中国铁矿石进口价格波动因素实证分析

管晗希，刘 珺

中国铁矿石进口价格波动因素实证分析

管晗希，刘 珺

针对影响我国铁矿石进口价格波动的因素问题，文章通过实证分析，结合Eviews8.0计量经济软件中多元线性回归模型，建立铁矿石进口价格的多元回归模型，阐明了我国进口铁矿石价格与我国进口铁矿石数量，采购经理指数，美元指数，波罗的海指数，普氏指数，我国铁矿石粗钢产量和中国钢铁行业产业集中度CR10之间的关系，目的是在实证分析的基础上，引导钢铁企业从容应对进口铁矿石价格波动，在国际谈判中占据有利地位。

铁矿石进口价格；采购经理指数；BDI；美元指数

一、引言

中国的经济现状从高速增长转变为中高速增长①中央经济工作会议12月9日至11日在北京举行,会议首次阐述了新常态的九大特征。，国民经济的支柱产业依旧是钢铁工业，并且对中国社会主义现代化建设具有重要的经济战略意义。铁矿石作为钢铁产业的主要原料，其价格直接影响到钢铁工业的发展和国民经济各部门的运行状况。我国大力发展铁路事业必定就需要大量的钢铁产品，也会因此对钢铁产品的价格产生一定的影响。因此，对铁矿石价格波动的因素研究就具有十分重要的现实意义。就此笔者将从指标选取、模型检验、意义分析三个部分进行一一阐述。

二、中国铁矿石进口价格波动因素及指标选取

（一）美元指数②是综合反映美元在国际外汇市场的汇率情况的指标，用来衡量美元对一揽子货币的汇率变化程度，从而间接反映美国的出口竞争能力和进口成本的变动情况。

自2012年以来，虽然美元指数整体趋势是呈上升态势的，但是在小范围内是呈现不断波动的状态的，由2012年1月至2016年12月的数据显示，随着时间的推移两者之间的关系是不同的，正因如此世界矿业巨头需要根据美指的波动来定价从而弥补汇率损失，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应将美元指数列入解释变量中。

（二）波罗的海干散货指数③BDI波罗的海指数是由几条主要航线的即期运费（Spot Rate）加权计算而成，反映的是即期市场的行情。（BDI）与海运费

国际铁矿石的运输绝大部分是通过海运完成的，但由于海运费变化快而细微很难获得精准的数据，因此在考虑海运费对进口铁矿石价格的影响时可以通过波罗的海干散货指数来呈现。

2012年1月至2016年12月的中国进口铁矿石价格与波罗的海干散货指数BDI的数据显示：中国进口铁矿石价格与波罗的海干散货指数BDI的关系在不同的时间段呈现不同的关系，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应将BDI列入解释变量中。

（三）中国铁矿石粗钢产量

2016年是“十三五”的开局之年，钢铁业推进供给侧结构性改革④二零一六年一月二十六日中央财经领导小组第十二次会议，习近平总书记强调，供给侧结构性改革的根本目的是提高社会生产力水平，落实好以人民为中心的发展思想。，粗钢产量增速得到控制。相较于“十二五”时期，见表1我国粗钢产量由2010年的6.3亿吨增加到2015年的8亿吨，年均增长5%，并在2014年达到8.2亿吨的历史峰值。而“十三五”期间，我国钢材生产消费将步入峰值弧顶下行期。

而在中国进口铁矿石价格与中国铁矿石粗钢产量关系中我们从2012年1月至2016年12月两者之间的数据可以看出，两者之间呈现正相关态势。因此研究中国铁矿石粗钢产量与进口铁矿石价格有着重要意义，故在接下来的模型中保留中国铁矿石粗钢产量作为解释变量。

表1 中国粗钢年产量（2012年～2016年）

（四）中国铁矿石原产量与中国铁矿石进口数量

中国是世界上最大的铁矿石需求国，进口来源主要是澳大利亚和巴西两国。其原因归于自身的档次比较低，所以我国对铁矿石依然供小于求，故需要通过铁矿石进口来缓解这一现象。因此真正反应我国对铁矿石净需求的因素主要就体现在中国铁矿石进口数量上，并且由2012年1月至2016年12月的数据显示，中国进口铁矿石价格与中国铁矿石原矿产量大体呈现负相关关系，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应将中国铁矿石进口数量列入解释变量中。

（五）采购经理指数①采购经理指数，PMI是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，反映了经济的变化趋势，是综合性的经济监测指标体系，计算公式;PMI=订单× 30%+生产×25%+雇员×20%+配送×15%+存货×10%,详见赵志刚.经济运行的脉搏——PMI[J].秘书工作,2014(10).(PMI)

