失業保險基金大數據審計的研究

摘要：文章探討了大數據系統在失業保險基金審計中的應用，通過對數據來源與采集方法、數據預處理與清洗、數據存儲與管理等環節進行研究，揭示了大數據技術在失業保險基金審計中的重要作用。同時，對失業保險基金支出與收入的變化趨勢展開分析，指出了失業率與失業保險支出之間的相互影響關系。

關鍵詞：大數據系統；失業保險；基金審計

Research on Big Data Audit of Unemployment Insurance Fund

YU Zhuowen

（Internal Audit Guidance Center of the Audit Department of Guangxi Zhuang Autonomous Region， Nanning 530000， China）

Abstract： This article explores the application of big data systems in the audit of unemployment insurance funds. Through research on data sources and collection methods， data preprocessing and cleaning， data storage and management， etc.， it reveals the important role of big data technology in the audit of unemployment insurance funds. At the same time， an analysis was conducted on the trend of changes in unemployment insurance fund expenditure and income， pointing out the mutual influence relationship between unemployment rate and unemployment insurance expenditure.

Key words： big data system; unemployment insurance; fund audit

1" "失業保險基金審計中大數據采集與處理

1.1 數據預處理與清洗

第一，數據預處理階段涉及缺失值的處理。缺失值是指在數據集中存在某些屬性值缺失的情況。這可能是由于數據采集過程中的錯誤、系統故障或數據來源的問題造成的。在處理缺失值時，可以采用填充、刪除或插值等方法。填充缺失值可以使用平均值、中位數或眾數進行替代，以保持數據的整體分布。而刪除缺失值則是在確保數據不受過多影響的前提下，刪除含有缺失值的數據記錄。另外，插值方法可以根據已有數據的趨勢進行預測，并填充缺失值，以保持數據的連續性。

第二，數據預處理階段需要處理異常數據。異常數據是指與大多數數據顯著不同的數據點，通常是由于測量誤差、錄入錯誤或其他異常情況導致的[1]。對于異常數據的處理，可以考慮刪除異常值、用鄰近值代替異常值或使用統計方法進行平滑處理。通過適當地處理異常數據，可以減少異常值對后續分析的影響，確保分析結果的可靠性。

第三，數據預處理的過程還涉及數據格式轉換和數據標準化。數據格式轉換包括將日期數據統一為特定的時間格式，將文本數據轉換為數值類型等。例如，對于日期數據，可能來自不同地區或系統的時間格式不同，可以采用公式進行轉換，如將日期統一為“年-月-日”格式，便于時間序列的分析和比較。而對于文本數據，可以將其轉換為數值類型，以便進行計算和建模。這種格式轉換使得數據更易于處理，保持數據的一致性。數據標準化是將數據轉換為具有相同尺度的標準分布，如將數據縮放到[0，1]的范圍內或將數據轉換為均值為0、標準差為1的標準正態分布。標準化可以消除不同數據之間的量綱差異，使得數據更具可比性，更容易進行綜合分析。

例如，對于數據標準化，可以使用最小-最大標準化公式將數據縮放到[0，1]的范圍內：

（1）

另外，也可以使用z-score標準化公式將數據轉換為標準正態分布：

（2）

式中，Xi表示原始數據中的第i個數據點；min（X）和max（X）分別表示原始數據的最小值和最大值；mean（X）和std（X）分別表示原始數據的均值和標準差。

1.2 數據存儲與管理

隨著數據量不斷增加，需要一個高效、穩定和安全的數據存儲與管理系統，以確保數據的完整性、安全性和可訪問性。

在數據存儲方面，一個常見的選擇是使用關系型數據庫，如MySQL、PostgreSQL等。關系型數據庫適用于存儲結構化數據，具有強大的數據管理功能，支持事務處理和復雜查詢。這使得它們成為存儲與管理失業保險基金的結構化數據，如失業人數、失業金發放記錄等的理想選擇。另外，對于非結構化數據，如文本、圖像和視頻等，可以使用NoSQL數據庫，如MongoDB、Cassandra等。NoSQL數據庫的優勢在于高可擴展性和靈活性，可以存儲大規模的非結構化數據，適用于處理日益增長的多樣化數據類型。為了滿足大規模數據處理的需求，還可以采用分布式存儲系統。分布式存儲系統可以將數據分布在多個節點上，以提高數據的存取速度和容量。其中，Hadoop Distributed File System（HDFS）是一個著名的分布式文件系統，廣泛應用于大數據環境。它的高容錯性和可靠性使得它成為存儲大規模數據的理想選擇。

