（一）基础知识篇

钢铁是现代发展的基础，国家建设重要的原材料。2016年供给侧改革，国家重点提出淘汰落后产能的改革目标。目前高能耗、高碳排放量的钢铁企业如何实现产业优化升级改革目标，目前钢铁企业主要有两个方向可走。一个方向是缩减产能，依靠兼并重组的方式优化产线、提升高炉容积；另一个方向是实现工艺转型，生产能力从普钢转移至优钢，提高钢铁产品质量。

1. 线盘的定义范围

线材是热轧型钢中断面尺寸最小的一种。在我国一般直径5～9毫米共八种规格的成卷供应的热轧圆钢称为线材。线材因以盘卷交货，故又称为盘条。根据轧机的不同可分为高速线材（高线）和普通线材（普线）两种。本文统计线盘主要包括盘螺和高线。

2. 线盘的主要用途

线材的用途主要归纳为两种：一作建筑材料用；二作拉丝的原料。

作建筑材料用的线材，钢种有普通低碳钢、优质碳素钢和碳素弹簧钢等。品种有圆形和螺纹形，规格直径为6～25毫米的应用最多，直径为28～32毫米的也常应用。作为建筑材料的线材，要求保证化学成分并具有可焊性，要求物理性能均匀与稳定，以利于冷弯、冷拉与冷拔。建筑工程用的各种规格直径的线材都希望成盘卷状交货，以便于按长度需要任意截取从而避免浪费。

作为拉丝原料的线材，虽然钢种较多，但品种只有圆形的。为减少拉拔次数，直径一般为5～9毫米，特殊用途的也使用直径大于10毫米的线材。作为拉丝原料的线材，要求保证化学成分和物理性能均匀与稳定，金相组织尽可能索氏体化，尺寸应精确，表面应光洁，氧化铁皮薄而利于清除。

总的来说，线材的用途很广，在国民经济各个部门中线材占有重要的地位。有的线材轧制以后可直接使用，主要作钢筋混凝土的配筋和焊接结构件用；有的则作为再加工原料，经过再加工后使用。例如，经过拉拔成为各种钢丝，再经捻制成为钢丝绳，或再经编织成钢丝网；经过热锻或冷锻成铆钉；经过冷锻及滚压成螺栓，以及经过各种切削加工及热处理制成机器零件或工具；经过缠绕成型及热处理制成弹簧等。

3. 粗钢压减政策

3.1 是否存在粗钢压减政策的持续性意义

国家发改委新闻发言人孟玮4月19日表示，将在重点区域上突出压减京津冀及周边地区、长三角地区、汾渭平原等大气污染防治重点区域粗钢产量，在重点对象上突出压减环保绩效水平差、耗能高、工艺装备水平相对落后的粗钢产量，目标就是确保实现2022年全国粗钢产量同比下降。

那么粗钢压减是否具有持续性执行意义。多位业内专家分析，继续压减粗钢产量体现了政策的连续性和稳定性，有助于改善市场预期，提振市场信心。可以缓解供应压力，促使原料成本回归理性，改善钢铁企业盈利空间。在市场机制约束下，钢铁行业将在绿色低碳、结构优化等方面发力，保障产业链供应链安全稳定，促进质量效益全面提升。

3.2 如何实现粗钢压减目标

粗钢压减政策源为双碳政策目标衍生而来，后升级为供给侧改革，以压减粗钢产量为落地操作。其主要区别在于除开通过吨钢碳排放量的缩减以外，还通过促进钢铁企业优质钢的生产促进钢铁产业升级，从量的把控上转移到质的提升上来。其主要措施包括：（1）通过长短流程占比的优化实现吨钢碳排放量量的缩减；（2）通过兼并从组兼并重组的方式优化产线、提升高炉容积；（3）实现工艺转型， 通过产业优化的方式促进普钢优钢占比升级，从结构上压减吨钢碳排放量；（3）结合下游需求的结构变化，合理配置粗钢供给。

综合来看，缩减产能是为了做大，工艺转型是为了做强；介入下游需求结构变化，是为了考虑供给链整条链条的供需影响。

4. 粗钢压减背景下对线盘产量的影响

4.1 吨钢碳排放量的缩减

单纯从量的角度考虑，吨钢碳排放量的缩减可以从长短流程的优化角度实现。这主要是因为一方面短流程建设投资更低、 周期更短，环保投资和运行成本更低。从吨碳排放量角度来看，电炉流程平均吨碳排放量不到0.6吨，不及长流程的1/3。从建设投资与建设周期方面， 短流程钢企建设投资、建设周期分别仅为长流程联合企业投资的 1/2 和 1/4，另外，短流程钢企的吨钢折旧费用更低。从环保投资与成本方面，短流程吨钢环保设备投资仅为长流程的 7~8%，吨钢环保运行成本仅为长流程的 1/8。

另一方面，电炉炼钢工艺方便生产优质碳素结构钢、合金钢、工具钢等好钢，特别适用于高端制造业。这更适合中国未来的下游发展路径，具体将在建筑业向制造业转变部分详细展开。

从美日的钢铁史来看，当一个国家的钢铁积蓄达到人均8-9吨水平，电炉钢的比例会不断上涨，并超过长流程的转炉炼钢。2022年预计我国人均钢铁积蓄达到8.6吨，意味着行业进入新的拐点。2020年国内电炉炼钢占比仅为10.4%，相较于全球平均水平60%~70%仍存在很大空间。

