大數據背景下生態審計平臺模型設計與發展路徑探討

黎 明，王俊凱

(重慶理工大學 會計學院， 重慶 400054)

一、引言

在黨的十九大上，習近平總書記明確提出：“生態環境建設需進行三個階段，即第一階段：到2020年，堅決打好污染防治攻堅戰；第二階段：到2035年，生態環境根本好轉，美麗中國基本實現；第三階段：到21世紀中葉，生態文明全面提升，建成美麗中國?！盵1]這三個階段的提出，使人們更加清醒地認識到保護生態環境的艱巨性和緊迫性，同時也進一步推動了生態文明建設，加大了生態環境保護力度，促進了生態環境監管體制的發展。在這樣的歷史大背景下，作為維護生態平衡、建設生態文明的重要工具——生態審計，必然將勢不可擋地出現在審計大舞臺上，為保護生態環境提供力量。現階段，不管是國內還是國際社會都將目標著眼于“邁向無污染的星球”，而以“實現生態環境可持續發展”為目標的生態審計也將會受到社會各界的密切關注。

近年來，大數據(big data)作為一次新的技術革命，其廣泛應用對我們的工作生活產生了巨大影響，同時它的出現也將導致審計領域迎來質的改變和發展。早在2015年，中央辦公廳和國務院辦公廳就明確提出“要構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度”的意見，而隨著有關部門頒布《生態環境監測網絡建設方案》與《關于深化環境監測改革提高環境監測數據質量的意見》等環境監測方面的改革文件，作為審計領域中的新興領域，生態審計要求審計人員充分利用最新的大數據技術，用先進科學的方法推動生態文明體制建設，推進國家在生態文明領域治理能力和治理體系的現代化，順應時代發展，更好地貫徹落實習近平總書記強調的“要正確處理好經濟發展同生態環境保護的關系，牢固樹立保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力的理念，更加自覺地推動綠色發展、循環發展、低碳發展，決不以犧牲環境為代價去換取一時的經濟增長”[1]的宗旨，實現生態環境可持續發展的最終目標。

二、文獻綜述

(一)生態審計的相關研究

我國早在1992年《中國21世紀議程》中就提出“自然資源保護”，并在后續發展中提出“生態文明”理念，審計領域也明確提出了“生態審計”概念[2]，生態審計的目的是結合最嚴格的生態環境保護制度來解決突出的生態環境問題、監督生態環境發展情況，并用實際行動實現人與自然和諧共生、構建清潔美麗的世界。但是，我國對生態審計研究的很多方面都尚處于起步階段，并且存在諸多爭議。

在對生態審計概念的理解上，不同的學者持有不同的看法。有的學者單純地認為，生態審計只是將審計內容擴展到生態領域，而有的學者僅將生態審計看作是環境審計的一個重要方面，沒有看到兩者之間的實質差別。周航認為生態審計就是對領導干部在任職期間所在地區的生態環境保護的管理使用和效益情況以及應付的領導責任進行審計和評價[2]。張亞連等認為生態審計是環境審計的組成部分，是對在生產活動中產生的生態環境問題進行消除與預防，以及與之相關的經濟活動的合法性和效益性進行評價、鑒證和監督的行為[3]。鄭國洪等則把生態審計的概念理解為生態文明審計，他認為生態文明審計是以改善生態環境為目的，有關審計部門依據國家相關法律法規和采用適當方法對被審計單位的生態指標偏離于國家規定標準的程度或風險進行監督、評價的行為，使被審計單位的經濟活動符合可持續發展觀[4]。以上學者對生態審計的認識都存在片面性，沒有深入研究生態審計的本質。本文贊同黎明對生態審計的定義，他認為生態審計是審計機構依據法律法規對生態環境的保護、修復和破壞情況進行監督、評價和鑒證，旨在平衡經濟發展和生態環境的關系，推動生態文明建設，實現可持續發展的審計活動[5]。

同時，國內學者對生態審計的研究范圍也相對較小。在理論層面上，王蕓等通過比較國內外生態審計的制度與實踐發現，生態審計在目標的實現路徑、主體、對象和方法上存在差異[6]；張亞連認為，生態審計體系包括合規性審計、生態會計信息審計、生態管理系統審計3個方面[3]；王睿認為，生態審計的理論基礎是產業生態學，并探討了生態審計在政府審計、內部審計以及獨立審計不同主體中的發展模式[7]。在實務層面上，學者們對生態效益審計進行了大量的研究，并把生態效益審計作為未來幾年的三大任務之一；此外，還有不少學者對政府生態離任審計、區域性生態審計進行了研究，并取得了不錯的成果。在以后的長遠發展過程中，生態審計必將是理論和實踐的漫長探索過程。

