|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (98), 2026 | | | | ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ | | | |
| | Сунь М.
аспирант Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова
| | | | В статье исследуются отраслевые особенности применения справедливой стоимости нематериальных активов в условиях цифровой экономики. Рассмотрены нормативно-правовые основы применения справедливой стоимости в российском и международном учете, проанализированы изменения, внесенные ФСБУ 14/2022. Охарактеризован методологический инструментарий оценки, включающий доходный, сравнительный и затратный подходы. Выявлены отраслевые различия в структуре и оценке нематериальных активов на примере нефтегазового, телекоммуникационного, IT-секторов, агропромышленного комплекса и железнодорожного транспорта. Раскрыты новые формы цифровых интеллектуальных активов, включая криптоактивы и токенизацию, а также механизмы формирования рыночных ценовых ориентиров для целей справедливой стоимости. Определены проблемные аспекты реализации концепции справедливой стоимости для малого и среднего бизнеса, а также для крупных корпораций. Сделан вывод о том, что гармонизация российских стандартов с МСФО создала нормативную основу для использования справедливой стоимости, однако эффективность ее применения требует учета отраслевой специфики и дальнейшего совершенствования методического инструментария. | | Ключевые слова: справедливая стоимость, нематериальные активы, цифровая экономика, ФСБУ 14/2022, отраслевая дифференциация, токенизация | | УДК 336.647:004; ББК У9(2)30–552.5я43 Стр: 97 - 100 |
Введение. В условиях современной экономической парадигмы, характеризующейся переходом к шестому технологическому укладу и повсеместной цифровизацией хозяйственных процессов, трансформация структуры стоимости компаний происходит в направлении доминирования нематериальных составляющих. Согласно эмпирическим обобщениям, за последние 25 лет доля инвестиций в нематериальные активы в совокупном объеме мировых инвестиций увеличилась на 29 %, в то время как доля материальных активов сократилась на 13 % [10, с. 4]. Данная тенденция актуализирует проблематику адекватного отражения нематериальных активов (НМА) в бухгалтерском учете и финансовой отчетности, в особенности в контексте применения категории справедливой стоимости, которая становится ключевым измерителем ценности в цифровой экономике. Особую значимость приобретают отраслевые аспекты применения справедливой стоимости, поскольку структура, состав и факторы стоимости НМА существенно дифференцированы в зависимости от вида экономической деятельности.
Цифровая экономика, определяемая как хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства выступают данные в цифровом виде [13, с. 43], порождает новые виды активов, не имеющих физической формы, но обладающих способностью приносить экономические выгоды. К таким активам относятся программное обеспечение, базы данных, цифровые алгоритмы, доменные имена, а также иные объекты интеллектуальных прав, созданные или используемые с применением цифровых технологий. В отличие от традиционных НМА, многие из этих объектов характеризуются высокой волатильностью стоимости, зависимостью от сетевых эффектов и сложностью идентификации в системе бухгалтерского учета. Цифровые интеллектуальные активы интегрируют экономическую, юридическую и технологическую сущности, что требует пересмотра принципов их стоимостной оценки [9, с. 8–10].
Нормативно-правовая основа применения справедливой стоимости к нематериальным активам. Применение справедливой стоимости к НМА регламентируется как международными, так и национальными стандартами финансовой отчетности. Согласно МСФО (IFRS) 13, справедливая стоимость представляет собой цену, которая была бы получена при продаже актива или уплачена при передаче обязательства в ходе обычной сделки между участниками рынка на дату оценки [3, с. 17]. Данная концепция ориентирована на рыночные данные и предполагает использование иерархии исходных данных, где приоритет отдается наблюдаемым рыночным ценам.
С 2024 года в России обязательным к применению стал Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы», который существенно приблизил национальные правила учета к требованиям МСФО (IAS) 38. Введение ФСБУ 14/2022 значительно изменило подходы к учету НМА, включая возможность оценки по переоцененной стоимости при наличии активного рынка [6, с. 33]. Однако между российскими и международными стандартами сохраняются различия, требующие трансформационных корректировок при составлении консолидированной отчетности. В частности, в отличие от МСФО, ФСБУ 14/2022 ограничивает применение переоценки для лицензий и разрешений на осуществление отдельных видов деятельности, что сужает возможности отражения справедливой стоимости таких активов [6, с. 38]. Кроме того, ключевым нововведением российского стандарта стало признание лицензий в качестве НМА, а также введение положений о ликвидационной стоимости и пересмотре элементов амортизации, при этом стандарт содержит отсылки к МСФО (IAS) 36 в части процедур проверки обесценения, что создает определенные сложности для организаций, ранее не применявших международные стандарты [11, с. 106–108].
