孫 涵 成金華

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430074)

中國(guó)工業(yè)化、城市化進(jìn)程中的能源需求預(yù)測(cè)與分析

孫 涵 成金華

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430074)

為了取得可靠的能源需求預(yù)測(cè)，本文引入工業(yè)化、城市化等重要因素，利用支持向量回歸機(jī)在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，確定了輸入向量集合和輸出向量集合，建立基于支持向量回歸機(jī)能源需求預(yù)測(cè)模型。將我國(guó)1985－2009年能源需求相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬與仿真，并對(duì)中國(guó)2010－2020年能源需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，并模擬解釋變量不同增長(zhǎng)率下能源需求的演變并給出政策選擇。研究結(jié)果表明，中國(guó)高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及工業(yè)化和城市化的發(fā)展對(duì)能源需求影響很大，到2020年能源需求將達(dá)到45．3億t標(biāo)準(zhǔn)煤，而且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度越快對(duì)能源需求就越大。變量模擬得出的結(jié)論是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是能源需求重要影響因素之一，工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，即便是微調(diào)，也會(huì)對(duì)能源需求有很大的抑制作用;中國(guó)城市化進(jìn)程以及城市化發(fā)展階段所表現(xiàn)出的工業(yè)化特征，推動(dòng)了能源需求快速增長(zhǎng)，城市化率越高對(duì)能源需求越大，且對(duì)能源需求是剛性的，城市化也是能源需求重要影響因素之一。

能源需求;城市化;工業(yè)化;支持向量回歸機(jī)

能源是人類生存和發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈和國(guó)家安全的重要戰(zhàn)略物資。未來能源基礎(chǔ)能否支撐我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)，成為國(guó)內(nèi)外關(guān)注的十分重要的問題。因此，做好未來能源需求分析，搞好能源需求預(yù)測(cè)，為能源規(guī)劃及政策的制訂提供科學(xué)的依據(jù)，對(duì)于保持我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)內(nèi)外許多能源機(jī)構(gòu)或相關(guān)機(jī)構(gòu)主要從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和工程技術(shù)理論這兩個(gè)角度對(duì)影響能源需求的影響因素、能源需求預(yù)測(cè)以及預(yù)測(cè)方法做了大量的研究。這些具有代表性的預(yù)測(cè)方法:MARKAL(市場(chǎng)分配)模型、情景分析法、彈性系數(shù)法、靜態(tài)或動(dòng)態(tài)投入產(chǎn)出法、時(shí)間序列法等方法已被廣泛應(yīng)用于能源需求研究和預(yù)測(cè)［1－3］。在解釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消費(fèi)之間長(zhǎng)期均衡和短期波動(dòng)關(guān)系方面，標(biāo)準(zhǔn)Granger因果檢驗(yàn)、協(xié)整和誤差修正模型(ECM)得到廣泛運(yùn)用［4－6］。但是迄今，在對(duì)能源需求研究和預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)中，主要有兩點(diǎn)不足:第一，除了將經(jīng)濟(jì)水平作為最重要的解釋變量，一些學(xué)者也試圖納入其它變量以增強(qiáng)模型的解釋能力。但是，截止目前對(duì)能源需求的研究中，很少同時(shí)將工業(yè)化和城市化兩個(gè)因素納入進(jìn)行定量的實(shí)證研究。發(fā)達(dá)國(guó)家的城市化和工業(yè)化已基本完成，能源需求處于相對(duì)穩(wěn)定的緩慢增長(zhǎng)或下降階段，在模型中可以忽略這兩個(gè)因素的影響。然而，當(dāng)涉及到經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)型時(shí)期的發(fā)展中國(guó)家特別是中國(guó)時(shí)，這對(duì)研究結(jié)果的影響就尤其顯著。目前，中國(guó)有著世界第一大規(guī)模的人口、第二大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)，但區(qū)域之間發(fā)展極不平衡，這是基本國(guó)情;經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)、城市化加快和其間的工業(yè)化特征，這是現(xiàn)在及今后相當(dāng)一段時(shí)期內(nèi)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的最重要特點(diǎn)［7－8］。對(duì)中國(guó)能源需求的研究，必須考慮到上述基本國(guó)情和特殊經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展階段中的主要特征。第二，能源系統(tǒng)是一個(gè)的非線性系統(tǒng)，上述預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度不高。能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在一種非線性的關(guān)系，一些學(xué)者得到了二者之間存在著類似環(huán)境庫茲涅茨曲線的結(jié)論。由于傳統(tǒng)的線性預(yù)測(cè)方法對(duì)數(shù)據(jù)樣本沒有學(xué)習(xí)過程，難以準(zhǔn)確刻畫能源系統(tǒng)中的非線性關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低［9］。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是公認(rèn)的相對(duì)較好的方法，但我國(guó)能源需求的歷史數(shù)據(jù)較少，在小樣本情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)通常得不到充分的訓(xùn)練，使得性能不穩(wěn)定，并且還存在推廣(預(yù)測(cè))能力不強(qiáng)等缺點(diǎn)［10－11］。而支持向量機(jī)［12－13］是一種專門研究有限樣本情況下非參數(shù)估計(jì)問題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特別的優(yōu)勢(shì)，受到學(xué)者的青睞，并已成功應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)［14］，已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)之一。

