面向2050年中国和全球钢铁需求预测
2025-06-19
本研究分析了来自世界钢铁协会和各国钢铁协会的粗钢和钢铁产品的生产和消费数据，考察了不同国家的经济和钢铁发展历史。
China and Global Steel Demand Forecast Through 2050
面向2050年中国和全球钢铁需求预测
本文在传统“S曲线”钢铁需求预测模型的基础上进行了创新性改进，纳入了全球社会经济动态、地缘政治风险、气候变化和技术进步等多维因素，对至2050年的全球及中国钢铁需求进行了前瞻性的趋势预测。同时，利用钢铁蓄积量模型对全球和中国至2050年的废钢资源量进行了估算。此外，根据铁元素平衡原理，对全球和中国的中长期铁矿石需求进行了预测。针对低碳发展的迫切需要，本文还对全球直接还原铁DRI需求量进行了估算。这些综合预测为各国制定铁矿石资源战略规划提供了有价值的参考。本研究采用综合性方法和多维分析框架，在兼顾经济与环境因素的基础上，为理解未来钢铁产业趋势提供了更加细致而有力的支撑体系。
引言
钢铁是全球使用最为广泛的金属材料，在建筑、汽车、造船、机械、家电和能源等各个领域都是关键的结构材料。钢铁需求预测的复杂性源于其衍生性和工业化不同阶段的显著差异。目前主要应用计量经济学方法、消费强度(IU)方法、钢铁加权工业生产(SWIP)计算和人均钢铁蓄积量模型等多种研究方法。中国学者基于双拐点理论，构建了矿产资源消费的S型需求曲线，揭示了工业化过程中矿产资源消费与社会经济发展的关系。
本研究分析了来自世界钢铁协会和各国钢铁协会的粗钢和钢铁产品的生产和消费数据，考察了不同国家的经济和钢铁发展历史。研究发现，这些国家在工业化时期、产业政策取向和经济发展模式上存在显著差异。值得注意的是，在考虑到钢铁收得率的提高后，该研究发现，只有少数国家或地区的钢材消费模式与和经济发展与传统的S型曲线保持一致。由于工业化水平、工业政策和发展模式的不同，大多数国家的人均钢铁消费相对于经济发展表现出不同的轨迹。
作者对传统的S型曲线需求预测方法进行了优化和改进，结合了全球和中国经济趋势、人口变化、地缘政治风险、气候变化和技术进步等多维因素，为中国和全球市场提供了到2050年钢铁需求的前瞻性预测。
此外，钢铁工业依金属铁元素原料，主要是铁矿石和废钢。在以铁矿石为主要原料的高炉-转炉(BF-BOF)工艺目前占据主导地位的同时，电弧炉(EAF)技术和氢冶金技术因其减排优势而备受关注。为响应低碳排放要求，钢铁行业含铁金属原材料构成预计将发生重大变化。
利用钢铁蓄积量模型，估算了到2050年全球和中国的废钢资源可用性。根据铁金属元素平衡原理，对全球和中国的中长期铁矿石需求进行了预测。此外，为响应低碳发展的迫切需要，对全球直接还原铁(DRI)的需求进行了估计。
预测表明，到2050年，全球粗钢需求将达到26.3亿吨，年均增长1.1%(见表1和图1)。其中生铁产量为9.6亿吨，直接还原铁DRI消费量为5.1亿吨，废钢消费量为14.2亿吨，金属铁元素占比分别为33%，18%和49%，到2050年的平均年增长率为-1.2%，+5.0%和+3.1%。预计到2050年，中国粗钢需求将达到8.4亿吨，产量将达到8.7亿吨。
表1 2024-2050年全球粗钢需求预测
表1前三大列表示全球，中国和全球除中国的粗钢需求量、人均粗钢需求量和人口数量;最后一大列是中国粗钢需求量和人口的全球占比
图1 2024~2050年全球粗钢需求预测
该研究预测，到2050年，全球钢铁蓄积量将达到711亿吨，其中中国将占231亿吨。预计到2050年，全球和中国的废钢资源量将分别达到14.3亿吨和4.6亿吨。
到2050年，全球铁矿石需求预计将稳定在23.4亿吨，与2021年的水平相当。DRI需求预计将达到5.1亿吨，其对金属铁元素成分的贡献占比将从2023年的6.5%增加到2050年的18%。
这些综合预测为国家铁矿石资源战略、产业政策制定和行业发展提供了重要参考。
中国粗钢需求预测
中国钢铁供需回顾
中华人民共和国成立以来，我国经济发展经历了四个阶段(见图2和表2)：
图2 中国国内生产总值(GDP)增长率
表2 中国经济发展的四个阶段
