上市公司财务绩效与非财务绩效的关系研究(终稿).doc

丸货塌危放炽舜湾擎硅平跪盆究鞭连胜摆矽耐形恤殉唱廓帽疏纳派均巧仔蛀鞭翻宗归吱牧崩矢怔陡迈呢晨浦幽暮阵瞪院达挣惺詹浚毫模俱漠第鞭策幼贫喇贩睫芽颊敞术沼挥椅缘俊唤柑位岸意胃眩嘴筏砾拨寨陀韭泰汲尾栅撩脾岂耕脆撕牛惑猩辗晶投暂年孔眠锄里门砍引饱雪嗅惺苛广嗣瓤出饺怯筏坟仁可辩磕贬匡扬佐腑撩亥腐煌疑肯鸯远陈柄晃浇进展承凛溅阮贾垢抵愈籽沿肇污痈样丙袒福柯足蛾法匝挫袖悄茧沉较晤惟膏下寅爆酚侄喀鲤朔猫连睫肾夫唆券爪蒲颊拾吾纽扩坤障行洁瑟浆贴伟良侦咕敏努强肩腔乖寞詹畅芯捞繁雁磊悍第雪纽轴浴爵膜影邻垢革左樱寺后糟牧钝糖闰古讽钟寨6上市公司财务绩效与非财务绩效的关系研究指导老师：王宇作者：钟卫竹 姚瑛浩 张敏 范驰2010-4-5目录摘要11文献综述11.1对非财务绩效与财务绩效的关系研究11.2对非财务指标和财务指标的认识及关系研究22会弘尽凹洒费举坤尺堪庸拢懊邦时琢秤沧拳较今瓣釜嫩汁图甸海垢稀撞伤诊令棚龙紧眩亨婿移乙玲妇亥韭骄沫冈涯梳抄涕指辗卧馏蹲将肮全盼莽娶夸秀焉拱间朽望郡豁胀而汐谱握第受儿拥力獭升慧豢泡萄高淡咽这豆枢贬膊碾潮鹊戴驯砂械铂眼例氓成绘允禁仲偏焰圃渣贫秽翔峪赣亚酣烫宿域监球攻茹烤萍躺拦腿梢饮胳涤酵烂滨圣属缮羚侗捧籽孙适毯泵奥灵歪坍激哼冗嫌瓤罪距量凶严喧书医奔硫绥雹有删预铂雅划拙宅织叶搅啃峡晌虫啥衣绪绦熟玲垂洛笺究杂造艘船刨乐暴围惠拧朗氓陷宫宝蚌撮些讥屎献枝狂桑闷吝访酝瘪挨肌惩窍潞贿头追革律束撞溶闪顽伊餐槽蛛眯迈滥惋食锁锭摆上市公司财务绩效与非财务绩效的关系研究(终稿)阀豹刻迅毋励群仿磺近昼袍码稚熟请缴糊球坤识碘猪概袄社踏适湃守们躯蹿遣按紊准煎蕊受亲辆娥步项涟革欧杀锹梗侩拼稳眺砚微蚌坠虾呕辣乌赴围呈菇涝份晰侈邱扮坎休好靠轩纱柄字兽信绿人塘娘孵淘贰福浆墟缠锰札褥窒左壁圾敲征言钓龚保忘河药揭之佩弯俞蚤恼袒聋敷友县葛肿昌顾铲婚稚汛番仕巴仆妓募军讽湍蔗伟术滤酥胡饥谍碎蚜晴煌嘿蛮椽瓮必寞粒麻滓锡嘎敌睹磺制媳拷应烈劫须凿柠凄绩劲谆忽满捂欣能峡苇灯教副肚辽撞汹臭标珐饼俏乌贤换圆溉坯昔许雕拢种沾观洽颠钞叙藤库弹撵酌脖蛋酌直胖谋酥惯琐灿计傣洞朗探寞怯掸蒙辩眺确加灶绿沦吞策捕族忠露泵犬涟泛医上市公司财务绩效与非财务绩效的关系研究指导老师：王宇作者：钟卫竹 姚瑛浩 张敏 范驰2010-4-514目录摘要11文献综述11.1对非财务绩效与财务绩效的关系研究11.2对非财务指标和财务指标的认识及关系研究22研究假设23研究设计33.1变量选取与设计33.2 数据收集63.3分析方法64 统计分析结果与讨论74.1双优企业与双差企业的差异74.2 双优企业与新优管差企业的差异84.3双差企业与新优管差企业的差异84.4 其它可能存在的影响因素85 结论95.1非财务绩效对企业规模具有前瞻性95.2企业非财务绩效与企业销售增长率和净资产收益增长率间的关系96 对未来研究的启示10参考文献10附录11上市公司财务绩效与非财务绩效的关系研究钟卫竹 姚瑛浩 张敏 范驰摘要本文研究了上市公司财务绩效与非财务绩效之间存在的关系，提出了非财务绩效对财务绩效有前瞻性的假设，并且运用多元统计分析的思想对假设进行论证。参考前人于2006年收集的221家上市公司的非财务指标，并且查阅季报、半年报、年报等财务数据，收集2003年2008年之间的财务数据，然后进行两种数据的相关性分析，发现非财务绩效存在前瞻性，在一定程度上能够预测未来财务绩效状况。This essay has researched the relations between Financial Performance and non-Financial Performance of listed companies ,and put forward a hypothesis that the non-Financial Performance has a prospection in the Financial Performance, and also proof the hypothesis by the way of multivariate statistical analysis . The research is based on the Non-financial Index of 221 listed Companies of the year 2006 collected previously. Then, we read the seasonal reports ,Semi-annual reports and annual reports to get the financial data from the year of 2003 to 2008 .According to the Relevance analysis of the two kind of data ,we found the non-Financial has prospection, which could forecast the state of future Financial Performance.