效率性审计问题分析论文

【摘要】经营环境的变化要求内部审计组织提高审计资源配置效率，实现资源节约型社会发展目标。然而内部审计部门对审计资源的管理存在配置非有效、效率评价体系不完善的问题。在此背景下，將主成分分析法与DEA模型相结合，构建出内部审计资源配置效率评价模型，并对深证A股116家上市企业的内部审计资源配置效率进行评价，得出大部分企业的审计资源配置效率仍处于较低水平。下面小编整理了一些《效率性审计问题分析论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

效率性审计问题分析论文 篇1：

会计师事务所合并与审计生产效率

摘要：本文以2003—2009年的18起合并案为基础，利用数据包络法（DEA）估计审计生产效率，采用稳定客户平衡面板数据，纵向比较会计师事务所合并前后审计生产效率的变化，并进一步探讨会计师事务所合并方式对审计生产效率的不同影响。研究结果表明：会计师事务所合并后，审计生产效率提高，且相对于新设合并而言，吸收合并方式更有利于增进会计师事务所的审计生产效率。

关键词：会计师事务所合并；审计生产效率；吸收合并；新设合并

一、 引言

会计师事务所合并是注册会计师行业发展壮大的重要途径，国际四大会计师事务所就是通过多次合并实现规模化发展的。在我国，自1998年会计师事务所脱钩改制以来，会计师事务所经历了数次合并浪潮。与现实对应，有关会计师事务所的合并问题也成为学术界的研究热点。现有文献大多关注的是会计师事务所合并与外部市场绩效的关系，包括合并对市场结构、审计收费与审计质量等方面的影响[1]-[5]。

不可忽视的是，会计师事务所合并意味着其规模快速变大，这也会对相关会计师事务所的内部生产效率产生重要影响。一方面，注册会计师行业是一个规模经济效应较为明显的行业，事务所通过合并可以整合资源，强化竞争优势，带来业务收入和注册会计师人数的增加，产生规模经济效应，从而降低平均成本[6]。美国会计总署就指出合并的动机可以分为业务需求及供给两个方面，合并可以实现较高的经济规模效应。美国会计总署（GAO）在2003年提出合并对审计市场的影响报告，指出合并动机为：首先，客户企业业务全球化的需求；其次，客户企业运营日趋复杂，对事务所的专业知识需求增加；再次，事务所通过合并可以形成较高的经济规模；最后，合并可以增加事务所的市场占有率及市场竞争地位。

收稿日期：20131015

作者简介：刘丹（1979-），女，新疆乌鲁木齐人，博士研究生，主要从事审计与内部控制研究。Email：lldd3@163com但是另一方面，我国本土事务所大规模合并浪潮是在政府推动下进行的，当事务所规模扩张时，管理的复杂性和组织协调难度加大，而且规模越大，管理层次越多，所产生的信息传递和反馈的控制损失就越大，从而影响会计师事务所的运营效率，就有可能出现规模不经济的现象。因此合并是否带来审计生产效率的提高是一个需要检验的问题。

由于会计师事务所执业数据不易为外界获取，审计生产效率较难评估，所以迄今为止，很少有学者对事务所合并与审计生产效率的关系进行研究。本文以2003—2009年的18起合并案中会计师事务所审计的上市公司数据为基础，以客户企业规模、资产负债率和是否被特别处理（ST）为投入指标，审计收费为产出指标，利用数据包络法（DEA）估计事务所的审计生产效率，并采用稳定客户平衡面板数据回归分析会计师事务所合并前后审计生产效率的变化，随后进一步探讨会计师事务所合并方式对审计生产效率的影响。

二、文献综述

如何衡量审计生产效率，这是必须首先明确的问题。张凤英和房巧玲认为，效率是指投入与产出之间的关系[7]，如阿瑟奥肯（1999）指出效率就是意味着从一个给定的投入量中获得最大的产出；樊纲（1995）也指出效率概念的基本内容就是投入与产出或成本与收益之间的关系。会计师事务所的效率，即会计师事务所对其资源的合理有效配置，是其竞争力、投入产出能力和可持续发展能力的集中体现[8]。Kim等以韩国上市公司为研究对象，选取2001年和2002年697项审计活动为研究样本，使用DEA方法检验审计生产效率，结果发现随着审计生产效率的提高，单位小时的审计费用显著提高，审计费用总额显著降低[9]。许汉友等用 DEA 方法对我国2005 年度会计师事务所全国百家信息中的前20家，从审计业务收入等指标入手，实证检验了会计师事务所的运营效率，并提出了会计师事务所必须充分利用资源，整合良好资源，规划发展战略等建议[10]。曹强等运用DEA方法评估我国会计师事务所的审计生产效率状况，并在此基础上检验事务所特征和行为对审计生产效率的影响[11]。

会计师事务所合并对审计生产效率的影响，目前存在两种相反的观点：一种观点认为，合并有助于降低成本，提高会计师事务所的效率。GAO（2003）调查会计师事务所合并动机，指出事务所通过合并扩大资本规模，分摊基础设施建设成本，并可由资源整合创造经济规模，增加市场占有率及维持竞争地位。Sullivan认为参与合并的八大会计师事务所审计大型企业的比例显著增加，且合并会降低事务所审计大型企业的成本[12]。Ivancevich和Zardkoohi认为相对竞争对手而言，经过合并降低成本，提高审计效率[13]。李明辉和刘笑霞以审计延迟替代审计效率，认为会计师事务所合并一定程度上有助于降低审计延迟、提高审计效率[14]。另一种观点认为会计师事务所合并并不能显著提高审计效率。Lawrence和Glover同样以审计延迟衡量审计效率，对比没有发生合并行为的会计师事务所与发生合并行为的会计师事务所的审计延迟程度，认为经过合并的会计师事务所的审计延迟程度没有显著下降[15]。Baskerville和Hay考察了新西兰会计师事务所合并，通过对合伙人访谈的资料分析及合并前后合伙人数量的比较研究，认为没有证据表明合并能够降低审计成本[16]。

可见，现有文献中，关于会计师事务所合并对审计生产效率的影响研究并未得到一致的结论。基于此，本文对我国本土会计师事务所合并与审计生产效率的关系进行实证检验。本文从两个方面对现有文献做了补充与延伸：一是相对于李明辉和刘笑霞[14]以审计延迟替代审计效率，本文采用DEA方法对审计生产效率进行衡量，利用稳定客户平衡面板数据对比分析合并前后的审计生产效率。二是对事务所合并方式对审计生产效率的影响进行实证检验，这拓展了事务所合并相关的实证研究。

三、理论分析与研究假设

1会计师事务所合并与审计生产效率

会计师事务所合并属于企业之间的横向合并，即竞争对手间的合并。横向合并所产生的效率最早是由美国经济学家威廉姆森提出来的，他认为合并可以通过规模经济降低单个产品的成本，即平均成本。横向合并所产生的效率主要有以下三个方面。

（1）规模经济。英国古典经济学家马歇尔将规模经济定义为某一企业在一定限度内，由于生产规模的扩大而导致单位产品成本降低、收益增加的现象。从资产的性质来看，横向合并是一种同质资产的叠加，在一定的条件下，它能使企业规模扩大，生产要素增加，从而引起规模收益递增。对于注册会计师行业，合并造就了大型事务所，而大型事务所可以根据技能水平对员工进行更为精细的划分，实现更高层次的劳动分工，提高事务所的员工生产率，进而实现规模经济。而且注册会计师行业的资产专用性程度较低，事务所拥有的资源易于在不同行业或业务间转移，业务量的扩大有助于摊消固定成本。

