审计环境与审计机关人力资源规模回归结果分析.,人力资源审计报告
审计环境与审计机关人力资源规模回归结果分析.
人力资源审计报告看看这些，你会写一个简短的历史回顾。人力资源管理审计是管理审计的一个组成部分。它的起源可以追溯到20世纪30年代。1932年，英国机械工程师协会、生产工程师协会和英国管理协会的成员和管理专家罗斯撰写的《管理审计》在英国伦敦出版
如何实现人力资源审计
比较分析(Comparative analysis)是指人力资源管理审计团队将企业或企业内部的人力资源管理活动与另一个类似企业或部门的相关情况进行比较。这种方法通常用于审计特定人力资源管理活动或计划的有效性。 此外，李克强总理在国务院第26次常务会议上的讲话进一步肯定了审计在国家治理免疫系统中作为公共资金“守护者”的作用，提出了审计监督全面覆盖的要求，这让每一位审计干部都感到自豪和鼓舞，甚至更有责任感。 那么，我们应该如何贯彻总理讲话的精神呢？事实上，会计界尚未建立起一套人力资源会计确认、计量和报告的理论，这使得基于人力资源会计信息的人力资源报表审计无法进行。 人力资源审计中收集审计证据的方法通常是调整档案 通过调查取证获取相关组织的人力资源管理信息 之后，根据审计师的不同，人力资源审计可以分为内部审计和外部审计。 相应地，由于内部审计和外部审计的不同，人力资源审计的要素也有不同的侧重点。 经常注意整个人力资源系统对公司发展的支持，以确保人力资源系统总能为公司实现战略目标。1.人力资源规划和组织、人力资源总体规划/组织设计、人力资源规划/职位和工作分析、人力资源管理/职位人员设置、组织信息处理/人力资源规划2。人力资源分配和使用、招聘系统/选择流程、人力资源需求/就业和使用、招聘准备工作/招聘工作评估、内部招聘管理/人员分配、外部招聘管理。
人力资源审计报告
人力资源审计报告看看这些，你会写一个简短的历史回顾。人力资源管理审计是管理审计的一个组成部分。它的起源可以追溯到20世纪30年代。1932年，英国机械工程师协会、生产工程师协会和英国管理协会的成员和管理专家罗斯撰写的《管理审计》在英国伦敦出版
如何实现人力资源审计
审计环境与审计机关人力资源规模回归结果分析.范文
本文的目录导航:
[文摘/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的研究背景及意义
[第二章]人力资源配置基础理论及文献综述
[第三章]我国审计机关人力资源配置现状分析
[第四章]审计范围和人力资源规模的理论分析与研究假设
[第五章]地方审计机构审计师数量的研究与设计
[第六章]审计环境与审计机构人力资源规模回归结果分析。
[第七章]研究结论和政策建议
第6章经验结果和分析
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，各地区省、市、县三级审计机构的审计员人数分别达到8.986人、至少6.333人、高达7991人和至少111人。各地区省级和市级审计机构的审计员人数最多为7.518人，最少为4.710人。根据原始数据，这个数字最多是1841，最少是111。由于本文第3章详细描述了相关的趋势变化，因此这里不再重复描述。由此可见，不同地区的审计人员配置极不平衡，也可以推测这种不平衡是由不同地区的审计范围和审计环境不同造成的。同时，审计范围和审计环境等相关变量也大相径庭。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。
先前的理论分析从定性研究的角度分析了审计范围和审计环境对我国地方审计机构人力资源规模的影响，但下一步需要基于统计要求的皮尔逊相关检验(Pearson correlation test)，希望对相关变量之间的关系有一个初步的了解。
