計量模型下我國鋼材產(chǎn)量的影響因素分析

石晨暉　曹立祺　唐正國　王若妍

摘要：鋼材是工業(yè)生產(chǎn)重要的原材料成分，任何重工業(yè)中都需要用到鋼材。通過我國2006年-2017年鋼鐵產(chǎn)量以及其影響因素的時間序列數(shù)據(jù)，利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析我國鋼鐵產(chǎn)量以及其影響因素的關(guān)系。結(jié)果表明，粗鋼產(chǎn)量與焦炭產(chǎn)量對鋼材產(chǎn)量有明顯的影響關(guān)系，并針對結(jié)論從政府、鋼材生產(chǎn)企業(yè)以及鋼材貿(mào)易企業(yè)三方面提出了未來鋼材市場的建議。

關(guān)鍵詞：鋼材產(chǎn)量;計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型;最小二乘法;逐步回歸法

中圖分類號：TB文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.16.085

1引言

鋼材是工業(yè)生產(chǎn)中重要的原材料成分，主要分為螺紋鋼、卷板、線材三大類，在工業(yè)中房地產(chǎn)投資，橋梁建造，汽車、船舶等交通工具建造都需要用到鋼材。隨著我國鋼材行業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，每年鋼材產(chǎn)量不斷提高，在國民經(jīng)濟(jì)眾多方面都起到了很好的作用。

但是我國鋼材行業(yè)也存在著很大的問題，鋼材排放氣體不達(dá)標(biāo)嚴(yán)重污染環(huán)境，鋼材生產(chǎn)量沒有管制等，所以，通過研究鋼材產(chǎn)量的影響因素，可以很好地解決我國鋼材存在的問題。

2理論分析

根據(jù)錢納里工業(yè)化階段理論，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）在800～4800美元時處于工業(yè)化階段中期，城市化率在30%-60%之間;人均GDP在4800～9000美元處于工業(yè)化階段后期，城市化率在80%以上。我國目前正處于工業(yè)化后期階段，峰值可能在2020年前后。我國2017年人均GDP8836美元，但我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡現(xiàn)象非常嚴(yán)重，盡管東部地區(qū)工業(yè)化和城市化已達(dá)到較高水平，但中西部地區(qū)發(fā)展還具較大潛力，我國鋼材消費潛力還很大。并且我國鋼材行業(yè)面臨著各種問題，國家優(yōu)惠政策消除開始限產(chǎn)、沒有核心領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)等，通過錢納里工業(yè)理論可以找到我們現(xiàn)存的階段，從而可以更好的分析鋼材產(chǎn)量問題。

3模型的設(shè)定

利用經(jīng)濟(jì)學(xué)知識分析可知，鋼材生產(chǎn)總量要受到粗鋼產(chǎn)量、固定資產(chǎn)投資、國內(nèi)生產(chǎn)總值和建筑業(yè)總產(chǎn)值等的影響，因此可以將鋼材生產(chǎn)產(chǎn)量（Y）看作被解釋變量，粗鋼產(chǎn)量（X1）、全社會固定資產(chǎn)投資（X2）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（X3）、建筑業(yè)總產(chǎn)值（X4）、焦炭產(chǎn)量（X5）看作解釋變量，建立線性回歸模型：

Y=C+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+μ

4樣本的收集

4.1被解釋變量

25—我國鋼材產(chǎn)量，代表每個月生產(chǎn)的鋼材量。

4.2解釋變量

X1——粗鋼產(chǎn)量（粗鋼，即制造鋼材的原材料，由生鐵經(jīng)過火爐氧化脫去碳和其他雜質(zhì)后得到的鋼水，之后在鋼水中加入合金和碳，澆鑄成粗鋼，粗鋼經(jīng)過加過生成鋼材，粗鋼是鋼材生成的必經(jīng)過程之一）。

X2——全社會固定資產(chǎn)投資（全社會固定資產(chǎn)投資是以貨幣形式表現(xiàn)的建造和購置固定資產(chǎn)活動的工作量，這些活動均需要鋼鐵來支撐，對鋼鐵具有需求）。

X3——國內(nèi)生產(chǎn)總值（即GDP，用來衡量一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo)，鋼材是工業(yè)中的主要材料，對一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況有較大影響）。

