2017年
财会月刊(29期)
审计园地
基于DEA的省级审计机关审计效率测度

作  者
吴 勋1(副教授),王 杰1,刘占占2

作者单位
1.西安石油大学经济管理学院,西安710065;2.西安西北石油管道有限公司,西安710016

摘  要

【摘要】以2008 ~ 2014年《中国审计年鉴》为数据来源,基于数据包络分析的BCC模型和Malmquist指数方法测度我国30个省级审计机关的审计效率,研究发现:省级审计机关静态效率测度结果表明综合效率、纯技术效率和规模效率均未达到标准效率值,整体审计效率不够理想;区域审计静态效率均值呈现明显的地区化特征,且差异程度显著,区域经济发展水平会影响审计免疫系统功能的实现;省级审计机关动态效率测度结果表明我国省级审计机关的审计效率呈现下降趋势,且规模效率下降是技术效率下降的主要原因,实现省级审计效率均衡是消除区域差异化的关键所在。
【关键词】国家审计;审计效率;数据包络分析;区域差异化
【中图分类号】F239 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2017)29-0104-5一、引言
随着政府对国家审计的关注程度日益提高,按照“反腐、改革、法治、发展”总要求,国家审计全覆盖将逐渐成为一种常态。中共中央办公厅、国务院办公厅在2015年的《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》中明确提出:到2020年,基本形成与国家治理体系和治理能力现代化相适应的审计监督机制,更好地发挥审计在保障国家重大决策部署贯彻落实、维护国家经济安全、推动深化改革、促进依法治国、推进廉政建设中的重要作用。审计效率的提高对于完善依法独立行使审计监督权的审计管理体制和发挥审计在党和国家监督体系中的作用具有重要意义。事实上,在谋划“十三五”审计工作时,审计署刘家义审计长也强调审计能力和效率的提高能够确保审计监督实效、保障审计质量和推进审计全覆盖。然而,实现国家审计全覆盖和保障审计质量对于审计力量薄弱和工作任务繁重的省级审计机关来说是一个极大的挑战(刘爱东,2014),研究国家审计效率问题具备一定的理论意义与现实价值。
鉴于此,本文选择我国30个省级审计机关(不含西藏)为研究样本,以2008 ~ 2014年《中国审计年鉴》为数据来源,构建国家审计投入产出指标体系,基于数据包络分析(DEA)的BCC模型测算省级审计机关静态审计效率,运用Malmquist指数方法反映省级审计机关动态审计效率,从而为改善国家审计效率提供依据,促进国家审计揭示、抵御和预防功能的实现。
二、国家审计效率测度方法和指标选取
(一)审计效率测度方法
运用数据包络分析法测度审计效率代表了研究的主流方向,Jeong-Bon等(2005)、Lee(2009)等、卢太平和张东旭(2014)分析了会计事务所效率,俞采平(2010)、李璐和夏昱(2011)运用数据包络分析法测度了审计机关效率。为了全面反映国家审计效率情况,本文从静态和动态审计效率两个层面展开测度。在静态审计效率测度方面,常见的DEA效率测度模型包括CCR模型和BCC模型。考虑到CCR模型将生产可能集用凸锥来描述缺乏准确性,本文采用CCR模型去掉锥性假设后的BCC模型,基于规模报酬可变假设的BCC模型具有较强的客观性和可操作性。通过计算得出各个决策单元的综合效率值(CRSTE)、纯技术效率值(VRSTE)与规模效率值(SCALE),其中SCALE=CRSTE/VRSTE。在动态效率测度方面,通过Malmquist指数探寻引起审计效率变化的深层因素, Malmquist指数可分解为技术效率变化和技术进步效率变化,即tfpch=effch×techch,其中技术效率变化又可分解为规模效率变化和纯技术效率变化,即effch=sech×pech。
(二)审计投入产出指标选取
