企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中的非財(cái)務(wù)指標(biāo)整合與量化研究

摘 要：在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)過程中，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的整合與量化已經(jīng)成為提升評(píng)價(jià)體系科學(xué)性和全面性的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)績(jī)效評(píng)價(jià)主要依賴財(cái)務(wù)指標(biāo)，忽視了對(duì)企業(yè)長期發(fā)展和核心競(jìng)爭(zhēng)力的衡量，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果片面化。文章系統(tǒng)分析了企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中非財(cái)務(wù)指標(biāo)的理論基礎(chǔ)，提出了基于戰(zhàn)略匹配、全流程貫通和可操作性原則的整合路徑，并構(gòu)建了多元化的量化模型，結(jié)合層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)等方法，實(shí)現(xiàn)了非財(cái)務(wù)指標(biāo)的科學(xué)量化。研究發(fā)現(xiàn)，通過有效整合與量化非財(cái)務(wù)指標(biāo)，企業(yè)能夠更全面地反映其運(yùn)營狀況和戰(zhàn)略執(zhí)行效果，從而促進(jìn)績(jī)效管理的精準(zhǔn)化和持續(xù)優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：績(jī)效評(píng)價(jià)全流程;非財(cái)務(wù)指標(biāo);整合;量化

引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不斷變化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，企業(yè)在追求經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也愈加重視長期發(fā)展和核心競(jìng)爭(zhēng)力的構(gòu)建。傳統(tǒng)的績(jī)效評(píng)價(jià)體系主要依賴財(cái)務(wù)指標(biāo)，如利潤、收入和成本等，雖然這些指標(biāo)在一定程度上反映了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況，但往往忽視了對(duì)企業(yè)內(nèi)部管理、客戶滿意度、創(chuàng)新能力等非財(cái)務(wù)方面的衡量。這種單一的評(píng)價(jià)模式導(dǎo)致績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果片面，難以全面反映企業(yè)的真實(shí)運(yùn)營狀況和戰(zhàn)略執(zhí)行效果。為此，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的引入和整合成為提升績(jī)效評(píng)價(jià)體系科學(xué)性和全面性的必然選擇。

一、企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的理論

基礎(chǔ)

第一，在目標(biāo)設(shè)定階段，企業(yè)需要明確其戰(zhàn)略目標(biāo)和運(yùn)營方向，以確保績(jī)效評(píng)價(jià)體系能夠有效支持企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。例如一家致力于技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)，其目標(biāo)設(shè)定不僅包括財(cái)務(wù)增長，還應(yīng)涵蓋研發(fā)投入和創(chuàng)新成果。第二，指標(biāo)選擇是績(jī)效評(píng)價(jià)的核心環(huán)節(jié)，企業(yè)應(yīng)在財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)之間找到平衡，確保評(píng)價(jià)的全面性和科學(xué)性[1]。第三，數(shù)據(jù)收集階段要求企業(yè)建立有效的數(shù)據(jù)采集機(jī)制，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。第四，在評(píng)價(jià)分析環(huán)節(jié)，通過綜合分析各項(xiàng)指標(biāo)，評(píng)估企業(yè)的整體績(jī)效表現(xiàn)，識(shí)別存在的問題和潛在的改進(jìn)空間。第五，反饋改進(jìn)階段則根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果制定具體的改進(jìn)措施，以推動(dòng)企業(yè)績(jī)效的持續(xù)提升。非財(cái)務(wù)指標(biāo)在全流程各環(huán)節(jié)中極其重要，其嵌入方式要根據(jù)具體環(huán)節(jié)的需求進(jìn)行靈活調(diào)整。例如：在目標(biāo)設(shè)定階段，非財(cái)務(wù)指標(biāo)如員工滿意度和客戶忠誠度應(yīng)與戰(zhàn)略目標(biāo)緊密結(jié)合;在數(shù)據(jù)收集階段，應(yīng)采用科學(xué)的方法和工具確保非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可靠性;在評(píng)價(jià)分析階段，要通過多維度的分析方法，將非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，形成全面的績(jī)效評(píng)價(jià)體系。通過系統(tǒng)化的全流程管理，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效整合與量化，從而提升績(jī)效評(píng)價(jià)的科學(xué)性和實(shí)用性。

