中國能源效率和能源消費(fèi)的傾向性研究

趙佳麗，馬克衛(wèi)

(山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，山西 太原 030006)

摘要：在分析1978-2014年中國能源效率序列長期趨勢(shì)和周期性波動(dòng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)中國能源效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度及能源消費(fèi)總量的時(shí)間序列模型，利用計(jì)量模型分析2015-2020年中國的能源消費(fèi)需求總量的傾向性，結(jié)果表明：到2020年中國的能源效率將提高到1.775 3萬元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤，能源消費(fèi)需求總量將超過60億噸標(biāo)準(zhǔn)煤；同時(shí)，進(jìn)一步利用改進(jìn)設(shè)計(jì)的狀態(tài)空間模型，分析未來一段時(shí)期中國能源消費(fèi)需求主要構(gòu)成的比重變化情況。

關(guān)鍵詞：能源效率；能源消費(fèi)；時(shí)間序列；結(jié)構(gòu)外推；傾向性

中圖分類號(hào)：O212.1∶F224.0文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2015-06-08

基金項(xiàng)目：四川省社會(huì)科學(xué)研究“十二五”規(guī)劃2014年度課題《四川省工業(yè)碳排放統(tǒng)計(jì)核算體系的建立和應(yīng)用研究》(SC14TJ18);四川省教育廳科技項(xiàng)目《中國能源二氧化碳總量控制研究》(2013SSB0192)

作者簡介：何艷秋，女，重慶人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，講師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，環(huán)境統(tǒng)計(jì)。

一、引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了令世界矚目的成績，而且預(yù)期還將持續(xù)增長。伴隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的急速擴(kuò)張，作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展重要物質(zhì)基礎(chǔ)的能源需求數(shù)量也在不斷提高，2000—2014年年均增速達(dá)到了7.18%，2014年全國能源消費(fèi)總量突破38億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，但是隨著資源儲(chǔ)備的減少，中國能源進(jìn)口數(shù)量正在不斷增加，而作為戰(zhàn)略資源，對(duì)于保障能源供給穩(wěn)定和滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的需要，則具有重要的社會(huì)意義和政治意義。因此，在分析歷史資料的基礎(chǔ)上研究能源效率，準(zhǔn)確把握未來時(shí)期在經(jīng)濟(jì)規(guī)模波動(dòng)下能源消費(fèi)需求的變化趨勢(shì)，依據(jù)未來能源消費(fèi)需求規(guī)模和結(jié)構(gòu)變動(dòng)制定科學(xué)的能源發(fā)展戰(zhàn)略，同時(shí)采取一些針對(duì)性的措施，進(jìn)一步節(jié)能降耗、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、保障能源供給、優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，對(duì)于中國能源安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展意義重大。

長期以來，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者們都在關(guān)注能源效率波動(dòng)和能源消費(fèi)需求趨勢(shì)，研究的角度主要有能源效率波動(dòng)、單一部門的能源需求、能源需求總量預(yù)測(cè)及其影響因素等方面，使用到的研究方法有定性研究及多種定量研究。吳利學(xué)構(gòu)建了能源效率的機(jī)制決定模型，對(duì)中國能源效率變化的決定機(jī)制進(jìn)行了研究[1]；譚忠富等人利用狀態(tài)空間模型、向量誤差修正模型等方法，研究了中國能源效率與其影響因素之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[2]；梁廣華利用平衡增長路徑模型，測(cè)算了1980—2012年的中國全要素能源效率[3]；Soytas U等人使用ARIMA模型法，對(duì)“七國集團(tuán)”及多個(gè)新興工業(yè)化國家的能源消費(fèi)和GDP之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行了研究[4]；Gevorgian V等人采用多元回歸模型(在經(jīng)濟(jì)增長影響因素的基礎(chǔ)之上添加其他變量進(jìn)行預(yù)測(cè))，對(duì)不確定能源供給條件下能源的分配及消費(fèi)進(jìn)行了短期預(yù)測(cè)[5]；Kumar U等人使用灰色馬爾科夫模型，對(duì)印度的能源消費(fèi)進(jìn)行了預(yù)測(cè)[6]；Kucukali S等人使用模糊邏輯方法，對(duì)土耳其的電力需求進(jìn)行了短期預(yù)測(cè)[7]；林伯強(qiáng)使用協(xié)整回歸模型，分析了影響中國電力需求的主要因素，認(rèn)為GDP是其最重要的影響因素[8]；董梅等人結(jié)合柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和面板數(shù)據(jù)模型，研究了中國省際能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系[9]；許滌龍等人利用泰爾指數(shù)，研究了中國東、中、西部能源消耗差異及其影響因素[10]；周揚(yáng)等人使用組合模型，對(duì)未來江蘇省煤炭和石油的需求量進(jìn)行了預(yù)測(cè)[11]；張躍軍等人引入支持向量機(jī)模型，對(duì)北京的能源需求變化趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)[12]。

