大数据背景下作业成本法在德邦物流公司的应用研究
摘要
目前，互联网大数据正在以各种方式影响公司管理和成本核算。在经济不断发展和互联网大数据背景下，物流行业内的市场竞争似乎越来越激烈，大多数公司将市场竞争的重点放在成本竞争、核算准确性和高效的成本控制上。然而到目前为止，我国的物流业还没有建立起较为详细、合理的成本核算管理系统，也无法合理地利用互联网大数据自然环境的优势进行更高效的成本核算。考虑到大数据背景下公司对货运物流成本精准核算的要求，企业的财务工作必须从传统的成本核算方法向大数据云会计发展方向转变。本文以德邦物流公司为例，由于降低其他成本比较困难，所以德邦物流需要对物流成本进行有效核算与管理，而降低物流成本的基础和前提是对物流成本进行准确核算。本文通过研究以作业为核心核算成本的作业成本法，将成本发生的真正原因完整的展现出来，结合大数据技术提供更为准确的成本数据，满足大数据时代下快速扩张的物流企业的核算要求，可以合理地避免由于成本信息内容的不真实而导致的公司管理决策错误，并可以合理地解决物流配送服务的“定价难”问题，以便优化公司成本结构、增强竞争优势。
本文基于货运物流行业的成本管理理论，以德邦物流公司为例展开分析。针对德邦物流公司的成本核算现状，分析德邦物流成本核算存在的问题，引入大数据概念，归集大数据环境对物流企业成本核算的影响，并利用大数据技术将作业成本法在德邦物流公司中进行应用，为德邦物流公司在物流管理与核算实践中提出新的指导意见和思路，即管理层、财务部门及人力资源部门应共同努力的实施建议。本文创新之处在于研究大数据环境对物流企业成本核算的影响以及与作业成本法的潜在联系，利用大数据技术高效准确地进行作业成本法的数据收集，通过分析与研究，希望能够为德邦物流企业的成本核算提供一定的理论以及实践参考，并希望能够对其他的物流企业有一定的参考意义。
关键词大数据；德邦物流：作业成本法；成本核算
目录
摘要 I
Abstract II
第1章绪论 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的和意义 1
1.2.1研究目的 1
1.2.2研究意义 2
1.3国内外研究现状 3
1.3.1国外研究现状 3
1.3.2国内研究现状 4
1.3.3国内外研究现状述评 6
1.4主要研究内容及方法 7
1.4.1主要研究内容 7
1.4.2主要研究方法 7
1.4.3技术路线图 8
第2章德邦物流的成本核算现状 9
2.1德邦公司概况 9
2.2德邦物流公司成本构成及核算现状 9
2.2.1德邦物流公司的成本构成 9
2.2.2德邦物流成本核算的组织机构 10
2.2.3德邦物流成本核算的方法与步骤 11
2.3德邦物流公司成本核算中存在的问题 12
2.3.1间接成本费用分配标准单一 12
2.3.2物流成本信息核算不准确 13
2.3.3成本核算的目的不明确 13
2.4德邦公司物流成本核算问题的成因分析 13
2.4.1成本核算方法不合理 13
2.4.2管理层不够重视 14
2.4.3成本核算规章制度不健全 14
2.5本章小结 14
第3章大数据背景对德邦物流成本核算的影响及预计效果分析 15
3.1大数据的概念及特征 15
3.2大数据背景对德邦物流成本核算的影响 16
3.2.1提高管理层决策效率 16
3.2.2实现信息共享 16
3.2.3信息安全问题突出 17
3.2.4增加信息管理和处理难度 17
3.3大数据背景下德邦物流实施作业成本法必要性 18
3.3.1对物流成本信息准确性的需求 18
3.3.2对物流产品准确定价的需求 19
3.3.3进行高效成本核算与控制的需求 19
3.4大数据背景下实施作业成本法的预期效果分析 20
3.4.1精准核算物流成本 20
3.4.2合理制定物流价格 21
3.4.3有助于改善作业流程 21
3.4.4提高公司的综合竞争力 22
3.5本章小结 22
第4章大数据背景下作业成本法在德邦物流的具体应用 24
4.1作业成本法的基本原理及核算流程 24
4.1.1作业成本法的基本原理 24
4.1.2作业成本法的核算流程 24
4.2选择成本对象与作业中心 26
4.2.1利用ETL工具选择成本计算对象 26
4.2.2利用可视化工具分析和建立作业中心 27
4.3分析资源动因和成本动因 28
4.3.1利用Hadoop工具分析资源动因 28
4.3.2利用MapReduce分析成本动因 29
4.4成本费用的归集与分配 31
4.4.1成本识别 31
4.4.2订单处理与货物运输作业 31
4.4.3货物验收与入库作业 33
4.4.4货物存储作业 34
4.4.5货物出库与配送作业 35
4.4.6作业费用汇总 36
4.5计算成本动因率与分配成本库费用 38
4.5.1计算成本动因率 38
4.5.2分配成本库费用 38
4.6作业成本法与传统成本法核算结果对比分析 39
4.6.1核算结果的对比分析 39
4.6.2间接费用分配方法可视化对比分析 40
4.7本章小结 42
第5章大数据背景下德邦物流实施作业成本法的保障措施 44
5.1高层管理部门 44
5.1.1高层管理者的大力支持 44
5.1.2构建大数据信息共享系统 45
5.2财务部门 46
5.2.1构建业财融合的信息化平台 46
5.2.2加强财务人员业务培训 46
5.2.3建立标准成本数据库 47
5.3人力资源部门 48
5.3.1建立员工激励机制 48
5.3.2建立作业成本法绩效考核制度 48
5.3本章小结 49
结论 50
参考文献 51
致谢 54
第1章绪论
1.1研究背景
随着经济的全球化和互联网大数据环境的迅速变化，物流业也在迅速发展,并且物流业的发展趋势与经济发展的趋势密切相关。从过去十年的社会经济可以看岀，我国的综合国力和经济发展水平已达到世界前列，贸易水平也在不断提高，货运物流产品的总产量和交付数处于世界领先水平，物流业已逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，人们也逐渐认识到货运物流产业的发展没有紧跟社会经济问题。具体表现是物流业的成本偏高，使得物流业无法提高盈利水平。因此，尽管物流企业发展迅速，但由于成本计算不精确，许多企业仍遇到定价不合理、利润不足等问题。因此，物流行业的管理人员迫切希望获得更好的核算成本方案，以结转运输成本，实现更高的盈利水平和可持续发展。
企业的存在以获得利润为目的，而利润是由收入和成本构成的，要使利润最大化，降低成本至关重要。一直以来，成本管理都是企业关注的焦点，现代成本管理理论不断被提出，成本管理功能也不断升级。企业要求成本管理首先可以实现对成本项目的准确核算，在此基础上才可以为企业的经营提供辅助决策的信息。本文之所以选择德邦物流为例进行分析，是因为德邦物流作为我国的物流杰出企业，规模较大，大数据技术运用起来更加具备资金实力。对于正处于蓬勃发展期的德邦物流来说，不够精确的产品成本核算对物流定价、公司管理层决策来说都有着重大影响，所以德邦物流急需更加精准的作业成本核算方法来核算物流成本。作业成本法可以明确资源消耗和成本之间的关系，从而能够清楚地反映哪个作业的哪项支出较大，分析并消除非增值作业，进而优化运作流程。由此可见，通过实施作业成本法可以发现企业运营中物流的薄弱环节，精确的成本核算对德邦物流乃至对整个物流业来说，都是应对激烈的物流业竞争必不可少的一部分。
1.2研究目的和意义
L2.1研究目的
本文通过研究德邦物流在物流成本核算的组织机构、核算方法与步骤，分
析出德邦物流目前成本核算现状的问题及其成因，以及大数据技术对于物流公司成本核算带来的影响，引入作业成本法使得成本核算更加准确，提高公司的物流定价水平，增强可持续发展力。本文的目的是在通过对德邦公司成本核算现状的研究，在大数据背景下帮助德邦公司建立一个完整的成本核算体系，有利于帮助德邦物流更准确地核算物流成本，突出在大数据背景下作业成本法核算的优势所在，以促进德邦公司最大限度降低物流成本，在激励的市场竞争中获得更高的利润，促进德邦公司实现更高更远的发展。
1.2.2研究意义
德邦物流虽然近几年的发展规模较大，但是物流业普遍的问题是物流成本核算不精确。在大数据环境下，物流企业普遍釆用传统成本法核算成本，这样便会导致物流价格定价不科学，这不仅会阻碍德邦物流的企业发展，也不利于整个物流业的发展。企业要想谋求突破性发展就要勇于尝试更高效的成本核算方法，而大数据环境可以为其提供更精准的数据。本文的研究意义主要体现在以下几个方面。
1.有助于使德邦物流成本核算更加准确传统成本计算方法的间接成本的分配标准过于单一，而基于作业的成本分配方法可以将分配标准细分。在不同的分配标准下，根据实际作业的不同特点来计算成本分配率，根据成本库的总成本逐笔摊销到作业动因中去获得成本计算对象中的作业成本。因此，按作业的各个阶段逐步消耗成本和资源是德邦物流成本计算的关键，这样核算可以使计算成本更加准确。
2.有利于帮助德邦物流解决定价问题物流是一种独特的无形商品，对物流配送服务进行科学定价一直是物流行业的主要难题。随着社会经济发展的多元化发展，客户对物流配送服务的要求也呈现出个性化的发展趋势。即便是相同的业务流程，客户对物流服务的要求不同，所产生的运输成本也不同。那么物流公司应计算运输成本差异，以便为差异化的物流和配送服务产品定制多元化价格。如果采用间接成本按照单一标准分配的传统成本法，计算出的成本信息内容是粗略而单一的，这样就无法提供可靠的数据信息。作业成本法基于不同作业的成本动因分配资源，从而使成本计算更加详细，能够针对个性化产品服务进行相对应的成本核算，进而分别对有不同要求的物流合同准确制定出不同的物流服务价格。
3.有益于改善德邦物流的作业流程实施作业成本法，德邦物流可以更准确地区分增值作业和非增值作业，进而改进非增值作业，并分析、评估和改进作业流程，从而增强了德邦物流的竞争优势，增强了其核心竞争力。
1.3国内外研究现状
1.3.1国外研究现状
1.作业成本法国外研究现状作业成本法的开端始于1988年,来自哈佛大学的专家学者RobinCooper的四篇文章拉开了作业成本法(ABC)流行的帷幕，与他一起研究的专家Robert.S.Kaplan也是作业成本法的创始人，他提出了作业成本法实施的实际意义以及如何建立作业成本管理体系等AmirH.Khataie(2011)专家学者首次将系统动力学和整数编程等知识整合到作业成本核算中，从而拓宽了作业成本法和时间驱动作业成本法的实际应用，并构建了作业成本法管理实体模型，用于订单信息的成本控制和管理决策⑶。
Janhavenga(2010)指出了影响南非物流成本的主要原因是公路运输，且最关键的影响因素是燃料，这是导致南非物流成本高于全球平均水平的主要原因，其中此外油价的波动也是物流成本控制的主要风险团。Wiliams(2012)研究如何将作业成本法应用在配送物流的信息管理中，强调了作业成本法在货运物流中的利弊，并设计了用于计算工作成本的工作流程叫KotzabTeller(2013)通过研究奥地利中小型物流公司的成本核算步骤，提出了物流公司核算成本的最新技术⑶。Peter.Drucker(2014)使用作业成本分析方法发现了一些大型货运物流公司的物流成本核算不准确对总利润的危害。此外，他讨论了运输成本的构成，并分析了其中一些方法的缺点和障碍网。MattsAndersson(2015)认为作业成本法是核算和控制货运物流成本最有效的方法，并且实际应用于货运物流公司⑶。CarlosMendes(2016)等人根据货运物流公司的主要作业流程，建立了基于作业的作业成本法核算模型，并在三家葡萄牙货运物流公司中应用该实体模型同。
Arantes(2017)等人认为，在实际中应用作业成本法最为核心的即是创建实体模型，一个详细而可行的实体模型可以反映出每个作业间的关联，同时指出了运用这种方法的主要困难地Pubmed(2018)将作业成本法应用于医疗保健和医疗技术专业人员的费用分配中。作者认为作业成本法可以洞察整个供应链的低效率，并释放过剩产能，这反过来又可以推动所提供的服务为医院信息系统创造大量使用价值卩虬PengfbiGui等(2019)等人认为第三方海运物流是适应现代环境和需求的海运物流形式，是海运物流专业化、产业化的产物，并进行了作业成本模型在船舶第三方物流成本管理中应用的实证研究叫。ElsevierB.V.(2020)提出了一种基于作业的成本决策模型，该模型特别考虑了实物资产的生命周期，即不可修备件的物流成本，通过这些概念的新组合，减轻了作业成本法(ABC)和生命周期成本法(LCC)的局限性〔⑵。