二、企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中的非財(cái)務(wù)指標(biāo)整合

（一）非財(cái)務(wù)指標(biāo)整合的原則與標(biāo)準(zhǔn)

首先，戰(zhàn)略匹配原則要求非財(cái)務(wù)指標(biāo)必須與企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)高度一致。這意味著在選擇和設(shè)計(jì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)時(shí)，必須深入理解企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略，確保所選指標(biāo)能夠有效反映戰(zhàn)略執(zhí)行的效果。例如一家注重創(chuàng)新的科技企業(yè)，其非財(cái)務(wù)指標(biāo)應(yīng)側(cè)重于研發(fā)投入、創(chuàng)新項(xiàng)目數(shù)量以及員工創(chuàng)新能力等方面，以支持其技術(shù)領(lǐng)先的戰(zhàn)略目標(biāo)[2]。其次，全流程貫通原則強(qiáng)調(diào)在績(jī)效評(píng)價(jià)的各個(gè)環(huán)節(jié)中嵌入非財(cái)務(wù)指標(biāo)，確保其在目標(biāo)設(shè)定、數(shù)據(jù)收集、評(píng)價(jià)分析及反饋改進(jìn)等環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用。例如在目標(biāo)設(shè)定階段，不僅要設(shè)定財(cái)務(wù)目標(biāo)，還要明確客戶滿意度和員工滿意度等非財(cái)務(wù)目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)全面績(jī)效管理。再次，可操作與可衡量原則為后續(xù)的量化提供基礎(chǔ)，要求非財(cái)務(wù)指標(biāo)具備具體的操作定義和可測(cè)量性。以員工滿意度為例，企業(yè)可以通過定期的員工問卷調(diào)查來量化這一指標(biāo)，從而為績(jī)效評(píng)價(jià)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。最后，這些原則共同構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)化的非財(cái)務(wù)指標(biāo)整合標(biāo)準(zhǔn)，確保企業(yè)在績(jī)效評(píng)價(jià)過程中能夠全面、科學(xué)地反映其運(yùn)營狀態(tài)和戰(zhàn)略執(zhí)行效果。

（二）非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與分類整合框架

在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中，非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)與分類整合框架是確保評(píng)價(jià)體系科學(xué)性和全面性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，設(shè)計(jì)非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系要基于企業(yè)的戰(zhàn)略層級(jí)、功能模塊與業(yè)務(wù)流程進(jìn)行系統(tǒng)化分類。企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的戰(zhàn)略目標(biāo)，確定不同層級(jí)和功能模塊所需的關(guān)鍵非財(cái)務(wù)指標(biāo)[3]。例如對(duì)于一家以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為核心的科技企業(yè)，非財(cái)務(wù)指標(biāo)可以分為研發(fā)投入、專利數(shù)量、技術(shù)突破率等類別，以全面反映企業(yè)的創(chuàng)新能力和技術(shù)水平。其次，分類整合框架應(yīng)考慮不同業(yè)務(wù)流程之間的相互關(guān)聯(lián)與影響，確保各類非財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠協(xié)同作用，形成有機(jī)整體。以客戶相關(guān)指標(biāo)為例，客戶滿意度不僅影響銷售業(yè)績(jī)，還與產(chǎn)品質(zhì)量和售后服務(wù)密切相關(guān)，通過分類整合，可以在多個(gè)環(huán)節(jié)同步提升客戶體驗(yàn)和企業(yè)聲譽(yù)。最后，分類整合框架還應(yīng)具備靈活性和適應(yīng)性，以應(yīng)對(duì)企業(yè)在不同發(fā)展階段和外部環(huán)境變化下的需求調(diào)整[4]。例如隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的擴(kuò)展和市場(chǎng)環(huán)境的變化，非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系應(yīng)能夠及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，增加新的指標(biāo)或調(diào)整現(xiàn)有指標(biāo)的權(quán)重，以持續(xù)反映企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展?fàn)顩r。通過科學(xué)的設(shè)計(jì)與分類整合，非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系不僅能夠全面覆蓋企業(yè)運(yùn)營的各個(gè)方面，還能在績(jī)效評(píng)價(jià)過程中發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)，從而提升整體評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。這一框架的建立，為企業(yè)在績(jī)效管理中系統(tǒng)性地整合和量化非財(cái)務(wù)指標(biāo)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，促進(jìn)了績(jī)效評(píng)價(jià)體系的全面提升和優(yōu)化。

