余志林 丁浩 王信敏

摘要 能耗控制是油氣產業(yè)節(jié)能減排和產業(yè)升級的重要內容，驅動因素與產業(yè)能耗指標演化是制定產業(yè)發(fā)展政策的依據。本文基于系統(tǒng)動力學方法對油氣產業(yè)能耗驅動指標的因果關系進行分析，構建系統(tǒng)動力學（SD）模型，使用2007—2016年數據對山東省油氣產業(yè)進行模擬仿真。結果顯示：經濟環(huán)境因素中GDP增長對上游產業(yè)能源消耗量的影響最大，上游產業(yè)投資也是影響能耗增長的重要因素；整體科技水平的提高是最有效提高上游能源效率的因素。GDP增長率和投資也是影響下游產業(yè)能源消耗量的關鍵因素，第一產業(yè)GDP的占比、整體科技水平以及下游產業(yè)科技水平的提升可能會對下游產業(yè)能源消耗產生一定的降低作用。下游能源效率相對于上游能源效率明顯較低，第三產業(yè)GDP占比的提升有助于下游產業(yè)能源效率的大幅度提升。經濟規(guī)模、產業(yè)結構、產業(yè)投資規(guī)模是山東省油氣產業(yè)能耗的最重要驅動因素，而產業(yè)結構調整對于油氣產業(yè)能源消耗的影響并不明顯。科技水平提升是油氣產業(yè)能耗的重要控制因素，也是能源效率提升的決定因素。山東省整體科技水平提升對于油氣產業(yè)能耗影響大于產業(yè)內部科技水平提升。國際油價上漲會推動上游產業(yè)能耗增加，而下游產業(yè)能耗對國際油價并不敏感。

關鍵詞 油氣產業(yè)；能耗控制；系統(tǒng)動力學；山東省

中圖分類號 F427 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2019）05-0079-09 DOI：10.12062/cpre.20190130

能源需求將隨著經濟的快速發(fā)展及人口的持續(xù)增長而不斷增加，能源需求增長的同時也帶來了環(huán)境污染問題，解決好能源消耗和環(huán)境保護問題是推動我國經濟社會可持續(xù)發(fā)展的重要保證。油氣產業(yè)作為能源生產部門，是經濟發(fā)展的重要引擎。山東省作為能源大省，是我國重要的能源產地和能源消耗地。隨著經濟的發(fā)展，山東省逐漸成為能源凈輸入省份，能源消耗總量2010年為30 235.7萬t標準煤，2017年則達到了38 683.7萬t標準煤。能源消耗的增加為生態(tài)環(huán)境帶來了巨大壓力，能耗控制成為山東省未來發(fā)展的重點任務。2017年山東省發(fā)布了《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》，提出到2020年全省萬元國內生產總值能耗比2015年下降17%，能源消耗總量控制在4.2億t標準煤左右。新的能源形勢和轉型升級壓力下山東省油氣產業(yè)如何有效地控制能耗對產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

目前，有不少學者在產業(yè)能源消耗控制方面展開了研究。大部分學者是以區(qū)域產業(yè)為對象，分析產業(yè)能耗與區(qū)域經濟之間的關系，對能耗水平進行預測，最終根據相關評價結果提出建議對策。如武偉強[1]針對環(huán)渤海地區(qū)三大產業(yè)的能耗進行了評價和預測，分析出影響能耗的因素主要有經濟發(fā)展、產業(yè)結構、人口因素、能源價格和結構、能源政策以及科技水平等；趙濤等[2]同樣以環(huán)渤海地區(qū)為研究對象，對其產業(yè)發(fā)展與能耗進行脫鉤分析，最后在不同情景模擬下，針對能耗相關影響因素提出有關措施建議；張義[3]以四川省為例，根據區(qū)域產業(yè)的能耗評價結果提出完善產業(yè)能耗評價體系、將能耗與產出以及技術創(chuàng)新緊密聯(lián)系發(fā)展、加大工業(yè)能耗技術創(chuàng)新支持等；闞大學等[4]利用LMDI模型，分析長江經濟帶產業(yè)的能耗影響因素，得出其第二、三產業(yè)的產值效應是使長江經濟帶能耗增加的主要原因，而其能源的強度效應是長江經濟帶能耗下降的關鍵因素。除了針對區(qū)域層面，能耗控制的較多研究針對整個國家層面，且主要圍繞能耗控制的影響因素進行研究，如王志華和陳圻[5]研究了我國技術進步與產業(yè)結構變動對產業(yè)能耗的影響，分析了能耗回彈效應，結果表明技術進步與產業(yè)結構是產業(yè)能耗的主要影響因素；于珍等[6]研究了產業(yè)調整對于能源消耗的影響，結果顯示經濟發(fā)展與產業(yè)結構調整對能源消耗產生了較大影響；王祥[7]分析了中國能耗強度影響因素，認為投資對能耗變化的影響是直接和顯著的，技術進步與配置效率改善可以降低能源消耗，結構調整對能耗強度也具有顯著影響；咼小明[8]對我國產業(yè)層次差異對能源效率的影響進行研究，結果表明，技術進步是提高能源效率的核心動力，第二產業(yè)占比增加會降低能源效率，而第三產業(yè)占比的增加有利于提高能源效率。綜上可以發(fā)現，國內相關研究成果主要針對區(qū)域產業(yè)或國家層面的能源消耗影響因素，而針對具體產業(yè)的研究較少，尤其是油氣產業(yè)方面的能耗研究。

