Il miglioramento del sistema di costing: il caso Menarini

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Dipartimento di Economia e Management

Corso di laurea Magistrale in Strategia, Management e Controllo

Tesi di laurea

IL MIGLIORAMENTO DEL SISTEMA DI COSTING:

IL CASO MENARINI

Il Candidato

Il Relatore

Gianmarco Mei

Prof. Riccardo Giannetti

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INDICE

Introduzione...4

Capitolo I. Errori nei sistemi di costing: tipologie e impatti sulle decisioni ...6

I.1. Errori involontari: tipologie e cause ... 6

I.2. Errori compiuti per indurre comportamenti desiderati ... 9

I.3. Impatto dei tipi di errore sull’accuratezza dei sistemi di costing ... 13

I.4. Analisi degli effetti compensativi generati dalle diverse tipologie di errore ... 15

I.5. La riduzione degli errori e il miglioramento nei sistemi di costing ... 18

I.6. Sensibilità dei sistemi di costing agli errori ... 21

I.7. Analisi del trade-off tra miglioramento e costo dell’accuratezza ... 26

Capitolo II. Il miglioramento dei sistemi di costing ... 30

II.1. Identificazione dei fattori contingenti che influenzano il sistema di costing .... 30

II.2. Le relazioni tra i fattori contingenti che influenzano il sistema di costing ... 35

II.3. Variabili dipendenti che possono influenzare il miglioramento del sistema di costing ... 38

II.4. Analisi del livello di complessità del sistema di costing ... 41

II.5. Analisi dei modelli di costing secondo il livello di maturità ... 43

II.5.1. Il percorso storico/descrittivo ... .45

II.5.2. Il percorso predittivo/futuro……….47

II.6. Analisi costi-benefici dei miglioramenti parziali nel sistema di costing ... 49

II.7. Il framework utilizzato per esaminare il caso……….52

Capitolo III. Il caso aziendale: Gruppo farmaceutico Menarini ... 54

III.1. Storia e profilo dell’azienda ... 55

III.2. Organizzazione produttiva e struttura dei centri di costo ... 56

III.3. Analisi dei cost pool e dei driver utilizzati ... 58

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III.4.1. Il Software per il calcolo dell’O.E.E. ... 63

III.4.2. Il progetto: metodologie di calcolo e costruzione del campione ... 67

III.5. La raccolta dati O.E.E. e le nuove metodologie di costing ... 71

III.5.1. Calcolo e interpretazione della metodologia del Toll cost a due driver .. 72

III.5.2. Calcolo e interpretazione della metodologia dello Standard Toll cost a due driver ... 78

III.5.3. Calcolo e interpretazione della metodologia del Toll cost a tre driver ... 82

III.6. Risultati stimati e benefici potenziali derivanti dall’adozione della nuova metodologia ... 84

Capitolo IV. Analisi del miglioramento del sistema di costing nel caso aziendale ... 89

IV.1. Analisi dei fattori contingenti ... 89

IV.2. Analisi delle variabili dipendenti ... 99

IV.3. Errori nel sistema di costing dell’azienda ... 104

IV.4. Analisi del livello di complessità del sistema di costing ... 109

IV.5. Analisi del caso aziendale secondo il livello di maturità del sistema di costing ... 110

Conclusioni ... 116

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INTRODUZIONE

In un contesto economico caratterizzato da un elevato grado di incertezza, da una percentuale di costi indiretti sempre più elevata, da una continua diffusione della globalizzazione e, quindi, da un incremento costante della competizione, l’introduzione all’interno delle aziende di strumenti e metodologie che hanno come finalità l’ottenimento di una maggiore accuratezza nell’allocazione dei costi ai prodotti, può risultare molto utile per il successo dell’organizzazione stessa. L’azienda Menarini è l’azienda farmaceutica leader in Italia, che recentemente ha deciso di investire molto sullo studio e sulla migliore gestione e allocazione dei costi aziendali. L’oggetto di questa tesi è l’analisi e la ricerca di un miglioramento del sistema di costing, mediante stage presso il sito produttivo de L’Aquila (il più grande d’Italia) e presso il sito produttivo di Firenze. L’attività di stage presso l’azienda Menarini ha avuto una durata di due mesi, durante i quali si è arrivati a conoscenza della struttura dei costi dell’azienda e di come tali voci di costo siano state collocate all’interno dei centri di costo e, successivamente, di come esse siano allocate agli oggetti di costo finali, tramite degli specifici cost driver di riferimento. L’analisi si è focalizzata sullo studio del sistema di costing aziendale e, tramite l’introduzione di tre alternative metodologie di costing, è stata svolta un’analisi comparativa tra ognuna di esse e il sistema di costing attuale, evidenziando e interpretando le differenze, in termini di diverso impatto dei costi su ogni singolo prodotto aziendale.

Dopo una fase iniziale di studio dell’attuale sistema di costing dell’azienda, che ha consentito di individuare le principali criticità, si è definito l’obiettivo che si intende raggiungere con il presente lavoro. L’obiettivo della tesi è di individuare una nuova metodologia di costing per l’azienda Menarini, che sia in grado di ottenere un grado maggiore di accuratezza nell’allocazione dei costi ai prodotti, mirando auspicabilmente ad un miglioramento dell’intero sistema di costing aziendale, supportato da un’analisi di trade-off costi-benefici positiva. Il lavoro della tesi è suddiviso in tre parti.

Nella prima parte vengono presentati i concetti teorici su cui si fonda il lavoro, in particolar modo vengono trattati i vari tipi di errore esistenti nei sistemi di costing e viene proposto un framework che, tenendo in considerazione i fattori contingenti e le

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variabili dipendenti che possono influenzare l’azienda, suggerisce un modello nel quale poter collocare virtualmente l’azienda lungo uno specifico punto in tale continuum. Nella seconda parte viene presentata l’Azienda in cui si è svolto il tirocinio (Menarini Firenze e Menarini L’Aquila), poi viene pianificata l’azione dello studio di miglioramento del sistema di costing, viene introdotto l’innovativo software per il calcolo dell’O.E.E. (fondamentale per la proposta di nuovi cost driver consuntivi) e vengono proposte le nuove alternative metodologie, che potrebbero condurre ad un miglioramento del sistema di costing aziendale.

Nell’ultima parte si studiano le affinità e le divergenze presenti tra i concetti teorici della prima parte e il caso pratico analizzato nella seconda parte.

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CAPITOLO I.

ERRORI NEI SISTEMI DI COSTING: TIPOLOGIE E IMPATTI SULLE DECISIONI

In questo primo capitolo si esaminano le varie tipologie di errori che possono esser presenti in un sistema di costing aziendale. Vengono analizzate le cause scatenanti e gli effetti che questi errori generano, in termini di impatto sulle decisioni aziendali. Nel paragrafo I.1 è introdotta la prima macro-categoria di errori nei sistemi di costing, gli errori involontari, congiuntamente a un’analisi delle cause scatenanti. Nel paragrafo I.2 è presentata la seconda macro-categoria di errori: gli errori deliberatamente compiuti dai manager. Vengono poi descritti gli impatti dei vari tipi di errore sull’accuratezza dei sistemi di costing (paragrafo I.3) e analizzati gli effetti compensativi generati dalle diverse tipologie di errore (paragrafo I.4). In seguito, viene studiata la relazione esistente tra la riduzione degli errori e il miglioramento dei sistemi di costing (paragrafo I.5) e la sensibilità del sistema di costing agli errori (paragrafo I.6). Infine, il paragrafo I.7 analizza il trade-off tra accuratezza e costo dell’accuratezza.

I.1. Errori involontari: tipologie e cause

Gli errori definiti ‘’involontari’’ sono quella macro-categoria di errori esistenti in ogni organizzazione, ma non voluti né cercati da essa. Sono errori che vengono commessi dai manager senza che questi ne siano a conoscenza.

