研究新会计准则下合并商誉存在的问题及对策

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1、研究新会计准则下合并商誉存在的问题及对策摘要：2006年2月财政部重新修订、补充颁布了《企业会计准则》，此次准则在保留我国特色的同时，也体现出了同国际会计准则的高度趋同性。其中，对于合并商誉问题做出了明确的规定，即采用国际通行做法，将合并商誉在合并报表中单独列示，并在每会计期末进行减值测试，确认相应的减值损失。这样的处理，可给报表使用人带来更加可靠合理的报表数据，有助于其做出相关的经济决策。关键词：新会计准则；合并商誉；确认；计量　　　　一、新会计准则中关于商誉会计处理的规定　　　　商誉是备受会计理论界与实务界关注的一个话题。对于商誉的确认、计量和列报问题，国际上

2、已经形成了较为完善的做法。但由于我国经济发展起步较晚，市场不够完善，一直未对商誉做规范的规定，仅是简单规定对于外购商誉按成本入账并在合理使用年限内进行摊销。购买法和权益结合法的主要区别之一就是是否对合并商誉进行确认，只有在购买法下才涉及合并商誉问题。商誉根据其产生方式的不同，分为自创商誉和外购商誉。从国际上大部分国家的惯例来看，对于企业自创的商誉，一般不予以确认；在企业的并购行为中，对于购买法下的外购商誉，一般予以确认；对于权益结合法下的外购商誉，一般不予以确认。本文讨论的商誉都是指企业合并过程中产生的外购商誉，外购商誉也可以称作合并商誉。　　(一)商誉的确认　　

3、商誉是由于收购方企业对被收购方企业存在着良好的预期，认定其能够在未来时期获取正常水平以上的超额收益，因而确认的后者所拥有的各种优越条件与无形资源，这在一定义体现了外购商誉的经济实质。　　购买法下，实施合并的企业在合并日，将购买的被并企业的资产、负债按评估后的公允价值记入实施合并企业的资产和负债，购买成本超过被并企业可辨认净资产公允价值的差额作为外购商誉，即在合并资产负债表上用单独的项目体现出来。　　(二)商誉的减值测试　　新颁布的会计准则《企业会计准则第20号——企业合并》对于商誉的确认和计量作了新的规定。在非同一控制下的企业合并中，合并成本大于被购买方可辨认净资

4、产公允价值的部分，确认为商誉；合并成本小于被购买方可辨认净资产公允价值的部分，直接计入合并当期损益。初始确认后的商誉，不再进行摊销，而是于每一个会计年度期末，按照《企业会计准则第8号——资产减值》的规定对其进行减值测试。但是鉴于商誉难以独立产生现金流量，因此，应当结合与其相关的资产组或资产组组合进行减值测试。　　1、系统摊销转变为减值测试的原因　　在会计理论与会计实务中，商誉是作为可摊销资产处理的，摊销数额则是该期间内商誉价值递减的大约估计数，随着商誉价值的摊销，商誉的账面价值呈现出等额递减的趋势。表面上看，似乎这样的处理无可挑剔，因为在传统会计中，固定资产等资产

5、价值的损耗都是通过逐期计提折旧的方式而得以补偿的，然而，规定商誉摊销的做法却掩盖了一个非常重要的问题，即商誉本身价值减损的确认问题，因为商誉价值减损与固定资产损耗在内涵上是完全不同的两个概念。合并商誉从要素分类上属于企业的长期资产，它的价值又很容易在短时间内发生大幅度的波动，所以仅仅按直线法进行摊销，有时尚不足以反映其价值减少的情况。因此，合并商誉经过确认进入会计系统以后，除了按照既定的摊销方案系统分期摊销之外，还要进行减值测试。　　2、减值测试的优点　　首先，减值测试体现了”决策有用论”的会计目标。由于合并商誉涉及的金额较大，其会计处理方法极大地影响了企业的资产

6、负债表及利润表。对于合并商誉采用与存货跌价准备、固定资产减值趋同的会计处理方法，有利于从整体上揭示企业资产的真实价值，从而有利于现在和潜在的投资者利用财务报告数据评估公司的内在价值和风险，做出投资决策。　　其次，减值测试有利于缩小两种合并方法对会计后果的影响。对照我国合并会计处理方法二元并存的格局，虽然权益结合法能增加合并利润，但将购买法下的合并商誉改为减值测试法后，由于企业不必定期摊销商誉，在合并商誉未发生减值的情况下，合并企业的会计利润就不会因为商誉的摊销而减少，从而可以缩小两种合并方法对会计后果的影响，客观上抑制了虚假合并交易行为的发生，有助于保证会计信息的

7、质量。二、新会计准则中关于商誉减值测试的问题　　　　(一)减值测试的困难　　我国新准则规定无论是否存在减值迹象，企业都至少应当在每年年度终了进行减值测试，一经确认的资产减值损失，不得在以后会计期间转回。初始确认后的商誉，应当以其成本扣除累计减值准备后的金额计量。这种处理办法也不可避免的存在着一些潜在问题由于商誉难以单独产生现金流，要结合与其相关的资产组或者资产组组合进行减值测试。而相关的资产组或者资产组组合的确认具有一定的任意性，范围的大小圈定直接影响商誉减值损失的计算结果减值测试有一定的复杂性，执行难度较大，要耗费较多的人力物力和时间。　　(二)企业合并形成的商

8、誉准确性更