因此，本文將在前人研究的基礎(chǔ)上做出兩個(gè)主要改進(jìn):第一將城市化和工業(yè)化同時(shí)納入模型中，分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源消費(fèi)的長(zhǎng)期關(guān)系;第二，運(yùn)用支持向量回歸機(jī)方法，建立能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性數(shù)據(jù)模型?；谏鲜瞿Ｐ?，對(duì)中國(guó)2010－2020年能源需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，模擬解釋變量不同增長(zhǎng)率下，未來能源需求的演化路徑，并給出政策分析與建議。

1 能源需求預(yù)測(cè)模型的建立

支持向量機(jī)(Support Vector Machines，SVM)最早是由 Cortes和 Vapnik［12－13］于 1995 年提出的一項(xiàng)新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它借助于最優(yōu)化方法，非常成功地處理回歸問題(時(shí)間序列分析)和模式識(shí)別(分類問題)等諸多問題。

1．1 能源需求的回歸支持向量機(jī)模型構(gòu)建

能源系統(tǒng)是一個(gè)大而復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，能源需求受經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等諸多因素的影響，各因素相互滲透，相互作用。一般說來，能源需求影響因素與能源需求量的關(guān)系非常復(fù)雜，很難用一個(gè)具體的模型來描述。本文采用SVR來映射輸入(能源需求影響因素)與輸出(能源需求量)之間的關(guān)系。具體說來:

在本文中，把能源需求量以及所確定的各影響因素指標(biāo)的歷時(shí)數(shù)據(jù)作為樣本，構(gòu)造一個(gè)多輸入、單輸出的支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)模型，如圖1所示。

圖1 支持向量回歸機(jī)結(jié)構(gòu)圖Fig．1 Support vector regression chart

把影響能源需求變量［9－10］作為輸入，把能源需求量作為輸出，分別用(x1，x2，…，xd)和y來表示。本文用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)、城市化(城市人口數(shù)量占總?cè)丝跀?shù)量)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第二產(chǎn)業(yè)占整個(gè)產(chǎn)業(yè)的比重)和人口總數(shù)四個(gè)變量來表示輸入。

根據(jù)上述歷年的數(shù)據(jù)看作時(shí)間序列{X(t)，t=1，2，…－2)］，…X(t－d)式中:Φ為非線性函數(shù);d為輸入向量維數(shù)。

在進(jìn)行能源需求預(yù)測(cè)時(shí)，利用支持向量回歸機(jī)(SVR)進(jìn)行回歸與預(yù)測(cè)的基本思想［12－13］，就是將輸入的影響因素x1，x2，…，xd，映射到一個(gè)高維特征空間，并在此空間進(jìn)行線性回歸，從而將特征空間的非線性回歸問題轉(zhuǎn)化為高維特征空間線性回歸問題，所以它對(duì)于一些復(fù)雜的或非線性的問題非常有效。由統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論［10－11］可確定回歸函數(shù)如下:

其中，φ∶Rn→F，w∈F。(，)表示內(nèi)積，φ 為 Rn空間到F空間的非線性映射，X∈Rn，w為權(quán)重，w∈F，b為偏置。

SVR解決回歸問題是使結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化，而不是傳統(tǒng)回歸方法使經(jīng)驗(yàn)最小化，這使得預(yù)測(cè)模型具有很好的函數(shù)逼近能力和泛化能力。式(1)中φ已知，利用樣本數(shù)據(jù)(Xi，Yi)進(jìn)行訓(xùn)練使式(2)泛函數(shù)最小化，可求出試(1)中w和b估計(jì)值。

