审计如何用大数据推动精准扶贫?

　　审计署日前发布了今年一季度贯彻落实国家重大政策措施跟踪审计结果。据了解，扶贫资金和项目审计是一季度民生方面审计的首要重点，扶贫工作也是整个“十三五”期间的审计重点之一。如何通过审计帮助打赢扶贫攻坚战?北京青年报记者赴审计署重庆、沈阳、昆明特派办深入采访了解。

　　发现

　　辽宁借鉴审计方法

　　清理15万非贫困户

　　2015年10月，审计署发布8月份对稳增长等政策贯彻落实跟踪审计结果公告。公告显示，在广西壮族自治区马山县认定的扶贫对象中，有3119人不符合扶贫建档立卡标准，其中343人属于财政供养人员、2454人购买了2645辆汽车、43人在县城购买商品房或自建住房、439人为个体工商户或经营公司。

　　为保证扶贫对象的精准性，辽宁省抚顺市扶贫办主任高世海和同事挨家挨户走访，核查建档立卡的对象是否真贫困。“我们动用了大批的人力物力，却没有他们花10分钟审计出来的结果好。”

　　“10分钟”是个略显夸张的说法。审计人员在马山事件后来到抚顺市的贫困县。高世海记得，审计人员到达当天即取得了相关比较数据，第二天就将不符合建档立卡标准的非贫户名单交给了抚顺市扶贫办。

　　列出的名单都十分准确!得知情况的高世海，不但没有担心被问责，反而主动向审计人员“拳”。他对北青报记者表示，以前总说“大数据”，但大数据怎么应用基层确实不懂，即使懂了，扶贫办要求其他部门提供数据也很难，要想做到精准扶贫很难。审计人员发现问题后，抚顺市政府非常重视，通过向审计人员“拜师学艺”，对全市范围的建档立卡贫困户进行电子筛查。

　　“过去，他家有三个门市房，他说有一个，我就只能相信，现在他们家三个门市房在哪里我都知道。”高世海说。

　　抚顺的做法很快推广到全省，辽宁省扶贫办副主任吕宏伟透露，在审计署沈阳特派办的帮助下，辽宁省采用大数据核查的方式对建档立卡的贫困户进行清理，发现14.7万人不是贫困人口，同时新纳入此前没有建档立卡的贫困人口3.8万人。

　　成果

　　审计促进19余亿

　　扶贫资金到位

　　扶贫资金是贫困百姓的生存钱、保命钱。《中国农村扶贫开发纲要(2011年-2020年)》提出，要“强化审计监督”，“剪除查处挤占挪用、截留和贪污扶贫资金的行为”。审计署始终把扶贫审计作为一项重要工作，特别是2013年以来，多次组织开展专项审计，并在国家重大政策措施贯彻落实情况跟踪审计中持续关注扶贫政策落实情况。

　≥统计，截至2015年底，审计署通过扶贫审计，已促进国务院扶贫办及相关地方出台或修订规范性文件50多项，归还和发放扶贫资金1.82亿元，清理消化或加快下拨扶贫资金19.53亿元，查处235名责任人员。

　　2013年，在审计署组织对6个省(区)19个国家扶贫开发工作重点县的财政扶贫资金审计中，审计的区域涉及了5个集中连片特困地区，审计人员实地走访了85个乡镇、578个贫困村、200多家单位和1600多个扶贫项目，抽查财政扶贫资金12.4亿元。抽查的财政扶贫资金量和项目数分别占到19个县2010年至2012年财政扶贫资金投入和安排项目数的31.6%和25.4%。

　　此次审计查出一些地方扶贫资金在管理使用分配中的贪污侵占、挤占挪用、损失浪费、资金闲置等问题，审计署在给国务院的报告中详细列明了每一类问题的情况，从扶贫资金管理机制、监管责任、基层作风等方面分析了问题产生的原因并给出相关建议。

　≥北青报记者了解，国务院常务会两次听取情况汇报，部署加强财政扶贫等民生资金管理和审计监督工作;中央印发《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》，进一步创新完善扶贫开发工作机制;国务院扶贫办及相关地方根据审计结果出台或修订多项规范性文件，相关部门和地区对违法违纪违规人员进行了追责问责处理，触犯法律的还受到了法律的惩处。

　　2014年8月以来，审计署在国家重大政策措施贯彻落实情况跟踪审计中，持续关注了“实施精准扶贫、精准脱贫”重点项目推进情况、资金统筹使用情况、相关政策落实情况，揭示和反映了不作为、慢作为的问题以及积极、主动、有效作为的典型，这样的做法延续至今。广西马山事件即是这样的典型，马山事件后国务院扶贫办在全国开展建档立卡贫困户复核工作。本组文并摄/本报记者 邹春霞

　　释疑

　　为什么审计“一查就准”?

　　审计发现问题的精准性让不少被审计单位折服。审计署昆明特派办一位负责人告诉北青报记者，这源于大数据的运用。

　　关联分析各类数据

　　为什么审计人员能在短期内完成任务?这主要得益于审计署在大数据审计方面的不断探索创新。

　　以云南省为例，该省有73个国家级贫困县，加上集中连片地区15个，符合国家级贫困县政策的有88个。涉及的几百万条数据记录一条一条核实显然是不可能的，审计人员运用数据分析帮助云南省扶贫办做好“精准识别”，在扶贫工作中发挥了推进国家治理的作用。

　　审计先做数据分析后到现场

　　以某国有企业审计为例，净资产几万亿，职工上百万。如果采取传统的审计方式，“几百个人审计一年都审计不完”。而参与该项目审计的仅几十人，审计时间仅3个月。不过审计人员一点都不担心，因为在审计开始阶段甚至进点前都会先行做好前期数据分析的功课，为现场审计突出重点提供支撑。

　　大数据审计方式的利用，让审计人员的工作量下降了，效率却提高了。新华社《?望》周刊曾对比2013年开展的政府性债务审计和1998年组织的全国粮食财务挂账的清理审计。2013年审计部门审计62215个政府部门和机构、7170个融资平台公司、68621个经费补助事业单位、2235个公用事业单位和14219个其他单位，涉及73万多个项目、超过245万笔债务，金额规模为万亿级，用了2个多月。而1998年，审计总金额2700多亿元，却动用了5.7万人耗时9个多月才完成。

　　审计署设大数据分析办公室

　≥北青报记者了解，审计署对大数据审计的探索其实早已开始。2012年全国社保基金审计是其中案例之一。

　　将各方面相关数据等统一到一个数据平台后，审计人员只要在计算机网络系统进行操作，参保企业的相关信息就会在电脑屏幕上标示出来。

　　按照有关法律法规，各部门单位在接受审计时，需要提供审计所需要的电子数据，其中包括财务和业务数据。在2012年的全国社保基金审计、2013年的全国地方政府性债务审计、2014年的全国土地出让收支审计以及2015年的重大政策跟踪审计等重要审计任务中，大数据分析都发挥了重要的作用。2015年，审计署还成立了数据审计司专门开展数据分析工作。

　　在去年年底召开的全国审计工作会议上，审计长刘家义指出，推进以大数据为核心的审计信息化建设是应对未来挑战的重要法宝。此前中办、国办发布的《关于实行审计全覆盖的实施意见》，也已将构建大数据审计工作模式、构建国家审计数据系统和数字化审计平台提上议程。