我国钢铁行业价格影响因素的计量分析.pdf

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1、我国钢铁行业价格影响因素的计量分析1我国钢铁行业价格影响因素的计量分析我国钢铁行业价格影响因素的计量分析我国钢铁行业价格影响因素的计量分析我国钢铁行业价格影响因素的计量分析摘要：运用 2007 年 1 月-2012 年 2 月，62 个月间的钢铁价格及相关数据,运用单位根检验、协整分析、VECM 模型,对影响钢铁价格的各因素进行了实证研究。实证结果表明,影响钢铁价格的主要因素有钢铁产量、进口铁矿石价格、货币供给量、房地产投资额、汽车产量,这些变量所构成的钢铁价格检验模型精确度较高,能够较好地解释钢铁价格的变化;同时,各个变量和钢铁价格的综合长短期关系要好于长期关系。该模型定量测量了各影响因素对

2、钢铁价格的影响权重及大小,以期为宏观调控部门影响和调控钢铁价格提供借鉴。关键字：钢铁价格；铁矿石价格；PMI；房地产投资额一一一一、引言、引言、引言、引言钢铁工业是国民经济的重要基础产业，包括采矿、选矿、烧结（球团）、焦化、炼铁、炼钢、轧钢、金属制品及辅料等生产工序。经过改革开放以来特别是近十年的发展，市场配置资源的作用不断加强，各种所有制形式的钢铁企业协同发展，产品结构、组织结构、技术装备不断优化，有效支撑了国民经济平稳较快发展。钢铁是支撑经济发展的重要物资产品。钢铁工业的发展与一个国家或一个地区的经济发展有着密切的关系。“十二五”时期是深入推进科学发展、加快转变发展方式的攻坚阶段，经济发展

3、越快，对钢材的需求就越大钢铁工业的发展就快，钢材的价格因此也会发生较大的变化。在经济持续快速发展的影响下。我国已成为世界上最大的钢材生产国和消费国。钢材价格波动对经济的发展产生着重要的影响。本文从我国钢铁行业人手探索影响钢铁价格变动的因素并寻找其内在的数量关系。本文内容安排如下:第二部分就钢铁行业相关研究的文献做出回顾;第三部分对钢铁价格影响因素的机理进行了分析；第四部分对本文研究的计量模型建立、指标选取、数据资料来源与分析方法进行说明;第五部分运用向量误差修正模型(Vector Error CorrectionModel)和格兰杰因果检验(G ranger Causality Test)对我

4、国钢铁价格和影响钢铁价格的因素之间的关系进行实证检验和分析;最后一部分对实证结果做出进一步的解释和说明,给出最终结论,并揭示其政策含义。我国钢铁行业价格影响因素的计量分析2二二二二、相关文献综述相关文献综述相关文献综述相关文献综述对于钢铁行业的相关分析，国内外的研究主要存在如下四种形式：第一种形式：季度（年度）钢铁行业分析报告1。此报告的特点是：对影响钢铁行业的因素逐个分析，并得出每个的分析结论，但没有利用任何的计量模型，分析方法较为简单，只是单一变量的环比和同比分析，以此得出大致的钢铁价格上升或下降趋势的判断。这里面的影响因素主要有固定资产投资、钢铁产品产量、钢铁产品需求、钢材出口量、宏观积

5、极表现等第二种形式：基于逐步回归法的地区钢材价格影响因素计量分析如杨芳和刘敏2对于山东省的分析。他选择了如下变量：黑色金属矿采选业价格指数(FMPI)、钢铁及炼焦工业价格指数(CMPI)、全社会固定资产投资指数(IFA)、汽车产量滞后一期(MVO)、铁路通车里程滞后一期(LR)、家用洗衣机产量滞后一期(WMo)、M1变动率(RNll)和地区生产总值指数变动值，我认为他分析的过于微观，缺少国际影响因素，这样的分析不够全面。第三种形式:用CAPM资本资产定价模型实证检验、基于ARMA模型和BP神经网络模型3来预测钢铁价格，2009年,林在进在Price:Theory&Practice发表论文价格剧