2.大数据国外研究现状McAfeeetal(2012)在指出在大数据环境中，所有的信息都会被记录。几乎任何事物都可以在这种记录的基础上被计量和电子化采集，进而转化成数据。这个过程通常被称为“数据化”[,3]»Alles(2015)认为大数据时代的企业，其各项决策的制定将越来越依赖于大数据分析，并用大数据分析的结果来更加科学的制定决策，决定产品开发以及确定各项运营战略等卩句。LotharEchhom(2016)在《Bigdatainregionalstatistics》写道，互联网大数据的现实应用必须对其机会、风险以及未来的任务进行全面地综合性调査!，5]oMarcaLeiZeng(2017)认为虽然大数据的挑战和机遇并存，但通过“智能数据”可以实现大数据相关、认知和预测的功能，让大众信任大数据分析，那么在数字人文方面大数据技术将展现出极高的价值明。ElsevierB.V.(2019)认为数据泄露或数据收集受损的风险通常受到潜在财务利益，所以首先从经济学的角度分析了企业在安全和隐私方面所做的努力，其次从经济学的分析了保护大数据安全和隐私的问题「刀。ChristinaMcGlosson(2020)等人认为大数据、机器学习和人工智能(AI)正在迅速重塑金融监管格局，改变金融机构管理风险和确保监管合规的方式。ChristinaMcGlosson等描述了金融公司和监管机构如何将人工智能系统整合到其合规和监督计划中，以便更好地监管大数据环境下的金融市场四。
1.3.2国内研究现状
1.作业成本法国内研究现状李瑞彩(2009)明确指出，物流业成本控制中的关键问题是缺乏运输成本数据统计，缺乏对运输成本管理方法的认识，货运物流设备利用率低和缺乏物流人才。因此，他们明确提出应以供应链为基础降低运输成本，促进货运物流信息技术及其新装备技术的应用四。陈克勤(2012)对快递公司快递业务流程的成本动机进行了详细分析，并根据快递工作过程选择了不同的成本动因进行科学研究，强调成本动因的选择对作业成本法来说尤其重要[2。]。王世听(2014)从成本计算的角度分析了我国大多数货运物流公司存在的不足。她认为，基于作业的成本核算的应用可以帮助企业实现更合理地控制运输成本的目标"。肖红、刘敬平(2014)认为可以在降低运输成本的基础上提高运输成本管理水平㈣。曲洪振(2015)对作业成本法的分析以顺丰物流为案例，通过分析顺丰作业链来改进顺丰速递业务的作业流程㈣。郑尔漩
(2017)认为应用作业成本法来核算物流企业物流成本，可以很好地解决当前物流业共同面对的难题㈣。贲友红等(2018)对快递企业中的物流成本进行研究，并主张作业成本法可以有效地反映物流流程中的真实的成本信息四。姜丽艳(2017)从财务报表分析的角度出发，基于作业成本法的基本理论致力于改进物流业的运输资源耗费，合理地控制成本，从财务角度分析公司货运物流的效率网。邱玉莲等(2018)向钢铁公司引入了基于作业的成本核算方法，减少了运输成本并改善了钢铁公司的物流作业流程㈣。李佳洁等(2018)以DT货运物流公司为例，在对增值作业和非增值作业的分析基础上，对货运物流流程进行了改进㈣。宁永志(2020)基于S制造企业作业成本法的应用现状提出了相应的工作建议，这将有利于S制造企业的后续工作㈣。
张琦(2012)认为物流成本管理计划的影响因素包括：作业流程、公司文化、成本控制措施的实施等，并重视战略导向成本控制的发展，其发展趋势是基于业务流程、终端要求和企业间关系的基础上，以发展战略为导向的成本控制的发展，这个趋势可以协助管理供应链中的每个节点并控制成本网。薛晓琳
(2016)认为我国物流业成本管理存在缺陷的关键在于：过时的成本管理方法，物流成本管理不到位，物流成本过高等叫。洪茨等(2017)基于第三方物流公司的供应链管理，引入了作业成本法改进了供应链管理，并增强公司竞争力㈣。
郭亚楠等(2018)为生物制药企业引入了一种基于时间驱动的作业成本法，以提高生物制药企业在制药过程中货运物流的效率，并制定标准时间来降低加工过程中的运输成本啊。汪芸芳等(2018)比较了基于时间估算的估时作业成本法与传统成本核算方法，并记录了传统成本计算方法的局限性㈣。凤旭(2019)在数据库管理系统软件中，将网络分析和解决方案以及大数据挖掘技术等应用技术与作业成本控制的基本理论紧密联合，分别对作业成本计算、成本预测分析、成本分析报告和成本控制进行模型的构建，以改善公司智能作业成本管理系统时。李京晶等(2020)基于大数据环境背景下，分析煤炭企业的成本构成，并在此基础上利用大数据技术实施作业成本法来提高成本核算的准确性，增强公司的可持续发展性㈣。
2.大数据国内研究现状李建中、刘显敏(2013)认为，大众对于数据信息的传统规定是确保其及时性和完整性。然而，随着伪造和劣质的数据信息的问题增加，数据和信息的可用性方面的问题逐渐变得突出。基于创建详细数据信息可用性研究基础理论以及研发相关技术，可以解决此问题网。徐宗本、冯芷
艳(2014)等人认为，认为互联网大数据的发展是一个机遇，但也对相关理论科学的研究和操作实践的技术标准带来了挑战。因此，在使用云计算技术时，必须将各种相关课程结合起来，以创建良好的大数据应用基础理论网。程平(2015)等以管理者的角度审视了大数据，基于云会计平台对生产制造企业的成本控制进行研充网。张延霄(2016)利用大数据的分析统计功能，针对煤炭企业关键成本，提出相应的成本管理方法网。程平、赵敬兰(2017)在《大数据时代基于云会计的财务共享中心绩效管理》中认为，应利用互联网大数据建立集团公司财务共享服务中心，提高自动化绩效的能力评估和管理，减少公司绩效评估管理的时间和成本，使高级管理人员能够实时实施绩效评估管理削。徐竹材(2018)结合大数据技术和云会计平台，运用作业成本法为煤炭企业物流成本控制提供优化思路网。
1.3.3国内外研究现状述评
1.作业成本法研究综述目前，国外对物流信息管理的科学研究还比较早，货运物流管理能力也比较健全。特别是在美国和日本，物流信息管理的科学研究也很普遍，包括物流信息管理与社会经济发展之间的关系以及如何加强货运物流成本控制。反观国内则非常重视对物流成本的控制，善于发现物流业存在的弊端，并针对性地提出应对方案，例如对物流成本管理方法的认识不足以及物流人才的短缺等问题。
2.大数据研究综述国内外科学研究的过程都始于互联网大数据的技术进步,而随着云计算技术的进步和对未来可能性的科学研究，将不断扩大研究领域的范围。国外科研的重点是互联网大数据的理论框架，他们认为大数据既是机遇也是挑战，同时大数据也在影响着财务共享中心和金融市场。国内科学研究的重点是引入与互联网大数据有关的基本理论，以及互联网大数据在不同行业中的应用，近几年逐渐引入到财务管理和成本控制领域进行分析。
总体来说，有关作业成本理论、大数据理论的国内外研究都很全面，但对于基于大数据环境下作业成本法的应用研究，在现阶段相关研究成果都不够多，也缺乏实际应用性。本文在研究大数据环境的基础上对作业成本法进行应用研究，将二者结合在一起，使作业成本法能够充分应用上大数据环境带来的便利，为物流公司能成功实施作业成本法提供保障。
1.4主要研究内容及方法
1.4.1主要研究内容
本文以德邦公司为研究对象，首先对德邦物流公司进行简要介绍，并基于现行的传统成本核算方法进行核算现状分析，指出成本核算方面存在的问题及成因分析。
1.大数据对德邦物流成本核算的影响对大数据环境的特点进行简要概括，结合德邦物流公司的成本核算现状，分析出大数据环境对于德邦物流公司成本核算的影响，进而分析岀在大数据环境下实施作业成本法的必要性及预期效果。
2.在大数据背景下应用作业成本法利用大数据工具实施作业成本法，计算出作业成本法的核算结果并与传统成本法进行分析对比，以去除非增值作业改善作业流程。最后提出大数据环境下作业成本法能够顺利实施的保障措施，主要提出高层管理部门、财务部门及人力资源部门三方面的建议，为成功构建与实施作业成本法打下基础。
1.4.2主要研究方法
1.文献分析法在撰写本文之前，本人阅读了许多与大数据和作业成本法相关的参考资料，并全面的分析和研究了这些参考资料。此外还借鉴参考了有许多具有时效性的信息，例如新的物流业政策以及物流业本身的改革创新和发展，在有效地筛选并整理所需信息之后，开始撰写论文。
2.案例分析法本文对德邦公司的成本核算现状进行分析和研究，并进行作业成本核算，核算德邦物流发生的实际成本。再根据计算得出的成本数据进行成本分析，并提出作业成本法实施的保障措施。
3.实地调查法本文调査了德邦公司在成本核算方面的情况，对与成本核算相关的数据进行收集，以及收集德邦公司成本管理的现状等信息，获得了许多关键的财务成本的材料和相应的财务数据。
第2章德邦物流的成本核算现状
2.1德邦公司概况
德邦物流，全称“德邦物流股份有限公司”，主要经营国内公路零担运输业务，是国家“5A”级物流企业。1996年，德邦物流在广州成立。2009年，总公司搬迁至上海，德邦物流经历了从区域性企业到全国性企业的重要阶段。2009年4月，它与阿里巴巴网站合作，成为淘宝在全国各地唯一的大型商品买卖推荐物流行业，由此德邦物流的互联网业务发展迅速。目前互联网业务己成为德邦物流业务中占比最高的服务°2010年全年实现主营业务收入26.2亿元,成为中国道路零担物流行业的佼佼者。截至2016年11月，德邦物流已在全国32个省级行政区域建立了5000多个自营营业网点，该服务系统遍布中国550多个城市和地区，独立运营超过10211辆汽车，公司总仓库占地面积超过90万平方米。2018年1月16日，德邦物流在上海证券交易所A股市场上市交易，简称“德邦股票"（代码603056）。7月2日，公司商标更名为“德邦快递”，主要业务针对大型快件市场，改变了物流行业“大件歧视”的普遍现象。
德邦物流以消费者为管理中心，努力为消费者创造更大的价值。十多年来，德邦物流高度重视品牌和诚信，也一直是中国公路货运行业的顶尖公司，并且发展迅速。到目前为止，公司己经开展了多元化的业务流程，例如多元化的运输、仓储和物流、科学配送和海关代理等。德邦物流公司以“为中国提速”为重要任务，并基于其出色的安全系统和日益完善的营业网络运行，可以向客户展示速度、安全和更专业的服务。
2.2德邦物流公司成本构成及核算现状
2.2.1德邦物流公司的成本构成
在对物流行业成本计算方法进行科学研究之前，有必要明确规定运输成本的构成和内容，尤其是直接变动成本和间接作业成本的区分，以便于进行更深入的分析。直接成本是指只服务于某项订单的成本，因这份物流合同而存在；间接成本是指服务于所有订单合同的成本，需要依据成本动因进行进一步分配划分。物流行业的成本可以根据服务流程分为以下六类：
1.运输成本主要指物流公司将标的物从收件地运输到目的地过程中产生的
各项费用，主要包括运输工具成本（包括维修费、折旧、燃料费等）、人工成本（包括司机与随行人员的工资等）以及高速公路费用等其他费用，其中车辆燃油费属于直接成本，司机工资、车辆折旧费、维修费属于间接成本。对于德邦物流致力于大件公路运输的企业，运输成本在整体成本中占比较大，是最需要也是最有潜力通过运用作业成本法进行控制的成本组成部分。
2.仓库保管成本主要指快递在揽收后到派送前在公司仓库中存放的成本。主要包括仓管员的工资、仓库的租金、自有仓库的折旧费、仓库的水电费、其他费用等。其中仓库保管员的临时工工资归属于直接成本，只为某项订单合同而存在，仓库的租金、折旧费、水电费等都属于间接成本。
3.包装费用指物流公司将标的物运输过程中，用于保护其安全性所使用的包装成本，包装成本根据标的物的大小以及客户保价情况变化。主要包括员工的工资、低价值消耗品费用（包装袋、纸箱、胶带等）、其他费用等。
4.装卸运输成本指物流公司在将标的物运输至目的地过程中发生的搬运装卸作业的费用，主要包括装卸人员的工资、装卸工具的折旧费、其他费用等，都属于间接成本。
5.物流信息费用是指快递公司用于实现快速精准的配送服务而进行的快递信息釆集、快递信息查询、售后服务等工作中产生的所有成本。主要包括专业信息人员的工资、专业系统的研发费用及维护费用、其他费用等。
6.物流管理费用是指对整个公司各职能部门及前端业务部门进行管理和协调所产生的成本。大型物流公司体量庞大，产生的物流管理费用主要有以下三部分组成。首先网点遍布全国各个地区，每个网点需要专业的管理人员进行驻点管理；其次物流网中运输的货物需要专业的管理部门进行实时的监控；再者公司总部的各个职能部门都对前端业务部门的物流运输起到了支持作用。这些人员的工资、以及工作过程中的管理费用等其他费用，构成了物流管理费用。