（2）管理协同效应。以威廉姆斯和克莱茵等为代表的经济学家，于1975年提出企业管理效率的高低是企业并购的主要动力。该理论认为，并购产生的原因在于并购双方的管理效率不同，具有较高管理效率的企业将会并购管理效率较低的目标企业，并通过提高目标企业的管理效率而获得收益。根据这一理论，如果A会计师事务所的管理比B会计师事务所的管理更有效率，而且有剩余的管理资源，则A会计师事务所并购B会计师事务所后，一方面可将B会计师事务所的效率提高到A会计师事务所的水平，另一方面A会计师事务所释放了多余的管理能力，从而提高了双方的经济效率。

（3）经验曲线效应。当生产经营中积累的经验越来越多时，员工工作熟练程度提高、专业化分工、技术和工艺的改进，随着累积产量的增加，单位成本会呈现不断下降的趋势。会计师事务所是典型的“人合组织”，合并可以充分利用经验曲线效应。审计师在对客户进行审计之前，必须熟知该客户所在行业信息，了解相关税法知识和会计准则。而随着会计师事务所的合并，会计师事务所的客户数量增加，审计师拥有的专业知识随之增加，提升了行业专门化的程度。这样，为会计师事务所更有效率地利用各审计师的专业知识提供了前提。

综上所述，合并使得会计师事务所规模扩大，并且可以通过规模经济、管理协同效应和经验曲线效应提升审计生产效率。然而，在我国本土会计师事务所合并过程中，政府起到了主导作用。在政策方面，2000年3月，财政部先后发布了《会计师事务所扩大规模若干问题的指导意见》、《会计师事务所合并审批管理暂行办法》等文件。2000年6月和7月，财政部分别联合证监会和中国人民银行下发文件，全面启动了以事务所上规模、上水平为主要内容的行业结构调整。2007年，《中国注册会计师协会关于推动会计师事务所做大做强的意见》正式发布，该《意见》明确表示“积极支持事务所在依法、自愿、协商的基础上进行合并”。2009年7月财政部发布了《关于加快发展我国注册会计师行业的若干意见》，并经过国务院办公厅的转发，更是将加快注册会计师行业发展提高到国家层面。如果会计师事务所合并并非出于自发需求，而是地方政府为形成地方垄断在“拉郎配”，或是为了获取某种资格，使得合并后的事务所缺乏统一管理，不但发挥不出合并的规模效益，还可能进一步带来效率损失[6]。为此，本文提出第一个竞争性假设：

H1a：限定其他条件，相对合并前，合并后会计师事务所的审计生产效率显著提高。

H1b：限定其他条件，相对合并前，合并后会计师事务所的审计生产效率显著下降。

2会计师事务所合并方式与审计生产效率

根据《会计师事务所合并审批管理暂行办法》的规定，会计师事务所的合并可以采取两种方式：新设合并和吸收合并。吸收合并也称兼并，指一家企业将其他一家或几家企业的资产和负债并入本企业，被并方解散，主并方继续保留其法人地位的一种企业合并方式。新设合并也称创立合并，是指两家或两家以上的企业合并成一个新企业，参与合并的原各自企业均不复存在的企业合并方式。两种合并方式各有特点，事务所选择哪一种方式进行合并，则取决于参与合并各方相对的业务能力和财务状况等因素。新设合并通常是由规模相似的两个或多个事务所合并，合并前事务所的合伙人大多都会继续在合并后的事务所中继续担任合伙人，这样无论从事务所内部资源的整合还是文化理念重塑，新设合并的事务所均需要较长的时期。对比而言，吸收合并的事务所就不存在这样的问题。吸收合并通常是由大所合并小所，参与合并的各方存在显著的行业地位或者声誉等方面的差异，合并后的事务所进行资源整合不需要较长的时期，被合并一方在合并后可以接受更好的文化理念。合并后的事务所能够更快统一品牌、统一执业网络、统一质量控制、统一人力资源管理、统一财务制度、统一信息技术平台（中注协提出的“六统一”），从而提高专业服务效率。笔者认为，吸收合并在改善审计生产效率方面比新设合并更具优势。为此，本文提出第二个研究假设：

H2：限定其他条件，进行吸收合并的事务所相对于进行新设合并的事务所，其审计生产效率的提高更为显著。

四、 研究设计

1样本选取和数据来源

本文选取2003—2009年间我国会计师事务所合并案例作为研究对象。根据笔者收集的资料统计，在这期间可辨认的与上市公司审计相关的我国本土事务所合并案共32起。笔者利用面板数据对合并前后的审计生产效率进行对比研究，因此要求研究对象在合并前后两年间不得再发生合并或者分立，例如2008年5月，深圳大华天诚会计师事务所在合并广东恒信德律会计师事务所的基础上，更名为广东大华德律会计师事务所；2009年9月，广东大华德律又与北京立信合并更名为立信大华会计师事务所有限公司，剔除不合要求的14起事务所合并事件，余下的18起合并案为本文的最终研究对象。，合并案具体情况如表1所示。

2审计生产效率的度量

本文采用数据包络分析方法（DEA）来衡量会计师事务所生产效率。DEA是由美国著名的数学家和经济管理学家Chames和Cooper等人于1978年创立的一种相对效率评价方法。它根据多指标投入（输入）和多指标产出（输出），对同类型的部门或单位（称为决策单元DUM）进行相对有效性评价，为每一个决策单元估计出一个效率参数值θ。θ值的取值范围在O至1之间。当θ等于1时，DUM的生产效率最高；θ值偏离1的程度越大，则表示DUM的生产效率越低。DEA方法测量了会计师事务所在当前生产点上的效率与其处于“有效”会计师事务所构成的前沿面上的效率之间的差距，反映了会计师事务所将多种资源转化为各种审计服务的能力。利用DEA方法对会计师事务所经营效率进行分析，关键是投入指标和产出指标的选择。

本文在借鉴Banker等[17]、曹强等[11]研究的基础上，选定审计生产的投入指标和产出指标。具体如下：

（1）投入指标。会计师事务所是典型的人力资源组织，在审计生产活动中，最主要的投入资源就是人力资源和时间。因而，现有研究大多利用审计业务的总审计时间衡量审计投入[9-18] 。由于审计工作时间这类资料并不能通过公开渠道获取，而客户企业规模、审计业务风险等是决定审计投入的重要因素，本文在借鉴Simunic[19]审计收费模型的基础上，通过模型（1）进行面板数据回归分析，以选取与审计产出相关的公司特征作为会计师事务所针对每个客户企业审计业务的投入指标。在决定审计投入指标的模型中，经验研究表明，会计师事务所的特征，如所在地和任期等因素也是与审计收费密切相关的[23]。本文并未考虑这些因素，原因在于本文是对会计师事务所审计的客户特征进行纵向比较，选取的案例也从2003—2009年，因此事务所自身的特征可以忽略。

Auditfee=β0+β1Size+β2Leverage+β3ST+β4Quickratio+β5Inventory+β6Receivable+ε（1）

等式左边Auditfee为审计收费。等式右边的变量包括：Size为公司规模，以总资产的自然对数度量。会计师事务所在具体确定审计收费时，往往都会首先考虑到上市公司规模大小[19-20]。Leverage为资产负债率，它有助于注册会计师对上市公司审计风险进行判断。审计风险较高时，将会导致审计师收取风险溢价收入以弥补在将来可能会遭受的损失。ST为被特别处理的公司，ST公司是被特别处理的上市公司，证监会规定，上市公司若连续两年亏损，或每股净资产低于面值，或出现其他异常情况，如自然灾害、重大事故等导致公司的生产经营活动基本终止，公司涉及可能赔偿金额超过本公司净资产的法律诉讼等情况，都要被进行特别处理；若连续三年亏损，则要被摘牌。如果上市公司是ST公司，审计收费会较高[21]。Quickratio为速动比率。速动比率越高，公司的偿债能力越强，财务风险越低，审计收费也越低。Inventory为存货比例。Receivable为应收账款比例。应收账款比例和存货比例反映公司的资产状况和质量。在审计实务中，应收账款函证和存货监盘是两个必要审计程序，相对其他审计程序而言，需要投入更多的人力和物力，耗费更多审计资源，因此，应收账款比例和存货比例越高，审计收费也越高。

