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一、钢铁行业产能过剩的基本判断

(一)钢铁行业面临较大的产能过剩压力

2005年至今,我国钢铁行业产能逐年快速增长,增长幅度超过130%。与产能的大幅增长相反,行业利润水平呈现下降趋势。2005年1月至2008年7月,全行业利润水平尚可。根据中钢协统计,重点大中型钢企在43个月内的销售利润率为7%左右。此后由于受全球金融危机影响,我国钢铁行业出现周期性波动,利润快速、大幅下降。在2008年10月至2009年4月间,重点大中型钢企的销售利润率连续7个月处于“0”下水平。从2009年5月份开始,钢铁市场回暖,行业利润水平有了一定幅度的提升,与危机前相比却下了一个台阶。重点大中型钢企的销售利润率在2009年5月至2011年9月间的水平是3.7%。从2011年第4季度开始,我国钢铁行业进入新一轮发展周期,利润水平再次下滑。自2011年10月至2013年6月,重点大中型钢企销售利润率最高仅为1.11%,有7个月份低于“0”。根据河北省工信厅统计,2013年1、2季度,河北省钢铁企业主营业务收入利润率为0.6%。至少在未来1~2年时间内,钢铁行业利润水平仍会处于低位。钢铁产品价格也是逐步下降。根据中钢协统计,Ⅱ级螺纹钢全国平均价格在2011年8月5日至2013年7月5日的近1年时间内下降了1689元/t,跌回到2007年上半年的水平。2005年1月至2013年6月重点大中型钢企销售利润率变化趋势见图2-1。

图2-1 2005年1月至2013年6月重点大中型钢企销售利润率(%)
资料来源:中钢协

行业利润水平的下降,说明钢铁市场结构处于供大于求阶段,市场竞争较为激烈。钢铁企业面临新一轮的产能过剩压力。在2013年下发的《国务院关于化解产能严重过剩的指导意见》中,钢铁行业被列为“五大严重产能过剩行业”之一。产能利用率是实际产能(产量)与设计产能的比率,是判断产能是否过剩、过剩程度是否严重的重要指标之一。

目前,政府相关部门和行业协会一致认同的钢铁设计产能是近10亿t(截至2012年年底为9.7亿t)。这一数据是在工信部、国家发展改革委和中钢协等单位对我国钢铁产能进行大范围摸底,并与国家统计局数据相结合的基础上得出的。同一统计口径下,我国2012年粗钢产量为7.16亿t。由此得出,2012年我国钢铁产能利用率为73.8%。根据国家统计局数据,2013年我国钢铁产量7.79亿t,产能近10亿t。工信部分析,2013年我国钢铁产能利用率为72%左右。中钢协等相关机构根据我国经济增速预测,“钢材需求已进入峰值平台期”。2015年、2020年的国内粗钢需求量分别为7.23亿~7.49亿t,7.17亿~7.83亿t;2015—2020年炼钢产能维持在11亿t左右。再考虑每年5000万t的钢材出口量,2015年、2020年的产能利用率将分别为66.64%~72.64%、69.73%~75.73%。因此,依据设计产能计算,我国钢铁产能严重过剩,过剩产能超过2亿t;根据未来经济增速和新增钢铁产能预测,我国钢铁产能过剩问题不容乐观,至少将在10年内难以化解。

(二)针对钢铁行业产能过剩问题的两点分析

2013年9月下旬,课题组选择我国钢铁第一大省河北省重点调研,分不同所有制、不同规模、不同产品类型,在石家庄、邯郸(含武安)、唐山三市共调研了30余家企业。11月初,课题组又在全国范围内选择几家有代表性的钢企召开行业产能过剩专题座谈会。所有企业都认为,目前面临的最大问题是利润下滑。但调研企业对是否存在钢铁产能过剩的看法并不一致。个别企业认为目前产能过剩的程度“非常严重”;多数企业认为“并不严重”;还有一些企业认为“不存在钢铁产能过剩”,原因是企业的产量仍在增长,产能利用率超过80%,产销率在96%以上。产销率达到100%的企业较为多见,例如河北钢铁集团的库存仅为3~4天,国丰钢铁集团建厂20多年来从未出现过产品积压的情况。同意目前钢铁产能过剩的企业均认为,企业通过调结构、降成本能够解决市场问题,建议宏观调控应“以市场为主,政府为辅”。在河北省全部727家钢铁企业 (1) 中,仅有极少数民企停产。停产的主要原因是发展时间短、财务费用高,规模小、配套能力差,综合利用水平低等。在市场下行阶段,抗风险能力差的企业退出市场也属正常现象。

