（中國地質(zhì)大學(xué)（北京）人文經(jīng)管學(xué)院北京100083）

礦業(yè)開發(fā)對我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展起著很大的支持作用。礦產(chǎn)提供了超過80%的能源礦產(chǎn)資源，超過79%的工業(yè)原料，超過79%的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。自2013年以來，全球范圍內(nèi)面臨著對礦產(chǎn)資源需求的持續(xù)疲軟，世界上主要的礦物質(zhì)和大宗商品價格持續(xù)下降，礦業(yè)企業(yè)發(fā)展面臨著危機(jī)。本文以我國礦業(yè)上市公司為研究對象，利用TOPSIS方法，結(jié)合各種加權(quán)優(yōu)化，對性能評價方法進(jìn)行了研究，試找出最優(yōu)性能綜合評價方法，同時使用這種方法對我國礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行了綜合評價和分析，探討我國礦業(yè)上市公司如何提高性能和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

當(dāng)多家企業(yè)提供各種性能指標(biāo)進(jìn)行績效評估時，需要將每家企業(yè)的各種性能指標(biāo)進(jìn)行綜合評價得出綜合評價價值。自泰勒提出科學(xué)管理理論后，對業(yè)績評價的探索正在成為一個研究熱點(diǎn)，并不斷發(fā)展和進(jìn)步。對綜合評價理論的研究始于美國管理科學(xué)研究所的學(xué)者西蒙提出的綜合評價是科學(xué)決策的關(guān)鍵。此后，研究綜合評價的理論不斷向前推動。

雖然目前我國學(xué)者已開展了關(guān)于礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價的研究，但相關(guān)文獻(xiàn)相對較少。謝磊（2009）運(yùn)用主成分分析法對影響礦業(yè)上市公司績效的12個主要因素進(jìn)行了分離，并評分和排序，但未能形成企業(yè)級別。羅始興、京華沙（2012）利用層次分析法（AHP）評價了27家煤炭上市公司，認(rèn)為其財務(wù)績效表現(xiàn)相對較好，但該研究并沒有對層次分析法（AHP）進(jìn)行改善或與其他方法相結(jié)合。李景嶠（2013）利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），結(jié)合TOPSIS方法，對國內(nèi)稀土上市公司的投資效率進(jìn)行了綜合評價，并分析了規(guī)模效益，其在采礦業(yè)運(yùn)用TOPSIS方法是一個亮點(diǎn)。楊柳婷（2014）采用因子分析的方法對礦業(yè)上市公司績效進(jìn)行了綜合評價，但其樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)和方法、評價指標(biāo)存在一定缺陷。

從已有研究中可以發(fā)現(xiàn)，目前采用指標(biāo)值法、熵權(quán)法、綜合評價模型的批評方法對我國礦業(yè)上市公司績效進(jìn)行綜合評價的研究相對較少。本文的研究貢獻(xiàn)在于：首先，將加權(quán)TOPSIS方法應(yīng)用于礦業(yè)上市公司并進(jìn)行了實(shí)證研究，比較了各種加權(quán)TOPSIS方法分析模型，找出最優(yōu)分析模型，以彌補(bǔ)礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價研究的不足。第二，優(yōu)化評論家分析模型，糾正過去批評方法沒有采取相關(guān)系數(shù)絕對值計算公式的缺陷。第三，進(jìn)一步使用選定的模型分析礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的得分、排序和分類。第四，指出我國礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績評價中存在的問題并分析原因，提出礦業(yè)上市公司績效改善和可持續(xù)發(fā)展的建議。

二、礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價分析模型的構(gòu)建

以往對礦業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的綜合評價，往往只停留在評估金融數(shù)據(jù)的定性研究。本文的評價指標(biāo)選擇的是有限的財務(wù)指標(biāo)。

