近年来,随着我国金融改革创新的不断深入推进,新型金融产品、金融组织和金融业态不断涌现,金融业的外延和内涵均发生了深刻变化。然而我国现行的金融业增加值核算方法虽经多次修订完善,但仍然存在与形势发展变化不相适应的地方,不能全面准确地反映当前金融业对经济社会发展的直接贡献。因此,有必要对现行金融业增加值核算方法进行深入研究,分析不同的核算方式对经济社会产生的影响,并从优化金融业增加值核算的角度探寻更加科学合理的核算方法,以便全面准确地反映金融业对地方经济社会的直接贡献。
(一)我国金融业增加值核算方法的沿革
“金融业增加值”是指国民经济体系中的金融部门在一定时期内通过提供金融服务创造的国民财富价值总量。由于金融活动的特殊性,“金融业增加值”历来是国民经济核算中的难点,并且随着国民经济核算体系的演进而逐步完善。20世纪50年代初期,我国按照MPS模式(即“物质产品核算体系”System of Material Product Balances,简称MPS)建立了国民经济核算体系,80年代开始由MPS向SNA(即“国民经济帐户体系”(System of National Accounts,简称SNA)转型。2004年我国金融业增加值核算方法已与国际通行的1993年版SNA有所接近。在2008年经济普查时,国家统计局结合2008年版SNA从多方面对核算体系进行了修订,我国金融业核算方法就概念体系而言已基本实现了与国际通行方法的接轨。
(二)金融业增加值核算的基本方法。金融业增加值核算方法可分为生产法、收入法。生产法是通过金融各行业总产出减去中间投入得到增加值,由于总产出及中间投入核算较为复杂,且数据可得性及时性不理想,目前生产法核算都是通过增加值倒推中间投入,并计算增加值率,此数据仅作为理论验证。
收入法是从生产过程创造收入角度,根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。收入法增加值由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四个部分组成。金融机构的报表体系比较完善,使用收入法进行增加值核算具有良好的实施基础。
我国金融业增加值核算主要分为年度核算和季度推算两种。年度核算又分为普查年度核算和一般年度核算。普查年度核算频率为五年一次,一般作为季度核算的基准数据;一般年度核算频率为每年一次。年度核算通常采用收入法进行核算,按照“法人经营地”原则,即各法人单位按照实际生产经营地向所在统计机构报送统计报表,通过对劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四个指标数据进行汇总核算得到金融业增加值,再以生产法进行理论验证。但是受人员和经费不足等客观因素影响,统计部门难以扩大数据采集范围,因此并没有使用生产法进行验证。
季度推算法则是以普查年度金融业增加值数据作为基准数据,然后参照人民币存贷款余额增长速度、证券交易额增长速度、保费收入增长速度为相关指标进行推算。计算公式为:当期金融业增加值=上年同期金融业增加值*当期金融业增加值发展速度。其中,当期金融业增加值发展速度由当期银行业及其他金融活动增加值发展速度、当期证券业增加值发展速度以及当期保险业增加值发展速度三项加权平均构成,相应的权重分别为按不变价口径计算的上年年度银行业及其他金融活动增加值、证券业增加值和保险业增加值占金融业增加值比重,当期的增加值发展速度则需要通过国家换算系数得到。
(一)季度推算法难以准确反映金融业增加值实际情况。一是没有全面反映创新业务发展情况。现行推算法按照银行业存贷款增速、保险业保费增速、证券业的股票基金交易额增速作为参照指标对金融业增加值进行测算。随着金融业务不断创新发展,商业银行理财业务、证券公司融资融券业务、保险公司资产管理计划等新型业务占比逐年增长,传统业务对金融机构利润的贡献度逐步下降,推算法不能反映创新业务发展的局限性日益凸显。统计数据显示,2015年银行理财存续规模突破20万亿元,增速继续保持在25%以上。融资融券等创新业务成为证券公司的主要收入来源,占比从2013年的11.59%快速上升至2015年的17.14%。二是主要业务指标与金融增加值的相关性显著下降。在金融业外部发展环境发生深刻变化的条件下,用主要金融业务的增速推算金融业增加值,与实际情况存在较大的偏差。以银行业为例,目前采用的利用存贷款增速来推算银行业增加值的方法在存贷款利差稳定、不良贷款不出现大幅增长的理想条件下有一定的合理性,但随着利率市场化的推进以及我国经济进入新常态,经济下行压力加大,不良贷款大幅反弹,银行业结束了利润高速增长的阶段,盈利能力大幅下降,营业利润并未与业务发展速度实现同步增长,有的地区、有的机构业务发展速度与营业利润甚至相背离。在这样的背景下,仅凭存贷款增速作为参照指标计算出的统计数据与金融业增加值实际情况存在较大误差。例如张家界市2016年上半年银行业金融机构存贷款余额分别增长23.98%、12.79%,但营业利润同比下降27%,银行业增加值同比下降6.92%。
