1. 相关理论基础
(一) 资源成本及成本动因
资源成本是指企业在生产经营过程中消耗的所有经济资源的货币化总和。这些资源包括直接资源(如原材料、直接人工)和间接资源(如设备折旧、能源费用、管理人员工资等)。在作业成本法中，资源成本是分配至具体作业的基础。
资源动因是衡量资源消耗量与作业之间因果关系的量化标准，用于将资源成本合理分配到不同的作业中。它反映了资源如何被作业消耗，是资源与作业之间的“桥梁”。
(二) 作业及作业动因
作业是指企业为实现特定目标而执行的一系列任务或活动。它是连接资源消耗与成本对象的中间环节，反映了企业在生产、服务或管理过程中所进行的各项工作。作业可以是具体的操作(如机器加工、产品组装)，也可以是支持性活动(如订单处理、设备维护)。作业的划分需要根据企业的实际业务流程进行，通常以可量化和可控制为原则。
作业动因是衡量作业消耗与成本对象之间因果关系的量化标准，用于将作业成本合理分配到具体的成本对象(如产品、服务或客户)。作业动因反映了作业如何被成本对象消耗，是作业与成本对象之间的“桥梁”。应用作业成本法时，确认每项业务的作业动因很重要，作业成本是依据作业动因来分配的，所以最开始的步骤要确保正确性，否则依据错误的作业动因核算成本会影响企业运营的各个方面[1]。作业是成本分配的中介，而作业动因是成本分配的依据。通过作业动因，企业可以将作业成本准确地分配到具体的成本对象，从而更精确地计算产品或服务的成本。
(三) 作业成本法流程
作业成本法是把企业消耗的资源按照资源动因分配到作业，并把作业成本按作业动因分配到成本对象的核算方法[2]。
首先，作业成本法的实施需要识别资源成本，即确定企业生产经营过程中消耗的所有资源成本，包括直接资源(如原材料、直接人工)和间接资源(如设备折旧、能源费用、管理人员工资等)，形成资源成本清单。
接着，识别作业，即识别企业的主要作业，也就是完成产品或服务所需的具体活动，例如生产、质检、设备维护、订单处理等，形成作业清单。
然后，确定资源动因，即确定资源成本与作业之间的因果关系，选择合理的资源动因，例如机器运行小时数、员工人数、订单数量等，作为资源消耗的驱动因素。接下来，将资源成本分配至作业，即根据资源动因，将资源成本分配到各作业成本池，计算各作业消耗的资源成本比例，并进行分配，得到各作业的成本总额。
随后，确定作业动因，即确定作业与成本对象(如产品、服务、客户)之间的因果关系，选择合理的作业动因，例如生产批次、质检次数、订单处理时间等，作为作业消耗的驱动因素。
然后，将作业成本分配至成本对象，即根据作业动因，将作业成本分配到具体的成本对象(如产品或服务)，计算各成本对象消耗的作业成本比例，并进行分配，得到各成本对象的总成本。
最后，计算成本对象的单位成本，即将总成本除以产量或服务量，得到单位成本。
(四) 作业成本法在银行业应用的局限性和挑战
作业成本法在银行业的应用研究已逐渐深入，作业成本法及其相关的管理制度为商业银行提供了一个有效的能为支付结算产品成本核算、成本控制和定价决策的系统[3]。实施作业成本法后，不同类型的间接成本的产生原因更加明确，银行可以通过更严格的监控间接成本的动因，能够实现对间接成本的控制、节约成本[4]。但其在实际推行中仍面临诸多局限性和挑战。
一方面，银行业务的复杂性和多样性使得成本动因的选择极为困难。银行的作业种类繁多，且随着金融市场的发展和混业经营的加剧，成本动因的确定变得更加复杂。若成本动因选择不当，可能导致成本信息失真，无法准确反映各项业务的真实成本。
另一方面，作业成本法的实施成本较高。银行需要对现有成本核算系统进行大规模改造，涉及咨询、设计、设备引进以及人员培训等多方面的投入。这对于规模庞大且分支机构众多的银行来说，无疑是一笔巨大的财务负担。最后，作业成本法对会计信息以及计算机技术要求较高。因为作业成本法相较于制造成本法，分配间接费用依据的成本动因是多样的，成本对象也是多样的，所以计算过程也更为复杂[5]。银行从业人员需要具备较强的职业判断能力和操作技能，但目前我国部分银行员工的整体素质仍有待提升。这可能影响作业成本法的实施效果，导致其无法达到预期目标。