•1949~1978年：低增长时期。新中国成立之初，重工业优先发展，基础设施投资快速增长。到1978年，粗钢的消费量从零增加到4000多万吨。
•1978~2001年：快速增长期。改革开放后，轻工业率先发展，20世纪80年代中期，重工业复苏。到1996年，中国粗钢产量超过1亿吨，成为世界上最大的钢铁生产国。
•2001~2012年：高速增长期。加入世界贸易组织后，中国成为世界工厂，粗钢消费量从1.7亿吨上升到6.8亿吨，到2005年成为钢铁净出口国。
•2012~2020年：稳定增长期。经济增长开始放缓，第三产业所占比重上升。2020年，粗钢消费量达到10.48亿吨的峰值，随后开始下降，当年人均粗钢消费量为736公斤。
•2020年以后：高位平台期。中国进入高质量发展阶段，钢材需求高水平高位波动(见图3)。
图3 1949~2023年中国粗钢表观消费量
中国粗钢需求预测
中国人口预测：
不同机构对2050年中国人口的预测差异很大，直接影响到对钢铁需求的预测。联合国(UN)给出了最为乐观的预测值为13.17亿，而中国国家发展研究中心、国盛熊园以及梁建章等机构的预测则集中在12亿左右。本文在进行钢铁需求预测时，采用联合国与梁建章预测值的平均数作为基准情景假设，同时设定了乐观情景与悲观情景进行对比分析。
中国面临的新挑战和新机遇：
当前，中国既面临着去全球化浪潮、气候变化压力、人口结构变化、科技进步带来的新挑战，也面临着城市化带来的新机遇。专家认为，中国有能力避免陷入中等收入陷阱，原因包括研发支出和生产率的增加、工业自动化的领先地位、充足的劳动力供应以及正在进行的城市化进程。通过各种改革措施，挖掘人口结构变化的潜力，扩大消费，中国可以抓住规模经济带来的发展机遇。未来，中国有望在汽车、电气设备和电信电子等领域发展全球竞争力，同时在绿色经济等新兴产业中发挥规模优势。总体来看，中国正在向价值链高端迈进，制造业增加值占全球比重持续提升，成为引领新一轮工业革命的重要力量。
中国经济增长预测：
中国经济增长预测是根据中国社会科学院张晓晶Zhang Xiaojing对2023年的分析预测计算得出的。[2]
基准情景：“十四五”期间，中国国内生产总值年均增长5%以上，到2035年人均国内生产总值达到2.43万美元，和中等发达国家2.42万美元的水平相当。
悲观情景：考虑到人口加速老龄化和中美经济增长的不利影响。“十四五”期间的潜在增长率将比基线情景每年下降1个百分点，到2035年，中国人均国内生产总值将达到2.28万美元，比基线情景少1500美元，低于中等发达国家水平。
乐观预测：中国将能够有效地对冲人口老龄化加速和中美技术脱钩，通过减税、提高全要素生产率、改善人力资本、提高劳动参与率等供给侧结构性改革实现。未来30年，中国经济潜在增长率将以每年1%左右的速度增长，到2035年，中国人均国内生产总值将达到2.63万美元，超过中等发达国家的水平。
中国未来潜在经济增长率虽然会逐渐放缓，但仍将长期保持在3%以上(见表3)。
表3 基准情景下中国潜在经济增长率的预测
第一列为年份，第二列为潜在的经济增长率，第三列为人均GDP
中国粗钢需求预测：
自2010年关于S型需求曲线的研究发表以来，几乎所有的研究都遵循了这一原则，以日本或美国作为比较国来预测中国未来的钢铁需求。然而，根据下一节的研究，我们发现，在考虑钢铁行业的技术进步和钢铁收得率提高等因素时，各国在工业化阶段、产业政策和经济发展模式上存在显著差异。人均钢铁产品消费呈现出不同的演化路径，只有少数国家的钢铁产品消费符合经济发展的S型模式。
已完成工业化的西方国家，例如美国、英国和法国，第三产业份额在后工业化时期大大增加，导致制造业的份额减少，人均钢铁产品消费量大幅减少。相比之下，德国、意大利和奥地利等继续重视制造业出口的国家，人均钢铁产品消费量呈波动上升趋势。日本等快速工业化的地区，人均钢铁产品消费峰值超过了西方国家;然而，随后间接出口需求的下降导致大量减少。
各国钢铁需求的演变表现出以下特点：由于工业化阶段和进程的不同，各国人均钢铁产品消费峰值存在显著差异。大力发展制造业的国家经历了暂时的挫折，随后钢铁产品消费持续上升。经济结构的变化决定了达到峰值后的下降程度;通常情况下，各国的钢铁消费量在达到峰值后的8~9年内会继续下降。在第二次高峰期间，钢铁产品消费的反弹幅度通常超过40%。
