摘要：新质生产力是以科技创新为核心驱动，以生产要素优化配置和产业深度转型升级为标志的新型生产力形态，为审计高质量发展提供了理论指引与实践方向。本研究立足新质生产力视角，构建“要素—技术—产业”三维驱动模型，从数据、技术、知识三个维度揭示新质生产力驱动审计变革的内在机理。在实践层面，从审计工具智能化、流程数字化、领域多元化三条路径，分析人工智能、大数据等技术在审计中的应用成效。研究剖析了制度规范滞后、技术平台不均衡、人才短缺、安全伦理风险等现实挑战，并从制度、技术、人才、风控四方面提出对策建议。本研究可丰富审计数字化转型理论，为审计实践与国家治理现代化提供参考。

关键词：新质生产力；审计高质量发展；数字化转型；智能化审计

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1宏观背景

当前，数字经济正深度重塑全球经济格局，大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术加速向经济社会各领域渗透。党的二十大报告明确提出加快建设数字中国，推进国家治理体系和治理能力现代化。审计作为党和国家监督体系的重要组成部分，在促进经济社会发展、保障经济高效平稳运行中发挥着不可替代的作用[1]。数字经济的蓬勃发展使得被审计单位的业务活动日益复杂化、数据化，传统审计模式面临海量数据处理能力不足、实时监督难以实现等挑战，迫切要求审计工作实现全方位的转型升级。

1.1.2政策背景

2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研时首次提出“新质生产力”概念，强调要整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力[1][2]。2024年1月，中共中央政治局就扎实推进高质量发展进行第十一次集体学习，习近平总书记全面阐释了新质生产力的科学内涵——由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，具有高科技、高效能、高质量特征[1]。新质生产力概念的提出，为审计发展提供了全新的理论指引和实践方向。

1.1.3实践背景

随着《“十四五”国家审计工作发展规划》的深入实施，大数据审计在政府审计和内部审计领域得到初步应用。部分审计机关尝试建立数据分析平台，运用智能算法辅助风险识别，探索从抽样审计向全量审计的转变[2]。然而，实践中受技术不先进、人才综合素养较低、制度不健全等因素限制，审计工作效率较低[3]。

1.1.4研究意义

本研究立足新质生产力视角，系统探讨审计高质量发展的理论机理与实践路径，具有重要的理论价值与实践意义。在理论层面，将新质生产力的“要素——技术——产业”分析框架引入审计领域，有助于丰富审计数字化转型的理论基础，拓展审计学科的研究视野[4]。在实践层面，通过系统分析审计智能化升级、流程数字化再造、领域多元化拓展的具体路径，可为审计机关和实务工作者提供可操作的方法指引。在国家治理层面，研究审计如何在新质生产力驱动下更好发挥监督保障作用，对服务国家治理体系和治理能力现代化具有积极意义。

1.2 国内外研究现状述评

国外学者对新质生产力与高质量发展的研究涉及多个领域。Yafeng Ni（2025）从人工智能视角研究新质生产力推动产业高质量发展的机制，构建了“数据——算力——算法”三元分析框架，并以化工行业为例论证了智能化转型对生产效率的促进作用[5]。Yue Zhao等（2024）探讨新质生产力视角下研究生教育的高质量发展，强调科技创新、数字化赋能和高端人才支撑是新质生产力的核心特征[6]。这些研究虽未直接针对审计领域，但为新质生产力在专业服务领域的应用提供了理论参照。

自新质生产力概念提出以来，国内学者迅速将其与财务、审计等领域的数字化转型研究相结合。在财务与审计领域，陈洛均、杨晓锋（2025）系统阐释了新质生产力赋能审计高质量发展的内在逻辑，指出新质生产力通过技术创新、要素优化组合驱动审计理念、技术与方法的深刻变革[1]。李婷婷、邰源（2025）探讨新质生产力视角下高校财务高质量发展路径，提出通过提升财会队伍素质、应用前沿科学技术、发挥优质财务数据价值等举措推动财务高质量发展[7]。在金融与监管领域，宋绪超（2025）研究新质生产力视角下金融支持低空经济高质量发展，分析低空经济的金融需求特征及金融支持路径[8]。

国内外学者从多领域探讨新质生产力与高质量发展的关联。国外研究构建了“数据——算力——算法”分析框架，强调科技创新与数字化赋能的核心作用。国内学者则将研究延伸至审计、财务与金融监管领域，阐释了新质生产力驱动审计变革的内在逻辑，探讨了高校财务及金融支持等具体路径。然而，现有研究针对审计领域的系统性理论建构尚显不足。为本研究留下了探索空间。

