大數據技術在領導干部自然資源的作用論文

大數據技術在領導干部自然資源的作用論文

　　【摘要】文章以國家治理觀為依托分析了大數據技術的加入對領導干部自然資源資產離任審計發揮預防功能、揭示功能以及抵御功能時的SWOT因素，利用AHP方法對三個國家審計功能層面的SWOT因素進行量化分析。研究發現：在發揮預防功能和揭示功能時，大數據技術的應用處于開拓型的機會型戰略區間；在發揮抵御功能時，大數據技術的應用處于抗爭型的進取型戰略。最后通過對實證結果的分析，提出了相關建議。

　　【關鍵詞】大數據；自然資源資產離任審計；SWOT

　　一、引言

　　現如今，對領導干部實行自然資源資產離任審計勢在必行。這對于促進領導干部樹立正確的政績觀，加強生態文明建設具有重要的現實意義。大數據作為一次新的技術變革，正在悄然改變著這個時代。

　　二、文獻綜述

　　（一）自然資源資產離任審計相關研究

　　截至目前來說，我國對自然資源資產離任審計的概念還沒有統一的定義，郭旭（2017）認為：“領導干部自然資源資產離任審計是審計機關為監督、檢查、鑒證、評價領導干部任期內自然資源資產管理和生態環境保護責任履行情況，依法對政府及相關主管部門、企事業單位和個人保護、管理、開發、利用自然資源資產的活動，以及與自然資源資產和環境有關的財政財務收支等相關管理活動的合法性、效益性開展的審計�！贝硕�義解釋得很具體。

　�。ǘ�）大數據審計相關研究

　　目前來看，審計技術方法經歷了三次變革。最早提出“大數據”是2011年麥肯錫，上世紀90年代末—21世紀初是大數據萌芽、數據挖掘技術階段。2003年—2006年是大數據突破時期，即自由探索階段。2006年—2009年是大數據的成熟期。

　　三、研究理論框架

　　2008年，劉家義在中國審計學會第五屆第三次理事會暨第二次理事論壇上首次提出了國家審計的本質是保障經濟社會健康運行的免疫系統這一觀點，該觀點認為，國家審計是國家治理這個大系統中一個內生的具有預防、揭示和抵御功能的免疫系統，是國家治理的重要組成部分。

　�。ㄒ唬╊A防功能

　　2015年8月國務院印發的《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》中明確提出要大力推進自然資源和空間地理基礎信息庫，這為在領導干部自然資源資產離任審計中充分發揮國家審計預防功能提供了一個契機。

