无形资产质量指标（精选7篇）
无形资产质量指标 篇1
一、引言
资产是企业的基石,资产质量对企业的盈利、发展、运营等各个方面都有着举足轻重的影响。财务风险是企业运营过程中常见的风险之一,它形成的原因直接表现为企业偿债能力的不足,同时也和企业的盈利、运营、发展等方面的能力息息相关。既然资产质量可以影响企业的各种能力,而财务风险的形成原因又可以追溯到企业的各项能力,那么是否意味着资产质量能够影响财务风险呢?
对于这个问题,回答是肯定的,理由如下:首先,在相关研究中,已经有学者发现企业资产质量与财务困境之间存在着密切的联系,如宋献中、高志文(2001)以K值(调整前后每股净资产的波动幅度)作为衡量企业资产质量好坏的指标,对1996 ~ 1998 年上市公司每股净资产调整前后的差异分布情况进行了分析,发现K值越高企业资产的质量越差,企业当年的盈利水平和今后盈利的持久性也越差。谢永堎(2007)利用我国A股上市公司的数据,选择若干反映资产质量的财务指标,通过配对样本的T检验,得出资产质量差是导致公司陷入财务困境的重要原因这一结论。
既然已经明确了资产质量与财务风险之间的关系,那么我们应该将资产质量引入到财务风险预警的研究中去。然而综观中外文献,在财务风险预警研究领域,鲜有学者直接将资产质量与财务风险预警结合起来,大多数学者的做法是,在搜集上市公司相关财务数据的基础上,从反映企业基本情况的各财务指标出发,通过各种数理统计的方法从中选取一定量的指标,以此构建财务风险预警模型。但是利用这些模型只能判断某企业是否具有风险以及风险的大小,而不能直观地反映风险形成的根本原因,以及风险量变积累的过程。
近些年,虽然有一些学者将非财务指标引入到财务风险预警模型中,但是我们发现这些非财务指标大多是反映公司治理结构或者市场信息的指标,只有极少数是反映企业资产质量的指标。所以,本文将资产质量指标引入到财务风险预警模型中,探讨资产质量指标的引入是否会提高财务风险预警模型的准确度,并且希望能够结合资产质量指标帮助企业找寻财务危机的源头。
二、财务风险预警模型
研究表明,企业财务风险不是一夜之间形成的,而是逐步形成的,这就为我们建立财务风险预警模型来预防财务风险提供了可能。有效的财务风险预警不仅可以帮助企业及时采取措施应对财务风险,还可以帮助投资者、债权人做出正确的决策。结合国内外的相关文献来看,常见的财务预警模型主要有以下几种:单变量模型、多元线性判别模型、多元逻辑模型、多元概率比回归模型、现金流量信息预测模型、神经网络分析模型和COX模型等。
在这几种模型中,运用较多的是前四种。其中:单变量模型虽然应用起来很简单,但是仅采用一个财务指标并不能充分反映企业的财务特征;多元线性判别模型虽然预测精度比较高,但是它要求自变量呈正态分布、两组样本为等协方差的假设前提限制了其使用范围;多元逻辑模型与多元概率比回归模型都适用于非线性情况,如果没有极端值,理论上两种方法得出的结论非常相似,并且相对而言,逻辑回归模型较为简单、快速。所以,实证上大多数学者更倾向于使用逻辑回归模型进行分析,本文也是利用SPSS17.0构建二元逻辑回归模型来进行分析。
三、资产质量与资产质量评价指标
资产质量的内涵是什么,如何去衡量企业的资产质量?在这一问题上,结合国内外的文献来看,学者们的观点可以说是百花齐放。比如在资产质量的定义研究上,干胜道、王生兵(2000)认为资产质量是企业资产盈利性、变现性和周转能力的综合体现;张春景、徐文学(2006)提出存在性、有效性、收益性是衡量资产质量的三个基本特征;甘丽凝、张鸣(2009)认为资产质量特性包括存在性、结构性和变现性;陈仲威、朱小平和娄欣轩(2010)指出资产质量的外延应包括资产流动性、资产周转能力、资产的风险和资产结构等,这些都是影响资产质量的重要因素,必须将其纳入资产质量概念。
在资产质量衡量体系的研究上,干胜道、王生兵(2000)提出了以下衡量资产质量的总体评价指标:不良资产率、净资产收益率、总资产报酬率和总资产周转率等;王生兵、谢静(2000)在干胜道等人研究的基础上,在资产质量属性中加入了资产的安全性,并从此入手,针对企业资产中容易形成不良资产的应收账款、存货、长期投资和固定资产这四个资产项目构建资产质量评价指标体系;宋献中、高志文(2001)以K值来代表调整前后每股净资产的波动幅度,并将其作为评价资产质量好坏的标准;张麦利、徐文学(2004)把资产质量特征归纳为如下四个方面:存在性、有效性、变现性和收益性,并分别从这四个方面提出了资产质量评估指标;冯爱爱和高民芳(2011)则认为资产质量特征主要是指资产的存在性、资产结构、资产有效性和资产收益性,具体指标包括固定资产比率、总资产周转率、不良资产比率、总资产报酬率及资产现金回收率等。
综合上述学者的观点,我们知道资产质量的概念一般包含了资产存在性、资产流动性、资产盈利性三个方面,并且对资产质量的评价也多是从这三个方面出发的。本文将从这三个方面考虑企业的资产质量并选择相关指标进行衡量,在这里,先简要阐明资产质量概念的三个方面,相关的衡量指标则会在后文的指标表中予以说明。
首先,资产的存在性有三个层次含义:①从审计的角度而言,资产存在性是指资产的真实性,即资产负债表上记录的资产必须要和实际存在的资产相符合。②从资产定义的角度来看,企业的资产必须是能够给企业带来未来经济流入的资产。所以在考虑资产存在性时就要剔除那些虽然存在,但是很可能产生不了经济流入的资产,这些资产也被称为不良资产,它们一般包括:长期待摊费用、递延所得税资产、其他应收款等。③资产的存在性还体现在资产内部的结构匹配上,比如货币资金占总资产的比例、固定资产占总资产的比例等。从财务管理的角度来看,流动资产具有高流动性、低收益性的特点,而非流动资产具有低流动性、高收益性的特点,企业流动资产与非流动资产的搭配比例不同,对企业的收益会有长期影响。
其次,资产的流动性是指资产在企业运营中的周转能力,它反映出资产的运用效率,资产的流动性越高,那么它给企业带来的收益也就越多。
最后,资产的盈利性就是资产给企业创造利润的能力,一项资产质量的高低最终反映在该项资产能够给企业带来经济收益的大小上。
四、样本选择与实证研究
(一)样本选择
本文一共选取了A股中(除金融业外)2010 ~ 2013 年因出现财务问题(连续两年亏损)而首次被ST的48 家上市公司为样本。其中2010 年首次被ST的公司有17 家,2011 年首次被ST的公司有8 家,2012 年首次被ST的公司有12 家,2013年首次被ST的公司有11家。然后按照资产规模相当(资产规模相差上下不超过10%)、行业相同、会计年度一致的原则,从A股的上市公司中给每个ST公司配对了2 个正常公司,最后一共选择了144家公司作为研究样本,即48家ST公司和配对的96家正常公司。
在选择好样本公司后,本文将公司被ST的当年记为T年,选择样本公司T-3 年和T-2 年的相关财务数据,运用统计软件SPSS17.0,分别构建T-3年与T-2年的资产质量预警模型和财务预警模型。这里的财务预警模型是指仅包含常用财务指标的模型,而资产质量预警模型则不仅包含了常用的财务指标还包含了资产质量指标。此外,本文之所以没有选择T-1 年的数据进行建模是因为考虑数据的获取存在一定的滞后性:我国上市公司当年财报是在次年三四月份公布,如有特殊情况最晚不晚于次年6月30日,这样如果使用T-1年的数据来进行建模预警就失去了意义。
(二)指标选取
本文首先选择了反映企业偿债、发展、周转以及盈利能力的各项常用财务指标,然后选择了反映资产存在性、周转性、盈利性的相关指标。在这里需要说明的是:反映企业基本财务情况的指标体系与反映企业资产质量的指标体系在一定程度上存在着重叠,比如:流动资产周转率、总资产周转率等财务指标既是反映企业周转能力的指标也是反映资产质量周转性的指标。在这种情况下构建资产质量预警模型时,就要将两个指标体系中的相同指标合二为一,这样我们得到了构建财务预警模型与资产质量预警模型的各项初选指标,如下页表1所示。
由表1 可知,指标X1~ X20是用于构建财务预警模型的初选指标,指标X1~ X28是用于构建资产质量预警模型的初选指标。
(三)实证研究
