关于ＤＥＡ在遴选经济效益审计对象中的应用分析
摘要 笔者考察了国家审计机关在进行效益审计时所遭遇的困境，即国家审计机关资源的不足与经济效益审计业务范围不断扩大之间的矛盾，提出了采用DEA法来遴选经济效益审计对象的措施，并给出了具体的可操作的遴选过程，以期大大推动经济效益审计工作的开展。
关键词 经济效益审计；对象；遴选；DEA
一、引言
经济效益审计在提出和施行已有很长一段时间了。如：早在1985年，娄尔行、汤云为就指出：经济效益审计的出现，标志着审计理论和实践有了新的，跨入了一个新的阶段。审计不再局限于各种形式和类别的财务审计，而是将经过长期实践、已经日臻成熟的审计方法，应用于财务以外的其他领域。进一步发挥其管理经济的作用。这正是审计与传统审计有所区别的地方。管锦康在1992年就强调了国家审计开展经济效益审计的重要性。他指出：国家审计机关开展经济效益审计，既是审计工作自身发展的必然趋势，又是我国当前深化改革的客观要求。进入21世纪以来。国家审计进一步强调了经济效益审计的重要性。如：审计署审计长李金华多次提出。国家审计应将经济效益审计作为其工作的重中之重。他在2005年12月接受《人民日报》记者的采访时指出，审计不仅仅是揭露案子，更多的是要通过审计提高经济增长的质量和效益。经济效益审计的目的是解决经济生活中的“亚健康”问题，如深圳市有一个投资审计局成立7年来，通过效益审计为深圳市政府节省的资金有77亿元，占总投资的近10％。这说明经济效益审计已经逐渐成为国家审计的一个核心组成部分。
随着经济效益审计工作力度的加强，有关矛盾便逐渐显现出来。其中一个重要问题是国家审计资源的有限性满足不了日益增长的经济效益审计任务的需要。有资料显示，审计署及其派出机构负责审计的单位有3万多个，而目前每年实际被审计的单位却不到3000个，审计覆盖面只有10％左右，甚至于不少单位自审计署成立以来还从未接受过审计(杨政、许汉友、何瑷。2005)。作为法定的财政预算和财务收支审计都难以满足。就更难满足经济效益审计对国家审计资源的要求了。
为解决此矛盾。国家审计就不可能对经济效益审计对象进行面面俱到的审计，唯有采用抽样审计技术。有选择地安排每年的审计任务。但如何做到尽可能最大效率地根据审计资源选择最需要被审计的对象呢?这是一个需要决策的问题，也是国家审计机关正确制定审计计划时必须解决的问题。针对经济效益审计本身的特点，笔者提出，可采用DEA法遴选审计对象。以尽可能最有效地选择最需要被审计的对象。既能节约、利用国家审计机关的人力、物力和财力资源，同时又能最大限度地达到经济效益审计的目的。
本文的研究基本上分为五个部分。第一部分是引言。主要阐述本文的研究动因；第二部分是综述，就本领域已有的研究成果进行，进一步指出尚待研究的问题。从而说明本文的研究价值；第三部分是对DEA方法作一介绍，以便为后面的使用作准备；第四部分是具体应用分析。展现DEA在经济效益审计对象遴选过程中的功效；第五部分是结论，就本文的研究作总结。
二、相关文献综述
关于经济效益审计对象的遴选问题。国内外很少有专门的研究文献，但关于国家审计对象的遴选问题，相关的研究文献有很多。
刘国常(1999)提出：遴选国家审计对象必须服从于、经济目的。并通过的形式加以稳定下来。张彤(1999)则提出了根据国情选择国家审计的重点领域。并强调了审计署提出的20字方针。即“依法审计、服务大局、围绕中心、突出重点、求真务实”。
