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五、相關稅金估算
財務分析涉及的稅金主要包括關稅、增值稅、營業稅、資源稅、消費稅、所得稅、城市維護建設稅和教育費附加等,有些行業還涉及土地增值稅。財務分析時應況明稅種、征稅方式、計稅依據、稅率等,如有減免稅優惠,應說明依據及減免方式。
在會計處理上,營業稅、資源稅、消費稅、土地增值稅、城市維護建設稅和教育費附加包含在“營業稅金及附加”中。
增值稅。對適用增值稅的項目,財務分析應按稅法規定計算增值稅。須注意當采用含(增值)稅價格時,利潤與利潤分配表中應單列增值稅科目;
企業所得稅。是針對企業應納稅所得額征收的稅種,項目評價中應注意按有關稅法對所得稅前扣除項目的要求,正確計算應納稅所得額,并采用適宜的稅率計算企業所得稅。
城市維護建設稅和教育費附加。以流轉稅額(包括增值稅、營業稅和消費稅等)為基數進行計算,屬于地方稅種,項目決策分析與評價中應注意當地的規定。
六、改擴建項目效益和費用估算應注意的問題
(一)關于投資項目的分類
投資項目可以從不同角度進行分類,按照項目建設的性質以及項目與企業原有資產的關系,分為新建項目和改擴建項目;按照項目的融資主體,分為新設法人項目和既有法人項目。既有法人項目,特別是依托現有企業進行改擴建與技術改造的項目(簡稱改擴建項目)在效益和費用估算方面有著顯著的特點,應予以充分注意。
(二)改擴建項目的特點
與從無到有的新建項目相比,改擴建項目的財務分析涉及面廣,需要數據多,復雜程度高。究:其原因,它涉及項目和企業兩個層次,“有項目”和“無項目”兩個方面。其特點歸納如下:
1、在不同程度上:利用了原有資產和資源,以增量調動存量,以較小的新增投入取得較大的效益;
2、原來已在生產,若不改擴建,原有狀況也會發生變化,因此,項目效益與費用的識別和計算較新建項目復雜;
3、建設期內建設與生產可能同步進行;
4、項目與企業既有聯系,又有區別。既要考察項目給企業帶來的效益,又要考察企業整體財務狀況;
5、項目的效益和費用可隨項目的目標不同而有很大差別,其效益也可能表現在不同方面。
6、改擴建項目的費用多樣,不僅包括新增投資、新增成本費用、還可能包括因改造引起的停產損失和部分原有資產的拆除和遷移費用等。
(三)項目范圍的界定
對于項目建成后由新設法人承債的項目,一般是平地而起的新建項目,項目范圍比較明確,就是項目本身涉及的范圍。
對于原有法人發起的,項目建成后仍由原法人承債的既有法人項目,項目范圍的界定宜采取最小化原則。
例如某企業有A、B、C三個生產車間,擬建項目僅涉及對A車間的擴產,而A車間與其他車間僅有簡單的供料關系,投入產出關系明晰,此時為簡化工作,可僅將項目范圍局限在A車間,其他均界定為“項目范圍外”。但如果A、 B、C三個車間關系緊密,其效益或費用難以明確分開,就只能將項目范圍界定在整個企業。
(四)效益與費用的數據
1、涉及的五套數據
對既有法人項目的盈利能力分析要強調“有無對比”,進行增量分析。即通過對“有項目”和“無項目”兩種情況效益和費用的比較,求得增量的效益和費用數據,并計算效益指標,作為投資決策的依據。因此可能涉及以下五套數據:
(1)現狀數據,反映項目實施起點時的效益和費用情況,是單一的狀態值。
(2)“無項目”數據,指不實施該項目時,在現狀基礎上考慮計算期內效益和費用的變化趨勢(其變化值可能大于、等于或小于零),經合理預測得出的數值序列。
(3)“有項目”數據,指實施該項目后計算期內的總量效益和費用數據,是數值序列。
(4)新增數據,是“有項目”相對“現狀”的變化額,即有項目效益和費用數據與現狀數據的差額,實際上大多要先估算新增數據,例如新增投資,然后加上現狀數據得出有項目數據。
(5)增量數據,是“有項目”效益和費用數據與“無項目”效益和費用數據的差額,即“有無對比”得出的數據。
2、五套數據之間的關系
這些數據之間存在一定的關系,現以固定資產數據為例說明各種數據之間的關系:
無項目固定資產價值=原有固定資產價值(現狀數據)+無項目追加投資形成固定資產價值
有項目固定資產價值=新增固定資產價值+原有固定資產價值
增量固定資產價值=有項目固定資產價值-無項目固定資產價值
=新增固定資產價值-無項目追加投資形成固定資產價值
若無項目追加投資=0,則:
增量固定資產價值=新增固定資產價值
通常可認為新設法人項目是“有無對比”的特例,即現狀為零,無項目也為零,此時:
新增數值=有項目數值-現狀數值(0)=有項目數值
增量數值=有項目數值-無項目數值(0)=有項目數值
新增數值=增量數值=有項目數值
即:有項目=新項目
3、“無項目”數據是增量分析的關鍵
在這五套數據中“無項目”數據的預測是一個難點,也是增量分析的關鍵所在。
現狀數據是指項目實施起點時的數據,是預測無項目數據的基點數據,“無項目”數據是很可能發生變化的,如果不區分項目的具體情況,一律簡單地用現狀數據代替無項目數據,可能會影響增量數據的可靠性,進而影響盈利能力分析結果的準確性。舉例說明“無項目”數據預測的重要性。
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