對于油氣產業(yè)能耗的研究，在國外最早可以追溯到2002年，但研究成果相對不多，多是油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究。Chen等[9]認為，雖然中國油氣產量和消費量一直在增加，但也存在許多不利于油氣上游產業(yè)可持續(xù)發(fā)展的問題，包括低品位石油儲量占未來油氣置換儲量比重偏大，隱蔽油氣藏勘探措施不成熟，儲藏庫監(jiān)測和管理水平需要提高，油氣勘探和開發(fā)的先進技術的短缺等問題。Zhang[10]對中國油氣工業(yè)的探索與發(fā)展進行了思考，側重從油氣工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的角度進行剖析，提出相應的油氣產業(yè)發(fā)展建議。

余志林等：基于系統(tǒng)動力學的山東省油氣產業(yè)能耗控制研究

中國人口·資源與環(huán)境 2019年 第5期國內學者在油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展層面研究相對較多。劉玲[11]指出山東省油氣產業(yè)在可持續(xù)發(fā)展過程中存在的一些問題，如油氣資源的可持續(xù)生產和供應問題，對生態(tài)環(huán)境造成的負面影響，產業(yè)結構層次較低等；丁浩等[12]從可持續(xù)發(fā)展能力和協(xié)調能力兩個方面對山東省油氣產業(yè)進行評價，得出制約山東省油氣產業(yè)發(fā)展的因素主要是科技進步貢獻率和資源環(huán)境系統(tǒng)；王芳等[13]從石油工業(yè)上下游綜合分析了我國油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨的問題，并從油氣開發(fā)接替系統(tǒng)、管理決策系統(tǒng)、法制及政策系統(tǒng)、科技支持系統(tǒng)、宣傳教育系統(tǒng)五個角度構建了我國油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)。針對油氣產業(yè)能耗，朱益飛[14]指出當前的油氣集輸系統(tǒng)存在著能耗高、油氣損失量高和計量混亂的問題；薛向東等[15]利用風險評價方法引入投入產出理論建立了對油氣管道運行能耗評價的方法；羅海軍[16]提出了一套可以對油氣集輸系統(tǒng)各部分的效率及能耗進行計算分析的應用系統(tǒng)；高山卜等[17]以輸油管道為對象，通過采用BP神經網絡來建立能耗預測模型，并加以驗證。

綜合上述研究成果可知，目前學者針對單一、具體的產業(yè)能耗控制研究較少，對于油氣產業(yè)能耗研究，一般會選擇以集輸系統(tǒng)或輸油管道為對象，研究其能耗的計算、評價和預測，研究視角比較分散，缺乏對整個油氣產業(yè)能耗的系統(tǒng)性分析成果。因此，本文采用系統(tǒng)動力學方法，對山東省油氣產業(yè)能耗的影響因素進行分析，梳理各因素間的因果關系，構建山東省油氣產業(yè)能耗的系統(tǒng)流圖，并進行仿真模擬，以期明確山東省油氣產業(yè)能耗的主要驅動因素，剖析其因果關系，能夠更好地控制能耗，實現可持續(xù)發(fā)展目標。

