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1 绩效评价影响因素的灰色关联分析 陈伟 1,SMIELIAUSKAS Wally 2, 刘思峰 3 (1. 南京审计学院 信息管理系 江苏 南京 ;2. 多伦多大学 罗特曼管理学院 加拿大 多伦多 M5S 3E6;3. 南京航空航天大学经济与管理学院 江苏 南京 ) 摘要 : 针对绩效评价的需要, 在分析了影响绩效主要因素的基础上, 建立了针对特点的绩效影响因素灰色关联分析模型, 为定量分析影响绩效评价因素的重要程度提供了一种有效的方法 最后, 以采用 AHP RC RC/AHP 三种方式计算出的绩效为例, 定量分析了绩效各评价指标的重要程度, 研究结果为我国今后实施项目提供了决策依据 关键词 : 持续审计 ; ;IT 绩效评价 ; 灰色关联分析 中图分类号 : TP399, F239.1 文献标识码 :A 1 引言 [1] 审计历来受到中外国家 政府和社会的重视 审计对象的信息化使得计算机辅助审计成为必然 持 [1-6] 续审计 (Contnuous audtng,ca) 是计算机辅助审计的一个重要发展方向 在过去的十几年里, 持续审计得到学术界, 审计人员, 以及软件开发人员的关注 在我国, 为了适应计算机辅助审计的需要, 国家 [7] 审计署已经成功开展了 金审工程 一期和二期的建设工作 作为 金审工程 二期建设和研究的主要内容, 我国开展的也是持续审计的一种方式 目前我国正在大力推广的应用, 比如在社会保障 地税等, 推广的试点从省级单位一直到市 县级单位 这为研究和应用绩效评价提供了机遇, 同时, 为了检验的实施效果, 保证国家投资的正确性, 绩效评 [6-8] 价变得越来越重要 然而, 目前对于实现技术和应用的研究较多, 但缺少绩效评价方面的研究与应用 研究绩效评价, 有助于重新认识目前的政策和实现技术, 有助于审计机关更有效地制定实施对策 笔者曾根据的特点研究了如何采用 AHP(Analytc Herarchy Process, 层次分析法 ) 和 RC [9-11] (Rank-Centrod, 等级法 ) 进行绩效评价, 但作为一个复杂的系统工程包含了许多因素, 这些因素共同作用的结果决定了项目实施的效果 研究的绩效评价, 选准系统行为特征的映射量后, 还需进一步明确影响系统主行为的有效因素 如何定量分析出各影响因素的重要程度, 有助于审计机关更有效地制定实施对策, 对开展具有重要价值 本文中, 我们基于灰色 [12] 关联分析模型的优势, 研究定量分析影响绩效因素的方法 2 影响绩效评价的主要因素 [6,7] 基于我国的实现原理, 通过采用专家调查法和文献分析法, 影响绩效的主要因素分析如下 : (1) 的实施成本包括建设的初始投资成本 ( 一次性成本 ) 和运行成本 ( 经常性成本 ) (2) 的实施效益包括的有形效益 ( 可以用财务语言来描述的效益 ) 和无形效益 ( 无法用财务语言来描述的效益 ) (3) 整个系统的风险控制情况被审计单位的内部控制情况以及系统自身的安全性 可靠性是减少审计风险的重要依据 为 - 1 -

2 了全面 客观的分析的实施效果, 需要对的相关风险情况进行分析 比如, 研究的风险控制状况, 包括被审计单位信息系统的内部控制情况 数据采集风险控制情况 数据传输风险控制情况 数据存贮风险控制情况以及数据分析风险控制情况 (4) 其它因素, 系统设计与开发的质量等 基于以上对影响绩效因素的分析, 综合考虑实施的一次性成本 经常性成本 有形效益 无形效益 系统的风险控制状况等, 在专家调查和数据分析的基础上, 影响绩效 [9] 评价的主要因素可以总结为如表 1 中的评价指标体系所示 表 1 绩效评价的指标体系 一级指标二级指标单位或量纲 软硬件成本 C1 ( 万元 ) 的成本 B1 场地成本 C2 ( 万元 ) 人员初始培训费用 C3 ( 万元 ) 软硬件维护及耗材成本 C4 ( 万元 ) 人员成本 C5 ( 万元 ) 风险控制费用 C6 ( 万元 ) 的效益 B2 节省的审计成本 C7 ( 万元 ) 审计效率的提高 C8 [1,5] 社会效应的提高 C9 [1,5] 审计报告价值的提高 C10 [1,5] 的风险控 制 B3 被审计单位信息系统的整体控制情况 C11 被审计单位信息系统的应用控制情况 C12 系统自身的风险控制情况 C13 [1,5] [1,5] [1,5] 系统的可移植性 C14 [1,5] 系统的质 审计的频率 C15 次 / 每月 量 B4 系统的友好性 C16 [1,5] 采集数据的合适性 C17 [1,5] 系统升级频率 C18 次 / 每年 3 绩效评价影响因素的灰色关联分析方法 3.1 灰色关联分析模型灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 曲线越接近, 相应序列之间关联度就越大, 反之就越小 灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用, 而且计算量小, 十分方便, 更不会出现量化结果 - 2 -

