综合能源消费量（共9篇）
综合能源消费量 篇1
摘要：内蒙古目前处于工业转型的关键阶段, 因此如何调控能源消耗与分配是至关重要的问题, 也是平稳度过转型期的重要保证。本文从影响内蒙古能源消费的因素角度出发, 通过实证分析, 筛选出了对内蒙能源消费影响较为重要的几个核心因素, 并用GM (1, 1) 预测法建立能源消费模型, 以期对内蒙古解决能源问题有所帮助。
关键词：能源消费影响因素,灰色关联度,GM (1, 1)
一、对能源消费影响因素的量化
各个影响能源消费的因素是一个宏观的概念, 在统计学上难以用统计学的方法准确表示。因此, 对影响能源消费的各因素确定一些具体的指标, 通过这些具体的指标反映各个影响因素对能源消费的影响。
(一) 产业结构的变化采用第二产业占国民经济的比重来衡量, 因为第二产业既是国民经济的重要部门, 也是能源消费大户, 它占国民经济的比重的变化既反映了产业结构的变化, 也放映了能源消费的变化。
(二) 社会投资额用内蒙古自治区全社会固定资产投资来表示。
(三) 人口用内蒙古自治区年末总人口数来表示。
(四) 交通运输采用内蒙古自治区的民用车辆数来表示。
(五) 经济增长采用内蒙古自治区地区生产总值 (GDP) 来表示。
通过查阅《内蒙古自治区统计年鉴》对各指标在各年份的数据进行统计分析, 在此基础上得到以下统计数据表 (如表1) 。
资料来源:《2009年内蒙古统计年鉴》。
二、内蒙古能源消费与其影响因素的灰色关联分析和评价
(一) 灰色关联度基本原理
灰色关联度分析是灰色系统理论的一种分析方法。其基本思想是:如果所分析的两个时间序列曲线的相似程度越大, 则两条曲线关联度越大, 反之越小。
灰色关联度数学模型基本步骤如下:
1.设系统特征序列为:
并且有m个系统行为序列, 分别为:
2.对系统特征序列和系统行为序列用初值化算子进行初始化, 得出初值化像分别为:
3.求出初值化像序列Y0、Yi之间的灰色关联系数:
为分辨系数, 且ξ∈[0, 1];K=1, 2, …, n;i=1, 2, …, m。
4.最后求出两个序列X0、Xi之间的灰色关联度:
(二) 内蒙古能源消费与其影响因素的灰色关联分析和评价
1.数据的无量纲化。无量纲化不仅是为了保证原始数据的量纲统一, 而且也是为了保证对于各个变量有统一的比较标准。变量序列进行无量纲化后, 就形成了无量纲序列。
2.数据关联度计算。将能源消费总量设为系统特征序列Y0, 将影响能源消费的各个因素即第二产业占国民经济的比重、固定资产投资额、年末总人口、民用车辆数、国内生产总值 (GDP) 分别设为系统的行为序列X1、X2、X3、X4和X5。根据灰色关联度计算方法得出灰色关联度矩阵 (见表3) 。
从灰色关联度计算结果来看, 当把内蒙古能源消费总量 (Y0) 作为系统特征序列, 有。即对内蒙古能源消费总量影响程度大小的因素排序依次为:国内生产总值 (GDP) >第二产业占国民经济的比重>年末总人口>民用车辆数>固定资产投资额。
(三) 关联度结果对比分析
1.国内生产总值 (GDP) 与能源消费量之间的关联度最大。内蒙古自治区近几年经济的蓬勃发展, 带动了城市化的发展和工业化的发展升级;而城市化的发展和产业经济的快速发展使得内蒙古自治区的能源消费量快速增加。
2.内蒙古自治区经济的发展主要依靠第二产业的发展来带动的。第二产业高耗能产业居多, 所以第二产占国民经济的比重对能源消费的影响较大恰恰印证了我们前面介绍的有关内蒙古自治区近几年来三次产业的发展状况。
3.随着内蒙古自治区近几年人口数的增多, 人类生活各个方面的能耗也相应增多, 尤其是生活能源消费。截止到2008年, 内蒙古自治区生活能源消费量达到1264万吨标准煤, 比2000年增长4.6倍。由相关统计资料可以看出内蒙古能源消费量2000-2004年只是缓慢增长, 但从2005年以后内蒙古自治区的生活能源消费量呈现出突飞猛进的增长趋势。
通过定性分析内蒙古自治区能源消费的影响因素, 主要包括经济增长、人口增长、产业结构、交通运输行业以及社会的固定投资等。
通过采用灰色关联法对内蒙古自治区能源消费的影响因素进行相关性分析, 得出:
从灰色关联度计算结果来看, 当把能源消费量 (Y0) 作为系统特征序列时, 有, 即与内蒙古自治区能源消费总量相关度大小的因素排序依次为:国内生产总值 (GDP) >第二产业占国民经济的比重>年末总人口>民用车辆数>固定资产投资额。
其中, 国内生产总值 (GDP) 和第二产业占国民经济的比重与内蒙古自治区能源消费总量的相关性系数均为0.9以上, 表明这两个因素与内蒙古自治区能源消费量相关性较强。
三、建立GM (1, 1) 预测模型分析
上文已对影响内蒙古能源消费的主要因素进行了分析, 现在本文采用GM (1, 1) 模型对内蒙古未来能源消费进行初步预测。数据选取1999-2006年的能源消费总量 (亿元) 和GDP总量 (亿元) 。如表4。
分别对两组数据建立GM (1, 1) 模型, 通过灰色系统理论及其应用配套建模软件我们可以很方便的得到两组数据的GM (1, 1) 模型:
其模拟值分别为Y= (3634.88, 3584.0294, 4431.3638, 5479.0247, 6774.373, 8375.9669, 10356.209, 12804.619) , 平均相对误差:3.405367。X= (1379.31, 1314.8125, 1625.0094, 2008.3896, 2482.2186, 3067.8357, 3791.6145, 4686.1506) , 平均相对误差:4.846084
根据模拟值, 利用Eviews软件建立能源消费线性回归模型, 结果如表5。
由表5可知T=204.7726=0.999857 F=41931.81 D.W=1.429448, 可见模型拟合状态良好, 能很好的解释能源消费量的变化。
下面, 将2007-2008年的GDP预测值代入到回归方程中, 预测2007-2008年能源消费总量, 同时对模型进行检验。
通过GM (1, 1) 模型预测出2007年和2008年的GDP预测值分别为5791.730088和7158.143245。代入能源消费模型中得到表6。
上表数据显示出Y的2007、2008年的两年模拟值与实际值有一定的差异, 但是本文不认为模型有误。这是由于在2007、2008两年美国爆发次贷危机, 引起全球性经济衰退, 国内有大批工厂倒闭、减产, 因此在2007、2008年的实际能源消耗数据会比预测值低, 符合经济特性。
参考文献
[1]庞浩.计量经济学[M].科技出版社.