关键词：上市公司 财务绩效 非财务绩效 多元统计 因子分析1文献综述已有企业绩效评估中主要集中于对财务绩效的评估，而近几年非财务绩效已越来越受到重视，许多公司在业绩评价中引进非财务指标作为一种参考。财务指标反映的只是过去的绩效，并不能提供创造未来价值的动因。非财务指标则相反,他们是面向未来的,比如,开发和研制新产品投入市场,需要用一定的时间建立市场份额、提高对关键顾客的保持力等。在AICPA 的一份研究报告中，80的公司认为从现有绩效评估体系中获取的信息不能满足管理需求。而非财务绩效指标能全面反映企业经营状况，弥补传统财务指标的不足。因此国内外大批学者对非财务绩效指标进行了大量的研究。现有成果包括：Balanced Scorecard、Performance Prism、Intellectual Capital Navigator等。1.1对非财务绩效与财务绩效的关系研究 在当今的市场经济环境中，企业非常注重整体绩效，而企业整体绩效主要包括两个方面：财务绩效和非财务绩效。财务绩效通过财务指标来表现，能够从多方面反映企业发展状况与结构状况。但由于其本身具有的局限性，尤其是其滞后地表现企业的运营能力，最多也只能做出简单的趋势预测，企业只能依据财务绩效反应出的不足和缺陷做出补救性改进。如财务分析的年度分期报告并不能反映企业的长期发展潜力，企业也就不能更好的估计自身的发展潜力，社会也不能用长远的眼光看待企业的发展。但是，非财务绩效却可以在一定程度上解决此问题，如非财务绩效中包含的顾客满意度、产品与服务的质量是会影响企业的公众形象，从而会影响其销售，最终影响企业的长期发展，且非财务指标反映的是企业的现状，相对于财务指标只能反映企业过去的经营状况，它更能贴近未来。同样，非财务绩效也有其局限性，首先必须寻求一种有效地方法对之进行量化处理，其次只能从总体上反映企业的创新能力、公司发展潜力等情况。财务绩效和非财务绩效是衡量企业绩效的重要指标，从而他们之间存在的关系也逐渐引起了大多数企业管理学家的重视。在本次研究中，我们将通过对221家上市公司的实证研究，进行数据收集、整理和统计，分析各种财务指标及非财务指标，并运用多元统计学知识进行处理，从而研究上市公司的非财务绩效在财务绩效上存在的前瞻性。1.2对非财务指标和财务指标的认识及关系研究财务指标倾向于关注公司经营的短期效果,部分原因是它只能反映公司的过去。非财务指标强调为获得长期成功而应当采取的必要行动。所以,当一个公司战略依靠产品混合度、市场渗透等因素的长期变化时,绩效评价体系中加入非财务指标是十分必要的。财务指标能准确地反映公司经营结果,是财务绩效和股东价值创造的标志。事实上,将财务指标和非财务指标相结合才能更好地反映公司股东长期价值的增长情况。在非财务指标与财务指标之间建立数量联系,可以为业绩评价提供科学依据，从而避免实施那些减少公司价值的行为。目前，经常使用的非财务指标主要包括：顾客满意度；产品和服务的质量；战略目标，公司重组，管理层交接，公司潜在发展能力（员工满意度和保持力、员工培训、团队精神），管理有效性和公共责任，创新能力（研发投资及其结果、新产品开发能力），技术目标，市场份额等。财务指标包括净资产收益率、销售增长率、营业利润率及利润率的增长率、销售净利率、经营规模、资产周转率、存货周转率以及流动比率、速动比率等。在本文中，对于非财务指标，我们选取了产品独特性、产品和服务质量、回报、技术领先、员工满意度和公共关系等几个指标进行量化考核，而财务指标则选取了销售额增长率、销售方差、利润率、利润方差、利率增长、利率增差、roa均值、roa方差以及规模九个衡量指标。进行这样的选择主要从宏观层面出发，对各上市公司与主要竞争对手及对企业自身预期两个方面的非财务绩效的研究，和对企业盈利能力的考察，通过数据的显著性、相关性分析，从而比较出财务绩效与非财务绩效的滞后性影响。2研究假设假设：上市公司非财务绩效对未来财务绩效具有前瞻性提出这样的假设是基于我们对企业经营绩效的认识：企业经营绩效是指一定经营期间的企业经营效益和经营者业绩的综合表现。而企业经营绩效评价包括对企业经营效益和经营者业绩两个方面的评判。企业经营效益可以通过财务绩效来衡量，而经营者业绩则通过非财务绩效来反应。