2. 商业银行柜面绩效管理现状分析
(一) 权重分配不合理
随着生产过程中先进技术的采用、工艺过程的日益复杂化、机械设备使用程度以及自动化程度的提高，间接成本在企业生产成本中所占的比重日益增大并且可能成为比重最大的成本[6]。以B支行为例，在柜员的考核方案中，存款业务与中间业务等财务指标所占权重较高，而风险管理与客户服务等非财务指标权重较低。同样，对于客户经理贷款业务这一项财务指标的权重达到了40%。较高的财务指标容易导致员工过度追求短期的任务指标，忽视服务的体验与风险。甚至高要求的绩效考核指标会让部分员工为了完成指标偏离合规操作，采取如违规销售、寻求外部协助或风险管理不到位等不合规行为。
(二) 数据收集与计算不透明
对于绩效考核所使用的数据来源不清晰，员工并不参与到绩效考核当中去，无法确认绩效统计数据的准确性与完整性。同时，由于部分数据是人工记录，存在录入错误或者会有一定的滞后效应。同时，对于部分非财务性指标的评分标准过于主观，缺少量化标准。这会导致员工难以根据绩效考核数据更好地调整自身问题，对于绩效考核的公平性也会产生影响。
(三) 缺乏动态调整机制
绩效考核方案将每月任务固定，未合理分析市场环境、客户需求等客观因素。各网点所面对的客群不同，其所产生的经济效益也各不相同。对于绩效方案的设定不能完全统一。固定的绩效权重无法应对千变万化的市场风险，可能会导致考核结果失真，考核方案并不能达到真正的激励作用，增加业务风险与员工流失。
(四) 对非财务指标不够重视
绩效考核方案中，对于财务指标、短期指标的权重设置过高，非财务指标、长期指标的设置应当引起重视。例如对于客服满意度这一块，简单地将客户满意度与客户投诉率挂钩，过于单一被动。这会导致员工忽视对服务体验重视。对于风险合规方面的指标权重也过低，这会导致重大风险事件发生的风险增加，银行资产质量下降。另外，对于员工学习成长方面的指标权重也过低。容易导致员工专业知识不到位，无法更好地提供专业服务。或是员工对自身职业晋升不清晰，无法达到绩效激励的效果。
3. 案例分析
(一) 确定资源成本并分摊
根据相关报表、台账等内部文件我们进项各部门基本资源成本数据的收集整理。A银行B支行的资源成本主要包括人事费用、市场发展费用、运营费用、基础设施费用、其他费用五部分。所收集数据均为按年发生的数据，数据采集以2023年全年B支行数据为例。以下表1、表2、表3是各成本中心的资源消耗统计情况。
Table 1. Office cost center resource consumption table
表1. 办公室成本中心资源消耗表
办公室成本中心(元) |
行长办公室A |
行长办公室B |
行长办公室C |
1642273.42 |
839398.71 |
571341.46 |
数据来源：B支行2023年内部部门报告及财务系统。
Table 2. Auxiliary cost center resource consumption table
表2. 辅助成本中心资源消耗表
辅助成本中心(元) |
零售金融部 |
公司金融部 |
财务会计部 |
1945516.95 |
2809783.79 |
378104.41 |
风险管理部 |
运营管理部 |
授信审批部 |
752586.15 |
884053.38 |
572296.48 |
信息科技部 |
保卫部 |
人力资源部 |
451606.74 |
473037.5 |
362206.49 |
数据来源：B支行2023年内部部门报告及财务系统。
Table 3. Resource consumption table of business cost center
表3. 业务成本中心资源消耗表
业务成本中心(元) |
网点1 |
网点2 |
网点3 |
网点4 |
网点5 |
网点6 |
营业部 |
3330076.45 |
2859448.22 |
2559442.71 |
2997106.11 |
2502168.32 |
2063788.61 |
3336943.62 |
数据来源：B支行2023年内部部门报告及财务系统。