（三）非財(cái)務(wù)指標(biāo)在全流程中的植入邏輯

在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效植入邏輯是實(shí)現(xiàn)全面績(jī)效管理的關(guān)鍵。首先，在目標(biāo)設(shè)定階段，企業(yè)應(yīng)明確其戰(zhàn)略目標(biāo)，并提煉出與之高度相關(guān)的非財(cái)務(wù)指標(biāo)。這一過程要求企業(yè)通過戰(zhàn)略分析和內(nèi)部討論，識(shí)別出能夠直接支持戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵非財(cái)務(wù)指標(biāo)。例如一家致力于提升客戶體驗(yàn)的零售企業(yè)，可能會(huì)選擇客戶滿意度、客戶忠誠度和服務(wù)響應(yīng)時(shí)間作為核心非財(cái)務(wù)指標(biāo)，以確保其戰(zhàn)略目標(biāo)得到有效支持。其次，在指標(biāo)選擇后，企業(yè)應(yīng)在數(shù)據(jù)收集與管理環(huán)節(jié)中制定科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)化流程，確保非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這包括建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集方法、使用可靠的數(shù)據(jù)來源和工具，以及制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)。例如通過定期的客戶滿意度調(diào)查和員工績(jī)效評(píng)估，企業(yè)能夠系統(tǒng)地收集和管理相關(guān)的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的績(jī)效分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后，在評(píng)價(jià)分析環(huán)節(jié)，非財(cái)務(wù)指標(biāo)需要與財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，進(jìn)行綜合評(píng)判。這一過程要求企業(yè)采用多維度的分析方法，將非財(cái)務(wù)指標(biāo)的表現(xiàn)與財(cái)務(wù)成果相互關(guān)聯(lián)，從而全面反映企業(yè)的整體績(jī)效[5]。例如通過平衡計(jì)分卡方法，企業(yè)可以將客戶滿意度、內(nèi)部流程效率和員工發(fā)展等財(cái)務(wù)指標(biāo)與利潤率、資產(chǎn)回報(bào)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合起來，形成一個(gè)全面的績(jī)效評(píng)價(jià)體系。

三、企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中的非財(cái)務(wù)指標(biāo)量化

（一）量化模型的構(gòu)建原則與技術(shù)路線

在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中，構(gòu)建科學(xué)合理的量化模型是實(shí)現(xiàn)非財(cái)務(wù)指標(biāo)有效整合的基礎(chǔ)。首先，量化模型的構(gòu)建必須遵循系統(tǒng)性原則，確保模型能夠全面涵蓋企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的各個(gè)環(huán)節(jié)。這意味著在模型設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)充分考慮目標(biāo)設(shè)定、指標(biāo)選擇、數(shù)據(jù)收集、評(píng)價(jià)分析及反饋改進(jìn)等環(huán)節(jié)的相互關(guān)聯(lián)和影響。例如一家注重客戶滿意度的服務(wù)型企業(yè)，其量化模型不僅需要包括客戶滿意度指標(biāo)，還應(yīng)將員工滿意度、服務(wù)響應(yīng)時(shí)間等相關(guān)非財(cái)務(wù)指標(biāo)納入模型，以全面反映企業(yè)的服務(wù)績(jī)效。其次，量化模型的構(gòu)建應(yīng)堅(jiān)持科學(xué)性原則，采用多元化的統(tǒng)計(jì)分析方法和量化工具，以確保評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。引入層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法（FCE）等方法，可以有效處理非財(cái)務(wù)指標(biāo)中的主觀性和模糊性問題，提升模型的科學(xué)性和適用性。通過綜合運(yùn)用定性與定量分析方法，結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)能夠構(gòu)建出科學(xué)、系統(tǒng)且具有高度適應(yīng)性的量化模型，為非財(cái)務(wù)指標(biāo)的整合與量化提供堅(jiān)實(shí)的理論和方法支持。例如一家注重品牌建設(shè)的企業(yè)，可以通過結(jié)合品牌影響力指數(shù)和市場(chǎng)認(rèn)知度數(shù)據(jù)，采用多元回歸分析和模糊綜合評(píng)價(jià)方法，全面評(píng)估品牌績(jī)效，從而指導(dǎo)品牌戰(zhàn)略的優(yōu)化和資源配置。最后，技術(shù)路線的選擇應(yīng)基于企業(yè)的實(shí)際需求和數(shù)據(jù)特性，確保所選方法能夠有效支持非財(cái)務(wù)指標(biāo)的整合與量化。例如一家以客戶滿意度為核心的服務(wù)企業(yè)，可以采用客戶滿意度指數(shù)（CSI）結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法，全面評(píng)估客戶體驗(yàn)的各個(gè)維度。通過這些原則與技術(shù)路線的綜合應(yīng)用，企業(yè)能夠構(gòu)建出科學(xué)、系統(tǒng)且具有高度適應(yīng)性的量化模型，為非財(cái)務(wù)指標(biāo)的整合與量化提供堅(jiān)實(shí)的理論和方法支持。

