大数据分析方法在预算执行审计中的应用
数据分析利用大数据技术提升审计质量和效率
数据分析利用大数据技术提升审计质量和效率随着大数据技术的不断发展，数据分析在各个领域得到了广泛应用，审计行业也不例外。
传统的审计方法已经无法满足日益增长的审计需求，而数据分析则能够通过利用大数据技术，提升审计质量和效率。
本文将探讨数据分析在审计中的应用，并分析其对审计质量和效率的影响。
一、数据采集和整理在传统审计中，审计师需要手动采集和整理大量的审计数据，这不仅费时费力，而且容易出现错误。
而利用大数据技术，审计师可以通过自动化的方式获取和整理数据，加快了数据的收集和处理过程。
例如，审计师可以通过与企业的财务系统进行数据接口对接，自动提取会计凭证和财务报表等数据，减少了人力和时间成本，同时也降低了数据采集的错误率。
二、数据分析和挖掘传统审计依靠人工进行数据分析和挖掘，而数据量大、复杂的情况下，人工分析的效率和准确性都无法保证。
而利用大数据技术，审计师可以利用数据挖掘算法和机器学习技术，对大规模数据进行快速和准确的分析。
通过对数据进行聚类、分类、关联分析等操作，可以发现潜在的异常和风险点，提高了审计的发现能力和精准度。
三、异常检测和风险评估数据分析能够帮助审计师及时发现异常情况和潜在风险，并进行风险评估和预警。
通过对大数据的分析，可以建立风险模型和异常检测模型，自动识别异常数据和潜在风险。
例如，审计师可以对企业的采购、销售和公司内部交易等数据进行分析，根据规则和模型发现异常交易和洗钱等风险行为，及时采取相应的措施，保障审计的准确性和可靠性。
四、远程审计和协作传统审计需要审计师去现场进行实地调查和数据采集，不仅耗时耗力，而且有一定的地域限制。
而数据分析技术则使得远程审计成为可能。
通过远程访问企业的财务系统和数据库，审计师可以实时获取和分析数据，同时还可以与企业相关人员进行远程协作和沟通。
这种方式不仅提高了审计的效率，还降低了审计成本，使得审计能够更加灵活、高效地进行。
五、数据隐私和信息安全保护在使用大数据技术进行审计时，数据隐私和信息安全是一个不可忽视的问题。
大数据技术在现代企业审计中的应用分析
纳税Taxpaying经济纵横大数据技术在现代企业审计中的应用分析范文潇（泰州中税通税务师事务所有限公司，江苏泰州225300）摘要：随着互联网的发展以及网络的逐渐普及，大数据技术就广泛地应用于我们生活中的许多领域。
同时，大数据技术的飞速发展对社会各领域都产生了较大影响，尤其是在现代企业审计当中。
关键词：大数据；大数据技术；企业审计大数据信息的应用改变许多传统的工作模式，同时，为各行各业的发展也提供了新的机遇与挑战。
企业发展当中审计工作占据着重要地位，而基于大数据技术基础的企业审计工作也变得更加有效准确。
一、基于大数据分析技术的审计模式的转变（一）大数据背景下的审计思路传统的审计思维，是利用数据采集技术，并对其进行验证，需要花费大量的人力物力。
通过使用大数据技术则很好地补充了这一缺点。
大数据背景下的审计思路，使得审计方法从数据验证性分析转变为数据挖掘性分析。
利用大数据，并在其中发现规律，按照分类分析来发现数据之间的联系，关联分析能够得出审计数据当中的相互联系，研究这种关系能够更好地帮助将那些审计，能够发掘出数据之间存在的密切联系。
利用不同的分析手段能够发掘出数据之间的联系，更清晰地调整审计思路。
（二）大数据背景下的审计技术大数据时代的来临改变了传统审计数据获得的方法，变得更为快捷方便准确。
企业可以根据所需在庞大的数据库当中获得自己需要了解的信息。
大数据背景之下的审计技术使得获得信息更为便捷，大概的技术方法可分为五种：包括可视化分析法，以及数据统计算法，预测性分析，数据质量以及数据管理，这些管理方法的出现丰富了审计技术的多样性。
审计技术的提升，能够简化统计工作，使得数据有更强的说服力，并且能够根据其走势判断预期可能出现的情况。
（三）大数据技术对审计工作的影响大数据的出现改变了传统审计方式，提供了新方法，大大减少了原本复杂的操作步骤，有更为明显的预知性。
大数据的出现延伸了审计目标。
传统的审计模式具有较大的局限性，审计工作往往只是对简单的财务状况进行审计，然后根据这些数据来分析可能存在的风险，然后企业管理者再针对这一问题进行改善。
大数据在审计中的应用的具体案例