对中德两国发展路径的比较分析表明，中国未来的钢铁需求模式可能会在一定程度上借鉴或趋近于德国的经验。这一判断基于两国在结构上的多重相似性：两国在后工业化阶段均坚持以制造业为核心的发展战略，重视出口导向型经济模式，拥有大规模市场优势，推行具有支持性的产业政策，并在技术创新方面处于领先地位。这些相似之处显示，中国在人均钢铁消费达到峰值后，可能会维持相对较高的水平，而不会呈现出简单的持续下滑趋势。
中国的独特地位，以其庞大的市场规模和强大的产业链整合为特征，表明中国在多个产业领域的领导作用得到加强。在去全球化背景下，中国的规模优势可能成为新的增长动力。此外，在供应链安全、绿色发展和能源转型方面的持续投资可能会维持高水平的钢铁消费。这些因素表明，中国的钢铁需求可能会遵循与德国和意大利类似的模式，人均钢铁消费量在中长期内保持相对稳定的水平。
根据长期经济发展预测、人口预测和前面的分析，对中国到2050年的钢铁需求进行了估计。在这一基准情景下，该模型预测，从2025年开始，人均粗钢消费量将以每年1.0%的速度下降，到2035年稳定下来，然后在2040年之后经历小幅反弹，年增长率为0.5%。预计粗钢净出口将逐步减少，到2030年达到4000万吨，到2035年达到3500万吨，2040年以后达到3000万吨。据此推算，2030年中国粗钢消费量和产量分别为9.1亿吨和9.5亿吨，2035年为8.6亿吨和9亿吨，2050年为8.4亿吨和8.7亿吨。
对于乐观和悲观情景，应用了不同的假设。乐观的情景遵循联合国人口预测，到2035年，人均粗钢消费量将以每年0.6%的温和速度下降。相反，悲观情景采用Liang Jianzhang(梁建章)的人口预测，人均粗钢消费量下降速度更快，到2035年每年下降1.4%(见表4、图4)。这些数据为中国钢铁行业提供了一个全面的前景，反映了未来几十年经济发展、人口变化和工业趋势之间的相互作用。
表4 2024-2050年中国粗钢需求与产量预测(O =乐观)B =基准;P =悲观)
三大列分别为粗钢需求量(百万公吨)，粗钢产量(百万公吨)和人均粗钢需求量(kg)
图4 中国粗钢需求预测2024~2050年人均粗钢需求(a)和总粗钢需求(b)，两幅图都展示了三种情景：乐观、悲观和基准情景
全球粗钢需求预测
全球钢铁供需回顾
历史数据显示，全球粗钢生产和消费经历了四个不同的阶段：缓慢增长(1900-1945)、稳定增长(1945-1970)、减速增长(1970-2000)和快速增长(2000年以来)，如图5所示。
图5 全球粗钢产量/消费量
需要特别指出的是，直接以粗钢产量作为钢铁需求的替代指标，无法反映早期钢铁工业受技术限制、成材率较低所带来的影响。1950年代至1990年代期间，全球钢铁收得率平均每年提升约0.5%。考虑这一因素后估算，1970年至2000年间的全球钢铁需求年均增长率约为1.2%。这强调了在解读历史钢铁生产与消费趋势时，必须充分考虑技术进步的影响。
全球钢铁需求预测
在传统的钢铁需求预测方法中，决定资源消耗的主要因素是人口变化、经济增长和对提高生活水平的追求。70年来，国际关系经历了和平、合作、和谐三个阶段，逐步走向缓和。再加上信息和通信技术的进步，这大大降低了与横向国际分工和纵向产业链解体相关的交易成本，从而促进了全球化。
然而，世界目前正在经历深刻的大趋势变化，这些趋势正在重塑全球经济、社会和行业(见图6)。
图6 全球大趋势
一是地缘政治风险上升和去全球化趋势加剧了对供应链安全的关注，导致全球供应链重组、产能碎片化、供应约束加剧。此外，各国对关键材料的贸易限制和战略储备的增加导致对新生产能力的投资需求增加和商品需求增加。
与此同时，气候变化给钢铁行业在绿色能源领域带来了挑战和机遇，因为对风能、水电和太阳能等新型低碳能源的需求大大超过了传统能源。此外，低碳技术的发展严重依赖于钢铁的支持。
技术进步对钢铁需求的影响各不相同;虽然轻量化汽车设计减少了对钢材的需求，但高强度钢材又扩大了其应用范围。总体而言，技术进步对钢铁需求的影响被认为是正面积极的。