綜上，各種統(tǒng)計(jì)和計(jì)量模型方法的應(yīng)用，在對(duì)能源效率波動(dòng)和能源消費(fèi)需求趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性方面起到了積極的促進(jìn)作用，但是對(duì)能源消費(fèi)總量的預(yù)測(cè)則因能源消費(fèi)序列的復(fù)雜特性，使那些僅從數(shù)據(jù)序列本身出發(fā)或者從影響因素推算角度出發(fā)所構(gòu)建的模型,誤差普遍偏大。從與已公布實(shí)際資料的對(duì)比角度看，2010年之前的部分能源消費(fèi)需求模型計(jì)算結(jié)果偏差能夠達(dá)到50%以上，而這些偏差產(chǎn)生的重要原因之一，便是模型構(gòu)建過程中對(duì)回歸殘差波動(dòng)的尾部效應(yīng)把握不夠準(zhǔn)確或者沒有把握。本文中使用的GARCH族模型，其優(yōu)勢(shì)便在于能夠最大限度地捕捉殘差波動(dòng)效應(yīng)。同時(shí)，前人的研究成果很多是對(duì)單一能源消費(fèi)需求總量的討論，較少從能源消費(fèi)總量及結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)研究，也即缺乏對(duì)能源的消費(fèi)需求總量及結(jié)構(gòu)的精確量化分析，因而對(duì)中國未來時(shí)期能源消費(fèi)需求狀況的判斷只能是定性的或者是大概趨勢(shì)和方向性的簡單把握，從而加大了相關(guān)政策制定的風(fēng)險(xiǎn)。為了克服這一缺陷，本文將重點(diǎn)關(guān)注中國能源效率波動(dòng)下能源消費(fèi)需求總量及結(jié)構(gòu)傾向性的精細(xì)化分析，采用時(shí)間序列模型和專門設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)分解狀態(tài)空間模型進(jìn)行研究。具體從能源效率波動(dòng)分析入手，分析其中所包含的趨勢(shì)因素與周期性因素，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建能源效率序列的趨勢(shì)和周期性波動(dòng)分析模型；通過對(duì)趨勢(shì)性因素和周期性因素的預(yù)測(cè)來完成對(duì)能源效率序列的最終預(yù)測(cè)，進(jìn)一步對(duì)未來經(jīng)濟(jì)增長速度的預(yù)測(cè)計(jì)算出經(jīng)濟(jì)規(guī)模數(shù)據(jù)；再利用經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源效率序列的預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算未來時(shí)期中國能源消費(fèi)需求總量；利用專門設(shè)計(jì)的狀態(tài)空間模型來完成對(duì)未來時(shí)期中國能源需求結(jié)構(gòu)的分解，以期能夠?qū)?015—2020年中國能源消費(fèi)需求總量及來源結(jié)構(gòu)有所把握。