本文的研究目的在于构建财务预警模型与资产质量预警模型并比较两者的准确性。为了方便起见,在构建逻辑回归模型时,本文先构建资产质量预警模型,再构建财务预警模型。
1.显著性检验。
显著性检验是一种根据样本数据来推断总体特征的方法,该方法能够检验样本间存在的差异是出于偶然原因还是出于真实的差异。本文的显著性检验分为两步:第一步,对所有的28个初选指标变量进行95%置信水平上的K-S检验,判断其是否服从正态分布;第二步,结合K-S检验的结果,对符合正态分布的指标进行95%置信水平上的T检验,对不符合正态分布的指标进行95%置信水平上的U检验,然后汇总T检验的结果与U检验的结果,找出在ST公司与非ST公司之间具有显著性差异的指标。
(1)K-S检验。由于本文采用的置信水平为95%,所以在K-S检验中若某个指标的双尾渐进概率p大于0.05,就表明这个指标在总体上符合正态分布,反之,则表明这个指标在总体上不符合正态分布。
根据K-S检验结果,在T-3年,流动比率、资产负债率、现金流量债务比、流动资产周转率、总资产周转率、流动资产总资产比、总资产报酬率、货币资金总资产比、存货总资产比、固定资产总资产比这10 个指标的双尾渐进概率p大于0.05,所以它们在总体上符合正态分布,而其他18个指标在总体上不符合正态分布。
在T-2年,资产负债率、现金流量债务比、总资产增长率、流动资产周转率、总资产周转率、销售收入现金净含量、总资产净利率、不良资产率、流动资产总资产比、货币资金总资产比、存货总资产比、固定资产总资产比、总资产报酬率这13个指标的双尾渐进概率p大于0.05,所以它们在总体上符合正态分布,而其他15个指标在总体上不符合正态分布。
(2)T检验与U检验。根据K-S检验的结果,本文将对总体符合正态分布的指标进行独立样本的T检验,对总体不符合正态分布的指标进行U检验。
在T检验中,在a=0.05 的显著性水平上,T-3 年的流动比率、现金流量债务比、总资产周转率、总资产报酬率、货币资金总资产比这5个指标的双尾渐进概率p小于0.05,通过了检验,表明这些指标在ST公司与非ST公司之间存在显著性差异,可以用来进行T-3 年的财务风险预警;同理,在T-2 年,资产负债率、现金流量债务比、总资产增长率、流动资产周转率、总资产周转率、总资产净利率、货币资金总资产比、总资产报酬率这8 个指标的双尾渐进概率p小于0.05,通过了检验,表明这些指标在ST公司与非ST公司之间存在显著性差异,可以用来进行T-2年的财务风险预警。
在U检验中,在a=0.05 的显著性水平上,T-3 年的现金比率、利息保障倍数、总资产增长率、净利润增长率、股东权益增长率、营业收入增长率、固定资产周转率、净资产收益率、营业净利率、不良资产率、总资产净利率这11个指标的p值小于0.05,表明它们在ST公司与非ST公司之间存在着显著性差异,能够被用来进行财务预警;在T-2年的U检验中,流动比率、现金比率、利息保障倍数、净利润增长率、股东权益增长率、营业收入增长率、固定资产周转率、净利润现金净含量、净资产收益率、营业净利率、总资产减值率这11个指标的p值小于0.05,表明它们在ST公司与非ST公司之间存在着显著性差异,能够被用来进行财务预警;而其他未通过T检验与U检验的指标则应该剔除。
2.相关性检验。
综合T检验和U检验的结果,我们知道在T-3年一共有16个指标通过了显著性检验,在T-2年一共有19个指标通过了显著性检验。对于这些指标而言,它们都来源于同一年度的财务报表或依据同年财务报表数据计算得出,因此,某些指标之间可能存在较强的相关性,也就是说指标间存在多重共线性的可能。如果不能消除共线性,将会影响到预警模型的效率、稳定性与准确性。所以,本文运用SPSS17.0对通过了显著性检验的指标进行多重共线性诊断,以容忍度、方差膨胀因子与条件指数三个指标为参考——如果各指标的方差膨胀因子和条件指数均小于10,则表明指标之间不存在多重共线性的问题,并在此基础之上对指标进行筛选以最终确定构建各逻辑回归模型的指标,结果如表2所示:
3.逻辑回归模型的构建。
本文在建立二元逻辑回归模型时,将ST公司定义为1,将非ST公司定义为0,以经过共线性诊断留下的指标作为自变量,以是否为ST公司或是否发生财务危机的概率P为因变量,采用向后逐步剔除的方法,并且令0.5为判别分界点:若P>0.5,则样本被判定为ST公司,表明样本公司的财务状况较差,有陷入财务危机的风险;若P<0.5,则样本被判定为非ST公司,表明样本公司的财务情况比较乐观;当P=0.5时,表明样本公司的财务情况介于ST公司与正常公司之间。
(1)T-2年逻辑回归模型。
由表3知T-2年资产质量预警模型的公式如下:
由表4知T-2年财务预警模型的公式如下:
利用SPSS17.0对上述两个模型的准确性进行回判,可得到以下结果:
由表5 可知,在T-2 年,资产质量预警模型的预警准确性要高出财务预警模型3.5%(90.3%-86.8%)。
(2)T-3年逻辑回归模型。因篇幅所限,本文在此省略了T-3 年资产质量预警模型与财务模型方程中变量的具体回归结果表,直接列出T-3 年的资产质量预警模型的公式如下:
T-3年的财务预警模型的公式如下:
对上述两个模型的准确性进行回判,可得到以下结果:
由表6 可知,在T-3 年,资产质量预警模型的准确性要高于财务指标预警模型的准确性,在总体预警准确性上有2.1%(75.7%-73.6%)的提高。
五、结论
结合T-3、T-2这两年的实证结果,本文得出以下结论:
第一,从T-3、T-2这两个年度的显著性检验结果来看,在T-3年的检验中不良资产率、货币资金总资产比等资产质量指标通过了检验,而在T-2 年的检验中总资产减值率、货币资金总资产比等资产质量指标通过了检验,这表明资产质量指标在ST与非ST公司之间存在着显著差异,可以被用来进行财务风险预警。
第二,将T-3、T-2 这两年的逻辑回归模型的准确性进行纵向对比可以发现,无论是资产质量预警模型还是财务预警模型,T-2 年模型的准确性都要高于T-3 年模型的准确性,这反映出离T年越近,模型预测越准确,或者可以说离T年越远,模型的预测准确性越低,这也同时表明提高T-3 年模型的准确性比提高T-2年的准确性更有意义。
第三,将T-3、T-2 这两年的模型的准确性进行横向对比发现,在T-2 年,资产质量预警的准确性高达90.3%,比财务预警模型86.8%的准确性要高出3.5%,而在T-3年,资产质量预警模型的准确性为75.7%,比财务预警模型73.6%的准确性要高出2.1%。这表明资产质量指标的加入能够提高预警模型的准确性,并且考虑到预警的时效性,T-3 年预警准确性的提高能够加大管理者对财务风险的关注度,促使管理层更早地发现风险,进而为其采取相应的风险控制措施提供更多宝贵时间。
第四,将资产质量指标引入财务风险预警的意义不仅在于资产质量指标的加入能够提高预警模型的准确性,更在于相对一般的财务指标而言,资产质量指标所反映的信息更能够准确地反映出企业内部资产的状况,进而能够揭示出财务风险形成的过程,能更加接近风险形成的源头,所以在实践上也能够帮助企业管理者关注财务风险形成过程,找出风险源,更快、更大限度地降低财务风险。
摘要：在财务预警研究领域,很少有学者将资产质量指标引入预警模型中去,而资产的质量又是企业运营、盈利、发展等方面的决定性因素。本文选取2010~2013年首次被ST的48家上市公司以及配对的96家正常公司的数据,分别构建只含常用财务指标的财务预警模型与含有资产质量指标的资产质量模型,通过比较这两种预警模型的结果,发现资产质量指标的引入能够提高财务风险预警模型的准确性。
关键词：资产质量,财务预警,逻辑回归模型
参考文献
吴星泽.财务危机预警研究:存在问题与框架重构[J].会计研究,2011(2).
徐文学,姚昕.上市公司资产质量实证研究——以江苏省制造业上市公司为例[J].财会通讯,2010(2).
冯爱爱,高民芳.资产质量与企业内部控制有效性的实证研究——基于制造业上市公司的经验数据[J].中国证券期货,2011(5).
陈仲威,朱小平,娄欣轩.资产质量概念框架研究[J].财会通讯,2010(13).
