中國鋼鐵長期需求模擬及產(chǎn)能過剩態(tài)勢評估

張超　王韜　陳偉強(qiáng)　劉剛 杜歡政

摘要：本文采用社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)流分析方法，構(gòu)建中國鋼鐵物質(zhì)代謝核算模型。采用“以流量估算存量”的方法，建立了中國鋼鐵產(chǎn)品流量和在用存量的歷史時間序列數(shù)據(jù)；并采用“以存量估算流量”的情景分析方法，遞推計算了鋼鐵產(chǎn)品國內(nèi)需求的長期趨勢。結(jié)果顯示，2014年中國人均鋼鐵在用存量達(dá)到4.57 t，已經(jīng)接近發(fā)達(dá)國家飽和水平的一半。全部在用存量平均壽命期35年、人均存量飽和水平12 t的中情景不僅可以較好地再現(xiàn)歷史趨勢，也符合當(dāng)前綠色發(fā)展和資源集約利用的政策趨勢，未來出現(xiàn)的可能性較大。該情景下，鋼鐵最終產(chǎn)品國內(nèi)消費(fèi)量在2020年達(dá)到6.7億t的峰值，2040年下降至4.2億t。假定進(jìn)出口比重和加工損耗率維持2012—2014年平均水平不變，則對應(yīng)的粗鋼產(chǎn)量峰值約為9.0億t，表觀消費(fèi)量峰值約為8.3億t。按照目前鋼鐵行業(yè)化解產(chǎn)能過剩的任務(wù)要求，到2020年粗鋼產(chǎn)能將縮減至10～10.5億t，屆時產(chǎn)能利用率有望回升至80%以上。但長期來看，隨著本世紀(jì)中葉中國城市化進(jìn)程基本完成，人均鋼鐵存量趨向飽和，國內(nèi)需求下滑的趨勢無法改變，鋼鐵產(chǎn)能過剩將是一個長期問題?；猱a(chǎn)能過剩矛盾必須從需求和供給兩方面同時入手。本文提出將粗鋼產(chǎn)能壓減的中遠(yuǎn)期政策調(diào)控目標(biāo)設(shè)定為2030年9億t、2040年7.5億t左右，這樣既能滿足國內(nèi)需求，又可保持較高的產(chǎn)能利用率，同時向國際市場提供1～1.5億t凈出口，從而在緩解國內(nèi)供給過剩和減少出口貿(mào)易摩擦之間尋求平衡。

關(guān)鍵詞 ：鋼鐵；產(chǎn)能過剩；需求模擬；物質(zhì)流分析；在用存量；產(chǎn)量峰值

中圖分類號：F401 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）10-0169-08 DOI：10.12062/cpre.20180306

鋼鐵產(chǎn)能過剩是當(dāng)前中國原材料工業(yè)面臨的供給側(cè)突出問題。進(jìn)入新千年后，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、房地產(chǎn)開發(fā)和以家用汽車為代表的耐用消費(fèi)品需求強(qiáng)勁增長的拉動下，中國粗鋼產(chǎn)量從2000年的1.3億t猛增至2014年的8.2億t，年均復(fù)合增長率高達(dá)14%。中國已成為繼英國、美國之后，第三個粗鋼產(chǎn)量達(dá)到全世界一半的國家。中國政府早在十多年前就意識到了鋼鐵等重化工業(yè)產(chǎn)能過剩對社會經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的負(fù)面影響，出臺了一系列控制新增產(chǎn)能、淘汰落后產(chǎn)能的政策措施。據(jù)國家發(fā)改委公布的數(shù)據(jù)，2006—2015年，已經(jīng)累計淘汰煉鋼產(chǎn)能約1.6億t。但是，日趨嚴(yán)格的產(chǎn)能控制政策并未從根本上遏制產(chǎn)能過剩態(tài)勢的發(fā)展。據(jù)工信部《鋼鐵工業(yè)調(diào)整升級規(guī)劃（2016—2020年）》，“十二五”期間中國鋼鐵產(chǎn)能達(dá)到11.3億t的歷史高位，產(chǎn)能利用率則從2010年80%左右下降到2015年70%左右，行業(yè)集中度持續(xù)下滑。鋼鐵產(chǎn)能過剩不僅導(dǎo)致嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，帶來高昂的環(huán)境代價，更制約中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型。2016年國家出臺了《國務(wù)院關(guān)于鋼鐵行業(yè)化解過剩產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)脫困發(fā)展的意見》《鋼鐵工業(yè)調(diào)整升級規(guī)劃（2016—2020年）》等一系列力度空前的去產(chǎn)能政策，提出“十三五”期間再壓減粗鋼產(chǎn)能1～1.5億t的目標(biāo)。從一個國家工業(yè)化和城市化的長期發(fā)展趨勢來看，以鋼鐵為代表的基礎(chǔ)原材料需求變化由社會經(jīng)濟(jì)物質(zhì)代謝的一般規(guī)律所決定，往往具有明顯的達(dá)峰過程和非線性特征。隨著中國經(jīng)濟(jì)增速下降、城市化增速減緩，鋼鐵產(chǎn)能過剩將成為一個長期問題。從社會經(jīng)濟(jì)物質(zhì)代謝的角度分析未來鋼鐵需求的長期變化趨勢，有助于排除短期供需形勢和經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動的干擾，獲得關(guān)于產(chǎn)能過剩態(tài)勢的基本判斷，為制定連續(xù)、穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 文獻(xiàn)概述