X4——建筑業(yè)總產(chǎn)值（建筑業(yè)總產(chǎn)值是以貨幣形式表現(xiàn)的建筑業(yè)企業(yè)在一定時期內(nèi)生產(chǎn)的建筑業(yè)產(chǎn)品的總和。鋼鐵的主要用途為建筑，建筑業(yè)的發(fā)展也會帶動鋼鐵的生產(chǎn)量）。

X5——焦炭產(chǎn)量（焦炭是鋼材生產(chǎn)中重要的原材料之一，鋼材生產(chǎn)需要加入焦炭）。

通過國家統(tǒng)計局網(wǎng)站搜集了2006年-2017年的鋼材產(chǎn)量（萬噸）、粗鋼產(chǎn)量（萬噸）、全社會固定投資（億元）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）、建筑業(yè)總產(chǎn)值（億元）、焦炭產(chǎn)量（萬噸），數(shù)據(jù)如上。

5模型參數(shù)的估計

將上述數(shù)據(jù)導(dǎo)入Eviews利用OLS法得出以下結(jié)果：

變量C，X1，X2，X3，X4，X5的相關(guān)系數(shù)分別為-28565.43，1.325011，-0.012777，-0.017904，0060938，0.781406，Prob結(jié)果分別為0.0302，0.0016，0.6799，0.6404，0.7569，0.0926，t-Statistic 結(jié)果分別為-2.823338，5.462109，-0.433388，-0.491681，0324058，1.998525，R-squared =0.997953，F(xiàn)-statistic=584.9149，Prob（F-statistic）= 0.000000

可以得出：

Y=-28565.43+1.325011*X1-0.012777*X2-0.017904*X3+0.060938*X4-0.781406*X5。

6模型的檢驗

6.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗

X1的相關(guān)系數(shù)為正，表明粗鋼產(chǎn)量與鋼材產(chǎn)量呈正相關(guān)，從經(jīng)濟(jì)意義上來講較合理。

X2的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明全社會固定資產(chǎn)投資與鋼材產(chǎn)量為負(fù)相關(guān)，但從經(jīng)濟(jì)意義上來講，全社會固定資產(chǎn)投資越大，鋼材產(chǎn)量越多，故從經(jīng)濟(jì)意義上來說不合理。

X3的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明國內(nèi)生產(chǎn)總值與鋼材產(chǎn)量為負(fù)相關(guān)，但從經(jīng)濟(jì)意義上來講，國內(nèi)生產(chǎn)總值越大，鋼材產(chǎn)量越多，所以從經(jīng)濟(jì)意義上來說不合理。

X4的相關(guān)系數(shù)為正，表明建筑業(yè)生產(chǎn)總值與鋼材產(chǎn)量為正相關(guān)，從經(jīng)濟(jì)意義上來講合理。

X5的相關(guān)系數(shù)為正，表明焦炭產(chǎn)量和鋼材產(chǎn)量呈正相關(guān)，從經(jīng)濟(jì)意義上來講合理。

6.2統(tǒng)計檢驗

R2=0.997953，表示擬合度高度相關(guān)

F值=584.9149，F(xiàn)檢驗高度相關(guān)

T檢驗中X1的T檢驗顯著，其他變量t檢驗顯著性水平均大于0.05，故t檢驗不通過，可能存在多重共線性。

6.3多重共線性檢驗

6.3.1相關(guān)系數(shù)矩陣

根據(jù)理論分析可得共有5個解釋變量，包含過多的解釋變量且T檢驗不通過，可能存在多重共線性，利用 Eviews 的相關(guān)系數(shù)矩陣得出各解釋變量之間的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)矩陣表如表2。

表2相關(guān)系數(shù)矩陣表

由此表可看出鋼鐵產(chǎn)量與其他5個解釋變量相關(guān)系數(shù)較大，均為高度相關(guān)，其他因素之間也是高度相關(guān)，故存在多重共線性。

6.3.2多重共線性的修正

采用逐步回歸法，根據(jù)參數(shù)估計結(jié)果得出，擬合效果最好的為X1變量，故以Y=C+β1*X1作為基本模型，將其他解釋變量逐一代入基本模型，可以得出，兩個因素時X1，X5的R2最大，且t檢驗最為顯著，之后在X1，X5兩個因素中，分別引入X2，X3，X4得出均無現(xiàn)實意義，故擬合度最高且t檢驗顯著水平高的模型為F（X1，X5），得出如下結(jié)果：