6、烈波动背景下的钢铁价格预测方法研究基于ARMA模型和BP神经网络模型的分析,文中通过建立ARMA模型和BP神经网络模型对未来钢铁价格进行预测,通过比较误差得出结论,由于市场价格的剧烈波动,使得这两个模型对于预测的效果并不是很理想,而在价格平稳的情况下,这两个模型都能比较准确地预测未来钢铁价格。另外王雪飞和刘志伟4以中国钢材市场价格为研究对象,选取了8种主要钢材品种2004年1月到2010年11月的价格数据,通过模型识别,建立ARIMA模型来预测中国钢材市场2011年9月至11月的钢材价格。第四种形式：2004年6月,东北财经大学高铁梅等人发表论文中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析 5,文

7、中利用变参数模型对市场经济条件下经济增长对我国钢铁工业的推动作用进行了动态分析,同时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,进一步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,初步探讨钢铁市场的长期需求规律。第五种形式：将钢铁消费量与经济发展相联系进行分析研究。如Steel consumption andeconomic growth in Korea:Long-term and short-term evidence6 这篇文章利用时间序列7的分析方法研究了1975年2008年间韩国的钢材消费和经济活动

8、之间的长期和短期的因果分析。总之，鲜见从我国整体角度运用时间序列分析的方法来分析钢铁行业价格影响因素。因此，我们有进一步研究的必要，通过构建多个指标剖析影响钢铁行业价格的影响因素。三、钢铁价格影响因素的机理分析三、钢铁价格影响因素的机理分析三、钢铁价格影响因素的机理分析三、钢铁价格影响因素的机理分析现代西方供求理论认为:在市场经济中供给与需求的数量关系决定价格及其变化方向,我国钢铁行业价格影响因素的计量分析3价格水平及其变化引导供求数量的调整,依靠市场力量自动调节资源配置。当供给大于需求时,即Qs Qd,形成买方市场,此时P、Qs、Qd,最终Qs=Qd;当供给小于需求时,Qs Qd,形成卖方市

9、场,此时P、Qs、Qd,最终Qs=Qd,这就是所谓的市场机制。钢铁价格的影响因素主要是那些影响钢铁供给和需求的相关因素。所以,我们在进行钢铁价格主要影响因素分析时,主要侧重于钢铁供给和需求的分析。供给是指在一定的市场条件下生产者愿意并且能够提供给市场的商品数量,它反映市场条件与生产者供应意愿之间的对应关系。而其市场条件主要包括产品生产成本、产业政策、技术和管理水平等。需求是指在一定市场条件下消费者愿意并且能够购买的商品数量,它反映市场条件与消费者购买意愿之间的对应关系。而其市场条件主要包括总体宏观经济形势、相关产品价格、相关行业状况等。钢铁价格从大的方面看主要是供给和需求的影响,进一步细分,影

10、响钢铁价格的因素较多,各因素之间关系错综复杂。根据供求经济理论以及钢铁行业的特点,结合目前有关影响钢铁价格因素的相关论述,本文提出了影响钢铁价格的因素主要有钢铁产量、进口铁矿石价格,等7个影响因素，这些因素分别或同时作用于钢铁的供给和需求从而影响钢铁价格。四、模型设定、指标选取与研究方法四、模型设定、指标选取与研究方法四、模型设定、指标选取与研究方法四、模型设定、指标选取与研究方法我 国 钢 铁 价 格 从 2007年 至 今 发 生 了 较 大 变 化，其 变 化 趋 势 如 图 1 所 示：从图上可以看出钢铁价格指数在2008年期间有比较明显的上升，主要是因为2008年国际金融危机的影响,

11、使得中国钢材市场价格产生出错综复杂的情形。2007年2012年间我国钢铁价格和进口铁矿石价格变化趋势如下图2所示：我国钢铁行业价格影响因素的计量分析4从这个图中可以看出进口铁矿石价格变动趋势和钢铁价格变动趋势基本一致，这说明进口铁矿石价格是影响我国钢铁行业价格的主要因素。（一）模型设定和指标选取为了便于分析影响我国钢铁行业价格的影响因素，本文构建了如下的向量自回归模型予以实证分析：tkiitiitYSIPIP11-k1-1,0t+=在上述模型中为了揭示影响因素（YS）对于我国钢铁行业价格的因素，本文选取了7个指标，其描述统计如下表1所示：表1 IPISMSTKEXCMHDPMIMean4.78