2 油氣產業(yè)能耗變化的機理分析

2.1 油氣產業(yè)能耗變化的影響因素

相關研究可以發(fā)現，經濟發(fā)展、產業(yè)結構、技術進步、固定資本投入等因素都是油氣產業(yè)能耗變化的影響因素。各行業(yè)固定資本的投入推動了行業(yè)產出的增長，隨著經濟規(guī)模的擴張，各類油氣產品的需求增加，從而帶動油氣消耗總量的不斷攀升。經濟需求使得油氣產業(yè)規(guī)模不斷擴張，由于經濟增長與污染排放存在較大關聯(lián)[18]，油氣產業(yè)的能耗及污染排放問題也越來越嚴重，而環(huán)境問題將會影響油氣產業(yè)的發(fā)展，從而也將影響整體經濟的發(fā)展。油氣產業(yè)能耗變化的機理如圖1所示。

2.2 油氣產業(yè)能耗變化的因果關系分析

油氣產業(yè)劃分為油氣上游產業(yè)和油氣下游產業(yè)。前者指油氣勘探和油氣開采行業(yè)，而后者是石油煉制和天然氣加工行業(yè)。油氣產業(yè)鏈中的石油化工行業(yè)不屬于本文的研究范疇。

在油氣產業(yè)能耗變化的因果關系中，經濟規(guī)模（GDP）

圖1 油氣產業(yè)能耗變化的機理是一個重要的核心指標，整體GDP的增長對于油氣產業(yè)上、下游的投資具有正向作用。GDP增長越多，能源消費量越大，油氣產業(yè)投資規(guī)模就會越大，同時帶動油氣供應量的增加，因而對油氣上游產業(yè)發(fā)展越有利。同時，隨著油氣下游產業(yè)投入的增加，促進了煉化產品生產，從而帶動了油氣下游產業(yè)的發(fā)展。油氣產業(yè)的良好發(fā)展帶動整體GDP的進一步增長。經濟系統(tǒng)中的產業(yè)結構也是一項重要的影響因素，產業(yè)結構的調整可以改變能源消費量和消費結構，影響油氣產業(yè)的污染排放。另一方面，經濟規(guī)模的擴張帶動能源消費增加的同時，油氣上下游產業(yè)的擴張必然導致油氣產業(yè)能耗的增長和污染排放的增加，環(huán)境問題的日益嚴重將對油氣產業(yè)自身發(fā)展產生負面影響，同時也會影響山東省整體的經濟發(fā)展。油氣上下游產業(yè)中的科技投入也是其中的重要指標，科技投入的增加能夠降低污染排放，提升能源效率降低能源消耗，從而改善油氣產業(yè)的環(huán)境問題，降低環(huán)境對經濟的負面影響。

3 山東省油氣產業(yè)能耗控制的SD模型構建

3.1 系統(tǒng)流圖

因果關系圖反映各種變量之間的邏輯關系以及描述系統(tǒng)的反饋結構，但并不能夠反映各變量之間的具體關系，在上述分析的基礎上，本文構建了山東省油氣能耗控制的SD模型的系統(tǒng)流圖，見圖2。

3.2 數據來源及模型說明

模型中的GDP、各產業(yè)GDP、固定資本投資、油氣產量、油氣消費量、污染排放等指標來自于《山東統(tǒng)計年鑒》，油氣產品的相關數據來自于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》，國際油價為Dubai、Brent、Nigerian Forcados和West Texas Intermdiate發(fā)布的油價（US dollars per barrel）的平均值。固定資產存量使用永續(xù)盤存法核算，選擇1978年為基年（根據數據的可得性），按照10%的折舊率[19]進行折舊。本文的研究基于2007—2016年數據。模型中主要函數關系的擬合采用SPSS工具，而SD模型采用Vensim軟件。

通過改變系統(tǒng)的主要影響要素來對比分析各指標的影響效果，主要的指標有經濟結構、整體科技水平、油氣產業(yè)上下游的科技水平、國際油價、油氣產業(yè)上下游的投資等。本文將這些指標的變化幅度設置為10%，僅用于觀察各指標的變化效果，設置為其他值也是允許的。

3.3 模型的主要函數關系

3.3.1 油氣上、下游產業(yè)GDP

油氣上游產業(yè)GDP的影響因素主要包括產能規(guī)模、油氣生產量等。產能水平可以使用油氣上游產業(yè)固定資產存量來表示。油氣生產量指標由于山東省資源狀況及政策因素影響，與油氣上游產業(yè)GDP不具有較好的相關性，因此模型中僅使用油氣上游產業(yè)資產總額來進行函數