中國基礎(chǔ)原材料產(chǎn)能過剩問題很早就引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。已有研究主要分為兩類，一類研究構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)，定量測度鋼鐵等基礎(chǔ)工業(yè)產(chǎn)能過剩程度[1-2]；另一類研究從經(jīng)濟(jì)體制、投資決策、政府治理等多個角度分析產(chǎn)能過剩的形成機(jī)理及其影響因素[3-8]。產(chǎn)能過剩是相對于需求而言的。理解中國未來鋼鐵需求的長期趨勢，是評估產(chǎn)能過剩發(fā)展態(tài)勢的基本出發(fā)點(diǎn)。針對這一問題，已有研究主要采用多元回歸[9-10]、向量自回歸[11]、灰色預(yù)測模型[12]等方法，建立產(chǎn)品產(chǎn)量、消費(fèi)量指標(biāo)與社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系，繼而進(jìn)行外推計算。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的社會經(jīng)濟(jì)物質(zhì)代謝分析能夠?yàn)轭A(yù)測鋼鐵長期需求趨勢提供有別于上述計量分析的新框架。城市化進(jìn)程的一個重要特點(diǎn)是基礎(chǔ)設(shè)施和耐用產(chǎn)品以物質(zhì)資本的形式在社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中不斷積累。就鋼鐵而言，對住房、公共建筑、機(jī)器設(shè)備、道路橋梁、能源和供水設(shè)施、汽車、家電等設(shè)施和產(chǎn)品的需求，驅(qū)動了鋼鐵采掘、冶煉，產(chǎn)品加工、生產(chǎn)、使用，到最終廢棄的整個生命周期。已有研究顯示[13-15]，長時間尺度下，基礎(chǔ)原材料的社會積累過程具有顯著的非線性特征。隨著經(jīng)濟(jì)增長，材料的社會經(jīng)濟(jì)存量大致呈現(xiàn)從加速增長到趨近飽和的S型曲線；而產(chǎn)量、消費(fèi)量等流量指標(biāo)，則具有明顯的達(dá)峰過程。由此可見，僅僅關(guān)注流量指標(biāo)的傳統(tǒng)預(yù)測方法，忽略了社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中物質(zhì)資本存量累積的內(nèi)在規(guī)律，雖然對短期趨勢預(yù)測有一定適用性，但無法反映社會經(jīng)濟(jì)代謝過程中材料存量和流量長期演變的動態(tài)特征。

本研究旨在建立中國社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)鋼鐵物質(zhì)代謝動態(tài)核算模型，對我國鋼鐵需求的長期變化趨勢進(jìn)行模擬，在此基礎(chǔ)上判斷鋼鐵工業(yè)產(chǎn)能過剩的發(fā)展態(tài)勢。

2 社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝核算模型

2.1 物質(zhì)流量與存量恒等關(guān)系

物質(zhì)流分析（MFA，material flow analysis）是刻畫社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝及其資源環(huán)境影響的一種方法。該領(lǐng)域包含兩大類研究，一類是核算經(jīng)濟(jì)活動整體資源消耗的總物質(zhì)流分析。歐盟國家已經(jīng)編制了一套總物質(zhì)流分析的標(biāo)準(zhǔn)化核算框架[16]，并在資源效率評估領(lǐng)域獲得了廣

泛應(yīng)用[17-19]。另一類稱為材料流或元素流分析，關(guān)注特定材料或元素在社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中流量和存量的靜態(tài)結(jié)構(gòu)和動態(tài)變化[20-21]。前者將經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)視為黑箱，只考察經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然環(huán)境之間的物質(zhì)交換；而后者試圖打開這個黑箱，關(guān)注生產(chǎn)、消費(fèi)、廢棄的全生命周期物質(zhì)流過程。

流量和存量是物質(zhì)流分析的基本概念。通常把一定觀察期內(nèi)（如以年為時間單位）跨越系統(tǒng)中各個過程流動的物質(zhì)量，定義為流量（flow）。反之，沒有跨越過程流動的物質(zhì)量，定義為存量（stock）。特別的，將處于使用狀態(tài)、提供服務(wù)的設(shè)施和產(chǎn)品定義為在用存量（inuse stock）[22]。在用存量可以用實(shí)物單位衡量（如機(jī)動車數(shù)量、房屋建筑面積等），也可以用蘊(yùn)含在產(chǎn)品中的材料質(zhì)量衡量。在用存量的人均保有量，體現(xiàn)了社會物質(zhì)財富的豐富程度和人們所能獲得的服務(wù)水平，并在很大程度上反映一個國家或地區(qū)的富裕程度。

社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中鋼鐵物質(zhì)代謝全過程的流量和存量轉(zhuǎn)化關(guān)系概化為圖1所示的流程。鐵礦石經(jīng)冶煉生產(chǎn)粗鋼，粗鋼被加工成不同形態(tài)的成品鋼材，繼而進(jìn)入各類制造業(yè)部門生產(chǎn)中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品。最終產(chǎn)品進(jìn)入使用過程，不斷積累形成在用存量。廢棄或退役的在用存量經(jīng)過廢棄物回收與處置環(huán)節(jié)，大部分可以作為二次資源循環(huán)再利用，返回冶煉過程，難以回收利用的部分被最終廢棄，回到自然環(huán)境中。壓延加工和產(chǎn)品制造等過程產(chǎn)生的廢料同樣可以作為回收鋼材再次進(jìn)入冶煉過程。