[2]王维国.预测与决策[M].中国财政经济出版社.
[3]内蒙古统计年鉴[M].中国统计出版社, 2009.
[4]张丽峰.中国能源供求预测模型及发展对策研究[J].首都经济贸易大学学报, 2006.
[5]侯俊芝, 佟阿思根.内蒙古能源现状及产业格局分析[J].内蒙古民族大学学报, 2008 (14) .
[6]何秀萍, 柯俊.内蒙古能源消费与经济增长发展关系实证研究[J].2007 (4) .
[7]中国统计年鉴[M]中国统计出版社, 2009.
综合能源消费量 篇2
一、全社会能源消费情况
据我国国家统计局数据显示，我国一次能源消费总量一直呈上升态势，2006年我国一次能源消费总量达到25.87亿吨标准煤，同比增长15.13%，增速为2006年以来的最高值。总体来看，我国一次能源消费增速随着我国经济增速的变化而变化，同时随着我国对于节能减排力度的加大，一次能源增速低于GDP增速。2012年，我国一次能源消费总量已达到36.2亿吨标煤，比2011年增长4%。
图表1：2009-2013年我国一次能源消费量、同比增速及GDP增速（单位：亿吨标准
煤、%）
资料来源：前瞻产业研究院整理
二、全社会能源压力情况
（一）经济增长会导致能源消费需求大幅增长
虽然中国的能源消费总量已居世界第一位，但由于目前中国的经济发展和经济活动水平有限，能源的消费水平还很低，今后，伴随着经济的发展能源消费需求量还将大幅度增长。按照中国长期的经济发展目标，2020年前经济将继续保持持续的高速增长，实现GDP总量在2000年的基础上翻两番，达到全面实现建立小康社会的目标。能否实现这一目标，能源供应将成为至关重要的因素。从目前人均GDP达到25000美元国家的能源消费水平来看，没有一个国家的人均能耗低于4吨标准油，假若2050年时中国的人口维持在15亿左右，中国的社会、经济发展结构以及人们的生活方式等同于现在25000美元的国家状况，届时中国的能源消费量将达到60亿吨标准油，这一能源需求量约为目前世界能源消费总量的65%，为目前中国能源消费量的4.8倍，虽然这一简单的匡算不具科学性，这一情景也不可能发生（也没有条件发生），但它展示了一个难以回避的问题，这就是未来中国经济的发展必将面临巨大的需求增长压力。
（二）石油、天然气资源匮乏
综合能源消费量 篇3
中国煤炭加工利用协会于2012年4月12-13日在湖北襄阳召开了2011年度煤炭工业能源消费暨综合利用统计年报汇审会。来自山东、河北、山西等31家重点煤炭企业的分管处长及煤炭企业能源统计人员参加了会议。
会议主要内容:一是按国家统计局和中国煤炭工业协会有关要求和规定, 对2011年度煤炭工业能源消费和综合利用统计报表进行审核;二是对能源消费统计报表直报系统软件使用进行培训, 山东煤炭节能技术服务中心副主任赵捷在会上讲解并演示了能源消费统计网上填报软件的使用;三是分组座谈交流能源消费统计报表和综合利用统计报表填报过程中的有关问题及做好统计工作的意见和建议。
中国能源消费与气候变化的关系 篇4
Energy consumption has an inevitable connection with economic level and climate. Based on selected data covering annual total energy consumption and its composition and that of all kinds of energy in 1953-, the annual residential energy consumption and the coal and electricity consumption in 1980-1999 in China, the acreage of crops under cultivation suffered from drought and flood annually and gross domestic product (GDP) in 1953-1999 in the whole country, and mean daily temperature data from 29 provincial meteorological stations in the whole country from 1970 to 1999, this paper divides energy consumption into socio-economic energy consumption and climatic energy consumption in the way of multinomial. It also goes further into the relations and their changes between the climate energy consumption and climate factor and between the socio-economic energy consumption and the economic level in China with the method of statistical analysis. At present, there are obvious transitions in the changing relationships of the energy consumption to economy and climate, which comprises the transition of economic system from resource-intensive industry to technology-intensive industry and the transition of climatic driving factors of the energy consumption from driven by the disasters of drought and flood to driven by temperature.
