基于无偏灰色模型的中国能源生产总量及其构成的分析与预测

2018-05-30 10:48缪谢雨杨晨
工业经济论坛 2018年4期

缪谢雨 杨晨

摘 要:能源是国民经济增长、社会稳定持续发展以及实现社会主义现代化建设目标的物质动力和基本保障。能源的开发、节约等问题关乎着社会稳定和环境安全,引起了世界各国的高度重视。本文以中国统计年鉴2017年的数据为基础,基于无偏灰色模型预测了2017到2021年中国能源生产总量及其构成并分析了能源生产结构的变动趋势,对煤炭行业解决产能问题和改善环境质量等具有重要意义。结果表明,2017到2021年全国能源生产总量逐年增长,但增长率逐渐下降。原煤的年产量明显减少,而原油和天然气的年产量均保持缓慢的上升趋势,可再生能源的年产量逐年增长且增长速度较快。预测结果符合我国能源生产总量及其构成的发展趋势,对实现我国低碳环保、大力发展绿色清洁能源的治国理念和方针政策有重要意义。

关键词:能源产量构成;无偏灰色模型;生产趋势;政策方针

中图分类号:U260,15+3 文献标识码:A 文章编号:2095-7866 (2018) 04-001-005

工业经济论坛 URL: http//www.iereview.com.cn DOI: 10.11970/j.issn.2095-7866.2018.04.001

Abstract: Energy is the material power and basic guarantee for the national economic growth, sustainable social development and realizing the goal of socialist modernization. The development and conservation of energy are closely related to social stability and environmental security, which have aroused great attention from all countries in the world. This paper predicts the total energy production in China from 2017 to 2021 by using the unbiased Grey prediction model based on the China's Statistical Yearbook 2017. Then the energy production structure and its changing trend are Analyzed. The results show that the total energy production will increase year by year with an decreasing growth rate from 2017 to 2021. Specifically, the annual output of raw coal has been reduced significantly, while the annual output of crude oil and natural gas keeps a slow rising trend. In addition, the annual output of renewable energy increases with a rapid growth rate. The forecast results are in line with the development trend of the total energy production and its composition in China. It is of great significance to realize the Chinese government idea and policy of low carbon energy, environmental protection and green cleanliness.

Key words: Energy Production Structure; Unbiased Grey Prediction Model; Production Trend; Policy Guideline

引言

自十一届三中全会以来党中央就把经济建设作为党的工作重心,大力发展经济建设是实现国家富强、民族振兴的必要条件。能源是经济发展的主要驱动力,是一个国家独立地更快更好地发展的物质前提。在从木材到煤炭、从煤炭到石油、从常规能源到核能源与其它新能源的能源结构提升的过程中,往往带来了社会生产力的重大发展[1]。随着时代的发展,生产技术的进步,全国能源产量逐渐增多,但是在人口基數巨大的中国,人们对能源的需求量也是与日俱增的,因此有限的资源是否能够得到最好地分配对整个国家的经济、政治稳定有极大的影响,而预测未来的能源生产总量及其构成是预见国家未来发展状况和进行宏观调控的基础。我国一直是以原煤、原油和天然气作为支撑社会发展的主要能源。近20年来,原煤的年产量都占全国能源总产量的70%以上,尤其是2003年至2013年期间高达75%以上;可再生能源的年平均产量占全国能源总产量的10%左右。然而最近几年,原煤的年产量在全国能源生产总量中的占比呈逐年下降趋势,可再生能源产量上升幅度较大。这表明近几年我国的能源生产结构已经发生了较大的变化。因此,为了研究能源生产的结构演化,预测能源生产总量及其构成、分析各能源生产变动趋势是有必要的。

能源问题的研究过程中大多将能源生产与消费相结合,对能源的消费预测、消费结构等研究颇多,亦或是针对某个地区的能源产量进行预测。常见的预测模型有一次(线性)预测模型、二次抛物线预测模型、三次抛物线预测模型、指数曲线预测模型、单指数平滑预测模型、马尔可夫预测[2]、无偏灰色预测、双组份模型、BP神经网络模型[3]、ARIMA模型[4]、GMDH混合模型[5]、LEAP模型[6]、GA-SA预测法[7]、Elman模型[8]、系统动力学[9]、回归预测模型[10]等。例如孙爱存[11]基于1991-2006年我国能源产量的历史数据,使用了一次(线性)预测模型、二次抛物线预测模型、三次抛物线预测模型、指数曲线预测模型、单指数平滑预测模型这五种预测方法进行预测;又如包森等[12]采用埃农映射作为双组份模型从非线性方法角度分析了能源系统的复杂性,并且对中国的能源生产与消费进行了短期预测;此外傅瑛等[13]将混沌动力学原理与经济学原理相结合,建立哈维尔摩模型来预测我国能源产量,等等。

