資本結構是上市公司財務狀況的重要組成部分。資本密集性是現代礦業重要特征之一，資本市場是礦業經濟發展的助推器。礦業具有高風險、投資數額大、投資回收期長等特點，需要資本市場的支持，特別是上市融資。資本市場對礦業企業在融資、優化資源配置等方面，發揮著越來越重要的作用。礦業企業不但可以通過資本市場進行直接融資，并且還可以利用資本市場的規范機制和治理效應，促進企業經營管理提升。

　　《中國礦業》雜志作為中國礦業行業的一個窗口，是發布國家礦業產業政策的重要載體，在礦山企業與國家部委之間起到橋梁作用，重點報道我國礦業發展戰略與礦產資源開發保護方針，反映礦業經濟趨勢與礦產品市場動態，展示礦業尖端應用技術與當代生產管理科學。

　　文章首先對我國礦業資本市場特征進行分析，然后將礦業與紡織、信息技術、商業和房地產其他四類上市公司板塊進行對比，找出了影響和制約我國礦業上市公司資本結構的相關因素。

　　一是實現直接融資。截至2008年底，我國證券市場各類上市公司共計1625家，股票市值達121366.44億元，已經成為企業的主要直接融資渠道。礦業公司上市后，可在更廣闊的范圍內進行融資，從而擴大公司的資本金規模，進而擴大生產，提高盈利;并且股票融資不用向投資者退還本金，這也有利于公司減輕財務負擔的壓力。

　　二是優化資源配置。與海外大型跨國國際礦業公司集團相比，我國礦業企業面臨公司規模小、礦產資源擁有量不足、產業布局不合理等諸多不利因素。礦業企業通過資本市場的上市，可以實現資產證券化，促進生產要素的聚集和流動，有利加快兼并重組提高產業集中度，從而實現資源配置的優化。

　　三是促進企業轉變經營機制。在股票市場上，礦業上市公司的經營績效間接地由公司的股票價格和市值所反映。廣大投資者的監督和證券市場制度要求，將促使企業管理層加強管理，規范公司治理結構，提高企業競爭力和盈利水平。

　　我國礦業資本市場特征

　　我國礦業資本市場主要構成

　　在我國目前證券市場上市公司行業分類中，尚且沒有專門的礦業板塊。同時，在以往關于我國礦業上市公司的研究中，對這塊行業的劃分也沒有形成較為統一的公認標準。這里采用的是較為廣義的礦業范疇，即將礦業上市公司定義為以礦產資源的開采、選礦、冶煉等的企業及對礦產資源的深加工為主業的上市公司。

　　我國礦業資本市場的主要構成，包括兩大部分：礦業上市公司和礦業公司債券(如表1所示)。

　　如表1所示，目前我國內地礦業上市公司已有96家，其中有93家在滬深A股市場，3家在滬深B股市場，本鋼板材屬于在A、B股同時上市的礦業公司。礦業公司在內地證券市場發行上市債券的共計有13家，其中：發行普通公司債的有7家，發行可轉換債券的有6家。另外，在還有29家礦業公司在香港證券市場上市，其中有10家為同時在內地和香港發行的H股上市公司。表2顯示部分礦產資源類上市公司股市融資情況。

　　2.2市場指標分析

　　在證券市場中，常用的上市公司市場表現指標有價格(包括開盤價、收盤價，最高最低價和成交均價)、成交量、換手率、漲跌幅和振幅等。這里，我們選用最高價和振幅這兩個指標，來反映礦業上市公司的市場表現。統計時間窗選取為2004年1月至2009年1月，具體情況見表3。

　　表3數據顯示，在統計時間窗內的市場表現指標前50名的最高價指標排序中，有12家礦業上市公司，而且有山東黃金、中金黃金、吉恩鎳業三家礦業上市公司股票進入了最高價指標排序的前1O名。在前5O名的振幅排序中，也有8家礦業上市公司，而且山東黃金、馳宏鋅鍺、中金黃金和江西銅業這四家礦業上市公司分別以高達3372.58、3259.90、2893.33和2679.84%巨大振幅，名列振幅排序的前十名。

　　在最高價指標前5O位排序中，礦業上市公司占了249/6，占A股礦業上市公司數的12.37;在振幅指標前50位中，礦業上市公司占了16%,占礦業上市公司數的16.49。這些比例都要遠高于證券市場上的其他行業板塊，說明礦業資本市場在發展過程中，存在較大的起伏波動。

　　3對礦業上市公司資本結構及影響因素的實證分析

　　3.1樣本范圍和變量的選取

　　這里對于礦業上市公司板塊的界定仍選擇廣義的礦業范疇，即選取的礦業上市公司包括前面所提及的99家在內地A股證券市場上的以礦產資源的開采、選礦、冶煉等的企業及對礦產資源的深加工為主業的上市公司。同時，按照已有的我國A股上市公司的行業板塊分類標準，選取紡織業、信息技術業、商業和房地產類部分上市公司，其中紡織業上市公司有67家;信息技術業上市公司有81家;商業類上市公司有72家;房地產業類上市公司有88家。

　　設關系式中的因變量y為采用賬面價值法的上市公司資產負債率，以此表示上市公司資本結構的變量。自變量選取指標分別為：資產的自然對數、凈資收益率、主營業務收入的自然對數、毛利潤率、主營業務收入的增長率和國有股占總股本的比例。具體對應關系見表4.

　　3.2影響分析

　　3.2.1財務因素分析

　　根據以上設定，以上市公司資產負債率為因變量，以資產的自然對數、凈資收益率、主營業務收入的自然對數、毛利潤率、主營業務收入的增長率和國有股占總股本的比例共六項財務指標為自變量，分行業進行逐步回歸，以便分析相關財務因素對各行業上市公司資本結構的影響程度。結果見表5。從回歸分析結果可知：

　　①礦業板塊上市公司模型擬合優度指標達到了0.9281，表示該模型的擬合效果非常好。以此類推，房地產模型擬合效果更好，調整后的R2值為0.9337;商業類模型擬合效果較好，調整后的R2值為0.9023;信息技術業模型中調整后的R2為0.4461，擬合效果一般;紡織業模型中調整后的R2值僅為0.2183，擬合效果較差。②在各行業模型中，反映自變量與因變量間線性關系的F檢驗均為顯著。③在礦業上市公司板塊中，主營業務收入的自然對數(X3)、資產的自然對數(X1)、國有股占總股本比例(X6)和凈資產收益率(X2)四個變量影響較為顯著。

　　3.2.2行業因素影響分析

　　運用單因素方差分析方法，來檢驗行業因素對上市公司資本結構的影響。

　　首先，對各行業資產負債率分別做正態分布檢驗和方差齊次性檢驗。結果顯示樣本，數據服從正態分布且同方差。然后設定：H為組間均值無顯著性區別，再設定：

　　式中：k=5、n=407，分別代表分組數和樣本容量;ESS與RSS分別代表組內離差的平方和與組間離差平方和，F分布中的兩個檢驗自由度分別為4和403。檢驗結果見表6。

　　由于P值小于顯著性水平，因此原定假設Ho不成立。因此，行業類別中資本結構無差別的假設不成立，而行業類別對上市公司資本結構有所影響。即經檢驗，行業方面差異是造成上市公司資本結構差異的主要影響因素之一。