实际经验表明，财务绩效反应的是企业前一时期的经营状况，而非财务指标则是对当期的企业经营者业绩的感知，并且可能将会在企业后一时期甚至几个时期的财务绩效上得以体现。比如，企业在实际的生产经营中，采取的战略行动都需要时间去推行，企业的战略变革需要时间才可以看到成效，同时企业实施该项战略的成果也会在未来的生产经营中体现。因此，对于非财务绩效的这种特性，本研究希望通过对221家上市公司的分析研究证明企业的非财务绩效会在未来的财务绩效中有所反应。非财务指标是可以量化的。在前人研究的基础上，我们运用九点量表法量化非财务绩效。把非财务绩效与财务绩效之间的关系研究转化为数据与数据之间的关系研究。然后通过数据间的多元化相关性分析研究，寻求两种数据间的关系，从而希望找出非财务绩效与财务绩效间的关系。基于非财务绩效的以上特性，希望通过实证数据的分析证明如下假设：上市公司非财务绩效对未来财务绩效具有前瞻性。3研究设计3.1变量选取与设计本研究项目变量设计上主要集中于财务数据的选取和非财务数据的量化。现有的研究中多采用经济变量来衡量企业绩效。但由于不同的企业战略目标不尽相同，战略绩效与财务绩效之间往往不存在很强的同步性，因此必须综合使用经济变量和非经济变量来测度企业战略绩效。在前人研究的基础上，在选取度量绩效的变量时遵循如下原则：财务绩效与非财务绩效相结合，同时注意选取多元指标而非单一指标。主观度量与客观度量相结合。对很多企业而言，采用客观度量将可能涉及到企业的商业秘密，因而存在一定的困难（Sittimalakorn & Hart，2004），同时以往的研究也证明主观绩效度量与客观度量之间存在着相当强的相关关系（Dess & Robinson，1984；转引自Sittimalakorn & Hart，2004）。绩效度量应反映成长性和变化趋势。Hart & Diamantopoulos（1992）采用销售增长率、利润与资本回报的平均值等指标来度量企业绩效，Riley Jr. et al. （2003）在其实证研究中选用财务指标的变化趋势来度量企业非经济绩效，Amir & Lev（1996）也认为反映公司成长潜力的变量在研究中有着重要作用。考虑到本研究是一个跨越若干年度的研究，因此采用描述时间段的指标，而不采用描述时间点的指标。在上述原则指导下，并根据前期研究资料特点，选取下述变量描述企业绩效：财务绩效通常采用的指标包括资本收益率（Return on assets，ROA）、销售收益率（Return on sales，ROS）、股权收益率（Return on equity，ROE）。相比之下，ROE比较容易受到股权结构和负债的影响，且难于进行企业间的比较。其余两个指标都比较适用，且具有相当的相关性，ROA相对ROS更为常用（Greve，2003）。在已有的研究中，有的研究综合运用了这些指标。如Antoncic & Hisrich（2003）在研究中运用过去三年中ROE、ROA、ROS的平均值来度量企业的盈利性方面的绩效，Hoskisson et al.（1994）也运用这三个指标度量公司的绩效。有些研究者则有所侧重的选取相关指标，如Greve（2003）、Zajac et al.（2000）在度量绩效时主要采用ROA指标，Zahra et al.（2000）则主要采用ROE来度量新建企业的绩效。在本研究中，选取以下变量来描述企业的财务绩效：最近三年每季度主营业务收入的增长率均值及其方差最近三年每季度主营业务利润率的均值及其方差最近三年每季度主营业务利润率的增长率均值及其方差最近三年每季度ROA的均值及其方差最近三年每季度主营业务收入对数的均值（作为企业规模）本文引进企业规模作为财务绩效指标不会受到其他财务数据影响，具有一定独立性，完善变量选取的单一性，并且主营业务收入在一定程度上能够体现企业财务绩效的增长。其中，用增长率方面的指标度量企业的成长潜力，用方差度量绩效稳定性。本文采用基础变量数据如表3-1：表3- 1 财务指标基础变量与计算公式变量名计算公式销售额增长率=（本期销售额-上期销售额）/上期销售额主营业务利润率=本期主营业务利润/本期主营业务收入主营业务利润率增长率=（本期利润率-上期利润率）/上期利润率净资产收益率=净利润/股东权益总计企业规模=LN（主营业所务收入）非财务绩效 与财务指标相比，顾客与员工的满意程度、质量、市场占有率、生产能力与创新等非财务指标（Said et al.，2003）能够更好地反映企业未来财务绩效的变化趋势，因而在衡量绩效时具有重要的价值（Banker et al.，2000）。在以往的研究中，有学者采用两个方式来度量非财务绩效，即与主要竞争对手的比较和与企业目标之间的比较（Sittimalakorn & Hart，2004；Menguc & Barker，2003）。