计量模型下我国钢材产量的影响因素分析
石晨晖 曹立祺 唐正国 王若妍
(河北农业大学，河北 保定 071000)
摘 要： 钢材是工业生产重要的原材料成分，任何重工业中都需要用到钢材。通过我国2006年-2017年钢铁产量以及其影响因素的时间序列数据，利用计量经济学模型分析我国钢铁产量以及其影响因素的关系。结果表明，粗钢产量与焦炭产量对钢材产量有明显的影响关系，并针对结论从政府、钢材生产企业以及钢材贸易企业三方面提出了未来钢材市场的建议。
关键词： 钢材产量；计量经济学模型；最小二乘法；逐步回归法
1 引言
钢材是工业生产中重要的原材料成分，主要分为螺纹钢、卷板、线材三大类，在工业中房地产投资，桥梁建造，汽车、船舶等交通工具建造都需要用到钢材。随着我国钢材行业规模的不断扩大，每年钢材产量不断提高，在国民经济众多方面都起到了很好的作用。
但是我国钢材行业也存在着很大的问题，钢材排放气体不达标严重污染环境，钢材生产量没有管制等，所以，通过研究钢材产量的影响因素，可以很好地解决我国钢材存在的问题。
2 理论分析
根据钱纳里工业化阶段理论，人均国内生产总值(GDP)在800～4800美元时处于工业化阶段中期，城市化率在30%-60%之间；人均GDP在4800～9000美元处于工业化阶段后期，城市化率在80%以上。我国目前正处于工业化后期阶段，峰值可能在2020年前后。我国2017年人均GDP8836美元，但我国经济发展不平衡现象非常严重，尽管东部地区工业化和城市化已达到较高水平，但中西部地区发展还具较大潜力，我国钢材消费潜力还很大。并且我国钢材行业面临着各种问题，国家优惠政策消除开始限产、没有核心领导企业等，通过钱纳里工业理论可以找到我们现存的阶段，从而可以更好的分析钢材产量问题。
3 模型的设定
利用经济学知识分析可知，钢材生产总量要受到粗钢产量、固定资产投资、国内生产总值和建筑业总产值等的影响，因此可以将钢材生产产量(Y)看作被解释变量，粗钢产量(X1)、全社会固定资产投资(X2)、国内生产总值(X3)、建筑业总产值(X4)、焦炭产量(X5)看作解释变量，建立线性回归模型：
Y=C+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5+μ
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4 样本的收集
4.1 被解释变量
25—我国钢材产量，代表每个月生产的钢材量。
4.2 解释变量
X1——粗钢产量(粗钢，即制造钢材的原材料，由生铁经过火炉氧化脱去碳和其他杂质后得到的钢水，之后在钢水中加入合金和碳，浇铸成粗钢，粗钢经过加过生成钢材，粗钢是钢材生成的必经过程之一)。
根据理论分析可得共有5个解释变量，包含过多的解释变量且T检验不通过，可能存在多重共线性，利用 Eviews 的相关系数矩阵得出各解释变量之间的关系，相关系数矩阵表如表2。
X3——国内生产总值(即GDP，用来衡量一个国家或地区的经济状况的指标，钢材是工业中的主要材料，对一个国家或地区的经济状况有较大影响)。
通过生产数据库的构建，可以有效将基础地理信息数据和地理国情数据融为一体，使得生产对象由基础地理信息数据或地理国情数据转变为生产数据库，从而实现一体化融合生产。这种融合生产的方法与常规各自生产的方法在实现的技术手段方面基本相同，而两者最本质的区别是生产对象的不同；在实现效果方面，两者各有利弊。具体对比分析情况见表5。
X4——建筑业总产值(建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品的总和。钢铁的主要用途为建筑，建筑业的发展也会带动钢铁的生产量)。
X5——焦炭产量(焦炭是钢材生产中重要的原材料之一，钢材生产需要加入焦炭)。
表1 我国钢材产量及其影响因素
通过国家统计局网站搜集了2006年-2017年的钢材产量(万吨)、粗钢产量(万吨)、全社会固定投资(亿元)、国内生产总值(亿元)、建筑业总产值(亿元)、焦炭产量(万吨)，数据如上。
新形式条件下，国企改革已经提升了日程，对应企业资产规模、运营状况、规范体制等逐渐得到了改善。但是当下部分国企内部仍然存在较为严重的缺陷问题，如结构混乱、内部控制不全面、运营效率低等，且大部分企业内部问题随着时间的推移逐渐被遗忘，内部舞弊行为频发，增加了国企运营风险等级，为此国企审计工作必须及时做出正确调整和优化。保证动态审计过程中充分发挥其风险防范、风险评估的功能，提高企业运营的有效性和稳定性。