圖2 山東省油氣能耗控制的SD模型的系統(tǒng)流圖擬合，回歸分析的結果見表1中因變量為“上游產業(yè)GDP”的部分。因此，擬合方程為：

上游產業(yè)GDP=0.000 232×上游產業(yè)資產存量+

569.546

（1）

油氣下游產業(yè)GDP的主要影響因素為下游固定產業(yè)投資和煉化產品產量。下游固定產業(yè)投資和煉化產品產量與下游產業(yè)GDP之間均具有較好的相關性（相關系數分別為0.978和0.982），而下游固定產業(yè)投資和煉化產品產量之間的相關性水平也較高（相關系數為0.961），因此僅選擇相關性較高的煉化產品產量指標對油氣下游產業(yè)GDP進行函數擬合?；貧w分析的結果見表1中因變量為“下游產業(yè)GDP”的部分，擬合結果為：

下游產業(yè)GDP=1.169×煉化產品產量-2 368.47

（2）

3.3.2 油氣產業(yè)下游凈利潤

油氣產業(yè)下游凈利潤指標與下游產業(yè)GDP具有較好的相關性（相關系數0.988），因此使用下游產業(yè)GDP對油氣產業(yè)下游凈利潤指標進行函數擬合，回歸分析的結果見表1中因變量為“油氣產業(yè)下游凈利潤“的部分。油氣產業(yè)下游凈利潤指標與下游產業(yè)GDP間的函數關系為：

油氣產業(yè)下游凈利潤=0.027×下游產業(yè)GDP+

15.723

（3）

3.3.3 上、下游污染排放量

上游污染排放量與上游固定資產形成了較好的正相關，同時上游技術水平提升是污染排放的重要影響因素，對于污染排放具有較好的抑制作用，因此選擇上游固定資產、上游技術水平作為上游污染排放量的主要影響因素并對其進行函數擬合。擬合過程中，無截距項的擬合方法具有較高的擬合度和顯著性，回歸分析的結果見表1中因變量為“Ln（上游污染排放量） ”的部分。由此可得上游污染排放量的擬合方程為：

上游污染排放量=EXP（0.494×Ln（上游固定資產）-0.002×Ln（上游技術水平））

（4）

同上，選擇煉化產品產量、下游技術水平作為下游污染排放量的主要影響因素并對其進行函數擬合。下游污染排放量的擬合方程為：

下游污染排放量=EXP（1.101×Ln（煉化產品產量）-0.592×Ln（下游技術水平））

（5）

函數擬合的結果顯示，上游污染排放量主要取決于產業(yè)規(guī)模，彈性系數達到了0.494，而科技水平對于上游污染排放量的彈性系數僅為-0.002，因此產業(yè)規(guī)模是上游污染排放的主要影響因素。煉化產品產量對下游污染排放量達到了1.101，產出規(guī)模是污染排放的主要影響因素，而下游技術水平對下游污染排放量的彈性系數也達到了-0.592，與上游產業(yè)不同，科技發(fā)展對下游產業(yè)的污染排放影響效果較為顯著。

3.3.4 環(huán)境影響水平

油氣產業(yè)環(huán)境影響水平指標沒有相關的統(tǒng)計數據，因此需要使用相關影響因素指標進行核算，本研究選擇上下游污染排放總量和上下游能源消耗總量進行核算。由于污染排放總量和能源消耗總量指標的量綱不同，無法直接進行計算，需要標準化處理，同時賦以不同的權重，最終獲得環(huán)境影響水平值。權重計算采用AHP方法進行，由于涉及指標僅2個，專家打分的一致性水平比較高，僅使用了一輪專家打分，最終獲得的污染排放總量權重為0.827，能源消耗總量權重為0.173。函數擬合方程為：

環(huán)境影響水平=0.827×污染排放總量/102 884+

0.173×能源消耗總量/23 148

（6）

其中，污染排放總量的標準化處理方法為年度污染排放總量除以2007—2016年污染排放總量，同理能源消耗總量的標準化處理方法為年度能源消耗總量除以2007—2016年能源消耗總量。

