在经营决策中，需要采用不同的决策分析方法对各备选方案进行比较和判断，以选择最优方案。一般来讲基于成本的经营决策准则主要有两条：一是利润最大化，二是成本最小化。根据分析时所选指标的不同，经常采用的决策方法有贡献毛益分析法、差量分析法、成本无差别点分析法、相关损益法等。

（一）贡献毛益分析法

贡献毛益分析法是在成本性态分类的基础上，通过比较各备选方案贡献毛益的大小来确定最优方案的分析方法。

由变动成本法和本量利分析法可知只要收入大于变动成本，就会形成贡献。因为，固定成本总额在相关范围内并不随业务量（产销量）的增减变动而变动，因此，收入减变动成本后的差额（即贡献毛益）越大，则减去不变的固定成本后的余额（即利润）也就越大。也就是说，贡献毛益的大小，反映了备选方案对企业利润目标所做贡献的大小。

在运用贡献毛益法进行决策时，可能出现以下几种情况：

（1）在不存在专属成本的情况下，通过比较不同备选方案的贡献毛益总额，能够正确地进行择优决策。

（2）在存在专属成本的情况下，首先应计算备选方案的剩余贡献毛益，即贡献毛益总额减去专属成本后的余额，然后通过比较不同备选方案的剩余贡献毛益总额，能够正确地进行择优决策。

（3）在企业的某项资源，如原材料、人工工时、机器工时等受到限制的情况下，应通过计算、比较各备选方案的单位资源贡献毛益，来正确进行择优决策。

（4）由于贡献毛益总额，既取决于单位产品的贡献毛益额的大小，也取决于该产品的产销量，我们应该选择贡献毛益总额最大的。因为，单位贡献毛益额大的产品，未必提供的贡献毛益总额也大，也就是说，决策中，我们不能只根据单位贡献毛益额的大小来择优决策。

贡献毛益分析法适用于收入成本型（收益型）方案的择优决策，尤其适用于多个方案的择优决策。

（二）差量分析法

企业进行不同方案的比较、选择的过程，实质是选择最大收益方案的过程，最大收益是在各个备选方案收入、成本比较中产生的。当两个备选方案具有不同的预期收入和预期成本时，根据这两个备选方案间的差量收入、差量成本计算的差量损益进行最优方案选择的方法，就叫差量分析法。

在运用差量分析法时，应首先明确几个概念：

（1）差量，是指两个备选方案同类指标之间的数量差异。

（2）差量收入，是指两个备选方案预期收入之间的数量差异。

（3）差量成本，是指两个备选方案预期成本之间的数量差异。

（4）差量损益，是指差量收入与差量成本之间的数量差异。

当差量收入大于差量成本时，其数量差异为差量收益；当差量收入小于差量成本时，其数量差异为差量损失。差量损益实际是两个备选方案预期收益之间的数量差异。当差量损益确定后，我们就可以进行方案的选择：如果差量损益为正（即为差量收益），说明比较方案可取；如果差量损益为负（即为差量损失），说明被比较方案可取。(www.daowen.com)

应注意的是，差量分析法仅适用于两个方案之间的比较，如果有多个方案可供选择，在采用差量分析法时，只能分别两个两个地进行比较、分析，逐步筛选，择出最优方案。差量分析方法，可以应用于企业的各项经营决策。例如，是出售半成品还是出售完工产品、亏损或不盈利的产品是否继续生产、不需用的机器设备是出售还是出租等。

（三）成本无差别点分析法

贡献毛益分析法和差量分析法都是适用于收入成本型（即收益型）方案的选择。在企业的生产经营中，面临许多只涉及成本而不涉及收入即成本型方案的选择，如零部件自制还是外购的决策、不同工艺进行加工的决策等。这时可以考虑采用成本无差别点分析法进行方案的择优选择。

在成本按性态分类基础上，任何方案的总成本都可以用来表述。所谓成本无差别点是指在该业务量水平上，两个不同方案的总成本相等，但当高于或低于该业务量水平时，不同方案就具有了不同的业务量优势区域。利用不同方案的不同业务量优势区域进行最优化方案的选择的方法，称为成本无差别点分析法。

设：X——a1成本无差别点业务量；

a1，a2——方案1、方案2的固定成本总额；

b1，b2——方案1、方案2的单位变动成本；

y1，y2——方案1、方案2的总成本。

于是：

y1=a1+b1·x

y2=a2+b2·x

根据成本无差别点时两个方案总成本相等的原理，令：y1=y2

则有：

这时，整个业务量被分割为两个区域：0-X及X-∞，其中X为成本无差别点。在成本无差别点上，方案1和方案2的总成本相等，也就是说两个方案都可取；而低于或高于该点，方案1和方案2就具有了不同的选择价值。至于在哪个区域哪个方案更可取，则应通过选取数据代入公式来确定。

（四）相关损益法

生产决策分析中，以各备选方案的相关损益作为决策的标准，在备选方案中选出相关损益最大者为决策方案的一种分析方法。在这里，所谓的相关损益是指该方案的相关收入与相关成本的差额。该方法首先分别确定各备选方案的相关收入和相关成本，然后再分别计算各备选方案的相关损益，相关损益最大的方案为最优方案。