审计署设大数据分析办公室 助力精准扶贫

2015年10月，审计署发布8月份对稳增长等政策贯彻落实跟踪审计结果公告。公告显示，在广西壮族自治区马山县认定的扶贫对象中，有3119人不符合扶贫建档立卡标准，其中343人属于财政供养人员、2454人购买了2645辆汽车、43人在县城购买商品房或自建住房、439人为个体工商户或经营公司。

为保证扶贫对象的精准性，辽宁省抚顺市扶贫办主任高世海和同事挨家挨户走访，核查建档立卡的对象是否真贫困。“我们动用了大批的人力物力，却没有他们花10分钟审计出来的结果好。”

“10分钟”是个略显夸张的说法。审计人员在马山事件后来到抚顺市的贫困县。高世海记得，审计人员到达当天即取得了相关比较数据，第二天就将不符合建档立卡标准的非贫户名单交给了抚顺市扶贫办。

列出的名单都十分准确！得知情况的高世海，不但没有担心被问责，反而主动向审计人员“取经”。他对北青报记者表示，以前总说“大数据”，但大数据怎么应用基层确实不懂，即使懂了，扶贫办要求其他部门提供数据也很难，要想做到精准扶贫很难。审计人员发现问题后，抚顺市政府非常重视，通过向审计人员“拜师学艺”，对全市范围的建档立卡贫困户进行电子筛查。

“过去，他家有三个门市房，他说有一个，我就只能相信，现在他们家三个门市房在哪里我都知道。”高世海说。

抚顺的做法很快推广到全省，辽宁省扶贫办副主任吕宏伟透露，在审计署沈阳特派办的帮助下，辽宁省采用大数据核查的方式对建档立卡的贫困户进行清理，发现14.7万人不是贫困人口，同时新纳入此前没有建档立卡的贫困人口3.8万人。

成果

审计促进19余亿

扶贫资金到位

扶贫资金是贫困百姓的生存钱、保命钱。《中国农村扶贫开发纲要（2011年-2020年）》提出，要“强化审计监督”，“剪除查处挤占挪用、截留和贪污扶贫资金的行为”。审计署始终把扶贫审计作为一项重要工作，特别是2013年以来，多次组织开展专项审计，并在国家重大政策措施贯彻落实情况跟踪审计中持续关注扶贫政策落实情况。

据统计，截至2015年底，审计署通过扶贫审计，已促进国务院扶贫办及相关地方出台或修订规范性文件50多项，归还和发放扶贫资金1.82亿元，清理消化或加快下拨扶贫资金19.53亿元，查处235名责任人员。

2013年，在审计署组织对6个省（区）19个国家扶贫开发工作重点县的财政扶贫资金审计中，审计的区域涉及了5个集中连片特困地区，审计人员实地走访了85个乡镇、578个贫困村、200多家单位和1600多个扶贫项目，抽查财政扶贫资金12.4亿元。抽查的财政扶贫资金量和项目数分别占到19个县2010年至2012年财政扶贫资金投入和安排项目数的31.6%和25.4%。

此次审计查出一些地方扶贫资金在管理使用分配中的贪污侵占、挤占挪用、损失浪费、资金闲置等问题，审计署在给国务院的报告中详细列明了每一类问题的情况，从扶贫资金管理机制、监管责任、基层作风等方面分析了问题产生的原因并给出相关建议。

据北青报记者了解，国务院常务会两次听取情况汇报，部署加强财政扶贫等民生资金管理和审计监督工作；中央印发《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》，进一步创新完善扶贫开发工作机制；国务院扶贫办及相关地方根据审计结果出台或修订多项规范性文件，相关部门和地区对违法违纪违规人员进行了追责问责处理，触犯法律的还受到了法律的惩处。

2014年8月以来，审计署在国家重大政策措施贯彻落实情况跟踪审计中，持续关注了“实施精准扶贫、精准脱贫”重点项目推进情况、资金统筹使用情况、相关政策落实情况，揭示和反映了不作为、慢作为的问题以及积极、主动、有效作为的典型，这样的做法延续至今。广西马山事件即是这样的典型，马山事件后国务院扶贫办在全国开展建档立卡贫困户复核工作。

释疑

为什么审计“一查就准”？

审计发现问题的精准性让不少被审计单位折服。审计署昆明特派办一位负责人告诉北青报记者，这源于大数据的运用。

关联分析各类数据

为什么审计人员能在短期内完成任务？这主要得益于审计署在大数据审计方面的不断探索创新。

以云南省为例，该省有73个国家级贫困县，加上集中连片地区15个，符合国家级贫困县政策的有88个。涉及的几百万条数据记录一条一条核实显然是不可能的，审计人员运用数据分析帮助云南省扶贫办做好“精准识别”，在扶贫工作中发挥了推进国家治理的作用。

（编辑：核心网）

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