中国工业化、城市化进程中的能源需求预测与分析

为了取得可靠的能源需求预测,本文引入工业化、城市化等重要因素,利用支持向量回归机在时间序列预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立基于支持向量回归机能源需求预测模型.将我国1985-2009年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010-2020年能源需求量进行预测,并模拟解释变量不同增长率下能源需求的演变并给出政策选择.研究结果表明,中国高速的经济增长以及工业化和城市化的发展对能源需求影响很大,到2020年能源需求将达到45.3亿t标准煤,而且经济增长速度越快对能源需求就越大.变量模拟得出的结论是产业结构也是能源需求重要影响因素之一,工业结构的调整,即便是微调,也会对能源需求有很大的抑制作用;中国城市化进程以及城市化发展阶段所表现出的工业化特征,推动了能源需求快速增长,城市化率越高对能源需求越大,且对能源需求是刚性的,城市化也是能源需求重要影响因素之一.     

山东省城市化和能源消耗的关系研究

通过建立向量自回归模型,运用格兰杰因果分析方法和协整分析方法对于山东省城市化和能源消耗量之间的长短期关系进行了实证分析,并利用因素分解模型对城市化所引起的能源消耗变动的贡献份额进行了定量测算。实证结果表明,山东省城市化水平提高是导致能源消费量增长的格兰杰因果原因,而山东省能源消费增长却不是城市化水平提高的格兰杰因果原因,二者之间存在单向的格兰杰因果联系。山东省城市化和能源消耗量之间不仅存在着单向的格兰杰因果联系,并且存在着协整关系,但是这种长期动态均衡的短期误差修正作用并不很强,能源消耗量的增长率变动除了受城市化水平影响之外,还同时受到其他多种因素的影响;现阶段城市化因素对山东省能源消费总量的贡献份额尚比较小,且有逐年下降的趋势。因此,能源需求不会成为制约山东省城市化进程的瓶颈,目前应该加快推进有助于资源节约型的城市化进程模式。     

中国城市化与能源强度关系的交互动态响应分析

基于1990-2009年的统计数据,建立城市化率和能源强度间的向量自回归模型,运用协整分析、脉冲响应函数和动态方差分解法,从不同视角对两组变量的交互动态响应关系进行分析和预测,旨在揭示我国城市化水平与能源利用效率的内在联系、互动机制与发展趋势。分析结果表明:尽管在短期内呈现波动态势,我国城市化水平与能源强度之间存在长期均衡关系;两组变量的动态脉冲响应为负,体现出城市化率和能源强度之间的反向变动走势;与城市化相比,能源强度的脉冲曲线波动剧烈,说明单纯依靠能源系统内部来改善能源效率缺乏可持续性;方差分解时序值显示,能源强度对城市化变动因素的累计贡献较低,而城市化水平对能源强度变动的影响显著且增长迅速,说明能源强度的降低并不是城市化率提高的主要动力,反之城市化水平的提高对能源强度的下降具有较强的促进作用。由此可见,通过城市的优化开发与系统建设,能够有效促进能源的可持续利用,实现能源消费与经济增长间的均衡发展。     

基于组合模型的能源需求预测

能源是人类生存和发展的重要物质基础,也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点。能源需求预测是合理制定能源规划的基础。能源需求预测的模型很多,总的来说,可以分为单一模型预测和组合模型预测。本文在分析几种常用单一模型的优缺点和适用范围的基础上,建立BP神经网络与灰色GM的优化组合模型,对江苏省未来十五年煤炭和石油的需求量进行预测。结果表明:①随着经济的发展,未来江苏省对煤炭和石油的需求量逐渐增加,其中煤炭从2008年的19 601.39万t标准煤增加到2020年的25 615.26万t标准煤,年均增长率为1.81%;石油从2008年的2 628.64万t标准煤增加到2020年的3 532.60万t标准煤,年均增长率为1.36%;②基于BP网络与GM(1,1)的组合模型克服了单一模型的缺点,实现了优化组合模型"过去一段时间内组合预测误差最小"的原则,且预测结果误差较小,不仅适用于能源的中长期预测,还可以推广到其他领域。     

南京低碳经济定量研究

城市化和工业化产生的碳排放是当今中国影响气候变化的重要因素,经济增长和碳排放之间的关系是当今研究的热点问题.本文研究南京市低碳经济发展的现状、阶段及演化特点,发现30年来,南京市低碳经济发展呈现波动反复的特点,扩张负脱钩3次,较高能源消费的经济增长形式-扩张连接4次,经济发展实现与能源消费较好脱钩的弱负脱钩1次,强脱钩4次,其余为弱脱钩.基于内生经济增长模型Moon-Sonn,建立了南京经济增长预测模型,并探讨了不同发展模式下南京未来50年低碳经济水平及碳排放量演化规律,预测了不同低碳经济水平下南京碳排放量和峰值出现的时间.研究结果显示,按现行经济模式,南京2050-2060年碳总量增加速度逐步减缓,约在2058年左右实现碳总量的负增长.50年内南京市预计为扩张负脱钩和扩张连接,难以实现稳定的离水平低碳经济增长模式;设定最优能源强度参数的模式下,南京迅速实现稳定强脱钩的低碳经济,碳释放量EKC曲线呈现倒U型,2015年左右即达到峰值.综合各种因素,南京近几年将延续模式l的增长模式,在2020年左右实现向模式2转变,其碳释放量约于2028年前后出现峰值.     