在前所未有的全球变化背景下，全球供应链的重组、产业链安全库存的重建、能源转型投资和军备预计将推动对包括钢铁在内的全球大宗商品的需求以超过潜在增长率的速度增长。
全球粗钢需求预测利用了联合国提供的人口预测。[3]对于中国的需求预测，采用了“中国粗钢需求预测”一节的基准结论，假设到2040年，中国以外的人均粗钢消费量将以2.0%的速度增长。2040年以后，人均粗钢消费增速预计将下降至0.5%。据此，预测2050年中国以外地区粗钢消费量为17.9亿吨，年均增长率为2.1%(表1)。预计到2050年，全球粗钢消费量将达到26.3亿吨，年均增长率为1.1%(图1)。
全球金属铁元素原料需求预测
钢铁行业的特点是高碳排放，从铁矿石开采到钢铁生产都存在显著的碳足迹。本节探讨了为实现碳减排目标，铁矿石、废钢铁和DRI的需求和结构预计将发生的重大变化。到2050年，全球钢铁产量预计将达到26.3亿吨，对应的全球铁矿石需求为23.4亿吨，废钢消费量为14.2亿吨，DRI需求为5.1亿吨。
鉴于与废钢冶炼有关的二氧化碳排放量较低，预计它将成为金属铁元素原料的首选来源，尽管其消费量将受到其他含铁资源供应情况的影响。铁矿石的总需求可以根据粗钢产量和废钢消费量来估算。在未来碳减排努力的背景下，铁矿石需求结构预计将发生重大变化，DRI需求预计将在当前水平上迅速增长。由于高质量铁矿石的稀缺，DRI的供应可能受到限制，导致DRI的供需缺口较大。
全球金属铁原料构成回顾
2023年，全球粗钢产量达到18.9亿吨，其中生铁为13.1亿吨，DRI为1.42亿吨，这意味着废钢消费量为6.32亿吨。生铁在铁元素中的占比63%，DRI占比7%，废钢占比30%。与2000年相比，生铁的占比增加了2%，DRI增加了2%，废钢减少了4%(见图7)。
图7 1970~2023年全球金属铁元素原料构成变化
在中国，2023年粗钢产量为10.19亿吨，生铁产量为8.71亿吨，预计废钢消费量为2.5亿吨。生铁占金属铁料的占比78%，废钢占22%。与2000年相比，生铁增加了17%，废钢减少了17%。生铁78%，废钢占比22%。与2000年比，生铁上升17%，废钢下降17%。
在全球范围内，不包括中国，2023年粗钢产量达到8.69亿吨，生铁产量为4.38亿吨，DRI产量为1.36亿吨，预计废钢消费量为3.82亿吨。在这种情况下，生铁占金属铁料的占比46%，DRI占14%，废钢占40%。与2000年相比，生铁下降了10%，DRI上升了9%，废钢上升了1%。
从2000年到2023年，全球粗钢、生铁、DRI和废钢的年均增长率分别为3.5%、3.6%、5.1%和3.6%。中国贡献了全球粗钢增长的86%，生铁增长的101%，废钢增长的76%，而所有DRI增长都来自海外供应。
废钢供需预测
废钢是目前世界上回收最多的大宗商品，也是重要的再生资源。对废钢进行合理的回收利用，不仅可以降低钢铁企业的能源和原材料消耗，减少环境污染物的排放，还可以为整个行业和国家的绿色发展进程做出积极贡献。
与使用铁矿石相比，每使用一吨废钢，钢铁企业可节约铁矿石1.6吨，减少焦炭消耗0.35吨，减少二氧化碳排放1.6吨，减少固体废物排放3吨。提高废钢利用率有利于节能减排，有利于循环经济和低碳发展。
作为减少二氧化碳排放的第一步，钢铁生产商可以最大限度地利用现有钢厂自产废钢，并采用以废钢为主要原料的电弧炉炼钢工艺，这种工艺是目前所有炼钢方法中二氧化碳排放量最低的。
钢铁蓄积量和废钢资源量预测方法：
废钢资源量是指可回收的废钢量，主要来自自产废钢、加工废钢、折旧废钢和进口废钢。这一数量受国家粗钢产量、生产收得率、钢铁蓄积量和废钢回收率等多种因素的影响。由于废钢来源分散，缺乏准确的统计方法，对自产和加工废钢的预测通常采用转换系数法，折旧废钢的预测通常采用“钢铁蓄积量折算法”和“钢铁产品生命周期法”。本文采用在钢铁蓄积量折算法对全球和中国废钢资源量进行预测。
