■ 童泉格/孫 涵/成金華/王洪健

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）資源環(huán)境中心，湖北武漢 430074）

基于廣義灰色模型的內(nèi)蒙古能源消費(fèi)預(yù)測

■ 童泉格1,2/孫 涵1,2/成金華1,2/王洪健1

（1.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）資源環(huán)境中心，湖北武漢 430074）

在定性分析內(nèi)蒙古地區(qū)能源組成結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，選取該地區(qū)1995-2012年能源統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立廣義灰色關(guān)聯(lián)及預(yù)測模型。結(jié)果顯示，內(nèi)蒙古地區(qū)煤炭與總能源的生產(chǎn)、消費(fèi)關(guān)聯(lián)程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于石油、天然氣、水電核電及其他能源發(fā)電三種能源，煤炭在提升能源生產(chǎn)及消費(fèi)總量中起主導(dǎo)作用。運(yùn)用灰色預(yù)測模型GM(1，n)預(yù)測1995-2012年內(nèi)蒙地區(qū)能源消費(fèi)總量與煤炭消費(fèi)量，檢驗結(jié)果表明能源消費(fèi)總量預(yù)測模型與煤炭消費(fèi)量預(yù)測模型精度很高。運(yùn)用該模型預(yù)測2020年內(nèi)蒙古地區(qū)能源消費(fèi)總量將達(dá)到61006萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、煤炭消費(fèi)量將達(dá)到34977萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。建議：積極轉(zhuǎn)變能源工業(yè)發(fā)展模式，調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提升清潔能源消費(fèi)比例；大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)；淘汰落后產(chǎn)能，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

灰色關(guān)聯(lián)預(yù)測模型；能源消費(fèi)；煤炭消費(fèi)；內(nèi)蒙古

近年來，內(nèi)蒙古地區(qū)積極發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢，全面提升產(chǎn)業(yè)分工地位，不斷壯大產(chǎn)業(yè)集群，努力優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟(jì)得到持續(xù)快速增長，對能源的需求上升趨勢明顯。內(nèi)蒙古地區(qū)能源消費(fèi)主要由煤炭、石油、天然氣、水電、核電及其他能發(fā)電五大能源構(gòu)成，且煤炭在能源消費(fèi)中基數(shù)巨大，1995-2012年煤炭消費(fèi)平均占比為91.13%，石油、天然氣、水電、核電及其他能發(fā)電等優(yōu)質(zhì)能源的消費(fèi)不足，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不均衡。隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，能源需求將會出現(xiàn)高速增長，現(xiàn)有的能源結(jié)構(gòu)會成為內(nèi)蒙古地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的制約因素，如何量化分析各類能源與能源總量關(guān)聯(lián)程度，能源消費(fèi)總量將會以何種趨勢發(fā)展，均為亟待解決的問題。本文運(yùn)用廣義灰色模型試圖解決上述問題，以期對內(nèi)蒙古地區(qū)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整與發(fā)展方向起到一定的參考作用。

1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)界對能源消費(fèi)預(yù)測的研究主要采用調(diào)查預(yù)測法、因果關(guān)系預(yù)測法及時間序列預(yù)測法三種。調(diào)查預(yù)測法是基于實地調(diào)研結(jié)合經(jīng)驗判斷從而做出預(yù)測的一種經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法，典型的有市場調(diào)查法、德爾菲法[1]。時間序列預(yù)測方式是根據(jù)時間序列建立數(shù)學(xué)模型，將過去的趨勢延伸到未來，回歸、指數(shù)平滑、移動平均值及ARMA等都是典型的時間序列預(yù)測法，韓王仲（2003）基于時間序列進(jìn)行回歸分析并且在MIS中進(jìn)行了實現(xiàn)。因果預(yù)測分析法是將預(yù)測對象與影響因素聯(lián)系起來建立數(shù)學(xué)模型，根據(jù)關(guān)鍵影響因素變化對于預(yù)測值進(jìn)行定量分析的方法，如：林伯強(qiáng)（2001）、林伯強(qiáng)等（2007）等采用協(xié)整誤差模型擬合煤炭需求彈性并成功預(yù)測未來煤炭長期消費(fèi)[1，2]；孫涵等（2011）認(rèn)為支持向量機(jī)在能源需求中極具優(yōu)勢，建立了基于Matlab技術(shù)的SVR能源需求預(yù)測模型，并將其同GM(1，1)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVR預(yù)測誤差值進(jìn)行比較，得到支持向量機(jī)誤差較小，精度較高的結(jié)論[3]；賈立江等（2012）以總能源消費(fèi)作為影響因素，建立GM(1，1)模型對我國煤炭、石油、天然氣及水電、核電等消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測，得到預(yù)測模型可信水平的結(jié)論[4]；一些學(xué)者運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法對能源結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究，例如：周德田等（2013）運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型對于煤炭、石油、天然氣及其他清潔能源之間的關(guān)系進(jìn)行了量化分析，發(fā)現(xiàn)適當(dāng)減少煤炭消費(fèi)，提升石油、天然氣及清潔能源的比重對于提高能源利用效率有積極作用[5]；李治國等（2012）及劉利花（2013）運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論分別對山東省及我國農(nóng)村能源消費(fèi)量及結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究[6]。

