孫康　李婷婷

摘 要：在中國石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩矛盾突出的背景下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的復(fù)雜性和艱巨性凸顯，產(chǎn)能過剩的量化和預(yù)警可以為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級提供科學(xué)依據(jù)。本文以2000—2012年石化產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，對化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)的產(chǎn)能過剩問題進行了測度與綜合評價，采用ARIMA方法對未來產(chǎn)能過剩趨勢進行測度。研究結(jié)果顯示，石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩問題長期存在；化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)產(chǎn)能過剩問題出現(xiàn)周期性變化；石油加工煉焦業(yè)在2008年之前呈現(xiàn)周期性變化，2008年的金融危機打破了原有的周期性變化規(guī)律。預(yù)測結(jié)果表明，若不調(diào)整現(xiàn)有石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)能過剩的固有周期性將被打破，產(chǎn)能過剩將愈演愈烈。由此，本文提出優(yōu)化石化產(chǎn)業(yè)鏈、化解產(chǎn)能過剩的可選路徑。

關(guān)鍵詞：石化產(chǎn)業(yè)；綜合指數(shù)法；時間序列分析；產(chǎn)能過剩

中圖分類號：F426 文獻標識碼：A 文章編號：1000176X（2015）05002906

一、引 言

改革開放以來，中國石化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，迅速成為世界石化產(chǎn)品生產(chǎn)和消費大國，多種產(chǎn)品產(chǎn)量位居世界前列。“十一五”以來，隨著技術(shù)成熟和市場需求快速增長，大量資金投入到石化產(chǎn)業(yè)等基礎(chǔ)性工業(yè)中，生產(chǎn)能力迅速增強。特別是中西部地區(qū)憑借能源、資源優(yōu)勢迅速崛起，極大地拉動了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展，促進了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和重化工產(chǎn)業(yè)布局的優(yōu)化調(diào)整。中國化學(xué)工業(yè)總產(chǎn)值在2010年超過美國，躍居世界第一位。由于受國際金融危機沖擊和國內(nèi)固定資產(chǎn)投資強度增強的影響，石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩矛盾凸顯?！笆濉敝螅┬栊蝿莅l(fā)生逆轉(zhuǎn)，石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能由供不應(yīng)求變?yōu)楣┻^于求，某些產(chǎn)品甚至出現(xiàn)嚴重的產(chǎn)能過剩問題。本文以石化產(chǎn)業(yè)中具有代表性的兩個子產(chǎn)業(yè)為樣本，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》公布的數(shù)據(jù)對其進行產(chǎn)能利用率等方面的量化分析與預(yù)測?；谥袊a(chǎn)業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了產(chǎn)能過剩問題，因此，量化分析兩個具有代表性的子產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩程度和未來趨勢，對中國石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有文獻從產(chǎn)業(yè)布局、產(chǎn)業(yè)集聚、結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩等多視角對石化產(chǎn)業(yè)進行了深入研究。劉鶴等[1-2]從石化產(chǎn)業(yè)空間布局、空間組織演進的角度研究了中國煉油能力和乙烯產(chǎn)能空間組織結(jié)構(gòu)，以及原材料、市場和政策三大主導(dǎo)因素對中國石化產(chǎn)業(yè)空間組織格局的影響，指出自2000年以來石化產(chǎn)業(yè)無序擴張現(xiàn)象初現(xiàn)。。孫康等[3]研究了中國重工業(yè)特別是石化產(chǎn)業(yè)集聚演進規(guī)律，認為石化產(chǎn)業(yè)上下游典型產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)高度集聚現(xiàn)象，中游出現(xiàn)中度集聚現(xiàn)象，并且中下游典型產(chǎn)業(yè)顯現(xiàn)出產(chǎn)能過剩問題。周勁和付保宗[4]對中國工業(yè)領(lǐng)域中出現(xiàn)的不同程度的產(chǎn)能過剩現(xiàn)象進行分析，得出重化工業(yè)體制性產(chǎn)能過剩特征較為突出的結(jié)論。王曉姝和李鋰[5]利用數(shù)理模型研究政府和地方在產(chǎn)能過剩誘發(fā)和抑制中的責(zé)任和作用，提出抑制產(chǎn)能過剩的定量方法。Fare和John[6]運用生產(chǎn)要素擁擠度來描述生產(chǎn)要素投入的過剩情況并認為是一種無效狀態(tài)。Fare等[7]提出用隨機生產(chǎn)前沿面生產(chǎn)函數(shù)法來估計生產(chǎn)效率以及產(chǎn)能利用水平，并對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用水平進行了度量。Dupont等[8]使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法分析了美國漁業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)能利用率。James和Squires[9]運用生產(chǎn)要素擁擠度方法進行分析，認為可變要素的過度投資造成了分配無效率和經(jīng)濟資源的浪費，產(chǎn)能過剩的指標主要是產(chǎn)能利用率。張群等[10]運用向量自回歸方法，對中國鋼鐵產(chǎn)能過剩影響因素進行定量分析。路楠林[11]運用峰值法對中國制造業(yè)產(chǎn)能利用率進行了測算。何彬和武治國[12]運用峰值分析法研究了1992—2005年中國30個省份的工業(yè)產(chǎn)能過剩水平。孫巍等[13]采用隨機生產(chǎn)前沿面生產(chǎn)函數(shù)法對中國28個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能利用率和固定資產(chǎn)投資進行了分析。韓國高等[14]在成本函數(shù)法的基礎(chǔ)上對中國重工業(yè)和輕工業(yè)中28個產(chǎn)業(yè)1999—2008年的產(chǎn)能利用水平進行了測算。馮梅和陳鵬[15]運用綜合指數(shù)分析方法對多種相關(guān)指標進行整合，對中國鋼鐵產(chǎn)能過剩進行量化分析。楊勇[16]對中國石化產(chǎn)業(yè)下游產(chǎn)出品進行了產(chǎn)能過剩量化分析。由于石化產(chǎn)業(yè)的子產(chǎn)業(yè)種類較多、數(shù)據(jù)量較大，現(xiàn)有文獻主要以具體產(chǎn)出品為例進行產(chǎn)能過剩分析，從整體產(chǎn)業(yè)角度出發(fā)進行的研究甚少。本文從相對宏觀的角度出發(fā)，以中國石化產(chǎn)業(yè)中的兩個子產(chǎn)業(yè)——化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)為例，以2000—2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基準，采用綜合指數(shù)法分析石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩程度及預(yù)警區(qū)間，同時采用ARIMA方法對未來產(chǎn)能過剩給出預(yù)測，對石化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及完善石化產(chǎn)業(yè)規(guī)制政策提供理論依據(jù)。