变量C,X1,X2,X3,X4,X5的相关系数分别为-28565.43,1.325011,-0.012777，-0.017904，0.060938，0.781406,Prob结果分别为0.0302,0.0016，0.6799，0.6404，0.7569，0.0926，t-Statistic 结果分别为-2.823338,5.462109,-0.433388,-0.491681,0.324058,1.998525,R-squared =0.997953，F-statistic=584.9149，Prob(F-statistic)= 0.000000
5 模型参数的估计
将上述数据导入Eviews利用OLS法得出以下结果：
以‘沪油15’的幼苗、根、茎、叶、花苞、成花、果实、幼嫩种子、成熟种子作为基因时空表达分析的实验材料，以外源eBL和BRZ处理的幼苗为生理处理实验材料，采用TransZol法提取甘蓝型油菜总RNA。使用反转录试剂盒(TIANGEN, 北京)合成cDNA，用于基因表达分析。
可以得出：
Y=-28565.43+1.325011*X1-0.012777*X2-0.017904*X3+0.060938*X4-0.781406*X5。
6 模型的检验
6.1 经济意义检验
X1的相关系数为正，表明粗钢产量与钢材产量呈正相关，从经济意义上来讲较合理。
X2的相关系数为负数，表明全社会固定资产投资与钢材产量为负相关，但从经济意义上来讲，全社会固定资产投资越大，钢材产量越多，故从经济意义上来说不合理。
——改进工作作风，不断革新自我。习近平总书记提出，要坚持把群众路线作为工会工作的生命线和根本工作路线，把工作重心放在最广大普通职工身上，改进工作作风，破除衙门作风，坚决克服机关化、脱离职工群众现象，让职工群众真正感受到工会是“职工之家”，工会干部是最可信赖的“娘家人”。
X3的相关系数为负数，表明国内生产总值与钢材产量为负相关，但从经济意义上来讲，国内生产总值越大，钢材产量越多，所以从经济意义上来说不合理。
C,X1,X5的相关系数为-29021.62，1.024706，1.149951，t-Statistic的Prob分别为0.0000，0.0000，0.0013，F-statistic=1493.170，Prob(F-statistic)= 0.000000，R-squared=0.996995。可看出，修正后的F检验较大，且t检验概率均小于0.05，都通过，R2拟合度也较好，并且DW值=2.065284.接近于2，表明变量接近正态分布，这个方程可以很好地反应钢材产量主要受粗钢产量和焦煤产量因素的影响，都是正向相关，其他因素影响效果较差。
X5的相关系数为正，表明焦炭产量和钢材产量呈正相关，从经济意义上来讲合理。
6.2 统计检验
R2=0.997953，表示拟合度高度相关
采用逐步回归法，根据参数估计结果得出，拟合效果最好的为X1变量，故以Y=C+β1*X1作为基本模型，将其他解释变量逐一代入基本模型，可以得出，两个因素时X1,X5的R2最大，且t检验最为显著，之后在X1,X5两个因素中，分别引入X2,X3,X4得出均无现实意义，故拟合度最高且t检验显著水平高的模型为F(X1,X5)，得出如下结果：
T检验中X1的T检验显著，其他变量t检验显著性水平均大于0.05，故t检验不通过，可能存在多重共线性。
6.3 多重共线性检验
6.3.1 相关系数矩阵
X2——全社会固定资产投资(全社会固定资产投资是以货币形式表现的建造和购置固定资产活动的工作量，这些活动均需要钢铁来支撑，对钢铁具有需求)。
表2 相关系数矩阵表
由此表可看出钢铁产量与其他5个解释变量相关系数较大，均为高度相关，其他因素之间也是高度相关，故存在多重共线性。
6.3.2 多重共线性的修正
无花果树叶绿油油的，蓄势待发，那架势，有点逼人。再加上侯大同的放任，无花果简直不把女主人放在眼里。平时侧一下身子也就过了，一到春天，连侯大同自己都觉着不好意思，赶紧剪了东边的枝杈，留下一条进出主房的通道。汤翠嫁过来的时候倒不觉得院子多逼仄，那时候，东边还没有盖偏房，无花果跟未发育的小孩子一样，还小，还没有完全长开。没几年，家里添了女儿，偏房也建起来，院子就显得狭小。现在汤翠不愁了，无花果即使堵着门也无所谓了，反正早晚要拆了。
F值=584.9149，F检验高度相关
电能在输送过程中由于线路存在阻抗和感抗，会有一定的压降，线路过长或负荷过重时，线路压降较大，末端电压较低，严重影响用户的用电。具有“自适应”功能的串补技术应用于配电线路，综合考虑线路阻抗、线路容量、功率因素等信息，确定串补安装位置和电容器容抗值，有效提高配电线路电压，达到调压目的。
Y=-29021.62+1.024706*X1+1.149951*X5
将X1,X5相关数据代入Eviews中利用OLS法我们可以得出：