Y=-29021.62+1.024706*X1+1.149951*X5

將X1，X5相關(guān)數(shù)據(jù)代入Eviews中利用OLS法我們可以得出：

C，X1，X5的相關(guān)系數(shù)為-29021.62，1.024706，1149951，t-Statistic的Prob分別為0.0000，0.0000，0.0013，F(xiàn)-statistic=1493.170，Prob（F-statistic）= 0.000000，R-squared=0.996995?？煽闯?，修正后的F檢驗較大，且t檢驗概率均小于0.05，都通過，R2擬合度也較好，并且DW值=2.065284.接近于2，表明變量接近正態(tài)分布，這個方程可以很好地反應(yīng)鋼材產(chǎn)量主要受粗鋼產(chǎn)量和焦煤產(chǎn)量因素的影響，都是正向相關(guān)，其他因素影響效果較差。

6.4異方差性檢驗

通過多重共線性結(jié)果利用Glejser方法異方差檢驗，得到以下結(jié)果：

F-statistic的值=0.170681，Obs*R-squared的值=0.438518，F(xiàn)檢驗以及Obs的伴隨概率大于005顯著性檢驗，未通過異方差檢驗，故不存在異方差性。

6.5序列相關(guān)性檢驗

由于樣本容量n=12，無法進(jìn)行D-W檢驗，故用圖示法來進(jìn)行，通過參數(shù)估計結(jié)果按照時間順序繪制出殘差如圖1。

由以上圖可以看出該數(shù)據(jù)可能存在負(fù)序列相關(guān)，故運用Eviews進(jìn)行迭代法，假設(shè)存在一階序列相關(guān)，輸出結(jié)果如下：

AR（1）的Coefficient=-0.087732，t-Statistic=-0.251642，t檢驗不顯著，故不存在序列相關(guān)性。最終模型為

Y= -29021.62+1.024706*X1+1.149951*X5

7結(jié)論

粗鋼的產(chǎn)量以及焦炭的產(chǎn)量對鋼材的產(chǎn)量影響是最明顯的，顯然，粗鋼以及焦炭作為鋼材生產(chǎn)過程中的原材料，對于其產(chǎn)量影響是最為顯著的，其中，最顯著的是粗鋼的產(chǎn)量其次是焦炭的產(chǎn)量，而其他解釋變量并沒有想象中的那么顯著，可以看出，我國鋼材產(chǎn)量主要受供給因素（粗鋼產(chǎn)量、焦炭產(chǎn)量）的影響，而需求因素（固定資產(chǎn)投資、國內(nèi)生產(chǎn)總值等）對其影響程度并沒有供給因素那么明顯，可以看出我國鋼材目前產(chǎn)能過剩問題嚴(yán)重。

針對近幾年我國鋼材問題進(jìn)行分析，我國目前鋼材市場主要存在的問題就是產(chǎn)能過剩，并且鋼材生產(chǎn)健康存在問題，從粗鋼和焦炭方面可以入手，其生產(chǎn)技術(shù)底下，浪費現(xiàn)象嚴(yán)重，無法實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并且沒有核心企業(yè)帶領(lǐng)，各種規(guī)?；钠髽I(yè)都存在。

本文樣本數(shù)據(jù)收集只有2006-2017年的，數(shù)據(jù)容量較小并且解釋變量也不夠多，可能存在誤差，但可以從總體上來反映鋼材生產(chǎn)主要受其原材料產(chǎn)量的影響。

8鋼材未來發(fā)展的政策建議

（1）增加政府部門的監(jiān)管力度。

鋼材期貨上市使得鋼材交易趨于金融化，影響其生產(chǎn)因素變多，政府應(yīng)加強(qiáng)管制，按照真實需求限產(chǎn)并且在金融市場上進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)。

（2）鋼材生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)按照需求進(jìn)行生產(chǎn)。

國內(nèi)鋼廠應(yīng)嚴(yán)格按照訂單組織生產(chǎn)，與市場真實需求相匹配，從而減少產(chǎn)能過剩。

（3）鋼材貿(mào)易企業(yè)應(yīng)利用現(xiàn)代信息技術(shù)提升服務(wù)水平。

鋼材貿(mào)易企業(yè)可以將自身貿(mào)易與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，實現(xiàn)電子商務(wù)式的鋼材貿(mào)易。

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