當(dāng)前能源結(jié)構(gòu)方面的研究集中于能源與效率的關(guān)系，對于能源消費(fèi)或生產(chǎn)的具體結(jié)構(gòu)少有涉及，或者在能源預(yù)測模型中影響因素選擇較少，一些模型精度有待提高。因此本文旨在深入分析能源消費(fèi)及生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，采用一種穩(wěn)定并且精度較高的模型對于能源消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測。

2 基于灰色關(guān)聯(lián)模型的內(nèi)蒙古地區(qū)能源結(jié)構(gòu)分析

2.2 數(shù)據(jù)選擇及處理

本文選取內(nèi)蒙古地區(qū)1995-2012年各類能源的生產(chǎn)量或消費(fèi)量作為子序列，能源生產(chǎn)總量或消費(fèi)總量作為母序列，建立廣義灰色關(guān)聯(lián)模型。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》（1996-2013年），單位為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

首先，計算煤炭消費(fèi)量與能源消費(fèi)總量的絕對關(guān)聯(lián)度，其中X0為內(nèi)蒙古地區(qū)各類能源消費(fèi)總額，作為系統(tǒng)特征序列；X1為內(nèi)蒙古地區(qū)煤炭消費(fèi)總量，作為因素序列。按照上述步驟，可以得到：

（1）水資源論證工作的基本程序。一般是取水企業(yè)委托具有資質(zhì)的單位編寫水資源論證報告，到水行政主管部門上會，抽取專家組進(jìn)行水資源論證報告評審，若通過，論證企業(yè)按照評審意見修改；若不通過，修改后重新評審。

同理，可以分別求得石油、天然氣、水電、核電及其他能發(fā)電的生產(chǎn)或消費(fèi)與能源總生產(chǎn)或消費(fèi)總量的廣義關(guān)聯(lián)度，如表1所示。

3 基于GM（1，n）模型的內(nèi)蒙古地區(qū)能源消費(fèi)總量及煤炭消費(fèi)總量預(yù)測

3.1 GM(1,n)模型

表1 內(nèi)蒙古地區(qū)各類能源與能源總量關(guān)聯(lián)度匯總

GM(1，n)模型表示一階的n個變量的微分方程型預(yù)測模型，建模的實質(zhì)是建立微分方程系數(shù)，具體步驟如下：

對Xi做累加生成，得到生成數(shù)列：

這個微分方程模型記為GM（1，n）。

按照最小二乘法，有

其中，利用兩點(diǎn)滑動平均的思想，最終可得矩陣：

3.2 數(shù)據(jù)選擇及處理

在能源消費(fèi)總量預(yù)測中，選取了1995-2012年內(nèi)蒙古地區(qū)能源生產(chǎn)總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）、GDP（億元）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（億元）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值所占比例（%）、單位能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元）、人口數(shù)（萬人）及居民消費(fèi)水平（元）作為影響因素序列。石油、天然氣、水電、核電及其他能發(fā)電與能源消費(fèi)總量關(guān)聯(lián)度較小，科技發(fā)展水平對水電、核電及其他能源發(fā)電影響嚴(yán)重，其消費(fèi)量并不穩(wěn)定[10]。基于可獲取的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，這三種能源與GDP、第二產(chǎn)業(yè)總值、人口數(shù)等因素關(guān)聯(lián)度程度不大，灰色模型不成立。本文在預(yù)測部分只包括能源消費(fèi)總量及煤炭消費(fèi)量預(yù)測，對于石油、天然氣、水電、核電及其他能發(fā)電主要從與能源消費(fèi)總量之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行定性分析。

