CC BY
4Аудиторские ведомости. 2023. № 4. С. 30—35. Audit journal. 2023;(4):30 — 35.
УЧЕТ И ОТЧЕТНОСТЬ
Научная статья УДК 657
https://doi.org/10.2441 2/1 727-8058-2023-4-30-35 NIION: 201 7-0074-4/23-1 56
EDN: https://elibrary.ru/JSGKFU MOSURED: 77/27-021-2023-04-356
Подходы к расчету оценочных и условных обязательств
Владислав Сергеевич Карташов
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,
Москва, Россия, Vladislav.sergeevich.k@gmail.com
Аннотация. На современной стадии развития бухгалтерского учета имеется недостаток практических рекомендаций по расчету оценочных и условных обязательств, позволяющих гармонизировать финансовую и нефинансовую отчетность. В результате анализа финансовой и нефинансовой отчетности более 30 крупнейших российских предприятий выделены практики раскрытия корпоративных аспектов деятельности. Использование изученной информации дает возможность обоснованно рассчитать условное обязательство по коррупционному ущербу. Автором предложен подход к расчету условного обязательства по коррупционному ущербу, основанному на среднем ущербе, прогнозном количестве случаев коррупции и изменении странового риска. Дополнительно выделены лучшие практики раскрытия социальных вопросов среди исследованных предприятий. Изучены нефинансовые показатели, отражающие травматизм на предприятии. Предложен подход к расчету оценочного обязательства по травматизму сотрудников.
Ключевые слова: оценочные обязательства, условные обязательства, подход к расчету, коррупция, травматизм
Для цитирования: Карташов В.С. Подходы к расчету оценочных и условных обязательств // Аудиторские ведомости. 2023. № 4. С. 30-35. https://doi.org/10.24412/1727-8058-2023-4-30-35. EDN: https://elibrary.ru/JSGKFU.
ACCOUNTING AND REPORTING
Original article
Approaches to the calculation of estimated and contingent liabilities
Vladislav S. Kartashov
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia,
Vladislav.sergeevich. k@gmail. com
Abstract. At the current stage of accounting development, there is a lack of practical recommendations on the calculation of provisions and contingent liabilities, allowing to harmonize financial and non-financial reporting. As a result of the analysis of financial and non-financial reporting of more than 30 largest Russian enterprises, the practices of disclosure of government aspects of activities have been identified. The usage of the studied information makes it possible to calculate the conditional liability for corruption damage. The author proposes an approach for calculating the conditional liability for corruption damage, based on the average damage, the predicted number of cases of corruption and the change in country risk. Additionally, the best practices of disclosure of social issues among the studied enterprises are selected. Non-financial indicators reflecting injuries at the enterprise are studied. An approach for calculating the estimated liability for employee injuries is proposed.
Keywords: provisions, contingent liabilities, approach, corruption, injuries
For citation: Kartashov V.S. Approaches to the calculation of estimated and contingent liabilities // Auditorskiye vedomosti = Audit journal. 2023;(4):30—35. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/1727-8058-2023-4-30-35. EDN: https://elibrary.ru/JSGKFU.
© Карташов В.С., 2023
Введение. Современная стадия развития бухгалтерского учета характеризуется гармонизацией не только международных и федеральных стандартов, но и показателей финансовой и нефинансовой отчетности. Возможностью для интеграции нефинансовых показателей в финансовую отчетность является использование оценочных значений, в частности оценочных обязательств. Среди ученых вопросы взаимосвязи финансовых и нефинансовых аспектов отчетной информации рассматривались Р.П. Бу-лыгой [4], М.В. Мельник [4; 7], И.В. Сафоновой [4; 8; 9], О.В. Рожновой [7], О.В. Ефимовой [7], М.М. Басовой [2] и др. [1; 3; 5; 6].
При создании оценочных или условных обязательств одним из ключевых вопросов является расчет их величины. В ходе анализа финансовых и нефинансовых отчетности российских и зарубежных предприятий нефтегазовой, горно-металлургической и энергетической отраслей автором выделены риск коррупции и вопросы, касающиеся травматизма.
Результаты. Среди более 30 проанализированных предприятий показатели, связанные
с коррупцией, раскрыты только в нефинансовых отчетах ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Россети Северный Кавказ» и ПАО «Интер РАО». Анализ данных отчетов позволяет сделать ряд выводов:
1) сбор информации, связанной с коррупцией, является возможным;
2) масштабы коррупции и ее наличие не зависят от отрасли, в которой функционирует предприятие;
3) ужесточение антикоррупционной политики не может полностью нивелировать риск коррупции.
Учитывая наличие существенных неопределенностей, автором предлагается рассчитывать условное обязательство по коррупционному ущербу.
