基于法的公立医院内部控制有效性评价研究

　　摘要：目前行政事业单位的内部控制评价方法存在一定的缺陷，不能准确地反映行政事业单位内部控制的实际情况。文章创新性地将网络层次分析法（ANP）与模糊综合评价法（Fuzzy）相结合评价公立医院内部控制的有效性，克服了以往单纯采用层次分析法（AHP）的缺陷，同时兼顾了公立医院内部控制评价指标体系中相当一部分定性指标，对于当前行政事业单位内部控制的有效性评价具有一定的指导意义。
　　关键词：公立医院内部控制评价体系ANPFuzzy法
　　一、引言
　　为贯彻落实党的十八届四中全会通过的《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》，2012年以来，财政部陆续颁布了《行政事业单位内部控制规范（试行）》（2012年11月，以下简称《内控规范》）、《关于全面推进行政事业单位内部控制建设的指导意见》（2015年12月）及《关于开展行政事业单位内部控制基础性评价工作的通知》（2016年6月）。然而目前，各地区、各部门、各单位对内部控制建设的重视程度冷热不均，建设进度不平衡，《内控规范》的实施效果也存在差异。只有加强对各单位内部控制建设的监督与问责，才能切实提高《内控规范》的实施效果。对各单位内部控制的内外部监督离不开评价，对单位负责人及有关人员的问责更要以评价结果为依据。
　　公立医院是我国医疗服务体系的主体。随着医疗改革的不断深化，公立医院面临的竞争也愈加激烈。公立医院要想实现持续健康发展，必须加强自身的内部控制建设。本文试建立公立医院内部控制评价指标体系，并通过克服层次分析法（AHP）割裂各指标间内在关系的缺陷，采用网络层次分析法（ANP）确定各个指标的权重，最后结合模糊综合评价法（Fuzzy）对各个指标进行综合评价，从而更加客观地反映公立医院内部控制的实施效果。
　　二、公立医院内部控制评价研究现状及ANPFuzzy法的引入
　　（一）公立医院内部控制评价研究现状。目前我国针对行政事业单位内部控制评价的研究起步较晚，相关的研究成果较少，其中内部控制评价方法主要是借鉴国外公共部门或企业的内部控制评价方法，主要有层次分析法、德尔菲法、模糊综合评价法、网络层次分析法等。
　　郑萍（2011）将高校内部控制评价体系分为三级，采用德尔菲法和层次分析法对指标体系进行赋权，从而得出高校内部控制情况的评分。更多的学者将AHP法和Fuzzy法相结合，通过AHP法计算出权重，并结合Fuzzy法建立一个定性和定量的评价模型，对行政事业单位内部控制的有效性进行评价（邱玉兴等，2013；宋良荣等，2013；陈艳等，2015）。但在AHP法处理下，同一个层次的内部是独立的，即同一个层次中任意两个元素不存在相互依赖的关系，不符合内部控制评价指标体系的具体情况。于是有学者开始采用其他评价分析方法以期获得更合理的结果，如陈文川和黄凯颖（2015）基于内部控制评价指标体系内部各要素的相互依赖关系和内部循环，采用ANP法来确定政府内部控制评价指标的权重并计算出有效性综合得分，摈弃了以往AHP法的缺陷，为行政事业单位内部控制评价提供了更为科学的方法。
　　在行政事业单位内部控制评价方法的实践应用中，由于上述方法的知识含量高，掌握难度大，再加上评价成本高（如专家问卷）和可操作性不强，各单位在内部控制评价中更多地采用定性评价法和百分制打分法。定性评价法受限于评价者的主观判断，科学性与客观性不足，且不便于进行各单位间的横向比较和本单位不同阶段的比较。百分制打分法虽受限于各指标分值的科学性而有失客观性，但其通过以评促建的方式指导和推动行政事业单位积极开展内部控制建设，还是能够发挥其应有作用的，如《财政部关于开展行政事业单位内部控制基础性评价工作的通知》中即采用了百分制打分法。在全国各行政事业单位内部控制建设工作步入正轨后，为满足各单位定期评价的需要，应寻找一种更加科学、客观、规范的内部控制评价方法，并通过开发行政事业单位内部控制评价软件系统来降低评价成本、增强其可操作性，这是政府部门与研究者的共同目标。
　　ANPFuzzy法是一种将网络层次分析法（ANP）与模糊综合评价法（Fuzzy）相结合的评价方法。
　　（二）ANP法。
