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　　【摘要/目录】我国地方审计机关人力资源规模影视因素研究
　　【第一章】政府审计人力资源配置研究背景与意义
　　【第二章】人力资源配置基础理论与文献回顾
　　【第三章】我国审计机关人力资源配置现状分析
　　【第四章】审计范围与人力资源规模理论分析及研究假设
　　【第五章】地方审计机关审计人员数量研究设计
　　【第六章】审计环境与审计机关人力资源规模回归结果分析.
　　【第七章】研究结论与政策建议

　　第 6 章 实证结果与分析

　　6.1 描述性统计.

　　表 6.1 列出了相关变量的描述性统计结果。结果显示，各地区的省市县三级审计机关审计人员在编人数最多为 8.986，最少为 6.333，从原始数据来看最多为7991 人，最少为 111 人；各地区的省市两级审计机关审计人员在编人数最多为7.518，最少为 4.710，从原始数据来看最多为 1841 人，最少为 111 人。因为相关趋势变化在本文第三章中有详细说明，这里就不再重复描述。由此可以看出各地区审计人员编制极其不均衡，同时也可以猜测这种不均衡是由于各个地区之间审计范围和审计环境不同所导致的。同时，审计范围和审计环境等相关变量均存在较大的差异。这初步表明审计人力资源配置的差异可能与审计范围和审计环境的差异有关。

　　6.2 相关性分析.

　　前文的理论分析已经从定性研究的层面上分析审计范围和审计环境对我国地方审计机关人力资源规模的影响，但是基于统计学的要求还需要进行下一步的量进行了 Pearson 相关性检验，希望能够对相关变量之间的关系有一个初步了解。

　　定量分析，这样我们不仅知道审计范围、审计环境同地方政府审计人力资源规模之间是否相关，而且还知道他们之间相关程度如何。因此本节对上文模型中的变运用 STATA14.0，相关性分析结果表明在 1%的显著性水平下，财政收支越大，政府审计人员配置越多；在 1%的显著性水平下，国有企业资产越大，政府审计人员配置越多；在 5%的显著性水平下，经济环境越好，政府审计人员配置越少；在 1%的显著性水平下，人文环境越好，政府审计人员配置越少；在 1%的显著性水平下，社会环境越好，政府审计人员配置越少；而法律环境与政府审审计人员配置之间的关系不显著。通过相关分析发现部分变量之间的相关系数达到了 0.5以上，可能表明设计的模型存在比较严重的自相关问题，因此为了确保模型设计的合理性，本文选择对模型中的解释变量和控制变量进行 VIF 检验，表中显示各个变量直接的 VIF 结果都是小于 10 的，表明模型不存在显著的自相关问题，模型设定合理。检验结果如表 5.3。

　　6.3 回归结果分析.

　　首先采用 Hausman 检验来具体判断使用随机效应模型还是固定效应模型。

　　Hausman 检验结果所示，Hausman 检验的卡方统计量为 47.89，P 值小于 0.001。

　　因此，在 1%显著性水平下，我们认为固定效应模型与随机效应模型不存在差异，建立固定效应模型。下面先分别分析和检验审计范围、审计环境对政府审计人力资源规模的影响，然后再研究审计范围和审计环境之间的相互作用对审计人力资源规模的影响。

　　6.3.1 审计范围与审计机关人力资源规模回归结果分析.

　　表5.4分别列出了以估算的当地政府省市县三级审计机关在编人员数量和省市两级审计机关在编人员数量为政府审计人力资源规模的多元回归结果。从表中我们可以看出财政收支（LN（fin））的回归系数分别为 0.0766 和 0.34，且都在 1%的置信水平下显著正相关，即地方政府财政收入和财政支出的水平越高，该地方将会被分配更多的政府审计人员。这也体现出目前的政府审计人力资源规模分配在考虑到财政收支方面整体上是合理的。至此前文提出的假设 1 得到了验证。地方国有企业资产（LN（TAS））的回归系数分别为 0.0462 和 0.0723，且在 1%的置信水平上显著正相关，即当地政府拥有的国有企业资产总额越大时，该地方的政府审计人员规模将会越大。这同时也体现出目前我国在政府审计人力资源规模分配方面是考虑到了当地所拥有的国有企业整体规模情况，前文的假设2 得到了验证。从控制变量上面来看，审计机关个数（LN（NUM））与审计人员在编数量分别在 1%和 5%的水平上显著正相关，同预期相符；相对工资水平（LN（wage））与审计人员在编数量在 5%和 1%的水平上显著负相关，与预期相符；地区人口密度（LN（DEN））与审计人员在编数量在 1%和 10%的水平上显著正相关，与预期相符；地区道路情况（ROAD）与审计人员在编数量在 1%的水平上显著负相关，与预期相符。至此，审计范围与地方政府审计机关人力资源规模之间的关系得到了检验。从整体上来看，目前的地方政府审计人力资源规模的分配在考虑到审计范围因素上面是合理的。

　　综上，从审计范围与政府审计人力资源规模的实证结果来看，财政收支与审计人力资源规模呈显著正相关，地区国有企业资产总额与审计人力资源规模呈显著正相关。

　　6.3.2 审计环境与审计机关人力资源规模回归结果分析.