2.2.2德邦物流成本核算的组织机构
德邦物流会计总部的组织结构如图2-1所示。德邦物流的会计机构相对完整且细致。特别要注意的是，现阶段德邦物流在会计总部的财务会计部门新成立了一个专门的作业成本管理组。该组织的建立意味着传统成本计算所带来的问题不容忽视，高管人员也开始非常重视成本计算和管理方法。公司决定建立这样的工作组也意味着作业成本法将在取代传统的运营成本方法。在这个阶段，德邦物流工作成本管理组的工作职责是根据传统成本法计算出的成本数据信息,
对生产成本数据信息进行分类，划分关键作业，并进行成本控制。其目的是改善工作流程，并为企业战略决策提供依据。该组织机构的设置是德邦物流从传统成本计算法过渡到作业成本法的开始，也是企业不断探索和发展的标志。但这样一个机构由于缺乏有效的基础数据的支持，虽然目的明确但却是缺少准确的成本数据进行分析，因此并不能有效解决成本核算以及成本管理问题。
2.2.3德邦物流成本核算的方法与步骤
随着经济与设备自动化的发展，德邦物流淘汰了传统运输设备，购置了大量自动化机械设备来提高各个环节的作业效率，减少作业员工的数量以及人工作业的时间，因此减少了一定量的人工成本，降低了直接费用。但随着企业规模的不断壮大、人才的不断引进，职能部门和物流管理一线员工的数量也是与日俱增，而且德邦物流也并没有釆用更科学的成本核算方法，由此导致间接费用过高而很难降低的现状。
德邦物流釆用目前成本计算方法是传统成本法(如图2-2所示)，即单一分配率计算法。例如，计算时通常把人工劳动时间、设备数量、订单频率等作为单一分配标准分配间接费用。这种计算方法是在期末利用统计原理对现有的会计计算资料进行分析后，找出物流成本，根据物流管理的要求，统计分类、分配、汇总物流成本。
德邦物流的成本计算过程是计算间接成本和分配直接成本.在计算特定物流配送服务的成本时，直接成本记录在成本费用中，间接成本根据最大线性相关的单一标准进行分配。这种方法下的间接成本分配是标准化的，仅适用于产品种类单一且间接成本比较小的公司，例如制造业企业，由于间接费用所占比重较小所以这种方法可以提供相对准确和有效的成本信息内容。但是，对于德邦物流这种物流产品种类较多、间接成本较高的物流企业，采用传统的成本法计算成会导致高管人员只看到部分运输成本信息，无法意识到公司中隐藏的运输成本，进而扭曲成本和费用信息的内容，并且不利于公司的运营管理决策。
2.3德邦物流公司成本核算中存在的问题
2.3.1间接成本费用分配标准单一
德邦物流公司产生的物流费用中直接成本占比较低，这种直接成本可追溯到最终产品，除这些直接费用外间接费用占比较高。由于可以将其他所有成本转为间接成本，间接成本在整体成本中占有绝对分量的比重，因此间接费用的分配直接影响着物流成本核算的标准性与准确性。传统成本法在计算间接成本时，以生产量或人工劳动时间等为唯一的分配标准，比较单一，在间接费用如此大的情况下用这种简单的分配方法计算的结果不够准确。目前随着科技的发展，各种企业转化为技术密集型，企业总成本中直接人工成本的比重越来越低，间接费用的比重越来越高。所以按照传统成本法将间接成本按单一计量标准计算己经不符合时代发展要求，并影响着管理层的决策和企业的长期发展。
2.3.2物流成本信息核算不准确
由上文可知，德邦物流的物流费用中间接成本占比较大，但是企业成本核算依旧采用传统的成本计算方法，间接费用由所有快件共同承担，不能明确地表明单位产品所消耗的实际成本信息，这并不合理。德邦物流公司间接物流成本的计算更详细准确的分配标准，因此我们无法得到真实客观的实际快件成本费用，成本信息不真实，成本的真实性和客观性亟待改进。
物流公司的产品是无形的服务，所有客户要求不同，出发点配送方式不同，每个订单都有或大或小的差异。传统成本法对于间接成本的分配比较简单。在计算最终产品成本时，间接成本较大，将间接费用仅按单一分配标准进行分配和计算，单位快件成本被严重歪曲，不能反映正确的产品最终成本信息。成本信息失真使企业的定价决策难以获取科学合理的价格信息，甚至影响了公司的盈利水平，也可能导致德邦物流管理层的经营决策失误。
2.33成本核算的目的不明确
目前，德邦物流公司对物流成本进行核算的方法和目的仅用于了解成本及报表核算工作，其数据精度及数据运用程度尚未能够让管理层对各产品的精确成本进行把控。物流成本作为物流企业成本中最大的构成部分，如若能提高其计算的精度，并合理分配，将其与产品一一对应，事实上可以给管理者做出决策提供很大的数据支持，有助于降低物流成本，提高企业整理利润情况，也会提高各部门计算物流成本的积极性。造成目前德邦物流公司无法利用成本核算现状的主要是没有使用先进的成本核算方法，将物流成本合理分摊至各个产品所致。
2.4德邦公司物流成本核算问题的成因分析
2.4.1成本核算方法不合理
德邦物流公司目前仍然采用传统成本法核算物流成本，传统成本核算方法在分配间接成本时，往往以产品的产量作为分配比例的依据，由于传统制造业制造费用相对于直接费用占比往往较小，且产品种类不多，这样的分配方法对成本核算的准确度影响不大。物流公司提供的产品是个性化的物流服务，每个产品的需求不尽相同，包括距离、时间、标的物等，且运输过程中产生的费用大部分是一些无法直接分配的制造费用，如人工成本、车辆折旧、车辆燃料等，
可以直接按照产品直接计入直接成本的情况较少。物流企业继续使用传统成本核算方法，会导致制造费用无法准确分配至各产品的情况，无法让企业管理者准确把握各产品毛利率，也就无法把握核心产品与非核心产品、增值服务与非增值服务，阻碍了企业的发展。
2.4.2管理层不够重视
公司的高层管理者制定的财务管理制度指引着公司的发展方向。公司管理人员的重视和支持直接决定了作业成本法在实践中的灵活应用，对会计成本计算新方法的实施起着重要的推动作用。由于物流行业的大环境和物流传统结算方法惯性，德方物流虽然作为第三方大型物流企业，但在成本计算上并没有大力研究和探索。公司管理层只研究降低成本的方法，不重视成本核算的方法，无法加强成本控制。
2.4.3成本核算规章制度不健全
如其他物流企业一样，德邦物流在进行成本核算时都是依据传统的核算方法和核算流程。由于没有相关机构组织对此快递这个特殊行业的成本核算进行标准化的规定和通用的规章制度，对大多数物流企业而言便缺少了一致的核算体系，也没有统一的标准来监控物流成本的核算过程。目前各个物流公司的成本核算方式也是多样化的，德邦物流也仅仅是按照自身的经营核算现状去执行成本核算系统，所以也不具备行业内成本的可比性，由此造成了我国物流行业成本统计数据实用性不高，不利于物流成本的控制和管理，也阻碍了整个物流行业成本核算的研究道路。
2.5本章小结
本章主要描述了德邦物流的概况及成本核算现状，首先对德邦物流公司进行了概述，对成本构成及核算现状进行描述，主要从成本构成、组织机构及成本核算的方法与步骤进行概括，进而分析出德邦物流公司成本核算存在的问题，如间接费用分配标准单一、物流成本信息核算不准确及成本核算目的不明确，最后进行成因分析，主要包括成本核算方法不合理、管理层不够重视以及成本核算制度不健全等原因。
第3章大数据背景对德邦物流成本核算的影响及预
计效果分析
3.1大数据的概念及特征
在过去的20年中，随着工程项目，技术和科学研究的飞速发展，金融业、IT行业和客户数据信息领域等许多行业创造了大量的信息内容和数据信息。
“互联网大数据”以大量的数据和信息为基础，并结合一定规律的集中处理信息。如今，“互联网大数据”发展迅猛，并且相关的基础知识得到了扩展。它可以根据相关的实体模型，从庞大而复杂的数据和信息组合中快速合理地获取我们所需要的信息内容，并充分发挥“大数据”的使用价值与现实意义。
互联网时代已经到来，要处理大量信息，有必要从中发现有效的信息内容，以便管理者获得有用的信息内容，并促进适当的管理决策，但是传统方法无法解决这些问题。基于当前的数据和信息运营规模，云计算技术分析处理之后的信息将具有更大的现实意义和使用价值。
针对大数据的特点，许多专家学者进行了科学研究，其中IBM总结出的4V特征理论对于“大数据”特点的概括最为全面，4V指规模性（Milume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Veracity）。
1.规模性随着互联网技术的飞速发展，近年来人们所产生的信息数据几何指数般地增长。在这个“互联网+”的时代，每个人每天都会产生大量信息。就国内而言，淘宝每天有超过4亿客户在线购物产生买卖数据信息；微博每天产生数亿条数据信息等。
2.多样性因为用于数据信息的载体不同，并且数据信息起源的区域不同，所以数据信息的类型非常多样化。由于关键点不清楚，因此数据信息具有多种分类。
3.高速性大量且混乱的信息显然对数据信息的传输来说是一个很大的挑战,并且对数据信息的响应时间有很高的要求。根据相关高速网络的实时分析，基本上可以忽略数据信息的传输延迟时间，这是由于近年来云计算技术的快速发展趋势和分布式计算的逐步改进。
4.价值性对于单个公司而言，只有极少数具有自身价值的数据信息。互联网大数据对公司发展的意义是：公司能否在海量信息中准确定位出可以为自身创造使用价值的数据信息，细分并转化为自己的具有使用价值数据信息。
3.2大数据背景对德邦物流成本核算的影响
随着大数据时代的到来，企业会计信息数据量日渐庞大，非结构化信息大量增加，传统的成本核算方法已无法很好地满足高效准确的需求，而大数据技术的运用能够很好解决这一问题，克服成本核算过程中现有的制约因素，满足德邦物流对成本核算高效性、准确性的需求
3.2.1提高管理层决策效率
德邦物流公司的生产和制造订单信息非常复杂，货运物流活动是公司的主要活动。根据大数据具有管理职责的信息管理系统，对货运物流活动进行统一控制，合理地改善了原有服务平台的冗余信息的内容交流，促进了物流信息资源的即时、准确收集，节省了大量时间，进一步提高了信息资源处理的速度。根据大数据技术分析数据信息，也可以为成本核算与管理层的正确决策提供有力依据。利用该技术可以及时而准确地处理服务平台上产生的数字化货运物流数据信息，适用于全方位、大量复杂的数据信息，可以立即有效地整合物流资源，产生更多的具有使用价值和参考价值的数据信息，可以准确分配各种货运物流计划，提高管理决策的准确性。
3.2.2实现信息共享
在互联网大数据的背景下，可以建立货运物流信息管理系统，德邦物流公司可以及时获得必要的信息内容，实行企业内部管理决策和外部运输物流的统一透明管理方法，可以实现公司内部部门之间与上下游供应链合作企业之间的货运物流数据高效传输和资源共享，管理与协调的物流活动。该服务平台可以跨区域共享资源，跨部门协作和跨企业实现信息共享，为德邦物流的物流成本核算提供先决条件。根据供应链企业之间共享资源的信息内容，通过信息流来驱动货运物流工作，及时准确地分配订单信息的处理、运输和交付，并改善与客户的沟通。实现信息共享能更方便准确地获取详细作业流程及成本数据信息,有利于更精确的成本核算。
此外，在互联网大数据的情况下，服务平台可以基于生产计划、仓储和物流计划，并根据许多公共数据（例如运输工具的工作能力、速度、路线等）进行大数据挖掘，对其他有可能引起交通事故的因素进行预测分析，并提前计划车辆的运输分布，以防止交通拥堵。另外，信息管理系统的创建不仅使经销商能够掌握德邦物流对托盘和电动叉车等产品的即时要求，科学地安排交货和运输计划，而且还可以共享资源，依据客户订单信息和客户个性化要求有效制定仓储计划和交付计划等。这种信息畅通的共享资源系统增强了德邦物流公司的快速响应客户订单信息的能力，并与分销商和客户在运输和仓储方面进行有计划的安排，有利于使企业运输工作更加高效和缓解物资积压仓库等问题。
3.2.3信息安全问题突出
互联网大数据下的物流信息平台虽然已经完成了数据和信息的集中运输，带来了很多便利，但也存在风险。在我国，网络安全监管的范围有限，德邦物流公司的数据信息风险很大。如果意外损坏或丢失数据信息，可能会威胁到公司的商业秘密。数据信息的传播媒介主要以互联网技术为基础，互联网是流通速度很快的体系，互联网上不会有真正封闭的空间，所以大数据技术存储具有隐藏的安全危机。这种安全隐患极大地影响着公司的发展，甚至对公司的管理经营造成威胁。所以，互联网大数据是一把双刃剑，因此互联网安全对每个人每个企业都非常重要。
尽管数据信息是无形的，但是从数据信息中反馈的信息的使用价值非常珍贵的。因此，非常有必要为数据信息的隐私提供安全保护。德邦物流能够根据IT手段（例如COOKIES）严格维护公司、客户及其产品信息的信息内容。此外，政府相关部门应及时发布新的网络隐私保护条例，以满足不断变化的市场需求。从这两方面对“互联网大数据”中的信息内容高度重视并进行安全维护。
