财会[2019]21号 财政部关于印发《企业会计准则解释第13号》的通知
发文时间:2019-12-10
文号:财会[2019]21号
时效性:全文有效
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国务院有关部委、有关直属机构办公厅(室),各省、自治区、直辖市、计划单列市财政厅(局),新疆生产建设兵团财政局,财政部各地监管局,有关单位:

  为了深入贯彻落实实施企业会计准则,解决执行中出现的问题,同时,实现企业会计准则持续趋同和等效,我部制定了《企业会计准则解释第13号》,现予印发,请遵照执行。

  执行中有何问题,请及时反馈我部。


  附件:企业会计准则解释第13号


  附件:

企业会计准则解释第13号


  一、关于企业与其所属企业集团其他成员企业等相关的关联方判断

  该问题主要涉及《企业会计准则第36号——关联方披露》(财会〔2006〕3号,以下简称第36号准则)等准则。

  除第36号准则第四条规定外,下列各方构成关联方,应当按照第36号准则进行相关披露:(一)企业与其所属企业集团的其他成员单位(包括母公司和子公司)的合营企业或联营企业;(二)企业的合营企业与企业的其他合营企业或联营企业。

  除第36号准则第五条和第六条规定外,两方或两方以上同受一方重大影响的,不构成关联方。

  第36号准则中所指的联营企业包括联营企业及其子公司,合营企业包括合营企业及其子公司。


  二、关于企业合并中取得的经营活动或资产的组合是否构成业务的判断

  该问题主要涉及《企业会计准则第20号——企业合并》(财会〔2006〕3号,以下简称第20号准则)、《〈企业会计准则第20号——企业合并〉应用指南》(财会〔2006〕18号,以下简称第20号指南)等规定。

  (一)构成业务的要素。

  根据第20号准则的规定,涉及构成业务的合并应当比照第20号准则规定处理。根据第20号指南的规定,业务是指企业内部某些生产经营活动或资产的组合,该组合一般具有投入、加工处理过程和产出能力,能够独立计算其成本费用或所产生的收入。合并方在合并中取得的生产经营活动或资产的组合(以下简称组合)构成业务,通常应具有下列三个要素:

  1.投入,指原材料、人工、必要的生产技术等无形资产以及构成产出能力的机器设备等其他长期资产的投入。

  2.加工处理过程,指具有一定的管理能力、运营过程,能够组织投入形成产出能力的系统、标准、协议、惯例或规则。

  3.产出,包括为客户提供的产品或服务、为投资者或债权人提供的股利或利息等投资收益,以及企业日常活动产生的其他的收益。

  (二)构成业务的判断条件。

  合并方在合并中取得的组合应当至少同时具有一项投入和一项实质性加工处理过程,且二者相结合对产出能力有显著贡献,该组合才构成业务。合并方在合并中取得的组合是否有实际产出并不是判断其构成业务的必要条件。企业应当考虑产出的下列情况分别判断加工处理过程是否是实质性的:

  1.该组合在合并日无产出的,同时满足下列条件的加工处理过程应判断为是实质性的:(1)该加工处理过程对投入转化为产出至关重要;(2)具备执行该过程所需技能、知识或经验的有组织的员工,且具备必要的材料、权利、其他经济资源等投入,例如技术、研究和开发项目、房地产或矿区权益等。

  2.该组合在合并日有产出的,满足下列条件之一的加工处理过程应判断为是实质性的:(1)该加工处理过程对持续产出至关重要,且具备执行该过程所需技能、知识或经验的有组织的员工;(2)该加工处理过程对产出能力有显著贡献,且该过程是独有、稀缺或难以取代的。

  企业在判断组合是否构成业务时,应当从市场参与者角度考虑可以将其作为业务进行管理和经营,而不是根据合并方的管理意图或被合并方的经营历史来判断。

  (三)判断非同一控制下企业合并中取得的组合是否构成业务,也可选择采用集中度测试。

  集中度测试是非同一控制下企业合并的购买方在判断取得的组合是否构成一项业务时,可以选择采用的一种简化判断方式。进行集中度测试时,如果购买方取得的总资产的公允价值几乎相当于其中某一单独可辨认资产或一组类似可辨认资产的公允价值的,则该组合通过集中度测试,应判断为不构成业务,且购买方无须按照上述(二)的规定进行判断;如果该组合未通过集中度测试,购买方仍应按照上述(二)的规定进行判断。

  购买方应当按照下列规定进行集中度测试:

  1.计算确定取得的总资产的公允价值。取得的总资产不包括现金及现金等价物、递延所得税资产以及由递延所得税负债影响形成的商誉。购买方通常可以通过下列公式之一计算确定取得的总资产的公允价值:

  (1)总资产的公允价值=合并中取得的非现金资产的公允价值+(购买方支付的对价+购买日被购买方少数股东权益的公允价值+购买日前持有被购买方权益的公允价值-合并中所取得的被购买方可辨认净资产公允价值)-递延所得税资产-由递延所得税负债影响形成的商誉

  (2)总资产的公允价值=购买方支付的对价+购买日被购买方少数股东权益的公允价值+购买日前持有被购买方权益的公允价值+取得负债的公允价值(不包括递延所得税负债)-取得的现金及现金等价物-递延所得税资产-由递延所得税负债影响形成的商誉

  2.关于单独可辨认资产。单独可辨认资产是企业合并中作为一项单独可辨认资产予以确认和计量的一项资产或资产组。如果资产(包括租赁资产)及其附着物分拆成本重大,应当将其一并作为一项单独可辨认资产,例如土地和建筑物。

  3.关于一组类似资产。企业在评估一组类似资产时,应当考虑其中每项单独可辨认资产的性质及其与管理产出相关的风险等。下列情形通常不能作为一组类似资产:(1)有形资产和无形资产;(2)不同类别的有形资产,例如存货和机器设备;(3)不同类别的可辨认无形资产,例如商标权和特许权;(4)金融资产和非金融资产;(5)不同类别的金融资产,例如应收款项和权益工具投资;(6)同一类别但风险特征存在重大差别的可辨认资产等。

  三、生效日期和新旧衔接

  本解释自2020年1月1日起施行,不要求追溯调整。

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  对同一区域内(指县、区、县级市范围内)的个体工商户,采取“一照多址”经营的,虽然其分支机构经营场所不同,能够分开核算,但仍应由其总机构登记所在地税务机关统一管理,纳税人在进行纳税申报时,应汇总区域内所有经营场所的经营收入,向总机构所在地税务机关汇总申报缴纳增值税及其他税费。

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  对“一址多照”“一照多址”的纳税人定期开展走访巡查、风险评估,引导纳税人合规经营、诚信纳税,防止其利用“一址多照”或“一照多址”拆分、转移、隐匿销售收入,及时查处逃避税和骗享税费优惠的行为,为各类市场创业主体营造法治、公平的税收环境。


AI开票时将“柚子味鱼排”写成“柚子”,怎么办?

当下人工智能(AI)应用逐渐深入各行各业,如何依托全面数字化电子发票推广赋能企业开票,将传统需要人工判别的开票内容,转变为规则自动化、判别智能化的AI链路数智化开票,值得关注和探索。

  人工开票面临“选码”难题

  随着经济的快速发展,新兴产品快速涌现。传统开票系统依赖开票员人工选取每个商品的开票信息,存在个体主观认知偏差且人工处理速度较慢等问题,难以适应复杂的行业特性与政策变迁。

  商品编码、税目及税率的选择需同时匹配国家税务总局、国家市场监督管理总局及海关总署颁布的《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》《商品名称及编码协调制度》等多套编码体系。

  以常见的薯片为例,因工艺不同,在税收分类编码中分为两个不同的条目。原切薯片的税收分类编码条目为“焙烤松脆食品”(编码103020105),对应中国物品编码中心产品通用名“原切马铃薯片”;薯泥压制薯片的税收分类编码条目为“膨化食品”(编码103020104),对应中国物品编码中心产品通用名“膨化食品”。有的财务人员未接触过生产线,见“薯片”即选“膨化食品”,将不同工艺混为一谈,导致选错、用错、开错发票。

  一方面,目前的商品编码体系较多,有待统一;另一方面,编码设计滞后于新业态的发展速度。一些新兴产品、复合型商品等没有与之完全对应的条目,存在“无码可选”的问题。有的企业“自主创标”,根据自有业务管理便利创建内部类目,无法与现有商品编码直接对应。有的电商平台自建分类标签,对部分携带附加服务属性的复合型商品等,开票选码依赖电商平台财务人员主观判断,不同电商平台开具发票信息可能不同。

  当前人工智能同样可能误判商品信息

  全面数字化的电子发票推广后,纳税人可将原税控设备中的客户和商品编码等信息批量导入电子发票服务平台,通过特有名词、关键词匹配的线性逻辑实现快速开票,解决了人工选码效率低、跨平台数据割裂等问题。但是商品编码体系较多、对复合商品的赋码标准缺乏等影响因素依然存在。

  笔者认为,可探索“数据获取—语义理解—多维校验—动态优化”的AI全流程链路开票模式,以更好应对复杂开票场景。依托AI语义处理能力,理解复杂的业务并简单描述,再将其自动匹配到最接近的编码,结合业务合同、支付记录等多维数据交叉校验,不断优化匹配规则。

