王建良 李 孥

1.中國石油大學（北京）經濟管理學院 2.中國油氣產業(yè)發(fā)展研究中心

0 引言

近年來，受環(huán)境約束、政策支持等因素的影響，天然氣逐漸成為我國實現低碳經濟發(fā)展、能源供應清潔化的重要選擇。2014年國務院印發(fā)《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃（2014—2020年）》[1]，指出要加快構建清潔、高效、安全、可持續(xù)的現代能源體系，同時要推行區(qū)域差別化能源政策，針對不同區(qū)域生態(tài)環(huán)境及經濟發(fā)展的特點，實行不同的能源消費及開發(fā)政策。我國的天然氣資源分布與消費存在明顯的區(qū)域特征，東部地區(qū)經濟發(fā)達，對天然氣需求較大，但資源缺乏，主要依靠“西氣東輸”及從外部進口來保障需求；而中西部地區(qū)天然氣資源豐富，但由于人口稀少、經濟相對落后，對天然氣的需求量較小，限制了該區(qū)天然氣消費市場的發(fā)展。

天然氣市場的這種區(qū)域特征要求我國在天然氣戰(zhàn)略的推進和實施過程中，需要立足于區(qū)域實際，科學有效地進行天然氣發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃設計?；诖?，筆者對中國東部、中部和西部地區(qū)天然氣需求的影響因素進行分析，研究不同區(qū)域天然氣消費的主要驅動因素，并據此對各地區(qū)的天然氣需求量進行預測。

1 相關研究現狀

對于天然氣需求影響因素的研究，學者們進行了多個角度與層次的探索：高建等[2]采用迪式對數指標分解法（LMDI），將天然氣需求驅動因素分解為空間擴張、管網密度、人口密度、人口城鎮(zhèn)化、居民天然氣氣化率、能源消費彈性、天然氣替代、經濟增長和管道規(guī)模，并定量分析各效應對城市天然氣消費量變動的貢獻率；鄒才能等[3]在人工智能和大數據的基礎上，綜合油氣供給結構、地緣政治、進口路徑、油氣庫存、氣候變化及人口規(guī)模等因素，分析油氣消費特征；王風云等[4]構建了隨機效應變系數面板數據模型，表明地區(qū)經濟增長、常住人口、城鎮(zhèn)發(fā)展與產業(yè)結構是影響京津冀能源消費結構變化的主要因素；甄仟等[5]通過分解技術方法，識別出經濟發(fā)展、能源消費結構、能源強度、天然氣管道建設及管道設施的服務效率是影響天然氣需求的重要因素；徐國政[6]運用LMDI探討化石能耗結構效應、非清潔能耗結構效應、能源強度效應和經濟規(guī)模效應對我國天然氣消費增量的影響；楊俊等[7]采用因子分析、回歸分析等方法確定出消費強度、消費總量和增長速度是影響我國天然氣消費水平的主導因子，而地區(qū)居民收入水平、人口、管網建設、產業(yè)結構、季節(jié)性溫度也在拉動天然氣消費；趙曉琴等[8]分析了國民經濟、能源政策、人口、天然氣管道建設、產業(yè)結構、能源消費結構對天然氣消費的影響，并采用灰色關聯度模型確定出人均GDP、第二產業(yè)產值和人口為影響天然氣消費的主要因素；穆獻中等[9]綜合考慮了城鎮(zhèn)化、居民生活水平、產業(yè)結構、環(huán)保政策等因素對天然氣需求的影響，建立了中國天然氣供需系統(tǒng)動力學模型。需要注意的是，上述研究更多是關注全中國或部分省市，較少關注區(qū)域天然氣消費驅動因素。為此，通過綜合現有研究成果，筆者歸納出經濟發(fā)展（GDP）、產業(yè)結構、環(huán)保機制、城鎮(zhèn)化率、人口密度、能源消耗強度、能源消費結構為影響天然氣需求的主要潛在因素。這些潛在因素將是后文分析每一區(qū)域具體主導因素的基礎。

