1. 预期信用减值损失模型概述
预期信用损失模型主要是根据历史应收账款回收情况计算应收账款迁徙率，根据应收账款迁徙率计算得出应收账款历史损失率，再结合对未来经济发展及市场环境的预期，进行前瞻性调整，确定调整系数，从而确定预期信用损失率，最终计算出信用减值损失。
该过程主要涉及六个步骤：
1) 确定适当的风险分组，即确定客户群的构成。
2) 确定适当的期间，整理该期间应收款项的历史数据，确定用于计算历史损失率的历史数据集合。
3) 计算该历史期间的平均迁徙率。
4) 使用迁徙率来计算历史损失率。
5) 以当前信息和前瞻性信息调整历史损失率。
6) 建立准备矩阵计算预期信用损失准备。
2. 预期信用减值损失模型应用现状
财政部于2017年发布了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量(2017年修订)》(财会[2017]7号)，要求境内上市企业自2019年1月1日起执行新金融工具准则[1]。虽然新金融工具准则已全面实施，但企业在实际业务操作中，大多非金融企业对应收账款减值还是选择采用账龄分析法进行简化处理，而不是设计可操作的应收账款预期信用损失模型。
预期信用损失模型适用于需要评估信用风险的金融工具，包括但不限于贷款、应收账款、债券等。所以对于企业来说该模型具有前瞻性、全面性、及时性的优点，不仅能够考虑到金融工具的历史损失，还能提前考虑未来潜在风险，从而能够更早、更全面的进行信用风险评估。但因其模型构建需要大量的宏观经济数据、专业的判断和复杂的计算，这也提高了该模型应用的门槛。
3. 应收账款预期信用减值损失模型案例分析
案例公司简介：北京易华录信息技术股份有限公司(股票代码：300212)成立于2001年4月，是国务院国有资产监督管理委员会直接管理的中央企业中国华录集团有限公司旗下控股的上市公司。易华录通过打造数据湖这一具有中国特色的数字经济基础设施，为构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态而提供生态运营服务。
3.1. 首次执行新金融工具准则
易华录公司于2019年8月29日经过董事会审议通过了实施新金融工具准则的会计政策变更。此次变更主要将金融资产减值准备计提由“已发生损失法”改为“预期损失法”。
于2019年1月1日，执行新金融工具准则时金融工具分类和账面价值调节表如下：
Table 1. Implement the new financial instrument guidelines accounts receivable reconciliation table
表1. 执行新金融工具准则应收账款调节表
项目 |
调整前账面金额 (2018年12月31日) |
调整数 |
调整后账面金额 (2019年1月1日) |
应收账款减值准备 |
75622528.15 |
11612146.33 |
87234674.48 |
应收账款 |
2758650522.82 |
−11612146.33 |
2747038376.49 |
调整前2018年12月31日，按信用风险特征组合计提坏账准备的计提比例是2.58%，调整后2019年1月1日，按信用风险特征组合计提坏账准备的预期信用损失率为2.99%，增加了0.41%。如表1所示，运用预期损失法对应收账款进行减值评估后，可以观察到减值损失的计提比例有所提高，计提金额相应增加。
这一变化更加凸显了会计处理的谨慎性原则，确保了财务报表能够更加真实和公允地反映企业的信用风险状况。通过这种方法，企业能够更准确地预测并准备应对潜在的坏账损失，从而增强了财务报告的透明度和可靠性。
3.2. 短账龄应收账款的预期信用损失率分析
通过表2的数据分析，我们可以观察到，对于账龄在1年以内的应收账款，采用预期信用损失法后，计提比例从1.75%逐年上升至14.7%，这一变化显著高于原已发生损失法下的0%计提比例。这种变化意味着，这就意味着对1年以内的应收账款采用预期信用损失法会计提更多的坏账准备，反映出对1年内应收账款回收风险更为审慎的态度。
Table 2. The proportion of short account aging accounts receivable and the expected credit loss ratio of Beijing Yihualu Company from 2018 to 2023
表2. 北京易华录公司2018年~2023年短账龄应收账款占比及预期信用损失率情况
账龄 |
2018年 |
2019年 |
2020年 |
2021年 |
2022年 |
2023年 (按数据湖业务) |
2023年 (按其他业务) |
短账龄(3年以内)应收账款占比 |
98.91% |
98.81% |
96.35% |
93.60% |
94.54% |
65.57% |
65.57% |
1年以内预期
信用损失率 |
0% |
1.75% |
1.76% |
3.86% |
4.33% |
14.70% |
7.69% |
1~2年预期
信用损失率 |
10% |
10.48% |
9.71% |
13.15% |
11.81% |
23.00% |
18.08% |
2~3年预期
信用损失率 |
30% |
19.17% |
17.55% |
22.56% |
19.57% |
35.21% |
24.95% |
注：2023年进行了会计估计变更，根据业务的信用风险特征分为数据湖业务和其他业务，对其采用两类不同信用损失率。
同时，近6年的数据显示，短账龄应收账款的占比呈现逐渐下降的趋势，特别是在2023年，这一比例降至65.57%，降幅高达33.71%。对比2018年采用已发生损失法时的计提比例与2023年预期信用损失法下的坏账准备比例，可以发现，在短账龄应收账款占比最低的2023年，计提的坏账比例是最高的。这一现象说明该公司不仅提升了对于当年应收账款回收的谨慎度，而且对于未来3年内的应收账款都保持着较高的谨慎度。这一现象向利益相关者传递了一个信号：公司可能面临应收账款回收的困难，并且该困难可能是长期性的，以至于促使公司加强了对短账龄应收账款的审慎管理。