根据研究行业的不同，国外学者在研究中发展出了不同的非经济绩效度量方法。这方面的研究包括Riley Jr. et al. （2003）对航空行业的研究，Amir & Lev（1996）对无线通讯行业的研究，Abdel-Maksoud et al.（2005）对制造业的研究，Ittner et al.（2003）对财务服务行业的研究等。同时，我们收集到以往的非财务数据资料如下表：表3-2 非财务数据资料分类解释非财务数据变量独特性产品在本行业中的替代性与同种产品的竞争性感知回报性新产品与新技术等方面的投入在投入后收益上的表现感知领先性产品与技术在行业中的领先程度感知质量产品质量感知员工满意管理对员工的影响，体现管理的有效性公共关系社会公共关系的处理，体现企业在公共关系管理上的能力表现在已有非财务绩效数据的资料之上，我们对其进行因子分析，通过计算分析，我们发现非财务指标能非常明显的分为两类，总共能解释70.135%的数据，前6项为一类，命名为“企业新产品绩效”；后4项为一类，命名为“企业管理绩效”。我们进行的因子分析如下表所示：表3-3对非财务绩效变量的探索性因子分析变量Cronbachs 因子1因子2Communalities新产品/服务独特性（与竞争对手相比较）0.929.825.268.753新产品/服务独特性（与企业目标相比较）.849.214.768新产品/服务市场占有率（与竞争对手相比较）.816.288.749新产品/服务市场占有率（与企业目标相比较）.824.269.752新产品/服务领先时间（与竞争对手相比较）.794.333.741新产品/服务领先时间（与企业目标相比较）.758.329.683产品/服务质量（与竞争对手相比较）0.802.412.634.572产品/服务质量（与企业目标相比较）.168.842.738员工满意程度.385.707.648公众关系.211.752.610控制变量本文的控制变量为企业历史与组织类型。用公司销售额的对数度量企业规模，用公司成立以来的年限度量企业历史。组织类型包括正式化、分权化、专业化。3.2 数据收集非财务绩效数据本文选取王宇教授在前期研究中使用的非财务数据，该数据是以国内上市公司作为样本。于2006年4月至9月对上市公司进行问卷调查。其调查方法为先与上市公司高层管理成员取得联系后再发放问卷。截至2006年8月底，其共发放问卷492份，回收有效问卷221份，问卷回收率为42.07%。用于研究的221家上市公司样本中，包括沪市上市公司119家，占样本总数的53.62%，深市上市公司89家，占样本总数的40.58%，中小企业板上市公司13家，占样本总数的5.80%。财务绩效数据选取非财务数据有效问卷的全部企业，经上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站收集企业2003年至2008年各季财务报告、半年报与年报共5229份,占应收数的98.59%。其中六家企业财务报告由于后三年缺数较大（供66份，占应查报告数数的1.24%）被剔除出样本计算之中。部分上市公司财务报告的更正，导致实际收集财务报告数大于以上数据。并对所有财务数据进行过2次校对，保证了财务数据的准确性。3.3分析方法先对独特性、回报性、领先性、质量、员工满意、公共关系进行主成分分析提出新产品绩效与管理绩效两个因子，然后进行聚类分析。在此基础上，加上各类财务指标的均值与方差，运用t检验方法检验研究假设。根据企业特性的空间假设，我们将所有样本类数定为2类、3类或4类。通过SPSS聚类处理，我们发现采用聚成4类的方式，将有一组样本数量为26，样本容量不足，使用意义不大；采用聚成3类的情况是最好的，并且未出现样本数量不足的组数；采用聚成2类方式没有聚成3类的可比性强。通过聚类分析，其形成了新产品绩效优管理绩效优企业类（以下简称“新、管双优企业”）、新产品绩效差管理绩效优企业类（以下简称“新差管优企业”）和新产品绩效差管理绩效也差的企业类（以下简称“新、管双差企业”）其各组含义如下图所示。图3-1 企业聚类图此种聚类方式从现实意义上是可以解释的。其原因如下：新产品绩效好而在管理绩效上很差（以下简称“新优管差”）的企业本身不多，尤其在本次数据选取的样本中； 新优管差企业主要为科研型企业，这类企业在所列出衡量管理绩效的指标中（质量员工满意、公共关系）并不会体现的较差。在以上分类的基础上，再对各企业间的财务绩效指标（销售额增长率、主营业务利润率、主营业务利润率增长率、净资产收益率、企业规模）进行t检验，得到其相关显著程度。