12、48399.26891413.220947.0413288.1028564.7177078.1375673.962939Median4.7656299.31869713.258827.1386547.2019164.7717018.1283793.975936Maximum5.0801779.53617613.672997.47263311.206715.3102468.9244194.080922Minimum4.5624458.91517312.790136.5240166.3297214.0125927.4505623.658420Std.Dev.0.1285770.1686300.27

13、18250.2999661.6333240.3638790.3799420.072661Skewness0.375782-0.151215-0.055555-0.2089140.717424-0.2260360.111348-2.074618Kurtosis2.4488871.8520451.6155141.5572331.8211401.7392831.9656429.192161Jarque-Bera1.9904803.2295654.4209635.1703627.9028114.1107392.565498127.3227Probability0.3696350.1989340.109

14、6480.0753820.0192280.1280450.2772740.000000Sum263.1662509.7903727.1519387.2730445.6571259.4739447.5662217.9617Sum Sq.Dev.0.8927351.5355553.9899874.858886144.05847.1500347.7952070.285103Observations5555555555555555我国钢铁综合价格指数（IP），进口铁矿石价格指数(TK),，数据来自数据来自中国钢铁工业协会；中国钢铁月产量(IS)，货币供给量M2(MS)，钢铁出口量（EX），房地产投资额

15、（HD），汽车生产量（CM）PMI数据来自国家统计局本文选取了2007年1月2012年2月的数据，并取所有取对数，具体数据见附表1(二)研究方法经济变量大都具有非平稳性,本文首先将利用Dickey和Fuller提出的考虑残差序列相关的ADF单位根检验法,检验变量的平稳性,对于非平稳的变量进行处理使之成为平稳时间序列。如果变量是同阶单整的,那么我们将对相关变量进行协整检验以确定我国钢铁价格和影响因素之间长期均衡关系,并在协整的基础上,通过向量误差修正模型中误差修正项的显著性检验和格兰杰因果检验来分别验证长期因果关系和短期因果关系。我国钢铁行业价格影响因素的计量分析5五、实证检验结果与分析五、实证

16、检验结果与分析五、实证检验结果与分析五、实证检验结果与分析(一)单位根检验由于所使用的数据均是时间序列变量,因此首先进行变量的平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法确定相关变量的平稳性。IP、IS、MS、TK、EX、CM、HD、PMI分别表示相应变量的一阶差分值。检验结果如表2所示,在1%的显著性水平下,IP、IS、MS、TK、EX、CM、HD、PMI 都是非平稳的,而它们的一阶差分序列都是平稳的,说明这六个时间序列变量都是一阶单整序列。表二：ADF Test for unit rootVariableADFlevelFrist differenceIP-2.896(-2.866)-5.239

17、*SI-1.461(-2.847)-8.619*MS1.905(-1.987)-7.832*TK-2.222(-2.467)-3.633*EX-2.573（-2.532)-11.808*CM-1.170(-2.901)-12.948*HD1.528(-2.630)-6.860*PMI-1.046（-2.457）-6.869*Note:Parentheses represent results with trend.*Significances at5%.*Significances at1%.(二)协整检验在上述变量都是一阶单整的基础上,我们进一步利用Johansen协整检验来判断它们之间是否

18、存在长期均衡关系,并进一步确定相关变量之间的符号关系。Johansen协整检验是一种基于VAR模型的检验方法,在检验之前,首先要确定VAR模型的最优滞后期。根据IPIS MS TK EX CM HD PMI 这八个统计量的值并结合样本区间的规模可以确定IP与 IS MS TKEX CM HD PMI 的VAR模型的最优滞后期数为1,在此基础上,我们得到协整检验的结果,如表3所示：表3协整检验结果 Unrestricted Cointegration Rank Test(Trace)HypothesizedTrace0.05我国钢铁行业价格影响因素的计量分析6No.of CE(s)Eigenva

