本研究重点关注为大巴车零配件公司构建成本核算系统，即本研究针对公司各类成本中更为受控的劳动力成本提出新的成本核算模型。该成本核算模型综合考虑劳动力成本核算的两个关键特点：不确定性和学习效应，分别采用高斯分布和Dejong学习模型对其进行刻画。通过对现有成本核算方法进行比较分析，表明现有成本核算方法即使在考虑不确定性的情况下也会高估实际劳动力成本。此外，本研究所提出的成本核算模型对大巴车零配件公司在以下方面具有重要帮助：投标中公司成本水平估计，生产线管理，长期合同以及对管理水平提高的评估。具体来说，如果竞标价格中估计的劳动力成本高于公司实际劳动力成本均值，则该竞标风险较低，并且针对相应生产线的管理关注度可以适当降低，反之亦然。如果竞标价格中估计的劳动力成本位于成本概率分布置信区间左端外侧，则该竞标风险较大，且须针对相应生产线进行大量改进提高，反之亦然。此外，通过对产品生产数量，平均劳动时间的学习常数以及劳动时间标准差的学习常数进行灵敏度分析，本研究所提出的成本核算模型可以帮助公司制定长期合同以及对管理水平提高进行评估。针对产品生产数量的灵敏度分析结果表明，在临界生产能力下，公司可以借助学习曲线对成本进行控制。但当生产水平高于该能力时，则需要投入更多的资源并提高管理水平来控制成本（例如规模经济）。针对两项学习常数进行的敏感性分析则被用来确定评估公司管理水平（由咨询公司进行）所需的参数。结果表明，两项学习常数均不是评估公司管理水平的很好的参数。因为利用这两项学习常数所节省的公司成本低于公司支付给当地咨询公司每月的服务费用。通过利用简单且经济的实验方法，本研究所提出的模型可以针对成本控制为公司管理者提供迅速、关键的决策支持，继而极大提高公司的生存能力。