2020年中国区域能源需求预测

中国科学院科技政策与管理科学研究所研究报告，结合中国的实际情况，围绕影响能源需求的各主要因素，建立了五种体现不同技术、经济发展状况的情景，并将中国划分为东北、京津、北部沿海、东部沿海、南部沿海、中部、西北和西南八大经济区域，应用自主开发的能源需求预测模型，对2020年各情景下区域的能源需求进行情景分析与预测。预测结果表明：     

中国工业化进程与能源矿产供需均衡的研究

工业化与能源需求的均衡关系及解决工业化进程中能源供需失衡的战略途径是中国工业化进程中需要探讨的重大问题.文章运用协整技术,就1990-2008年间中国工业化进程与能源需求协整关系的检验,认为中国工业化与能源需求增长具有长期稳定的均衡关系,能源需求将继续保持增长,能源利用效率也将持续提高.然而工业化进程中重工业化高能耗结构特征与能源低效利用并存的困境以及能源供需矛盾不利于能源供需平衡的平稳发展.我国应适应工业化进程的基本规律,转变能源消费方式;走新型工业化道路,适当限制低附加值产业发展,鼓励产业向离附加值、低能耗、高技术产业转移;在实现能源开发利用技术进步和创新的同时.有效利用国内外能源资源;建立能源应急机制等战略途径来实现工业化进程中能源供需平衡发展.     

基于组合模型的能源消费预测研究

能源作为社会发展的重要物质基础,其消费影响着人类赖以生存和发展的自然环境,也是经济和社会可持续发展的关键问题。通过建立能源消费量模型,准确预测中国能源消费总量,做好未来能源消费预测分析,从而为制定合理的能源生产计划、外供能、节能计划及制定相关的政策等提供科学的依据,这对于保持中国社会经济健康、持续、稳定的发展都具有重要的理论与现实意义。而运用组合模型进行预测不仅预测结果准确性高,而且稳定性好。本文借助组合模型对能源消费所做的预测研究表明,随着社会、经济的发展,中国能源需求不断增长。尤其是2000年以来,中国能源消费稳步增长,未来几年仍将继续保持此增长势头及速度。组合模型集结了更多的有用信息,使得预测结果更加可靠,可以作为中国"十二五"期间的能源消费量预测的有效工具,为能源决策提供更为可靠的依据及建议。     

中国城市化发展阶段与CO2排放的关系研究

目前节能减排已经成为中国“十二五”规划面临的主要任务之一,相关部门在进行决策时不能不考虑城市发展水平与CO2排放的关系.通过协整理论及修正误差模型分析结果表明,由于中国经历着经济转轨和社会转型,虽然1949-2007年城市化与CO2排放并不存在长期均衡关系,但改革开放前后城市化和CO2排放量都呈现出长期稳定的比例关系,即CO2排放随着城市化水平的提高而不断提高,且改革开放前后城市化水平对CO2排放影响存在差异.另外,尽管从短期来看,CO2排放不受当年城市化变动的影响,但从长期来看,不论改革开放前还是改革开放以后,城市化与CO2排放之间具有长期的稳定关系.城市化对CO2排放的影响存在一定的滞后性.因此,相关政府部门在进行决算时不能脱离城市化发展阶段,即要考虑短期影响,更要在战略高度进行长期规划,可通过把握城市化的进程来控制CO2排放增长的速度.     

基于内生经济增长理论的城市化进程中资源环境"尾效"分析

在经济和城市快速发展过程中,资源环境对经济增长和城市化进程的约束越来越凸显.本文正是基于这种背景,研究了有限资源环境对城市化进程的阻碍大小,即城市化进程中资源环境"尾效".首先通过内生增长理论构建资源环境对经济增长的"尾效"模型,再利用经济增长与城市化水平之间的半对数关系推导出城市化进程中资源环境"尾效"模型,然后以江西省为例对其城市化进程中的资源环境"尾效"进行实证分析.计量发现土地、能源、水资源和环境污染对江西省城市化进程的"尾效"大小分别为0.017 678 315,0.114 909 279,0.005 050 95和0.0214 665 3.可见,能源对城市化进程的阻尼作用是最为显著的,其次分别是环境污染、土地和水资源.显然,只有大力提高能源等资源的利用率,将生产方式转移到依靠技术进步上来,并且着力提高人们的节约和保护资源环境意识,江西省城市化才能走上可持续发展的道路.