作 者：千怀遂 袁顺全 孙九林 LI ZEHUI Qian Huaisui YUAN Shunquan Sun Jiulin LI ZEHUI 作者单位：千怀遂,Qian Huaisui(College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475001, China)
袁顺全,YUAN Shunquan(Department of Geography, Qufu Normal University, Qufu 273165, China)
孙九林,Sun Jiulin(College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475001, China;Inst. of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China)
LI ZEHUI,LI ZEHUI(Inst. of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China)
区域产业能源消费量预测模型研究 篇5
关键词：区域产业,能源消费量,产品产量预测,单位能耗量预测
一、引言
能源是人类生存和社会进步的重要物质保障。随着经济发展和人口增长,我国对能源需求呈急剧上升的趋势,出现了能源供求短缺现象,造成这种矛盾的主要原因是产业结构、能源结构的不合理、能源价格机制存在缺陷、能源利用率低等。要解决能源供需矛盾问题,就需要合理的制定能源发展规划,制定能源生产和消费计划。多年来,许多学者对能源生产、消费预测开展了多方面的研究,从影响能源消费量的经济发展、人口、产业结构、能源价格等宏观因素之间的关系进行预测分析,大致可以分为两类,即单一预测法和采用组合模型进行预测。这两种预测方法多是从影响能源消费宏观因素方面进行的,存在很大的偏差。为了提高预测的精度,本文提出了一种从具体产业、产品等微观角度进行能源消费预测的方法,能够反应出具体产业、产业结构、产品结构、能源结构、节能等变化对能源消费量的影响。这在一定的范围内缩减了预测的偏差,为决策的制定提供了一定的依据。
二、区域产业能源消费的影响因素
1、产业结构对能源消费量的影响
产业结构的变化是影响区域产业能源消费的重要因素,其对能源消费产生的影响存在于以下两方面。一是产业结构不同,其能源需求种类、耗能强度也不同。一般而言,相对于第一、三产业,第二产业属于高耗能产业,能耗强度相对较高,所需能源品种多,因此以第二产业为主体的产业结构必然会对能源消费产生拉动作用。二是不同产业部门单位产品所需求的能源数量、种类也相差较大。具体来说,第二产业部门单位产品所需要的能源数量、种类较多,第一、三产业部门单位产品所需要的能源数量、种类相对比较集中。随着经济发展第二产业的主导地位正逐步向第三产业过渡,进而降低了高耗能高污染产业的比重,增加低耗能清洁产业的比重,从而整个区域的能耗强度就会下降,能源消费量也相对减少。
2、节能减排对能源消费的影响
节能减排政策的推广对产业能源消费也产生重要的影响,主要是通过技术节能、结构节能、管理节能、优化等来达到节约能源、降低能源消耗、减少污染物排放的目的。具体来说,随着能源使用和加工转换技术的不断改善,先进设备不断投入使用,能源的生产和转换环节的生产效率就会提高,单位产品能耗量减少,生产环节的能源损失也会减少,因此通过技术节能提高其能源利用效率,以达到节约能源、减少能源消费量的目的。另外,合理的使用能源,延长产业链,减少能源初级产品使用,发展下游产品的精细加工,提高高能耗高污染产业的准入条件,遏制部分高耗能产业的盲目投资和低水平的重复建设。在产业中通过对耗能产品制定科学的耗能指标,改善办公场所、营业场所耗能设施的管理制度建设,规范企业生产行为,降低耗能,引导顾客树立节能意识,主动使用高能效产品、节约能源。
3、能源之间的互补、替代对能源消费量的影响
同种能源具有多种用途,各种用途在产业活动中发挥的作用也不同,且同种需要也可以由不同的能源来满足。在产业中进行相关能源之间的替代、互补可以改变能源的结构,主要改善以煤和石油为主的高耗能能源供应与消费结构,降低能耗强度,减轻环境污染。在产品中进行能源的替代、互补可以改善能源的种类,提高能源的利用率,节约能源,减少能源消费量。因此,在我国现有能源约束供给条件下,以新能源替代传统能源、以优势能源替代稀缺能源、以可再生能源替代化石能源,促进能源品种由单一向多元化转变,提高替代能源在能源结构中的比重,是解决我国能源供需矛盾及减轻环境压力的有效途径。
4、产业规模、产品产量、单位产品能耗对能源消费的影响
在当区域中某个产业规模扩大时,能耗量增加,当产业规模压缩时,能耗量减少;当新产业增加时,该产业的能耗量增加,当产业被淘汰时,该产业的能耗为零。产品产量的变化就是产品结构的量的变化,当生产新产品时,该产品的能源消耗量增加进来,当产品淘汰时该产品能源消耗量为零。同时在单位产品能耗中增加技术、生产方式、节能等因素,减低单位产品的能耗强度,这些因素的变化也会对能源消费量有所影响。
三、产业某能源消费量预测模型研究
1、模型建立理论依据