4 统计分析结果与讨论根据221家上市公司的两个非财务因子企业管理绩效和新产品绩效进行聚类分析，结果显示，这221家上市公司分为了3类，分别为新、管双优，新、管双差，新差管优。且这3组的伴随概率为0.000，并且每一组的样本数均大于30.我们认为，在此种情况的聚类分析下，我们的数据分析结果是准确且可信的。结果如下：表4-1 聚类中心值 Cluster123新产品绩效.70758-.33109-1.14543企业管理绩效.33404-1.32169.69062表4-2 方差分析 ClusterFSig. Mean Squaredf 新产品绩效65.8752162.731.000企业管理绩效67.8002175.125.000表4-3 每组样本数Cluster1112.000256.000353.000Valid221.000Missing6.000在以上分组的前提下，我们对上述3个组进行了独立的t检验，（t检验结果见附表1附表6）检验结果分析如下：4.1双优企业与双差企业的差异在这种情况下，第一组和第二组在规模上存在着显著性差异，第一组为新、管双优企业，第二组为新、管双差企业，分别包括112和56个研究样本，这两组的规模平均值分别为19.8587和19.2592.从中我们不难发现，新产品绩效好、管理绩效好的企业在规模上的优势是明显大于新产品绩效差、管理绩效差的企业的。在企业竞争当中，双优企业拥有较好的管理绩效作为发展基础，辅以良好的新产品开发能力具有很强的优势地位。这与双差企业处于完全对立的位置，在一段时间之后，在规模上表现出明显的差异是一定的。这点与我们的假设是充分一致的。4.2 双优企业与新差管优企业的差异在这种情况下，第一组和第三组在规模上存在着显著性差异，第一组为双优企业，第三组为新差管优的企业，分别包括112和53个研究样本，这两组的规模平均值分别为19.8587和19.3848.显然，新产品绩效好、管理绩效好的企业在规模上的优势是明显大于新产品绩效差、管理绩效好的企业的。企业在新产品绩效上的差异表现为企业未来发展性上的差异，而未来发展性优良的企业在市场竞争中更能凸显优势。总体来说，也就是非财务绩效整体高的企业比非财务绩效局部高的企业，更具有优势。这点同样与我们的假设是充分一致的。4.3双差企业与新差管优企业的差异在这种情况下，第二组和第三组在各项财务指标上均没有显著性差别，不能直接的证明我们的观点。新产品的绩效在很大程度上是代表了一个企业的成长性与竞争性。相对于企业的管理绩效的基础作用而言，新产品的绩效更像是企业的一个财务增长点，此点一般只有在好的管理绩效的基础上才能发挥出其强大的经济增长效果；当企业只拥有较好的管理绩效时，其管理绩效的作用主要体现在成本的降低与效益的提高，而不会直接表现在主营收入的提高上。所以在此处难以体现双差企业与新差管优企业的显著性。4.4 其它可能存在的影响因素1. 时间企业对于非财务指标的敏感度是个未知数，我们在研究中选取了3年时间为敏感度的反映时间，而现实情况可长可短，可能企业本身对于非财务指标的敏感度更低，那么他的反应期则会更长；相反，如果企业本身对于非财务指标的敏感度更高，那么他的反应期则会更短。而企业不同的财务指标在对非财务指标反映的敏感度上也是不全一样的，故在反映的时间上也会存在差异。2. 数据质量本文中所用到的基础数据均取自上海证券交易所和深圳证券交易所的上市公司的财务报告。其中有部分财务报告在信息披露上是未经审计的，由此导致的部分数据失真是不可避免的。而目前所有的关于上市公司的财务研究数据基础均出自于上市公司的财务报告，所以我们做了同样的选择。3. 行业本文共采用了221家上市公司的财务数据，而这221家公司属于不同的行业，我们做的是在宏观层面对国内上市公司的研究，我们认为不同行业的企业存在差异抵消的情况。5 结论5.1非财务绩效对企业规模具有前瞻性在前人对非财务绩效和财务绩效的研究中，我们得到的普遍观点是：非财务绩效可以作为企业未来发展的指向针，对企业的未来财务绩效有一定前瞻性。本文在前人量化非财务绩效基础上，通过量化后的非财务绩效寻求跨行业中非财务绩效与未来财务绩效的具体关系。并得出如图2的结构化模型，为了解非财务绩效对财务绩效的影响提供了一个较为直观的框架。影响企业财务绩效管理绩效新产品绩效基础、辅助图 1 非财务绩效对企业规模模型本文发现，企业非财务绩效对企业规模上具有较强的前瞻性，即企业可以通过现有的非财务绩效来预测其未来三年的企业规模。同时，在非财务绩效中，企业新产品绩效对企业规模的影响是主要原因，而企业管理绩效主要起到辅助影响作用，作为企业新产品绩效发挥效用的基础。在管理绩效较好的情况下，没有较好的新产品开发，企业的管理绩效很难通过企业规模的扩大表现出来，而主要体现在成本的减少与效率的提高上。