(二)大數據背景下生態審計發展的相關研究

大數據，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[8]。大數據以其巨大的能量影響著我們的生活、工作甚至思維，正成為重要的生產因素，已經滲透到了政治、經濟等多個領域。

國務院在《關于加強審計工作的意見》中明確要求“探索審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力”后，大數據技術在審計領域中各個方面都展開了運用。大數據技術發展帶來了審計思維、審計對象、審計風險、審計證據、審計方法以及審計報告等的變革。例如，陽杰具體研究了大數據背景下審計取證模式的變革，并明確指出，在大數據時代審計證據的充分性、相關性和可靠性都將被賦予新的內涵[9]；魏祥健從審計技術的角度入手，闡明統計分析方法在大數據審計中的操作規范[10]。此外，還有部分學者如靳思昌深入探討了如何利用大數據技術幫助國家審計更好地服務于國家治理的路徑[11]；馬志娟研究了大數據背景下政府環境審計全覆蓋面臨的困境、實現路徑和保障措施等[12]。劉國城探討了大數據環境下審計平臺建設的方法與路徑[13]。綜上，大數據在審計的各個方面、領域得到了充分的發展。作為新興的生態審計，要利用好大數據帶來的發展契機，在國家的生態文明建設中盡早發揮巨大作用。

綜上所述，不管是國家、公眾、學術界還是實務界都對生態審計的發展表現出極大的關注。但由于生態審計作為一種新型的審計，開展時間相對較短，理論基礎十分薄弱，實踐也處于探索階段，所以在很多方面未達成一致，存在爭議。大數據技術時代的來臨為生態審計發展提供了機遇，在數據信息化時代，大數據技術必將融入到生態審計中，并推動其發展。

三、大數據環境下生態審計平臺模型設計

傳統的生態審計平臺受到的制約較多，如大部分平臺只能采集和處理簡單的結構化數據，對半結構化和非結構化數據無法進行有效的分析，因而數據分析能力成為制約生態審計發展的技術瓶頸；此外，傳統的生態審計平臺審計效率低下，審計結果不夠準確、客觀的問題也比較突出，這也使得我國生態審計的發展陷入困境。然而，在大數據時代，通過運用大數據生態審計平臺，無論是結構化數據還是非結構化數據，都能以更高效和更準確的方式進行處理，并且得出的審計結果也更能體現實際的生態問題，為相關審計人員進行審計監督和評價提供更加科學的審計依據。

大數據生態審計平臺的建設需要遵循系統論、邏輯論、結構論和控制論等思想，包括生態審計大數據數據采集、生態審計大數據儲存、生態審計大數據分析建模與可視化處理、最后生成審計結論和建議、風險提示預警后續追蹤等6個方面。同時，大數據生態審計平臺包含了若干個子平臺，以特定的邏輯結構結合在一起，在確定各子平臺時，必須以科學嚴謹的方法深層次、系統性地去挖掘生態審計對象內在的邏輯規律和本質特征，更好地做到相關子平臺之間的功能分解和流程分解，提高整個大數據生態審計平臺運行的效率和質量。本文依據交叉學科理論，建立了6個大數據生態審計子平臺[13]，通過子平臺之間的相互作用關系，實現大數據技術在生態審計中的充分應用，有效地推進大數據生態審計實務的流程化和智能化。

圖1 大數據生態審計平臺模型

下面從生態審計大數據采集、生態審計大數據儲存、生態審計大數據分析建模、可視化處理、得出審計結論和建議、風險提示預警和后續追蹤等幾個方面對大數據生態審計平臺運行過程進行詳細闡述。

(一)生態審計大數據采集階段

在大數據環境下，生態環境大數據的采集變得更加高效與豐富。利用大數據采集技術，無論是結構化數據還是非結構化數據都能夠進行全面采集。其中，結構化數據主要來自各級環保部門，通常包括財務數據和業務數據等；而非結構化數據則來自水利、林業等部門的觀測數據和日志數據等，非結構化數據通常數量巨大且不易收集，但是大數據技術提供了新的數據采集方法，比如通過設置傳感器、采集日志文件等方法，使得這些非結構化數據也能得到充分的利用。而為了規范數據采集，國家也專門出臺了一系列例如《關于深化環境監測改革提高環境監測數據質量的意見》《審計業務電子數據采集管理辦法》等政策法規以保障采集數據的規范性。

(二)生態審計大數據儲存階段

大數據環境下，采集起來的數據往往是雜亂無章的，所以必須經過預處理之后才能儲存到數據庫中。預處理的方式既包括數據集成和清洗，又包括剔除冗余數據。相對于傳統的數據存儲方法，大數據的存儲因數據類型的不同，儲存方式也不相同。其中，對于結構化的數據，采用的是分布式數據庫儲存方式；對于簡單的半結構化數據，采用的是分布式鍵值儲存方式；對于復雜的半結構化數據，采用的是分布式表格儲存方式；對于復雜的非結構化數據，采用的是分布式文件儲存方式[13]。多樣化的數據儲存方式讓生態大數據的可用性大大增加，為接下來的生態審計大數據分析建模階段提供了支持。

