国内智慧审计领域研究热点与核心主题演化分析
【摘要】大数据、人工智能等新兴技术与审计实务的融合和应用使得“智慧审计”成为热点话题。采用文献计量、知识图谱、文本分析等方法对国内近十年“智慧审计”领域相关研究进行系统梳理，以期为该领域的后续深入研究提供参考。研究结果表明：国内核心作者群尚未形成，且机构间缺乏多元合作；该领域热点主题包括智慧审计基础理论研究、信息化技术及其审计应用和智慧审计人才培养三个方面，研究热点由早期的信息技术对审计领域的影响及其行业应用逐步向以人工智能为核心的多点研究主题发散；该领域核心主题由早期信息化审计系统开发逐步向外扩展并形成以审计理论创新、技术应用与实践、行业人才培养为核心的三个方向，核心主题演变与热点演变趋势基本保持一致。本研究认为，未来应当加强合作，并围绕审计实务发展新态势丰富其研究理论与方法，从而扩展新的研究内容。
【关键词】审计；人工智能；信息技术；文献计量；研究综述
【中图分类号】F239.4【文献标识码】A【文章编号】1004-5937（2025）13-0034-09
智慧审计并非全新事物，2014年国务院《关于加强审计工作的意见》[1]就要求将大数据技术应用在审计实践中。其后，审计署《“十四五”国家审计工作发展规划》[2]更是强调以智慧审计为手段，认真落实习近平总书记关于“科技强审”的指示要求。智慧审计不仅强调信息技术在审计实践中的应用，更是对审计理念、审计思维、审计模式的重要创新与突破，从而成为审计学、计算机科学与数据科学等交叉研究领域。随着信息技术的发展及其与审计学的深度融合，智慧审计吸引着越来越多学者的关注。其相关理论与应用场景也伴随着该领域研究的深入而不断扩展。尽管如此，现有研究仍缺乏系统性梳理而呈现碎片化分布，从而使得该领域研究的主题演变脉络与热点分布难以被直观了解。
为系统全面地梳理国内智慧审计领域的相关研究成果，拟采用文献计量与文本分析相结合的方法，对2013—2023年该领域的热点主题与核心主题进行系统性回顾，从而为后续研究的开展提供相应借鉴。
二、数据来源与研究方法
（一）数据来源
基于CNKI数据库，设置检索条件为：主题、篇名、关键词或篇关摘为“智慧审计”or“智能审计”，时间跨度限定为2013—2023年，共计检索744篇文献（搜索时间为2023年12月21日）。对搜索到的文献进行数据清洗，剔除“学术论文”“报纸”、会议及主题符合度较低的文献，剩余文献552篇。将552篇文献按“作者”“题名”“文献来源”“发表年度”“关键词”“摘要”“来源库”“单位”8个字段导出并保存，同时以Refworks格式导出作为可视化知识图谱的数据来源。
（二）研究方法
通过文献计量与文本分析相结合的方法对智慧审计研究热点与核心主题的演化过程进行分析。具体而言：（1）在研究热点演化分析方面。本研究通过对552篇文献采用关键词聚类、词频统计等文献计量的方法，并结合Citespace软件构建的知识图谱，从而梳理该领域下不同时段的热点主题。（2）在核心主题演化分析方面，部分学者长期耕植于智慧审计领域，其研究主题变化更能映射该领域核心主题的动态演变，因而具有代表性。因此，本研究依据552篇文献的作者发文及署名情况进行作者层次划分，从而确定该领域研究的动态核心作者群体。同时通过质性文本分析的方法对不同时期核心作者群体的研究主题变化进行梳理，从而动态刻画国内智慧审计领域核心主题变化。
三、国内智慧审计领域研究现状概述
（一）发文趋势分析
从图1的发文情况看，国内智慧审计研究主要分为起步探索（2013—2016年）、加速发展（2017—2019年）和持续稳定（2020—2023年）三个阶段。在起步探索阶段：该领域并未引起相关研究人员的关注，因而研究文献相对较少且数量增长缓慢；在加速发展阶段：随着2014年《国务院关于加强审计工作的意见》的下发，该领域逐步受到业内学者的关注，相关研究也呈现快速增长的趋势，并在2019年后趋于平缓；2020—2023年，该领域进入持续稳定的发展阶段，发文量在年均975085篇上下浮动，并在2022年后再次呈现快速增长。
（二）作者及机构合作网络分析
新型研究领域的发展不仅需要研究人员间的多元合作，更依赖于各类机构的优势互补。为明确该领域研究的合作现状，并掌握该领域的关键作者与主要机构，基于552篇研究文献采用CiteSpace与VOSviewer构建作者及机构间的合作关系图谱。
在个体合作方面，利用VOSviewer筛选发文阈值大于2的作者进行合作网络展示，得到图2。其中，节点大小反映作者发文数量，连接线粗细反映作者合作频次。
可以发现，当前国内智慧审计领域的作者合作主要可以划分为两个持续性合作群体（深色与浅色聚类部分）。其中，群体1（深色）以许琦与