I manager fanno molto affidamento sul sistema di costing di prodotto e anche una modesta distorsione a livello di costi può avere un grande impatto a livello decisionale.

Datar e Gupta 1_{trattano molto approfonditamente questa macro-categoria di errori,}

suddividendola in tre tipologie: errori di specificazione, errori di aggregazione, errori di misurazione.

L’errore di specificazione nasce quando la metodologia utilizzata per allocare i costi ai prodotti non riflette adeguatamente le risorse effettivamente consumate da quei singoli

1_{S. Datar e M. Gupta (1994), “Aggregation, Specification and Measurement Errors in Product Costing,”}

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prodotti. Tale tipologia di errore può esser presente in due diversi livelli del sistema di costing: a livello di resource driver e a livello di activity driver. L’utilizzo di un cost driver sbagliato porta a un errore di specificazione. Ad esempio, l’allocazione degli overhead agli oggetti di costo finali secondo un cost driver volumetrico (come le ore dirette uomo), inevitabilmente causerebbe un errore di specificazione, che potrebbe esser ridotto utilizzando, per esempio, come driver il numero di setup o il numero di commesse di produzione.

I cost driver di ogni centro di costo dovrebbero esser scelti per riflettere nel migliore dei modi le relazioni di causa-effetto, in modo da incrementare l’accuratezza dei costi di prodotto.

L’errore di aggregazione nasce quando il costo di una specifica risorsa viene aggregato su attività eterogenee per ottenere un unico coefficiente di allocazione. L’eterogeneità nasce quando prodotti individuali utilizzano diversi quantitativi di risorse nei vari centri

di costo. Labro e Vanhoucke 2_{sostengono che tale tipologia di errore può verificarsi in}

due diversi punti del sistema di costing: non solo a livello di activity cost pool (aggregando attività eterogenee in un unico activity cost pool), ma anche più a monte, a livello di resource cost pool (aggregando risorse eterogenee in un unico resource cost pool). Ad esempio, si ha un errore di aggregazione quando si determina un unico centro di costo setup, dove al suo interno si trovano sia i costi di setup più ingenti relativi agli ingegneri, sia i costi di setup meno elevati che riguardano gli operai. Altro esempio, quando si aggregano insieme i costi relativi alla supervisione con quelli relativi all’affitto in un unico centro di costo denominato genericamente ‘’costi di amministrazione’’. I manager di un’azienda dovrebbero domandarsi di quanti centri di costo hanno bisogno, di come combinare le singole voci di costo all’interno di tali centri, e che tipo di misure si dovrebbero utilizzare per ciascun centro di costo aggregato.

L’errore di misurazione, infine, si può incontrare in 3 punti diversi del sistema di costing: 1) a livello di resource cost pool (che può esser sovrastimato o sottostimato, come se ad esempio un particolare costo viene registrato in uno sbagliato resource

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cost pool, con la conseguenza che quest’ultimo sarà sovrastimato di costi, mentre il vero destinatario di tale costo sarà più scarico). In linea con quanto

sostenuto da Datar e Gupta 3_{, si considera la somma degli errori di misurazione}

in questa fase del sistema di costing pari a zero, attribuendo come unica causa di tali errori l’errata classificazione dei costi nei resource cost pool.

2) A livello di resource driver: quando viene utilizzata come base di allocazione un valore stimato in maniera erronea. Ad esempio, l’errore può nascere se viene stimato in maniera non accurata il tempo speso per una particolare attività (preso come resource driver), e questa stima viene poi utilizzata per l’allocazione dei costi sulle attività.

3) A livello di activity driver: quando per esempio ad un oggetto di costo viene stimato un consumo di dieci unità di una particolare attività, mentre in realtà ne consuma solo otto unità.

Labro e Vanhoucke hanno schematizzato in modo molto chiaro la natura di queste tre macro-categorie di errori, evidenziando in quali parti del sistema di costing possono

esser presenti (Figura 1). 4

Le misurazioni dei costi o delle unità di basi di allocazione sono molto complicate quando le variabili da misurare non sono supportate da linee guida ben definite o da tecniche di misurazione ben specificate. Ad esempio, è logico aspettarsi che la stima di una variabile attraverso delle interviste o dei questionari a campione sia inevitabilmente soggetta a errori di misurazione.

Stabilire la tipologia e le caratteristiche degli errori permette di analizzare il trade-off esistente tra queste tre macro-categorie di errori.

Per sua natura, un sistema di costing non può essere completamente privo di errori, ma è importante che i manager siano a conoscenza delle diverse tipologie di errore involontario esistente e delle cause che li generano, perché è solo grazie a questa conoscenza che il manager potrà trovare una soluzione, in termini di riduzione degli

The Accounting Review, Vol.69 no.4 p. 583

4_{E. Labro e M. Vanhoucke (2007), “A Simulation Analysis of Interactions among Errors in Costing}

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errori, a favore di un incremento potenziale dell’accuratezza del sistema di costing aziendale, come si leggerà nel paragrafo I.3.

FIGURA 1: Errori nel Design del Sistema di Costing

I.2. Errori compiuti per indurre comportamenti desiderati

La seconda macro-categoria di errori fa riferimento a tutti quegli errori che vengono deliberatamente compiuti dai manager, con lo scopo ben preciso di indurre dei comportamenti desiderati nei dipendenti. Capita infatti che, a volte, l’utilizzo di misurazioni di costo molto accurate non faccia esattamente il miglior interesse per l’azienda. Merchant e Shields, in un loro studio, hanno avuto occasione di analizzare questa macro-categoria di errori, portando alla luce esperienze di alcune società che

hanno utilizzato sistemi di costing meno accurati, traendone dei vantaggi concreti. 5_È

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importante evidenziare che il termine ‘’accuratezza’’ ha in sé due principali caratteristiche: la precisione e l’assenza di distorsioni. Questa caratterizzazione serve per introdurre le tre tipologie di minor accuratezza, di cui fa parte questa macro-categoria di errori:

1) Costi appositamente sovrastimati

La motivazione che porta i manager di un’azienda che affronta situazioni competitive a sovrastimare i costi riguarda le decisioni di pricing. Sovrastimare i costi di prodotto può proteggere la società dall’erosione eccessiva dei margini, ai fini della conclusione di un affare, modificando eccessivamente i prezzi fino a coprire i soli costi variabili. Un esempio è quello di una società che ha deciso di sovrastimare i costi, creando di fatto dei ‘’cuscinetti protettivi’’, così che i venditori potessero fare i classici sconti ai clienti, senza che questi causassero un ribasso dei prezzi tale da raggiungere il costo vero aziendale. Questa tipologia di errore si può facilmente notare anche guardando alla quotidianità di una qualunque persona: capita, infatti, che le persone tengano l’orologio avanti, in modo da aver più tempo per arrivare puntuali agli appuntamenti, o che prendendo nota a inizio mese di tutte le spese previste, arrotondino tutte le cifre in eccesso, di modo da avere un valore residuo a fine mese più elevato di quello reale, un ‘’cuscinetto protettivo’’ che può garantire la copertura di eventuali spese impreviste o che può servire come base di ripartenza per il mese successivo. Sono tutte situazioni che fanno leva sulla sfera psicologica di una persona, e proprio per questo possono avere dei riflessi pratici molto significativi e possono portare ottimi risultati.

2) Costi appositamente sottostimati

Esistono due motivazioni che stanno alla base della scelta di presentare nelle informazioni di costo aziendali dei valori sottostimati di costi:

- Target Costing: i manager utilizzano il target costing per impostare dei costi standard basati sulle stime di ciò che un prodotto dovrebbe costare, in modo da poter competere efficacemente e efficientemente. Questi target tipicamente

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sono ben inferiori ai reali standard raggiungibili e ai risultati degli anni passati, ma ciononostante incoraggiano l’innovazione e il miglioramento.

