占据了互联网的高端;正如苹果公司主抓市场和
正所谓“闻道有先后,术业有专攻”,通过分工协作,形成了效率最高、效果最好的生态圈。生态圈中的产业链一方面是合作、多赢、共享的联盟关系,另一方面是上、下游等级分明,高、低端层次清晰的挤压关系。产业链高端如老虎吞肉,产业链低端如小鸡啄米。
高端企业在产业链中处于中牵一发而动全身的地位,正如Google从事搜索业务,占据了互联网的高端;正如苹果公司主抓市场和设计,占据了移动通讯工业的高端;正如波音公司主抓设计和研发,以及总装和极少数特别重要零部件的生产,占据了航空工业的高端;正如可口可乐主抓配方和品牌,占据了饮料行业的高端。
社会分工、市场交易和产业链发展的循环一旦建立,就会产生路径依赖并自我强化。
任何循环必须能给所有参与者都带来好处,否则就没有循环下去的动力和依据。这种循环,它的内在动力就是分工的网络效应和协作的乘数效应。分工的网络效应是指产业链的交易成本小于企业内部的交易成本之和;协作的乘数效应是指产业链的生产效率大于企业内部的生产效率之和。
可以看到,随着信息化发展,部门的概念逐渐淡化,部门之间的壁垒由流程打通了;随着互联网的发展,公司的概念逐渐淡化,公司之间的壁垒由网络打通了。在信息化环境中,具体个人在哪个部门是不重要的,重要的是在哪个流程的哪个环节;在互联网环境中,具体个人在哪个公司是不重要的,重要的是在产业链网状结构中的哪个节点。至于地理位置,就更不值一提了。
还可以看到,这里的分工协作体现的规模效应,与多维组合成本的千人千面,是相辅相成的。互联网的发展在前所未有的广度和深度揭示个性的同时,也在前所未有的广度和深度揭示共性,鲜明地体现了求同存异的思想。通过求同体现规模效应,通过存异体现千人千面。
4.关于承包制
有些企业对内部各部门实行承包制,例如企业收入100万元,成本由A部门承担30万元,B部门承担40万元,企业总成本等于30万元加40万元即70万元,企业利润则等于100万元减70万元等于30万元。至于A部门和B部门的实际成本则由其自行控制,由此认为实行承包制的企业不需要多维组合成本计算。
这种认识是错误的。在实行承包制确定承包费时,实际就是进行收入分摊,否则人们就要问承包费为什么这个部门多而那个部门少。而部门收入是来源于作业收入的,作业收入的计算又是基于标准作业成本的,标准作业成本的制定又是基于实际作业成本的。所以说,科学的规范的承包制,其前提仍是多维组合成本计算。
5.关于成本以外的其他因素
多维组合成本可为制定作业政策提供支持,但制定作业政策不能仅考虑多维组合成本的计算结果,还要结合考虑其他因素。例如:
(1)企业并不是只在自制成本比外购成本高的情况下才选择产品外包或作业外包,有时自制成本与外购成本相差不大,甚至自制成本比外购成本还要低,也有可能选择外包。例如医药生产企业十粒盒装水丸的生产成本20元,外购成本30元,企业也有可能放弃十粒盒装水丸的生产转而外部购买;再如水丸的起模工序生产成本5元,委外成本10元,企业也有可能放弃起模工序转而外部购买。这样一方面有利于生态圈的培养,另一方面有利于企业将资源集中到更有价值的核心产品或核心作业上而不是分散到有价值的所有产品或所有作业上。
(2)某项作业是整体作业链的一个不可或缺的环节,尽管该作业本身可能亏损,但由于市面上没有相应的外包服务,所以企业也得保留该亏损作业。例如快递服务公司的送货作业,作业收入4元,作业成本5元,作业利润是负数,如果市场上找不到专业的某类货物某类路由的送货公司,企业也只能保留该货物该路由的送货作业。
四、对进行部门考核的支持
由于费用一般能够按照部门进行归集或比较容易地在不同部门之间分摊,因此,无论是传统成本计算还是多维成本计算,部门维度的成本在多数情况下是一致的。多维组合成本对部门考核的支持,重点体现在改进考核方法而不是数据质量上。
(一)案例分析
1.业务场景
一家4S公司,有新车销售部和旧车销售部两个部门,现开展以旧换新业务。
这天新车销售部接待一位客户,这位客户的旧车市场价2万元,想买的新车市场价10万元。新车销售部将旧车作价2.5万元买了,将进价9.5万元的新车作价10.2万元卖了。
旧车销售部收到作价2.5万元的旧车,花费维修费0.5万元修好后,作价2.8万元才卖出去。
2.传统成本计算
旧车销售部利润=旧车售价-旧车成本-维修费用=2.8-2.5-0.5=-0.2万元
新车销售部利润=新车售价-新车成本=10.2-9.5=0.7万元
可以看到,基于传统的部门考核,导致在以旧换新业务中,新车销售部将旧车和新车同时提价,将新车提价的利润留给自己,将旧车提价的成本转嫁给其他部门,损害了其他部门利益和公司整体利益。旧车销售部将拒绝接受新车销售部提供的旧车,从而阻碍以旧换新业务的开展。
这里没有采用市场价格或可能的内部转移价格,因为它们是不可控、不可知的外部数据,或主观的、很难让人信服的人为数据。我们不能因为实际数据可能?
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