摘 要：钢铁是我国国民经济的重要基础产业，分析钢材价格的波动因素将有助于预测未来钢材市场的价格，更有助于政府、钢铁企业以及投资者进行合理的资源配置、运营以及投资。本文选取2012年-2016年的月度数据进行实证分析，通过短期影响因子以及长期影响因子两个维度对钢铁行业价格指数的影响因子进行分析，并基于政府、钢铁行业以及投资者三方分别提出建议。
关键词：钢铁行业 影响因子 实证
一、引言
近年来我国国内兴起了以房地产和城市基础设施建设为主要代表的投资拉动方式，不可否认，其对经济增长起到了阶段性、短期性作用，但从长远发展角度看，着实无法带来可持续发展的动力。相比于房地产等行业，实体制造业的利率较低，以钢铁行业为代表的制造业难以迅速发展的原因还在于需要企业在前期投入大量的人力、财力，以购置专用设备以及建设规划厂房。但自2008年次贷危机以来，全球粗钢、生铁的消费量明显下降，我国国内经济发展受到国际因素的影响导致经济增速下降，用钢行业的需求度大幅下降导致钢材产能过剩，国内钢材价格指数CSPI以及国际钢铁价格指数CRU于08年开始均出现大幅度下跌（如图1）。钢铁行业作为我国国民经济的基础产业，作为制造业行业的基石，其行业的发展程度不仅体现了一国综合实力，也在不同程度上影响着相关的国防工业以及建筑、机械等行业，因此，本文对钢铁行业价格指数的波动因素进行研究分析具有一定的理论与实践意义。
图1 2007-2016年我国钢材综合价格指数CSPI与国际钢铁价格指数CRU变动情况。
二、理论分析与指标选取
1.理论分析。从宏观背景来看，钢铁行业由于处于制造业上游，是为下游提供大量钢铁类原材料和中间产品的桥梁，因此制造业是否景气直接影响钢材市场的需求，并最终由钢材价格所体现，因此制造业采购经理指数PMI与我国的钢材价格走势趋同。同时，本文还引入人民币存款利率R、银行间同业拆借利率IOR、货币或准货币增长率M2，研究银行利率借贷存储因素对国内钢材价格的影响。从供求关系来看，产量与需求量可以很好的体现钢材价格的走势，当供过于求，钢铁库存量增加，钢材积压，钢材价格下跌，反之，钢材价格指数走高，因此本文预测钢材库存量INVENTORY与我国的钢材价格走势CSPI呈反向关系。从全球化国际背景来看，国际钢铁价格指数CRU与钢材综合价格指数CSPI的波动具有趋同性（如图1），而人民币兑美元的外汇汇率USD也是影响我国钢材价格波动的重要因素。
2.指标来源与数据处理。本文选取了中钢协的钢材综合价格指数CSPI作为因变量，并选取了国际钢铁价格指数CRU、制造业采购经理指数PMI、银行间同业拆借利率IOR、规模以上工业增加值增长率IVA、货币或准货币增长率M2、利率R、人民币兑美元汇率USD作为自变量，由于2008年次贷危机对钢材价格的冲击巨大，2011年后各类经济体开始复苏，因此本文选取了2012年-2016年共60个月的月度数据进行实证研究，数据来源于同花顺数据库、中国钢铁工业协会等网站，在数据处理方面，为避免出现异方差的情况，对本文部分数据采用自然对数进行计算，本文使用EVIEWS8.0软件进行实证分析。
三、模型构建与实证检验
1.相关性统计.