大数据在审计中的应用的具体案例1、飞猪假票案：飞猪票务案是典型的大数据审计案例，审计机构采用大数据分析技术，从多个方面对飞猪票务进行审计，结合实地调查，发现飞猪票务存在多处假票现象，从而避免了票务损失。
2、“财务报表伪造”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的财务报表进行审计，发现公司存在伪造的财务报表行为，从而及时发现财务报表的不实，避免了财务损失。
3、“财务和会计操纵”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的财务和会计操纵行为进行审计，发现公司存在财务和会计操纵行为，从而及时发现财务报表不实，避免了财务损失。
4、“职工薪酬欺诈”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的职工薪酬欺诈行为进行审计，发现公司存在职工薪酬欺诈行为，从而及时发现职工薪酬欺诈行为，避免了财务损失。
5、“数据挖掘”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的数据挖掘行为进行审计，发现公司存在数据挖掘行为，从而及时发现公司数据泄露，避免了财务损失。
6、“采购欺诈”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的采购欺诈行为进行审计，发现公司存在采购欺诈行为，从而及时发现采购欺诈行为，避免了财务损失。
7、“财务报表造假”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的财务报表造假行为进行审计，发现公司存在财务报表造假行为，从而及时发现财务报表造假行为，避免了财务损失。
8、“账户资金流向分析”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的账户资金流向分析行为进行审计，发现公司存在账户资金流向异常，从而及时发现账户资金流向异常，避免了财务损失。
9、“价格欺诈”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的价格欺诈行为进行审计，发现公司存在价格欺诈行为，从而及时发现价格欺诈行为，避免了财务损失。
10、“偷税漏税”案：采用大数据分析技术，审计机构对一家公司的偷税漏税行为进行审计，发现公司存在偷税漏税行为，从而及时发现偷税漏税行为，避免了财务损失。
技术进展大数据分析在审计中的应用案例分享
技术进展大数据分析在审计中的应用案例分享技术进展——大数据分析在审计中的应用案例分享随着信息时代的到来，数据量的爆炸式增长给各个行业带来了巨大的挑战和机遇。
在审计领域，传统的手工审计已经无法满足庞大数据量的分析需求，因此，借助大数据分析技术成为了当今审计领域的一大趋势。
本文将分享几个大数据分析在审计中的应用案例，以探讨技术进展给审计工作带来的变革。
案例一：风险评估分析传统的审计风险评估过程需要审计师手动分析企业的财务情况、业务运营等因素，并根据经验判断潜在风险。
而基于大数据分析技术，审计机构可以通过整合海量数据源，运用数据挖掘和机器学习算法提取关键信息，实现对企业风险的全面评估。
例如，通过分析企业的财务报表、购销数据、雇员离职率等指标，异常交易、内部欺诈等风险可以被及时发现。
利用大数据分析技术，审计师可以更加精确地识别和评估审计对象的潜在风险，提高审计的准确性和效率。
案例二：异常交易检测传统审计过程中，审计师通过抽样的方式检查企业的交易记录，发现潜在的异常交易。
然而，在巨大的数据量面前，传统的手工抽样显得力不从心。
大数据分析技术可以对企业的全部交易数据进行实时监控，通过建立预警模型，自动发现潜在的异常交易行为。
例如，通过分析供应商支付的时间和金额，可以发现与正常业务规律不符的异常交易，从而识别违规操作或腐败行为。
大数据分析技术的应用可以提高审计工作的全面性和实时性，降低因为遗漏异常交易而导致的风险。
案例三：运营成本效益分析对于企业而言，运营成本效益的评估对于控制成本、提高盈利能力至关重要。
而基于大数据分析技术，审计师可以通过整合企业各项运营数据，运用数据挖掘和可视化分析等方法，深入了解企业的成本结构、效益状况，并对其进行优化建议。