钢铁蓄积量是指一个国家或地区内使用的所有钢材产品的总重量。钢铁蓄积量折算法的核心在于确定合适的折算系数，而折算系数取决于目前在役钢铁产品的“年龄”分布。在社会钢铁蓄积量中，如果大部分在役钢铁产品相对“年轻”，则转换系数会较低;相反，如果它们中的大多数是“老旧的”，则系数会更高。根据美国和日本等国的数据，全球折旧折算系数设定为1.2%，而中国为1.4%，用于计算未来的折旧废钢资源。
钢铁蓄积量的计算主要有两种方法：第一种方法是对钢铁产品进行实地调查，并将其转化为金属铁重量;第二种方法是计算一定时期(如一年)的产量，并将这些数据累积起来。第一种方法需要大量的劳动力和成本，并且在将结果转化为等效金属铁料方面存在挑战，在日本自从1983年时的科学技术厅进行调查后就没有再进行过。第二种方法起源于美国，特别是1957年的巴特尔纪念研究所Batelle Memorial Institute，目前被美国、韩国和日本用于估算钢铁蓄积量。
计算国家钢铁蓄积量的挑战在于对钢铁产品的间接贸易进行量化。对于全球在钢铁蓄积量，只需要考虑钢产量和废钢消费总量。本文采用两个基本公式计算在钢铁蓄积量。公式1针对全球钢铁蓄积量，而公式2侧重于国家层面的钢铁蓄积量。两个方程中的所有变量都以百万公吨(Mt/年)为单位进行测量。该框架提供了一种全面的方法来跟踪钢铁蓄积量变化，同时考虑到材料循环中各种形式的钢材流动。
全球钢铁蓄积增量=当年成品和半成品钢铁总产量—当年废钢消费量 (公式1)
一个国家的年度钢铁蓄积增量=当年粗钢总产量—当年半成品和成品净出口—当年进一步制成品间接净出口—当年废钢净出口—当年废钢消费量 (公式2)
其中废钢消费包括所有类型的废料钢：自产废钢，加工废钢和折旧废钢。间接净钢铁出口是指制成品(如电器、建筑材料、汽车零部件和消费品)中含有的钢铁的净出口量。
钢铁产品生命周期法估算各种钢铁产品的平均使用寿命，结合历史生产或消费数据预测每年将报废的钢铁产品数量，然后乘以相应的回收率。这种方法将所有类别的可回收废钢数量相加，以估算该年的折旧废钢资源总量。主要的挑战在于对钢铁产品进行分类并确定其平均使用寿命。
全球钢铁蓄积量和废钢资源预测：
根据上一节中提供的钢铁蓄积增量计算公式，并利用“中国粗钢需求预测”一节中对全球、中国和除中国以外的全球粗钢产量预测，结合世界钢铁协会的历史数据和Takamatsu Nobuhiko4和Hayashi Seiichi的研究报告5，得出以下关于钢铁蓄积量、人均钢铁蓄积量，以及自产/加工/折旧废钢资源量的预测结论(见表5)：
•1870年至2023年，全球钢铁蓄积量389亿吨，人均钢铁蓄积量4.8吨。
•2023年，全球粗钢产量预计为18.9亿吨，废钢消费量预计为6.3亿吨，导致钢铁蓄积量增加约12亿吨。
•2000年至2023年，全球钢铁蓄积量预计将达到225亿吨，占总蓄积量的58%;预计这些蓄积量将在20至40年内被转化为废钢资源量。
•到2050年，预计全球钢铁蓄积量将达到711亿吨，人均钢铁蓄积量为7.3吨，比2023年增加2.5吨，年均增长0.09吨。
•2050年，全球粗钢产量预计为26.3亿吨，废钢消费量为14.2亿吨，占金属铁含量的占比49%。
•2050年预计14.2亿吨废钢资源量/消费量中，折旧废钢占10.3亿吨，占72%，比2023年的4.98亿吨增加5.3亿吨，占比提高9%。
表5 2024~2050年钢铁蓄积量和废钢资源量预测
四大列分别为：粗钢生产量(百万公吨)，废钢产生/资源量(百万公吨)，钢铁蓄积量(十亿吨)和人均钢铁蓄积量(吨)
图8 全球(a)和中国(b)钢铁蓄积量和废钢资源量预测
全球铁矿石需求预测
根据前文对全球粗钢需求、钢铁蓄积量和废钢资源量的预测，假设未来全球碳减排将全面推进，碳税将迫使钢铁行业加快废钢的开发利用。不考虑工艺路径对废钢使用的限制，即废钢的资源量最大化被利用，则铁元素中的铁矿石需求就是粗钢产量和废钢资源量的差值，铁矿石需求估计如下(见表6)：
•2023年，全球生铁和DRI产量预计为14.52亿吨(见表5和图8)，铁矿石消费量为23.1亿吨，其中金属铁元素的贡献占比70%。
•到2050年，全球生铁和DRI产量预计将达到14.6亿吨，对应的铁矿石需求将达到23.4亿吨，铁矿石金属铁元素的贡献占比将下降到51%(见图9)。
表6 全球金属铁元素需求预测2024-2050
