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识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 40 专题研究 |钢铁 2018 年 2 月 23 日 证券研究报告 本报告联系人：陈潇 020-8757-1273 gzchenxiaogf Table_Title 钢铁工业 国际比较 专题 之四： 寻找与求证去产能下钢铁股的中长期投资逻辑 紧随周期轮动 ， 短中期内钢铁盈利韧性可期、长期产能去化驱动行业周期改善 Table_AuthorHorizontal 分析师： 李 莎 S0260513080002 020-87574792 lishagf Table_Summary 一、寻找钢铁股投资的中长期逻辑：产能去化致供给钝化乃至刚性，进而驱动以一阶矩矫正与三阶矩正向倾斜为特征的行业盈利周期形态修复，钢铁板块超额收益率中枢上移、估值中枢修复 行业供给端 ：（ 1）供给钝化：产能去化进程带来行业供给端显著钝化，产能去化深化背景下供给刚性开始显现，盈利对供给撬动效应逐渐消失；（ 2）产能利用率合意区间：我们基于 2005 年以后日本钢铁工业进入供给刚性状态后的产能利用率数据，利用蒙特卡洛方法计算得到，供给刚性状态所对应的产能利用率合意区间为 79.28%-93.16%；（ 3）我国供给钝化线索：我国已经出现供给钝化线索，粗钢产能稳定于 9.88亿吨以下时钢铁行业有望进入供给刚性状态 ， 若钢铁 “十三五 ”规划目标得以实现 ， 则 2020年以后中国钢铁行业或接近供给刚性状态 。 盈利周期 ：（ 1）一阶矩视角：供给钝化带来行业盈利周期一阶矩的矫正，去产能将带来终端需求增速下行背景下行业盈利中枢的长期维持甚至抬升；（ 2）二阶矩视角：盈利周期并未出现收敛迹象，但周期振幅维持不足以构成风险维持的判断；（ 3）三阶矩视角：供给钝化带动周期三阶矩正向倾斜，周期繁荣韧性强化、周期 底部安全边际成型，行业或将逐渐避免严重亏损困局。 二级市场映射 ：（ 1）时间序列比较视角：产能利用率抬升紧密驱动钢铁板块相对大盘超额收益率中枢上行，去产能向二级市场的强映射逻辑成立；（ 2）截面比较视角：受益产能去化，日本钢铁板块估值逐渐超越美国、收益率显示长期韧性，去产能向二级市场映射的逻辑得到印证。 二、投资建议：紧随周期轮动、短中期内钢铁盈利韧性可期、长期产能去化将驱动钢铁行业周期改善，从总量边际迈向存量改革，于周期轮动中探寻结构性溢价 通过观测美国和日本钢铁行业及其二级市场的表现，我们认为： 在整体性繁荣 消失、周期性机会尚存的长期趋势下，对于钢铁行业的投资策略应主要基于中期展望期，投资应密切跟踪中、下游行业的趋势性指标，把握阶段性复苏带来的投资机会，紧随周期轮动制定投资方略 。 而具体到我国，我国 2016 以来供给侧改革取得显著进展，地条钢出清与环保限产亦带来供给端边际收缩，叠加环保高压常态化将限制粗钢产量释放，因此，我们判断， 我国本轮钢铁行业盈利复苏的韧性大概率强于 1978年前后日本的情形，钢铁行业盈利水平在短中展望期内的持续性仍然可期 。 产能去化构筑长期视角下的盈利与估值韧性，供给侧结构性改革推动的供需格局 总量边际优化仍是行业长期向好的数量逻辑，建议持续关注供给侧改革在长期展望期下带来的投资机会 。 从总量边际迈向存量改革，于周期轮动中探寻结构性溢价 ：（ 1）产能置换背后的产能结构变革带来质量溢价，质量强国或正推动供给侧结构性改革从总量边际迈向存量改革，建议重点关注钢铁行业供给侧改革的质量逻辑主线；（ 2）环保高压倒逼落后产能退出逻辑得到印证，建议关注环保高标准的龙头钢铁企业受益结构性利好逻辑；（ 3）产业集中度提高是产能去化进程的重要引擎，中国市场化兼并重组浪潮藏器俟时、行政化兼并重组浪潮值得期待 ， 建议沿 “超体量 、 广布局 、 兼内外 、 重协同 ”形成潜在投资机会研判思路 ；（ 4） “一带一路 ”战略布局提供海外需求扩张与边际产能转移思路，建议重点关注投资带动海外需求振兴主线与钢铁企业海外布局动作。 