其中，式(2)中 Remp［f］為經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，‖ω‖2為置信風(fēng)險(xiǎn)。C(e)為模型的經(jīng)驗(yàn)損失，e=f(X)－Y=Y^－Y，Y^和iiiiiYi分別表示樣本的預(yù)測(cè)值和真是值，ei為誤差，S為樣本容量。

由于φ是固定的，‖ω‖2反映了模型在高維特征空間的復(fù)雜性，其值越小則置信風(fēng)險(xiǎn)越小。λ是用于控制樣本訓(xùn)練損失與模型復(fù)雜性折中的正則化參數(shù)。

求解式(2)等價(jià)于求解如下式(3)優(yōu)化問題

其中c=1/λ，其他符號(hào)跟上述公式符號(hào)相同。為了便于求解，往往把上述式(3)轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題，并求解。

b是偏置，可由任一支持向量機(jī)代入求得;K(Xt，X)是內(nèi)積函數(shù)。本文選擇徑向基核函數(shù)［9，15］:

式(6)中:xj是訓(xùn)練年份輸入數(shù)據(jù)向量;xv是預(yù)測(cè)年份的輸入數(shù)據(jù)向量;f(x)為輸出向量集合。式(6)經(jīng)過運(yùn)算會(huì)得到能源需求預(yù)測(cè)的參數(shù)αj和b，從而得到預(yù)測(cè)模型。

1．2 方法的檢驗(yàn)與驗(yàn)證

首先將把1985－2005年(訓(xùn)練樣本)能源需求變量數(shù)據(jù)，作為SVR的輸入，相應(yīng)的中國(guó)能源消耗量作為輸出，進(jìn)行模擬與仿真。其次，運(yùn)用訓(xùn)練好的模型對(duì)中國(guó)2006－2008年能源需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)(檢測(cè)樣本)，最后根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較，以驗(yàn)證方法的有效性和可行性。在進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè)時(shí)，需要確定SVR正規(guī)化參數(shù)C和RBF核函數(shù)參數(shù)σ2。本文將最終的預(yù)測(cè)結(jié)果所產(chǎn)生的誤差作評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，來確定合適的取值。本文經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，最后確定當(dāng)C=80，σ2=75時(shí)，預(yù)測(cè) 2006－2009年能源需求量分別為24．727、27．305、29．214 和29．159 億 t標(biāo)準(zhǔn)煤，與實(shí)際能源消耗相比誤差分別為 0．41%、2．81%、2．5%和4．89%。為了驗(yàn)證其方法的可行性，將預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，如表1所示。由此可見，該方法預(yù)測(cè)的誤差范圍都很小，較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法好，其結(jié)果理想。因此，可以說本文選取的影響因素和所建立的模型具有一定的可行性和可靠性。上述模型的建立、編程及預(yù)測(cè)等工作均在Matlab8．0軟件上編寫實(shí)現(xiàn)的。

2 能源長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)分析

2．1 數(shù)據(jù)來源

由于對(duì)能源需求做預(yù)測(cè)時(shí)，首要的工作是數(shù)據(jù)的收集與整理，特別是口徑統(tǒng)一的一致性分析等。因此，本文所涉及到的數(shù)據(jù)是根據(jù)2000年和2009年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中相關(guān)數(shù)據(jù)直接引用或間接計(jì)算而得，由于篇幅原因，數(shù)據(jù)略。從而保證了數(shù)據(jù)的可靠和口徑的統(tǒng)一。又由于改革開放之前我國(guó)是一個(gè)封閉型的經(jīng)濟(jì)，這與1978年之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制和運(yùn)行環(huán)境都有較大區(qū)別，再根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲性，本文只考察了中國(guó)1985－2009年的能源需求數(shù)據(jù)。

表1 能源需求預(yù)測(cè)結(jié)果Tab．1 Energy demand forecast result

2．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

已確定的輸入和輸出數(shù)據(jù)共包含5個(gè)方面的內(nèi)容。由于指標(biāo)的量綱不同，數(shù)據(jù)在數(shù)量上差異性很大，如果直接用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，則很可能出現(xiàn)較大范圍的變化，使預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性降低。因此，需要對(duì)各指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，通過式(7)，可以把全部數(shù)據(jù)都?xì)w一化到［0，1］之間。