二、1978年以來的能源效率波動(dòng)分析

按照上文研究思路，首先對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長中的能源效率的波動(dòng)情況進(jìn)行分析考察。為了表述方便，設(shè)定Nt為年度能源效率(萬元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，Zt為能源效率的發(fā)展速度序列(上年=100)，Gt為GDP發(fā)展速度(上年=100)，Yt為中國年度能源消費(fèi)總量(噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，其中年度能源效率(Nt)的計(jì)算公式為：

(1)

其中年度固定價(jià)格GDP的價(jià)格基期固定在2014年。

(一)趨勢(shì)分析

為得到中國能源效率的長期趨勢(shì)，對(duì)1978—2014年的年度能源效率序列Nt的常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行回歸分析，得到趨勢(shì)模型：

(2)

F=1 232.201(0.000)DW=0.242

其中TREND序列為時(shí)間演進(jìn)趨勢(shì)項(xiàng)，起始年份取值為1，而后逐年增加一期。由式(2)知，中國能源效率即每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的GDP產(chǎn)出每年大約提高0.035萬元。從模型回歸的趨勢(shì)圖和殘差圖看，中國能源效率總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2002年后中國能源效率實(shí)際值向下偏離其趨勢(shì)線，主要是受當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)狀況與增長方式的影響；2008年后，中國能源效率回歸到最初的上升通道，受轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式壓力的影響逐漸顯現(xiàn)。就發(fā)展態(tài)勢(shì)而言，中國能源效率長期持續(xù)上升，但上升速度正在逐漸放緩。

(二)周期性分析

利用模型(2)回歸結(jié)果的殘差估計(jì)周期因素對(duì)中國能源效率變動(dòng)的影響，回歸模型設(shè)計(jì)與估計(jì)結(jié)果如下：

(3)

使用最小二乘方法估計(jì)結(jié)果為：

(4)

F=138.65(0.000)DW=1.832

其中RESID為回歸方程式(2)中的殘差；CIt為能源效率發(fā)展速度對(duì)長期趨勢(shì)的偏離，代表時(shí)間趨勢(shì)以外的其他因素對(duì)能源效率的影響結(jié)果。

(5)

其中CIt為周期性因素，能源效率增速較高時(shí)CIt為正，反之則為負(fù)。從以上回歸模型結(jié)果可看出，模型擬合較好，回歸系數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果和回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果顯著，DW統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果落入無自相關(guān)區(qū)域；進(jìn)一步對(duì)模型回歸殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)結(jié)果及自相關(guān)、偏自相關(guān)系數(shù)表明殘差序列為平穩(wěn)序列，模型回歸結(jié)果可用。

從回歸結(jié)果可以看出，前一期和當(dāng)期能源效率對(duì)時(shí)間趨勢(shì)的偏離對(duì)下一期的偏離有著顯著影響，能源效率波動(dòng)周期因素對(duì)這一偏離也有影響。當(dāng)期的能源效率增長率偏離了平均增長率時(shí)，對(duì)于下一期的能源效率偏離有相同方向的影響，即當(dāng)期能源效率水平下降低于平均水平時(shí)，往往下一期的能源效率水平下降也會(huì)低于平均下降水平；當(dāng)期之前一期能源效率下降水平低于平均下降水平時(shí)，則會(huì)促使下期的能源效率下降速度更快。周期性因素對(duì)能源效率序列的波動(dòng)影響較小，影響中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源效率上升的主要因素是經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變和能源利用效率的提高，長期來看經(jīng)濟(jì)增長方式正在由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，隨著技術(shù)進(jìn)步能源利用效率也將不斷提高，期間雖會(huì)受到其他因素影響而出現(xiàn)波動(dòng)或者反復(fù)，但總的態(tài)勢(shì)基本不會(huì)改變。