天然氣需求量預測模型近年來呈現出多元化發(fā)展的趨勢，越來越多樣的預測模型在天然氣需求量預測方面得到了良好的實踐與發(fā)展：程柏良等[10]運用低碳模型、灰色模型、線性規(guī)劃模型構建了天然氣需求量預測模型技術框架，并預測了福建2015、2020年的天然氣需求量；馮雪等[11]運用神經網絡作為非線性集成模型，對我國2013—2015年天然氣需求量進行預測；葉志宏等[12]建立了灰色殘差GM(1, 1) 模型，對我國天然氣需求量進行預測；Ma等[13]利用灰狼算法優(yōu)化的分數階時間延遲灰色模型，預測重慶市天然氣需求量。Szoplik[14]利用人工神經網絡對天然氣需求量進行了預測。Gutiérrez等[15]利用龔伯茲模型對西班牙的天然氣需求量進行了預測。上述針對天然氣需求量的預測大多以單一時間序列數據進行預測，隨著天然氣需求系統(tǒng)的復雜化以及越來越多的非線性因素的出現，只考慮單一變量的預測并非是最客觀的。因此，將外部影響因素考慮到預測過程中，成為天然氣需求量預測研究的發(fā)展趨勢。鄒紹輝等[16]選取人均生活用氣量、天然氣消耗在能源消耗中的占比、經濟增長（GDP）和人口城鎮(zhèn)化率4個影響因素作為模型的輸入因子，運用DDE-BAG算法對天然氣需求量估計模型進行優(yōu)化，進而預測中國2016—2030年的天然氣需求量。盧全瑩等[17]利用通徑分析篩選出人口、城鎮(zhèn)化率和GDP等天然氣消費的核心影響因素，再運用智能算法RBF神經網絡分位數回歸（RBF-QRNN）模型對我國天然氣消費量進行分析和預測。Li等[18]運用系統(tǒng)動力學模型考慮多種因素對中國總體天然氣消費量進行了預測。需要指出的是，相同的影響因素對不同區(qū)域天然氣需求的影響程度可能是不同的，上述文獻均站在全國的角度分析外部因素對天然氣需求量預測的影響，而未考慮因地域差異造成的天然氣需求差異化。區(qū)域差異是天然氣需求的一個重要特征，為此，筆者對中國東中西部三大區(qū)域天然氣需求分別進行分析及預測，考慮相同因素對不同地域天然氣需求的影響，利用灰色關聯分析挑選出對該地區(qū)影響較大的因素，并以此作為影響因素序列，建立分數階GM（1,N）模型，對三大區(qū)域天然氣需求量進行預測。

2 方法原理

2.1 灰色關聯度分析

灰色關聯分析是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密[19]。灰色關聯度模型可以彌補傳統(tǒng)數理統(tǒng)計方法要求有大量數據支持，且樣本要服從某個典型的概率分布所導致的缺憾，它對樣本量的多少無特殊要求且計算量小，也不會出現量化結果與定性分析結果不符的情況。序列曲線幾何程度越接近，相應序列之間的關聯度就越大，反之就越小。筆者采用灰色關聯分析來挑選對中國東中西部天然氣需求影響較大的因素。

式中ξ表示分辨系數，一般ξ=0.5。

2.2 分數階GM(1, 1)預測模型

利用性能更高的分數階GM(1, 1)模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的一階GM(1, 1)模型。分數階累加算子可以弱化原始數據序列的隨機性，使得灰色預測模型解的擾動性變小，以此獲得更高的擬合精度。筆者利用分數階GM(1, 1)模型預測2020—2025年天然氣需求影響因素的指標數據，以便為天然氣需求的GM(1,N)預測提供數據基礎。建模過程如下[20]：

2）對于r階累加序列X(r)，白化微分方程可表示為：

式中a表示發(fā)展系數；b表示灰色作用量。

對該白化方程進行求解，可得時間響應函數為：

3）由于最小二乘估計使誤差平方和達到最小，故利用最小二乘法得到參數：

2.3 分數階GM(1, N)預測模型

同樣將分數階累加算子引入到原始的一階GM(1,N)模型中，生成分數階GM(1,N)模型，以該模型來預測中國東中西部天然氣需求數據，建模過程如下：

3）分數階GM(1,N)的白化微分方程為：

對其求解，可得該白化微分方程的時間響應函數為：

5）誤差檢驗。采用平均相對誤差絕對值（MAPE）對模型進行擬合效果檢驗，根據檢驗結果判斷模型的擬合精度，MAPE的精度標準如表1所示。

表1 MAPE精度標準表

3 天然氣需求影響因素的確定

3.1 天然氣需求影響因素的選取

通過對已有文獻的分析與總結，初步確定了7個天然氣需求影響因素：地區(qū)生產總值、產業(yè)結構、環(huán)保機制、城鎮(zhèn)化率、人口密度、能源消耗強度、能源消費結構，探究其對不同地區(qū)天然氣需求的影響。

