我國區域煤炭市場供給脆弱性評價與治理策略

徐孝民 汪文生， 張 利 梁 怡 蔣瑞琪

(1.中國礦業大學(北京)決策科學與大數據研究中心，北京市海淀區，100083；2.中國礦業大學(北京)管理學院，北京市海淀區，100083；3.中央財經大學統計與數學學院，北京市海淀區，100081)

煤炭是我國的基礎能源，在一次能源消費結構中的比重長期高達70%左右，其供應安全直接關系到社會穩定和經濟發展。而我國富煤、少氣、缺油的能源賦存特點，又決定了煤炭的主導地位在未來較長的一段時期內不會發生根本性改變。我國煤炭資源分布十分不均衡，具有北富南貧、西多東少的特點。從生產情況來看，主要的煤炭生產地集中在中西部地區。其中，內蒙古西部、山西和陜西的“三西”地帶是我國煤炭生產最為集中的區域，2015年該區域的煤炭產量約占全國煤炭總產量的63%。但從消費情況來看，主要的消費地卻集中在東部、中部和南部等經濟發達地區。2015年，我國東部、中部和南部地區的煤炭消費量約占全國總消費量的60%。資源分布不均衡、生產與消費在空間上的嚴重錯位，致使我國區域煤炭供給脆弱性日益凸顯。此外，自然災害頻發、煤炭價格巨幅波動、煤電之爭、資源兼并重組、運輸通道梗阻、煤炭消費的季節性波動、鐵路運力不足、重大安全事故等綜合因素又加劇了區域煤炭供給的脆弱性，嚴重威脅能源安全。

1 文獻綜述

20世紀70年代初，世界性石油危機的爆發使能源安全問題走入人們的視野，各方學者從此開始著手關于能源安全方面的研究。1974年，國際能源機構(IEA)成立，提出了國家能源安全的核心是穩定石油供應和價格的概念。1997年，《京都議定書》的簽訂標志著世界各國重新界定了能源安全的概念，將生態環境納入能源安全問題的考慮因素。此后，有學者提出能源安全包括能源供應的穩定性和使用安全兩個方面的概念。其中，能源供應的穩定性，即能源供應安全是滿足國家正常能源需求保障的穩定程度，主要在經濟方面考慮能源問題；能源使用安全，即能源消費不應對人類自身生存與發展的生態環境構成威脅，主要在生態方面考慮能源問題。隨著研究的不斷深入，學者們開始嘗試從脆弱性的角度來分析能源安全問題。21世紀以來，越來越多的學者開始把分析能源安全問題的目光放在脆弱性的角度上。R Willenborg等(2004)分析了歐洲在石油供給方面的脆弱性，提出了建立戰略石油儲備等應對措施。Toshihiko Kitamura和Shunsuke Managi(2017)對日本各種能源資源供應中斷風險進行了定量評估，給出了各能源品種的中斷風險程度值。Eshita Gupta(2008)選取了資源儲量、地緣政治風險、人均GDP、石油消費強度、石油進口支出、石油在一次能源消費結構中的比例等指標構建了一套評價體系，構建了主成分分析評價模型，對世界上的不同石油凈進口國進行研究，評價了其脆弱性和敏感度。Edgard Gnansounou和Jun Dong(2010)提出了一個基于判斷邏輯的能源供給脆弱性評價模型，并以其對中國的能源情況進行了實證研究。Mathias Reymond(2012)選取天然氣消費強度、對外依存度、自給率、地緣政治風險等指標，對南美洲各國的天然氣供給脆弱性進行了評估。在國內的研究中，鐘建平(2006)從經濟結構安全的角度出發，深入研究分析我國能源安全的脆弱性，為國家保障能源安全提供了相關對策。蘇飛、張平宇和李鶴(2008、2009)界定了能源安全供給脆弱性概念，并應用因子分析法對我國各煤炭、石油供給城市的經濟系統脆弱性進行了評價，闡明了我國能源城市經濟系統分布特征。劉立濤、沈鐳和劉曉潔(2012)通過對國內外能源安全理論的對比研究發現國內能源安全定量研究較薄弱，并總結發現了能源安全研究方法大多基于能源安全多樣性指數——SWI和HHI。李煒、李蘭蘭和焦建玲(2015)構建了一套石油脆弱性評價體系，通過對中美兩國的石油安全脆弱性進行比較分析，探索我國石油脆弱性較高的原因并提出了政策建議。薛靜靜、史軍等(2015)從區域的角度深入分析了能源供給脆弱性的原因，并提出了相應的應對策略。

