关键词：矿业上市公司 资本结构 盈利能力 主成分分析
一、引言
目前，我国大多数有关资本结构的研究，都是以盈利能力作为自变量，而资本结构作为被解释变量，并且一般以销售毛利率等单一指标衡量盈利能力。实际上，反映盈利能力的指标有很多，以某一单一指标表示盈利能力具有一定的片面性，并且目前的研究很少以资本结构作为解释变量，盈利能力作为被解释变量。而矿业这一行业作为我国国民经济的重要组成部分，其资本结构具有高负债率、内源融资少等特点，并且因矿产品的投资金额大、回收周期长等特点，矿业企业的盈利能力也和一般行业有所不同。因此，本文对矿业上市公司的盈利能力和资本结构进行研究，探讨资本结构对盈利能力的反作用力。目前用于评价多重指标的方法有三种，分别是层次分析法、平衡计分卡法和主成分分析法。为了对盈利能力综合指标进行评价，本文采用主成分分析法计算盈利能力综合得分。
二、 研究假设
（一）样本来源
（二）研究假设及指标选取
本文提出以下假设：我国矿业上市公司的资本结构与盈利能力呈相关关系，即矿业上市公司的资产负债率越高则盈利能力越差。
反映矿业上市公司盈利能力的指标有很多，各个指标都侧重于不同方面衡量其盈利能力。因此，单一的指标很难全面反映盈利能力。为了能够更全面地反映盈利能力，本文以公布的2013年度矿业上市公司财务报告为依据，选取7个反映盈利能力的指标，通过进行主成分分析降维并计算综合得分以评价矿业上市公司的综合盈利能力。这7个指标分别是基本每股收益、每股净资产、每股经营性现金流、成本费用利润率、营业利润率、总资产报酬率和销售毛利率，具体变量定义如表1所示。为了分析盈利能力和资本结构之间的关系，选取资产负债率衡量资本结构，并以其为解释变量，因子分析所得的盈利能力综合得分作为被解释变量，以研究矿业上市公司资本结构对盈利能力的影响。
三、实证结果分析
（一）描述性分析
（二）主成分分析
（1）KMO 和 Bartlett的检验。由表3可以得出，KMO 的统计量取值为0.553>0.5，意味着变量之间具有相关性，选取的反映盈利能力的7个指标适合做因子分析；Bartlett球度检验Sig.小于显著性水平0.05，即拒绝原假设，证明相关系数矩阵不是单位矩阵，变量之间存在相关关系，因此适合做因子分析。综上所述，KMO和Bartlett 的检验均验证了7个变量适合做因子分析。
（2）相关性矩阵。由表4相关矩阵可得，ZX1基本每股收益和ZX4成本费用利润率的相关性为0.369，ZX4成本费用利润率和ZX5营业利润率的相关性系数为0.779，相关性较为显著。ZX7和其他指标的相关性较差，均维持在0.1左右，除此以外，变量两两之间的相关性系数都接近于0.3，因此选取某单一指标表达盈利能力具有片面性，需要进行主成分分析，并运用因子得分法综合计算盈利能力的综合指标。
（三）回归分析与相关性检验
由上文已经得出盈利能力的综合得分，以盈利能力为因变量，资产负债率为自变量，提出研究模型Z=α+βX+ε，其中Z代表矿业上市公司综合盈利能力的指标，α是常数项，β是回归系数，X代表资产负债率，ε表示随机误差项。由下页表7回归模型的方差分析表可知，F值为8.154>0，P值≈0.004