例如，通过分析供应商的交易价、品质评估数据等指标，可以发现低成本、高性价比的供应商，为企业提供采购决策支持。
大数据分析技术的应用，使得审计师能够更加全面地了解企业运营的各个方面，为企业提供精确的运营成本效益评估，提高企业的竞争力。
大数据分析技术在审计中的应用探讨
大数据分析技术在审计中的应用探讨随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围广泛，从商业到医疗，从教育到政府，都可以看到它的身影。
在这其中，审计领域也逐渐开始运用大数据分析技术，以提高审计效率和准确性。
本文将探讨大数据分析技术在审计中的应用，并分析其优势和挑战。
首先，大数据分析技术在审计中的应用可以帮助审计师更快速、准确地找到异常情况。
传统审计方法依赖于样本抽查和人工分析，容易忽略大量的数据信息。
而大数据分析技术可以快速处理大量数据，通过算法和模型识别出潜在的风险和异常情况。
例如，在财务审计中，大数据分析技术可以通过对大量交易数据进行挖掘，找出异常交易和虚假账目，从而提高审计的准确性和全面性。
其次，大数据分析技术还可以帮助审计师进行数据关联和关系分析。
审计过程中，审计师需要对各种数据进行关联和比对，以找出潜在的问题和风险。
传统的数据关联方法往往需要耗费大量的时间和人力，而大数据分析技术可以通过算法和模型实现自动化的数据关联和关系分析。
例如，在供应链审计中，大数据分析技术可以对供应商的交易数据进行关联分析，找出与企业关联度高的供应商，从而帮助审计师发现可能存在的关联交易和不当行为。
此外，大数据分析技术还可以帮助审计师进行预测和模拟分析。
审计不仅仅是对过去的数据进行分析，更需要对未来的风险和问题进行预测和评估。
大数据分析技术可以通过对历史数据的分析和建模，预测未来的风险和问题。
例如，在内部控制审计中，大数据分析技术可以通过对历史交易数据的模拟分析，预测未来可能存在的内部控制风险和漏洞，从而帮助企业及时采取措施进行风险防范和改进。
然而，大数据分析技术在审计中的应用也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
大数据分析需要处理大量的敏感数据，如个人隐私、商业机密等。
如何保护这些数据的安全，防止数据泄露和滥用，是一个亟待解决的问题。
其次是技术和人才的挑战。
大数据分析技术需要专业的技术和人才支持，而目前市场上对于大数据分析技术的人才供应仍然不足，技术的更新和迭代也较为频繁。
浅谈预算执行审计重点和方法
15浅谈预算执行审计重点和方法V V 徐英杰预算执行审计是审计工作中的一项重要工作，审计机关都会将其作为重要的工作来抓，审计人员在预算执行审计过程中只有全面掌握财政财务状况和财政资金收支渠道以及与财政财务相关的业务活动、政策等基本情况，摸清家底，罗列出审计重点，并采取得当的审计方法高质量、高效率完成预算执行审计项目工作，才能够当好“卫士”，真正发挥审计的作用。
一、预算执行审计的重点（一）重大政策落实情况按照党委政府的决策部署，审计人员当好“督查员”，主要将资金使用情况、政策落实情况、项目进度及质量情况等作为抓手，重点关注被审计单位在推进深化供给侧结构性改革、“三农”、“脱贫攻坚战”等重点任务，以及在金融、财税等领域体制机制创新，实施乡村振兴战略等方面的职责履行和目标任务完成情况；减税降费，以及因民营企业拿不到工程款导致拖欠农民工工资的情况；涉及农民群众的资金，如低保、“五保”、医疗资金等是否落实到位，确保党委政府的相关政策措施落地见效。
（二）预算资金合理情况就预算管理是否符合新预算法的规定、政府收支是否全部纳入预算、是否科学编制预算、预算批复是否及时、预算调整是否规范；收入预算是否与经济社会发展水平和财政政策相适应等，年初预算是否完整、代编预算是否合理、年初预算不细化年中大量追加资金，财政部门是否按照预算收入拨款、是否按照预算进行支出，尤其是追加的资金是否经过人大批复后追加，所审批的资金是否报上一级政府备案，是否按时、全面向社会公开有关所有信息，本级政府财政转移支付资金是否安排、执行和债务的情况等进行详细说明，并且关注分析未公开事项原因情况；社会保险基金预算的全覆盖情况，促进管好用好国有资产，推动社会保险基金精算平衡。
加大对国库和支付中心财政存量资金、政府采购、政府性债务等的审计监督力度。
