中国钢铁企业海外投资的区位及模式选择问题研究.doc

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1、中国钢铁企业海外投资的区位及模式选择问题研究　　[摘要]本文通过比较全球及中国上市钢铁企业的生产效率和市场资源，对中国钢铁企业进行海外投资的区位选择和模式选择问题进行分析，指出目前海外投资应主要是服务于巩固与发展国内钢铁市场这一目标，在不同的区域应采取不同的投资模式。　　[关键词]钢铁企业；生产效率；海外投资　　　　一、引言　　　　钢铁行业是一个典型的具有规模经济效应的行业，海外投资对于钢铁企业的规模扩张具有重要作用。比如，上世纪60-70年代，美国纽科公司进行了大规模的横向和纵向并购，到1990年代，纽科公司已经成为短流程钢铁企业里技术最先进、成本最低的一个，但因为没有顺应行业趋势

2、实施向海外进行投资扩张，其产量在2004年只排全球第9位。而印度米塔尔钢铁却通过不断地进行海外投资，由一个钢铁小作坊成长为2005年排名全球第一的钢铁企业集团，在全球4大洲16个国家拥有钢铁厂，当年的销售总量为4920万吨。中国钢铁企业海外投资也由来已久，比如，最早可以追溯到1988年，首钢通过收购美国麦斯塔工程设计公司进入了世界冶金设计行列。2002年沙钢通过购买德国蒂森克虏伯的“凤凰”钢厂并整体搬迁到张家港，极大地扩大了沙钢的产能，可以生产高附加值板材并拥有了长流程生产线。2004年初，宝钢与巴西CVRD宣布签约在巴西合资开采铁矿建钢厂。另外，国内多家钢铁企业都通过在海外合资、并

3、购、签约等形式与澳大利亚、巴西等世界矿业巨头合作进口铁矿石资源，如首钢、宝钢、武钢、鞍本钢、沙钢、唐钢和马钢等。从世界和中国钢铁企业海外投资的趋势来看，海外投资也是中国钢铁企业发展进程中的必然趋势。　　本文将比较分析全球313家上市钢铁企业生产效率和全球钢铁产业的市场资源，尝试对钢铁企业投资问题进行定量分析，为中国钢铁企业海外投资区位和投资模式提供参考。　　　　二、全球上市钢铁企业生产效率实证结果　　　　在对全球上市钢铁企业的生产效率进行的实证研究，本文采用最常用的Cobb-Dou-glas生产函数，回归模型为：LnY=LnA+αLnK+βLnL+ε　　其中，Y代表经济单位的产出，K

4、、L分别代表投入的资本和劳动力，α和β分别是资本和劳动力的产出弹性，A是常数，代表除资本和劳动力存量之外的技术等生产因素对产出增长的贡献，即全要素生产率(TFP)。　　本文Y、K、L数据分别采用全球上市钢铁企业2005年的营业额、总资产和工人人数，数据来源为BvD全球上市公司财务分析数据库，由于德国、巴西、埃及、加拿大工人人数的数据缺失，故未计入“全球”4统计范围内。数据齐全的上市钢铁企业，全球313家，其中中国44家、日本63家、印度31家、韩国28家、马来西亚22家、美国27家、欧洲19家。中国的数据不含港澳台地区。LnA是常数，代表除资本和劳动力存量之外的技术等生产因素对产出增

5、长的贡献，即全要素生产率(TFP)。实证结果如表1所示。　　　三、对中国钢铁企业海外投资的建议　　　　中国钢铁企业进行海外投资最重要的两个问题，一是选择投资区位；二是选择投资模式。前者决定大方向，后者是实际操作中的问题，但后者要在前者基础上才能做出正确投资决定。　　(一)投资区位的选择。中国钢铁企业进行海外投资选择投资区位时最需要考虑的两个因素是铁矿石储量与市场消费量，前者表明当地的资源状况，后者表明当地市场规模大小。当然，中国钢铁企业要“走到哪里去”还需综合考虑该地区的经济、体制和政策三个因素才能做全面的判断。　　　从图1全球及部分国家(地区)的铁矿石和钢铁生产和消费的数据可以看出

6、中国钢铁企业进行海外投资可以借鉴的几个原则。　　1.2005年全球粗钢产量11.39亿吨，大于消费量11.26亿吨，供大于求。因此中国钢铁企业在进行海外投资时应慎重采用新建钢厂的方式，以防加剧供大于求的状态，形成恶性竞争。最理想的方式是通过兼并收购、消化吸收现有国外钢铁厂的产能进行海外投资。　　2.中国钢铁企业在海外投资区位选择时可以特别关注两大类市场。钢铁行业由于原料和产成品都具有体积大、量重、运输成本高、生产规模大等特点，所以选址宜靠近原料或市场所在地区域。一类是以铁矿石资源为主的澳洲澳大利亚、美洲的巴西、亚洲的印度和泛欧地区的独联体国家。数据显示，全球铁矿石资源主要集中在澳大利

7、亚、巴西、印度和独联体国家，占全球铁矿石资源67%。如果以获取铁矿石原料为主要目的，以上国家均是最佳海外投资选择。另一类是以钢铁消费市场为主的美洲的美国以及未来的非洲地区。美国尽管本身钢铁产量不低，但2005年美国粗钢消费量1.13亿吨，远远高于其本国当年0.95亿吨的生产量，是全球最大粗钢进口国之一，中国钢铁企业选择去美国投资不会面临太大市场竞争。　　曾有部分学者的研究主张，中国钢铁企业应就近在东南亚国家进行海外投资。但该地区的粗钢产量和粗钢消费量的数据