一、主成分分析法基本原理
人们在从事科学研究的时候往往面临众多的复杂因素，且这些因素很多时候包含着重复的信息。科学研究的过程中，这样的信息越多，研究职员就越不轻易对事物的发展规律做出正确判定。然而在大部分经济研究过程中，充当自变量的众多变量之间总是有一定的相关性。因此，如何消除变量之间的相关性以使研究更加精确成为一个颇受人们关注的题目。1933年，霍特林提出的主成分分析法便是实现这一目的的有效途径之一。
主成分实际上就是由原变量X1～Xm。线性组合出来的若干个互不相关且未丢失任何信息的新变量，也称为综合变量。因而，建立在主成分基础上的主成分分析法就是一种针对多指标的综合评价方法，该方法的基本操纵原理是通过对原始变量相关矩阵内部结构关系的研究，在尽量不损失或少损失原指标所包含信息的条件下，把多个指标简化为少数几个综合指标。运用主成分分析法计算出来的结果，在保存了原始指标主要信息的同时，又使其彼此之间不相关，比原始变量具有某些更优越的性质。运用主成分分析法可以使得我们在研究复杂题目时捉住主要矛盾。
对石油公司某一年度的生产经营状况进行评价时，需要用到较多的指标，各个指标所反映的信息必然存在着相互重复的现象，例如石油储量和石油产量、总收进和净利润就是高度相关的。对于企业而言，若要评价某一方面的.生产经营状况比如产量，则只需对具体指标的数据进行直接的比较就可以了，这一点相对轻易。但在对生产经营业绩进行综合评价时则需要将各个指标所反映的信息进行高度概括。正由于如此，用主成分分析法综合评价中外石油公司生产经营业绩就具有现实基础。
二、中外石油公司生产业绩评价数据
在这里我们立足石油产业技术和经济特点，选取若干具有代表性的中外石油公司2003／2004年度的生产经营数据，包括财务方面的数据和生产方面的数据，作为分析评价各个石油公司生产经营业绩综合评价的基础数据。这些数据主要来自《美国石油情报周刊》，涵盖了各个石油公司上游和下游主要业务领域，具有一定的代表性和科学性，基本能够综合反映年度生产经营状况。2003／2004年的数据见表1、表2。
这里用X1～X9分别代表各个指标。需要说明的是，表中的数据没有考虑人均数据指标。中石油和中石化拥有的职工人数在世界所有石油公司中居前两位，因而假如从人均财务指标和生产指标看，国内两大石油公司业绩排名肯定位居后列，不具有可比性。
三、评价模型
根据主成分的基本原理和计算步骤，借助分析软件(SAS8．1)，对2003年数据进行综合处理，根据计算输出结果，选取2个主成分(累积贡献率达92．2％)，构建中外石油公司业绩综合评价模型。两个主成分的线性组合方程式分别为：
根据综合评价模型对中外石油公司生产经营业绩进行综合量化评价，需要将各个石油公司数据进行标准化处理。在此对数据进行处理采用标准差标准化方法，将标准化后的数据代人Z1和Z2的计算公式，可以计算出主成分Z1和Z2的数值。之后，再将其代人S的计算式，计算出2003年各个石油公司的业绩综合评价分值，见表3。
运用同样的方法对2004年的数据进行处理，得出该年度各个公司的生产经营业绩综合评价分值，并将2003/2004年的评价结果进行汇总和比较分析，结果见表4。