1.3 研究方法

本文综合运用文献研究法与规范研究法，系统构建新质生产力视角下审计高质量发展的理论框架；通过案例分析法，深入剖析审计工具智能化升级、流程数字化再造及领域多元化拓展的实践路径；借助跨学科研究法，融合经济学、管理学和信息科学理论，全面审视技术创新驱动审计变革的内在机理。多种研究方法的综合运用，确保了理论建构的严谨性与实践路径的可操作性。

第二章 新质生产力与审计发展的理论框架构建

2.1 新质生产力的核心内涵与时代特征

“新质生产力”是我国推动高质量发展背景下提出的重要理论概念，其核心是以科技创新为引领，通过生产要素优化配置与产业深度转型升级，形成具有高科技、高效能、高质量特征的新型生产力形态。相较于依赖资本和劳动力投入的传统增长模式，新质生产力更强调数字技术、数据资源和知识资本的关键作用。

从生产力结构要素看，新质生产力体现为劳动者、劳动资料与劳动对象的深刻变革：劳动者向“技术+专业”复合型人才转型；劳动资料向算力资源、算法模型、智能平台等数字化工具演进；劳动对象从传统物质资料向数据要素拓展。这些变革为审计模式创新提供了理论基础。

2.2 审计高质量发展的内涵界定与多维审视

审计高质量发展是指在坚持独立性、客观性和专业性的基础上，通过制度创新与技术赋能，持续提升审计工作的效率、效果与治理价值。其内涵可从四个维度审视：

从效率维度看，高质量审计表现为资源配置与作业效率的提升。大数据分析与自动化工具的应用，使审计从人工抽样向全量扫描转变，有效降低审计成本。从效果维度看，高质量审计更加重视问题发现能力和审计建议质量。借助数据挖掘技术，可以识别隐藏在复杂交易中的潜在风险，提高审计判断的准确性。从价值维度看，审计高质量发展体现为在国家治理体系中的功能提升，通过风险预警和治理优化，促进制度完善与透明度提高。从技术维度看，人工智能、区块链等技术的应用，推动审计方法从人工审查向智能化分析演进，增强了审计的技术支撑能力。

2.3 新质生产力驱动审计发展的内在机理分析

在数字经济与技术革命深度融合的背景下，新质生产力通过数据、技术与知识三大核心要素的系统性重构，推动审计模式发生根本性变革。

2.3.1 数据生产力：拓展审计对象与证据来源

数据作为新型生产要素，正深刻改变审计的作业基础。企业经营活动日益依托信息系统运行，使审计证据从纸质凭证向电子数据拓展，审计对象从财务数据延伸至业务数据、运营数据等非财务领域。数据资源的可获取性使审计人员能够突破抽样局限，开展全量审计，实现对被审计单位经济活动的全面扫描，显著提升审计监督的广度与深度。

2.3.2 技术生产力：重塑审计工具与作业流程

人工智能、大数据、区块链等新技术的深度应用，推动审计工具与流程的智能化升级。大数据技术通过对海量交易数据的多维度关联分析，提升异常识别的敏感性；机器学习算法可构建风险预测模型，增强对复杂舞弊模式的识别能力；区块链的不可篡改特性增强了审计证据的可信度。技术生产力的注入，推动审计流程从传统事后周期性检查，向持续审计、实时监控的动态模式转变，形成“人机协同”的新型作业范式。

2.3.3 知识生产力：强化审计判断与专业能力

在数据与技术快速迭代的背景下，审计人员的核心能力正从信息处理向知识创造跃升，逐步向“审计+数据+技术”的复合型人才转型。

第三章 新质生产力视角下审计转型的实践路径

在新质生产力的驱动下，审计实践正从“经验驱动”向“数据智能驱动”转变。这一转型贯穿审计工具、审计流程与审计领域三个维度：工具的智能化升级是技术基础，流程的数字化再造是组织保障，领域的多元化拓展是价值延伸，共同构成新质生产力驱动审计高质量发展的实践路径。

3.1 审计工具的智能化升级

新质生产力以技术革命性突破为核心驱动力，人工智能、大数据分析、机器人流程自动化等技术的深度融合，正在重塑审计工具体系，推动审计从“劳动密集型”向“技术密集型”跃升。

