能源消费总量与结构预测分析——以江苏省为例

构建了能源生产和消费的灰色GM(1,1)模型和能源消费结构的马尔可夫结构转移模型,对江苏省能源消费总量和结构进行模拟和预测.研究表明,两个模型较好地模拟和预测了江苏省能源消费总量和结构的变化趋势;未来一段时期,江苏省一次能源供给率还将进一步减小,同时能源消费结构得到优化,石油消费比例基本保持,煤炭比例快速下降,天然气和可再生能源比例迅速上升,替代煤炭消费下降所造成的缺口.     

甘肃省能源消费的长期均衡和短期波动研究

一、引言 国内外学者对中国能源消费与能源需求影响因素的关系做了大量研究．多数从中国能源需求与经济增长、产业结构和能源价格等之间的关系入手,分析中国能源消费与变量之间的均衡关系。林伯强应用协整和误差修正模型,建立中国能源需求模型,实证分析了中国能源需求的决定因素,得出能源总消费、GDP、能源价格及结构变化之间存在长期均衡关系;路正南研究了产业结构变化对能源消费的影响,实证结果表明两者之间有极大的相关性。但是对能源消费影响因素进行综合多变量分析研究比较少。因此,本文拟采用计量经济学方法分析甘肃省1985～2007年能源消费和各变量的时间序列．建立协整与误差修正模型．     

能源消费“十三五”规划目标的可行性分析——基于多维预测的检测

2016 年底,中国发布了《能源发展“十三五”规划》,提出 2020 年中国能源消费总量要控制在50亿吨标准煤以内。“十三五”时期是中国经济发展的重要拐点,在“十三五”的经济背景下,检测这一能源消费目标的可行性具有必要性和现实意义。本文从能源消费总量、人均能源消费量、产业结构、城乡人口结构4个维度预测了 2020 年中国能源消费量,其中基于产业结构维度预测了 2020 年中国生产能源消费量,基于城乡人口结构预测了 2020 年中国生活能源消费量,最终得到 2020 年中国能源消费总量的3个预测值依次为46.3亿吨标准煤、50.1亿吨标准煤、50.4亿吨标准煤。最后本文认为能源消费“十三五”规划目标具有可行性。     

我国煤炭中长期需求预测与供给能力分析

国内外都非常重视能源规划,预测能源消费量。目前,对能源消费趋势判断的研究方法有类比法、外推法和因果分析法等。实际应用中有弹性系数法、人均能量消费法、单位产值能耗法、技术分析法、时问序列法、部门分析法、经济计量模型法等,但这些传统方法都有一定的局限性。20世纪90年代,     

能源、经济和环境作用机制及其实证分析

从分析能源、经济和环境组成的3E系统相互作用机制出发,运用联立方程模型对中国1998～2010年的时间序列数据进行分析.实证结果表明:①能源消费快速增加主要是由经济增长引起的,同时减少温室气体排放增加了能源消费,而减少能源强度能够明显降低能源消费;②能源消费和资本投入等生产要素促进了经济增长,环境污染对经济增长产生负面影响;③环境污染主要是由能源消费和经济发展引起的,调整产业结构能够减少污染物排放.因此,研究结论隐含了政府能够通过转变经济增长模式,继续降低能源强度,大力发展第三产业和积极治理环境污染等措施实现能源、经济和环境的可持续发展.     

新常态下陕西省能源消费结构研究

在能源革命和中国经济新常态的背景下,运用遗传算法和模拟退火法混合方法 (GA-SA法)预测陕西省能源消费结构,提炼了影响陕西省煤炭、石油、天然气消费量和能源消费总量的关键因素;使用1995—2016年间各因子及能源消费的可得数据,通过GA-SA法预测了基准和新常态情景下陕西省2020—2050年煤炭、石油、天然气消费量和能源消费总量及变动趋势。结果表明:新常态情景下的经济增速更有助于陕西省控制能源消费量,陕西省能源消费结构调整和优化的重点首先是天然气对煤炭的替代,其次是非化石能源对煤炭的替代;此外,陕西省需控制固定投资增长速度、提高城镇化水平、促进工业用气、加大对非化石能源的投资、调整高耗能产业,才能合理控制能源消费结构,实现陕西省的可持续发展。     

北京市能源消费与生产的灰色关联分析及能源需求预测

北京市作为我国第2大能源消费城市,对其能源消费现状和未来需求趋势进行分析是十分必要的。以2004--2010年的数据作为样本,利用灰色综合关联度对北京市近几年的能源消费和生产的关联性进行了分析,运用DGM（1,1）模型对北京市未来5年的能源消费趋势进行了预测。结果表明：北京市近几年能源消费和生产的灰色综合关联度为0．571525,其能源消费对外地供给的依赖程度在增大,未来能源需求量将进一步增大。最后,对北京市能源发展规划提出了一些思考及建议。     