本文进行LM检验和Hausman检验，以确定应采用的模型类型。检验结果表明应采用固定效应回归模型进行面板分析。由表1回归结果可以看到，企业规模、企业资产负债率和公司是否被特殊处理与审计费用显著正相关，因此，选定这三个变量作为审计业务的投入指标。为保证研究结果的可靠性，本文还进行了稳健性检验，对选定的三个投入指标与审计收费重新回归，结果显示Size、Leverage和ST三个变量与Auditfee显著正相关。

（2）产出指标。即审计收费，本文将审计收费作为产出指标，与曹强等[11]以审计收费作为投入指标不同。曹强等[11]研究假设我国审计市场中，除“非十大”之外的会计师事务所之间的竞争属于完全竞争市场的企业行为，因此将审计收费等同于审计成本。而笔者认为这一条件在现实中很难实现，因此利用DEA分析审计生产效率时，将审计收费作为产出指标，选取与审计客户相关的公司特征作为投入指标。用上市公司年报披露的审计收费度量。

本文利用DEA分析软件以产出为导向（Output-Oriented）的BCC模型估计出会计师事务所每个客户企业的审计生产效率θ。

3模型设定

（1）会计师事务所合并与审计生产效率。为了检验假设1，设计的模型如下：

θ=β0+β1Merger+β2Inventory+β3Receivable+β4Loss+β5ROE+β6Auditopinion+ε（2）

被解释变量θ为采用DEA方法计算的事务所针对每个客户企业的审计生产效率。解释变量Merger为会计师事务所是否完成合并，如果是完成合并后，Merger=1，否则为0。控制变量为：Inventory；Receivable；Loss为客户企业是否发生亏损，如果亏损，则Loss=1，否则为0；ROE为净资产收益率；Auditopinion为事务所对客户企业出具的审计意见类型，当为非标准审计意见时，Auditopinion=1，否则为0。在审计产出一定的情况下，客户业务越复杂，风险程度越高，则要求审计师更多的投入，从而降低审计生产效率。因此，本文预期Inventory、Receivable和Loss与审计生产效率负相关，ROE与审计生产效率正相关。

（2）会计师事务所合并方式与审计生产效率。为了检验假设2，设计的模型如下：

θ=β0+β1（Merger×Assi_merger）+Controls+ε（3）

被解释变量θ为采用DEA方法计算的事务所针对每个客户企业的审计生产效率。解释变量为会计师事务所合并（Merger）与合并方式（Assi_merger）的交乘项，本文预计吸收合并方式比新设合并方式更有利于提高会计师事务所的审计生产效率，因此β1应当显著大于0。控制变量的定义如前所述。

五、实证结果及分析

本文这部分对变量进行了单位根检验及描述性统计，利用面板数据实证研究了事务所合并前后审计生产效率是否存在显著差异，且合并方式对审计生产效率是否存在显著影响，最后对研究结果进行了稳健性检验。

1单位根检验

在对面板数据进行回归时，若各变量非平稳则会出现伪回归现象，需要对收集到的数据进行单位根检验和协整检验，只有具有平稳性序列才能进一步分析研究。由于Merger、Loss和Auditopinion是为研究而设置的名义变量，故不考察其平稳性。为避免单一方法可能存在缺陷，运用Eviews60对变量采用Levin-Lin-Chu（LLC）和Fisher-ADF两种检验方法进行单位根检验（如表2所示），结果表明各变量均具有平稳性，无需协整检验，可进行面板数据回归分析。

2描述性统计

将会计师事务所合并前和合并后分为两组，各主要变量的描述性统计如表3所示。PanelA是描述性统计结果，不同组的各个变量在均值、标准差和中位数方面均存在一定差异。合并前审计生产效率均值小于中位数，呈左偏分布；合并后审计生产效率的均值与中位数大致相等。PanelB是合并前后两组中各变量的均值差异t检验和中位数差异Wilcoxon秩和检验，比较两组的主要解释变量审计生产效率（θ），均值在1%水平上存在显著差异，这初步表明合并后，审计生产效率提高，但这并未考虑变量之间的相互关系，还需要进一步的回归分析。

3面板数据回归分析

根据本文研究问题的特点，对合并前后会计师事务所审计生产效率的变化进行纵向比较，本文使用面板数据对合并前后会计师事务所审计生产效率的变化进行回归模型估计。在得出面板数据模型估计时， LM检验表明采用随机效应模型和固定效应模型进行估计要优于采用混合数据OLS模型，所以本文同时给出前两种模型的估计结果用于比较分析。

表4列出了回归结果。由模型（2）和模型（3）的Hausman检验结果可知， p值均大于0100，应该采用随机效应回归模型进行面板分析，本文的讨论也主要集中于随机效应回归模型的估计结果上。对于模型（2），解释变量Merger的系数为0032，且在1%水平上显著，这表明合并后，会计师事务所的审计生产效率比合并前有显著提升，支持了H1a的结论。对于模型（3），解释变量Merger×Assi_merger的系数为0028，且在1%水平上显著，这说明了吸收合并方式比新设合并方式更有利于审计生产效率的提升。控制变量中，审计意见在1%水平上显著，说明在面对高风险客户时，会计师事务所主要是通过出具非标准审计意见来降低审计风险，而不是增加审计投入，这提高了审计生产效率。

4稳健性检验

为保证回归结果的可靠性，本文从两方面进行稳健性检验。

（1）会计师事务所合并后，要经过一段时期的整合才能体现其审计生产效率，因此本文将考察期从合并前后两年延长到合并前后三年，检验会计师事务所审计生产效率在合并前后的变化。Hausman检验表明应当采用随机效应回归模型，表5的第三和第四列为面板数据随机效应分析结果。

（2）由于合并当年审计生产效率的变化可能并不明显，因此本文重新划分考察期，包括合并前两年、合并当年与合并后两年三个时段，对每一个时期，Merger分别赋值为0、1、2，重新对模型（2）和模型（3）进行回归。Hausman检验表明应当采用固定效应回归模型，表5第五和第六列为面板数据固定效应分析结果。从回归结果可以看出，研究结论不变。

平上显著，**5%水平上显著，*10%水平上显著

六、结论

要实现会计师事务所的规模化发展，最快捷的方式就是通过会计师事务所之间的合并来实现。合并不仅对外部市场绩效产生影响，对事务所内部运营也必然产生重要作用。本文以2003—2009年的18起合并案为基础，利用数据包络法（DEA）估计审计生产效率，并采用面板数据，回归分析会计师事务所合并前后审计生产效率的变化，进一步探讨会计师事务所合并方式对审计生产效率的不同影响。研究结果表明，会计师事务所合并后，审计生产效率提高，且相对新设合并而言，吸收合并更有利于增进审计生产效率。

上述实证结果为我国注册会计师行业做大做强战略政策的实施提供了重要的支持性证据。首先，合并行为促成了会计师事务所规模的扩大，其直接影响是审计生产效率的提高。虽然我国会计师事务所合并是政府主导，但是整个行业的发展要求本土事务所做大做强，而事务所内部也有提高经营效率、提升竞争的要求。其次，吸收合并较新设合并对审计生产效率的改善具有更加显著的作用。合并不是简单的外延联合，合并后的整合是会计师事务所面临的关键问题，这里的整合不仅仅指在资本上的重组，更重要的是在技术、管理技能等无形资产上的共享。通过无形资产的共享所产生的协同效应能够带来成本节约，从而对会计师事务所生产效率产生显著影响。