从作业成本法角度，我们将成本分摊流程设计为两个阶段：
第一阶段：资源成本初步分配
根据行长办公室与各辅助部门间层级管理关系进行分摊，因为部门人数的数据易得且能客观反映资源占用情况，所以采用“人数”作为资源动因进行初次分配。
第二阶段：辅助成本再分摊
将辅助部门资源向业务端分摊，并实施差异化处理：风险管理部、运营管理部与授信审批部因为工作性质与基层网点作业强相关，所以采用双重动因分配：50%按业务量(交易笔数/审批件数等)分配，反映业务操作成本；50%按人数分配，体现管理职能支持成本。其余部门仍延续人数作为资源动因。
经过二次资源分摊，最终所有办公室与辅助成本所产生的资源耗用将归集到各个网点，以下表4为归集后的数据。
Table 4. Comparison table of resource costs before and after allocation
表4. 分摊前后资源成本对照表
|
原资源成本(元) |
分摊后成本(元) |
网点1 |
3330076.45 |
5360083.13 |
网点2 |
2859448.22 |
4564982.72 |
网点3 |
2559442.71 |
4160138.14 |
网点4 |
2997106.11 |
4725189.44 |
网点5 |
2502168.32 |
3971669.92 |
网点6 |
2063788.61 |
3282613.2 |
营业部 |
3336943.62 |
5266502.86 |
数据来源：B支行内部部门报告及财务系统。
(二) 界定作业中心与产出
我们选择以银行提供的不同服务与产品作为作业划分的依据，将网点的日常运营活动划分为柜面作业中心和贷款作业中心，并将时间作为各作业产出的作业动因。
依据A银行员工每日工作实际情况，我们将B支行网点员工的实际产能设置如下，按照每天工作10小时，全年工作270天计算，并给予员工喝水、休息等15%的闲暇时间，全年一名员工的实际产能则为10 × 270 × 85% = 2295小时，一个营业网点总计16人(个人客服经理4人、对公客服经理1人、大堂客服经理3人、个人客户经理3人、对公客户经理4人，保安1人)，总产能共计36720小时。下述表5、表6为以网点1为例，具体作业产出所需进行的作业项目与时间耗费。
Table 5. Operation breakdown table of counter operation center
表5. 柜面作业中心作业细分表
产出 |
作业 |
单位耗时 (分钟) |
作业量 (次) |
总作业耗时 (分钟) |
产出耗时 (分钟) |
存款类产品 |
客户接待 |
3 |
7484 |
22452 |
334504 |
账户开立(对私) |
25 |
4046 |
101150 |
账户销户(对私) |
15 |
3021 |
45315 |
账户开立(对公) |
50 |
377 |
18850 |
账户销户(对公) |
40 |
122 |
4880 |
|
活期存款 |
5 |
5572 |
27860 |
|
活期取款 |
5 |
3671 |
18355 |
定期开立 |
10 |
1380 |
13800 |
定期销户 |
6 |
1032 |
6192 |
同行转账 |
10 |
692 |
6920 |
跨行转账 |
15 |
962 |
14430 |
凭证处理 |
10 |
646 |
6460 |
反洗钱管控 |
25 |
1374 |
34350 |
产品营销 |
10 |
1349 |
13490 |
支付结算类产品 |
客户接待 |
3 |
4078 |
12234 |
250190 |
票据凭证审核 |
10 |
2821 |
28210 |
票据要素录入 |
15 |
2754 |
41310 |
复核 |
5 |
2745 |
13725 |
验印 |
8 |
2712 |
21696 |
资金划转 |
10 |
3354 |
33540 |
密码验证 |
3 |
3177 |
9531 |
身份验证 |
3 |
