基于灰色系統的中國城市化進程中的能源制約

彭 勃 雷家

(清華大學經濟管理學院,北京100084)

基于灰色系統的中國城市化進程中的能源制約

(清華大學經濟管理學院,北京100084)

中國已進入城市化高速發展階段,與之相伴隨的是大量的能源需求。目前,中國城市化進程加快帶來的能源需求與面臨的能源制約已成為學術界和政府有關部門關注的熱點。本文首先討論了城市化與能源需求之間的關系,進而基于灰色系統Verhulst模型預測了到2020年中國的城市化水平(城市化率),避免了基于錢納里模型預測中國城市化水平的缺陷。并通過檢驗城市化水平與能源需求之間的協整關系,得到了二者之間的長期均衡方程,從而預測了2020年中國的能源消費總量。結合中國全面建設小康社會任務目標中關于降低能源消耗的要求,指出了中國節能降耗任務的艱巨性,并提出了相應的對策建議。

城市化;能源消費;灰色系統;Verhulst模型;預測

近年來,中國城市化進程快速推進,帶來了大量的能源需求。探求城市化發展影響能源消費的內在機理成為各方面關注的熱點。其中,定量分析兩者之間關系,進行合理預測是相關研究的前提和基礎,也是近年來研究較多的一個方向。然而,在城市化問題方面,多數研究采用錢納理模型進行分析和預測,錢納理模型雖然是研究城市問題的經典模型,但具體到中國現階段,卻存在一定缺陷。因此,本文采用基于灰色系統Verhulst模型的預測方法對中國2020年的城市化水平進行預測,并在此基礎上結合城市化水平與能源消費總量之間的定量關系對中國未來能源消費情況進行了預測。

1 概 述

改革開放以來,中國經濟社會各方面都飛速發展。城市作為現代社會的主要載體,在這30年中也發生了翻天覆地的變化。城市規模不斷擴大,城市化水平不斷提高。按照2007年的統計數據,中國已有城市655個,城市化率達到45%,其中287個地級以上城市以615%的國土面積養活著2812%的人口,貢獻了63%的國內生產總值,城市化已成為中國經濟發展與社會進步的強力引擎。伴隨著城市化的快速發展,中國能源需求也逐年大量增長。特別是進入21世紀以來,能源供求形勢又發生了新的變化,工業化和城市化步伐加快,一些高耗能行業發展過快,能源需求出現了前所未有的高增長態勢[1]。雖然近些年來,我國能源消費量的增長速度逐步慢于經濟增長速度,但始終高于能源生產增長速度,能源供需缺口不斷擴大。2007年全國能源消費總量和生產總量分別為265 583萬t標準煤和235 445萬t標準煤,消費超過生產30 138萬t標準煤;全年石油凈進口量達18 47511萬t,石油對外依存度達到了50%(如不特別說明,本文中所引用數據均來自《中國統計年鑒》或《中國能源統計年鑒》)。

因此,針對中國城市化水平與能源需求的相互關系以及未來發展的研究,成為學術界和政府有關部門關注的熱點。鄭云鶴建立了中國能源消費與工業化、城市化、市場化之間關系的回歸模型,指出目前工業化與城市化進程加快會導致能源消耗的增加,而市場化進程的推進則會導致能源消耗的降低[2]。劉耀彬對中國城市化率與能源消費總量進行了動態計量分析,得到了協整關系[3]。梁進社運用結構分解法,對1985-2006年間中國能源消費總量的變化進行了分解和時序比較分析[4]。國務院發展研究中心的有關研究認為,中國能源戰略面臨三大挑戰,一是經濟快速增長引發的結構性變化,二是快速發展的城市化進程,三是消費結構的迅速升級。這三個方面都與城市化有著直接或間接的關系。

