会计硕士毕业论文

哈尔滨理工大学管理学硕士学位论文

考虑到企业规模可能会对分析结果造成影响，在模型中加入了企业规模作为控制变量。经过上述修正，面板数据模型被修正如下所示：

?EPit??it??1?STit??2?CTit??3?OTit??4?ETit??5?RTit??6?PTit??7?GTit??8?SIZEit??it?it??it?it?1??it

其中，1?i?100，1?t?10,?it为白噪声，模型表示为i制造业上市公司在t时期内财务绩效的提升来自于各利益相关者的综合影响程度。

[35] 纪建悦，刘艳青．利益相关者满足与企业财务绩效的相关性研究[J]．财经科学，2010(9)：71-78．

[37] 纪建悦，刘艳青，王翠，吕帅．利益相关者影响企业财务绩效的理论分析与实证研究[J]．中国管理科学，2009(6)：186-191．

2.2.3 关系程度对利益相关者的影响力分析

1.对样本进行基本的统计描述如表2-4所示：

表2-4 基本统计数据表 Table 2-4 Basic statistical data tables

变量 EP ST CT OT ET RT PT GT SIZE 均值 0.017639 1.105177 0.500977 0.088993 0.75987 0.000622 0.049802 0.025553 标准差 0.245037 0.71885 0.294652 0.150109 0.166777 0.014278 0.043735 0.049691 2.面板数据的结果分析 采用cross2section weight s（或Eviews 6.0）按上面修正过的面板数据模型进行最小二乘法估计，计算结果如表2-5，2-6所示： 表2-5 截面变量的相关系数检验表 Table 2-5 Section variable correlation coefficient check list α D(ST) D(CT) D(OT) D(ET) Coefficient 0.001952 0.022325 0.378217 -0.060543 Std. Error 0.000393 0.001350 0.008298 0.009698 -13-

t-Statistic 4.972621 16.53847 45.57773 -6.243116 Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 哈尔滨理工大学管理学硕士学位论文

D(RT) D(PT) D(GT) D(SIZE) -0.186784 0.021967 0.206140 0.181796 0.007962 0.059041 0.027596 0.038463 -23.46070 0.372068 7.469917 4.726535 0.0000 0.7099 0.0000 0.0000

表2-6 最小二乘法估计统计量表（回归结果分析表） Table 2-6 Least squares estimate statistical scale R-squard Adjusted R-squard S.E.of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.525489 0.457075 0.099842 7.680956 0.000000 Mean dependent var S.D.dependent var Sum squared reside Durbin-Watson stat -0.005943 0.135450 61.39506 2.054678

对表中的数据进行分析可以得到下面的结论：

（1）从表2-6中可以看出，R2squared 为0. 525489则认为可以接受，DW 统计量为2.054678 、F 统计量的P值近似为零，则表示整体的拟合优度较好。通过以上统计量的分析可以得出利益相关者与企业绩效呈现正相关，即二者之间存在显著的相关性。

（2）表2-5中的β值的大小代表的是各利益相关者对企业绩效的影响程度，数值越大，表示其对企业绩效的影响越大。则根据表中β值的大小确定利益相关者对企业绩效的相关性排序，由大到小依次为：股东、员工、顾客、债权人、政府、供应商、经营者。这样的排序同时也为下章的指标设计提供了一定的依据。

[35] 纪建悦，刘艳青．利益相关者满足与企业财务绩效的相关性研究[J]．财经科学，2010(9)：71-78．

[37] 纪建悦，刘艳青，王翠，吕帅．利益相关者影响企业财务绩效的理论分析与实证研究[J]．中国管理科学，2009(6)：186-191．

2.3 本章小节

本章以国内外学者对于利益相关者的分类作为依据，归纳出了本文所研究的利益相关者的主要范围。并利用面板数据模型，对利益相关者与企业绩效的关系进行了分析，得出了两者之间的正相关关系，并确定了各利益相关者的相关性排序。

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第3章 基于利益相关者的绩效评价指标体系设计

3.1 现行企业绩效评价体系及其存在问题分析

随着企业绩效评价理论的发展，国内外已经形成了多种不同的评价模式，它们各具特点和意义。其中比较有代表性的模式主要有以下四种，本节将对这四种代表模式进行介绍并对其存在的问题进行分析。