查閱到的國內外文獻主要是從脆弱性角度對能源總體和石油、天然氣的供給安全問題進行研究，缺乏煤炭供給脆弱性領域的研究成果。因此，本文將脆弱性分析引入區域煤炭供應領域，在探討煤炭市場供給脆弱性內涵的基礎上，應用因子分析法對我國30個省份的區域煤炭市場供給脆弱性進行評價和分類，并提出相應的治理策略。

2 區域煤炭市場供給脆弱性評價與分類

2.1 區域煤炭市場供給脆弱性內涵

脆弱性的概念來源于對災害管理等自然科學領域的研究，但近幾年廣泛應用于土地利用、可持續性科學、經濟學等社會科學領域。由于研究視角的不同，不同領域的學者對脆弱性的概念有著不同的理解。在自然科學領域，一般把脆弱性定義為系統因不利影響而遭受損失的程度或可能性。而在社會科學領域，通常認為脆弱性是系統承受不利影響的能力。鑒于此，本文認為區域煤炭市場供給脆弱性是指：區域對煤炭供應中斷、煤價飆升等突發事件的敏感程度及其應對能力的綜合反映。

2.2 指標選取

結合國內外研究，本文選取產消比、儲消比來評價區域的應對能力；選取對外依存度、煤炭消費強度、煤炭在一次能源消費結構中的比重來評價其敏感程度。

(1)產消比(X1)：即區域煤炭產量與消費量之比。產消比越大，說明該區域煤炭供給越充足，應對能力就越強，煤炭供給脆弱性也就越低。

(2)儲消比(X2)：即區域煤炭資源儲量與消費量之比。儲消比越大，說明區域的資源保障水平越高，應對能力就越強，煤炭供給脆弱性也就越低。

(3)對外依存度(X3)：即區域煤炭凈調入量與消費量之比。對外依存度越高，其敏感程度就越高，煤炭供給脆弱性也就越高。

(4)煤炭消費強度(X4)：即區域煤炭消費量與GDP之比。煤炭消費強度越大，說明該區域經濟的發展對煤炭的依賴性就越大，敏感程度就越高，煤炭供給脆弱性也就越高。

(5)煤炭在一次能源消費結構中的比重(X5)：即區域煤炭消費量與能源消費量之比，反映煤炭在能源消費結構中的重要程度。如果煤炭在一次能源消費結構中的比重越大，說明煤炭對于該區域的能源消費越重要，敏感程度就越高，煤炭供給脆弱性也就越高。

2.3 數據來源

從《中國統計年鑒2015》、《中國能源統計年鑒2015》以及《2015中國煤炭發展報告》中整理、計算出我國除西藏、香港、澳門和臺灣之外30個省份2015年的煤炭產消比、儲消比、對外依存度、煤炭消費強度和煤炭在一次能源消費結構中的比重，限于篇幅，本文不予列出。

2.4 脆弱性評價

鑒于指標之間存在著較強的相關關系，為了避免由此引起的權重偏倚，本文選取因子分析法對區域煤炭供給脆弱性進行評價。因子分析法可以簡化數據，通過公共因子反映復雜現象的基本結構，解決指標間的相關性問題。

2.4.1 指標的標準化處理

為了使各指標在量綱和量級上統一，并與脆弱性呈正相關關系，首先對各指標進行標準化處理。對于正向指標X3、X4、X5采用公式(1)處理，對于逆向指標X1、X2采用公式(2)處理。

