数字化改革背景下构建农业农村
大数据审计体系研究
□ 省审计厅课题组
一、构建农业农村大数据审计体系的背景
（一）浙江数字化改革的客观要求
2003年，浙江省作出建设“数字浙江”重要部署。2016年，全面启动“最多跑一次”改革。2018年至2023年，大力推动政府数字化转型。2023年2月18日，省委召开全省数字化改革大会，提出数字化改革“152”工作体系及其重点任务，部署深化数字化改革工作。在此背景下，农业农村审计必须加快推进数字赋能，积极开展大数据审计，以更好地实现智能化、全覆盖、动态式审计监督。
（二）农业农村审计的现实需要
作为国家数字乡村试点，浙江持续推进农业农村领域数字化改革，通过集成和提升农业农村各个领域的业务系统，农业农村领域相关数据日益丰富，这为农业农村大数据审计开展奠定了基础，也对农业农村审计提出新的挑战。通过构建农业农村大数据审计体系，重构审计工作流程，发现新问题、创造新价值、提升新能力，将是农业农村审计工作重点发展的方向。
（三）农业农村大数据审计的实践积累
2016年以来，浙江积极尝试农业农村大数据在审计实践中的应用，如在低收入农户倍增计划政策审计调查中，在试点审计的基础上，摸清大数据审计环境，归集审计所需的各类数据，厘清审计业务需求，明确数据采集标准，形成审计分析模型。与浙江大学有关专家合作，开展高分辨率卫星遥感信息技术在农业审计中的应用研究，探索建立基于高分辨卫星遥感信息技术的农业审计方法体系。近几年，在乡村振兴审计领域不断探索运用大数据审计技术方法，积累了一定的经验。
二、构建农业农村大数据审计体系总体框架
（一）构建大数据审计平台
农业农村审计覆盖面广、项目杂、受众多、体量大。横向上看，几乎与所有部门都直接或间接相关；纵向上看，涉及的政策、项目、资金贯穿中央、省、市、县、乡、村、农户所有层级和链条，由此形成各地各部门庞大数据，为构建农业农村大数据审计平台创造了有利条件。按照先易后难、梯次推进的原则，农业农村大数据审计平台可逐步完善构建以下三个平台：
一是构建到户救助补助全链监督大数据审计平台。将农业农村、民政、医疗、残疾人保障等部门相关数据纳入平台实现大数据审计，重点关注“精准识别、精准发放”两个环节。该平台相关数据绝大部分已形成电子数据且较为完整规范，大数据审计方法也较为成熟，可作为首个平台构建，2023年已列入省厅重点建设的数字化改革应用平台之一。
二是构建惠农补贴发放全链监督大数据审计平台。重点核查滞留克扣、虚报冒领、违规享受等问题。平台相关数据大部分较为完整和规范，2023年全省同步审计时积累了不少大数据审计方法，构建平台的资源和条件也已初步成熟，可采取模块化方式拓展。
三是构建以地理信息为基础的涉农大数据审计平台。该平台涉及农田、林地、海洋、河流、宅基地等数据，通过应用空间地理信息技术进行比对分析发现问题，很多数据不属于标准二维数据，且地理信息数据目前还不够完整准确规范，部分为涉密数据无法直接使用，应采取先行试用、边积累边纳入的方式构建。
（二）编制大数据审计规划
以大数据审计平台为基础，通过梳理农业农村领域支农惠农助农的法律法规、政策，按业务逻辑和数据逻辑两个维度整理支撑农业农村审计工作所需的信息要素和数据要素，形成数据多元、相互关联的审计标准表，根据政策目的和受益对象的不同，以审核对象精准性、资金使用合规性为核心，2023年已初步编制帮扶类审计数据规划和普惠类审计数据规划。
（三）建设大数据审计方法体系
立足审计监督主责主业，结合审计实践，不断优化“数据分析+现场核查”的大数据审计工作模式，从能用、好用、易用的角度出发，从方法体系主体框架搭建、方法甄选评优激励、成果推广应用等方面统筹推进农业农村领域大数据审计方法体系建设，2023年度全省共征集农业农村审计大数据方法40余条，最终甄选出17条优秀方法，今后要总结农业农村大数据审计实践，不断扩充农业农村审计大数据方法。
（四）建立大数据审计模型
一是根据法律、法规和政策规定建立模型，重点关注惠农政策享受对象的精准识别。如到户救助补助人员中是否存在村两委干部、财政供养人员、已购买商品房人员、购买私家车、经商办企业人员等，是否存在隐瞒个人信息，未及时、如实提供家庭收入变化情况等不符合条件人员或非贫困户家庭享受了“雨露计划”补助资金、最低生活保障、易地扶贫搬迁、危房改造、小额扶贫贷款贴息等扶贫待遇。此外，关注是否存在死亡人员继续领取困难生活补贴等问题。
二是根据业务逻辑关系建立模型，重点关注分析农产品保供、“两不愁三保障”、农业农村高质量发展等支农惠农政策的落实情况。如审计助学政策落实情况，检查助学补贴是否兑现到位，学杂费减免和助学金发放等教育扶贫政策是否落实；审计医疗救助政策落实情况，检查是否存在漏缴医疗保险或者违规扩大缴费范围问题，检查建档立卡贫困户参加城乡基本医疗保险、医疗救助情况，检查救助人员住院报销比例等；审计住房保障政策落实情况，检查地质灾害点是否应安置尽安置、危旧房改造应改尽改，以及安置点是否存在安全隐患，是否宜居等；审计农村生活污水治理、农村饮用水巩固提升等政策落实情况，检查污水纳管率、饮用水供水率是否达到政策要求，出境水质、供水水质是否达标，日常维护监管是否到位等。
三是根据资金拨付链条建立模型，重点关注分析支农惠农资金的使用情况。如是否存在项目重复申报、多头申报，以及虚增建设内容、虚开发票骗取财政资金的问题；是否存在违规招投标问题，例如财政供养人员、村两委干部及家属插手工程牟利，以及施工单位借用资质中标、围标串标的问题；是否存在项目质量问题，例如高标准农田垦造面积、质量是否与合同要求不符等。资金使用情况审计主要关注资金是否跟着项目走，是否存在挪用、挤占、截留项目资金用于修建楼堂馆所、化解债务、发放津补贴等不相符的支出。
三、重构农业农村大数据审计业务流程
在大数据审计环境下，应对农业农村审计项目计划立项、组织实施、质量控制、成果提升等全流程进行全面业务重构。
（一）项目立项阶段
按照“数据分析+现场核查”的数字化审计模式，强化项目立项前的总体分析，在下一年度审计项目立项前，由省厅组织大数据审计力量，事先对全省县（市、区）开展大数据筛查，将资金量大、问题疑点多、性质严重的县（市、区）作为重点关注对象。立项模式可以分成两种：一是统一立项模式。由省厅直接作为一个项目立项，发一个审计通知书，组织各地分散核查，汇总各地成果形成一个审计报告。二是分散立项模式。由省厅或相应的审计机关各自立项，分别发出审计通知书实施审计，分别出具审计报告，省厅汇总各地成果形成审计综合报告。
（二）组织实施阶段
在数据先行的情况下，根据前期大数据分析筛查形成的问题疑点，各地审计组有针对性地进行现场核查。一方面沿着疑点脉络一竿子插到底，核实好具体问题，做好审计取证。另一方面，根据现场掌握的实际情况，对相关大数据进行扩展分析和核查，由点及面，由表及里，挖深挖透，力争形成