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1亿多吨钢铁产能已经关停或淘汰
2017-08-31

当前,全球工业发展有三大特征:全球产能过剩,全球气候转暖,智能制造和经济数字化发展。在这种大背景下,尽管我国钢铁行业去产能取得了阶段性成果,但并未能彻底解决结构性问题。

  钢铁行业“长流程”工艺规模庞大、碳排放量大,产能总体过剩,转型的目标应该是由高碳型转向低碳型,升级的内涵应该是由传统制造向智能制造升级。因此,转型升级的战略方向应该是绿色化和智能化,因为绿色化是企业生存的底线,智能化是企业发展的制高点。所谓绿色化,即打造全供应链的**、清洁、低碳、循环发展的制造体系,所谓智能化,即信息化和制造体系的深度融合,简言之是“机械化+自动化+数字化+网络化”。本文指出了12种结构性问题,并阐述了绿色化和智能化的发展路径,笔者认为,只有创新驱动才能有效化解结构性问题,使行业实现可持续平稳发展。

  我国钢铁行业存在的12个结构性问题

  钢铁行业的发展正处在历史的一个新的转折点,面临三个特征:一个是全球产能过剩;一个是全球气候变暖,需环境保护、碳排放控制;一个是计算机技术(硬件和软件)的飞跃发展,推动工业4.0、智能制造的发展及经济数字化。

  就是在这样三个特征下,我国钢铁行业机遇与挑战并存。就去产能而言,现在统计有1亿多吨钢铁产能已经关停或淘汰了,同时清除“地条钢”企业约630家,涉及产能1.4亿吨~1.6亿吨。总体来看,去产能成效显现,行业运行平稳,企业扭亏增盈,但结构性矛盾犹存,钢铁行业供大于求的矛盾尚待彻底解决。这是因为,去产能只是消除了部分同质化产能的数量,取缔“地条钢”直接受益的是长材企业,这从今年上半年长材(棒线材及钢筋)市场形势比板材好就可以看出。何况板材不同层次的产品之间,存在同质化竞争,板材供大于求,而部分关键产品仍不能满足市场下游用户对高档用钢的需求,就是说产能过剩和有效供给不足的状况并存。对此,有专家甚至认为“板材的结构性问题解决起来比清除‘地条钢’难度更大”。

  在去产能过程中,应既采取行政手段又采取市场手段。在行政手段上,有的地方缺乏调查研究,缺乏针对产品结构有力的调整政策,反而将去产能的指标层层分解,简单分解到企业,“外科手术式”一刀切,这样做,去产能的指标落实了,但结构调整的目标却落空了。在市场化方面,通过“在去产能中重组,在重组中去产能”方式取得显著成效的是宝钢与武钢重组而成的宝武集团。但与此同时,由于行业形势好转,钢铁企业推进兼并重组的积极性却有所降低,因此,京津冀地区及位于河北环首都经济圈的重点钢铁产能聚集区,通过兼并重组或产能整体退出是去产能的一项重要措施。从全国布局来看,“北重南轻”“东重西轻”的不平衡结构布局也应当在本轮去产能过程中加以调整,强调沿海建设大型钢企的思维造成了同质化的结构,如南方沿海及北方沿海都有两个相距不足200公里的临海钢企。

  目前去产能中比较棘手的结构性问题有两个:一是在去产能方面,已完成去产能任务与未完成去产能任务之间的结构性问题;二是在去杠杆方面,负债率不低于70%的多数企业与负债率低的少数企业之间的结构性问题。第一个问题,未完成的去产能任务难度很大,主要是人员分流安置的渠道更拥挤了。尤其是“僵尸企业”的退出,有专家总结为“四大四难”:投资大,退出难;带动大,转型难;就业大,放弃难;希望大,转变难。第二个问题,去杠杆即负债率降低的问题。当前关注较多的是债转股,坚持的原则是市场化、法治化。银监会2017年8月7日就债转股有关规定公开征求意见,确定作为债转股对象的企业应当具备下列条件:发展前景良好但遇到暂时困难,有可行的企业改革计划和脱困安排;生产的主要产品符合国家产业发展方向,技术先进,产品有市场,环保和安全生产达标;信用状况良好,无故意违约、转移资产等不良信用记录。此外,意见稿还明确了“僵尸企业”不能实施债转股。

