河南省能源消费与经济发展质量关系及需求预测

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内容摘要：能源消费预测是政府制定能源政策和能源战略的重要依据，是经济发展质量预测的一种间接反映。针对河南省的特点，本文将经济发展质量纳入能源消费系统内部，全面研究经济发展各方面质量与能源消费的因果关系，建立了河南省能源消费需求的系统动力学模型，对能源消费需求总量进行预测分析。文章最后提出：加快产业结构调整、加大科技投入力度，全面提升经济发展质量、优化能源消费结构是实现河南省能源消费可持续发展的有效途径。

关键词：能源消费需求总量 经济发展质量 系统动力学 预测

能源消费系统是一个与经济、环境等因素关系密切的复杂动态系统，系统动力学模型是研究复杂动态系统信息反馈的模型。模型不仅考虑了大系统、非线性，更强调系统的结构、行为和因果关系，基于此建立结构化模型进行仿真模拟。本文利用系统动力学模型（张林刚等，2006）对河南省能源消费需求进行预测，预测结果更能体现经济环境变化和社会政策变化对能源消费需求的影响。

系统动力学模型构建

（一）因果关系分析

经济发展质量提升会使能源消费总量减少、能源消费强度降低、能源消耗中污染物排放量减少，其通过产业结构调整、科技进步投入增加实现。能源消费需求与经济发展质量、能源消费结构和环境质量等因素互为因果关系，构成了能源消费需求复杂系统。本文利用Vensim软件建立河南省能源消费需求复杂动态系统的系统动力学模型，在分析该系统中各子系统相互关系的基础上，确定模型的反馈回路，其中“+”表示正反馈关系；“-”表示负反馈关系，系统中各因素之间的因果关系如图1所示。

由图1可知，经济发展质量与能源消费需求之间互为因果关系，是一条正反馈回路。经济发展质量提升拉动能源消费需求，也会加快能源消费结构优化；同时，能源消费结构优化会促进经济发展质量提升。在经济发展质量子系统中，产业结构调整、科技进步会加快经济发展质量提升。环境污染与能源消费之间也相互影响，能源消耗致使环境污染严重，而环保科技进步会降低污染物的排放量，能源消费结构优化也会降低污染物的排放量，是一条负的反馈回路。本系统的主要反馈回路有：能源消费需求总量+经济发展质量+产业结构调整+能源消费需求总量；能源消费需求总量+能源消费结构优化+经济质量+能源消费需求总量；能源消费需求总量+经济发展质量+科技进步+能源科技进步+能源消费需求总量；能源消费需求总量+经济发展质量+科技进步+环保科技进步-SO2污染排放量+能源消费需求总量；能源消费需求总量+能源消费结构优化-SO2污染排放量+能源消费需求总量。

（二）系统建模动态分析

系统动力学模型的流图由专用符号的组合表示其基本的变量，将因果关系图中未能反映出来的系统结构和行为信息通过结构方程进行量化，清晰地表现系统内部的作用机制，实现仿真的效果。

经济发展质量、能源内部系统质量、环境质量等子系统构成能源消费需求系统。经济发展质量不仅体现了GDP增长率，而且由产业结构调整、科技进步投入、产业单位增加值能耗和能源消费弹性系数体现；能源消费结构、能源价格指数和能源加工转换效率等构成能源内部系统质量子系统；单位能源消耗的SO2排放量反映能源消费引起的环境质量变化。本文建立的能源消费需求动态分析模型如图2所示。

系统动力学模型基本变量主要有目标变量、状态变量和控制变量。在该系统中：

目标变量：能源消费需求总量是本系统的终极目标，该变量在不同的约束条件下会产生不同的结果。

状态变量：能源消费强度反映经济发展质量的提升程度；二氧化硫排放量反映环境污染程度。

控制变量：其中包括能源价格指数、科技进步投入、产业单位增加值能耗、能源消费结构、能源消费需求弹性系数，是为促进发展目标的实现而调整的手段。

由图2可以看出，能源消费需求总量由能源消费变化率和基期的能源消费总量决定，能源消费变化率受经济发展质量、能源内部系统质量、环境质量等因素约束。经济发展子系统中经济发展质量由经济发展环境和经济发展要素投入两部分构成，在图2中分别用经济发展质量因子1和经济发展质量因子2表示。GDP变化率、产业结构、科技进步投入、产业单位增加值能耗等多项指标综合反映经济发展质量，经济发展质量好转影响单位能耗，进而影响能源消费需求。环境质量通过单位能耗的SO2排放量等因素评价，产业单位增加值能耗、科技进步、能源消费结构等因素都影响SO2排放变化量。而SO2排放量由排放变化量和基期排放量决定。

预测结果

（一）数据来源和模型可行性检验

本文数据均来自河南省统计年鉴（2000、2001）、河南省统计局全省公报公布的数据。本系统将2000年统计数据作为仿真初始值，2000-2010年河南省能源消费各数据如表1所示。

在系统的建模过程中，控制变量的预测是在对现状分析的基础上，借助向量自回归模型（ARMA）（程静等，2010）等方法做出的判断。在对经济质量子系统和能源系统内部质量子系统评价时，运用了多元回归分析和因子分析等方法。

本文利用Vensim软件对2010年的预测结果与实际数据的比较进行误差分析，分析结果如表2所示。

单纯依据时间序列走势对能源消费需求的预测往往估计过高，王国富、李艳军（2010）利用GM（1，1）预测河南省2010年能源消费需求为27000多万吨，误差高达30%，本系统对2010年河南省能源消费总量、煤炭消费比重和能源消费强度的预测值和实际消费值之间的误差均在10%以内，表明该系统更能比较准确地反映实际系统，因此可以进行预测。

（二）预测结果

本文利用系统动力学模型对2011-2020年河南省能源消费需求总量的预测结果如表3所示。

结论

根据以上分析看出，河南省能源消费总量仍不断增加，但增长速度逐渐放缓。这是由于经济发展质量对能源消费的影响有一定的滞后作用。因此，本文认为，河南省应努力做好以下工作：