3.1.1 现行企业绩效评价体系

业绩金字塔模型于1991年被提出，该模型重点强调的是企业的总体战略管理。该模型共分为五层，位于金字塔尖的是企业的战略，逐级向下分别为财务与市场；顾客满意度、灵活性和生产效率；产品质量、交货期、生产周期及产品的成本；企业运作情况。其代表的意义是企业最高层制定了战略目标之后，逐级向下传递，直至传达到最底层的生产运作。最后再将最底层的度量和评价结果逐级向上反馈给企业的管理层，进而制定更加适合企业的新的战略目标。

EVA绩效评价模式于1991年被提出，EVA即经济增加值，是指企业税后营业利润减去企业全部资本成本的差额。该指标体现的是企业价值的增加，也就是股东价值的增加。该模式将企业绩效与股东利益最大化目标联系起来，使企业的管理层能更多的关注股东利益的实现，进而推动企业长期健康的发展。另外EVA指标也对企业的员工和管理者起到了一定的激励作用。EVA指标的提出在当时被称为是“一场管理的革命。”

平衡计分卡绩效评价模式于1992年在美国被提出，它将企业的绩效评价划分成了财务、顾客、内部管理、学习成长四个维度。企业可以通过对这四方面的评价，完成对企业战略目标的制定。该模式实现了财务指标与非财务指标的融合，实现了企业内部管理与外部环境的有效结合，使企业的绩效评价发展成为了一个动态的综合评价过程，并实现了企业的多方面平衡模式，对企业绩效评价模式的发展具有重要的指导意义。

业绩棱镜评价模式于2001年被提出。它的基本原理是：通过业绩三棱镜的折射可以反映出企业各利益相关者不同的利益需求。企业可以借此对各利益相关者进行管理，并对最终的管理结果进行相应的评价。同时三棱镜的五个面

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又分别代表着三个流程和两项利益相关者水平。该模型将较多的利益相关者纳入到绩效评价的范围，并进行了较为全面的流程设计，使企业绩效实现了多角度的管理与衡量。

[38]徐永娟．基于灰色系统论的企业绩效评价体系研究[]．硕士论文2010

3.1.2 现行体系存在的问题

业绩金字塔模型虽然将企业的顾客层面纳入到绩效评价范围，但未将企业的另外一个重要的内部利益相关者—员工考虑到模型中，考虑不够全面。另外，该模型虽然较为全面的包含了财务指标与非财务指标，但非财务指标只起到了补充解释的作用。虽然可以突出模型逐级传递的特点，但并未形成具有较强操作性的绩效评价体系。

EVA评价模式在利益相关者的关注范围方面，只强调了股东利益的重要性，而忽视了对企业其他利益相关者的关注，导致了绩效评价的范围比较狭窄。同时，EVA模式只注重企业有形资产和财务指标的评价，而忽略了企业的无形资产和非财务指标的评价，使评价结果缺乏全面性。另外，该指标只关注于结果的增加，而无法解释结果产生的动因所在，对企业的长期发展不利。

平衡计分卡模式将企业的绩效评价角度考虑的比较全面。它既考虑了财务指标与非财务指标，又结合了企业内部与外部环境，但考虑到的利益相关者主体仍然不多，只有股东、顾客和员工三个方面，忽视了政府、债权人等相关者的影响，评价主体仍不够全面。

业绩棱镜模型只列出了绩效评价的基本框架，并未设计出具体的绩效评价指标体系，企业无法进行具体的操作。另外，该模型将各利益相关者的贡献和满意度进行了量化，但在现实评价中将其全部量化是不实现的，所以这种模型缺乏实际的可实施性。

[38]徐永娟．基于灰色系统论的企业绩效评价体系研究[]．硕士论文2010

3.2 基于利益相关者的企业绩效评价体系的框架设计

3.2.1 指标体系构建的目的

从宏观角度来讲，指标体系的构建目的是为企业的绩效评价提供基础依据，而对企业进行业绩评价则是为优化企业的管理决策提供依据。只有建立了

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