以1995-2006年預(yù)處理后數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，2007-2012年為預(yù)測數(shù)據(jù)，運(yùn)用Matlab R2014a編程實現(xiàn)GM（1，n）灰色動態(tài)預(yù)測模型，為了弱化原始時間序列的隨機(jī)性，在建立灰色預(yù)測模型前，采用AG0(Accumulated generating operation)對于原始時間序列進(jìn)行了預(yù)處理。通過分析可得到內(nèi)蒙古地區(qū)2001-2011年能源消費(fèi)總量及煤炭消費(fèi)總量，如表2所示。由表2可知，該模型1995-2012年能源消費(fèi)總量預(yù)測值與實際值誤差平均值為6.38%，煤炭消費(fèi)量與實際值誤差平均值為4.70%，誤差保持在合理范圍內(nèi)，預(yù)測結(jié)果與實際值貼近，模型預(yù)測結(jié)果具有參考意義。

3.3 模型精度檢驗

灰色預(yù)測模型檢驗一般分為殘差檢驗、關(guān)聯(lián)度檢驗以及后驗差檢驗。本文采用殘差檢驗和后驗差檢驗的方法對能量消耗總量預(yù)測模型以及煤炭消耗量預(yù)測模型經(jīng)行檢驗。其中，C表示預(yù)測值與實際值的離散程度，P表示殘差與殘差平均值之差小于給定值0.6745S1的概率，指標(biāo)C越小越好，這表明模型所得的預(yù)測值與實際值之差并不離散；指標(biāo)P越大越好，這表明殘差與殘差平均值之差小于給定值0.6745S1的點(diǎn)比較多。根據(jù)Ф、P以及C三個指標(biāo)，可以綜合評定預(yù)測模型的精度?；疑Ｐ途扰卸ㄈ绫?所示。

表2 內(nèi)蒙古地區(qū)1995-2012年能源消費(fèi)總量及煤炭消費(fèi)量實際值與預(yù)測值

表3 灰色預(yù)測模型精度等級

表4 能量消費(fèi)總量及煤炭、石油及天然氣消費(fèi)量預(yù)測模型精度檢驗

4 結(jié)論及分析

內(nèi)蒙古地區(qū)煤炭生產(chǎn)消費(fèi)量與能源生產(chǎn)消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，綜合關(guān)聯(lián)度分別為0.97及0.95，均位列第一，2020年能源消費(fèi)總量將達(dá)到61006萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，煤炭消費(fèi)量將達(dá)到34977萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。內(nèi)蒙古地區(qū)能源消費(fèi)由煤炭消費(fèi)主導(dǎo)，在短期時間內(nèi)難以撼動，這是由其資源稟賦及煤炭巨大基數(shù)所決定的。

受限于儲量增長疲軟，石油產(chǎn)量與能源總產(chǎn)量相關(guān)性較天然氣較小，綜合關(guān)聯(lián)度為0.58，位列第三。石油與能源總消費(fèi)量綜合關(guān)聯(lián)度為0.64，排名第二，天然氣綜合關(guān)聯(lián)度為0.51，略小于水電、核電及其他能發(fā)電，位列第四。消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，天然氣消費(fèi)市場發(fā)育相對不足，管網(wǎng)建設(shè)尚未完善，民用天然氣消費(fèi)還未廣泛普及，與能源消費(fèi)總量的綜合關(guān)聯(lián)度僅為0.51，遠(yuǎn)低于煤炭和石油的綜合關(guān)聯(lián)度。水電、核電及其他能發(fā)電等可再生能源與能源消費(fèi)總量的綜合關(guān)聯(lián)度排名暫時靠前。能源生產(chǎn)與消費(fèi)關(guān)聯(lián)系數(shù)不對稱，說明內(nèi)蒙古地區(qū)能源結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步調(diào)整和完善。

內(nèi)蒙古地區(qū)大量以煤炭為主導(dǎo)的能源消費(fèi)必然帶來嚴(yán)重的環(huán)境污染，深入貫徹“清潔、新型、綠色”理念，采取一系列措施改變“一煤獨(dú)大”的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，對于提高內(nèi)蒙古地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量具有十分重要的意義。

(1)積極轉(zhuǎn)變能源工業(yè)發(fā)展模式，整合資源優(yōu)勢建設(shè)現(xiàn)代煤化工生產(chǎn)示范基地。適度控制原煤外輸規(guī)模，由單純生產(chǎn)原煤型向能源重化工型轉(zhuǎn)移，提升煤炭就地轉(zhuǎn)化率，積極推進(jìn)煤制油、煤制甲醇、煤焦化等綜合利用煤炭資源的煤化工項目，形成煤、電高載能產(chǎn)品，煤、焦高附加值化工產(chǎn)品，煤氣化、液化產(chǎn)品系列，將內(nèi)蒙古地區(qū)建設(shè)成我國綠色清潔能源輸出基地。