钢企对产能过剩问题的整体感受要好于数据反映的程度。为更好地化解我国钢铁行业的过剩产能,有必要对利润率和产能利用率这两个反映市场供需状况的关键数据进一步分析。

一是钢企销售利润率低并非完全由产能过剩造成,近两年,铁矿石定价机制变化和财务费用增长也是主因。不同类型钢企的销售利润率从2011年第4季度以来都在大幅下滑。综合不同渠道获得的数据,目前全国平均吨钢利润率不足10元。河北省钢铁行业经营形势好于全国,平均吨钢利润率也只有34.72元。但我们在调研中遇到的钢企都认为,企业利润下降的原因除了产能过剩外还包括两个主要因素。首先,我国钢企的财务费用近两年增长很快。河北敬业集团的财务费用为150元/t,河北钢铁集团的财务费用超过200元/t,攀枝花钢铁集团的财务费用达到200元/t。而地处邯郸武安市的文丰钢铁集团由于投产较早,目前几乎没有财务费用,吨钢利润因此达到了100元/t左右。如果拿一家2005年开始上规模的民营钢企与同属一地的另一家建于20世纪90年代的民营钢企相比,前者的吨钢财务费用高出后者200元。其次,铁矿石定价机制不利于国内钢企。国内铁矿品位低、矿山开发投入力度不足,以致铁矿石对外依存度多年维持在60%左右。虽然对外矿的需求量非常大,但国外铁矿石资源被巨头垄断,而我国进口铁矿石贸易市场不规范,国内钢企探索多年的长协谈判定价被指数定价所取代。这就意味着,我国虽然是国外矿山的大客户,却享受不到大客户应该享受的长协价格。下游产品价格一有提升,铁矿石价格就会随之上涨,钢企利润“转让”给了国外矿山。在当前市场环境中,出现亏损或极少数停产的钢企,铁矿石成本和财务费用过高是主要原因。而财务费用高也是我国钢企与日本、韩国钢企相比存在的主要劣势之一。

二是钢铁产能利用率计算方法需要进一步改进。首先,钢铁设计产能和实际产量的统计存在偏差。第一,钢铁设计产能的统计数据是在企业上报、专家核定的基础上形成的,一些中小型钢企为达到政府以高炉规模为参数的准入门槛而虚报设计产能,如偏差不超200万t,专家凭经验很难识别;第二,目前的产量数据都以企业上报为主,不同部门统计的数据并不相同且都可能存在统计不全或重复计算的问题。例如河北省2012年钢铁产量的统计数据为1.80484亿t,而实际产量为2.2亿t左右。其次,设计产能不代表实际可利用产能,我国钢铁最大年生产能力不一定达到9.7亿t。计算产能利用率采用的参数是设计产能,大型钢铁企业在正常情况下可以达到这一理想状态,在短缺阶段也可以通过扩容等技术手段实现超量生产。但还有很多企业受原料品位、操作技术、生产工艺、管理水平等的影响,实际难以达到设计产能。例如河北省钢铁产能按照单体设备能力核定为2.86亿t,但中咨公司核定实际值为2.7亿t。再次,可能存在一些小型违规钢企的产能和产量未被统计的情况。这样的企业如果存在,其产能多为违规建设的落后产能,是造成环境污染的主要原因。但淘汰这类钢企必然会牵扯到多方利益,需要突破已经较为稳固的利益格局。而且,由于这类钢企并不在统计数据中,即使淘汰掉也体现不出地方政府的政绩。因此,尽管是真正的落后产能,却很可能不在淘汰的名单,导致“劣币驱逐良币”。