（一）業(yè)績評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。本文在現(xiàn)代企業(yè)財務(wù)管理理論基礎(chǔ)上，以上市公司的償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流能力五個指標(biāo)來評價上市公司的財務(wù)績效。本文在“新浪財經(jīng)”“鳳凰財經(jīng)”和“和訊網(wǎng)”提供的財務(wù)數(shù)據(jù)和普遍認(rèn)可的分類方法基礎(chǔ)上，借鑒袁福蓉、黎春和謝蕾蕾構(gòu)建的上市公司財務(wù)績效評價指標(biāo)體系和其他相關(guān)的國內(nèi)外研究成果，初步構(gòu)建業(yè)績評價指標(biāo)體系。為加強(qiáng)指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性，本文采用專家調(diào)查法篩選評價指標(biāo)，通過對一些財經(jīng)領(lǐng)域的專家和資深專業(yè)人士進(jìn)行問卷調(diào)查，將專家所選指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計和排序，并剔除選擇率最低的指標(biāo)，控制每一方面的指標(biāo)數(shù)量為4到5個，并最終確定了包含5類、共24個指標(biāo)的評價指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 評價指標(biāo)體系

本文的財務(wù)指標(biāo)分為正向指標(biāo)、逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)三類。其中，正向指標(biāo)（也稱為效率指標(biāo)）越大，評價越好；逆向指標(biāo)（也稱為成本指標(biāo)）越小，評價越好；適度指標(biāo)達(dá)到一定值時越好。

（二）數(shù)據(jù)的初始處理。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文考慮改變逆向指標(biāo)、適度指標(biāo)的數(shù)據(jù)性質(zhì)，使所有指標(biāo)對業(yè)績評價的作用力趨同化，并使各指標(biāo)值在同一個數(shù)量級別上具有可比性，保持原有數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，利用最小-最大規(guī)范化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行趨同化和無量綱化處理。

對于正向指標(biāo)，無量綱化公式為：

對于適度指標(biāo)，最佳取值范圍為［a1j，a2j］，a1j為無法容忍下限，a2j為無法容忍上限，公式為：

（三）傳統(tǒng)TOPSIS方法的原理和步驟。TOPSIS方法是一種理想的解決方案，是一個系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化、整理、評價和決策方法。TOPSIS方法下，“理想的解決方案”是最好方案，其各項指標(biāo)都能達(dá)到最優(yōu)，“負(fù)理想方案”是最糟糕的解決方案。“理想的解決方案”和“負(fù)理想方案”一般都是不存在的，因此，如果解最接近“理想的解決方案”，且最遠(yuǎn)離“負(fù)理想方案”，則該解決方案是最好的解決方案。目前，TOPSIS方法已經(jīng)應(yīng)用在許多領(lǐng)域。傳統(tǒng)的TOPSIS方法的主要步驟如下：

1.形成指標(biāo)矩陣。設(shè)由m個評價對象，n項評價指標(biāo)（n為所有二級指標(biāo)的個數(shù)）形成的指標(biāo)矩陣為：

X=（xij）m×n，i=1，2，…，m；j=1，2，…n，即：

2.形成決策矩陣。將標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)矩陣各列向量與其對應(yīng)指標(biāo)權(quán)重wj相乘得到?jīng)Q策矩陣Z，即：

3.正負(fù)理想解的確定。由于本文對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了趨同化處理，因此采用指標(biāo)矩陣各列向量的最大值構(gòu)成正理想解，最小值構(gòu)成負(fù)理想解，即：

4.歐式距離的計算。使用歐式距離計算樣本對象與理想解、負(fù)理想解的距離。

5.貼近度的計算。

其中，Ci表示第i個評價對象到理想值的貼近度。Ci越接近1，表示被評價對象越接近正理想值；Ci越大評價越好，評價對象排名越靠前。

（四）賦權(quán)方法對傳統(tǒng)TOPSIS方法的優(yōu)化?？陀^賦權(quán)的方法是指根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系通過一定的數(shù)學(xué)方法來確定權(quán)重，有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)，減少了主觀判斷影響。本文運(yùn)用熵權(quán)法、離散系數(shù)法、離散系數(shù)CRITIC法及差異系數(shù)CRITIC法四種賦權(quán)方法，對基于TOPSIS方法的礦業(yè)上市公司業(yè)績評價分析模型進(jìn)行優(yōu)化，對四種方法的不同結(jié)果進(jìn)行了分析。

1.熵權(quán)法。熵是指對系統(tǒng)無序程度的度量。熵值越小，參數(shù)值變化越大，提供的信息量越多，在綜合評價中發(fā)揮的作用越大；熵值越大，參數(shù)值變化越小，提供的信息量越少，在綜合評價中發(fā)揮的作用越小。熵值的計算方法如下：