杨政、许汉友、何瑷(2005)详细考察了中国国家审计机关遴选审计对象的方法和依据。他们研究发现，中国国家审计机关遴选审计对象的方法主要有：根据中央政府上一年末经济工作会议的精神来遴选审计对象；根据上级部门交办的任务以及相关部门的委托事项来遴选审计对象；根据公众的声音来遴选审计对象；根据突发事件来遴选审计对象；根据前期审计问题的整改情况来遴选审计对象；根据年度审计重点自行选择审计对象。但他们也进一步指出：尽管审计署在遴选审计对象方面有专门的5年规划和年度计划，但这些规划、计划仍以经验数据为主要依据。计划管理的前期调查研究、综合分析不够，因此有些计划缺乏长远性、科学性。执行中缺乏连贯性。为解决这个问题，他们提出了采用风险预警法和数据集合法来遴选国家审计对象。
廖洪、闵青(2005)指出，传统的国家审计对象遴选方法只注重短期行为，欠缺深层次分析。他们认为，制定审计计划要考虑六个要素：上级要求、政府与人民的要求、审计对象的内在需求、国家法律政策要求、前期审计情况、目前审计机关现状，并提出了相关的方法，如德尔斐法、专家决策法、项目预算法、巴雷特图法、未来分析法等。持同样观点的还有张允明等(2005)。王社庭(2004)，高翔等(2005)。
林树青(2003)则提出了建立审计对象信息系统的设想：应用最新的Internet技术、数据通讯技术和数据库技术。开发和运用审计对象信息管理系统。规范审计对象信息管理。并指出，审计对象信息管理系统能为审计工作的有效开展和审计成果的综合利用创造极为有利的条件。持同样观点的还有：李建洲(2001)。肖正兰(2000)，程维国(2004)，李侠(2003)，李满和、彭青兰(2001)，陈大峰等(2003)。胡志勇等(2005)从图论理论探讨了审计对象的选择问题。龚明晓(1999)则提出了以技术优化审计对象的遴选问题。
马学斌(2002)研究了美国国家审计机关遴选审计对象、制定审计计划的问题。他特别介绍了洛杉矶市审计局在确定年度审计重点时的风险评估法，即审计局对其管辖的部门、项目进行风险评估。按照一定标准评出各部门的风险系数，最终将风险系数大的部门列入当年的审计计划，从而建立了以风险高低为依据来选择被审计单位的审计计划的编制方法。另外一种方法是召开专家研讨会，类似“德尔斐”法。通过专家集体评价打分来遴选审计对象。
上述研究文献均从不同角度探讨了国家审计机关如何遴选审计对象的问题，这些角度既有体现政治高度的，也有体现经济基础的；既有专家调查型的，也有数学模型运算的。但这些研究都没有给出具体的操作过程。很多方法比较模糊。仅仅给出了遴选的指导思想。可操作性差。更重要的不足是，这些方法主要是针对传统国家审计的财政财务收支审计对象的遴选而提出的，没有专门针对经济效益审计对象的遴选方法。而经济效益审计是目前国家审计正在大力倡导的方向，其审计对象遴选的科学性已越来越重要。笔者认为，必须针对经济效益审计的特点和目标来遴选其审计对象。因此，DEA法是其具体操作过程中一个非常有效的方法。
三、DEA方法简介
DEA全称是Data Envelopment Analysis，一般翻译成“数据包络分析”或“资料包络分析”。它的前身是Farrell(1957)提出的“生产边界”(Production frontier)概念，这是利用等产量曲线为基础。以“生产边界”衡量技术效率与价格效率。并建立数学规划模式，以衡量整体效率。Charnes。Cooper＆Rhodes(1978)将Farrell的模式加以推广。发展至“多投入／多产出”的概念，并提出了固定规模报酬(CRS)下多项投入与多项产出时的生产效率评价模型CCR。后来，Banker et a1.(1984)将CCR模型中的固定规模报酬假设改成了变动规模报酬(VRS)，提出了BCC模型。这些模型都是运用数学规划的原理对决策单元(DMU)集合进行极值运算。最后给出相对效率评价。
