2023预收账款的账务处理 事业单位科研仪器设备共享机制研究

工作研究?≤鏊黪’鬟囊豢鋈蒸鬻橥蓑鬻麟豢誊寨寨ij0渗、?鬻簿用资产发挥效益。一方面要对无形资产产生过程进行监管,并合理评估进帐;另一方面,对生物性资产要不定期抽验,通过强化对基地的管理,建立生物性资产使用管理的审批程序,并加强基地管理或试验管理人员的保管职责,对生物性资产推行动态跟踪管理。2.构建完善科研仪器设备共享模式。资产管理部委在起草政府采购计划时要统筹调配,盘活资产。要在单位内部推行科研仪器设备共享制度,设置专人管理试验室,并对试验推行预约登记管理。每年对试验室仪器设备使用频度作为试验室绩效考评指标,奖励相应的科研人员和管理人员。提高对试验室仪器设备运行维护管理的投入。(四)推进政府采购变革。、l-鉴于林业科研事业单位专用材料采购主要是苗木、化肥等,可按地域成立政府采购指导小组,设立供应商备选库,通过对当地的供应商公开招招标,对于目录外的货物在备选库的范围内可直接定点采购,借此规范政府采购行为。2.推进政府采购网路信息化技术建设,建立内部办公手动化系统。为避免渔业科研信息的泄露,便于信息的勾通,要建构系统内部办公手动化OA系统。充分利用网上竞价、电子反拍等信息化采购方式,增加政府采购的效率。 #
、(五)构建完善财务风险管理机制。鉴于林业科研事业单位业务的特殊性(投资面广、周期长,科技成果转换难度大等),还要对林业科研事业单位财务活动进行可行性论证,及时控制财务活动的潜在风险。一方面,在单位内部推行责任风险与管理层的绩效挂钩制度,增加管理层的责任意识,因而不断完善财务风险管理机制,防止经济损失;另一方面,财务人员要强化对财务管理过程中的风险防控意识,强化稽核管理。(六)逐步建立单位内部审计。林业科研事业单位内部审计的主要任务,是要及时发觉并纠正单位内部经济活动、财务管理、资产管理等方面存在的问题。通过内部审计部委对财务活动的监督管理,防止财务管理过程中财务部委既是运动员又是裁判员,难以客观公平评价财务管理的行为。主要参考文献[1]科学事业单位科研项目经费的核算探讨.马岚.现代商业.259—261[2】我国慈善性林业科研的主要特性及管理模式研究.翟勇.林业科技管理.2007(6)5—8转53作者单位:美国温带渔业科大学珠海试验站(责任编辑:小轩)一、预讨债款管理与核算存在的问题(一)管理不到位导致风险与减值预讨债款是企业在产品发出或劳务提供前向交易对方预付的一部份账款。 #
这些账款对账形式提供给企业交易安全的保障。预讨债款在总额上通常会超过协议约定的总额,具有订金和保证金的功能。这些交易安全本性并且其有被广泛选用的基础与价值。并且,这些事情都有多面性,预讨债款只是这么。预讨债款有交易安全保障的一面,还有会带给问题与风险的一面。我们从预讨债款的业务步骤来剖析。从整个业务步骤上,预讨债款可分为两个阶段。一是预付阶段,二是销售实现阶段。在第一阶段,企业按协议约定收到预讨债款,帐目处理为贷记“预讨债款”,保留其负债特征2023预收账款的账务处理,持有预讨债款是安全的。踏入第二阶段,企业按协议发货或提供劳务实现销售,帐目处理为按实现销售总额借记“预讨债款”。前面说到,预讨债款总额通常会大于协议总额。在一项交易完成价差没有及时还清的状况下,“预讨债款”科目将出现贷方余额。这时预讨债款早已变性,由负债弄成债务。在财务活动中选用预讨债款进行交易的速率较高的状况下,债务性质的预讨债款规模也十分大。实务中,有许多企业往往忽略这一点,没有像注重预收账款这样来注重预讨债款债务,安全保障意识及方式缺乏,忙于对预讨债款管理,没有做到对预讨债款进行定期结算及时清除,由此导致预收未收的预讨债款越积越多,已变更成为债务的预讨债款常年核销直到产生坏帐,给企业导致经营损失。 #
(二)处理不规范导致业务纷乱现实中,这些企业在处理预讨债款时,形式也极不规范,没有严苛违反财会机制规定,辅以标准的财务核算统计方式进行。诸如:处理口径不一致,技巧不统一,瞒报或冒领所得款额,性质为预讨债款的业务在预收账款,其他预收款,预收账款,其他应付款等多个来往课目胡乱核销。预讨债款业务处理不规范,提高了后期管理的难度。财会业务纷乱,帐目不清晰,财务审计人员的工作量加强。(三)列示不恰当造成财务情况和经营成果无法真实反映许多企业在编制财会报表时,没有按现行财会体制规定把“预讨债款”的明细账的贷方余额纳入“应收账款”项目中2023预收账款的账务处理,进而促使企业资产总值、负债金额及预收账款金额、预讨债款金额被少计,无法对企业真实的财务情况和经营成果进行反映,因而企业流动百分比、资产负债率等指标无法准确估算,影响企业对负债规模、还债能力等的掌握。也有,因为财务人员业务能力不够,工作不够认真,应收账款的贷方余额已为债务性质,未作为减值损失的结转基础纳入造成拨备的高估与处理,从而引发财会利国史垦壅些垒过至Q】生壹万方数据 #