（1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。計算公式如下：

（2）計算特征值。特征值pij表示第i個樣本值占總和的比重。

（4）計算差異系數(shù)。熵值越小，差異系數(shù)gi越大，該指標(biāo)對評價方案作用越大。

（5）計算指標(biāo)熵權(quán)。

2.離散系數(shù)法。離散系數(shù)法直接使用每個指標(biāo)中包含的信息。在綜合評價指標(biāo)體系中，離散系數(shù)越大越能反映評價對象的差距。離散系數(shù)法下指標(biāo)值的波動程度越大，權(quán)重系數(shù)越大。計算如下：

（1）計算離散系數(shù)。第j個指標(biāo)的離散系數(shù)vj的計算公式為：

其中總體標(biāo)準(zhǔn)差的計算：

其中樣本均值的計算：

（2）計算指標(biāo)權(quán)重。

3.離散系數(shù)CRITIC法。離散系數(shù)CRITIC法對傳統(tǒng)CRITIC法的對比強(qiáng)度進(jìn)行了改進(jìn)。傳統(tǒng)CRITIC法中，對比強(qiáng)度用標(biāo)準(zhǔn)差表示相同信息索引數(shù)據(jù)的波動。離散系數(shù)CRITIC法使用離散系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差可以更科學(xué)地說明波動信息數(shù)據(jù)。計算如下：

（1）沖突系數(shù)。第j個指標(biāo)與其他指標(biāo)沖突系數(shù)Rj的計算公式為：

其中rij是指標(biāo)i和j的相關(guān)系數(shù)，|rij|為相關(guān)系數(shù)的絕對值。

（2）計算信息量。沖突性越大，信息量越大，相對重要性就越大。第j個評價指標(biāo)所包含的信息量Cj的計算公式為：

其中，vj為離散系數(shù)。

（3）計算指標(biāo)權(quán)重。

4.差異系數(shù)CRITIC法。差異系數(shù)CRITIC法是一種批評方法的創(chuàng)新優(yōu)化方法，計算如下：

表1 四種客觀賦權(quán)方法計算得出的指標(biāo)權(quán)重

（1）計算沖突系數(shù)。第j個指標(biāo)與其他指標(biāo)沖突系數(shù)Rj的計算公式為：

（2）計算信息量。沖突性越大，信息量越大，相對重要性就越大。第j個評價指標(biāo)所包含的信息量Cj的計算公式為：

其中，gj為差異系數(shù)。

（3）計算指標(biāo)權(quán)重。

三、礦業(yè)上市公司業(yè)績綜合評價模型的應(yīng)用

（一）樣本與數(shù)據(jù)。本文根據(jù)證監(jiān)會2016版行業(yè)分類，選取我國采礦業(yè)70家上市公司為樣本。所有原始數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫2015年、2016年企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)以及國內(nèi)權(quán)威單位公開的我國采礦業(yè)企業(yè)相關(guān)資料。

（二）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。本文選取的24個財務(wù)指標(biāo)根據(jù)屬性可分為兩類，第一類為適度指標(biāo)，指標(biāo)編號為C1—C4，共4個指標(biāo)；第二類為效益型指標(biāo)，指標(biāo)編號為C5—C24，共20個指標(biāo)。按照前文確定的方法，對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

確定四個適當(dāng)指標(biāo)的最優(yōu)值。流動比率，是指流動資產(chǎn)與流動負(fù)債之比，體現(xiàn)了流動資產(chǎn)償還流動負(fù)債的能力，普遍認(rèn)為合理的最低流動比率為2，本文將流動比率的最優(yōu)值設(shè)定為2。速動比率，是指速動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率，是衡量企業(yè)速動資產(chǎn)償還流動負(fù)債的能力，傳統(tǒng)經(jīng)驗認(rèn)為，速動比率維持在1左右較為合理，本文將速動比率的最優(yōu)值設(shè)置為1?，F(xiàn)金比率是指企業(yè)的現(xiàn)金和現(xiàn)金等價物資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率，一般認(rèn)為20%以上較好，本文將現(xiàn)金比率的最優(yōu)值設(shè)定為0.2。資產(chǎn)負(fù)債率是指負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比，一般認(rèn)為，資產(chǎn)負(fù)債率的適宜范圍是40%—60%，本文將資產(chǎn)負(fù)債率的最優(yōu)值設(shè)定為0.5。