本文预测方法是以产品产量预测、产业结构发展预测为基础、以单位产品耗能量预测为重点进行预测。该预测方法基础与机理有以下几方面。一是从产品方面。产品结构不同,所耗费能源种类、单位产品耗能量、耗能总量也不同;生产产品产量不同,产品的耗能总量也不同。二是从产业方面。产业结构不同,所耗费能源品种、耗能强度和总量不同;产业规模不同,产业的耗能总量也不同。三是其他因素方面。技术、优化、管理、综合利用等方面的开展会对能源结构与单位耗能量产生影响,能源之间的替代、互补,也会对能源消费品种产生影响。因此,从具体区域、产业来看,产品结构、产业结构、单位能耗量变化会直接引起能源品种、能源强度、能源数量变化,这是该模型预测能源耗费量的基础。考虑这些原因与机理,区域产业能源耗费的预测应该首先在产品种类、产量预测,然后结合相关因素的变化对单位产品耗能量进行预测,最后利用所预测的数据预测某种能源的消费量。
2、模型建立
假设某个区域拥有产业数n,第j产业生产产品种类m,第j产业生产第i种产品的产品量Qij,对该区域产业耗费某种能源消费量的预测方法如下:
(1)某产品的产品产量预测模型。本文直接采用已有的GM(1,1)和AR(p)组合预测方法进行产量预测,产量预测模型方法如下。
假设观测实际数据序列为Q={q1,q2,q3,…,qn},应用GM(1,1)模型得到相应的模型参数则GM(1,1)模型预测公式为:
任何预测模型与实际都会产生偏差,为了提高预测的准确度,需要分析偏差变化的规律,建立偏差变化的模型,再利用该模型对预测模型进行调整。那么偏差变化的模型为:
与原始观测数据对应相减即可得到所建灰色GM(1,1)模型残差序列:
E={ε1,ε2,…εn}式中:
由式(2)得:
以残差序列E={ε1,ε2,…εn}为研究对象,建立时序AR(p)模型,则有:
由式(4)可得观测数据序列的灰色自回归模型预测式:
(2)某产品单位能耗量的预测。本文利用多元回归方法进行能耗定额的预测,预测模型方法如下。
首先建立多元线性回归模型的一般形式为:
式中:k为解释变量的数目,βk(k=1,2,…k)为回归系数,μ 为去除k个自变量对R影响后的随机误差。
(3)该产品的某种能源能耗量预测。本文利用已知条件进行预测该产品某种能源能耗量。即:
(4)该产业对某种能源能耗预测。运用上述方法可以依次求出该产业中不同产品对某种能源能耗量,然后将求出的能耗量累加就可以求出该产业对某种能源的能耗量。即:
(5)区域产业某种能源消费量预测模型。运用前四步的方法依次求出不同产业某种能源的能源消费量,将此不同产业某种能源的能源消费量累加就可以求出该区域产业某种能源消费量。即:
根据上述模型我们可以把各个产业、各个产品所消费的各种能源数量预测出来,可以清楚、直观地看到各产业、产品所耗费的各种能源的消费预测量。
四、结论
通过该模型的建立能够有效地避免了GDP、通货膨胀等对能源消耗量的影响,使预测的结果更加精确。利用产品产量进行能源的预测,是考虑到产品结构、产业结构、单位能耗等变化对能耗量的影响。将产业所有能源消费量进行求和,是考虑到产业结构变化对能源消耗量的影响,因此该模型能够反映产业结构质变、量变对能源消费量的影响。通过该模型可以针对具体的产业、企业进行短期或中期的能源规划,使得能源生产和消费更加合理、科学。由于能源消费系统具有复杂性、非线性等特征,所以本文建立的能源预测模型具有一定的局限性,还需对能源消费量预测做进一步的研究。
参考文献
[1]李爱军、黄树红:能源模型与政策分析[M].华中科技大学出版社,2012.
[2]夏学文、蒋劲松:能源生产的经济数学模型及预测[J].工业技术经济,1997(1).
[3]袁菲菲:我国产业结构调整对能源消费影响的研究[D].山东财经大学,2012.
山西电力消费与能源消费关系分析 篇6
山西省电力消费总量,2005年为946.3×108kW·h,2010年为1460×108kW·h,比2005年增加513.7×108k W·h,年均增速达10.86%。山西省能源消费总量,折合标准煤,2005年为12 750×104t,2010年为16 808×104t,比2005年增加4 058×104t,年均增速为6.37%。从2005年至2010年电力消费与能源消费增速对比图看(见图1),电力增速与能耗增速一致性走向趋势明显。
山西省以资源输出为主的外向型经济特征明显,容易受国际环境和中国经济形势的影响,2008年,受美国次贷危机和中国经济发展放缓的影响,山西省经济发展急速下滑,电力消费及能耗增速呈快速下滑趋势,当经济逐步恢复正常时,电力消费增速再次超过能源消耗增速,因此,电力消费增速变动快于能耗增速变动,电力消费增速可看作能耗增速的预估指标,也是预判经济形势的先导指标。
2 电力消费占能耗比重及结构分析
2.1 电力是山西省终端能源消费占比最大的品种
山西省是煤炭资源大省,煤炭是重要的工业燃料和原材料,也是能源消费的主要品种。2005年以前,山西省终端能源消费量中(不包括发电、洗煤、炼焦等加工转换煤炭消费),煤炭占比最大,但其比重呈逐年下降趋势,20世纪90年代,煤炭占比为40.0%左右,2000年,比下降为37.8%,2005年继续下降至28.3%。于此同时,电力作为1种清洁能源,得到最大力度的推广。随着电力工业的快速发展和居民用电的快速增加,电力消费在终端消费中的比重不断上升。2005年以来,电力消费占比超越煤炭,成为山西省能源消费最大的品种,并基本保持稳定,2005年至2009年,电力消费占终端能源消费的比重分别为31.58%、31.93%、35.26%、31.87%和30.08%,平均占比为32.14%。其中,2009年的能源品种终端构成见图2。
2.2 工业用电占电力消费的80%以上