Расчет условного обязательства по коррупционному ущербу должен основываться на прогнозных случаях коррупции и среднем ущербе от одного выявленного случая для предприятия. Таким образом, предлагаемый расчет выглядит следующий образом:
RiskofCor = NumofCor х MeanCost,
где Шско/Сог — величина условного обязательства, связанного с риском коррупции; Ыито/Сог — прогнозное количество случаев коррупции в следующем году; ЫвапСоз( — прогнозный средний ущерб от одного случая коррупции для предприятия.
Формула для расчета прогнозного количества случаев коррупции:
(
^ша^ат = Max
AvHistNumofHLCalls • ForecNumofPers
AvHistNuшаfPers AvHistPercofHLCor); (AvHistNumofHLCalls • AvHistPersofCor)) х
CRCur
CRHist у
где Ыито/Сог — прогнозное количество случаев коррупции в следующем году;
AvHistNuvofHLCalls — среднее количество обращений на горячую линию за определенный исторический период;
ForecNumofPers — прогноз численности сотрудников на следующий год. Крупные предприятия готовят финансовые модели, в которых осуществляется прогноз численности сотрудников на следующий год. Дополнительно изменение численности сотрудников может быть показано в бюджете; AvHistNuvofPers — средняя численность сотрудников за определенный исторический период; AvHistPersоfHLCor — средняя доля обращений по вопросам коррупции на горячую линию за определенный исторический период; СЯСиг — страновой риск на дату анализа;
CRHist — страновой риск за определенный исторический период.
На основании приведенной формулы следует, что:
• с ростом численности персонала количество обращений на горячую линию растет, что приводит к росту обращений по случаям, связанным с коррупцией;
• рост страновых рисков будет способствовать попыткам сотрудников и ме-
MeanCost = AvHistMeanCost х-
неджмента нивелировать совокупные риски за счет повышения уровня имеющихся денежных средств. Средний ущерб от одного случая коррупции для предприятия следует рассчитывать по следующей формуле:
ForecInfl - AvHistInfl
ForecIndexofWage - AvHistIndexofWage
AvHistMeanCost ForecIdexofRealWages
где MeanCost — прогнозный средний ущерб от одного случая коррупции для предприятия; АмНЫЫеапСоМ — средний ущерб от одного случая коррупции за определенный исторический период; Гогее1п/1 — прогнозная инфляция в стране нахождения предприятия (для России предоставляется Министерством экономического развития РФ, ЦБ РФ и др.);
АуегШз^пА — средняя инфляция в стране нахождения предприятия за определенный исторический период;
Гогее1пёехо^аёе — прогнозный индекс роста заработной платы в стране нахождения предприятия; АуШз^пёехо^аёе — средний индекс роста заработной платы в стране нахождения предприятия за определенный исторический период;
ForecIndexofRealWages — прогнозный индекс роста реальной заработной платы в стране нахождения предприятия.
Размер среднего ущерба прямо пропорционально зависит от инфляционных ожиданий. Так, при большем росте инфляции и меньшем росте заработной платы размер потенциального ущерба от одного случая коррупции будет расти.
В отличие от вопросов, связанных с корпоративными аспектами, вопросы, связанные с S-фактором, раскрывает большая часть исследуемых предприятий. Преимущественно социальные вопросы касаются обязательств по пенсионным выплатам, для расчета которых уже существуют актуарные модели, основанные на средней продолжительности жизни, средней заработной плате и прочих показателях. Среди компаний, раскрывающих в финансовой отчетности за 2021 г. прочие вопросы, касающиеся социальной ответственности, следует выделить Électricité de France S.A. (Франция) (обязательства по специальным концессионным договорам на поставку электроэнергии населению) и ПАО «Уралкалий» (Россия) (социальные обязательства по переселению населения).
Для большинства проанализированных предприятий ключевым S-вопросом является травматизм. Так, большинство предприятий раскрывает факты, связанные с травматиз-
мом, однако ни одно из более 30 проанализированных российских и зарубежных предприятий не создает оценочное обязательство по травматизму сотрудников. Важность данного вопроса подчеркивается наличием в Российской Федерации страховых взносов от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний. Наличие в российском законодательстве 32 классов профессионального риска не скажется на размере оценочного обязательства по травматизму сотрудников в предложенном подходе, так как расчет основан на исторических данных предприятия, сотрудники которого ранее относились к аналогичным классам профессионального риска.
В своей статье М.М. Басова выделила основные показатели уровня травматизма и затрат на охрану труда, которые могут быть использованы при расчете оценочного обязательства по травматизму сотрудников [2]. Расчет оценочного обязательства по травматизму сотрудников основывается на количестве случаев травматизма на предприятии в течение следующего года и средних затрат на один выявленный случай для предприятия.