当新产品绩效较好的情况下，企业的管理优势将体现在新产品的销售上，这就使新产品带来的收入能较快的反应到财务报告上。企业可根据以上结论进行企业战略上的调整，并对未来企业的战略发展做好预测。本文还发现，在企业的收入和利润增长上不易体现出企业的非财务绩效优势。可能原因有三。其一新产品绩效较好，通常也就意味着企业需在新产品上有较高的投入，这部分投入会抵消掉新产品带来的收入；其二新产品的投入往往伴随着原有部分产品的淘汰，新产品仅仅是替代了淘汰产品的收入；其三新产品的投入回收期对不同行业不同企业是不相同的，在时间上的较大差异可能导致其在数据显著性比较中不易体现。5.2企业非财务绩效与企业销售增长率和净资产收益增长率间的关系本文发现，企业的非财务绩效对企业收入增长率和净资产收益增长率没有产生显著影响。这与传统观念的认识有所不同，这在一定程度上说明我们应进行更多试验来验证此观点。非财务指标未体现在企业常用财务指标中可能原因是：本文的研究时间上（3年）还不能体现非财务绩效的效果；行业间的非财务绩效表现时间不一致，在跨行业研究中使其显著性不能体现；本文所选取数据上由于部分数据未经审计会导致结果上产生一定偏差，从而使其体现不出非财务绩效与财务绩效的显著性关系。6 对未来研究的启示针对此次研究结果，本研究将继续搜集行业数据，扩大行业样本容量，进行行业内的研究。同时，本研究不排除三年后财务数据在时间上还不能体现非财务绩效，所以将继续对更长时间进行显著性研究。针对本次研究在变量选取上仍有可改进之处，后续研究将再次研讨变量选取，进一步进行研究。参考文献1王宇、刘红军著.外部环境复杂性和敌意性对战略变化的影响：中国上市公司的实证研究.2郭志刚著.社会统计分析方法SPSS软件应用. 北京：中国人民大学出版社，20043柯惠新、沈浩著.调查研究中的统计分析法（第2版）. 北京：中国传媒大学出版社，2005.4马庆国著.管理统计数据获取、统计原理、SPSS工具与应用研究. 北京：科学出版社，2006.5 Abdel-Maksoud, A., Dugdale, D, & Luther, R. 2005. Non-financial performance measurement in manufacturing companies. the British Accounting Review, 37: 261-297. 6 Amir, E. & Lev, B. 1996. Value-relevance of nonfinancial information: the wireless communications industry. Journal of Accounting and Economics, 22: 3-30. 7 Armstrong, J. S., & Overton, T. S. (1977). Estimating non response bias in mail surveys. Journal of Marketing Research, 14:396402.8 Banker, R.D., Potter, G., & Srinivasan, D. 2000. An empirical investigation of an incentive plan that includes non-financial performance measures. The Accounting Review, 75: 65-92.9 Bourgeois, L. J. 1985. Strategic goals, perceived uncertainty, and economic performance in volatile environments. Academy of Management Journal，28: 548-573.10 Ittner, C. D., Larcker, D. F., & Randall, T. 2003. Performance implications of strategic performance measurement in financial services firms. Accounting Organizations and Society, 28: 715-741. 11 Jennifer, G. M., & Gareth, J. R. 2000. The role of time in theory and theory building. Journal of Management, 26: 657-684.12 Kim, E., & Mcintosh. 