（二）非財(cái)務(wù)指標(biāo)量化的關(guān)鍵方法論

在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化是實(shí)現(xiàn)全面績(jī)效管理的核心環(huán)節(jié)，關(guān)鍵方法論的應(yīng)用對(duì)于確保量化結(jié)果的科學(xué)性和有效性至關(guān)重要。首先，標(biāo)準(zhǔn)化與標(biāo)度轉(zhuǎn)換技術(shù)是非財(cái)務(wù)指標(biāo)量化的基礎(chǔ)步驟，旨在消除不同指標(biāo)之間的量綱差異，使其具備可比性。標(biāo)準(zhǔn)化方法如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和Min-Max歸一化，能夠?qū)⒉煌秶头植嫉闹笜?biāo)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，從而便于后續(xù)的綜合評(píng)價(jià)。例如將客戶滿意度、員工滿意度和創(chuàng)新能力等不同類型的非財(cái)務(wù)指標(biāo)通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化后，可以在同一尺度上進(jìn)行比較和分析，避免因指標(biāo)量綱不同導(dǎo)致的評(píng)價(jià)偏差。其次，層次分析法（AHP）作為一種重要的多層次決策方法，能夠有效確定各非財(cái)務(wù)指標(biāo)的權(quán)重，反映其在績(jī)效評(píng)價(jià)中的相對(duì)重要性。通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，AHP將復(fù)雜的評(píng)價(jià)體系分解為多個(gè)層次和指標(biāo)，使得權(quán)重分配過程更加科學(xué)和透明。例如一家注重可持續(xù)發(fā)展的制造企業(yè)，可以通過標(biāo)準(zhǔn)化和層次分析確定環(huán)境績(jī)效指標(biāo)的權(quán)重，采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)環(huán)境保護(hù)措施的實(shí)施效果進(jìn)行綜合評(píng)估，并通過模糊綜合評(píng)價(jià)方法處理環(huán)境指標(biāo)中的模糊性和不確定性，從而全面反映企業(yè)的環(huán)境績(jī)效和可持續(xù)發(fā)展能力。在評(píng)估員工創(chuàng)新能力時(shí)，企業(yè)可以通過模糊綜合評(píng)價(jià)方法，將員工的創(chuàng)意數(shù)量、創(chuàng)意質(zhì)量和創(chuàng)意實(shí)施率等模糊指標(biāo)轉(zhuǎn)化為具體的量化分?jǐn)?shù)，進(jìn)而綜合評(píng)估員工的創(chuàng)新能力。通過這些關(guān)鍵方法論的應(yīng)用，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效量化，提升績(jī)效評(píng)價(jià)的全面性和準(zhǔn)確性，為戰(zhàn)略決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。