表头分别是：年份，粗钢生产量(百万公吨)，生铁和DRI产量(百万公吨)，废钢消费(百万公吨)，铁矿石贡献比例，废钢贡献比例和铁矿石需求(百万公吨)
图9 全球铁元素构成预测
全球DRI需求预测
DRI是通过使用还原剂在低于其熔点的温度下还原铁矿石或氧化铁球团来生产的，从而产生高度金属化的铁产品。DRI在降低钢铁工业能耗和碳排放方面发挥着至关重要的作用，是推进电炉炼钢的关键原料。在未来，利用绿色氢生产DRI有望成为重要的脱碳策略。
DRI在全球铁元素中的贡献占比起步于70年代，在2000年左右迅速上升到约4%。虽然持续增长，但由于中国钢铁行业的发展和资源禀赋限制的影响，其份额在4.5%左右波动，直到2016年开始出现爆炸式增长。2023年，全球DRI产量达到1.36亿吨，占全球金属铁元素中贡献占比达6.5%，产量和份额均创历史新高。从2016年到2023年，DRI的年均增长率高达8.1%，7年间产量增长了72%。
DRI在当前和未来钢铁行业的发展中，特别是在实现节能减排和绿色发展方面发挥着至关重要的作用，具有巨大的增长潜力。随着从低品位铁矿石中生产DRI技术的突破，预计DRI产量将继续快速增长。保守估计，DRI需求将以5.0%的复合年增长率增长，到2050年将达到5.1亿吨，对金属铁供应的贡献将达到18%(见图10)。DRI正在成为全球钢铁企业转型发展的关键领域，其重要性将日益凸显。
图10 全球直接还原铁需求预测(a)和全球金属铁元素需求预测(b)
附录：钢铁需求预测：方法、改进和发现
附录1 -钢铁需求预测的文献综述
为了更准确地预测钢铁需求，过去几十年中发展出了多种预测方法，各有其优劣。现有文献中常见的钢铁需求预测方法主要包括：传统的计量经济学方法、消费强度法(IU)、SWIP(钢铁加权工业产出)计算法、钢铁蓄积量法、倒U型曲线法，以及S型需求曲线规律等。
早期的研究尝试采用的是计量经济学方法，由Labson等人(1995)[6]和Pei和Tilton(1999)[7]等研究人员学者提出，依靠历史数据和经济指标来预测未来需求。虽然这些方法在早期提供了有价值的见解，但它们往往难以解释技术进步和材料替代等动态因素。
为克服传统模型的局限性，Chen 等人(1991年)提出了向量自回归模型(VAR)，Crompton(2000年)对此方法进行了进一步完善。该模型通过引入多个经济变量，试图更全面地反映经济系统的动态行为。然而，VAR 模型高度依赖历史变量间的关系，在面对突发的外部冲击时，其预测结果可能缺乏稳定性。
20世纪70年代，国际钢铁协会提出了使用强度法(IU Method)，由 Malenbaum(1973年、1975年)推广，成为分析经济发展与钢铁消费关系的有力工具。该方法所采用的倒U型曲线，形象地展示了一个经济体从钢铁密集型增长阶段逐步向服务型经济转型的过程。
进入21世纪后，SWIP(钢铁加权工业产出)方法逐渐兴起，并自2007年起由世界钢铁协会推广应用。该方法通过计算下游行业产出指数的加权平均值，能够较好地捕捉钢铁需求和库存水平的短期波动，因而在短期预测中具有较高的实用性。然而，该方法的关键难点在于如何准确设定各下游行业的权重，这在实际应用中仍是一项重大挑战。
与此同时，研究人员开始运用钢铁蓄积量模型探讨长期发展趋势。该方法最早由 Harrison S. Brown 提出，随后由 Müller(2006年、2011年)以及 Pauliuk 等学者(2012年、2013年)进一步发展。该方法通过分析经济增长与钢铁蓄积量之间的关系，揭示了钢铁需求随经济演进所体现的长期动态变化。尽管该方法为理解长期趋势提供了重要视角，但它对历史数据的依赖较强，并且需要设定关于饱和点的假设条件。
近年来，包括王安建在内的中国学者于2010年提出了S型需求曲线法。该方法认为，资源消费在不同经济发展阶段呈现出可预测的规律：先经历快速增长，随后趋于下降。然而，近年来中国钢铁消费的实际走势对该方法的一些预测提出了挑战，凸显出在全球格局不断变化的背景下，需求预测模型亟需持续改进与动态调整。
附录2 - S型需求曲线方法的改进及主要发现
传统S型需求曲线的内涵