Предлагаемый расчет будет выглядеть следующий образом:
Provforlnj = Numoflnj x MeanCo s t,
где ProvForInj — сумма оценочного обязательства по травматизму сотрудников;
NumofInj — прогнозное количество случаев травматизма на предприятии в следующем году; MeanCost — прогнозные средние затраты на один выявленный случай травматизма для предприятия.
Для расчета прогнозного количества случаев травматизма на предприятии предлагается следующая формула:
NumofInj = Max (AvHistNumoflnj x
ForecNumofOperPers , „ TT. _ .
x--—£-; MinHistNumoflnj I x SafetyAdj,
AvHistNumofOperPers J
где NumovInj — прогнозное количество травм на предприятии в следующем году;
AvHistNumofInj — среднее количество травм на предприятии за определенный исторический период; ForecNumofOperPers — прогноз численности производственного персонала. Может быть принят на основании данных бюджета;
AvHistNumofOperPers — средняя численность производственного персонала за определенный истории-ческий период;
SafetyAj — коэффициент корректировки на внедрение более безопасного оборудования. При неизменном оборудовании принимается равным 1, при внедрении более безопасного оборудования рассчитывается на основании профессионального суждения; MinHistNumofInj — минимальное количество случаев травматизма на предприятии за определенный исторический период.
Формула расчета средних затрат на один выявленный случай травматизма представлена ниже:
MeanCost = AvHistCost x MedServInfl,
где MeanCost — прогнозные средние затраты на один выявленный случай травматизма для предприятия; AvHistCost — средние затраты для предприятия в результате одного случая травматизма за определенный исторический период в ценах базового года. В качестве источника могут использоваться данные «Фактические расходы на компенсации и средства индивидуальной защиты в 2021 году» по сведениям Росстата; MesServInfl — прогноз изменения цен на медицинское обслуживание в стране нахождения предприятия. В случае отсутствия данных допустимо использование альтернативных индексов, к примеру ИПЦ.
Усреднение расходов на травматизм относительно всех сотрудников является допущением, используемым в предложенном подходе к расчету. В случае если имеется возможность обоснованно рассчитывать расходы на травматизм по определенным категориям сотрудников, рекомендуется использовать такой расчет.
В вышеприведенных расчетах используется понятие «за определенный исторический период». Идентификация такого периода является результатом профессионального суждения и должна соответствовать следующим характеристикам:
• период должен быть достаточным по длительности для принятия допущения о его надежности;
• должен отражать нормальную деятельность предприятия, т.е. в выбранный период должна отсутствовать существенная нетипичная для предприятия инвестиционная или операционная деятельность;
• модель операционной деятельности предприятия в выбранный исторический период должна соответствовать модели деятельности предприятия на дату анализа и на ближайший анализируемый год.
Условное обязательство по коррупционному ущербу и оценочное обязательство по травматизму сотрудников применимо не ко всем предприятиям. Использование предложенных категорий является результатом профессионального суждения.
Заключение. Таким образом, наличие в нефинансовой отчетности компаний показателей, позволяющих рассчитать оценочные и условные обязательства, является основой для дальнейшей гармонизации финансовой отчетности и нефинансовых отчетов. Наличие конкретных методических подходов к расчету ключевых нефинансовых показателей позволит упростить процесс интеграции. При этом полная унификация расчетов является невозможной, что подтверждается отраслевой спецификой, указанной в МСФО (ШИЗ) 52 «Раскрытие информации, связанной с климатом».
Предложенные подходы к расчету оценочного обязательства по травматизму сотрудников и условного обязательства по коррупционному ущербу являются разработкой автора на основе профессионального суждения и опыта и могут модифицироваться в зависимости от особенностей функционирования предприятия.
Список источников
1. Абдалова Е.Б. Финансовая отчетность как базис развития нефинансовой отчетности // Взаимосвязь исторических и современных исследований в области бухгалтерского учета, анализа и аудита: сборник статей профессорско-преподавательского состава, студентов и магистрантов. СПб.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2022. С. 8—11. ББМ ^БТБУ.
2. Басова М.М. Содержательный анализ нефинансовой отчетности российских компаний в области устойчивого развития // Вестник СамГУПС. 2016. № 4 (34). С. 52—56. ББМ хигмму.
3. Бессарабов В.О. Взаимосвязь показателей финансовой и социальной отчетности как основа развития социальной ответственности бизнеса // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2017. Т. 7, № 12А. С. 15—27.
4. Булыга Р.П, Мельник М.В, Сафонова И.В. Проблемы финансовых измерений экологических и социальных факторов в публичной отчетности компаний // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2022. Т. 15, № 3 (74). С. 202—218.