（三）支出资金效益情况财政支出结果和政策落实情况是否体现党委政府的决策部署和政策要求，重点支出预算安排、重大项目实施、绩效评价等关键环节，对“三农”、民生改善等加大审计力度，揭示保障不足、支出不科学及绩效不够明显等问题；审计人员在审计中，政府性楼堂馆所、财政供养人员、“三公”经费等一般性支出的压减情况，揭示财政支出结构固化、重点支出缺乏保障和支出的合规性、完整性、全面性约束不足等问题，提高财政资金的效益性及普惠性，发挥财政的效益性。
大数据技术在审计中的应用
大数据技术在审计中的应用摘要：大数据技术的发展，对未来审计信息化进程将产生重要影响。
大数据技术引发了审计目标、审计内容、分析技术和审计思维模式的转变。
应用大数据分析技术，审计方法将从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变；应用大数据分析模式，审计方式将从发现问题向风险预警转变；应用大数据审计作业平台，可实现单机审计向云审计的转变；构建专业的审计分析队伍，可实现传统纸质账本审计向大数据审计的转变。
面对大数据时代的机遇和挑战，审计工作应创新大数据工作模式，探索部门预算执行审计全覆盖的方法；应用数据分析作业平台，开展跟踪审计；多领域数据融合，开展经济责任审计；深入挖掘数据，开展宏观经济形势预测，不断提升大数据技术在审计中的有效运用。
同人力资源、自然资源一样，大数据也是一种资源且是非常重要的战略资源【1】，它将世界的本质看成是数据的集合，用数据化思维和先进的处理技术去探索海量数据之间的关系。
大数据的特征可以归纳为“4个V”：容量（volume）、多样性（variety）、生成速度（velocity）、价值（value）。
目前，大数据已经成为经济社会发展的巨大引擎，其在提升产业竞争力、推动商业模式创新、国情分析和社会管理等方面发挥着越来越重要的作用。
大数据技术，是指从各种类型的数据中快速获得有价值信息的一种技术，其水平反映了提取有用信息的能力。
鉴于此，本文拟在分析大数据对传统审计带来的挑战的基础上，探索大数据审计的方式和途径，以应对大数据时代给审计工作带来的深刻变革。
一、大数据对审计工作带来的影响和挑战大数据审计是对各类电子数据、账套、文件进行审计，是计算机审计的延伸和发展，是对多行业、多领域、多种形式海量数据的电子审计方式。
大数据审计既要处理结构化数据，又要处理大量的非结构化数据，对审计目标、审计内容、分析技术和审计思维模式都提出了新的、更高的要求。
1.审计目标的转变在信息化发展初期，计算机审计能够通过对数据的观察和分析发现疑点，为审计提供线索。
大数据和数据分析在会计和审计中的应用
大数据和数据分析在会计和审计中的应用随着科技的迅猛发展，大数据和数据分析已经成为当今社会的热门话题。
在各个行业中，大数据和数据分析的应用正在逐渐改变着传统的工作方式和业务模式。
会计和审计作为企业运营和财务管理的核心环节，也不例外。
本文将探讨大数据和数据分析在会计和审计中的应用，并分析其对会计和审计工作的影响。
首先，大数据和数据分析在会计和审计中的应用可以提高工作效率。
传统的会计和审计工作通常需要大量的手工操作和数据处理，耗费大量的时间和人力。
而借助大数据和数据分析技术，会计和审计人员可以通过自动化的方式收集、整理和分析数据，大大减少了繁琐的手工操作，提高了工作效率。
例如，通过使用数据挖掘技术，会计人员可以快速识别异常交易和潜在的风险，从而提前采取相应的措施，减少了企业的财务风险。
其次，大数据和数据分析在会计和审计中的应用可以提高数据的准确性和可靠性。
传统的会计和审计工作往往依赖于手工记录和数据输入，容易出现错误和遗漏。
而大数据和数据分析技术可以通过自动化的方式收集和整理数据，减少了人为因素对数据的影响，提高了数据的准确性和可靠性。
同时，数据分析技术可以对大量的数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助会计和审计人员更好地理解和解释数据，提高了数据的解释性和可信度。
此外，大数据和数据分析在会计和审计中的应用可以提供更全面的信息和洞察。
传统的会计和审计工作主要关注企业的财务数据，往往只能提供有限的信息和洞察。
而大数据和数据分析技术可以整合和分析多个维度的数据，包括财务数据、市场数据、客户数据等，从而提供更全面的信息和洞察。