三、能源消費(fèi)總量的傾向性實(shí)證研究

對(duì)能源效率歷史數(shù)據(jù)的分析只是了解了該序列的波動(dòng)情況，明確了1978年以來中國提高能源利用效率的演進(jìn)歷程，從分析功效角度來看，僅是停留在“了解過去”這一層面。然而，在經(jīng)濟(jì)分析中筆者關(guān)注的重點(diǎn)，在于利用歷史資料對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)未來的發(fā)展趨勢(shì)即傾向性進(jìn)行盡可能準(zhǔn)確判斷，并利用計(jì)量模型方法對(duì)未來一定時(shí)期內(nèi)的能源效率做出分析，進(jìn)而再對(duì)GDP波動(dòng)條件下中國年度資源消費(fèi)傾向性做出分析，以便從總量上對(duì)未來能源消費(fèi)情況進(jìn)行把握。

(一)能源效率預(yù)測(cè)的時(shí)間序列模型

能源效率預(yù)測(cè)采用序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)與周期性波動(dòng)預(yù)測(cè)相疊加的方法來完成。首先構(gòu)造CIt序列的預(yù)測(cè)模型，將其預(yù)測(cè)結(jié)果帶入模型(4)，得到能源效率周期性波動(dòng)序列的預(yù)測(cè)值。方法上選擇時(shí)間序列模型，為了剔除不規(guī)則波動(dòng)的影響，對(duì)CIt序列進(jìn)行平滑處理，得到序列HCIt。在采用時(shí)間序列建模之前要首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法使用ADF法，1978—2014年CIt和HCIt序列的檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1　周期性因素及其平滑序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果表

表1檢驗(yàn)結(jié)果表明，CIt和HCIt序列在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)時(shí)間序列。在構(gòu)建序列模型時(shí)經(jīng)過模型篩選和檢驗(yàn)，最終確定使用GARCH族模型中的ARMA(2，1)，GARCH(0，2)模型形式構(gòu)建HCIt序列的預(yù)測(cè)模型，即：

(6)

模型最終估計(jì)結(jié)果為：

(7)

F=41.91(0.000)DW=1.717

模型回歸的擬合優(yōu)度和修正后的擬合優(yōu)度分別達(dá)到了0.903、0.882，自變量對(duì)因變量的回歸擬合良好；回歸方程通過了整體顯著性F檢驗(yàn)，說明整個(gè)回歸模型是顯著的；回歸殘差的自相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量DW值為1.717，初步判斷模型殘差不存在自相關(guān)；進(jìn)一步用自相關(guān)、偏自相關(guān)系數(shù)對(duì)殘差進(jìn)行檢驗(yàn)，Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果表明殘差是一個(gè)不包含截距和趨勢(shì)項(xiàng)的平穩(wěn)白噪聲過程，模型回歸結(jié)果可用。

能源效率序列趨勢(shì)性波動(dòng)的預(yù)測(cè)只需將Trend序列的取值依次增加一個(gè)單位，帶入方程(2)便可計(jì)算。將HCIt預(yù)測(cè)結(jié)果帶入方程(4)即可得到周期性波動(dòng)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果；將趨勢(shì)序列和周期性波動(dòng)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果合計(jì)，即是能源效率序列的最終預(yù)測(cè)結(jié)果，如表2所示。

表2　能源效率預(yù)測(cè)結(jié)果表

(二)能源消費(fèi)總量預(yù)測(cè)模型

構(gòu)造GDP總量預(yù)測(cè)模型。由于GDP總量序列為非平穩(wěn)時(shí)間序列，不能直接構(gòu)建時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，故先對(duì)GDP發(fā)展速度Gt(上年=100)序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。依照建模程序，首先對(duì)1978—2014年的Gt序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法依然使用ADF方法，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3　 GDP發(fā)展速度序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果表

注：C表示有截距項(xiàng)。

表3檢驗(yàn)結(jié)果表明，Gt是一個(gè)在1%顯著性水平下顯著的平穩(wěn)時(shí)間序列，可以進(jìn)行時(shí)間序列建模，但考慮到中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度在個(gè)別年份會(huì)出現(xiàn)極值的問題，為了減小這種極端值不規(guī)則波動(dòng)的影響，先對(duì)Gt序列進(jìn)行平滑處理，平滑后的序列用HGt表示，經(jīng)過單位根檢驗(yàn)HGt序列也是平穩(wěn)時(shí)間序列(檢驗(yàn)結(jié)果見表2)。經(jīng)過模型篩選和檢驗(yàn)，最終確定使用時(shí)間序列預(yù)測(cè)ARMA(2，1)模型形式構(gòu)建HGt序列的預(yù)測(cè)模型，即：