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（责任编辑：刘艳）

作者：刘丹

效率性审计问题分析论文 篇2：

基于DEA的企业内部审计资源配置效率研究

【摘 要】 经营环境的变化要求内部审计组织提高审计资源配置效率，实现资源节约型社会发展目标。然而内部审计部门对审计资源的管理存在配置非有效、效率评价体系不完善的问题。在此背景下，將主成分分析法与DEA模型相结合，构建出内部审计资源配置效率评价模型，并对深证A股116家上市企业的内部审计资源配置效率进行评价，得出大部分企业的审计资源配置效率仍处于较低水平。因此，构建出超效率模型对企业审计资源非有效配置的原因进行分析，并进一步运用杠杆理论与投影分析法为企业优化内部审计资源配置方案提供理论依据，从而丰富审计资源配置效率的研究文献。

【关键词】 内部审计; 审计资源配置效率; 主成分分析法; 数据包络分析法

一、问题提出

2013年修订的《内部审计准则》明确提出内部审计的价值增值功能，提出内部审计职能的转变，即由传统的“监督与评价”转变为“确认与咨询”。内部审计在新形势下的职能范围拓宽、审计对象复杂化、审计要求提高。而内部审计组织所拥有的审计资源是有限的，投入产出间的矛盾激增。为缓解这一矛盾，提高审计资源的配置效率成为审计组织实现可持续发展的重要途径。

以往有关内部审计职能发挥情况的研究主要采用定性的方法，包括利用专家评分法构建内部审计绩效评估指标体系，利用层次分析法构建集团公司内部审计战略规划体系[1，2]。大量实证研究主要集中在内部审计组织与公司治理水平的相关关系，一方面，高管态度影响内部审计行为，公司治理模式影响内部审计机构的设置[3];而另一方面，内部审计职能的发挥又会影响公司治理水平，内部审计负责人的年龄、学历、胜任能力等个人主观因素，与内部审计规模等客观因素，都会影响公司盈余质量管理水平，影响财务报告质量[4];内部审计部门与其他公司治理主体之间的良性互动最终会提高公司价值水平[5]。但较少有研究从投入产出的角度量化二者的关系。因此，在前人对内部审计组织研究成果的基础上，本文将主成分分析法与DEA模型相结合，构建出审计资源配置效率评价体系，并对非有效资源配置的原因进行分析，为企业审计资源的有效配置提供理论依据，丰富现有资源配置效率研究的成果。

二、研究述评

企业内部审计组织对审计资源的二次分配，已成为企业提高审计资源配置效率的有效途径。然而具体研究审计资源配置效率的文献却很少，针对内部审计资源二次分配效率的研究成果更不多见。国外最常见的研究是将审计资源的分配与公司治理相联系。Fukukawa et al.[6]以一家审计公司228名客户2002年的账面数据为依据，运用因子分析法归纳出影响审计资源分配效率的18种风险因素。另有少量文献以审计本身为研究对象，指出内部审计要素间存在相互作用。Johnson[7]从审计业务的范围和审计人员的经验两方面，得出审计成果和审计资源的质量影响地方政府审计活动的资源投入量。

自郭道扬教授提出审计资源的概念后，国内涌现出大量研究审计资源配置的文献，包括配置方式、配置原则、流程优化三方面。最初的研究从审计资源配置方式开始。张庆龙[8]指出为实现审计资源的最优配置，应将市场与计划手段相结合，从社会宏观层面和要素微观层面优化资源配置。马玉珍[9]在此基础上进一步明确了政府审计资源配置的内容与原则，并在此基础上构建出以审计资源库为核心的资源整合体系。为实现审计资源配置的系统化，赵保卿等[10]进一步将价值预算理论引入业务流程的优化中，构建了以成本预算为核心的国家审计质量控制评价体系。

通过以上分析可以看出，国内外较少有专门针对内部审计资源配置效率的定量分析，涉及资源配置效率的研究主要集中在环境、教育以及医疗卫生等领域。Zha et al.[11]为研究碳排放量对资源利用效率的影响时将投入分为非能源投入与能源投入，非能源投入进一步细分为劳动力和资本，能源投入进一步细分为煤、石油和天然气;将产出分为期望产出与非期望产出，期望产出进一步细指为国内生产总值，非期望产出细指为二氧化碳排放量，然后应用DEA分析方法得出2010年中国区域能源利用非有效的原因是低效率的二氧化碳减排措施。国内赵琦[12]在教育领域运用DEA分析方法从投入产出角度提出，地区教育资源非有效配置的改进应从具体投入要素着手，包括师资力量、班级规模以及硬件设施。仇蕾洁等[13]在医疗卫生领域运用DEA分析方法探究山东省2015年部分社区卫生资源配置效率，得出配置无效的原因包括技术投入不足与规模投入不足两方面，提出资源配置效率的提高还有赖于医疗卫生体制的改革。可见这些领域的资源配置效率研究较为成熟，而自《审计署2003至2007年审计工作发展规划》提出对审计资源实现科学管理后，内部审计资源的高效利用已成为重点。因此，内部审计资源配置也应通过定量分析确定最优资源配置方案，但国内外较少有此类研究。

因此，本文引入DEA模型对内部审计资源的配置效率进行实证研究，首先对DEA模型简要概述;然后通过标准效率模型评价内部审计资源配置效率;在此基础上，引入超效率模型研究审计资源非有效配置的原因及其改进措施。

三、研究设计

（一）资源配置效率模型选择

1.模型概述

数据包络分析（Date Envelopment Analysis，DEA）是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法。现代软件技术的发展简化了数据运算，有效增强了DEA模型的适用性。本文在已有数据的基础上，对内部审计资源的配置效率评价及非有效资源配置的持续改进进行研究。本文选择DEA模型，原因包括：（1）该方法将衡量指标量化，克服了传统层次分析法、模糊综合评价法等的主观局限性;（2）DEA分析方法借助数学规划的原理，解决了传统方法对多目标决策评价问题的盲区;（3）利用该模型对资源配置效率的评价研究已有相对成熟稳定的结论，有效性也得到了证实;（4）超效率模型的应用可弥补基本效率模型无法进一步对资源配置有效方案按优劣程度排序的缺陷，为非有效资源配置方案的持续改进提供依据。因此，本文在引入基本效率模型评价资源配置有效性的基础上，进一步引入超效率模型。

2.基于DEA的内部审计资源配置效率评价模型

本文以企业配置审计资源的内部审计部门为决策单元，假定第j家公司的内部审计组织人力资源与组织资源投入量为i，第j家公司的内部审计组织对公司高层、外部审计部门提供的审计成果产出量为r，则第j家公司內部审计资源配置有效性的CCR模型为：

模型1是径向DEA模型，允许人力资源投入、组织资源投入同比例（θ）增加。该模型得出的θ值为资源配置综合效率值，s-、s+分别表示企业的资源配置由无效达到有效的资源投入减少量和审计成果产出增加量。当且仅当综合效率值θ=1，审计资源投入产出的松弛变量为s-、s+=0，内部审计资源的配置才达到强有效，否则，说明资源配置方案还需从技术效率与规模效率两方面进一步改进。

在模型1的基础上对投入产出权重增加约束条件λ=1（λ≥0），得到BCC模型，该模型会缩小最优解包含的范围，得出的θ*为资源配置技术效率值，综合效率θ相较于θ*多出的部分就是资源配置规模效率。

3.差异分析的超效率模型

为弥补传统DEA模型无法进一步对规模有效的资源配置方案进行评价和排序的局限性，本文引入超效率模型。如模型2所示。

模型2与传统DEA模型相比，它可对达到资源配置有效的方案进行再评价。同时，对于非有效资源配置方案，计算出的超效率值与传统模型计算出的效率值相等。

（二）评价指标体系设计

1.样本选取

本文所用内部控制指数来自于深圳迪博企业风险管理技术有限公司，企业信息披露指数来自深交所披露的上市公司信息披露考评得分，内部审计委员会成员结构（包括独立董事占比）、主要负责人个人特征根据深交所披露的上市公司年报搜集整理得出，根据会计师事务所出具的审计意见报告整理出审计意见类型，根据企业披露的内部控制自我评价报告、内部控制鉴证报告得到财务报告重大缺陷的记录。本文主要使用SPSS 20.0和MaxDEA 7.0进行数据处理。