由Wang Anjian(王安建)[13]和其他人[14]首创的S型需求曲线表明，粗钢人均消费量在不同国家表现出三个显著的转折点(见图A1)：
图A1 典型发达国家人均钢消费量与人均GDP“S”型需求曲线
•起飞点：这标志着人均钢铁消费快速增长的开始，通常发生在人均GDP达到3000美元时1990年GK美元，下同)。在这一阶段，工业化和城市化进程加快。
•转折点：人均粗钢消费增速达到最大值并开始放缓的拐点，通常出现在人均GDP达到7000美元至8000美元之间。这一阶段对应的是基础设施发展的高峰期和第二产业占GDP比重最高的时期。
•零增长点：随着经济的发展，城市化水平的提高，基础设施的完善，钢材需求达到峰值，进入下降趋势。人均钢材消费的零增长点一般出现在人均GDP达到1万至1.2万美元之间。在此之后，市场进入后平台期，人均钢铁消费量仍然很高，但几乎没有增长。
对传统S型需求曲线的更新和改进
用钢材消费量替代粗钢消费量，反映钢铁生产效率的进步：
由于早期钢铁工业的技术和设备较落后，钢铁收得率很低(见图A2)。1990年以前，钢材消费量明显低于粗钢消费量(见图A3)。通过采用钢铁材消费量代替粗钢消费量作为衡量钢铁需求量的指标，可以规避历史钢铁收得率变化带来的影响，从而反映钢铁生产效率的进步。这种方法为长期钢铁需求提供了更精确的基准。
图A2 1950年至2022年日本的钢铁收得率
图A3 1950年至2022年日本人均粗钢和钢材消费量
以日本为例，人均粗钢消费高峰出现在1973年，达到814公斤，超过了1990年的801公斤。然而，人均钢材消费量在1991年达到751公斤的峰值。
以钢材消费量替代粗钢产量来衡量钢铁需求水平，有助于减弱历史上钢铁收得率波动所带来的影响，从而更准确地反映钢铁生产效率的进步。这一方法为长期钢铁需求预测提供了更为精确的基准。
以2017GK$计价的GDP取代1990GK$，以更准确地衡量经济发展水平：
传统S曲线分析中使用的GDP数据来自Groningen增长与发展中心(GGDC)，该数据基于1990年的基准国际美元(GK$)。本文利用GGDC 2023年发布的2017年基准国际美元(GK$) GDP数据系列，对S曲线模型进行更新，将1990年GK$ GDP替换为2017年GK$ GDP。这种调整可以更准确地评估世界各国的经济发展水平。
使用一致的源数据确保分析数据的一致性和可靠性：
本文力求采用公认的、完整的、可靠的官方历史数据系列(表A1)来替代和优化以前使用的各种来源的碎片化数据，从而保证分析数据的一致性和可靠性。
表A1 报告的数据源
纳入间接进出口分析，以反映国际贸易对钢铁需求的综合影响：
世界钢铁协会关于钢铁间接进出口的历史数据相对较短。2009年以来，日韩钢铁间接净出口比例超过30%，此后持续下降。相比之下，德国的比例一直保持上升趋势，这也解释了为什么德国的钢材消费量在劳动人口比例达到峰值后仍在持续增长。
附录3 -改进S形曲线分析的主要发现
并非所有国家的钢铁需求发展都遵循传统的S型曲线
本文分析了世界钢铁协会及各国钢铁协会提供的粗钢和钢材生产、消费数据。研究过程中，作者考察了美国、日本、德国和韩国等国的经济发展与钢铁工业演进历程。由于篇幅限制，相关的详细历史分析内容已另行整理为一份独立报告。研究发现，各国在工业化阶段、政策取向及经济发展模式方面存在显著差异。特别是在考虑了钢铁收得率提升因素后，仅有少数国家或地区的钢材消费轨迹符合S型曲线的演进趋势(见图A4)。各国人均钢材消费水平存在较大差异，呈现出多种演化路径，整体上可归纳为四种主要类型。
Per capita GDP and per capita steel product consumption from 1950 to 2019
图A4 1950~2019年的人均GDP和人均钢材消费量
传统的低峰S曲线：
英国和法国经历了漫长的工业化进程，人均GDP达到2万美元(以2017年的GK美元计算)时，人均钢铁产品消费量达到300~400公斤的峰值。美国经历工业化的时间稍晚一些，人均国内生产总值达到3万美元时，人均钢铁产品消费峰值约为500公斤。这三个国家在后工业化时期第三产业显著增长，金融、服务业等产业成为经济支柱，制造业比重下降。随着经济结构的演变，美国人均钢材消费量下降到300公斤左右，英国和法国人均钢材消费量下降到200公斤左右(见图A5)。