三、风险提示： 行业景气格局下企业淘汰落后产能、置换先进产能进展缓慢；地方政府间协调、员工安置问题等致钢铁企业兼并重组进程受阻 ； 环保治理体系改革进度不及预期 ； 多边地缘政治与文化因素阻碍 “一带一路 ”战略布局推进；经济体制、市场风格等方面的差异导致日本与美国钢铁行业经验借鉴意义较差 （合意产能利用率区间等） ； 本文在展开国际比较与迁移建模过程当中基于历史数据且依赖于一些合理假设，这可能导致建立的模型以及基于模型所得出的结论并不能完全准确地刻画现实环境。 相关研究： 【 广发钢铁李莎 】 钢铁工业国际比较 专题之三 ： 日美比较 &“中国模式 ” 分析 -供给侧改革是有效手段 、 环保倒逼落后产能退出，兼并重组待加速、海外扩张仍 可期 2018-02-04 【广发钢铁李莎】钢铁工业国际比较之二：美国：保高压、技术革新、兼并重组推动产能退出，产能布局重构、短流程成主流 2018-01-21 【广发钢铁李莎】钢铁工业国际比较专题之一：日本 :兼并重组、海外扩张共筑产能去化边际，“减量经营”促行业结构优化 2018-01-16 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 40 专题研究 |钢铁 目录索引 前言：以史为鉴，可以知兴替 . 5 一、寻找钢铁股投资的中长期逻辑：产能去化 致供给钝化乃至刚性，进而驱动以一阶矩矫正与三阶矩正向倾斜为特征的行业盈利周期形 态修复，钢铁板块超额收益率中枢上移、估值中枢修复 . 6 （一）供给端 ：去产能将带来供给钝化乃至刚性 ，供给刚性所对应的产能利用率合意区间为 79.28%-93.16%，中国已经 出现供给钝化线索、粗钢产能稳定于 9.88亿吨以下时行业有望进入供给刚性状态 . 6 （二）盈利周期 ：供给钝化将驱动以一阶矩矫正与三阶 矩正向倾斜为特征的钢铁盈利周期形态修复，经济增速趋弱背景下钢铁行业盈利中枢仍有望维持或抬升、行业严重亏损困局或将得以避免 . 14 （三）二级市场映 射 ：供给钝化与周期形态修复驱动钢铁板块超额收益率中枢上移、估值中枢修复，去产能向二级市场的强映射逻辑成立，产能去化深化背景下钢铁行业收益率中枢有望强于大盘 . 20 二、投资建议：紧随周期轮动、短中期内钢铁 盈利韧性可期、长期产能去化将驱动钢铁行业周期改善，从总量边际迈向存量改革，于周 期轮动中探寻结构性溢价 . 28 （一） 行业成熟期背景下：钢铁工业整体性繁荣消失、周期轮动驱动的阶段性机会尚存，建议紧随周期轮动制定 投资方略 . 28 （二） 当前中国钢铁工业周期：可映射至日本 1978年前后，行业短中期内盈利持续性可期 . 29 （三）长期视角下 的盈利与估值： 产能去化构筑韧性，供给侧结构性改革推动的供需格局总量边际优化仍是行业长期向好的数量逻辑，建议持续关注供给侧改革在长期展望期下带来的投资机会 . 30 （ 四 ）产能置换 ： 产能结构变革 带来质量溢价，质量强国或正推动供给侧结构性改革 从总量边际迈向存量改革，建议重点关注钢铁行业供给侧改革的质量逻辑主线 . 32 （ 五 ） 产业结构调整深化：正带来极具成长性的结构性增量，建议关注短流程炼钢崛起进程带来的成长性溢价 . 34 （ 六 ） 环保高压：倒逼落后产能退出逻辑得到印证，建议关注环保高标准的龙头钢铁企业受益结构性利好逻辑 . 35 （七） 产业集中度提高： 产能去化进程的重要引擎，中国市场化兼并重组浪潮藏器俟时 、 行政化兼并重组浪潮值得期待 ， 建议沿 “超体量 、 广布局 、 兼内外 、 重协同 ”形成潜在投资机会研判思路 . 36 （ 八 ） “一带一路 ”战略布局 ： 提供海外需求扩张与边际 产能转移思路 ， 建议重点关注投资带动海外需求振兴主线与钢铁企业海外布局动作 . 37 三、风险提示 . 39 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 3 / 40 专题研究 |钢铁 图表索引 图 1： 1954-2016年日本钢铁行业粗钢产量增速、行业销售利润率与产能指数的演变过程 . 