　　（二）揭示功能

　　在發揮揭示功能時，大數據手段使得審計人員突破了原本審計抽樣的'審計模式，對自然資源資產進行總體審計，可以避免審計抽樣的風險并且發現抽樣審計所不能發現的問題。

　�。ㄈ�）抵御功能

　　目前，我國大數據發展與應用沒有建立完整的統籌協調機制，職責不夠清晰，各領域、各區域工作缺乏協同推進，使得在領導干部自然資源資產離任審計中組織實施困難較大。

　　四、基于SWOT分析進行指標選擇

　　（一）定量分析

　　1.問卷設計與專家打分。在定性分析大數據對領導干部自然資源資產離任審計的影響后，共選擇10位對大數據以及領導干部自然資源資產離任審計領域熟知的專家進行調研與訪談，設計了針對應用大數據手段后發揮預防功能、揭示功能和抵御功能三個層面的優勢、劣勢、機遇、挑戰的調查問卷。各因素影響力度計算公式如下：第Qi的影響力度=平均分值平均權重（1）根據公式（1）分別計算預防功能層面、揭示功能層面以及抵御功能層面中機遇、威脅、優勢、劣勢的總體影響度。其中，預防功能中機遇方面總體影響度計算結果為2.1429，威脅方面總體影響度計算結果為0.5123，優勢方面總體影響度計算結果為1.1285，劣勢方面總體影響度計算結果為0.9528；揭示功能中機遇方面總體影響度計算結果為1.6281，威脅方面總體影響度計算結果為0.5908，優勢方面總體影響度計算結果為0.9626，劣勢方面總體影響度計算結果為0.5450；抵御功能中機遇方面總體影響度計算結果為1.2864，威脅方面總體影響度計算結果為1.8348，優勢方面總體影響度計算結果為2.1640，劣勢方面總體影響度計算結果為1.0171。2.構建SWOT四邊形。以S、W、O、T變量為半軸，在坐標系上分別找出優勢S1、S2、S3；劣勢W1、W2、W3；機會O1、O2、O3和威脅T1、T2、T3的對應點，分別構建預防、揭示、抵御三個SWOT戰略四邊形（圖2-圖4）。3.SWOT四邊形類型、強度的確定。(1)方位角θ的含義及計算。對于戰略四邊形S1W1O1T1、S2W2O2T2、S3W3O3T3，其重心的公式為:P(x，y)=(∑xj/4，∑yj/4)（2）此公式中:xj、yj分別為S、W、O、T在戰略四邊形（圖2-圖4）中的坐標。在這個基礎之上，可以計算出戰略方位角θ。因tanθ=y/x，(0＜θ＜2π)，利用導數求解θ，根據θ的大小及其所在象限確定不同的戰略類型，見下表。根據式(2)，P1(x1，y1)=(0.0439，0.4077)，tanθ1≈9.2870，θ1≈83°51′15″，P1點屬于第一象限，π/4＜θ＜π/2，即為開拓型戰略區的機會型戰略。P2(x2，y2)=(0.1044，0.2593)，tanθ2≈2.4837，θ2≈68°4′9″，P2點屬于第一象限內，π/4＜θ＜π/2，即為開拓型戰略區的機會型戰略。P3(x3，y3)=(0.2867，-0.1371)，tanθ3≈261-0.4782，θ3≈25°33′26″+3π/2，P3點屬于第四象限內，(7π/4，2π)，即為抗爭型戰略區的進取型戰略。(2)強度系數的含義及計算，戰略正強度受機會和優勢兩個因素共同影響形成的，公式為:U=O×S(3)戰略負強度受挑戰和劣勢兩個因素共同影響形成的，二者可以相互轉化，公式為:V=T×W(4)因此我們可以計算戰略強度系數(),公式為:=U/(U+V)(5)的大小能夠反映其戰略的實施強度，由此作為強度選擇依據，∈［0，1］。因此，以=0.5作為臨界點，當＞0.5時，可以采取開拓類型的戰略;當＜0.5時，可以采取保守類型的戰略。依據以上公式，可以得出U1=2.4183,V1=0.4881，1=0.8321＞0.5；U2=1.5627,V2=0.3219,2=0.8296＞0.5；U3=2.7838,V3=1.8662,3=0.5987＞0.5。4.定位與強度選擇。由上述分析可知，大數據背景下領導干部自然資源資產離任審計戰略類型中：P1點屬于開拓型戰略區中的機會型戰略；P2點屬于開拓型戰略區中的機會型戰略；P3點屬于抗爭型戰略區的進取型戰略。同時根據均大于0.5，我們可以采取積極的開拓類型的戰略。綜上所述，結合其定性與定量分析，應采取開拓型措施。

　　五、結論與討論

　　目前看來，受制于成本效益原則，由于審計時間和審計人力所限，使得數據清洗時間延長；技術障礙使數據獲取和處理難度增加；原始書記缺陷影響數據準確性等，這些都告訴我們應該大力推進大數據審計平臺建設；降低數據收集風險，雖然數據來自于多個領域，但我們可以把風險降到最低。

　　參考文獻

　　[1]郭旭.領導干部自然資源資產離任審計研究綜述[J].審計研究，2017(02):25-30.

　　[2]黃溶冰.基于PSR模型的自然資源資產離任審計研究[J].會計研究，2016(07):89-95+97.

　　[3]劉明輝，孫冀萍.領導干部自然資源資產離任審計要素研究[J].審計與經濟研究，2016，31(04):12-20.

　　[4]安徽省審計廳課題組，戴克柱.對自然資源資產離任審計的幾點認識[J].審計研究，2014(06):3-9.

　　[5]蔡春，畢銘悅.關于自然資源資產離任審計的理論思考[J].審計研究，2014(05):3-9.

【大數據技術在領導干部自然資源的作用論文】相關文章：

數據挖掘技術在WEB的運用論文04-26

網絡數據在初中歷史教學的作用論文08-30

未來數據儲存技術與硬盤的發展論文05-28

我國的數據挖掘技術現狀分析論文04-28

電工技術Multisim作用論文04-11

大數據時代數據挖掘技術教學研究論文01-20

大數據時代對管理會計的影響及作用論文01-12

論面向對象的數據庫技術論文06-26

高校管理中數據挖掘技術的研究論文01-15