由于深圳迪博企业风险管理技术有限公司所披露的内部控制指数仅更新至2016年，因此，本文以2016年为时间维度，以深圳A股上市公司为研究对象。同时，剔除数据存在缺失和内部审计部门不健全的企业。最终考虑数据的可获得性及完整性，得到116个样本数据用于评价指标体系的构建。

2.构建指标体系

国内刘国常等[14]指出内部审计特征的影响因素包括公司经营的复杂程度、内外部审计部门间的关系以及公司自身治理水平。范经华[15]将平衡计分卡的思想应用于内部审计质量控制体系中，从成果、客户、内部业务流程和学习与成长四个维度构建出定性与定量相结合的内部审计质量评价体系。本文依据资源配置的最终目标，从投入产出两方面构建内部审计资源配置效率评价体系。审计资源的投入量以学习与成长维度衡量，依据相关文献研究，本文初步选定7个投入变量：负责人的年龄、职位（是否为高管团队成员）、学历（大专、本科、研究生）、其他学术背景（高校任教、科研机构任职和协会从事研究）、审计委员会规模、独立董事规模以及审计委员会主要负责人的执业独立性（是否为独立董事），分别用I1—I7表示;审计成果产出变量包括三个维度：审计成果维度、客户满意度以及内部业务流程。其中审计成果用审计委员会会议召开次数来量化;高层满意度可用深圳证券交易所发布的审计报告披露评分衡量，外部审计部门的满意度根据该部门对企业出具的审计报告（标准无保留意见、无保留意见加事项段、保留意见和无法表示）度量;内部业务流程以企业内部控制指数衡量，分别用Q1—Q4表示。

本文运用SPSS 20.0软件对7个投入指标进行共线性诊断，初步得出指标间存在较高的相关关系，进一步利用主成分分析法得出各资源投入指标的贡献率和提取率（见表1）。按照累计方差百分比大于85%的标准最终确定4个投入指标，概括为审计部门独立性、内部审计部门的规模、审计人员学术经历以及审计人员工作经验。由于四个产出变量间Pearson相关系数的绝对值最大为0.194，说明产出指标间仅存在弱相关性关系，因此，不再利用主成分分析法对指标进行筛选。最终构建出表2所示的指标体系。

四、数据包络分析法在内部审计部门资源配置效率决策中的应用

DEA模型克服了传统分析方法的主观局限性，解决了多目标决策评价问题的盲区，能够有效评价资源配置效率问题。同时，计算机软件技术的发展避免繁杂的计算，使得DEA模型更加具有可行性。下文将根据构建的内部审计资源配置效率评价体系，详细论述DEA模型在内部审计资源配置效率评价中的应用。

（一）内部审计资源配置有效性评价

将116家样本企业审计资源投入量和审计成果产出量输入MaxDEA 7.0软件中，得到审计资源综合配置效率值和纯技术效率值，二者的商是规模效率值。行业因素会对资源配置效率产生影响[16]，处于同行业的内部审计资源配置模式具有相似性，不同行业具有差异性。因此，本文按行业列示资源配置效率最优与最低的企业，更能直观展示出优化资源配置方案的必要性。表3按行业列示了内部审计资源配置效率的测评结果。

根据116家深证A股上市公司内部审计资源配置效率的测度结果，可得出：

从纯技术效率角度：所选取的116家企业资源配置技术效率的均值达到0.887，表明资源配置技术效率整体水平较低。有27家企业的技术效率达到最大值，占样本总量的23.28%，而未达到有效的企业有89家，表明所选样本企业中76.72%的企业存在管理问题，包括管理技术不高、管理经验不足等。纯技术效率无效的企业应以达到有效的企业为标杆，学习其管理经验，完善自身管理体系。

从规模效率角度：所选样本企业资源配置规模效率的均值达到0.991，相对于纯技术效率值而言较高。资源配置达到规模有效的企业共74家，占样本总量的63.79%，而未达到规模有效的企业共42家，占样本总量的36.21%，表明大部分企业资源投入规模适度。规模效益（RTS）进一步描述了样本企业资源投入规模效应引起的产量变动，主要包括三种类型，规模效益递增、递减和不变。由表3的结果可知，有74家企业的规模效应不变，仅有桂林旅游1家企业的规模效益递增，其余41家企业均是规模效益递减，说明桂林旅游的审计资源投入量应适度增加，其他41家企业内部审计资源投入量应适度减少。

从综合效率角度：所选取的116家深圳A股上市公司中，资源源配置综合效率值、纯技术效率值和规模效率值均达到最大值1，且s*-=0，s*+=0的企业共19家，占样本总量的16.38%，达到DEA强有效。其他97家企业的资源配置效率表现为无效，占样本总量的83.62%，比重较大，说明大部分样本企业的审计资源配置方案还有待于进一步优化。

（二）目标杠杆的选择

传统DEA模型通过对审计资源配置效率的评价，将测度结果分为有效与无效两大类，对于无效企业的改进可以资源配置达到有效的企业为参考对象。超效率模型则从另一角度对传统模型进行补充，将资源配置有效的企业进一步按优劣程度进行排名，从而丰富了资源配置非有效企业的优化途径。从表3的测度结果可知，深圳华强集团有限公司的超效率值最大（1.205），该企业处于批发零售行业，而综合排名最低的为深圳市特发信息股份有限公司（0.640），处于制造业。二者虽处于不同行业，特发信息股份有限公司既可以本行业的深圳长城开发科技股份有限公司为学习目标，也可跨行业以深圳华强集团有限公司为学习目标。应用超效率模型可为资源配置非有效的企业提供另一种优化思路，从而选择最优的配置方案，包括：

一是依据超效率的计算结果，选取样本企业综合排名第一的深圳华强集团有限公司作为学习标杆。深圳华强集团有限公司的综合效率值、纯技术效率值以及规模效率值均达到最大值1，其超效率值达到1.205，选取效率值最高的深圳华强集团有限公司可以更有效地激发改善资源配置效率的积极性。该方案还可为行业内部资源配置效率整体无效的企业突破瓶颈，提供另一思路。

二是由于各行业的资源配置可能存在差异，因此，对于DEA无效的企业也可以选择本行业综合效率值达到最大值1且其超效率值在该行业最大的企业作为学习目标。如制造行业的深圳市特发信息股份有限公司（0.640）可选择该行业效率值最大的三毛派神（1.042）作为学习目标，从而更有效地优化自身的资源投入规模以及资源配置结构。

（三）非有效资源配置持续改进

对于资源配置无效的97家企业应从投入产出两方面进行优化。根据投影分析的基本思想，这些资源配置无效的企业应找到合适的学习目标，从而根据自身与目标企业的效率差距进行调整，实现有效的资源配置。因此，研究这些差异对优化投入产出结构、提高资源配置效率以及丰富优化途径具有重要的指导意义。本文通过计算各投入指标的冗余率与审计成果产出的不足率为97家资源配置非有效企业的结构优化提供理论依据，弥补采用绝对值无法反映利用率变化的缺陷。其中投入冗余率是指优化后的目标投入与实际投入相比可节省的投入比例，产出不足率是指优化后的目标产出与实际产出相比可增加的产出比例。表4仅列出资源配置非有效企业的投入冗余率与产出不足率的最大值和最小值。