3.1.1 人工智能的风险识别与信息提取

人工智能的应用正从辅助工具向核心审计能力渗透。在风险识别环节，AI技术可基于机器学习算法构建舞弊风险预测模型，精准捕捉复杂舞弊模式。知识图谱技术能够还原资金流转轨迹和关联方交易网络，发现通过多层嵌套、循环交易等方式隐蔽的异常行为。在文本信息提取方面，基于自然语言处理的审计机器人可高效处理合同、协议等非结构化数据，自动抽取关键信息。聊城市审计局构建的审计垂域大模型，实现档案归类准确率提升50%、报告编制效率缩短30%。

3.1.2 大数据分析的全量审计与关联洞察

大数据分析推动审计从“抽样核查”迈向“全量扫描”。通过对被审计单位全部业务数据的全量采集与存储，审计人员可构建多维数据分析模型，对特定时期内的全部交易进行完整复现与筛查。同时，大数据分析使跨系统、跨业务的关联分析成为可能，审计人员可将财务数据与业务数据、内部数据与外部数据进行碰撞比对，从数据间的勾稽关系中发现异常线索。T银行在支行行长经济责任审计中，通过构建审计模型对任职期间的全部业务数据进行全量筛查，完整还原了客户与行长的所有关联资金往来，使隐蔽违规行为得以发现。

3.1.3 机器人流程自动化对重复性工作的替代

机器人流程自动化（RPA）有效释放审计人力资源。审计工作中存在大量重复性、规则明确的操作，如数据采集与清洗、底稿编制、报告生成等。RPA技术可模拟人工操作，按照预设规则7×24小时不间断执行这些任务，大幅提升工作效率。在报告生成环节，通过数据映射技术，审计通知书、审计报告等标准化文书可实现自动填充与生成。京能集团智慧审计平台实现了审计文书自动化，将审计人员从繁琐的事务性工作中解放出来。

3.2 审计流程的数字化再造

工具的升级必然要求流程的重构。新质生产力驱动下，审计流程正从“线性、分段、事后”的传统模式，向“闭环、协同、实时”的数字化范式演进。

3.2.1 以数据为核心的新型作业链条

新型审计流程以数据为核心重构作业链条。传统审计流程以“计划-实施-报告”为主线，各环节相对独立。数字化再造后的审计流程则形成“数据采集-智能分析-风险定位-现场核查-报告生成”的闭环。在这一链条中，数据采集是起点，要求建立与被审计单位信息系统的稳定对接；智能分析是核心，通过预设模型对数据进行深度挖掘；风险定位是关键，将分析结果与审计经验相结合，精准锁定重点领域；现场核查对疑点问题进行穿透式核实；报告生成基于核查结果形成审计结论。

3.2.2 数字化审计平台的全生命周期管理

数字化审计平台的构建实现项目全生命周期管理与跨部门协同。在审计作业层面，平台可实现审计档案的集中存储、权限动态管控及移动端实时协作，通过操作留痕完善审计证据链。在项目管理层面，平台支持从审计计划制定、进度跟踪到成果归档的全过程管理。在审计整改层面，平台可构建全周期跟踪机制，推动审计监督从发现问题向解决问题深化。

3.2.3 实时监控与审计关口前移

实时监控推动审计关口前移，实现风险动态预警。传统审计以事后评价为主，发现问题时风险往往已经发生。新质生产力驱动的审计流程再造，使“事中、事前审计”成为可能。通过对被审计单位业务系统的持续对接和数据的实时采集，审计平台可构建风险监控指标体系，对关键业务环节进行动态扫描，系统自动触发预警，通知审计人员及时介入。国网甘肃电力在工程投资审计中，通过智能体自动对账和异常识别，实现材料预审人工零介入，审计资料处理时间大幅缩短。

3.3 审计领域的多元化拓展

新质生产力不仅改变了审计的“怎么做”，也拓展了审计的“做什么”。数据成为核心生产要素后，围绕数据的确认、评价、鉴证等需求催生了全新的审计领域，审计边界从传统财务向更广阔空间延伸。

3.3.1 数据资产审计的探索与实践

数据资产审计成为数字经济时代的新兴领域。数据作为第五大生产要素，其价值确认与质量保障亟待审计介入。数据资产审计的核心任务包括：数据合规性审查，确认数据采集、存储、使用是否符合法律法规；数据准确性验证，核查数据来源是否可靠、记录是否完整；数据安全性评估，检查访问权限、加密措施、备份机制是否健全；数据价值评价，从完整性、时效性、稀缺性等维度评估其潜在价值。湖北华仁致远会计师事务所在行政事业单位数据资产核查中，构建了“专业机构+财政监管”的数据资产管理新模式，覆盖近200家单位，研发“数据资产五维评估模型”并协助财政部门编制数据资源登记操作指引。