- Desiderio di stimolare il consumo di prodotti/servizi: a volte può succedere che si stabiliscano dei costi più bassi di quelli reali, in modo da accrescere la domanda e l’acquisto di tali specifici prodotti/servizi.

3) Minor precisione

Questa terza tipologia si incontra quando vengono prodotte delle informazioni di costo che sono meno precise di quello che potrebbero realmente essere. Tipicamente, vengono sottostimati dei costi di alcuni prodotti/servizi, mentre vengono sovrastimati altri costi di differenti prodotti/servizi. Anche i manager spesso non riescono a tenere sotto controllo tutte le imprecisioni presenti nel loro sistema di costing. Ma nonostante questo, tali sistemi possono esser migliori di sistemi di costing più accurati, inducendo dei comportamenti positivi ben

specifici. A questo riguardo, Merchant e Shields 6_{portano degli esempi concreti}

di grosse aziende come Hewlett-Packard, Tektronix e Zytec Corporation che hanno applicato e utilizzato sistemi di costing appositamente imprecisi. I manager di tali aziende conoscono i principi dell’ABC, ma scelgono di usare sistemi di costing più semplici e imprecisi, che utilizzano solo pochi activity cost pool e pochi cost driver, nonostante che tali aziende realizzino prodotti discretamente complessi, tramite dei processi di produzione molto articolati. È chiaro che la precisione di costo non è il loro obiettivo principale; questi sistemi sono stati disegnati per focalizzare l’attenzione degli impiegati su quelle aree aziendali definite più critiche per l’ottenimento di continui miglioramenti e vantaggi competitivi. Un ultimo esempio, tratto sempre dal lavoro di Merchant

e Shields 7_{, nonché il più importante ai fini di questo elaborato, è quello di alcune}

aziende giapponesi che utilizzano un’unica base di allocazione (la manodopera diretta), sebbene i costi di manodopera siano solo una piccola parte dei costi totali di alcuni prodotti. La motivazione dietro a questa scelta riguarda il fatto

6_{K.A. Merchant e M.D. Shields (1993), “When and Why to Measure Costs Less Accurately to Improve}

Decision Making,” Accounting Horizons, Vol.7 no.2 p.78

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che la manodopera è spesso un fattore importante in Giappone, data la sua scarsità che la rende una risorsa limitata. Quindi, i manager giapponesi allocano gli overhead usando come base il costo di manodopera, così da focalizzare l’attenzione degli ingegneri sull’identificazione delle opportunità esistenti per ridurre la quantità di manodopera nella realizzazione dei loro prodotti.

Questa macro-categoria di errori, naturalmente, è molto differente dalla prima analizzata, dato che, in questo caso, i manager vogliono commettere questi errori, con la finalità di indirizzare il comportamento della forza lavoro aziendale verso ciò che permetterà all’azienda di conseguire un reale vantaggio competitivo e implementare delle strategie di successo. È importante evidenziare la differenza esistente tra l’implementazione e lo sviluppo di strategie competitive. Infatti, questa macro-categoria di errori non si presta ad aziende che necessitano di formulare una strategia competitiva, considerando il sistema di costing come un prezioso aiuto per raggiungere tale scopo. In questi casi, il sistema di costing funziona come una mappa attraverso la quale tracciare quello che sarà il percorso dell’azienda; per questo scopo, avere mappe accurate è essenziale. Perciò, i manager in questo caso considerano l’avere un sistema di costing accurato come un grande beneficio, raggiungibile spendendo anche considerevoli risorse per sviluppare un sistema di costing più accurato possibile. Al contrario, se i manager hanno già formulato una strategia competitiva e stanno usando il loro sistema di costing per aiutare a implementare tale strategia, allora può esser utile ricorrere a questa macro-categoria di errori, direzionando e motivando i loro dipendenti verso le direzioni desiderate dall’azienda. La motivazione e l’apprendimento da parte dei dipendenti è più efficace e efficiente quando gli obiettivi dei dipendenti sono chiari e ben focalizzati, quando le variabili chiave sono visibili, e quando esistono tra le variabili pochi conflitti o trade-off; per raggiungere ciò, è utile semplificare il sistema di costing per facilitare i dipendenti a concentrarsi sulle determinanti più importanti del successo

aziendale. Un esempio molto calzante viene fatto da Merchant e Shields 8_{, i quali}

paragonano la situazione sopra elencata a un gioco di scacchi, nel quale i principianti di tale gioco si sentirebbero confusi se venisse chiesto loro di considerare tutte le azioni e

8_{K.A. Merchant e M.D. Shields (1993), “When and Why to Measure Costs Less Accurately to Improve}

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le mosse facenti parte del repertorio di un giocatore esperto. L’apprendimento sarebbe più rapido, la motivazione più elevata e la performance migliore se tali principianti si focalizzassero su pochi principi chiave, come il mantenere il controllo del centro della scacchiera, e progredire gradualmente passo dopo passo.

Per finire, è importante riflettere sul peso che rivestono la psicologia e la sociologia organizzativa (e non solo l’economia e l’ingegneria) in quanto discipline di base per guidare la determinazione e implementazione di questi particolari sistemi di costing

orientati ai comportamenti umani. 9

I.3. Impatto dei tipi di errore sull’accuratezza dei sistemi di costing

Naturalmente, entrambe le macro-categorie di errori analizzate e tutte le tipologie ad esse appartenenti contribuiscono a un peggioramento parziale dell’accuratezza del sistema di costing. Per quanto riguarda la seconda macro-categoria di errori, i manager aziendali sono in grado, almeno approssimativamente, di introdurre in azienda tali errori, in modo da avere un impatto sull’accuratezza che sia conosciuto e a grandi linee stimato. Non esiste una controllabilità assoluta, con riferimento all’impatto che gli errori introdotti dai manager avranno sull’accuratezza, però sicuramente esiste un grado di controllabilità tale da permettere ai manager di non esser sopraffatti dagli eventi, causati da una mancanza di accuratezza eccessiva. In questa situazione, i manager decidono volontariamente di introdurre in azienda tali tipi di errori, e il livello di distorsione che attribuiscono al vero costo aziendale dovrebbe esser stabilito sulla base di un trade-off tra i benefici ricavati nell’indurre comportamenti desiderati nei dipendenti (tanto maggiori quanto più semplificato sarà il sistema di costing per loro) e il costo della rinuncia al grado massimo di accuratezza raggiungibile. È di vitale importanza che i manager provino a stimare questo trade-off, così da poter decidere fino a che punto conviene far impattare questi errori volontari sul sistema di costing e quindi sull’accuratezza di esso.

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Per quanto riguarda la prima macro-categoria di costi, invece, Labro e Vanhoucke 10 hanno portato alla luce un’interessante scoperta, sostenendo che gli errori generati nel secondo stadio del processo di allocazione del sistema di costing hanno un impatto molto più consistente sull’accuratezza complessiva aziendale rispetto agli errori generati nel primo stadio del processo di allocazione. L’errore con il minor impatto sull’accuratezza generale è l’errore di misurazione inerente ai resource cost pool (primo stadio di allocazione). Questa regola generale però non è esente da eccezioni. Infatti, nel caso di errori di aggregazione negli activity cost pool, che collegano il primo stadio al secondo stadio, è dimostrato che l’impatto di questi errori di aggregazione è minore rispetto all’impatto dell’errore di misurazione riferito ai resource driver eventualmente presente nel primo stadio. Questa particolarità è dovuta all’effetto compensativo esistente tra queste tipologie di errori, che verrà approfondito nel paragrafo seguente. In sostanza, finché gli errori appartenenti al secondo stadio del processo di allocazione saranno elevati, il guadagno ottenibile sull’accuratezza complessiva grazie a una riduzione degli errori del primo stadio del sistema sarà, nella migliore delle ipotesi, molto esiguo.

