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摘要：本文在拆解制造業物流供應環節的基礎上，首先，對制造業物流供應成本進行了相應分類，并分析得出其具備的隱蔽性、復雜性、分散性的特征。其次，在充分論證傳統核算方法和核算模式的優劣勢后，本文構建了適用性更好的基于“會計核算+輔助賬戶+大數據計量”的物流供應成本核算體系。最后，本文提出了大數據技術在優化制造業物流供應成本核算體系方面的可行方案：一是搭建了包含數據集市、算法引擎、報表輸出、數據共享四個模塊的物流供應成本信息管理系統；二是分析了大數據技術在隱性成本計量方面的應用。
關鍵詞：物流供應成本；核算體系；大數據；信息管理系統
一、制造業物流供應成本的構成與特征
按照制造業企業的一般生產經營流程，其物流活動可以歸納在供應、生產、銷售、回收、廢棄物等五個生產經營環節中，具體的范圍分類包括：（一）物流供應環節，包括達成采購協議、采購運輸、原材料倉儲、申領原材料出庫；（二）物流生產環節，包括物流搬運、半成品倉儲、場內運輸、產成品入庫；（三）物流銷售環節，包括產成品倉儲、達成銷售效益、貨物準備、銷售運輸；（四）物流回收環節，包括達成退貨回收協議、回收運輸、回收倉儲、回收處置；（五）物流廢棄環節，包括廢棄清點、廢棄物運輸、廢棄物處理。與制造業企業的生產經營流程相對應，其物流成本也可以劃分為物流供應成本、物流生產成本、物流銷售成本、物流回收成本、物流廢棄成本等五個組成部分。本文的研究聚焦在制造業企業生產經營流程中的供應環節，即重點探討制造業物流供應成本的核算體系。其中，物流供應成本的定義是指制造業企業在接到訂單到申領原材料出庫的過程中，因物流活動而產生的所有企業資源耗費的貨幣化表現，其涵蓋的成本包括顯性成本和隱性成本兩個部分，顯性成本包括為達成采購協議而發生的訂貨成本、原材料采購發生的運輸成本、原材料倉儲環節發生的庫存維持成本、供應環節中對原材料采購運輸倉儲所發生的監控和交易信息的存儲與處理所發生的物流信息成本、供應環節中進行現場作業管理等整體管理所發生的物流管理成本，隱性成本包括采購運輸過程中的在途原材料和倉庫中的原材料等物資所占用的資金成本、原材料缺貨導致無法簽訂采購協議而讓客戶短暫流失所造成的損失成本、原材料缺貨導致無法簽訂采購協議而讓客戶永久流失所造成的損失成本。具體的制造業物流供應成本構成，可見表1?；谏鲜鰧χ圃鞓I物流供應成本構成的分析，可以分析歸納制造業物流供應成本的三大特征：（一）隱蔽性，一方面表現在與物流供應環節相關的人員費、折舊費、保險費等被分散計量到采購成本、管理費用等會計科目中，因此無法準確計量和核算物流供應成本；另一方面表現在原材料在途和倉儲狀態所占用的資金成本以及因原材料缺貨導致的客戶流失成本等隱性成本難以在現有的財務報告體系中體現。（二）復雜性，表現在物流供應活動的成本費用計量與現有財務報表體系存在不兼容，例如原材料采購過程中的裝卸搬運費在現有的財務報表體系下會被計量為制造費用且在期末最終轉化為企業的資產，列入資產負債表的資產端，而在物流供應的成本核算中應計量為運輸成本。（三）分散性，表現在制造業物流供應涉及的環節多、鏈條長，包括原材料采購、原材料運輸、原材料驗收入庫、倉儲維護、原材料出庫，且在各環節中又交叉涉及辦公費、折舊費、人員費、損失費用等，這就造成了物流供應成本核算的分散。
二、制造業物流供應成本的核算體系
（一）物流供應成本的一般核算方法與核算模式