19、lueStatisticCritical ValueProb.*None*0.805060227.9695143.66910.0000At most 1*0.750295149.4865111.78050.0000At most 20.50545982.8876583.937120.0594At most 30.29399049.0896760.061410.2968At most 40.28363132.3796240.174930.2429At most 50.15930916.3687224.275960.3535At most 60.0919598.03925512.320900.23

20、36At most 70.0685553.4088844.1299060.0769Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-valuesUnrestricted Cointegration Rank Test(Maximum Eigenvalue)HypothesizedMax-Eigen0.05No.of CE(s)EigenvalueStati

21、sticCritical ValueProb.*None*0.80506078.4830748.877200.0000At most 1*0.75029566.5988142.772190.0000At most 20.50545933.7979836.630190.1032At most 30.29399016.7100530.439610.7951At most 40.28363116.0109024.159210.4207At most 50.1593098.32946817.797300.6696At most 60.0919594.63037111.224800.5309At mos

22、t 70.0685553.4088844.1299060.0769Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level*MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values由表3可知,IP与IS MS TK EX CM HD PMI 之间存在一个协整关系,标准化后的协整方程如下所示：IP=-0.191281IS+0.410346MS+0.522402TK+0.029464EXNor

23、malized cointegrating coefficients(standard error in parentheses)IPISMSTKEXCMHDPMI1.000000-0.191281 0.4103460.5224020.029464 0.0413730.67499 0.129503(0.27226)(0.14947)(0.04007)(0.00629)(0.05383)(0.077)(0.18905)我国钢铁行业价格影响因素的计量分析7+0.041373CM+0.674990HD+0.129503PMI此方程表明在2007年1月2012年2月间，我国钢铁价格和钢铁出口量、铁矿石

24、进口价格、汽车产量、房地产投资额、我国货币供给量正相关，与钢铁产量负相关。这说明，在2007年至2012年2月期间，钢铁产量的增加导致了钢铁价格的下降；其他因素如进口铁矿石价格、房地产投资额的增加、汽车出量的增加都导致了我国钢铁价格的增加，相反这些因素的减少同样导致钢铁价格的下降。因此，伴随着钢铁行业需求的增加，钢铁价格是上升的；随着货币供给量的增加，即宽松的货币政策也促使钢铁价格的上升。（三）因果关系检验我国钢铁价格和七个因素之间存在协整关系,意味着它们之间存在长期均衡关系,但这并不能确定它们之间一定存在长期因果关系。以往的研究大都只是基于Granger因果检验法考察短期因果关系,对于长期因

25、果关系未做讨论。而对于长期因果关系的验证,我们可以通过对向量误差修正模型(VECM)中误差修正项的显著性检验来实现,即如果变量间存在协整关系,可以建立向量误差修正模型,然后对误差修正项(ECT)进行T 检验来判断变量间的长期因果关系。在各相关变量之间存在协整关系的基础上,我们对钢铁价格（IP）和影响因素之间（YS）构建如下的误差修正模型：ttitkiiitkiitttitkiiitkiitECTIPYSYSECTYSIPIP,21-2-11,22-11,210,2,11-1-11,12-11,110,1+=+=误差修正模型的结果如表4所示：表4 the results of VECMError

26、 Correction:D(IP)D(IS)D(MS)D(TK)D(EX)D(CM)D(HD)D(PMI)CointEq1-0.408484-0.242071-0.1276940.060845-0.184264-0.404497-1.809154-0.215207(0.13359)(0.13841)(0.03864)(0.16983)(4.40234)(0.49009)(0.54803)(0.13678)-3.05774-1.74889-3.30452 0.35826-0.04186-0.82536-3.30120-1.57336D(IP(-1)0.801118-0.1921480.05138

27、70.875501-2.3657190.651633-0.0487040.359572(0.22404)(0.23213)(0.06481)(0.28483)(7.38316)(0.82193)(0.91910)(0.22940)3.57572-0.82775 0.79292 3.07379-0.32042 0.79281-0.05299 1.56746D(IP(-2)0.4656720.0555290.117373-0.116650-7.5814490.5935031.0702080.282312(0.30832)(0.31945)(0.08918)(0.39197)(10.1604)(1.