　　1。ANP法概述。ANP法是Satty于1996年提出的，主要用于解决内部结构中具有相互依赖和相互影响关系的决策问题。它克服了AHP法的缺陷，考虑到各个指标之间的相互依赖性，将系统内部各个元素的关系用一种网络结构的方式表现出来，使结果更为有效。ANP法将系统分为控制层和网络层。控制层包括决策目标和决策准则。决策准则对上隶属于决策目标，对下控制着每个网络结构。网络层由相互依赖的元素组成，这些元素既可以是元素集的内部依存，也可以是不同元素集之間的外部依存。典型的ANP结构如图1所示。
　　2。ANP法的基本步骤。（1）分析问题。对决策问题进行组合与分析，形成元素和元素集。确定准则与元素，并判断元素之间是否独立，是否存在相互依赖关系。（2）构造ANP的典型结构。确定决策目标、决策准则，构造控制层。分析每个准则之下各个元素之间的相互影响关系，建立网络结构。（3）计算权重。先对各个准则构成的相关组进行两两比较，得到比较判断矩阵，并计算其权重。再对各个准则内部的元素构成的组内与组之间的相关组进行两两比较，得到比较判断矩阵，并计算其权重，构造出超矩阵与极限矩阵。一般采用超级决策（SuperDecisions，SD）软件进行计算。
　　（三）Fuzzy法。
　　1。Fuzzy法概述。在实际的工作和学习中，许多现象并非是很确定的关系，而是介于是和不是之间。若要对涉及这些模糊因素的现象进行评价，就需要采用Fuzzy法。Fuzzy法是将元素属于集合的概念模糊化，通过模糊线性变换依次从指标的最低层向最高层进行综合评价，最后根据最大隶属度原则确定综合评价结果。
　　2。Fuzzy法的基本步骤。
　　（1）确定因素集、评判集。因素集U｛U1，U2，，Um｝；评判集V｛V1，V2，，Vm｝。
　　（2）确定权重。本文采用ANP法确定各个指标的权重W。其中W｛W1，W2，，Wm｝。
　　（3）建立单因素评判矩阵。即建立一个从U至V的模糊映射。
　　（4）综合评判。根据上述权重和单因素评判矩阵，通过模糊变换并归一化，得到一级综合评价结果：
　　其中是广义的模糊合成运算。若建立的是多层次的模型，比如本文建立了公立医院内部控制评价的三级指标，即从最低层开始建立单因素评判矩阵，同时确定各层指标的权重，通过模糊运算得到最低层的综合评价结果，再逐层向上进行模糊运算，从而得到最终的模糊综合评价。
　　三、公立医院内部控制ANP法评价指标体系的构建
　　公立医院是向社会公众提供医疗服务的非营利机构。公立医院实施内部控制是为了提高医疗服務的质量和效率，保证医院医疗设备、药品等资产的安全和有效使用，财务信息的真实完整以及对舞弊的有效预防。本文根据COSO内部控制五要素并结合公立医院的目标和实际情况，将公立医院内部控制分为三个层次。第一层按照COSO内部控制五要素进行划分，分为控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通和监控。第二层是第一层的细分，共包括21个指标。第三层是对第二层中各个指标的进一步分解，共计92个指标。其结构如下页表1所示。主流的研究方法采用的是AHP法的递阶层次结构分析法，但是AHP法默认同一个层次中的任意两个指标之间和不相邻的两个层次之间是不存在相互联系的，即指标内部与外部都是相互独立的。这不符合内部控制评价指标体系的实际情况。
　　首先，内部控制目标层是相互联系的。例如，控制环境是指行政事业单位内部各个组成部分的客观状态，它是单位内部控制的基础，决定着单位整个内部控制体系是否有效。因此，内部环境（U1）会对风险评估（U2）、控制活动（U3）、信息与沟通（U4）以及监督（U5）产生影响。风险评估（U2）主要是对内部控制关键风险点进行识别与分析，并采取相应的应对措施。因此，它必然会推动控制活动（U3）和监督机制（U5）的进一步完善。控制活动（U3）的实施需要全面体现内部控制要素的要求。同时它也离不开信息与沟通（U4）和监控（U5），良好的信息沟通渠道会促进单位控制活动的开展，对业务活动过程的监督也会促进控制活动的正常运转。