式中：Xij——第i個省份的第j個指標的原始值；

max(Xj)——Xij的最大值；

min(Xij)——Xij的最小值。

經過標準化處理后，所有指標都處于區間[0,1]。

2.4.2KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

在應用因子分析法進行評價之前，需要對其適宜性進行檢驗，常用的檢驗方法有KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。KMO檢驗是對變量之間的偏相關性進行檢驗，Bartlett球形檢驗是對變量的相關矩陣是否為單位陣進行檢驗。一般來說，KMO檢驗的值大于0.7，Bartlett球形檢驗的Sig值小于0.01就可認為該組樣本適合進行因子分析。經計算，本文所選取樣本的KMO統計量為0.786，大于0.7；Bartlett球形檢驗的Sig值為0，小于0.01。因此，本文所選取的樣本適合進行因子分析。

2.4.3 計算各指標的相關系數矩陣R

各指標的相關系數矩陣如表1所示，各變量之間相關系數的絕對值基本上都大于0.5，說明這些變量之間存在著較為顯著的相關性，進一步表明可以進行因子分析。

表1 相關系數矩陣

2.4.4計算相關系數矩陣R的特征值λ、特征向量u以及累計方差貢獻率

因子的特征值和貢獻率如表2所示，前2個因子的累計貢獻率達到了85.641%，大于85%，即其所包含了原始變量85%以上的信息量，因此提取前2個因子作為主因子。

表2 因子的特征值和貢獻率

2.4.5 旋轉變換

為了便于對各主因子的含義進行解釋，用極大方差正交旋轉法對因子荷載矩陣進行旋轉變換，旋轉后的因子荷載矩陣如表3所示。

表3 旋轉后的因子荷載矩陣

由表3可知，主因子f1主要解釋了煤炭消費強度和煤炭在一次能源消費結構中的比重這2個指標，主因子f2主要解釋了產消比和儲消比這2個指標。因此，把主因子f1稱為敏感程度因子，f2稱為應對能力因子。值得一提的是，指標X3(對外依存度)與2個主因子的荷載絕對值均大于0.6，說明其對敏感程度和應對能力均存在較大的影響。同時，還可以得到旋轉后各主因子新的特征值和貢獻率，如表4所示。

表4 旋轉后主因子的特征值和貢獻率

2.4.6 用回歸法求因子得分系數矩陣

計算求得因子得分系數矩陣如表5所示。

表5 因子得分系數矩陣

那么，各主因子得分的計算公式為：

2.4.7 進行評價

以各主因子旋轉后的方差貢獻率為權重，構建煤炭脆弱性評價模型：

CVi=β1fi1+β2fi2

(5)

式中：CVi——第i個區域的煤炭脆弱性指數；

β1和β2——主因子旋轉后的方差貢獻率。

即有：

CVi=0.43917fi1+0.41724fi2

(6)

然后，將fi的值代入，就可求得各區域的煤炭脆弱性評價得分，如圖1所示。由圖1可知，寧夏的煤炭市場供給脆弱性最高，達到了1.1392；新疆的最低，為0.5467。

圖1 我國各區域煤炭市場供給脆弱性評價結果

2.5 脆弱性分類

為進一步探尋各區域煤炭市場脆弱性形成的原因，本文從區域對突發事件的敏感程度和應對能力兩個維度對各區域進行分類。其中，敏感程度以0.75為界，大于0.75表示該區域的敏感程度較高，反之就較低。應對能力以1為界，由于所有的指標均進行了標準化處理，所以大于1就表示該區域的應對能力弱，反之就強。我國區域煤炭市場供給脆弱性分類圖如圖2所示，我國30個省份可分為以下四大類。

(1)第一類：敏感程度低-應對能力強。只有新疆屬于這類區域。新疆是我國煤炭資源儲量最豐富的地區，近幾年隨著西部大開發的不斷深入，煤炭產量逐年提高，其應對突發事件的能力也得到不斷提高。但其經濟發展水平較低，產業鏈不完整，所以煤炭消費量不高，經濟發展對煤炭消費的依賴性較小，對突發事件的敏感程度較低。

(2)第二類：敏感程度低-應對能力弱。主要包括北京、上海、海南、廣東、天津、浙江、福建和廣西。這類地區的煤炭資源匱乏，產量也非常低，煤炭消費主要依靠從外部調入，因此其應對能力較弱；但這類地區大多處于東部沿海，經濟比較發達，產業結構較合理，煤炭在能源消費結構中的比重也較低，經濟發展對煤炭消費的依賴性較小，因此其敏感程度較低。