324增加信息管理和处理难度
互联网大数据需要大量信息。数据信息越多，使用价值越大。但是，这也给德邦物流公司带来了巨大的信息需求和数据存储问题。这导致公司增加了购买相关的硬件设备的成本，并且在日常工作中还需对信息平台的监督和管控。另一方面，数据采集并不全面。如果想要对整个运输过程进行控制，就必须掌握交通情况和道路状况等，这样的数据来源就更加困难。因此，德邦物流公司必须提高其集中数据和信息监管的能力，与有关部门和谐沟通，并获得更全面的信息内容。另外，信息化管理和处理必须具有大数据专业人才，而德邦物流公司在这些领域缺乏人才，这阻碍了德邦物流公司对于互联网大数据的应用发展，同时也对成本核算人员提出了更高的要求。
3.3大数据背景下德邦物流实施作业成本法必要性
3.3.1对物流成本信息准确性的需求
大数据环境对当代企业的成本核算提出了新的要求，基于这样的环境下，如何准确高效地实施作业成本就变成了对各类物流企业的新要求。物流成本信息是组成信息管理系统的不可或缺的一部分，它的准确性与企业的盈利状况密不可分。传统的核算方法运用单一的指标来分配间接费用，这样的间接费用分配方法并不合理，所以就无法提供有准确的物流成本信息。其次会忽视很多费用，例如关联的部门之间产生的费用，也没有将折旧费和财务费用考虑进去，导致无法准确获得这一合同完成所需要的真正的物流成本，也无法有效区分增值作业与非增值作业。基于对成本核算现状的分析，德邦物流应考虑采用更准确的核算成本的方法，所以釆用作业成本法核算成本是十分有必要的。
但是，作业成本核算方法体系包含大量的计算，并且包含大量的数据信息。所以作为作业成本法应用中的一大难题，数据釆集的困难阻碍了作业成本法的应用发展。首先，作业成本法需要按作业汇总的资源数据；其次，成本动因的选择是一个难题，必须界定货运物流工作；最后，作业成本法的分配标准有很多个成本动因，例如订单频率、设备工作时间、人力时间、运输频率、运输里程、仓储物流量等，这些动因的确定都需要日常工作中的大量数据釆集。除了信息量标准外，还规定所获得的数据信息是可靠的，并且可以反映真实的业务流程状态。
基于作业的成本核算所需的许多数据信息是财务会计管理系统在此阶段无法呈现的数据信息，而互联网大数据和云会计技术帮助我们直观的看到这些信息。互联网大数据可以存储和分析海量信息，云计算可以合理的挖掘和分析数据信息，让数据信息的处理和应用变得更好操作。收集的数据信息都是实际发生的业务流程数据信息，这些信息可以及时反映出实际业务流程状态，这使得作业成本法的应用更加具体和可行。
因此，在互联网大数据的自然环境中，云计算技术可以使成本信息的收集和分析更加方便、准确。因此，一方面，在引入作业成本法之后，它可以使间接成本的分配更加准确，运输成本信息的内容也更加准确；另一方面，物流成本按照成本动因进行分配，有利于高管人员分析运输成本的各个动因，有助于管理者制定发展战略和管理决策。互联网大数据自然环境中的基于生产活动的成本核算方法可以使用云计算技术为每个不同的作业选择和分析最佳成本动因,从而根据将资源分配到作业、将作业分配到产品的这种方法来进行间接成本的分配，选择的分配方法都是多样且合理的，也只有这种核算方式才能将准确的成本信息提供给德邦物流公司管理层。
3.3.2对物流产品准确定价的需求
随着经济发展的飞速发展，在互联网大数据的自然环境下，商店与顾客之间信息的不对称性逐渐减弱，顾客需求已经从过去的单一性变为多样化和个性化，并对商户服务质量提出了更高的要求，在快递行业也是如此。货运物流公司提供的大多数服务项目并不完全一致。促进公司发展的首要条件是为各种不同的订单信息提供不同的服务项目，从而促进物流业的持续发展。在“互联网+”的大数据背景下，根据物流业现有的数据库査询，我们可以清晰地掌握不同客户的各种需求。这也是因为客户运营的产品内容应有尽有，并且企业规模也各不相同。客户的总流量是不一样的，这导致不同客户所要求的服务项目的内容必不会完全一致，这也就要求我们提供更精确的成本信息来为个性化服务制定合理的物流价格。
传统成本计算方法的特点是不对商品作区分，所有商品共同承担彼此的间接成本。显然，这不能满足现代化企业物流成本核算及产品定价的要求。而基于作业的成本核算方法可以合理地解决上述困难，提高成本信息内容的真实客观性，为合理定价提供有力依据。在互联网大数据的自然环境下，应满足越来越个性化的客户需求，应为客户提供更周到的服务，并确保公司的整体目标和拥有更高的盈利能力，这就要求物流企业能根据个性化服务提出不同的价格策略，并且价格必须合理有据，这样才能获得客户的理解和认可。例如，相同数量的商品的交付要求可以一次交付，或者多批次少量交付。如果仅依靠传统的成本计算方法，明知道成本存在差异也无法提供更详细而真实的成本数据信息，不的合理定价无法取得公司管理层和客户的信任。互联网大数据自然环境中的作业成本核算方法可以使用云计算技术来确定作业、选择成本动因、创建作业成本库，使科学研究更加准确，然后计算不同的成本服务项目，以提供合理的成本和费用信息内容，为制定合理的物流服务价格提供坚实基础。
3.3.3进行高效成本核算与控制的需求
在互联网大数据的自然环境下，物流企业市场竞争异常激烈，新兴物流也呈现多元化。想要在激烈的市场竞争中脱颖而出，最简便的办法就是降低物流
费用。但是，如果仅制定低价的营销策略，而不考虑每个货运物流合同的成本或交付质量等因素，只会使公司陷入恶性竞争，这不利于公司的发展。因此，除了提供高质量的服务项目外，还必须考虑控制成本的具体措施。目前，德邦物流公司落后的成本管理方法使成本控制的实际效果微不足道，无法合理地降低成本，也对德邦物流的竞争力产生负面影响，而成本控制效果差的原因则是成本计算结果不精确。
在云计算技术不断发展的背景下，除了在成本计算中使用德邦物流的内部数据信息外，还必须导入外部数据信息进行科学研究，使德邦物流对竞争对手及其市场状况可以更好的把握其发展趋势，可以更加合理、准确地进行运营管理决策和成本控制，可以更加准确地预测未来情况，从而可以制定德邦物流公司的管理决策。此外，云计算技术还可以用于准确分析和对企业运营中可用的基本信息进行预测分析。这就要求德邦物流公司应该利用互联网大数据的优势来发现和实施更加科学的成本计算方法。依据成本发生的原因有针对性地进行成本控制，基于准确的成本计算结果的基础上，成本控制和管理也将更加科学高效。在互联网大数据的自然环境下，根据货运物流作业成本分析报告，很容易找到货运物流全产业链的增值和不增值的全过程，从而准确显示成本数据信/息
3.4大数据背景下实施作业成本法的预期效果分析
3.4.1精准核算物流成本
物流成本信息内容的失真会给公司的成本战略决策带来压力，进而危害公司的正常运营。根据传统成本法提出的成本信息内容，成本计算水平存在较大偏差，成本信息内容的使用价值不高。而基于大数据信息管理系统下的作业成本法，可以很好地解决这些问题。作业成本法考虑了各项作业的差异，云计算技术可以分析和解决大量信息，这可以很好地处理传统成本计算中无法快速解决海量数据和信息的局限性。运用互联网大数据系统可以收集更为准确的成本信息，分析成本产生的原因，选择不同的成本动因作为分配标准，所以基于作业成本法的实施可以提供更准确的成本信息。如上文提到的云计算为大数据技术下的精确核算成本数据提供支持，使得德邦物流公司的成本核算更加具有准确性与高效性。
另外，基于作业的成本核算方法从作业的角度对资源消耗进行了逐一分析，互联网大数据的自然环境对于资源消耗的分析和核算也非常有帮助，因此产生
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的成本信息内容也更加有效和精确。在互联网大数据的自然环境中，作业成本法的实施可以持续、准确地扩展成本的计算范围，从而使德邦物流公司的间接成本分配更加清晰、有效，不仅可以准确显示每个合同产生的成本信息内容，而且可以根据互联网大数据信息内容有效划分成本特征，区分增值作业与非增值作业。基于作业成本法的计算结果更加真实，对精准核算物流成本及管理层的战略决策都大有裨益。
3.4.2合理制定物流价格
在大数据信息透明共享的环境下，产品价格竞争激烈。有很多方法可以对商品进行定价，但是无论标记价格的哪种方式，都很难将其低于成本费用。因此，费用信息内容的准确性可能对价格管理决策乃至企业的发展造成重大影响。就德邦物流而言，他们通常会选择成本加成定价方法，而传统方法会导致成本被低估或高估，这不仅会影响企业当前的定价管理决策，还会危及管理层对未来发展的判断。分析表明，在互联网大数据的自然环境中，从云服务平台获取的成本数据信息具有较高的准确性，可以作为制定产品价格强有力的证据。所以德邦物流可以依据大数据信息系统提供的更准确的物流信息，根据不同的合同要求和客户需求来更合理地制定个性化的物流价格，增强企业竞争力。
3.4.3有助于改善作业流程
在实施作业成本法时，通过其中的作业分析我们可以发现运输成本占据比例较大的特点，若按照传统成本法对待间接费用粗略的分配方式，难免会存在不合理的非增值作业。
基于互联网大数据的信息平台可以严格控制时间，确保订单信息按时执行，货物按时交货。根据运输的实时监控系统，在运输过程中发生的问题（例如必须对汽车的常见故障进行大修，天气变化等）应立即得到解决，并釆取预防与补救措施。在互联网大数据的自然环境下，德邦物流公司可以基于物流信息平台，实时监控运输作业，选择最优的运输路线和运输方式，减少车辆拥堵，提高车辆利用率。实时监控仓储作业中货物的运输和进岀库的情况，高效地统筹规划物资的供应和储存，严格控制库存量、库存成本和资金占用成本。可以在信息平台上随时随地完成与客户的资源共享和反馈机制，并妥善处理客户提出的建议。在大数据应用逐步发展的整个过程中，客户至上是首要标准，根据客户的要求满足客户个性化的需求，可以更好地执行订单信息。根据互联网大数
据的应用，货运物流的响应率得到提高，货运物流的效率和质量不断提高，这也会提高客户满意度以及企业的整体竞争力。总而言之，互联网上大数据所带来的信息无障碍共享为作业成本法的实施带来莫大的助益。
3.4.4提高公司的综合竞争力
随着物流业的迅猛发展，具有核心竞争力的公司可以直接与同行业的竞争对手展开战略性市场竞争。随着互联网大数据经济形势的变化，传统成本计算方法的弊端逐渐暴露出来。该领域的危机促使德邦物流公司不得不思考如何进行更有效、更准确的成本计算。
在互联网经济的自然环境下，物流公司的信息内容都聚集在云服务平台中，不仅包括德邦物流公司现阶段己经公开的基本信息，还包括分散在互联网的每个角落的未公开的信息。德邦物流公司必须改善云服务平台中的数据信息和信息内容，可以对该数据信息进行相对分析，从而与相关物流行业发展联系，增强物流企业之间的沟通与互动。为了确保清晰的数据存储和相对准确的结果，云服务平台必须解决此数据信息的内部逻辑关系和特点，然后创建合理的数据结构，德邦物流公司可以将按照自身发展的需要来建立的成本管理数据结构与其他物流公司进行比较，给德邦物流的成本核算与管理决策给予保障。
作为大型物流行业，德邦物流公司应根据互联网上大数据的自然环境所产生的优势，釆用更完整的成本计算方法，并深刻了解公司成本的来源及其流向。根据更准确、更权威的成本信息内容进行财务管理决策、经济活动分析和盈利分析。因此，基于互联网大数据自然环境中作业成本法，不仅可以显示更准确的运输成本数据信息，而且可以根据互联网大数据服务平台分析货运物流的全过程，并在运输阶段找出非增值作业或可以改进的作业，优化非增值作业，寻找降低成本的点，提高作业效率，从而在运输作业中提高运输效率，确保有效利用资源，并确保德邦物流公司在日益激烈的物流市场竞争中仍保持强大的竞争力，这也有利于德邦物流公司的成本管理和公司未来的可持续发展理念。总而言之，物流企业只有具备一套完整的成本核算和系统管理体系，才能在大数据环境下充满竞争的物流行业中脱颖而出，提高公司的可持续发展能力和整体竞争力。
3.5本章小结
本章基于德邦物流公司的成本核算内容，提出大数据的概念，进而分析大
数据环境对德邦物流公司成本核算方面的影响，以便为后续基于大数据背景下的成本核算提供分析基础。首先提出大数据环境对物流企业成本核算的需求，主要是对物流成本信息准确性、个性化物流产品和高效成本核算与控制的迫切需求，阐述了作业成本法在德邦物流公司实施的必要性。然后进行大数据背景下实施作业成本法的预计效果分析，阐述了大数据背景下实施作业成本法的优势所在。
第4章大数据背景下作业成本法在德邦物流的具体应用