依据国家审计效率测度方法,需要选择审计投入产出指标。审计投入指标的选择围绕审计人力、物力和财力资源投入展开,将审计机关年度审计单位数量和实际在编人数分别作为劳动投入和资本投入的替代指标。因为政府预算透明度有限,审计财政收支数据存在很大缺失,审计机关在编人数在一定程度上反映了审计资本投入水平,所以以此为审计资本投入替代指标。基于审计免疫系统论,国家审计在国家治理中发挥揭示、抵御和预防功能,审计产出指标的选择围绕审计揭示成果、抵御成果和预防成果展开。其中揭示成果以对应变量按极值处理法无量纲化后取几何平均值为产出数值,审计查处违规金额数和审计已减少财政拨款或补贴指标按照CPI定基指数进行缩减,剔除物价因素影响,结果见表1。
由表1可知,在DEA的投入、产出指标建立过程中满足2×(I+O)≤D的“自由度”的要求,因此评价结果可信度满足“自由度”要求。根据表1相关指标选取,审计查处违规金额数和审计移送司法、纪检和有关部门案件数量合计主要取决于调查对象的违规情况,审计已减少财政拨款或补贴、出具审计报告和审计意见数量合计亦是如此,而审计单位数和实际在编人数对于审计机关自身来说相对可控,因此本文选取的是基于投入主导型的审计效率测度方法。
三、省级审计机关审计效率测度结果分析
根据国家审计效率测度方法,以2008 ~ 2014年《中国审计年鉴》为数据来源,分别运用DEA的BCC模型和Malmquist指数测度省级审计机关审计效率。
(一)基于BCC模型的静态审计效率测度
1. 省际审计效率分析。基于BCC模型测度省级审计机关综合效率(CRSTE)、纯技术效率(VRSTE)和规模效率(SCALE),省际审计效率均值见表2。
从综合效率来看,仅有吉林、上海、江苏、山东和四川5个省、市、自治区的省级审计机关达DEA有效,说明上述省、市、自治区的省级审计机关审计效率相对较高,资源分配、利用较为合理,内部管理水平较高,暂不存在投入过剩或产出不足问题;北京、浙江、福建、河南、湖北、湖南、广东、海南、重庆、贵州、云南、宁夏和新疆13个省、市、自治区的审计综合效率高于全国综合效率均值0.77,说明审计效率还有较大的提升空间,应当以处于效率最佳的决策单元为参考,挖掘自身潜力,完善内部管理提升审计效率;而内蒙古、陕西、甘肃、青海、安徽、广西等13个省、市、自治区的省级审计机关审计综合效率评分明显低于全国平均水平,上述省、市、自治区不论是资源配置还是内部管理都存在较大问题,审计效率水平亟须提高。
从规模效率来看,吉林、上海、江苏、山东、四川、新疆、云南等7个省、市、自治区的省级审计机关规率达到最优效率值,表明没有达到DEA有效的原因在于纯技术效率不理想,其中新疆省级审计机关处于规模收益递减阶段,本文推测可能原因在于审计资本投入和劳动投入过剩导致规模扩张过大,因此应当注意资源配置效率和内部管理效率,云南省级审计机关处于规模收益上升阶段,表明现阶段规模效率是制约审计效率提升的关键因素;福建、湖北、湖南、广东、海南、重庆、贵州等7个省、市、自治区的规模效率水平较高,审计投入处于较合理的范围,适当调整即可达到最优规模投入;天津、青海、内蒙古、广西等4个省、市、自治区的省级审计机关审计效率明显低于全国规模效率均值,也就是说以上审计机关审计投入规模不经济,应当重新调整审计投入规模。
从纯技术效率来看,吉林、上海、江苏、山东、四川、海南、宁夏等7个省、市、自治区的纯技术效率达到最优,表明没有达到DEA有效的原因在于规模收益不理想,且海南、宁夏省级审计机关均处在规模效益递增阶段,尚有较大的提升空间;北京、天津、山西、辽宁、浙江、福建、广东、重庆、贵州、云南、青海等11个省、市、自治区省级审计机关纯技术效率处于较高水平,表明上述省、市、自治区审计机关资源利用率较高,内部管理较完善;而内蒙古、陕西和甘肃的纯技术效率明显低于全国纯技术效率均值0.88,与综合效率和规模效率分析结果一致,上述省、市、自治区不论是资源配置还是内部管理都存在较大问题,审计投入规模不经济,审计效率水平亟须改善。
2. 区域审计效率分析。根据行政区域划分将全国分为七大区域,分区域的效率均值和拟合斜率值见表3。


