杨彬 周密 詹威
摘要：机械行业是常州经济发展的重要支柱之一，本文采用常州钢材市场代表性钢材的量价变动数据建立分析模型，预测常州机械行业发展的未来趋势，体现了统计服务经济的社会职能。
关键词：钢材市场 机械行业 预测
1 研究背景和研究意义
机械制造业是常州的传统产业，具有深厚的产业基础和发展资源，是常州建设“现代装备制造城”的重要支撑，虽然由于近年来国内外经济环境的波动给常州机械制造业发展带来了一定的困难，但其自身的产业竞争力依然确保了行业的健康稳定增长。
认识社会发展方向，研究经济运行规律、服务企业发展是地方统计部门的一项重要职责，为了更好的分析预测常州机械行业未来发展趋势，为地方企业的投资营运提供参考，我们利用自身的资源并在企业的协助下，组织了这项课题研究。
研究一个行业的发展趋势是一个复杂而系统的问题，可以有多种途径和方法，考虑到钢材作为机械行业的主要生产材料，钢材销售商与机械制造企业处于同一个产业链上，两者的运行具有较大的关联性，因此我们期望通过研究常州钢材市场产品价格和销量的波动来分析地区机械行业的发展。
2 近年来常州钢材市场价格和供销量波动情况
2.1 常州钢材市场概况
常州较大一些的钢材交易市场主要有四家，即常州钢材现货交易市场、常州菱港钢材现货交易中心、常州新誉金属城和常州龙城钢材市场有限公司，其中常州钢材现货交易市场是常州最大的钢材市场，市场主要服务于常州本地企业，市场的经营与地方企业尤其是机械制造企业的发展息息相关，并且该市场建立了比较完备的信息管理系统，所有经销商每日的钢材进出量都可通过系统查阅，为我们的研究提供了很好的数据基础，因此，我们选取了该市场作为我们研究的样本。
2.2 钢材代表性产品的选取
钢材种类繁多，对每一品种进行分析十分不现实，通过调研访谈，我们发现常州工业企业中板材的使用量最为广泛，冷轧板和热轧板是最主要的生产用钢，而根据常州钢材现货交易市场提供的资料得知，冷轧板的制造商主要有马钢集团、武钢集团和西城钢铁等几家产品为主，而热轧板主要以日照钢铁和沙钢集团的产品为主，因此我们选取了市场上用量较大的马钢集团常州市场SPCC：1.0*
1250*C 型冷轧板和日照钢铁常州市场Q235B：4.5-11.5*
1500*C型热轧板作为代表性产品。来分析常州市场钢材量价波动经营与机械行业发展之间的关系。
2.3 近年来常州市场钢材价格波动情况
从图1和图2我们可以看出以下几点：
①近年来由于金融危机的后续影响，实体经济发展进度放缓，企业钢材需求疲软，市场销售低迷，再加上国内钢厂产能严重过剩，钢材库存水平较高，导致钢材价格总体上呈现出下滑趋势。从中长期来看，无论是下游需求还是近期公布的经济数据都显示钢市弱势的基本面没有改变，其后期持续大幅上涨的动力不足。
②2010年6月-2011年7月，钢价演绎了一波上涨行情，原因是多方面的，一是劳动力，原材料成本上升导致钢厂生产成本上升，二是人民币升值预计引发热钱持续流入、通货膨胀预期强烈，三是河北、山西、江苏等地钢厂受节能减排影响大面积停产、减产，则引起了钢材价格在几个月内出现集中上涨。
③每年的3月份左右，随着春节结束，大量企业开工，市场需求集中释放，带动钢价的大幅上升。
2.4 近年来常州市场钢材供销量波动情况
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图3 常州现货交易市场热轧板月出货量 单位（吨）
■图4 常州现货交易市场冷轧板月出货量 单位（吨）
从图3和图4我们看出常州现货交易市场冷热轧板的出货量波动都比较大，也缺乏规律性，但仔细观察，我们仍然能从中看出一些问题。
①从图3、图4不难看出，常州钢材现货交易市场不管是冷轧板还是热轧板每月的出货量数据波动都较为剧烈，出货量反映的是下游市场需求，这说明近年来受国家宏观环境和国外经济危机的影响，钢材市场的下游产业发展处于一个调整期。②每年临近春节，由于很多企业放假停产，市场钢材出货量都会有一个大幅下降，等来年三月份左右，大量企业开工，市场钢材出货量会出现一个短期大幅上升。③常州市场上冷轧板的出货量要远远高于热轧板的出货量，说明常州工业企业主要还是以具有一定机械精度的产品生产为主，产业水平较高。
从上述分析钢材市场的量价变动分析我们不难看出，钢材市场产品价格和出货量的变化与下游制造业发展之间具有密切的联系，下游制造业的需求变动会显着引致钢材价格和销量的明显波动，分析两者之间的联系具有一定的科学性。
3 近年来常州机械行业发展情况
常州经过多年的发展，其工业化、城市化程度在国内已处于较高水平，目前已初步形成了工程机械车辆及配件制造、输变电设备制造、汽车及配件制造和新型纺织材料四大支柱产业和电子信息、新型材料、生物医药及精细化工三大新兴产业，并拥有软件、轨道交通车辆及部件、新型涂料、“三药”、新材料、精细化工等六个国家级特色产业基地。2012年，全市工业总产值突破12000亿元，其中规模以上工业总产值9031亿元，机械制造、冶金、化工、纺织服装、电子行业全年完成产值3424.8亿元、2142.1亿元、1239.2亿元、787.1亿元和388.7亿元，同比分别增长9.7%、9.3%、28.7%、12.4%和18.1%。2012年，全市产值超亿元企业1292家，超10亿元企业达124家。
常州属于加工型而非资源型工业城市，资源性行业比重明显偏小，机械制造业是常州的传统行业，也是常州产业基础最扎实并且有较强竞争力的行业，在常州市的工业经济发展中占据十分重要的地位，经济总量在全市规模以上工业总量中所占比重接近四成。除了在全国具备极强竞争优势的工程机械、输变电行业外，轨道交通、风力发电设备、农业装备、基础装备等行业也逐步形成了较强的市场竞争力。
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图5 常州机械行业发展情况