无形资产质量指标 篇2
高校要想提升竞争力, 必须加强效益观念, 提高物力、财力资源使用效率, 低投入, 高产出。由于高校没有建立完整有效且操作性强的投资效益评价体系, 导致了学校各部门不断要求增加仪器设备和扩大教学实验用房, 但实际使用率不高, 存在浪费现象。因此, 必须加强投资效益的意识, 强化资产投入效益的管理, 提高资产的使用效益, 保证高等教育的良性持续发展。
(一) 为高校优化资源配置提供决策依据
随着国家对高校经费投入的不断增大, 高校国有资产的数量和金额已经形成相当规模。而高校内部的管理体制最初是计划经济的模式, 很多情况下是由领导决定资源的配置, 通过行政命令实施, 资产占用者无偿使用。尽管经常强调投入产出的效益, 但不是一个硬性指标, 没有进行成本核算, 不实行绩效考评。使得二级院、系在争取资产投入中, 采取多多益善的态度。由于缺乏有效的投资效益评价体系, 以及相应的监督约束机制, 资产的管理使用者没有成本费用的经济压力和经济责任, 使得资产浪费大、闲置多。同时, 在资源配置中还存在资产一旦分配, 便永久占有, 学校难以调剂。哪个单位争取到的资产多, 便创收能力强, 获得的利益多, 造成分配不公, 妨碍了学校进行资源优化配置的实施。高等教育想要持续发展, 必须合理有效地利用现有资源, 以较低投入取得较高效益。通过高校投资效益评价体系, 可以反映出高校投资的效益状况, 看到长处, 发现管理工作的薄弱环节, 以促进高校加强管理, 提高投资效益。
(二) 便于院系目标责任考核中动态分析
随着高校的不断发展, 投资效益在不同的时期有不同情况。建立投资效益指标体系, 可以通过动态对比反映出高校在不同时间段投资效益的变化情况。这样就可以分析其变化原因, 找出问题所在。还可以在不同单位之间进行对比, 发现各项指标在不同学校之间的差距, 从中分析原因, 弥补不足。
(三) 是多元化投资形式的要求
目前, 高校的办学能力还不能完全满足社会需求, 这种供求矛盾的存在为社会资本投入高等教育提供了可能。建立投资效益指标体系, 可以使投资主体全面了解投资效益, 做到公开、透明、高效。
二、高校院系资产投入内容与核算方法
高校国有资产分为固定资产和流动资产, 固定资产是指土地、房屋、仪器设备、图书等, 流动资产包含实验材料、低值易耗品及资金等。因为事业单位的资产不提折旧, 所以资产一般是指它的原值。而仪器设备的更新速度也越来越快, 有的设备虽然没有损坏, 但实际价值已经大打折扣, 因此高校资产中存在一部分陈旧过时的不良资产。同时, 由于物价水平的提高, 或者仪器设备使用方向的变更, 有些资产的价值被低估, 其原值不能真实反映资产的实际价值。对于这些情况, 有必要参照资产评估体系进行科学的评估。
(一) 房地产价值核算
院系占用房屋的核算可参照房屋建筑物评估的重置成本法, 基于房屋建筑物在全新状态下的重置成本, 再扣除由各种损耗因素造成的贬值, 最后得出房屋建筑物价格评估值的方法。
房屋核算价=S0×G×H×Q。其中:S0为房屋面积;G为房屋重置价;H为层高影响系数;Q为成新率。
(1) 重置价的确定。参照武汉市物价局、武汉市房产管理局“关于印发武汉市房屋重置价格标准的通知” (武价房字[2004]74号) , 估价对象地上建筑物重置价格如表1所示:
(单位:元/平方米·建筑面积)
部分房屋层高超过了标准层高, 需对其进行层高修正。根据《资产评估常用数据参数手册》中不同层高对造价的影响参数来确定房屋的层高修正系数。
表2列出建筑物层高为2.8至3.8米对房屋造价的影响, 本次评估根据表2的数据, 采用平均增减量法计算出超过3.8米的层高对建筑物造价的影响系数为:层高每增加10厘米, 造价指数增加1.4%。
(2) 成新率的确定。成新率的确定采用年限法和现场勘察法进行综合计算评定。首先, 根据构筑物经济耐用年限和已使用年限按年限法计算出理论成新率;然后, 评估人员到现场对构筑物逐一进行实地勘察, 根据“完损等级评定标准”对构筑物的结构、装修和设施等组成部分的完好程度进行鉴定评分, 得出现场勘察法成新率;最后, 对两个值进行算术平均得出该建筑物的综合成新率。有关成新率计算公式:理论成新率=[ (经济耐用年限-已使用年数) /经济耐用年限]×100%
经济耐用年限采用财政部、建设部颁布的房屋建构物耐用年限的规定。现场勘察法成新率由技术人员现场实地勘察考评打分评定。最终:综合成新率=理论成新率×40%+现场勘察法成新率×60%
理论成新率核算。采用直线法计算成新率的公式为:
q=[1- (1-R) t/N]×100%。其中, q为成新率;R为残值率;N为经济寿命;t为有效经过年数
现场勘察法成新率核算。估价对象建筑物建成年代分进行分类, 经过后期保养, 房屋能正常使用情况, 各房屋上下水管道不同程度的锈蚀, 通畅, 电器设备线路、各种照明装置的老化程度, 综合判断其成新率。如表3所示:
(二) 可动产价值核算
高校仪器设备中10万元及以上的大型精密贵重仪器设备数量少, 但其金额高, 一般会占到全校仪器设备总值的1/3到1/2, 可以运用分类法对可动产进行价值评估。将仪器设备按其单价分为三类:A类为10万元以上的设备, B类50000元-100000元设备, C类50000元以下设备及家具。
(1) A类设备的评估运用重置成本法逐个评估。
A类设备评估值=重置全价×成新率-功能性损耗
功能性损耗——设备同现有新设备的比较功能降低值
(2) B类设备的评估按分类折旧核算。按设备的性质分为机电设备和电子设备, 机电设备总使用年限为15年, 电子设备为8年, 计算机为5年;对尚能正常使用的设备, 其成新率不小于15%, 仪器设备经过大修、升级, 其可使用年限增加2至3年。
(3) C类设备及家具评估值。如表4所示。
C类资产评估值=资产原值×成新度
三、高校院系教学、科研产出构成与核算方法
高校教育产出有其特殊性, 很多都不能定量计算, 如毕业生、科研成果以及其它社会服务。为了便于直观定量地考核院系的各类投入与产出, 可以取其当量价值来进行定量处理。
产出=合格毕业生当量价值+教学科研成果当量价值+其它服务净收益
(一) 毕业生当量价值与计算方法
每年培养出的合格毕业生数, 包括博土后、博土生、硕土生、本科生、大专学生数, 含各类成教、网络教育的毕业生。不同层次的毕业生所掌握的知识技能不同, 培养成本不相等, 需要按一定系数加以折和计算, 根据我国高校的实际情况和有关资料, 一般以本科生为1、硕士生为2, 博士生为3, 专科生为0.5, 成教生为0.25折合计算。
B=ΣmikibCi。其中:mi为各级毕业生数;ki为各类毕业生折和系数;b为本科生单位当量价值。
Ci=Si/Zi。其中:Ci为贡献率;Si为对毕业生所授学时;Zi为毕业生总学时
(二) 教学科研成果当量价值计算方法
高校取得的成果包括教学成果与科研成果, 教学成果包括获得国家级、省部级的教学成果奖, 教学论文及教材等;科研成果包括获得国家级、省部级的各类科技成果奖, 专利数以及发表被SCI、EI等收录的论文、学术专著等。用每一类型的成果所需要花费的工作量进行定量比较, 并同培养一个本科生所需工作量对比, 从而取得各类成果相应的当量值。
C=Cl+C2+C3+C4=Σm1iCli+Σm2iC2i+Σm3iC3i+Σm4iC4i。其中:Cli为高校取得的各类教学科研成果当量价值;C2i为高校取得的各种专利当量价值;C3i为高校取得的出版的各类教材、专著当量价值;C4i为高校发表各层次论文当量价值;m为各类成果数量。
(三) 其它服务净收益的核算
其他服务净收益包括高校科研成果的转让、无形资产使用及非经营性资产转为经营性资产取得的收益等, 这些代表高校科研推广应用的水平。
四、高校院系资产投入产出效益指标责任制考核构建
资产投入效益率即是教育产出当量值或经济收益与所占用的资产评估值的比值, 资产投入效益指标应分为资产教育产出效益率和资产直接经济收益率。资产教育产出效益率可以作为衡量一个单位办学效益的基本指标, 从宏观经济效益来考察院系的办学效益和对学校教学科研工作整体贡献。
(一) 建立激励机制, 优化资源配置
提高高等教育投资效益的重点是通过分析投入及其产出的关系, 了解在高等教育过程中, 资源的利用方式和利用效率是否得当, 找到制约高等教育资源利用效率的成因, 采取相应的措施加以解决。提高投入、产出比, 提高资源的利用率。对于教学、科研单位, 可以根据其分担的教学课时及承担的科研量进行计算, 核算出各单位资产投入产出效益率和经济收益率。通过资产投入效益评价, 建立激励机制, 对于投入产出效益高的单位, 应当给予奖励, 并优先给予投入。对于投入产出效益差的单位, 则应对其占用的资产进行调查, 找出效益不理想的原因, 重新进行优化配置。当然, 影响投资效益有很多因素, 有些效益 (如无形资产、特色专业) 无法以数字计量, 因此, 学校在决策过程中, 可考虑多种因素加以适当的权重进行计算。在市场经济条件下, 高校应逐步提高办学效益, 只有这样才能改变资产使用效益不高, 调剂困难等问题, 促进高校持续良性发展。
(二) 加强高校资产管理, 提高资产投入效益
实践证明, 只有通过提高高校资产的使用率, 才能减少资产占用量, 从而提高高校办学效益。可以采取如下措施:第一, 投入时要进行充分论证, 特别是大型、贵重仪器要成立专家组进行可行性论证, 并追踪审计, 避免盲目购置、重复购置。第二, 对使用率不高、闲置已久的仪器设备, 要及时调剂或改造, 符合报废条件的及时报废。第三, 建立公共开放实验室, 扩大现有仪器设备使用范围, 打破专业和时间限制, 做到专管共用, 资源共享。对一些必需但开机时间少的大型仪器设备, 纳入大型仪器共享平台, 提高使用效益。第四, 校内科研办公用房可实行有偿使用制度, 根据各单位教学、科研任务需占用的标准进行核算, 对超出部分应征收有偿使用费。既不违反教育规律, 同时按经济规律办事, 促进资产的合理配置, 提高利用率, 最终达到提高办学效益的目的。
(三) 保持合理的规模
高校的投入是人员及各类资产, 而产出便是合格的毕业生和高水平的科研成果。合理的办学规模是充分发挥资产投入效益的前提, 因此需要人、财、物保持合理的比例关系。只有保持人、财、物合理的比例关系, 才能有效地使用资产、降低成本, 使投资效益最大化。
参考文献
无形资产质量指标 篇3