　　其次，目标层之下准则层内部的各个要素也是相互影响、相互依赖的。例如，内部环境中单位领导的管理理念（U11）决定着一个单位的人力资源政策（U12），并影响单位文化（U13）。单位领导对内部控制的重视程度会直接影响单位内部控制的建设与实施。良好的人力资源政策（U12）有助于单位选拔能力突出的员工，尤其是财务、内审人才，这有利于单位内部控制的风险评估和内部监督（U53）。单位在开展风险评估时，首先要进行目标设定，目标的设定要符合单位的实际情况，并与单位所承担的风险相一致，这要求目标设定（U21）要充分考虑单位所面临的风险，即进行风险识别与分析（U22）。风险识别与分析（U22）、风险应对与评估（U23）贯穿于整个控制活动的全过程，控制活动中具体业务的展开体现了这两点。控制活动中的预算业务（U31）反映了单位各个方面收入、支出、现金流的总体计划。因此，预算业务控制会对整个控制活动产生影响。同时预算业务的顺利开展需要预算编制部门与相关的业务部门进行沟通，从而促进本单位信息与沟通（U4）的完善。收支控制（U32）与预算业务（U31）存在很多重叠的地方，但预算业务侧重于计划，收支业务注重收支过程中的合法合规性以及是否及时收缴。对收支业务控制严格把控，有利于单位的货币资金控制（U33）、采购控制（U34）、实物资产控制（U35）、建设项目控制（U36）以及合同控制（37）。在信息与沟通中，良好的管理信息系统（U41）有利于加强单位的内部沟通（U42）和外部沟通（U43）。在监控中，内部监督（U51）通过对单位内部控制的建立与实施情况进行检查，可以发现内部控制的关键薄弱点，从而提出改进意见，推动内部评价机制（U53）的真正落实。同时，问责机制（U54）可以根据评价机制（U53）所产生的结果，对员工进行奖惩与考核，使得内部控制具有约束力，进一步强化内部监督（U51）的权威。
　　综上所述，行政事业单位内部控制评价指标体系内部各指标之间不是相互独立的，而是一个相互依赖、相互联系的整体，因此，采用ANP法来确定其权重更为合适。
　　四、对某公立医院内部控制的综合评价
　　（一）基于ANP法确定内部控制评价指标权重。根据已构建的公立医院内部控制评价指标体系，和各个指标之间的相互关系，运用SuperDecisions1。6。0软件构建公立医院内部控制评价指标体系的ANP法结构模型（见下页图2）。为了确定各个指标的权重，笔者邀请了该医院的财务负责人和相关学者对该模型按照一级指标二级指标三级指标的顺序依次进行打分。在SD软件中，本文选择问卷调查法即九级标度法对指标之间的相互关系相对于准则而言的重要性程度进行打分，从而得出相应的权重。当通过了一致性检验时，表示该判断矩阵有效，即得出的权重也是有效的。经过检验后，采用SD软件对公立医院内部控制评价指标体系中的二级指标构建极限超矩阵。极限超矩阵是通过加权超矩阵反复自乘，再做归一化处理，所以每一列都是相同的，该极限超矩阵的列向量就是各个二级指标的权重。同样地，在二级指标的基础上，可以继续构建三级指标的极限超矩阵，该极限超矩阵的列向量就是各个三级指标的权重。
　　综上所述，运用SD软件即可得到公立医院内部控制评价指标体系中各级指标的权重，见表2表6。
　　（二）基于Fuzzy法某公立医院内部控制模糊评价矩阵的建立。利用前文所建立的内部控制评价指标体系，根据Fuzzy法选择某公立医院对其内部控制情况进行评价。笔者邀请了该公立医院党办、院办、财务科、设备科等科室负责人以及相关管理人员共计11人进行评价。本次评价采用电子问卷的方式，共发放问卷11份，在规定时间内收回11份，且均为有效，回收率达100。在参与评价的人员中，高层职务人员占9。09，中层职务人员占90。91，最高学历均为本科，均在本单位工作超过5年。汇总统计如表2表6所示。
　　1。根据表2表6，得到三级指标单因素评判矩阵Bij，其中i1，2，3，4，5；j1，2，3，4，5，6，7，8，9。第三级指标的单因素评判矩阵如下：
　　根据上述三级指标权重W11（0。00190，0。00010，0。00051）做一级综合评判，用模型M（，）计算，得：
　　P11W11B11（0。00009，0。00144，0。00028，0。00069，0。00000）
　　同理得出：
　　P12（0。00055，0。00208，0。00029，0。00002，00000）
　　P13（0。00263，0。00731，0。00090，0。00013，0。00000）
　　P14（0。00009，0。00009，0。00047，0。00038，0。00000）
　　2。根据P11、P12、P13構建二级指标的单因素评判矩阵：
　　由二级指标的权重W1（0。00641，0。00149，0。00304，0。03492）、二级指标的单因素评判矩阵B1做二级综合评价：