图A5 1950年至2019年英国、美国和法国的平均GDP和人均钢材消费量
高峰S曲线:
工业化的时间和速度显著影响各国人均钢铁消费峰值。与早期工业化的西方国家相比，日本和韩国等快速工业化国家的峰值明显更高。
在日本、韩国和中国台湾地区，人均钢材消费达到了异常高的水平。日本在人均GDP达到3万美元时，人均钢材消费接近800公斤;中国台湾在人均GDP达到3.5万美元时，人均消费量达800至1,000公斤;而韩国则在其人均GDP达到4万美元时，达到了全球最高水平——超过1,100公斤，这主要得益于其强大的造船产业(见图A6)。这些极端水平的出现主要归因于两个关键因素：一是工业化进程的高度压缩，二是出口导向型经济政策。在国内市场规模有限的背景下，这些经济体通过大量间接钢材出口支撑了高强度的钢材消费。
图A6 1950年至2019年，日本、韩国和中国台湾地区的人均GDP和人均钢材消费量
高峰平台：
德国、意大利和奥地利的人均钢铁产品消费量随人均GDP增长呈波动上升趋势。当人均GDP接近2万美元时，钢材消费在300~400公斤达到峰值，然后经历短暂的下降。随后，随着GDP的持续增长，德国和奥地利的消费量进一步增加到400~500公斤，而意大利则在300~600公斤之间波动(见图A7)。
图A7 1950年至2019年奥地利人均GDP和人均钢材消费量
这些国家代表了“高峰平台”路径——即在进入后工业化阶段后，钢材消费维持在较高水平的模式。这一现象主要归因于它们始终坚持制造业发展和工业品出口导向，即便在人均消费达到峰值之后，依然能够维持较高的钢材使用强度。
持续低水平：
智利、阿根廷、巴西等南美国家在发展过程中都遇到了中等收入陷阱。再加上工业体系不完善，这导致人均钢铁产品消费率很低，一直保持在100公斤左右(见图A8)。
图A8 1950年至2019年南美人均GDP和人均钢铁产品消费量
峰值后钢材需求下降幅度由经济结构变化和人口结构转变共同决定
经济结构的变化对峰值之后的钢材消费下降幅度具有显著影响。美国的人均钢材消费降幅远高于其他国家，主要原因在于其制造业大规模向海外转移，以及经济中服务业所占比重较高，导致人均钢材消费快速下降。然而，美国通过移民政策实现了人口的持续增长，部分抵消了人均消费下降的影响，使得其钢材总消费量的降幅相对温和。相比之下，日本由于市场规模相对较小，经济对外依赖程度高，加之产业链向海外转移，导致其国内钢铁需求大幅下降。德国则因身处欧盟这一大市场，其制造业产出得以保持相对稳定，因此钢材消费降幅小于日本和美国(见表A2)。
表A2 与峰值相比，2022年钢铁消费量下降
钢材需求在达到峰值后不会线性下降
对发达经济体钢铁消费模式的分析表明，峰值后的需求并不遵循线性下降轨迹。相反，下降的特点是周期性的反弹和波动。这种非线性模式在日本和德国尤为明显(见图A9)。这些成熟经济体的实证经验表明，钢铁需求在峰值之后的演化路径远比线性下降模型所描绘的情形更为复杂。
图A9 1950年至2019年，日本(a)和德国(b)的人均粗钢和钢铁产品消费量
多数国家在经历8–9年下降后，钢铁需求反弹幅度超过40%
在达到峰值后，多个国家的钢材总消费量和人均消费量通常会经历持续8至9年的下降期。然而，受经济周期、人口结构变化以及经济结构调整等因素的影响，一些国家的钢铁需求随后出现反弹，进入一个新的平台期。尽管这个二次峰值通常低于初始峰值，但其反弹幅度普遍超过40%(见表A3)。
表A3 部分国家的钢材消费量与人均钢材消费量
表头依次为：国家，年份，持续时间(年)，钢材需求变化(%)，人均钢材需求变化(%)，人口变化(%)，钢材需求CAGR(%)，人均钢材需求CAGR(%)，人口CAGR(%)
作者： Jiang, Li：Chief Analyst, Baosteel, China jiangli@baosteel.com
文章来源：唐杰民冶金40年官微
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