鋼鐵流量和存量之間，遵循嚴(yán)格的物質(zhì)守恒關(guān)系，其恒等關(guān)系如式（1）和式（2）所示：

2.2 “以流量估算存量”的歷史時間序列構(gòu)建及其規(guī)律

現(xiàn)行統(tǒng)計體系更關(guān)注經(jīng)濟(jì)活動的流量指標(biāo)，例如GDP就是一個反映生產(chǎn)總值的流量指標(biāo)，而對存量指標(biāo)的統(tǒng)計相對薄弱。雖然對于一些基礎(chǔ)設(shè)施和耐用消費(fèi)品，可以獲得以實(shí)物單位計量的存量數(shù)據(jù)，例如機(jī)動車注冊登記、房產(chǎn)登記等，但對于材料的在用存量卻很難進(jìn)行直接統(tǒng)計。因此，在構(gòu)建材料流量和存量的歷史時間序列時，“以流量估算存量”是最常用的方法，即根據(jù)歷年產(chǎn)量、消費(fèi)量、進(jìn)出口量等流量指標(biāo)，以及由壽命分布函數(shù)估算的廢棄量，利用上述恒等關(guān)系，逐年遞推計算在用存量歷史數(shù)據(jù)。目前已有不少研究采用該方法核算了世界各國鋼鐵、鋁、銅等大宗金屬材料在用存量的歷史演變趨勢[23-26]。

從已經(jīng)完成工業(yè)化和城市化的主要發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)來看，材料在用存量或人均在用存量呈現(xiàn)近似S型曲線的增長軌跡。圖2基于Pauliuk等[26]的計算結(jié)果，繪制了一個半世紀(jì)以來美國、澳大利亞、意大利、日本、韓國等五國人均鋼鐵在用存量變化趨勢?？梢园l(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國家人均鋼鐵

在用存量都經(jīng)歷了緩慢增長、加速增長和趨于飽和三個階段。由于各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程不同，存量增長的時間跨度差異較大。美國是世界上較早完成工業(yè)化和城市化的大國之一，人均鋼鐵在用存量從最高值的10%增長到90%大約用了80年時間（1890—1970），1980年左右達(dá)到近15 t的人均存量峰值。東亞后發(fā)國家的存量累積過程則要快得多。日本只用了不到35年的時間（1962—1995）就完成了相似的累積過程。韓國自上世紀(jì)80年代進(jìn)入高增長軌道，人均鋼鐵存量在短短十幾年間隨之迅速增長。涵蓋全球主要國家和地區(qū)的長時間序列研究表明，發(fā)達(dá)國家人均鋼鐵在用存量的飽和水平大多在11～14 t之間。

在用存量的S型曲線在宏觀層面上體現(xiàn)了一國工業(yè)化、城市化不同階段的物質(zhì)代謝特征；在微觀層面上與技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散、耐用消費(fèi)品市場滲透的機(jī)理密切相關(guān)[27]。一般而言，工業(yè)化、城市化早期階段人造資本稀缺，原材料生產(chǎn)加工能力低，這一階段材料存量增長緩慢。隨著城市化進(jìn)入加速階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)迅速轉(zhuǎn)型，工業(yè)制造資本快速積累，大宗材料的生產(chǎn)能力大幅提升，在大規(guī)模城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和耐用消費(fèi)品普及的雙重驅(qū)動下，材料存量增長進(jìn)入“起飛”階段。隨著工業(yè)化和城市化過程基本完成，受到土地開發(fā)潛力、基礎(chǔ)設(shè)施空間密度、耐用消費(fèi)品市場飽和等諸多因素制約，存量累積速度顯著下降，并最終趨于穩(wěn)定。此后，新增基礎(chǔ)設(shè)施和耐用消費(fèi)品主要用于廢棄設(shè)施和產(chǎn)品的更替。如果沒有重大技術(shù)變革引發(fā)的大規(guī)模新材料替代和新產(chǎn)品替代，傳統(tǒng)材料的在用存量和流量都將趨于“穩(wěn)態(tài)”。

2.3 “以存量估算流量”的趨勢模擬及其影響因素

基于對發(fā)達(dá)國家在用存量歷史演化規(guī)律的經(jīng)驗(yàn)研究，在分析后發(fā)經(jīng)濟(jì)體未來物質(zhì)代謝前景時，通常采用“以存量估算流量”的方法，即首先選取適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，擬合存量增長的歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)而外推未來存量變化趨勢，再根據(jù)物質(zhì)流恒等關(guān)系和特定的資源政策情景假設(shè)，計算與存量水平對應(yīng)的各類物質(zhì)流量指標(biāo)。Logistic曲線是最常用的描述S型增長的模型。假定人均存量s（t）增速滿足式（5）的邏輯斯蒂曲線微分形式：

其中，s0是t0時刻的人均在用存量。如令t0為歷史時間序列中的最新年度，就能使外推數(shù)據(jù)與最新年度的存量核算數(shù)據(jù)平滑銜接。S型曲線的形態(tài)由飽和存量K和比例系數(shù)a共同決定。為了利用歷史存量核算數(shù)據(jù)擬合這一模型，通常先外生設(shè)定K的數(shù)值，反映對未來社會經(jīng)濟(jì)物質(zhì)代謝水平的預(yù)期，再將式（6）移項(xiàng)整理為式（7），估計比例系數(shù)a：

