（一）对话场景

某快递服务公司，在全国各地设置了众多的物流部门，并对物流业务划分了接货、打包、分拣、解包、送货等不同作业。在进行价值分析时，只区分不同部门，没区分不同作业。通过运营总监和财务总监关于此问题的争议，可以看到双方对成本的不同认识，揭示由于成本对象维度的欠缺，传统成本信息对作业政策造成的误导。

（二）对话内容

运营总监：为了提高运营效率，我们在物流部门内部进行了分工，设置了不同的班组，以提供不同的作业。财务提供的成本数据，只区分不同物流部门，不区分不同作业，让我们无法得知不同作业及相应班组的成本。为了降低运营成本，仅仅制定物流部门的费用标准是不够的，还需要制定作业标准，而这需要财务提供作业成本的数据支持。缺失了作业维度，我们只能对运营进行结果管理而不能进行过程管理，不知道成本变化究竟是哪个班组哪些作业造成的，也不知道究竟是否应该作业外包。

财务总监：目前费用没有向不同作业进行分摊，例如只核算广州物流部门的成本，不核算广州物流部门各项作业的成本。不过，根据各物流部门的成本和利润数据，就已经能够提供政策支持了。例如，北上广等地区的物流部门成本较低、利润较高，可大力发展快递服务；云贵川等地区的物流部门成本较高、利润较低，应逐步收缩快递服务。

运营总监：这只是部门层面而不是作业层面的数据，是比较粗放的。

根据运营现场经验，北上广等地区的仓储费用很高，导致分摊给打包、分拣、解包等作业的成本也相对较高；同时，由于交通便利，交付顺畅，接货、送货等作业成本相对较低。在该地区，我们计划逐步剥离亏损的打包、分拣、解包等作业，大力发展接货、送货等作业。财务建议在这些地区大力发展包括所有作业在内的一整套快递服务，岂不是让鲜花和毒草一起生长吗？

相反，云贵川等地区的仓储费用很低，导致分摊给打包、分拣、解包等作业的成本也相对较低；同时，由于交通不便，交付困难，接货、送货等作业成本相对较高。在该地区，我们计划逐步剥离亏损的接货、送货等作业，大力发展打包、分拣、解包等作业。财务建议在这些地区逐步收缩包括所有作业在内的一整套快递服务，岂不是将澡盆和宝宝一起扔掉吗？

财务这样核算的成本，只会是胡子眉毛一把抓的成本，将我们有成熟经验和作业优势的利润点给抹掉了，而将没有成熟经验和作业优势的亏损点给掩盖了。