3.3.5 GDP

模型中GDP以油氣產業(yè)GDP、環(huán)境影響水平兩個指標進行擬合，油氣產業(yè)GDP與GDP形成了較好的同步發(fā)展，相關性高（相關系數0.988）。而環(huán)境影響水平對于GDP具有反向作用，環(huán)境的破壞減少GDP產出，使用無截距項的回歸分析，結果見表1。由此可以獲得GDP與油氣產業(yè)GDP、環(huán)境影響水平函數關系：

GDP=EXP（1.057×Ln（油氣產業(yè)GDP）-0.662×

Ln（環(huán)境影響水平））

（7）

山東省GDP水平與油氣產業(yè)GDP形成了較好的正向相關，回歸結果顯示出了較好的一致性，同時環(huán)境問題對經濟發(fā)展形成了一定負面影響，回歸系數為-0.662。

3.3.6 模型主要參數說明

為了較好地體現油氣產業(yè)能耗驅動力因素的影響，模型中將部分變量設置為表函數，包括：第一產業(yè)GDP占比、第二產業(yè)GDP占比、第三產業(yè)GDP占比、國際油價、油氣開采行業(yè)技術水平、油氣加工行業(yè)技術水平、石油生產量、天然氣生產量、燃料油產量。其中前六個變量設置為表函數可以更好的作為外生變量，觀測其對系統(tǒng)中各主要指標的影響水平。后三個變量作為表函數則是由于這三個變量的特殊性，三個變量不存在與模型中其他變量的相關性，主要來源于山東省資源狀況或政策的主導。液體類產品消費量設置為常數，山東省液體類產品消費量平均每年0.6萬t左右，相比于生產量可以忽略不計，對于模型沒有影響，因此將液體類產品消費量設置為常數0.6。

3.4 模型的靈敏度分析

靈敏度分析選擇產業(yè)結構、科技水平提升、國際油價等幾個外生變量作為目標變量，分析外生變量變化的靈敏度，測試模型是否因為某外生變量的微小調整而出現異常變動。模型的靈敏度分析以各參數在-3%～3%之間變化來進行模擬研究，將因變量變化率與自變量變化率之間比值的絕對值作為參數的靈敏度，以2016年為時間點，研究各參數變化對于能源總消耗量的影響。各指標的敏感度分析結果如圖3所示，其中產業(yè)結構指標選擇第二產業(yè)GDP占比和第三產業(yè)GDP占比兩個指標。

敏感度分析結果表明，第二產業(yè)GDP占比指標對油氣消費總量指標的靈敏度最高，為0.301 8；即第二產業(yè)GDP占比增加1%，油氣消費總量指標增加0.301 8%；第二產業(yè)GDP占比指標對上游產業(yè)投資指標的靈敏度最低，為0.072 1。第二產業(yè)GDP占比指標相比于第一產業(yè)

圖3 主要指標的敏感度分析GDP占比指標靈敏度高，對各個重要指標影響程度較高。第三產業(yè)GDP占比指標對油氣產業(yè)GDP指標的靈敏度最高，為0.635 6；第三產業(yè)GDP占比指標對上游產業(yè)投資指標的靈敏度最低，為0.115 4。第三產業(yè)GDP占比指標相比于第一產業(yè)GDP占比指標和第二產業(yè)GDP占比指標靈敏度都要高，對各個重要指標影響程度在三次產業(yè)占比中是最高的。

國際油價指標對上游產業(yè)投資指標的靈敏度最高，為0.185 8；國際油價指標對油氣消費總量的靈敏度最低，值為0，即國際油價指標對于油氣消費總量不存在影響。國際油價指標產生影響的相對嚴重程度排序依次為上游產業(yè)投資、能源總消耗量、下游產業(yè)投資、油氣產業(yè)GDP、煉化產品總產量。

科技水平指標對油氣消費總量指標的靈敏度最高，為-2.433 4，即科技水平每增加1%，油氣消費總量將減少 2.433 4%；科技水平指標對煉化產品總產量指標的靈敏度最低，為-0.431 0?？萍妓街笜水a生影響的相對程度排序依次為油氣消費總量、下游產業(yè)投資、能源總消耗量、上游產業(yè)投資、油氣產業(yè)GDP、煉化產品總產量。

綜上所述，產業(yè)結構、科技水平、國際油價等幾個外生變量的靈敏度都在合理變動范圍之內，模型行為模式并沒因為一些參數的微小變動出現異常變動，因此模型可信，所以該模型可以用于模擬分析。