制造業物流供應成本的核算方法包括會計核算法、統計核算法、作業成本法，上述方法在核算物流供應成本時都各有優勢，但也存在一定的局限。會計核算法的優勢在于其核算工作可以與其他日常核算工作同時展開，一方面可以不額外增加財務人員的工作量，另一方面可以保證物流信息采集的連續性；劣勢在于較難從會計科目中完全剝離物流相關費用，完全依靠財務人員的經驗判斷難免存在偏差，同時無法核算物流供應環節發生的隱性成本。統計核算法的優勢在于僅需從會計期末查找統計明細賬，操作簡單；劣勢在于工作量較大，且費用認定主觀性強，容易造成物流供應費用的遺漏和重復統計。作業成本法的優勢在于通過作業動因分攤成本，可以準確分拆、核算物流供應成本；劣勢在于技術實現難度大，需要財務核算人員有較高的業務熟悉程度，同時無法核算隱性成本。制造業物流供應成本的核算模式包括單軌制核算模式、雙軌制核算模式、物流供應成本輔助賬戶。單軌制核算模式是指在現有的會計體系下增設相應一級科目，將物流供應相關費用記入該一級科目，期末歸集進行成本分攤，該模式雖然便于財務工作人員理解、操作，但破壞了現有的會計體系，且物流供應成本具有較強的復雜性和分散性，會造成一定的核算偏差。雙軌制核算模式是指與現有會計體系并行，單獨建立物流供應成本核算體系，并配套單獨的會計科目、賬目憑證、報表，該模式不會破壞現有的會計體系，易于財務工作人員理解，但兩套體系在費用歸集時工作量大，容易出錯。物流供應成本輔助賬戶是指在現有的會計體系下，將設計物流供應費用的會計科目設置物流供應成本的輔助賬戶，這樣在不打亂現有會計體系的基礎上，僅需通過期末匯總輔助賬戶成本即可編制、核算物流供應成本。
（二）基于“會計核算+輔助賬戶+大數據計量”的核算體系構建
基于上述對一般核算方法和核算模式優劣勢的比較分析，本文嘗試構建基于“會計核算+輔助賬戶+大數據計量”的核算體系，以規避一般核算方法和核算模式的局限，盡量保證制造業物流供應成本核算體系的合理。具體的核算體系構建步驟如下。第一步：根據制造業企業物流供應所涉及的環節進行相應的成本屬性分析和費用分攤，其中，顯性成本包括訂貨成本、運輸成本、庫存維持成本、物流信息成本、物流管理成本，隱性成本包括資金成本、客戶短暫流失成本、客戶永久流失成，具體的成本屬性分析和費用分攤可見表1。第二步：對于顯性成本，通過設立三級輔助賬戶從現有的會計體系中將物流供應費用進行剝離，以便于在不破壞現有會計體系的前提下在期末利用T型賬戶對物流供應費用進行歸集、核算。第三步：對于隱性成本，首先確定物流供應過程中涉及的隱性成本部分，主要包括資金成本、客戶短暫流失成本、客戶永久流失成本。其次，運用大數據技術對不便于計量的隱性成本進行核算。對于采購運輸過程中的在途原材料和倉庫中的原材料等物資所占用的資金成本，應先利用大數據系統實時反饋在途原材料和倉庫原材料的資金占用情況，再通過大數據系統接口實時獲取公開市場資金隔夜拆借利率，以此核算在途原材料和倉庫原材料的資金成本。對于因原材料缺貨導致無法簽訂采購協議而讓客戶短暫或永久流失所造成的客戶流失成本，應先利用行業大數據分析客戶行為模型，測算因原材料缺貨導致客戶短暫流失或永久的發生概率，再分別計算客戶的單筆業務利潤和生命周期內業務利潤，客戶短暫流失、永久流失的發生概率與單筆業務利潤、生命周期內業務利潤的乘積即為客戶短暫或永久流失所造成的客戶流失成本。第四步：將輔助賬戶體系下的顯性成本核算和大數據計量下的隱性成本核算匯集，即可得到完整的基于“會計核算+輔助賬戶+大數據計量”的制造業物流供應成本核算體系。
三、大數據技術對制造業物流供應成本核算體系的優化
基于前文分析，制造業物流供應成本具備隱蔽性、復雜性、分散性的特征，因此傳統的會計核算體系很難將復雜分散的物流供應成本信息充分挖掘出來，容易造成物流供應成本信息的遺漏缺失。利用大數據技術可以從兩個方面進一步改進優化制造業物流供應成本核算體系：一是構建基于大數據的物流供應成本信息管理系統，通過實時、可回溯的信息管理系統有效解決制造業物流供應成本的復雜性和分散性問題；二是將大數據技術，即數據挖掘和數據建模應用于對隱性成本的計量中，有效解決制造業物流供應成本的隱蔽性問題。
