摘要：文章首先从相关的激励理论出发，介绍了员工激励和企业绩效的相关概念。然后提出有关两者关系的假设，并选用合适的量化指标对两者关系进行模型设计，再对设计的模型进行多元回归分析，最后根据模型检验的结果对模型进行分析。
关键词：员工激励；企业绩效；设定提存计划；工会经费和职工教育费
一、引言
对于员工激励的研究，首先要从 Taylor的科学管理开始，就提出了建立激励性差别工资报酬制度，可以说是员工激励制度的开端。但是，泰勒认为金钱是激励员工的唯一因素。之后，Mayo等人根据霍桑试验的研究发现，提出了社会人假设，认为员工是社会人而不是经济人，他有心理上的需求，比如说，友情等。然后，Maslow提出了需求层次理论，他认为员工从低级到高级有不同的需求，有着从最开始的物理需求到最终的自我价值的实现的需求。接着，Herzberg提出的双因素理论认为员工有两方面的需求，即保健因素（对应 Maslow需求层次理论的较低层次的三个需求）和激励因素（对应需求层次理论较高层次的两个需求）。当然，之后又出现了许多有关员工激励的理论，也产生了更多的学派，比如说，行为结果理论和综合激励理论等等。
二、文献综述和研究假设
那么到底什么是员工激励呢？激励是指管理过程中通过有意识的外部刺激，激发被管理者自觉行动，从而最大限度地调动被管理者的积极性，实现管理目标的过程。这是管理学中给出的定义。它强调的是一个实现的过程，而非最终的结果。如果我们从激励的定义来看，员工激励是一个需要考核机制的过程，那么怎么样的绩效评估方式才是有效的呢？或者说如何对员工的业绩进行考核才是最优的呢？相反的，那么员工激励是否也会对企业的绩效有影响呢？这就引起了我们对于员工激励和企业绩效之间关系的思考。到底这两者之间有着怎么的联系？
但是由于员工激励量化较为困难，它不是定量的数据指标，因此在定量分析的时候需要一定程度的变异。员工激励简单来说即满足员工的需求，而员工的需求包括的内容很多，有如物质方面的奖金，加薪以及福利保障等，也有如精神方面如口头表扬，书面表扬等。于是我们可以以员工需求角度入手，以企业相应的奖励措施作为员工激励的代替。但是和之前提到的一样，出于数据量化和查找的方便，我们这里使用设定提存计划，工会经费和职工教育费与应付职工薪酬的比作为量化的指标。在这里我们从实际企业运行出发大胆假设：
假设 1:设定提存计划和企业绩效之间存在正相关的关系。
假设 2：工会经费和职工教育费和企业绩效之间存在正相关的关系。
企业绩效是指在一定时期内企业经营效益和经营者业绩的情况。这当中，企业经营效益集中表现在盈利能力、资产运营水平、偿债能力和后续发展能力方面。经营者业绩集中表现为经营者在经营管理企业的过程中对企业经营、成长、发展所取得的成果及所做出的贡献。由此可见，企业绩效主要考察两个方面，一个是经营效益，主要体现在财务方面，另一个是经营者业绩，主要表现为非财务的方面。由于非财务指标难以量化，而且其测量的标准有很强的主观性，因此，在本文的研究中主要涉及财务方面即经营效益和员工激励的关系。不过，在企业信息使用时，非财务的数据有时候比财务数据更具有价值。但是出于数据量化的方便，只采用财务方面的绩效。
三、研究设计
（一）数据来源与样本选取
本研究以八家 A股上市公司（美丽生态，美菱电器，天龙集团，利欧股份，中国铁建，上海佳豪，北陆药业，吉峰农机）的相关指标为研究样本。模型的数据来源于巨潮资讯网各公司 2015年年报。
（二）指标确定
1.解释变量
那么什么是工会经费和职工教育费呢？什么又是设定提存计划？职工教育经费是指企业按工资总额的一定比例提取用于职工教育事业的一项费用，是企业为职工学习先进技术和提高文化水平而支付的费用。设定提存计划，是指向独立的基金缴存固定费用后，企业不再进一步承担支付义务的离职后福利计划。