5. Кат С.А., Сухина Н.Ю. Формирование нефинансовой отчетности: основные показатели и Раскрытие информации // Молодые исследователи: взгляд в прошлое, настоящее,
будущее: сборник научных статей по материалам докладов и сообщений II Международной студенческой научно-практической конференции, Смоленск, 2 декабря 2021 г. Т. I. Смоленск: Маджента, 2022. С. 136—139. EDN CSPGER.
6. Майорова Т.В. Целевые ориентиры нефинансовой отчетности в системе управления устойчивым развитием компаний // Современный менеджмент: теория и практика: материалы VIII Всероссийской (национальной) научно-практической конференции, Магнитогорск, 26—27 мая 2023 г. Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, 2023. С. 29—35. EDN NRWTSL.
7. Мельник М.В, Ефимова О.В., Лесина Т.В. и др. Информация финансовой и нефинансовой отчетностей как основа для стратегических решений бизнеса: монография / под ред. О.В. Рожновой. М., 2021. 228 с.
8. Сафонова И.В. Гармонизация финансовых и нефинансовых показателей в формате корпоративной отчетности // Самоуправление. 2022. № 3 (131). С. 90—93.
9. Сафонова И.В., Карташов В. С. Развитие учетной практики регулирования оценочных значений в целях интеграции показателей финансовой и нефинансовой отчетности // Аудитор. 2022. Т. 8, № 12. С. 24—30.
References
1. Abdalova E.B. Financial reporting as a basis for the development of non-financial reporting // The relationship of historical and modern research in the field of accounting, analysis and auditing: a collection of articles by faculty, students and undergraduates. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Economics, 2022. pp. 8—11. EDN JSFTFV.
2. Basova M.M. Substantive analysis of non-financial reporting of Russian companies in the field of sustainable development // Bulletin of SamGUPS. 2016. No. 4 (34). pp. 52—56. EDN XUZMNV.
3. Bessarabov V.O. Interrelation of financial and social reporting indicators as a basis for the development of social responsibility of business // Economics: yesterday, today, tomorrow. 2017. Vol. 7, No. 12A. pp. 15—27.
4. Bulyga R.P., Melnik M.V., Safonova I.V. Problems of financial measurements of environmental and social factors in public reporting of
companies // Bulletin of the Voronezh State Agrarian University. 2022. Vol. 15, No. 3 (74). pp. 202-218.
5. Kat S.A., Sukhina N.Yu. Formation of non-financial reporting: key indicators and Disclosure of information // Young researchers: a look into the past, present, future: collection of scientific articles based on reports and reports of the II International Student Scientific and Practical Conference, Smolensk, December 2, 2021 T. I. Smolensk: Magenta, 2022. pp. 136-139. EDN CSPGER.
6. Mayorova T.V. Targets of non-financial reporting in the management system of sustainable development of companies // Modern management: theory and practice: materials of the VIII All-Russian (national) Scientific and practical Conference, Magnitogorsk, May 26-27, 2023
Magnitogorsk: Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, 2023. pp. 29-35. EDN NRWTSL.
7. Melnik M.V, Efimova O.V, Lesina T.V, et al. Financial and non-financial reporting information as a basis for strategic business decisions: monograph / edited by O.V. Rozhnova. M., 2021. 228 p.
8. Safonova I.V. Harmonization of financial and non-financial indicators in the format of corporate reporting // Self-government. 2022. No. 3 (131). pp. 90-93.
9. Safonova I.V, Kartashov VS. Development of accounting practice of regulation of estimated values in order to integrate indicators of financial and non-financial reporting // Auditor. 2022. Vol. 8, No. 12. pp. 24-30.
ИЗДАТЕЛЬСТВО «ЮНИТИ-ДАНА» ПРЕДСТАВЛЯЕТ
МАРКЕТИНГ
Маркетинг: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки «Экономика» / под ред. Н.Д. Эриашвили, Ю.А. Цып-кина. 5-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2023. - 183 с.
ISBN 978-5-238-03770-7
Рассматриваются возникновение маркетинга, его концепции и среда функционирования. Раскрываются система маркетинговых исследований, функции маркетинга и набор маркетинговых инструментов. Исследуется организация маркетинговой деятельности предприятия. В отдельной главе уделено внимание этическим аспектам маркетинга.
Для студентов и преподавателей вузов, специалистов в области маркетинга, рекламы, менеджмента.
Информация об авторе
В.С. Карташов — аспирант Департамента аудита и корпоративной отчетности Факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, стажер-исследователь.
Information about the author V.S. Kartashov — Postgraduate Student of the Audit and Corporate Reporting Department of the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis of the Financial University under the Government of the Russian Federation, intern researcher.
Статья поступила в редакцию 10.11.2023; одобрена после рецензирования 24.11.2023; принята к публикации 08.12.2023.
The article was submitted 10.11.2023; approved after reviewing 24.11.2023; accepted for publication 08.12.2023.
