基于时间驱动作业成本法的企业物流成本核算

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1、基于时间驱动作业成本法的企业物流成本核算【摘要】理论上,作业成本法的价值广为人知,应用作业成本法核算和管理企业物流成本也被专家学者认同,然而实务界应用并不理想,时间驱动作业成本法能有效解决这一问题。文章遵循时间驱动作业成本法基本原理,结合案例阐述了企业物流成本核算的实施。案例应用显示,时间驱动作业成本法在企业物流成本核算中具有操作简单、应用成本低、适应复杂物流运作和能力损失可视化等特点,可以将作业成本法的理论价值真正体现在实务界。  【关键词】时间驱动作业成本法物流成本成本核算    一、引言    由于第一、第二利润源的日益枯竭,作为第三利润源的物流成为企业在市场竞争中的重要

2、砝码,因此企业纷纷探索如何对物流成本进行控制。在物流成本控制中,首先遇到的问题就是如何核算企业物流成本,核算的准确与否直接关系到成本控制决策制定的有效性,基于此,一些学者就作业成本法在物流成本管理中的应用价值及应用前景进行了积极而广泛的研究,相对而言,企业对作业成本法的运用显得极为滞后而且慎重。事实上,由于ABC的一些固有缺陷,使得企业应用ABC核算企业物流成本面临许多实际问题,最主要的是企业出于对ABC高额实施成本的恐惧,如由于ABC核算成本分两阶段,而由资源成本分配到物流活动这一阶段的分配过程非常复杂,需要对工作人员进行详细的长时间调查访问得到所需数据,因而需要花费大量时间

3、和成本;同时,假设由于运作环境的改变,需要增加一些物流活动,ABC模型为了反映这一活动准确核算物流成本,不得不进行模型更新,膨胀物流活动词典,这将使得ABC计算系统所需储存与处理数据成几何基数增长,大大增加应用成本,导致一些已经应用ABC系统的企业或放弃;或即使环境改变,由于更新模型,如作业、作业动因及动因率的重新确定需花费大量时间和成本,放弃更新模型,导致成本核算不准确。除了实施成本高,ABC选择的成本动因是交易动因(如订单量、装卸次数等),但选择交易动因暗含了一个假设条件,即一个特定活动每次执行所消耗的资源数量相同,这在现实中是非常少的,如紧急订单与普通订单处理时间不同,因

4、此难以真正反映物流运作复杂性;同时,几乎所有ABC系统的成本动因率是在没有能力损失假设下计算出来的。  在当前理论界和实务界都已逐渐接受ABC的思想之后,如何切实解决ABC的应用问题已成为当务之急。本文探讨的时间驱动ABC,能较好地解决传统ABC在企业物流成本核算中面临的诸多问题,从而为ABC在我国企业物流成本核算中的推广使用提供一条有效途径。    二、应用时间驱动作业成本法核算企业物流成本    1、时间驱动作业成本法的基本原理  基于传统作业成本法操作的复杂性,推行实施的长期性及应用的高成本,难以在企业推广使用的问题,美国哈佛大学教授开普兰(2004)在《哈佛商业评论》上

5、提出了时间驱动作业成本法的理念来对传统作业成本法进行改进。时间驱动作业成本法通过活动消耗的时间来驱动资源成本直接分配到成本目标(如客户、部门、产品等),其实施主要包括以下步骤:确定有效资源能力(有效资源能力等于理论资源能力减去必要的闲暇、停工等)、计算单位资源能力成本、确定单位作业所需资源能力和计算单位作业成本。因此,时间驱动作业成本法消除了冗长且主观性较强的将资源分配到活动的阶段,在整个成本分配过程中只需要估计两个参数:资源能力成本率和每个活动消耗资源能力所占用的时间。  2、时间驱动作业成本法核算企业物流成本的实施  依据时间驱动作业成本法原理,企业物流成本核算可用下列模型

6、表示:    其中,C:成本目标总成本;:物流作业数量;l:物流作业j执行次数。具体来说,式(1)主要通过以下步骤来实施:第一,确定物流活动涉及的资源库,物流活动涉及到许多部门,如采购部门、销售部门、物流部门等,每个物流活动涉及的部门都可以作为一个资源库;第二,估计每个资源库成本;第三,估计每个资源库实际提供资源能力,一般按理论资源能力的80%-85%计算;第四,计算每个资源库单位资源能力成本;第五,基于不同时间动因,确定每个特定事件物流作业消耗时间;第六,计算物流活动成本。下面以具体案例来进一步说明时间驱动作业成本法核算企业物流成本进行的实施。为分析简化,只选定物流活动涉及的

7、一个资源库——配送中心进行核算,如果要核算企业物流总成本,物流活动涉及的其他资源库用同样的方法核算,然后再加总即可。某制造企业配送中心配送A、B两种产品给不同的客户,假设完成这两项业务需要订单处理、进货、包装、拣货和发货五个作业,配送中心共有员工30人,2007年8月该配送中心发生的包括设施设备折旧、办公、工作人员薪金等总费用64627元,其完成的实际工作任务是2840个订单、2100次进货、2900次包装、3400次拣货和2900次出货,其中涉及A产品的物流作业量是普通订单1000个、新客

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