這樣就得到了未來人均存量關(guān)于時間的函數(shù)關(guān)系式，進(jìn)一步結(jié)合人口發(fā)展情景和物質(zhì)流恒等關(guān)系，獲得總在用存量和各類流量指標(biāo)的變化趨勢。由邏輯斯蒂曲線的數(shù)學(xué)特性可知，當(dāng)存量達(dá)到飽和水平的一半時，存量累積速率最快，與之對應(yīng)的則是最終產(chǎn)品凈流量的峰值。另一方面，原材料和產(chǎn)品的流量越大，支撐特定流量水平所需的產(chǎn)能也越大。因此，研究大宗原材料產(chǎn)量和消費(fèi)量的峰值水平和達(dá)峰時間是從社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝角度分析產(chǎn)能過剩問題的切入點(diǎn)。由上述數(shù)量關(guān)系可知，決定流量峰值水平和達(dá)峰時間的主要影響因素有以下四個：

一是人口總量。人口總量決定了特定物質(zhì)生活水平下，社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)材料流量和存量的總規(guī)模。作為一個擁有十幾億人口的大國，中國工業(yè)化和城市化的規(guī)模在人類歷史上是空前的，由此驅(qū)動的材料流量水平和資源環(huán)境壓力也必然十分巨大。

二是人均存量飽和水平。其他因素不變的條件下，存量飽和水平越高，流量峰值自然也越高。任何國家的現(xiàn)代化都離不開物質(zhì)積累過程，提高人均享有的物質(zhì)水平及其相應(yīng)的服務(wù)，是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要成果。人均存量飽和水平的高低涉及到許多復(fù)雜的因素，例如：城市密度和城市空間結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施和建筑形態(tài)、耐用品的消費(fèi)模式和保有量等。此外，我國特有的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等體制性因素也會對存量飽和水平產(chǎn)生影響。發(fā)展中國家應(yīng)該盡可能選擇集約型的城市化模式，以較低的人均存量飽和水平，支撐充分的物質(zhì)服務(wù)，將提升資源效率作為調(diào)控社會經(jīng)濟(jì)物質(zhì)代謝的重要政策目標(biāo)。

三是存量累積速度。存量累積速度越快，流量峰值就越高。較早完成工業(yè)化和城市化的歐美國家在用存量累積的時間跨度長、達(dá)峰過程較為平緩，降低了流量峰值對產(chǎn)能的需求和對本國資源環(huán)境系統(tǒng)的沖擊。而包括中國在內(nèi)的亞洲新興經(jīng)濟(jì)體普遍在較短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)高速增長，材料存量快速累積，材料流量迅速增加，達(dá)峰過程十分陡峭。當(dāng)前中國諸多資源環(huán)境問題在短期內(nèi)呈現(xiàn)疊加式的集中爆發(fā)，在很大程度上是由物質(zhì)代謝規(guī)模激增導(dǎo)致的。

四是在用存量耐用性。在用存量耐用性越好、使用壽命越長，則補(bǔ)充廢棄存量的需求越低，產(chǎn)量峰值也就相應(yīng)降低。延長在用存量的壽命，不僅對產(chǎn)量峰值有影響，同時也決定了維持在用存量長期“穩(wěn)態(tài)”水平的流量大小。加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)、改善產(chǎn)品耐用性、改進(jìn)存量使用方式等都可以起延長壽命期、降低資源消耗的作用。

此外，社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)物質(zhì)代謝各個環(huán)節(jié)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)變化也會對峰值產(chǎn)生不同程度的影響，例如原材料及其制成品進(jìn)出口格局、廢棄物回收和再生利用水平、產(chǎn)品革新和材料替代等。

3 中國鋼鐵流量-存量趨勢模擬

根據(jù)圖1所示的鋼鐵物質(zhì)流概念圖，收集各類鋼鐵初級產(chǎn)品、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品的長時間序列產(chǎn)量、進(jìn)出口等數(shù)據(jù)。1950—2008年的流量數(shù)據(jù)直接取自Pauliuk等[13]關(guān)于中國鋼鐵物質(zhì)流的研究成果，2009—2014年數(shù)據(jù)采用相同的來源補(bǔ)充完善（如《中國鋼鐵工業(yè)年鑒》、聯(lián)合國Comtrade貿(mào)易數(shù)據(jù)庫等）。1990年以來的三項(xiàng)主要流量指標(biāo)變化趨勢如圖3所示。本研究的核算范圍不包含港、澳、臺等省區(qū)。

不同類型鋼鐵產(chǎn)品的壽命期差異很大。大型基礎(chǔ)設(shè)施往往具有近百年的設(shè)計壽命，房屋建筑普遍為數(shù)十年，而交通工具等耐用消費(fèi)品約為十年左右。國情特征也導(dǎo)致在用存量壽命期存在明顯的國別差異。例如，發(fā)達(dá)國家建筑平均壽命通常高于50年，而中國在快速城鎮(zhèn)化開發(fā)過程中，大拆大建現(xiàn)象十分普遍。Cai等[28]根據(jù)建筑面積拆除數(shù)據(jù)估算當(dāng)前中國建筑平均壽命僅為23.7 a。由于無法獲得各類鋼鐵產(chǎn)品壽命分布的可靠數(shù)據(jù)，我們采用不確定性分析的思路，假定所有在用存量整體壽命期滿足韋伯分布，其平均壽命的上下限和中值