(2)調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提升清潔能源消費(fèi)比例。加大石油、天然氣、煤層氣等資源的勘探開發(fā)，穩(wěn)定石油產(chǎn)能，擴(kuò)大天然氣產(chǎn)能，提高石油、天然氣等清潔能源消費(fèi)比例；著力突破一批關(guān)鍵技術(shù)，培育風(fēng)能、太陽能等可再生能源，加強(qiáng)太陽能發(fā)電系統(tǒng)建設(shè)及運(yùn)營、風(fēng)力發(fā)電場建設(shè)及運(yùn)營；利用生物質(zhì)能源潛力巨大的優(yōu)勢，以沼氣為中心建立農(nóng)村新能量物質(zhì)循環(huán)系統(tǒng)，支持生物質(zhì)能發(fā)電及生物質(zhì)能轉(zhuǎn)電項目，建設(shè)國家級生物質(zhì)能利用基地[7]。

(3)大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，加強(qiáng)資源循環(huán)利用。加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)之間橫向耦合，縱向延展，構(gòu)建煤—電—化、煤—電—冶、煤—電—云計算等循環(huán)產(chǎn)業(yè)鏈，建立循環(huán)產(chǎn)業(yè)集群，提升資源消耗及廢棄物綜合利用率，建立循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)園，培育一批循環(huán)經(jīng)濟(jì)龍頭企業(yè)[7]，在社會消費(fèi)環(huán)節(jié)大力倡導(dǎo)綠色消費(fèi)理念。

(4)淘汰落后產(chǎn)能，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。采用經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及行政手段，以環(huán)境保護(hù)、資源節(jié)約、高效益等為約束條件，淘汰落后產(chǎn)能，推動企業(yè)間兼并、收購、重組；積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升服務(wù)業(yè)占比及質(zhì)量，著力發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、生活性服務(wù)業(yè)及高技術(shù)服務(wù)業(yè)，推動內(nèi)蒙古地區(qū)大型云計算數(shù)據(jù)中心建立[8]，發(fā)揮獨(dú)有文化特色開發(fā)旅游新品種，鼓勵社會資本參與高科技成果轉(zhuǎn)化實體環(huán)節(jié)，建設(shè)大型服務(wù)業(yè)聚集區(qū)。

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The Energy Consumption Forecast of Inner Mongolia Based on the Generalized Grey Model

TONG Quange1,2, SUN Han1,2, CHENG Jinhua1,2, WANG Hongjian1(1.School of Economics and Management, China University of Geosciences, Wuhan Hubei 430074; 2.Research Center of Resources and Environmental Economics, China University of Geosciences, Wuhan Hubei 430074)

On the basis of qualitative analysis of energy structure of Inner Mongolia, using the energy statistics between 1995 and 2012, generalized grey correlation and prediction model is established. The results show that in Inner Mongolia, the correlation of production and consumption between coal and total energy is far better than that of oil, natural gas, hydroelectricity and nuclear electricity, and other energy generation; of which the coal is the predominant role in increasing the total energy production and consumption. Through forecasting the total energy consumption and coal consumption between 1995 and 2012 in Inner Mongolia by using gray prediction method GM(1, N), we gets the test results that the precision of prediction model with regard to total energy consumption and coal consumption is high. Furthermore, by using this model, this paper forecasts that total energy use in Inner Mongolia will reach 610.06 million tons of standard coal, and coal consumption will reach 349.77 million tons of standard coal by 2020. For this reason, this paper proposes that we must actively change the energy industry development model, adjust energy consumption structure, and promote clean energy consumption ratio. On the other side, we must work energetically to develop the circular economy, eliminate backward production capacity, and adjust the industrial structure positively.

the gray correlation prediction model; energy consumption; coal consumption; Inner Mongolia

F407.1；F062.1

C

1672-6995（2015）04-0053-05

2014-10-31；

2014-11-23

國家自然科學(xué)基金（71103164)

童泉格（1989-），女，湖北省黃岡市人，中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）博士研究生，研究方向：能源經(jīng)濟(jì)、能源管理、循環(huán)經(jīng)濟(jì)。