我国经济增长、能源结构与能源消费关系的实证分析

经济增长、能源结构与能源消费的关系是我国在保持经济增长的同时解决能源供需矛盾,实现能源、经济与环境可持续发展的重要问题。文章基于1978年~2007年能源统计数据,对中国经济增长、能源结构与能源消费进行了因果关系和协整性的研究。发现中国存在单向的经济增长到能源消费和能源结构的因果关系,以及能源结构和能源消费的双向因果关系。短期与长期中能源结构对于能源消费的影响都要大于经济增长对于能源消费的影响。     

中国能源消费区域差异分解及影响因素分析

分别以人均能源消费和能源消费强度作为能源消费指标,对2000～2011年中国能源消费的区域差异进行结构分解,并且实证研究了不同能源消费水平的影响因素。结果表明：中国能源消费存在明显的区域差异,能源消费强度的区域差异要明显大于人均能源消费的区域差异。三区域（东部、中部、西部）划分标准下,能源消费总体差异主要源于区域内差异。城市化水平、能源消费结构、产业结构、人口规模以及人均收入是造成能源消费水平区域差异的重要因素。     

能源消费和经济增长的因果关系测度与分析——基于中国样本

能源消费与经济增长的因果关系具有重要的政策含义,已有大量文献探讨了这种关系,但结果没有一致性.本文使用ARDL等方法考察了中国的能源消费与经济增长之间的关系,发现两者之间存在协整关系,GDP的增加会引起能源消费的增加,但能源消费的增加不能引起GDP的增加,从而适当的限制能源消费并不一定会制约中国经济发展,大力开发新兴能源,提高能源承载力则是保持中国国民经济长期快速稳定发展的长久之计.     

中国长期能源发展趋势研判

随着中国经济进入新常态,经济增速放缓,经济结构更加优化,中国能源发展也进入新常态:能源消费重心由生产领域逐步转向生活领域,对能源的需求也由对量的追求转变为对质的要求.预测期内,中国一次能源需求增速将逐步放缓,一次能源需求将于2040年前后进入峰值平台期.中国能源系统将不断朝清洁低碳、安全高效、智能多元的方向发展.清洁能源(天然气和非化石能源)将是2030年前新增能源主体,2030年后逐步替代煤炭,2045年前后占比将超过50％.2050年,煤炭、油气和非化石能源将呈三分天下的局面.     

技术创新、产业结构升级对能源消费的影响研究——以长三角地区为例北大核心

技术创新和产业结构升级是长三角地区优化能源消费、提高资源利用效率的关键。本文在分析技术创新、产业结构升级对能源消费的作用机制的基础上,运用长三角地区2000~2020年的面板数据构建面板向量自回归模型(PVAR)进行实证分析研究。研究结果表明,技术创新和产业结构升级短期内会造成能源消费的增加,而在长期对能源消费均表现出显著的抑制作用;技术创新、产业结构调整对能源消费的影响程度是逐步增强的,而能源消费自身的惯性作用则不断减弱;在长期中,产业结构升级和能源消费自身对能源消费的变动影响最大,技术创新影响相对较小。     

美国和韩国石油消费历史与启示

研究美国和韩国的石油消费模式及其影响因素,能够为我为调节石油消费提供如下启示:1)石油消费量的增长随着经济的增长而增长,但遭遇意外事件常促使国家采取新的能源政策,从而导致石油消费增长率下降.高油价和石油消费量的急剧增长,促使我国采取了一系列新的能源政策,我国石油消费增长率下降的拐点可能会很快出现.2)交通运输是石油消费的主要部门,控制汽车消费应是中国控制石油消费量增长的重要途径之一.5)重化工业阶段是能源特别是石油消费增长最快的阶段,缩短重化工业阶段的时间,尽快调整产业结构,能有效减少石油消费,提高石油利用效率.4)建立适合国情的能源消费结构,大力发展天然气和可再生能源,能够有效替代部分石油消费.5)强有力的国家能源政策是实现石油利用效率提高的根本保证.国家可以通过产业结构调整、能源发展规划、汽车工业政策和节能效率等多方面的政策调整,促使石油消费增长速度放缓.     