实际产量和设计产能的统计存在问题,以这两个数据为参数计算的钢铁产能利用率自然也难以令人信服。关于产能利用率的计算方法,一些企业也提出了建议,例如采用产量峰值法计算最高可达产产能、根据能耗情况推算实际产量等。如果将目前的统计数据与峰值计算法和能耗推算法相比对,不断改进产能利用率计算方法,将有助于了解更真实的行业经营状况。仍以河北省为例,如果按2.86亿t设计产能、1.805亿t统计产量计算,2012年的钢铁产能利用率仅为63.11%;如果按2.7亿t核定产能、2.2亿t实际产量计算,产能利用率为81.48%。

(三)总体看:钢铁行业存在产能过剩且呈现结构性差异和周期性特征

1.分析吨钢利润

钢铁行业的吨钢利润非常低,但并非所有产品的利润率都低。用于汽车、白色家电等消费行业生产以及管道等基础设施建设的钢铁产能不足,例如管线钢、冷轧钢板、家电板等;但长板材等存在同质化竞争,螺纹钢市场饱和,主要供应装备制造业的中板市场需求低迷,造船等工业用钢部分过剩;而部分高端产品还要依赖进口,例如汽车用高品质冷轧板等。并非所有的低端产品利润率都低,也并非所有的高端产品利润率都高,产品利润高低主要由下游需求决定,呈现结构性特征。例如,津西钢铁集团生产的H型钢每吨利润高达500元。同时,钢铁市场存在明显的周期性特征,一是大的经济周期影响钢铁市场;二是分析全年情况,当下游市场出现好转,钢铁产量和产品价格也会相应增长。

2.预测2013年钢铁产能

第一种方法,核定设计产能。2012年的核定设计产能是9.7亿t,加上一年内释放的新增产能,2013年的核定设计产能在10亿t左右。第二种方法,采用日产量峰值法计算最高可达产产能。2013年以来,我国钢铁行业的日产量在2月份达到最高,为220.8万t。这一产量是钢企在对市场高预期情况下全力生产实现的,基本反映了我国钢铁行业一天的最大生产能力。可依此预测全年最高可达产产能。在设计高炉产能时必须扣除大、中、小修时间,我国规定,高炉每年实际生产天数为330~350天。按照每天生产220.8万t、全年生产340天计算,再根据历史经验综合考虑日产量漏报、新产能释放、技术扩容等因素,截至2013年2月,我国钢铁最高可达产产能为9亿t左右。也即10亿t核定产能,在100%开工率的情况下生产出的粗钢数量仅为9亿t,核定产能的可利用率为90%左右。

3.预测2013年钢铁产量

第一种方法,根据已统计的平均日产量预测全年产量。根据国家统计局数据,2013年1—9月,我国粗钢产量为5.8738亿t,平均日产量215.16万t。依此预测2013年钢铁产量的统计数据是7.85亿t。第二种方法,根据已统计的最高月产量预测全年产量。根据国家统计局数据,2013年5月的粗钢产量是目前的最高月产量,为6703.4万t。以此为基数,2013年粗钢产量将为8.04408亿t。结合两种方法预测的2013年粗钢产量,再根据历史经验综合考虑多方面因素,2013年钢铁实际产量不会低于8亿t。 (2)

4.计算2013年钢铁产能利用率

在明确了2013年钢铁核定产能和最高可达产产能、预测出2013年钢铁产量之后,可计算出2013年钢铁产能利用率高于80%。 (3) 但每个月的经营形势并不相同,有些月份的产能利用率偏低。见表2-1和表2-2。

表2-1 2013年钢铁产能利用率(年产量为综合预测值)

核定产能/亿t 最高可达产产能/亿t 综合预测产量/亿t 产能利用率
~10 9 ≥8 >80%

表2-2 2013年2—9月钢铁产能利用率(月产量为统计值)