8 图 2： 1982-2016年日本钢铁行业供给弹性与产能指数的演变过程 . 9 图 3： 1982-2016年日本钢铁行业供给弹性与产能利用率的演变过程 . 10 图 4： 2008年以来中国钢铁行业供给弹性与产能的演变过程 . 12 图 5： 2008年以来中国钢铁行业供给弹性与产能利用率的演变过程 . 12 图 6： 产能去化带来供需格局总量边际优化，终端建筑业需求轮动趋弱背景下钢铁工业盈利呈现长期韧性 . 15 图 7： 日本钢铁行业产能去化带来了长期视角下一阶矩的矫正，盈利中枢相对于建筑业增速中枢呈现偏强轮动 . 16 图 8： 在产能去化、供给钝 化的背景下，盈利周期轮动并未出现振幅上的收敛 . 18 图 9： 在产能去化、供给钝化的背景下，盈利周期出现偏态的正向倾斜 . 19 图 10： 对供给弹性情形和供给刚性情形下盈利周期分布的模拟 . 20 图 11： 1978年以来日本东证钢铁指数相对大盘表现超额收益率的演变过程 . 23 图 12：日本钢铁行业产能利用率大致构筑了 超额收益率中枢的长期走势 . 23 图 13： 1993年后日本与美国钢铁产能走势 . 24 图 14： 1993年后日本与美国钢铁产能利用率走势 . 24 图 15： 1993 年以后日本与美国钢铁行业相对市场估值与相对市场估值中枢走势. 25 图 16： 1993年以后日本与美国钢铁行业产能利用率与相对市场估值中枢走势 . 26 图 17： 日本钢铁指数相对市场表现优于美国钢铁指数，且显示出长期视角下的韧性. 27 图 18： 日本钢铁行业自 1968以来的二级市场表现与销售利润率 . 29 图 19： 美国钢铁行业自 1989以来的二级市场表现 . 29 图 20：日本 1970年后建筑业增速与钢铁业盈利表现 . 30 图 21：中国 2008年后建筑业增速与钢铁业盈利表现 . 30 图 22： 产能去化带来供需格局总量边际优化，终端建筑业需求轮动趋弱背景下钢铁工业盈利呈现长期韧性 . 31 图 23： 美国钢铁企业估值则整体趋弱，日本钢铁行业市场估值显示出长期视角下的韧性 . 31 图 24： 日本钢铁指数相对市场表现优于美国钢铁指数，且显示出长期视角下的韧性 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 4 / 40 专题研究 |钢铁 . 32 图 25：日本新日铁住金公司与美国钢铁公司相对钢铁板块的 ROA表现 . 33 图 26：日本新日铁住金公司与美国钢铁公司相对钢铁板块的累计收益率表现 . 33 图 27：美国纽柯公司与美国钢铁公司 ROA表现 . 35 图 28：美国纽柯公司与美国钢铁公司累计收益率表现 . 35 表 1：产能利用 率合意区间估算结果 . 11 表 2：供给刚性状态对应产能上界估算结果 （单位：万吨） . 14 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 5 / 40 专题研究 |钢铁 前言：以史为鉴，可以知兴替 在钢铁工业国际比较专题的前两篇，我们回顾了日本与美国的钢铁工业发展历程，论述了日本与美国在二十世纪 70年代产能相对过剩的原因及其应对产能过剩的举措，分析了各项举措在当时所取得的成效，并予以延伸，讨论其产能去化进程当中钢铁工业逐渐显现的发展趋势。第三篇我们在前两篇分析的基础上，基于中国当前的去产能进程，进一步研究了国际经验对于当前中国钢铁工业的借鉴意义。具体而言 ： 基于我们在 2018年 1月 16日发布的钢铁工业国际比较专题之一：日本 -兼并重组、海外扩张共筑产能去化边际，“减量经营”促行业结构优化 （后文简称日本篇）当中 对于日本钢铁工业去产能进程的研究 ，我们认为： （ 1）日本钢铁行业产能扩张与收缩存在周期性， 且与行业销售利润率周期波动存在滞后相关关系，行业景气下行是部分企业退出或压减产能的重要原因，但销售利润率的周期性波动不足以解释产能整体收缩的整体趋势；（ 2）政府主导的“减量经营”举措并未取得预期的产能去化成效；但“减量经营”过程中的“新旧置换”现象提供了日本钢铁产业结构升级的思路；（ 3）以大型企业为主体的兼并重组所形成的 CR4视角下的产业集中度提高是钢铁行业产能去化的重要推动力；（ 4）制造业海外转移与海外生产扩张有益于钢铁行业向外疏导产能与 技术，进而缓解日本国内产能过剩的紧张局面。 