（一）基于大數據的物流供應成本信息管理系統
為了更好的存儲、處理、分析制造業物流供應成本信息，滿足大數據的數據挖掘和數據建模需求，首先需要建立統一的物流供應成本信息管理系統，使系統能夠對采集的物流供應數據進行精確的核算、計量、報表輸出、共享。物流供應成本信息管理系統的底層架構包括數據集市、算法引擎、報表輸出、數據共享四個模塊：1.數據集市模塊，核心定義是指為了滿足物流供應成本核算需求、按照多維度層次存儲的數據立方體，為了形成有效的數據集市，應從顯性成本和隱性成本兩個渠道去采集數據。顯性成本的數據采集工作應通過人工打標簽的方式對各個物流供應環節涉及的成本費用進行錄入，涉及的各物流供應環節包括訂貨、采購、運輸、驗收、倉儲；隱性成本的數據采集工作一方面通過自動爬取同行業企業數據和公開市場信息獲取，另一方面通過行業共享數據獲取。2.算法引擎模塊，算法引擎模塊同樣分為顯性成本和隱性成本兩部分。對于顯性成本部分的數據算法嚴格按照“會計核算+三級輔助賬戶”的核算邏輯進行運算；對于隱性成本部分的數據算法則按照如下的邏輯進行運算，其中，資金成本等于原材料占用資金規模與公開市場隔夜拆解利率的乘積，客戶流失成本等于客戶短暫流失、永久流失的發生概率與單筆業務利潤、生命周期內業務利潤的乘積。3.報表輸出模塊，在經歷數據集市和算法引擎模塊后，應對制造業企業物流供應成本核算結果進行標準化、可視化的結果輸出。4.數據共享模塊，在企業授權之后可將部分數據結果上傳，用于制造業企業間的數據共享、數據挖掘和比較優化。
（二）大數據技術在隱性成本計量中的應用
制造業物流供應成本的隱性成本部分涵蓋三個部分：一是采購運輸過程中的在途原材料和倉庫中的原材料等物資所占用的資金成本；二是因原材料缺貨導致無法簽訂采購協議而讓客戶短暫流失所造成的客戶短暫流失成本；三是因原材料缺貨導致無法簽訂采購協議而讓客戶永久流失所造成的客戶永久流失成本。對于資金成本部分，其基礎的計算邏輯是原材料占用資金規模與公開市場隔夜拆解利率的乘積，所需要運用到的大數據技術主要是通過Python實時爬取公開市場數據以及原材料占用資金規模的實時運算。對于客戶流失成本，其基礎的計算邏輯是客戶短暫流失、永久流失的發生概率與單筆業務利潤、生命周期內業務利潤的乘積，所需要運用到的大數據技術主要是基于數據挖掘的客戶行為建模和基于神經網絡的生命周期業務利潤預測模型。
四、結論與展望
本文在梳理制造業物流供應環節的基礎上，首先，對制造業物流供應成本進行了分拆和歸類，推論得到制造業物流供應成本具備隱蔽性、復雜性、分散性的特征。其次，在分析論證會計核算法、統計核算法、作業成本法三種核算方式以及單軌制、雙軌制、輔助賬戶三種核算模式的優劣勢后，本文構建了適用性更好的基于“會計核算+輔助賬戶+大數據計量”的物流供應成本核算體系。最后，本文提出了大數據技術在優化制造業物流供應成本核算體系方面的可行方案：一是搭建了包含數據集市、算法引擎、報表輸出、數據共享四個模塊的物流供應成本信息管理系統；二是分析了大數據技術在隱性成本計量方面的應用。總體來說，大數據技術的突出優勢在于可以有效解決制造業物流供應成本的隱蔽性、復雜性、特殊性，其在未來制造業物流供應成本核算體系中具有非常廣泛的應用前景，本文在嘗試構建基于大數據視角的制造業物流供應成本核算體系的基礎上，認為未來的研究方向還應包括物流供應成本信息管理系統的完善以及數據挖掘技術與物流供應成本的深度融合。
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作者:陳俊 單位:六安職業技術學院