Stabilire a priori quale tra le tre tipologie di errori di questa prima macro-categoria abbia un impatto maggiore sull’accuratezza del sistema di costing è impossibile, dato che l’impatto dipende anche dalla specifica voce che viene in maniera erronea identificata, aggregata o misurata. Ad esempio, un’azienda potrebbe commettere un errore di aggregazione, portando nello stesso centro di costo ‘’amministrazione’’ sia tutto ciò che riguarda la voce ‘’stipendi’’ sia tutto ciò inerente alla voce ‘’affitti’’, e allo stesso tempo commettere un errore di misurazione attinente alla determinazione del full cost del prodotto di punta dell’azienda. L’impatto sull’accuratezza è determinato in base alla distorsione che tale errore genera, rispetto a quello che sarebbe stato il valore reale di tale centro di costo o di tale misurazione. Inoltre, andando oltre alla sterile visione di un sistema di costing isolato, sarebbe da proseguire il ragionamento andando a analizzare gli eventuali impatti positivi o negativi che questi errori generano o possono generare su tutto ciò che riguarda il contesto aziendale di riferimento: ad esempio, un piccolo

10_{E. Labro e M. Vanhoucke (2007), “A Simulation Analysis of Interactions among Errors in Costing}

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errore di misurazione che porta a una sovrastima del full cost del prodotto di punta dell’azienda X, in un contesto di elevatissima competizione basata sulla leadership di costo, potrebbe portare l’azienda alla rovina, dato che non potrà abbassare il prezzo di tale prodotto oltre a una certa soglia, mentre i competitor che possiedono un sistema di costing più accurato, potranno sfruttare tale deficit di accuratezza dell’azienda X portando il prezzo del prodotto sotto la soglia sopracitata e scalzare l’azienda X dal mercato.

I.4. Analisi degli effetti compensativi generati dalle diverse tipologie di errore

Con riferimento alla prima macro-categoria di errori, vengono studiate e analizzate le relazioni potenziali esistenti tra le tre diverse tipologie di errore. È impensabile che non esistano relazioni tra di essi, dato che impattano tutti sul medesimo sistema di costing aziendale e che spesso l’uno può esser causa dell’altro. Esistono sia relazioni di

correlazione diretta sia relazioni di correlazione inversa tra gli errori. Datar e Gupta 11

hanno dato un grande contributo studiando e dimostrando che, migliorare il sistema di costing riducendo gli errori di specificazione e quelli di aggregazione, può provocare un incremento significativo dell’errore di misurazione. In conseguenza di ciò, esiste il rischio che, non solo non si riescano a conseguire i benefici attesi tramite la riduzione di quegli errori, ma addirittura l’accuratezza del sistema di costing potrebbe risentirne negativamente, in vista di un aumento dell’errore di misurazione, che potrebbe avvenire in modo più che proporzionale rispetto alla riduzione degli errori di aggregazione e specificazione. Migliorare la specificazione delle relazioni di causa-effetto e il grado di disaggregazione dei centri di costo può accrescere i problemi di identificazione dei costi di un particolare centro di costo e di misurazione delle specifiche unità di risorse consumate dai singoli prodotti. Stabilire la natura e le origini degli errori permette di analizzare il trade-off esistente tra questi errori. È stato dimostrato che, l’informazione di costo di prodotto utilizzata per le decisioni aziendali non migliora necessariamente se un’azienda perfeziona parzialmente il suo sistema di costing, tramite cambi nelle basi di allocazioni e tramite disaggregazione dei centri di costo. L’approccio tipico perseguito

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da alcune aziende è quello di tendere verso una miglior specificazione e una maggior disaggregazione dei grandi centri di costo overhead, nella convinzione che un’analisi più dettagliata di queste categorie di costo overhead costituisca un metodo efficace per migliorare l’accuratezza dei costi di prodotto. Altre aziende, però, considerano il ridisegnare l’intero sistema di costing, portando un miglioramento nella specificazione e nel grado di disaggregazione, come un qualcosa di economicamente infattibile e impraticabile, a causa dei problemi di disponibilità delle informazioni e di misurazione delle interdipendenze e delle relazioni mal definite tra i costi e i loro driver.

Una tipica caratteristica di un miglioramento del sistema di costing è l’avvicinamento di tale sistema verso basi di allocazioni multiple e più complesse. Ad esempio, invece che allocare tutti i costi overhead sulla base delle ore di manodopera diretta, un sistema di costing migliorato crea molteplici centri di costo, ognuno con una propria specifica base di allocazione, come le ore di setup o il numero di commesse di produzione. Basi di allocazione più complesse fanno sviluppare inevitabilmente degli errori di misurazione nelle unità totali delle basi di allocazione e nelle unità della singola base di allocazione riferita a ciascun prodotto specifico. È quindi importante che le aziende considerino attentamente il trade-off tra i benefici ottenibili da una migliore specificazione e da un grado di disaggregazione più elevato, e i costi derivanti dagli errori di misurazione che saranno più elevati, sia nei costi overhead sia nelle unità di allocazione. Come affermato

da Datar e Gupta 12_{, le aziende potrebbero ridurre l’errore di specificazione e quello di}

aggregazione migliorando il livello di specificazione e disaggregazione dei centri di costo che hanno un più grande potenziale di errore (invece di guardare esclusivamente e prioritariamente ai centri di costo più grandi). Gli errori di misurazione nei costi overhead tendono a incrementare gli errori di costo di prodotto quando le aziende migliorano il sistema di costing; quindi, le aziende dovrebbero focalizzarsi sul miglioramento delle misure dei costi overhead. Ad esempio, ridurre l’errore di aggregazione può portare a una riduzione dell’accuratezza complessiva, nel caso in cui l’azienda riesca a misurare abbastanza accuratamente i costi overhead allocati in un

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unico centro di costo aggregato, ma commetta un errore significativo quando va a misurare i costi overhead in più centri di costo disaggregati.

Datar e Gupta 13_{hanno rivelato anche l’esistenza di una relazione tra l’errore di}

aggregazione e quello di specificazione, esplicitata nella presenza di un effetto compensativo tra queste due tipologie di errore. Un miglioramento nella specificazione dei cost driver può portare a un peggioramento dell’accuratezza generale, in caso di presenza di un errore di aggregazione, a causa della perdita degli effetti di compensazione esistenti tra questi due errori. Una riduzione dell’errore di specificazione, con riferimento ad un prodotto A, non solo può portare a un incremento dell’errore di specificazione complessivo aziendale, ma anche a un incremento dell’errore generale e quindi a un peggioramento dell’accuratezza del sistema di costing aziendale. È fondamentale comprendere bene tutte queste interazioni tra le categorie di errori, ai fini di ottenere concretamente quel miglioramento dell’accuratezza che il manager avrebbe auspicato di ottenere.

Anche Labro e Vanhoucke 14_{hanno studiato queste interrelazioni tra errori e sono giunti}

alla conclusione che, solitamente, un miglioramento parziale negli errori di specificazione, aggregazione e misurazione porta a un aumento dell’accuratezza del sistema di costing; al contrario, hanno trovato diverse eccezioni con riguardo a un miglioramento parziale di un solo tipo di errore, dimostrando che può non portare a un miglioramento dell’accuratezza complessiva, a causa delle interazioni negative tra le tipologie di errore. L’effetto compensativo più rilevante è solitamente quello esistente tra l’errore di aggregazione a livello di activity cost pool e l’errore di misurazione a livello di resource driver.

