审计的逻辑——基于选择的视角
导读
美国会计学会（AAA）将审计定义为：“审计是一个系统化过程，即通过客观地获取和评价有关经济活动与经济事项认定的证据，以证实这些认定与既定标准的符合程度，并将结果传达给有关使用者。”
一、为什么需要进行审计选择？
1. 现代审计方法论决定了需要审计选择
进入二十世纪以来，企业规模的迅速扩大使得注册会计师对被审计单位全部交易进行逐笔审查不再现实，因此产生了在选择性测试的基础上进行审计的需要。抽样审计是现代审计理论最重要的基础之一，即运用概率论和数理统计方法，通过对样本的判断，推断出总体特征。
从逻辑方法上讲，抽样理论属于归纳法，注册会计师从个别性的或特殊性的前提，推导出一般性的结论。由于归纳法获得的结论总是或然性的，往往需要演绎法来补充。实际上，“证伪”或“证真”的审计方法论，是演绎法的思维，但具体的审计过程则是归纳法的运用，二者是辩证统一的。
2. 企业经济活动差异化和复杂性需要审计选择
近年来，随着信息技术的发展，企业创造价值的环境被重塑，数字经济方兴未艾，企业规模迅速增长，经济事项日趋复杂，审计风险越来越大。面对审计环境的巨变，如何在纷繁复杂的海量审计事项中快速和精准地找到重点、难点和关键点，是注册会计师当下面临的最大挑战。传统的审计方法已经难以满足实务发展的要求，审计职业界对拓展选择审计方法、创新审计技术的需求越来越迫切，这也是风险导向审计理念的需要。
3. 原则导向审计理念需要对审计事项作出选择
不同于会计准则的原则导向，审计准则的原则导向不存在界限分明的“对”与“错”的问题。不同被审计单位相同的经济业务，注册会计师可以根据风险评估结果，选择实施不同详略的审计程序。会计核算则不然，虽然可以选择会计政策和会计估计，但相同的经济业务应当采用一致的会计处理，以增强会计信息的可比性。虽然均为原则导向，审计选择较会计选择更加灵活、选择的事项更多，职业判断的空间更大。
4. 审计成本与风险控制的协调需要审计选择
注册会计师的审计意见提供的是合理保证，而非绝对保证。为了提供绝对保证而实施全面的详细审计，不符合成本效益原则。平衡协调审计质量与审计成本的关系，就需要进行审计选择。对于上市公司、企业上市等证券服务业务，风险较高，就需要投入更多审计资源，实施更多审计程序，以保证审计质量。对于小规模企业审计，则可以选择实施相对简化的审计程序。
二、在哪些方面需要进行审计选择？
1. 审计客户的选择
2. 审计方法的选择
审计方法是注册会计师为获取充分有效的证据，实现审计目标所采取的技术手段。审计方法主要包括检查、观察、函证、监盘、重新计算、分析、询问访谈等七大方法，实际审计中还可以进一步细分，如检查样本的选择方法，可采用判断抽样、统计抽样和任意抽样；对存货入账的完整性检查，可选择顺查法、逆查法；分析性程序，可选择比较分析法、比率分析法、趋势分析法；函证方法，可选择积极函证、消极函证。这些方法既可单独使用，也可以综合运用，取决于审计对象的性质。
同时，审计方法的选择，还与财务报表项目的认定有关，即发生、完整性、准确性、截止、分类、列报，函证程序不能对计价的准确性作出认定，监盘程序不能对资产的所有权作出认定。如何选择审计方法，贯穿于注册会计师的整个审计工作。选择恰当的方法，有利于获取有效证据，做到事半功倍；审计方法选择不当，不仅浪费审计资源，还影响审计质量。
3. 重点审计领域的选择
选择重点审计领域，实质上是在选择风险。如何选择出重点领域，关系到审计成败，需要运用演绎法思维，进行大量的职业判断。重点审计领域，可以从下列维度选择：一是主体范围，如集团财务报表审计中，哪些组成部分（分、子公司）具有重要性；二是业务层面，哪些业务具有较高的风险；三是财务报表及账户和交易认定层面，哪些财务报表项目具有重要性。重要账户、重大交易、非常规重大交易等，一般属于重要审计领域。
4. 审计程序的选择
5. 审计样本的选择
样本选择涉及两个问题。第一，抽样方法的选择。是选择随机抽样，还是非随机抽样，若选择随机抽样，进一步需要选择简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、概率规模比率抽样等方法；若选择非随机抽样，是进行随意选样，还是判断选样。抽样方法的恰当性，直接影响抽样风险。
第二，具体账户余额和交易样本的选择。从财务报表角度看，多数报表项目都涉及测试样本选择，如货币资金样本、存货样本、销售费用样本等；从审计方法角度看，分为检查样本、函证样本、监盘样本等。样本选择，是最能体现注册会计师逻辑思维的审计工作，也是保证审计质量的基础。样本选择不合理，后续分析误差、推断误差、得出审计结论等就不一定准确，即产生抽样风险。
6. 审计证据的选择
注册会计师审计过程中，获取的哪些资料应当作为证据形成审计工作底稿？选择的标准是证据的充分性和适当性。
实务中，有的注册会计师复印大量被审计单位总账及明细账、记账凭证、销售和采购发票、银行流水、格式化合同协议等作为工作底稿，这些资料并不能有效支持审计结论，属于无效或低效证据。工作底稿并不是越多越好，注册会计师不应成为“复印机”“留声机”，不加选择地收集大量缺乏证明力的资料作为底稿，既浪费审计资源，又无助于审计风险控制。
