企业业绩评价指标的选择

业绩评价是评价主体利用其所掌握的信息对评价客体运用一定的方法、程序、指标等进行分析，进而对评价客体在一定时期内的行为表现做出某种判断的过程。业绩评价系统分为评价主体、评价客体、评价目标、评价指标、评价标准与评价报告六个要素。业绩评价指标是业绩评价内容的客观载体，是业绩评价内容的外在表现，在业绩评价系统运作中处于最基础的地位，业绩评价指标还是评价方法的具体表达，评价思路通过业绩评价指标设置得以贯彻实施。

一、企业业绩评价指标体系的演进

（一）成本业绩评价体系阶段 该阶段是企业业绩评价体系发展的第一阶段，在企业业绩评价方法史上有重要的地位，直到现在仍被大量采用。它以降低企业生产成本、加强成本控制、提高生产效率为目标，设计了一系列的成本计量指标，以所有者或管理者进行成本控制、评估下属人员的业绩及企业业绩。

（二）财务业绩评价体系阶段 随着股份公司的产生和从事多种经营的综合性企业的发展，企业业绩评价体系有了进一步发展的机遇，业绩评价的需要扩大到了企业外部主体。评价内容也逐步发生了变化，由成本指标扩大到会计报表所能提供的偿债能力指标和利润指标，以满足债权人和投资人了解企业财务状况和经营状况的需要。这一时期有两个比较典型的业绩评价方法：沃尔评分法、杜邦分析法。

（三）战略业绩评价体系阶段 战略业绩评价体系是从价值和战略的角度，对组织的各个部门和员工的业绩进行评价和引导，以便形成正确的决策，共同为实现企业的战略价值而努力的管理体系。它否定了单纯以利润率等财务指标进行业绩评价的方法，而代之以企业价值最大化为目标，即公司现实和未来价值的判断标准是企业拥用多少知识资本和社会资源，包括技术人才多寡、创新频率高低、顾客认同程度、产品市场占有能力、管理信息系统是否有效率、经营环境是否恶化等。卡普兰和诺顿发明的战略BSC为战略业绩评价体系的形成作出了重要贡献。

二、主成分分析法在企业业绩评价指标选择中的运用

（一）主成分分析法在企业业绩评价指标选择中的运用机理 关于业绩评价指标的选择，很多学者都根据国内外的研究和实践经验，提出了许多有意义的关键评价指标，为我国业绩评价指标的选择和业绩评价指标体系构建做出了很大的贡献。不过目前的这些研究大多都停留在纯粹的规范式分析和理论探讨上，没有对这些指标的选择的方法做进一步的研究。本文以战略业绩评价指标体系为研究基础，对战略业绩评价指标做主因子分析。战略业绩评价体系（如图1所示）中指标相当的多，如果将这几十个指标放在一起去做业绩评价，可能会感觉很茫然，甚至有可能得出完全相反的结论。唯物辩证法的思想要求做事情时能够抓住事物的主要矛盾，所以需要有一种方法来从众多的财务和非财务指标中选择若干重要的、关键的、综合的指标来进行业绩评价。这些指标的选择标准时什么？怎样选择这些指标？这正是本文的研究目的。本文用主因子分析法来对战略业绩评价体系中的所有指标进行筛选，分别选出财务指标和非财务指标中的综合的、重要的指标，从而简化业绩评价，避免在做业绩评价时出现两难境地。

（二）主成分分析法在业绩评价指标选择时的应用 主成分分析（Principal Component Analysis）也称主变量分析，是由霍特林1933年首先提出。主成分分析法利用降维的思想，在保留原始变量尽可能多的信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。转化生成的综合指标称为主成分，每个主成分都是原来变量的线性组合，但是各个主成分之间没有相关性，这就是值得主成分比原始变量具有某些更优越的反应问题实质的性能，使得在研究复杂的经济问题时能够抓住主要矛盾。

主成分选择的原则：将选取的第一个线性组合指标记为Y1，Y1应该尽可能多的反应原来指标的信息。可以用Y1的方差Var（Y1）来表达Y1包含的信息，Var（Y1）越大，表示Y1包含的信息越多，因此在所有的线性组合中所选取的Y1应该是方差最大的，故称为第一主成分。如果第一主成分不足以替代原来的几个指标的信息，再考虑选出Y2，即选取第二个线性组合，为了有效地反应原来信息Y1已有的信息就不需要出现在Y1中，即要求Y1，Y2的协方差cov（Y1Y2）=0，称Y2为第二主成分，以此类推，选出第三主成分、第四主成分……这些主成分之间不仅互不相关，而且它们的方差一次递减。

以上是主成分分析的基本思想，很容易看出主成分分析法同本文的研究内容存在很大的相通之处，业绩评价指标的选择完全可以依靠主成分分析法来进行。首先按着战略业绩评价体系的分类，将业绩评价指标分为财务指标和非财务指标，然后分组做主成分分析。下面以财务指标为例，对主成分分析法在业绩评价指标选择中的运用进行阐述。

选取n家企业（或者项目、事业部等需要做业绩评价的单位）作为样本，对每个样本观测p个财务指标指标（变量），分别用X1，X2， X3……，Xp，例如，假设X1为总资产周转率，X2为销售净利率，X3为资产负债率…计算业绩评价单位的各个财务指标Xi，得到原始的数据资料矩阵：

X=X11 … X1p ?埙Xn1 … Xnp，对X做正交变换，寻求原财务指标指标的线性组合指标Fi

F1=u11X1+u21X2+u31X3+u41X4+…up1Xp

F2=u12X1+u22X2+u32X3+u42X4+…up2Xp

…

Fp=u1pX1+u2pX2+u3pX3+u4pX4+…uppXp

满足如下条件：

（1）每个主成分的系数平方和为1。即：u21i+u22i+u23i+……+u2pi=1

（2）主成分之间相互独立，即无重叠的信息，即cov（Fi，Fj）=0，i≠j，i=1，2，3，……，p

（3）主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即Var（F1）?叟Var（F2）?叟Var（F3）?叟…?叟Var（Fp）

基于以上条件确定的综合指标变量F1，F2，F3，……Fp分别称为原始指标的第一个主成分，第二个主成分，第三个主成分……，第p个主成分。

上述推导中进行旋转变换的目的就是为了使综合指标Fi能包含原始指标的绝大部分信息，从而使原始指标的大部分信息集中在Fi轴上，对各指标包含的信息起到了降维和浓缩作用。第i个主成分的贡献率=■，累计贡献率=■，第i个主成分的贡献率反映了此主成分对原来p个指标信息的反映能力和综合能力大小。

对战略业绩评价指标进行主成分分析的目的之一是希望能用尽可能少的综合指标F1，F2，F3，……F1，（k?燮p）代替原来的p个指标，从而将业绩评价指标简化。到底选用多少个主成分？本文认为各个企业可以参照该企业的实际情况恰当确定。本文建议可以参考统计统计学上的标准，以能够反映原来变量85%以上的信息量为依据，即当累计贡献率≥85%时的主成分的个数就够了。

对于非财务指标的选择和确定方法同财务指标类似，在此不再赘述。

三、结论

由于本文只是介绍了对主成分分析法在选择和构建业绩评价指标的运用机理，而没有针对我国目前上市公司及其他业绩评价单位做实际分析，至于具体哪一种指标更具有综合性和代表性以及构建出来的指标是否具有现实意义等问题需进一步探讨。

参考文献：

［1］李卫东：《应用多元统计分析》，北京大学出版社2008年版。

［2］孙伟龙：《论企业业绩评价体系的历史演进》，《财会研究》2004年第6期。