例如，通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的消费习惯和偏好，从而制定更精准的市场营销策略；通过对供应链数据的分析，企业可以优化供应链管理，降低成本并提高效率。
这些信息和洞察对于企业的战略决策和业务发展具有重要的意义。
然而，大数据和数据分析在会计和审计中的应用也面临一些挑战和问题。
基于大数据背景的财政审计数据分析
基于大数据背景的财政审计数据分析财政审计数据分析是指利用大数据技术和方法，对财政审计过程中产生的大量数据进行整理、提取、分析和挖掘，以揭示财政活动中的问题和风险，并对相关政策和措施的效果进行评估和优化。
基于大数据背景的财政审计数据分析可以帮助财政部门更好地了解财政运行情况，提高财政效益和质量，加强风险管理和内控，促进财政改革和创新。
下面将介绍基于大数据背景的财政审计数据分析的基本原理和应用场景。
基本原理：1. 数据整合：将财政审计过程中产生的各类数据进行整合，包括财政预算、财政收支、政府投资、财政执法等相关数据。
2. 数据清洗：对整合后的数据进行清洗，包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等，以保证数据的准确性和完整性。
3. 数据提取和挖掘：通过数据挖掘技术和算法，对财政审计数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律、关联和趋势。
4. 数据可视化：将分析和挖掘结果通过可视化工具展示出来，以便财政部门能够直观地了解数据的意义和价值。
应用场景：1. 政府财政预算执行情况分析：通过对财政预算和实际支出的对比分析，评估财政资金的使用效益和合理性，并提出相应的意见和建议。
2. 政府投资项目效益评估：通过对政府投资项目的执行情况和收益情况进行分析，评估投资项目的效益和风险，并提出改进措施。
3. 财政扶贫资金使用效果评估：对财政扶贫资金的使用情况进行分析，评估扶贫资金的使用效果和可持续性，并提出改进建议。
4. 财政执法案件分析：通过对财政执法案件的数据进行分析和挖掘，发现违法行为的规律和趋势，并提出加强执法工作的建议。
基于大数据背景的财政审计数据分析有助于财政部门更好地发挥财政审计的作用，提高财政管理水平和质量，加强风险管理和内控，推动财政改革和创新。
也为政府决策提供了科学、准确和全面的依据，促进了政府工作的透明化和效能化。
数据分析利用大数据在审计中的应用
数据分析利用大数据在审计中的应用随着大数据技术的发展和进步，数据分析在各个领域中得到了广泛应用，其中包括审计领域。
数据分析作为一种有效的工具，不仅可以帮助审计人员更快速和准确地发现问题，还可以提供有价值的洞察和建议。
本文将介绍大数据在审计中的应用，并探讨其对审计工作的影响。
1. 数据收集与整理在进行审计之前，审计人员首先需要收集相关的数据。
传统的审计方法通常需要大量的人力和时间来完成这一步骤，但借助大数据技术，数据的收集可以更加高效和自动化。
审计人员可以利用大数据平台，通过数据挖掘和爬虫技术，从各种数据源中提取所需的数据。
同时，大数据技术还可以对数据进行自动化的清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析工具和技术在收集到数据后，审计人员需要利用数据分析工具和技术来对数据进行深入的分析。
大数据技术提供了多种分析工具，如数据挖掘、机器学习和人工智能等。
这些工具可以帮助审计人员更好地理解数据，发现其中的模式和规律，从而找出潜在的风险和问题。
例如，通过数据挖掘技术，审计人员可以分析企业的交易数据，识别异常交易和潜在的欺诈行为。
3. 风险识别和预警利用大数据技术进行数据分析，审计人员可以更加准确地识别企业存在的风险，并及时进行预警。
通过对大规模的数据进行综合分析，审计人员可以对潜在的风险进行预测和评估。
同时，大数据技术还可以对历史数据进行回溯分析，帮助审计人员发现过去可能被忽视的问题。
这些风险识别和预警的功能对于保护企业的财务和声誉具有重要意义。
4. 决策支持大数据分析不仅可以帮助审计人员快速发现问题，还可以提供有价值的决策支持。
通过对大量数据进行分析，审计人员可以获得全面的企业情况和业务运营状况的了解。