本文主要研究了中國城市化水平與能源需求之間的關系。關于城市化水平的衡量有著不同的口徑,本文采用比較常見的城市化率(城鎮人口占總人口的百分比)作為城市化水平的衡量指標。而對于能源需求的衡量,本文采用能源消費總量(t標準煤)。以往學界對中國城市化水平的研究,尤其是在進行相關預測時,總是簡單套用錢納里模型。錢納里模型研究了城市化率與人均G DP之間的關系,給出了經驗數據[5]。引用錢納里模型往往存在以下問題,首先中國人口規模占世界的1/5,權重因素相當大,又有著特殊的國情,簡單地套用錢納里模型并不適宜;其次,錢納里理論距今已有幾十年,在這幾十年中,世界范圍內經濟和社會的發展出現了很多新特點;此外,錢納里經驗數據中的人均G DP是以1964年美元計的,有些研究在引用時未進行相應換算而以當年價格計的人均G DP代入,這就難免得出錯誤的結論。為克服錢納里方法的缺陷,本文采用基于灰色系統Verhulst模型的預測方法對中國2020年的城市化水平進行預測。因為灰色系統比較適合處理信息不完全,或是難以準確分析所有影響因素的系統。灰色系統中的Verhulst模型則常被用來預測具有飽和狀態的生長過程。因此,這種預測方法有助于避免簡單應用錢納里模型的不足。本文以1996-2008年的相關數據對中國城市化水平和能源需求進行了協整關系檢驗和長期均衡方程的構建。之所以選擇1996年為起始年,是因為改革開放以來中國城市化發展進程以1996年為界,之前的城市化速度較慢,且年城市化率增長變化劇烈;1996年后城市化速度加快,年度變化相對穩定。另據國際經驗,城市化水平在30%-60%(一說30%-70%)之間是城市化加速發展階段,中國在1996年城市化率首次達到了30%以上。在對城市化水平的預測和城市化水平與能源需求長期均衡方程構建的基礎上,本文預測了2020年中國的能源消費總量,并結合中國全面建設小康社會任務目標中關于降低能源消耗的要求,指出了中國節能降耗任務的艱巨性。本文第二部分定性分析了城市化與能源需求之間的關系,第三部分進行了城市化水平的預測和城市化水平與能源需求長期均衡方程的構建,第四部分對第三部分的結果進行了分析,并提出了相應的對策建議,第五部分是對全文的總結與展望。

2 城市化與能源需求的定性描述

城市和農村作為兩種截然不同的社會生產及生活組織形態,其能源消費強度和結構有著很大的區別。城市化在推動經濟社會發展的同時也帶來了大量的能源需求。總體來看,城市化對能源需求的影響體現在以下幾個方面。

首先,工業化與城市化密不可分、互為依托、相互促進。工業化推動城市化,并為城市化發展提供物質技術基礎;城市化也會促進工業化,為工業化提供發展的條件。在國民經濟各產業中,工業生產用能始終是全社會總能耗中的最主要組成部分。我國2007年的統計數據顯示,工業(包括采掘業、制造業以及電力、煤氣及水生產和供應業)能耗占全社會總能耗的7116%,而農業(包括農、林、牧、漁和水利業)僅占全社會總能耗的311%。可見,高速發展的工業化是中國能源需求的主要來源。

其次,城市化發展伴隨著居民生活水平的提高和消費結構的升級,高耗能商品消費量的逐年增加。從1990-2007年,我國城鎮居民家庭平均每百戶擁有空調器從0134臺增加到95108臺;從1999-2007年,我國城鎮居民家庭平均每百戶擁有汽車數量從0134輛增加到6106輛;而2007年,農村居民家庭平均每百戶擁有空調器僅為8154臺,汽車則未被統計。雖然生活能源消費只占總能源消費的10%左右,但由于高耗能消費品往往是耐用消費品,其對能源需求的影響更持久。