  从目前来看,实现链路开票尚存待解难题。

  数据质量有待加强。数据校验和机器学习对数据质量要求较高,目前纳税人自行填写商品信息开票的模式让开票行为自由度更高,一定程度上也导致了有效数据与无效数据掺杂的情况。例如,有的物业管理公司兼营物业管理和停车服务,开票时惯性思维选择“现代服务”税目,适用6%的增值税率,未将停车服务对应的销售数据正确开具为不动产经营租赁发票,适用9%的增值税率。这使得日常税收征管中预警模型对风险识别的误判率上升,需要人工耗费大量精力追溯数据链路、校准算法逻辑。自由填报数据后失真的错误数据可能“污染”AI模型,AI可能将错误模式视为合理行为,导致错误推荐编码、税率错配等。

  AI应用的技术水平也有待加强。当前AI对非结构化数据解析能力有限,开票项目名称中出现多种规格名、品牌名等数据时,会对商品适用税率判断造成干扰。如开票项目名称为“柚子味鱼排”,AI可能误判商品为“柚子”。同时,在诸如混合销售或减免税政策等复杂业务场景下,AI误判率增加,需要人工介入复核。

  此外,各个行业的商品分类逻辑差异显著,单一AI模型难以兼顾各行业特征,每个垂直领域模型调试都需要耗费大量时间,并且随着行业发展、政策变动等因素还需要模型能够快速迭代响应,调试成本较高。

  “链路开票”落地的解决方案设计

  针对上述问题,笔者建议,进一步优化商品编码,升级税率、征收率的智能推荐系统等,推动实现销售货物或劳务过程的争议前置、校验前移、标准先定、链路闭环。

  构建商品全生命周期溯源体系。在商品编码与《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》等现有编码规则匹配之外,拓展匹配中国物品编码中心的GS1编码数据,构建开放共享的商品服务编码知识库。可通过AI自动生成基础词条,匹配对应商品,根据行业标准、优惠政策等变化及时更新对应词条,供纳税人和税务人实时查询使用。通过应用程序编程接口实时调取商品名称、规格、材质等基础信息,依托GS1编码基础标识体系,为每个商品生成独有的“税收数字身份证”,保证企业开具发票时可以“识码寻码”,通过单个商品唯一的“税收数字身份证”选择与之对应且正确的商品编码和税率、征收率。通过管理商品“税收数字身份证”,获取相关商品的流通路径和销售情况,为行业趋势和经济分析提供数据支撑。

  推动分类体系规范融合。基于增值税暂行条例的服务注释条款,探索构建“业务场景—服务类型—编码税率”模型。在数电发票开票平台通过自然语言处理技术解析业务合同和商品关键词,根据关联属性强、中、弱三层清分处理。对于强关联的关键词自动关联匹配相应商品编码和税率,初步清分出标准化商品征收信息。对于中、弱关联的商品做好人工复核标记,提示转入人工确认环节,可人工一键处理的简单复核业务在确认后更新开票模型知识库。同时,由税务与行业领域的专家代表组成编审委员会,对清分后无法判别的弱关联争议条目进行人工裁定,将可能存在的争议环节前置,提供企业异议申诉渠道,会商解决后定期更新商品服务编码知识库,通过动态增补尽量实现所有货物服务商品代码、名称及税率、征收率的正列举和更新维护。

  打造智能开票精准智控系统。探索扫码开票、人工预填开票和图像识别开票三类开票模式,提升企业规范开票效能。针对已有商品“税收数字身份证”的规范化商品,通过扫描对应的商品“税收数字身份证”码,自动匹配对应商品税收分类编码和税率开具发票,并根据购买方付款的账户信息自动发送给购买方。在开票环节,依托数电发票提高开票效率,同时推进智慧税务场景建设辅助校正开票准确率,实现商品流通全链路自动化“无感”开票。

  通过“系统智能化预填+人工校验修正”的人机协同模式,自动获取纳税人前期人工预填数据,根据业务类型自动预填必填项目,纳税人仅需人工核对补充,解决标准化系统难以覆盖复杂交易场景的问题,同时通过人工修正结果反哺系统迭代开票监测,双向反馈降低误开率。开票系统增设描述词过滤模型,自动屏蔽“柚子味”“芝士味”等风味描述词,聚焦核心商品词预填,当人工核对时弹出提示框“检测到风味描述词,请确认实际商品是否为鱼排?”确认即开票,修正即通过人工修正补充商品特征描述,训练模型提示预填准确度。

  对未纳入GS1编码体系的非标商品,如定制商品、手工制品等,可以采用“图像特征提取+语义分析”技术识别商品外观、结构,智能生成推荐编码,并按照对应税率开具相应发票。