国际金融危机对中国钢铁工业的冲击影响及政策分析

国际金融危机对中国钢铁工业的冲击影响及政策分析1卢福财秦川（江西财经大学产业经济研究院，江西财经大学工商管理学院）摘要：国际金融危机对中国钢铁工业造成显著冲击。本文利用时间序列模型，估计了2008.9-2009.3期间钢铁产量受外部冲击程度的大小。分析表明，钢铁产出损失最高达到潜在产出水平的20%左右，金融危机影响显著。利用干预分析模型分析了宏观政策对钢铁工业的效果。分析了目前的钢铁产业政策并提出相关建议，认为政策组合明确了未来钢铁产业发展方向，但存在两个问题：（1）缺乏恰当的钢铁产业发展规模；（2）落后产能退出机制还不完善。关键词：金融危机钢铁工业冲击政策一、导言钢铁部门产业关联度高、消费拉动大，是中国经济的重要支柱产业。近10年来，中国钢铁产业在增长速度、产量规模、产品出口量等方面都创下历史新高，2008年中国粗钢产量占全球总产量的38%，直接出口折合粗钢6000万吨，占世界钢铁贸易量的15%2。但长期以来，钢铁工业存在产业集中度低,产能规模过大、缺乏铁矿石国际贸易定价权和产业布局不合理等诸多问题，这些问题使得钢铁工业成为受国际金融危机影响最为深刻的产业之一，表现为产量和利润的急剧下滑，2008年10月份重点统计钢铁企业合计净亏损127.8亿元，而上年同期则盈利109.48亿元；另一方面，钢铁产业对国家宏观经济政策反应也十分明显。受4万亿巨额投资计划和十大行业振兴规划政策对钢影响，钢铁产量迅速恢复增长，短期内就达到甚至超过行业潜在的产出水平。因此，钢铁工业在反映金融危机对经济冲击程度以及政府宏观调控政策效果上具有较强的代表性。利用恰当的数量模型来评估金融危机对钢铁业的影响大小，有助于区分经济运行中的短期外部冲击与长期内部结构问题，在此基础上探讨钢铁相关产业政策，对促进钢铁行业增长和实现产业升级有着理论和现实意义。二、金融危机爆发前后中国钢铁行业的描述钢铁是重要的工业原材料，工业化快速发展使中国成为世界钢铁生产和消费大国。自1996年以来中国粗钢产量连续居世界第一，年均增长20%以上。2002年以来中国房地产、建筑、机械和汽车工业等钢铁下游行业的快速发展对钢铁的需求十分巨大，2009年中国粗钢产量达到了5.678亿吨，同比增长13.5%，创下单个国家粗钢年产量的新纪录；占全球总产量的百分比提高至47%，较2008年扩大了9个百分点。中国也从钢铁净进口国成为最大的净出口国之一，2008年直接出口折合粗钢6000万吨，占世界钢铁贸易量的15%。迅速增长的钢铁行业产生了包括产能过剩、环境和资源压力在内等一系列问1本文是教育部人文社会科学研究2009年度一般项目“国际金融危机背景下我国促进就业与增长政策的效应研究——基于产业发展的视角”（批准号09YJA790093）阶段性成果2如无说明，本文有关数据来自中钢协网站。题。自2002年以来,中国经济进入新一轮增长期，经济增长速度连续三年保持9%以上,钢铁工业形成了大批新增产能，钢铁产量和价格也持续攀升。经济的持续快速增长产生了过热的迹象，引发决策层对通货膨胀和产能过剩的担忧。自2004年起，抑制经济过热和产能过剩成为宏观调控政策的重要内容，出台了一系列遏制投资膨胀的措施，钢铁行业也成为宏观调控的重点行业。2005年国务院颁布了《钢铁产业发展政策》，用于指导规范钢铁产业发展。2006年，国务院将包括钢铁在内的10个产业列为产能过剩或潜在过剩行业，并出台各项政策措施加以调控，包括融资管制、限制供应土地、核准和清查项目以及查处重大案例等手段，限制这些部门的投资，还采取了降低出口退税，对高耗能、高污染和资源性产品加征较高的出口关税等手段，以期将钢铁行业的生产和出口控制在合理水平。决策者希望通过软着陆的方式调整经济，减缓对就业等问题的冲击，在宏观调控政策作用下，2007年钢铁行业出现平稳增长的趋势，粗钢产量和出口钢材增幅都出现不同程度回落。