2．3 情形分析

由于預(yù)測(cè)是基于歷史數(shù)據(jù)的，而未來能源影響因素如城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在各種不確定性都會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果產(chǎn)生影響。因此，需要在不同影響情況下，對(duì)能源需求進(jìn)行模擬分析。

為了更加全面地分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)用能源需求的影響，本文在GDP增長(zhǎng)率為8%的基礎(chǔ)上上下浮動(dòng)0．5個(gè)百分點(diǎn)。盡管GDP增長(zhǎng)率低可以降低能源需求，但是保持經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)(約8%)是中國(guó)社會(huì)發(fā)展和勞動(dòng)就業(yè)的保障［4］，因此它不該納入我們的政策模擬分析中。相反，其它變量都是政府部門能夠通過產(chǎn)業(yè)政策、加以影響的，因此在一定程度上都能成為抑制能源需求的政策工具。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化根據(jù)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所研究結(jié)果［12］，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的增長(zhǎng)率為 8．27%。2009年全國(guó)城市化率約46．69%，距離中等收入國(guó)家61%、高收入國(guó)家78%的平均水平相去甚遠(yuǎn)。以2009年為基礎(chǔ)，2020年要達(dá)到60%的城市化率［5］?？捎?jì)算各年的城市化速度接近2．2%。2009年中國(guó)人口13．35億，2020年達(dá)到14．5億，可計(jì)算各年的人口增長(zhǎng)速度接近6．4‰。我們?cè)谀繕?biāo)假設(shè)的基礎(chǔ)上，逐個(gè)改變GDP以外變量的變動(dòng)幅度，其中第二產(chǎn)業(yè)在原來增長(zhǎng)率的基礎(chǔ)上上下浮動(dòng)0．5個(gè)百分點(diǎn)(其它產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率不變化)，城市化的增長(zhǎng)率上下浮動(dòng)0．4個(gè)百分點(diǎn)。由于人口增長(zhǎng)緩慢，因此本文不對(duì)人口總數(shù)可能變化做分析。綜上所述，本文把目標(biāo)趨勢(shì)假設(shè):8%GDP增長(zhǎng)率;8．27%第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量增長(zhǎng)率;2．2%城市化增長(zhǎng)率為基本情況，為2009年為基準(zhǔn)，模擬在不同的路徑下，中國(guó)2010－2020年能源需求量，其結(jié)果如表2所示。

2．4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

第一，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的模擬結(jié)果表明，在目標(biāo)趨勢(shì)假設(shè)下，能源消費(fèi)量自2010年的31．553億t，然后逐年增長(zhǎng)，直到2020年為45．3億t。由于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)能源的需求有較大影響，于是本文對(duì)不同GDP增長(zhǎng)率的進(jìn)行模擬，其結(jié)果表明，7．5%GDP增長(zhǎng)率使得中國(guó)在2010年的能源需求預(yù)測(cè)值為31．471億 t，到2020年則到45．055億t;8．5%GDP增長(zhǎng)率使得中國(guó)在2010年的能源需求預(yù)測(cè)值為31．631億t，到2020年則到達(dá)45．381億t。說明中國(guó)在2010－2020年中，依然要消耗大量的能源，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然是一個(gè)重要的影響因素，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的大能源需求也越大。而這也說明正處在工業(yè)化中期的中國(guó)，未來能源消費(fèi)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有較強(qiáng)的正相關(guān)性。這也與許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家研究的結(jié)論是一致的。

第二，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的模擬結(jié)果表明:－0．5%的下調(diào)(減少第二產(chǎn)業(yè)比例)使得能源2010年的能源需求為31．484 億 t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少 0．069 億 t，到2020 年能源仍需求45．249億 t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0．051億 t;+0．5%的上調(diào)(增加第二產(chǎn)業(yè)比例)使得能源2010年的需求為31．621 億 t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多 0．068 億 t，到2020 年能源仍需求45．349億t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0．049億t。由此可見，不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)改變能源消耗倒U型曲線需求量的高度，由于短期內(nèi)重工業(yè)結(jié)構(gòu)是很難大幅度進(jìn)行調(diào)整的，只能進(jìn)行微調(diào)［11］，但是從模擬結(jié)果我們?nèi)匀豢梢钥闯?，即使微調(diào)對(duì)未來能源需求也有很大的抑制作用，可以說產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)能源需求影響大。由此可見，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是中國(guó)未來能源需求增加的重要因素之一。

