李姝 李衛(wèi)東
摘 要:分析了北京地區(qū)能源消費總量與地區(qū)生產(chǎn)總值、能源消費品種、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源效率等因素之間的關(guān)系。針對北京市能源消費建立了灰色模型、隨機時間序列模型以及多元線性模型,通過比較各個模型的擬合程度與預測精度選擇最優(yōu)模型進行預測,本文最終選擇ARIMA(1,2,1)對北京市2016-2020年的能源消費總量進行預測,并根據(jù)實際情況提出提高能源利用率、發(fā)展可再生能源等相應的政策建議。
關(guān)鍵詞:能源消費 影響因素 多元線性回歸模型 隨機時間序列模型 灰色預測
一、北京市能源消費情況影響因素分析
首先,考察能源消費與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系,如圖1所示,從2000年到2004年,北京市重工業(yè)對能源的需求量增大導致能源彈性系數(shù)在這一期間呈上升趨勢;從2005年到現(xiàn)在,由于國家推行節(jié)能降耗與綠色GDP,能源消費彈性系數(shù)呈現(xiàn)逐年下降的趨勢。
其次,考察能源消費品種結(jié)構(gòu)的變化對能源消費量的影響。從圖2可以看出,在2010年煤品與油品占能源消費的大半,而近年來煤品的消費量呈現(xiàn)出大幅度的下降,天然氣替代了煤品的地位。研究表明天然氣所含的熱量相對于煤品來說較高,因此我們可以認為能源品種結(jié)構(gòu)的變革會影響能源消費的變化。
對于行業(yè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對能源消費的影響,由圖3可以看出,北京市正努力實現(xiàn)經(jīng)濟不再依賴于重工業(yè),而是逐步提高第三產(chǎn)業(yè)比重,增強北京的軟實力,這將對北京的能源消費產(chǎn)生重大影響。
二、 北京市能源消費總量預測
(一)北京市能源消費總量多元回歸模型
本文決定將下列指標作為解釋變量來構(gòu)建北京市能源消費總量的多元回歸模型,即經(jīng)濟發(fā)展水平(X1),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X2),人均地區(qū)生產(chǎn)總值(X3),城市化(X4),模型通過了多重共線性、異方差和自相關(guān)等一系列檢驗,模型的最終形式如下所示:
擬合精度見表1。
(二)北京市能源消費總量時間序列模型
本文對北京市1980年至2006年能源消費總量的時間序列數(shù)據(jù)在SAS中進行建模,并對2007—2014年的能源消費總量進行預測。最終確定北京市能源消費總量ARIMA(1,2,1)模型的表達形式,見下式。
擬合精度見表2。
(三)北京市能源消費總量GM(1,1)模型
MATLAB運行之后顯示級比檢驗通過,建立的灰色模型是:
接下來,根據(jù)構(gòu)建的GM(1,1)模型求得1998-2015年北京市能源消費總量的灰色預測值,結(jié)果如表3所示,表中數(shù)據(jù)顯示模型的擬合精度較高。
三、總結(jié)及展望
通過分析我們可以知道,到2020年北京市的能源消費總量將有可能達到6340.7162萬噸標準煤,年增長率幾乎達到了3.3%。這意味著北京市能源供應將面臨著巨大的壓力,針對這種情況本文對緩解能源壓力提出幾點意見。
首先,減少國民經(jīng)濟中第二產(chǎn)業(yè)的比重,提高能源利用效率。為了提高能源利用效率,我們必須走一條新的工業(yè)化道路,大力發(fā)展高新技術(shù)、高效、低耗能的產(chǎn)業(yè),大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。
其次,大力發(fā)展可再生能源、增加清潔能源在能源消費中的比重。政府應當出臺一系列政策鼓勵企業(yè)對新型可再生能源的開發(fā)利用,控制煤和石油等常規(guī)能源在能源消費中的比重,加大科技創(chuàng)新資金的投入,推動能源消費結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化升級。同時,做好扶貧攻堅工作,促進城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。
參考文獻:
[1]Hongting Ma. Analysis of typical public building energy consumption in northern China[J].Elsevier B.V.,2016, 37(11).
[2]肖宏偉. “十三五”時期北京市能源消費總量及結(jié)構(gòu)變化趨勢預測[J].研究與探討, 2015,37(07).
[3]M.Balodis. Analytical Treatment of Forecasts of Electric Energy Consumption in Latvia[J]. Latvian Journal of Physics and Technical Sciences,2014, 56(06).
[4]Vaghefi,Azai. A Statistical Approach to Modeling and Forecast of the Building Energy Consumption[J]. ProQuest, 2013,44(08).
[5]崔慶安.基于主成分分析與支持向量機的能源需求預測方法[J]. 統(tǒng)計與決策,2013,389(17).
[6]鄧鴻鵠.北京市能源消費預測方法比較研究[D].北京:北京林業(yè)大學,2013.
[7]伊衛(wèi)國.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與決策樹的預測方法研究及其應用[D].大連:大連海事大學,2012.
[8]陳曦.基于logistic模型的經(jīng)濟增長與能源預測分析——以天津“十二五”期間為例[J].發(fā)展研究,2010,17(05).
[9]劉愛芹.基于組合模型的能源消費預測研究[D].山東:山東財經(jīng)學院,2010.
[10][ZK(]高新才.中國能源消費系統(tǒng)預測模型的構(gòu)建[J]. 統(tǒng)計與決策,2009,281(05).