在數據管理方面，建立完善的數據管理策略和權限控制機制是至關重要的。數據管理策略包括數據備份、恢復和歸檔等。定期的數據備份可以確保數據安全，一旦數據出現丟失或損壞，可以進行恢復。數據歸檔是將不常用的數據轉移為冷存儲，以節省存儲空間并保留數據歷史記錄。為了保障數據安全和個人隱私，必須實施嚴格的權限控制。這可以通過用戶身份驗證、訪問控制列表（ACL）等方式實現，確保只有經授權的人員可以訪問特定的數據。對敏感數據還需要進行加密，以保護數據免受未經授權的訪問和泄漏。同時，為提高數據的可訪問性和利用價值，可以構建數據倉庫或數據湖。數據倉庫可將不同來源的數據集成到一個統一的數據庫中，便于進行查詢和分析。而數據湖是用于存儲大規模原始數據的地方，可以在需要時進行處理和轉換，以滿足不同業務和分析需求。

2" "大數據系統下失業保險基金及失業率的趨勢分析

2.1 失業保險基金支出與收入的趨勢分析

失業保險基金支出與收入的趨勢分析是對失業保險基金在一定時期內的資金流動狀況進行深入研究和評估的過程，以此幫助政府和相關部門更好地了解基金的運行狀況，及時發現潛在的問題，并制定相應的調整策略，以確保失業保險基金的穩健運行和可持續發展。

首先，支出趨勢分析著重于失業保險基金的資金流向。它包括失業金發放、失業保險手續費、管理費用等項目。通過收集和整理歷年的支出數據，并結合適當的統計方法和數據可視化技術，可以清晰地展現不同支出項目在過去幾年中的變化趨勢。例如，繪制折線圖可以直觀地顯示出失業金發放支出是否呈上升或下降趨勢，柱狀圖可以用于對比不同年份的管理費用和保險手續費，展示支出結構的變化。其次，收入趨勢分析關注失業保險基金的資金來源，主要包括來自雇主和受雇員工的保險費繳納。通過搜集和整理歷年的收入數據，并結合合適的統計分析方法，能觀察失業保險基金的收入變化情況[2]。繪制相應的趨勢圖表，如折線圖或柱狀圖，可以幫助我們發現收入是否穩定增長、是否出現波動，甚至是否出現減少的情況。最后，綜合分析支出與收入的趨勢，得出關于失業保險基金運行狀況的全面評估。如果支出持續高于收入，可能會預示著基金的財務狀況不穩定，資金緊張，甚至導致基金赤字，這需要政府采取措施，如調整保險費率或增加覆蓋范圍，以提高基金的收入。此外，也可以優化支出結構，提高資金使用效率，以確保基金運行的可持續性。

基于此，對過去5年的失業保險基金支出與收入情況進行趨勢分析。數據見表1。

通過繪制折線圖來顯示過去5年內失業保險基金的支出與收入變化趨勢。如圖1所示。

從以上圖表中可以觀察到以下趨勢。

（1）失業金發放支出呈逐年增加的趨勢：在過去5年中，失業金發放支出從1 500萬元增加到2 700萬元，呈現明顯的上升趨勢。這可能表明失業率上升或者政府對失業金標準有調整。