定量分析，使我们不仅知道审计范围、审计环境和地方政府审计人力资源规模是否相关，而且知道它们之间的相关性。因此，本节将STATA14.0应用于上述模型的变更。相关性分析结果表明，在1%的显著水平上，财政收支越大，政府审计人员的配置就越多。在1%的显著性水平下，国有企业的资产越大，政府审计人员的配置就越多。在5%的显著水平上，经济环境越好，政府审计员的分配就越少。在1%的显著性水平上，人文环境越好，政府审计员的配置就越少。在1%的显著性水平下，社会环境越好，政府审计人员的配置就越少。然而，法律环境与政府审计人员配置之间的关系并不显著。通过相关分析发现，一些变量之间的相关系数达到0.5以上，这可能表明所设计的模型存在严重的自相关问题。因此，为了保证模型设计的合理性，本文选取模型中的解释变量和控制变量进行VIF检验。表中显示，各变量的直接VIF结果小于10，表明模型不存在显著的自相关问题，模型设置合理。检验结果见表5.3。
6.3回归分析。
首先，豪斯曼检验用于具体判断是使用随机效应模型还是固定效应模型。
豪斯曼检验结果表明，豪斯曼检验的卡方统计量为47.89，P值小于0.001。
因此，在1%显著性水平上，我们认为固定效应模型和随机效应模型没有区别，并建立了固定效应模型。接下来分别分析和检验审计范围和审计环境对政府审计人力资源规模的影响，进而研究审计范围和审计环境的互动对审计人力资源规模的影响。
6.3.1审计范围与审计机构人力资源规模的回归分析。
表5.4列出了地方政府省、市、县三级审计机构人员估计数和省、市二级审计机构人员估计数的多元回归结果，作为政府审计人力资源规模。从表中可以看出，财政收支的回归系数(LN(fin))分别为0.0766和0.34，两者在1%置信水平下呈显著正相关，即地方政府财政收支水平越高，分配到地方的政府审计人员就越多。这也表明，目前政府审计人力资源的配置在整体财政收支方面是合理的。迄今为止，上述假设1已经得到验证。地方国有企业(LN(TAS))资产回归系数分别为0.0462和0.0723，在1%置信水平下呈显著正相关，即地方政府拥有的国有企业总资产越大，地方政府审计人员规模越大。同时，也表明我国在政府审计人力资源配置中考虑了地方政府拥有的国有企业的整体规模。以上假设2已经得到验证。从控制变量来看，审计机构数量(LN(NUM))分别在1%和5%的水平上与审计师数量显著正相关，这与预期一致。相对工资水平(LN(工资))与审计员人数呈显著负相关，分别为5%和1%，这符合预期。区域人口密度(LN(DEN))与审计员人数在1%和10%的水平上呈显著正相关，这符合预期。区域道路的情况与1%的审计员人数呈显著负相关，这符合预期。到目前为止，审计范围与地方政府审计机构人力资源规模之间的关系已经得到检验。从总体上看，从审计范围来看，当前地方政府审计人力资源配置是合理的。
综上所述，从审计范围和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显著正相关，区域国有企业总资产与审计人力资源规模显著正相关。
6.3.2审计环境与审计机构人力资源规模的回归分析。
根据地方政府省、市、县三级审计机构的人员估计数和地方政府省、市、市二级审计机构的人员估计数，这是政府审计人力资源规模的多元回归结果。从表中可以看出，当地经济环境(LN(ECE))的回归系数分别为0.0545和0.0812，在10%的置信水平下显著正相关，也就是说，当地政府的经济环境越好，分配到该地的政府审计员就越多，出现的政府审计员也就越多。迄今为止，上述假设3a已经得到验证。当地文化环境(LN(CUE))的回归系数分别为0.153和0.510，并且在1%的置信水平上显著正相关，即当地文化环境水平越好，公民的教育水平越高，将指派越多的政府审计员来汇编结果。到目前为止，上述假设4还没有得到验证，笔者认为可能是因为审计范围变量没有得到控制，导致了结果的偏差。当地社会环境的回归系数分别为-0.104和-0.121，分别与1%和10%的置信水平显著负相关。