从97家企业的差异率可以得出，企业审计资源配置非有效是因为冗余的投入与不足的产出。从投入角度，DEA无效是因为人力资源与组织资源的投入均存在一定程度的冗余。其中，从审计部门独立性（I1）的角度，有70家企业存在冗余投入问题，有42家企业的资源投入冗余率超过10%，天津广宇发展股份有限公司的冗余率最高，达到61.4%;从内部审计部门的规模人数（I2）角度，有30家存在冗余，有7家企业的冗余率超过10%，中国泛海控股集团有限公司冗余率最高，达到24.67%;从审计人员的学历（I3）角度，有77家对审计人力资源投入存在冗余，有68家企业的冗余率超过10%，北新建材集团有限公司的冗余率最高，達到57.29%;从审计人员工作年限（I4）的角度，有62家企业存在投入冗余，有26家企业的冗余率超过10%，襄阳汽车轴承股份有限公司达到22.97%。

从产出角度，77家企业审计委员会的会议召开的次数（Q1）的不足率超过10%，有7家企业最佳会议次数超过实际会议次数的9倍，浙江普洛医药科技有限公司最高，几乎达到10倍，仅有20家企业的会议召开次数较理想，;高层满意度（Q2）不足的企业有38家，有29家企业可改进的程度超过10%;外部审计部门的满意度（Q3）这一指标下有33家企业不足率超过10%;有46家的企业内部控制（Q4）体系还需进一步完善，有22家不足率超过10%。从表5可以看出，审计成果产出量均存在不足且各指标间的差异程度较大，因此，在未来资源配置方案决策过程中，应在保证直接审计成果产出量的同时注重协调各方关系。

已有的研究成果表明，我国内部审计体系还需进一步完善，包括审计部门的独立性建设以及人力资源管理体系的构建[17]。建设高质量的内部审计体系需要有充足的审计资源投入，然而表4的差异分析结果表明，现有审计成果产出水平下资源投入是冗余的，这从另一个角度证实公司内部审计、外部审计、董事会以及高级管理层这四大治理主体间存在耦合关系，即主体间并不是单向影响，而是相互交叉、相互作用。其他三大主体的低效运作会影响内部审计职能的发挥，导致审计资源配置的低效率。我国资本市场仍处于发展阶段，大股东存在非法侵占资金、掏空企业等行为[18];现有审计部门的人力资源建设存在现实差距[19]，多元化的报告对象导致独立性差[20]，内外部审计主体间存在低的联动协作[21]。这些现象都成为内部审计体系建设的障碍因素。因此，在现有产出条件下，应适当减少投入。然而，要实现审计部门的可持续发展应从本质上清除障碍因素，完善审计体系，提高审计成果产出量。

五、结语

内部审计职能的充分发挥有赖于审计资源的有效配置，然而针对该领域的研究还有待进一步的丰富。因此，本文将主成分分析法与DEA模型相结合，构建出内部审计资源配置效率评价体系。本文通过引入标准效率模型评价企业审计资源的配置效率，得出总的样本中有83.62%的企业存在非有效资源配置问题。在此基础上，本文进一步构建超效率模型，得出企业资源配置效率应从以下三个方面进行改进：

1.设立专门审计资源配置小组。样本企业总体规模效应与技术效率均值之间存在差距，且规模效率的均值大于技术效率的均值，说明现有的资源管理水平和制度建设还存在缺陷，因此，为实现内部审计的可持续发展应注重资源配置的科学性、合理性以及有效性，不能盲目追求数量，而应提高质量。

2.确定合理的学习标杆。超效率模型的分析结果可以为企业确定目标学习企业提供多种方式，但不同的方式会影响企业调整方案的设置，同时，模型所提供的方案是从效率角度，而实际确认目标还需考虑投入产出要素的可调整性，因此，企业应根据自身的条件确定适宜的目标。

3.跟踪优化资源配置方案。在对审计资源配置方案进行优化后，还需利用DEA模型进一步跟踪评价，吸取以往的经验教训，实现整个审计资源配置体系的良性循环。

本文将DEA模型引入内部审计部门，可量化评价资源配置方案的有效性;运用杠杆管理理论与投影分析法，可进一步从投入和产出两个方面指出资源配置无效的企业与有效企业之间的差距，并在此基础上提出有针对性的改进措施。因此，本文具有较强的实践意义。但一些客观因素的限制可能会影响结果的稳定性。本文构建的审计资源配置效率评价体系由于部分指标无法用数据衡量，存在近似替代问题，在今后的研究中，还需进一步完善指标体系的构建。

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作者：李世辉 杨丽

效率性审计问题分析论文 篇3：

基于SBM模型的企业环境绩效审计分析

【摘 要】 近年来，政府、企业以及社会机构在环境保护方面投入了大量资金资源，环境问题得到初步改善，但与预期效果相差甚远，我国在环境治理和保护方面的工作绩效值得进一步反思。由于我国环境绩效审计起步较晚，未形成科学有效的审计体系并大规模开展，因此文章基于SBM模型构建环境效率测算模型对我国钢铁行业的环境效率进行测算并运用Malmquist指数进行技术效率和技术进步的求解，全面分析环境效率，为环境绩效审计提供全新的思路和科学方法。

【关键词】 环境效率; 绩效审计; SBM模型; Malmquist指数

一、引言

近年来，随着一系列环境保护政策的出台，企业和社会公众已经意识到环境保护的重要性并主动加强环境的治理和保护，与此同时，政府也投入大量的资金资源进行环境保护。资料显示，我国“十一五”期间环保总投入为1.56万亿元，“十二五”期间环保总投入达4.17万亿元，但在环境保护投入资金资源大幅增长的状况下，我国的环境问题并未得到明显改善。由此，学者和公众开始质疑企业环境治理和保护的工作绩效，企业也反思自身环保工作存在的缺失和问题。环境绩效审计作为最为有效的监督管理方式在我国发展时间较短，缺乏健全的理论指导和实践经验，审计人员在进行环境绩效审计时往往只是定性分析，存在严重的主观意识影响。审计人员的专业能力和判断意识较差时，难以进行有效的环境绩效审计，更不能挖掘出企业环境治理存在的缺失和问题，导致环境绩效审计形同虚设。因此本文从企业环境效率角度出发，基于SBM模型构建环境效率测算模型，对我国钢铁行业的环境效率进行测算，同时运用Malmquist指数对生产技术和环境技术进行求解，分析企业环境技术的管理和发展状况，从技术层面对企业的环境绩效进行全面的审计工作。本文通过环境效率测算模型的构建以及实际应用研究，期望能够为完善环境绩效审计体系提供全新的思路和方法，从而进一步促进企业环境绩效和审计效率提升，为环境保护事业增砖添瓦。

二、企业环境绩效审计模型构建

（一）环境绩效审计模型构建思路

环境绩效审计是将环境变量代入投入产出中进行审计分析，由于我国环境绩效审计实施时间较短，环境变量和评价指标的选定并不统一，诸多学者对环境绩效的审计停留在经济利益层面，未深入到环境影响层面[ 1 ]。因此本文在评价指标设计时充分考虑相关环境政策法规、专项环境资金、环境项目影响等因素。企业环境效率分析模型的构建思路如下：第一步，选定适合进行分析的研究样本，即与环境保护息息相关的行业;第二步，设计合理的评价指标，在投入指标和产出指标的基础上，将产出指标分为期望产出指标和非期望产出指标两部分;第三步，运用SBM模型对投入指标和产出指标进行计算，同时运用Malmquist指数进行样本间的效率变动分析;第四步，结合样本企业的现状评估环境绩效值并与评价标准对比，为行业环境绩效审计提供相关数据评估支持[ 2 ]。环境效率分析模型的构建思路如图1所示。

（二）环境效率模型评价指标设计

传统的绩效审计运用DEA模型即能够完成测算，传统经济利益绩效审计是期望产出量越高越好，然而在环境绩效审计中，非期望产出是不可避免的问题，该产出量越低越好，因此DEA模型不再适用[ 3 ]。SBM模型产出指标的设计分为期望产出指标和非期望产出指标两部分，将松弛变量引入SBM模型，评价环境污染产生的非期望产出问题。