依次設(shè)定為25 a、45 a和35 a。這是一個非常寬泛的區(qū)間，可以涵蓋平均壽命期的真實(shí)值。參照工業(yè)化國家發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，人均飽和水平低中高情景分別設(shè)定為10 t/人、12 t/人和14 t/人。其中，14 t/人大致相當(dāng)于美國的飽和水平，12 t/人大致相當(dāng)于日本和德國的存量飽和水平，10 t/人是發(fā)達(dá)國家歷史趨勢下限。人口發(fā)展情景采用聯(lián)合國2015年人口報告中的方案[29]。該情景下，中國人口總量將于2026—2030年間達(dá)到14.2億的峰值，此后緩慢下降，2050年和2100年人口總量分別降至13.5億和10.0億人。

2014年我國鋼鐵人均在用存量為4.57（4.37～4.72）t/人，總存量為62.5（59.7～64.5）億t。當(dāng)前中國鋼鐵人均在用存量正處于快速增長的中期階段，如圖4所示，這一階段大約還將持續(xù)15～20 a。隨著2030年前后我國跨過人口峰值，以及2040年前后人均鋼鐵在用存量趨近飽和水平，鋼鐵總存量將于2040—2050年間達(dá)到峰值。這與本世紀(jì)中期中國城市化率達(dá)到80%左右，基本完成城市化進(jìn)程的預(yù)期是一致的[30]。比較各情景還可以發(fā)現(xiàn)，總存量達(dá)峰時間相對穩(wěn)定，低情景和高情景下達(dá)峰時間相差約5 a，而人均飽和水平對總存量峰值的影響較大，峰值變化范圍在135億t至184億t之間。

進(jìn)入社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)提供服務(wù)的鋼鐵最終產(chǎn)品流量的歷史數(shù)據(jù)實(shí)際值、擬合曲線和未來趨勢推算如圖5所示。2000—2014年，蘊(yùn)含在最終產(chǎn)品中的鋼鐵總流量從1.1億t猛增至6.2億t，同期粗鋼產(chǎn)量從1.27億t增至8.28億t，表觀消費(fèi)量從1.36億t增至7.49億t，達(dá)到了歷史上任何國家都未曾有過的規(guī)模。大宗基礎(chǔ)原材料生產(chǎn)和消費(fèi)的長期趨勢有其固有規(guī)律，高速增長態(tài)勢不可能一直持續(xù)下去。模擬結(jié)果顯示，鋼鐵最終產(chǎn)品流量峰值大致出現(xiàn)在2018—2025年。平均壽命期越長、人均存量飽和水平越低，則達(dá)峰時間越早、峰值水平越低。以人均飽和存量中情景為例（圖5黑色實(shí)線），平均壽命期25 a、35 a和45 a情景下，最終產(chǎn)品峰值流量分別為7.5億t（2023年）、6.7億t（2020年）和6.3億t（2019年）。此外，可以發(fā)現(xiàn)平均壽命高情景和飽和存量低情景組合（45 a、10 t/人）模擬的峰值過低，已經(jīng)偏離了現(xiàn)狀；而平均壽命低情景和飽和存量高情景組合（25 a、14 t/人）的峰值過高，不符合當(dāng)前綠色發(fā)展和資源集約利用的政策趨勢。相比之下，中情景組合（35 a、12 t/人）不僅很好地再現(xiàn)了歷史趨勢，同時也符合未來政策預(yù)期，出現(xiàn)的可能性更大。

隨著城市化、工業(yè)化進(jìn)程逐步完成，在用存量累積速度不斷放緩，最終產(chǎn)品國內(nèi)消費(fèi)量達(dá)峰后，將經(jīng)歷一段時期較快的下降過程。同樣以人均飽和存量中情景為例，平均壽命期25 a、35 a和45 a情景下，到2040年最終產(chǎn)品國內(nèi)消費(fèi)量分別下降至6.3億t、4.2億t和3.1億t。本世紀(jì)中葉起，隨著國內(nèi)鋼鐵產(chǎn)品存量達(dá)到并越過峰值，國內(nèi)對最終產(chǎn)品的需求將主要用于更替退役存量，并趨于穩(wěn)定。

4 鋼鐵工業(yè)產(chǎn)能過剩的趨勢判斷

首先，中國鋼鐵最終產(chǎn)品的國內(nèi)需求已經(jīng)接近峰值?？紤]當(dāng)前巨大資源環(huán)境壓力下的綠色發(fā)展和資源集約利用政策背景，中國鋼鐵最終產(chǎn)品國內(nèi)消費(fèi)量可能在2020年前后達(dá)到6.7億t左右的峰值，最終產(chǎn)品流量進(jìn)一步提升的空間不大。

其次，由于存在加工損耗和產(chǎn)品凈出口，粗鋼產(chǎn)量和粗鋼表觀消費(fèi)量高于最終產(chǎn)品國內(nèi)消費(fèi)量。如果將三者間的比例設(shè)定在2012—2014年的平均水平，即假定加工損耗率和貿(mào)易結(jié)構(gòu)保持穩(wěn)定，則對應(yīng)的粗鋼產(chǎn)量和表觀消費(fèi)量峰值分別為 9.0億t左右和8.3億t左右?？紤]到未來全球經(jīng)濟(jì)波動、外需不振、出口下滑等可能出現(xiàn)的不確定因素，則粗鋼產(chǎn)量和表觀消費(fèi)量峰值有可能降低。按照目前鋼鐵行業(yè)化解過剩產(chǎn)能的要求，嚴(yán)禁新增產(chǎn)能的同時，到2020年壓減1～1.5億t粗鋼產(chǎn)能，則“十三五”末期我國粗鋼產(chǎn)能將縮減至10～10.5億t左右，可以滿足產(chǎn)量峰值的需求，且產(chǎn)能利用率有望回升至80%以上。