注:全国月产量统计数据来自国家统计局。

月产量统计值通常低于实际产量。因此,2013年我国钢铁产能利用率将在80%左右。河北省钢铁行业经营形势好于全国,产能利用率为81.48% (4) 。河北省部分企业和邯郸市的钢铁产能利用率见表2-3。

表2-3 2013年1—8月河北省部分企业、地区钢铁产能利用率

企业名称 企业所在地 所有制 产能利用率
河北钢铁集团 总部位于石家庄,成员分布在河北省唐山、邯郸、宣化、承德、石家庄,以及河南省舞阳等地 国有 91%
邢台钢铁有限责任公司 邢台 国有 87.39%
奥森钢铁有限公司 辛集 民营 95%
河北敬业集团 石家庄平山县 民营 ~80%
永洋钢铁 邯郸永年县 民营 100%
唐山港陆钢铁有限公司 唐山 民营 75%
九江线材有限责任公司 唐山迁安市 民营 100%(钢铁)
邯郸市钢铁企业 邯郸 多种所有制 超过85%

资料来源:企业和市政府相关部门提供。

5.预测2020年钢铁核定产能

为调控钢铁产能,我国未来将不再增加新产能。在建产能虽然仍会逐年释放,但每年的淘汰力度较大,增减可基本持平。综合考虑多种因素影响,2020年我国钢铁产能预计为10.5亿~11亿t。

6.预测2020年钢铁产量

第一种方法,基于我国经济增速预测计算钢材需求量,折算粗钢需求量。2012年,我国粗钢需求量为7.17亿~7.83亿t。假定净出口量维持在5000万t,2020年的粗钢产量将为7.67亿~8.23亿t。第二种方法,根据发达国家和地区人均钢铁产量峰值预测我国钢产量峰值。第一种方法的一个重要判断是“我国钢材需求量已进入峰值平台期”,预测的峰值为8亿t左右。美国、英国、德国、韩国和中国台湾人均钢铁产量峰值的平均值是0.7144t。这一数字乘以13.5亿人口后,可预测我国钢铁产量的峰值为9.64亿t,高于第一种方法预测的峰值。

7.计算2020年钢铁产能利用率

如果不考虑90%的产能可利用率,2020年,我国钢铁产能利用率预计为68.26%~87.64%,见表2-4。

表2-4 2020年钢铁产能利用率

综合考虑我国工业化进程、城镇化进程以及钢铁企业的国际化进程,我们认为,2020年我国钢铁产能利用率有可能在80%左右。从中钢协统计的2008年1月—2013年6月全国重点大中型钢铁企业的产销率和产能利用率情况看,目前行业的确面临产能过剩问题,但产能利用率只是在2012年下半年处于75%左右,其余时间均在80%左右(见图2-2)。从而验证了上述判断。

图2-2 2008年以来全国重点大中型钢铁企业产销率和产能利用率
(数据来源:中钢协)

8.总结

目前各界普遍认同的产能利用率“合意”值是79%~83%。美联储认为,美国所有行业的产能利用率从未达到100%。看美国历史数据,只有越战期间出现过产能利用率接近90%的情况。如果产能利用率低于“合意”区间,如75%,则认为存在产能过剩。20世纪80年代,美国钢铁行业曾发生过严重的产能过剩,当时的产能利用率仅为50%(1982年)。综合上述分析,我们认为,现阶段的钢铁产能总体过剩,呈现结构性差异和周期性特征。尽管目前尚未出现大范围的停工、破产,但企业经营形势不容乐观,存在进一步恶化的风险。尤其是一批规模小、配套能力差的钢企,在持续亏损和环保投入陡增的压力下有可能会先行退出。与之相反,一批有竞争力的钢企则表现出较强的生命力,有可能以调整转型为契机加速发展。其中有国有钢企,也不乏优秀的民营钢企。市场的不断成熟、行业结构的不断完善以及企业抗风险能力的逐渐提升均有助于产能的逐步化解。 SkGOuuL28+KITSn++WNMT23tnE/gxif7uaDEPFnY3Sm7oB7dt7UT9QTHc/U3L4Gx

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