基于支持向量回歸機(jī)的中國(guó)煤炭長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)＊

孫 涵,付曉靈,張先鋒

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北武漢430074)

基于支持向量回歸機(jī)的中國(guó)煤炭長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)＊

孫 涵,付曉靈,張先鋒

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北武漢430074)

本文運(yùn)用支持向量回歸機(jī) (SVR)對(duì)我國(guó)煤炭1985—2008年需求量進(jìn)行模擬與仿真,預(yù)測(cè)我國(guó)2009—2020年煤炭長(zhǎng)期需求,并模擬解釋變量不同增長(zhǎng)率下煤炭的需求量,最后根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果給出政策選擇。研究結(jié)果表明,在基本情景下中國(guó)煤炭需求從2009年的20.648億噸,到2017年將出現(xiàn)峰值,達(dá)到24.592億噸,隨后緩慢下降至2020年的23.186億噸。說(shuō)明在現(xiàn)有的能源消費(fèi)情景下,中國(guó)高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依然要嚴(yán)重依賴煤炭。同時(shí)還發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是煤炭需求增長(zhǎng)的主要原因,影響最大,是能源政策的一個(gè)重要影響變量;工業(yè)結(jié)構(gòu) (第二產(chǎn)業(yè))影響次之,即便是微調(diào),也會(huì)對(duì)煤炭需求有較大的抑制作用;城市化也是影響煤炭需求的一個(gè)重要因素,但影響相對(duì)較小。

煤炭需求;支持向量回歸機(jī);政策選擇

一、引 言

中國(guó)是世界上極少數(shù)幾個(gè)以煤炭為主要能源的國(guó)家之一,截至2010年,中國(guó)煤炭消費(fèi)比重仍然保持在69.94%,并已從煤炭?jī)糨敵鰢?guó)變成煤炭?jī)糨斎雵?guó)。近幾年中國(guó)煤炭供需形勢(shì)歷經(jīng)數(shù)輪起伏,2004、2005和2008年出現(xiàn)了煤、電、油、運(yùn)全面緊張的局面。同時(shí),中國(guó)的城市化、工業(yè)化仍未完成,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的趨勢(shì)還會(huì)繼續(xù),預(yù)計(jì)煤炭需求還會(huì)進(jìn)一步上升。充足可靠的煤炭供給不僅是目前影響經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的重大宏觀問(wèn)題,還將對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生重大影響。據(jù)此,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、城市化和工業(yè)化將對(duì)中國(guó)的煤炭需求帶來(lái)何種沖擊以及在這種沖擊下未來(lái)煤炭需求情況如何,是本文要研究的問(wèn)題。由于未來(lái)煤炭需求影響因素存在不確定性,因此,模擬不同路徑下未來(lái)煤炭需求量并找出峰值對(duì)整個(gè)中國(guó)經(jīng)濟(jì)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要,同時(shí)也對(duì)能源戰(zhàn)略的制定起到參考作用。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者采用規(guī)劃優(yōu)化技術(shù)、彈性系數(shù)法、投入產(chǎn)出法和傳統(tǒng)時(shí)間序列法等對(duì)能源需求進(jìn)行研究和預(yù)測(cè),得出了一些比較實(shí)用的建模方法和政策建議[1](P97-98)[2](P31-34)。在解釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展與煤炭消費(fèi)之間長(zhǎng)期均衡和短期波動(dòng)關(guān)系方面,標(biāo)準(zhǔn) Granger因果檢驗(yàn)、協(xié)整和誤差修正模型(ECM)得到大量運(yùn)用:如Bentzen和 Engsted(1993)以及Bentzen(1994)分別估計(jì)了丹麥能源和汽油的需求彈性[3](P9-16)[4](P139-143),Kulshreshtha和 Parikh(2000)分行業(yè)研究印度煤炭的長(zhǎng)期需求彈性和短期動(dòng)態(tài)調(diào)整行為[5](P149-168),林伯強(qiáng) (2007)研究中國(guó)煤炭需求的長(zhǎng)期均衡關(guān)系[6](P48-58)。但是,還有一些問(wèn)題值得探討:(1)上述預(yù)測(cè)方法難以準(zhǔn)確刻畫煤炭系統(tǒng)中的非線性關(guān)系,導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不高;(2)將城市化和工業(yè)化同時(shí)納入模型中,分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和煤炭消費(fèi)的長(zhǎng)期關(guān)系,前人在這方面研究較少;(3)受到環(huán)境制約、科技進(jìn)步等方面因素的影響,未來(lái)中國(guó)煤炭資源的需求到底是多少,何時(shí)將出現(xiàn)峰值,以及長(zhǎng)期煤炭需求演化路徑如何等等問(wèn)題,仍需進(jìn)一步深入研究。