DEA目前已经是一种比较成熟的效率分析方法。限于篇幅，笔者不在此赘述DEA相关模型的数学公式，这些数学公式的运算现在通过软件可以很方便地加以解决(本文所使用的就是专为DEA开发的EMS软件)。按照权威的说法。DEA克服了传统效率衡量方法的缺点，成为更加一般化的衡量模型。其具备四大优点(Seiford＆Zhu，2003；Pendharkar，2002；Lewin etal，1986；张锡峰及周齐武。1992)：1 DEA可同时处理多项投入与多项产出，而不需事先设定参数，属于典型的无参数分析方法。2 产出和投入指标之权重决定是由数学规划所产生。任一决策单元(DMU)均无法依据主观判断找到另一组权重。可以排除主观判断的成分，较为公平。3 DEA所求解的效率值可视为一综合性指标，可以用来表达经济学上总要素生产力之概念。4 通过DEA法中给出的松弛变量及效率值可了解组织资源的使用状况，并指出效率有待改进之单位。以达到组织效率的全面提高。
虽然DEA法拥有种种优点，但仍有一些使用上的限制(Doyle＆Grew，1991；张锡峰及周齐武，1992)：1 主要受限于线性模型的假设。2 根据经验。决策单元(DMU)个数应为所考察之投入与产出项个数和之五倍或五倍以上，否则将会严重影响研究的效度及信度。3 效率分析的正确与否受限于投入项与产出指标的选用和衡量。
笔者之所以在经济效益审计对象的遴选中推荐采用DEA法，主要是考虑到DEA的运行本质与经济效益审计的要求不谋而合。1 经济效益审计的重点是对被审计对象的经济效益进行检查评价，而DEA正是专门针对决策进行效益评价的模型；2 在现行经济效益审计施行初始，难以给出具体被审计对象的效益影响因子。也就不可能进行因子分析，而DEA克服了这一不足，它不需要事先对被评价对象有全面了解，只要给出共同的指标数据即可。另外。DEA对投入／产出指标的设计没有严格的限制。这也符合经济效益审计前的控制状态，因此。DEA的特点完全符合了经济效益审计对象的遴选要求。
采用DEA法遴选效益的审计对象。主要按以下几个步骤进行操作：
(一)决策单元(DMU)集合的选定
决策单元集合的选定是进行DEA分析的第一步。这一步主要是将经济效益审计的全体对象作为决策单元集合，DEA的目的是从决策单元集合中选择经济效益相对较差的单位作为审计对象。
正如前面的综述所言，每年国家审计机关在安排审计重点领域时都有着对应的选择依据，但在大的审计领域方向选定后，如何在一个具体方向领域内再进一步遴选，这就是DEA可以发挥作用的地方了。DEA的优势就是可以进行同行业的相对效率分析。将同行业的相关单位作为决策单元，形成相应的集合。根据经验判断，决策单元的个数与决策中的投入／产出的指标个数选择有关联。假设模型中的投入指标个数为M。产出指标个数为N，决策单元(DMU)的个数为S，则一般要求S≥2(M+N)，也有的学者提出应该是S≥5(M+N)，当然这是一个经验估计，在具体设计决策单元时，这个集合中的元素一般是越多越好。
本文在DEA应用分析过程中。以商业银行2003年的数据为例。为尽可能地提高决策的有效性，笔者搜集了14家商业银行的资料。它们分别是：中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、银行、中兴实业银行、华夏银行、招商银行、深圳银行、广东发展银行、光大银行、民生银行、浦东发展银行、福建兴业银行。由于本文只是用这14家银行的资料作为分析的例子，并不是真正研究这14家银行的运营状况。在本文后面的分析中将隐去这些银行的名称，并将其顺序打乱。以字母表示。这些银行的资料均是笔者从中经专网(211.81.31.53:88)提供的数据库中获得的，限于篇幅，笔者不在此列出这14家银行的原始资料，读者可去该网站自行查阅相关数据。