Методологический инструментарий оценки справедливой стоимости в условиях цифровизации. Оценка справедливой стоимости НМА в цифровой экономике базируется на трех классических подходах: доходном, сравнительном и затратном. В условиях цифровизации специфика цифровых активов обусловливает ограниченную применимость сравнительного и затратного подходов ввиду уникальности большинства объектов и сложности определения затрат на их создание [4, с. 258]. Доходный подход, основанный на дисконтировании ожидаемых будущих денежных потоков, признается наиболее объективным, поскольку позволяет учесть специфические риски, связанные с использованием цифровых НМА, включая моральное устаревание и высокую степень неопределенности прогнозов. В агропромышленном комплексе применение доходного подхода осложняется необходимостью учета природно-климатических рисков, способных нивелировать эффект от использования технологических новшеств, однако именно этот подход остается предпочтительным в силу отсутствия сопоставимых рыночных аналогов для большинства отраслевых НМА [4, с. 260].
Оценка справедливой стоимости интеллектуальных активов должна учитывать не только прямые затраты на их создание, но и способность актива генерировать доход в долгосрочной перспективе. Детализированный перечень затрат, подлежащих капитализации при создании НМА собственными силами, включает расходы на оплату труда персонала, непосредственно занятого в разработке, и амортизацию использованных основных средств [5, с. 38–39]. Такой подход соответствует принципам достоверного отражения стоимости актива, однако на практике, как свидетельствуют статистические данные, лишь незначительная часть организаций капитализирует подобные затраты, предпочитая списывать их в текущие расходы [5, с. 36].
В контексте цифровой экономики особое значение приобретают методы оценки, основанные на использовании больших данных и технологий машинного обучения. Применение современных аналитических инструментов позволяет существенно повысить точность определения справедливой стоимости цифровых НМА за счет учета широкого спектра рыночных и технологических факторов [7, с. 118]. В частности, использование сравнительного подхода с привлечением автоматизированных систем сбора и обработки данных о рыночных сделках с аналогичными активами создает предпосылки для формирования объективных ценовых ориентиров.
Отраслевая дифференциация применения справедливой стоимости. Эмпирический анализ структуры и стоимости НМА российских компаний выявляет существенные отраслевые различия, предопределяющие специфику применения справедливой стоимости. В нефтегазохимической отрасли основная часть НМА представлена лицензиями на право пользования недрами (в ПАО «НК «Роснефть» – 77,2 % в 2021 г.), тогда как в ряде компаний значительную долю занимают прочие нематериальные активы и программное обеспечение (в ПАО «Газпром нефть» – 65,9 % и 24,7 % соответственно) [2, с. 697]. Такая структура предопределяет преобладание затратного подхода к первоначальной оценке, основанного на сумме фактических затрат на приобретение или создание актива. При этом, для лицензий на пользование недрами применение переоценки по справедливой стоимости затруднено ввиду отсутствия активного рынка, что ограничивает возможность отражения их реальной рыночной стоимости в отчетности [6, с. 38].
Телекоммуникационная отрасль демонстрирует иную структуру НМА, в которой доминирует биллинговое и прочее программное обеспечение (в ПАО «МТС» – 73 %), что отражает высокую зависимость деятельности от цифровых технологий [10, с. 7]. Расчет коэффициента Тобина (q) для компаний отрасли показывает, что только у ПАО «МТС» данный показатель превышает единицу (1,40), что свидетельствует о признании рынком существенной доли нематериальных активов в структуре стоимости компании. В то же время для ПАО «Башинформсвязь» коэффициент Тобина составляет 0,36, что указывает на недооценку рыночной стоимости активов компании, включая НМА [10, с. 8].