关键词：地方高校,资产,模糊评价,风险预警
一、我国地方高校资产管理风险预警指标体系
随着我国高等教育的大发展, 高校的办学规模、可控资源发生了深刻变化, 社会主义市场经济的建立和发展, 加快了高校融入社会的进程, 高校经济活动内容日益广泛, 高校资产管理风险也在不断加大, 财务分析、财务决策已越来越成为高校资产管理的重要内容。尽管高校财务会计制度统一了核算口径、提供了财务分析指标, 但财务分析指标没有包括事业发展速度、经济效果等方面的内容, 财务分析指标不健全;同时, 长期以来, 忽视财务分析, 没有研究数据间的内在联系, 地方高校资产管理缺乏经验分析数据。由于高校资产管理缺乏评价体系和评价标准, 因此, 在地方高校资产管理实践中, 仁者见仁, 智者见智, 要么不知道如何评价财务活动而放弃财务管理, 要么不知道财务状况的好坏而造成财务控制不力, 这严重影响了高校资产管理水平的提高。高校资产管理体制是“统一领导, 集中管理”, 或者是“统一领导, 分级管理”, 无论采取哪种方式, 都不同程度地存在统一领导与财权分配的矛盾。
目前, 地方高校资产统一领导存在两种极端, 一方面财经纪律不严、追求小集体利益削弱了统一领导的效率;另一方面过分强调领导的权力, 造成决策不民主、不科学的问题。在校长负责制下, 地方高校财权分配是在校长和中层干部之间分块负责掌控的, 这种运作制度虽然强调了财权的运用, 但却没有建立相应的经济责任制, 或者已经建立了分级责任制, 但在实际工作中存在两张皮, 在履行审批支出权力的同时, 没有落实组织收入、承担支出效果、促进事业健康发展等方面的义务, 最后把开源节流的责任落到财务人员身上, 这就与高校实际经济活动相背离, 不利于高校资产运行机制的建立。
第一, 地方高校资产管理风险预警系统是指高校在财务风险管理中形成的各种相互依赖、相互制约的预警职能体系, 是财务风险管理中一项复杂性、综合性程序较高的管理活动。预警系统的设计就是把风险预警机制因地制宜的引入高校内部, 让高校管理者、师生共同承担风险责任, 使责、权、利三者真正成为一个有机整体。
第二, 高校资产风险预警体系是指标确定、信息搜集、风险分析、风险处理等部分有机的结合。而预警组织机构是财务风险预警体系有效发挥作用的基础, 其设置应相对独立于高校组织的整体控制, 该机构成员是兼职的, 应由熟悉管理业务、具有现代经营管理知识和技术的管理人员组成。同时, 高校可以聘请一定数量的企业外部管理咨询专家给予专门的指导。预警机构独立开展工作, 但不直接干涉高校的教学与管理过程, 只对高校最高管理者负责。资产管理风险预警系统中应有责任部门和责任人风险控制和处理方面的职责规范和业绩奖惩, 有利于各方掌握财务风险的预防、控制、化解和处理的全过程, 以及风险责任履行情况, 通过责权利结合, 更好地激发师生参与风险管理。
第三, 建立地方高校资产管理风险评价指标体系, 用以评价高校在资金运动过程中所面临的风险。它必须满足资产风险评价指标的一般原则和高校这一特殊实体的具体要求, 在设置该指标体系时应遵循如下原则:一是科学性原则。所谓科学性, 是指指标的代表性及其体系的完整性, 要求指标不重复、不遗漏, 指标之间相互具有独立性, 又互为补充, 能基本检查和监测高校的资产风险的主要特点。二是总体性原则。高校应当将事业发展、基本建设和后勤资产服务等系统作为一个整体, 全面评价学校的资产管理风险状况。三是整体优化原则。由于资产管理风险评价体系是一个多变量输出的复杂系统, 所以不能用局限性较大的单一指标进行评价, 而要从多方位建立资产评价指标来反映高校的资产管理状况, 但指标又不能太多, 以免失去评价的重点。四是可比性原则。建立评价指标体系的目的, 就是要对高校资产管理风险状况进行评估, 而这种评估只有通过校与校之间、指标与指标之间相互比较, 才能更充分地体现出来。因此, 必须考虑指标之间的可比性和通用性, 即要求指标建立在统一的核算范围之内和相同基础上, 进行量化和比较。五是可行性原则。可行性是指既要从理论上注意它的完整性和科学性, 又要注意到它在现实中的可行性与实用性。所以, 在建立评价指标体系时, 要保证指标体系所使用的全部数据均能由现有的资产管理资料和会计核算数据提供。六是动态完善原则。高校资产管理风险评价不是一项临时的突击性任务, 而是一项长期的不断完善的动态任务, 考核评价的时间越长, 高校资产管理状况的趋势也就越能明显地反映出来, 因此, 要逐年修订指标, 以便更准确地反映各高校的资产管理风险状况。
二、地方高校资产管理风险预警指标体系的实证研究
建立高校资产管理评价指标体系, 是高校适应新形势和新发展的必然选择。由于高等学校“资产管理风险”的评价界限具有模糊性, 因此在实际工作中, 有部分指标很难用经典的数学方法进行分析, 故可以对高等学校资产管理风险状况的分析采用模糊评价的方法。
1、资金动用程度的指标体系的建立
一般来说, 自有资金动用程度在100%以内不会造成什么问题, 超出100%则应考虑偿还能力。根据相关理论分析, 自有资金动用程度的安全限度为100%~120%以下, 即占用其他资金的程度不要超过20%。上述指标体系比较直观地反映高校资产管理风险大小和财务危机程度、有效地监控高等院校财务状况。指标的具体含义如下。
(1) 现实支付能力C1= (年末现金存量+年末银行存款) ÷月平均支出。
(2) 潜在支付能力C2= (年末现金存量+年末银行存款+年末债券投资+年末应收票据-年末借入款-年末应缴财政专户-年末应交税金) ÷月平均支出。
(3) 自有资金余额占年末货币资金的比重C3= (年末事业基金-投资基金+年末专用基金-留本基金) ÷ (年末银行存款+年末现金存量) 。
(4) 非自资金余额占年末货币资金的比重C4= (年末借入款+年末应缴财政专户+年末应交税金+年末应付票据+年末应付及暂借款+年末代管款项+未完项目收支差额) ÷ (年末银行存款+年末现金存量) 。
(5) 自有资金动用程度比重C5= (应收及暂付款中非正常周转垫款+年末对校办产业投资+年末其他对外投资+年末借出款) ÷ (年末事业基金+年末专用基金-留本基金) 。
2、基于AHP的评价指标体系权重的确定
目前流行的确定指标权重方法包括层次分析法、模糊综合评价法、强制确定法。其中层次分析法在决策上具有客观性和统一性, 而且计算也较简单, 因此本文采用层次分析法来确定指标的权重。本文通过构造判断矩阵, 先对单层指标进行权重计算, 然后再进行层次间的指标总排序。
Sattty认为, 若某个实际问题涉及到多个因素, 要问每个因素在整体中各占多大比重。当确切依据很不充分时, 就只有凭专家经验进行判断了。但是只要多个因素一起评估, 任何专家都可能很难说出一组确切的数据。然而若从所有因素中任取两个因素进行比较, 在行的专家一般都可用“同等重要”、“稍微重要”、“明显重要”、“十分重要”、“极其重要”等定性语言说明其中一个因素比另一个因素对总体而言的重要性程度。Sattty建议将这些定性语言量化, 并引入函数f (x、y) 表示对总体而言因素x比因素y的重要性程度。若f (x、y) >1说明x比y重要。若f (x、y) <1说明y比x重要。当f (x、y) =1时说明x与y同等重要。且约定f (y、x) =1/f (x、y) 。对给定的实际问题, 设X={x1, x2, …, xn}是全部因素的集。可请专家按表所列各项的意义对全部因素作两两之间的对比, 填写矩阵A= (aij) n×n, 其中aij=f (xi, xj) 并称A为判断矩阵, 应用层次分析法计算权重的步骤如下。
显然判断矩阵具有下述性质:aij>0, aij=1/aji;aii=1。
(1) 构造判断矩阵。给出递阶层次的某一层元素, 则该层次的所有指标构成评价因素集U= (u1, u2, u3, ui) 。两两成对比较该层所有元素相对于上一层的重要程度的重要性, uij表示ui对uj的相对重要性数值, 则判断矩阵的形式如表1所示。
1—9的标度方法是将思维判断数量化的一种好方法。首先, 在区分事物的差别时, 人们总是用相同、较强、强、很强、极端强的语言, 再进一步细分, 可以在相邻的两级中插入折衷的提法, 因此对于大多数决策判断来说1—9级的标度是适用的。其次, 心理学的实验表明, 大多数人对不同事物在相同属性上差别的分辨能力在5—9级之间, 采用1—9的标度反映多数人的判断能力。最后, 当被比较的元素其属性处于不同的数量级, 一般需要将较高数量级的元素进一步分解, 这可以保证被比较元素在所考虑的属性上有同一个数量级或比较接近, 从而适用于表2的标度。当然根据问题的特点也可以采用别的类型标度方法, 如0—1的标度等。
(2) 权重向量求解。各因素相对于评判对象的权重向量可以由矩阵A的任意一列归一化后予以取得, 比如取A的第一列归一化得权重向量:
单准则下指标的权重计算方法很多, 常用的有和法、根法、特征根方法、对数最小二乘法、最小二乘法等, 其中和法以其简单实用而具有重要的理论意义及应用价值。下面简述一下和法的计算原理。
(3) 致性检验。在判断矩阵的构造中并不要求判断矩阵具有传递性和一致性。即不要求aik×akj=aij成立。这是由客观事物的复杂性和人的认识的多样性决定的, 但判断矩阵既然是计算排序向量的基础, 那么要求判断矩阵有大体上的一致性是应该的。出现甲比乙极端重要, 乙比丙极端重要, 而丙又比甲极端重要的判断一般是违反常识的。一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策的失误, 而且前述计算权重向量的算法是近似算法。当判断矩阵偏离一致性过大时这种近似估计的可靠程度也就值得怀疑了。因此需要对判断矩阵的一致性进行检验。其步骤如下:
第二, 查找平均随机一致性指标RI, 见表3。
第三, 计算判断矩阵随机一致性比率CR:CR=CI/RI。
如果CR<0.1, 则此矩阵具有满意的一致性, 否则有必要对判断矩阵进行调整。
(4) 权重的计算。在计算了各级指标对上一级指标的权重以后, 即可从最上一级开始, 自上而下地求出各级指标关于评价目标的组合权重。其计算过程如下:设U级有m个指标即U1、U2、…Um, 它们关于评价目标的组合权重分别为Wi= (Wl, W2, …Wm) , Ui级的下一级又有n个子指标Ui1, Ui2, …Uin。它们关于指标Ui的权重向量Wij= (wi1, wi2, …win) , 则子指标级的指标Uij对于评价目标的组合权重Kij为Kij=Wi×Wij (i=1, 2, …m;j=1, 2, …n) , 即某一级指标的组合权重是该指标的权重和相应准则层中指标权重的乘积值。