有鑒于此,本文運(yùn)用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論而發(fā)展起來(lái)的一種新學(xué)習(xí)方法——支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression,SVR),根據(jù)1985-2008年數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)煤炭需求進(jìn)行模擬與仿真,并對(duì)中國(guó)2009—2020年煤炭需求量進(jìn)行預(yù)測(cè),模擬不同解釋變量增減情況下的未來(lái)煤炭需求變化,尋找峰值并進(jìn)行分析,最后給出相應(yīng)的政策建議。

二、煤炭需求預(yù)測(cè)模型的建立

(一)模型構(gòu)建

一般來(lái)說(shuō),煤炭需求影響因素與煤炭需求量的關(guān)系非常復(fù)雜,很難用一個(gè)具體的模型來(lái)描述。本文采用SVR來(lái)映射輸入 (煤炭需求影響因素)與輸出 (煤炭需求量)之間的關(guān)系。具體來(lái)說(shuō),把1985—2008年的煤炭需求量以及所確定的各影響因素指標(biāo)的歷時(shí)數(shù)據(jù)作為樣本,構(gòu)造一個(gè)多輸入、單輸出的支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)模型。一般來(lái)說(shuō),國(guó)民收入是影響煤炭需求的主要因素。另外,由于中國(guó)是一個(gè)轉(zhuǎn)型社會(huì),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化,特別是煤炭消費(fèi)量較大的重工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)對(duì)煤炭需求產(chǎn)生較大的影響;同時(shí),由于城市居民和農(nóng)村居民的能源利用方式和消費(fèi)水平有很大差別,因此,城市化也是影響能源需求的重要因素之一。據(jù)此,本文采用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) (GDP)、城市化 (城市人口數(shù)量占總?cè)丝跀?shù)量)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) (第二產(chǎn)業(yè)占整個(gè)產(chǎn)業(yè)的比重)[6](P48-58)[7](P152-155)三個(gè)變量來(lái)表示輸入。

(二)方法檢驗(yàn)與驗(yàn)證

首先將1985—2005年 (訓(xùn)練樣本)煤炭需求變量數(shù)據(jù),作為SVR的輸入,相應(yīng)的中國(guó)煤炭消耗量作為輸出,進(jìn)行模擬與仿真。然后,運(yùn)用訓(xùn)練好的模型對(duì)中國(guó)2006—2008年煤炭需求量進(jìn)行預(yù)測(cè) (檢測(cè)樣本),最后根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較,以驗(yàn)證方法的有效性和可行性。在進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè)時(shí),需要確定SVR正規(guī)化參數(shù)C和RBF核函數(shù)參數(shù)σ2。本文將最終的預(yù)測(cè)結(jié)果所產(chǎn)生的誤差作評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn),來(lái)確定合適的取值。經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn),最后確定當(dāng)C=100,σ2=50時(shí),預(yù)測(cè)2006—2008年煤炭需求量分別為17.355億,19.1億和20.487億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,與實(shí)際煤炭消耗相比誤差分別為1.54%,3.48%和4.68%,其模擬與預(yù)測(cè)結(jié)果理想。由此可見(jiàn),運(yùn)用該方法,引入三個(gè)要素進(jìn)行預(yù)測(cè),所建立的模型具有一定的可行性和可靠性。上述模型的建立、編程及預(yù)測(cè)等工作均在Matlab8.0軟件上編寫實(shí)現(xiàn)。

三、煤炭長(zhǎng)期需求模擬分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000和2009版)中相關(guān)數(shù)據(jù),直接引用或間接計(jì)算而得,由于篇幅限制,數(shù)據(jù)略。