当前,对能源产量的研究方法有很多,而这些方法都存在一定的缺陷。例如系统动力学,它要求在全面分析能源产量时变系统的基础上建立变量体系,进行产量预测,分析过程难免会主观判断并且缺乏全面性;又如回归模型,它的自变量选择可能忽略了某些因素的影响,且指标之间可能存在多重共线性,在数据列存在较大波动时预测误差较大[14]。本文采用灰色预测模型GM(1,1)[15]对2017-2021年的全国能源总产量及其构成进行预测。灰色GM(1,1)的特点是运算简单、快捷。与传统灰色GM(1,1)相比,无偏灰色预测模型不存在传统灰色预测模型有的预测偏差,它不仅可以避免在预测过程中因为预测增长率较大而失效的现象,而且在无偏灰色预测模型计算中无累减过程,简化了计算的步骤。此外该模型是对少量的、离散的、无规律的原始数据进行预测,其结果较为准确,这一点与原始数据的特点是相吻合的。

本文首先分析2000至2016年我国的能源生产总量及其构成的基本数据,总结数据变化特点,再考虑无偏灰色模型的优势从而对2017到2021年全国能源总产量及其构成进行预测。本文除了数据预测之外还致力于分析各能源生产变动趋势,有助于决策者根据能源产量的变化制定国家发展方案和进行宏观调控从而实现对环境污染的控制。

一、灰色预测模型GM(1, 1)建立

灰色系统理论是在关联空间、光滑离散函数等概念的基础上定义灰导数和灰微分方程,从而用离散数据列来建立微分方程的动态模型的,也就是说灰色预测模型是将离散随机数变为随机性被显著削弱而且比较有规律的生成数,从而建立起的微分方程形式的模型。

本文使用的方法是无偏灰色预测法。无偏灰色预测模型是目前应用非常广泛的模型,当预测数列为一个变量时,模型为一阶微分方程GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是将原始数据中那些随机分布的数据列,按照时间累计相加后得到一个新的时间序列数据。通过一阶线性微分方程的解可以逼近该新的时间序列[16]。本文即根据GM(1,1)模型的建模理念,经过累加处理后,从能源时间序列数据中挖掘有用信息,从而对未来我国的能源产量进行预测。

具体预测公式如下:

二、基于GM(1, 1)模型的中国能源产量构成分析及预测

(一)中国能源产量及构成分析

将中国能源生产量分为四个部分,分别为原煤生产、原油生产、天然气生产及一次能源电力及其他能源生产,具体占比如图1所示。

对2000-2016年各能源产量占比图进行分析。从图中发现,原煤产量在全国总产量中占据主要地位,原油产量次之,天然气产量的占比最小。此外,各种能源产量的占比随着时间的推移并不是一成不变的。近几年,原煤产量的占比明显减少,而一次电力及其他能源的产量大大增加,原油和天然气的产量占比变化不大。

为了具体分析能源生产构成的演变趋势,对2000-2016年中国能源生产量的占比情况进行具体分析,如图2所示。

根据2000-2016年全国能源生产总量及构成量折线统计图得出,中国能源生产总量和原煤产量的变化均不是呈线性关系;而原油天然气的产量都近似线性关系。其次,2000到2014年期间全国能源生产总量是逐年增加的,由2000年的138570万吨标准煤上升至2014年的361866万吨标准煤。但2015到2016年,全国能源生产总量是递减的。前者出现的原因是我国生产技术的不断提高以及生产、生活对能源的需求量的增加等;后者出现的原因是在全国能源生产总量中占据主要地位的原煤的产量大大降低。

2000至2006年期间,全国能源生产总量增长速度相对较快,而2011至2014年期间增速相对较慢,其原因是在总产量中原煤占比远远超过其他能源,同时在2000至2006年期间,原煤产量总体增长速度较快,而在2011至2014年期间,原煤产量增速大大减缓。

近几年,原煤的产量呈现负增长趋势,而一次电力及其他能源的产量呈现出显著上升趋势。其原因是国家大力发展清洁能源、出台了保护环境的相关政策。

(二)中国能源产量构成的预测分析

根据对2000-2016年中国能源产量构成比例及特征分析,根据灰色预测模型GM(1,1)对2017-2021年中国能源产量进行预测,得到中国能源生产总量及能源构成量的具体数据值,为了便于分析和比较,所有预测值的单位统一化为万吨标准煤。如图表1所示。