当PMI小于50时，说明经济是在衰退的，如图1中2012年8月和2016年1月至3月；当PMI大于50时，说明经济是在发展的，如图1中其余在色彩以上部分。并且中国进口铁矿石价格与中国制造业采购经理指数的关系由图1不能明显的看出，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应将采购经理指数列入解释变量中。

图1 中国进口铁矿石价格与中国制造业采购经理指数关系折线图（2012年1月～2016年12月）

（六）普氏价格指数②普氏价格指数数据是普氏能源资讯（Platts）制定的、通过电话问询等方式，向矿商、钢厂及钢铁交易商采集数据，其中会选择30家至40家“最为活跃的企业”进行询价，其估价的主要依据是当天最高的买方询价和最低的卖方报价，而不管实际交易是否发生。2010年，普氏价格指数被世界三大矿山选为铁矿石定价依据。

普氏价格指数数据是普氏能源资讯制定的，普氏指数和铁矿石进口价格可以说是完全线性相关的，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应普氏指数列入解释变量中。

（七）中国钢铁行业集中度CR1O

从整体来看中国钢铁产业集中度偏低,大致在35%和50%上下波动（见表2）。从2007年～2016年中国钢铁产业集中度可以看出,中国钢铁产业集中度先上升后下降,并且在2011年达到最高值,即为49.20%。但是随后便连续五年下降，CR1O从49.20%下降到33.58%，这在一定程度上肯定会影响进口铁矿石的价格。由2012年1月至2016年12月的数据可以知道，中国进口铁矿石价格与中国钢铁行业产业集中度CR1O在大部分时间呈现正相关关系，由此我们只有努力提高中国钢铁行业的产业集中度才能使中国在国际铁矿石价格谈判中处于更有力的地位。当然也有例外的时候，因此在考虑进口铁矿石的价格波动因素分析时应将中国钢铁行业集中度CR1O列入解释变量中。

表2 2007年-2016年中国钢铁行业产业集中度CR1O

三、实证分析

（一）构建模型

笔者将选取中国进口铁矿石价格作为被解释变量（P）,将我国粗钢产量（X1）,我国铁矿石进口数量（X2）,采购经理指数（X3）,普氏指数（X4），美元指数（X5）,波罗的海干散货指数BDI (X6)，中国钢铁行业集中度CR1O(X7)为解释变量。所选取的数据样本空间是在2012年1月至016年12月区间内的60组月度数据。其中P是作者根据中国钢铁工业协会日到岸价格算得的月平均到岸价格。根据多元回归模型③多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。，构建的模型可以表示为：

说明：C代表常数，β1β2β3β4β5β6β7代表个解释变量的系数。

本次实证分析的目的是为了在这七个因素中找到起码有一个解释变量对被解释变量的影响是显著的。

（二）多重共线性检验和平稳性检验

为了确认本次线性回归模型中的解释变量之间不存在精确相关关系或高度相关关系进而保证模型的准确性，我们第一步需要检验解释变量是否存在多重共线性。文章采用方差膨胀因子(VIF)检验法④如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强,反之则越弱，一般而言，centered VIF超过10会有共线性的问题。，如图所示，X1,X2,X3,X4,X5,X6X7的centered VIF均未超过10，故不存在多重共线性问题。

第二步笔者对时间序列进行了平衡性检验，其目的是杜绝伪回归⑤若存在单位根就是非平稳时间序列了会使回归分析中存在伪回归。的发生。本文采用ADF检验方法，即单位跟检验。如果存在同阶平稳的话,就可以对它们进行协整检验。以X1为例：p=0.8179＞0.05,不平稳，然后ADF值大于所有的level值。

说明我们还要进行第二步检验。结果如下：

此时p值为0，说明已经平稳了，并且在1%水平显著下滑，因此变量都是一阶段整可以进行协整关系的检验。所有变量的检验结果见表3。

表3 ADF检验

（三）多元回归模型检验结果分析

1.利用Eviews8.0进行了多元回归分析，结果如下表：

根据表模型估计结果为：

2.经济意义检验

①β1=6.10E-07,说明在其他因素不变的前提下,我国粗钢产量每上升十万分之一,就会使铁矿石进口价格上升十万分之零点六一,与本文第二部分指标选取部分中描述的粗钢产量与铁矿石进口价格之间存在正相关关系是一致的；

②β2=-9.15E-08,说明在其他六个变量不变的前提下,我国铁矿石进口数量每下降十万分之一,就会使铁矿石进口价格上升十万分之零点零九一五,与文中第二部分指标选取部分中描述的铁矿石进口数量与铁矿石进口价格之间存在负相关态势是一致的；

③β3=-2.056297,说明在其他因素不变的前提下,我国采购经理指数每下降1%,就会使铁矿石进口价格上升205.6297%,解释了文中第二部分指标选取部分采购经理指数与铁矿石进口价格之间整体存在负相关关系；