Для компаний IT-индустрии определяющее значение приобретают качественные факторы, такие как интеллектуальный капитал, репутация и инновационность деятельности [14, с. 156]. В рамках стоимостной оценки выделяются материальные факторы (степень роста продаж, маржа операционной прибыли, инвестиции в человеческий капитал) и нематериальные (умение воплотить стратегию, стоимость бренда, культура компании). Применение справедливой стоимости в IT-секторе осложняется тем, что многие ключевые активы (например, внутригенерированное программное обеспечение) не признаются в бухгалтерском балансе, что приводит к существенному занижению балансовой стоимости по сравнению с рыночной капитализацией.
Сельскохозяйственная отрасль обладает специфическими НМА, к числу которых относятся патенты на селекционные достижения, технологии возделывания, схемы внесения удобрений и средства защиты растений. Такие активы часто имеют ограниченную территорию применения и подвержены влиянию природно-климатических факторов, что повышает риски их обесценения и затрудняет применение сравнительного подхода [4, с. 259]. В связи с этим, для агропромышленного комплекса приоритетным становится доходный подход, требующий, однако, разработки отраслевых методик, учитывающих высокую вариативность будущих денежных потоков.
Особую группу составляют гудвилл и аналогичные активы, возникающие при объединении бизнеса. Для предприятий железнодорожного транспорта разработан методический подход к оценке стоимости гудвилла, основанный на адаптации доходного метода с учетом отраслевых особенностей [12, с. 121]. Данный подход включает оценку эффективности управления компанией через систему весовых коэффициентов, отражающих реализацию системы повышения качества транспортных услуг, создание бренда и рост привлечения инвестиций. Расчеты на примере ОАО «РЖД» показывают, что стоимость гудвилла, определенная по данной методике, существенно превышает балансовую оценку, что подтверждает наличие скрытой стоимости, не отражаемой в традиционном учете.
Цифровые интеллектуальные активы и новые формы справедливой стоимости. Развитие технологии распределенного реестра (блокчейн) и метавселенной привело к появлению новых видов цифровых активов — криптоактивов, невзаимозаменяемых токенов (NFT) и утилитарных цифровых прав. В настоящее время отсутствует общепризнанное определение цифровых активов, а существующая нормативная база не позволяет однозначно классифицировать их для целей финансового учета [13, с. 45]. Международная практика показывает, что большинство организаций учитывают криптоактивы в составе НМА по первоначальной стоимости с последующим тестированием на обесценение, однако данный подход не позволяет отразить существенные изменения стоимости, характерные для данного класса активов.
Развитие цифровых технологий приводит к трансформации не только состава нематериальных активов, но и механизмов их оборота и стоимостной оценки. Одним из таких механизмов выступает токенизация, представляющая собой процесс преобразования прав на актив в цифровой токен, функционирующий в системе распределенного реестра (блокчейн), что обеспечивает ряд фундаментальных преимуществ для оборота нематериальных активов. К числу ключевых преимуществ токенизации относятся такие, как трансформация структуры ликвидности за счет дробления прав собственности на микроединицы (токены), снижение операционных издержек в результате исключения посредников из транзакционной цепочки, обеспечение прозрачности операций благодаря неизменяемости записей в распределенном реестре, а также автоматизация исполнения условий сделок посредством применения смарт-контрактов [7, с. 116]. В контексте применения справедливой стоимости токенизация формирует новый механизм ценообразования, при котором рыночная цена определяется на основе реального спроса и предложения на вторичном рынке токенов, что позволяет рассматривать ее в качестве объективного и верифицируемого ориентира для оценки стоимости базового актива. Данный механизм особенно значим для тех видов нематериальных активов, для которых традиционные подходы к оценке сталкиваются с отсутствием активного рынка или уникальностью объектов. Практическая реализация сравнительного подхода к цифровым интеллектуальным активам может быть проиллюстрирована на примере оценки доменных имен, где метод аналогов, адаптированный с учетом корректировок на способ формирования домена, доменную зону, смысловую нагрузку и иные технические характеристики позволяет определить рыночную стоимость права на доменное имя как цифрового актива [9, с. 18–21]. Такая методика, основанная на систематизации рыночных данных и применении корректирующих коэффициентов, демонстрирует возможность преодоления информационной асимметрии, характерной для рынков цифровых нематериальных активов и обеспечивает формирование достоверной базы для оценки справедливой стоимости в рамках сравнительного подхода.