这种深入的视角可以帮助审计人员发现企业的潜在机会和挑战，并提供相应的建议和决策支持。
例如，在审计过程中，大数据分析可以揭示企业的成本结构和运营效率，从而为企业提供改进和优化的方向。
5. 数据安全和隐私保护在利用大数据进行审计分析时，数据的安全和隐私保护是一个重要问题。
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大数据分析方法在预算执行审计中的应用预算执行审计是《审计法》赋予审计机关的一项重要职责，是国家审计永恒的主题。
近年来，随着财政部门信息化建设的有效推进，预算指标、国库支付、政府采购等财政基础数据的获取更加便利，但是如何高效使用这些数据开展一系列的审计分析将是审计人员面临的一大难题。
青山区审计局在今年的区级预算执行审计中积极运用大数据分析方法，对部门预算执行进度、上级专项转移支付使用效率和政府采购预算执行情况进行审计，审计效率得到显著提高，揭示的财政管理方面的问题也更加有力度，有效实现了青山财政审计的创新突破。
一、部门预算执行进度审计
1、审计思路
为提高预算执行效率，防止年底突击花钱现象发生，青山区财政部门制定的相关规定明确，预算一经正式批复，每月应按不低于8%的序时进度完成支出预算，确保公共财政预算支出进度上半年不低于45%，前三季度不低于70%，前11个月不低于85%。
因此，通过对国库支付数据进行分析计算，得到区级各预算单位2017年上半年、前三季度及前11个月的预算支出进度。
2、SQL语句
select a.单位名称,上半年支付金额,全年支付总金额,上半年支付金额占比=round(上半年支付金额/全年支付总金额,2) from
(select单位名称,sum(支付金额)上半年支付金额from支付明细表
where支付日期<='2017-06-30' group by单位名称) a join (select单位名称,sum(支付金额)全年支付总金额from支付明细表group by单位名称) b
on a.单位名称=b.单位名称
where round(上半年支付金额/全年支付总金额,2)<0.45
前三季度与前11个月支出进度SQL语句同上，只需要修改支付日期及规定的支出进度比例即可。
3、审计结果
2017年上半年支出进度不达标的单位（含二级单位，下同）有35家，最小支出金额占全年比例仅11.6%；前三季度支出进度不达标的单位有45家，最小支出金额占全年比例仅21.43%；前11个月支出进度不达标的有25家，最小支出金额占全年比例仅38.25%。
二、上级专项转移支付使用效率审计
1、审计思路
为提高上级专项转移支付资金使用效率，青山区财政部门制定相关规定明确，对收到的上级专项转移支付资金在收到后30日内分解下达到有关部门和单位。
因此，整理出财政部门上级专项转移支付资金分解下达明细表，计算上级发文与本级分解下达的时间差，筛选出时间差大于30天的记录。
2、SQL语句
（1）在2017年12月31日之前尚未分解下达的情况，此时区级下达日期为空，则计算市级发文与2017年12月31日的时间差：
select市级发文日期,文号,摘要,[专项转移支付金额（万元）],区级下达日期,[区级下达金额（万元）],时间差=datediff(day,市级发文日期,'2017-12-31')
from市级专项转移支付分解下达明细表
where区级下达日期is null and datediff(day,市级发文日期,'2017-12-31')>30
order by datediff(day,市级发文日期,'2017-12-31')
（2）在2017年12月31日之前分解下达的情况，则直接计算市级发文与区级下达的时间差：
select市级发文日期,文号,摘要,[专项转移支付金额（万元）],区级下达日期,[区级下达金额（万元）],时间差=datediff(day,市级发文日期,区级下达日期)
from市级专项转移支付分解下达明细表
where区级下达日期is not null and datediff(day,市级发文日期,区级下达日期)>30
order by datediff(day,市级发文日期,区级下达日期)
（3）审计结果
