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自然灾害补助资金成了某些村组干部的“提款机”                ---运用大数据分析挖掘骗取自然灾害补助资金的幕后黑手

     

       面对自然灾害补助资金疑点数据时,审计人员 认真消化吸收,及时转化运用,助力审计成效。发现待核实的问题全部关联于老村干部、村干部家属违规领取,为何没有一条待核实问题关联到现任村干部让审计人在心里打起了大大的问号?

      大伙立即调阅有关自然灾害补助资金的相关资料,发现该地区通过“一卡通”发放的自然灾害补助资金2014至2016年金额每年达到165.2万元、259万元和246.5万元。审计组用常规的分析思路将发放自然灾害“一卡通”名单数据来源于财政部门和业务主管部门民政局进行对比,通过横向分析,一个“洪涝”灾害成为进入大家视线频繁的词语。

       审计组大胆尝试,利用晚上时间将水利部门取得河流分布、降水量数据和气象部门取得气象监测数据分析该地区洪涝灾害发生概率和影响领域,并与自然灾害“一卡通”发放数据进行整合。锁定出发放户头多,可能涉嫌未受灾而冒领自然灾害的乡镇村组。与省厅下达的疑点数据一起作为重点下户核实对象。大数据分析过程简单描述如下:

       第一步取得当地水利部门河流的沿河流域涉及到的乡镇图纸,确定该地区沿河流域涉及5个乡镇,13条小流域河流。如下图:

       第二步调取该地区水利部门2014-2016年洪涝灾情信息服务系统数据,取得洪涝灾害实时统计表,运用语句筛选出各个乡镇受灾人口及农作物受灾面积等。语句如下:

 

       第三步将该地区气象站提供的2014年一2016年日雨量

       统计表的日降雨量信息,根据小雨-日降雨量小于10毫米,中雨-日降雨量10至25毫米,大雨-日降雨量25至50毫米,

       暴雨-日降雨量50至100毫米,大暴雨-日降雨量100至250毫米,特大暴雨-日降雨量大于250毫米的等级划分标准进行数据转换。语句如下:

......

       第四步通过语句筛选出持续降雨时间段内各个气象站监测到的降雨量及降雨等级,并生成新表2014年一2016年某某县持续降雨情况表。语句如下:

 

       第五步将民政局和财政局提供的一卡通发放名单相结合,筛选出因洪涝灾害领取补贴的发放名单作为审计重点关注对象。然后按乡镇汇总、排序,计算出每个乡镇的发放户数和总金额并生成新表 [dbo].[ 2014年-2016年某某县自然灾害一卡通发放情况表(按乡镇分类)]。 语句如下:

 

       再将自然灾害一卡通发放情况与气象局资料相关联,筛选出气象局数据中无持续降雨而有自然灾害补助发放的乡镇,作为重点核实的对象。语句如下:

 

       最后将自然灾害一卡通发放情况与水利局资料相关联,筛选出2014-2016年水利局数据中无受灾人口及农作物受灾面积而有自然灾害补助发放的乡镇,一并作为重点核实的对象。语句如下:

 

      在大数据分析强有力的支撑下,审计组上户调查核实发现,该地区部分乡镇村组在未受灾的情况下,由村干部自行上报领取自然灾害补偿农户“一卡通”名单并直接将老干部和村干部家属纳入发放名单,通过向相关农户收回资金的方式,用于发放其村组干部工资、老干部补贴以及弥补村级办公经费不足,自然灾害补助资金成了某些村组干部的“提款机”,在社会上造成了不良影响。

       大数据分析呈现疑点,大数据分析又还原疑点。面对“聪明”的村干部,审计组快速高效地掘出了骗取自然灾害补助资金的幕后黑手。(龙兰 、徐俊娴)

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