觀察初始數(shù)據(jù)，部分樣本公司如盛達(dá)礦業(yè)、銀泰資源的平均應(yīng)收賬款值為0，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)值為∞，數(shù)據(jù)不在計算分析范圍內(nèi)。本文采用以下公式將其轉(zhuǎn)換成有意義的效益型指標(biāo)：

（三）指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)上面的數(shù)學(xué)分析模型分別計算四種客觀賦權(quán)方法，每個指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果如上頁表1所示。

（四）貼近度的計算與排序。按照上文建立的模型計算四種客觀賦權(quán)方法的正負(fù)理想解、歐式距離、貼近度。2016年四種客觀賦權(quán)方法的貼近度和排序截取的前十名計算結(jié)果如上頁表2所示。

根據(jù)熵權(quán)法的計算結(jié)果，2016年，經(jīng)營業(yè)績評估結(jié)果排名前五的公司分別為：盛屯礦業(yè)、湖南黃金、廣晟有色、西藏珠峰、兗州煤業(yè)。離散系數(shù)法的計算結(jié)果與熵權(quán)法相比，前五名中有四家公司是相同的，但不包括湖南黃金，山東黃金的次序稍有不同。離散系數(shù)CRITIC法計算的結(jié)果與熵權(quán)法相比，前五名中有三家公司相同，湖南黃金和西藏珠峰次序略有不同，第一名與離散系數(shù)法相同，均為山東黃金。差異系數(shù)CRITIC法與熵權(quán)法的結(jié)果相比，排名前五的公司只是盛屯礦業(yè)略有不同。

根據(jù)以上四種客觀賦權(quán)方法，2015年的貼近度和排序截取的前十名計算結(jié)果如表3所示。

四、賦權(quán)方法的比較與公司業(yè)績分類分析

（一）對四種賦權(quán)方法的貼近度和排序結(jié)果進(jìn)行比較。理論上，CRITIC法考慮離散性和同一性，是在傳統(tǒng)TOPSIS方法基礎(chǔ)上的優(yōu)化。觀察實(shí)際數(shù)據(jù)結(jié)果，本文使用評分的標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)和散點(diǎn)圖來反映優(yōu)選方法。由于綜合評價指標(biāo)的理論值介于0和1之間，本文認(rèn)為數(shù)值分布范圍內(nèi)的理論價值分布越廣泛離散越好，越容易看到評價對象之間的區(qū)別。

表2 2016年四種客觀賦權(quán)方法計算的貼近度和排序截取的前十名

表3 2015年四種客觀賦權(quán)方法計算的貼近度和排序截取的前十名

1.標(biāo)準(zhǔn)差的比較。從標(biāo)準(zhǔn)差大小來看，2016年，貼近度的標(biāo)準(zhǔn)差最大的是差異系數(shù)CRITIC法（0.082）；2015年，貼近度的標(biāo)準(zhǔn)差最大的是離散系數(shù)CRITIC法（0.056）。標(biāo)準(zhǔn)差越大表明計算結(jié)果波動越大，可比性越強(qiáng)。可以看出，結(jié)合CRITIC法能改善算法的可比性，更容易看出評價對象之間的差異。詳細(xì)對比結(jié)果如表4所示。

2.散點(diǎn)圖的比較。通過散點(diǎn)圖也可以比較各賦權(quán)方法貼進(jìn)度的分布差異。由圖2、圖3可以看出，熵權(quán)法及其改進(jìn)方法的結(jié)果分散情況更好，而離散系數(shù)法及其改進(jìn)方法在0.2—0.3區(qū)間都存在一段極其集中的數(shù)據(jù)。

