2015年我国煤炭需求量预测实证研究

丛 威，张志鹏

(中国矿业大学(北京)管理学院，北京 100083)

改革开放以来，由体制转型所带来的生产者激励以及消费者激励有效地促进了中国经济的长期增长，但同时也诱导、激励和支持了粗放的经济发展方式。这一粗放的发展方式集中体现在经济增长对煤炭的过度依赖，而煤炭消费的过快增长引发的高额社会成本已成为社会广泛关注的焦点。“十二五”时期是加快转变发展方式的关键时期，《国民经济和社会发展第十二个五年规划》中明确提出“合理控制能源消费总量”、“绿色低碳发展”的规划目标，降低煤炭消费比重已逐渐成为行业共识。本文将对“十二五”末，即2015年的煤炭消费量进行预测，并提出相关建议。

众多学者运用模型直接从影响煤炭需求量的角度进行预测。胡雪棉等[1]人采用了基于Matlab的BP神经网络模型预测煤炭需求量；孙涵等[2]从支持向量回归机的角度预测中国煤炭长期需求；孙文生等[3]人也在此方面进行了深入研究。从预测结果看，众多学者的预测量与实际值相差甚远，主要是由于对经济增长估计不合理、煤炭产业政策多变以及模型包含因素较少。本文寻找另外的研究路径，将对煤炭需求量进行间接估计：首先预测国内能源需求总量，再预测能源消费结构，将两者结合起来得到煤炭的预测需求量。在预测能源需求总量的过程中，本文借鉴了林伯强[4]、尤广芬[5]、张翎等[6]人的研究，在能源结构预测方面，刘殿海等[7]人的研究工作提供了有益的参考。

1 我国煤炭消费现状

煤炭是我国的主体能源，长期以来煤炭在一次能源消费中的比重一直维持在70%左右，而世界平均能源结构为煤炭占28.4%，石油占35.8%，天然气占23.7%，可再生能源占12.1%。我国煤炭资源占化石能源资源总量远大于石油和天然气资源量，这一条件决定了我国以煤炭为主的一次能源生产和消费结构在未来相当长一段时间内难以改变，经济增长对煤炭形成了过度依赖。中国目前正处于工业化、城镇化的中期，经济发展煤炭资源消费强度大，增长迅速，对煤炭的需求也呈现逐年快速增长态势(表1)。从2006年起，每年以2亿t的速度增长。2010年，我国煤炭消费量已占到全世界的30%。过快的煤炭生产、消费增长导致了一系列经济和社会问题。

表1 1990～2010中国煤炭消费量年度数据

数据来源：历年中国统计年鉴，2010年国民经济和社会发展统计公报。

1.1 资源消耗强度大

我国虽然煤炭资源丰富，但人均占有量少。煤矿平均采深已超过400m，开采难度和成本很大，绝大多数是井工开采。且小煤矿多，回采率低，资源浪费严重。如果按照现在每年三、四十亿t的速度开采下去，煤炭资源再丰富，用不了很长时间也会枯竭。

1.2 造成严重的安全隐患，矿难不断

煤炭产量的过快增长，生产这根弦绷得过紧是矿难持续不断的重要原因之一。我国约三分之一的产能来自小煤矿。如果煤炭需求过旺，就容易引发矿难。

1.3 对生态环境的破坏严重

煤炭过度开采，造成地表塌陷、地下水系破坏、空气污染、煤矸石堆积自燃等问题。据测算，在山西采1t煤，要破坏5t地下水，全省八分之一的地方已成采空区。

1.4 面临应对气候变化方面的国际压力

我国和美国能源消费总量差不多，但我国能源消费以煤为主，单位热值煤炭排放的二氧化碳是石油的1.4倍，是天然气的1.7倍。我国已成为世界第一排放大国。从未来趋势看，西方发达国家能源消费在逐年下降，而我国还在不断快速增长。如果这种煤炭消费增长较快的势头继续下去，我国在国际气候变化谈判中，将会面临越来越大的压力。

1.5 导致铁路运输过于紧张

全国50%以上的铁路运力用于煤炭运输，运送距离长、环节多、成本高，时而抢运，时而压港，跨区域调度和平衡困难重重。

2 煤炭消费影响因素及数据分析

影响能源消费量的因素很多，但从众多研究文献可以看出，可以归纳如下：国内生产总值、城镇化水平、第二产业比重、能源价格以及能源利用效率等。

2.1 经济增长

能源消费与经济增长密切相关。能源作为一种投入要素，是经济可持续发展的物质基础因此，对能源消费进行中长期预测，首先需要考虑经济发展，这里采用GDP表示经济发展水平，为消除价格因素的影响，各年份GDP统一按照这算系数折算到1990年。

2.2 城镇化水平

城市人均能源消费量是农村人口的3.5～4倍[8]。随着城镇化进程的加速，大规模基础设施和住房建设推高了能源需求的整体水平，城镇化水平(CHH)成为影响能源消费量的重要因素。

2.3 第二产业比重

第二产业能源消耗强度远高于一、三产业。中国正处于工业化发展进程中，重工业部门的能源消费量占总消费量的比例始终处于较高水平，所以考虑产业比重(JG)的影响将对能源消费量预测具有重要意义。

2.4 能源价格

根据经济学原理，价格是影响需求量的第一因素。就能源需求量而言，中国没有统计各种能源价格指数。本文在计算中采用原材料、燃料、动力价格指数表示能源价格(P)的总体状况，为消除价格因素的影响，将1990年价格水平设定为100作为基期。

