产能利用率论文关于基于面板协整的钢铁行业产能利用率的实证论文范文参考资料VIP

产能利用率论文关于基于面板协整的钢铁行业产能利用率的实证论文范文参考资料 【摘要】近年来，我国钢铁行业出现了严重的产能过剩现象，极大地阻碍了我国国民经济的正常运行，本文利用面板协整方法，基于xxxx年非金属矿采选业、非金属制造业、黑色金属采选业以及黑色金属冶炼工业的工业总产值以及资本存量数据对产能利用率进行了测度研究。在此基础上，对影响产能利用率的因素做了因果检验，结果表明：原材料价格、市场需求、固定资产投资以及资本密集度对预测产能利用率是有效的。 【关键词】产能过剩面板协整产能利用率 钢铁产业作为实现我国工业化的支撑，自新中国成立以来一直肩负着创造GDP和拉动就业的责任，但是随着我国工业化以及城镇化进程的加快以及固定资产投资的增加，钢铁行业产能过剩问题日益突显，直接影响着我国的宏观经济的运行。21世纪以来，我国的粗钢产量大幅增加，到xx年我国的粗钢产能达到12亿吨，粗钢产量达到80382.5万吨，但是与钢铁产能大幅增加相伴的是产能利用率的不断下降，根据 _的数据显示在15年底，产能利用率仅有64.8%，远远低于75%的世界公认产能过剩警戒线，属于十分严重的产能过剩，极大地阻碍了我国的国民经济发展。 本文基于我国钢铁产能过剩的现状，通过面板协整方法对我国钢铁四个分行业非金属矿采选业、非金属制造业、黑色金属采选以及黑色金属冶炼及延压工业xxxx年的产能利用率进行了测度。并从固定资产投资额、产业对外开放程度、原材料价格以及资本密集度四个方面探讨如何通过供给侧改革化解钢铁产能过剩的问题，两点创新点：其一，在计算产能利用率的基础上对产能过剩的影响因素做了实证分析；其二，本文将产能利用率的测度时间跨度拓展至xxxx年。 关于产能利用率的测算，早在20世纪60年代，美国麦克希尔经济部等五家机构采用统计调查法，沃顿商学院开发的“沃顿指数”采用的“峰值法”开创了基于经济学理论的经济分析法的先河1，峰值法假定当产量达到峰值的时候产能利用率为100%，其他时期则可以按照峰值的产出进行推算。“函数法”是通过设立生产函数、成本函数或利润函数的具体形式计算得到产能利用率，韩国高2在微观经济学的基础上，利用成本函数法，利用面板模型的广义矩估计法测度了我国28个制造业行业的产能利用率。数据包络法基于“可变投入不受限制时生产设备的最大生产能力”来测算生产能力和产能利用率，王磊3采用DEA方法对29个省、自治区和直辖市1998xx年的产能利用率进行了测度，说明了我国绝大多数地区的产能利用率低于正常值，说明存在产能过剩问题。协整法的思想基础在于：如果产出和固定投入要素之间存在着协整关系，即说明产出与固定资本存量之间存在着一种稳定的长期关系，何蕾4采用面板协整的办法测度了1980xx年中国36个工业行业的产能利用率，说明了产能利用率的经济周期具有一致性，与投资率长期表现出“同升同降”的协同性。 关于产能利用率的影响因素，张群5运用自向量回归的方法说明了产能利用率和钢材出口率、铁矿石价格等存在着一种长期稳定的均衡关系；董敏杰6通过计量模型说明了技术效率、设备利用率和产能利用率之间具有显著的相关关系；程俊杰7利用制造业面板数据研究了产业政策、税负、贸易保护以及创新补贴和行业技术对产能过剩影响效益，提出了我国的产业政策亟需专项竞争政策；杨振兵8通过将产能利用率在生产侧和消费侧进行分解，测算了中国工业行业的产能过剩指数，并考察了技术进步和投资比重等因素对产能过剩的影响效果。 本文选择钢铁行业的四个分行业非金属矿物采选业、非金属制造业、黑色金属采选业和黑色金属延压与冶炼的工业总产值9，然后再利用xxxx年国家 _公布的分地区生产者出厂价格指数（PPI）对上述钢铁工业总产值进行平减，得到以xx年为基期的相关数据，最后，对平减后的总产值取对数，得到第个分行业的工业总产值Yi。从钢铁行业的固定资产原价减去历年已提折旧额后的净额即固定资产净值作为行业资本存量的衡量指标2，利用固定资产投资价格指数平减后取对数，得到第i个分行业的资本存量Ki，i的取值集合为1,2,3,4，分别代表非金属矿物采选业、非金属制造业、黑色金属采选业和黑色金属延压与冶炼工业。采用时间t来衡量自发技术进步，从xxxx年分别以t值为1,2,，10来表示自发技术进步。根据4协整法测度产能利用率的思想产能利用率测量，本文利用Eviews软件对工业总产值数据进行了协整检验，检验结果表明，在原假设为无滞后项的时候P值为0.0001，显著地拒绝了没有协整关系的假设，然后接受二者之间存在一个协整关系的假设，面板协整关系检验通过，证明协整方法测算产能利用率的基本条件具备。 