　　P1W1B1（0。00001，0。00004，0。00002，0。00002，0。00000）
　　根据上述数据可以得到其余的二级综合评价向量：
　　P2（0。00001，0。00005，0。00001，0。00000，0。00000）
　　P3（0。00523，0。01054，0。00327，0。00015，0。00024）
　　P4（0。00020，0。00049，0。00011，0。00001，0。00000）
　　P5（0。00281，0。01776，0。00518，0。00343，0。00000）。
　　3。根据一级指标U｛U1，U2，U3，U4，U5｝及其权重W（0。450855，0。088298，0。191842，0。094619，0。174386），总单因素评判矩阵为：
　　做三级综合评价，得：
　　PWB（0。00152，0。00519，0。00155，0。00064，0。00005）
　　（三）综合评价结果分析。由上述三级综合评价结果，按照最大隶属度原则，可以确定该公立医院的内部控制评价结果，如表7所示。可知，该公立医院的内部控制评价结果为较好，这表明该公立医院内部控制建设与实施从总体上看是比较完善的。根据上述评价结果可以看出，该公立医院的控制环境良好，其中管理理念、人力资源政策、单位文化的评价结果均为较好，表明该公立医院的领导班子重视对于内部控制的宣传，管理者的风险防范意识较强，人力资源政策能够有效实施，单位的文化氛围良好。但是组织机构的评价结果为一般，表明该公立医院各部门内部和各部门之间的权责分配均存在一定问题。风险评估及其二级指标的评价结果为较好，表明该公立医院能够根据本单位的具体情况设定相应的目标，并及时进行风险识别和风险分析，从而制定风险的应对措施。控制活动的评价结果为较好。其中实物资产控制的评价结果为好，表明该公立医院很重视实物资产控制。信息与沟通的评价结果为较好，表明该公立医院的管理信息系统比较完善，能够有效地传递与内部控制相关的信息，单位的内部沟通和外部沟通有着相对比较畅通的渠道。监控的评价结果为较好，表明该公立医院的监督检查工作能够有效开展，内部审计部门在一定程度上能够发挥其作用。
　　五、总结
　　本文将ANP法和Fuzzy法相结合，对
　　某公立医院内部控制的实施情况进行了综合评价。首先根据COSO内部控制五要素和《内控规范》，并考虑到各个指标之间的相互关系，针对该公立医院构建了一个内部控制评价指标体系。其次，采用ANP法，并借助SD软件计算出各个指标的权重。最后，通过问卷调查的方法，了解该公立医院内部控制建设和实施的具体情况，采用Fuzzy法对该公立医院内部控制进行综合评价。通过上述方法能够对行政事业单位的内部控制做出更加科学、合理的评价，从而有助于政府部门开展内部控制有效性评估工作。S
　　参考文献：
　　〔1〕周黎莎等。基于网络层次分析法的电力客户满意度综合评价〔J〕。电网技术，2009，（17）：191197。
　　〔2〕郑萍。高校内部控制评价指标体系实证研究基于某省36所普通高校内部控制状况的分析〔J〕。财会通讯，2011，（2）：104106。
　　〔3〕邱玉兴等。高校内部控制评价指标体系的构建〔J〕。会计之友，2013，（4）：121124。
　　〔4〕宋良荣等。行政事业单位内部控制评价探讨〔J〕。财会研究，2013，（5）：3742。
　　〔5〕陈艳等。行政事业单位内部控制有效性评价框架研究基于AHP与FCE的视角〔J〕。财经问题研究，2015，（9）：7279。
　　〔6〕陈文川，黄凯颖。ANP法在高校内部控制评价的应用研究〔J〕。财会通讯，2015，（27）：103106。
　　〔7〕陈文川，黄凯颖。基于网络层次分析法的政府部门内部控制有效性评价体系研究〔J〕。财会通讯，2015，（4）：1015。
　　〔8〕林丽。行政事业单位内部控制有效性问题研究〔J〕。商业会计，2013，（16）：4749。
　　〔9〕孙宏才等。网络层次分析法与决策科学〔M〕。北京：国防工业出版社，2011。
　　〔10〕方周文等。行政事业单位内部控制规范实施指南〔M〕。上海：立信会计出版社，2013。
　　作者简介：
　　李静，女，绍兴文理学院硕士研究生；研究方向：企业内部控制和风险管理。
　　李卫斌，男，绍兴文理学院副教授，东北财经大学会计学博士，硕士生导师；研究方向：企业内部控制和风险管理。