Una considerazione a parte merita l’interazione generale tra le due macro-categorie di errori, apparentemente molto diverse tra loro. La diversità, però, consiste principalmente nella volontarietà o involontarietà degli errori, da parte dei manager dell’azienda. Messa da parte questa differenza, si possono notare discrete somiglianze

The Accounting Review, Vol.69 no.4 p. 575

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tra gli errori. L’errore di misurazione della prima macro-categoria, ad esempio, non è altro che il corrispettivo involontario dell’errore di sovrastima o sottostima di costi della seconda macro-categoria di errori. Proseguendo con l’analisi, l’errore della seconda macro-categoria relativo alla minor precisione non è altro che una sorta di mix concentrato di tutte e tre le tipologie di errore della prima macro-categoria. Questa correlazione potrebbe essere sfruttata a vantaggio dei manager in diversi modi. Se, ad esempio, i manager riuscissero a comprendere gli errori involontari di cui è preda l’azienda, potrebbero lavorare su un miglioramento dell’errore di aggregazione (creando molteplici centri di costo) e, allo stesso tempo, veicolare il conseguente aumento prevedibile dell’errore di misurazione, a causa dell’effetto compensativo tra i due, sfruttandolo a proprio vantaggio, andando appositamente a sovrastimare dei particolari costi e sottostimarne degli altri, sempre col fine ultimo di indirizzare i comportamenti dei dipendenti verso la strada migliore per il successo aziendale. Ad esempio, un’azienda ha un unico centro di costo per gli overhead, ma il manager si accorge che, per la complessità delle loro operazioni, sarebbe più accurato disaggregare tale unico centro di costo in 3 diverse tipologie: ammortamenti, utilities e manutenzioni. Così facendo, il manager si aspetta un aumento dell’errore di misurazione, relativo a ciò che dovrà esser reinserito in questi tre nuovi centri di costo. Consapevole di questo, il manager potrebbe sfruttare a proprio vantaggio la difficoltà della nuova misurazione, andando appositamente a sottostimare, ad esempio, i costi inerenti ai centri di costo ‘’ammortamenti’’ e ‘’utilities’’ e a sovrastimare quelli del centro di costo ‘’manutenzioni’’. In questo modo, sarebbe possibile indirizzare le attenzioni dei dipendenti verso il centro di costo ‘’manutenzioni’’, con lo scopo ben preciso di posizionare quest’ultimo sotto ai riflettori, in modo da capire come ottimizzare quei costi, ritenuti evidentemente i più critici per l’azienda.

I.5. La riduzione degli errori e il miglioramento nei sistemi di costing

Il miglioramento nei sistemi di costing è spesso un fattore determinante per la competitività e il successo aziendale. Da molti studiosi, è ritenuto un investimento molto

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redditizio per l’intera organizzazione. Come affermato anche da Moehlman e Osgood 15_, un sistema di costing evoluto dà al manager la capacità di valutare più rapidamente i cambiamenti dei bisogni della clientela, di agire sulla correzione degli errori, e di fare dei test su scenari alternativi. Le abilità di monitorare i trend dei costi di processo, di calcolare benchmark e di gestire e valutare riduzioni dei cost-rate diventano parte dell’azienda, se i costi di processo vengono accuratamente misurati. Ciò significa che, un miglioramento nel sistema di costing aziendale porta tutta una serie di benefici, compresa un’ottica più evoluta nell’identificazione e nella gestione degli errori, così da poterne studiare meglio le caratteristiche e poter procedere, ove possibile, a una loro riduzione. Così come per tutti i miglioramenti, anche quello relativo al sistema di costing ha un suo costo per esser realizzato. Costo che può esser scisso nella sua componente monetaria, in quella temporale, e infine nel costo-opportunità che necessariamente ne deriva. Qualsiasi organizzazione ha a disposizione un tempo limitato e risorse economiche limitate da poter utilizzare, e questa situazione richiede di valutare bene la scelta di attuare un miglioramento proprio nel sistema di costing, rispetto a qualsiasi altro tipo di investimento o miglioramento in altre aree dell’azienda. Valutare ciò è molto difficile, considerato il fatto che un miglioramento nel sistema di costing ha riflessi e impatti su ogni area esistente dell’organizzazione, e non tutti questi riflessi sono di facile individuazione o misurazione. Inoltre, migliorare il sistema di costing rende possibile la riduzione o eliminazione di alcuni degli errori esistenti all’interno di esso, e questo comporta una necessaria analisi di trade-off tra il costo complessivo di tale miglioramento e il risparmio stimato potenziale, ottenuto tramite la riduzione o eliminazione di alcuni errori del sistema di costing. La situazione si complica quando si fa riferimento, come visto sopra, alla possibilità che la riduzione di un particolare errore non porti benefici sull’accuratezza del sistema di costing (a causa degli effetti compensativi con gli altri errori esistenti). Escluso il caso che sia una scelta volontaria dei manager studiata a tavolino, la riduzione di un errore porta, in questo caso, a un peggioramento dell’accuratezza dell’intero sistema di costing, con la conseguenza che

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l’investimento di tempo e risorse in tale miglioramento si rivela essere una scelta poco saggia e pericolosa.

Un miglioramento del sistema di costing può essere, ad esempio, ottenuto tramite un incremento del numero dei centri di costo dell’organizzazione. Questo, come già visto, porta a un miglioramento, quindi a una riduzione, degli errori di aggregazione afferenti a quegli specifici centri di costo; è già stato dimostrato, però, che una riduzione di tali errori può provocare nuovi errori di misurazione e specificazione che potrebbero annullare i benefici di tale riduzione, o addirittura far peggiorare la qualità del sistema di costing dell’azienda. È quindi necessario fare delle attente analisi prima di procedere nell’investimento sul miglioramento del sistema di costing, così da poter avere un’anteprima di ciò che saranno o potranno esser i benefici attesi, e di quelli che invece saranno i nuovi costi da affrontare. Un sistema di costing avanzato può aiutare l’organizzazione a lavorare con basi di allocazione per gli overhead più accurate e può anche aiutare nella creazione della percentuale di markup del transfer pricing. Molti dei sistemi di costing più sofisticati hanno la capacità di assegnare i costi ai centri di costo ad un livello estremamente dettagliato; è necessario però far sempre riferimento alla specifica organizzazione e al contesto competitivo in cui si trova, perché non sempre è necessario un grado così elevato di dettaglio e, anzi, a volte può essere solo controproducente investire in tale miglioramento. Un’azienda semplice, con poca diversità di prodotti/servizi al suo interno e con un modello organizzativo poco strutturato, è probabile che non avrà nessun vantaggio a portare il grado di dettaglio delle proprie voci di costo a livelli così alti, dato che il beneficio concreto sarebbe molto basso (o vicino allo zero), mentre il costo di tale miglioramento potrebbe essere assolutamente considerevole.

La relazione tra la riduzione degli errori e il miglioramento del sistema di costing è tutt’altro che semplice da definire. Solitamente, esiste una correlazione diretta tra di essi, però si è visto che esistono delle eccezioni in merito. Ciò che, però, è possibile affermare, riguarda il fatto che un miglioramento incrementale del sistema di costing (che va ad influire non solo su un particolare tipo di errore, ma cerca di influenzarne tutte le tipologie) sembra essere una strategia valida per ottenere lo scopo che qualunque azienda vorrebbe raggiungere: la massima remunerabilità in termini di

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trade-off costi-benefici dell’investimento effettuato. Se, cioè, un’azienda decidesse di investire nel miglioramento del proprio sistema di costing, si ritiene che la strategia più efficace sarebbe quella di apportare un miglioramento incrementale, senza lasciar nulla al caso, e cercando di correggere in parte gli errori di aggregazione (magari aumentando il numero dei centri di costo per ottenere un grado maggiore di dettaglio), in parte gli errori di misurazione (stimolando l’innovazione verso metodologie di misurazione più accurate) e in parte gli errori di specificazione (dando maggior chiarezza di quelle che sono le relazioni di causa-effetto che collegano le singole voci di costo ai relativi centri). Appare evidente che, migliorare il sistema di costing agendo in modo incrementale su tutte e tre le tipologie di errore porta dei grandi benefici, ma soprattutto fa scomparire la componente ‘’rischio’’ derivante dai sopracitati effetti compensativi esistenti tra gli errori, che sarebbe stata presente se si fosse migliorato tale sistema influenzando esclusivamente una tipologia di errore. È lo stesso principio per cui, ad esempio, è molto più rischioso ingrandire radicalmente l’azienda da un giorno all’altro, se prima non si è sviluppata un’organizzazione interna e una tecnologia in grado di gestire la nuova condizione e sfruttarne tutte le opportunità; perciò, come in questo caso sarebbe preferibile e più sicuro procedere in modo incrementale andando a lavorare sulla dimensione e sull’innovazione in contemporanea, così vale anche per il miglioramento del sistema di costing. Agire su più tipologie di errore e in maniera incrementale, in modo da concedere tempo a tutti di abituarsi e rendersi pienamente consapevoli della nuova situazione, porta dei benefici maggiori rispetto al caso di miglioramento radicale e influenzante una sola tipologia di errore.