(8)

模型最終估計(jì)結(jié)果為：

(9)

F=102.45(0.000)DW=2.049

表4　時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)結(jié)果表

從表4分析結(jié)果可以看出，未來時(shí)期中國年度能源效率還將持續(xù)提高，但上升速度會(huì)逐漸放緩，未來六年間會(huì)上升約0.117 8個(gè)單位，約是2008—2014年六年間下降量的36%，這主要是由于該指標(biāo)絕對(duì)水平越高則上升所需要的外部技術(shù)難度越大。經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度指標(biāo)未來六年呈現(xiàn)先上升后下降，峰值約在2019年出現(xiàn)為110.9265%，2015—2020年平均經(jīng)濟(jì)增速約為9.82%，按照2014年價(jià)格計(jì)算的2020年中國經(jīng)濟(jì)規(guī)模將會(huì)是2014年的1.75倍。依據(jù)經(jīng)濟(jì)規(guī)模和年度能源效率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算得到了2015—2020年中國的能源需求總量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，年度平均增速為8.57%，低于經(jīng)濟(jì)平均增速，說明隨著經(jīng)濟(jì)增長方式的調(diào)整和能源利用效率的提高，同等規(guī)模的產(chǎn)出增加所消耗的能源數(shù)量在逐漸下降，但是從總量上看到2020年中國年度能源需求總規(guī)模會(huì)超過60億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，約是2014年的1.64倍，不能不說在未來一定時(shí)期內(nèi)中國能源需求巨大，必須采取切實(shí)有效的措施來進(jìn)一步節(jié)能降耗，保障能源供給。

四、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究

在完成能源消費(fèi)總量傾向性分析之后，將研究能源消費(fèi)需求的主要構(gòu)成傾向性。中國能源需求的來源主要有煤炭、石油、天然氣以及水電、核電、風(fēng)電，將其分為四類，其中水電、核電和風(fēng)電并稱為清潔能源，并對(duì)未來時(shí)期內(nèi)四類主要能源的需求總量情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果采用傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型推算方式，需要構(gòu)建四個(gè)時(shí)間序列模型，因?yàn)闀r(shí)間序列模型構(gòu)建的基本要求較多，過多的時(shí)間序列模型逐一估計(jì)，使多數(shù)模型得到較為準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果比較困難。四種能源因無法從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上去區(qū)分其影響因素，也即如果構(gòu)建影響因素預(yù)測(cè)模型則四類能源影響因素相同，這又使多元回歸或者聯(lián)立方程模型的構(gòu)建顯得困難。由于是在進(jìn)行由總量到構(gòu)成分量的分解，一種思路是直接將總量分解為構(gòu)成分量，另外一種思路便是首先進(jìn)行構(gòu)成元素比重預(yù)測(cè)，然后進(jìn)行總量分解。狀態(tài)空間模型形式恰好可以滿足第二種預(yù)測(cè)思路的要求，一次性地完成對(duì)多個(gè)信號(hào)方程中存在的潛在影響進(jìn)行系統(tǒng)性估計(jì)，因?yàn)檫M(jìn)行的是總量到分量的分解操作，不涉及傳統(tǒng)建模過程中影響因素經(jīng)濟(jì)關(guān)系的考察，因此使用確定性方程的形式設(shè)計(jì)信號(hào)方程，即總量構(gòu)成比重系數(shù)計(jì)算式作為信號(hào)方程，方程中不含誤差。狀態(tài)方程在設(shè)計(jì)過程中則需要靈活把握，需要依據(jù)比重序列的歷史資料波動(dòng)情況設(shè)置成隨機(jī)游走、AR(1)或者帶有漂移項(xiàng)的隨機(jī)游走過程*同一系統(tǒng)中的不同狀態(tài)方程形式設(shè)定可以不同。。由于分解后全部結(jié)構(gòu)系數(shù)的總和為1，所以在估計(jì)方程中還需要進(jìn)行1和約束，故需對(duì)中國能源消耗總量分解模型的構(gòu)建和估計(jì)進(jìn)行詳細(xì)說明。

