相关系数分析

第二节　相关系数分析

为了解各特征及环境变量的相互关系，以及综合业绩指标的采用程度（MULTIUSE）和综合业绩指标被判断的重要程度（MULTIIMP）与各变量之间的关系，表6－3列示了全部变量的相关系数矩阵。

表6－3　全部变量相关系数分析

＊＊＊表示在0．01水平上显著；＊＊表示在0．05水平上显著；＊表示在0．1水平上显著。

通过表6－3全部变量相关系数分析，我发现综合业绩指标的采用程度（MULTIUSE）与市场竞争程度（COMP）在0．05水平上显著相关，与企业已经采用的管理技术个数（GLJSH）在0．01水平上显著相关。这与我们的假设是一致的。虽然综合业绩指标的采用程度（MULTIUSE）与企业规模（SIZE）、企业领导者前途（PROM）、企业战略（STRATEGY）、企业生命周期阶段（LIFE）也呈正向关系，但都没有达到0．1的显著水平。因此不能对本书的假设形成有力支撑。

同时，我发现综合业绩指标被判断的重要程度（MULTIIMP）却有力地支撑了本书的假设，除了与企业规模（SIZE）的正向关系没有达到0．1的显著水平以外，它与竞争程度（COMP）在0．1水平上显著相关，与企业领导者前途（PROM）、企业已经采用的管理技术个数（GLJSH）、企业生命周期阶段（LIFE）在0．05水平上显著相关，与企业战略（STRATEGY）在0．01水平上显著相关。这说明，在我国，综合业绩指标从被认可到实际采用还有一段路要走。当然，综合业绩指标被判断的重要程度（MULTIIMP）也与综合业绩指标的采用程度（MULTIUSE）显著相关（p＜0．01）。

另一方面，通过自变量相关系数分析，还可以发现，除了企业规模（SIZE）与企业已经采用的管理技术个数（GLJSH）在0．01水平上显著相关，以及企业领导者前途（PROM）与企业战略（STRATEGY）在0．05水平上显著相关以外，其余变量之间不存在显著相关关系。这样，在后面的回归分析中，不会存在严重多重共线性问题。

表6－4　分项指标采用的程度与各权变变量的相关系数矩阵

＊＊＊表示在0．01水平上显著；＊＊表示在0．05水平上显著；＊表示在0．1水平上显著。

为了更加清晰地了解综合业绩指标的各分项指标采用程度与各变量的关系，表6－4中列示了9个分项指标采用的程度与各权变变量的相关系数矩阵。从财务指标的采用程度来看，财务效益方面指标的采用程度与企业规模、已经运用管理技术的多少显著正相关；资产运营方面指标的采用程度与企业规模、市场竞争程度、已经运用管理技术的多少显著正相关；偿债能力方面指标的采用程度与市场竞争程度、已经运用管理技术的多少显著正相关；发展能力方面指标的采用程度与市场竞争程度显著正相关。从非财务指标的采用程度来看，内部经营方面指标的采用程度与已经运用管理技术的多少显著正相关；客户方面指标的采用程度与领导者个人前途、市场竞争程度、企业战略、生命周期显著正相关；员工方面指标的采用程度与领导者个人前途、企业战略显著正相关；没有发现社会贡献方面指标的采用程度与各变量之间的关系。虽然综合业绩指标的采用程度只表现出与市场竞争程度、已经运用管理技术的多少显著正相关，但各个方面业绩指标的采用程度却与不同变量有显著关系，影响最多的变量仍然是市场竞争程度和已经运用管理技术，受变量影响最多的是客户方面的指标。