  如上所述,去产能触动了的结构性问题和没有能够彻底解决的结构性问题归纳如下:一是产品结构性问题(长材与板材;板材内部不同层次产品同质化);二是工艺生产流程的结构性问题(长流程与短流程);三是环保路径的结构性问题(高碳路径与低碳路径);四是企业体制的结构性问题(国企与民企);五是企业组成的结构性问题(合资与独资,联合重组与单个企业);六是企业融资及杠杆率的结构性问题(债权与股权);七是生产经营商业模式的结构性问题(规模化与个性化、定制化,传统经济与数字经济);八是生产技术的结构性问题(传统技术与智能技术);九是钢协会员企业与非会员企业的结构问题(大中型企业与小企业);十是行业布局的结构性问题(北重南轻,东重西轻);十一是产能退出方式的结构性问题(局部退出与整体退出),十二是僵尸企业退出的结构性问题(“四大”与“四难”)等。这些结构性问题,实际上重叠交叉、有内部关联。需要注意的是,本文作出的区分只是突出这种结构的属性,而非将这种区分固化。例如第二项与第三项是相重叠的;第七项与第八项是紧密联系的。浅层次的结构性问题,可以行政手段为主,以市场手段为辅加以解决,而深层次的结构性问题则以市场手段为主,行政手段为辅加以解决。深层次结构问题解决之日,就是行业转型升级之时。

  绿色化、智能化是钢铁行业转型升级的方向

  那么,转型该怎么转,升级该怎么升?钢铁行业宏观上正处在时代变革的转折点,微观上正处在生产经营模式的转变期,新技术如智能化、网络化、数字化,新商业模式如碳交易的启动等,使得过去的生产经营模式在很多方面已经不适应当前的市场发展形势。人们在思考钢铁企业在供给侧改革过程中要形成什么样的新模式,但目前尚没有出现先行者和排头兵,还没有总结出成熟的可推广的经验。有的专家提出,行业发展要把创新作为可持续发展的驱动力,并将其细化为绿色化、有序化、品质化、标准化、差异化、服务化、智能化、多元化、国际化(简称“九化”)协同的价值理念,对笔者启发很大。在笔者看来,“九化”从哲学的主要矛盾观点来看是“两化”———绿色化和智能化。

  笔者认为,钢铁行业转型升级,一方面要紧扣时代发展的特征,另一方面要紧密联系我国行业的实际。因此,笔者认为转型是从高碳型转向低碳型;升级是从传统制造转向智能制造,或者说从传统经济向数字经济升级。概括来说,绿色化和智能化是钢铁行业转型升级的方向。这是因为,绿色化是行业生存的底线,智能化是行业发展的制高点。

  绿色化

  我国钢铁业的工艺流程是以“高炉-转炉”长流程为主的生产体系,钢铁行业能源消耗占全国能源消耗的1/6;污染物排放占全国总污染物排放的1/6;CO2(二氧化碳)排放量达16亿吨,占全国CO2排放总量的16%左右,高于全球(不含中国)约6%的平均水平;吨钢排放2.2吨CO2,高于全球吨钢排放的CO2量(1.7吨),这是因为全球短流程电炉钢产量占钢总产量的比例约25.2%,美国的电炉钢产量占其钢总产量的60%,而我国的“高炉-转炉”流程钢产量约占全国钢总产量的94%,电炉钢产量占比约6%左右。

  控制碳排放是我国要承担的国际责任。2015年6月30日,中美气候变化联合声明中,我国提出一个压力较大的目标,到2030年,中国单位GDP排放的二氧化碳比2005年下降60%~65%。从总体来看,高碳发展的能源结构短期内难以改变,这是影响行业绿色发展的*主要因素。在这样的结构背景下,近10年来,中国钢铁行业绿色低碳发展取得了显著的成绩,节能、降耗、减排达标,固体废弃物综合利用率明显提升。

  今后,钢铁行业要坚持绿色发展理念,严格依法依规排放,引导企业实施产品全生命周期绿色管理,开发绿色产品,建设绿色工厂,打造全供应链的**、清洁、低碳、循环、发展绿色制造体系,谋求经济增长与资源环境的和谐统一,从而提供能源的利用率,减少温室气体排放,减少污染排放,全面达到国家碳排放指标的要求。国家对钢铁行业的环保治理,是企业生存的一条底线,企业对此要怀有敬畏之心。

  智能化

  去产能(包括局部退出、整体退出和“僵尸企业”退出)只是同质化产能数量上的减少,而只有创新驱动才能促进深层次结构性矛盾的化解,让行业得到可持续的发展。行业创新涵盖技术创新、设备创新、管理(包括生产、销售、物流和环保、经营等)创新,而创新的制高点就是智能化。

