ความแตกต่างการคำนวณต้นทุนราคาสินค้าแบบ FIFO และ LIFO

วิธีการคำนวณต้นทุนของสินค้า มีอยู่หลายแบบ แต่ละแบบก็เหมาะกับสินค้าแต่ละชนิดแตกต่างกัน วิธีที่เป็นที่นิยมส่วนใหญ่จะมี 2 วิธี คือ FIFO และ LIFO ลองมาดูกันว่ามันแตกต่างกันอย่างไร

FIFO หรือ First In First Out หมายถึงสินค้าชนิดใดเข้ามาก่อน จะถูกจ่ายออกก่อน โดยปกติแล้วการจัดเก็บสินค้าเราจะใช้หลักการนี้อยู่แล้ว โดยที่สินค้าเก่า (สินค้าที่ถูกผลิตหรือรับเข้าสต๊อกมาก่อน) จะต้องถูกนำไปใช้ก่อน วิธีคำนวณต้นทุนราคาสินค้าในแบบวิธีนี้ก็จะใช้หลักการนี้เช่นกัน ซึ่งการคำนวณต้นทุนในแบบ FIFO นี้ ปกติแล้วจะให้ราคาต้นทุนต่ำ เนื่องจากในความเป็นจริงสินค้ามักจะมีราคาสูงขึ้นตามกาลเวลา

LIFO หรือ Last In First Out หมายถึงสินค้าที่เข้ามาทีหลัง จะถูกจ่ายออกไปก่อน วิธีการวัดต้นทุนแบบนี้จะอาศัยราคาล่าสุดของสินค้าเป็นหลัก โดยมีสมมุติฐานว่าราคาต้นทุนของสินค้าจะมีราคาใกล้เคียงกับราคาตลาดในปัจจุบัน

ทั้ง FIFO และ LIFO เป็นวิธีการคำนวณมูลค่าต้นทุนสินค้าที่เป็นที่นิยม ซึ่งจริงๆ ยังมีวิธีอื่นๆอีก เช่น ถัวเฉลี่ยน้ำหนัก (Weight Average) ซึ่งการเลือกวิธีคำนวณต้นทุนในแต่ละแบบจะมีข้อดีข้อเสียแตกต่างกันออกไป 
  • FIFO มักจะใช้กับสินค้าที่มีวันหมดอายุ เช่น อาหาร ยา เพื่อป้องกันการหมดอายุของสินค้า เนื่องจากสินค้าเก่าจะถูกนำออกมาขายก่อนเสมอ
  • LIFO มักจะใช้กับสินค้าที่มีการปรับราคาบ่อย ซึ่งล้าสมัยเร็ว หรือมีการปรับราคาตามสภาพตลาด เช่นสินค้าเทคโนโลยี คอมพิวเตอร์ รถยนต์ หรือ อสังหาริมทรัพย์ เป็นต้น โดยหลักการแล้วต้องมีการมีการปรับราคาต้นทุนให้เป็นปัจจุบันเสมอ
  • Weight Average มักจะใช้กับสินค้าที่มีราคาเปลี่ยนแปลงขึ้นๆ ลงๆ ไม่มากนัก หรือสินค้าที่ขายเป็นปริมาณมากๆ (ต้นทุนแต่ละชิ้นหรือแต่ละล๊อตการผลิตอาจไม่เท่ากัน)

วิธีการคำนวณต้นทุนในแบบต่างๆ จะมีผลให้ต้นทุนราคาสินค้าในแต่ละแบบไม่เท่ากัน รวมถึงค่าใช้จ่าย และการเสียภาษีด้วย ดังนั้นการเลือกใช้วิธีการคิดต้นทุนแบบใดอาจต้องเลือกให้เหมาะสมกับธุรกิจในแต่ละประเภท

หมายเหตุ การคิดราคาต้นทุนเป็นคนละเรื่องกันกับการ รับ-จ่าย สินค้านะครับ เนื่องจากโดยทั่วๆไปการจ่ายสินค้าออกไม่ว่าจะคิดต้นทุนแบบใดเรามักจะทำการจ่ายของเก่าออกไปก่อนเสมอ ส่วนการคิดราคาต้นทุนเป็นเรื่องทางบัญชี ใช้ในการสรุปรายรับรายจ่าย วางแผนสต๊อก หรือ การประมาณการรายได้
Writer Goragod Posted 25 Sep 2019 Views 198 Tags SQL

Related

^