二、模型選擇及數(shù)據(jù)處理

化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)這兩個石化產(chǎn)業(yè)的子產(chǎn)業(yè)處于整個產(chǎn)業(yè)鏈的中游，對石化產(chǎn)業(yè)的上下游具有較強的牽制作用，因而測度其產(chǎn)能過剩，在一定程度上可以反映出整個石化產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過?，F(xiàn)狀。本文選取產(chǎn)能利用率、價格指數(shù)變動率和銷售利潤率變動率為指標來量化產(chǎn)能過剩程度。

產(chǎn)能利用率是指石化產(chǎn)業(yè)實際產(chǎn)出與實際生產(chǎn)能力的比值，記為CN。CN是產(chǎn)能過剩的一個最直接的反映指標，產(chǎn)能利用率越大，說明產(chǎn)能利用的越充分；產(chǎn)能利用率越小，說明沒有利用的產(chǎn)能越多，突出表現(xiàn)為產(chǎn)能大量閑置。借鑒袁捷敏[17]通過單位資本存量數(shù)據(jù)間接獲得工業(yè)增加值的方法，產(chǎn)業(yè)實際產(chǎn)量記為SCL，產(chǎn)業(yè)實際生產(chǎn)能力記為SNL，單位資本存量工業(yè)增加值記為DGZ，單位資本存量工業(yè)產(chǎn)能記為DCN， 工業(yè)增加值記為GZ，工業(yè)資本存量記為GC。則有CN=（SCL/SNL） ×100%=（DGZ /DCN）×100%。由于產(chǎn)業(yè)實際生產(chǎn)能力無法從統(tǒng)計年鑒中直接獲得，于是采用通過DGZ來擬合DCN的合理原理和方法，并據(jù)此構(gòu)建石化產(chǎn)業(yè)CN的測度。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》[18]，選取按行業(yè)分規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要指標中的工業(yè)增加值和資本存量作為原始數(shù)據(jù)來測算CN。DGZ=（GZ/GC）×100%，繪出DGZ的折線圖，選出兩點并連接得到一條直線，若所有年份的DGZ都不位于該直線的上方，則該直線就是DCN關(guān)于年度的線性函數(shù)，進而得出DCN，于是CN可演變?yōu)椋?