基于 我们在 2018年 1月 21日发布的钢铁工业国际比较 之二：美国 -环保高压、技术革新、兼并重组推动产能退出，产能布局重构、短流程成主流 （后文简称美国篇）当中对 美国钢铁工业去产能进程的研究 ，我们认为： （ 1）受制于美国钢铁工业强大政治力量，政府对钢铁行业的保护在一定程度上阻滞了钢铁行业的去产能；（ 2） 80年代短流程势力崛起与环保体制关键变革向钢铁企业经营施压，技术革新、环保高压带来显著的产能去化边际，短流程倒逼与环保倒逼逻辑在美国钢铁行业得到印证；（ 3）钢铁企业兼并重组浪潮在一定程度上抑制了 21世纪初钢铁行业产能扩张的倾向。 基于 我们在 2018年 2月 4日发布的钢铁工业国际比较专题之三：日美比较 &“中国模式”分析 -供给侧改革是有效手段、环保倒逼落后产能退出，兼并重组待加速、海外扩张仍可期 （后文简称中国篇）当中对于 美日钢铁工业去产能经验比较的研究 ，我们认为： （ 1）经济增长引擎切换背景下供给侧改革仍主导钢铁行业脱困的数量逻辑，产能置换或正构筑行业升级的质量逻辑边际、重塑行业区域布局与产能结构格局；（ 2）钢铁行业龙头兼并重组藏器俟时，超体量、广布局、兼内外、重协同或为本轮重组浪潮重要趋势；（ 3）环保治理体系完善将推动环保高压常态 化倒逼落后产能退出，龙头钢铁企业或将受到结构性利好；（ 4）海外投资与制造业产能转移带动供需格局优化与产业结构升级，“一带一路”战略布局下钢铁行业过剩产能海外疏导契机曙光展露。 本文将首先基于国际经验进一步探讨去产能所带来的行业周期演变方向及其二级市场映射，借以探讨在供给侧改革深化背景下我国钢铁行业周期及二级市场表现的发展趋势。进一步，我们将综合国际发展比较系列前 三 篇的结论，给出我们的投资建议 。 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 6 / 40 专题研究 |钢铁 一 、 寻找钢铁股投资的 中长期逻辑： 产能去化致供给钝化乃至刚性，进而驱动以一阶矩矫正与三阶矩正向倾斜为特征的行业盈利周 期形态修复，钢铁板块超额收益率中枢上移、估值中枢修复 在钢铁工业发展国际发展比较系列的前作当中，我们详尽探讨了日本、美国钢铁工业化解过剩产能的举措，且论述了其钢铁工业产能去化的整体成效。 本章我们将基于前作分析予以延伸， 从行业基本面到二级市场表现，逐层探讨在钢铁行业产能实质性去化之后， 钢铁 行业供需格局与盈利状况的演进，以及去产能所带来的行业发展趋势在二级市场的映射 。 具体而言，我们将 从行业供给端、盈利周期、二级市场映射等角度 依次展开，回答 去产能如何影响与重构钢铁行业周期 这一问题，并在适当位置展开中国背景下的比较，冀以为中国供给侧结构性改革深化背景下钢铁行业未来发展趋势提供前瞻性的参考与借 鉴。 （一）供给端 ：去产能将带来供给钝化乃至 刚性 ，供给刚性所对应的产能利用率合意区间为 79.28%-93.16%，中国已经出现供给钝化线索、粗钢产能稳定于 9.88亿吨以下时行业有望进入供给刚性状态 行业供给端是钢铁行业去产能影响钢铁行业的首要切入点，因此，我们 将 首先从供给端入手探讨去产能对钢铁行业影响的第一层逻辑。 我们曾在 2017年 3月 1日发布的如何跟踪与研究钢铁行业：钢铁行业基本面及财务指标跟踪方法与指标构建当中分析： 当 行业处于产能过剩格局条件下 ， 一旦盈利空间存在， 钢厂将 可以 通过短时间 内复产 、扩产 来 增加 供给， 直到 整个行业的边际 收益等于边际成本为止。 由于 钢铁行业产业集中度 较低，钢厂 扩 产 存在 过度倾向，因此 高盈利出现往往 预示着不久之后 负 盈利的出现 ，钢厂被迫减产直到盈利空间再度出现。 这种长期摩擦 会 最终达成一个 长期均衡，在这个均衡条件下， 盈利围绕 零值波动， 并对应 大致的均衡产量 。