28、13110)(1.26483)(0.31569)1.51035 0.17382 1.31607-0.29760-0.74618 0.52471 0.84613 0.89428我国钢铁行业价格影响因素的计量分析8D(IS(-1)0.0503340.047934-0.079208-0.0489246.916439-1.409081-0.470451-0.056605(0.30022)(0.31106)(0.08684)(0.38167)(9.89353)(1.10139)(1.23160)(0.30740)0.16765 0.15410-0.91209-0.12818 0.69909-1.2793

29、7-0.38198-0.18415D(IS(-2)0.1368640.277765-0.0901780.0667462.096044-1.109268-0.003952-0.039738(0.14812)(0.15347)(0.04285)(0.18831)(4.88126)(0.54340)(0.60765)(0.15166)0.92399 1.80987-2.10471 0.35445 0.42941-2.04134-0.00650-0.26201D(MS(-1)-0.654665-0.3414330.2302390.291168-8.118289-4.2851230.128209-1.1

30、56208(0.87512)(0.90673)(0.25314)(1.11255)(28.8389)(3.21047)(3.59003)(0.89603)-0.74808-0.37656 0.90954 0.26171-0.28150-1.33473 0.03571-1.29036D(MS(-2)-1.198117-0.2551660.221428-0.428059-7.3362104.566171-0.2064240.319038(0.68674)(0.71154)(0.19865)(0.87305)(22.6308)(2.51936)(2.81722)(0.70315)-1.74465-0

31、.35861 1.11469-0.49030-0.32417 1.81243-0.07327 0.45373D(TK(-1)-0.679211-0.086239-0.0592610.5296572.705203-1.4261880.617936-0.448818(0.27206)(0.28188)(0.07870)(0.34587)(8.96550)(0.99808)(1.11608)(0.27856)-2.49654-0.30594-0.75304 1.53137 0.30173-1.42893 0.55367-1.61120D(TK(-2)-0.036401-0.342265-0.0619

32、380.173754-1.8613340.362401-1.9964640.061962(0.16919)(0.17530)(0.04894)(0.21509)(5.57536)(0.62067)(0.69405)(0.17323)-0.21515-1.95251-1.26562 0.80783-0.33385 0.58388-2.87653 0.35769D(EX(-1)-0.0022120.006094-0.0004450.000384-0.5011100.0619370.0064290.014205(0.00649)(0.00672)(0.00188)(0.00825)(0.21382)

33、(0.02380)(0.02662)(0.00664)-0.34096 0.90644-0.23688 0.04651-2.34362 2.60204 0.24154 2.13827D(EX(-2)0.0163300.007218-0.0018020.004159-0.2857630.072579-0.0230870.025601(0.00644)(0.00667)(0.00186)(0.00818)(0.21212)(0.02361)(0.02641)(0.00659)2.53687 1.08233-0.96801 0.50823-1.34715 3.07350-0.87431 3.8843

34、3D(CM(-1)-0.035584-0.072193-0.0162960.109681-0.910497-0.541514-0.335355-0.038933(0.08053)(0.08344)(0.02329)(0.10238)(2.65377)(0.29543)(0.33036)(0.08245)-0.44187-0.86524-0.69960 1.07134-0.34310-1.83297-1.01513-0.47218我国钢铁行业价格影响因素的计量分析9D(CM(-2)0.108642-0.0253330.005548-0.0065230.623707-0.193512-0.4536

35、77-0.009071(0.05944)(0.06159)(0.01719)(0.07557)(1.95879)(0.21806)(0.24384)(0.06086)1.82775-0.41134 0.32266-0.08632 0.31841-0.88742-1.86054-0.14905D(HD(-1)0.0215200.0222660.0187220.0317710.7099090.319507-0.143253-0.003088(0.06351)(0.06580)(0.01837)(0.08074)(2.09291)(0.23299)(0.26054)(0.06503)0.33885

36、0.33838 1.01909 0.39349 0.33920 1.37132-0.54984-0.04748D(HD(-2)0.1350250.004034-0.0060830.092995-0.4951390.028212-0.616986-0.001975(0.04550)(0.04715)(0.01316)(0.05785)(1.49950)(0.16693)(0.18667)(0.04659)2.96739 0.08556-0.46216 1.60757-0.33020 0.16900-3.30528-0.04238D(PMI(-1)-0.2059200.064019-0.09820