上文設(shè)置了用Yt表示中國年度能源消費(fèi)總量序列，為了表述方便用Y1t、Y2t、Y3t、Y4t分別表示中國年度煤炭、石油、天然氣和清潔能源的消費(fèi)總量序列*Y1 t、Y2 t、Y3 t、Y4 t序列單位全部為轉(zhuǎn)化之后的萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。，則有：

Yt=Y1t+Y2t+Y3t+Y4t

(10)

一般化的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)過程可以表述為：首先進(jìn)行Yt向量的預(yù)測(cè)，構(gòu)建時(shí)間序列模型為：

(11)

其次構(gòu)建對(duì)未來時(shí)期四種能源消費(fèi)狀況結(jié)構(gòu)系數(shù)的預(yù)測(cè)模型，其中信號(hào)方程部分的模型設(shè)計(jì)為：

(12)

式(12)中，前三個(gè)方程用于計(jì)算煤炭、石油、天然氣的消費(fèi)比重，屬于確定性方程，方程中不設(shè)置誤差項(xiàng)；最后一個(gè)方程為清潔能源消費(fèi)比重系數(shù)推算恒等式，在操作中起到約束方程的作用，保證四種能源消費(fèi)比重系數(shù)之和為1。下面的步驟便是確定狀態(tài)方程，用于比重系數(shù)的外推預(yù)測(cè)，一般化的狀態(tài)方程形式可以記為：

(13)

至此，預(yù)測(cè)模型的設(shè)置已經(jīng)完畢，但是狀態(tài)空間模型的估計(jì)過程不同于其它計(jì)量模型，在估計(jì)之前還需要設(shè)定估計(jì)系數(shù)和估計(jì)方程殘差方差的初始值。由于設(shè)定的信號(hào)方程為確定性方程，其中的消耗比例系數(shù)可以事前計(jì)算，這樣就可以使用事先計(jì)算出來的消耗比例序列，并通過系統(tǒng)方程模型對(duì)狀態(tài)方程進(jìn)行預(yù)先估計(jì)，用估計(jì)出來的系數(shù)和相應(yīng)方程的殘差作為設(shè)定狀態(tài)空間模型系數(shù)初值的依據(jù)，即：

(14)

對(duì)以上結(jié)構(gòu)系數(shù)序列按照上文設(shè)定的狀態(tài)方程形式進(jìn)行回歸估計(jì)，估計(jì)模型為：

(15)

使用系統(tǒng)估計(jì)對(duì)以上模型估計(jì)完成之后，用估計(jì)出來的系數(shù)φ1、φ2、φ3、φ4、φ5、φ6分別作為狀態(tài)方程中系數(shù)c1、c2、c3、c4、c5、c6的初值。另外，由于結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型中狀態(tài)方程的最終實(shí)際估計(jì)形式為：

(16)

所以在估計(jì)之前還需要對(duì)c7、c8、c9的初始值進(jìn)行設(shè)定，具體設(shè)定公式為：

(17)

其中var(μ1)t、var(μ2)t、var(μ3)t分別表示(μ1)t、(μ2)t、(μ3)t序列的方差。

至此，完成了能源消費(fèi)總量結(jié)構(gòu)分解模型估計(jì)的全部工作，實(shí)際操作過程中只需依據(jù)消耗比例序列歷史數(shù)據(jù)情況，為每一個(gè)序列選擇適當(dāng)?shù)臓顟B(tài)方程回歸形式，其它部分按照以上步驟操作便可完成結(jié)構(gòu)狀態(tài)空間模型的估計(jì)和預(yù)測(cè)。

