中国人口·资源与环境2010年第2期 图7中的曲线变动给出了能源结构调整对能源需求 a6趋势Trends 的影响趋势，由图7中数据可见，能源需求相对煤炭消费 05 比例的弹性系数为负，在考虑很多其他影响因素变动的前 08 提下，煤炭的消费比例每升高1个百分点，使得能源需求 0.79 下降幅度大于0.15个百分点，相对中国的能源需求总量， 悬三0785 50.78 0.77 能源的节约总量颇为可观。表面上看，好像不符合规律， 9%119831951路7198199199319951997199201200B2062007 中国的经济增长需要强大的能源需求来支持，而煤炭并不 时间Time(a) 图6总人口变化对能源需求的影响趋势 是优质能源，在同等的发热条件下，消耗石油及天然气等 Fig.6 The trends of the impact of total population 其它优质能源更能降低能源的消费量。如果从供需角度 changes on energy consumption 来看并不矛盾，产品的需求由价格及供应决定，中国的煤 炭供应基本平衡，但其它一次能源却具有很大的对外依存 影响趋势)说明总人口的上升对能源需求的上升有显著的 性。故当国际能源价格上涨时，由于政府的价格管制，国 促进效应。197年能源消费相对人口变动的弹性系数达到 内的历史煤炭价格基本低于国际市场价，但石油及成品油 最大，然后逐年降低，这主要是由于人口结构变动及人均生 很大一部分是从国外进口，不管国家如何控制成品油价 活能耗变动所致。城镇化所带来的居住、就业，生活和消费 格，国际的能源价格终究会冲击到用能行业，国内煤炭及 方式等方面的深刻变化，不仅涉及到社会、经济问题，也涉 电力的低价使得煤炭消耗比例上升就在所难免。整个一 及到能源问题。在能源需求方面，城市人口与农村人口的 次能源价格是星上涨趋势的，能源消费的边际效应却是递 生活用能需求存在很大差别。城市居民人均商品能源消费 减的。故能源需求相对煤炭消费比例的弹性系数为负。 远远高于农村，并且清洁能源如电、气等占很大比重，而农 但1998年亚洲金融危机后，国际一次能源价格不断上涨， 村主要以煤为主。1999年，城市居民人均生活用能为 为应对能源安全，节能降耗，国内的一次能源价格在逐步 131.25公斤标油，农村人口仅51.66公斤标油，相当于城市人 放开市场，故1998年后煤炭消费比例对能源需求的边际 口的40%，城镇化都将有助于促进商品能源的消费需求。 作用强度在逐年递减。 同时由于技术及产品的节能作用将使得人均生活能耗降 低。但在生活用能结构方面，城市居民用优质、清洁能源的 4结论 发展速度明显快于乡村，其标志是城镇生活用煤的总量和 利用时变回归模型及HP滤波方法，同时考虑了能源 比例逐年快速减少，而乡村用煤的比例在缓慢下降，总量在 价格，第二产业在国民经济的比重、GDP、全国总人口、煤 缓慢增加。1985年乡村生活用煤占总用能的85.2%，城市 的消费比重等因素对能源需求的影响。结果表明，在不同 占83.8%，相差无几，而19%6年乡村用煤占的比例仍然较 的时间段，各因素对能源需求的影响效应会出现一定程度 大，为71.6%，城市用煤下降较快，占46.1%。而且城镇化 的波动。能源价格中，由于“煤电联动”下，电力价格的变 同第三产业比例的相关系数达到0.2，同水电、核电、风电 动起着降低能源消费需求的作用，但作用强度至1998年 等新能源消费比例的相关系数也达到0.91，城镇化促进了 后在逐年降低，但煤炭价格的提高从1996年开始对能源 产业结构及用能结构的优化。推进产业结构优化，促进城 篇求上升的正向推动效应是一路直上。2005年“十一五” 镇化也是能源政策不可忽视的重要方面。 规划的出台及一系列能源政策的实施，遏制了产业结构的 重工化发展趋势，使得能源需求相对产业结构的弹性系数 a7趋势Trends 4w1宽宽菊剪网磅7饼2前2城22前 开始平稳过渡。