那么又为什么选择这样的一个比例呢？应付职工薪酬职工薪酬，是指企业为获得职工提供的服务或解除劳动关系而给予的各种形式的报酬或补偿。职工薪酬包括短期薪酬、离职后福利、辞退福利和其他长期职工福利。以这两个因素与其的比值来反映员工福利占总费用的比例，能够间接的反映出员工激励的程度。另外一方面，由于资本回报率是比率的形式，为了能更好的实现配比，使得数据更具可比性，而且减小企业不同行业不同规模的影响，所以选择了这样一个比率的形式。
2.被解释变量
资本回报率即资本回报与创造回报所用资本直接度量值之间的数量比例关系。它是衡量企业绩效最为直接的方式，同时也是观察经济运行效率的重要微观指标。选择资本回报率做为企业绩效的衡量指标，更多的是从投资效率的角度来看的。但是，虽然资本回报率作为评价投资的指标认可度高，但是对于它的数量水平和具体走势的计量存在分岐。这也是之后随机误差项存在的意义之一。
3.随机干扰项
随机干扰项是一个不可观测的随机变量，它表明被解释变量处理受解释变量的系统性影响外，还受其他未包含在模型中的诸多因素的随机影响。引入随机干扰项的原因有很多：
首先，未知因素比如说企业非财务绩效对于员工激励的影响，因为计量的不便没有将它纳入模型之内，使得考察总体认识上具有不完备性。
其次，数据测量的误差，在投资资本回报率的计算中，简单的以息税前利润 /长期负债 +权益，包括被解释变量的数据，都是近似的值而不是真正发生的情况。
另外，模型设立时产生的误差，我们这里有个潜在的假设，就是员工激励和企业绩效之间存在着一种正相关的关系，但是在实际的条件下，它们两者之间的函数关系是未知的。
因此，引入随机干扰项是为了解决这些在进行模型分析时的问题。（三）检验模型
本文的研究以多元线性回归来分析，采用最小二乘法对员工激励和企业绩效的关系进行检验。检验模型如图所示：y=β0+β1x1+β2x2+μ，式中，β0是回归截距，β1， β2是回归系数，μ是随机误差项，y是投资资本回报率， x1，x2分别是设定提存计划，工会经费和职工福利与应付职工薪酬的比。本文采用 Eviews软件对样本数据进行多元回归分析。
四、研究结果与分析
（一）相关性分析
从上表中 coefficient项下的数值中可以看出，x1和 x2的回归系数分别是 0.57和 0.26，说明两者和 y的关系都是正相关的关系，其中 x1的回归系数比 x2的回归系数大，说明工会经费和职工教育费较之设定提存计划对绩效的影响更大。
（二）显著性分析
1.变量显著性
变量的显著性检验可以通过 T检验的值来反映。如上表所示，x1和 x2的 T检验值分别为 3.88和 3.45，在 95%的显著性水平下两个变量都是显著的。说明工会经费和职工教育费和设定提存计划都是显著的，变量选取的相对较好。
2.方程显著性多元回归分析结果表
方程显著性检验可以从 F检验的值判断。如上表所示，模型的 F检验值为 16.5，在 95%的显著性水平下方程显著，说明假设的方程较好。另外也可以从 R2和调整的 R2的值来判断。其中 R2为可决系数，它表示的是回归平方和与总平方和之比，它是用来进行拟合优度检验的统计量。从上表可知，R2和调整 R2的值均在 0.8以上（越接近 1表示模型拟合的越好），说明我们所建的模型拟合程度高，即设定提存计划，工会经费和职工教育费用与应付职工薪酬和资本回报率之间存在着一种正相关的关系。即假设 1，假设 2都成立，也即员工激励和企业绩效之间存在这样一种正相关的关系。
因此，正如我们之前所假设的那样员工激励和企业绩效之间存在这样一种正相关的关系，即企业的员工的激励水平越高员工绩效水平也越高。相反企业绩效的变化也会对激励产生同方向的变动。更重要的是我们要好好利用两者之间的关系，增强企业内部协同效应，实现企业更好的发展。
五、结语
本文所述员工激励和企业绩效的关系是通过模型假设的简单的多元线性回归检验，假设性程度强。要想了解员工激励和企业绩效之间所具有的更深层次的联系需要我们在企业的具体运营实践中不断的探寻。而且找到这样的关系不应该是我们的终点，所谓认识不是目的，实践才是目标。因此，我们应该更多的思考在认清两者关系后如何有效的使用两者之间的关系，来实现企业的相关目标。