(二)情形設(shè)定

由于影響 GDP增長(zhǎng)的因素過(guò)多而無(wú)法唯一確定,在這里本文假設(shè)經(jīng)濟(jì)保持高速增長(zhǎng) (約8%)[6](P48-58),因此在預(yù)測(cè)中以 GDP的增長(zhǎng)速度8%為基本情景。第一、二和三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的增長(zhǎng)率分別為4.23%,8.27%和9.35%[8]。城市化人口以2008年的45.68%為基礎(chǔ),根據(jù)2020年達(dá)到60%左右目標(biāo)[9](P118-130),可計(jì)算各年中國(guó)城市化變量增長(zhǎng)率為2.2%。以上情景都是以2008年為基礎(chǔ),根據(jù)上述情景,對(duì)中國(guó)2009—2020年中國(guó)煤炭的長(zhǎng)期均衡需求進(jìn)行預(yù)測(cè) (如表1所示),其中第二列和第六列煤炭需求預(yù)測(cè)量作為基本情景。

表1 不同 G DP增長(zhǎng)率下中國(guó)煤炭長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)單位:1×108噸標(biāo)準(zhǔn)煤

由于預(yù)測(cè)是基于歷史數(shù)據(jù)的,而未來(lái)煤炭影響因素如城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在各種不確定性都會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果產(chǎn)生影響。因此,需要在不同影響情況下,對(duì)煤炭需求進(jìn)行模擬分析。由于影響 GDP增長(zhǎng)率的因素很多,因此,本文在原來(lái)GDP增長(zhǎng)率為8%的基礎(chǔ)上上下浮動(dòng)0.5個(gè)百分點(diǎn)。盡管 GDP增長(zhǎng)率低可以降低煤炭需求,但是保持經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng) (約8%)是中國(guó)社會(huì)發(fā)展和勞動(dòng)就業(yè)的保障[6](P48-58),因此,未將它的變動(dòng)納入政策模擬分析中。而其他二個(gè)變量都是政府部門能夠通過(guò)政策加以影響的,在一定程度上能成為抑制煤炭需求的政策工具。因此,在目標(biāo)假設(shè)的基礎(chǔ)上,逐個(gè)改變除GDP以外兩個(gè)變量的變動(dòng)幅度,其中第二產(chǎn)業(yè)在原來(lái)增長(zhǎng)率的基礎(chǔ)上上下浮動(dòng)0.5個(gè)百分點(diǎn) (其他產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率不變),城市化的增長(zhǎng)率上下浮動(dòng)0.4個(gè)百分點(diǎn)。模擬在不同的路徑下,2009—2020年中國(guó)煤炭需求的趨勢(shì)及不同變量對(duì)煤炭的需求影響程度,假設(shè)一個(gè)變量變化時(shí),其他變量未變化,其模擬結(jié)果如表2所示。

表2 中國(guó)煤炭長(zhǎng)期需求模擬分析單位:1×108億噸標(biāo)準(zhǔn)煤

(三)結(jié)果分析

1.對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的模擬結(jié)果表明,在目標(biāo)趨勢(shì)假設(shè)下,煤炭消費(fèi)量自2009年的20.648億噸,逐年增長(zhǎng),直到2017年達(dá)到峰值,為24.592億噸,然后逐年下降,到2020年為23.469億噸(如表1、圖1所示)。

圖1 不同GDP增長(zhǎng)率下煤炭需求預(yù)測(cè)趨勢(shì)

這說(shuō)明在未來(lái)的十年中,中國(guó)要保持經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),仍然嚴(yán)重依賴煤炭。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)煤炭需求有較大影響,本文對(duì)不同 GDP增長(zhǎng)率的情形進(jìn)行模擬,結(jié)果表明,7.5%GDP增長(zhǎng)率使得中國(guó)煤炭需求到2016年到達(dá)峰值24.036億噸,然后逐年下降,到2020年為22.548億噸;8.5%GDP增長(zhǎng)率使得中國(guó)煤炭需求到2017年到達(dá)峰值25.417億噸,然后逐年下降,到2020年需求為24.412億噸。由此可見(jiàn): (1)盡管經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度有所不同,但是煤炭的需求都呈現(xiàn)一種緩慢上升的趨勢(shì),并在2016年或2017年出現(xiàn)峰值。 (2)7.5%的GDP增長(zhǎng)率使煤炭的需求峰值提前1年到來(lái),且峰值降低了0.556億噸,而8.5%的 GDP增長(zhǎng)率,雖然使煤炭的需求峰值仍在2017年,但推高了煤炭需求峰值0.825億噸。(3)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的高低直接影響煤炭需求的高低。從整個(gè)預(yù)測(cè)趨勢(shì)來(lái)看,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素相對(duì)于其他因素來(lái)說(shuō),對(duì)煤炭需求影響最大。