通過分析1978—2014年的中國能源消費(fèi)總額中4種能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)情況，依據(jù)以上介紹最終設(shè)計(jì)并估計(jì)了中國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)系數(shù)的預(yù)測(cè)模型，即：

(18)

(19)

模型估計(jì)結(jié)果通過了相關(guān)檢驗(yàn)，同時(shí)模型的回歸殘差滿足嚴(yán)格的白噪聲過程，故模型回歸結(jié)果可用。利用該模型對(duì)中國2015—2020年的能源需求構(gòu)成比重進(jìn)行傾向性分析，具體結(jié)果見表5。

表5　 能源消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)傾向性分析結(jié)果表　　單位：%

在2015—2020年能源消費(fèi)需求總額時(shí)間序列分析基礎(chǔ)之上，結(jié)合能源需求結(jié)構(gòu)比重系數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，便可以計(jì)算出2015—2020年中國能源消費(fèi)需求總量，結(jié)果見表6。

表6　能源消費(fèi)需求總量預(yù)測(cè)結(jié)果表　單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤

從能源消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)傾向性分析結(jié)果來看，未來一定時(shí)期內(nèi)煤炭將依然是中國能源需求的主要來源，其余來源依次排序是石油、清潔能源和天然氣。具體需求比重上，未來六年煤炭和石油需求量比重將分別下降0.93%和0.75%，而天然氣和清潔能源比重將分別上升1.34%和0.34%。就需求總量而言，煤炭、石油、天然氣和清潔能源2020年的需求量將分別是2014年的1.61、1.57、2.02、1.69倍，這對(duì)中國能源供給尤其是天然氣和清潔能源的發(fā)展提出了極大挑戰(zhàn)。

五、結(jié)論

從序列波動(dòng)分析、時(shí)間序列模型、狀態(tài)空間模型分析結(jié)果看，中國每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的GDP產(chǎn)出呈現(xiàn)持續(xù)增加態(tài)勢(shì)，能源效率不斷提高。隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，能源消費(fèi)需求數(shù)量正在急速擴(kuò)張，需求結(jié)構(gòu)上仍以傳統(tǒng)的煤炭和石油為主，但未來年份天然氣和清潔能源的需求規(guī)模將顯著增加，具體結(jié)論為：

第一，由長期趨勢(shì)和周期性波動(dòng)分析結(jié)論可知，1978年以來中國每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的GDP產(chǎn)出即能源效率雖有波動(dòng)，但總體上處于上升通道。從序列本身而言主要受到長期趨勢(shì)的影響，周期性影響不太明顯，從圖形上看呈現(xiàn)近10年一個(gè)周期，期初能源效率有所提高，期中持續(xù)下降。就上升速度而言，與前期相比后期正在逐漸放緩，2009年以來尤其明顯，這主要是由于低水平能耗基礎(chǔ)上的能耗下降所需要的外部條件越來越多，諸如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)改進(jìn)等，這些條件的實(shí)現(xiàn)難度隨著社會(huì)發(fā)展在逐漸加大。

第二，由時(shí)間序列模型分析結(jié)果可知，2015—2020年中國年度平均經(jīng)濟(jì)增速約為9.82%，按照2014年價(jià)格計(jì)算的2020年中國經(jīng)濟(jì)規(guī)模將會(huì)是2014年的1.75倍；2015—2020年中國能源需求總量的年均增速約為8.57%，到2020年中國年度能源需求總規(guī)模將會(huì)達(dá)到62.9億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，是2014年的1.64倍，但能源效率還將持續(xù)提高，只是上升速度將會(huì)非常緩慢?？傊?，經(jīng)濟(jì)規(guī)模顯著增大所拉動(dòng)的能源需求規(guī)模急速擴(kuò)張要求在未來時(shí)期內(nèi)中國必須采取積極有力的措施，進(jìn)一步深化經(jīng)濟(jì)改革，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，提高技術(shù)進(jìn)步水平，節(jié)能降耗，顯著提高資源利用效率，制定科學(xué)的能源發(fā)展戰(zhàn)略。