为了便于了解2017-2021年中国能源总量的变化情况,图3中具体分析了各能源生产量随时间的变化趋势及高碳能源-低碳能源的占比趋势,如图3所示。

从2017-2021年全国能源生产总量及构成量折线统计图中可以看出,2017-2021年全国能源生产总量呈上升趋势,其中原煤的生产总量虽然依旧在全国能源生产总量中占主要地位,但是它是呈下降趋势的。然而,之所以全国能源生产总量没有因为原煤的产量下降而下降,是因为一次电力及其他能源的产量在全国能源生产总量中的占比大大提高,并且呈现逐年上升趋势。这符合我国能源发展的现状:人口基数大的中国能源生产总量在短期内不可能减少;可再生能源的大力发展使得能源结构更加完善。

三、结论

本文用灰色预测模型预测了2017到2021年全国能源生产总量及其构成,并分析了各能源生产变动趋势。预测對于制定和有效实施能源政策非常重要。考虑到我国能源需求的快速增长和能源生产和消费结构的不平衡,对能源生产、消费总量和结构的准确预测是分析自给率和制定新能源政策的关键[17]。面对经济的飞速发展,我国必须要有一个强有力的能源供应来稳住现代化建设的步伐。根据研究结果,针对现阶段能源中存在的问题,我国不仅要加快研发低能耗、无污染的新能源,而且要减少能源的损耗,提高绿色能源的利用率。要以保护环境为前提,坚决抵制先污染后治理的作法,并且合理调整能源结构从而实现能源结构多元化。针对我国的特殊国情和特殊的能源结构,中国必须找到适合自己的能源生产道路来不断强化经济建设。

基金项目

江苏大学第十六大学生科研项目(批准号:NO. 16A295)

参考文献

[1] 谢治国.新中国能源政策研究[D].中国科学技术大学,2006.

[2] 韦炜,全渝娟,卓奕涛,陈学亮,林艳.基于多阶马尔可夫预测的个性化推荐算法[J].计算机工程,2015,41(11):59-66.

[3] 张启贤,何宇婷.基于ARIMA模型的福建省能源消费总量预测分析[J].榆林学院学报,2017,27(06):74-78.

[4] 任继勤,夏景阳,殷悦.基于改进的BP神经网络和马尔科夫模型的一次能源消费预测—以北京市为例[J].生态经济,2017,33(11):28-33.

[5] 肖进,孙海燕,刘敦虎,曹瀚文,汪寿阳.基于GMDH混合模型的能源消费量预测研究[J].中国管理科学,2017,25(12):158-166.

[6] 陈睿,饶政华,刘继雄,谌盈盈,廖胜明.基于LEAP模型的长沙市能源需求预测及对策研究[J].资源科学,2017,39(03):482-489.

[7] 闫晓霞,张金锁,邹绍辉.新常态下能源间替代弹性预测—基于GA-SA方法[J].中国管理科学,2015,23(S1):755-762.

[8] 彭新.能源消费需求预测的Elman模型及应用[J].应用能源技术,2016,(09):52-54.

[9] 李健,郭姣,苑清敏.京津冀协同发展背景下能源需求预测与政策影响研究[J].干旱区资源与环境,2018,(05):5-11.

[10] 薛黎明,张心智,刘保康,胡雅各.基于支持向量回归机的河北省能源消費碳排放预测[J]煤炭工程,2017,49(08):165-168.

[11] 孙爱存.几种能源产量预测模型的预测效果比较[J].统计与决策,2008,(09):159-160.

[12] 包森,田立新,王军帅.中国能源生产与消费趋势预测和碳排放研究[J].自然资源学报,2010,25(08):1248-1254。

[13] 傅瑛,田立新,丁丹平,许刚.混沌动力学模型在我国能源生产预测中的应用[J].江苏大学学报(自然科学版),2003,(01):26-29.

[14] 李义华,杜康,周洁.基于改进灰色马尔科夫模型的木材需求量预测[J].中南林业科技大学学报,2017,37(12):133-138.

[15] 韩忠庚编著.《数学建模方法及其应用》.高等教育出版社,2009,6.

[16] 张英杰.我国能源需求预测及其结构优化研究[D]. 华北电力大学(北京), 2016.

[17] Xie, N. M., C. Q. Yuan, Y. J. Yang. Forecasting China's energy demand and self-sufficiency rate by grey forecasting model and Markov model[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2015, 66:1-8.