(二)金融业增加值核算范围和内容有待拓展。一是核算范围没有涵盖金融新业态。统计部门现行金融业增加值核算范围仅包括银行业、证券业、保险业,但随着近年来金融业快速发展,新型金融业态不断发展涌现,如互联网金融公司、第三方理财机构等。上述机构的业务均属于金融活动的范畴,对地方经济社会发展的影响逐步加大,依照行业发展现状应纳入金融业增加值核算范围,以准确反映新型金融业态对增加值的贡献。二是核算内容存在遗漏项目和盲区。由于“资产减值损失”的提取在一定程度上削减了金融机构营业利润,掩盖了金融业增加值的真实情况。学术界关于是否将 “资产减值损失”纳入金融业增加值统计范畴存在一定的争议,目前统计部门并未将“资产减值损失”纳入金融业增加值核算范畴,如果将此会计科目纳入统计核算范畴,那么金融业增加值将在现有基础上出现一定的增长。
(三)“营改增”税制改革对增加值核算方法调整产生了迫切要求。生产税净额是是金融业增加值的重要组成部分,“营改增”之前,营业税是金融业缴纳的生产税中金额最多的税种,为简化金融业增加值的核算,金融业的生产税净额以营业税及附加为主。但是自今年5月份金融行业全面推开“营改增”后,营业税在金融业缴纳的生产税中的占比大幅下降,增值税上升为生产税中的第一大税种,并呈逐月扩大的趋势。因此目前主要以营业税及附加反映生产税净额的核算方法已经不能适应形势的发展变化,存在明显低估金融业增加值的弊端,亟待进行相应调整。
(四)统计指标和会计科目归并的标准化程度不高。一是对归并关系的理解出现偏差。金融业增加值核算方法明确了统计指标与会计科目的对应关系,但没有对会计科目的核算内容进行详细说明,由于金融机构财务人员业务素质参差不齐,对归并关系的理解不一,导致会计科目归并到统计指标时存在较大差异。例如填列“营业盈余”统计指标时,归并关系明确“营业利润”科目应归并到“营业盈余”统计指标中,但实际报送时各单位不尽相同,有的单位将“营业利润”科目归并到“营业盈余”统计指标中,有的单位将“净利润”科目归并到“营业盈余”指标中。在填报“劳动者报酬”统计指标时,多家金融机构仅填列“职工工资”科目而漏报“福利费”科目。二是会计科目的使用标准不统一。调查显示,由于金融业没有统一规定会计科目的核算内容,由各单位根据自身业务发展的特点独立制定,导致各金融机构同一会计科目的核算内容存在较大差异,影响金融业增加值统计数据的准确性。例如银行购买政府债券产生的收益,有的单位使用“利息收入”科目核算因而纳入了增加值统计,有的单位使用“投资收益”科目核算则被排除在增加值统计范畴之外。
(五)金融业增加值基础数据更新不及时。统计部门以普查年度数据为基础数据,以相关指标推算金融业增加值数据,而普查年度数据5年更新一次,存在一定滞后性。2015年张家界市人民银行按照收入法核算要求,以季度为频度直接从银行、证券、保险机构采集数据并汇总计算,全年金融业增加值为18.02亿元,市统计局则为13.76亿元,两者数据差异较大。主要原因除季度推算法不科学外,还与统计部门没有依据2013年经济普查获取的最新统计资料对基础数据及时进行修正有较大的关系。
(一)完善金融业增加值核算方法。一是建立统计信息共享机制。统计部门应加强与人民银行的沟通协调,实现统计信息共享,借助人民银行的力量,建立全口径金融业增加值统计监测制度,提高金融业增加值核算的科学性和准确性,确保金融业增加值统计数据质量。二是改进和完善季度推算法。探索建立业务发展速度和业务发展质量的双指标核算体系。首先是在业务发展速度指标中考虑创新业务的影响因素,将反映银行创新业务发展的理财资产余额增速和在证券创新业务中占比较大的融资融券业务增速作为参照指标,以传统业务和创新业务的营业收入占比为权重,加权计算得到金融业发展速度。其次是增设反映业务发展质量的指标。增设营业利润增速这一业务发展质量指标,与业务发展速度指标各按50%的权重,计算得到金融业最终增长速度。通过双指标核算法破解业务发展速度指标与金融业增加值相关性显著下降的难题 。
(二)提高会计科目归并的标准化程度。一是统一会计科目核算标准。规范金融业会计科目的核算内容,确保相同的的金融业务能够运用同样的会计科目核算,保持会计科目核算口径的一致性,为提高金融业增加值核算质量奠定坚实的会计基础。二是提高会计科目归并的质量。金融业增加值数据是反映金融业直接贡献的主要依据,各家金融机构应高度重视财务会计工作,加强对会计人员的业务培训,提高会计核算质量,严格按照金融业增加值核算要求,保证会计科目归并关系的一致性。
(三)扩大金融业增加值核算范围。一是扩大行业覆盖范围。将互联网金融公司、第三方理财机构等金融新业态纳入金融业增加值核算范围,以真实反映金融业对地方经济社会的直接贡献。二是扩大核算指标范围。将“资产减值损失”“应纳增值税”等指标纳入金融业增加值核算范畴,以消除统计遗漏项目和统计盲区。