4 常州机械行业发展趋势多元线性回归预测模型的建立
4.1 回归分析在行业发展趋势预测中的应用步骤
运用回归分析进行行业发展趋势预测时的主要步骤如图6所示。
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图6 回归分析在行业发展趋势预测中的应用步骤
4.2 选择变量建立多元线性回归模型
作为统计学中的多变量建模和分析方法，多元线性回归分析比较适合用于进行行业发展趋势预测。多元线性回归在预测行业发展趋势时的一般模型如公式（1）所示：
y=β0+β1x1+…+βnxn+ε （1）
其中：
y表示行业发展趋势（一般用产值表示）；x1～xn表示影响行业发展趋势的因素（解释变量）；β1～βn代表回归系数ε表示随机误差，其均值为零且等方差。
从公式（1）中可以看出，行业发展趋势预测模型的关键在于模型解释变量的选择，以及回归系数的估计。在对常州行业的发展趋势进行预测时，其回归模型中的解释变量主要是根据经济学中生产函数来确定的。我们认为原材料的供应量和供应价格能在一定程度上体现行业的发展趋势。行业景气时，对原材料需求旺盛，供应量是有较大幅度的上升，而价格也是随之上升，反之，行业不景气时对原材料的需求萎缩，必然会带来供应量和供应价格的下滑。
因此，可设常州机械行业发展趋势的多元线性回归预测模型为：
Yt=β0+β1HIQt+β2CIQt+β3HOQt+β4COQt+β5HPt
+β6CPt+β7FAIt+εi （2）
模型共有7个解释变量，解释变量个数K=7。
其中：
Y代表常州机械行业产值，HIQ代表热轧产品进库量，CIQ代表冷轧产品进库量，COQ代表热轧产品出库量，HOQ代表冷轧产品出库量，HP代表代表性热轧产品价格，CP代表代表性冷轧产品价格，FAI代表固定资产投资，β0代表常数项，β1，β2等代表回归系数。
各解释变量的原始数据来自常州市统计局，我们采用的是2010.1-2012.12可获取的36个月度数据，其中剔除了因为春节等原因的异常数据，实际样本个数N=29，具体情况如图7和表1。
表1 机械行业产值的描述性统计
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由表1可见，机械行业产值表现出较大的波动性，最小值为167.50，最大值为359.10，标准差S=40.82390。
4.3 回归分析与统计检验
常用的估计回归系数的方法有最小二乘法、极大似然法、广义矩估计法等。目前常用的统计软件，如SPSS等，都提供了回归分析工具，大大简化了回归系数的求解。本文利用SPSS提供的回归分析工具进行计算。
结果如表2所示。
表2 模型的回归分析
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表1 给出了各变量的回归系数的估计值，即β0=
210.174、β1=-0.002、β2=-0.001、β3=0.001、β4=0、β5=
0.038、β6=-0.031、β7=0.570。
模型的拟合优度检验（R2检验）见表3。
表3 模型拟合优度检验
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在表3中，R2=0.710 调整后的△R2=0.613，这表明在自由度减少的情况下，回归分析解释了机械行业产值变动的61.3%，说明解释变量与机械行业产值间的确存在一定的相关性。
方程显着性检验（F检验）见表4。
表4 方程显着性检验
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方程显着性检验给出的F检验值为7.332，sig为0，因此可以在1%的显着性水平上拒绝这些变量与机械行业产值间不存在统计上的显着关系的假设。
综合上述计算结果和检验结果，可得常州机械行业产值趋势的线性回归预测模型如下：
Yt=210.174-0.002HIQt-0.001CIQt+
0.001HOQt+0.038HPt-0.031CPt+0.570
FAIt+εi
△R2=0.613 F=7.332 S=40.82
4.4 常州机械行业产值预测
由上述分析我们即可得出常州机械行业的产值预测模型。
其中预测值Y0=β0+βiXi
=[1 HIQt CIQt HOQt HPt CPt FAIt]210.174-0.002-0.0010.0010.038-0.0310.570
因标准误差S=34.38984，在双侧10%的显着性水平上，自由度df为22（N-K-1=29-6-1=22，因为其中一变量系数为0，去掉，K=6），查t分布临界值表得T统计量为1.717，则可得某一时期常州机械行业产值的预测区间为：
Y=Y0±tα/2（df=22）·S
=Y0±1.717×40.82
=Y0±70.09
预测结果与实际结果的对比见表5。
表5 预测值与观察值的统计量比较
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通过对比预测值与观察值得统计量，我们发现两者具有较高的一致性，说明我们的预测模型有较好的预测效果。
参考文献：
[1]张舒.对经济预测方法的新型分类原则和适用范围的探讨[J]. 辽宁行政学院学报，2010（8）.
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[4]甘健胜.经济预测中的线性组合模型及其实证[J].福建行政学院福建经济管理干部学院学报，2006（6）.
作者简介：
杨彬（1977-），江苏常州人，硕士，中级统计师，常州市统计局；周密（1980-），江苏常州人，本科，中级统计师，常州市统计局；詹威（1977-），江苏常州人，本科，中级统计师，常州市统计局。
