中图分类号：F239.63          文献标识码：A

0  引言

工程项目竣工结算作为造价控制的末端环节，其准确性直接关系到建设资金的安全与使用效益。然而在审计实践中，施工单位高估冒算现象屡禁不止，不仅造成国有建设资金的损失浪费，更严重扰乱市场秩序、滋生腐败风险。从近年各地审计披露的数据来看，高估冒算导致的审减率普遍偏高。有审计机构对120项基建项目进行审核，原报决算总额8373.6万元，审计后核减847.56万元，核减率达10.12%；个别项目核减率甚至高达15%以上。^[1]这一现象的产生，既是市场主体逐利行为的自然延伸，也是制度约束与技术手段双重缺位的结果。

本文的研究逻辑遵循“现象揭示—成因剖析—甄别方法建构”的递进思路。高估冒算的审计甄别之所以成为一个兼具理论价值与实践紧迫性的课题，根本原因在于甄别行为面临着三重张力：其一，甄别对象具有高度隐蔽性和专业性，造假手段层出不穷；其二，审计资源有限与信息不对称的矛盾长期存在；其三，传统依赖经验判断的审计模式难以适应工程项目规模扩大与复杂度提升的现实需求。因此，构建一套兼具理论解释力与实践可操作性的甄别方法体系，是提升竣工结算审计质量的当务之急。

1  高估冒算的生成逻辑与表现谱系

高估冒算行为的生成并非偶然，其背后存在一套完整的生成逻辑。从经济学视角考察，这是理性经济人在制度约束不足条件下的机会主义行为选择——施工单位在信息优势地位上谋求超额利润，而建设单位审核能力的薄弱使这种行为变得“低风险、高收益”。从制度经济学视角审视，工程合同的天然不完备性为高估冒算提供了“合法”空间——合同文本的矛盾之处、计价规则的模糊地带往往被施工单位有意放大和利用。^[2]从组织行为学视角观察，监理与造价咨询机构在利益博弈中的独立性不足，进一步弱化了应有的制衡功能。三重机理相互叠加，使得高估冒算从个别行为演化为行业顽疾。

2  高估冒算审计甄别的理论框架

高估冒算审计甄别的核心难题在于信息不对称，审计方面对的是施工方经过“包装”的资料，而这些资料往往是造价虚增的“证据载体”。破解这一难题的关键在于证据链的重构。证据链甄别范式的理论要义是：不从孤立的资料出发判断真伪，而是将施工过程中产生的各类资料，合同文件、设计图纸、变更签证、施工日志、材料验收记录、隐蔽工程影像，纳入一个统一的时空坐标体系，建立资料之间的逻辑关联与因果映射。当一份资料的证据效力被置于多维交叉验证的框架下审视时，其孤立造假的成本大幅上升。^[4]这一范式的核心操作包括三个层面：时空一致性的检验（资料的时间节点是否与施工进程的逻辑顺序匹配）、量价关联性的验证（工程量与材料消耗量、工程款支付进度之间的数据勾稽关系）、主体行为轨迹的还原（各方签字主体在关键节点上的决策逻辑是否连贯）。

3  传统甄别方法体系及其边界

工程审计领域在实践中积累了丰富的甄别方法。对比分析法通过对工程变更事项中“有增必有减”规律的把握，发现签证单只增不减的问题。逻辑判断法则以时空因果逻辑为准则，将松散但具有关联性的资料按时间顺序排列后检验其因果对应关系——当因果关系不对应时，资料必是虚假的。逆向推理法关注资料的物理特征（复印件、笔迹差异、拼贴痕迹），通过反向推算关联数据的矛盾来认定资料遭篡改。^[5]此外，费用分析法借助造价软件将主要材料的价格与市场指导价、询价结果进行差异比对，以发现材料价格虚高问题。这些方法的共同特征是依赖审计人员的专业经验和对行业常规的熟悉程度。

4  智能甄别方法的创新路径

面对传统方法的效力边界，智能甄别方法提供了突破可能。数据挖掘技术能够从工程造价的海量数据中提取关键信息，通过建立评价模型进行风险识别和评价。具体到竣工结算审计场景，可以构建涵盖单价偏差、工程量异常及工序复杂度等多维特征体系，利用决策树的分层规则学习能力，实现对结算清单中潜在高风险项与编制偏差的自动识别。这一技术路径的实质是将审计专家的隐性知识编码为算法规则，突破了个体经验的局限性。在操作层面，融合大数据分析的智能审核方法通过构建数据层、分析层和应用层的三层架构，采用孤立森林算法进行价格异常检测，结合关联规则挖掘手段识别工程量与材料消耗量之间的非正常匹配关系，从而在更大范围内筛查异常清单项。

5  甄别方法的体系整合与制度保障

上述甄别方法的类型学差异决定了它们适用于不同的审计阶段和场景。合同层面的合规性审查应以文本分析与规则检查为主；分部分项工程层面的量价异常甄别适宜采用数据挖掘与对比分析方法；隐蔽工程与变更签证层面的深度核验则需要综合运用逻辑判断、逆向推理与实地勘察等手段；而在项目整体层面的人工智能异常检测则起到了全域筛查的功能。四种方法各有其适用层级与操作边界，唯有通过层级化整合——将传统方法在微观细节上的解释力与智能方法在宏观覆盖上的能力相结合——才能实现对高估冒算行为的有效甄别。

6  结论

本文从高估冒算的生成逻辑出发，构建了“证据链重构”与“层次递进”为核心的审计甄别理论框架。研究显示：传统甄别方法在特定场景下仍具有不可替代的作用，但其效力边界决定了其难以应对高估冒算手法的持续升级；以数据挖掘和人工智能为代表的智能甄别方法，通过建立“基准—偏离”的检测范式，实现了从抽样筛查到全量覆盖、从经验判断到数据驱动的转型，为甄别效能的提升提供了新的理论路径。两种方法各有定位，通过层级化整合形成协同机制，是提升竣工结算审计甄别能力的关键所在。

参考文献：

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