2.5 能源利用效率

能源利用效率越高，能源消费量越少。为突出能效因素的影响，本文将万元GDP的能源消费量作为能效(NX)指标加入到模型预测中。

本文中国能源消费总量(亿吨标准煤)表示能源消费量(NY)，各变量均采用1990～2010年21年的数据(表2)，同时，为消除异方差现象的影响，各变量均取自然对数。

表2 我国能源消费及各序列数据表

3 中国能源消费量预测

本节对各变量之间的长期均衡关系进行研究，再运用Granger因果关系检验测度各变量之间的因果关系，建立协整模型预测能源消费量。协整方程可以表示为：

LNNY=1.0493LNGDP-0.1140LNCHH-0.05597LNP+0.9145LNNX-1.6944

(0.0085) (0.0155) (0.0052) (0.0052) (0.0535)

虽然城市化水平与能源消费量之间的相关关系与期速度情形进行设定，城市化水平、价格、能效，按照历年平均增长率确定，代入协整方程得到望存在差异，但相关参数以及方程总体显著，在能源消费量预测方面不构成影响。

2011～2015年GDP增长率采用7%、8%、9%三种增长2015年能源消费量如表3所示。

表3 2015年能源需求量预测

4 中国能源消费结构及煤炭消费量预测

中国政府在“十二五”规划中明确提出非化石能源消费比重提高到11.4%。天然气作为新型清洁能源，已提升到重点发展的日程上，预计到2015年消费比重将达到7%～8%之间。将上述两点作为能源结构约束条件。此外，由于石油进口对外依存度达到55%，达到国际警戒标准，相对份额难以增加，所以假设非化石能源和天然气增长的比重仅通过减少煤炭比例获得。

根据以上约束条件，利用马尔可夫模型预测2015年的能源结构(能源结构记为S)。本节采用的数据为2001～2010年煤炭、石油、天然气、其他能源的消费比重(数据来源于中国统计年鉴及中国能源统计年鉴)，共计算出9个单步状态转移概率矩阵，采用几何平均法得到一步状态转移概率矩阵P，矩阵P如表4所示。

以2010年能源结构为基期，根据公式S(2010+k)=S(2010)×Pk，计算得到，2015年的能源结构为：

[70.66，15.68，5.59，8.07]

(1)

结合能源规划约束条件得到的能源结构为：

[65.42，15.68，7.50，11.40]

(2)

结合能源消费总量预测结构(表3)及能源结构预测结果(式(1)、式(2))，得到2015年煤炭消费量预测值，见表5。

表4 一步状态转移矩阵

表5 煤炭需求量预测

5 结论及政策建议

5.1 主要结论

本文经过预测得，在二氧化碳减排和非化石能源消费比重两大约束性指标约束下，2015年我国煤炭需求量高、中、低三种情境下分别为36.65亿t、38.37亿t和40.17亿t，远低于无规划约束情境下的39.43亿t、41.29亿t、43.21亿t，表明能源规划对能源结构的影响非常明显，也十分必要。“十二五”期间，煤炭消费比重一改逐渐上升的趋势，比重将降低达5.24%，全部通过天然气及非化石能源予以弥补，能源消费结构得到有效优化。在不同的经济增长情景下，煤炭消费节约量近3亿t，为改善煤炭生产状况，实现节能减排目标提供了有效保证。尤其在中等经济增长速度下，预测能源规划可使煤炭消费量控制在38.37亿t，这与今年国家能源局公布的煤炭发展规划39亿t极为接近。

5.2 政策建议

1)经济增长是能源消费增长的主要驱动因素，合理调节经济增长速度，优化经济发展结构，调控高耗能、高污染行业的发展，减少能源不合理消耗。

2)继续实施“上大压小”的煤炭产业发展政策，推进煤矿企业兼并重组，淘汰落后产能，规范煤炭行业发展秩序；加强风电行业管理，提高风电技术、质量要求；完善光伏发电补贴政策；提高对其他替代能源的支持力度。

3)充分发挥市场对能源价格的基础调节作用。价格是调节能源资源流动的重要信号，完善的能源价格体系形成机制，加快资源价格改革步伐，将环境成本纳入到资源价格形成中，尽快与世界能源价格接轨，充分反映能源资源的稀缺性。

[1] 胡雪棉，赵国浩.基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型[J].中国管理科学，2008，16(10)：521-525.

[2] 孙涵，付晓灵，张先锋.基于支持向量回归机的中国煤炭长期需求预测[J].中国地质大学学报：社会科学版，2011，11(5)：15-18.

[3] 孙文生.基于灰色理论与BP神经网络的煤炭需求预测[J].科技传播，2011(15)：86-87.

[4] 林伯强.中国能源消费需求的协整误差校正模型——以煤炭行业为例[J].经济研究，2001(10)：38-44.

[5] 尤广芬，王萍.有灰色模型预测我国能源的需求量[J].四川理工学院学报，2009，22(3)：121-124.

[6] 张翎.用统计分析方法预测能源需求量[J].数理统计与管理，2001，20(5)：27-30.

[7] 刘殿海，杨勇平，杨昆，等.基于马尔科夫链的能源结构与污染物排放预测模型及其应用[J].中国电力，2006，39(3)：8-13.

[8] 邓志茹，范德成.中国能源需求影响因素的研究[J].统计与信息论坛.2010，25(2).65-68.