CN=（DGZ/DCN）×100%（1）

價格指數(shù)變動率是反映在一定時期內(nèi)產(chǎn)品價格水平變動趨勢及幅度的相對數(shù)，記為JG。產(chǎn)能過剩通常會造成供大于求的情況，進而引起企業(yè)之間的價格戰(zhàn)，導(dǎo)致產(chǎn)品價格下降。年末價格指數(shù)記為MJG，年初價格指數(shù)記為CJG。因此，JG可以作為產(chǎn)能過剩的度量指標。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》，選取按工業(yè)行業(yè)分工業(yè)品出廠價格指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)來測算其價格指數(shù)變動率：

JG=（MJG-CJG）/CJG×100%（2）

銷售利潤率變動率是指在一定時期內(nèi)產(chǎn)品銷售利潤與產(chǎn)品銷售收入的比值，記為LR。產(chǎn)能過剩往往會引起產(chǎn)業(yè)內(nèi)的激烈競爭，導(dǎo)致銷售利潤率降低。銷售利潤率變動率實際上反映了整個產(chǎn)業(yè)盈利能力的變化。因此，銷售利潤率變動率可以作為產(chǎn)能過剩的度量指標。后期銷售利潤率記為HLR，前期銷售利潤率記為QLR。以《中國統(tǒng)計年鑒》中全國重點大中型企業(yè)銷售利潤額和銷售收入作為原始數(shù)據(jù)來測算LR：

LR=（HLR-QLR）/QLR×100%（3）

上述三個指標均能直接或間接地反映產(chǎn)能過剩情況，如果使用其中一種來反映產(chǎn)能過剩情況可能出現(xiàn)以偏概全的情況，因而利用綜合指數(shù)法對上述三種能夠反映產(chǎn)能過剩的指標進行綜合指數(shù)分析，使結(jié)論更具有科學(xué)性。

在綜合指標合成過程中，權(quán)重的確定方法通常用專家打分法、等權(quán)處理法和熵值法。熵值法是由各個樣本的實際數(shù)據(jù)求得權(quán)重，系統(tǒng)的某項指標攜帶的信息越多，表示該指標對決策的作用就越大，此時熵值越小，賦予的權(quán)重越大，這種方法能夠反映指標信息熵值的效用價值，相對其他方法而言，其評判結(jié)果有較強的數(shù)學(xué)理論依據(jù)。因此，本文選用熵值法進行權(quán)重的測度。熵是無序的量度，可以定義為解釋隨機事件的不確定性所需要的信息量，若一個事件為必然事件，則其熵值為0。根據(jù)熵的特性，可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度。在利用多個指標對事物進行綜合評價時，對于某個指標而言，若個體值沒有太大區(qū)別，則指標在綜合分析中所起的作用不大；反之，若個體的值有很大波動，即該指標的離散程度很大，則這個指標對綜合分析有很重要的影響。

