中国钢材需求量的预测研究

(河北经贸大学研究生学院，河北 石家庄 050061)
摘 要：文章通过对影响钢铁需求量的几个变量进行协整检验，说明它们之间存在长期协整的关系，由此进一步建立误差修正模型，利用该模型对钢材需求量进行了预测。
关键词：钢材需求量；单位根检验；协整检验；误差修正模型；中国
中图分类号：TG142(2)  文献标识码：A  文章编号：1007—6921(2008)06—0320—02

钢铁工业是国民经济中的基础产业，是我国实现工业化、城市化的必要保证。自20世纪90年代以来，我国钢铁工业得到了快速发展。目前，我国无论是钢产量还是钢材消费量，都居世界第一位，特别是自 1996 年以来我国钢产量已连续7年保持世界第一。2002 年我国人均钢产量达到141，首次超过了世界人均钢产量(138kg)的水平［1］。可见，我国已成为名副其实的钢铁大国，在全球钢铁产业及钢材市场占有举足轻重的地位。钢材素有“工业粮食”之称，但是这并不意味着要一味地去追求其产量的扩张。钢铁工业的发展既影响到它自身的投资与发展，也影响到诸多上下游产业以至国民经济全局。由此可见，在市场经济条件下，要实现钢铁工业的可持续发展，必须重视对钢材市场需求规律的研究，按照市场需求有的放矢地进行数量扩张。

近年来，有许多经济学家开始采用建立计量模型分析和预测我国的钢材市场需求，并取得了不错的效果。Chen、Clements、Roberts and Weber［2］利用我国GDP、货币供给、投资、物价水平和钢材需求数据之间的历史相关性，采用 BVAR模型来预测中国钢材市场需求。高铁梅、孔宪丽等［3］通过建立钢铁工业与其主要下游行业之间的向量自回归模型(VAR)，利用脉冲响应函数和方差分解技术分析了各下游行业的冲击对钢铁行业的传递效应以及下游行业各自对钢铁行业的贡献程度，初步探讨钢材市场的长期需求规律。

本文在分析这些研究成果的基础上，总结归纳出影响钢材市场需求量的因素，进而利用这些因素建立影响钢材需求量的指标。由于经济不断增长的趋势使大多数经济变量序列非平稳，而直接用非平稳经济变量建立回归模型会带来虚假回归问题。因此，本文首先对影响钢铁消费量的变量进行了平稳性的检验，发现它们的确呈现出非平稳的性质。进而采用计量模型中针对非平稳变量的协整理论，对影响我国钢材需求量的变量进行了协整检验，并进一步建立误差修正模型，对2006～2010年的钢材需求量做出了预测。
1 理论与方法
1.1 单整检验

检验时间序列的平稳性,则需要检验其是否含有单位根。当时间序列含有单位根时,它就是一个非平稳时间序列。时间序列单位根的检验方法较多,常用的是ADF检验。对时间序列的一阶差分进行如下回归：

其中,ε_t为白噪声,Δ为差分算子,α为常数项,t为趋势因素。并做假设检验:H0∶β=0。H1∶β<0,如果接受H0,意味着序列x_t包含单位根,即x_t是非平稳的;拒绝H0意味着是x_t平稳的。
1.2 协整检验

协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。非平稳经济变量间存在的长期稳定的均衡关系称作协整关系。

关于协整关系的检验与估计, 目前有许多具体的技术模型, 如两步法、Johansen 极大似然法、频域非参数谱回归法等。对于单方程系统, 两步法具有许多优点, 只需用OLS估计,且操作十分简单明了。由于本文考察的是二维随机向量的协整性,所以采用两步法进行协整检验。这一方法由恩葛尔和Granger在1987 年提出,其基本步骤如下:
1.2.1 用OLS 法对下列方程进行估计:
Y_t=β₀+β₁X_1t+β₂X_2t+……+β_pX_pt+u_t(2)

得到估计方程的残差序列:
u^_t=Y_t-β₀-β₁X_1t-β₂X_2t-……-β_pX_pt(3)
1.2.2 对残差进行平稳性检验,如果平稳,则表明变量序列，Y₁，X_1t,X_2t…X_pt间存在协整关系或长期均衡关系。如果是单位根过程(非平稳),则变量间不存在协整关系［4］。
1.3 误差修正模型

根据格兰杰(Granger)定理，如果若干个非平稳变量存在协整关系，则这些变量必有误差修正模型存在。假定各变量是一阶单整的，则其一般形式如下所示：
ΔY_t=C(L)ΔY_t+D(L)ΔX_t+ρ2ecm_t-1+ε_Y,t(4) 

其中C(L)、D(L)是滞后算子，ecm是误差修正项。

在误差修正模型中，被解释变量的波动可以分为两部分：一部分是短期波动，由各差分项来反映。一部分是长期均衡，由ecm项来反映［5］。
2 数据与模型
2.1 变量的选择

我们知道钢材消费领域集中在建筑业、机械制造业、汽车、造船、铁道、石油及天然气、家电、集装箱等八大行业上。除建筑业以外都属于工业领域，因此用工业增加值作为一个解释变量记为x₁，用各地区建筑业竣工面积作为另一个解释变量记为x₃。同时全社会固定资产投资又与钢铁行业的规模扩张有密切的影响进而影响钢铁的产量，且这两者之间的相关系数为0.9698，所以我们把全社会固定资产投资也作为影响钢铁产量的另一个解释变量记为x₂。至于钢材的消费量，本文以钢材的表观消费量记为y来反映(表观消费量=钢材产量+进口量-出口量)［6］。
2.2 数据来源及处理方法

