【精彩导读】R语言可视化分析技术在环境治理审计中的应用探讨

党的二十大报告指出要“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”。但是，目前我国生态环境退化、资源约束趋紧等问题仍给绿色发展带来了不和谐因素。因此，环境治理审计显得尤为迫切。

一、国内外研究现状

国内外学者们围绕大数据分析技术在环境治理审计中的应用，R语言在大数据审计可视化中的运用分析与发展等课题已产出经验性和实务性的成果，但此类成果尚未形成体系。因此，本文将以R语言为代表的大数据可视化技术系统融入环境治理审计案例分析中，通过数智化手段探索构建环境治理审计模式，对推动环境治理审计现代化发展具有重要现实意义。

二、R语言可视化分析在审计领域中的应用特点

将R语言可视化技术应用于审计领域具有如下特点：（1）审计信息载体数据化。审计信息载体由纸质账簿和凭证，转变成了相互关联的数据库数据，极大地改变了审计数据储存形式。（2）审计领域延伸化。在计算机算法支撑下，大数据审计可以覆盖被审计单位生产经营全过程，更加全面地反映问题全貌，提高了审计真实性和效益性。（3）数据分析多元化。随着可视化分析技术的发展，审计对象不再局限于数据表面，可选择多种不同的计算机语言和可视化软件进行数据处理与分析，挖掘出审计事项之间更多的非线性联系。（4）审计效率最大化。基于计算机工作，大数据审计能高效处理海量数据，输出简洁直观的可视化图像或报表，节省大量时间与成本，提升审计工作效率。

三、基于R语言可视化分析的环境治理审计流程

（一）环境治理审计准备

环境治理审计具有政策多、业务杂，专业性强等特点，要求审计人员在接受审计业务时，提前对审计对象消耗的自然资源与产生的环境污染等情况进行全面细致了解。同时，R语言能够高效地对审计对象生态环境保护与污染防治投入、环保专项资金管理及使用情况等面板数据进行预处理，完成初始可视化。

（二）环境治理审计实施

R语言可视化分析技术可以高效推动对同一审计项目不同时间、不同程序及不同审计方法的信息整合，通过关注环境污染防治项目、环境保护履责情况、重大环境风险预警机制的内部控制等是否得到有效实施，定位审计对象存在的问题与缺陷。

（三）环境治理审计延伸

R语言可视化分析技术能够快速并持续地对后续环境信息进行跟踪处理，将它与审计结果对比，帮助审计人员发现审计对象潜在问题，评价审计对象是否在审计报告的指导下落实环境治理整改工作。

四、R语言可视化分析技术在环境治理审计中的应用案例

（一）案例背景简介

L河是湘江重要支流，其生态环境关乎着湘江区域的协调发展。L河所在省份上下游区县于2019年签订《生态保护补偿协议》（以下简称《协议》），以考核督促相关区县水质治理工作。本文以针对该协议的审计项目为例，探讨R语言可视化分析技术在环境治理审计中的应用。

（二）R语言可视化分析技术具体应用

1.数据采集与预处理。

当事务所承包了一项审计业务时，审计人员需收集和整合审计对象内外部信息，并对其进行数据预处理，在此基础上进行风险评估程序。在此过程中，审计人员可以利用R语言集成开发环境R-Studio中的wordcloud2和jiebaR拓展包，对《协议》的内容进行词云图分析。

2.可视化分析。

相较于传统的Excel形式数据集，图像能更加直观地展示数据的特点和变化趋势，提高审计工作的效率和可理解性。本案例主要选取R软件进行可视化分析。

（1）气泡图。从词云图中的“水质”和“断面”入手，当审计人员已完成相应时间段内L河流域不同断面层的水质评级的数据收集和数据预处理。运用R-Studio工具导入数据，利用ggplot拓展包，即可绘制出气泡图。

（2）热力图。词云图高频出现“补偿”“资金”和“财政”等关键词，说明在《协议》中，资金管理与分配也是需要审计人员重点关注的方面。当审计人员完成L河不同区县环保资金分配的数据收集和数据预处理。运用R-Studio工具导入数据，利用ggplot拓展包，绘制热力图。

（三）应用成效

运用R语言的大样本可视化分析技术，能够更加清晰地了解审计对象的整体状况，不再仅依赖于传统审计专业人员的经验判断，在大数据技术的支持下，选取、收集的数据更为精准，审计实施程序更为有效。

五、R语言可视化分析技术在环境治理审计中的应用问题与优化对策

（一）应用问题

1.大数据人才整体供给不足。

目前，环境治理审计人员存在专业胜任能力良莠不齐、知识结构单一、大数据相关知识接受能力弱等问题。

2.数据管理不是R语言强项。

在R语言环境下处理大量变量文件数据时，内存占用很大，结果输出速度会变慢，此时需要审计人员在保证数据安全的情况下释放内存。这既影响审计工作的进程，也为数据安全带来了风险。

3.不可量化的数据评价存在主观性。

R语言可视化技术对不可量化的数据处理能力较弱，但在环境治理审计中往往包含对不可量化数据的评价，这就导致在处理该类审计数据时，很大程度上依赖审计人员对不可量化的预处理，这使输出的可视化图像存在一定程度的主观性，限制了R语言可视化技术输出图形的科学性。

（二）优化对策

1.强化环境治理审计人员能力。

首先，审计人员应树立学习意识，不断学习大数据审计技术与方法等新知识，了解和掌握有关环境治理审计的概念；其次，审计部门应定期开展专项教育培训，推动环境治理审计与大数据可视化的融合。

2.探索R语言与其他大数据协同应用。

不同软件都具有各自的优势，解决R语言内存不足的最直接的方法是通过调整参数设置，设置动态内存或者清理内存。同时，也可以加强R语言与其他主流编程语言的协同应用，不仅能够解决内存不足问题，也能提高R语言可视化分析的效率。

3.规范相关环境治理行为的数据取证。

规范数据取证，能够有效整合资源，提升环境治理审计结果的可靠性和专业性，发现不同主体资源的差异性和补偿性，并实现环境信息的效益最大化。

节选自《中国内部审计》2024年第2期

作者：张亚连 陆海龙

单位：中南林业科技大学商学院

编辑：孙哲

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