三、預(yù)警區(qū)間測算

警情界限劃分原則包括少數(shù)原則、眾數(shù)原則、半數(shù)原則、均數(shù)原則和多數(shù)原則等。其中，多數(shù)原則是指將各類預(yù)警指標的時間序列數(shù)據(jù)由大到小排列，從最大值往下選擇占總數(shù)2/3的數(shù)據(jù)區(qū)間作為安全區(qū)間，即有警和無警的分界線。在剩余的1/3數(shù)據(jù)區(qū)間以10%的范圍再劃分輕度和中度警限，剩余區(qū)間為嚴重警限。根據(jù)以上原則并結(jié)合中國石化產(chǎn)業(yè)近年來發(fā)展的實際情況，基于多數(shù)原則，通過對化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)的預(yù)警指標綜合指數(shù)劃分警限，以此來確定兩個子產(chǎn)業(yè)的預(yù)警區(qū)間。根據(jù)式（1）—式（3）以及《中國統(tǒng)計年鑒》中1999—2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，計算出化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)產(chǎn)能過剩指標，結(jié)果如表1所示。

數(shù)據(jù)標準化處理CN、JG以及LR的指標值越大，則說明不存在產(chǎn)能過剩。各個指標取值趨勢相同，共同構(gòu)成綜合指數(shù)度量系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)集。以化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)2000—2012年的趨勢一致指標數(shù)據(jù)作為原始樣本數(shù)據(jù)，利用MATLAB進行歸一標準化處理。標準化后的數(shù)據(jù)可以消除量綱影響和變異大小因素，其數(shù)值都在0—1。標準化后CN、JG和LR數(shù)據(jù)分別記為BCN、BJG和BLR。標準化后化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)對應(yīng)指標，如表2所示。

賦予權(quán)重。依據(jù)熵值法，將式（4）采用EXCEL軟件對標準化后數(shù)據(jù)進行權(quán)重計算，可得：化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)BCN的權(quán)重為0.24，BJG的權(quán)重為0.40，BLR的權(quán)重為0.36；石油加工煉焦業(yè)BCN的權(quán)重為0.72，BJG的權(quán)重為0.18，BLR的權(quán)重為0.09。當(dāng)存在產(chǎn)能過剩情況時會引發(fā)產(chǎn)業(yè)內(nèi)競爭加劇，出現(xiàn)惡性競爭局面，引起價格波動，并導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)利潤大幅降低；同時，在供大于求狀態(tài)下，企業(yè)開工率不足、設(shè)備資源閑置導(dǎo)致產(chǎn)能利用率較低。因此，銷售利潤率變動率、產(chǎn)能利用率和價格變化率能較好地反映是否存在產(chǎn)能過剩。此權(quán)重結(jié)果比較符合現(xiàn)實，可以據(jù)此構(gòu)建綜合指數(shù)（IC）測算模型如下：

化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)綜合指數(shù)=0.24BCN+0.40BJG+0.36BLR（5）

石油加工煉焦業(yè)綜合指數(shù)=0.72BCN+0.18BJG+0.09BLR（6）

綜合指數(shù)測算結(jié)果，如表3所示。

如表3所示，將2000—2012年化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)綜合指數(shù)由大到小進行排列，根據(jù)多數(shù)原則，從大到小選取總數(shù)據(jù)的2/3處的綜合指數(shù)值作為不存在產(chǎn)能過剩的下限，即為安全區(qū)間，并依次以10%的范圍來確定輕度產(chǎn)能過剩、中度產(chǎn)能過剩和嚴重產(chǎn)能過剩的預(yù)警區(qū)間。為確定區(qū)間值，先對所研究的兩個子產(chǎn)業(yè)綜合指數(shù)進行由大到小的排序。排序結(jié)果為，2000—2012年化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)綜合指數(shù)全部數(shù)據(jù)從大到小的2/3處為第8個，即2005年所對應(yīng)的綜合指數(shù)值為0.54，以此作為是否存在產(chǎn)能過剩的界限，即不存在產(chǎn)能過剩區(qū)間的下限。據(jù)此可以將嚴重產(chǎn)能過剩、中度產(chǎn)能過剩、輕度產(chǎn)能過剩以及不存在產(chǎn)能過剩的安全區(qū)間所對應(yīng)的四個預(yù)警區(qū)間依次劃分為[0，0.54]、（0.54，0.64]、（0.64，0.74]和（0.74，1]。

