北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院 韓?!㈠\薇
能源需求預(yù)測(cè)誤差研究綜述
北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院韓睿劉錦薇
摘要:能源需求預(yù)測(cè),作為能源預(yù)測(cè)中的基本預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)的誤差大小對(duì)能源市場(chǎng)的供給和需求起著很重要的導(dǎo)向作用,本文對(duì)能源預(yù)測(cè)誤差的研究文獻(xiàn)進(jìn)行整理分類,旨在歸類探討對(duì)預(yù)測(cè)誤差的研究覆蓋,發(fā)現(xiàn)有待深入研究的問題。
關(guān)鍵詞:能源需求預(yù)測(cè)誤差I(lǐng)EA
能源預(yù)測(cè)是對(duì)未來各類能源的供需比重、市場(chǎng)價(jià)格以及與能源相關(guān)的技術(shù)發(fā)展、環(huán)境政策導(dǎo)向效果等進(jìn)行推測(cè)。各個(gè)能源預(yù)測(cè)問題相互影響,其中能源需求預(yù)測(cè)是能源預(yù)測(cè)中的基本預(yù)測(cè)。對(duì)能源預(yù)測(cè)誤差的回顧,分析導(dǎo)致誤差的各個(gè)原因,可以為今后進(jìn)行更好的預(yù)測(cè)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
近年來不少國內(nèi)外學(xué)者對(duì)能源需求預(yù)測(cè)的誤差進(jìn)行了理論和實(shí)證研究。Craig等(2002)針對(duì)關(guān)于長期預(yù)測(cè)問題提出幾點(diǎn)建議,例如對(duì)基本假定數(shù)據(jù)建檔、防止陷入復(fù)雜技術(shù)困境、注意經(jīng)濟(jì)中的不連續(xù)數(shù)據(jù)的處理、合理運(yùn)用情景分析等。Utgikar等(2006)對(duì)蘭德公司20世紀(jì)50年代提出的Delphi預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了介紹,并將Smil在1974年運(yùn)用此方法對(duì)能源環(huán)境的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比,指出以下幾點(diǎn)預(yù)測(cè)失誤原因:方法上的不合理,完全匿名的Delphi方法容易出現(xiàn)不負(fù)責(zé)任的觀點(diǎn),并且最終達(dá)成一致的結(jié)果會(huì)使得一些雖然極端但有一定合理性的觀點(diǎn)被忽略;能源環(huán)境相關(guān)技術(shù)因素,對(duì)能源技術(shù)進(jìn)步預(yù)期過高;社會(huì)政治因素,即使技術(shù)進(jìn)步如期發(fā)展,但是忽略公眾、政府的接受和支持度(例如公眾對(duì)核電的認(rèn)可和恐慌程度),也會(huì)造成對(duì)未來能源環(huán)境發(fā)展趨勢(shì)的錯(cuò)誤判斷;市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素,若石油資源不會(huì)用盡,那么對(duì)于非化石能源的開發(fā)和利用也很難有較大的市場(chǎng)推動(dòng)力,作者由此提出,提高原油市場(chǎng)的供需預(yù)測(cè)是整個(gè)能源環(huán)境預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,其中尤其要關(guān)注包括中、印在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的亞洲石油市場(chǎng)需求。以上這些針對(duì)1974年Smil的能源預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性影響因素——方法理論、技術(shù)預(yù)期、政策指向及經(jīng)濟(jì)因素,也對(duì)其他能源環(huán)境相關(guān)預(yù)測(cè)有一定的普適性。
Smil(2000)從主要能源轉(zhuǎn)換、基礎(chǔ)能源需求、部門能源需求、能源耗盡、能源替代這五個(gè)預(yù)測(cè)方向分別回顧了歷史上各長期能源預(yù)測(cè)的教訓(xùn)。文章所列舉的關(guān)于主要能源演變的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)論斷,包括從19世紀(jì)末愛迪生公司建成發(fā)電廠前夕有關(guān)學(xué)者對(duì)電力的不看好,到20世紀(jì)70年代對(duì)核能和可再生能源的一度狂熱和夸大展望;而對(duì)于可以從人口和經(jīng)濟(jì)著手的相對(duì)較易的一次能源需求預(yù)測(cè)來說,總需求預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確,但是成功的相關(guān)細(xì)節(jié)預(yù)測(cè)例如發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)飛躍等,卻是各大機(jī)構(gòu)學(xué)者無法企及的;2000年前就要達(dá)到石油生產(chǎn)峰值等預(yù)測(cè),錯(cuò)誤地判斷了技術(shù)進(jìn)步對(duì)各能源種類發(fā)展和替代的作用。通過如此多的預(yù)測(cè)教訓(xùn)可以看出,復(fù)雜模型也不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和環(huán)境發(fā)展間相互作用。