4.1作业成本法的基本原理及核算流程
4.1.1作业成本法的基本原理
作业成本法(ActivityBasedCosting,ABC)把作业当成是成本核算对象，建立在作业耗费了资源、产品耗费了作业两个基础之上。根据不同的资源影响因素对作业成本库进行设定，根据成本动因分析将物流成本对象消耗的作业数量分配到当前作业成本库中去，最后依次汇总各个物流成本核算对象的作业总成本。
作业成本法能将企业的资源耗费进行有依据的科学分摊，把它们分摊到我们需要为之做成本的核算所针对的对象上。在作业成本法核算中，为了消除传统成本法中使用单一的作业分配准则而导致的核算成本数据失真，作业成本法从成本对象消耗资源的动因的源头分析，诠释其内在联系，基于相关准则创立以成本动因为根本的全新作业核算方法。
4.1.2作业成本法的核算流程
作业成本计算步骤可以概括为两部分：第一步是将因服务产品消耗物流各项服务费用分配到不同的作业成本库中，并计算每项作业成本对象分配率。第二步是根据计算好的作业成本库的分配率，计算各作业成本对象的作业成本，最后累加其各个成本对象就能得出产品的总成本，亦可计算其单位成本。具体核算步骤如下所示。
首先分析和确认作业，建立起作业中心，然后依此管理作业成本库，分别记录各项资源的具体耗费；其次分析和确认资源，作业消耗资源，具体如人工费、材料费、仓库管理费等，归集这些资源的总费用，根据获得的资源成本信息分配到我们设立好的各个作业中心上去；然后选择合适的成本动因，根据动因数量计算作业动因分配率；接着将作业成本库中的费用汇总后分配到相关具体的订单或合同中去，即计算作业动因分配率与动因数量的乘积；最后统计该项服务成本，即累加各项作业成本库分配的成本，之和就为该项目的服务成本。
利用大数据技术实施作业成本法，需要结合德邦物流在资源和能力方面的优缺点，以及传统环境下难以获取的企业外部的大数据信息来制定作业成本计划。换而言之，在实施作业成本法时，应注意德邦物流内部环境和外部环境，保持实时联系和比较，并及时根据变化调整项目，以确保作业成本法的准确实施。利用大数据技术建立作业成本法核算流程如图4-1所示。
在大数据背景下应用作业成本法，德邦物流可以通过收集外部信息以了解竞争对手情况，收集内部信息以获取更准确的资源消耗和作业量，从而计算出更准确的物流成本信息，分析成本数据，以便使用作业成本法计算出具体核算结果的过程。海量数据会产生于物流活动的各个环节，基于云会计平台可以对整个物流流程釆取全程监控，及时汇总收集企业物流数据，分析并提炼出作业成本法所需的资源数据与多个作业动因总量和各个物流产品的作业动因量，还可以通过大数据技术分析物流成本数据的结构和变化趋势，找出对德邦物流成
本核算的影响最大的因素，优化作业流程。
4.2选择成本对象与作业中心
4.2.1利用ETL工具选择成本计算对象
在对德邦物流的物流服务成本进行核算时，可以运用大数据技术收集德邦物流公司物流服务订单所需要的财务数据。在大数据环境下，ETL工具是构建作业成本数据仓库的重要组成部分，我们需要先提取并清理所需数据，依据预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到作业成本数据仓库中。使用大数据工具ETL对本案例所需的数据进行清理、筛选、验证、转换，将我们所需要的成本数据转换为适当的格式和类型。
由于不同客户端及订单系统、生产设备等渠道分别产生作业成本法所需数据，数据来源的多样性导致了数据格式的多样性，由此，ETL工具就可以将这些不同种类和结构的数据抽取到临时中间层，进行数据的清洗、转换、分类和集成，最后汇总加载到对应的数据存储系统中，这是数据分析和挖掘的基础。ETL工具釆集作业成本数据的流程如图4-2所示。
本文选择2019年10月最具有分析价值的两份物流订单来应用作业成本法。这两家公司与德邦物流长期合作，业务稳定，所以这两家公司的订单数据比较有研究价值。其次，两份物流订单数据的差异性不大。这两份数据都有一个明显的特征即运送距离基本一致，运送货物的数量也相同，且都是从长沙运抵至广州，所以在分析研究这两份订单的成本数据时，可以更好地体现运用作业成本法核算成本的准确性和优越性。所以本文在筛选不同的合同订单时，为了在
进行数据计算的时候更加方便，选取了运输距离基本一致、订单周期相同的甲乙两个公司进行相关的计算和分析。
10月德邦物流分别两家坚果批发企业甲公司和乙公司签订了两份物流服务合同，并且甲乙公司都位于广州。与甲公司签订的合同（为方便区分简称“M合同"）要求是：由德邦公司将40000包新疆红枣从长沙运至广州，然后按每2天配送2000件的频率分送到甲客户公司仓库；与乙公司签订的合同（为方便区分简称“N合同”）规定：将40000包云南核桃从长沙运至广州，然后按每5天配送5000件的频率进行分送至乙客户广州仓库。具体如表4-1所示。
根据两个合同的内容，德邦物流的物流服务方案是将两位客户所需货物分别运送至德邦仓库广州区A仓库和B仓库，再按照客户要求分别进行派送，已知A仓库占地面积为900平方米，B仓库占地面积为600平方米。
表4-1成本计算对象简介
Table4-1Introductiontocostingobjects
客户 商品 业务量
（包） 运送频率（天） 运输量（件/次） 运输次数（次） 仓库面积
（平方米） 运抵仓库
甲 新疆红枣 40000 2 2000 20 900 广州A仓库
乙 云南核桃 40000 5 5000 8 600 广州B仓库
由于作业成本法的计算过程复杂，为了方便计算和比较必须控制一些变量。在本案例中假定这两份合同在长沙的起点一致且从长沙到广州两个仓库的距离差异忽略不计；从A、B两个仓库分别到甲乙公司的距离相等，并且德邦公司在该年10月份只签订了这两份物流合同。
4.2.2利用可视化工具分析和建立作业中心
数据可视化是指以动画或者图像等更为生动更易理解的方式来展现数据的大小，可视化技术在计算机领域得到了广泛应用，能够把各类数据（包括数值、图像和其他复杂的信息）转换为直观的、图形化的图像信息，从而可以更清楚地观察、模拟和计算结果。如图4-3所示。
这本案例中由于这两笔合同涉及的作业较少，可直接针对这几项作业进行核算。从分析后的图中可以看出，整个物流服务流程大致可以分为以下7个作业：订单处理作业、货物运输作业、货物验收作业、入库作业、存储作业、出库作业、配送作业。作业中心与具体作业如表4-2所示：
表4-2作业中心与具体作业
Table4-2Jobcenterandspecificjobs
作业中心 具体作业
订单处理作业 信息输入与订单处理
货物运输作业 货物运输、车辆维修
货物验收作业 货物验收、货物分类
入库作业 货物清点与入库
存储作业 货物看管
出库作业 货物清点与提出
配送作业 货物配送
4.3分析资源动因和成本动因
4.3.1利用HadoopI具分析资源动因
为了更好地完成德邦物流作业成本计算全过程中成本费用的动态管理，并及时反映成本费用的变化状况，可以使用云计算技术及时准确地获取各种数据。将所收集的各种数据信息汇总并传输到数据库中，数据库系统包括DEM,HDF和NoSQI等；然后，使用Hadoop、HPCC、Drill等大型数据挖掘工具，处理财务信息和非财务信息，并获得作业成本法所需的资源数据信息，资源动因和作业动因等。
Hadoop是由Apache基金会开发和设计的分布式体系结构，它的体系结构
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最关键的设计解决方案包括HDFS和MapReduce。HDFS主要部署在廉价的硬件配置上。它具有强大的可持续性和较高的容错能力，还可以存储大量数据信息，而MapReduce可以计算大量数据信息。与现阶段传统数据库管理的单一处理方法技术相比，大数据具有交互式、大数据挖掘和预测分析等新的处理方法。
所以通过筛选云会计平台中核算所需资料，利用HDFS存储所需海量数据,用MapReduce处理并筛选数据，汇总十月份德邦物流成本计划的详细信息以及两个订单的业务流程的实际情况，将其中涉及到的费用项目明确定义为资源，包括：车辆运输折旧、叉车折旧、路桥费、燃油附加费、通讯费、员工工资、仓库租金和差旅费，其中差旅费尚未产生费用所以不计入成本费用。因此，德邦物流在执行这两个合同的整个过程中消耗的主要资源如表4-3所示。
表4-3各项作业的资源动因
Table4-3Resourcedriversforeachoperation
作业中心 资源动因
订单处理 通信费、人工费（订单处理人员）
货物运输 人工费（货车司机）、过路费、车辆折旧费、燃油费、车辆保养费、通讯费、轮胎费
货物验收 人工费（验收人员）、通信费、其他费用
入库 人工费（叉车司机）、叉车折旧费、燃油费
存储 人工费（仓储管理员）、临时保管人员的工资、通讯费、仓库租金、其他费用
出库 人工费（叉车司机）、叉车折旧费、燃油费
配送 人工费（货车司机）、燃油费、车辆修理费、养路费、车辆折旧费、保险费、通讯费、审车费
4.3.2利用MapReduce分析成本动因
成本动因是发生成本的原因，是整个作业成本法分配过程中的关键因素，所以作业成本核算的准确性也与成本动因的正确选择息息相关。在七个作业中心中，应选择最重要的要素作为成本动因。作业成本的分配必须符合相关要求，因此，在确定成本动因时，应选择与资源耗用量或作业耗用量最相关的因素。
在互联网大数据的自然环境中，云会计服务平台可以获得日常财务会计形成的货币化数据信息，以及部门协作运输成本数据信息，成本动因可以先根据公司实际运行中各成本实现方式的分析结果来确定，然后引入企业外部行业和
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竞争者的成本动因进行对比分析。成本动因是成本形成的源头，如果不同企业间的成本动因不同，那么二者最后形成的各项成本规模也不同。由此可以找出行业间成本动因的差异，并针对自身企业的劣势实现优化，可以从根本上优化作业流程，缩小成本规模。德邦物流可以依据大数据技术，在HDFS存储的大量财务信息中，利用MapReduce处理并筛选数据，选择财务会计所需的信息内容，获取作业成本法需要的资源数据、作业动因总量以及各产品的作业动态。通过将德邦物流每个成本对象消耗的资源指标上传到云会计平台，我们可以看到德邦物流不同成本中心的成本发生情况，并使用MapReduce的数据挖掘和分析技术，生成各大成本数据的索引，方便我们搜索与分析，调取成本资料，分析和确定最合适的成本动因。如表4-4所示。
表4~4各项作业的成本动因
Able4-4Costdriversfbreachoperation
作业名称 成本动因
订单处理 订单数
货物运输 运输公里数
货物验收 托盘数（验收次数）
入库 叉车数（入库次数）
存储 存储面积
出库 出库次数
配送 配送次数
订单处理作业由不同的订单组成，订单数量的量化清晰，所以最适合作为订单处理作业的成本动因；货物运输作业与运输里程数息息相关，资源耗用量也是最高，所以选择运输公里数作为运输作业中心的成本动因。值得注意的是，对于货物验收及入库环节，本理应选择托盘数及叉车数来作为成本动因，但是由于两个合同货物数是完全一致的，所以托盘数及叉车数也是完全相同的，为了简化核算，验收次数就可以作为货物验收的成本动因，入库次数可以作为入库作业的成本动因，都为1次。对于存储作业，由于本案例货物数量相同，且存储面积的不同及存储面积是否得到最大化的合理利用会大大影响仓库租金费用的分配，所以便以存储面积来作为存储作业中心的成本动因以便区分。出库作业中，由于每份订单要求配送频率不同，所以造成了出库次数的差异，便以出库次数作为成本动因。配送环节，配送次数便是诱发配送作业存在的原因，是配送作业最为核心的关键，所以选取配送次数作为配送作业中心的成本动因。
4.4成本费用的归集与分配
4.4.1成本识别
针对每个作业涉及的成本费用项目可进一步进行分类，这两份物流合同中涉及的成本都可以分为直接成本和间接成本。直接成本是可以直接计入成本计算对象的成本费用，而间接费用是需要进一步分配计入成本的费用。具体分析如表4-5所示。在此基础上，应分别归集每个作业的资源消耗，并建立一个完整的作业成本数据库。
表4-5作业的成本细分
Table4-5CostBreakdownofJobs
作业名称 直接成本 作业成本
订单处理 — 处理订单人员的工资、通讯费、其他费用
货物运输 燃料费、车辆年检保养费、高速公路费用 运输司机的工资、车辆折旧费、保险费、轮胎费、通信费、年审费等