3 [12] 与定性分析结果不符的情况 设系统行为序 = ( x (1), x (2), Λ, x ( n)), 记折线 = x (1) x (1), x (2) x (1), Λ, x ( n) x (1)) 为 (1) 令 ( n s = ( x (1) ) dt 1 相关定义如下 : 定义 1 灰色绝对关联度设序列 与 长度相同, 则称 1+ s + s ε = 1 + s + s + s s 为 与 的灰色绝对关联度 x 定义 2 灰色相对关联度设序列, 长度相同, 且初值皆不等于零, ', ' 分别为, 的初值像, 则称 ' 的灰色绝对关联度 ε 为 与 的灰色相对关联度, 记为 r 定义 3 灰色综合关联度设序列, 长度相同, 且初值不等于零, ε 与 r 分别为 与关联度, θ [0,1], 则称 ρ = θε + ( 1 θ ) r 为 与 的灰色综合关联度 一般地, θ = 绩效评价影响因素的灰色关联分析方法 ' 与 ' 的灰色绝对关联度和灰色相对 对一个抽象的系统或现象进行分析, 首先要选准反映系统行为特征的数据序列 这一过程被称为寻找系统行为映射量, 使用映射量能够间接地表征系统行为 本文中, 根据以上对灰色关联模型的分析以及的特点, 我们用的绩效值 P 作为反映系统行为特征的数据序列, 以绩效各个评价指标值 C 作为相关影响因素序列, 分析影响绩效的因素 基于前文对绩效评价影响因素的分析, 以及灰关联分析模型的原理, 针对绩效评价影响因素的灰关联分析模型可建立如下 设序列 P 与 C 长度相同, 且初值不等于零, P = ( P 1, Λ, Pn ) = = ( x (1), Λ, x (2), x ( n)) C = ( C 1, Λ, C = = ( x n ) (1), Λ, x (2), x ( n)) 设 εˆ 与 rˆ 分别为 P 与 C 的灰色绝对关联度和灰色相对关联度 ( 可分别根据定义 1 和定义 2 计算得出 ), 则绩效值 P 与评价指标值 C 之间的灰色综合关联度计算公式为 : ˆ ρ = θεˆ + (1 θ ) rˆ (1) 根据公式 (1) 可以计算出各个被评价对象绩效值 P 与其评价指标值 C 之间各自的灰色综合关联度值 ρˆ 根据 ρˆ 的大小, 可以定量分析出各评价指标的重要程度 - 3 -

4 4 算例与分析 4.1 数据分析 选取实施项目的六个单位, 分别为 APP1,,APP6, 分别采用 RC AHP 和 RC/AHP 法 [11] 计算出的各个评价对象 APP1,,APP6 的绩效评价值如表 2 所示 4.2 影响因素的灰色关联分析结果 表 2 三种法计算出的绩效结果 评价对象 RC 法结果 AHP 法结果 RC/AHP APP APP APP APP APP APP 根据公式 (1), 取 θ = 0. 5, 计算出的各个被评价对象绩效值 P 与评价指标值 C 之间的各灰色综合关联度值 ρˆ 如表 3 所示 表 3 中, ρˆ (RC/AHP) 指采用 RC/AHP 方法计算出的绩效值与评价指标值之间的各灰色综合关联度值, ρˆ (RC) 指采用 RC 方法计算出的绩效值与评价指标值之间的各灰色综合关联度值, ρˆ (AHP) 指采用 AHP 方法计算出的绩效值与评价指标值之间的各灰色综合关联度值 根据表 3 所示的结果, 可以定量地比较绩效各评价指标的重要程度 另外, 三种方法计算出 的各灰色综合关联度值比较如图 1 所示 评价指标 表 3 灰色综合关联度分析结果 ρˆ (RC/AHP) ρˆ (RC) ρˆ (AHP) C C C C C C C C C C C C C C C C C C