Bezdek等(2002)回顧了自上個(gè)世紀(jì)五十年代以來美國各機(jī)構(gòu)學(xué)者的長期能源預(yù)測(cè)??偨Y(jié)半個(gè)世紀(jì)的學(xué)者或機(jī)構(gòu)的能源預(yù)測(cè)中,對(duì)于一些宏觀趨勢(shì)預(yù)測(cè),如人口增長、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、清潔能源的開發(fā)和利用等定性、無范圍限制的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)有一定的說服性,但對(duì)于有時(shí)間限定的點(diǎn)預(yù)測(cè)則誤差百出。常見能源預(yù)測(cè)錯(cuò)誤有:預(yù)測(cè)石油產(chǎn)量的峰值期過早;低估能源價(jià)格和市場(chǎng)調(diào)節(jié)的作用;對(duì)能源技術(shù)的作用潛力的欠充分預(yù)測(cè);對(duì)可再生能源的過高預(yù)期;未預(yù)測(cè)到中國等發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展對(duì)世界能源需求的巨大影響等。Koomey(2003)文章通過對(duì)兩位長期能源預(yù)測(cè)帶頭人——Landsberg和Schurrerzhanhou的預(yù)測(cè)回顧文獻(xiàn)的總結(jié),指出回顧歷史預(yù)測(cè)的重要性,提出能源歷史回顧不僅僅是簡(jiǎn)單的能源需求的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較,而應(yīng)該更全面細(xì)致地分部門、分區(qū)域及分能源種類進(jìn)行分析,另外還需要比較人口、經(jīng)濟(jì)、天氣、工業(yè)產(chǎn)值等預(yù)測(cè)的關(guān)鍵參數(shù)。作者還指出,回顧的另一重要意義在于理解模型方法等的不確定因素造成的系統(tǒng)誤差。
于汶加等(2009)對(duì)IEA和EIA的全球能源需求預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行回顧,對(duì)比兩預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)的中長期能源預(yù)測(cè)模型體系的特點(diǎn)和缺陷,并提出建議。文章分析發(fā)現(xiàn)兩機(jī)構(gòu)對(duì)全球能源消費(fèi)總量的預(yù)測(cè)偏差較小,但區(qū)域能源需求預(yù)測(cè)誤差較大,指出需用國家發(fā)展程度劃分基本的預(yù)測(cè)單元來代替較為籠統(tǒng)的地域劃分;另外,可以將原來使用的終端能源消費(fèi)預(yù)測(cè)與人均能源消費(fèi)法相結(jié)合,以免忽略對(duì)能源消費(fèi)基本規(guī)律的宏觀把握。
Auffhammer(2007)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)對(duì)石油、煤炭和電力價(jià)格、天然氣消費(fèi)、電力供給、GDP以及能源強(qiáng)度的預(yù)測(cè)都存在不對(duì)稱損失。Sanders等(2008)整理了EIA1992年2月到2005年4月發(fā)布的季度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),研究對(duì)象為提前一季度的美國國內(nèi)石油、天然氣、煤炭和電力的短期供給預(yù)測(cè)。所用評(píng)估方法有兩類,一是準(zhǔn)確度檢驗(yàn),多角度審視預(yù)測(cè)誤差;二是分類檢驗(yàn),評(píng)估整體能源供給方向的預(yù)測(cè)能力。Sakva(2005)和Winebrake等(2006)發(fā)現(xiàn)國家總能源需求預(yù)測(cè)的誤差中隱含較大的部門能源需求預(yù)測(cè)誤差。文章得出:外生參數(shù)的誤差高于被預(yù)測(cè)參數(shù)的誤差;國家總能源需求預(yù)測(cè)精度高于部門能源需求預(yù)測(cè);能源價(jià)格預(yù)測(cè)誤差較大;幾乎所有的參數(shù)都具有系統(tǒng)誤差,有連續(xù)的高估或低估。因此通過提高基本假設(shè)的準(zhǔn)確度、關(guān)注能源價(jià)格預(yù)測(cè)、分析預(yù)測(cè)誤差較大的關(guān)鍵部門的需求預(yù)測(cè)等是進(jìn)一步提高總體能源預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。
Lady(2010)指出先前的常用評(píng)估方法可操作性較差,把與預(yù)測(cè)有關(guān)的假設(shè)參數(shù)的真實(shí)值帶入最初的預(yù)測(cè)模型,分析得出結(jié)果與真實(shí)能源數(shù)據(jù)的差距,但是對(duì)于長期預(yù)測(cè)回顧來說,要求存檔多年來的的模型軟件和硬件技術(shù)支持。Fischer等(2009)對(duì)EIA的中長期預(yù)測(cè)模型、短期預(yù)測(cè)模型及其年度回顧評(píng)估進(jìn)行了介紹和評(píng)價(jià),進(jìn)而研究EIA對(duì)1985-2006年的美國能源需求中期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
