大数据在扶贫审计中的探索实践

□ 吴小梅  陈项冰

Q市审计局在扶贫审计中深入应用大数据审计技术，创新大数据分析思路，揭露扶贫领域腐败与作风问题，维护扶贫资金安全绩效。  

一、大数据分析思路与成果

（一）补贴申领的合理合规性审查

一是死亡人员领取补贴情况。通过将2012年至2019年近8年的全市死亡人员数据进行整合，对惠民补贴享受人员在死亡后未及时注销，仍享受补贴情况进行一次性筛查，最终发现存在死亡多年仍享受低保、五保等各类补贴，死亡注销后又再次申请领取补贴，异地死亡未及时发现注销等情况。特别注重对死亡多年和注销后再次申报通过情况的核查。

二是拥有多套房产人员领取补贴情况。通过将不动产管理中心的不动产登记数据、网签数据与低保、特困人员、困难群众危旧房改造等补贴发放数据进行对比，发现拥有多套房产人员违规享受低保、特困人员、困难群众危旧房改造等补贴情况。

三是企业股东领取补贴情况。通过将工商部门的企业工商信息、股东信息与低保、特困人员、困难群众危旧房改造等补贴发放数据进行对比，发现存在担任企业股东并有高出资额的人员享受低保、特困人员、困难群众危旧房改造等补贴情况。

四是村干部或65周岁以上人员违规担任护林员情况。利用组织部提供的全市村干部名单与护林员工资发放数据进行对比，发现存在村干部违规担任护林员并领取报酬和65周岁以上人员担任护林员的情况。重点关注村干部是否存在未履行职责而冒领护林员补贴情况。

（二）重复领取惠民补贴情况

一是违反政策排他性重复享受情况。不同补贴之间重复享受。如政策中规定同一人不可重复享受避让搬迁、异地搬迁与困难群众危旧房改造、房改房和拆迁补偿政策，同一地块不可重复享受旱改水补贴与适度规模种粮补贴等。审计通过将近五年避让搬迁、异地搬迁与困难群众危旧房改造、房改房和拆迁补偿政策享受情况进行对比，发现存在人员在本地或异地重复享受上述政策的情况。通过将同年度旱改水补贴与适度规模种粮补贴发放情况进行对比，发现存在已享受旱改水补贴的农户重复享受适度规模种粮补贴的情况。一次性补贴重复享受。避让搬迁、异地搬迁、困难群众危旧房改造政策等为一次性类型补贴，不可重复享受。通过对享受一次性类型补贴的人员进行计数，重点关注存在多条数据的人员，发现存在不同年度重复申请一次性类型补贴的情况。

二是违反事实排他性重复享受情况。政策规定同一地块种植的早稻若享受水稻良种奖励则不能享受订单早稻奖励。审计将种粮大户所获的水稻良种奖励与订单早稻奖励的早稻面积与其适度规模种粮补贴中的早稻种植面积进行对比，发现两种奖励的早稻面积总和远大于种粮大户适度规模种粮补贴中的早稻种植面积，存在骗取订单早稻奖励的情况。规模种粮补贴中的早稻面积、再生稻面积和连晚稻面积间存在勾稽关系，即连晚面积+再生稻面积≤早稻面积。审计发现某县农业农村局下属农作站和农科所两个分别负责核实早稻补贴面积和再生稻补贴面积的部门，在补贴核定过程中未统一口径、未共享早稻核实面积数据，造成补贴数据间存在明显矛盾、数据不实的情况，最终导致5人多申领再生稻补贴。    

（三）虚报材料骗取补贴情况

一是种粮大户套用散户耕地面积骗取适度规模种粮补贴。在Q市，适度规模种粮补贴种植面积的认定由各县（市、区）农业农村局委托第三方机构实地勘测，散户耕地不在第三方机构的勘测范围。审计通过将适度规模种植面积与大户承包合同、村土地流转合同、村土地确权信息面积进行对比，并经现场核实，发现存在种粮大户利用虚假土地流转合同套用散户耕地面积骗取适度规模种粮补贴的情况。