第三,城市化發展必然以大規模基礎設施建設為前提。目前,建筑運行能耗已經在全社會總能耗中占相當大的比重。建筑運行能耗主要包括建筑物照明、采暖、制冷和各類建筑內使用的電器等消耗的能源。據有關研究,2006年我國建筑能耗約為68 870萬t標準煤,占總能耗的27197%。其中商品能耗56 350萬t標準煤[6],而在商品能耗中,城鎮建筑能耗占64176%。人口增加,特別是隨著城市化進程的推進,城市人口的增加,造成我國城鎮建筑總面積在10年內(1996-2006)從62億m2猛增到175億m2,相應的建筑總商品能源消費從2143億t標準煤增加到5163億t標準煤,增長了132%,這一速度幾乎是我國同期能源消費總量增長速度(77124%)的兩倍。

第四,城市化發展必然以農業生產效率的提高為前提,而農業生產效率的提高又產生了更高的能源需求。從1990-2007年,我國第一產業國內生產總值指數從19017增長到36518(1978年=100),增長了9118%;糧食產量從44 62413萬t增長到50 16013萬t,增長了1214%。相應,我國農機總動力從28 708萬kW增長到76 590萬kW,增長了167%。

第五,我國城市化發展和能源分布都存在嚴重的區域不平衡。城市化水平較高的區域集中在東部沿海,而主要產能區則集中在中西部地區,城市化水平較高的省份一般難以實現區域內能源完全自給。例如,2007年廣東省全年從外地調入的煤合計為12 681105萬t,油品合計為6 101166萬t。浙江省全年從外地調入的煤合計為13 029104萬t,油品合計為4 146184萬t。統計數據顯示,2007年我國鐵路運煤量達122 081萬t,平均運距607 km;鐵路運石油量達12 702萬t,平均運距912 km。

第六,城市化發展對能源需求結構提出了新的要求。出于生態環境的要求和產業結構特點的需要,城市化水平較高的地區通常對油、氣、電等優質能源有著較高的需求。例如,對于同樣不是產煤省,地理位置又接近的廣東和廣西來說,按2007年的統計數據,城市化水平較高的廣東(63114%)原煤消費量(已按標準折算系數折算)占能源消費總量的3913%,而城市化水平較低的廣西(36124%)則為5019%。城市化發展對優質能源的需求給以煤為主的我國能源供給體系提出了新的挑戰。

綜上所述,我國城市化水平的提高,無論從總量上還是結構上,都對能源需求有著重要的影響,是我國能源需求增長的重要因素。當然,一些發達國家的經驗表明,城市化會使產業組織結構、技術結構、產品結構等得到更合理的調整,各種配置得到進一步的優化,各種資源得到更合理的利用,對降低能源消耗起著積極的作用。因此,綜合考慮各方面的影響,對城市化與能源需求的關系進行定量研究是十分必要的。

3 城市化與能源需求的定量分析

311 灰色系統簡介

灰色系統理論是由我國鄧聚龍教授于上世紀80年代創立的一種專門研究小樣本、貧信息不確定性問題的方法[7]。主要通過對部分已知信息的生成、開發,提取有價值的信息,依據信息覆蓋,通過序列算子的作用探索事物運動實現規律,特別適宜處理樣本數量小,“外延明確,內涵不明確”的研究對象。具體到本文聚焦的城市化問題的研究,雖然各類統計信息十分豐富,但很難將城市化水平的全部影響因素都明確分離出來加以統計;又因為本文選取1996年為起始年,所以這個問題就屬于“小樣本、貧信息”問題,故適宜用灰色系統模型加以研究。

在模型選擇上,本文采用了Verhulst模型來代替常用的G M(1,1)模型。Verhulst模型主要用來描述具有飽和狀態的生長過程,即S型過程。考慮到中國經歷了一段城市化高速發展的時期,目前受生態、資源、土地等方面制約,城市擴張步伐在減慢,城市化速度會適當放緩,近幾年的統計數據也印證了這一點。因此,對城市化水平的預測選用Verhulst模型是合適的。

Verhulst模型的一般過程為:

設記原始序列為:

X(1)為 X(0)的累加生成序列,其中各元素為:Z(1)為 X(1)的緊鄰均值生成序列,其中各元素為:

則稱

為Verhulst模型。其中系數 a和b的解滿足:

其中^a=[a,b]T,

模型的時間響應式為:

至此,就可以利用(3)式和 X(1)與 X(0)之間的關系對原始序列進行模擬和預測。通常用平均相對誤差和灰色絕對關聯度來評價模型模擬的精度。稱系數-a為發展系數,一般認為-a<0.3則模型可用于中長期預測。在一般應用中,如被研究序列本身呈現 S形態,通常選用原始序列為 X(1),其余不變。

312 城市化水平預測

為了驗證模型預測的準確性,本文首先選取1996-2006年的城市化率數據進行建模,使用2007、2008兩年的數據驗證相關預測情況,模型計算結果如表1所示。

表1 1996-2006年中國城市化率Verhulst模型計算結果Tab.1 The result of China’s urbanization rate based on Verhulst model in 1996-2006

響應函數為:

X(1)(k+1)平均相對誤差為012852%,相對誤差檢驗指標為一級。絕對關聯度ε=0.998,關聯度指標為一級。-a<0.3,因此可用于中長期預測。首先預測2007和2008年的城市化率(%)分別為44197和45197,而統計數據顯示2007和2008年的城市化率(%)分別為44194和45168,預測精度較高。將2007和2008年數據引入模型,建立新信息Verhulst模型,計算結果如表2所示。

響應函數為:

X(1),平均相對誤差為01386 9%,相對誤差檢驗指標為一級。絕對關聯度ε=0.917,關聯度指標為一級。-a<0.3,因此可用于中長期預測。進行12步的預測,至2020年,預測我國城市化率的結果如表3所示。

全面建設小康社會要求到2020年我國城市化率達到50%[8],世界銀行曾預測2020年世界城市化率將達到55%[9],目前中國城市化率與世界城市化率還有一定差距。當然,也有專家和機構預測到2020年我國城市化率將達到55%-60%,甚至更高[10]。因此,我們的預測與多數預測結果一致且相對保守。

表3 中國2009-2020年城市化率(%)預測值Tab.3 The predicted value of China’s urbanization rate in 2009-2020

313 城市化率與能源需求的長期均衡方程

首先要對能源消費總量數據進行處理。中國的統計數據顯示,1997年我國能源消費總量出現了負增長,國內外不少學者都對這一年及其之后幾年過低的能源消費總量數據提出了質疑。為避免對未來能源需求的預測產生不必要的高估,本文利用1978-1996年的能源消費數據進行灰色系統建模,預測生成1997-2004年的能源消費總量數據來代替原始數據。預測結果如圖1所示。可以看出,處理后的能源消費數據趨勢更加前后一致,較為可信。與城市化率數據范圍一樣,取1996-2008年能源消費總量數據進行協整檢驗和長期均衡方程構建。

圖1 1978-2008年中國能源消費總量統計數據和預測數據Fig.1 The statistic data and predicted data of China’s energy consumption in 1978-2008

城市化率和能源消費總量都是時間序列,先要檢驗其平穩性。為了消除變量的異方差和便于變量間的長短期分析,這里對兩序列均取自然對數,分別記為LNU和LNE。容易驗證的是,兩序列都是 I(1)序列。通過觀察散點圖(見圖2)可以看出,能源消費呈加速上升趨勢,因此引入二次項LNU2=LNU2,容易驗證它也是 I(1)序列。

對三個序列進行Johansen多重協整檢驗,發現存在協整關系,即三個序列之間存在長期穩定的均衡關系。經多次驗證,確定回歸式的形式為:

初步回歸結果表明,存在嚴重的序列相關,因此采用廣義差分,引入AR(p)作為解釋變量。最終結果如下:

各解釋變量都顯著。查表得相應的 dμ=1.75,從而有dμ

圖2 回歸結果圖Fig.2 Regression result graph

4 結果分析與對策建議

將由Verhulst模型預測得到的中國2020年城市化率(%)52146代入式(5)中,并進行指數變換,得到2020年能源消費總量的預測值為484 955萬t標準煤。全面建設小康社會要求到2020年,G DP比2000年翻兩番,單位 G DP能耗比2005年降低50%左右[8]。由于進入21世紀以來中國經濟增長勢頭強勁,即使在受到嚴重自然災害和全球經濟危機影響的2008年,經濟增長率也高達9%,許多預測都認為中國將提前5年左右實現翻兩番的目標,因此本文假定2020年的G DP比2005年翻兩番。2005年 G DP為183 21714億元,能源消費總量為224 682萬t標準煤,能耗強度(每萬元G DP能耗)為11226 3t標準煤。依上述要求,按2005年不變價格計算,2020年的G DP應為732 86916億元。能耗強度下降50%,為01613 2t標準煤,則當年的能源消費總量不應超過449 364萬t標準煤,由上面的計算結果可知,實現這一目標有一定難度,如果仍按比2000年G DP翻兩番標準計算,則更加難以完成。此外,由于前面預測的城市化發展水平比較保守,如按某些學者預測的到2020年城市化率達到60%甚至更高,則能源形勢會更趨緊張。

然而,目前我國節能降耗工作仍面臨較多困難。首先,當前我國經濟增長勢頭強勁,且很多高耗能產業仍在快速發展,全社會能源需求十分旺盛;其次,我國能源管理制度尚不健全,資源價格稅費機制尚未理順,市場機制未能發揮足夠的作用;第三,盡管一些降低能耗、可再生能源利用相關的技術逐步出現,但真正能夠替代傳統能源的使用模式尚需時日;第四,全社會節能環保的意識還有待提高;此外,我國現已成為世界上主要的能源進口國之一,但由于歷史上形成的全球能源市場分配格局的限制和我國國際資源獲取模式的缺陷,我國在國際能源交易中自主權不足,應對突發事件和抵御國際市場風險的能力尚待提高。

針對這一情況,在今后的發展中,我們確實應走經濟社會與資源環境統籌兼顧的科學發展道路。積極推進產業結構優化升級,建設能源節約型社會;完善各種規章制度,充分發揮市場機制作用;不斷進行技術創新,提高能源效率,開發可再生能源;廣泛進行宣傳教育,培養全社會的節能環保意識;加強“走出去”的探索與實踐,充分利用“兩個市場”,探索出一條能源節約的新型城市化道路。

5 結論與展望

本文研究了中國城市化發展水平與能源需求之間的關系,利用灰色系統對中國城市化進程進行了預測,構建了城市化水平與能源需求之間的長期均衡關系并預測了未來中國的能源需求情況,指出了節能降耗任務的艱巨性。在今后的研究中,還應關注以下幾點:一是城市化水平和能源需求還有很多的影響因素,今后的工作將研究這些影響因素及其之間的關系。二是中國幅員遼闊,各地的城市化發展和能源供需形勢都有不同的特點,差異性很大。今后工作可以針對不同區域展開。

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Energy Constraints of China’s Urbanization Development Based on Grey System

PENG Bo LEI Jia2su
(School of Economics and Management,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

China has entered the historical stage of high2speed development of urbanization,along with large amount of energy demand1 Nowadays,the energy demand and constraints brought by China’s speeding2up urbanization development become a research focus both in academia and in relative government departments1This paper firstly argues the relationship between the urbanization and energy demand,and then predicts the urbanization level(urbanization rate)of China in 2020 based on Verhulst model of grey system,which avoids the shortage of Chenery model1Cointegration analysis is used to get the long2run equilibrium equation between urbanization rate and energy demand,and then the total energy consumption of China in 2020 is predicted1This paper argues the difficulty of China’s task of energy2saving and consumption reduction,according to the reducing energy consumption assignment in goal of building a moderately prosperous society in all respects,and finally proposes some suggestions1

urbanization;energy consumption;grey system;Verhulst model;prediction

F291.1;F062.1

A

1002-2104(2010)09-0114-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.09.020

2010-03-18

彭勃,博士生,主要研究方向為技術創新、國家經濟安全。

(編輯:劉呈慶)