从经济性角度来看，短流程与长流程在生产成本方面的差异取决于原料价差、能耗及石墨电极等耗材价格，其中铁水与废钢价差为影响长短流程吨钢成本的核心变量。综合来看，原料成本的区别几乎成为长短流程占比的决定性影响因素。这是一个压减粗钢产量的切入角度，但原料成本的价格受国际走势、国内生产需求结构的影响较大，比如近年来受疫情影响，国内自产废钢和社会收购不足，导致废钢供应均不足，价格高企，国内钢厂废钢日耗逐步降低，电弧炉短流程大多进入亏损。建筑业向制造业的转变

4.2 建材产量与需求的缩减，新兴制造业的发展

线盘消耗较大比例流向建筑行业，但近年来房地产超预期投资发展，目前房产供应量已远超实际需求水平，继续提高房产供应不是一个可持续的选择。从1998年大力投资基建助力中国度过多轮全球化经济危机来看，旧基建发展也逐步进入瓶颈，旧基建转入新基建变得刻不容缓。从这个角度来看，新基建对建材的需求逐步转移至型钢、优特钢等品种，进而在粗钢压减政策目标下，建材产量的缩减基本上是大势至然。至于其他品种，如板材、管材等，由于受到建材削减的对冲作用，粗钢压减对其造成的影响将有所缓解。在建材品种内部分配来看，结合线盘、螺纹的用途角度来看，建材需求的缩减将很大比例削减线盘、螺纹的需求，但仍可在加工制造领域发挥价值，整体看来受削减力度将弱于螺纹。

（二） 回归分析年度数据篇

上一篇文章我们从消费下游结构性变化入手，结合粗钢压减背景，对线盘产量变化进行了定性评估。接下来本篇章将结合回归分析模型，从定量的角度对粗钢实现1000、2000、5000万吨压减目标下，预估线盘产量变化情况。

本文进行回归分析模型采用excel工具，其中线盘产量数据来源采用Mysteel调研线材钢铁企业实际产量周度数据月度合计值变频值，粗钢产量数据来源选择统计局公布月度日均产量数据乘以月度天数。

首先，我们对粗钢-线盘数据做散点图，选用多项式趋势线进行拟合，拟合公式为y = 1E-07x2 + 0.0241x + 3779.1，同时得到R² = 0.7147，表示粗钢-线盘产量数据之间存在一定正相关性，且相关性显著。

这里补充一下，R Square是测定系数，也叫拟合优度，是相关系数R的平方，同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大，代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。当这个值大于0.8时表示强正相关。

结合上图可知，趋势线拟合分析具有显著性，可进行回归预测分析。然后，我们在95%置信区间下计算得到的回归分析模型处理结果如下。

相关性的显著程度我们主要依据Multiple R、F检验和P值结果来进行判断，其中Multiple R=0.85，表明正相关性较强；但P值>0.05,表明结果不具有显著的统计学意义。

这里补充一下，其中Multiple R是指相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系；F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当，越小越显著；如果P值>0.05， 则结果不具有显著的统计学意义，如果0.01

最后，我们根据公式进行计算粗钢压减1000、2000和5000万吨情况下线盘产量影响值。这里我们采用拟合公式y = 1E-07x2 + 0.0241x + 3779.1。根据计算得出，在粗钢产量压减1000万吨情况下，线盘产量减少489万吨；在粗钢产量压减2000万吨情况下，线盘产量减少534万吨；在粗钢产量压减5000万吨情况下，线盘产量减少666万吨。

注意：本篇涉及产量均为年度合计产量。

（三） 回归分析月度数据篇

上一篇文章我们的数据来源属于年度数据，得到回归结果并不显著，但相关性极强。接下来本篇章将结合回归分析模型，从月度数据的角度对粗钢月度产量实现100、200、500万吨压减目标下，预估线盘月度产量变化情况。

本文进行回归分析模型采用excel工具，其中线盘产量数据来源采用Mysteel调研线材钢铁企业实际产量周度数据月度合计值变频值，粗钢产量数据来源选择统计局公布月度日均产量数据乘以月度天数。

首先，我们对粗钢-线盘数据做散点图，选用多项式趋势线进行拟合，拟合公式为y = -1E-05x2 + 0.2279x - 473.34，同时得到R² = 0.2255，表示粗钢-线盘产量数据之间存在一定正相关性，但相关性并不强。

这里补充一下，R Square是测定系数，也叫拟合优度，是相关系数R的平方，同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大，代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。当这个值大于0.8时表示强正相关。

结合上图可知，趋势线拟合分析呈现相关性，但相关性强度偏弱。接下来进行回归预测分析。我们在95%置信区间下计算得到的回归分析模型处理结果如下。

相关性的显著程度我们主要依据Multiple R、F检验和P值结果来进行判断，其中Multiple R=0.46，佐证了相关性不强的结论；但P值=0.0085<=0.01，表明结果具有极其显著的统计学意义。我们得出的回归方程为y=217.79+0.05x。

这里补充一下，其中Multiple R是指相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系；F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当，越小越显著；如果P值>0.05， 则结果不具有显著的统计学意义，如果0.01值<0.05，则结果具有显著的统计学意义，如果P<=0.01，则结果具有极其显著的统计学意义。

最后，我们根据回归方程y=217.79+0.05x进行计算粗钢压减100、200和500万吨情况下线盘产量影响值。根据计算得出，在粗钢产量压减100万吨情况下，线盘产量减少134.33万吨；在粗钢产量压减200万吨情况下，线盘产量减少129.33万吨；在粗钢产量压减500万吨情况下，线盘产量减少114.33万吨。

注意：本篇涉及产量均为月度合计产量。