（2）管理費用增長相對緩慢：與失業金發放支出相比，管理費用的增長幅度較小。在過去5年中，管理費用從200萬元增加到260萬元，呈現逐年穩定增長的趨勢。

（3）保險費收入穩步增長：在過去5年中，失業保險基金的保險費收入從1 400萬元增加到1 800萬元，呈現出穩步增長的趨勢。

由此可以得知：失業保險基金的支出呈現上升趨勢，特別是失業金發放支出的增長較為顯著。盡管保險費收入也在穩步增長，但仍然需要警惕支出與收入之間的平衡。政府和相關部門應根據趨勢分析的結果，審慎制定失業保險政策，適時調整失業金標準和保險費率，以保障基金的可持續運行，確保為失業人員提供及時的幫助和保障。

2.2 失業率與失業保險支出關系

失業率與失業保險支出之間存在緊密的關聯，它們相互影響并在經濟和社會中扮演重要角色。失業率是一個衡量就業市場健康狀況的重要指標，反映了勞動力中未能找到工作的人口所占比例。而失業保險支出是政府為了向失業人員提供生活救濟和經濟援助而支出的資金。下面探討失業率與失業保險支出之間的關系，以及它們對經濟和社會的影響。

一方面，失業率的增加往往會導致失業保險支出的增加。當失業率上升時，意味著更多的人口失去了工作，政府需要支付更多的失業金和采取其他救濟措施，以幫助這些失業人員度過難關。因此，高失業率會直接導致失業保險支出的增加，增加了政府的財政壓力。另一方面，失業保險支出的水平也可以影響失業率。當失業保險支出相對較高且救濟條件寬松時，失業人員可能會傾向于依賴失業保險救濟，而減少積極主動地尋找工作行為。這可能導致勞動力市場的僵化，進而對就業率產生不利影響。因此，失業保險支出水平的合理控制和救濟條件的適度設定，對于鼓勵就業、降低失業率非常重要。同時政策制定和調控也會影響失業率與失業保險支出之間的關系。在經濟衰退時，政府可能會采取擴大失業保險范圍、增加救濟金額等措施，以應對失業率的上升，幫助失業人員渡過難關。例如，在全球金融危機期間，許多國家都采取了加大失業保險支出的政策來緩解經濟衰退的影響。反之，在經濟繁榮時期，政府可能會逐步收緊失業保險政策，以鼓勵更多的人參與就業，降低對失業保險的依賴。基于此，某地區過去幾年的失業率和失業保險支出數據見表2。

某地區失業率和失業保險支出的變動趨勢如圖2所示。通過圖2可以看到以下趨勢。

（1）失業率的變化：從圖2可以觀察到，在2019年至2023年期間，失業率呈現一定的波動，但總體上沒有明顯的增長或下降趨勢。失業率的最高點出現在2022年，達到6.8%，而最低點則出現在2019年，為4.8%。

（2）失業保險支出的變化：失業保險支出在過去幾年中有一定的波動，但總體上也沒有明顯的增長或下降趨勢。支出最高點出現在2022年，達到160百萬元，而最低點則出現在2019年，為120百萬元。

根據對圖2的趨勢分析可知，失業率和失業保險支出在過去幾年中都存在一定的波動，但整體上沒有出現明顯的增長或下降趨勢。這可能表明失業率和失業保險支出之間沒有直接的線性關系。在失業率較高的年份，政府可能需要增加失業保險支出來幫助更多的失業人員。而在失業率較低的年份，政府可以適度調整失業保險支出，以平衡財政開支。

3" "結束語

大數據系統在失業保險基金審計中發揮著不可忽視的作用。通過合理利用大數據技術，可以更全面、準確地了解失業保險基金的資金運轉和支出情況，幫助政府及時調整政策，確保基金的穩健運行。然而，大數據系統的應用也面臨一些挑戰，如數據隱私保護和技術安全等問題，需要政府和相關部門共同努力解決。

參考文獻

[1] 樓昕悅．大數據審計背景下失業保險基金審計實例——基于X市2018年度失業保險金審計項目[J]．中國市場，2020（9）：182-184.

[2] 莫雪君．風險導向的失業保險金發放合規性審計研究[D]．南京：南京審計大學，2019.

作者簡介：余卓文（1984-），男，漢族，廣西浦北人，工程師，本科，主要從事大數據審計工作。