2005年以来,电力消费总量快速增长,消费结构也出现一定变化,第一产业和第二产业占比下降,第三产业和居民生活用电占比上升。第一产业用电占比由2005年3.99%下降为2010年2.54%,第二产业用电占比由2005年82.74%下降为2010年81.62%,第三产业用电占比由2005年8.11%上升到2010年8.20%,居民消费用电占比由2005年5.15%上升到2010年7.64%。由此可以看出,电力消费的产业结构变动中有升有降,但整体变动幅度不大,尽管第二产业用电量有小幅下降,第二产业中的工业用电仍然占据电力消费总量的80%以上,工业用电是电力消费的主体(见表1)。
单位为%
2.3 高耗能行业是电力消费的主力军
2005年至2010年,七大主要耗能行业(煤炭开采和洗选业、石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品加工业、黑色金属冶炼及压延业、有色金属冶炼及压延业、非金属矿物加工业及电力和热力的生产供应业),除石油加工及炼焦业和化学原料及化学制品业外,其他五大行业用电量均保持了快速增长,其中,有色金属冶炼及压延业用电量由2005年的80.12×108kW·h上升到2010年的163.91×108kW·h,年均增速为20.92%,电力和热力的生产和供应业用电量由2005年的111.67×108kW·h上升到2010年的272.55×108kW·h,年均增速为28.81%。七大主要耗能行业合计用电量由2005年628.88×108k W·h上升到2010年的1 041.7×108kW·h,占全社会用电量的比重由2005年的70.47%上升为2010年的71.35%,因此,用电行业高度集中,用电结构重型化仍然是山西省电力消费结构的主要特征。
3 电力消费与能源消费的数量分析
依据能源消费总量增长与各能源品种消费增长的关系,结合历史数据,可推算和监测能源消费总量及其增长速度。能源消费总量增长与各能源品种消耗增长的关系为:
能源消费总量增长(%)=∑第i种能源消费占总能耗
比重×第i种能源消费增长(%),(1)
由式(1)可知,当各能源品种消费增幅不小于零时,电力作为能源消费品种之一,必然有式(2)的结果。
能源消费总量增长(%)>电力消费占总能耗
比重×电力能源消费增长(%)。(2)
由于电力消费占能源消费的比重短期内变动不大,采用历史数据进行推算,近5年山西省电力消费占能源消费总量的比重平均为25.62%,电力消费的年均增速为10.86%,由此可计算出,山西省电力消费拉动能源消费年均增长2.78个百分点。长期看,电力消费占能源消费的比重会逐年上升,假定电力消费占能源消费总量比重上升为30%,电力消费增速仍按10.86%计算,电力消费将拉动能源消费增长3.26个百分点。如果以25.62%作为电力消费占总能耗的比重计算,电力消费每增长1个百分点,将拉动能耗增长0.26个百分点,即电力消费占能耗比重越大,对能耗的拉动幅度越大,电力消费增速也成为人们观察、评估能源总量的1个重要指标。
4 相关措施建议
4.1 加强电力消费监测提高能耗预警的时效性
电力是山西省能源消费最多的能源品种,电力消费变动速度快于能源消耗变动速度,从2005年至2010年山西省电耗与能耗增速对比,发现电耗增速平均高于能耗增速4.49个百分点。在节能降耗的关键阶段,首先要加大对电力消费的监测监控,特别要加强对重点耗能行业和重点耗能企业的监管力度,做好电力消费监测预警,及时反映电力对节能降耗的影响,以利于加强电耗的宏观调控,控制能耗总量的过快增长。
4.2 抑制高耗能行业增长大力优化产业结构
加快对煤炭、焦炭、冶金、电力等传统产业的提升改造力度,大力发展装备制造业、现代煤化工、现代物流业和文化旅游业等低电耗高附加值的新兴产业和现代服务业,严格控制新建高耗能、高耗电企业的审批,进一步淘汰小火电等落后产能,抑制工业电力消费快速增长,以循环经济、低碳经济为路径,加快产业结构调整,促进产业转型升级。
4.3 大力推广节能技术强化技术与管理同步节能
由于经济结构调整难度大、周期长、见效慢。因此,要通过大力推广高耗电行业、企业关键环节的节电节能技术,加大对陈旧电网和终端设备的维修改造,有效提高电力设备利用率,减少设施损耗。同时,通过实施阶梯电价,公共场所推广使用节电灯具等手段,提高电力利用效率,减少管理损耗,采用高新技术和先进管理手段改造传统产业,推动电力生产和利用方式革新,实现技术与管理共同促进节电节能。
4.4 鼓励使用清洁能源改善能源消费结构
综合能源消费量 篇7
一、统计指标的选取
能源消费量是指一个国家、地区、部门、行业或企业一定时期内消费能源的总量。原煤、油品 (包括汽油、煤油、柴油等) 、电力是能源消费的四大基本形式, 因此搜集其对应的消费量作为第一组变量来衡量能源消费量的变动情况:x1:原煤消费量 (万吨标准煤) ;x2:油品消费量 (万吨标准煤) ;x3:电力消费量 (折算成万吨标准煤) ;x4:进口能源量 (万吨标准煤) 。
经济增长是反映一个地区在一定时期内经济发展情况的。为了从各个方面全面评价经济增长, 特别搜集了以下六个指标:y1:第一产业生产总值 (亿元) ;y2:工业生产总值 (亿元) ;y3:建筑业生产总值 (亿元) ;y4:第三产业生产总值 (亿元) y5:全省户籍人口 (万人) ;y6:城镇居民家庭人均可支配收入 (元) 。
资料来源:《广东省统计年鉴2001～2011》
二、历年数据的分析
(一) 选择方法。