我国能源效率与能源消费结构的协整分析

目前，国内关于能源效率与能源结构的研究比较少，且研究成果大多集中于定性研究，缺少定量研究。本文将建立能源效率与能源消费结构的协整模型，定量分析煤炭、石油、天然气和水电消费比重对能源效率的影响，并根据模型结果，从能源消费结构的角度，提出提高中国能源效率的政策建议。     

聚焦2004年世界和中国能源市场--《BP世界能源统计2005》分析

《BP世界能源统计2005》显示,2004年世界一次能源消费实现了1 984年以来的最强劲增长,年增长率为4.3%.增长最强劲的地区是亚太地区,增长率达到8.9%,北美的增势最弱,增长率仅为1.6%.世界石油消费增长了3.4%,增速创1986年以来的新高.世界天然气消费增长3.3%.煤炭成为消费增长最快的燃料,在全球范围内增长了6.3%,其中,中国煤炭消费增长占世界煤炭消费增长量的近75%.核电和水电在经历了上一年的停滞之后,2004年消费增长率分别达到4.4%和5%.强劲的能源消费推动了石油、天然气以及煤炭的价格创历史新高.BP集团能源分析部负责人迈克尔·史密斯先生指出,世界经济的强势增长可能是2004年世界其他地区(除中国之外)能源增长的主要原因,但是在过去三年中,中国能源消费的增长并不完全是由于经济强劲增长造成的.截至2004年,中国能源消费增长率已经连续三年超过1 5%,在这三年中,中国的能源消费增长了65%,而GDP只增长30%左右,过高的能源消费增长也是中国投资过热和城市化加速的结果.     

中国可再生能源消费与经济增长的时间序列分析——以水电、核电、风电为例

可再生能源消费是我国能源消费的重要组成部分,同时,国际高油价时代的来临,使得各国更为重视替代能源的经济研究,为国家政策制定提供相关依据.本文通过对1953～2006年的年度数据,运用Eviews5.0统计软件,具体分析了以水电、核电、风电为代表的中国可再生能源消费与实际GDP之间的协整关系和Granger因果关系,得出1953～2006年间可再生能源消费与经济增长之间具有稳定的协整关系,同时得出我国可再生能源消费量是GDP增长的单向显著Granger原因的结论.     

基于ARIMA-RF组合模型的国内动力煤价格预测

选取秦皇岛港口动力煤价格作为研究对象,搜集10年间煤价数据并分析其影响因素,确定煤炭产量、港口库存、运输成本、火力发电量及社会用电量为主要影响因素;分别建立ARIMA(2,1,2)模型和RF(随机森林)模型并优化,通过加权平均法得到ARIMA和RF模型权重,建立ARIMA-RF组合模型。该模型较深度神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、ARIMA模型、RF模型预测的煤价准确度更高,可准确预测动力煤价格走势,为调控能源消费强度、深化能源体制机制改革政策制定提供参考。     

我国能源消费与经济增长的因果关系——基于需求和生产视角的实证分析

目前,学术界就能源消费与经济增长的因果关系没有达成共识.基于需求和生产这两个视角,本文采用向量误差修正模型实证分析1953～2007年期间我国能源消费与经济增长的因果关系.研究发现,(1)能源消费与GDP存在长期均衡关系;(2)短期内能源消费与GDP不存在因果关系,长期中存在双向的因果关系.此外,方差分解显示,短期内能源消费冲击对GDP波动的解释较强.长期中GDP冲击对能源消费波动具有解释力,反之亦然.本文还分析了实证结果背后的原因,并给出相应政策启示.     

基于Markov-GNNM的煤炭需求量预测模型研究

煤炭资源在我国能源消费总量中仍然占据主导地位,准确预测煤炭的需求量对我国经济发展和产业结构升级有着重大意义,针对传统煤炭需求量预测单一预测方法的缺陷,建立了组合灰色神经网络模型,为进一步提高模型精度,选用马尔科夫模型缩小预测残差范围来修正组合模型,进而建立了Markov—GNNM组合模型,旨在为准确预测煤炭需求量提供模型依据。选取2000—2018年我国煤炭需求量数据进行实证分析,预测结果表明该模型预测精度高,适用于煤炭需求量预测。     

征收硫税对中国二氧化硫排放和能源消费的影响

本文通过建立一个可计算一般均衡模型,定量研究了征收硫税对中国二氧化硫排放和能源消费的影响。研究发现：硫税税率和减排率之间存在着明显的非线性特征,这种非线性特征在单一种类的能源消费和能源消费总量的变化上也有明显的体现：而且．征收硫税既能达到二氧化硫减排的目的。又对实际GDP没有产生过大的负面影响。研究还发现。征收硫税导致二氧化硫排放结构、能源消费数量和能源消费结构发生了变化．促进了含硫量低的能源对含硫量高的能源的替代。最后基于上述发现提出了若干政策建议。