3、多层次模糊综合评价模型
现实生活中, 除了确定性现象、随机性不确定现象以外, 还存在着大量的模糊性不确定现象, 而精确数学对这些模糊现象的描述和处理是无能为力的。1965年, 美国加州贝克莱大学教授查德提出了模糊集合论, 也常叫模糊数学。模糊数学在航空航天、模糊技术开发、统计分析等方面得到了较广泛的应用。
(1) 模糊综合评价原理。第一, 建立因素集。我们把影响评价的因素构成的集合称为因素集。它是一个普通的集合。设因素集U={u1, u2…, un}, 其中ui表示第i个影响因素, n为因素的个数。这些因素, 通常都具不同程度的模糊性。
第二, 建立权重集。一般来说, 各个因素的重要程度是不同的, 对重要的因素要特别看重, 对不太重要的因素虽然应当考虑, 但不必十分看重。为了反映各因素的重要程度, 对每个因素ui应赋以一定的权重ai, 要求满足归一化条件:, 建立起对应的权重集A= (a1, a2, …an) 。
第三, 建立评价集。评价集是评价者对评价对象可能作出的各种总的评价结果组成的集合。用V表示:V={v1, v2…, vm}, 其中vj代表第j个评价结果, m为总的评价结果数。
第四, 进行单因素模糊评价。单独从一个因素出发进行评价, 以确定评价对象对评价集V的隶属程度, 称为单因素模糊评价, 设取因素集U中的第i个因素ui进行评价, 对评价集V中第j个元素vj的隶属度为rij, 则对ui的单因素评价可得到模糊集Ri:Ri={ri1, ri2, …, rim}
对所有单因素都分别进行评价后, 即可得矩阵:
第五, 进行模糊综合评价。单因素模糊评价仅反映一个因素对评价对象的影响, 这是不够完全的。我们的目的在于综合考虑所有因素的影响, 得出更合理的评价结果, 这就要进行模糊综合评价。模糊综合评价的数学模型可表为B=A×R。
(2) 多级模糊综合评判。前面介绍的一级模糊综合证券是模糊综合评判的初始模型。而当评价的对象很复杂、考虑的因素很多, 或各因素具有不同的层次时, 权重很难分配, 即使分配下来, 每个因素的权重会很小, 失去了权重的意义, 这样一级模糊综合评判便不能适应, 必须采用多级模糊综合评判法。
第一, 确定模糊综合评判因素集U, U={U1, U2, …Um}:且UK={U1K, U2K, …UnK} (k=1, 2, …m) , 式中UK为影响评判对象的母因素;UiK (i=1, 2, …n) 为母因素UK的子因素, 习惯称为评判因素。
第二, 给出综合评判的等级集V, V={V1, V2…Vp}, 式中Vi为事先确定的各种可供选择的等级评语, 适用于各评判因素。
第三, 进行单因素评判, 求得单因素评判矩阵Rk, Rk={rkij}n×p k= (1, 2, …m) , 其中rkij表示第i个子因素属于第j个评判等级的程度。Rkij∈[0, 1]。因此, 对集合中第i个因素的单因素模糊评判 (也是V上的模糊子集) 的一般表达式为:Rik={rki1, rki2, rkip}。如果对集合UK中的每一个因素进行单因素评判, 即可得到单因素评判矩阵RK。对单因素评判矩阵可用专家评分法、隶属函数法或其他管理数学方法获得。
第四, 建立评判模型, 求出一级模糊综合评判结果集BK, BK=AK×RK, 其中AK= (a1k, a2k, …ank) 是各评判因素的权重分配, 它表示各个评判因素对于评判等级的重要程度。aik为集合UK中第i个子因素UiK所对应的权重。, 且是等级集V上的一个模糊集, 又可称为一级模糊综合评判结果集。BK={b1k, b2k, bik…bpk}。
第五, 进行一级评判。上面所得到的评判结果BK={b1k, b2k, bik…bpk}是一个向量, 一般要求, 否则进行归一化处理, 即:。它表明了因素UK属于第j个评判等级Vj= (1, 2…p) 的程度, 即UK对Vj的隶属度。
第六, 进行二级评判。同上述步骤 (1) 至 (5) , 以U={U1, U2…Um}为因素集, V={V1, V2…Vp}为评判集, 设UK的权重为AK, 评判矩阵为:
于是, 关于U的二级综合评判为:C=A×B, 最后经归一化处理可得C= (C1, C2, …, Cp) , Cj表示评判对象属于第j个评判等级的程度, 这样就得到了评判对象属于预先设定的各个等级的程度。
此外, 在资产风险管理与防范工作中, 还需要高校管理当局参与风险管理系统, 这个系统是全员参与的, 包括对资料的加工处理、分析判断, 以及诊断高校潜在的资产风险并及时消除财务危机的专家系统。同时, 高校内部人员与聘请的管理咨询专家组成风险评估工作小组, 定期开展财务诊断, 及时进行资产风险处理。
参考文献
[1]张家秀:模糊综合评价方法在统计分析中的应用[J].安徽技术师范学院学报, 2004, 18 (6) .
[2]梁丽娟、肖文峰:企业国际竞争力的模糊综合评价[J].商场现代化·商业研究, 2005 (6) .
[3]谭宏、宁宣熙:造船企业国际竞争力的模糊综合评价[J].中国科技信息, 2005 (18) .
[4]李烘兴:模糊数学[M].国防工业出版社, 1990.
无形资产质量指标 篇4
一、建立基层央行固定资产利用效率评价体系的必要性
目前, 人民银行对固定资产管理实行的是“统一领导、分级负责”的管理体制, 即总行统一制定固定资产管理制度, 全面管理固定资产, 各级分支机构负责固定资产日常核算和管理。在这种管理模式下, 基层央行对固定资产管理的评价多是采用定性方式, 偏重于社会效益方面的评价, 较少使用定量手段, 忽视了利用效率、效果和效益的评价, 给固定资产管理工作留下了一些隐患。
1. 基层央行固定资产管理中存在的主要问题。
一是“重钱轻物”现象。人民银行是国家行政管理机关, 经费来源于财政拨款, 而财政拨款及其决算对央行的资产配置、变动、效益等情况又没有作为重点审查内容, 各级财政审计监督部门对资产的审计也只停留在购置费用支出是否合规, 资产处置是否按照权限审批, 这在一定程度上导致了人民银行固定资产管理中存在“重钱轻物”的现象。二是资产使用价值隐性流失。人民银行固定资产产权属于总行, 各级分支机构在其所在地办理固定资产产权登记手续, 并使用和管理本单位资产。由于产权和使用权分离, 易造成部分资产闲置或半闲置, 导致资产使用效益低下, 造成使用价值的隐性流失。三是资源浪费。基层央行固定资产的使用权是分散在个人、各部门的。在实际工作中, 因为没有明确的制度约束和有效的协调机制, 一些部门占用固定资产较多, 闲置或占用不合理的资产调剂不出来, 而缺少的部门又需重新购置, 造成了资源浪费。
2. 构建基层央行固定资产利用效率评价体系的必要性。
基层央行的经费支出最终转化为单位的固定资产、低值易耗品、货币资金和其他财产, 其中固定资产所占比重最大, 因此, 提高固定资产使用效率是“厉行节约、勤俭办行”的主要途径。基层央行固定资产利用效率评价体系的建立, 一是有利于基层央行正确分析固定资产运行和管理状况, 为改善管理和提高效益提供可靠的依据;二是为上级机构和本级机构决策层正确把握固定资产利用状况提供参考, 为固定资产的进一步投入提供评价依据;三是有利于基层央行客观评价本单位财务管理工作状况, 提高资金利用效率和利用效果, 优化资产配置结构。
二、基层央行固定资产利用效率体系的构建
人民银行作为管理型机构, 其固定资产具有非经营性的特点, 因而固定资产利用效率的考核不能侧重效益, 而应侧重于利用率、效果和效率, 这三个指标之间是呈递进的关系, 首先考核资产是否存在闲置, 如果没有闲置, 那么是否有利用效果, 即固定资产的利用是否有结果、有成效。如果没有利用成效, 则利用率越高, 浪费就越大, 因为固定资产在不停地消耗着水、电等能源、相关的物料办公用品以及人员费用等人财物。但是, 只考虑效果还不行, 还应考虑是否以最少的固定资产来办更多的事情, 而这些事情还必须具有社会效益, 这是考察固定资产利用的最终目标。所以, 在提高固定资产利用率的同时, 还要提高其效率和效益。
1. 房屋及建筑物利用效率指标。
房屋建筑物指标主要设立办公用房利用效率指标。 (1) 办公用房使用率=在用的办公用房面积÷办公用房面积。该指标反映办公用房的使用程度和闲置率。 (2) 办公人员人均办公面积 (或净值) =办公用房面积 (或净值) ÷办公人员数。该指标反映办公用房使用效率, 指标较大反映办公条件较好, 但可能使用效率低下;反之, 使用效率高, 但条件可能不好。另外, 公式2中的办公人员可换成单位各部门的职工人数, 以部门为统计口径, 反映各部门办公用房的使用效率, 并可将计算结果与全行人均办公面积进行比较, 以此确定办公用房的配置是否公平合理。总之, 统计口径不同, 可以计算不同范围办公用房的使用情况。按照《党政机关建设用房建设标准》的规定, 此处办公用房是指一般工作人员办公室和领导人员办公室, 在计算办公用房利用效率指标时, 要注意将公共服务用房 (包括会议室、接待室、档案室、文印室、资料室、收发室、计算机房、储藏室、卫生间、公勤人员用房、警卫用房等) 、设备用房 (包括变配电室、水泵房、水箱间、锅炉房、电梯机房、制冷机房、通信机房等) 、附属用房 (包括食堂、汽车库、人防设施、消防设施等) 的面积剔除。
2. 电子设备利用效率指标。
电子设备利用效率指标主要设立计算机及其配套设施类利用效率指标、办公自动化设备类利用效率指标, 因这类设备在使用效率方面具有共性, 所以主要列举计算机利用效率指标的计算公式, 其他设备可参照执行。 (1) 办公用计算机利用效率指标。计算机利用率=部门使用计算机的人数÷部门办公用计算机数量。该指标反映了部门计算机使用程度和闲置情况。 (2) 业务用计算机利用效率指标。 (1) 计算机利用率=计算机每年实际使用时间÷计算机每年可使用最长时间。 (2) 计算机利用效果 (效率) =部门使用计算机人员数÷部门计算机资产净值。 (3) 计算机利用效益=业务收入÷部门计算机资产净值。因电子设备类财产主要分布在各部门, 这类指标的考核要放到部门去考核。
3. 运输工具利用效率指标。