　　以估算的当地政府省市县三级审计机关在编人员数量和地方政府省市两级审计机关在编人员数量为政府审计人力资源规模的多元回归结果。从表中我们可以看出地方经济环境（LN（ECE））的回归系数分别为 0.0545、0.0812，且在 10%的置信水平下显著正相关，即当地政府的经济环境越好，该地方将会被分配更多的政府审计人员编制，存在更多的政府审计从业人员。至此前文提出的假设 3a 得到了验证。地方文化环境（LN（CUE））的回归系数分别为0.153、0.510，且在 1%的置信水平上显著正相关，即当地的文化环境水平越好，公民的受教育程度越高，当地就会被分配更多的政府审计人员编著，至此前文提出的假设 4 没有得到验证，笔者认为可能是由于没有控制审计范围变量，致使结果出现偏差。地方社会环境（LN（SOE））的回归系数分别为-0.104、-0.121，分别在 1%和 10%的置信水平上显著负相关，即当地社会的舆论环境越高涨，民众对于政府审计越关注，则审计人员不仅对待审计工作更加投入而且还会得到很大的工作支持，这在一定程度上是可以节省审计人力资源的投入，至此前文提出的假设 5 得到了验证。地方法律制度环境（LN（LEE））的回归系数为 0.00382、0.00758，当选取的是估算的省市县三级审计人员在编数量的时候，法律制度环境同审计人力资源配置在 5%的置信水平上显著正相关，当选取的是省市两级审计人员在编数量的时候，法律制度环境同审计人力资源配置之间的回归结果不显著。基于此，前文提出的假设 6 没有得到验证。其余控制变量同模型 1 中的结果类似，与预期相符。

　　综上，从审计环境与政府审计人力资源配置的实证结果来看，经济环境与审计人力资源配置呈显著正相关，文化环境与审计人力资源配置呈显著负相关，社会环境与审计人力资源配置呈显著负相关，而法律环境与审计人力资源配置关系不显著。

　　6.4 稳健性检验.

　　前文在验证审计范围和审计环境对政府审计人力资源规模的影响时，基于担心估算的省市县三级审计机关人员在编数量会影响验证结果的准确和稳健性，本文同时选择省市两级审计机关人员在编数量来衡量本地区的审计人力资源规模水平。而且先分别讨论审计范围和审计环境对政府审计人力资源规模的影响，再综合讨论两者对政府审审计人力资源规模的影响，试图增强结果的准确性和稳健性。虽然前文已经对回归结果的稳健性做了一些工作，但是为了确保回归结果的可靠性，本文准备选择以下三种方法来进行稳健性检验。

　　（1）替换主要解释变量。党的十八大以来，我国政府审计一直在响应党中央和国务院的号召不断加强对国有企业资产的审计，而企业的经营管理的重点就需要关注其财务收支的合法性和效益性，因此为了保证国有企业资产的安全性，需要对国有企业的财务收支进行全面监督。基于此，本文将国有企业资产总额替换成国有企业主营业务收入进行衡量。

　　从检验结果来看，将审计范围中的国有企业资产总额替换为国有企业主营业务收入之后得到的结果与前文的回归分析保持一致，审计范围相关变量与政府审计人力资源规模呈显著正相关。审计环境中文化环境与社会环境同政府审计人力资源规模呈显著负相关，法律环境在模型 5 中与政府审计人力资源规模在 10%的水平呈显著正相关，在模型 6 中与政府审计人力资源规模之间关系不显著。

　　（2）替换被解释变量。本文在统计我国各地区审计人力资源规模过程中发现中国审计年鉴中不仅公布了审计在编人员同时也公布了编制人员，而大部分审计机关的编制人员和在编人员是不一致的，如同本文第三章所描述的实际情况是大部分审计机关出现空编情况。编制数属于当地政府机构编制部门依据当地相关情况的卡考量给予的名额数，而在编数属于最终部门拥有的在编人员。本文选择用审计机关编制数来代替审计机关在编数不仅可以检验模型的稳健性，同时可以考量当地政府机构编制部门给予审计机关人员编制数会受哪些因素的影响。

　　从检验结果来看，除了法律环境对政府审计人力资源规模不显著外，其他主要结论没有发生改变。同时可以观察到相应模型的 R都得到了一定程度上的提升，说明拟合程度更好。这也表明了在现有审计人力资源编制不足的情况下，各地方审计机关应该充分利用现有编制。

　　（3）缩小样本容量。本文选择的是 2005 年至 2014 年地方审计机关的相关数据。但是由于部分年份县区级数据公布不全，本文在衡量地方审计机关人员规模的时候分别选用估算的省市县三级审计机关在编人员数量和省市两级审计机关人员数量。虽然本文通过检验认为估算结果具有一定的可靠性，但是估算的结果仍然可能致使得出的结论可靠性下降，基于此本文选择完整获取的 2012 年至2014 年地方审计机关相应数据检验前述假设。检验结果显示，主要解释变量同政府审计人力资源规模的结论没有发生较大的变化，但是部分控制变量没有得到显著性检验，本文认为可能是由于样本的缩小所导致。同时我们可以发现法律环境与政府审计人力资源规模分别在 5%和 10%上呈显著负相关，使前文的假设 6 得到了验证，本文分析是因为选取的数据样本区间使前文所提的樊纲指数中的子指标“市场中介组织的发育与法律制度环境指数”两个版本统计口径不一致的问题得到了解决。

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