样本区间为1980～2005。其中钢铁的表观消费量来源于《中国钢铁工业五十年数字汇编》、《中国钢铁统计年鉴》(2006)、《中国钢铁工业统计月报》2004年12月。其余变量的数据来自于《中国统计年鉴》1985、2006。

为消除物价对各变量的影响，在数据处理上我们采用了各变量的实际值，即由名义值与可比价格P 调整得到(P 为相应的价格指数)。具体方法为:
Px₁=x₁/P  px₂=x₂/P

值得说明的是，由于全社会固定资产投资的价格指数是从1991年开始计算，因此1980～1990年的固定资产投资额不再消除价格影响。

由于数据取自然对数后不会改变协整关系, 并能使趋势线性化, 消除时间序列中存在的异方差现象, 所以对不变价px₁及px₂及x₃与y进行了自然对数变化分别记为lx₁、lx₂、lx₃、y。
2.3 计量分析
2.3.1 单位根检验。在检验钢材消费量与其余变量之间的协整关系之前，要先对所有时间序列数据进行单位根检验，运用Eviews5.0软件可得表一如下所示：


  注：检验类型(C,T,L)中C表示常数项，T表示时间趋势项，L表示滞后阶数。当C,T取1时代表含有常数项和时间趋势项，而对应L位置的数值则代表滞后的期数。

分析各变量的检验结果可以发现ly、lx₁和lx₃可以在5%的检验水平上认为其是I(1)的。而lx₂则可以在10%的水平上认为其是I(1)的。因此可以对ly与lx₁、lx₂、lx₃进行协整检验。
2.3.2 协整检验。

本文采用两步法对文中的变量进行协整检验。首先，运用Eviews5.0软件，令钢材的表观消费量为被解释变量，其余变量为解释变量。则可得其长期均衡方成为：
ly=0.29×lx1+0.09×lx2+0.57×lx3 (5)
  (0.14)   (0.07)   (0.15) R²=0.94
注：括号里的数值为各变量的标准差。
然后，对以上模型的残差序列进行平稳性检验(ADF检验)，结果如下：


   ADF Test Statistic=-3.3961171%
Critical Value=-2.664853 

由表2可以看出，在1%的显著性水平下，临界值为-2.664853, ADF统计量小干临界值，因此拒绝检验中的零假设，说明残差序列是平稳的，即是I(0)的。由此可以得出结论：钢铁的表观消费量与工业增加值、固定资产投资、建筑业竣工面积存在协整关系，也就表明它们之间存在长期的均衡关系。
2.3.3 误差修正模型。

由以上分析我们可以建立误差修正模型如下：

dly=1.24dlx₁+0.25dlx₂+0.34dlx₃-0.31ecm_(-1)

-1.62dlx_1(-1)+0.29dly_(-1)      (6)
   (0.63) (0.16) (0.16) (0.13) (0.51) (0.16)

R²=0.61

注：括号里的数值为各变量对应的标准差。

通过对残差序列的检验，可以发现此模型已经不存在异方差与自相关性。又ecm_(-1)项的系数为是负数，符合相反修正机制。-0.31说明误差修正项以31%的比例对下一年dly的取值产生影响。其中dlx₁、dlx₂、dlx₃的系数为正，这符合经济学相关理论，它们反映了变量短期波动对被解释变量的影响。在该模型中可以发现工业增加值变化1%，引起钢材消费量同方向变化1.24%，同理可以解释其他差分项的系数。又dlx_1(-1)的系数为负说明，上期工业增加值的变化，则会引起钢铁消费量的反向变化。同时，本期的钢材需求量还与上期的钢材需求
量有关，两者之间表现为正相关。
3 钢铁需求量的预测

利用(6)式对钢材消费量作简单预测。假定：在2006～2010年间工业增加值以10%的速度增长，固定资产投资的增长率为19.8%、17.3%、14.8%、12.3%、9.8%建筑业面积2006年增长9%，并逐年减少一个百分点［7］。则可得我国2006～2010
年的钢材表观消费量分别为：

 
分析预测结果可以发现在未来几年内，钢材需求量在不断的上升，这是因为我国还处在工业化的初级阶段，影响钢材需求量的各行业的发展会带动钢材需求量的上升。但随着我国经济增长方式的转变，经济结构的优化及各行业技术的进步，钢材需求量上升的幅度则在减小。2006年的钢材表观消费量预测值为3.51亿t，而IISI给出的2006年的钢材表观消费量为3.74亿t。这是由于自2002年以来钢材市场出现过热现象，但随着经济的持续发展，技术的进步我国钢材的表观消费量的增长速度将会明显缓和，最终趋于稳定。
［参考文献］
［1］ 中国钢铁工业学会.2005年钢铁行业运行情况及2006年发展态势分析［J］.中国钢铁业，2006,(2):15～20.
［2］ Chen, D., Clements, K.W., Roberts, E.J. and Weber,E.J..Forecasting Steel Demand in China. Resources Policy，1991，Vol.17，(Issue3)：196～210.
［3］ 高铁梅，孔宪丽，刘玉，胡玲.中国工业供给与需求影响因素的动态分析［J］.管理世界，2004,(6).
［4］ 马薇.协整理论与应用［M］.天津：南开大学出版社，2004.
［5］ 李子奈,叶阿忠.高等计量经济学［M］.北京:清华大学出版社,2000.
［6］ 中国钢铁工业学会.钢铁市场需求预测及钢铁工业发展战略的若干建议［J］.中国钢铁工业，2003,(1):5～16.
［7］ 数据来源：国务院发展研究中心信息网［DB/OL］(www.drcnet.com.cn).