第三，由結(jié)構(gòu)分解狀態(tài)空間模型分析結(jié)果可知，2015—2020年中國能源需求結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)微調(diào)態(tài)勢(shì)，煤炭和石油占比雖略有下滑，但在未來時(shí)期依然將是主要能源，占比依然維持在六成以上和接近兩成水平。因此，中國政府應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化能源的消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。同時(shí)，天然氣和水電、風(fēng)電、核電等清潔能源在未來時(shí)期的需求數(shù)量會(huì)在現(xiàn)有基礎(chǔ)之上有較大幅度增長，到2020年分別是現(xiàn)有需求數(shù)量的2.02倍和1.69倍，這要求中國在未來時(shí)期必須加大這兩種能源領(lǐng)域的投入力度，大幅提高產(chǎn)能，以滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需要。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳利學(xué).中國能源效率波動(dòng):理論解釋、數(shù)值模擬及政策含義[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009(5).

[2]譚忠富,張金良.中國能源效率與其影響因素的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2010(4).

[3]梁廣華.中國全要素能源效率測(cè)算方法研究——基于經(jīng)濟(jì)平衡增長的思想[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2014(5).

[4]Soytas U, Sari R. Energy Consumption and GDP: Causality Relationship in G7 Countries and Emerging Markets [J]. Energy Economics, 2003, 25(1).

[5]Gevorgian V, Kaiser M. Fuel Distribution and Consumption Simulation in the Republic of Armenia [J]. Simulation, 1998, 71(3).

[6]Kumar U, Jain V K. Time Series Models (Gery-Markov, Gery Model with Rolling Mechanism and Singular Spectrum Analysis) to Forecast Energy Consumption in India [J]. Energy, 2010,35(4).

[7]Kucukali S, Baris K. Turkey’s Short-Term Gross Annual Electricity Demand Forecast by Fuzzy Logic Approach [J]. Energy Policy, 2010, 38(5).

[8]林伯強(qiáng). 結(jié)構(gòu)變化、效率改進(jìn)與能源需求預(yù)測(cè)——以中國電力行業(yè)為例[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013(5).

[9]董梅,孟秋敏.中國區(qū)域能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的比較研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析 [J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2012(6).

[10]許滌龍，湯智斌 ，鐘雄.基于泰爾指數(shù)的能源消耗與 GDP 增長協(xié)同影響分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2013(9)

[11]周揚(yáng),吳文祥，胡瑩，劉秀香.基于組合模型的能源需求預(yù)測(cè)[J].中國人口·資源與環(huán)境，2010(4).

[12]張躍軍,周彬，王麗.基于支持向量機(jī)模型的北京市能源需求預(yù)測(cè)研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2013(3).

Research on the Energy Efficiency and Tendency of Energy Consumption in China

ZHAO Jia-li, MA Ke-wei

(The Faculty of Statistics, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030006, China)

Abstract:Based on the analysis of the long-term trend and periodic fluctuation of China's energy efficiency from 1978 to 2014, we designed the time series model of China's energy efficiency, GDP growth rate and the total energy consumption , using the model we analyzed the tendency of the total energy consumption in china from 2014 to 2020, the results showed that China's energy efficiency would be raising to 17753 yuan/tons of standard coal and the total energy consumption demand would be more than 6 billion tons of standard coal by 2020. And then we used a specially designed state space model to complete the structure decomposition of the total energy demand's forecasting results. Finally, we analyzed the proportion changes in mainly composed of energy demand in China's future.

Key words:energy efficiency; energy consumption; time series; structural extrapolation; tendency

(責(zé)任編輯：郭詩夢(mèng))

【統(tǒng)計(jì)理論與方法】