高校基建借款利息核算问题探讨.doc

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1、___________________________________________________________________________________________高校基建借款利息核算问题探讨[关键词]基建借款；利息核算；资本化；费用化[摘要]6___________________________________________________________________________________________________________________________

2、__________________________________________________________高校基建借款利息核算问题探讨[关键词]基建借款；利息核算；资本化；费用化[摘要]6____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

3、_________________________当前，许多高校在改善办学条件时，积极利用基建借款解决教育投入不足的问题。然而，基建借款必然产生利息，而如何科学合理地核算基建借款利息，准确及时地反映借款高校的利息支出和确保会计信息质量，则成为急需解决的理论问题和现实问题。一、目前高校基建借款利息核算方法及存在问题基建借款利息是指高校因使用基建借款而支付给资金所有者的报酬。它是一种资金成本，是高校借入基建借款而付出的代价。而如何科学合理地核算高校基建借款利息，客观真实地反映借款高校的财务状况，现行的高等学校

4、财务制度和高等学校会计制度均未明确进行规范，如对利息资本化期间如何界定，资本化金额如何计算，利息支出如何进行帐务处理等问题，都没有相关制度规范和政策指导，从而使得在理论上和实践操作上的高校基建借款利息核算方法存在诸多不足。（一）目前高校基建借款利息核算方法1．“完全资本化”方法。持此方法的人认为：高校是事业单位，学校资产属于国有资产，为了使国有资产不流失，高校在借款期内所发生的借款利息也属于国有资产，借款利息应全部资本化。按照此方法，利息资本化期间即为整个借款期间，资本化金额即为学校所支付的全部借款利息。

5、这样，在即便使用基建借款购建的固定资产已达到预定可使用状态，也暂不办理固定资产交付使用，而是待基建借款全部还清，借款利息已经完全资本化后再办理固定资产的交付使用。2．“预提费用”方法。持此方法的人认为：固定资产达到预定可使用状态，随即办理固定资产交付使用，但在办理固定资产交付使用的同时应对将来要发生的借款利息进行估算，先行预提，提前资本化，将尚未发生的的借款利息也计入固定资产原值。（二）目前高校基建借款利息核算方法的缺陷尽管高校不同于企业，但就基建借款利息核算方法来说，日益规范化和市场化的企业在借款利息核

6、算方法上可作为审视、分析和考察高校基建借款利息核算方法的参照视域。从这个角度来说，上述高校基建借款利息核算方法存在以下缺陷：1．违背会计信息质量可比性原则会计信息质量可比性要求是单位办理会计核算的基本原则。中华人民共和国财政部最新制定的《企业会计准则—基本准则》第十五条明确规定：不同企业发生的相同或者相似的交易或者事项，应当采用规定的会计政策，确保会计信息口径一致、相互可比。按照会计信息质量可比性原则，如果采用“完全资本化”方法，会使不同高校尽管基建借款金额相同，但由于不同高校客观上财务状况、收支结余、未

7、来发展前景等方面存在很大差异，从而使得不同的高校偿债能力不同，导致不同高校对同一金额的基建借款出现不同的还款期限，这与会计信息质量可比性原则是相违背的；而采用“预提费用”方法，不同高校对预提费用同样会受到财务人员的主观影响，如会因财务人员判断能力、专业水平和对学校未来财务前景的期望不同而存在差异，导致用相同金额基建借款购建的固定资产项目，由于借款期限不一致，以及预提费用的估算不同，最终造价天渊之别，使得相互之间缺乏横向可比性，从而违背会计信息质量可比性要求，不利相关部门对高校会计信息的了理，同时也弱化了绩

8、效评价功能。2．违背会计信息质量谨慎性原则谨慎性原则，亦称稳健性原则，或称保守主义，是指某些会计事项有不同的会计处理方法可供选择时，应尽可能选择一种不致虚增帐面利润、夸大所有者权益的方法为准则的原则。[1]出于自身利益考虑，采用“完全资本化”方法核算基建借款利息的高校主观上存在粉饰会计资料的动机，都希望将基建借款利息完全资本化，并尽可能地多资本化一点，以增加购建固定资产的原始价值，进而从总体上增加学校的资产总额，使学校财务数据