企业若存在较高的环境绩效则表现为较低的资源投入获取较高的收益，同时造成较轻的环境污染，因此，环境绩效影响因素主要是投入各项资源、产出产品价值以及污染排放量。由于本文所分析的样本为我国钢铁行业，因此结合我国钢铁行业特征对评价指标进行如下设计：第一，投入评价指标，钢铁行业的生产投入主要为原材料、设备、土地等物质资本以及人力资源，因此将投入评价指标设定为固定资产价值和员工人数;第二，期望产出评价指标，钢铁行业的产品为各种型号的钢材，因此将期望产出评价指标设定为钢材产量和利润总额;第三，非期望产出评价指标，随着国家对环境保护的要求日益严苛，钢铁行业在生产过程中排放的污染物主要为二氧化碳，因此本文将非期望产出评价指标设定为二氧化碳排放量[ 4 ]。

（三）基于SBM模型的企業环境效率分析

1.环境效率测算模型构建

经过上文的评价指标设计，本文基于SBM模型构建环境效率测算模型。假设在研究中共有n个样本企业，每个样本企业中有x种投入指标、y种期望产出指标和z种非期望产出指标，同时用A、B、C分别代表投入指标、期望产出指标和非期望产出指标，则样本企业中第i个企业的投入向量为A=（Ai1，Ai2，…，Aix），期望产出向量为B=（Bi1，Bi2，…，Biy），非期望产出向量为C=（Ci1，Ci2，…，Ciz）。在控制规模报酬下的生产集合如式（1）所示：

c≥0，代表非期望产出松弛变量;λi≥0，代表权重向量;P*取值范围为[0，1]，是测算出线性函数最优值[ 5 ]。在构建的SBM环境效率测算模型中，将松弛变量以非径向形式带入模型，在保证期望产出评估的同时对非期望产出进行评估，能够全面准确地对环境效率进行测算。该模型的具体测算过程如图2所示。

在图2中，曲线上点Q、M、N、Q1代表样本企业生产有效点;M1、N1代表无效的样本企业;O、P代表有效的样本企业。M1和N1的效率可以通过M/M1和N/N1进行测算。点M1的评价标准即为曲线上的点M。从样本企业M和O来看均为有效样本企业，但是M相对于O来说在A2投入向量方面更高，M样本企业能够通过减少A2的投入量而达到产出量近似的O点，因此，相对于O点，M点并非真正的有效样本企业，MO则是M点在A2投入向量无效率值，即松弛量[ 6 ]。由此可见，在测算M样本企业的效率时，不仅要考虑M/M1的效率，更要充分考虑M点在A2投入向量方面的松弛量。

2.环境效率测算分析

在整个环境效率测算过程中，Malmquist指数求解是最为关键的步骤，即测算出样本企业任意相邻两年的Malmquist指数及四个不同距离的函数数值。Malmquist指数在对投入量和产出量进行效率分析时能够将两个向量进行细分化处理，所以能够评价环境效率分析中出现非期望产出的问题，同时，Malmquist指数能够对样本企业的技术效率和技术进步进行测算，综合分析环境效率[ 7 ]。Malmquist指数具体模型如式（4）所示：

三、基于SBM模型的企业环境效率检验结果

（一）样本选取与指标数据来源

本文选取我国钢铁行业为研究样本，在剔除钢材产量低于150万吨、研究数据缺失、研究数据存在极端值、未披露社会责任报告或环境报告书企业后，最终获取75家有效研究样本，研究期间设定为2012—2016年。本文研究所需的相关财务数据来自同花顺数据中心和样本企业年报，钢材产量和二氧化碳排放量的相关数据来自样本企业的社会责任报告或环境报告书。

（二）评价指标描述性统计

在上文设计的各项评价指标中除却非期望产出二氧化碳外，其他均为财务数据或标准的量化指标，因此本文将根据发改委的计算标准对二氧化碳的排放量进行量化处理，具体量化方式如式（5）所示：

在式（5）中，吨钢综合能耗代表样本企业当期每生产一吨钢材所消耗的能源总量折算成标准煤的数量[ 8 ]。通过对样本企业评价指标数据的收集、计算和整理，本文将所有评价指标进行描述性统计，具体数据如表1所示。

通过表1的数据可以看出：投入评价指标方面，样本企业整体的固定资产价值和员工人数均在2013年小幅增长，可能是因为2013年国务院印发《关于化解产能严重过剩的指导意见》后各钢铁企业高度重视，积极化解产能过剩、提高生产效率，2014—2015年一直处于下降状态，直到2016年钢铁行业回暖才得以提升;在期望产出方面，2012—2015年平均利润总额处于下降状态，2016年得以扭亏为盈，钢材产量处于波动状态可能是因为国家去产能和市场需求的双重作用;在非期望产出方面，二氧化碳排放量在2012—2013年变化较小，2014年在钢材产量增加的情况下二氧化碳排放量下降明显，但在2015—2016年随着钢材产量的增加二氧化碳排放量再次上升。

（三）基于SBM模型环境效率测算

在样本企业环境效率的测算中，本文分为剔除非期望产出和包含非期望产出两部分进行，前者为生产效率，后者为加入环境因素影响构成的整体生产及环境效率，以两部分对比的形式分析真实环境效率对生产效率的影响。具体测算结果如表2所示。

从表2环境效率测算结果来看，杭钢股份是环境效率最佳的企业，在研究期间内生产效率均位于生产效率前沿曲线上，即使在加入环境因素的影响后环境效率仅在2012年略低于前沿曲线，说明杭钢股份的生产效率和环境效率均处于较高水平。柳钢股份、八一钢铁和首钢股份在2012、2013年的生产效率和环境效率略低，但是环境因素的影响作用甚微，说明三家企业的环境绩效较高。排名中间的四家样本企业生产效率和环境效率虽然处于较低水平，但在加入环境因素的影响后环境效率和生产效率的差距不大，说明其环境绩效处于良好水平。从排最后四名的样本企业来看，2012—2015年生产效率和环境效率不仅处于极低水平而且差距较大，说明在此期间内其环境绩效较低，2016年两者之间的差距开始减小。从平均值来看，2012—2014年样本企业整体生产效率和环境效率均稳定增长且两者之间差距逐渐缩小，说明环境绩效逐渐提升，在2015—2016年两者均趋于稳定。

为方便生产效率和环境效率的对比，本文将两部分的测算结果绘制如图3。

从图3中可以看出：杭钢股份、首钢股份、八一钢铁以及柳钢股份的平均生产效率和环境效率均在0.9以上，说明四家企业的环境绩效处于较高水平;陕西汉中、鞍山宝得、华瑞钢铁以及包钢股份的生产效率在0.35左右，而环境效率仅在0.25左右，两者之间的差距较大，说明四家企业的环境绩效极低，环境问题的介入会对生产效率产生较大影响;剩余四家企业的生产效率在0.55左右，而环境效率在0.50左右，两者差距較小，但环境问题的介入也会对生产效率产生一定影响。

（四）Malmquist指数求解

在样本企业环境效率的Malmquist指数求解中，本文同样分为剔除非期望产出和包含非期望产出两部分进行，具体求解结果如表3所示。

从表3结果可以看出，剔除非期望产出和包含非期望产出的环境效率的平均值分别为0.586和0.557，稍高于SBM模型测算的环境效率平均值;各样本企业环境效率的Malmquist指数求解结果与SBM模型测算结果除宝钢股份之外差距甚微，说明所得结果具有一定的准确性。