  以德国工业4.0、美国“工业互联网”和人工智能软件为特征的第四次工业革命,在全球爆发智能制造的高潮,其根本动因是在全球经济一体化的大背景下,全球出现产能过剩。前三次工业革命要解决的是生产能力不足的问题,而第四次工业革命要解决的是产能过剩问题。德国提出工业4.0是希望通过灵活、**、智慧的系统来满足用户个性化、定制化生产和服务的需求;美国“工业互联网”是将企业系统与外部系统通过信息技术协作运行,达到智能制造的效果;而Alphago人工智能软件使系统有类似于人脑神经元素的“思考”能力和“自适应”能力,将智能化推向高阶段。总而言之,智能制造的特点就是将新一代信息技术与制造业深度融合,从而引发全球性的新一轮工业革命。

  《中国制造2025》和《钢铁工业调整升级规划(2016~2020)》将智能制造作为主攻方向和重点任务,钢铁行业的发展方式是在2.0、3.0、4.0“并联式”同步前行中不断升级,“2.0补课、3.0普及、4.0示范”。我国钢铁行业“高炉-转炉”长流程生产模式碳排放量大、生产规模大、产能过剩,智能制造正在催生这种传统模式的转变和升级。大规模的流水生产线生产正在转向定制化、个性化产品的生产,其中典型例证有宝钢汽车板和南钢船板生产线;通过基础能源信息管理系统(EMS)和实时数据采集与监视控制系统**管理企业的各生产线,达到提高能源利用效率和效益的目的,典型例证是华菱湘钢能源管理体系在“低碳制造、绿色制造”方面取得的显著成效。我国钢铁行业智能制造正在由本企业的信息化向产业链信息化延伸,正在建设“创新驱动、产销一体、管理衔接、三流同步”的管理模式,从规模化生产转向定制化生产,产业的业态也从生产型向服务型转变。企业的信息化从单项应用向局部集成应用以至全面集成应用发展,企业生产经营的各个环节智能化水平将日益提高,实现从传统经济向数字经济转变。

  四个值得探讨的问题

  一是智能制造的着眼点在于企业的全局性,即转型升级(从高碳性转向低碳性,从规模化生产转向定制化生产,从传统经济转向数字经济),并不刻意追求某一个单体设备或系统的高度智能化,也不刻意追求生产流水线都要达到4.0水平,例如高线产品的个性化、定制化特征并不明显,达到3.0水平也很适用了。而作为工业3.0*精华的精益生产,是制造业所必须普及的重要阶段。

  二是有的专家对中国钢铁业如何实现智能化升级的一个观点是,智能制造应该突出企业系统的创新和商业模式的创新,而不是智能制造技术本身。他们提倡要把大企业做“小”,实现“小微化”经营,这里面有智能制造技术问题,但更多的是商业模式管理体系的创新问题。

  三是国家已经把“人工智能”(AI)列入“十三五”规划,将其作为信息化、智能化时代的关键技术。人工智能日益成为新一轮产业革命的引擎,人工智能技术中,旨在使机器人以人脑方式运行的类脑技术,被认为是一个**目标和重要手段。相关领域取得一定的进展,例如语音识别、视觉理解、自然语言处理等均已取得突破性的成就,在未来3~5年,人工智能技术的产业化,主要是由大数据、超算力和深度学习云平台服务在各行各业的落地应用所驱动,人工智能技术的高度集约化、企业化和市场化发展将进一步带动全球经济增长向美、中两国聚集。

  人工智能的发展分为弱人工智能、强人工智能和超强人工智能三个阶段。弱人工智能阶段是指机器的智能可以实现无人值守;强人工智能阶段,机器具有真正推理和解决问题的能力,甚至具有自我意识;超强人工智能阶段,机器则在所有领域都比人类更强。由此来看,我国钢铁行业智能技术水平,似乎处于弱人工智能阶段。但我国在工业领域,如无人飞机、无人驾驶汽车等方面的水平已进入世界先进行列。我国人工智能在理论与实践上的突飞猛进,对钢铁行业的智能制有很大的鞭策和激励作用。

  四是我国的钢铁行业CO2减排是短板。蒂森克虏伯公司2015/2016财年实现CO2减排约100万吨,得益于carbon2cnem项目将CO2制造成化工产品,*终CO2不再被排放到大气中。这也是我国钢铁行业应该借鉴的思路。


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