37、6-0.18398113.403970.704891-1.4016200.037721(0.22407)(0.23216)(0.06482)(0.28486)(7.38409)(0.82203)(0.91921)(0.22943)-0.91899 0.27575-1.51517-0.64586 1.81525 0.85750-1.52480 0.16441D(PMI(-2)-0.809705-0.240400-0.0783500.539523-2.406331-0.360608-0.353199-0.852609(0.26055)(0.26996)(0.07537)(0.33124)(8.58

38、620)(0.95585)(1.06886)(0.26678)-3.10767-0.89051-1.03958 1.62880-0.28026-0.37726-0.33045-3.19597从表四可以看出长期来说，IP 和 PMI 互为因果；IS 是 HD 的原因；HD 和 MS 互为因果；PMI 是 MS 和 TK 的原因；EX 是 TK 的原因；TK 是 PMI 的原因；IP 是 MS 的原因；MS 是 CM 的原因。这说明了我国钢铁价格和采购经理人指数互为因果，钢铁产量上升会刺激房地产投资的增加，另外，还可以得出，房地产投资额和货币供给量互为格莱杰原因；PMI 采购经理人指数是货币供给量

39、的格莱杰原因；钢铁出口量间接地是 PMI 的原因，进口铁矿石是 PMI的格莱杰原因。所以，进口铁矿石和钢铁出口量是钢铁价格的格莱杰原因。又因为房地产投资额是钢铁价格的格莱杰原因所以房地产行业的快速发展必然会促进钢铁行业价格的上升。又因为钢铁价格是汽车产量的原因，所以说明了钢铁行业的发展也会促进我国汽车行业的发展。六、结论及政策建议六、结论及政策建议六、结论及政策建议六、结论及政策建议第一,从定性描述的角度总结的钢铁价格影响因素并不都是钢铁价格变化的格兰杰原因。各影响因素与钢铁价格的关系有些是双向因果关系,有些是单向因果关系,有些不具有因果关系,其中,采购经理人指数 PMI 和钢铁价格之间具有双

40、向因果关系;第二,通过多变量协整关系分析,发现各个变量和钢铁价格的综合长短期关系要好于长期关系。主要是因为综合的长短期关系能够更好的说明钢铁价格的变化情况。钢铁价格的影响因素具有多元性和不确定性,但基于本文的实证结论,我们应该重点把握国家我国钢铁行业价格影响因素的计量分析10宏观经济政策、钢铁成本和钢铁供给等几个主要因素综合分析和预测钢铁价格。其中进口铁矿石价格对于钢铁价格有直接的影响，所以我国应该增加对于制定铁矿石话语权，以摆脱被四大矿商控制的局面。影响钢铁价格的主要因素有宏观经济政策、PMI 采购经理人指数、钢铁产量、钢铁成本和钢铁供给和钢铁出口,这些变量所构成的钢铁价格检验模型精确度较高

41、。钢铁工业是国民经济的重要基础产业，在我国工业化、城镇化进程中发挥着重要作用。为推动钢铁工业转型升级，走中国特色的新型工业化道路，我国制定了钢铁工业“十二五”发展规划希望此文对企业、政府有关部门的相关决策提供借鉴。（一）完善行业管理体系建立健全钢铁工业运行监测网络和预警体系，强化行业信息统计和信息发布。加强行业管理，及时协调解决行业发展中出现的重大问题，减轻企业负担，严格安全生产管理，促进行业平稳运行发展。发挥协会等中介组织在加强信息交流、行业自律、企业维权等方面的积极作用。（二）营造公平竞争的市场环境充分发挥市场配置资源的基础性作用，加强和改善宏观调控。规范钢铁行业生产经营秩序，完善钢铁工业

42、市场进入和退出机制，营造各种所有制钢铁企业依法平等使用生产要素、公平参与市场竞争的市场环境，坚决制止偷税漏税、生产假冒伪劣产品、严重污染环境等违法行为。（三）加强行业标准化工作强化标准化在产品质量、企业管理、生产经营、市场开拓中的作用。抓紧修改完善落后于发展实际的标准。加强钢铁企业与下游用钢企业的合作，共同促进钢铁行业标准化体系建设。加强标准化工作的组织管理和监督，发挥企业在标准化中的主体作用。（四）加强政策宏观引导加强财税、金融、贸易、土地、节能、环保、安全生产等各项政策与钢铁产业政策的衔接。适时发布钢铁工业先进技术、产品和装备指导目录，引领钢铁工业先进生产力发展方向。加强现有钢铁企业生产经

