摘要：本文根据饲料行业上市公司2012年的年报数据，采用了多元统计分析中的典型相关分析方法，构建了饲料行业上市公司经营绩效及其影响因素的典型相关方程，分析了各因素对上市公司经营绩效的影响程度，得出一对典型相关变量，并对结果进行系统的分析，对于推进饲料行业改善经营管理、提高经营效益与决策水平，建立健全现代企业制度具有现实的意义。

　　关键词：饲料行业上市公司 经营绩效 典型相关分析

　　一、 引言

　　我国饲料行业经过多年的发展，连续20多年稳居世界第二，2012年全国饲料总产量达到1.91亿吨。随着我国经济的快速增长、人均消费的不断提高、饲料的工业化程度不断增强，我国饲料行业的市场发展空间非常广阔，然而饲料行业的现状却是市场结构分散、行业集中度低。随着我国加入WTO，中国饲料业也在向国际化发展，饲料业的对外开放已成为必然趋势，将面临前所未有的挑战，所面临的不仅是国内同业的竞争，还有国际同行的挑战，尤其是中外企业的竞争将更加激烈，能否在竞争中取胜，关键在于市场集中度（市场份额）、企业规模、抵御风险能力等方面的影响，经营绩效是竞争力的集中体现，提高饲料业的经营绩效，是防范经营风险、对外开放的关键，是推动行业可持续发展的根本前提。因此，针对饲料行业上市公司进行经营绩效及其影响因素的分析，对推进饲料行业改善经营管理、提高经营与决策水平、建立健全现代企业制度具有很实际的意义。因此，本文试图在相关研究的基础上，根据饲料行业上市公司2012年的年报数据，利用典型相关分析的多元统计方法，构建饲料行业上市公司经营绩效及其影响因素的典型相关模型，对影响饲料行业上市公司经营绩效的各因素进行实证分析，定量判别各因素的影响程度，为饲料行业上市公司经营绩效的持续稳定增长提供帮助。

　　二、 研究方法和指标选择

　　（一）典型相关分析方法

　　1936年，霍特林（Hotelling）提出了典型相关分析的思想。典型相关分析是由主成分分析和因子分析发展而来，是研究两组变量间的整体的相关关系，两组变量中一组变量为自变量，另一组变量为因变量，在两组变量中各生成一个典型变量，然后研究这两个新的变量之间的相关，使其这一对典型变量达到最大程度相关，即生成第一对典型相关变量。如此继续下去，可以类似的求出第二对、第三对……，这些对典型变量之间互不相关。一般情况，设X=（X1，X2，X3…Xp）、Y=（Y1，Y2，Y3…Yq）是两个相互关联的随机变量，分别在两组变量中选取一对相互关联的典型变量Ui和Vi，使得这对典型变量是原变量的线性组合，即：

　　并研究它们之间的相关系数p（U，V）。在所有的线性组合中，找一对相关系数最大的线性组合，用这个组合的单相关系数来表示两组变量的相关性，叫做两组变量的典型相关系数，而这两个线性组合叫做一对典型变量。设求到的第一对典型变量为：

　　用相同的方法，可以逐一地求出各对之间互不相关的许多对典型相关变量，例如（U2，V2）（U3，V3）等等，这些对典型相关变量如实地反映了X、Y之间的线性相关情况。

　　（二）指标的选择与样本数据处理

　　本文选取我国上市公司中以饲料行业为主业的新希望、唐人神、通威股份、大北农等21家公司作为研究对象，以其2012年报中披露的数据作为样本数据，各指标来源于巨潮咨讯网，并运用SPSS 16.0完成数据的分析。经过加工整理选取两组指标变量，第一组为经营绩效的影响因素组变量，即“影响组”，第二组为经营绩效组变量，即“绩效组”。

　　经运算后的各指标数据见下页表3。

　　三、典型相关分析和模型建立

　　将表3中的数据输入计算机，研究第一组指标X与第二组指标Y，这两组指标内部以及两组指标间一对一的相关程度，应用软件SPSS 16.0的典型相关分析cancorr过程和MANOVA命令，基于显著水平0.05，两组指标的分析结果如下：

　　（一）典型相关系数及其检验

　　由下页表4中数据结果可知，影响组与绩效组共提取了4 对典型相关变量，其典型相关系数分别是0.98026、0.61826、0.36209、0.05170，前两个典型相关系数均较高，分别为0.98026、0.61826，且典型变量的典型相关性比较显著，表明前两个相应典型变量之间相关程度高。

　　从下页表5可以看出，只有第一对典型变量检验的显著性水平小于等于0.05，表明第一对典型变量之间相关关系显著，而且相关系数也比较高，达到了98.026%，因此可以通过第一对典型相关系数的研究来反映两组变量之间的相关性。

　　（二）典型相关方程

　　典型相关系数是原始变量转化为典型变式的权数，所反映的是组内变量在形成典型函数时的相对作用。第一对典型变量（U，V）的累积特征根已经占了总量的96.95313%，而第二对典型变量（U，V）的特征根仅为总量的2.44102%（见下页表4），而且只有第一对典型变量通过F统计量检验（Sig值小于0.05），所以，第一个典型相关方程可大体上说明问题。由于原始变量的计量单位不同，不宜直接比较，为了消除原始变量量纲和单位的影响，我们采用标准化的典型相关系数，由典型相关系数构建典型相关方程。

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