可见， 供给与盈利的长期均衡依赖于产能过剩假设下供给对盈利的高弹性，打 破产能过剩假设下供给高弹性所带来的供给 -盈利均衡将是去产能改善钢铁行业盈利格局的首要切入口 。 本节将基于历史经验的量化比较，探讨 在产能去化、产能过剩假设放开的背景下，供给弹性是否出现钝化 。 具体而言，本节将集中于回答三个问题： 第一，产能去化能否带来供给端对行业盈利弹性的钝化？ 第二，供给刚性状态所对应的产能利用率合意区间大约是多少？ 第三，当前供给侧改革背景下中国钢铁行业是否已经出现 供给钝化的线索，以 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 7 / 40 专题研究 |钢铁 及中国距离供给刚性状态还有多远 ？ 考虑到后文存在较多的技术细节，我们在此简单总结我们对于行业供给端的研究结论 ： 第一，随着去产能的持续推进，日本钢铁行业的供给弹性 逐渐呈现钝化特征，盈利扩张所能引起的供给扩张逐渐减少；直到 2005年前后，日本钢铁行业去产能进程深化，产能开始平稳筑底，此时钢铁行业进入供给刚性状态，盈利几乎无法撬动供给端变化。 第二，根据我们的测算，日本钢铁行业在供给刚性状态下的产能利用率合意区间为 79.28%-93.16%，也就是说，当钢铁产能利用率稳定地处于 79.28%以上时，行业可能将进入供给刚性状态，此时钢铁行业供给端对于盈利的弹性将基本钝化，产能过剩假设消灭，供给 -盈利长期均衡将被打破。 第 三，我们对中国的供给弹性同样进行了测算，发现自 2016年供给侧结构性改革推进以来，中国钢铁行业出现了显著的供给端钝化，但尚未抵达供给刚性状态。对应前述产能利用率合意区间，中国钢铁行业产能下降到 9.88亿吨以下时，行业或将进入供给刚 性状态，考虑到 2016年 11月 14日工信部发布的钢铁工业调整升级规划 (2016-2020年 )要求，“十三五”期间粗钢总产能降低至 10亿吨以下，十分接近我们测算的 9.88亿吨水平，如若该目标得以实现，则钢铁行业有望在 2020年以后接近供给刚性状态。 1、 供给钝化 ： 产能去化进程带来 供给端显著钝化，产能去化深化背景下供给刚性开始显现，盈利对供给撬动效应逐渐消失 我们基于日本钢铁行业的产能去化进程展开历史经验比较。 我们之所以选择日本钢铁行业作为研究对象的考虑在于： 第一，如我们在美国篇当中所分析，日本钢铁行业在 20世纪 80年代以后整体处于产能去化进程， 其产能变化整体呈现下行的长期趋势而非周期轮动趋势，更加符合我们对于产能去化假设的要求，也与中国未来产能演进的方向更为相似（我们考虑，在政府严禁新增产能的要求之下，钢铁行业将不会出现产能净增） ；第二，如我们在日本篇与美国篇当中所分析，日本钢铁行业在历史经济形势特征、政府去产能态度等方面与中国更为契合， 对于日本钢铁行业产能去化成效的研究将对中国供给侧结构性改革成效的展望具有更加直接的历史映射意义 ；第三，目前我们所能掌握的日本销售利润率数据最早可追溯到20世纪 50年代，而美国尚未有官方机构统计的钢铁行业销售利润率数据，因此 在数据质量上日本钢铁行业也更加适合我们研究的 展开。 考虑到时间序列平稳性与变量经济含义，我们选择粗钢产量同比增速与日本销售利润率以度量日本钢铁行业供给端弹性的时间序列变化 。 图 1显示了 1954年以来，日本钢铁行业粗钢产量增速、行业销售利润率与产能指数的演变过程。由图 1我们可以看到： （ 1） 1954年到 1982年期间 ： 钢铁行业整体处于 产能扩张 状态 ，粗钢产量增速对销售利润率波动具有较为明显的同步关系，且销售利润率较小幅度的波动即可以撬动供给端的大幅度变化， 显示 钢铁行业供给端对于盈利具有较强的弹性 ； 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 8 / 40 专题研究 |钢铁 （ 2） 1982年以后 ： 日本钢铁行业进入产能去化状态 ，销售利润率的撬动效应逐渐减弱，供给端对销售利润率波动的反应开始趋于消减， 供给弹性趋于钝化 ； （ 3） 2005年以后 ： 产能去化进程逐渐深化 ，粗钢产量增速与销售利润率波动的同步关系开始消失，在部分节点甚至可以观察到两者反向的变动关系，表明 供给端对于盈利波动的刚性状态开始显现 。 