В рамках концепции управления стоимостью (Value-Based Management) разработан алгоритм формирования финансовой стратегии использования цифровых нематериальных активов (ЦНМА), направленный на максимизацию рыночной стоимости организации за счет эффективной коммерциализации ЦНМА [8, с. 319–320]. Данный алгоритм включает этапы анализа внешней и внутренней среды, выбора сквозных цифровых технологий, оценки возможности вовлечения ЦНМА в финансовый оборот и расчета дисконтированной стоимости будущих денежных потоков. Реализация предложенного алгоритма позволяет эксплицировать в количественном выражении вклад цифровых нематериальных активов в совокупную стоимость компании, что создает аналитическую основу для обоснования управленческих решений инвестиционного характера.
Отраслевые детерминанты проблемного поля применения справедливой стоимости к нематериальным активам. Реализация концепции справедливой стоимости на практике сопряжена с рядом проблем, имеющих отраслевую специфику. Для предприятий малого и среднего бизнеса основными вызовами выступают сложность идентификации НМА, отсутствие четких критериев капитализации и недостаток квалифицированных специалистов [1, с. 13–14]. В условиях ограниченности ресурсов малые предприятия зачастую не могут привлекать независимых оценщиков, что приводит к использованию упрощенных методов оценки или полному непризнанию НМА на балансе. Следствием этого становится искажение финансовой отчетности и снижение инвестиционной привлекательности.
Для крупных корпораций, функционирующих в отраслях с высокой долей НМА, проблема заключается в несоответствии балансовой и рыночной стоимости активов. Как показывают расчеты, удельный вес НМА в рыночной стоимости ПАО «Газпром нефть» в 2021 г. составил 1,89 %, тогда как коэффициент Тобина для компании превышал единицу, что указывает на наличие значительного объема неучтенных нематериальных активов [2, с. 695]. Аналогичная ситуация характерна для IT-сектора, где рыночная стоимость компаний в разы превышает балансовую стоимость чистых активов.
Дополнительные сложности возникают при оценке справедливой стоимости гудвилла в рамках объединения бизнеса. Согласно ФСБУ 14/2022, гудвилл признается только при приобретении предприятия как имущественного комплекса и подлежит ежегодному тестированию на обесценение [6, с. 41]. Однако, в индивидуальной бухгалтерской отчетности российских организаций отражение гудвилла может приводить к искажению валюты баланса, поскольку не существует активного рынка для такого рода активов, а применяемые методы оценки являются высоко субъективными [6, с. 44]. К числу системных проблем относятся также отсутствие единых подходов к классификации интеллектуальных активов и неопределенность в разделении прав на НМА между заказчиком и исполнителем при выполнении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ [5, с. 40].
Заключение. Результаты проведенного анализа отраслевых особенностей применения справедливой стоимости нематериальных активов в условиях цифровой экономики свидетельствуют о том, что данная учетная категория приобретает статус ключевого инструмента репрезентации реальной ценности бизнеса в условиях преобладания нематериальных факторов создания стоимости. Введение в действие ФСБУ 14/2022 и сближение российских правил учета с международными стандартами финансовой отчетности сформировали нормативную основу для использования справедливой стоимости, тогда как практическая реализация данного подхода требует учета отраслевой специфики. В нефтегазовом секторе доминирующее положение занимают лицензии на пользование недрами, оценка которых по справедливой стоимости ограничена отсутствием активного рынка, что предопределяет преобладание затратного подхода. В телекоммуникационной отрасли доминируют объекты программного обеспечения, что создает предпосылки для применения доходного подхода и обусловливает высокую корреляцию между рыночной капитализацией и стоимостью НМА. В IT-индустрии определяющее значение приобретают интеллектуальный капитал и качественные факторы, не находящие полного отражения в балансовых оценках, что приводит к существенному разрыву между учетной и рыночной стоимостью компаний. Для агропромышленного комплекса характерны НМА в виде селекционных достижений и технологий возделывания, оценка которых сопряжена с высокими природно-климатическими рисками, что требует разработки специализированных отраслевых методик в рамках доходного подхода. Развитие технологий распределенного реестра и токенизации открывает новые возможности для формирования рыночных ценовых ориентиров, что способствует повышению достоверности оценки справедливой стоимости цифровых НМА. Вместе с тем, сохраняющиеся проблемы идентификации, капитализации, разделения прав и обесценения НМА требуют дальнейшего совершенствования нормативной базы и методического инструментария с учетом отраслевых особенностей и динамики цифровой экономики. |
| |
|
|
|