在协整关系存在的基础上，通过Hausman检验接受了可以建立随机效应模型的假设，因此可以进行面板数据回归，建立固态效应模型，本文选择建立不变参数模型，根据回归结果可建立回归回归方程： Y=0.702112+0.912057K+0.027544T*MERGEFDRMAT（1） 根据回归系数，将模型估计出来的系数带入方程，剔除残差项，可以得到各分行业的潜在产出，将各行业的实际产出除以潜在产出便可估算出如表3中所示的产能利用率。 根据协整方法的思想，长期来看，产出将围绕在产能附近波动，这意味着产能利用率的长期均值为1.00，本文所测度的钢铁分行业工业产能利用率的平均值为1.02，很接近于1，进一步说明了模型的有效性。 根据测度结果，可大致划分三个阶段，第一个阶段为xxxx年，第二个阶段为xxxx年，第三个阶段为xxxx年。在第一个阶段内，非金属矿采选业和非金属制造业的产能利用率处于比较低的水平，属于比较严重的产能过剩，黑色金属采选业的产能利用率正常水平，由于此时经济出现了过热的趋势，黑色金属冶炼及延压工业的处于较高水平，存在着产能不足的现象。在xx年，上半年由于受到自然灾害的影响，国内生产所需要的大宗原材料大幅增长，而下半年由于 _的影响，行业的生产增速下降，出口下滑，此时，以上四个分行业的产能利用率出现了大幅上涨，其中以非金属矿采选业的产能利用率增长幅度最高，较xx年增长39%，非金属制造业和黑色金属采选业的涨幅相近，均近似于24.7%，黑色金属延压及冶炼行业增长约15.7%。在xxxx期间，除去正常的波动，钢铁分行业的产能利用率处于增长的状态。自xx年起，钢铁行业的下游需求增幅减小，产能过剩开始凸显，表现为四个分行业的产能利用率均大幅回落，并且仍然有下降的趋势，到xx年，黑色金属采选业以及黑色金属冶炼及压延工业的产能利用率已经跌破79%的产能过剩警戒线，属于特别严重的产能过剩。 横向对比来看，非金属矿采选业和非金属制造业的产能利用率变化趋势相同，黑色金属采选和黑色金属冶炼及延压工业的产能变化趋势相同，说明了位于产业上游的黑色金属矿采选业和黑色金属采选业对产业下游的非金属制造业和黑色金属冶炼及延压工业的产能过剩有促进作用，产能过剩从下游产业开始蔓延到上游的制造业。 影响产能利用率的因素是多样的，本文选取铁矿石价格指数、固定资产投资、市场需求以及资本密集度，利用格兰杰检验对影响产能利用率的因素做了因果检验。其中铁矿石指数记为OLt，固定资产投资记为FIt，市场需求记为MNt，资本密集度记为CIt。 变量的平稳性是讨论序列协整性的前提，利用Eviews软件对产能利用率Rt、OLt、FIt、MNt和CIt五个时间序列变量进行了ADF单位根检验，检验结果表明，时间序列R、OL、FI、MN以及CI在一阶差分下均通过了ADF检验。 尽管上述五个时间序列均是非平稳的，但是它们之间的线性组合可能是平稳的，而这个线性组合反映了变量之间的长期稳定的比例关系即协整关系。在这里采用Johanson协整检验，首先，对R、OL和CI进行协整检验，对协整方程个数的原假设依次进行检验，根据表5，可见，产能利用率、铁矿石价格指数以及资本密集度在5%的显著性水平下存在1个协会只能关系，三者之间存在着长期的均衡关系。再对R、FI和MN进行协整检验，在此基础上可见产能利用率、固定资产投资以及市场需求之间在5%的显著性水平下存在着2个协整关系，在此基础上对各变量做格兰杰因果检验以检验各变量之间的因果关系。 由格兰杰检验结果可以看出：当滞后期为2的时候，铁矿石价格指数是产能利用率的格兰杰原因，资本密集度是产能利用率的格兰杰原因，说明铁矿石指数和资本密集度对预测产能利用率是有帮助的，同时，市场需求是产能利用率的格兰杰原因，并且固定资产投资也是产能利用率的格兰杰原因，说明了市场需求和固定资产投资对预测产能利用率也是有帮助的。但是，产能利用率不是铁矿石价格指数、资本密集度、市场需求以及固定资产投资的格兰杰原因，说明了产能利用率与以上指标之间存在着单向的因果关系。 本文利用面板协整法对我国xxxx年的钢铁行业产能利用率进行了测度，测度结果说明近年来我国钢铁行业的产能利用率持续下降，面临着比较严重的产能过剩，其中黑色金属采选业以及黑色金属冶炼及延压业的产能利用率已经跌破产能利用率警戒线，属于非常严重的产能过剩；同时处于产业上游的采选业对下游的制造业的产能过剩有促进作用，说明化解过剩产能可以从上游采选业着手。在测度产能利用率的基础对影响产能利用率的因素做了因分析，检验结果说明，原材料价格、资本密集度、市场需求以及固定资产投资均对预测产能利用率有帮助，化解产能过剩可以考虑从原材料价格、资本密集度以及市场需求和固定资产投