中国钢铁工业发展与经济增长关系的实证分析

摘要：钢铁工业发展与经济增长的关系研究，对于钢铁工业发展怎样带动经济增长以及在经济增长的背景下钢铁工业如何走出困境，都具有重要意义。本文从实证角度定量分析了中国钢铁工业发展与经济增长的关系，运用格兰杰因果关系检验方法，得出了钢铁工业的发展对于我国的经济增长有明显促进作用，而我国经济的增长对钢铁工业的促进作用不是很明显的研究结论。

关键词：钢铁工业 协整检验 因果关系检验

一、引言

钢铁工业是国民经济的支柱产业，在推进我国现代化、城镇化和工业化的进程中发挥了极大地促进作用。目前，我国钢铁工业无论是在规模上、发展水平上，还是品质质量以及综合竞争力方面都取得了世界瞩目的成就，为满足国民经济建设，推进国家经济增长做出了突出贡献。2008年金融危机之后，我国国民经济发展速度有所减缓，钢铁工业受到了首当其冲的影响，尽管危机之后，由于国家刺激投资的计划的实施，钢铁工业的增长速度有所保持，但由于受到铁矿石资源限制、国内房地产的行业的发展减慢等原因，2011年1—10月，500万吨以上钢铁企业利润率下降至2.99%；到了11月，全行业开始亏损，而且是新世纪以来的首次亏损。2012年一季度亏损达到10.34亿元。钢铁工业作为拉动经济增加的基础性产业，在目前国家经济形势和低碳经济背景下，如何走出亏损困境，如何进一步拉动我国经济增长成为了钢铁工业必须要解决的问题，本文首先要探讨的是钢铁工业发展是否促进经济增长以及经济增长对钢铁工业发展的推进作用程度，进而分析钢铁工业发展与经济增长是否存在动态均衡关系。

目前关于钢铁工业发展与经济增长的关系的研究主要集中在定性分析，定量分析很少。比如，赵丹宁（2009）通过对中、日、韩三国的钢铁生产与GDP增长之间的相关关系分析，揭示了两者之间在不同的经济发展阶段存在关系，并且指出中国钢铁发展与经济增长关系密切，提出我们要正确理解钢铁与经济增长的辩证关系的建议；张积林（2007）从经济增长周期规律的角度对我国近20年以来经济增长情况以及其对中国钢铁工业发展的影响作了深入分析和探讨。另外，从经济增长角度分析预测钢铁工业市场需求的研究还有很多，徐乐江（2003）对我国钢铁工业的现状及未来发展的研究以及郑瑞芳、郭秀君（2007）对未来我国钢材需求的预测中，都将经济增长因素列为影响钢铁工业发展的关键性因素。不同于以上学者的研究角度，笔者将采用计量经济学的方法，对我国钢铁工业发展（选用我国自1978年以来的粗钢产量，记为CG）与经济增长（选用我国自1978年以来的GDP，记为GDP）的数量关系进行分析，通过协整检验和格兰杰因果关系检验，分析钢铁工业发展与经济增长之间的关系。

二、分析方法

（一）时间序列的平稳性检验模型

本文将采用一般性较强的ADF方法检验各变量的平稳性。模型的一般形式是：

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设零假设为H0：r=0，备择假设为H1：r<0。拒绝H0，就意味着时间序列是平稳的，也就是若ADF 统计量的绝对值小于临界值的绝对值，则该变量存在单位根即非平稳，若ADF统计量的绝对值大于临界值的绝对值，则该变量不存在单位根即平稳。依据赤池信息准则（AIC）和施瓦兹准则（SC）可以作出更准确的判断。

（二）协整检验

Granger（1987）提出了协整的概念，用于研究经济变量的波动是否存在长期稳定的比例关系，其含义是：尽管每个变量自身是线性增长的，但他们的线性组合确是平稳的。本文采用的协整关系的检验方法是Engle—Granger提出的两阶段方法，需要用单位根检验误差项e是否为一阶或者高阶单整，如果不是，可认为CG和GDP不存在协整关系。

（三）Granger因果关系检验

如果CG与GDP两个变量通过了以上检验，我们可以判别两者之间存在相关关系，为了说明两个在时间上有先后关系的变量是否在统计上存在因果关系，Granger提出了著名的因果关系检验模型，结合本文研究变量，具体模型如下：