进入2008年下半年，美国次贷危机逐步蔓延并加深，很快演变成国际金融危机，对我国经济运行造成极大冲击，钢铁工业成为受影响最为深刻的行业之一。金融危机对钢铁行业影响由两个途径传导：一是我国钢铁产品出口对外依存度高，受国际金融危机直接影响，出口大幅减少；二是钢铁产业做为基础部门，受下游行业外需减少冲击的间接影响。具体表现为，国内粗钢表观消费从2008年8月开始出现负增长；钢材市场价格大幅回落，行业由盈利转为亏损，到2008年10月份已出现全行业亏损，这是自1998年以来首次出现的行业性的月度亏损，大中型钢铁企业亏损面已达59%。钢材销售利润率降至-3.23%。2008年11月份重点统计企业盈亏相抵后合计净亏损127.8亿元，而2007年同期为盈利109.48亿元。三、金融危机冲击效应分析目前，世界经济仍未实现复苏。金融危机对各国经济的冲击仍体现在经济系统运行中，并对经济运行产生持续的影响，但尽早分析国际金融危机对钢铁产业冲击程度大小，有利于追踪和评估宏观经济政策对钢铁工业的促进效应，也有利于落实钢铁行业调整和振兴的各项规划和产业政策。这一部分根据博克斯和詹金斯（Box-Jenkins）开创的经济变量时间序列分析方法，利用粗钢产量的月度数据进行建模。建模目的是采用金融危机爆发前的数据，对金融危机影响深刻的2008.9-2009.3期间的粗钢产量进行估计,并将产量估计值看作是潜在产出，从而计算出金融危机对钢铁行业产出影响的大小。金融危机对钢铁行业产出影响在产量时间序列上体现为负外部冲击，每一时期的冲击大小体现为当期的产出缺口。在短期内其它情况变化不变的情况下，产出缺口大小可以由潜在产出与实际产出的差额计算得出。通过计算每期的缺口并加总,可以视为国际金融危机对钢铁行业产量的影响。本文选用时间序列而非结构方程建模是因为：第一，尽管没有潜在的经济理论能说明为ARMA模型能够描述一个经济时间序列，但在经验研究中，ARMA模型效果却优于大型综合计量经济模型；第二，由于钢铁行业连续生产的特点，粗钢产量能够很好的描述整个钢铁行业的生产状况；第三，数据进行了平稳化，可以将模型预测值看作是潜在产出。第四，时间序列模型无法预测突然的外部冲击，但能够较好的拟合数据并对短期情况进行预报。尽管有上述优点,但将模型所估计的产出值与实际产出的差额完全看作外部金融危机带来的冲击，有可能会高估冲击的影响，例如企业在遇到外部冲击情况时会将例行的停产检修期间延长而主动减产，考虑到计量分析方法难以完全区分出此类因素的影响，本文不详细加以考虑。估计模型参数的步骤包括：（１）变换数据，得到平稳的数据序列；（２）使用非线性最小二乘法估计ARMA模型参数；（３）估计模型生成的残差，验证其是否符合白噪声序列；如果不成立则重新设定和估计模型；（４）利用模型进行预报。建模需要的粗钢产量数据来自中宏数据库，采用2000年1月至2008年8月的月度产量。散点图显示数据具有较强的趋势性，不具备平稳性特征，需要进行平稳化处理。数据在一阶差分后显示平稳，但二阶差分并不能显著改善季节性，因此对原序列使用一阶差分建立自回归单整移动平均模型（ARIMA）：112211tttptpttqtqyyyy（1）其中：1(1)ttttyyyLy，（2）观察粗钢产量序列样本的ACF与PACF（自相关与偏相关系数）对模型定阶，由于ACF在滞后2阶、PACF在滞后1阶后趋于0，因此尝试对对ty建立ARMA（２，1）模型。估计模型参数：11.15(0.07)，20.38(0.06)，11.21(0.04)括号内为标准误20.29RAIC=-12.92滞后多项式的倒数根在单位圆内，过程平稳。对于模型估计出的残差,计算博克斯-皮尔斯的Q统计量，在5%显著性水平下通过白噪声检验，说明模型设定合理，可以用来预测。利用ARIMA模型对2008年9月到2009年3月的粗钢产量进行预测，结果见表1。