(二)投入／产出指标的选择
尽管常用的回归模型也可以评价经济效益，但DEA与之相比有很大的优势。DEA分析的最大优势不仅是无参数分析，更主要的是它可以进行多投入／多产出分析。在一般的回归模型中，尽管可以做多元回归分析，但因变量只有一个。如果将自变量看成是投入指标。将因变量看成是产出指标。那么在传统的回归模型分析中只能做单投入／单产出或者多投入／单产出分析，这就很难满足经济主体复杂效率评价的要求。而DEA则解决了这一矛盾。
在本文针对14家商业银行的投入／产出指标设计中，笔者了银行效率评价研究和经济效益审计中的指标评价研究的相关文献。如：孙晓冬、王逢宝(2006)在利用DEA分析商业银行的资产利用效率时选择了五个投入指标，分别是：短期投资、长期投资、短期贷款、中长期贷款、固定资产净值；给出了三个产出指标，分别是：投资收益、利息收入、手续费收入。程昶志、鲁志勇(2006)在研究国有商业银行改革效率时选择了四个投入指标，分别是：存款、固定资产年度折旧、资本金、劳动力：而产出指标有三个，分别是贷款、投资、净利润。顾芸(1999)研究了经济效益审计的评价指标体系。给出了两类指标。即综合指标和单项指标。综合指标分别有资本收益率、社会贡献率、净资产报酬率和社会积累率，单项指标有资本保值增值率、销售利润率和存货周转率等。
前已指出，本文的研究目的不是专门考察商业银行的运营效率，只是在开展经济效益审计前对被审计对象有一个大致的了解。以便遴选审计对象。笔者认为。在具体选择投入／产出指标时。应考虑资料所能提供的指标深度和审计目标的针对性。基于此，结合有关学者的研究，本文选择了三个投入指标和三个产出指标，三个投入指标分别是14家商业银行的实收资本金额、贷款金额和投资金额；三个产出指标分别是14家商业银行的利息收入、其他营业收入和净利润。这些指标无论是对商业银行的运营过程还是运用结果都有了较为全面的诠释，比较符合对商业银行进行整体效益评价的要求。
(三)EMS软件分析
在设定好决策使用的单元(DMU)集合和投入／产出指标后。为效率评价所作的数据准备就已经完成了，下面的工作就是用成熟的软件来考察搜集的数据，从而给出分析结果。本文在进行DEA分析时选用了EMS软件。EMS全称是Efficiency Measurement System，它是由Holger Scheel编写的，它不仅可以考察决策单元的技术效率(TE)，而且可以给出相对效率低下决策单元的标杆学习对象。
根据笔者搜集的14家商业银行的资料，通过EMS软件(投入导向)的运行，得出的技术效率结果如表1所示、标杆学习集合如表2所示、松弛变量如表3所示。
(四)DEA结果的评述及经济效益审计对象的选择
通过上面的EMS软件的分析结果。可以很清楚地看到：哪些商业银行的整体运营是有效率的，哪些商业银行的整体运营是无效率的。这就为经济效益审计对象的精确遴选提供了理论指导。
1 投入导向技术效率的评价
根据表1可知，14家商业银行中有8家银行的整体技术效率大于或等于1，分别是：C银行、F银行、G银行、H银行、I银行、L银行、M银行和N银行，说明这8家银行的运营是相对有效的。剩下的6家银行的整体技术效率小于1，分别是A银行、B银行、D银行、E银行、J银行和K银行。从技术效率上的摸底。可以大致确认将技术效率小于1的银行作为经济效益审计的对象集合。
2 标杆得分的分析