货物验收 — 验收人员工资、通信费、其他费用
入库 — 叉车司机工资、叉车折旧费、燃料费
存储 仓库保管人员临时工工
资 仓库管理人员工资、租赁仓库租金费用、仓库
折旧费、通信费、其他费用
出库 叉车司机工资、叉车折旧费、燃料费
配送 配送车辆的燃油费、里程费 司机工资、车辆折旧费、车辆修理费、保险费、车辆年检费、通信费
442订单处理与货物运输作业
在确定好各项作业耗费的资源后，就要对各项作业的成本进行计算，过程如下。
1.订单处理巳知订单处理作业产生的成本及相关费用数量如表4-6所示。分析可知，德邦物流需要在商品运抵广州后分别运送货物至甲公司和乙公司。配送甲公司的40000件货物需要每两天配送2000件，共产生20个订单，配送
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乙公司的40000件货物需要每五天配送5000件货物，共产生8个订单。所以两笔合同总计需处理28个订单。
表4-6订单处理作业耗费的资源（单位：元）
Table4-6Resourcesconsumedbyorderprocessingjobs(Unit:Yuan)
成本项目 员工工资 通讯费 其他费用 合计
成本费用 6280 385 248 6913
注：该作业需2个员工处理订单，每人每月工资3140元
2.货物运输大数据环境下，云计算服务的运输子模块的共享资源数据信息使德邦物流能够实现车辆透明度管理方法。根据实时道路信息，运输部可以根据库存和运输能力等条件制定运输计划，科学地安排运输工具，提高运输效率。基于GPS定位系统软件，它可以实时监控系统的货物和车辆运输，并完成资源的即时共享以及交通拥堵和道路延误的反馈。对于内部运输，例如本例中从长沙仓库到广州仓库的运输，可釆用射频技术与GIS技术实时监控运输车辆位置及状态、是否高效作业等情况，动态显示车辆和货物信息。
在本案例的货物运送过程中，两家公司运输的货物大小规格相似，且每辆运输车辆可以运输8000件货物，所以甲乙两份合同各需要5辆货运车辆，将这些货物运送到广州共需发车10次。从长沙到德邦物流位于广州的A、B仓库的距离均大约为700公里，本案例中按700公里计算。
在货物运输阶段，与运输公里直接相关的费用分为直接变动成本，其他费用划分为间接可变成本。因为货车司机的工资与运输的公里数无关，所以其工资归属于间接作业成本。五名司机将货物从长沙市运到广州市，每个人月收入
4000元，下面对这两种费用进行分别核算。
首先归集直接作业成本。燃料费和路桥费是与货物配送里程数直接相关的成本。已知运输货车的油耗为每公里0.4升，该年10月O#柴油的平均价格为6.4元/升，因此每公里的燃油附加费为0.4X6.4=2.56元，因为汽车往返距离为700X2=1400公里，每趟燃油附加费为2.56X1400=3584元。路桥通行费为每
公里1.5元，因此每辆车的路桥通行费为1.5X1400=2100元。因此，该项作业的每趟直接变动成本为3584+2100=5684元。为了执行这两个合同，货运汽车必须从长沙到广州来回10次。因此，物流配送的直接作业成本为5684X10=56840
ZGo
其次核算间接作业成本。根据该年10月公司的成本信息资料，每辆运输车的间接作业成本信息具体明细如表4-7所示：
表4-7货物运送作业的间接作业成本明细
Table4-7Detailsofindirectjobcostsforfreightdeliveryoperations
成本类型 成本费用（元） 备注
车辆折旧费 6000 货车购买成本为41万元，使用寿命5
年，预计净残值5万
修理费 850 ——
车辆保险费及事故花费 3000 保险费每年2000元
轮胎费 180 ——
通讯费 520 ——
年审费 160 年审费1800/年
合计 10710 一
根据以上信息，10月货物运输阶段每辆运输车辆的间接费用为10710元。由于该月使用了5辆车，加上5位驾驶员的薪水，因此本月的货物运输作业产生的间接作业成本是10710x5+4000x5=73550元。
4.4.3货物验收与入库作业
1.货物验收分析可知，货物验收作业所产生的成本费用均为间接作业成本,为3300元，具体成本费用信息详见表4-8。
表4-8货物验收作业耗费的资源（单位：元）
Table4-8Resourcesconsumedbycargoacceptanceoperations(Unit:Yuan)
成本项目 验收人员工资 验收人员通讯费 其他费用 合计
成本费用 2800 320 180 3300
注：该作业由1个验收人员完成；其他费用主要指托盘包装以及辅助材料等等
2.货物入库根据分析，出入库的作业没有直接作业成本，发生的成本全部是间接作业成本。由于货物总数相同，因此整个出入库过程中都要同等程度地使用叉车进行装卸、搬运和放置，并且是同一组工人和叉车为两份合同服务，因此这两项作业应均等划消耗的间接作业成本。该月叉车燃油费为1000元，每台叉车的折旧为（250000-10000）+8+12=2500（元）,且该作业需要一辆叉车和两名司机来完成这两项任务，其中司机每月薪资2000元。
表4-9货物入库作业成本费用明细表(单位：元)
Table4-9ScheduleofCostChargesforCargoStorageOperations(Unit:Yuan)
成本 叉车司机工资 叉车折旧费 燃油费 合计
成本费用 4000 2500 1100 7600
成本明细如上表4-9所示,可知货物入库和出库这两项作业的总成本为7600元，则货物入库的间接作业成本为7600-2=3800元。
4.4.4货物存储作业
如图4-4所示，仓库是操作过程的重要组成部分，是运输货物的存放地点。关于仓库的成本，在许多情况下，人们没有给予足够的重视。但是，我们必须在一定程度上注意仓库环境，这会影响公司存储货物的质量，特别是对环境要求较高的货物。当环境条件发生变化时，会导致性能下降或变化，甚至严重影响其使用，给企业带来巨大的成本和声誉损失。关于物流，物流也可以被视为资产的存储场所之一，但是除了影响仓储之外，货物的到货时间和安全性也与物流环境息息相关，尤其是准时生产系统(JIT)可以降低库存成本。传感系统可以准确地感知环境条件并进行实时监控。大数据技术与归纳系统的结合可以完成对仓储物流环境的预测和控制。
大数据提供的天气数据与传感系统提供的存储环境数据可以结合在一起。当两个数据之间的差异超出一定范围时，可以为公司提供预警，并保护库存环
境免受外部天气变化的影响。在物流方面，除了天气监控之外，互联网大数据也将与卫星导航系统紧密结合，以便双方公司可以根据天气监控货物的交付和运输状况，并及时调整货运物流路线和时间以确保货物可以按时安全地送到目的地。
存储作业中，公司雇用了2个临时工来协助存储管理工作，每人工资为2160元，总计4320元。因为雇用的两名管理人员是临时的，只为本物流合同服务，所以这4320元应计入该作业的直接作业成本。货物的存储成本由两部分组成:直接作业成本和间接作业成本。间接作业成本涉及范围更广，项目也比较多。具体成本费用明细如表4-10所示，该表显示间接仓储成本为23400元。
在本案例的货物存储作业中，公司雇佣了两个临时工协助工作，每人工资为2160元，共4320元。由于两名管理人员临时雇佣且仅为这两份物流合同服务，因此这4320元便是这项作业的直接作业成本。而间接作业成本包括的范围比较广，项目也较多，具体的成本费用明细如表4-10所示。
表4-10货物存储作业间接作业成本费用明细表
Table4・10Detailedstatementofindirectoperationcostfbrgoodsstorage
成本类型 成本费用（元） 备注
管理员工资 5200 仓库管理员2名，工资为2600元/人
仓库租金 17500 两个仓库年租金21万元
通讯费 500 每人每月250元
其他费用 200 —
合计 23400 一
4.4.5货物出库与配送作业
1.货物出库货物出库与货物入库作业进行的活动相同，耗费的资源也相同,因此两项作业成本相等。上文已经计算过，均为7600-2=3800元。
2.货物配送该作业是指从广州的两个仓库以一定的频率向两个客户指定的地点配送货物。互联网大数据背景下的物流细节服务平台已经完成了德邦物流企业、供应链管理公司及其公路信息的共享。德邦物流可以根据必须读取的数据（例如货运量和当前道路状况）有效地选择运输方式和运输路线。根据大数据提供的数据信息，可以针对不同的路线制定各种计划。根据计划的成本和时间，基于订单信息选择最佳的运输方案。货物到达所需的时间是控制要素，在各种组合方法下，根据最便宜的计划进行选择，严格控制交货时间和可靠性，
并选择最佳路线和最佳运输工具以降低运输成本。
在货运运输中，直接变动成本与配送公里数直接相关，而间接变动成本与货车配送的次数直接相关。
首先归集直接变动成本。配送货物环节的直接成本可以直接计入这项作业,因此这项工作的直接成本只有燃油费。与货物运输类似，送货工作的驾驶员也是德邦公司的内部员工，因此，应将此驾驶员的工资作为间接工作成本。每台配送货车的每公里耗油量为0.3升，每公里的维修费是0.06元，己知该年10月份市售0号柴油的平均价格为每升6.40元，所以每公里的直接作业成本为03x6.4+0.06=1.98元/公里。
为简化前面的示例，已经假设从仓库到甲乙公司的距离相同，设置为20公里。甲客户要求每2天交付2000件商品，乙客户要求每5天交付5000件商品。由于每辆送货卡车可以装载2000件货物，所以总共需要3辆送货卡车来执行这两项货运合同。根据M合同，每交付2000件需派一辆汽车，则需要20个班次；根据N合同，每交付5000件需派三辆汽车，则需要400004-5000X3=24个班次。因此，在一个月内需发20+24=44次车。
故配送直接作业成本为1.98X20X44=1742.4元
然后核算间接作业成本。货物配送作业间接作业成本为22880元，费用明细如表4-11所示。
表4-11货物配送作业间接作业成本费用明细表
Table4・11Listofindirectactivitycostofgoodsdistribution
成本类型 成本费用（元） 备注
车辆折旧费 8000 购买成本18万，使用年限6年，无残值
车辆修理费 2500 12000元/年/车
保险费 750 3000元/年/车
审车费 80 240元/年/车
司机工资 10500 每辆车1名司机，每人每月3500元
通讯费 1050 每名司机350元/月
合计 22880 一
4.4.6作业费用汇总
归集汇总以上7个物流作业的成本以后我们可以得出德邦物流公司该年10月份的作业总成本，两份合同的总成本如表4-12所示，可以看出这两个物流合
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同产生的成本总和是200545.4元。
表4.12作业总成本汇总表(单位：元)
Table4-12Summaryoftotalcostofjobs(Unit:Yuan)
作业 作业成本
直接作业成本 间接作业成本 合计
订单处理 —— 6913 6913
货物运输 56840 73550 130390
货物验收 —— 3300 3300
入库 —— 3800 3800
存储 4320 23400 27720
出库 —— 3800 3800
配送 1742.4 22880 24622.4
合计 62902.4 137643 200545.4
这两份物流合同所耗费的作业动因量如表4-13所示。从表中我们可以观察到M合同（新疆红枣）耗费的作业动因量较多。
表4-13M合同与N合同所耗费的成本动因量
Table4-13CostdriversincurredinMcontractandNContract
作业 作业动因 作业动因量 合计
M合同 N合同
订单处理 订单数（个） 20 8 28
货物运输 运输里程（公里） 1400 1400 2800
运输次数（次） 5 5 10
验收 验收次数（次） 1 1 2
入库 入库次数（次） 1 1 2
存储 存储面积（平方米） 900 600 1500
出库 出库次数（次） 20 8 28
配送 配送里程（公里） 400 480 880
配送次数（次） 20 24 44
4.5计算成本动因率与分配成本库费用
4.5.1计算成本动因率
基于上文已经分析出的作业动因量，可以依据各个作业动因的数量和每个作业所耗费的资源总数来计算得出作业动因分配率。根据获得的数据信息，可以得出每个作业的作业动因分配率如表4-14所示。