(3)第三類：敏感程度高-應對能力強。主要包括陜西、內蒙古和山西。這類地區是我國煤炭的主產區，不僅資源儲量豐富，而且產量大，因此其應對能力較強。但這類地區在享受“煤炭紅利”的同時，卻受困于產業結構不合理、發展模式粗放等痼疾，陷入了因煤而興、因煤而困的發展格局，經濟發展對煤炭消費的依賴性較大，對突發事件的敏感程度較高。

(4)第四類：敏感程度高-應對能力弱。主要包括寧夏、貴州、安徽、河南、云南、甘肅、河北、吉林、重慶、四川、山東、湖北、湖南、黑龍江、遼寧、江西、青海和江蘇。這類地區雖具有一定的煤炭儲量，但是由于開采時間較長，增長潛力有限，部分地區資源已幾近枯竭，近幾年煤炭產量增長緩慢，所以其應對能力較弱。另外，這類地區也面臨產業結構不合理、煤炭在一次能源消費結構中的比重過高等問題，因此其敏感程度較高。

圖2 我國區域煤炭市場供給脆弱性分類圖

3 區域煤炭市場供給脆弱性治理策略

對于不同類別的煤炭市場供給脆弱性區域，可以采用分類指導的治理策略。

(1)對于第一類地區，采取延伸產業鏈的策略，充分挖掘潛力，以煤炭及相關產業帶動經濟的發展。由于應對能力強并且敏感程度低，這類地區處于煤炭供給脆弱性相對理想的狀態。其煤炭資源非常豐富，但由于經濟發展水平較低，對煤炭資源的利用程度不夠，所以應延伸煤炭產業鏈，實現資源的深加工，并帶動區域經濟的發展。同時，要加大力度建設外運通道，通過輸煤、輸電、輸氣等多種方式提高外運能力，充分發揮其資源豐富的優勢，使之成為全國重要的煤炭供應基地。

(2)對于第二類地區，采取建設煤炭應急儲備制度的策略，提高應對突發事件的能力，保障能源安全。由于這類地區的煤炭資源匱乏，產量很低，面對突發事件時缺少有效的應對手段。因此，應建設煤炭應急儲備體系，確定合理的儲備規模，優化儲備點布局，提高應急能力。

(3)對于第三類地區，采取優化產業結構、轉變增長方式的策略，降低敏感程度。由于這類地區煤炭資源較豐富，是我國的煤炭主產區，經濟發展對煤炭消費的依賴性較強，因此要調整產業結構，轉變增長方式，降低煤炭消費強度，減少煤炭在一次能源消費結構中的比重，進而降低敏感程度。

(4)對于第四類地區，應該采取復合策略，既要優化產業結構，又要加強煤炭應急儲備建設，全面治理脆弱性。這類地區對突發事件比較敏感，但卻沒有較強的應對能力，單一的策略無法有效改善其脆弱性，因此要采取復合策略。一方面，要優化產業結構，轉變增長方式，大力發展新能源，推廣節能技術，降低煤炭消費強度，減少煤炭在一次能源消費結構中的比重，降低敏感程度；另一方面，要建設煤炭應急儲備，通過合理的煤炭物流網絡的規劃與布局，提高應對能力。

4 結論

(1)我國大部分區域的煤炭市場供給脆弱性較高。由圖2可知，有18個省份屬于第三類，即敏感程度高-應對能力弱的區域，占到總數的60%。因此，我國大部分省份不僅對突發事件的敏感程度較高，而且缺乏足夠的應對能力，治理形勢較為嚴峻。

(2)按照煤炭市場供給脆弱性產生的原因，可將我國30個省份劃分為敏感程度低-應對能力強、敏感程度低-應對能力弱、敏感程度高-應對能力弱和敏感程度高-應對能力弱四類。

(3)對于不同類別煤炭市場供給脆弱性的地區，可采取分類治理策略。第一類地區，采取延伸產業鏈的策略；第二類地區，采取加強煤炭應急儲備建設的策略；第三類地區，采取優化產業結構、轉變增長方式的策略；第四類地區，采取復合策略，在優化產業結構、轉變增長方式的同時建設煤炭應急儲備體系。