地區(qū)生產總值（GDP）與能源消耗是雙向關系，即經濟發(fā)展依賴能源消費，而能源消費取決于經濟發(fā)展的水平。GDP對天然氣消費的影響最為直接，經濟發(fā)展水平高的地區(qū)對天然氣的消費需求大，反之，則需求小。

產業(yè)結構即各產業(yè)產值所占國內生產總值的比重。由于第一、二、三產業(yè)能耗指數相差較多，隨著產業(yè)結構的變遷和調整，能源消費量和消費結構必將受到影響。三大產業(yè)中以第二產業(yè)的能源需求為最大，其比重直接決定了當地在不同經濟發(fā)展階段對能源的需求。因此，筆者采用第二產業(yè)產值占當地GDP的比重來代表當地產業(yè)結構，進而分析產業(yè)結構對天然氣消費的影響。

環(huán)保機制即環(huán)境保護的相關政策及法律法規(guī)，其對天然氣需求的影響往往是立竿見影的。天然氣在環(huán)保和能源利用政策的推動下，成為大力發(fā)展的清潔能源品種，天然氣的需求量也在隨之增加。由于環(huán)保機制是一個定性指標，筆者用地區(qū)環(huán)境污染治理投資占該地區(qū)GDP的比值來表示環(huán)保機制，對其進行量化。

城鎮(zhèn)化率指一個地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口占該地區(qū)常住總人口的比例。城鎮(zhèn)化的推進導致天然氣需求的持續(xù)增長：一方面，城鎮(zhèn)人口的增加導致天然氣消費量增長；另一方面，隨著城市發(fā)展和環(huán)境保護的不斷升級，居民用氣的比例大幅提高，推動天然氣需求不斷增加。

人口密度指單位面積土地上居住的人口數，是表示各地人口密集程度的指標。隨著經濟的發(fā)展和人均收入的不斷增加，人口密度的增加必然會導致天然氣消費需求的增加。

能源消耗強度指國家或地區(qū)一次能源或最終能源使用總量與GDP的比例，反映國民經濟發(fā)展過程中能源的利用效率。在大力推動低碳經濟發(fā)展的背景下，該因素無疑會對天然氣消費產生巨大潛在影響。

能源消費結構指天然氣消費量占區(qū)域能源消費總量的比重。能源消費結構的改變對天然氣需求的增長有很大的正向影響。隨著我國能源消費結構的不斷優(yōu)化，天然氣在一次能源消費結構中的比例不斷加大，導致天然氣消費需求逐步上升。

1.3 細胞培養(yǎng)和轉染 人子宮內膜癌細胞株HEC-1-A接種于含10%小牛血清的DMEM/ F12培養(yǎng)基中，37℃、5%CO2孵箱中常規(guī)培養(yǎng)，0.25%胰酶消化傳代，將過表達質粒PTEN-OE及其對照質粒(NC)按說明進行轉染。轉染后72 h，分PTEN-OE組、空載組及正常組，取生長良好、處于對數期的細胞用于實驗。

3.2 影響因素數據的收集與整理

天然氣需求影響因素的數據均由中國東部、中部和西部各?。ㄖ陛犑校┑臄祿R總而來，東部地區(qū)包括浙江、福建、廣東、山東、遼寧、海南、河北、江蘇8個省份和北京、天津、上海3個直轄市；中部地區(qū)包括黑龍江、山西、吉林、河南、湖北、安徽、湖南、江西8個省份；西部地區(qū)包括四川、貴州、云南、陜西、青海、甘肅6個省份、1個直轄市（重慶市）和寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、內蒙古自治區(qū)共4個自治區(qū)?？紤]到西藏自治區(qū)統(tǒng)計數據不完整，西部地區(qū)不包括西藏。