图 1： 1954-2016年日本钢铁行业粗钢产量增速、行业销售利润率与产能指数的演变过程 数据来源：国际钢铁协会、 日本财政省、日本经济产业省、 广发证券发展研究中心 前述数据观察向我们提供了钢铁行业供给弹性变动与产能变动关系的初步直觉。接着 我们 将 进行供给弹性测算以提供产能去化对供给端弹性影响的实证证据 。 我们以时间与产能去化进程作为隐含状态，建立一个窗口为 20年的移动窗口线性回归模型来描绘供给端对盈利弹性的演变过程。 图 2显示了我们弹性测算的结果。需要注意的是，其中每个时点所显示的弹性是基于该时点及 往前推 19年的样本 （合计 20年） 进行回归所得到的结果，由于该时间区间所隐含的产能同样是处于波动状态，因此每一时点所表达的产能变化仅代表产能状态的更新而非替换，因此我们在观察的过程中可能出现供给弹性变化滞后于产能状态变化的情况。 -30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%90951001051101151201251954 1959 1964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014日本 :产能指数 :钢铁 产量 :粗钢 :日本 :同比 (右轴 ) 日本 :销售利润率 :钢铁 (右轴 )产能 扩张阶段 供给高弹性 产能 去化开启 供给 逐渐钝化 产能 去化深化 供给 刚性 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 9 / 40 专题研究 |钢铁 图 2： 1982-2016年日本钢铁行业供给弹性与产能指数的演变过程 数据来源：国际钢铁协会、 日本财政省、日本经济产业省、 广发证券发展研究中心 供给弹性测算的结果显示， 1982年以来，产能去化进程的推进带动了供给端对于行业盈利弹性的钝化，且在 2005年以后，随着产能去化进程的逐渐深化（表现为产能的平缓波动而非整体下行），供给刚性开始显现。 我们可以从两个维度理解上述特征： （ 1） 从回归系数角度来看，随着产能的去化，移动回归系数整体位于下行通道，表明钢铁供给弹性逐渐减弱、供给钝化特征显现 。 由于我们使用的是销售利润率作为自变量、粗钢产量增速作为因变量，因此移动回归系数可以解读为每 1%销售利润率所能驱动的粗钢产量增速的变动 。 1982年， 移动回归系数为 3.15，表明销售利润率每提高 1%，将带来粗钢产量 3.15%的增加， 供给端对盈利具有高弹性 ；而 2016年，移动回归系数仅为 0.45，表明销售利润率每提高 1%，仅带来粗钢产量 0.45%的增加，供给端对盈利的弹性显著减弱，呈现供给钝化的特征。 （ 2） 从修正 R方和 F检验 P值角度来看，在产能去化初期，盈利波动仍然能够解释粗钢产量增速的变动，供给仍处于弹性状态； 2005年以后，盈利波动无法显著解释粗钢产量增速的变动，供给刚性状态显现 。 1982年， 供给弹性回归方程的修正 R方为 0.59， F检验 P值为 0.00%，表明 盈利是供给波动有力的解释因子，供给对 于盈利具有强弹性；随着产能逐渐去化， 供给弹性回归方程的修正 R方逐渐下降， F检验P值逐渐抬升， 显示供给弹性削弱，供给逐渐钝化 ； 2005年以后， 供给弹性回归方程的修正 R方持续处于 0.15以下、 F检验 P值持续位于 10%（常用的显著性水平为 1%、5%与 10%，本文取其最大值以求结论之稳健）以上，表明此时 钢铁行业盈利已然无法显著解释供给端的波动，供给对于盈利的弹性基本消失，呈现出供给刚性。 