能源需求-国内外研究现状综述

.2国内外研究现状综述国外真正对能源问题进行系统研究，是始于20世纪70年代。国内有关能源消费的理论研究，比国外起步晚了十年左右，始于20世纪80年代。之后，基于国际形势和国内经济发展的需要，我国学术界越来越重视能源问题的研究。能源问题己上升到国家安全战略高度，并演变成敏感的国际政治、经济和外交问题，能源甚至成为发动现代战争的根本目的。能源生产和消费所引发的全球性环境问题己受到世界各国的普遍关注，且纷纷采取了一定的保护措施。国家经贸委与联合国开发计划署于2002年7月25日至26日在北京共同召开了“亚太地区可持续能源发展国际研讨会”，2004年7月17日至20日在德黑兰召开了“博鳌亚洲能源论坛”，均对能源发展面临的形势，亚太地区可持续能源发展战略及政策措施，建立区域合作框架、开展合作计划等进行了研讨。为了解决上述矛盾，最有效的措施当为对能源需求进行预测和影响因素的分析并大力推行绿色能源计划。能源需求的预测和影响因素的分析是制定能源规划的重要组成部分。通过能源需求预测和影响因素分析，可以制定最优的能源战略、安排能源建设以及优化配置。1.2.1能源需求理论研究现状20世纪70年代初，丹尼斯L.梅多斯(DennisLMeadows)等人，以整个世界为研究对象，通过研究世界人口、工业发展、污染、粮食生产和资源消耗五种因素之间的变动和相互关系，建立了所谓的“世界末日模型”，首次对能源问题进行了系统研究，通过电子计算机对此模型进行模拟和分析，最后得出这样的结论:如果维持现有的人口增长率和资源消耗速度不变的话，世界资源将会耗竭l6]。后来20世纪70年代两次石油危机似乎证实了梅多斯等人所得出的结论，这不仅引起经济学家的注意，而且也引起了工程技术专家的关注，使得能源经济理论得到了显著地发展。因此，在后来对能源需求问题的研究中，主要有两条理论途径:基于经济学理论和基于工程技术理论。1基于经济学理论的能源需求理论ehristensen等(1973)从柯布一道格拉斯生产函数(Cobb一DouglasFunetion)演化得出能源需求的超越对数模型，首次将能源作为生产要素引入柯布一道格拉斯生产函数中，从而对能源需求进行分析18]。之后Hudson和Jo嗯enson(1974)，Bemdt和wood(1975)、Jo嗯enson和Fraumeni(1981)等人，对此模型不同程度地进行深入研究，结果他们发现，此模型存在着一定的缺陷，而且他们通过研究对其进行了不同程度的补充和修正I0];一些研究者(Griffinandore即ry，1976)在利用部门间和截面组数据(Paneldata)计算能源价格弹性时，发现地区间的能源需求变化也会对长期能源需求产生影响，进而他们通过国家间的、跨部门的数据进行研究并建立基于截面组数据的能源需求模型，20世纪80年代以来，截面组数据研究在质量和数量上都有很大的增加，特别是在计量经济学的支持下，截面组数据模型得到了迅速地发展l‘01;Beenstoek(1951)，勘uris(1953)，Bopp(1954)，Pros义r(1985)等人基于经济学的需求理论，通过分析影响能源需求的因素，建立能源消费需求函数来分析能源需求并预测未来能源需求，这也是目前应用较多的、较广泛的模型形式之一l“];吻elD.u万(1993)、Mohinde:Gill等(1995)在此基础之上，将气候因素引入能源需求函数中，发展了能源需求函数，使之更接近现实、更能解释其经济意义Ilzltl31。2基于工程技术理论的能源需求理论Fisher和Kaysen(1962)对能源应用设备、技术效率和能源需求的相互关系进行了分析，认为对于一种给定的燃料F的需求取决于使用该燃料的设备的存量及其该设备的燃料效率和利用率，得出了一种分析能源需求的模型，McFadden(1978，1984)在上述的基础之上，通过研究发现上述模型存在许多概念上的困难，基于这一点，他补充和发展了上述模型，把燃料应用选择描述为效用最大化的非连续选择，并得出了以效用最大化为基础的非连续模型[l4];由于煤、石油、天然气等都属于不可再生资源，这是能源经济研究而临的不确定性，基于这一点，Pindyck和Griffin(1978)在对能源需求进行分析时，考虑了时间和工程技术等影响因素，并运用动态最优方法进行研究分析，开辟了另一新的能源需求模型l‘5]。国内有关能源需求的理论研究始于20世纪80年代。之后，基于国际形势和国内经济发展的需要，我国学术界越来越重视能源需求问题的研究。