I.6. Sensibilità dei sistemi di costing agli errori

Come affermato da Gupta 16_{e da molti altri autori, la maggior diversità nei modelli di}

consumo di risorse può portare a un aumento di sensibilità del sistema di costing agli errori involontari. Gupta usa il termine ‘’eterogeneità’’, definita come diversità o dissimilarità dei valori o delle caratteristiche variabili in esame. Molti studiosi (come

16_{M. Gupta, 1993, p.181, quoted by E. Labro e M. Vanhoucke (2008), “Diversity in Resource}

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Cooper, Estrin, Kaplan 17_{) caldeggiano il principio generale dell’alta diversità, secondo il} quale gli investimenti per migliorare il sistema di costing dovrebbero focalizzarsi su quei contesti caratterizzati da alta diversità nei modelli di consumo di risorse; ma come

sostenuto anche da Labro e Vanhoucke 18_{, la validità di questo principio generale non è}

mai stata empiricamente dimostrata. Gupta, infatti, ha notato che la diversità nei modelli di consumo di risorse non sempre contribuisce all’incremento dell’errore di costing, ma può anche portare a riduzioni dell’errore di costing attraverso degli effetti compensativi: l’esistenza di questi effetti nei sistemi di allocazione di costo rende formalmente impossibile dimostrare che la diversità nei modelli di consumo di risorse porti sempre a un aumento degli errori nei costi di prodotto. La diversità nei modelli di consumo di risorse, inerente al design del sistema di costing aziendale, può esser studiata e analizzata sotto tre differenti aspetti:

1) Differenze nell’utilizzo in proporzione delle risorse da parte delle attività e dei prodotti a livello di singoli centri di costo

2) Differenze di dimensione monetaria dei diversi centri di costo

3) Differenze in come le risorse sono condivise tra le attività e i prodotti, lungo l’intero sistema di costing

Lo studio delle interazioni tra gli errori di costing e i diversi aspetti di diversità nei modelli di consumo di risorse serve a dimostrare in quali casi il principio generale di alta diversità rimane valido, e in quali casi, invece, esistono delle eccezioni che rovesciano tale principio.

Prendendo come riferimento il lavoro di Labro e Vanhoucke 19_{, vengono analizzati diversi}

indicatori per dimostrare se un sistema di costing rispetta le caratteristiche che lo rendono un sistema resistente o sensibile agli errori. Grazie a tali indicatori, il manager aziendale potrà decidere se:

17_{Cooper (1988), Estrin (1994), Kaplan (1998), quoted by E. Labro e M. Vanhoucke (2008), “Diversity in}

Resource Consumption Patterns and Robustness of Costing Systems to Errors,” Management Science,

Vol. 54, No.10 p. 1715

18_{E. Labro e M. Vanhoucke (2008), “Diversity in Resource Consumption Patterns and Robustness of}

Costing Systems to Errors,” Management Science, Vol. 54, No.10 p. 1715

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- Rafforzare la resistenza del sistema agli errori di aggregazione, di specificazione e di misurazione, lavorando sugli indicatori

- Investire risorse nella riduzione degli errori di aggregazione e specificazione (ad esempio introducendo un sistema ABC) o degli errori di misurazione (introducendo un sistema di misurazione più preciso) e allocare queste risorse dove il risultato in termini di miglior accuratezza è maggiore.

Per quanto riguarda il primo aspetto della diversità dei modelli di consumo di risorse (diversità nell’utilizzo proporzionale delle risorse da parte delle attività e dei prodotti a

livello di singoli centri di costo), Labro e Vanhoucke 20_{identificano un parametro: la}

varianza nella distribuzione della percentuale di costi allocati per gruppo di activity driver su ogni centro di costo (APD). Se APD = 0, allora tutti i prodotti consumano una data attività in uguali proporzioni. Se si avvicina a uno, i prodotti mostrano una grande diversità nel consumo delle risorse. Con riferimento a questo parametro, è stato dimostrato che i sistemi di costing con bassa varianza nel consumo proporzionale delle risorse nei centri di costo sono più resistenti agli errori. Ridurre APD porta a un miglioramento dell’accuratezza complessiva. In questo caso, è possibile quindi affermare che la regola generale dell’alta diversità mantiene la sua validità. Ciò significa che, se un’azienda ha pochi grandi prodotti che consumano ingenti quantità di attività, e ha tanti altri prodotti che consumano piccole quantità delle medesime attività, allora l’azienda sarà molto sensibile agli errori e dovrebbe investire risorse il prima possibile, in modo da rafforzare la resistenza del sistema a tali errori, sicuramente presenti, vista la grande diversità di consumo di risorse.

Per quanto riguarda il secondo aspetto, il parametro preso come riferimento è stato quello della varianza nella distribuzione delle risorse totali sui centri di costo dello Stadio 1 del processo allocativo (TRD). Se TRD = 0, tutti i centri di costo sono di uguale dimensione monetaria e quindi la diversità nel modello di consumo di risorse è bassa, dato che tutti i tipi di risorse sono di uguale importanza monetaria. Se TRD è alto, si avrà un sistema con molti piccoli centri di costo (in termini monetari) e pochi centri di costo

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molto grandi. I risultati ottenuti da Labro e Vanhoucke 21_{mostrano che i sistemi di} costing con centri di costo molto simili tra loro, in termini monetari, sono probabilmente i più resistenti agli errori, e anche questo è in linea con il principio generale, affermante che l’alta diversità genera una necessità di sistemi di costing più evoluti.

Per quanto riguarda il terzo aspetto della diversità dei modelli di consumo di risorse (quella riguardante il modo in cui le risorse sono condivise tra le attività e tra i prodotti lungo l’intero sistema di costing, che è probabilmente l’aspetto più importante dei tre), si considerano 2 parametri da valutare: il numero di activity driver (AD) e la varianza nella distribuzione del numero di activity driver su ciascun centro di costo (AOD). È stato dimostrato che, un sistema di costing con un elevato numero di cost driver avrà più probabilità di mostrare un basso livello di diversità nel modello di consumo di risorse, a causa del fatto che molte risorse saranno utilizzate da molte attività nello Stadio 1 del processo allocativo e che molti oggetti di costo utilizzeranno molte attività nello Stadio

2.22_{La maggior diversità nella condivisione delle risorse lungo l’intero sistema di costing}

in termini di riduzione del numero di cost driver è associata a un minor errore complessivo, nel caso in cui esista un errore di specificazione o di misurazione sui cost driver. Più basso è il numero di driver nel sistema di costing, minore sarà l’impatto di questo errore percentuale sui centri di costo. Cooper (1989) ha infatti affermato che, aumentare il numero dei cost driver non è la panacea che talvolta può apparire, specialmente quando i cost driver sono mal specificati o le loro unità sono misurate in

modo non accurato. 23_{Allo stesso modo, un alto AOD porta a un minore errore}

complessivo quando è combinato con l’errore di misurazione/specificazione su quegli activity driver. Quando la diversità nella distribuzione degli activity driver sui centri di costo aumenta, diventa più probabile che l’errore di misurazione/specificazione sugli activity driver si verifichi sui driver inerenti ai centri che stanno fornendo allocazioni a un numero molto limitato di oggetti di costo. Per quei centri di costo che allocano dei costi a un singolo oggetto di costo, non c’è nessun impatto di errore percentuale