典型相关分析。典型相关分析是简单相关、多重相关的推广, 用来研究两组变量间的相关性, 也是一种降维技术。考虑两组变量的线性组合, 并研究它们之间的相关系数p (u, v) 。在所有的线性组合中, 找一对相关系数最大的线性组合, 用这个组合的单相关系数来表示两组变量的相关性, 叫做两组变量的典型相关系数, 而这两个线性组合叫做一对典型变量。在两组多变量的情形下, 需要用若干对典型变量才能完全反映出它们之间的相关性。下一步, 再在两组变量的与u1, v1不相关的线性组合中, 找一对相关系数最大的线性组合, 它就是第二对典型变量, 且p (u2, v2) 就是第二个典型相关系数。这样下去, 可以得到若干对典型变量, 从而提取出两组变量间的全部信息。本文运用Qstat软件相关分析中的典型相关功能进行分析。
(二) 数据搜集。
将2000～2011年的相应数据输成11行10列, 分别记每列变量名为x1 、x2 、x3、 x4、 y1、 y2、 y3 、y4 、y5 、y6。
(三) 计算典型相关系数, 构建典型变量的线性组合。
从2000年～2011年, 样本数n=11, 第一组变量p=4, 第二组变量q=6。统计软件Qstat分析结果显示, 典型相关系数分别为:r1=1、r2=0.997、r3 =0.64、r4=0.351。在构造典型变量的线性组合前先对四对典型相关变量进行显著性检验。相关系数的卡方统计量和相应的检验概率列表如下 (表2) 。
经检验:第一、二对典型变量通过检验, 具有显著相关性, 所以我们只需要分析前两对高度显著相关的典型变量。根据Qstat软件分析得出的特征根及相关的单位正交化的特征向量, 可得出前两对典型变量的线性组合是:
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三、经济意义的解释
由于相关系数r1=1, r2=0.997, 说明两对典型变量u1、v1及u2、v2之间具有高度的相关关系, 在各自的线性组合中变量的系数大部分是正数, 说明能源消费与经济增长正相关, 能源消费越多经济增长越快, 反之亦然。因此, 经济要增长离不开能源的必要消费, 指望不消费能源获得经济增长是不现实的, 关键是要在两者的权衡中寻求发展, 通过技术和产业升级最大限度的降低能源消费, 从而代替在粗放型经济发展过程中以能源换发展的状况。
在能源消费指标的线性组合u1中可以发现:第一, 电力消费量x3和原煤消费量x1及进口能源量x4有较大的载荷, 说明电力、原煤和进口能源是能源消费量的主要指标, 他们在能源消费中占主导地位;第二, 油品消费量x2随着国内油品价格的攀升和电动技术的发展而不断减少, 充分体现了能源的相互替代效应;第三, 进口能源消费量x4同样有较大载荷, 说明随着经济的逐渐发展, 本地的能源逐渐不能满足经济发展的需要, 进口能源日益彰显其重要性, 同时也显示了经济增长对进口能源的依赖程度越来越高。
在经济增长有影响的各种指标的线性组合v1中, 有较大载荷的变量是y4 (第三产业生产总值) 、 y2 (工业生产总值) 和y6 (城镇居民家庭人均可支配收入) 。这说明x3 (电力消费量) 和x1 (原煤消费量) 与y4 (第三产业生产总值) 和 y2 (工业生产总值) 之间有较为密切的联系。如果要想保持经济 (尤其是工业和第三产业) 的快速增长, 那么电力和原煤必须有充足的供应, 进口能源的作用也不可轻视, 不然就会成为制约经济增长的瓶颈。值得注意的是, 城镇居民家庭人均可支配收入的快速增长也拉动了居民对能源特别是对电力的消费, 因此, 引导实行阶梯电价居民节约用电十分必要。
在第二对典型变量u2、v2的能源消费指标线性组合中, x3 (电力消费量) 和x3 (进口能源消费量) 的载荷最大, 这再次说明了电力在能源中的重要地位。而在经济增长各项指标的线性组合中, 又是工业生产总值y2的载荷最大, 其次是第三产业生产总值y4, 这再一次显示了这两个产业对能源的依赖程度。且在两对典型变量的线性组合中, 工业和第三产业的载荷量均是一正一负, 说明工业和第三产业两者存在着争夺能源的现象。两者在发展过程中最佳的能源消费组合, 才能使一定量的能源供给产生最大效应。
在两对典型变量的线性组合中, 油品消费量和第一产业生产总值及全省户籍人口三个变量载荷最小。一方面, 在能源消费方面, 油品的作用已经减弱, 其直接消费量的增长也已经放缓或者说被进口能源所替代;另一方面, 在经济增长中, 第一产业和人口的增长与能源消费没有太大关系。
参考文献
[1].王斌会.经济管理模型的多变量统计方法及分析系统Qstat[J].经济研究, 2005
[2].刘斌锋, 吴云凤.广东省能源消费量与经济增长模型构建及实证研究[J].商场现代化, 2006
[3].余颖琳, 赵黛青, 陈勇.区域能源可持续发展指标体系构建及综合评估[J].开放导报, 2011
综合能源消费量 篇8
作为东北老工业基地,辽宁省曾经一直被认为是一个资源大省,但是最新统计资料表明,辽宁省的能源资源并不充足。一方面是能源消费本身存在的供需矛盾,近些年来随着经济的快速发展,辽宁省的能源消耗量也在持续增加,与此同时,辽宁省能源生产量的增速却十分缓慢,能源生产和消费的差距不断加大。从2013年的数据来看,虽然能源消费量已经达到22951.5万吨标准煤,但生产量却只有5619.7万吨标准煤,如此巨大的缺口也充分表明了辽宁省的能源供需矛盾问题十分严重,这也为辽宁省未来能源发展敲响了警钟。另一方面,能源发展也面临着外部挑战,随着世界经济发展速度的加快,经济发展对能源消耗也提出了更高的要求。在这种严峻的形势下,辽宁省要想突破能源束缚实现经济高速发展,必须对辽宁省的能源消耗现状有一个明确的认识。
1. 辽宁省能源消费现状分析
1985～2013年辽宁省能源消费总量及其增长率,煤炭及石油占能源消费总量比重见表1。