最后，國內(nèi)需求達(dá)峰后，粗鋼產(chǎn)量和表觀消費(fèi)量的長期趨勢是隨之同步下降，還是繼續(xù)保持較高水平，主要取決于鋼鐵產(chǎn)品的國際貿(mào)易格局。例如，日本在國內(nèi)鋼鐵產(chǎn)品需求達(dá)峰后，一直延續(xù)出口戰(zhàn)略，粗鋼產(chǎn)量長期維持在1億t以上。新世紀(jì)的第一個十年中，日本以初級產(chǎn)品和工業(yè)制成品形式出口的鋼鐵量超過粗鋼產(chǎn)量的50%。而美國則不同，粗鋼產(chǎn)量達(dá)峰后，很快隨國內(nèi)需求下降而下滑。上世紀(jì)90年代后期開始，隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，美國成為鋼鐵產(chǎn)品凈進(jìn)口國，國內(nèi)產(chǎn)量缺口不斷擴(kuò)大。

由此可見，中國鋼鐵工業(yè)未來長期發(fā)展大致有兩條路徑，一種是以拓展海外市場、消化國內(nèi)產(chǎn)能為重點(diǎn)，長期扮演鋼鐵出口大國的角色；另一種以滿足自身需求為重點(diǎn)，不斷通過環(huán)保、能耗、產(chǎn)品質(zhì)量等標(biāo)準(zhǔn)倒逼落后產(chǎn)能退出市場，使產(chǎn)能順應(yīng)國內(nèi)需求下降而縮減。

鋼鐵工業(yè)的發(fā)展路徑選擇關(guān)系到中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的長期趨勢，對資源環(huán)境壓力的前景也將產(chǎn)生很大影響。初步匡算可知，如果達(dá)峰后鋼鐵產(chǎn)能繼續(xù)維持在10億t左右，同時希望產(chǎn)能利用率達(dá)到80%（即粗鋼產(chǎn)量維持在8億t左右），那么中情景下（35 a，12 t/人）2030年包括粗鋼和各類制成品在內(nèi)的鋼鐵凈出口量需要達(dá)到1.8億t左右，2040年將超過3億t。在全球鋼鐵需求增長乏力[31]，中國與發(fā)達(dá)國家鋼鐵產(chǎn)品貿(mào)易摩擦不斷加劇[32]的環(huán)境下，很難實(shí)現(xiàn)如此大規(guī)模的出口，也會給國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級和環(huán)境治理帶來巨大負(fù)面影響。

由此可見，中國難以單純依靠拓展國際市場維持鋼鐵高位產(chǎn)能。即使短期內(nèi)使用刺激政策，提振出口，也無法改變未來存量飽和后國內(nèi)需求下降的趨勢。因此，鋼鐵產(chǎn)能過剩是一個長期問題，化解產(chǎn)能過剩矛盾必須從需求和供給兩方面同時入手。需求側(cè)，借助“一帶一路”倡議，開展鋼鐵產(chǎn)能國際合作，支撐沿線發(fā)展中國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市化進(jìn)程。供給側(cè)，堅持以嚴(yán)格的能耗、環(huán)保、質(zhì)量和安全標(biāo)準(zhǔn)，加快落后產(chǎn)能退役進(jìn)度，促進(jìn)鋼鐵工業(yè)結(jié)構(gòu)升級和質(zhì)量提升。如果2030年將粗鋼產(chǎn)能進(jìn)一步壓減至9億t左右，2040年下降至7.5億t左右，那么就可以在較高的產(chǎn)能利用率下，即滿足國內(nèi)需求，同時向國際市場提供1～1.5億t出口產(chǎn)量，這是一個兼顧國內(nèi)供給過剩和國際出口壓力的折衷政策目標(biāo)。

5 結(jié) 語

本文從大宗原材料社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)代謝的一般規(guī)律出發(fā)，構(gòu)建了中國鋼鐵流量-存量動態(tài)演化模型，為分析鋼鐵工業(yè)產(chǎn)能過剩問題提供了一個新的視角。與傳統(tǒng)采用計量分析方法預(yù)測材料消費(fèi)量和產(chǎn)量的研究相比，物質(zhì)代謝分析框架能夠更好地揭示具有顯著非線性特征的社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)長期發(fā)展規(guī)律，為考察材料在生產(chǎn)、消費(fèi)、使用和廢棄的全生命周期的管理政策提供了基礎(chǔ)。

材料流量的峰值水平越高，意味著滿足峰值所需的產(chǎn)能越大，由此產(chǎn)生的資源環(huán)境壓力也越大。流量峰值又進(jìn)一步由人口數(shù)量、人均飽和存量、存量累積速度、在用存量壽命期等一系列因素決定。中國當(dāng)前所面臨的基礎(chǔ)原材料產(chǎn)能過剩，是一個人口大國在很短的歷史時期內(nèi)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高速增長、社會物質(zhì)資本存量急劇擴(kuò)大的必然代價。加之在以要素投入為主要驅(qū)動力的增長模式下，重化工業(yè)和基建投資扮演了維持GDP高增長的重要角色，進(jìn)一步加劇了基礎(chǔ)原材料工業(yè)產(chǎn)能過剩的程度。