23_{Cooper (1989), quoted by E. Labro e M. Vanhoucke (2008), “Diversity in Resource Consumption}

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risultante dall’inaccurata specificazione o misurazione del driver. In conclusione, aumentare la diversità nelle risorse condivise lungo l’intero sistema di costing fa aumentare la resistenza all’errore di misurazione e specificazione inerente ai cost

driver.24_{D’altra parte, è stato dimostrato anche che i sistemi con basso AOD sono più}

resistenti agli errori di aggregazione e di misurazione inerenti ai centri di costo. E inoltre, un minor numero di driver porta a una sensibilità aumentata verso gli errori di aggregazione riguardante i centri di costo. Per questo motivo, spesso, l’accuratezza complessiva aziendale viene migliorata incrementando il numero di cost driver (AD) in un sistema nel quale è presente l’errore di aggregazione sui centri di costo, a causa di un incremento nella probabilità di errori di compensazione. È quindi fondamentale considerare attentamente il tipo di miglioramento necessario al sistema di costing (disaggregare centri di costo, piuttosto che misurazioni più precise dei driver) tenuto conto del grado di diversità del modello aziendale di consumo delle risorse. In un sistema di costing con pochissimi driver, le risorse spese per ottenere una misurazione più precisa (come i rilevamenti temporali) risultano sprecate, mentre i sistemi di costing beneficerebbero enormemente di una disaggregazione delle attività. Per terminare l’analisi di quest’ultimo e più importante aspetto di diversità, è possibile affermare che una diminuzione della diversità nella condivisione delle risorse lungo l’intero sistema di

costing non porta a una resistenza incrementata del sistema di costing agli errori.25_La

resistenza all’errore di misurazione e specificazione sui driver tende a aumentare col diminuire del numero di driver e con l’aumentare della disomogeneità della distribuzione dei driver sui centri di costo. Questi errori percentuali sui driver hanno un minor impatto nei sistemi con pochi driver o con driver distribuiti in modo meno omogeneo. Allo stesso tempo, però, la resistenza all’errore di aggregazione e a quello di misurazione, inerente ai centri di costo, non diminuisce necessariamente con la riduzione del numero dei driver.

In conclusione, i primi due aspetti di diversità nei modelli di consumo di risorse sono in linea con il principio generale dell’alta diversità. I miglioramenti del sistema di costing

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rendono di più, in termini di accuratezza migliorata, nei casi dove i centri di costo sono molto diversi in termini monetari e quando ci sono grosse differenze nell’utilizzo di

risorse su ogni centro di costo.26_{In relazione al terzo aspetto di diversità, al contrario,}

entrano in scena due importanti eccezioni a tale principio generale: 27

- i casi dove i cost driver sono più omogeneamente distribuiti sui centri di costo beneficiano di più delle riduzioni nell’errore di misurazione e specificazione sui cost driver, rispetto ai casi in cui ci sia più diversità in questa distribuzione. - I casi in cui sono presenti molti cost driver (quindi minor diversità) beneficiano di

più delle riduzioni nell’errore di misurazione e specificazione sui cost driver rispetto a sistemi maggiormente diversi con pochi cost driver

In conclusione, è molto importante conoscere e studiare gli errori involontari presenti in azienda, perché sarà proprio da questa conoscenza che potrà esser attuato un miglioramento del sistema di costing, facendo anche leva sulla maggior o minor diversità inerente ai tre aspetti del modello di consumo delle risorse, così da trarne il massimo beneficio in termini di miglior accuratezza e riduzione degli errori. Ad esempio, senza una buona conoscenza della tipologia di errore di misurazione e senza una buona capacità di identificazione di tale errore all’interno dei vari stadi del sistema di costing, è impossibile capire se l’aumento del numero dei cost driver possa portare a un miglioramento del sistema di costing oppure a un incremento degli errori.

I.7. Analisi del trade-off tra miglioramento e costo dell’accuratezza

Kaplan e Cooper 28_{hanno affermato che lo scopo di un sistema di costing dovrebbe}

consistere nel bilanciare il costo degli errori commessi da valori stimati in modo inaccurato con il costo della misurazione. Spesso si avverte la necessità di procedure di misurazione più accurate, ma è bene ricordare sempre che le misurazioni non saranno

Costing Systems to Errors,” Management Science, Vol. 54, No.10 p. 1728-1729

28_{R.S. Kaplan e R. Cooper (1998), “Cost & Effect: Using Integrated Cost Systems to Drive Profitability and}

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mai accurate al 100%, e non esiste un modo di debellare completamente l’errore di misurazione dal sistema di costing. Giannessi, per primo, nel 1969 individua tre tipologie differenti di incertezze nel sistema di costing: le incertezze di “entità”, che rendono problematica la determinazione della misura dei componenti di costo; le incertezze di “distribuzione”, che impediscono un’assegnazione consapevole dei componenti di costo ai “gruppi”; le incertezze di “imputazione”, che non permettono l’applicazione di criteri

uniformi nel riferimento dei gruppi ai costi unitari e di classe di produzione.29

L’aleatorietà fa parte dell’azienda, e le misurazioni effettuate da essa non costituiscono un’eccezione. Questo non significa certamente lasciare che sia il caso a determinare le sorti aziendali e a determinare, nello specifico, quanti errori saranno presenti nel proprio sistema di costing e di quale entità. È importante che il manager capisca quali sono i punti focali in cui pecca il sistema di costing e cerchi di apportare dei miglioramenti in termini di miglior accuratezza, in modo da ottenere il massimo beneficio dalla riduzione di quegli specifici errori. Naturalmente, ogni operazione di incremento di accuratezza comporta dei costi, sia in termini puramente economici, sia in termini di tempo dedicato a tale progetto, sia infine come costo-opportunità, inteso come perdita di opportunità di seguire altri progetti o investire diversamente le proprie risorse/competenze. Come spesso accade in questi contesti, determinare o stimare i costi risulta più semplice della determinazione dei benefici, scaturenti dal miglioramento dell’accuratezza. Questo trade-off tra accuratezza e costo dell’accuratezza è dipendente da un elemento molto importante: l’esistenza di tipologie diverse di errori in diverse parti del sistema di costing e nei diversi stadi del processo di allocazione. Come visto nei paragrafi precedenti, il secondo stadio del processo allocativo ha un maggior peso in termini di impatto degli errori sul sistema di costing; questo significa che se, ad esempio, un’azienda decidesse di investire risorse per ridurre errori del primo stadio, così da aumentare l’accuratezza del proprio sistema di costing, potrebbe imbattersi in un beneficio reale molto diverso da quello atteso, a causa degli errori ingenti presenti potenzialmente nel secondo stadio, che di fatto erodono gran parte degli effetti positivi, derivanti dall’incremento di accuratezza del sistema di costing. In un caso del genere, il trade-off potrebbe essere

29_{E. Giannessi (1969) “Considerazioni critiche intorno al concetto di azienda”, in Scritti in onore di}