审计证据选择，必须要与审计目标、审计结论建立因果关系，要有证明力，并非多多益善。审计准则要求，错报风险越大，需要的证据就越多；证据的质量越高，需要的证据就越少。对于重大风险事项，应当获取关键证据，必要时还需要选择获取其他证据相互印证。
7. 审计时间的选择
注册会计师具备时空观对审计至关重要，选择恰当的时间对恰当的项目实施审计，有利于获取关键证据。
一方面，注册会计师应当选择确定项目的总体时间安排，风险评估、控制测试、实质性测试、报告撰写等各阶段工时预算，并进一步分解，特别是实质性测试，要保证收入、存货等重要项目的审计时间。实务中，比较容易忽视的是存货监盘时间安排不够，导致存货监盘流于形式。
另一方面，注册会计师应当灵活选择具体项目的审计时间，包括期中测试、期末测试、接近期末测试、突击测试、期后测试等，不同时间点审计适用于不同情形，需要审慎选择。例如，突击测试时为了增加审计程序的不可预见性，广泛应用于观察、抽盘、观察；风险较高的项目则一般适用于期末测试；期后截止日测试，是对关联资金过程占用，期末归还的有效方法。
8. 关键审计事项的选择
9. 审计意见的选择
10. 审计团队的选择
三、审计选择需要考虑哪些因素？
1. 风险评估结果
审计选择考虑风险评估因素，应以中等风险执行常规审计程序为基准，若评估为高风险，应执行较常规程序更多的程序，反之，在常规程序基础上可以适当简化程序。仍以上述案例说明，若收入评估为中等风险，需要检查50%的样本，则若评估为高风险，可能需要检查70%的样本；评估为低风险，可能只需要检查30%的样本。注册会计师应当始终牢记的是，风险越大，选择执行的程序就越多，获取的证据就应越充分。
2. 重大性
“二八定律”是审计选择重大性的有效方法。该定律反映了经济活动的一些内在规律，如企业80%的收入或利润往往来源于20%的业务板块或子公司、20%的客户和供应商占被审计单位收入或采购总额的80%、内部控制环节中，20%的的节点是关键控制点、20%的经营决策是重要的等等。审计风险往往蕴藏于关键的少数，审计选择要把握三个20%，即20%的重要组成部分、重要组成部分中20%的重点领域、重点领域中20%的关键程序和证据。从审计实施的覆盖面上，拟实施最核心程序的数量=20%×20%×20%，即0.8%，抓住0.8%，通常就能控制核心风险。
3. 审计量化
审计选择要有依据，量化的依据最具有说服力。抽样审计是建立在概率与数理统计理论基础上，本质上是在进行数学推理，通过模型进行量化推理得出的结论具有客观性。
例如，审计样本选择模型之一为：抽样规模=抽样总体/重要性水平（可容忍错报）×保证系数。其中，抽样总体需要剔除特定样本（特定样本一般为超过重要性水平的样本，均需要进行测试）、极不重要样本（金额在临界值之下的样本），保证系数为根据风险评估结果，设定为高、中、低，并赋予相应的数值。
上述模型体现了风险导向审计的逻辑，样本选择规模与总体、重要性水平和风险评估结果紧密相关，进一步说明了审计选择是职业判断的结果。
4. 职业技能
注册会计师的专业胜任能力、行业经验、风险偏好等，都会影响审计选择。偏于保守，执业谨慎的审计人员，趋向于确定较低的重要性水平，从而增加样本选择和拟实施的程序；相反，较为激进的注册会计师，趋向于确定较高的重要性水平，以减少审计工作量。此外，审计选择还可能受到注册会计师职业道德的影响，为了满足客户的审计意见要求，选择性地执业某些程序，或者发现错报样本，为使审计工作底稿支持审计结论，更换没有问题的样本等，即审计选择“放飞机”。
四、大数据下审计选择有何特点？
信息技术快速发展，推动经济社会向数字化迈进，数据成为驱动经济增长的重要要素资源。大数据挖掘和分析工具、审计智能机器人、VR/AR技术等已经越来越多地运用到审计实践，远程审计、联网审计、共享审计加快推广。数字化正也深刻地改变注册会计师职业的模式，虽然审计目标没有变，但实现目标的方式、途径变化了。
《大数据时代》提出的“三更”，对现行审计理论提出了挑战：一是更多。数据不再是随机样本，而是全体数据。大数据时代，需要的是所有数据，“样本=总体”。小数据时代的随机采样，以最少的数据获得最多的信息将成为过去。二是更杂。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统的数据库。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接受不精确性，才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效，纷繁复杂的数据越多越好。三是更好。不是因果关系，而是相关关系。在大数据时代，不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。关联物，预测的关键“是什么”，而不是“为什么”。
大数据下的审计选择，在以下方面显著不同于现行审计：
作者系大信会计师事务所管委会执委、独立总审计师
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