④β4=0.984284,说明在其他六个变量不变的前提下,我国普氏指数每上升1%,就会使铁矿石进口价格上升198.4284%,与文中第二部分指标选取部分中描述的普氏指数与铁矿石进口价格之间存在正相关关系是一致的；

⑤β5=0.110499,说明在其他六个变量不变的前提下,我国美元指数每上升1%,就会使铁矿石进口价格上升11.0499%,解释了文中第二部分指标选取部分的美元指数与铁矿石进口价格之间存在正相关关系；

⑥β6=0.003456,说明在其他六个变量不变的前提下,我国波罗的海干散货指数BDI每上升1%,就会使铁矿石进口价格上升3.456%,解释了文中第二部分指标选取部分的BDI与铁矿石进口价格之间存在正相关关系是一致的；

⑦β7=0.7303267,说明在其他六个变量不变的前提下,我国中国钢铁行业集中度CR10每上1%,就会使铁矿石进口价格上升73.03267%,解释了文中第二部分指标选取部分的中国钢铁行业集中度CR1O与铁矿石进口价格之间存在正相关态势。

根据各解释变量系数的值的正负与大小，可知P与我国铁矿石进口数量（X2）反向变动，与我国粗钢产量（X1），普氏指数（X4）和中国钢铁行业集中度CR10(X7)同向变动，这与预期相同。在未知的采购经理指数（X3）美元指数（X5）,波罗的海干散货指数BDI(X6)三个因素中：X3与P呈现负相关，X5和X6与P呈现正相关，且相较于其他因素，采购经理指数（X3）对价格的影响系数较大，整个经济模型符合经济意义。

3.统计推断检验

（1）拟合优度检验

由表中数据可以看出，本例中的决定系数R2=0.986418，调整的决定系数为R2=0.9834590，说明回归方程的解释能力为98.349%，即七个解释变量能对被解释变量的98.35%的做出解释。

（2）方程显著性检验——F检验①F检验是针对整个模型的，如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释。

从总体影响来看，在显著性水平是5%的情况下，所有解释变量对进口铁矿石价格波动的共同影响是显著的。

（3）变量显著性检验——t检验②T检验是针对单个变量的，如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外。

由表中可以看出，^β1^β2^β3^β4^β5^β6的t值分别为:

t(^β1)=2.751744,t(^β2)=-0.915374,t(^β3)=-2.007267,

t(^β4)=20.98349,t(^β5)=0.628975,t(^β6)=1.640330，t(^β7)=2.410757

这表明解释变量我国粗钢产量,铁矿石进口数量,采购经理指数,波罗的海干散货指数BDI,美元指数和中国钢铁行业集中度CR1O都在95%的置信水平下对被解释变量“铁矿石进口价格”影响不是很显著，只有普氏指数通过了变量的显著性检验。

四、模型结论与其经济意义

本文选取60组月度数据作为样本空间，通过多元回归模型分析了影响我国铁矿石进口价格(P)的影响因素，发现比较显著的因素是采购经理指数（X3）、普氏指数（X4）、美元指数（X5）、中国钢铁行业集中度CR1O(X7)，而我国粗钢产量（X1）、波罗的海干散货指数BDI(X6)和我国铁矿石进口数量（X2）则对我国铁矿石进口价格(P)的影响不显著。

由于数据样本的选择不同，数量多少都会影响最后的结果。虽然从在2012年1月至2016年12月这段时间内的整体上来看，全球经济大体不景气，人民币对美元不断贬值，铁矿石国际市场价格下跌，所以我国的铁矿石进口价格也在下跌，但是从2016年1月开始的小范围来看，进口铁矿石价格开始波动上升虽未到达之前进口铁矿石的价格，但是我们却也要引以为戒，不可小看这次波动上升。

并且虽然铁矿石的特性决定了它的价格应该具有刚性，但其价格刚性程度正在逐渐减弱。由上述模型可知我国铁矿石进口价格主要受采购经理指数（X3）,普氏指数（X4），美元指数（X5）和中国钢铁行业集中度CR10(X7)这四个因素的影响。尤其是代表我国国内经济发展情况的采购经理指数(X3)的系数估计值较大，表明我国在决定铁矿石进口价格的能力在增强。因此我们可以抓住这次势头，在进口铁矿石价格还未上升到很高的价格时，通过国际价格谈判来降低进口铁矿石的价格，为我国大力发展钢铁产业奠定良好的基础。

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管晗希，女，江苏常州人，南京三江学院商学院国际经济与贸易学生，研究方向:国际经济与贸易；

刘珺，三江学院。

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1008-4428（2017）04-40-04