表１，2008.9-2009.3粗钢产量预测值（单位，万吨）2008.92008.102008.112008.122009.12009.22009.3实际值3961.43590.13518.83779.24119.24042.24510.0预测值4158.34271.24292.23969.14131.43988.34486.8差额-196.9-681.1-773.4-189.9-12.253.923.2将ARIMA模型的预测值视为钢铁行业的潜在产出，则实际产出与预测产出的差额就是产出缺口。短期内，这个缺口可以看作是由国际金融危冲击所致。国际金融危机对钢铁行业产量的冲击总额由表1各月缺口累计计算得到，即1853.5万吨。主要受此影响，2008年我国粗钢产量实现5.0亿吨，比上年增长1.1%，增速大幅回落，同比增幅成为1982年以来最低值。而受金融危机冲击最为显著的2008年10月和11月，钢铁行业分别损失了潜在产出的18.9%和22.2%，这个影响比例非常显著。冲击不仅体现在产量上，还体现在行业利润、就业等方面。据统计，2008年中国大中型钢铁企业亏损面达20.31%，第4季度钢铁企业亏损面达60%，亏损额达476.25亿元。除了产量和利润的大幅减少，钢铁部门就业所受影响也很明显，大量钢铁企业受冲击而减薪、裁员甚至停产。由于就业与产量并非线性或简单函数，并且缺乏就业时间数据的统计资料，因此只能大致估算估算就业损失。从就业人员上看3，尽管整个钢铁行业从业人员变化不大，损失主要体现在就业时间上，但炼钢业就业人数受冲击明显，其从业人员最高在2008年2月达到63.7万人,2009年2月从业人员下降到50.7万人,下降幅度达到20%，直到2010年2月炼钢业从业人员也只恢复到54.1万，低于2007年同期水平。四、应对金融危机的政策效果分析面对巨大的外部冲击，中央出台了包括4万亿巨额投资计划在内的一揽子刺激政策。在各项政策的作用下，粗钢产量迅速恢复增长，达到并超过潜在的产出水平。政策效果显著的原因在于，4万亿巨额投资计划直接了拉动钢材国内需求。扩大内需措施中的增加固定资产投资部分，对钢铁产业的拉动最为直接。交通基础设施建设、保障性住房建设、地震灾区灾后重建等一系列扩大内需建设项目极大改善建筑用材需求，处在钢铁业下游的汽车、船舶、装备制造、轻工业、石化有色金属业等产业的振兴规划，则对拉动工业用材需求产生积极影响。为了分析宏观政策对钢铁工业的影响，我们采用干预分析模型进行讨论。干预分析模型(InterventionAnalysisMode1)是由Box＆Tiao（1975）提出。该方法最初用于大气污染的环境问题研究，此后也被应用于经济政策的变化或突发事件(战争爆发、罢工、广告促销等)对经济影响的定量分析。由于金融危机沉重打击了世界贸易,严重影响以外需为特征的中国经济增长,并迫使中国宏观调控政策在一年多的时间里转变调控方向，由“双防”政策转向“保增长、扩内需、调结构”。因此，钢铁产量时间序列实际上同时受金融危机冲击和国家宏观经济政策两个外生干扰变量影响，需要同时考虑以上因素才能够较好区别出各自的效应。干预模型中的干预变量是模型的基本变量。所谓干预变量是代表干预的一种虚拟变量，它作为模型的输入变量来解释干预事件对响应变量的影响。干预变量通常有两种常用类型：一种干预仅在时刻t发生，但其影响会保持下去，即干预是阶梯函数：0,1,TttTStT(3)另一种干预是在一个时点发生，其影响也仅限于此，即干预是脉冲函数：3就业人员数据来自中宏网。1,0,TttTPtT(4)当干预发生后有持续的b期影响，但影响是渐变的，对于阶梯输入有：1TttySB(5)对于脉冲输入有：1TttyPB(6)其中01更一般地，一个响应可以表示成有理函数：()()bBBB(7)其中，01()ssBBB，1()1rrBBB是B的多项式，b是干预影响的时间延迟，多项式()B的权数j通常描述对干预影响的初始预期值，而多项式()B用来度量干