2.對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的模擬結(jié)果表明,0.5%的下調(diào) (減少第二產(chǎn)業(yè)比例)使得煤炭2017年的需求出現(xiàn)峰值為24.592億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0.341億噸,到2020年煤炭仍需求23.186億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0.286億噸;0.5%的上調(diào) (增加第二產(chǎn)業(yè)比例)使得煤炭2017年的需求出現(xiàn)峰值為24.896億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0.304億噸,到2020年煤炭仍需求23.689億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0.22億噸。由此可見(jiàn):(1)不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)改變能源消耗倒U型曲線峰值的高度。(2)短期內(nèi)重工業(yè)結(jié)構(gòu)很難大幅度進(jìn)行調(diào)整,但是從模擬結(jié)果可以看出,即使微調(diào)對(duì)未來(lái)煤炭需求也有很大的抑制作用。(3)第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重越大,煤炭消耗越多。從整個(gè)預(yù)測(cè)趨勢(shì)來(lái)看,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素相對(duì)于其他因素來(lái)說(shuō),對(duì)煤炭需求影響相對(duì)較大。

3.對(duì)城市化調(diào)整的模擬結(jié)果表明,0.4%的下調(diào)使得煤炭2017年的需求出現(xiàn)峰值為24.581億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值少0.011億噸;0.4%的上調(diào)使得煤炭2017年的需求出現(xiàn)峰值為24.603億噸,比目標(biāo)預(yù)測(cè)值多0.011億噸,到2020年不同的城市化變化率,煤炭需求都為23.469億噸,基本沒(méi)有變化。由此可見(jiàn):(1)不同的城市化增長(zhǎng)率會(huì)改變能源消耗倒U型曲線峰值的高度,但是相對(duì)其他因素來(lái)說(shuō),降幅最小。(2)城市化程度越高,煤炭消耗越多。但是從整個(gè)預(yù)測(cè)趨勢(shì)來(lái)看,變化相對(duì)較小,可以說(shuō)城市化對(duì)煤炭需求影響相對(duì)較小。

四、結(jié) 論

改革開(kāi)放后粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式導(dǎo)致了對(duì)能源需求的迅速上升,而煤炭又是中國(guó)首要的一次能源形式?；赟VR的中國(guó)2009—2020年中國(guó)煤炭的長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè),研究發(fā)現(xiàn):中國(guó)煤炭需求將在2017年出現(xiàn)峰值,達(dá)到24.592億噸,隨后緩慢下降至2020年的23.186億噸。對(duì)不同 GDP增長(zhǎng)率的模擬結(jié)果表明,7.5%和8.5%的 GDP增長(zhǎng)率將使得中國(guó)的煤炭需求分別在2016年和2017年達(dá)到峰值24.036億噸和25.417億噸,此后緩慢下降。因此可以說(shuō),在此演繹路徑下,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度是能源政策的一個(gè)重要影響變量,不同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度將會(huì)改變煤炭需求峰值的高度和時(shí)間。雖然本文沒(méi)有將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度變化納入政策模擬分析中,但是,它對(duì)我國(guó)能源戰(zhàn)略規(guī)劃的制訂仍具有重要的參考價(jià)值。

工業(yè)化對(duì)中國(guó)2009—2020年煤炭需求都有顯著的影響。這個(gè)因素可以改變倒U型曲線的形狀和煤炭消費(fèi)峰值的位置。也就是說(shuō),在不同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和能源環(huán)境政策下,未來(lái)煤炭消費(fèi)的倒U型曲線具有不同的特征。這意味著,通過(guò)制定和執(zhí)行積極的能源政策,有可能使曲線峰值降低,或在曲線上找到一條近似水平的通道,甚至讓煤炭需求峰值提前到來(lái),如調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)抑制高耗能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,從中長(zhǎng)期看,第一,必須加速?gòu)哪茉疵芗偷闹圃鞓I(yè)向高技術(shù)、服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)型;第二,開(kāi)展居民生活節(jié)能,從衣、食、住、行等方面制定政策,引導(dǎo)減少居民生活的直接和間接煤炭消費(fèi)。