同理，2000—2012年石油加工煉焦業(yè)綜合指數(shù)全部數(shù)據(jù)從大到小的2/3處為第8個，即2008年所對應(yīng)的綜合指數(shù)值為0.27，以此作為是否存在產(chǎn)能過剩的界限，即為安全區(qū)間。據(jù)此可以將嚴重產(chǎn)能過剩、中度產(chǎn)能過剩、輕度產(chǎn)能過剩以及不存在產(chǎn)能過剩的安全區(qū)間所對應(yīng)的四個預(yù)警區(qū)間依次劃分為[0，0.27]、（0.27，0.37]、（0.37，0.47]和 （0.47，1]。

根據(jù)2000—2012年中國化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)綜合指數(shù)值測算結(jié)果與產(chǎn)能過剩不同程度的預(yù)警區(qū)間范圍，可知化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)產(chǎn)能過剩情況，如圖1和圖2所示。

對化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)2000—2012年的數(shù)據(jù)進行分析可知，化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)較早出現(xiàn)產(chǎn)能過?，F(xiàn)象，并呈現(xiàn)以4—6年為間隔的不均勻周期波動，可以歸結(jié)為2000—2012年化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)為周期性產(chǎn)能過剩；與化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)相比，石油加工煉焦業(yè)在2008年之前具有周期性產(chǎn)能變化特征，2008年之后該周期性產(chǎn)能過剩特征被打破，周期性產(chǎn)能過剩變化特征消失，除了2010年是中度產(chǎn)能過剩之外，其他年份出現(xiàn)了連年嚴重產(chǎn)能過剩情況。為進一步研究兩個子產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩嚴重程度變化趨勢，有必要對未來產(chǎn)能過剩相關(guān)指標進行預(yù)測，總結(jié)產(chǎn)能過剩規(guī)律。

四、產(chǎn)能過剩測度

本文采用時間序列法對化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)產(chǎn)能過剩進行測度。ARIMA時間序列分析模型是一種時序分析方法，被廣泛應(yīng)用于實際的時間序列分析系統(tǒng)中。對于時間序列{xt}（t=1，2，…，n），若其具有平穩(wěn)性和零均值特性，則對{xt}一定能擬合出下列隨機差分方程：xt=φ1xt-1+φ2xt-2+…+φnxt-n-θ1at-1-θ2at-2-…-θmat-m+at。其中，xt是時間序列{xt}在t時刻的值，φi（i=1，2，…，n）是自回歸（AR）部分的參數(shù)， θj（j=1，2，…，m）是滑動平均（MA）部分的參數(shù)，序列{at}是真實值和預(yù)測值間的殘差序列。若能較好地反映系統(tǒng)的真實情況，則序列{at}應(yīng)為白噪聲。等式右邊的前半部分為自回歸部分，后半部分為滑動平均部分。該式是一個n階自回歸m階滑動平均模型，記為ARIMA（n，m），模型的自回歸部分和滑動平均部分的階次分別為n和m 。

由于未來幾年存在很多不確定性因素，為了避免可能的突發(fā)事件影響指標預(yù)測值的準確性，本文做出以下假設(shè)：中國仍處于工業(yè)化進程中；中國經(jīng)濟保持穩(wěn)定增長；固定資產(chǎn)投資力度變化不大；石化產(chǎn)業(yè)的國民經(jīng)濟主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一的地位保持不變。根據(jù)綜合指數(shù)法，對2000—2012年兩個子產(chǎn)業(yè)的分析可見，化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)產(chǎn)能過剩呈現(xiàn)周期性變化規(guī)律。因而運用Eviews 6.0對2013—2015年化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)的CN、JG、LR三個指標進行整理，并進行歸一標準化處理，觀察2013—2015年兩個子產(chǎn)業(yè)周期性產(chǎn)能過剩變化規(guī)律是否仍然持續(xù)。本文利用時間序列法對2013—2015年三年的CN、JG和LR進行歸一化處理，得出標準化后的BCN、BJG和BLR，如表4所示。