综上所述，预期信用损失法在处理短账龄应收账款时，确实展现了更高的谨慎性。然而，这种谨慎性也可能带来过度审慎的问题，导致坏账准备计提过多，从而可能低估应收账款的价值，影响财务报表使用者的判断。因此，在实施预期信用损失法时，公司需要在谨慎与合理性之间找到平衡点，以确保财务报表的真实性和公允性。
3.3. 长账龄应收账款的预期信用损失率分析
通过表3，我们观察到长账龄应收账款的占比呈现出持续上升的趋势，特别是在2023年，这一比例显著增长至34.43%，相较于上一年度的5.46%，增幅高达530%。
Table 3. The portion of receivables and expected credit loss rate from 2018 to 2023 of Beijing Yihualu Company
表3. 北京易华录公司2018年~2023年长账龄应收账款占比及预期信用损失率
项目 |
2018年 |
2019年 |
2020年 |
2021年 |
2022年 |
2023年 (按数据湖业务) |
2023年 (按其他业务) |
长账龄(3年以上)应收账款占比 |
1.09% |
1.19% |
3.65% |
6.40% |
5.46% |
34.43% |
34.43% |
3~4年预期
信用损失率 |
80% |
31.83% |
33.10% |
29.39% |
28.57% |
61.99% |
37.08% |
4~5年预期
信用损失率 |
80% |
51.62% |
51.94% |
47.47% |
41.79% |
77.23% |
53.04% |
5年以上预期
信用损失率 |
100% |
100% |
100% |
100% |
100% |
100% |
100% |
注：2023年进行了会计估计变更，根据业务的信用风险特征分为数据湖业务和其他业务，对其采用两类不同信用损失率。
在2019至2022年间，预期信用损失率维持在30%~40%的区间，这一比例远低于原已发生损失法的80%计提比例。这种差异在一定程度上表明，采用预期信用损失法可能不利于充分反映长账龄应收账款的信用风险，从而影响其管理的有效性。因此，公司在2023年对会计估计进行了变更，根据业务的信用风险特征，将应收账款重新划分为数据湖业务和其他业务两个组合，并对应采用了不同的信用损失率。然而，即便经过这一变更，其计提比例仍然低于原已发生损失法的80%计提比例。这意味着采用预期信用损失法可能对应收账款的坏账准备计提不足，其谨慎度不如已发生损失法。
由于预期信用损失率的计算调整存在一定的主观性，在对长账龄的计提比例选取上，当预期信用损失法的比例小于已发生损失法的比例时，部分企业出于谨慎性的考虑会采取已发生损失法的比例，但也有部分企业会采取预期信用损失法计算的比例。
所以相对来说，使用预期信用损失法可能会使长账龄的应收账款少计提应有的坏账准备，从而会导致财务报表中应收账款的净额被高估；同时也可能发生故意拖延回收应收账款，粉饰经营业绩的情况。
3.4. 结论
综上所述，预期信用损失法在处理短账龄应收账款时，确实表现出了较高的谨慎性，然而，过度审慎的做法可能会导致应收账款价值的低估，进而影响财务报表使用者的判断。
对于长账龄应收账款，预期信用损失法的谨慎性可能不及已发生损失法，这可能导致坏账准备计提不足，从而高估应收账款的净额。这种差异可能会掩盖企业的真实财务状况，对投资者和监管者构成了挑战。
基于会计处理的一致性原则，企业在对应收账款坏账准备的计提上应采用统一的方法。这要求管理层进行客观合理的判断，财务人员进行科学敏感的前瞻性调整。然而，这种主观性的增强也可能为企业提供更多操控利润的空间，增加了舞弊行为的隐蔽性。因此，投资者和监管者需要对企业的应收账款管理给予更多的关注，并加强对上市公司的监督检查，以确保财务报告的真实性和透明度。
4. 预期信用损失模型影响分析
4.1. 企业内部管理影响
预期信用损失模型下，企业需要根据历史信息及前瞻性调整等因素确认预期信用损失率，前瞻性因素根据企业外部经济环境会发生变化。因此需要定期对模型进行重检和修正，这就对公司管理者及财务人员提出了更高要求，并且还可能需要借助外部专业机构进行计算调整，从而导致企业管理成本增加[2]。
4.2. 财务报表使用者影响
财务报表使用者通过査阅公开披露的信息，只能发现目前财务报告及审计报告中关于应收账款信用减值损失计提的有关描述大多为准则标准条目，报表未详细介绍预期信用损失模型搭建过程及参数确定依据，仅简单披露信用减值损失计提比例，无法传递充分、有效的信息，这就增加了财务报表使用者的理解难度。
4.3. 企业风险影响
在预期信用损失模型下，对应收账款坏账准备的计提比例计算过程中，存在较多需要公司管理层和财务人员根据公司经营状况和宏观经济环境进行主观判断的环节，这就可能会使企业在应收账款减值方面进行隐蔽的盈余管理，甚至通过滥用会计估计变更来调节利润，这会大大增加应收账款舞弊的风险[3]。
5. 结语
预期信用损失模型通过融合历史数据与对未来经济及市场趋势的预测，展现了其在信用风险评估方面的先进性和科学性。尽管如此，该模型在不同账龄阶段的预期信用损失率计算中可能对应收账款的真实性构成影响。因此，财务管理人员在未来研究应收账款减值损失时，必须充分考虑账龄因素的重要作用。此外，模型的主观性与灵活性虽然为管理层提供了多样化的选择，但也可能为财务结果的人为操纵提供了潜在空间，这对监管机构提出了更为严峻的挑战。为此，不仅需要财务专业人员不断提升自身的专业素养，同时还需加强对应收账款监管的力度，以保障会计信息的真实性和可信度。