运输工具类利用效率指标体系中主要设立车辆使用率、利用效率指标, 以考察车辆调度是否合理, 车辆相关费用开支是否适度。 (1) 车辆使用率=车辆每年实际行驶里程÷车辆年平均行驶里程, 该指标反映车辆使用效率, 指标较大, 反映车辆运行时间过长, 使用效率过高, 应加强车辆的维护和保养;反之, 反映车辆运行时间较短, 车辆使用效率低下, 可能造成车辆的闲置或半闲置。 (2) 车辆利用效率 (效果) =车辆每年运行费用 (含车辆加油费、保险费、维修费) ÷车辆每年行驶里程。该指标反映车辆运行状况, 指标过大, 反映车辆运行费用过高, 可能车辆运行状况不佳。
4. 机械器具利用效率指标。
在机械类固定资产中, 发行机具所占比重最大, 可重点考核这类设备的利用效率。 (1) 发行机具利用率=发行机具每年实际使用时间÷发行机具每年可使用最长时间。 (2) 发行机具利用效率 (效果) =使用次数 (数量) ÷发行机具资产净值。
5. 其他财产利用效率指标。
其他财产类主要包括办公用的家具, 如员工桌椅、沙发及专用办公家具, 这类固定资产的利用效率相对稳定, 主要设立办公家具利用率指标。办公家具利用率=部门办公人数÷部门办公家具数量。该指标反映办公家具的使用程度和闲置率。
三、对基层央行固定资产利用效率评价体系的思考
第一, 在对部门固定资产利用效率考核时, 应在基本指标基础上, 根据不同部门的职责、业务特点综合地进行评价, 才能全面真实地反映固定资产的利用情况。
第二, 分析计算固定资产的结构和各类固定资产所占的比重以及行内各部门所占固定资产的结构, 能反映固定资产的类别分布、部门分布和用途分布是否合理, 以利于固定资产的优化配置。
第三, 运用对比法分析以上指标的变化。通过纵向与以往年度对比, 横向与其他同级别基层央行对比, 找出差距, 分析产生差距的原因, 促使相关部门采取相应的措施, 挖掘潜力, 提高固定资产的使用效益。
第四, 定量分析与定性分析结合。基层央行固定资产构成比较复杂, 各类固定资产利用效率指标作为量化考核指标, 只反映了固定资产利用效率的基本情况, 并为进一步分析提供一个基础。
第五, 固定资产利用效率指标体系的运用和作用的发挥, 必须利用先进的管理系统, 实现动态监管和实时分析, 才能达到综合利用、合理配置、减少积压和闲置, 实现资源重组和共享的目的。
参考文献
[1]冯鸿雁.财政支出绩效评价体系构建及其应用研究[D].天津财经大学博士学位论文, 2OO4
[2]孙慈辉.企业经营绩效评价体系研究[D].福州大学硕士学位论文, 2O05
无形资产质量指标 篇5
本文通过收集上海证券交易所2006年进行资产重组的ST公司作为研究的样本, 选用重组前一年、重组当年、重组后一年的财务报表数据, 利用财务指标研究ST公司在资产重组前后的总体规模和偿债能力、盈利能力、资产管理能力及获取现金流能力方面的影响情况, 以揭示ST公司的资产重组行为对ST公司产生的财务效应, 为使ST公司走向实质性重组, 全面提高公司业绩提供一些依据。
一、样本的建立和财务数据的来源
本文选取了上海证券交易所2006年进行资产重组的ST公司作为研究的样本, 为了获得2006年、2007年的财务数据, 剔除了2006年、2007年退市的公司, 共获得12个样本, 并将样本公司按照重组的即时结果分为2007年“摘帽”和2007年“未摘帽”两类来衡量其财务效应。在筛选到的符合条件的样本公司中, 摘帽的与未摘帽的各占一半。
本文采用的财务数据来源于中国证券报中证网、上海证券交易所网站、大智慧网站和证券之星网站。
二、财务指标的选择
为了从多角度全面地反映ST公司资产重组的财务效应, 本文既选取了能反映总体规模效应的总量指标, 又选取了能考核资产重组在偿债能力、盈利能力、资产管理能力及获取现金流量能力方面影响的比率指标。
由于总资产可以反映一个企业资产状况, 净利润可以反映企业获利能力, 营业收入可以反映资产的管理能力, 经营净现金流量可以反映企业获取现金的能力, 所以本文选取了总资产、净利润、主营业务收入、经营净现金流量4个总量指标来分析研究总体规模的变化情况。选择流动比率、资产负债率反映公司偿债能力, 盈利能力指标选择每股收益、总资产收益率, 资产管理能力指标选择总资产周转率和应收账款周转率, 用每股经营现金净流量来反映公司获取现金能力。
三、财务效应的实证分析
(一) 资产重组后ST公司总体规模分析
从计算数据的结果来看, 重组后ST公司总资产逐年递增, 相对于未摘帽的ST公司来说, 摘帽的ST公司重组当年的总资产、净利润、营业收入有显著增加, 随后增长幅度比较平稳, 说明资产重组大大增加了ST公司的资产规模, 资产获利能力有较大的改善。而未摘帽的ST公司总资产规模有一定的增长, 但增加幅度不显著。虽然重组的后一年资产规模有较大增加, 但结合净利润的变化情况可知, 此类公司的资产获利能力是下降的。从经营净现金流量的变动情况来看, 重组后的ST公司都出现了不同程度的负增长。特别是成功摘帽的ST公司重组当年的经营净现金流量略有增长, 2007年却加速下降, 相对于营业务收入的增长, 企业产生经营现金流量的能力显著下降 (参见表1) 。
分析结果表明, 成功摘帽的ST公司的资产重组行为短期内对总体规模具有积极的效应, 且对总资产和净利润有持续的改善作用, 对营业收入和现金流量的短期效应则不明显。净利润的增长很引人注目, 深入分析发现这类ST公司的资产重组有虚增利润的嫌疑, 存在关联交易行为, 如ST宁窖与北京市大龙物资供销公司发生高达2.79亿元关联交易事项, 与北京市大龙千禧门窗关联交易金额2 500多万元;还存在依靠冲回管理费用扭亏以及资产置换的事项。对于未摘帽类的ST公司来说, 由于严重缺乏竞争力、经营连年亏损、资产质量较差, 在总体规模效应上并未有好的表现, 而且资产重组也并未实质性地提升公司业绩。
(二) 财务比率分析
由于偿债能力、盈利能力、资产管理能力及获取现金流量能力是评价一个企业财务实力的主要方面, 所以本文选取这些相应的财务比率来分析, 计算结果见表2。
1.偿债能力指标分析
从成功摘帽的ST公司偿债能力的指标来看, 重组当年和第一年流动比率显著增加, 资产负债率逐年回落, 并且都在一个比较合理的范围内, 重组后该类公司偿债能力有较大改善, 并且有一定的持续性。说明流动资产占用比较合理, 存货积压情况不严重, 应收账款没有过多, 资金的使用效率和获利能力都提高了。与此相反, 未实现摘帽的ST公司偿债能力特别是短期偿债能力却没有得到改善, 资产负债率略有增加, 流动比率逐年下降。特别是2007年即重组的后一年的流动比率为0.99, 而通常认为的企业合理的最低流动比率应为2。
2.盈利能力指标分析
重组后ST公司每股收益和总资产收益率的变化呈现了这样的特征, 对于2007年成功摘帽的公司, 重组当年这两项指标都有大幅增长, 但是重组后的第一年, 这两项指标都有不同程度的回落。说明重组对于公司盈利能力的改善是即时性的, 并不持续。对于未能摘帽的公司重组当年每股收益和总资产收益率有所下降, 这也是重组当年未能撤销特别处理的原因。重组后的第一年计算结果表明该两项指标出现了较大增长, 2007年未摘帽的6家公司中有4家公司在2008年上半年实现摘帽。
3.营运能力指标分析
在资产管理能力方面, 重组后的ST公司都有所好转。总体上重组对ST公司提高经营效率是有积极的作用的。由于ST公司在重组中清理了大量的不良应收账款, 应收账款质量大大提高, 所以不论重组当年是否实现摘帽, 应收账款周转率都是增加的, 但是重组后的第一年都有所回落, 重组效应的持续性仍然不足。特别是当年实现摘帽的ST公司总资产周转率重组后第一年出现了下降, 甚至低于重组前的水平, 主要是由于重组后的2007年总资产增长的幅度大于营业收入所致。2007年未摘帽类的ST总资产周转率有所上升, 说明重组后注重资产的管理, 并且大部分公司在2008年摘帽。
4.获取现金能力指标分析
现金流量指标最不易受会计政策、环境等外部因素影响, 能比较客观地反映企业状况的变化。从每股经营现金净流量计算的情况看, 重组后的2007年实现即时摘帽的ST公司该指标出现了下降, 特别是重组后的第一年出现了负值, 这与经营现金流量的指标计算结果是一致的。经营现金净流量在重组当年即有所回落, 到重组后的第一年大部分实现摘帽的公司该项总量指标是一个巨额负值。说明重组后该类公司的主营业务的获取现金的能力并没有得到提升, 现金不足以支付经营活动所需的现金支出, 重组后生产各个环节尚未完善, 为进一步开拓市场也需要投入大量的资金, 企业必须采取一定的措施补充现金的不足。而未能在重组后一年实现摘帽的公司该项指标却出现了稳定的增长。这将对企业经营活动的稳定和发展, 扩大再投资起到重要的促进作用。
四、实证分析结论
以上财务指标的实证分析表明, 重组对于重组后第一年摘帽的ST公司重组当年的财务状况的好转有着显著的作用, 在总体规模、偿债能力、盈利能力、资产管理能力方面都有好的表现, 获利能力方面比较突出, 净利润增长迅速, 达到了ST公司希望通过资产重组来提高企业的盈利水平或摆脱亏损困境的目的。但是这种作用没有能够得到延续。但是从净利润的构成发现, 摘帽类的公司主要是靠冲回管理费用来扭亏, 同时通过财政补贴、短期投资收益以及营业外收入科目来调节净利润的方法被他们广泛使用, 有报表性重组的嫌疑。而重组后未即时实现摘帽的ST公司重组当年财务状况没有得到改善, 说明重组的财务效应在当年没有得到充分的释放。但是在重组后的第一年财务状况有一定好转, 部分ST公司在重组后的第二年实现了撤销特别处理。
ST公司的资产重组行为确有提升公司业绩的短期财务效应, 但是这种效应不具有持续性, 公司业绩并没有得到实质性的提升。部分ST公司只是进行了报表性的重组, 而不是实质性的重组。一些ST公司通过收购一些业绩好的公司来改善自己的财务报表。部分ST公司利用资产置换来重组, 多数是通过关联交易实现的, 往往是控股公司将集团内部的其他优质资产和上市公司的不良资产进行置换, 从而使上市公司的经营绩效在短时间内得到较大改善。而上市公司并不关注资产置换后的整合和本身资产结构的调整以及资源的优化配置, 对企业业绩的改善不具有持续性, 重组后业绩出现了较大滑坡。
参考文献
[1]吕长江, 赵宇恒.ST公司重组的生存分析[J].财经问题研究, 2007 (6) :86-91.