第三，對(duì)城市化調(diào)整的模擬結(jié)果表明:－0．4%的下調(diào)使得能源2010年的需求為31．515億t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0．038 億 t，到2020 年能源仍需求 45．158 億 t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0．142億t;+0．4%的上調(diào)使得能源2010年的需求為31．591 億t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0．038 億t，到2020 年不同的城市化的變化率，能源需求都為45．393億t，比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0．093億t。由此可見，不同的城市化會(huì)改變能源消耗倒U型曲線需求的高度，且城市化對(duì)未來能源需求的影響呈現(xiàn)一種不斷加大的趨勢(shì)，即城市化程度越高，對(duì)能源消耗越多，對(duì)未來能源的影響也越大(見表2)?？梢哉f，城市化也是中國(guó)未來能源需求增加的主要因素之一。

通過以上分析，我們發(fā)現(xiàn)2010－2020年，城市化、工業(yè)化和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一樣成為影響未來能源需求的主要因素。中國(guó)的能源動(dòng)態(tài)表明，2010年到2020年間，中國(guó)能源年消費(fèi)總量還會(huì)不斷增長(zhǎng)，說明與能源密切相關(guān)的高耗能產(chǎn)業(yè)在快速增長(zhǎng)，表明了工業(yè)化和城市化進(jìn)程在加速。主要是因?yàn)?中國(guó)的城市化、工業(yè)化仍未完成以及中國(guó)政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的駕馭能力，即使保守估計(jì)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)還可以再快速增長(zhǎng)30年［3］。正處在工業(yè)化中期，進(jìn)入重工業(yè)化階段的中國(guó)，高耗能產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)，未來現(xiàn)代化目標(biāo)必須完成工業(yè)化。工業(yè)化的資源路線決定了必然消耗大量的能源，這是一條無法跳脫的基本規(guī)律。而隨著城市化進(jìn)程推動(dòng)，農(nóng)村人口的快速城市化過程必然帶來能源消費(fèi)量的相應(yīng)增長(zhǎng)。2009年全國(guó)城市化率為46．69%，要想接近或達(dá)到距離中等收入國(guó)家61%的水平時(shí)，到2020年，中國(guó)大約有2．4億人口將遷移進(jìn)城市居住和工作(相當(dāng)于目前美國(guó)2008年人口的75．66%)。保守地估計(jì)，中國(guó)城市人口能源消費(fèi)是農(nóng)村人口3．5到4倍［8］。2．4億農(nóng)村移民的能源消費(fèi)將是一個(gè)龐大的數(shù)字。大規(guī)模城市基礎(chǔ)設(shè)施和住房建設(shè)，需要大量水泥和鋼鐵，這些都只能在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)，因?yàn)槭澜缟蠜]有哪一個(gè)國(guó)家能為中國(guó)生產(chǎn)這么多的鋼材和水泥。因此，高耗能產(chǎn)業(yè)對(duì)能源的需求也是剛性的。可以說，中國(guó)城市化進(jìn)程以及城市化發(fā)展階段所表現(xiàn)出的工業(yè)化特征，推動(dòng)了能源需求快速增長(zhǎng)。

表2 中國(guó)能源長(zhǎng)期需求模擬Tab．2 Simulation of long-term demand of energy in China 108tce

3 結(jié)論

基于SVR的方法，我們預(yù)測(cè)了至2020年中國(guó)能源的長(zhǎng)期需求，2020年的能源消費(fèi)量將達(dá)45．3億t，比其它預(yù)測(cè)要稍高一些。說明在現(xiàn)有的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下，保持高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和現(xiàn)有第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例，能源需求很大。對(duì)不同GDP增長(zhǎng)率的模擬結(jié)果表明，7．5%的GDP增長(zhǎng)率使得中國(guó)在2020年的能源需求預(yù)測(cè)值為45．055億t;8．5%的GDP增長(zhǎng)率為45．381億t;而不同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度對(duì)能源需求是不同的，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越高能源消耗也越大。因此可以說，在此演義的路徑下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度是能源政策的一個(gè)重要影響變量。由于高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(8%)是中國(guó)社會(huì)發(fā)展和勞動(dòng)就業(yè)的保障，不該納入我們的政策模擬分析中。但是，這對(duì)我國(guó)能源戰(zhàn)略規(guī)劃具有重要的參考價(jià)值。因而，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度是能源政策的一個(gè)重要變量。