对变量间的相关性进行统计发现，部分解释变量间的相关性较高。从表1数据可知，利率R与银行间同业拆借利率（30天）IOR的相关系数达到0.6以上，规模以上工业增加值增长率IVA与国际钢铁价格指数CRU、利率R的相关系数均达到0.7以上，国际钢铁价格指数CRU与利率R的相关系数达到0.8以上，钢材综合价格指数CSPI与国际钢铁价格指数CRU的相关系数更是达到0.948。因此，综上可知，诸多变量之间相关系数较高，其存在多重共线性的可能性较大，因此有必要通过逐步回归法对变量进行筛选与剔除。
2.构建初始模型。根据散点图，本文拟建立如下多元线性回归方程：
为解决可能存在的多重共线问题，本文对变量采用逐步回归法，逐步回归结果如下表2。
根据逐步回归结果，得到如下方程：
2.1ADF单位根检验。在逐步回归拟合出模型后，本文首先对各指标的平稳性进行检验，即对变量进行ADF单位根检验，发现有六组变量不平稳，数列经过一阶差分后平稳，可继续进行协整检验。
2.2EG协整。通过ADF单位根检验后，本文根据基本的线性投影原理，采用EG两步法来进行协整检验的思路，采用最小二乘法构建协整方程，并进行残差的单位根检验，结果见表3。
由表3可知，在对模型的残差进行ADF检验后，本文得出t统计量值为-7.45，其相应概率值为0.0000，F统计量为32.516，其相应概率值为0.0000，且R方值为0.65，拟合程度还算较优，说明该模型的残差序列是平稳的。根据协整关系的定义，本文认为序列log（CSPI）与序列log（CRU）、M2、log（PMI）、R、USD、IOR间存在协整关系，并且该协整方程是合理的，协整关系是正确的，说明钢材综合价格指数与国际钢铁价格指数、货币或准货币增长率、制造业采购经理指数、利率、人民币兑美元汇率以及银行间同业拆借利率这几个变量之间存在长期且稳定的均衡关系。
2.3对钢材价格的短期影响.上文的诸多检验说明，该模型通过了各因素对钢材价格的长期影响的检验，而短期内对钢材价格的影响因素进行分析也尤为重要，对进行钢材的短期投资影响较大，本文运用误差修正模型进行完善，使模型拟合度更高，同时减少干扰项的序列相关，运行结果见表4。
经检验，我们发现在短时间内，F统计量为14.8572，其相应概率值为0.000，R方值为0.86，修正R方值为0.88，以上结果均说明模型整体上是显著的，同时，D（CRU）的相关估计系数为0.733，相应概率为0.0013，显著地小于0.01，D（PMI）估计系数为0.1687，相应概率为0.001，也显著地小于0.01，而D（M2）、D（R）、D（USD）、D（IOR）均未显著影响变量D（CSPI），因此，可以将此表解释为钢材市场的价格变化对国际钢铁价格以及制造业采购经理指数这两个因子具有短期弹性。
四、归纳结论与政策建议
从长期来看，国际钢铁价格指数CRU、货币或准货币增长率M2、制造业采购经理指数PMI、利率R、人民币兑美元汇率USD以及银行间同业拆借利率IOR对国内的钢材综合价格指数CSPI均有显著影响，其中，国际钢铁价格指数CRU、货币或准货币增长率M2、制造业采购经理指数PMI以及银行间同业拆借利率IOR的指数上涨会拉动钢材价格CSPI上涨，而利率R以及人民币兑美元外汇汇率USD的上涨则可能導致国内钢材价格综合指数CSPI的下跌。短期来看，国际钢铁价格指数CRU以及制造业采购经理指数PMI的上涨会显著地推动国内钢材价格综合指数CSPI的提高。
为此，本文针对政府部门、钢铁企业以及投资者提出以下建议：政府部门应承担起行业管理的责任，产能过剩近年来是制约钢铁行业发展的最为突出的问题，2008年开始我国钢铁行业的较好发展趋势已有逆转迹象，但当时并未得到相关部门的重视，因此而后国务院推出的钢铁行业去产能政策也并未有效遏制下滑趋势，基于此，政府应进一步主动为我国钢铁企业在国际市场上争上游，保障我国钢铁企业的合法利益；同时，建议政府一方面在大力鼓励国内钢铁企业节能减排的同时，也应给予钢铁企业在一定程度的政策优惠或补贴，促进使我国实体经济实现可持续发展。对于钢铁企业来说，应主动控制自身生产成本，开源节流，合理配置资源，顺应行业发展趋势，在全球化的趋势下，钢铁企业应熟悉汇率与进出口细则，以达到规避贸易政策风险的目的。对于投资者来说，应定期关注金融市场，关注国际钢铁价格指数以及制造业采购经济指数的涨跌情况，了解汇率（利率）的上涨或下跌，不盲目投资，以此实现钢材价格套期保值。
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