3.3.2 信息流动审计的安全与合规

信息流动审计聚焦数据流通的效率、安全与合规。数据只有在流动中才能创造价值，但流通过程中的安全风险和合规问题不容忽视。信息流动审计关注的核心问题包括：数据在内部不同系统、部门之间的流转是否顺畅高效；数据向外部第三方传输时是否有明确的授权和协议，传输过程是否加密；数据流动的全过程是否留有可追溯的日志记录。国家数据局发布的农业数据流通案例，创新性地将区块链与合规审计相结合，实现数据流通全程留痕与合规自证，采用“链式授权”实现全流程追溯，为流通过程中的取证和定责提供了技术支撑。

3.3.3 非财务领域的风险控制审计

风险控制审计从财务风险向更广泛的非财务领域拓展。新质生产力驱动下，企业面临的风险类型日益多元，审计的风险视野也随之扩大。一是供应链风险审计，关注关键供应商的稳定性、原材料价格波动，识别供应链中断的潜在风险点。二是市场风险审计，结合宏观经济数据评估市场环境变化对企业经营的影响。三是ESG风险审计，关注企业在环境、社会和治理方面的表现。T银行通过“审计数智工具箱”的模型批量筛查，从单一审计项目发现问题，推动全行员工行为排查，累计揭露违规问题百余项。

第四章 当前审计工作面临的现实挑战

在新质生产力驱动审计高质量发展的进程中，技术赋能与模式创新虽展现出广阔前景，但实际推进中仍面临多重现实挑战。

4.1 制度规范层面的挑战

数字化审计的快速发展对现行法规体系提出新的适应性问题。首先，现行《审计法》《国家审计准则》等主要基于传统审计模式制定，对数据采集、智能分析、远程审计等新型方式缺乏明确规定。其次，数据权责、电子证据效力、信息安全标准等领域存在制度空白，电子数据作为审计证据的合法性尚未形成统一认定标准。此外，政策制度更新滞后于技术发展，难以及时为审计实践提供有效指引。

4.2 技术平台层面的挑战

数字化审计平台建设仍处于初级阶段，面临多方面技术瓶颈。一是平台建设水平参差不齐，部分单位尚未形成统一的数字化审计中台，“信息孤岛”现象严重。二是数据治理能力不足，审计数据在采集、存储、使用等环节缺乏统一标准，影响智能分析的准确性。三是技术应用深度不够，多数单位停留在数据可视化层面，缺乏对人工智能、机器学习等高级分析能力的深度集成。

4.3 人才队伍层面的挑战

人才是审计数字化转型的核心支撑，但目前审计队伍的结构和能力仍难以适应新质生产力要求。一方面，审计人员知识结构单一，多数具备财务背景，缺乏对大数据、人工智能等前沿技术的系统掌握，复合型人才严重短缺。另一方面，思维模式固化问题突出，部分审计人员对新技术存在畏难情绪。此外，高校课程设置与市场需求脱节，人才培养体系亟需优化。

4.4 信息安全与伦理层面的挑战

随着数据采集范围扩大和智能工具深入应用，信息安全与伦理风险日益凸显。数据层面，审计涉及财政资金、企业经营、个人隐私等敏感信息，采集、存储、传输过程中的泄露风险不容忽视。技术层面，智能化审计工具可能存在算法偏见、透明度不足等问题，若缺乏有效审查机制，可能影响审计判断的公正性。此外，如何避免“技术依赖”削弱审计人员的专业判断能力，亦值得关注。

第五章 推动审计高质量发展的策略建议

针对上述挑战，本章从健全制度体系、强化技术赋能、优化人才培养、加强风险防控四个方面提出对策建议。

5.1 健全制度体系，夯实发展根基

制度是审计创新有序推进的根本保障。首先，应加快修订《审计法》《国家审计准则》等法律法规，明确数字化审计的法律地位、操作规范和责任边界。其次，制定统一的审计数据标准、电子证据认定规则和信息安全保障规范，填补制度空白。最后，建立鼓励创新与防范风险并重的监管机制，支持地方和行业在风险可控前提下探索数字化审计新路径。

5.2 强化技术赋能，构建智慧审计新生态

技术是驱动审计转型的核心动力。应加大投入，建设统一、智能、安全的数字化审计平台，实现审计数据的集中管理、智能分析和协同共享，打破“信息孤岛”。在此基础上，深化大数据、人工智能、区块链等技术在审计全流程的应用，推动从“事后核查”向“事中预警、事前防范”转变。同时，推动审计数据与财政、金融等外部数据互联互通，提升审计监督的全局性和穿透力。