也就是说，当地社会的舆论环境越高，公众对政府审计越重视，审计人员不仅会更加重视审计工作，而且会得到很大的工作支持，这在一定程度上可以节省审计人力资源的投入。因此，上面提出的假设5已经得到验证。当地法律制度环境的回归系数分别为0.00382和0.00758。当选择省、市、县各级审计员的估计人数时，法律制度环境与审计人力资源配置的5%置信水平显著正相关。选择省、市、县三级审计人员时，法制环境与审计人力资源配置之间的回归结果不显著。基于此，上述假设6尚未得到验证。其余的控制变量与模型1中的结果相似，并且与预期一致。
综上所述，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显著正相关，文化环境与审计人力资源配置显著负相关，社会环境与审计人力资源配置显著负相关，而法律环境与审计人力资源配置不显著相关。
6.4鲁棒性测试。
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，基于担心省、市、县审计机构的人员估计数会影响验证结果的准确性和稳健性，本文还选取了省、市、县审计机构的人员数量来衡量该地区的审计人力资源规模。此外，分别讨论了审计范围和审计环境对政府审计人力资源规模的影响，然后综合讨论了两者对政府审计人力资源规模的影响，以期提高结果的准确性和稳健性。虽然对回归结果的稳健性做了一些工作，但为了保证回归结果的可靠性，本文准备选择以下三种方法进行稳健性检验。
(1)替换主要的解释变量。党的十八大以来，我国政府审计一直在响应党中央、国务院不断加强国有企业资产审计的号召，企业管理的重点需要关注其财务收支的合法性和效率。因此，为了保证国有企业资产的安全，有必要对国有企业的财务收支进行全面监管。基于此，本文将用国有企业主营业务收入来代替国有企业总资产来衡量。
从测试结果来看，用国有企业主营业务收入替代审计范围内国有企业总资产后得到的结果与上述回归分析一致，审计范围的相关变量与政府审计人力资源规模显著正相关。在审计环境中，文化环境和社会环境与政府审计人力资源规模呈显著负相关。在模型5中，法律环境与10%的政府审计人力资源规模呈显著正相关，而在模型6中，与政府审计人力资源规模的关系不显著。
(2)替换解释的变量。在对我国各地区审计人力资源规模进行统计的过程中，发现我国审计年鉴不仅公布了审计负责人，还公布了审计负责人，而大多数审计机构的负责人和主管人员并不一致，因为本文第三章描述的实际情况是大多数审计机构都有a 空。人数属于当地政府机构编制部门根据卡上当地相关情况给出的人数，而人数属于最终部门拥有的人数。本文选择用审计师人数代替审计师人数，不仅可以检验模型的稳健性，还可以考虑哪些因素会影响地方政府机构给出的审计师人数。
从测试结果来看，除了法律环境对政府审计人力资源规模影响不大外，其他主要结论没有变化。同时，可以看出，相应模型的剩余部分有一定程度的提高，表明拟合程度较好。这也表明，在现有审计人力资源不足的情况下，地方审计机构应充分利用现有人员。
(3)减小样本量。本文选取了2005-2014年地方审计机构的相关数据。然而，由于某些年份县级数据的公布不完整，本文在衡量地方审计机构规模时，分别选取了省、市、县级审计机构的人员估计数和省、市级审计机构的人员估计数。虽然本文认为，通过检验，估计结果具有一定的可靠性，但估计结果仍可能导致结论的可靠性下降。在此基础上，本文选取2012-2014年地方审计机构的相应数据对上述假设进行检验。测试结果表明，主要的解释变量与政府对人力资源规模的审计结论相比没有太大变化，但一些控制变量没有得到显著测试。本文认为这可能是由样品的减少引起的。同时，我们发现法律环境和政府审计人力资源规模分别为5%和10%，呈显著负相关，验证了上述假设6。本文的分析是因为选取的数据样本区间解决了前面提到的范刚指数两个版本的子指数“市场中介组织发展与法制环境指数”的统计口径不一致的问题。