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其中t=1、2、3等等，a、b、c、d均为滞后阶数。

通过以上检验，可以检验中国钢铁工业发展对经济增长关系的方向，同时也可以检验经济增长的变动是否影响钢铁工业的发展。以上各种检验均在Eviews7.1软件中进行。

三、数据和变量选择

本文主要采用两个变量数据：中国粗钢产量（CG）和国内生产总值（GDP），数据来源于《中国工业经济统计年鉴》2011和《中国统计年鉴》2011，考虑到数据的科学性和完整性，两个变量的数据都是选用1978年之后的数据，其中，在这个时间段，中国钢铁工业的发展主要集中在粗钢产量的增长上，所以选用粗钢产量作为钢铁工业发展的代表；GDP为实际GDP。

四、实证分析

（一）平稳性检验

在检验之前，考虑到时间序列的异方差现象的存在，本文将对GDP、CG取对数，分别用LGDP、LCG表示。基于ADF检验各变量的单位根检验结果见表1。

由表1可知，两个时间序列在1%的显著性水平下都拒绝原假设，二阶差分是平稳的，可以判断LCG、LGDP是二阶单整序列。

（二）协整检验结果

在以上分析的基础上，运用Engle—Granger两阶段方法对变量LGDP、LCG进行协整关系检验，也就是检验残差项的平稳性，通过对LGDP和LCG两个数列的建模，即为：

LGDP=-3.936832+1.562611LCG

0.748701 0.080407

-5.258218 19.43369

R2=00.924144 SE=0.415600 DW=0.078483 F=377.6682

从以上模型中可以得到参差序列l，表2是残差项的ADF检验结果。

通过检验，可知残差项是平稳的序列，所以可以说LGDP和LCG这两个序列之间存在协整关系，即存在长期的动态均衡关系。

（三）因果关系检验结果

虽然通过以上检验，得到了LCG和LGDP存在相关关系，但并不能判断二者一定存在因果关系，为了进一步得到LCG和LGDP的因果关系以及因果关系方向，需进行Granger因果关系检验，具体见表3。

从表3可以看出，在显著性为92.5%的保证下，LCG是LGDP的Granger原因，即CG的增长会直接刺激GDP的增长，但GDP的增长对CG的影响并没有那么明显，只有在73.8%的显著性下，LGDP才是LCG的Granger原因。

五、结论

（一）钢铁工业的发展对经济增长具有明显的促进作用

钢铁工业是国民经济发展的支柱产业，支撑着国家基础设施建设以及诸如机械制造业、房地产业等国家重大基础产业的发展，其对经济增长的作用是通过对其他产业的影响经过乘数效应进行测算的，钢铁工业的发展直接关系到促进国民经济增长的各个方面，一旦钢铁工业发展减缓，其乘数效应会起到相反的作用，并且会因为钢铁乘数效应的存在，对国家经济增长造成重创。这个分析结果也印证很多研究机构为什么将一个国家的钢铁工业发展水平作为这个国家经济增长的晴雨表。

（二）我国经济增长对钢铁工业发展的作用并不明显

一方面，由于改革开放之前我国物质资源严重匮乏，国家经济增长之后需要扶持更多产业的发展以及满足人们更多差异化的需求；另一方面，由于经济体制的影响，经济增长对钢铁工业发展的促进作用需要经过体制审批才能产生影响，并且这种影响也有一定的滞后期。这两个原因导致我国经济增长对钢铁行业发展的作用并不明显。另外，从2008年金融危机之后，我国经济增长速度一直在稳中求升，但从2009年底一直到2012年初，钢铁行业却出现了从局部亏损到行业全亏的局面，这足以看出经济增长对钢铁工业的影响关系。不过，对于经济增长对钢铁工业发展的影响，还需从另一个角度进行思考，不能简单的通过数据分析否定经济增长对钢铁工业的影响。随着国民经济的发展，人们对于诸如住房、交通等物质需要的程度越来越高，再加上国家各行各业以及政府基础设施的投入越来越多，这势必会刺激中国钢铁工业的发展。正如以上分析一样，两者存在动态均衡关系，但经济增长对钢铁工业发展的促进作用存在着一定的滞后期。■

参考文献：

①赵丹宁.中、日、韩三国钢铁业与经济发展规律关系辨析[J].山东冶金，2009（6）

②张积林.经济增长规律对钢铁工业发展的影响[J].内蒙古科技与经济，2007（17）

③徐乐江.我国钢铁工业的现状及未来发展[J].科技和产业，2003（12）

④郑瑞芳，郭秀君.对未来我国钢材需求的预测[J].对外经济贸易大学学报，2007（2）

⑤高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2009

〔本文系教育部项目“低碳经济模式下钢铁企业战略联盟稳定性研究”（项目编号：10YJA630208）阶段性成果〕

（张红达，1988年生，河南武陟人，西南科技大学硕士生。研究方向：战略管理。张霜，1966年生，四川西昌人，西南科技大学教授。研究方向：战略管理、公司治理）