近年来,国内外企业物流成本核算管理的研究如下:
(1)阳艳,张仲鹏(2012)基于价值链理论提出了创新性的物流成本管理模式,并详细设计了物流成本核算及优化的方法及步骤。
(2)Emlly Brdeuer(2013)分析了作业成本法与供应链之间的相互作用,得出作业成本法与供应链集成相结合的系统比单独的作业成本系统更有优势。国内外的研究主要是解决企业在运行过程中遇到的问题. 本文研究方向是从相关性角度分析。
物流成本核算贯穿于企业整个物流活动的全过程,最终意义及目的就是降低企业物流成本。
相关性分析是指对两个或多个相关变量之间进行分析看它们是否存在相关性,从而衡量两个变量之间的相关程度。
A公司是一家承接昆明到全国各地省内外整车零担的公司,是以外包业务为主以及物流方案设计为一体的专业的第三方物流公司。成本的管理与控制主要依据是财务部的会计账目,没有专门的成本核算。管理层只从总体业务绩效上衡量企业的经营状况并管理。
按成本项目划分,包括物流功能成本及存货相关成本。 按物流成本支付形态划分,材料费、人工费、维护费、一般经费及特别经费。
建立回归预测模型应注意的问题列出为:一是数据的真实可靠性,文中2011-2015年A企业物流成本数据,可用来进行回归分析。二是物流成本Y作为预测目标依赖于自变量(x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7),进过研究和解析,初步确定了对预测目标有重要影响的因素为运输X1、保管X2、装卸X3、包装X4、 流通加工X5、信息X6及管理成本X7。三是回归模型的建立与参数估计,假设误差项表示除了自变量以外的一切次要因素的总和,误差项服从正态分布。
对A企业影响物流成本的各因素的原始数据进行统计,将X1、X2、X3、X4、X5、X6及X7提炼为多元回归模型的解释变量,形成了表3-1。
本文将采用统计分析工具excl对A企业物流成本影响指标的自变量与因变量的回归关系进行分析。根据表3-1得出的影响物流成本的指标对其进行相关度分析,对获得的资料数据进行各因素之间的相关性分析,如表3-2所示。
正相关系数X3中有小于0.8的故舍弃,偏相关系数中大于0.9的舍弃,所以可知X1、X2、X6及X7与物流成本总额Y之间具有较强的相关性,X4、X5对企业成本项目的影响度大于0.9,不能正常反映与物流成本总额Y之间的相关性及影响程度大小, 因此舍弃。
建立回归方程:Y=a+b1x1+b2x2+b6x6+b7x7式(3.1)
3.3.3多元回归方程的建立
运用EXCEL的分析工具库中的回归工具,进行多元回归得到回归结果,可以得到回归方程Y=a+b1x1+b2x2+b6x6+b7x7中的系数a=89.16686, b1=2.856657, b2=0.523291,b6= 1.623903,b7=0.81041。回归方程为:Y=89.16686+2.856657X1+ 0.523291X2+1.623903X6+0.81041X7式(3.2)
通过公式(3.2),A企业可通过上一年的物流成本产生的数据来预算A企业的物流成本。
本文通过利用多元线性回归分析对影响物流成本的相关指标进行了分析,得出结果运输X1、保管X2、物流信息X6及物流管理成本X7与总成本呈现极显著相关性,在很大程度上是预测物流成本的重要指标。
影响物流成本的预测可以通过方程Y=89.16686+2.856657X1+0.523291X2+1.623903X6+0.81041X7得到,统计公司在未来每年的运输成本X1、保管成本X2、物流信息成本X6和物流管理X7,就可以预测未来物流成本。
(1)简化运输系统,减少中间环节;
(2)加强对货物保管的管理;
(3)借助先进的信息管理制度控制和降低物流成本。
摘要：运用相关度分析中的多元线性回归分析从A企业物流成本的影响因素及物流功能要素的角度对A企业的物流成本进行分析,来解决和优化A企业物流成本管理和控制存在的问题和策略。
关键词：物流,企业物流成本,相关度分析
[1] 冯耕中,李雪艳,汪应络.企业物流成本核算与评价[M].机械工业出版社,2013.6-10.
[2] 鲍新中,崔巍.物流成本管理与控制[M].电子工业出版社,2012.60-63.
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