3108 |
9324 |
支付授权 |
5 |
3396 |
16980 |
挂账处理 |
15 |
832 |
12480 |
异常支付处理 |
20 |
574 |
11480 |
托收承付处理 |
25 |
147 |
3675 |
委托收款处理 |
15 |
1083 |
16245 |
查询与查复 |
10 |
668 |
6680 |
产品营销 |
15 |
872 |
13080 |
数据来源：B支行业务操作规范与业务系统数据整理。
Table 6. Loan operation center operation breakdown table
表6. 贷款作业中心作业细分表
产出 |
作业 |
单位耗时 (分钟) |
作业量 (次) |
总作业耗时 (分钟) |
产出耗时 (分钟) |
对公贷款类产品 |
客户接待 |
3 |
6461 |
19383 |
884313 |
贷款评估与调查(对公) |
120 |
362 |
43440 |
贷款审批(对公) |
1440 |
327 |
470880 |
签订合同(对公) |
1100 |
236 |
259600 |
贷款发放(对公) |
180 |
231 |
41580 |
还款管理(对公) |
60 |
165 |
9900 |
逾期管理(对公) |
90 |
140 |
12600 |
账户结算(对公) |
90 |
149 |
13410 |
产品营销 |
20 |
676 |
13520 |
个人贷款类产品 |
客户接待 |
3 |
8025 |
24075 |
749465 |
贷款评估与调查(对私) |
240 |
1482 |
355680 |
贷款审批(对私) |
150 |
1283 |
192450 |
签订合同(对私) |
40 |
1175 |
47000 |
贷款发放(对私) |
40 |
1148 |
45920 |
还款管理(对私) |
30 |
1184 |
35520 |
逾期管理(对私) |
40 |
448 |
17920 |
账户结算(对私) |
20 |
702 |
14040 |
产品营销 |
20 |
843 |
16860 |
数据来源：B支行业务操作规范与业务系统数据整理。
(三) 将资源分配到作业和产出
通过上述B支行资源耗费数据与作业消耗数据，我们可以计算得出单位时间产能成本(单位时间产能成本 = 分摊后网点资源成本 ÷ 总产出耗时)，根据单位时间产能与作业单位耗时的乘积，我们可计算得出每项作业的具体作业成本。将作业成本按产出与作业中心相加，进而计算得出每项产出与作业中心的作业成本。以网点1为例，我们得出了下述表7作业成本数据。
Table 7. Activity based costing data sheet of outlet 1
表7. 网点1作业成本数据表
作业中心 |
产出 |
单位时间产能成本 (元/分钟) |
作业成本 (元) |
合计 (元) |
柜面作业中心 |
存款类产品 |
2.42 |
808200.08 |
1412687.85 |
支付结算类产品 |
2.42 |
604487.77 |
贷款作业中心 |
对公贷款类产品 |
2.42 |
2136601.77 |
3947395.28 |
个人贷款类产品 |
2.42 |
1810793.51 |
数据来源：研究计算得出。
接下来我们可以通过计算成本差异率(成本差异率 = (传统法成本 − 作业法成本) ÷ 作业成本)，来分析网点各产出的成本差异情况。通过进一步相同方法计算，我们得出了表8下属各个网点各项产出的成本差异情况。
Table 8. Summary of product cost variance rate of sub branch B by outlet
表8. B支行各网点产品成本差异率汇总表
|
存款类产品 |
支付结算类产品 |
对公贷款类产品 |
个人贷款类产品 |
网点1 |
36.36% |
3.35% |
−60.47% |
−58.10% |
网点2 |
54.89% |
18.67% |
