1 引言

铁矿石是我国钢铁企业生产过程中不可或缺的原材料，在钢铁生产成本中占比高达60%以上，广泛应用于生钢、铁的冶炼[1]。同时铁矿石也是重要的大宗原材料商品，对一个国家的经济发展具有不可替代的关键作用。铁矿石的价格一直备受外界关注，其价格的大幅度波动会给我国钢铁企业乃至国民经济的平稳运行带来不良影响[2]。然而铁矿石价格受成本因素、产品库存增减、产业链下游的需求大小、国际贸易价格、国际国内政策变化以及宏观经济发展环境等多重因素的影响，因此，探析影响铁矿石价格的各种影响因素的构成，对相关理论的进一步深化研究和指导实践都极具意义。

2 铁矿石价格影响因素理论分析

2.1 成本因素

铁矿石在开采过程中不可避免地会产生成本费用，如矿山开采所需水电费用、设备和人工费用、相关税费以及海运费等，这些因素都会对铁矿石到岸成本产生影响，进一步反映到市场中，抬高或降低铁矿石的市场价格。

2.2 供给因素

供给方面的因素包括铁矿石原矿产量、铁矿石进口数量、铁矿石主要港口库存量等。当铁矿石产量增加时，市场价格会出现一定程度的下跌；反之，则导致价格上涨。我国铁矿石进口依存程度较高，所以，铁矿石进口量的多少会严重影响到我国铁矿石的价格。库存的变化也是影响铁矿石价格的一个不容忽视的因素，当地区库存量增加，储备充足时，则可能促使铁矿石价格下跌；如果地区库存量不足，则将会拉动铁矿石价格的上涨。

2.3 需求因素

铁矿石下游市场的需求变化同样也会引起铁矿石价格一定幅度上的波动，当铁矿石供应量无法满足下游需求时，市场价格上升；而当铁矿石供应量大于需求量时，市场价格下降[3]。铁矿石下游产品主要是生铁，生铁之后是粗钢。铁矿石是钢材生产所需要的重要原材料，钢材价格指数的变化与铁矿石价格的变动有着密不可分的关系[4]。

除上述影响因素外，政策因素、国际贸易价格和宏观经济整体运行环境等也会对铁矿石市场价格产生影响。目前我国铁矿石的主要供应来源还是从国外进口，国际国内两个市场联动性非常强，国际铁矿石价格的变动很容易影响到国内市场。此外，铁矿石是国际大宗贸易商品，如产地国的进出口政策、进口国关税政策等，这些都会引起铁矿石价格的波动。而一个健康快速的宏观经济发展环境，则会十分有利于铁矿石市场的发展。当宏观经济处于运行良好的状态时，建筑业、汽车制造业等相关行业发展强劲，对钢材的需求量大，作为钢材重要原材料的铁矿石需求量也相应加大，进而将推动其价格整体走向高位。

3 铁矿石价格影响因素实证分析

3.1 指标选取

在综合前文理论分析的基础上，选择生铁产量、铁矿石原矿产量、粗钢产量、铁矿石进口数量、铁矿石库存数量、钢材综合价格指数、波罗的海干散货指数这7个影响因素，构建了灰色模型，采用灰色关联度分析方法对这一系列影响因素进行了实证分析。数据来源于万得数据网站，数据时间为2015-2019年。将铁矿石价格作为参考序列Y={Y(1),Y(2),…,Y(n)}，各影响因素作为比较序列Xi={xi(1),xi(2),…,xi(n)}，i=1,2,…,m，原始数据如表1所示。

表1 各影响因素原始数据年份中国铁矿石价格指数（1994年4月=100）铁矿石库存（万吨）铁矿石原矿产量（万吨）铁矿石进口数量（万吨）生铁产量（万吨）粗钢产量（万吨）钢材综合价格指数（点）波罗的海干散货指数（点）2015 204.01 8917.84 .78 7944.34 5724.72 6669.21 66.43 718.20 2016 211.35 .15 .22 8539.24 5897.86 6856.11 75.36 673.06 2017 254.80 .25 .92 8950.51 6018.91 7162.63 107.73 1145.22 2018 249.44 .68 6695.91 8870.61 6515.35 7907.06 114.75 1352.63 2019 332.78 .17 7402.80 8907.90 6825.25 8433.02 107.98 1352.86

3.2 数据无量纲化处理

由于各个影响因素的量纲不同，为了防止可能导致的计算结果的偏差，先要对数据进行无量纲化处理。本文采用初值化的方法对原始数据进行无量纲化处理，处理结果如表2所示。

表2 各影响因素的无量纲化结果年份中国铁矿石价格指数（1994年4月=100）铁矿石库存（万吨）铁矿石原矿产量（万吨）铁矿石进口数量（万吨）生铁产量（万吨）粗钢产量（万吨）钢材综合价格指数（点）波罗的海干散货指数（点）2015 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2016 1.036 1.138 0.991 1.075 1.030 1.028 1.134 0.937 2017 1.249 1.483 0.993 1.127 1.051 1.074 1.622 1.595 2018 1.223 1.634 0.585 1.117 1.138 1.186 1.727 1.883 2019 1.631 1.401 0.646 1.121 1.192 1.264 1.625 1.884