由前述綜合指數(shù)預(yù)警區(qū)間可知，化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)2013—2015年產(chǎn)能過剩情況分別是0.38、0.65和0.22（分別代表產(chǎn)能過剩情況為嚴重、輕度和嚴重），可以看出2013—2015年均超出安全區(qū)間，其中2013年和2015年處于嚴重產(chǎn)能過剩狀態(tài)，2014年處于輕度產(chǎn)能過剩；石油加工煉焦業(yè)2013—2015年產(chǎn)能過剩情況分別是0.27、0.27和0.25，都表現(xiàn)出嚴重產(chǎn)能過剩。從2013—2015年的測試值可以看出，化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)周期性程度有所減弱，石油加工煉焦業(yè)出現(xiàn)持續(xù)產(chǎn)能過剩。

五、結(jié)論和政策建議

中國的經(jīng)濟發(fā)展方式正從規(guī)模速度型粗放增長轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型集約增長，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)正從增量擴能為主轉(zhuǎn)向調(diào)整存量、做優(yōu)增量并存的深度調(diào)整，經(jīng)濟發(fā)展動力正從傳統(tǒng)增長點轉(zhuǎn)向新的增長點。石化產(chǎn)業(yè)作為中國實體經(jīng)濟支柱之一，既很好地反映了中國實體經(jīng)濟的走勢，也需要跟隨新的經(jīng)濟增長方式做出調(diào)整。石化產(chǎn)業(yè)整體形勢是現(xiàn)階段增長速度放緩，在粗放的發(fā)展過后，當(dāng)前結(jié)構(gòu)調(diào)整比經(jīng)濟增速更加關(guān)鍵。

本文的研究結(jié)果表明，石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩一直存在，2012年以前多為周期性狀態(tài)。在2008年金融危機對實體經(jīng)濟的沖擊作用下，石油加工煉焦業(yè)產(chǎn)能過剩進程加快；對2013—2015年兩個子產(chǎn)業(yè)進行測度的結(jié)果表明，產(chǎn)能過剩處于化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)周期性程度有所減弱，石油加工煉焦業(yè)出現(xiàn)持續(xù)產(chǎn)能過剩，石油加工煉焦業(yè)與化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)相比，產(chǎn)能過剩程度更加嚴重，由于化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)、石油加工煉焦業(yè)處于整個石化產(chǎn)業(yè)鏈的中游，對上下游具有較強的牽動作用，在一定程度上代表了整個石化產(chǎn)業(yè)鏈。由此可以推斷，未來中國石化產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能將出現(xiàn)嚴重過剩危機，該危機既體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)發(fā)展固有的周期性特征，又給未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展敲響了警鐘。隨著宏觀經(jīng)濟增長放緩、新能源的開發(fā)利用及能源效率的提高，國內(nèi)油品市場需求增速減緩將成為長期趨勢。優(yōu)化石化產(chǎn)業(yè)鏈、化解產(chǎn)能過剩的產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)立足于控制處于產(chǎn)業(yè)鏈中游的油化工和煤化工投資，加大力度淘汰化工產(chǎn)業(yè)鏈中落后的產(chǎn)能。未來產(chǎn)能過剩情況將愈加嚴重，甚至超出預(yù)警安全區(qū)間，需要采取更為嚴厲的產(chǎn)業(yè)政策來化解產(chǎn)能過剩危機。

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Abstract： Under the background of the contradiction in China's petrochemical industry overcapacity， it highlights the complexity and difficulty of the adjustment of industrial structure， the scientific basis on the optimization and upgrading of industrial structure can be provided by quantification and early warning of excess capacity. This paper is based on the statistical data of petrochemical industry in 2000-2012 as sample.It measured and evaluated chemical raw materials and chemical products， oil processing and coking industry overcapacity problem， and ARIMA method is used to predict the future trend of excess capacity. The results indicate that overcapacity problem of petrochemical industry has been existed for a long time； the overcapacity problem of Chemical raw materials and chemical products overcapacity problem appears cyclical changes. Oil processing and coking industry appeared cyclical changes before 2008， since 2008 of financial crisis ，they have broken the original periodic change rule. It predicts that if it does not adapt existing petrochemical industrial structure， inherent cyclical overcapacity will be broken， the degree of excess production capacity will be intensified. Thus it puts forward the optimization of petrochemical industry chain and dissolves the excess capacity of alternative paths.

Key words： petrochemical industry； comprehensive index method； time series analysis； excess capacity

（責(zé)任編輯：徐雅雯）