2、 产能利用率合意区间 ：供给刚性所对应的产能利用率合意区间为 79.28%-93.16% 0.000.501.001.502.002.503.003.5090951001051101151201251982 1987 1992 1997 2002 2007 2012日本 :产能指数 :钢铁 供给弹性 :回归系数 (右轴 )供给弹性 :移动修正 R方 (右轴 ) 供给弹性 :F检验 P值 (右轴 )产能 去化开启 供给 逐渐钝化 产能 去化深化 供给 刚性 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 10 / 40 专题研究 |钢铁 前文基于历史供给弹性测算给出， 2005年以后日本钢铁工业进入供给刚性状态。在此状态下，盈利波动已然无法解释供给端波动，供给端对于盈利波动的弹性几乎已经完全钝化。为了向 我 国钢铁行业去产能进程提供更加具象的借鉴参考， 我们将进一步测算日本达到该供给刚性状态时其所对应的产能利用率合意区间，借以类推判断中国供给侧结构改革推进到何种程度时，供给端可出现类似的刚性状态 。 由于日本尚未有官方机构公布产能与产能利用率的时间序列数据，因此 我们通过以下方式估算日本钢铁行业产能利用率 。 我们从日本经济产业省分别获得 1982年1月到 2017年 11月的钢铁产能指数数据以及 2017年 11月的粗钢产能数据，使用产能指数折算粗钢产能以推算 1982年 1月到 2017年 10月的粗钢产能估算数。进一步，我们使用 1982年到 2016年国际钢铁协会公布的产量数据，除以对应年度粗钢产能估算数均值，以获得当年 的产能利用率数据。 图 3显示了产能利用率 与供给弹性的时间序列关系 。 从数据表现上来看， 产能去化深化呈现供给刚性后， 产能利用率与供给弹性回归系数、供给弹性移动修正 R方、供给弹性 F检验 P值具有较为明显的反向相关、反向相关、正向相关关系， 表明产能利用率提升伴随着供给端的逐渐钝化，与我们前文所获得的结论吻合。 图 3： 1982-2016年日本钢铁行业供给弹性与产能利用率的演变过程 数据来源：国际钢铁协会、 日本财政省、日本经济产业省、 广发证券发展研究中心 但同时我们也注意到，由于产能利用率与粗钢产量挂钩，因此不同于产能， 产能利用率数据表现出更强的波动性 ， 即 在产能过剩格局化解的背景下， 周期性致使行业 仍然可能出现较低的产能利用率水平，从而我们难以直接判断产能利用率的合意水平，因此， 我们将选择估算产能利用率的合意区间 。 我们 取 2005年及以后 （基于我们供给弹性的测算，我们判断 2005年以后日本钢铁工业进入供给刚性状态） 的产能利用率数据，在未获得其他关于数据理论分布信息的背景下，我们 假定 其服从正态性假设， 进而 基于正 态性假设估计样本的均值与标准差。在所计算的均值与标准差下， 2009年的产能利用率 67.84%超出均值附近 30.000.501.001.502.002.503.003.5050%55%60%65%70%75%80%85%90%95%100%1982 1987 1992 1997 2002 2007 2012日本 :产能利用率 :粗钢 供给弹性 :回归系数 (右轴 )供给弹性 :移动修正 R方 (右轴 ) 供给弹性 :F检验 P值 (右轴 )产能 去化开启供给逐渐钝化产能 去化深化供给刚性 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 11 / 40 专题研究 |钢铁 个标准差的范围，可定义为离群值，因此予以剔除（在直觉上， 2009年的离群点或根源于环球金融危机，而在长期视角下环球金融危机本身可认为是离群点）。 在剔除离群点后，我们重新估测样本均值与标准差，并基于蒙特卡洛方法产生 100000个随机粒子， 取粒子的 5%与 95%分位，以定义产能利用率合意区间 。 如 表 1所示，基于日本钢铁工业历史数据，我们估算认为， 供给刚性状态所对应的产能利用率区间为 79.28%-93.16%，亦即是说， 当粗钢产能利用率长期处于 79.28%以上时，钢铁行业或已位于供给刚性状态，此时钢铁行业供给端对于盈利的弹性将基本钝化，产能过剩假设
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