對于數據庫的選擇，由于生態環境審計數據的復雜性和海量性，一般的輕型數據庫已經無法滿足其儲存和分析挖掘的需求，目前我們應該采用分布式系統、NoSQL數據庫和云數據庫這3種數據庫。其中，分布式系統主要分為分布式文件系統和分布式鍵值系統，分布式文件系統適用于批量數據處理以及能夠實現高吞吐量的數據訪問，分布式鍵值系統則適用于處理簡單的半結構化數據[14]。

(三)生態審計大數據分析建模階段

傳統環境下，審計數據分析多以查詢型分析和多維分析為主，審計分析線索的判斷方法也多是趨勢分析和關聯分析，審計結果雖然能保持一定的精確性，但是審計作用范圍狹窄，對未來趨勢的分析預測能力有限，結果缺乏科學性。大數據環境下，由于大數據分析的3個原則：要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關關系不要因果關系[15]，大數據分析可以采用更多的分析方法，例如統計分析、數據挖掘和數據可視化等，以提高審計數據分析能力。同時，數據類型的不同導致了數據分析需要采用不同的分析方法，結構化數據分析主要采用數據挖掘和統計分析方法；日志數據和傳感數據主要采用信息提取、摘要、分類聚集等分析方法；而政策數據和關聯數據則采用文本表達、自然語言處理等分析方法。生態大數據經過上述分析之后就可以以較為簡單直觀的方式呈現在審計人員面前，并且分析的結果是通過對生態大數據深入挖掘之后得來的，相較于傳統的分析方法，這種方式往往能夠取得更好的分析效果。在這一階段，大數據生態審計發揮了重要作用[16]。

(四)可視化處理、提出審計結論以及風險預警和后續追蹤階段

經過前面幾個步驟之后，審計人員已經通過不同的分析方法得出了生態審計的結果，而如何使這個結果以更加清晰明了的方式展現出來呢，這就需要用到生態審計大數據可視化技術。生態審計大數據可視化技術是運用計算機圖像處理等相關方法把審計大數據里面包含的信息以圖像的方式顯示出來，并且對其實施交互處理的一種技術。經過生態審計大數據可視化平臺處理之后的大數據將會以更加直觀的方式呈現給審計人員，同時具備各種不同顯示形式相互轉換的功能。目前，已經有很多可視化方法供生態審計人員運用，它們既適用于可視化建模分析，又適合于可視化結果呈現。生態審計人員在得到直觀形象的審計結論后，就能夠及時地進行風險預警以及之后的后續追蹤。

四、大數據背景下生態審計發展的路徑

(一)加快建立生態環境大數據平臺

生態環境問題的解決需要長期的數據積累，生態審計工作也離不開這些數據。而生態審計數據有著基數大、種類多、易變化等特點，通常包含文檔、圖片、視頻等大量的半結構化和非結構化數據，并且數據間的相關性比較強。此外，生態環境系統有著區域性、季節性和長期性等特點，生態審計的審計結果受其影響，容易出現偏差，這也使得生態審計工作繁重而低效。大數據生態審計利用云計算、集成分析、信息挖掘等大數據技術，找出關鍵問題和區域，建立起生態環境大數據平臺，各個部門將各自采集的信息經授權上傳到相應板塊中，進行數據共享，審計人員通過授權可以及時獲取所需的數據資料，制定出不同的審計方案和對策，再通過對比分析找出最佳的方案對策。這樣既可以確保生態審計結果得到更好的運用，也可以為解決目前的生態環境問題提供技術支撐。相關學者早在20世紀中期就提出了“生態環境大數據”的構想，但是截至目前，我國只有江西、貴州、福建等少數省份在積極開展生態環境大數據平臺的構建，發展速度也相當緩慢。所以，各級政府應加強主導作用，領導各類相關專業團體積極參與到生態環境大數據平臺建設中，實現數據共享，為生態保護、修復、審計等工作提供生態環境大數據服務，保障有關生態環境保護工作的順利開展，早日實現“綠水青山就是金山銀山”的構想[17]。