区域审计效率均值呈现明显的地区化特征,且差异程度显著,审计综合效率均值、纯技术效率均值和规模效率均值均呈现中部高、南北低的态势。审计综合效率均值在华中区域达到峰值,拟合斜率呈现以华北和东北区域为极点的辐射态势,西南、西北、华东和华中区域呈现下降趋势,由两区域向其他区域辐射,呈现上升趋势,但仅有华北、东北和西南区域显著,说明其他区域分化现象相对严重;纯技术效率均值在华东区域达到峰值,拟合斜率呈现中部增长、四周下降的态势,华北、华南和西北区域不显著,说明这些区域分化现象严重;规模效率均值在华中和华南区域达到峰值,拟合斜率也呈现从中部向四周辐射的态势,且除华北区域外均不显著,说明规模效率区域分化现象严重。
总体来看,华中、华东和华南区域综合效率、纯技术效率和规模效率均值均处于全国前列,而这三大区域经济发展程度位于全国前列,说明区域经济发展水平影响国家审计免疫系统功能的实现。区域审计效率差异的根源在于省际审计效率差异大,因此找到提升省际审计效率的关键因素对实现审计效率均衡有着重要的意义。
(二)基于Malmquist指数的动态审计效率测度
基于Malmquist指数测度的省级审计机关审计全要素生产率及其分解效率反映了整体审计效率的变动趋势,分省测度审计效率旨在分析探寻审计效率不同变动类型的驱动因素,揭示省际审计效率的提升空间,实现整体效率的提升。
1. 整体审计效率变化趋势。根据Malmquist指数方法,省级审计机关审计全要素生产率可以分解为技术进步效率和技术效率,见图1:


省级审计机关审计全要素生产率和技术进步效率总体呈现明显的下降趋势。具体来看,省级审计机关技术进步效率变化和全要素生产率变化均值在大部分年度区间处于下降状态,技术进步变化均值和全要素生产率变化均值分别为0.933和0.909,下降幅度分别为6.7%和9.1%,而技术效率变化围绕效率值1上下波动,总体处于下降状态。全要素生产率变化均值反映审计全要素生产率的变动情况,因此我国省级审计机关审计效率表现为下降趋势。从图1可知,全要素生产率跟随技术进步效率的变动而变动,表明全要素生产率的主要影响因素是技术进步效率,且技术效率变化均值小于1,表明省级审计机关全要素生产率存在较大的提升空间。
审计技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率,因此可以挖掘出审计机关技术效率变动的主要因素,见图2。
省级审计机关规模效率下降是技术效率下降的主要原因。具体来看,省级审计机关规模效率变化仅在2008 ~ 2009年均值大于1,表明其他年份均处于下降状态,其变化均值为0.98,下降幅度为2%;技术效率变化仅在2008 ~ 2009年和2009 ~ 2010年均值大于1,其变化均值为0.994,下降幅度为0.6%;而纯技术效率变化在2007 ~ 2008年、2009 ~ 2010年两个年度区间内均值均大于1,变化均值为0.994,下降幅度为0.6%。其中技术效率、纯技术效率和规模效率连续三年均处于下降或停滞状态,可能原因在于现阶段审计人员配备与日益增长的审计任务不对称,以及审计人员执业能力和审计技术手段无法充分满足审计工作需求,必然会造成审计效率低下。由图2可知,规模效率与技术效率变动趋势大体一致,说明规模效率是技术效率变化的主要原因,纯技术效率围绕效率值1上下波动,变化较为平稳。
2. 分省审计效率差异性分析。分省进行审计效率差异性分析旨在探寻区域审计效率差异的关键因素,分析结果见表4。
根据全要素生产率变化均值的数值大小特征,可以将省级审计机关全要素生产率变化分为五种类型,即强增长型(tfpch≥1.15)、高增长型(1.05≤tfpch<1.15)、稳定增长型(1.0≤tfpch<1.05)、低衰退型(0.85≤tfpch<1.0)和高衰退型(0.7≤tfpch<0.85),见表5。
省级审计机关全要素生产率变化呈现的省际差异特征与全要素生产率变化结果及区域审计效率均值呈现的地区化特征相吻合,表明大部分省级审计机关审计效率呈现下降趋势,但省际差异性较大。以上海为代表的强增长型驱动因素是技术进步效率;高增长型的代表省份海南和内蒙古的驱动因素分别是技术进步效率和纯技术效率下降引起的技术效率;稳定增长型的代表省份湖南和北京分别以技术进步效率和以规模效率为主导的技术效率为驱动因低衰退型的代表省份中仅有新疆、贵州、广东和青海的效率变化源自技术效率,其中规模效率下降是青海审计效率下降的主导因素;高衰退型的代表省份中仅有辽宁和广西的驱动因素是以规模效率为主导因素的技术效率。上述衰退型省份的审计机关应当同时注重技术进步效率和技术效率的改善,从审计内部管理、资源配置和技术手段入手,强化审计产出能力,对审计效率进行改善。稳定增长型的湖南省级审计机关应当注重提升技术效率,合理配置审计投入,优化内部管理。北京审计机关全要素效率增长来源于规模效率,表明仍然有提升空间,此外还应关注审计机关内部控制制度,强化审计体制改革的作用,保持审计效率增长的势头。
四、研究结论与对策建议
本文利用DEA的BCC模型测度省级审计机关静态审计效率,随后通过Malmquist指数探寻引起审计效率变化的主要因素,研究结论如下:①省级静态审计效率分析结果表明,我国省级审计机关审计综合效率、纯技术效率和规模效率均未达到标准效率值,整体审计效率不够理想。②区域静态省际效率分析结果表明,区域审计效率均值呈现明显的地区化特征,且差异程度显著,区域经济发展水平影响国家审计免疫系统功能的实现。③省级动态审计效率变化趋势分析结果表明,省级审计机关审计效率呈现下降趋势,规模效率下降是技术效率下降的主要原因,实现省级审计效率均衡是消除区域差异化的关键所在。
根据上述结论,省级审计机关审计效率改进建议如下:第一,合理配置审计资源投入。在审计资源投入既定的前提下,优化审计内部控制制度,实现人财物等资源的统一管理和高效利用,对全面深化审计体制改革、提高我国整体审计效率有着极为重要的作用。第二,强化审计揭示、抵御与预防功能。从国家审计“免疫”功能入手全面强化审计产出能力,公开违规金额数和移送案件数,保证审计揭示力度,健全审计机制,筑牢审计防线,充分发挥审计抵御职能,建立起成本、效益、责任、重要性兼顾的审计预防长效机制,进而完善审计监督机制,提高审计效率。第三,更新大数据环境下的审计技术手段。大数据在审计上的应用实现了传统经验审计向信息化审计过渡,全国联网审计云数据库和数据挖掘技术提供了可视化审计分析工具,提升了审计人员执业效率,进而全面提高了审计技术效率,改善了国家审计绩效。

主要参考文献:
刘爱东,张鼎祖.中国地方审计机关效率测度与分析[J].审计研究,2014(5).
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李璐,夏昱.基于数据包络分析的审计机关绩效评价研究[J].财政研究,2011(12).
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