[2]陈收, 张莎.特别处理公司重组绩效评价实证研究[J].管理评论, 2004 (12) :33-36.
[3]李芸达, 王琴, 张芳芳, 等.ST上市公司财务指标的实证分析[J].财会通讯:学术版, 2005 (8) :6-10.
无形资产质量指标 篇6
为了促进资源能源的保护、环保专项资金和投资项目的管理,我国审计署于1998年就成立了农业与资源环保审计司,并且大量地开展了以环保专项资金为重点的审计和专项调查,对促进环保问题的整改和政府责任的履行起了很大的作用,说明政府很早就意识到了资源环境保护的重要性。审计署于2015年颁布了《关于2015年地方审计机关开展审计业务工作的指导意见》,首次提出把环境审计作为审计的重点内容,并提请审计机关重点关注矿产资源和土地资源审计,这有效地促进了资源的节约和有效利用。十八届三中全会关于《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》也明确地提出了自然资源资产审计这一概念,并建议将自然资源资产离任审计结果作为领导干部的政绩考核的重要指标之一,促使领导干部能更加自觉履行资源保护和生态建设的责任。自此,自然资源资产离任审计迅速成为理论界和实务界关注和研究的热点。
二、研究现状
领导干部自然资源资产离任审计是审计单位和部门按照国家相关法律法规和规定,在领导干部离任时,对其在任职期间履行自然资源资产开发、利用和保护责任情况进行独立审查、评价、鉴定,并发表审计意见的活动。国外开展自然资源资产审计始于19世纪70年代,进行了大量的专项审计和调查,积累了丰富的经验,理论研究和实践发展都比较成熟。国内对于自然资源资产的审计起步较晚,目前仍处于理论研究的初步阶段,相关理论研究尚未成熟,实践也处于探索阶段。审计所包括的自然资源资产类型还比较有限,没有统一的自然资源资产审计指标和相应的领导干部考核制度。本文对审计署自2006年至2016年3月发表的审计公告进行了统计,发现在205份公告中,仅有16份公告涉及了自然资源资产的审计,分别是矿产资源(3份,矿业权和资源综合利用审计,19%)、水资源(7份,专项资金和污染防治审计,44%)、大气资源(4份,节能减排审计,25%)、土地资源(2份,专项资金和出让金审计,12%)。可见,当前自然资源资产审计主要集中在矿产资源、水资源、大气资源上,审计范围较为狭隘,而海洋水污染、森林破坏、生物多样性减少等问题鲜有涉及,亟待引起政府的注意和相关审计力量的进入。
目前,国内的研究主要集中于理论的研究,诸如自然资源资产离任审计的定义、审计目标、审计主体、审计内容、存在的问题和解决的措施以及自然资源资产负债表的编制等,并且取得了初步进展。关于如何构建科学合理的自然资源资产离任审计指标体系,主要有两位学者进行了比较深入的研究。周曦(2011)对领导干部实行自然资源资产离任审计的理论基础和法律依据进行了探讨,并构建了一套定性与定量指标相结合的领导干部环保责任评价指标体系。张宏亮等(2015)从可操作性角度出发,采用主指标(水质状况、空气状况、农地保有率)与副指标(水资源总量、森林覆盖率等)相结合的方式,构建了包含12项反映资源管理责任的指标。自十八届三中全会以来,内蒙古、山东、贵州、江西、江苏、湖北审计厅等也开展了领导干部自然资源资产审计的试点工作,积累了大量的实践经验。2014年,四川绵阳市进行了自然资源资产离任审计,是最先开展试点工作的省市之一,它构建了包括生态空间、生态环境、生态经济、生态文化、生态人居、生态制度等6个方面32项指标,建立了一套完整和具有可操作性的领导干部责任追究制度。2015年,福建省构建了森林资源、水资源等审计的具体指标体系,包括森林覆盖率、森林蓄积量每年的增长情况、海洋环境质量提升率、污染控制率等指标。这些省市的试点工作都取得了良好的效果。
由此可见,一套科学合理的领导干部自然资源资产离任审计指标体系目前尚未建立;自然资源资产负债表的编制和领导干部环境保护责任追究制度的建立也处于探索阶段;关于自然资源资产离任审计的理论研究较多,实证研究较少。自然资源资产离任审计的研究还处在起步阶段,亟需构建一套科学合理的审计评价指标体系,更好地指导实践的进行和试点工作的开展。
三、自然资源资产离任审计的内容
领导干部自然资源资产离任审计既是资源环境审计的重要组成部分,又是经济责任审计的重要考核内容,作为两者的交叉和重合,在审计过程当中不仅要突出干部离任(或任中)的经济责任,更要强调自然资源资产在使用、开发和保护过程中责任的切实落实。一是要重视政策执行效果,推动政策执行切实取得实效。重点关注资源节约使用、环境保护、生态建设和惩罚机制方面的重大政策的执行效果,及时发现执行过程当中出现的违法违规和不作为等行为,并采取有效的措施推动问题的有效解决。二是关注环保专项资金安全,确保资金高效、合理使用。关注环保资金的支出和使用重点,重点关注资金使用数额大、建设周期较长、审批程序较为复杂、民众关注程度高的重点建设工程项目,以及水污染、大气环境治理等环保支出项目等,确保资金使用效率,保证资金安全,切实取之于民、用之于民。三是保护资源,确保资源安全和高效使用。主要防止矿产资源、土地资源等在出让和交易过程中资源的流失和闲置浪费等问题,重点检查和揭露资源在审批中的违法行为,防止低价转让、内部交易等腐败行为导致的国有资产流失和浪费等问题,维护资源安全。四是明确责任主体,建立责任追究和终身问责制。对干部离任(或任职)期间资源保护和生态建设责任的履行情况进行监督和追踪调查,对其管辖区域内自然资源破坏、重大环境污染问题和事故发生等问题,要严格责任追究制度,并进行相应的处罚,确保责任的落实。
四、领导干部自然资源资产离任审计评价指标体系
结合领导干部自然资源资产审计内容,本文对领导干部自然资源资产离任审计分别设置定量和定性指标(均为一级指标),并设置相应的二级指标(见下表)。
定性指标包括:一是环境保护目标落实情况。确保环境保护的总体目标(生态环境保护、遏制生态环境破坏、减轻自然灾难的危害以及资源的科学合理利用,实现生态系统健康、有序和良性循环)和具体目标(确保环境质量、实现污染物减排、促进环保工程建设等)的实现。二是环保政策、法规制定情况。重点关注资源节约使用、环境保护、生态建设和惩罚机制方面的重大政策出台和制定情况,考察相关政策和法律法规的执行和落实情况;重点关注土地出让金收支状况、工业和商业建设用地征用和审批情况、征地和矿业区的保护状况等;分析政府履责绩效,促进落实和完善相关政策制度,规范资源开发利用管理和环境保护等行为。三是环保政策执行情况。重点关注环保专项资金在征收、分配和使用等过程中是否存在偷漏拖欠、挤占挪用、损失浪费等问题;土地交易和定价是否按照相关的法定程序执行;矿产资源的开发和利用是否经过严格的审批和评估程序;碳排放权、排污权、水权交易制度的遵守情况等,确保环保相关部门严格执行环境保护法律、政策,杜绝重大违法违规行为。四是资源环境满意程度。主要考察社会群众对重点环境问题解决的满意度,如环保政策的执行、环境纠纷及上访次数的减少情况、工业企业“三废”(废气、废水、固废)违法排污治理情况、噪音污染防治情况、污水处理厂和垃圾处理场管理运营情况等影响人民群众身体健康和生活质量等重点问题的解决。
五、结论与建议
评价指标体系的构建和完善为实行领导干部自然资源离任审计提供了科学和可靠的依据,也为领导干部的政绩考核提供了有利的参考,促使领导干部更积极地履行经济责任的目标,改变环保责任无人问责、责任无法落实的情况;督促其把经济发展、政绩提升和环境保护更好地结合起来。为使评价指标体系得到更好的运用、更有效的执行,在审计过程中,还需要关注以下几点保证措施。
(一)积极推动并扩大自然资源资产离任审计试点工作
目前,仅内蒙古、山东、贵州、江西、江苏、湖北等省市对领导干部开展了自然资源资产的试点工作,开展的范围较为狭窄,不具有很好的代表性,因此要扩大自然资源审计的试点范围,尤其对一些污染程度深、资源较稀缺、环境破坏较严重的省市,应该将自然资源资产离任审计作为审计的重点,积极开展审计的试点工作,把审计结果作为领导干部政绩的主要组成部分,作为领导干部升职、任免、调任和奖惩的重要凭证,促使领导干部更好地履行生态文明建设的责任。
(二)编制自然资源资产负债表,建立资源“数据库”
《审计法》《环境保护法》等相关法律法规对于自然资源环境审计内容尚未做出具体的规定,也尚未指出和规定审计的主体、目标、如何进行审计等问题,审计没有具体可以遵循的依据。建立自然资源资产负债表,设立资源数据的“台账”,对自然资源的流量和存量进行准确地统计;各级政府部门和环境统计部门也应该建立公开的环境数据平台,使环境审计做到量化可行,为自然资源资产审计提供依据。
(三)提高自然资源资产离任审计在领导干部考核中的比例,建立审计结果的反馈利用机制
目前,自然资源资产离任审计尚处于起步阶段,在领导干部的经济责任和政绩考核中纳入自然资源资产的审计还在探索当中,因此要加大自然资源离任审计的考核比重,提高比例;当出现重大的环境破坏和资源损失浪费的情况时,对领导干部的业绩考核具有一票否决的权力,加大对领导干部的处罚力度;进行领导干部的终身问责制,避免在任职当期盲目进行资源的开发、利用和破坏资源环境等行为。
(四)开展联合审计,积极借助外部专家和社会的力量
自然资源资产是一个复杂的环境系统,对自然资源资产进行审计涉及审计知识、财会知识和资源环境专业技术知识,如果仅由审计人员进行,难以确保审计结果的准确性。因此需要借助各行各业专业人士的力量,更好地完成审计工作。自然资源资产离任审计是经济责任审计的重要组成部分,为了节省资源和成本,可以将两者同时开展,并借助各方面的审计力量联合开展审计,提高审计效率。
参考文献
[1]陈红蕊,黄卫果.编制自然资源资产负债表的意义及探索[J].环境与可持续发展,2014,(01):46-48.