−55.36% |
−39.72% |
网点3 |
48.08% |
34.27% |
−49.37% |
−22.37% |
网点4 |
55.92% |
20.63% |
−74.62% |
−67.88% |
网点5 |
64.37% |
17.80% |
−47.36% |
−18.25% |
网点6 |
22.28% |
8.35% |
−57.57% |
−42.39% |
营业部 |
39.27% |
13.78% |
−58.03% |
−32.28% |
数据来源：研究计算得出。
经由上述核算数据可知，存款类产品与支付结算类产品的成本差异率多呈正值，此现象表明传统成本法于此类产品上高估了成本，而作业成本法能够更为精准地反映实际资源消耗状况。而对公贷款类产品及个人贷款类产品，其成本差异率普遍为负值，这意味着传统成本法在这些产品上低估了成本，作业成本法则揭示了更高的实际成本。
4. 作业成本法的应用与讨论
(一) 作业成本法在贷款业务成本管理中的应用
作业成本法通过将成本分配到具体的作业活动，能够更精准地反映实际资源消耗情况。在贷款业务中，传统成本法往往低估了成本，而作业成本法则揭示了更高的实际成本。作业成本法能够识别出贷款审批、风险评估和贷后管理等关键环节的高成本作业活动。管理者可以通过以下策略优化贷款业务成本管理。
1) 资源重新分配：依据作业成本法核算结果，管理者需重新评估资源分配。鉴于贷款业务中风险评估对把控风险至关重要，要确保该关键环节资源充足。以网点1为例，其对公贷款类产品成本差异率为−60.47%，表明传统成本法严重低估成本，可能因风险评估环节资源不足导致。因此，可增加对风险评估环节资源投入，如引入专业人才、购置先进评估软件，提升风险识别准确性，避免因风险预估失误造成损失。同时，合理配置资源，避免资源浪费。
2) 引入智能化工具：人工智能和大数据技术在金融领域应用广泛。在贷款业务里，引入这些技术可优化审批流程。如智能风险评估系统能快速分析客户信用状况，像个人贷款类产品成本差异率都为负，说明传统成本法低估成本，可能因审批流程效率低、成本高。借助智能系统可减少人工成本和时间消耗，还能实时监控预警，及时处理潜在风险。
3) 优化业务流程：对贷款业务流程全面梳理，剔除不必要环节，减少重复工作。以网点4为例，其对公贷款类产品成本差异率为−74.62%，可能因业务流程繁琐导致成本高。简化贷款申请流程，减少纸质文件和人工审核环节，实现线上化、自动化信息传递与审核。同时，优化贷后管理流程，建立智能化监控系统，实时跟踪资金使用和客户还款能力变化，降低贷后管理成本。
(二) 作业成本法在存款和支付结算业务成本管理中的应用
作业成本法在存款和支付结算业务中也显示出其优势，能够更精准地反映成本差异。作业成本法还是成本计算与成本管理相结合的中介，是企业重要的经营决策工具，有助于优化业务流程和成本结构分配[7]。传统成本法在这些业务上往往高估了成本，而作业成本法则揭示了实际资源消耗情况。银行可以通过以下策略进一步优化这些业务的成本管理。
1) 提升客户服务质量：在竞争激烈的金融市场，提升客户服务质量是关键。通过优化服务流程和引入新技术，减少客户到柜台办理业务频率，降低人工成本。如推广线上服务平台，提供便捷服务，还能根据客户习惯和资产状况精准推荐产品服务，提升客户体验和粘性。以营业部为例，其存款类产品成本差异率为39.27%，支付结算类产品成本差异率为13.78%，传统成本法高估成本，可通过提升服务质量优化成本。
2) 优化业务流程：对存款和支付结算业务流程全面梳理，简化不必要环节。引入自动化支付系统，提高支付结算效率。优化存款业务流程，简化开户手续。以网点3为例，其支付结算类产品成本差异率为34.27%，可通过优化流程降低成本。同时，建立标准化流程和操作规范，减少人为错误和风险。
3) 引入新技术：利用大数据和人工智能技术优化客户关系管理和风险控制。通过数据分析工具精准识别高成本领域，如某些客户群体交易频繁但带来成本高，可针对性调整服务策略或收费标准。人工智能技术还可用于风险预警防控，保障客户资金安全，降低风险损失。