- 1、本文档共13页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析-CUHK
中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析
高铁梅/孔宪丽/刘玉/胡玲
原载《管理世界》2004年第6期
【标题注释】本文得到教育部重点研究基地重大项目的资助,批准号:01JAZJD790003。
【作者简介】作者单位:高铁梅,东北财经大学数量经济研究所;孔宪丽,吉林大学商学院;刘玉,中国钢铁协会信息统计部;胡玲,冶金工业信息中心;
【内容提要】近年来我国的钢铁工业得到了长足的发展,从1996年至今钢产量一直位居世界第一。但随着我国市场供求关系的变化,钢铁工业的供给结构和需求结构不尽适应的矛盾日益显现,因此,钢铁工业要实现长期可持续发展,必须重视对市场长期需求规律的研究,将数量增长和产品结构调整相结合。本文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。
【关 键 词】钢铁工业/变参数模型/脉冲响应函数/方差分解/需求弹性
???? 一、引言
????钢铁工业作为基础性原材料工业,在中国国民经济中具有举足轻重的地位。20世纪80年代以来,钢铁工业取得了长足的发展,到1996年钢产量超过1亿吨,跃居世界第一。2003年我国钢产量达到2.2亿吨(注:如不做特别说明,本文所采用数据来源均为国家统计局《中国经济景气月报》、中国钢铁协会《中国钢铁工业统计月报》、《钢铁信息》和中国经济信息网,样本区间:1999年1月~2003年12月。所采用数据均做了季节调整,所有的模型均采用美国QMS公司开发的,在国际上广泛使用的著名计量经济软件《EView4.0》计算的,以下不再做说明。),占世界钢产量的23.1%,中国已经成为名副其实的产钢大国。但中国并非是钢铁强国,在产品结构、企业管理、劳动生产率等方面与世界钢铁强国还存在很大的差距。随着我国市场供求关系的变化,我国钢铁工业的供给结构和需求结构不尽适应的矛盾日益显现,虽然近年来我国钢铁工业的产品结构调整取得了一定的成效,但仍然不能维持自身市场的供给平衡,每年仍需进口大量高附加值产品和特钢产品。2003年我国进口热轧薄板、冷轧薄板、涂镀板、硅钢片、合金钢板、不锈钢板等高附加值钢材2898.11万吨,占2003年钢材进口总量的77.97%。同时,近年来中国经济的持续快速增长使得国内的钢材需求量不断增加,目前中国已成为最大的钢材消费国。在世界钢铁产能过剩的现状下,国内强劲的内需使得中国钢材市场成为全球的焦点。加入世界贸易组织后,在错综复杂的国内、国际环境中,对于市场经济条件下的中国钢铁工业来说,是机遇和挑战并存。随着国内经济结构的变化和钢材质量的稳步提高以及钢材用户的技术进步,使得钢材需求量增加的同时,需求结构将保持多层次、多样性,并逐步向高层次演化。本文利用变参数模型对我国钢铁工业产品结构调整的成效和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下游相关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务自对钢铁行业的贡献程度,从而对钢铁市场的长期需求规律进行初步探讨,以期为钢铁工业的数量增长和产品结构调整提供一定的依据。
???? 二、钢铁工业发展状况的动态分析???? 1.变参数模型简介????随着时间的推移,原有的经济结构由于经济改革、各种各样的外界冲击和政策变化等因素的影响发生了很大的变化,而这种变化用以往的普通最小二乘法等固定参数模型是无法表现出来的,因此,需要考虑可变参数模型(Time-varying Parameter Model)。下面利用状态空间模型(Harvey,A.C.,1989,and Hamilton,J.D.,1994)构造可变参数模型。????????在(1)式中z[,t]是具有固定系数α的解释变量的集合;x[,t]是有随机系数的解释变量集合,随机系数向量是状态向量,称为可变参数;β[,t]是不可观测变量,必须利用可观测变量y[,t]和x[,t]来估计。本文所采用的是月度时间序列,其中包含季节变动要素,所以利用季节调整方法从中除去季节变动要素。在(2)式中假定参数β[,t]的变动服从于一阶自回归模型。ε[,t]和η[,t]分别是量测方程和状态方程的扰动项,根据(3)式ε[,t]和η[,t]是相互独立的,且服从均值为0,方差为σ[2]和协方差矩阵为R的正态分布。利用状态空间方法建立可变参数模型的计算方法比较复杂,详细的介绍可参见文献(12)第11章。???
文档评论(0)