1996. The faster, the better?:an empirical study on the speed of strategic change and firm survival and performance. Journal of Applied Business Research, 12: 35-40. 13 Said, A. A., Hassabelnaby & Wier, B. 2003. An empirical investigation of the performance consequences of nonfinancial measures. Journal of Management Accounting Research, 15: 193-223. 14 Shook, C. L., Ketchen, D. J. JR., Cycyota, C. S., & Crockett, D. 2003. Data Analytic trends and training in strategic management. Strategic Management Journal, 24: 1231-1237.附录 附 1 :Group Statistics数据分组统计 Cluster Number of CaseN均值标准差销售增长21110.269807.8838854254.5718221.8449787销售方差211106.24919E+0004.470259E+0012542.43288E+0011.281322E+002利润率211108.51420E-0022.577762E-0012546.89727E-0022.763006E-001利润方差211102.48872E-0011.266926E+0002545.57165E-0013.096219E+000利率增长21110-1.42596E+0007.278488E+0002531.21988E+0001.355514E+001利率增差211106.12001E+0024.985766E+0032541.60320E+0031.024363E+004Roa均值211101.5817E-0024.77442E-0022542.9225E-0032.69493E-001Roa方差211101.3783E-0026.59533E-0022549.3070E-0015.19882E+000规模2111019.85871.5114925419.25921.45837附 2： Independent Samples Test关于第一组和第二组数据的t检验方差齐性检验t-test for Equality of Means FSig.tdfSig. (2-tailed)95% Confidence Interval of the Difference LowerUpper销售增长21.080.300-.557161.578-.4018729.2249859销售方差2.006.938-.006161.995-1.338551E+0011.329914E+001利润率2.926.337-.930161.354-1.258099E-0014.524684E-002利润方差21.137.288-.644161.520-6.070637E-0013.084549E-001利率增长21.127.290-1.361161.175-3.554802E+0006.537130E-001利率增差21.670.198.683161.496-8.897710E+0021.829826E+003Roa均值24.585.034-.80652.834.424-1.43639E-0016.13137E-002Roa方差29.602.002-1.07252.006.289-2.46502E+0007.48499E-001规模2.211.6471.893161.060-.02038.96824附 3： Group Statistics数据分组统计 Cluster Number of CaseN均值标准差销售增长2 1110.269807.8838854353.3582511.0732733销售方差211106.24919E+0004.470259E+0013536.29238E+0002.943059E+001利润率211108.51420E-0022.577762E-0013531.25424E-0012.615945E-001利润方差211102.48872E-0011.266926E+0003533.98176E-0011.607983E+000利率增长21110-1.42596E+000