綜述能源預(yù)測(cè)誤差相關(guān)文獻(xiàn),早期整理和定性評(píng)析各類預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)較多,之后多數(shù)學(xué)者將研究重心轉(zhuǎn)移到與實(shí)際數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)狀況結(jié)合的實(shí)證回顧研究,各定性研究文獻(xiàn)都在一定程度上表達(dá)出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的難度,提出一些宏觀方向把握上的預(yù)測(cè)建議。對(duì)能源預(yù)測(cè)的定量評(píng)估文章的多數(shù)研究對(duì)象為EIA的能源需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。
通過總結(jié),對(duì)于能源預(yù)測(cè)評(píng)估的研究的待發(fā)展和未涉足之處有以下幾點(diǎn):首先,以IEA預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象的文獻(xiàn)有限,且評(píng)估方法限于簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)比較;其次,多數(shù)定量評(píng)估模型的評(píng)估參數(shù)以及考慮的因素較為單一,缺乏對(duì)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)(分部門、分區(qū)域、分種類和分階段)、能源價(jià)格(而非僅片面涉及原油價(jià)格)、能源供給、能源轉(zhuǎn)換以及各個(gè)政策影響的綜合考量。
參考文獻(xiàn):
[1]Craig, P. P., A. Gadgil, et al. What Can History Teach us? A Retro?spective Examination of Long-Term Energy Forecasts for the United States [J]. Annual Review of Energy and the Environment, 27(1): 83-118, 2002.
[2]Smil, V. Perils of Long-Range Energy Forecasting: Reflections on Looking Far Ahead [J]. Technological Forecasting and Social Change, 65 (3): 251-264, 2000.
[3]Utgikar, V. P., J. P. Scott. Energy Forecasting: Predictions, Reality
and Analysis of Causes of Error [J]. Energy Policy, 34(17): 3087-3092, 2006.
[4]Bezdek, R.H., R.M. Wendling. A Half-century of Long-range Ener?gy Forecasts: Errors Made, Lessons Learned and Implications for Forecast?ing [J]. Journal of Fusion Energy 21 (3/4): 155–172, 2002.
[5]Koomey, J., P. Craig, et al. Improving Long-Range Energy Model?ing: A Plea for Historical Retrospectives [J]. Energy Journal, 24(4): 75-92, 2003.
[6]于汶加,王安建等.解析全球能源需求預(yù)測(cè)結(jié)果及相關(guān)模型體系[J].資源與產(chǎn)業(yè), 11(03):12-16, 2009.
[7]Auffhammer, M. The Rationality of EIA Forecasts Under Symmetric and Asymmetric Loss [J]. Resource and Energy Economics, 29: 102–121, 2007.
[8]Sakva, D. Evaluation of Errors in National Energy Forecasts [D]. Public Policy Program of Rochester Institute of Technology. 2005.
[9]Winebrake, J. J., D. Sakva. An Evaluation of Errors in US Energy Forecasts: 1982–2003 [J]. Energy Policy, 34(18): 3475-3483, 2006.
[10]Lady, G. M. Evaluating Long Term Forecasts [J]. Energy Econom?ics, 32(2): 450-457, 2010.
[11]Fischer, C., E. Herrnstadt, et al. Understanding errors in EIA pro?jections of energy demand [J]. Resource and Energy Economics, 31(3): 198-209, 2009.