4 模型仿真與結果分析

4.1 上游產業(yè)能耗控制因素分析

上游產業(yè)能源消耗的控制因素包括GDP、產業(yè)結構、整體科技水平、國際油價、上游產業(yè)投資、上游產業(yè)科技水平等，各指標對于上游產業(yè)能源消耗的驅動效果如圖4所示。隨著產業(yè)規(guī)模的擴張，2007—2016年間山東省油氣上

圖4 各控制因素對上游產業(yè)能耗和能源效率的驅動效果游產業(yè)能源消耗呈現持續(xù)上升的趨勢。在上游產業(yè)能源消耗的驅動力因素中，經濟環(huán)境是較為重要的驅動力，其中GDP增長對于上游產業(yè)能源消耗量影響最大，其次為產業(yè)結構中的第三產業(yè)GDP占比，再次為第二產業(yè)GDP占比。GDP增長、第二、三產業(yè)GDP占比量增加能夠拉動上游產業(yè)能源消耗的更大增長，而第一產業(yè)占比的增加可以有效減少上游產業(yè)的能源消耗。上游產業(yè)投資是拉動上游產業(yè)能源消耗增長的重要因素，國際油價對于上游產業(yè)能耗產生小幅的拉動作用，上游產業(yè)科技水平提升以及山東省整體科技水平的提升均能較好的降低上游產業(yè)能耗，而整體科技水平的提升對于上游產業(yè)能耗控制的效果更佳。

上游能源效率隨著經濟的發(fā)展呈現下降趨勢，經濟的發(fā)展并不能使上游產業(yè)能源效率提升，反而降低了上游能源效率。GDP增速對于上游產業(yè)能耗效率影響最大，而第 二、三產業(yè)GDP占比的提高也會小幅降低上游產業(yè)能源效率，第一產業(yè)GDP占比增加能夠對于上游能源效率起到提升的作用?？萍妓降奶嵘攀巧嫌文茉葱侍嵘年P鍵驅動力，整體科技水平提高對于上游能源效率的提升效果明顯好于上游產業(yè)科技水平的提高，而國際油價增加、上游產業(yè)投資提升均可能降低上游能源效率。

4.2 下游產業(yè)能耗控制因素分析

下游產業(yè)能源消耗的控制因素包括GDP、產業(yè)結構、整體科技水平、國際油價、下游產業(yè)投資、下游產業(yè)科技水平等，各指標對于下游產業(yè)能源消耗的驅動效果如圖5所示。下游產業(yè)能源消耗的驅動力指標中，GDP對下游產業(yè)能耗影響最大，其次是第三產業(yè)GDP占比。當第三產業(yè)GDP占比增加時，較大程度地帶動油氣需求的增加，從而帶動下游產業(yè)生產動力，加大下游產業(yè)能源消耗。而第二產業(yè)GDP占比增加時對于下游產業(yè)能耗減少效果不大，

圖5 各控制因素對下游產業(yè)能耗和能源效率的驅動效果第一產業(yè)GDP占比增加則可以對下游產業(yè)能耗減少起到一定作用。下游產業(yè)能源消耗還受到下游產業(yè)投資影響，當下游產業(yè)投資增加時，下游產業(yè)能耗上升，而整體科技水平和下游產業(yè)科技水平提升（曲線重合）均可以有效控制下游能源的消耗量，其中國際油價對于下游產業(yè)能耗的影響可以忽略。

下游產業(yè)能源效率明顯低于上游產業(yè)能源效率，僅在2016年基本接近上游產業(yè)能源效率，2007—2016年間下游產業(yè)能源效率提升較快，隨著經濟的增長，下游產業(yè)GDP產出明顯提升，能源效率也呈現了不斷提升的態(tài)勢。第三產業(yè)GDP占比的提高可以較大程度上提高下游產業(yè)能源效率，第一、二產業(yè)GDP占比增加對下游產業(yè)能源效率具有降低作用，主要源于第一、二產業(yè)GDP占比的增加降低了下游產業(yè)GDP的增幅。下游科技水平、下游產業(yè)投資提升可以小幅提高下游產業(yè)能源效率，但國際油價對于下游產業(yè)能源效率指標的影響幾乎為零。

