计报告阶段、环境审计后续审计阶段。在此基础上，进一步研究了支持该流程所需要的大数据平台和协同机制。本文的研究为推动环境审计信息化建设，提高环境审计绿色治理水平提供了一定的思路。

关键词：环境审计 大数据 审计流程

中图分类号：F239.2F239.4TP3

一、引言

近几年来，以大数据为代表的新一代信息技术在审计中发挥着越来越重要的作用。2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。同年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，要求对公共资金、国有资产、国有资源等实施审计全覆盖。而创新审计技术是实现审计全覆盖的重要手段。利用大数据技术推动审计创新，增强审计参与国家治理的监督、评价、防御功能，无疑将推进审计信息化建设、实现国家治理现代化。

环境审计作为国家审计的一部分，将充分借鉴大数据技术进行协同治理和系统治理。本文分析了大数据对环境审计的影响，指出借助于大数据技术，环境审计将在环保责任划分、环境资源整合与共享、环境审计可持续性等方面具有优势。在此基础上，本文又设计了大数据环境下环境审计流程，分析了该流程所需要的大数据平台和协同机制。本文的研究一方面促进了环境审计与大数据的结合，丰富了环境审计理论的发展；另一方面帮助环境审计实现自我革新，推动环境审计在审计效率和审计质量等方面实现突破，从而使环境审计绿色治理水平不断提高。

二、文献综述

“大数据”不同于以往的“数据”，它在数量上和质量上均有所差异[1]，表现为规模性、多样性、高速性、价值性等特點[2]。大数据技术可以帮助使用者从海量数据中快速获得有效的信息。因大数据技术可以充分挖掘出有价值的信息而广泛应用在经济领域、农业领域及商业领域等。

多数学者对于大数据与审计的研究是在总体层面上展开的。大数据的快速发展将对审计产生方方面面的影响，也将逐步改变传统审计的取证方式[3]。学者秦荣生[4]认为大数据、云计算在持续审计方式、总体审计模式、审计成果应用和审计证据应用等方面均有促进作用，这充分体现了大数据技术将带给审计广泛的影响。然而少数学者也研究大数据对审计某个领域的影响，如郑伟等[5]提出了数据式审计模式，陈伟和居江宁[6]则探究了基于可视化技术的电子数据审计方法。

在大数据与环境审计研究方面，相关文献比较少，现有的研究聚焦于环境审计的某个小领域，如资源环境审计。王振铎和张心灵[7]研究了草原遥感影像和地理信息系统在内蒙古草原征用情况审计中的应用。刘浩等[8]借助测绘地理信息技术提出了建立资源环境审计分析平台。

综上所述，将大数据应用到环境审计的相关研究比较匮乏，即使有研究也集中在资源环境审计领域，这说明相关研究还需进一步深入。本文就是在大数据环境下研究环境审计流程，该研究将进一步驱动环境审计进行自我革新，帮助环境审计人员提高环境审计效率。

三、大数据对环境审计的影响

（一）大数据与大数据技术

目前对大数据的定义并没有形成统一的看法，较为典型的是麦肯锡咨询公司对大数据的定义：大数据是无法用传统数据库软件进行采集、处理和管理的数据集合。大数据强调规模大，但是又绝非传统概念上的大量数据，它的数据规模大到传统数据库无法进行处理。大数据包含的数据类型具有多样性，不仅仅包含结构化数据，还包含半结构化数据和非结构化数据。大数据价值稀疏，但是商业价值高。有用的数据镶嵌在大规模的数据中，它不是特别强调数据的因果关系，强调数据的相关关系，通过事物间较强的相关关系对事物的发展状况进行预测，商业价值极高。此外，大数据处理速度快，显著优于传统的数据挖掘技术。

大数据的特点决定了其背后的大数据技术也不同于传统的数据处理技术。事实上，大数据技术是一系列技术的集合，包含数据采集、数据分析、数据存储以及数据的可视化等技术，主要包括数据挖掘、机器学习、空间分析、非关系型数据库等技术[9]。

（二）大数据技术推动环境审计自我革新

大数据技术可以帮助不同地区理清环保责任。上级审计部门可以及时对审计对象进行跟进、分析和整合，用多重信息渠道了解不同地区环境审计的进展，分析地方环境问题的关键点，统筹安排并制定具有针对性的环境治理目标。这一方面降低了地方环境审计工作开展的盲目性；另一方面也在一定程度上理清了不同地区或不同部门的环保责任。