5.3 优化人才培养，打造复合型审计队伍

人才是审计高质量发展的关键变量。高校层面，应改革审计专业课程体系，增设大数据分析、人工智能审计等前沿课程，推动“审计+技术”复合型人才培养。在职培训层面，加强对现有审计人员的数字素养教育，开展常态化技术应用培训。同时，建立健全复合型审计人才的引进、评价与激励机制，吸引具备数据科学、信息技术背景的专业人才进入审计队伍。

5.4 加强风险防控，筑牢安全伦理防线

在推进技术应用的同时，必须高度重视信息安全与伦理风险。建立覆盖数据全生命周期的安全管理体系，明确各环节安全责任和技术标准，防范数据泄露和滥用。探索建立算法审计、技术伦理审查机制，对智能化审计工具的算法模型进行定期评估，确保其透明性、公平性。此外，强化审计人员的职业道德教育与保密意识，确保技术应用不损害审计的独立性与公信力。

第六章 结论与展望

6.1 研究结论

本研究立足新质生产力视角，系统探讨了审计高质量发展的理论构建与实践路径，主要得出以下结论：

第一，在理论层面，本研究构建了“要素—技术—产业”三维驱动模型，揭示了新质生产力驱动审计发展的内在机理。新质生产力通过数据生产力拓展审计对象与证据来源，通过技术生产力重塑审计工具与流程，通过知识生产力强化审计人员的专业判断能力，三者协同推动审计体系向数字化、智能化变革，实现审计效率、效果与治理价值的全面提升。

第二，在实践层面，新质生产力驱动下的审计转型呈现三条并行路径：审计工具的智能化升级，人工智能、大数据分析、RPA等技术正重塑审计工具体系；审计流程的数字化再造，形成“数据采集—智能分析—风险定位—现场核查—报告生成”的新型作业链条；审计领域的多元化拓展，数据资产审计、信息流动审计、非财务风险控制等新兴领域不断涌现。

第三，在现实挑战层面，当前审计数字化转型面临制度规范滞后、技术平台建设不均衡、复合型人才短缺、信息安全与伦理风险凸显等多重制约。针对上述挑战，本研究从健全制度体系、强化技术赋能、优化人才培养、加强风险防控四个方面提出系统性对策建议，为审计高质量发展提供了实践指引。

审计高质量发展对服务国家治理现代化具有重要意义，通过技术创新与制度完善的双轮驱动，审计将在风险防范、价值创造、治理优化等方面发挥更加积极的作用。

6.2 研究局限与未来展望

本研究存在一定局限性：一是理论模型的构建以规范分析为主，缺乏大样本实证检验；二是案例分析深度有限，对典型案例的挖掘尚不充分；三是对数据资产审计、信息流动审计等新兴领域的探讨仍处于初步阶段。

未来研究可从以下方向深化：一是开展量化实证研究，验证新质生产力各要素对审计质量的影响程度；二是进行典型案例深度剖析，跟踪代表性审计机关或企业的数字化转型全过程；三是持续关注新兴审计领域的发展动态，探索数据资产确权、算法审计、ESG审计等前沿议题。

参考文献：

[1]陈洛均，杨晓锋.新质生产力赋能审计高质量发展的理论内涵与实践方向的探索[J].商业文化，2025，（09）：113-115.

[2]张宇翔.新质生产力背景下的大数据审计发展研究[J].大陆桥视野，2025，（02）：75-77.

[3]高阳.大数据时代背景下国企内部审计存在的问题及其对策[J].中国管理信息化，2025，28（24）：103-105.

[4]梁力军，戴佟昕，张梦婉，等.从新质生产力视角看审计数字化转型发展[J].财会月刊，2025，46（02）：33-38.

[5]Yafeng Ni. Research on Deepening the Construction of High-quality Industrial Development with New Quality Productivity from the Perspective of Artificial Intelligence [J]. Modern Economics & Management Forum， 2025， 6 （6）.

[6]Yue Zhao， Zhuang Ma， Xin Su. Research on the High-Quality Development of Postgraduate Education from the Perspective of New Quality Productivity [J]. Philosophy and Social Science， 2024， 1 （12）：

[7]李婷婷，邰源.新质生产力视角下高校财务高质量发展路径探索[J].江苏经贸职业技术学院学报，2025，（06）：72-75.

[8]宋绪超.新质生产力视角下金融支持低空经济高质量发展研究[J].华北金融，2025，（10）：87-94.

基金项目：本论文系重庆理工大学校级联合资助计划资助成果（项目编号：gzlcx20253462）。