3個區(qū)域所用數據均為所包含省、市、自治區(qū)的數據之和，各指標數據均來自國家統(tǒng)計局。東、中、西部各項影響因素的數據匯總如表2～4所示。

中國東中西部天然氣需求量的數據同樣由3個地區(qū)所包含的?。ㄖ陛犑校┑臄祿R總而來，2006—2016年數據來源于國家統(tǒng)計局，2017—2018年數據來源于wind金融終端，整理出的東中西部天然氣需求量數據如表5所示。

3.3 天然氣需求影響因素的確定

利用灰色關聯度模型計算3個地區(qū)不同影響因素與天然氣需求之間的關聯度值，結果如表6所示。

由表6可知，東部地區(qū)與天然氣需求關聯最大的3個影響因素依次為能源消費結構、GDP和城鎮(zhèn)化率；中部地區(qū)依次為GDP、能源消費結構和城鎮(zhèn)化率，西部地區(qū)則依次為城鎮(zhèn)化率、產業(yè)結構和人口密度。

對于東部地區(qū)，能源消費結構為影響天然氣需求的最主要因素，其次是GDP，再次是城鎮(zhèn)化率。東部地區(qū)經濟發(fā)達，城鎮(zhèn)人口密集，環(huán)境污染嚴重，是能源消耗的主陣地，也是能源轉型的主戰(zhàn)場。天然氣作為清潔能源的首要選擇，提高其在一次能源消費結構中的比例是東部地區(qū)優(yōu)化能源結構的必經之路。所以，能源消費結構對天然氣需求的影響是非常顯著的，是影響東部地區(qū)天然氣需求的主要因素。經濟增長也是拉動能源消費的重要因素，東部地區(qū)相比其他地區(qū)，經濟優(yōu)勢明顯，由此帶動的能源需求也非常龐大，因而GDP對天然氣需求的影響不容小覷。東部地區(qū)的城鎮(zhèn)化率近年來逐步攀升，2018年達67.79%，天然氣需求量很大一部分來源于城市居民的生活消費，城鎮(zhèn)居民人口的增多使得居民用氣量大幅度提高。由此，城鎮(zhèn)化率的變化也是影響該區(qū)天然氣需求的重要因素。

表2 東部地區(qū)天然氣需求影響因素表

表3 中部地區(qū)天然氣需求影響因素表

對于中部地區(qū)，GDP為影響天然氣需求的最主要因素，其次是能源消費結構，再次是城鎮(zhèn)化率。中部地區(qū)最主要的3個影響因素與東部地區(qū)一致，這是由于隨著中國的經濟布局由東向西逐步轉移，中部地區(qū)擔負起承東啟西的作用，東中部地區(qū)之間的差異也在逐步減小，均呈現出以經濟發(fā)展為主導、城鎮(zhèn)人口密集、能源供應緊張、環(huán)境污染嚴重的情形。但與東部地區(qū)不同的是，經濟發(fā)展（GDP）在影響中部地區(qū)天然氣需求方面起主導作用，2007—2018年中部地區(qū)GDP和天然氣需求量增長率變化如圖1所示。

表4 西部地區(qū)天然氣需求影響因素表

表5 東中西部地區(qū)天然氣需求量表

表6 東中西部地區(qū)天然氣需求量與各影響因素之間的關聯度結果表

圖1 中部地區(qū)GDP和天然氣需求量增長率變化圖

對于西部地區(qū)，城鎮(zhèn)化率為影響天然氣需求的最主要因素，其次是產業(yè)結構，再次是人口密度。由此可以看出，影響西部地區(qū)天然氣需求的主要因素大多與人相關。人口的多少直接影響著天然氣的總消費量，也直接影響著天然氣資源的人均占有量和利用方式。西部地區(qū)土地面積681×104km2，占全國總面積的71%，但人口只有約3.5億，占全國總人口的28%，截至2018年，西部地區(qū)人口密度約為67人/ km2，城鎮(zhèn)化率約為53.23%。雖然西部地區(qū)天然氣資源豐富，但人口的缺失以及城鎮(zhèn)化推進緩慢致使天然氣的市場需求非常有限，成為制約西部天然氣發(fā)展的最主要原因。但西部地區(qū)相比中東部地區(qū)，其資源豐富，各種能源礦產前景可觀，由此大量能源密集型產業(yè)及工業(yè)產業(yè)基地應運而生，導致生態(tài)環(huán)境日益惡化。因此，西部地區(qū)的產業(yè)結構升級是保證生態(tài)文明建設的重要環(huán)節(jié)。天然氣作為一種清潔高效的能源，在優(yōu)化產業(yè)結構方面起到了不可替代的作用。因此，西部地區(qū)產業(yè)結構調整也會對天然氣需求產生較大影響。