大数据技术可以使不同的环境审计参与主体快速实现资源整合与共享。在整个审计过程中，不同级别的审计部门根据各自需求收集信息，及时在对应的模块上存储信息，通过分析相关数据，输出结果，整个过程及时存储及时输出，便于实现“一审多果”、“一果多用”。

大数据技术可以促进环境审计的可持续性。将环境审计从关注“事后”移到“事前”和“事中”，突破了事后审计无法弥补环境已然被破坏的局限，通过事前审计做到“未病先防”，通过事中审计做到“既病防变”[10]。后续审计也可以为环境审计主体持续跟进、强化监督提供了可能，环境审计的作用主要在于监督评价审计对象治理环境的实际成效，这在一定程度上保障了环境审计对象切实履行环境责任。

四、大数据环境下环境审计流程的设计

（一）现有环境审计流程中的不足

环境审计实施之前，计划审计的对象往往是跨区域的审计项目。某水域的水污染或者某区域的大气污染等环境问题天然地具有跨区域的特点，但这与我国环境治理按照属地原则开展相矛盾。并且环境问题具有外部性，一个区域的环境治理成效往往受到周围地区的影响，如果周围地区环境状况恶化，该地区的治理效果也会打折扣，这会造成不同地区环境绩效无法评价，并最终导致地区间相互推诿，各自为政的现象。

环境审计实施过程中，参与主体具有多元性，不仅仅涉及审计部门、环境部门，还有可能涉及财政部门、环保部门、水利部门以及国有资产管理部门等多个部门的人员。不同的部门虽然在收集数据的过程中各有侧重，但是仍然有大量的共同信息。不同部门对相同的环境信息分别采集，重复汇总，一方面导致信息冗余，记录分散，极易形成“信息孤岛”；另一方面不利于信息整合，统筹规划，无法达成全国环境审计“一盘棋”的局面。

环境审计实施结果的利用程度不高。审计结果往往缺乏清楚明了的建议，语言表述往往具有一定的模糊性，泛泛而谈，审计对象从审计建议中找不到切实可行的整改措施。而且，环境审计结果缺少后续的有效反馈机制。虽然审计部门也将环境审计的结果与被审计单位进行沟通，但是后续整改情况如何，并没有做到及时跟踪与督促，在实务中往往表现为被审计单位消极整改，疲于应付。

（二）大数据环境下环境审计流程的设计

本文借助大数据技术设计了环境审计流程。大数据环境下环境审计流程主要由环境审计准备阶段、环境审计实施阶段、环境审计报告阶段以及环境审计的后续审计阶段等四个阶段组成。具体如图1所示。

1.环境审计准备阶段

该阶段首先应组成环境审计小组，必要时可以从环保部门、水利部门等多部门抽调人员，满足环境审计专业性要求；其次，要了解环境审计对象的情况，重点明确审计对象主要的环境问题、大数据技术的使用情况、技术人员的配备情况、内部控制与风险管理的运行情况等；最后，发放环境审计通知书，要求审计对象为审计小组提供所需的资料。

2.环境审计实施阶段

环境审计实施阶段主要包含数据采集、数据存储、数据分析等阶段。

（1）环境审计数据采集

大数据环境下的环境审计数据来源非常丰富，互联网等公共网络、被审计单位、审计机关等均可以构成环境审计数据的来源渠道。环境审计人员在互联网等公共网络上可以采集到门户网站、社交平台上的大数据，数据类型大都为非结构化数据，数据极其丰富；从审计对象那里可以采集到财务数据、会议纪要等数据，数据类型有结构化数据，也有非结构化数据；从审计机关那里就可以采集以前已经审计过的同类型业务的审计数据等，数据类型多为结构化数据。

（2）环境审计数据存储

环境审计数据应存储在统一的管理系统中。该数据管理系统对不同性质、不同类型、不同格式的数据进行分类存储、统一管理，以满足不同类型的环境审计业务的需求。可以利用关系型数据库存储结构化的审计数据，利用非关系型数据库存储半结构化、非结构化的审计数据。

（3）环境审计数据分析

利用数据挖掘技术、数据筛选技术实现环境审计数据分析。将采集存储的环境审计数据进行数据查询、对比分析、空间分析以及关联分析等，从湿地、森林、海洋、耕地等审计对象那采集的数据进行表格筛选、词频统计、矢量数据叠加等，进而追查资金、业务、实物流向，挖掘数据之间的关系，发现异常数据，形成环境审计异常数据的记录，从而发现审计的风险点，进而帮助环境审计人员发现审计线索和实现环境审计监督和预警机制。