城市化對(duì)中國(guó)2009—2020年煤炭需求有較小的影響。但是城市化將是一個(gè)比較長(zhǎng)的歷程,估計(jì)到2020年,中國(guó)城市化率大約為60%,將近1.3億人口將遷移進(jìn)城市居住和工作,而城市人口的能源消費(fèi)大約是農(nóng)村人口的4倍,所以要真正理解這一階段的能源消費(fèi)增長(zhǎng)和能源消費(fèi)剛性問(wèn)題,是制定有效能源戰(zhàn)略和政策的必要前提。

[1]葉國(guó)興,李丕東,陳帥.中國(guó)煤炭需求:模型比較與預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2008,4(26).

[2]余良暉,賈文龍.中國(guó)煤炭需求預(yù)測(cè)模型研究[J].中國(guó)國(guó)土資源經(jīng)濟(jì),2008,3(31).

[3]Bentzen,J.,T.Engsted.Short-and long-run elasticities in energy demand:A cointegration approach[J].Energy Economics,1993,15(1).

[4]Bentzen,J.An empirical analysis of gasoline Demand in denmark using cointegration techniques[J].Energy Economics,1994,16(2).

[5]Kulshreshtha,M.,J.Parikh.Modeling demand for coal in India:Vector autoregressive models with cointegrated variables[J].Energy,2000,25(2).

[6]林伯強(qiáng),魏巍賢,李丕東.中國(guó)長(zhǎng)期煤炭需求:影響與政策選擇[J].經(jīng)濟(jì)研究,2007,(2).

[7]王妍,李京文.我國(guó)煤炭消費(fèi)現(xiàn)狀與未來(lái)煤炭需求預(yù)測(cè)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2008,18(3).

[8]國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)能源研究所課題組.中國(guó)2050年低碳發(fā)展之路:能源需求暨碳排放情景分析[M].北京:科學(xué)出版社,2009.

[9]何曉萍,劉希穎,林艷蘋.中國(guó)城市化進(jìn)程中的電力需求預(yù)測(cè)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2009,(1).

(責(zé)任編輯 朱 蓓)

China’s Long-term Coal Demand Forecasting by Support V ector Regression

SUN Han,FU Xiao-ling,ZHANG Xian-feng
(School ofEconomics and Management,China University of Geosciences,W uhan430074,China)

This paper utilizes support vector regression(SVR)to make the simulation of China’s coal demand form 1985 to 2008,and then forecasts the long-term coal demand from 2009 to 2020.It also makes policy simulations on the coal demand under different growth rates for various variables and offers policy suggestions.The result shows that China’s coal demand will increase from 2.064 8 billion tons in 2009 to 2.4592 billion tons in 2017,and then slowly decline to 2.3186 billion tons in 2020.It indicates that under the existing structure of energy consumption,maintaining the high-speed economic growth rate must heavily rely on coal.It is also found that the rapid economic growth is the main cause of coal demand increase in China.The adjustment of industrial structure,even if it is minor,will have big inhibitory impact on coal demand.Urbanization is also an important influencing factor for coal demand,but with less effect.

coal demand;support vector regression;policy choice

F426.21

A

1671-0169(2011)05-0015-04

2011-07-15

國(guó)家自然科學(xué)基金“中國(guó)城市居民生活完全能源消費(fèi)的測(cè)算及影響因素分析”(71103164);中國(guó)地質(zhì)大學(xué) (武漢)優(yōu)秀青年教師特色學(xué)科團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目“面向資源管理的系統(tǒng)工程理論與方法”(CUG090113);中國(guó)地質(zhì)大學(xué) (武漢)資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心開(kāi)放基金“中國(guó)城市居民生活完全能源消費(fèi)的影響因素與節(jié)能策略”(2011B012)

孫 涵 (1980—),男,湖北黃岡市人,講師,博士,研究方向:資源管理工程。

付曉靈 (1965—),女,四川宜賓市人,副教授,博士,研究方向:項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)。