表4 貼近度Ci取值范圍的比較

圖2 2016年貼進(jìn)度散點(diǎn)圖

圖3 2015年貼進(jìn)度散點(diǎn)圖

3.貼近度的分布情況。從中位數(shù)和最大值、最小值來分析，2016年，熵權(quán)法的最大值為0.669，最小值為0.260，貼進(jìn)度在0.669—0.497、0.497—0.260里分布較均勻；離散系數(shù)法的最大值為0.587，最小值為0.156，貼進(jìn)度在0.156—0.263里集中分布，在0.263—0.587里疏松分布；離散系數(shù)CRITIC法的最大值為0.585，最小值為0.158，貼進(jìn)度在0.158—0.260里集中分布，在0.260—0.585里疏松分布；差異系數(shù)CRITIC法的最大值為0.679，最小值為0.265，貼進(jìn)度在0.679—0.500、0.500—0.265里分布較均勻。2015年，熵權(quán)法的最大值為0.592，最小值為 0.332，貼進(jìn)度在 0.592—0.498、0.498—0.332里分布較均勻；離散系數(shù)法的最大值為0.526，最小值為0.148，貼進(jìn)度在0.526—0.497里集中分布，在0.221—0.526里疏松分布；離散系數(shù)CRITIC法的最大值為0.544，最小值為0.141，貼進(jìn)度在0.141—0.208里集中分布，在0.208—0.544里疏松分布；差異系數(shù)CRITIC法的最大值為0.576，最小值為0.341，貼進(jìn)度在0.576—0.497、0.497—0.341里分布較均勻。

通過實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，熵權(quán)法及其改進(jìn)方法的數(shù)據(jù)結(jié)果比離散系數(shù)法及其改進(jìn)方法的分散情況更好，并且結(jié)合CRITIC法能改善算法的可比性，更容易看出評價對象之間的差異。因此，本文認(rèn)為差異系數(shù)CRITIC法是評價礦業(yè)上市公司綜合業(yè)績的最優(yōu)方法。

（二）綜合評價與公司業(yè)績分類分析。為了便于分組比較，本文根據(jù)差異系數(shù)CRITIC法對70家樣本公司進(jìn)行排名，根據(jù)性能從高到低分為四類，性能在前25%的樣本公司為“好”，25%—50%的樣本公司為“較好”，第三類為“一般”，第四類為“差”。每類指標(biāo)根據(jù)算術(shù)平均法計算平均值。結(jié)果如下頁表5所示。

比較發(fā)現(xiàn)，第一類企業(yè)的操作能力和應(yīng)對短期風(fēng)險能力較強(qiáng)，增長較快，但盈利能力有待進(jìn)一步提高，第二類和第三類企業(yè)經(jīng)營能力較強(qiáng)，償債能力和生存能力增長疲軟，盈利能力有待進(jìn)一步提高；第四類企業(yè)雖然現(xiàn)金流能力較強(qiáng)，但其他能力較弱，尤其是操作能力和增長能力。

進(jìn)一步比較第一類企業(yè)與第三類、第四類企業(yè)性能差異的原因，使用兩種方法來計算，可以更清楚地看出存在的性能差異，增強(qiáng)可比性。

適度指標(biāo)：第四（或者第三）檔平均值與第一檔偏離優(yōu)秀值的倍數(shù)=（第四（或者第三）檔平均值-優(yōu)秀值）/（第一檔平均值-優(yōu)秀值）

值越大說明相對性能越好。

正向指標(biāo)：第四（或者第三）檔平均值與第一檔的倍數(shù)=第四（或者第三）檔平均值/第一檔的平均值

值越大說明相對績效越好。

首先，分析差距最大的第四類企業(yè)：第四類企業(yè)償債能力指標(biāo)的二級指標(biāo)速動比率（-11.33）和盈利能力指標(biāo)的二級指標(biāo)營業(yè)利潤（-2.71）、總資產(chǎn)凈利潤（-0.25）、凈資產(chǎn)收益率（-4.00）顯著弱于第一類企業(yè)。第四類企業(yè)的發(fā)展能力和營運(yùn)能力也顯著弱于第一檔，營運(yùn)能力倍數(shù)低于0.5，發(fā)展能力指標(biāo)中，二級指標(biāo)凈利潤增長率（-75.82）、營業(yè)收入增長率（-1.11）顯著弱于第一類企業(yè)。第四類企業(yè)的盈利能力急需改善，短期償債能力和營運(yùn)能力需要提高，企業(yè)有待發(fā)展。

