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Previous issue date: 2009 === usando parâmetros científicos por elas definidas, as melhores empresas para se trabalhar no país. O grande balizador daquela eleição é o chamado índice de felicidade no trabalho . Entretanto, ao se promover uma eleição dessas, naturalmente se pode questionar se o fato de figurar entre os vencedores do prêmio representa uma garantia de melhor rentabilidade para os proprietários do capital de tais instituições. Os Professores Fulmer, Gerhart e Scott (2003), em seu artigo intitulado: Are the 100 best better? An empirical investigation of the relationship between being a "great place to work" and firm performance , argumentaram que relações positivas com os empregados podem ser considerados como ativos intangíveis e conseqüentemente uma fonte de vantagem competitiva para a empresa. Eles analisaram o desempenho das 100 melhores empresas para se trabalhar nos EUA, comparando-o com uma amostra de empresas similares. As analises daqueles pesquisadores, sugeriram que companhias listadas entre as 100 melhores desfrutam não apenas de atitudes de força de trabalho estáveis e altamente qualificadas, mas também vantagens de performance acima das do grande mercado, e em alguns casos, acima também do grupo compatível. Este estudo replica o trabalho de Fulmer, Gerhart e Scott (2003), comparando o desempenho das Melhores para se Trabalhar (MEPT) no Brasil com uma amostra empresas listadas no rol das Melhores e Maiores (MM). Como Proxy do desempenho, utilizou-se os indicadores ROE (Return on equity), ROA (Return on Asset) , EVA® (Economic value added), EBITDA e Riqueza Criada. As médias desses indicadores, das duas populações foram submetidas a análise estatística, aplicando-se o Teste t , quando as variáveis apresentaram comportamento de uma distribuição normal e, quando não, o Teste Não Paramétrico de Médias de Mann-Whitney. A Hipótese Fundamental testada foi: O retorno financeiro para o proprietário do capital das MEPT é maior do que o daquelas que não figuram na relação de MEPT. Não foi possível encontrar evidências nos indicadores testados que pudessem dar sustentação a essa hipótese
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