材料流量-存量動態(tài)變化的長期趨勢顯示，流量達(dá)峰速度越快，達(dá)峰后需求下滑的速度就越快，下滑幅度也越大。這意味著，以鋼鐵為代表的基礎(chǔ)原材料產(chǎn)能過剩問題，不是短期內(nèi)通過行政管制手段就可以完全解決的。經(jīng)濟(jì)增速下行階段，去產(chǎn)能將是今后數(shù)十年都無法回避的長期問題。通過拓展外需消化過剩產(chǎn)能固然能發(fā)揮一定作用，但著眼于社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的結(jié)構(gòu)性調(diào)整則更為重要。科學(xué)理性地認(rèn)識經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中鋼鐵需求變化的規(guī)律，從重數(shù)量、重速度，向重質(zhì)量、重均衡轉(zhuǎn)變，從擴(kuò)大需求，向調(diào)節(jié)供給轉(zhuǎn)變，是解決鋼鐵工業(yè)產(chǎn)能過剩的根本途徑。

（編輯：李 琪）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]張林. 中國式產(chǎn)能過剩問題研究綜述[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)， 2016（9）： 90-100. [ZHANG Lin. A review of the problem of overcapacity in China[J]. Economic perspectives， 2016（9）： 90-100.]

[2]馮梅，陳鵬.中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩程度的量化分析與預(yù)警[J].中國軟科學(xué)， 2013（5）： 110-116. [FENG Mei， CHEN Peng. Quantitative analysis and warning on the excess capacity of Chinese iron and steel industry[J]. China soft science， 2013（5）： 110-116.]

[3]楊振兵. 有偏技術(shù)進(jìn)步視角下中國工業(yè)產(chǎn)能過剩的影響因素分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2016（8）： 30-46. [YANG Zhenbing. An analysis of the influencing factors of overcapacity of Chinas industrial sectors under the perspective of the biased technical progress[J]. The journal of quantitative & technical economics， 2016（8）： 30-46.]

[4]程俊杰， 劉志彪. 產(chǎn)能過剩、要素扭曲與經(jīng)濟(jì)波動——來自制造業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家， 2015（11）： 59-69. [CHENG Junjie， LIU Zhibiao. Overcapacity， factor price distortion and economic fluctuation： evidences from the manufacture sectors[J]. Economist， 2015（11）： 59-69.]

[5]干春暉， 鄒俊， 王健. 地方官員任期、企業(yè)資源獲取與產(chǎn)能過剩[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2015（3）： 44-56. [GAN Chunhui， ZOU Jun， WANG Jian. Political turnover， enterprise resources acquirement and overcapacity[J]. China industrial economics， 2015（3）： 44-56.]

[6]劉航， 孫早. 城鎮(zhèn)化動因扭曲與制造業(yè)產(chǎn)能過?！?001—2012年中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2014（11）： 5-17. [LIU Hang， SUN Zao. The distortion of urbanization motivation and overcapacity in manufacture sectors： empirical analysis based on provincial panel data 2001-2012[J]. China industrial economics， 2014（11）： 5-17.]

[7]張群， 馮梅， 于可慧.中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩的影響因素分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理， 2014， 33（2）： 191-202.[ZHANG Qun， FENG Mei， YU Kehui. The analysis of influencing factors in Chinese iron and steel industry overcapacity[J]. Journal of applied statistics and management， 2014， 33（2）：191-202.]

[8]林毅夫， 巫和懋， 邢亦青. “潮涌現(xiàn)象”與產(chǎn)能過剩的形成機(jī)制[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010， 10（4）： 4-19. [LIN Yifu， WU Hemao， XING Yiqing. ‘Wave phenomenaand formation of excess capacity[J]. Economic research journal， 2010， 10（4）： 4-19.]

[9]高芯蕊， 王安建. 基于“S”規(guī)律的中國鋼鐵需求預(yù)測[J]. 地球?qū)W報， 2010（5）： 645-652.[GAO Xinrui， WANG Anjian. The prediction of Chinas steel demand based on Sshaped regularity[J]. Acta geoscientica sinica. 2010（5）： 645-652.]

[10]WARELL L. Trends and developments in longterm steel demand：the intensityofuse hypothesis revisited[J]. Resources policy， 2014， 39： 134-143.

[11]倪中新， 盧星， 薛文駿. “一帶一路”戰(zhàn)略能夠化解我國過剩的鋼鐵產(chǎn)能嗎——基于時變參數(shù)向量自回歸模型平均的預(yù)測[J]. 國際貿(mào)易問題， 2016（3）： 161-174. [NI Zhongxin， LU Xing， XUE Wenjun. Can ‘One Belt One Road strategy relieve Chinas excess iron and steel capacity： prediction based on TVPVAR model[J]. Journal of international trade， 2016（3）： 161-174.]

[12]孫小軍. 影響我國鋼材需求量的因素分析[J]. 社會科學(xué)前沿， 2017， 6（4）： 441-451. [SUN Xiaojun. Analysis the influence factors of steel demand in China[J]. Advances in social sciences， 2017， 6（4）： 441-451.]