5 結 論

本文在分析山東省油氣產業(yè)能耗系統(tǒng)因果關系的基礎上，構建了山東省油氣產業(yè)能耗變化的系統(tǒng)動力學模型，通過靈敏度分析驗證了模型仿真的可行性?；跇嫿ǖ南到y(tǒng)動力學模型，分析各驅動因素對于油氣產業(yè)能耗主要指標的影響水平。研究結果表明，隨著經濟的增長及產業(yè)結構的調整，油氣產業(yè)能源消耗量持續(xù)升高，經濟規(guī)模對油氣產業(yè)能耗具有決定性的作用。整體科技水平及上下游產業(yè)科技水平的提升對于能耗的降低具有明顯的促進作用，因此在保障經濟發(fā)展的前提下，提升科技水平是油氣產業(yè)能耗控制的重要手段。由于上下游產業(yè)自身的發(fā)展特點，上、下游能源效率隨經濟發(fā)展呈現出不同的變化特征，上游產業(yè)能源效率提升問題是山東省油氣產業(yè)后續(xù)發(fā)展的重要內容。能源效率對于上下游科技水平的提升是較為敏感的，科技水平提升能夠較好地提升能源效率，而上下游投資的增長無法帶動能源效率的提升，反而降低了能源效率水平。因此在后續(xù)投資決策中，不應盲目的進行產能擴張，投資的重心應向產業(yè)升級和科技水平提升方向調整。

（編輯：劉照勝）

參考文獻

[1]武偉強. 環(huán)渤海地區(qū)三大產業(yè)能耗評價及預測[D]. 天津：天津大學， 2012.

[2]趙濤， 時洪功， 張艷東. 環(huán)渤海產業(yè)發(fā)展與能耗的脫鉤關系分析及能耗水平預測[J]. 現代財經（天津財經大學學報），2013， 33（6）： 79-89.

[3]張義.區(qū)域產業(yè)能耗評價研究——以四川為例[J]. 再生資源與循環(huán)經濟， 2017， 10（4）： 16-18.

[4]闞大學，呂連菊. 長江經濟帶產業(yè)能耗因素分解與效應分析[J]. 新余學院學報， 2017， 22（1）： 1-5.

[5]王志華，陳圻.考慮技術進步與結構變動的產業(yè)能耗回彈效應分析[J]. 生態(tài)經濟， 2014， 30（1）： 83-87.

[6]于珍，李保明，施祖麟.產業(yè)調整路徑、幅度與能源消耗[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2014， 20（6）： 92-97.

[7]王祥.中國能耗強度影響因素分析與節(jié)能目標實現[D].大連：東北財經大學， 2012.

[8]咼小明.基于產業(yè)層次的中國能源效率研究[D]. 重慶：重慶大學， 2012.

[9]CHEN L L， LIU Y F. Research on main constraints in sustainable development of China oilgas upstream industry[J]. Energy procedia， 2012 （14）： 325-330.

[10]ZHANG K. Where will Chinas exploration and development of oil/gas go next？[J]. China chemical reporter，2015， 26（3/4）： 14-15.

[11]劉玲，丁浩. 山東省油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展問題研究[J]. 資源與產業(yè)， 2011， 13（3）： 44-49.

[12]丁浩， 張朋程， 劉玲， 等. 山東省油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力評價[J]. 油氣田地面工程， 2011， 30（9）： 1-4.

[13]王芳， 何松彪. 我國油氣產業(yè)可持續(xù)發(fā)展支持系統(tǒng)簡析[J]. 油氣田地面工程， 2013， 32（10）：25-26.

[14]朱益飛. 勝利油田油氣集輸系統(tǒng)現狀及能耗控制對策[J]. 石油工業(yè)技術監(jiān)督， 2008 （1）：55-57.

[15]薛向東， 馮偉， 康陽， 等. 油氣管道能耗計算與評價方法[J]. 油氣儲運， 2011， 30（10）：743-745.

[16]羅海軍. 基于B/S模式的油氣集輸能耗分析系統(tǒng)開發(fā)[J]. 科技和產業(yè)， 2014， 14（6）：121-123.

[17]高山卜， 錢成文， 張沛， 等. 基于改進的BP神經網絡管輸能耗預測模型[J]. 油氣儲運， 2014， 33（8）： 869-872.

[18]劉華軍， 楊騫. 環(huán)境污染、時空依賴與經濟增長[J]. 產業(yè)經濟研究， 2014（1）： 81-91.

[19]廖遠甦. 重估上海物質資本存量：1978-2008[J]. 上海經濟研究， 2009（12）： 96-103.