表4-14所有作业中心的作业动因分配率
Table4-4Assignmentrateofjobdriversforalljobcenters
作业 资源动因 费用归集（元） 作业动因 作业动因量 作业动因分配率
订单处理 人工工时 6913 订单数 28 246.89元/订单
货物运输 运输车辆数 73550 运输次数 10 7355元/趟
货物验收 人工工时 3300 验收次数 2 1650元/次
入库 叉车数 3800 入库次数 2 1900元/次
存储 货物数 23400 存储面积 1500 15.6元/平方米
出库 叉车数 3800 出库次数 28 135.71元/次
配送 配送车辆数 22880 配送次数 44 520元/次
4.5.2分配成本库费用
作业动因分配率就是成本分配的量化标准，然后我们可以据此计算出目标对象的成本。那么如表4-15所示，合同M（新疆红枣）的作业总成本是103868.2兀O
表4.15作业总成本的分配(M新疆红枣)
Table4・15Distributionoftotaloperatingcosts(MXinjiangjujube)
作业 作业动因分配
率 动因量 间接作业成本
（元） 直接作业成本
（元） 总成本（元）
订单处理 246.89元/订单 20 4937.8 — 4937.8
货物运输 7355元/趟 5 36775 28420 65195
货物验收 1650元/次 1 1650 — 1650
入库 1900元/次 1 1900 1900
续表4-15
存储 15.6元/平方米 900 14040 2160 16200
出库 135.71元/次 20 2714.2 —— 2714.2
配送 520元/次 20 10400 871.2 11271.2
合计 '一一 — 72417 31451.2 103868.2
根据相同的原则，N合同（云南核桃）的作业成本分配情况如表4-16所示。可以看岀，合同N（云南核桃）的总成本为84408.14元。
表4-16作业总成本的分配（N云南核桃）
Table4-16Distributionoftotaloperatingcost(NYunnanwalnut)
作业 作业动因分配
率 动因量 间接作业成
本（元） 直接作业成本（元） 总成本（元）
订单处理 246.89元/订单 8 1975.12 — 1975.12
货物运输 7355元/趟 5 36775 28420 65195
货物验收 1650元/次 1 1650 1650
入库 1900元/次 1 1900 —— 1900
存储 15.6元/平方米 600 9360 2160 11520
出库 135.71元/次 8 1085.68 —— 1085.68
配送 520元/次 24 12480 87L2 13351.2
合计 一 — 65225.8 31451.2 96677
根据表4-14和表4-15可以得出，M（新疆红枣）的单位成本为103868.2
4-40000=2.60元/件，N（云南核桃）的单位成本为96677?40000=2.42元/件。
4.6作业成本法与传统成本法核算结果对比分析
4.6.1核算结果的对比分析
根据案例描述，10月德邦物流只提供这两种物流和分销服务，并且所运输的货物是相同的，在同一时期内货物始发地与终点地也是相同的，如果按照传统成本法结转成本，那么M、N两项合同的物流成本相等。
由表4-12的数据可知，本月两项合同产生的总成本为200545.4元，那么M合同（新疆红枣）的成本和N合同（云南核桃）的成本都为100272.7元（200545.44-2=100272.7元）。从表4-15和4-16可以看出，在使用作业成本法核算后，得出M合同的成本为103868.2元，N合同的成本为96677元，具体结果对比如表
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4-17所示。
表4-17传统成本法与作业成本法下物流成本对比(单位：元)
Table4-17Comparisonoflogisticscostundertraditionalcostmethodandactivitybasedcosting
(Unit:Yuan)
成本对象 物流成本
传统成本法 作业成本法
M合同（新疆红枣） 100272.7 103868.2
N合同（云南核桃） 100272.7 96677
总成本 200545.4 200545.2
注:200545.2是由计算过程中四舍五入的误差造成，两种核算法下的总成本相等。
通过比较可以看出，若使用传统成本核算，则M合同（新疆红枣）的成本被低估了3595.5元（103868.2-100272.7=3595.5元），说明应用作业成本法后的成本增加了3.59%；与此同时N（云南核桃）的成本却被高估了3595.7元（100272.7-96677=3595.7元），说明应用作业成本法后的成本降低了3.59%。
基于作业成本法的基本原理，在进行了许多复杂的数据信息计算之后，依靠云会计服务平台来输出德邦物流成本的详细组成和变化趋势，计算德邦物流每个作业中心的实际发生额。在对比了德邦物流的传统成本计算结果后，我们可以仔细分析差异部分的原因，并根据分析在物流运作的全过程中确定增值作业和非增值作业，釆取有效措施消除或减少非增值作业，并根据具体情况控制成本的支出。
4.6.2间接费用分配方法可视化对比分析
数据可视化是指以图形、图像、动画等更为生动、易为理解的方式来展现数据的大小，诊释数据之间的关系和发展的趋势网。可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。
基于云计算技术的数据分析工具执行成本分析报告，可以澄清复杂的成本数据信息，并提高管理人员对成本分析报告结果的理解水平。例如，数据分析工具的应用显示了造成成本损失的各种因素的结果。首先，我们可以看到受各种影响因素影响的计算成本结果C0（如表4-18所示）。之后，我们可以对影响因素目录中的每个新项目（包括直接和间接元素）进行可选性删除，就可以看
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到调整后的成本Cl,C2等。根据这种方法，德邦物流可以了解哪些因素会影响成本，以及相应的影响程度。另外也可以看到成本和各影响因素随时间变化的情况，也就是说德邦物流可以通过可视化工具的展示，获得了比传统呈现方式更多的自信、对分析结果更深入的理解。
根据表4-18两种成本法对间接费用所占比重的分析，可以看出在两个合同中间接成本所占比例最大的作业是货物运输作业，这一比例将超过60%。对于M合同（新疆红枣）占比最高的是货物运输、仓储、配送；占比最少的是验收作业，其次是入库和出库环节。而对于N（云南核桃）的比例最高的是货物运输，其次是配送作业，最后是仓储作业。具体作业的成本比重如下表所示，由此可以看出，货物运输是两个合同中最重要的阶段,而且所占的比例都非常高，表明这两个合同成本的关键来自运输阶段。
表4-18作业成本法下各间接费用所占的比重
Table4-18Shareofoverheadsundertheoperatingcostmethod
作业中心 间接费用
M（新疆红枣）（元） 比重（%） N（云南核桃）（元） 比重（%）
订单处理 4937.8 4.75 1975.12 2.04
货物运送 65195 62.77 65195 67.44
验收 1650 1.59 1650 1.71
入库 1900 1.83 1900 1.97
存储 16200 15.60 11520 11.92
出库 2714.2 2.61 1085.68 1.12
配送 11271.2 10.85 13351.2 13.81
合计 103868.2 100 96677 100
从表4-18可以看出尽管M（新疆红枣）的间接费用的总和比N（云南核桃）的要大，物流服务较为复杂，但其货物运送环节所占的比重却比N（云南核桃）的低，通过分析可知，M合同其他的作业越复杂则其他作业的成本越高，而就运输作业而言，两份合同的成本相同，所以对M合同来说占比较低。虽然M合同（新疆红枣）的物流成本高于N合同（云南核桃），配送环节间接费用比重也比N的小，是因为乙公司虽然要求配送次数较少，但是，存在无法科学地使用资源的情况，这不可避免地导致更多的作业并且相对消耗更多的总资源。
比如出库次数和配送车辆是否饱和的问题，如N（云南核桃）订单中每辆
车配送2000件货物，按照乙公司的需求一次配送5000件则需要3辆车，那么其中一辆车达不到2000件货物的饱和状态，则会导致资源的浪费及成本的增加,为了消除这种非增值作业，我们可以与客户协商配送件数减为2000件的倍数以便最大程度地利用配送车辆的价值，或者是选择配送件数为2500件的两辆货车,这样减少一辆货车的同时也能减少一位司机的工资支出，这也就是运输物流作业流程中值得改进和完善的环节，这样非增值作业的消除对资源的合理利用及成本的控制有着重大意义。
基于以上分析我们可以看出，作业成本法较之传统成本法单一的分配标准,可以找到成本对象的与各个作业之间的因果关系，并釆用多个作业动因分别对间接费用进行科学合理地分配。甲公司和乙公司规定的交货方法与所釆用的仓库租金不同，传统的成本方法并没有考虑这一差异。甲公司的M合同规定要运输40000件产品，交货方式为每2天2000件，而乙公司的N订单信息规定要每5天运送5000件产品。这种差异导致两份合同的货物进出仓库的频率有所不同。另一方面，仓库A储存甲公司的产品，仓库B储存乙公司的产品，且仅占仓库A总面积的三分之二，这就又使得两份订单成本产成了差异。因此，传统的成本核算方法忽略了这种作业的差异。从本章基于作业的整个核算流程可以看出，作业成本法关注成本发生的每一点细小差异与深层次原因，深入到作业层及发生成本费用的根本原因，该计算结果会更准确且有根据的。
如果按照传统的成本法简单地将两份合同的成本进行平均划分，不仅会导致两个合同成本分配出现较大的误差，还会导致企业的高层做出错误的决策，忽视由于间接费用过大而存在的成本分配方法不合理等问题，并阻碍公司改善货运物流的整个产业链及每个物流环节的价值最大化，这不利于公司的成本控制和管理决策。总之，德邦物流公司可以运用作业成本法获取更为准确的成本信息，通过成本分析区分出整个物流环节的增值作业与非增值作业，这样便可以更好地改善物流作业环节，成本数据就更加准确，以便提高决策准确性及公司盈利水平。
4.7本章小结
本章基于以上两章对大数据环境下作业成本法应用的必要性，引入作业成本法核算原理，根据德邦物流2019年10月的成本数据，阐述了大数据环境下的作业成本法核算流程，然后利用大数据技术如ETL、Handoop、可视化工具等将作业成本法在德邦物流企业中具体实施。最后基于大数据技术将作业成本
法下与传统成本法下的成本费用的计算结果以及间接费用的分配方法进行对比分析，分析差异形成的原因及可能会带来的影响，总结出增值作业与改善非增值作业的建议。
第5章大数据背景下德邦物流实施作业成本法的保
障措施
国内物流企业近年来产业规模发展迅猛，整体利润却如入泥沼难以取得较大的突破。物流公司的管理层在不断“开流"：追求更大的市场份额的同时，越来越把目光聚焦在节源上，也就是对产品成本的分析与控制，而大数据背景为物流企业的成本分析控制提供了可能。现如今中国物流市场份额较为饱和，德邦物流公司继续扩大规模会导致边际效益递减，如若在大数据背景下引进更先进的成本核算方法，势必能更准确的获取产品毛利率进而正确的商业决策。本文对于作业成本法能在德邦物流公司中顺利实施提出了以下建议，主要分为高层管理部门、财务部门及人力资源部门三方面的建议，由上及下多部门共同合作来实施大数据背景下的作业成本法。
5.1高层管理部门
5.1.1高层管理者的大力支持
由上及下是改革，由下及上是革命。可见高层管理者在新的决策推进落实过程中起到了重要的角色。首先，作业成本法的实施不能仅仅着力于财务部门，而是整个公司各个部门的协同合作。高层管理者能够指导分配协调各部门工作，同时可以站在更高的角度统筹兼顾整体进度，对于影响新决策实施进度的部门及时进行指导改正工作，这样有助于公司高效落实作业成本法。其次，作业成本法相较于传统的成本核算更加复杂，导致实施的前期成本较大，包括专业人员的招聘、已有人员的培训、新系统的购买等等。这些成本费用都会导致前期落实过程中出现费用大于收益的情况；同时员工接受新事物的能力参差不齐，部分员工难免会产生抵触情绪。这时需要高层管理者坚定不移的落实作业成本法，着眼于未来效益的同时对员工情绪进行安抚工作。