从表1可知,随着经济的持续高速增长,作为我国东北地区的能源消费大省,辽宁省能源消费总量也表现出持续增加的趋势;能源消费总量的年增长率除个别年份出现负增长外,其余年份都保持较快的增长速度,能源消费总量从1985年的6325.1万吨标准煤,增长到2013年的22951.5万吨标准煤,增长了3.5倍,年均增长率达到4.89%,增长率最高的年份甚至达到了20%以上。
资料来源:2014年《辽宁统计年鉴》。注:*能源消费总量单位万吨指万吨标准煤。
由表1还可知,辽宁省的能源消费结构表现出以下特点:受到辽宁省煤炭资源储备丰富和传统能源消费结构的影响,煤炭消费的比例始终最高,约为60%-80%。随着石油化工、天然气利用及水电事业的发展,煤炭消费占能源消费总量比例有所降低,截止至2013年,辽宁省煤炭消费比例下降到58.3%,与1985年相比,下降了二十个百分点。因为家用汽车的普及,石油的消费比例上升十分明显,从1985年的15.2%到2013年的33.5%。
综上,辽宁省的能源消费结构呈现出“以煤炭消费为主,多种能源消费形式共存”的特点。但由于煤炭等传统高污染能源消费比例过高,导致辽宁省环境污染问题严重。
2. 辽宁省能源效率现状分析
选择能源消费强度、能源消费弹性系数分析能源利用效率。图1为1985～2013年中国、辽宁省能源消费强度变化趋势和能源消费弹性系数变化趋势。
由图1看出,1985～2013年中国能源消费强度和辽宁省能源消费强度的变化趋势基本相同;能源消费强度整体上都逐渐下降趋势,这说明中国和辽宁的能源效率都在逐渐提高。在2004年之前,辽宁省的能源消费强度始终高于全国的能源消费强度,这说明在2004年之前,辽宁省的能源利用效率与全国相比还是比较低;而在2004年之后,辽宁省的能源消费强度比全国能源消费强度略低,这表明随着经济发展、科技进步,辽宁省的能源使用效率在近年来提高十分明显,已经超过全国的整体水平。
由图1也可看出,1985～2013年中国、辽宁省能源消费弹性系数变化趋势基本相同。辽宁省能源消费弹性系数除1990年和2000年外,其余均在1以下,1997、1998和2002年甚至为负数。辽宁省的能源消费弹性系数有一定的波动,但整体上是小于1的,这说明辽宁省的能源利用效率还是比较高的。1997、1998年辽宁能源消费弹性系数小于零的原因是:首先,1997年首次出现买方市场,并且受到亚洲金融危机的冲击,所有行业的生产都受到了严峻的挑战,经济出现严重下滑,内需不足,大幅减少了能源消费总量;其次,1997年前后,辽宁第三产业开始迅速发展,由于第三产业的单位产出能耗要远远低于第二产业,因此,随着三产比例的增加,能源消费总量减少;最后,由于技术进步,辽宁省的能源利用效率也会提高。
综上,作为东北地区的能源消费大省,虽然近年来,辽宁能源发展初见成效,在提高能源利用效率、优化能源消费结构、深化能源价格改革等方面成绩突出;但辽宁省的能源消耗压力依然很大,粗放型的经济增长方式依然没有改变,经济发展依旧依靠能源消费量的不断增加来支撑,显然这并不符合可持续发展战略。因此,辽宁省能源消耗压力依然很大。
3. 结论
辽宁省的能源消费结构呈现出“以煤炭消费为主,多种能源消费形式共存”的特点。但由于煤炭等传统高污染能源消费比例过高,导致辽宁省环境污染问题严重。
我国能源消费现状分析 篇9
能源消费总量
能源消费总量, 是指一定时期内全国物质生产部门、非物质生产部门和生活消费的各种能源的总和, 是能源消费水平、构成和增长速度的总量指标。1999~2008年, 我国能源消费总量呈持续增长态势, 从1999年的13亿吨标准煤到2009年的31亿吨标准煤, 增长了一倍多。这一增长状况与我国现阶段的工业化发展进程相适应, 反映了这一阶段的经济增长方式和产业结构状况。
从我国能源消费总量增速看, 呈现出两头低、中间高的走势。这种走势反映了能源消费的影响因素:一是能源消费受不同时期国家整体经济增长形势的影响。例如, 1999年能源消费负增长就与东南亚金融危机导致的生产和出口下降有关。二是能源消费受国家经济发展政策导向的影响, 反映我国经济从高投入、高消耗的粗放型生产方式向节能高效的集约化生产方式转变。三是实行节能减排政策措施会直接影响能源的消费状况。2005年之后能源消费增速迅速下降, 与国家重视节能减排工作、相关政策落实力度不断增强密切相关。
虽然我国近年来能源利用效率有所提高, 但是未来一段时期能源消费总量仍将维持不断增长的态势, 这是由我国的经济增长方式及当前所处的经济发展阶段所决定的。一是我国当前正处于赶超式发展阶段, 被国际社会称为“新兴经济体国家”。要实现赶超先进国家的目标, 必须保障经济在较长一段时期持续稳定高速增长。我国经济这种赶超式的发展, 要求在经济和科技领域完成发达国家已经完成的工业化进程, 同时紧跟发达国家的信息化进程, 进而实现全面的超越。无论是赶超式经济发展阶段, 还是工业化、城镇化进程, 都决定了第二产业特别是工业, 在未来较长的时期还将是我国经济发展中最重要的组成部分。二是我国经济还是典型的以投资和出口拉动为主导的增长模式。2007年投资率高达45%以上;2009年为应对全球金融危机, 这一比率有所增加。三是在国际分工体系中, 我国目前位于低端。在出口结构中, 制造业特别是低技术、低附加值的制造业仍占据重要位置, 这种出口结构不利于节约能源。特别是近年来我国逐渐成为全球的制造业基地, 号称“世界工厂”, 出口制造业对能源、原材料、机器设备等工业产品有着巨大的需求。虽然我国政府已将拉动内需、刺激消费作为经济工作的重点, 但是转变经济增长方式将会经历一个较为漫长的过程。可以预见, 在一段时期内我国经济对工业特别是高耗能行业的依赖还将持续。由于工业对能源的依赖程度很高, 约占能源消费总量的70%, 因此经济增长方式及当前所处的经济发展阶段, 都决定了未来能源消费总量仍将持续增长, 节能减排工作的重点应放在提高能源使用效率上。