二是虚报种粮面积骗取早稻订单奖励。审计将早稻订单奖励中的早稻种植面积以村为单位进行汇总，并与土地确权信息进行对比，重点关注早稻种植面积远大于村土地确权面积的地区，进行延伸核实；将早稻订单奖励中的种粮面积与适度规模种粮补贴中的早稻实测面积进行对比，查找早稻种粮面积远大于早稻实测面积的种粮大户，进行重点核实。发现存在种粮大户通过虚报早稻种植面积，从外地运粮骗取订单早稻奖励的情况。

三是违规将集体机动田纳入个人名下骗取耕地地力保护补贴。审计将耕地地力保护补贴中的耕地面积按人、卡汇总与个人土地确权面积进行对比，发现存在个人领取补贴的耕地面积远大于其土地确权面积的情况，经进一步核查，发现存在村干部违规将本应是村集体资产的村集体机动田纳入其个人名下骗取补贴的情况。

四是虚假合同骗取森林效益补偿资金。因个人林地面积偏小，森林效益补偿金额1万元以上承包的基本是集体林。审计将森林生态效益补偿资金发放清单与近三年村干部及其家庭成员信息进行对比，重点关注村干部及其家庭成员在本村领取1万元以上补偿金的情况，查看承包合同以及承包款缴纳情况，以及公益林补偿金的归属约定情况。经现场核实，发现H村原村主任涉嫌擅自签订公益林承包合同导致村生态公益林补偿金流失25.65万元、C县Z街道潘某等4户涉嫌非法享受生态公益林补偿金33万元等移送线索。

二、存在问题

 （一）数据未得到充分挖掘

“一卡通”惠民补贴涉及11个部门53项数据，数据种类繁复、政策多样。不同部门间补贴数据存在一定的勾稽关系，但由于部门间壁垒的存在，导致勾稽关系复杂且难以理顺。审计中往往无法从全数据的角度宏观看待数据集合，导致数据分析存在一定的片面性，大大缩小了数据的挖掘空间。

（二）思路未得到充分拓展

大数据审计，技术是关键，思路是核心。专项资金审计往往着眼于政策，政策的理解把握决定了审计思路的广度和深度。因各项政策的复杂性及区域特性，审计人员在政策的把握上存在一定的局限性，导致审计思路受限。

（三）技术未得到充分应用

当前审计局限在有限数据的数据库分析上，类似于图斑、地理测绘、ARCGIS等地理分析技术应用较少。因审计人员能力及专业水平的限制，无法在较短时间内学习并全面充分地利用大数据技术进行深入有效分析。

三、解决措施

（一）统筹数据资源

做深做透政府专项资金审计，不应局限于单一项目资金的政策文件、发放依据及发放明细等，要着眼全局，从全政府专项资金角度出发，做到三个统筹：统筹专项资金自上而下的政策文件、统筹专项资金历年发放依据、统筹专项资金历年发放明细。

（二）培养发散思维

不断提升审计人员的大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，注重发散性思维的应用。以数据为核心，开拓思维，有重点、有步骤、有深度地进行数据分析发掘，横向了解不同专项资金间的勾稽关系，纵向深挖历年趋势变动异常，双向结合重点揭示利用监管漏洞，违规重复骗取、套取等突出问题。

（三）创新组织模式

打破部门界限，统筹全局审计力量进行扁平化管理，建立以大审计组为管理主线的审计项目管理模式。大审计组可分为领导小组、数据分析组和问题核查组三个层面：领导小组负责审计方案的制定、领导决策等，由牵头机构组建；数据分析组由审计能手和计算机操作骨干组成，具体负责筛查审计疑点和线索；问题核查组由审计一线人员组成，进行实地延伸核查。

  （作者单位：衢州市审计局）