随着互联网大数据技术不断发展，进行成本核算时，不仅需要运用企业的内部数据，还需要研究引入外部数据来进行分析核算，这样可以让德邦物流公司更好的了解竞争对手的发展情况以及物流行业市场环境的大趋势，使管理层做岀更加准确的商业决策。作为一种创新型的成本核算方法，大数据背景下的作业成本法目前在国内物流企业中成功实施的案例较少，可以供借鉴的经验较为缺乏，德邦物流公司在应用初期可能会遇到较大的阻力。但是随着未来大数据技术、计算机技术等技术的进一步发展应用，以及专业人才的培养与引入，遇到的阻碍会迎刃而解，而这一切的实现离不开高层管理者的大力支持。
5.1.2构建大数据信息共享系统
大数据背景下的作业成本法对成本核算的准确度离不开大量的数据获取、计算、分析，依靠原有的数据库及计算系统难以支持如此庞大数据量的计算分析工作，所以建立满足作业成本法的初期计算数据量要求且连通德邦物流公司前端业务人员及各个部门之间信息共享的数据库势在必行。建立大数据信息共享系统后，德邦物流公司可以获取外部数据来与以作业成本法位核算基础的内部成本数据进行对比分析，从而获取更优的物流及仓储解决方案，可以很大程度上解决企业获取信息滞后，获取信息不完整的劣势。大数据环境下的信息共享系统应该具备以下几个特征：
首先，作业成本法在选择成本动因时，可以根据多种因素形成，包括许多财务数据与非财务数据。这些初始数据的准确性与真实性直接影响了作业成本法核算的成本的可靠性。因此，我们在获取前端业务的原始数据时，要尽量避免人为出错的影响，设立制度来确保前端业务人员录入的原始数据的准确性。第二，不同顾客对于物流产品会有其特定的要求，比如目的地、送达时间、标的物等等都会有所不同。因此，德邦物流公司建立的数据库中的成本分类方式应该包含丰富多样的组合方式，才能满足其日常签订的物流产品的需求，与其一一对应，这样进行作业成本法核算时，不同产品的成本核算结果才会准确。第三，非财务数据与财务数据都是构成大数据环境下成本作业法数据库的底层数据，两者同等重要。德邦物流公司在使用大数据技术获取物流信息时，不能仅获取财务数据，更要注重非财务数据的获取，因为非财务数据往往与顾客的个性化需求紧密相连。第四，系统的可靠性。大数据环境下，系统承载的数据量不言而喻。物流企业所建立的数据库更需要涵盖大量非财务数据及财务数据，同时庞大的物流网及物流运输的实时性，都对数据的读取速度与数据的可靠性提出了极高的要求，这就要求系统具有一定弹性，能够有承受住瞬时大量数据同时读取流通的能力。
总之，德邦物流公司应利用大数据技术做好对物流作业过程的管理监控工作，进而实现供应链流程信息化。进一步的，高层管理部门应做好中央数据管理工作，在控制每个部门信息化工作的同时打通各个部门之间的信息传输通道，
实现整个集团各部门之间信息的无障碍传递。
5.2财务部门
5.2.1构建业财融合的信息化平台
互联网大数据环境下，当下的流行趋势就是财会智能化与数字化发展。基于内外部环境的影响，德邦物流公司应建立适应大数据背景下作业成本法的业财融合信息化平台。业务部门在生产经营活动中，收集记录的各类数据，应通过业财系统中设定的各项成本分类方式传输转化为财务部可以分析利用的数据,因此对于该信息系统、财务人员的专业素质、大数据的收集分析能力都提出了很高的要求。在进行成本核算过程中，财务部所需要做的工作是利用大数据技术获取公司前端业务部分及职能部门关于公司运营的大量原始数据，经过筛选后将有价值的数据转化为财务数据后，进行核算、分析、预算等工作，传统数据平台难以保证大量数据计算的准确性与稳定性，因此财务部门需要用于大数据处理的业财融合系统。大数据环境下财务信息化程度越来越高，德邦物流公司财务部也必须要全面提升自身信息化管理水平。首先，业财融合的信息化平台的建设离不开软件开发公司的参与，财务部应与开发公司紧密联系，及时发现问题改进问题，开发出符合德邦物流公司实际需求的业财融合信息化平台；其次，财务部应尽快完成从传统的成本核算方法到新的作业成本法的转型工作，尽快实现大数据环境下的财务信息化建设工作，己达到对各类产品的成本准确核算的目标，进一步的为全面预测企业的盈利情况，提高企业的整体利润打下数据基础。
随着德邦物流公司规模逐渐扩大，传统独立的业务系统和财务系统的弊端逐渐浮出水面；1、财务系统出具报表的延滞后性会导致无法及时作出商业决策；
2、 业务人员对于财务知识的匮乏会导致提供数据的真实性与准确性无法保证。
3、 由于物流企业提供服务的高度自由的特性，财务部门在使用作业成本法核算时需要及时的业务部门反馈的数据作为新的成本动因，而业务部门在制定合同价格时也需要财务部门对该项服务的成本核算结果作为参考标准。因此需要德邦物流公司着力于财务部门和业务部门，建立有效的业财融合的信息化平台。
5.2.2加强财务人员业务培训
实施大数据背景下的作业成本法，除了需要特定的信息系统外，对财务人员的专业素养也提出了要求。传统财务人员的工作较为固定单一,缺乏了对公司整体业务流程的了解，也缺乏了大数据的分析处理能力。因此，对于财务人员的业务相关知识的培训显得尤为重要，财务人员只有在了解了整个公司的业务模式，各个产品的服务流程之后，才能对公司运营过程中各个环节的成本有一定把握，以便选取正确的成本动因进行核算。因此，建议德邦物流公司定期举行财务人员与前端业务人员甚至各部门的线下交流学习活动，内容可以包含业务人员对工作内容的介绍展示、公司管理层对于公司运行过程中典型案例进行分析、财务部门对于业务流程的Q&A环节等等。在此基础上可以对定期的交流活动进行考评，评出优秀的财务人员进行物质嘉奖，也能对别的财务人员起到精神方面的激励作用。业务方面，前端业务人员需要降低常规业务成本的同时，高质量的完成消费者提出的增值业务需求。财务层面，需要财务人员对产品的成本进行准确核算，以作为人力部门制定更为合理的绩效考评的依据，对前段业务人员的成本控制情况进行监督。
另一方面，还要同时加强员工的数据管理意识和培训操作能力。作为高层管理者，应具有与时俱进的管理思维，制定管理战略需融合大数据思维与公司的具体目标，还可以聘请大数据技术专业人才，对公司职工进行培训指导。所以，德邦物流要大力培养复合型专业财务人员，他们除了要精通成本核算与管理，还要拥有大数据理论背景及不断学习的思维意识，同时熟悉公司的业务流程、物流服务等。
5.2.3建立标准成本数据库
标准成本法以不同的成本动因建立数量繁多的成本分类方式，以确保各产品的成本核算准确度。成本动因的准确建立取决于在业务端的原始数据如距离、时间、体积、重量等正确录入系统并转化为财务语言的基础上。因此前段数据录入的及时性与准确性至关重要。大数据环境下，公司应对前段业务人员进行培训，并设专员对前段数据录入情况进行监督管理工作，执行相应的奖惩制度，提高前段业务人员对数据录入的重视程度。
德邦物流公司在业务开始之前，需要搭建标准成本数据库。在大数据环境下，德邦物流公司可以获取自身以前年度的运营数据，以及同行业企业的成本相关的运营数据，利用大数据技术进行计算，通过资深财务人员分析，甚至外部专业人员的帮助下，建立一般条件下的公司各个成本对象的标准成本，而这项标准也可以管控及衡量实际成本，也可以对比成本信息。大数据环境下实施作业成本法需要的是海量的内部数据作为底层数据，并以此作为地基进行进一步的分析预测，因此保证前端业务数据录入的准确性需要严谨落实。
5.3人力资源部门
5.3.1建立员工激励机制
传统成本核算方法转型为作业成本法，前期势必会引起部分员工的抵触情绪，如何让全体员工在实施过程中同聚一心成为合力，完善配套的员工激励机制势在必行。建立完善且多元化的激励制度，有助于提高员工的工作效率，保质保量完成公司分配的新任务。随着集团规模扩大、员工人数增多，单纯的物质激励可能难以覆盖全面的员工，即使覆盖了也可能会因为奖励较小或分配不均导致没有起到激励的效果，这时就需要德邦物流公司在物质和精神方面同时激励。物质激励方面，德邦物流公司可以釆用绩效考核和增加薪酬相结合的方式。首先，在KPI中新增作业成本法相关指标，如根据前端业务人员数据录入情况、财务人员信息化建设情况等。对于施行作业成本法积极的员工，发放奖金；其次，实施作业成本法可能会导致前段业务人员流动性较大，可以对其薪资进行适当涨幅，来增加其工作积极性。精神激励方面，德邦物流公司可以每月选举各部门在作业成本法实施过程中表现优秀的员工作为典型，进行嘉奖并在集团内部表彰，使员工获得团队的认同感，这样可以让员工更加积极地相应公司号召。完善配套的员工激励机制，有助于员工快速适应新的工作内容，并对公司增加归属感。
5.3.2建立作业成本法绩效考核制度
大数据环境下作业成本法的实施，可以让企业管理者清晰准确地掌握各项产品的真实发生的成本金额，精确到各个环节甚至各个员工。管理者应该充分利用大数据获得的成本信息，建立对应的绩效考核制度，对整个公司的业务流程进行更合理的把控。对于考核制度的具体标准，由于实施前期没有经验，应该根据公司各部门资深员工进行制定，也可以聘请外部专业人员，对考核的标准进行合理的制定。在此基础上，公司务必对前端工作人员进行奖惩措施，对于产生的工作成本小于大数据环境下作业成本法分配的成本量的员工，公司应当予以奖励；反之应该重点关注，帮助其完成考核指标，从而帮助一线业务人员更高效、高质量的完成工作的同时，大幅降低企业成本。
当然，通过作业成本法所建立的考核制度不能仅仅局限于前端业务人员，也应该作为各个职能部门制定考核制度的参考依据。实施作业成本法需要公司各个部门的共同努力，从高层管理部门坚定执行新的成本核算方法，统筹兼顾各部门执行，到财务部门构建业财融合系统，实现大数据环境下的财务信息化，再有前端业务每个环节的员工及时准确地录入原始数据等等，每个环节都紧密相扣，不容有失。因此作业成本法的考核制度也应作为各部门的考核指标，以确保德邦物流公司的作业成本法整体运行有效。德邦物流公司应该完善各部门在大数据环境下的作业成本法的绩效考核制度，明确前端业务部门与各个职能部门的新职责，最终实现整体毛利率的突破。
5.3本章小结
本章主要阐述了在大数据背景下作业成本法在德邦物流公司顺利实施的保障措施，主要是从高层管理部门、财务部门和人力资源部门这三方面入手。首先作业成本法的顺利实施离不开管理部门高层管理者的大力支持，如人力、资金方面的投入，更应在大数据背景下利用大数据带来的便利，构建完善的物流信息管理系统，为了作业成本法的顺利实施做铺垫。其次实施作业成本法财务部门要加强会计人员的培训工作，在大数据环背景下，大力开展业财融合的信息化平台，以便更好地完成成本核算。最后，人力资源部门要加强全员工的培训工作，让全体员工意识到作业成本法的重要性并且参与到其中，建立激励机制和考核制度，为作业成本法能够顺利实施提供最坚实的保障。
结论
对于德邦物流公司来说，成本是影响企业利润的最基本也是最关键的环节。随着物流行业的蓬勃发展，近些年来大数据环境对物流企业的影响越来越大，德邦物流也应该思考如何利用大数据技术更为准确的进行物流成本核算的问题。具体结论如下：
(1)大数据环境下德邦物流公司采用作业成本法的核算结果更为准确。首先，作业成本法涉及到的成本消耗项目较之传统成本法更加详细全面，不仅可以精准地提供每项合同产生的成本信息，同时还可以合理划分成本属性，区分增值作业，优化作业流程。而在大数据时代下，信息共享更加透明，企业可以很轻松地获取内外部信息进行数据对比反馈分析，面对作业成本法实施的难点，如获取准确的成本数据资料、分析合适的资源动因来说都是非常有益的助力。所以，大数据环境下物流企业实施作业成本法的核算结果更加准确，无论是物流信息、成本数据的收集，还是可视化分析，都对实施作业成本法有着积极的影响。
(2)作业成本法的有效实施需要公司各部门的共同配合。首先是高层管理者必须全力支持，包括资金投入、人力投入及时间投入等。成本动因的选择对于应用作业成本法来说的至关重要，然而成本动因的选取难以精准量化，这就需要财务部门结合大数据技术更加准确地筛选成本动因选择，这也离不开IT技术部门人员的全力配合。在实践应用中，人力资源部门需建立全体员工的认同性及相关激励政策，以便作业成本法更加顺利地实施。
由于本人所学有限，所以本文在探讨德邦公司利用大数据技术运用作业成本法的方面还有不足之处。在不断发展的互联网大数据环境下，利用大数据技术收集和分析成本数据信息，实施作业成本法核算物流成本，可以实现企业物流成本的有效管理与控制。这将有着广阔的发展前景，但其推广和应用有赖于理论界与物流企业的共同努力。