能源使用效率
能源使用效率是衡量能源经济效率的常用指标, 也称为单位GDP能耗, 是指在一定时期内, 一个国家或地区每生产一个单位的国内生产总值所消耗的能源, 计算单位为吨标煤/万元。万元GDP能耗近年来是我国能源监测的重要指标, 为此国家也制定了相应的发展目标。据统计, 2008年节能率指标达到4.59%;2009年前三季度, 规模以上工业企业万元工业增加值能耗虽然下降了9.16%, 但是由于第四季度国内生产和外贸大幅度反弹导致了能源消费也大幅度反弹, 全年能耗降幅仅达到2.2%。这一数字远低于“十一五”期间年节能率4.4%的目标。随着世界金融危机的不利影响逐渐消除, 2010年节能降耗任务将更加艰巨。
我国实行节能减排政策虽然取得了一定效果, 但是从横向对比看, 利用能源的经济效率仍然低下, 与能源大国的地位极不相称。原因在于多年来粗放型的生产经营方式, 投资、出口拉动型的经济增长方式。因此, 以集约高效为目标的生产经营方式转变, 调整产业结构和增长方式, 是下一步改革的主要思路, 也是实现节能减排和可持续发展目标的战略选择。
通过与一些国家的横向对比还可发现一个值得重视的现象, 有些低收入国家, 如印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、印度、巴西、墨西哥等, 它们的万美元GDP能耗很低 (约为2.5吨标准油/万美元) , 利用能源的经济效率不仅远远高于中国, 甚至有些国家已接近高收入国家的水平。究其原因, 能源结构是一个不容忽视的因素。由于能源结构对能源消费的影响在于不同的能源品种具有不同的利用效率, 因此不同的能源结构也会产生不同的组合能源效率。在一次能源品种中, 我国的煤炭利用效率约为27%, 原油利用效率约为50%, 天然气利用效率约为57%, 电的利用效率约为85%。由此可见, 改善能源结构, 特别是增加可再生能源的比重, 不仅有助于提高整体的能源利用效率, 而且有利于能源消费和经济增长向可持续性方向发展。在巴西, 以甘蔗为原料的燃料乙醇已取代了40%以上的汽油消费, 早在2004年可再生能源在能源结构中的比重就达到43.9%, 居世界领先地位。墨西哥虽然是世界第四大产油国, 但是仍注重开发利用风能、太阳能、地热能和生物能等可再生能源。正是这种多样化的能源结构, 两国的单位GDP能耗不仅远远低于同为新兴经济体的中国, 而且远远优于中等收入国家的水平。因此, 我国在制定节能降耗措施乃至经济发展战略时, 改善能源结构、开发利用可再生能源是不可忽视的重要方面。
能源消费弹性系数
能源消费弹性系数是衡量能源消费增长速度与国民经济增长速度之间比例关系的指标, 计算公式为:能源消费弹性系数=能源消费年增长速度÷国内生产总值年增长速度。如果能源消费弹性系数大于1, 则本年度单位不变价格的GDP能耗比上年提高。能源消费弹性系数越大, 意味着在经济增长过程中能源的利用效率越低, 经济对能源的依赖度越高。
1999~2009年, 我国能源消费弹性系数同样呈现两头底、中间高的走势, 能源消费弹性系数与GDP增长和能源消费增长的关系呈现出如下的变化:1999~2002年, 能源消费增速从1.2%增加到6%, GDP增速从7.6%增加到9.1%, 能源消费增速低于GDP增速且两者都呈上升趋势, 但前者的增长幅度明显大于后者, 因此, 这期间的能源消费弹性系数小于1且呈上升态势。2003年和2004年, 我国的能源消费弹性系数达到高峰 (分别为1.53和1.594059) , 其原因是这两年我国的GDP维持稳定的增幅 (分别为10%和10.1%) , 但能源消费的增速却大幅度提高 (分别达到15.3%和16.1%) , 因此能源消费弹性系数超过了1.5。2005年随着国家落实一系列节能降耗措施, 当年能源消费增速下降至10.6% (仍高于GDP的增速10.4%) , 能源消费弹性系数明显下降 (仍然大于1) 。这种经济增长过度依赖能源消费的格局直至2006年之后才逐渐改变。2006年和2007年的GDP增速继续增加, 分别达到11.6%和11.9%;能源消费增速却下降, 分别为9.61%和7.84%, 能源消费弹性系数均小于1且下降较为明显 (分别为0.828448和0.658824) 。2008年, 虽然受国际金融危机影响我国GDP比2007年下降明显 (从11.9%降至9%) , 但是因为实行节能降耗政策取得了明显效果, 2008年能源消费的降幅较大 (由6.6%降至4%) , 所以最终能源消费弹性系数继续稳步下降, 达到0.4。2009年为应对国际金融危机, 政府采取了大规模投资建设的经济刺激措施, 能源消费增速明显高于2008年的4%, 达到6.3%, 而GDP增长却由于受金融危机影响略低于2008年, 因此能源消费弹性系数出现反弹, 达到0.724138。
从上述分析可看出, 我国经济增长对能源的依赖度呈现逐渐降低的趋势, 利用能源的经济效益正稳步提升。但是应重视的是, 随着国际金融危机的影响逐渐消除, 经济增长给节能减排工作带来的压力将会增加。如何在保障经济增长的前提下实现节能减排目标, 是一个重要而复杂的课题, 必须站在全局的高度作出战略性安排, 寻找切实有效的解决途径。