(二)全面推進大數據生態審計發展

目前，我國的生態審計主要集中在領導干部離任審計、政府環境審計等方面，且都是基于受托責任觀理論的政府審計。政府是當前生態審計的領軍人，在生態環境問題突出的方面進行生態環境保護，切實履行了對外的國際責任、對內的社會責任。但是，生態環境系統具有滯后性、長期積累性的特點，如果待發現問題的嚴重性時才實施生態審計，生態環境系統已經在一定程度上受到了不可逆的侵害，而修復更是一個艱辛漫長的過程。隨著大數據技術的發展，政府應積極發揮帶頭作用，大力推動民間生態審計、內部生態審計的發展，從而發揮出審計的經濟監督職能。政府生態審計在確定審計重點的時候，不能像傳統審計那樣利用縱向的因果關系來確定審計重點，而是要充分利用大數據技術在數據中尋找相關關系，選擇突出的生態環境問題作為審計重點內容，從問題源頭確定審計項目，降低審計風險，進行針對性審計，得出高質量的審計報告；對于重點審計部門和企業應進行嚴厲威懾，利用實時采集、存儲的數據進行大數據分析，充分發揮審計職能；民間有關組織在進行生態審計時則可以利用數據共享、數據分析等功能來揭示那些易被社會大眾忽視、潛在的生態環境問題；企業同樣可以借助外界的數據平臺，在企業內部實施嚴格的生態審計，降低破壞生態環境的風險。政府、民間組織、企業共同進行大數據生態審計，保護生態環境。

(三)加強大數據生態審計理論建設

目前，我國的生態審計研究還處于起步階段，理論研究也還停留在理論基礎、審計動因、審計思維、審計取證等方面，沒有形成一個完整的、系統的理論框架，嚴重限制了生態審計發展。大數據、云計算、互聯網等科技的發展，必然導致人類生產、生活的改變，生態審計也不例外。因此，要加強生態審計在大數據背景下的理論基礎研究。生態審計應借助大數據技術迅速發展的機遇，摸清生態環境系統中數據的存量、變量以及關聯關系，建立生態環境資產負債表，依據資產負債表分析出生態環境系統中潛在風險、變化情況和發展趨勢，提高審計結果的準確性。此外，目前國內將大數據與生態審計兩者結合起來的研究基本屬于空白狀態。由前文分析可知，生態審計的發展離不開大數據技術的支持，在著力研究生態審計的同時，應該融入大數據來探討大數據生態審計的理論基礎，為實務界提供理論指導、減少探索的困難。

(四)建立健全大數據生態審計相關法律法規和準則體系

目前，我國已經有一些關于生態審計的法律法規，比如《審計法》《審計署關于加強資源環境審計工作的意見》等，但大多數未體現大數據的內容。我國的大數據生態審計還處于理論研究階段，要推動大數據生態審計的發展，建立健全一套完整的適合我國國情的大數據生態審計法律法規和審計準則體系勢在必行[18]。有關部門應盡快著手進行體系建設，第一，在最基本的《審計法》中明確大數據能夠運用到生態審計中，確立大數據生態審計的合法性，使得審計人員在進行生態審計時有法可依。第二，有關部門必須對大數據的規范性和安全性做出規定，對于有些涉及到商業機密或者國家機密的數據需要經過層層審核后才能查看，數據共享功能需要不斷完善。第三，國家財政部門應盡快建立一套大數據背景下生態審計指南。從我國國情出發，借鑒其他國家先進經驗，制定出一套適合我國大數據生態審計發展的審計指南，包括宏觀層面上的系統性指導和具體的規章制度以及指標評價體系等。

(五)強化民眾參與度

生態審計的最終目的是保護生態環境，最終受益的是社會生活中的每一個成員，因而社會成員會密切關注生態環境的發展情況，也有意愿加入到生態環境保護活動中。在實施大數據生態審計過程中，通過大數據的數據共享功能引導公眾了解生態審計活動的過程和內容，讓公眾積極參與到制定審計計劃、實施審計方案以及監督審計報告等各個階段。同時，大數據生態審計作為一個新興領域，在我國的發展尚處于起步階段，但大數據生態審計對審計人才的要求卻十分嚴苛，大數據生態審計人員不僅需要掌握基本的審計知識，而且需要對大數據和生態學進行深入研究，而我國現階段十分缺乏相關的復合型人才。因此，讓公眾主動成為生態審計的參與者，積極向審計項目組提供專業咨詢和意見，能夠一定程度上彌補人才的缺乏，有利于集中民智、體現民意，提高審計密度。此外，大數據還可以深入分析民眾的反饋信息，挖掘出背后的實質內容，完善審計意見。政府還應實時公布審計結果，讓全民眾共同監督被審計單位的環境保護責任的履行情況，提高生態審計結果的運用，促進生態環境的良性發展。

五、結語

大數據技術的日趨成熟給生態審計的發展帶來了巨大的機遇，作為審計領域中的新興領域，生態審計必須順應時代，充分利用大數據這個契機，實現進一步的發展。本文根據大數據環境下生態審計新的特征初步構建了一個大數據生態審計平臺模型，為我國大數據生態審計的建設和實施提供了初步的思路，同時也提出了大數據環境下生態審計大致的發展路徑，旨在拋磚引玉，促進大數據生態審計的發展和應用。