43、营规范管理，强化产品质量、节能减排、环境保护、装备水平、合理规模、安全生产和社会责任对企业的约束和引导作用，分批公告符合生产经营规范条件的企业名单。制定钢铁工业兼并重组指导意见，指导地方和企业开展兼并重组工作。（五）促进国际交流合作完善中外钢铁交流机制，促进各方在信息、技术、管理等方面的沟通。适时调整产品进出口贸易政策，积极应对国际贸易摩擦。建立高效协调机制，支持企业有序开发境外资源。引导具有国际竞争力的境外钢铁企业集团参与国内兼并重组和合资合作。支持大型优势企业围绕低碳制造技术开展国际合作。我国钢铁行业价格影响因素的计量分析11参考文献:12011 年 4 季度钢铁行业分析报告.国研网，20

44、12 年2杨芳，刘敏.基于逐步回归法的山东钢材价格影响因素计量分析.经济观察，2010 年3林在进.价格剧烈波动背景下的钢铁价格预测方法研究基于 ARMA 模型和 BP 神经网络模型的分析,Price:Theory&Practice,2009:5455.4王雪飞,刘志伟.基于 ARIMA 模型的中国钢材市场价格预测,经济研究，2011.15高铁梅,孔宪丽,刘玉,胡玲.中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析,管理世界,2004.6:7381.6 Kwang-Sook Huh.Steel consumption and economic growth in Korea:Long-term and

45、 short-termevidence,Resources Policy 36(2011)1071137王燕编著.应用时间序列分析.北京:中国人民大学出版社,2010.8Auty,R.,1985.Materials intensity of GDP:research issues on the measurement andexplanation of change.Resources Policy 11,275283.9Crompton,P.,1999.Forecasting and consumption in South-East Asia.Resources Policy 31,374

46、9.10Engle,R.,Granger,C.,1987.Cointegration and error correction:representation,estimation,and testing.Econometrica 55,251276.11Ghosh,S.,2006.Steel consumption and economic growth:evidence from India.ResourcesPolicy 31,711.我国钢铁行业价格影响因素的计量分析12附录1本文所用到的原始数据时间钢铁综合价格指数钢铁产量货币供应量（M2）铁矿石进口价格钢铁出口月数量汽车月度数据房地产

47、月开发投资额PMI万吨亿元(千美元/万吨)万吨产量(万辆)(亿元)2007-01106.847,823.46351498.8690.45103878.7354.82007-02109.137,444.07358659.3700.99104959.651785.6653.12007-03109.978,754.01364104.7727.56119388.961758.1256.12007-04110.408,656.06367326.5752.77164983.981720.8358.62007-05113.398,959.85369718.2791.76189874.351949.7555.

48、72007-06111.589,196.93377832.2840.33179375.922672.8754.52007-07110.048,977.76383884.9880.68140867.882247.4953.32007-08111.899,155.84387205897.60154366.142142.03542007-09114.899,073.88393098.9911.10630778.302537.356.12007-10115.729,263.82394204.2964.072378175.172378.1653.22007-11117.299,038.09399757.

49、91127.76107486.522439.6755.42007-12123.759,310.90403401.31252.83107755.293647.7755.32008-01125.768,612.30417846.21273.50102684.30532008-02130.088,288.47421037.81295.083100467.212373.7253.42008-03141.409,674.26423054.51259.7322029106.572314.0358.42008-04144.889,571.83429313.71338.3273623100.412264.33

50、59.22008-05144.889,957.33436221.61364.465721089.492567.253.32008-06153.8210,059.304431411407.89123686.423676.39522008-07160.809,605.31446362.21484.122312475.722687.87502008-08157.699,076.14448846.71544.58199462.582546.4348.42008-09148.278,625.71452898.71478.30134279.182847.7251.22008-10120.397,942.1