剔除市级12月来文时间较晚部分，截至2017年12月31日尚未下达至部门（单位）的有2,181.14万元，其中未下达最长时间达353天，最短时间41天；超过30天规定时间下达的有27,361.54万元，超过规定时间下达平均用时113天，最长用时363天。
三、政府采购预算执行情况审计
1、审计思路
在区级预算执行审计中，发现政府采购年初预算和调整预算总计达6亿余元，金额较大，且区财政部门有相关文件规定，各预算单位应合理确定采购需求，完整编制采购预算，对未编制年度政府采购预算或未办理政府采购预算调整手续的采购项目，不予办理政府采购，并对各单位政府采购预算执行情况实行半年通报制度。
因此，我们拟对政府采购预算执行情况进行审计，但由于财政部门政府采购数据规范化程度不高，其政府采购预算表中的预算单位、采购项目名称与执行表不一致，无法直接进行字段连接查询。
为解决这一问题，预算单位字段采用了以对照表作为中间表关联的方式，采购项目名称字段则由于采购项目较多、名称五花八门，对照表制作起来不太方便，选择了对计算机、打印机、空调等货物类采购项目进行抽查审计。
2、SQL语句
（1）政府采购预算表中筛选出各单位货物类预算明细，并将采购品目字段替换为“货物类”。
update [2017年青山区政府采购预算表] set采购品目='货物类'
where采购品目like '%电脑%'
or采购品目like '%打印%'
or采购品目like '%屏%'
or采购品目like '%笔记本%'
or采购品目like '%计算机%'
or采购品目like '%便携式%'
or采购品目like '%传真%'
or采购品目like '%设备%'
or采购品目like '%复印%'
or采购品目like '%电冰箱%'
or采购品目like '%空调%'
or采购品目like '%监控%'
or采购品目like '%刻录%'
or采购品目like '%扫描%'
or采购品目like '%器材%'
or采购品目like '%相机%'
or采购品目like '%速印机%'
or采购品目like '%碎纸%'
or采购品目like '%台式%'
or采购品目like '%投影仪%'
or采购品目like '%洗衣机%'
or采购品目like '%投影仪%'
（2）计算各单位货物类采购预算总金额，并生成各单位货物类采购预算表
select采购单位,采购品目,货物类预算总金额=sum(预算总金额)
into [2017年青山区各单位货物类采购预算表]
from [2017年青山区政府采购预算表]
where采购品目='货物类'
group by采购单位,采购品目
（3）由于政府采购执行表里的类型字段表示采购类别，则可直接通过该字段筛选货物类采购项目，并将项目名称替换为“货物类”，生成各单位货物类采购执行表。
update dbo.[2017年青山区政府采购执行表]
set项目名称='货物类'
where类型='货物'
（4）计算各单位货物类采购执行总金额，并生成各单位货物类采购执行表。
select采购单位,项目名称,货物类采购总金额=sum(采购金额)
into [2017年青山区各单位货物类采购执行表]
from [2017年青山区政府采购执行表]
where项目名称='货物类'
group by采购单位,项目名称
（5）以单位名称对照表作为中间表，将各单位货物类采购预算表与执行表进行全连接查询。
select a.*,c.*
from dbo.[2017年青山区各单位货物类采购预算表] a
full join dbo.单位名称对照表 b on a.采购单位=b.采购预算单位
full join dbo.[2017年青山区各单位货物类采购执行表]
c on b.采购目录单位=c.采购单位
3、审计结果
由于区教育局及二级单位预算存在打通使用的情况，因此审计结果分以下三个层次说明。
（1）区属各单位2017年货物类政府采购总预算为13,299.47万元，执行总金额为7,577.53万元，执行率仅56.98%。
（2）区教育局及二级单位货物类政府采购总预算为5,078.31万元，执行总金额为3,241.76万元，执行率仅63.84%。
（3）除区教育局及其二级单位以外的其他单位，货物类政府采购总预算为8,221.17万元，执行总金额4,335.77万元，执行率仅52.74%，其中：有55家单位采购执行率低于70%、最低仅1.38%，有24家单位有预算未执行。