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tutt’altro che positivo per l’azienda. D’altra parte, se questa operazione di miglioramento dell’accuratezza del primo stadio avesse richiesto pochi sforzi in termini monetari e di tempo, allora potrebbe essere una situazione in cui il costo per fare tale miglioramento è molto basso e il risultato reale è anch’esso esiguo; situazione che si potrebbe definire positiva nel caso in cui il costo dell’accuratezza risulti minore del beneficio ottenibile dall’accuratezza incrementata. Il problema, però, nasce quando, come visto nei primi paragrafi, entrano in gioco degli effetti compensativi tra le tipologie di errore, i quali possono portare effetti indesiderati, risultanti in un incremento ‘’locale’’ dell’accuratezza ma in un peggioramento dell’accuratezza complessiva del sistema di costing. È sempre di grande importanza avere sotto controllo il quadro generale, l’intero sistema di costing, per non cadere nell’errore di fossilizzarsi in un solo punto di tale sistema, volendo ridurre al minimo l’errore di aggregazione, perdendo così di vista i vari nuovi errori di misurazione che potrebbero sorgere o incrementarsi in altri punti del medesimo sistema. La visione a 360 gradi del sistema di costing, il miglioramento incrementale e la gestione integrata di tutte le diverse tipologie di errori esistenti nel sistema di costing sono i presupposti chiave per ottenere un eccellente trade-off tra accuratezza e costo dell’accuratezza. Ad esempio, un’azienda che vuole migliorare l’accuratezza del proprio sistema di costing, e per farlo si specializza nell’individuazione e riduzione di tutti i possibili errori di aggregazione esistenti in tale sistema o in una sola parte di esso (quella magari più significativa, in termini monetari, o di maggior impatto visivo), raggiungerà senza alcun dubbio un trade-off tra accuratezza e costo dell’accuratezza minore (se non negativo, a causa di potenziali effetti compensativi tra errori) rispetto a un’azienda che, a parità di altre condizioni, si specializza di meno su una particolare tipologia di errore, ma prende coscienza a livello generale di tutte le tipologie esistenti e procede a ottenere una miglior accuratezza del sistema, andando a lavorare su tutti gli errori individuati dell’intero sistema di costing o di una singola area (ma sempre considerando attentamente tutte le tipologie di errore presenti) e in maniera incrementale (non radicale, per permettere a tutta la struttura aziendale di abituarsi al cambiamento e di predisporsi per ottimizzarlo o comunque non frenarlo). Come visto nel secondo paragrafo, esiste anche il caso in cui, in presenza di errori volontari, il trade-off tra accuratezza e costo dell’accuratezza sarebbe influenzato anche

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da particolari costi indiretti, derivanti da una maggior difficoltà di riuscire a influenzare i comportamenti dei dipendenti, a causa del fatto che, aumentare l’accuratezza significa aumentare la complessità del sistema di costing, e quindi portare i dipendenti ad avere a che fare con più variabili e con più problemi, senza potersi ‘’specializzare’’ nella risoluzione di quelli ritenuti più critici per i manager. In questi casi, a parità di altre condizioni, il costo dell’accuratezza è maggiore rispetto ai casi di presenza di soli errori involontari, e spesso i manager preferiscono mostrare un sistema di costing meno accurato, dato che il concetto di accuratezza passa in secondo piano e l’indirizzamento dei comportamenti dei dipendenti verso quelli che sono i desideri dell’azienda diventa il focus principale.

In conclusione, la decisione di voler incrementare l’accuratezza del proprio sistema di costing deve necessariamente passare attraverso un’analisi costi-benefici, che dovrà essere molto precisa (per quanto possano esser precise delle stime) e dovrà considerare non solo i costi diretti (risorse/competenze spese per ottenere l’incremento dell’accuratezza) ma anche quelli indiretti (come gli impatti derivanti dalla compensazione tra gli errori presenti nel sistema di costing), e allo stesso modo tutti i benefici certi o stimati che ne deriveranno. Il trade-off scaturente da questa analisi, esprimerà il giudizio finale riguardante la valutazione di miglioramento dell’accuratezza.

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CAPITOLO II.

IL MIGLIORAMENTO DEI SISTEMI DI COSTING

In questo secondo capitolo vengono proposti e analizzati differenti framework, riguardanti i sistemi di costing aziendale e le diverse variabili dipendenti e indipendenti che influenzano la collocazione di tali sistemi lungo questi framework. Tali variabili rappresentano un insieme di fattori che, se modificati, possono portare a un miglioramento (o peggioramento) del sistema di costing aziendale. Nel paragrafo II.1 si passa in rassegna i fattori contingenti (chiamati anche ‘’variabili indipendenti’’) che influenzano o possono influenzare il sistema di costing aziendale. Nel paragrafo II.2 sono presentate le diverse tipologie di relazioni che si possono verificare tra i differenti fattori contingenti, analizzati separatamente nel primo paragrafo. Vengono poi descritte attentamente le variabili dipendenti, che influenzano la possibilità di miglioramento del sistema di costing aziendale (paragrafo II.3) e viene analizzato il framework basato sul livello di complessità del sistema di costing, facendo riferimento al lavoro svolto da Drury (paragrafo II.4). In seguito, vengono introdotti e analizzati i due percorsi alternativi di crescita, che condizionano il livello di maturità dei sistemi di costing aziendale, prendendo come base di riferimento il framework realizzato dall’IFAC (paragrafo II.5) e, a seguito di ciò, il lavoro si focalizza sull’analisi costi-benefici, con riguardo a ogni miglioramento parziale apportato al sistema di costing (paragrafo II.6). Infine, il paragrafo II.7 introduce un nuovo framework proposto dall’autore, derivato dai lavori precedentemente citati e apportando dei contributi innovativi e delle inedite variabili, che sarà poi utilizzato nell’analisi e valutazione del caso aziendale, esaminato nel successivo capitolo.

II.1. Identificazione dei fattori contingenti che influenzano il sistema di costing

I fattori contingenti (definiti anche variabili indipendenti) rappresentano quei fattori che possono avere il potenziale per influenzare il livello di complessità del sistema di costing aziendale. Esistono numerosi fattori contingenti che potrebbero essere analizzati, ma tra tutti vengono evidenziati i seguenti, in quanto ritenuti più significativi per identificare le caratteristiche di un sistema di costing di prodotto:

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- Struttura dei costi

Sia i sistemi di costing più semplici sia quelli più complessi sono capaci di assegnare i costi diretti agli oggetti di costo. Come principio generale, l’aumentare del livello di complessità nel design dei sistemi di costing dovrebbe portare ad un’assegnazione più accurata di alcuni dei costi indiretti agli oggetti

di costo. Cooper (1988) 30_{ha affermato che i costi indiretti, espressi in termini di}

percentuale dei costi complessivi, sono aumentati nel corso degli anni; soprattutto in anni recenti, dove sistemi semplici di costing basati sull’utilizzo delle ore di manodopera diretta, come cost driver, hanno riportato dei costi di prodotto sempre più distorti. La manodopera diretta tende sempre più a rappresentare la minoranza dei costi di un’azienda, e questo porta a dover ragionare attentamente sull’utilizzo esclusivo della manodopera diretta come cost driver aziendale. Se i costi indiretti rappresentano solo una piccola porzione dei costi totali in determinate aziende, allora può non valere la pena investire in metodi più sofisticati di contabilità per allocare tali costi indiretti ai prodotti.

Kaplan e Cooper (1998) 31_{affermano che le organizzazioni con ingenti costi}

indiretti dovrebbero assegnare tali costi usando dei sistemi ABC, dato che i classici sistemi tradizionali tendono maggiormente a riportare dei costi distorti. In sostanza, il livello di complessità richiesto per assegnare i costi indiretti agli oggetti di costo dovrebbe essere funzione della quantità di costi indiretti da assegnare. Naturalmente, se un’azienda ha una percentuale molto bassa di costi indiretti sul totale dei costi aziendali, la possibile distorsione dei costi indiretti non inciderà in modo significativo sul sistema di costing aziendale, rendendo poco conveniente una ricerca attiva di un miglioramento nell’allocazione di tali costi. L’analisi costi-benefici, anche in questo capitolo, viene considerata l’ago della bilancia nella presa delle decisioni aziendali. Nel caso puramente accademico di assenza di altri fattori contingenti, se i costi indiretti fossero bassi,

30_{Cooper (1988) citato da C. Drury, M. Tayles (2005), “Explicating the design of overhead absorption}

procedures in UK organizations”, The British Accounting Review 37, pp. 47-84