4 中國東中西部地區(qū)天然氣需求量預測

4.1 分數階GM(1, N)模型預測影響因素指標

主序列需要在相關因素序列已知的情況下進行預測，利用性能較高的分數階GM(1, 1)模型對2020—2025年的各影響因素數據序列進行預測，結果如表7所示。

表7 天然氣需求影響因素指標預測結果表

4.2 分數階GM(1, N)模型預測天然氣需求量

以東中西部地區(qū)分別確定出的3個影響因素為多變量灰色預測的相關因素序列，由于相關因素為3個序列，故建立分數階GM(1, 3)模型，對3個地區(qū)的天然氣需求進行預測。分數階GM(1, 3)模型預測的擬合及誤差結果如表8所示。

由表8可知，分數階GM(1, 3)模型預測的2006—2018年東中西部天然氣需求量的擬合誤差平均值分別為2.41%，2.83%及5.13%，通常來說，當MAPE＜10%時，模型預測精度為“優(yōu)”，表明該模型對后續(xù)預測具有較強的說服力。因此，以分數階GM(1, 3)模型預測出的2020—2025年東中西部天然氣消費量如圖2所示，與此對應的各地需求量增長率如圖3所示。

由圖2、3可知，2018—2025年東中西部地區(qū)的天然氣需求量均呈現上升趨勢，但3個地區(qū)的需求量增長率因其經濟、人口、消費結構等情況的不同而呈現出一定的差異；其中東部地區(qū)的增長率最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)增長率最??；并且增長率均呈下降趨勢，表明3個地區(qū)天然氣需求量的增速均有所減緩。到2025年，中國東中西3個地區(qū)的天然氣需求量將分別達約2 440×108m3、640×108m3和1 000×108m3，而全國天然氣需求量屆時也將達約4 080×108m3。

5 結論

充分認識天然氣需求的區(qū)域差異并在此基礎上對其未來需求量進行預測，不僅是能源發(fā)展政策制定的基礎，也是我國構筑現代能源體系的內在需求[21]。筆者將中國天然氣需求區(qū)域分為東、中、西三個地區(qū)，利用灰色關聯模型分析其背后驅動因素，然后篩選出對各地區(qū)影響最大的3個因素作為天然氣需求的主要驅動因素，并據此構建分數階GM(1,N)預測模型，對各地區(qū)未來天然氣需求量進行預測。結論分述如下。

表8 東中西部地區(qū)天然氣需求量擬合及誤差結果表

圖2 2010—2025年東中西部地區(qū)天然氣需求量預測結果圖

圖3 2020—2025年東中西部地區(qū)天然氣需求量增長率圖

1）灰色關聯度模型結果顯示，對東部地區(qū)天然氣需求影響最大的3個因素依次為能源消費結構、GDP和城鎮(zhèn)化率；對中部地區(qū)影響最大的三個因素依次為GDP、能源消費結構和城鎮(zhèn)化率，西部地區(qū)則依次為城鎮(zhèn)化率、產業(yè)結構和人口密度。東部地區(qū)在規(guī)劃天然氣消費政策方面要著重加強能源消費結構的調整，中部地區(qū)要著重調控經濟發(fā)展與能源消費之間的關系，西部地區(qū)要加快城鎮(zhèn)化建設，以此來帶動天然氣消費量的增長。

2）基于3個因素所建立的分數階GM(1, 3)模型能夠很好地擬合歷史需求量數據，表明該模型具有良好的預測性能，基于該模型的預測結果顯示，2020—2025年中國東中西部地區(qū)天然氣需求量均呈現穩(wěn)步上升狀態(tài)，但受能源改革及外部經濟環(huán)境的影響，增長率有所減緩。對中國三大區(qū)域天然氣需求量的預測，為探知天然氣市場活躍程度提供了科學依據，對不同地區(qū)供氣系統(tǒng)的建設、儲氣調峰體系的完善，以及合理高效的利用天然氣資源、保持區(qū)域能源經濟的可持續(xù)發(fā)展等提供了重要的參考。