表5 樣本公司績效分類分析

其次，比較檔次居中的第三類企業(yè)：第三類企業(yè)在償債能力指標(biāo)方面，二級指標(biāo)速動比率（-3.33）、資產(chǎn)負(fù)債率（-6.00）明顯弱于第一類企業(yè)，償債能力急需改善；盈利能力指標(biāo)方面，除了營業(yè)利潤比重強(qiáng)于第一類企業(yè)外，其他方面顯著低于第一類企業(yè)；第三類企業(yè)的營運(yùn)能力明顯比第一類企業(yè)弱，現(xiàn)金流方面，各項能力均顯著低于第一類企業(yè)。

五、礦業(yè)上市公司業(yè)績存在的問題、原因分析及改進(jìn)建議

（一）礦業(yè)上市公司業(yè)績存在的主要問題。

1.表現(xiàn)不佳的樣本公司分別為石化油服、仁智股份、新集能源、煉石有色、ST煤氣，這幾家公司的貼近度在0.265—0.337之間，石化油服的表現(xiàn)尤其應(yīng)引起關(guān)注。表現(xiàn)不佳的公司與表現(xiàn)相對較好的公司在盈利、償債、運(yùn)營方面差距較大。公司的表現(xiàn)不佳，應(yīng)著重提高償債能力、盈利能力。

2.表現(xiàn)較佳的樣本公司貼近度在0.679—0.585之間，范圍較窄，說明公司之間的性能差距較小。但最好的績效貼近度（0.679）與理想值（1.0）仍有相當(dāng)距離。

3.比較表現(xiàn)最佳的樣本公司盛屯礦業(yè)的貼近度（0.679）和性能最差的樣本公司石化油服的貼近度（0.265），二者綜合性能差異很大，表明即使在同一行業(yè)，兩極分化也是比較嚴(yán)重的，差距懸殊，這也意味著該行業(yè)的宏觀環(huán)境對上市公司的影響程度并不相同或者相似，上市公司自身的戰(zhàn)略和營運(yùn)能力也是影響財務(wù)績效的重要因素。

（二）對礦業(yè)上市公司的建議及改善措施。

1.改善上市公司的資本結(jié)構(gòu)。分析當(dāng)前數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示相當(dāng)多的礦業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)存在一定問題，將近一半公司的資產(chǎn)負(fù)債率過高，流動比率和速動比率較低，礦業(yè)上市公司應(yīng)對資本結(jié)構(gòu)予以改善。

2.提高礦業(yè)上市公司的盈利能力。通過分析發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)礦業(yè)上市公司的盈利能力低下，近半數(shù)上市公司的營業(yè)利潤率與凈資產(chǎn)收益率這兩項指標(biāo)較差，即使綜合排名最靠前的公司也是如此。因此，急需改善上市公司的盈利能力。礦業(yè)上市公司應(yīng)注意控制成本，注重協(xié)同效應(yīng)，努力調(diào)整和優(yōu)化自己的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，積極探索國內(nèi)市場需求，擴(kuò)大海外發(fā)展空間，以增強(qiáng)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展能力，提高礦業(yè)上市公司的盈利能力。

3.提高礦業(yè)上市公司的經(jīng)營能力。通過分析發(fā)現(xiàn)，第三、四類樣本公司營運(yùn)能力通常較弱，在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)上表現(xiàn)得尤為明顯，這可能是由于生產(chǎn)能力過剩等問題造成的不良后果。礦業(yè)上市公司在調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的同時，應(yīng)努力控制產(chǎn)能、化解落后的生產(chǎn)能力。此外，上市公司應(yīng)根據(jù)市場情況，完成需求預(yù)測和銷售預(yù)測，快速有效地回應(yīng)市場需求，以銷定產(chǎn)，控制庫存量，避免產(chǎn)品積壓，提高操作能力。

4.提高礦業(yè)上市公司的發(fā)展能力。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知，大部分礦業(yè)上市公司增長能力較差，收入增長指標(biāo)差異不明顯，這表明目前采礦業(yè)面臨著多重挑戰(zhàn)。礦業(yè)上市公司對增長戰(zhàn)略的選擇，不僅要注意增長的數(shù)量，更應(yīng)注重增長質(zhì)量，超出行業(yè)平均增長水平，不斷延伸和拓展發(fā)展空間。