工業(yè)化對(duì)中國(guó)2010－2020年能源需求都有顯著的影響。這個(gè)因素可以改變倒U型曲線的形狀和能源消費(fèi)量的高度。也就是說，在不同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和能源環(huán)境政策下，未來能源消費(fèi)的“環(huán)境庫茲涅茨”曲線高度。這意味著，通過制定和執(zhí)行積極的能源政策，有可能使“環(huán)境庫茲涅茨”曲線降低，或在曲線上找到一條近似水平的通道，甚至讓能源需求峰值提前到來。例如調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來抑制高耗能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，盡管短期內(nèi)重工業(yè)結(jié)構(gòu)很難大幅度進(jìn)行調(diào)整，但是我們可以進(jìn)行微調(diào)，也會(huì)對(duì)能源需求有很大的抑制作用。因此，從中長(zhǎng)期看，第一，中國(guó)必須加速改變?nèi)蚧Q(mào)易分工的低端高耗能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從能源密集型的制造業(yè)向高技術(shù)、服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)型，特別是要警惕一味追求GDP的地方政府對(duì)落后產(chǎn)業(yè)的過分保護(hù)。第二，加強(qiáng)全民的環(huán)保節(jié)能意識(shí)。比如，建筑物的節(jié)能，中國(guó)的老百姓還很少考慮。這樣通過這種方法減少中國(guó)經(jīng)濟(jì)對(duì)能源過度依賴，是有效的政策取向。

城市化也是對(duì)中國(guó)2010－2020年能源需求的主要影響之一。在城市化推進(jìn)的過程中，中國(guó)的能源消費(fèi)將發(fā)生巨大變化，即使技術(shù)進(jìn)步有可能提高能源使用效率，但為滿足經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)現(xiàn)代化的需要，中國(guó)能源消費(fèi)總量仍將經(jīng)歷一段剛性的高增長(zhǎng)階段。從總體來看，城市化將是一個(gè)比較長(zhǎng)的歷程。各國(guó)社會(huì)條件不同，經(jīng)歷的時(shí)間會(huì)有所不同，但這一過程是每個(gè)發(fā)達(dá)和中等收入國(guó)家都經(jīng)歷過的。如果沒有出現(xiàn)大的災(zāi)難性問題，中國(guó)城市化進(jìn)程到2020年左右才能完成。需要并且真正理解這一階段的能源消費(fèi)增長(zhǎng)和能源消費(fèi)剛性問題，是制定有效的能源戰(zhàn)略和政策的必要前前提。但長(zhǎng)期來看，中國(guó)城市化水平的提高有利于提高能源的利用效率，所以，用推進(jìn)城市化來調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，是我國(guó)資源節(jié)約型社會(huì)建設(shè)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，這必將進(jìn)一步提高能源效率，從而降低經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)能源的依賴程度。

(編輯:劉呈慶)

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China Energy Demand Forecast and Analysis in the Process of Industrialization and Urbanization

SUN Han CHENG Jin-hua
(School of Economics and Management，Chinese University of Geosciences，Wuhan Hubei 430074，China)

In order to obtain reliable Chinese energy demand forecast，this paper introduces some important factors such as urbanization and industrialization，and makes use of the advantages of Support Vector Regression(SVR)in the prediction of time series，decides the set of input vectors，and output vectors，and then establishes the model of prediction of energy demand by SVR．This paper gives policy choice through modeling and simulating the related data of energy demand from 1985 to 2009，forecasting Chinese energy demand from 2010 to 2020 and simulating the evolution of energy demand under different growth of explanatory variables．The results show that the Chinese economy which is developing with a high speed，and the advancement of industrialization and urbanization have caused great impact on energy demand，and energy demand will be 4．53 billion tons of standard coal by 2020．And the greater the economic growth rate，the greater the energy demand．The result implication from the simulation shows that the industrial structure is also one of the important influencing factors of energy demand，and adjustment of industrial structure，even very small adjustment，would greatly impact energy demand．We find that the recent rapid growth of energy demand in China mainly comes from its accelerating process of urbanization and the industrial characteristics that required have appeared in a rapid urbanization process．The higher the rates of urbanization，the greater energy demand，and demand for energy is rigid．Urbanization is also one of the important influencing factors of energy demand．

energy demand;urbanization;industrialization;support vector regression

F407．21;C913．3

A

1002－2104(2011)07－0007－06

10．3969/j．issn．1002－2104．2011．07．002

2011－01－01

孫涵，博士生，講師，主要研究方向?yàn)橘Y源管理工程和能源系統(tǒng)模型。