5 RC/AHP RC AHP C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 综合关联度 评价指标 图 1 灰色综合关联度值计算结果比较 由图 1 和表 3 可以看出 : (1) 不论绩效的评价指标权重值采用何种方法确定, 重要影响因素分析结果基本一致 (2) 综合灰色综合关联度值计算结果, 的评价指标 C8( 审计效率的提高 ) C17( 采集数据的合适性 ) C16( 系统的友好性 ) 是影响绩效的主要因素 而 C1( 软硬件成本 ) C15( 审计的频率 ) C18( 系统升级频率 ) 不是影响绩效的主要因素 也就是说 : 对于各个, 经费投入多少不是影响影响绩效的主要因素, 效益高, 系统设计与开发质量高的系统才是最有效的系统 5 总结 IT 绩效审计是目前审计领域研究的一个前沿和热点问题, 是 IT 审计研究的一个重要方向, 研究的绩效评价问题具有重要意义 为了进一步明确影响绩效的有效因素, 需要定量分析绩效各影响因素的重要程度 本文基于我国的特点, 建立了绩效影响因素灰色关联分析模型, 并对项目绩效评价的影响因素进行了定量分析, 研究结果为我国今后实施项目提供了决策依据 参考文献 : [1] 陈伟, 张金城,RobnQu. 计算机辅助审计技术 (CAATs) 研究综述 [J]. 计算机科学,2007,34(10): [2] Groomer S M, Murthy U S. Contnuous audtng of database applcatons: an embedded audt module approach[j].journalofinformatonsystems,1989:3(2), [3] AlexanderK, EphramFS, MklosAV. Contnuous onlneaudtng: aprogramofresearch[j].journalof InformatonSystems,1999,13(2): [4] Rezaee Z, Sharbatoghle A, and Elam R, etc. Contnuous audtng: buldng automated audtng capablty[j].audtng:ajournalofpractceandtheory,2002,21(1): [5] ChenW,ZhangJC,JangYQ.OnecontnuousaudtngpractcenChna:data-orentedonlneaudtng (DOOA)[A].The7thIFIPInternatonalConferenceone-Busness,e-Servces,ande-Socety(I3E2007)[C]. Boston:Sprnger,2007: [6] 陈伟,RobnQu, 刘思峰. 持续审计 (CA) 研究综述 [J]. 小型微型计算机系统,2008,29(9): [7] 国家 863 计划审计署课题组. 计算机审计数据采集与处理技术研究报告 [M]. 北京 : 清华大学出版社,2006. [8] 陈伟,RobnQu, 刘思峰. 一种基于数据匹配技术的审计证据获取方法 [J]. 计算机科学,2008,35(8): ,194. [9] 陈伟. 一种基于等级法的绩效评价方法 [J]. 计算机科学,2010,37(11): [10] 陈伟. 一种基于 AHP 的绩效评价方法. 审计与经济研究,2011,26(5): [11] 陈伟,WallyJSmelauskas. 的绩效评价方法 : 基于 RC 和 AHP 的组合应用. 系统工程理论与实践,2012, 32(9). [12] 刘思峰, 党耀国, 方志耕等. 灰色系统理论及其应用 ( 第五版 )[M]. 北京 : 科学出版社,

6 Grey Incdence Analyss on Influence Factors of Onlne Audtng Performance Assessment CHEN We 1, SMIELIAUSKAS Wally 2, LIU S-Feng 3 (1. Department of Informaton Management, Nanng Audt Unversty, Nanng 21002;2. Rotman School of Management, Unversty of Toronto, Toronto M5S 3E6, Canada;3. College of Economcs and Management, Nanng Unversty of Aeronautcs and Astronautcs, Nanng , Chna) Abstract:Accordng to the requrement of onlne audtng performance assessment, a grey ncdence model used to analyze the nfluence factors of onlne audtng performance was structured based on the characterstcs of onlne audtng, whch can provde an effectve method for analyzng the mportance degree of nfluence factors of onlne audtng performance quanttatvely. Fnally, takng the performance values of onlne audtng computed by RC, AHP, RC/AHP separately as an nstance, the mportance degree of each assessment crtera of onlne audtng was analyzed quanttatvely. Results n ths study provde useful decson nformaton to mplement the onlne audtng proects n Chna. Keywords: contnuous audtng ; onlne audtng ; IT performance assessment ; grey ncdence analyss 作者简介 : 陈 伟 (1976-), 男, 山东菏泽人, 副教授, 博士, 主要研究方向为 IT 审计 (chenwech@nau.edu.cn); Wally J Smelauskas, 男, 加拿大人, 教授, 博导, 博士, 主要研究方向为审计理论 ; 刘思峰 (1955-), 男, 教授, 博导, 博士, 主要研究方向为灰色系统 管理工程 - 6 -

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08-01.indd 1 02 04 08 14 20 27 31 35 40 43 51 57 60 07 26 30 39 50 56 65 65 67 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ω ρ ε 23 λ ω < 1 ω < 1 ω > 0 24 25 26 27 28 29 30 31 ρ 1 ρ σ b a x x i +3 x i

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