在借鉴国外的经验和结合我国的实际情况的基础之上，我国学者先后在20世纪80年代初和90年代中进行过两次大规模的学术研讨[l6]，基本上沿着两种思路来研究能源经济问题:一是从实物量或标准实物量的角度，研究国民经济发展对能源的需求;二是就价格论价格l0]。1.2.2能源需求分析方法研究现状20世纪70年代爆发的“石油危机”使得各国学者关注能源问题的研究，将各种建模方法引入能源系统的研究当中。国内外许多能源或相关机构对能源需求进行过研究，得出了一些比较实用的建模方法，这些方法大致可归结为:1能源弹性系数法弹性系数法是根据国内生产总值增长速度与能源消费增长之间的关系来预测能源需求总量!‘7}。它把能源消费量与经济增长定量地表示出来，以考察两者关系一般发展规律，并以此来分析未来能源需求!‘s]。应用弹性系数法作为能源需求预测的手段，是根据历史上能源消费及其影响因素的统计数据，进行回归分析和找出合适的回归方程及其回归系数，以此回归方程为基础，对未来的能源需求进行预测。甘肃省计委(1988)首次运用此方法研究本省的能源需求110];陈书通(1996)以此为基础，对未来能源需求与经济增长一般关系进行分析120]。但后来有学者认为能源弹性系数法存在一定局限性，它仅仅是一个经验数据，不能准确地反映实际情况Izl]。2时间序列法时间序列法以研究对象的历史时间序列数据为基础，运用一定的数学方法使其向外延伸，来预测其未来的发展变化趋势1221。在预测能源需求时，是在过去能源消费增长的基础上进行趋势外推，其根本出发点是认为将来的能源需求与过去的能源消费规律变化不大。这种方法运用广泛，国内学者如李维杰(1996)、陈淑绵(1998)等分别运用回归模型和自回归移动平均模型对能源需求进行建模与分析，就是属于这种方法的范畴。3灰色预测法灰色预测法是指利用GM模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测，同时也可以对行为特征的异常情况发生的时刻进行估计计算，以及对在特定时区内发生事件的未来时间分布情况做出研究等等。这些工作实质上是将“随机过程”当作“灰色过程”，“随机变量”当作“灰变量”，并主要以灰色系统理论中的GM(1，1)模型来进行处理1231。GM(1，1)模型是应用范围较广并取得了显著成效的一种灰色动态预测模型。根据灰色理论，从年能源消费时间序列这组综合灰色量本身挖掘有用信息，对未来能源的需求量作出预测。用GM(1，1)模型对动态数据进行处理;有时可得到较好的结果，而有时的结果却不理想，研究表明，有时拟合效果甚佳，有时却存在较大的偏差。徐明德运用该方法对我国能源需求总量进行了分析和预测[24]。4部门分析法部门分析法是根据能源消费量和经济增长速度之间的关系，直接预测一定经济增长速度和能源利用率下，各部门的能源需求量的一种方法lzl]。该方法将国民经济分成若干部门，分别计算各个部门的能源需求量，然后加总，得到能源需求总量。部门划分越细，预测的准确率就越高，反之，则越低。吴宗鑫等(1988)运用了部门分析法对我国的能源消费进行分析，并对未来能源需求进行预测l均。5投入产出法投入产出法又称部门联系平衡法，是20世纪30年代提出的经济数量分析方法晒l。主要内容是编制棋盘式的投入产出表和建立相应的线性代数方程体系，构成一个模拟现实的国民经济结构和社会产品再生产过程的经济数量模型，综合分析和确定国民经济各部门间错综复杂的联系和再生产的重要比例关系卿]。它既可以作为综合统计分析和计划综合平衡的重要工具，也是进行能源需求预测的一种方法Izs】。应用投入产出分析法进行能源需求预测，需要具有一份实物型投入产出表。王海建(1999)在分析我国能源消费特点的基础上，运用投入产出分析法，并借助中国1987和1992年18部门能源经济投入产出表，分析了各部门生产技术结构变动和最终需求结构变动对能源需求变动的影响1291。6因素分析法20世纪80年代初欧洲Rhys提出了一种简单实用的因素分析法。接着，德国学者Reitler，RudolPh和Schaefer在其方法的基础上，加以完善，把影响工业能源消费的因素分解为四个部分，即工业总产值增长因素(outputeffect)、能源利用效率因素(energyintensityeffect)、工业结构因素(structuraleffect)、以及其他因素(residuals)，简称RRS能源因素分析法。李俊(1994)采用此种方法对我国区域能源供求进行分析130】。