从技术效率方面来看，包钢股份的技术效率在加入环境因素后得到明显提升，说明包钢股份在环境治理技术方面的管理要强于生产技术管理。虽然在上文分析中得出包钢股份的环境效率处于极低水平，但包钢股份在环境技术方面的管理却有长足的进步，未来环境效率大幅提升的概率较高，因此在环境绩效审计时应考虑环境技术管理进步的影响。宝钢股份的技术效率在加入环境因素后从1.062变为0.864，说明宝钢股份的环境治理和技术管理存在严重缺失，成功解释了上文分析中宝钢股份环境效率平均值为0.445，处于偏低水平，而Malmquist指数求解结果的环境效率却变为0.327，因此在环境绩效审计时应考虑环境技术管理严重缺失的影响。从整体来看，样本企业技术效率平均值在1以上，在加入环境因素后并未产生明显下降，说明样本企业的环境治理和技术管理均处于较高水平。由此可见，在充分参考技术效率的Malmquist指数求解结果后，会对环境绩效审计产生较大的影响。

从技术进步方面来看，杭钢股份、南昌钢铁、包钢股份以及鞍山宝得的技术进步在加入环境因素后产生小幅下降，包钢股份可能是过于看重技术管理效率的提升而忽视技术进步，杭钢股份作为环境效率较高的企业，环境治理技术却停滞不前，在环境绩效审计时应重点考虑环境技术存在问题。从整体来看，样本企业的科技进步在加入环境因素后下降幅度较低，说明样本企业的环境治理技术进步程度要低于生产技术。

从Malmquist指数方面来看，仅有包钢股份在加入环境因素后得到明显提升，说明包钢股份的环境技术管理和进步整体效率要明显高于生产效率，但是通过SBM模型对包钢股份测算结果为环境效率极低，说明包钢股份的环境效率提升空间极大且正在加强管理。宝钢股份剔除非期望产出和包含非期望产出的Malmquist指数分别为1.033和0.877，结合环境效率和技术效率数据说明宝钢股份的环境技术管理存在严重缺失。由此可见，在环境绩效审计时，应充分参考Malmquist指数求解结果，才能更加全面地了解企业的环境效率以及环境技术状况，对环境绩效审计具有显著的指导作用。

（五）SBM模型和Malmquist指数对环境绩效审计影响分析

1.环境绩效审计瓶颈

环境绩效审计与传统绩效审计的最大区别在于：将环境要素作为主要的考核变量，测算企业生产效率和环境效率，既要测算效率性又要测算非期望产出综合评估环境绩效。传统绩效审计仅以企业利益最大化为目标，环境绩效审计是综合考虑产出最大化和环境非期望产出最小化的平衡，保障环境和经济的协同发展。目前审计人员在进行环境绩效审计时大多根据非期望产出进行定性分析，并未从生产效率和环境效率两者之间的相互影响，综合评估环境绩效，同时在缺失科学合理的评估方法下，审计人员对于环境绩效的审计存在较高的主观性，难以保证审计质量和审计效率。目前环境绩效审计瓶颈在于难以对企业的环境管理进行客观的综合评价，只有对环境非期望产出的定量评估、环境技术效率、环境技术进步等多项细分环境指标进行综合评价，方能提升审计效率。

2.SBM模型和Malmquist指数对环境绩效审计影响分析

环境绩效审计在環境变量加入后，减少环境非期望产出成为主要的评估方面，如何保证期望产出最大化和非期望产出最小化达到理想状态成为审计的重点。SBM模型是测算剔除非期望产出的生产效率以及包含非期望产出的环境效率，以两者之间的差距评估环境变量的加入对企业生产效率的影响，即包含非期望产出的环境绩效。通过SBM模型松弛变量介入测算出的企业环境效率若低于1，说明企业环境效率存在提升空间，为环境绩效审计提供数据支持。本文选取的样本为钢铁行业，火电行业可以将发电量作为期望产出，烟尘排放量和二氧化硫排放量作为非期望产出;化工行业可以将产品产量作为期望产出，PM、氮氧化合物以及重金属等污染物的排放量作为非期望产出，在SBM模型的运用时可以将非期望产出分别代入模型测算环境效率或将模型扩展进行综合测算。

Malmquist指数最大优势是对环境效率进行细分求解，将环境技术效率和环境技术进步分别求解，并通过与生产效率的对比评估各自状况。Malmquist指数是在SBM模型基础上的进一步分析，同时也是对SBM模型测算结果的验证和补充。以杭钢股份为例可以发现，通过SBM模型测算的环境效率结果极高，但在Malmquist指数求解下，环境技术效率和环境技术进步却偏低，说明其环境效率较高但技术并未进一步发展。以包钢股份为例可以发现，通过SBM模型测算的环境效率结果极低，但在Malmquist指数求解下，环境技术效率和环境技术进步极高，说明其环境技术在快速提升，已经大幅超过生产技术，未来环境效率必定显著提升。

由此可见，审计人员在环境绩效审计时，首先运用SBM模型可以整体层面测算企业的环境效率，摆脱单纯的定性分析;然后运用Malmquist指数从环境技术效率和环境技术进步两个方面展开测算，评估企业目前的环境技术情况，为环境绩效的审计提供更多数据支持，从企业目前环境绩效、环境技术以及未来环境绩效发展多个层面对环境绩效进行客观综合审计，对审计质量和审计效率的提升具有极大助益。

四、结论及建议

（一）研究结论

本文选取国内钢铁行业作为研究样本，基于SBM模型构建了环境效率测算模型对样本企业环境效率进行测算，并运用Malmquist指数对样本企业环境技术效率和技术进步进行求解，通过环境效率的测算和求解结果为环境绩效的审计提供全方面的数据支持。本文构建的环境效率测算有效解决企业存在的非期望产出问题，从环境效率角度提高环境绩效审计效率，帮助审计人员全面了解企业的环境状况，进而发现问题所在，有的放矢地开展审计工作。本文运用构建模型对样本企业2012—2016年环境效率进行分析后得出以下结论：第一，样本企业整体的生产效率在加入环境因素后，环境效率的变化较小，但整体环境效率处于较低水平，钢铁行业的环境治理有待进一步加强;第二，在对技术效率和技术进步进行求解分析后，部分样本企业的环境效率发生大幅变化，样本企业的生产发展和环境发展存在严重的不平衡，环境技术效率和技术进步的缺失会导致环境效率下降，环境绩效审计应重点分析企业的环境发展问题。

（二）政策建议

1.基于SBM模型和Malmquist指数开展环境绩效审计工作

现阶段我国的环境绩效审计缺乏健全的理论指导和实践经验，如何构建一套科学的环境绩效审计体系对我国的环境绩效审计全面有效开展具有显著的现实意义。运用SBM模型和Malmquist指数对企业环境效率、环境技术的测算分析下，对环境绩效审计效率的提升具有显著的促进作用。因此，审计人员在开展环境绩效审计之前，首先运用SBM模型和Malmquist指数对企业的环境效率和环境技术状况进行分析，可以全面了解企业的环境状况，进而在接下来的审计工作中把握审计重点，有的放矢，同时对审计结论提供定量的数据支持。

2.构建環境绩效预测体系

钢铁行业的环境问题主要在于能源、资源的大量消耗以及污染物的排放，开展环境绩效审计的初衷是通过企业环境绩效和环境问题的评估，改善企业的环境治理，控制生产和环境成本并增加经济收益。因此企业应主动通过生产技术和环境技术的改善，减少污染物的排放，同时优化生产流程，提高资源的利用效率和循环再利用，压缩生产成本。在此基础上，企业应基于SBM模型和Malmquist指数构建环境绩效预测体系，运用SBM模型将近期的投入产出数据绘制出线性函数，并定期与自身生产的投入产出进行对比分析，预测自身的环境效率状况，根据自身环境效率与最优值的差距所在，调整各项投入指标的投入量，保证企业较高的环境效率。与此同时，运用Malmquist指数定期对企业的技术效率和技术进步进行求解，全面了解企业生产技术和环境技术的状况，进而及时调整技术管理和技术研发，保证企业生产效率和环境效率的稳定提升。

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[8] 贾钦然.低碳经济背景下我国钢铁企业环境绩效评价研究[D].北京交通大学硕士学位论文，2014.

作者：孙德鹏