（三）非財(cái)務(wù)指標(biāo)量化結(jié)果的解釋與應(yīng)用

非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化結(jié)果不僅是績(jī)效評(píng)價(jià)的終點(diǎn)，更是企業(yè)決策和戰(zhàn)略調(diào)整的重要依據(jù)。首先，量化結(jié)果還可以為資源配置提供科學(xué)依據(jù)。通過分析各非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化得分，企業(yè)可以識(shí)別出需要重點(diǎn)投入的領(lǐng)域和環(huán)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。例如一家注重可持續(xù)發(fā)展的制造企業(yè)，通過量化其環(huán)境績(jī)效指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)環(huán)保投入與生產(chǎn)效率之間的關(guān)系，從而合理配置資源，這樣既提升了環(huán)保水平，又確保了生產(chǎn)效率的穩(wěn)定。其次，量化結(jié)果的應(yīng)用還體現(xiàn)在戰(zhàn)略調(diào)整的動(dòng)態(tài)優(yōu)化過程中。企業(yè)應(yīng)根據(jù)量化結(jié)果的變化趨勢(shì)，及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略方向和運(yùn)營策略，以適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的變化和內(nèi)部發(fā)展的需求。例如，當(dāng)量化結(jié)果顯示創(chuàng)新能力指數(shù)逐年上升時(shí)，企業(yè)可以進(jìn)一步加大研發(fā)投入，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。通過這些應(yīng)用，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化結(jié)果不僅提升了績(jī)效評(píng)價(jià)的科學(xué)性和全面性，還為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和戰(zhàn)略實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的支持和指導(dǎo)。

結(jié)論

企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)全流程中非財(cái)務(wù)指標(biāo)的整合與量化研究揭示了其在提升評(píng)價(jià)體系全面性和科學(xué)性方面的重要作用。通過系統(tǒng)分析績(jī)效評(píng)價(jià)全流程，明確了非財(cái)務(wù)指標(biāo)在目標(biāo)設(shè)定、指標(biāo)選擇、數(shù)據(jù)收集、評(píng)價(jià)分析及反饋改進(jìn)各環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵地位，并構(gòu)建了基于定性與定量相結(jié)合的量化模型，采用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)等方法，實(shí)現(xiàn)了非財(cái)務(wù)指標(biāo)的科學(xué)量化。研究表明，合理整合與量化非財(cái)務(wù)指標(biāo)不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的不足，還增強(qiáng)了績(jī)效評(píng)價(jià)對(duì)企業(yè)長期發(fā)展和核心競(jìng)爭(zhēng)力的反應(yīng)能力，從而促進(jìn)了績(jī)效管理的精準(zhǔn)化和持續(xù)優(yōu)化。此外，企業(yè)應(yīng)優(yōu)化指標(biāo)體系、改進(jìn)數(shù)據(jù)管理和提升量化方法，這些對(duì)策的實(shí)施將有助于企業(yè)構(gòu)建更加全面、系統(tǒng)和靈活的績(jī)效評(píng)價(jià)體系，提升決策的科學(xué)性和戰(zhàn)略執(zhí)行的有效性。未來的研究應(yīng)進(jìn)一步探索新興技術(shù)在非財(cái)務(wù)指標(biāo)量化中的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)和人工智能，以提升量化模型的智能化和動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力。同時(shí)，研究還應(yīng)拓展至不同行業(yè)和企業(yè)規(guī)模的適用性驗(yàn)證，以確保量化方法的廣泛應(yīng)用和普適性。

參考文獻(xiàn)：

[1]張育蘭.財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)在企業(yè)績(jī)效評(píng)估中的運(yùn)用[J].納稅，2023，17（19）：61-63.

[2]尹雪穎.財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)在企業(yè)績(jī)效評(píng)估中的應(yīng)用研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2023（12）：16-18.

[3]程詠暉.企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建的研究[J].現(xiàn)代國企研究，2017（16）：21.

[4]孫思佳，孟慶軍.基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的高新技術(shù)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2017（14）：112-116.

[5]肖振紅，饒志堅(jiān)，段元媛，等.基于新視角的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)[J].經(jīng)濟(jì)師，2016（06）：274-275.