[13]PAULIUK S， WANG T， MULLER D B. Moving toward the circular economy： the role of stocks in the Chinese steel cycle[J]. Environmental science & technology， 2012， 46： 148-154.

[14]CHEN W Q， GRAEDEL T E. Dynamic analysis of aluminum stocks and flows in the United States：1900-2009[J]. Ecological economics， 2012， 81： 92-102.

[15]MULLER D B， WANG T， DUVAL B. Patterns of iron use in societal evolution[J]. Environmental science & technology， 2011， 45： 182-188.

[16]EUROSTAT. Material flow accounts and resource productivity[R]. 2015.

[17]FISCHERKOWALSKI M， KRAUSMANN F， GILJUM S， et al. Methodology and indicators of economywide material flow accounting state of the art and reliability across sources[J]. Journal of industrial ecology， 2011， 15： 855-876.

[18]KRAUSMANN F， GINGRICH S， EISENMENGER N， et al. Growth in global materials use， GDP and population during the 20th century[J]. Ecological economics， 2009， 68： 2696-2705.

[19]WEISZ H， KRAUSMANN F， EISENMENGER N， et al. Economywide material flow accounting： a compilation guide[R]. 2007.

[20]MULLER E， HILTY L M， WIDMER R， et al. Modeling metal stocks and flows： a review of dynamic material flow analysis methods[J]. Environmental science & technology， 2014， 48： 2102-2113.

[21]CHEN W Q， GRAEDEL T E. Anthropogenic cycles of the elements： a critical review[J]. Environmental science & technology， 2012， 46： 8574-8586.

[22]GERST M D， GRAEDEL T E. InUse stocks of metals： status and implications[J]. Environmental science & technology， 2008， 42： 7038-7045.

[23]MULLER D B， WANG T， DUVAL B， et al. Exploring the engine of anthropogenic iron cycles[J]. Proceedings of the National Academy of Science of the USA， 2006， 103： 16111-16116.

[24]GLOSER S， SOULIER M， TERCERO E. Dynamic analysis of global copper flows： global stocks， postconsumer material flows， recycling indicators， and uncertainty evaluation[J]. Environmental science & technology， 2013， 47： 6564-6572.

[25]LIU G， MULLER D B. Centennial evolution of aluminum inuse stocks on our aluminized planet[J]. Environmental science & technology， 2013， 47： 4882-4888.

[26]PAULIUK S， WANG T， MULLER D B. Steel all over the world： estimating inuse stocks of iron for 200 countries[J]. Resources， conservation and recycling， 2013， 71： 22-30.

[27]CHEN W Q， GRAEDEL T E. Inuse product stocks link manufactured capital to natural capital[J]. Proceedings of the National Academy of Science of the USA， 2015， 112： 6265-6270.

[28]CAI W， WAN L， JIANG Y， et al. ShortLived buildings in China： impacts on water， energy， and carbon emissions[J]. Environmental science & technology， 2015， 49： 13921-13928.

[29]United Nations. World population prospects： the 2015 revision[R]. 2015.

[30]何傳啟. 中國現(xiàn)代化報告2013——城市現(xiàn)代化研究[M]. 北京：北京大學(xué)出版， 2014. [HE Chuanqi. Report on the modernization of China 2013： study on urban modernization[M]. Beijing： Peking University Press， 2014.]

[31]World Steel Association. Steel Statistical Yearbooks 2016[S]. 2016.

[32]查貴勇. 2015對華貿(mào)易救濟(jì)調(diào)查大盤點(diǎn)[N]. 國際商報，2016-01-20（2）. [CHA Guiyong. Trade remedy investigations against China in 2015[N]. International Business Newspaper，2016-01-20（2）.]

Abstract In this paper， we established a dynamic material flow analysis model of iron and steel for China. Historical steel flows and steel inuse stocks in China were modeled based on the ‘flow drives stock method. Longterm trends of demand for final steel products were then simulated by the ‘stock drives flow method. Results show that per capita inuse stock of steel in China reached 4.57 tons in 2014， approaching half of the saturation level in industrialized countries. The middle scenario which assumes an average lifespan of inuse stocks of 35 years and a per capita saturation level of 12 tons can not only fit the historical data well， but also reflect current policy trend of promoting green development and resources efficiency. Under this scenario， domestic final consumption of steel products will peak at 0.67 billion tons in 2020， and then decline to 0.42 billion tons in 2040. If assuming the import and export structure and the rate of fabrication loss remain unchanged at the average level of 2012-2014， the corresponding peak of crude iron production and apparent consumption will be 0.9 billion tons and 0.83 tons， respectively. According to the current policy of eliminating overcapacity in steel industry， Chinas crude iron production capacity is expected to be reduced to 1～1.05 billion tons in 2020. If so， the utilization rate of production capacity will rise to more than 80% again. However， from a longterm perspective， as Chinas urbanization process is expected to be nearly finished in the middle 21st century， the continuous decline of domestic demand is unavoidable. Therefore， overcapacity in Chinas iron and steel industry is a longterm problem. Both demand side and supply side efforts are needed to solve this problem. We propose that the midtolong term targets of production capacity control can be set as 0.9 billion tons in 2030 and 0.75 billion tons in 2040. Under such scenario， triple targets can be achieved， i.e.， satisfying domestic demand， keeping relatively high capacity utilization rate， and keeping net export of steel products at around 0.1～0.15 billion tons so as to reduce international trade disputes.

Key words steel； overcapacity； material flow analysis； inuse stock； production peak