任何一种管理分析都是为了达到一定的管理目的，对采购成本变化的分析也不例外。管理目的不同，分析方式也必然会不同。本文按不同层次的管理目的介绍不同的采购成本变化分析方法。
1
采购成本指数与关联大宗商品
一、采购成本指数
要了解经过一段时间（一月、一季度、一年等）的采购成本变化后企业的相对竞争力变化，首先需要的是了解整个企业的采购成本变化，而不是每一个具体的品类或物料的采购成本变化。所以就需要有一个直观而确切的指标来反映企业采购成本的“总体变化”。这就必须用到一个系统工具：采购成本指数。
说到指数，大家都可以理解这是一种反映全局变化情况的指标。比如股市上的股指，就是反映的股市上全部股票的总体变化情况的。有了股指，我们不必了解每一只股票的具体情况就知道整个股市是在向好还是相反。
我们来看一下在企业的采购人员如何为本企业制定和计算采购成本指数。
以下表数据为例，在三个月里，企业采购的两种物料A、B的价格一直在变化，有涨有落，那么对企业而言，总体采购成本到底是上升了还是下降了呢？
显然我们不能简单的用平均价来表示采购成本的变化，因为物料A和B对企业的重要程度是不同的。
1、权重
在总体成本变化的分析中反映出“重要程度”的方法，就是“加权”。用“权重”来反映“重要程度”。采购成本加权时通常就用采购金额来做“权重”。就表示采购金额越大的物料越“重要”，其价格变化对整体采购成本的变化影响越大。
用采购金额计算“权重”时，权重=单项采购金额/总采购金额。假设A、B两种物料的采购量如下：
那么A物料在1月的权重=50/(50+)=0.20，以此类推。
2、加权单价
经过加权算出来的平均单价称为“加权单价”，加权单价=∑(每种物料的单价×该物料权重)。上表中的1月份A、B两种物料的算法如下：
3、成本指数
采购成本指数的算法也很简单：设定第一期（在指数计算里称为“基期”）的加权单价（18.00）对应的指数为，以后各期（在指数计算里称为“报告期”）的加权单价与基期加权单价的比值×就是报告期的成本指数。例如，2月份成本指数=17.12/18.00×=95.11，较基期降低了4.89（百分点）。
经过以上计算，从得到的成本指数来看，我们可以说，2月份采购这两种物料的成本比1月份低了4.89%，3月份比1月份降低了1.81%。
掌握了两种物料的成本指数的算法以后，三种、四种......几百几千种物料的成本指数算法也是一样的道理。
我们不仅可以算出企业全部物料的采购成本指数，也可以根据管理目标灵活地算出某个供应商全部物料的成本指数、某个品类的全部物料的成本指数、某位采购工程师管理的全部物料的成本指数......简言之，这个指数可以让我们用一个指标表达一组采购品的整体成本变化情况。
二、关联大宗商品
有了企业内部的采购成本指数，可以有很多种方法用采购成本指数来了解采购成本变动对企业竞争力的影响。比如，用同样的方法做出企业产品的“销售收入指数”，把“销售收入指数”和“采购成本指数”做个比较，就可以大致知道企业靠产品的直接盈利能力是在相对上升还是下降。
今天我们要介绍的，是这些方法中对供应部门比较有用的一种分析方法——关联大宗商品分析。
所谓“大宗商品”，就是指在国际或国内有公共市场和公开价格的大宗生产资料，比如石油、钢材、有色金属（铜、铝等）、原纸等等。这些大宗商品的价格信息很容易得到。比如石油价格可以参考纽交所的布伦特原油（BrentOil）；各种牌号的铜可以参考伦敦金属交易所（LME）的铜价；钢材、原纸等在国际和国内也都有可以方便查询的行业平台，这里不再一一介绍。
前面所说的“关联大宗商品”，就是指和企业自身采购的物资息息相关的大宗商品。比如，大型装备制造厂采购的很多物资，其“关联大宗商品”就是钢材；石化行业最相关的是石油；电力电子行业最相关的是铜、铝，等等。
这些大宗商品的公开价格反映着整个市场的总体走势，也就是同行业——包括企业和其竞争对手获取这些物资的总体成本变化。所以把企业自身的采购成本指数和关联大宗商品价格的变化做个比较，就可以大致了解企业采购成本的变化是优于行业整体成本变化还是相反。也就是俗称的“有没有跑赢大盘”。
举例来说，电子行业经常要采购的铜制品（管脚、引线架等），而且在铜制品供应商的制造成本中，铜材成本占到总成本的70-90%。如果企业的铜制品供应商主要采用国际采购，那么把铜制品的采购成本指数和国际铜价做个比对就有很强的指导意义。下面是一个例子：
这是一家电子元器件企业的铜管脚的采购成本指数和关联大宗商品LME的铜价的比较。我们可以看到在年的3-6月，这家企业的铜管脚的整体采购成本是一直在上升的，大约上升了1%左右，但是考虑到供应链上库存引起的滞后效应，比对国际铜价前面几个月5-10%的上升，这家企业的铜管脚采购成本显然是“跑赢大盘”了。