[2]湖北省审计厅课题组,张永祥,别必爱.对领导干部实行自然资源资产离任审计研究[J].审计月刊,2014,(12):4-7.
[3]周曦.基于经济责任的环境审计路径选择——浅析经济责任审计中的环境保护责任审计[J].审计研究,2011,(05):24-27+44.
[4]张宏亮,刘恋,曹丽娟.自然资源资产离任审计专题研讨会综述[J].审计研究,2014,(04):58-62.
[5]张宏亮,刘长翠,曹丽娟.地方领导人自然资源资产离任审计探讨——框架构建及案例运用[J].审计研究,2015,(02):14-20.
无形资产质量指标 篇7
一、资本公积核算及分析
资本公积是企业收到投资者的超出其在企业注册资本 (或股本) 中所占份额的投资, 以及直接计入所有者权益的利得和损失。上市公司资本公积包括股本溢价以及直接计入所有者权益的利得和损失两部分。前者是企业收到投资者的超出其在企业股本中所占份额的投资;后者是指不应计入当期损益、会导致所有者权益发生增减变动的、与所有者权益投入资本或者向所有者分配利润无关的利得或者损失。对资本公积核算, 一般应设置“股本溢价”、“其他资本公积”明细科目核算。
(一) 资本公积的主要账务处理
1. 股本溢价的账务处理
上市公司在采用溢价发行股票的情况下, 企业发行股票取得的收入, 相当于股票面值的部分记入“股本”科目, 超出面值的溢价收入扣除发行股票的手续费、佣金后的数额记入“资本公积 (股本溢价) ”科目。按有关规定, 股本溢价经股东大会或类似机构批准后, 可以转增股本。
2. 其他资本公积的账务处理
上市公司其他资本公积是指除股本溢价项目以外所形成的资本公积, 其主要账务处理如下:
长期股权投资采用权益法核算时, 在持股比例不变的情况下, 被投资单位除净损益以外所有者权益的其他变动, 企业按持股比例计算应享有的份额, 如果是利得, 应增加长期股权投资的账面价值, 同时增加资本公积 (其他资本公积) ;如果是损失, 应作相反的会计分录。当处置权益法下长期股权投资时, 将原计入资本公积的相关金额转入投资收益。
企业将作为存货的房地产转换为采用公允价值模式计量的投资性房地产时, 应将该项房地产在转换日的公允价值计入投资性房地产的成本, 按其账面余额, 减少开发产品等科目的金额, 原已计提跌价准备的, 同时结转存货跌价准备;同时转换日的公允价值小于账面价值的, 按其差额, 计入当期损益 (公允价值变动损益) , 转换日的公允价值大于账面价值的, 按其差额, 计入资本公积 (其他资本公积) 。待该项投资性房地产处置时, 因转换计入资本公积的部分应转入当期的其他业务收入。
企业将自用的房地产转换为采用公允价值模式计量的投资性房地产时, 应当按该项房地产在转换日的公允价值增加投资性房地产的成本, 按其账面余额, 贷记“固定资产”等科目, 原已计提减值准备的, 同时结转固定资产减值准备, 按已计提的累计折旧等, 借记“累计折旧”等科目;同时转换日的公允价值小于账面价值的, 按其差额, 计入当期损益 (公允价值变动损益) , 转换日的公允价值大于账面价值的, 按其差额, 计入资本公积 (其他资本公积) 。待该项投资性房地产处置时, 因转换计入资本公积的部分应转入当期的其他业务收入。
可供出售金融资产公允价值的变动形成的利得, 除减值损失和外币货币性金融资产形成的汇兑差额外, 借记“可供出售金融资产 (公允价值变动) ”科目, 贷记“资本公积 (其他资本公积) ”科目, 公允价值的变动形成的损失, 作相反的会计分录。处置时, 相关其他资本公积计入当期损益。
将可供出售金融资产重分类为采用成本或摊余成本计量的金融资产, 重分类日该金融资产的公允价值或账面价值作为成本或摊余成本, 该金融资产没有固定到期日的, 与该金融资产相关、原直接计入所有者权益的利得或损失, 仍然记入“资本公积 (其他资本公积) ”科目, 在该金融资产被处置时转出, 计入当期损益。将持有至到期投资重分类为可供出售金融资产, 并以公允价值进行后续计量, 重分类日, 该投资的账面价值与其公允价值之间的差额记入“资本公积 (其他资本公积) ”科目, 在该可供出售金融资产发生减值或终止确认时转出, 计入当期损益。按照金融工具确认和计量的规定应当以公允价值计量, 但以前公允价值不能可靠计量的可供出售金融资产, 企业应当在其公允价值能够可靠计量时改按公允价值计量, 将相关账面价值与公允价值之间的差额记入“资本公积 (其他资本公积) ”科目, 在其发生减值或终止确认时将上述差额转出, 计入当期损益。
(二) 资本公积账务处理的分析
从上述资本公积账务处理可以看出:
(1) 股本溢价属于投资者投资性质, 属于准资本, 上市公司资本公积中只有股本溢价可以转增股本。
(2) 上市公司资本公积中的其他资本公积增减变动并不实质增减当期股东权益。 (1) 因被投资单位除净损益以外所有者权益的其他变动而增减的其他资本公积净额, 最终要转到投资收益。 (2) 公允价值计量模式下, 房地产存货或自用房地产转换为投资性房地产时, 形成的其他资本公积, 在处置时, 相应的其他资本公积要转入其他业务收入。 (3) 可供出售金融资产公允价值的变动以及金融资产的重分类形成的其他资本公积, 到处置时, 相应的其他资本公积要转出, 计入当期损益。可见, 这些情形下增减的其他资本公积, 并不是真正的资本公积, 在将来都要转出, 它们并不能转增股本。
二、有关财务指标的改进
从以上分析可以看出, 股本溢价可以转增资本;其他资本公积实质是利得和损失, 不能转增资本, 在将来要么转入到当期损益, 要么转回。因此, 在分析财务指标时, 有必要将有关“净资产”指标进行调整, 以利投资者进行正确的投资决策。
1.每股净资产
现行每股净资产是上市公司年末净资产与年末普通股总数的比值, 其计算公式为:每股净资产=年末股东权益÷年末普通股总数。该指标与股票市价进行比较, 可以用来判断以当前的投资代价换取该股票既定的会计账面价值是否值得。在新的企业会计准则下, 该指标已不能充分说明股票的价值, 建议将该指标改为“每股净资产扣除”。计算公式为:每股净资产扣除= (年末股东权益-年末其他资本公积) ÷年末普通股总数。
2.每股资本公积
每股资本公积是指资本公积与总股本的比值, 计算公式为:每股资本公积=资本公积÷普通股总数。设置该指标的目的是便于投资者考察上市公司资本公积金转增资本的可能性, 每股资本公积金一定程度上反映企业股本的扩张能力。在新的企业会计准则下, 该指标不能根据每股资本公积金数额来判断资本公积转增资本的可能性。建议将该指标改为“每股可转资本公积”, 计算公式为:每股可转资本公积=年末股本溢价总额÷年末普通股总数。
3.净资产收益率
净资产收益率是企业一定时期净利润与平均净资产的比率, 用公式表示为:净资产收益率=净利润÷平均股东权益合计。它是反映自有资金投资收益水平的指标。在新的企业会计准则下, 该指标已失去这方面的意义。建议将该指标改为“净资产收益率扣除”, 计算公式改为:净资产收益率扣除=净利润÷扣除其他资本公积的平均净资产。式中:扣除其他资本公积的平均净资产= (期初扣除其他资本公积的净资产+期末扣除其他资本公积的净资产) ÷2。
4.净资产增长率
净资产增长率是期末净资产、期初净资产之差与期初净资产的比值, 计算公式可表述为:净资产增长率= (期末净资产÷期初净资产-1) ×100%。净资产增长率是代表企业发展能力的一个指标, 反映企业资产保值增值的情况。在新的企业会计准则下, 建议将净资产增长率公式改为:净资产增长率= (期末扣除其他资本公积的净资产÷期初扣除其他资本公积的净资产-1) ×100%。
5.股东权益比率
股东权益比率是股东权益与资产总额之比, 用公式表示:股东权益比率=股东权益÷资产总额×100%。股东权益比率应当适中, 如果权益比率过小, 表明企业过度负债, 容易削弱公司抵御外部冲击的能力;而权益比率过大, 则意味着企业没有积极地利用财务杠杆作用来扩大经营规模。在新的企业会计准则下, 建议将该指标改为:股东权益比率=股东权益扣除÷资产总额×100%。式中:股东权益扣除=股东权益合计-其他资本公积。
摘要：在新的企业会计准则下, 由于公允价值计量属性的采用以及资本公积核算的变化, 有关净资产财务指标已失去其原有意义。本文在阐述资本公积核算的基础上, 提出改进上市公司有关净资产财务指标的建议, 以利投资者作出正确的投资决策。
关键词：资本公积,上市公司,净资产,财务指标
参考文献
[1]杨国莉, 底萌妍.对我国上市公司绩效评价体系的思考[J].集团经济研究, 2006, (8, 下) .
[2]李莉.上市公司三个重要财务指标初探[J].西部财会, 2006, (3) .
[3]财政部.企业会计准则应用指南[S].2006.