劉瀟彤

摘 要：應(yīng)用傳統(tǒng)GM（1，N）模型、IGM（1，N）模型、新型灰色多變量預(yù)測模型（TIGM（1，N）模型），分別對我國三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)TIGM（1，N）模型模擬誤差最小。另外，第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度預(yù)測模型誤差較小，優(yōu)于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃和走勢，對未來5年的各產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測。

關(guān)鍵詞：交互效應(yīng);TIGM（1，N）模型;灰色預(yù)測;三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度

文章編號：1004-7026（2020）10-0018-02 ? ? ? ? 中國圖書分類號：F062 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 ?研究背景

能源強(qiáng)度等于能耗量與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比，其理論上處于不斷下降的趨勢，側(cè)面反映了能源利用率的提高。韓松（2016）[1]、劉洪濤（2017）[2]通過多元回歸法對能源強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測出了我國“十三五”的能源強(qiáng)度總體趨勢。由于傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法不能很好地對其進(jìn)行預(yù)測，而灰色預(yù)測模型能夠在不確定條件下準(zhǔn)確揭示系統(tǒng)變化趨勢，對小樣本數(shù)據(jù)尤為適用。GM（1，N）模型作為灰色多變量預(yù)測模型[3]，所需數(shù)據(jù)量少，運(yùn)算簡單且預(yù)測精度高，近年來被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

隨著GM（1，N）模型研究不斷深入，國內(nèi)外學(xué)者就優(yōu)化模型參數(shù)、改善模型精度、拓展模型的應(yīng)用范圍等問題進(jìn)行了深入探討[4-5]，而應(yīng)用灰色預(yù)測模型預(yù)測能源強(qiáng)度的現(xiàn)有文獻(xiàn)十分缺乏。因此，優(yōu)化傳統(tǒng)的灰色多變量預(yù)測模型，創(chuàng)新性地考慮到影響因素之間的交互作用，并引入趨勢項(xiàng)和常數(shù)項(xiàng)，創(chuàng)建新型灰色多變量預(yù)測模型（TIGM（1，N）模型），旨在提高模擬預(yù)測精度，從而對我國2018—2022年的產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測，具有重要意義。

2 ?模型構(gòu)建

2.1 ?傳統(tǒng)GM（1，N）模型

3 ?實(shí)證分析

3.1 ?指標(biāo)選取

選取指標(biāo)如下。①產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度=產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)總量/產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值。②人口因素。③技術(shù)進(jìn)步=產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的增加值/產(chǎn)業(yè)消耗的能源增加值。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)=各產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值/GDP。

3.2 ?中國三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度模擬預(yù)測實(shí)證分析

由于三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度的樣本數(shù)據(jù)少，而且其影響因素的變量特點(diǎn)和時(shí)間序列樣本數(shù)據(jù)，適應(yīng)于灰色多變量預(yù)測模型。選取三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度（X1）作為主系統(tǒng)行為序列，人口因素（X2）、技術(shù)進(jìn)步（X3）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X4）作為驅(qū)動(dòng)變量。

通過表1的灰色關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)3個(gè)影響因素存在相互關(guān)聯(lián)，共同對能源強(qiáng)度產(chǎn)生影響，因此可以構(gòu)建交互效應(yīng)的灰色多變量預(yù)測模型。

分別使用GM（1，N）、IGM（1，N）和TIGM（1，N）3種模型對我國三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行模擬預(yù)測，利用2001—2014年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，對2015—2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本外模擬預(yù)測，模擬預(yù)測的平均誤差如表2所示。

總的來說，具有交互效應(yīng)的TIGM（1，N）模型模擬預(yù)測誤差較小，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)GM（1，N）模型和IGM（1，N）模型。另外，第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度的模擬預(yù)測誤差較小，優(yōu)于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。

3.3 ?我國2018—2022年產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度預(yù)測

利用TIGM（1，N）模型良好的模擬預(yù)測性能，對我國2018—2022年的產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度預(yù)測進(jìn)行預(yù)測。

2018—2022年，我國平均能源強(qiáng)度為0.451 7，其中第一產(chǎn)業(yè)平均能源消費(fèi)強(qiáng)度為0.101 2，第二產(chǎn)業(yè)為0.709 3，第三產(chǎn)業(yè)為0.333 8。到2022年，我國能源強(qiáng)度為0.391 5，其中第一產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)強(qiáng)度為0.089 4，第二產(chǎn)業(yè)為0.621 3，第三產(chǎn)業(yè)為0.313 4。未來5年我國三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度都有下降趨勢，到2022年，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)強(qiáng)度分別比2005年下降67.89%、68.21%和59.60%。

我國能源強(qiáng)度總體上呈現(xiàn)下降趨勢，三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度從2005年以來下降幅度比較大，說明隨著產(chǎn)業(yè)升級，我國能源效率逐步提升，第二產(chǎn)業(yè)耗能逐步減少。

4 ?結(jié)論

運(yùn)用2001—2017年的數(shù)據(jù)，應(yīng)用經(jīng)典的GM（1，N）模型、IGM（1，N）模型、TIGM（1，N）模型對三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度分別進(jìn)行模擬預(yù)測，得出對各產(chǎn)業(yè)擬合度高的能源強(qiáng)度預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上，對未來5年（2018—2022年）的各產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測。主要研究結(jié)論如下。

（1）具有交互效應(yīng)的TIGM（1，N）模型模擬預(yù)測誤差較小，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)GM（1，N）模型和IGM（1，N）模型。對于新型灰色多變量預(yù)測模型，第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度預(yù)測模型誤差較小，樣本內(nèi)模擬誤差為1.77%，樣本外預(yù)測誤差為1.43%，優(yōu)于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)。

（2）未來5年我國三大產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度都有下降趨勢，且到2022年，我國第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)能源強(qiáng)度分別比2005年下降67.89%、68.21%和59.60%。下降幅度為第二產(chǎn)業(yè)>第一產(chǎn)業(yè)>第三產(chǎn)業(yè)，說明我國三大產(chǎn)業(yè)能源效率逐步提升，而且第二產(chǎn)業(yè)耗能大幅減少，一定程度上反映出我國節(jié)能減排政策正在發(fā)揮良好的作用。

我國在制訂能源強(qiáng)度預(yù)期目標(biāo)時(shí)，應(yīng)該緊密結(jié)合各產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)人口數(shù)量、技術(shù)進(jìn)步水平，根據(jù)我國三大產(chǎn)業(yè)的能源消耗情況和能源利用效率趨勢，有的放矢地出臺一系列節(jié)能減排政策，不斷降低能源強(qiáng)度，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升技術(shù)進(jìn)步率，進(jìn)一步提高三大產(chǎn)業(yè)的能源利用效率，實(shí)現(xiàn)我國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]韓松.基于正交試驗(yàn)的“十三五”中國能源強(qiáng)度情景預(yù)測與分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016，35（12）：97-104.

[2]劉洪濤.“十三五”時(shí)期中國能源強(qiáng)度預(yù)測[J].價(jià)值工程，2017，36（27）：233-237.

[3]劉思峰.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2004：123-127.

[4]Wang Z. An improved grey multivariable model for predicting industrial energy consumption in China [J].Applied Mathematical Modeling，2016，40（11）：5745-5758.

[5]丁松.基于驅(qū)動(dòng)變量增長趨勢的TGM（1，N）預(yù)測模型[J].系統(tǒng)工程，2015，33（3）：149-153.