通过表2可以看出8家运营有效率的商业银行的标杆得分。其中，得分最高的是C银行。其标杆分值为5；其次是N银行，其标杆分值为4；再往下是H银行，标杆得分为3；I银行标杆得分是2；F银行和G银行的标杆得分都是1；而L银行和M银行的标杆得分都是O。这些分析结果一方面说明了在有效率的银行中，其整体运营效率仍然有区别，另一方面也给出了经济效益审计的评价指标的目标值。很显然。标杆得分高的银行的相关指标可以作为经济效益审计时的参考指标。在本文所分析的14家商业银行中，C银行的运营效率是最好的。而L银行和M银行只是近似有效，因为它们的技术效率虽然大于1，但标杆得分却是0，说明它们在运营中还存在相关问题，需要改进。属于边缘有效率的决策单元。如果无效率的决策单元数量小于经济效益审计准备安排的审计计划数量。则可以将边缘有效率的决策单元也纳入经济效益审计范围。
3 松弛变量的分析
在DEA分析中，松弛变量的为改善规模效益和技术效率提供了直观的理论潜力目标。在表3中，针对6家技术效率小于1的商业银行。DEA分析都给出了每个投入和产出指标的改进潜力值。说明A银行的投入指标中，实收资本和贷款额度是正常的，但投资额与其收益不相称。或者说投资处于低效率运转；而产出指标中，利息收入处于正常水平。但其他收入和净利润的获取与其投入不相称。根据松弛变量的具体数据。理论上可以预测，在14家商业银行正常的运营效率参考下。A银行的净利润可以再提高113.8亿元，这一产出的增加数据是相当可观的。同样的道理。基于松弛变量值，可以分析B银行、D银行、E银行、J银行和K银行的改进潜力。这种改进潜力的理论预测是经济效益审计正式开展之前就给出的，可以作为理论标杆。在具体审计过程中起到参考作用，也可作为审计报告和有关改进建议形成的先期依据。
另外，如果首次DEA分析得出的无效率决策单元数量仍然大于经济效益审计对象的计划安排数量，则可以进行第二轮DEA分析。在这第二轮DEA分析中。可以剔除第一轮分析后技术效率和标杆得分都大于1的决策单元。即将第一轮分析中无效率和边缘有效率单元作为决策集合。再进行一次DEA分析。直到无效率的决策单元数量小于或等于本次经济效益审计准备安排的计划数量时，遴选工作才算是告一段落。在本文中。假如根据国家审计机关目前的资源限制。本次对商业银行进行经济效益审计时准备安排审计2家商业银行。而第一轮DEA分析后有6家无效率单元，于是将这6家银行加上L、M两家边缘有效率银行组成集合进行第二轮DEA分析，再次运用EMS软件。其具体结果见表4。
第二轮DEA就属于“差中选差”了。在表4中。只有B银行和J银行的技术效率小于1，其他的都大于1。刚好与本次审计的计划安排数量不谋而合，于是就可以选择B银行和J银行作为本次经济效益审计的对象。
上述采用DEA遴选经济效益审计对象的分析过程可以采用流程图直观反映，见图1：
五、结论
通过本文的分析可以发现，DEA是一种非常有效的经济效益审计对象的遴选方法。它不仅可以迅速地找出符合审计数量计划的审计对象，而且可以事先对被审计对象进行大致的运营效率评价。为下一步展开具体的经济效益审计活动作了铺垫和摸底，也提供了参考的标杆效率指标。可以说。这种方法在经济效益审计中的应用收到了“一石多鸟”的效果，完全与经济效益审计的动因和理念相一致。
当然，DEA分析是建立在对投入／产出指标的信任程度上。如果被审计单位事先掌握了国家审计机关的遴选方法，在相关指标上提供虚假数据。则DEA结果就不可信了。另外，DEA分析主要是考察同行业的相对效率，如果作跨行业比较，可能会出现失灵现象，这也是它的一个不足之处。
总之，DEA为经济效益审计有效遴选审计对象提供了一种快捷的渠道。在国家审计资源的不足与审计对象和业务的无限增长发生矛盾时，作为行业内的审计对象遴选，DEA不失为一种非常有效的方法。