X4的相关系数为正，表明建筑业生产总值与钢材产量为正相关，从经济意义上来讲合理。
膀胱癌是男性泌尿生殖系统最为常见的恶性肿瘤之一[1]，其中非浸润性膀胱尿路上皮癌约占所有膀胱癌的60%以上[2]。在对此类患者进行治疗的过程中，优先选择使用经尿道膀胱肿瘤电切术治疗。但同时有文献指出，患者在术后的5年内其复发率近高达70%左右，有部分患者均会在术后1年内产生复发的情况，此外，在对复发的患者研究时发现，30%左右的患者肿瘤恶性程度有明显的增强并有浸润能力[3]。为提升患者术后的生存率，同时抑制肿瘤恶性发展，采用膀胱内灌注化疗药物显得极其重要[4]。本次研究我院对78例患者采用吉西他滨以及表柔比星两种不同药物灌注化疗，现将结果报告如下。
6.4 异方差性检验
通过多重共线性结果利用Glejser方法异方差检验，得到以下结果：
电桥②在拉向载荷校准试验中，响应灵敏但线性相关性较差；在压向载荷校准试验中，响应灵敏且线性相关性较好。分析原因，是在拉向加载时，载荷主要从两侧缘条传向套筒，由于该处距离螺栓较近，受应力集中影响，电桥②位置受载不均匀，故响应灵敏但线性较差；压向加载中，载荷主要经耳片穿向套筒，故②电桥响应很灵敏，但受一定的应力集中影响，所以线性略差。
F-statistic的值=0.170681，Obs*R-squared的值=0.438518，F检验以及Obs的伴随概率大于0.05显著性检验，未通过异方差检验，故不存在异方差性。
6.5 序列相关性检验
由于样本容量n=12，无法进行D-W检验，故用图示法来进行，通过参数估计结果按照时间顺序绘制出残差如图1。
图1 残差图
由以上图可以看出该数据可能存在负序列相关，故运用Eviews进行迭代法，假设存在一阶序列相关，输出结果如下：
AR(1)的Coefficient=-0.087732，t-Statistic=-0.251642，t检验不显著，故不存在序列相关性。最终模型为
2.1 叶面喷施生长调节剂 对僵苗现象严重的水稻田块还应喷施叶面肥和生长调节剂，如僵苗灵、肥力素、活力素、叶肥王等，以调整植株生理活性，增强抗性，促进水稻的快速恢复生长。
Y= -29021.62+1.024706*X1+1.149951*X5
7 结论
粗钢的产量以及焦炭的产量对钢材的产量影响是最明显的，显然，粗钢以及焦炭作为钢材生产过程中的原材料，对于其产量影响是最为显著的，其中，最显著的是粗钢的产量其次是焦炭的产量，而其他解释变量并没有想象中的那么显著，可以看出，我国钢材产量主要受供给因素(粗钢产量、焦炭产量)的影响，而需求因素(固定资产投资、国内生产总值等)对其影响程度并没有供给因素那么明显，可以看出我国钢材目前产能过剩问题严重。
针对近几年我国钢材问题进行分析，我国目前钢材市场主要存在的问题就是产能过剩，并且钢材生产健康存在问题，从粗钢和焦炭方面可以入手，其生产技术底下，浪费现象严重，无法实现可持续发展，并且没有核心企业带领，各种规模化的企业都存在。
本文样本数据收集只有2006-2017年的，数据容量较小并且解释变量也不够多，可能存在误差，但可以从总体上来反映钢材生产主要受其原材料产量的影响。
8 钢材未来发展的政策建议
(1)增加政府部门的监管力度。
钢材期货上市使得钢材交易趋于金融化，影响其生产因素变多，政府应加强管制，按照真实需求限产并且在金融市场上进行适当干预。
（4）制造服务网络化，提高产品数字化、网络化、智能化水平，运用移动O2O（线上线下）、云计算、大数据等打造用户聚合平台，开展基于个性化产品的服务模式创新。
(2)钢材生产企业应按照需求进行生产。
国内钢厂应严格按照订单组织生产，与市场真实需求相匹配，从而减少产能过剩。
（3）边坡系数为1∶3的表层无覆土无植草边坡 60min内 的 土 壤 流 失 质 量0.897kg，15～20，20～25，25～30mm植生混凝土组的底部土壤流失量分别为0.0198，0.0693，0.1089kg；植生混凝土对底部土壤的反滤拦截率达96.82%。
(3)钢材贸易企业应利用现代信息技术提升服务水平。
钢材贸易企业可以将自身贸易与互联网结合起来，实现电子商务式的钢材贸易。
参考文献
[1] 郭刚刚.我国钢铁产量影响因素的计量分析[J].经贸实践,2016,(08):85.
[2] 邓忠奇,刘美麟,庞瑞芝.中国钢铁行业产能过剩程度测算及去产能政策有效性研究[J].中国地质大学学报(社会科学版),2018,18(06):131-142.
[3] 上海期货交易所.钢材基础知识与市场概况[Z].2014.
中图分类号： TB
文献标识码： A
doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.16.085