用这种采购成本指数和关联大宗商品价格比对的方法，可以从外部市场的角度衡量企业相对竞争力的变化。那么从内部来说，采购价格和数量的变化都可能会影响到采购成本指数，我们又该如何去区分哪个因素是影响更大呢？
2
易控因素与量价分配
一、易控因素
我们先用个简单的例子。有种物料A，去年采购价格是9.00人民币，今年涨到了9.50人民币；去年总共买了个，今年要买个。如下图：
从图中可以看出A代表的面积是去年的采购金额（=9.00×），A+B+C+D代表的是今年的采购金额（=9.50×）。也就是说，今年要比去年多花的采购成本是B+C+D这个部分，人民币。很明显B部分的90（=9.00×[-]）是由于采购数量变化引起的，C部分50（=[9.50-9.00]×）是由于采购单价变化引起的。问题就出在D这个部分了，这5块钱（=[9.50-9.00]×[-]）的采购成本上升，是算单价引起的，还是数量引起的呢？似乎怎么算都有道理。
这里就需要介绍一个管理数据分析时的归因原则：归因于易控因素。
自己的“易控因素”，是指通过自己可以做出的努力更容易使其产生改变的因素。也就是说，自己付出同样的努力去改变两个因素，对哪个因素起的作用大，哪个因素就是自己的“易控因素”。“易控”是个相对的概念。
在分析各因素的变化对结果的影响时，如果某个结果可以归因于两个以上的因素，其合理性都差不多，而又必须选择其中一个时，就选择自己的“易控因素”。为什么呢？因为所有的管理数据分析，最终都是为了依据分析结果采取行动，获得更好的经营效果，那么把“易控因素”的影响放大，可以更好地提供行动方向——自己努力后效果最好的方向。
二、量价分配
对大多数企业来说，物料的用量基本取决于产量，要改变用量，主要靠设计和工艺的改进，是相当不容易的。相对来说，企业对采购价格能做的努力会多一些，所以，相对于采购数量，采购单价是“易控因素”。所以上图中的D这个部分，通常都归到采购单价的影响范围里。当然，不排除有些企业的确是对数量的可控程度高于单价，这就需要看具体情况了。
在这里我们拓展思考一下，能不能把D这个部分平分给“采购数量”和“采购单价”这两个因素呢？我们通常不那么做。管理数据分析不同于科学数据分析，追求的不是“精确"，甚至不需要完全“公平”，管理数据分析的目标，是“有用”，是能够为管理工作指出正确的方向。在达到这个目的的前提下，越简单越好。
如果我们把D平分给“采购数量”和“采购单价”了，固然看起来更“精确”和“公平”了，但是这样会让算法变得更复杂更不易理解，也并不能给我们的管理工作指出更好的努力方向，也就是说，这种精度的提高是“没用”的。
回到刚才确定的采购成本变化的量价分配方案上来，用图表示是这样的：
LQ：上期采购数量LastQuantity
CQ：本期采购数量CurrentQuantity
LP：上期采购价格LastPrice
CP：本期采购数量CurrentPrice
PQV：采购量差PurchasingQuantityVariance
PPV：采购价差PurchasingPriceVariance
根据这种分配原则，下图是一个采购成本变动的量价分析模板：
模板中关键的两个公式：
量差PQV=上年度采购价格LP×（上年度采购数量LQ-本年度采购数量CQ）
价差PPV=（上年度采购价格LP-本年度采购价格CP）×本年度采购数量CQ
请注意，在两个公式中，括弧里的被减数和减数可以交换位置，这取决于企业习惯于用正数还是负数表达“成本上升”，哪种方式都不影响分析，只要两个公式的表达方式要保持一致就可以。在上面两个公式中，负数（红色）表示本年度比上年度“成本上升”，正数表示“成本下降”。用这个模板中的样例数据来说，这组物料本年度比上年度采购成本下降3.3%，其中采购数量的变化引起了2.6%的采购成本上升，而采购价格的变化引起了5.9%的采购成本下降。单项物料因采购单价变化而引起的采购成本下降比例在2.9%~9.1%之间。
使用这个模板不仅可以很方便地做季度、年度采购成本变化的量价归因分析，还可以清晰呈现出从“量”或“价”任何一个方面来看，哪些物料是下一步的重点工作目标。
对于供应部门来说，尤其是采购部，更多地需要从“价”这个方面去努力。那么知道了哪些物料应该是下一步工作重点后，采购部门接下来该做些什么呢？
3
谈判位置与最佳谈判位置
一、谈判位置
在采购能使用的降低采购成本的方法源中，最好用也最常用的就是供应份额的调配。供应份额对大多数采购人员并不陌生，但是大部分情况下
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjsbszl/319.html