3.环境审计报告阶段

此阶段主要包括审计结果输出与结果共享两阶段。具体而言，环境审计主体可以实时监控审计对象的状况，借助大数据二三维可视化技术，将审计取证渗透到整个项目的过程，及时提供不同时间点的阶段性环境审计结论，在此基础上，环境审计主体将进一步判断环境审计目标是否实现，并形成总体的环境审计报告。环境审计各个参与主体均可在自己的权限内查阅该报告，帮助环境审计参与主体意识到潜在的环境成本或环境收益，从而帮助参与主体借鉴审计成果，实现“一果多用”。

4.环境审计后续审计阶段

后续审计阶段主要包含两方面：后续监督与信息反馈。一方面，环境审计对象要根据环境审计报告中的建议采取行动，及时解决环境问题，帮助提升生态系统的可持续性。在此过程中，环境审计主体应对审计对象保持持续关注，及时跟进环境问题的解决过程；另一方面，环境审计对象也要与审计主体及时沟通，主动提供治理环境进展。审计主体则应重点关注环境问题是否真正得到解决，有无表面整改实际隐形拒绝的情况等。

（三）环境审计流程所需要的配套资源

1.环境审计流程的设计需要构建一个大数据平台

该平台可以兼容环境审计各个阶段所需要的大数据技术，实现技术集成。具体而言，数据采集阶段可以借助网络爬虫等技术采集网络信息，利用遥感、全球卫星定位系统等技术采集现场数据；数据存储阶段可以通过关系型数据库对各类账目等数据进行存储，通过开源数据库对实时监测的数据进行存储；数据分析阶段则可以借鉴地理空间分析技术实现时空大数据的分析，也可以结合机器学习将专家经验建模识别未逾期的审计风险；审计结果输出阶段则可以利用数据可视化技术等将不可见或不直接可见的数据变成直观的数据。这些技术方便了审计主体持续跟进环境问题，提高了环境审计效率和质量。

2.大数据环境下的环境审计要求建立一套协同机制

一方面是组织管理上的协同。从环境审计准备阶段到具体环境审计实施阶段，再到审计结果的输出和后续审计阶段，整个流程均需要一套多方合作、沟通顺畅、协调有序的管理机制。大数据环境下的环境审计不管处于哪个阶段都要服务于统一的环境审计目标，统筹资源安排，在任务分配、资源共享等方面实现管理的有序；另一方面就是人员调配上的协同。环境审计本身涉及的领域非常广泛，涵盖审计学、统计学、环境学等学科，这就要求环境审计小組具备多学科知识，组建的审计小组成员可能来自不同的部门，这时就要做到优势互补、科学分工、有效沟通。

五、结论与启示

随着大数据技术的发展，环境审计将发生深刻的变化，环境审计流程亦如此。本文设计了大数据环境下的环境审计流程，该流程在环保责任划分、环境资源整合与共享、环境审计可持续性等方面具有优势。而为了保障大数据环境下环境审计流程的顺利实施，应该建立一个支持大数据技术的平台和一套贯穿整个审计过程中的协同机制。

本文的研究进一步启示我们，大数据技术可以解决数据处理和数据分析难的问题，帮助环境审计人员快速挖掘更多有价值的信息，创造一个快速高效的审计环境，无论在效率方面还是在质量方面均会促进环境审计的快速提高，这也将为环境审计监督功能、评价功能、防御功能的发挥以及绿色治理水平的提升带来全新的突破。在目前阶段，环境审计与大数据结合的相关研究还处于探索阶段，未来可以从大数据平台的具体构建、环境审计成果的综合应用、环境审计模式的发展等方面做进一步地探究。

参考文献：

[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报（工学版），2014，48（6）：957-972.

[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.

[3]Yoon K， Lucas H， Zhang L.Big data as complementary audit evidence[J]. Accounting Horizons，2015，29（2）：431-438.

[4]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014（6）：23-28.

[5]郑伟，张立民，杨莉.试析大数据环境下的数据式审计模式[J].审计研究，2016（4）：20-27.

[6]陈伟，居江宁.基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法研究[J].审计研究，2018（1）：16-21.

[7]王振铎，张心灵.地理信息技术在领导干部草原资源资产责任审计中的运用[J].科学管理研究，2019，37（3）：30-34.

[8]刘浩，马红，李波，等.资源环境审计分析平台研究[J].测绘地理信息，2022，47（3）：173-175.

[9]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013，23（4）：168-172.

[10]王爱国，郭胜川.生态文明审计：生态文明建设的基础性制度保障[J].改革，2021（12）：140-150.

责任编辑：姜洪云