经济的增长加大了能源的需求，1992年后 30.145 015 能源消费的弹性系数开始下降，但2003年后又开始有上 升的趋势。同时，城镇化的发展及生活用能结构的优化加 心 大了产业结构及能源消费结构的优化进程，使得人口增长 0.17 对能源需求的边际推动作用开始减弱。 0.18 -0.185 在经济需求可持续增长的情况下，必须要注意通过产 时间Time(a) 业结构和能源消费结构的优化调整、城镇化建设及能源价 图7能源消费结构（煤炭消费比例）变化对能源 需求的影响趋势 格的市场化来降低能源消费弹性系数，减缓能源消费需求 Fig.7 The trends of the impact of energy 的加速增长。随着国家在经济结构调整上的政策力度不 consumption structure changes on energy consumption 断加大，使得产业结构和能源消费结构的调整空间不断降 ·96· 万方数据趔雪 密暑 翔兰 蓑毫 “． 中国人口·资源与环境2010年第2期 图6总人口变化对能源需求的影响趋势 Fig．6 The trends of the impact of total population ch,lS髂Ofl energy consumption 影响趋势)说明总人口的上升对能源需求的上升有显著的 促进效应。1997年能源消费相对人I：1变动的弹性系数达到 最大，然后逐年降低，这主要是由于人口结构变动及人均生 活能耗变动所致。城镇化所带来的居住、就业、生活和消费 方式等方面的深刻变化，不仅涉及到社会、经济问题，也涉 及到能源问题。在能源需求方面，城市人口与农村人口的 生活用能需求存在很大差别。城市居民人均商品能源消费 远远高于农村，并且清洁能源如电、气等占很大比重，而农 村主要以煤为主。1999年，城市居民人均生活用能为 131．25公斤标油，农村人口仅51．6讼斤标油，相当于城市人 口的40％，城镇化都将有助于促进商品能源的消费需求。 同时由于技术及产品的节能作用将使得人均生活能耗降 低。但在生活用能结构方面，城市居民用优质、清洁能源的 发展速度明显快于乡村，其标志是城镇生活用煤的总量和 比例逐年快速减少，而乡村用煤的比例在缓慢下降，总量在 缓慢增加。1985年乡村生活用煤占总用能的85．2％，城市 占83．8％，相差无几，而1996年乡村用煤占的比例仍然较 大，为71．6％，城市用煤下降较快，占46．1％。而且城镇化 同第三产业比例的相关系数达到0．92，同水电、核电、风电 等新能源消费比例的相关系数也达到0．91，城镇化促进了 产业结构及用能结构的优化。推进产业结构优化，促进城 镇化也是能源政策不可忽视的重要方面。 a7趋势Trends 时间Time(a) 图7能源消费结构(煤炭消费比例)变化对能源 需求的影响趋势 Fig．7 The trends of the impact of energy consumption structure changLl8 Oil energy consumption ·96· 图7中的曲线变动给出了能源结构调整对能源需求 的影响趋势，由图7中数据可见，能源需求相对煤炭消费 比例的弹性系数为负，在考虑很多其他影响因素变动的前 提下。煤炭的消费比例每升高1个百分点，使得能源需求 下降幅度大于0．15个百分点，相对中国的能源需求总量， 能源的节约总量颇为可观。表面上看，好像不符合规律， 中国的经济增长需要强大的能源需求来支持，而煤炭并不 是优质能源，在同等的发热条件下，消耗石油及天然气等 其它优质能源更能降低能源的消费量。如果从供需角度 来看并不矛盾，产品的需求由价格及供应决定，中国的煤 炭供应基本平衡，但其它一次能源却具有很大的对外依存 性。故当国际能源价格上涨时，由于政府的价格管制，国 内的历史煤炭价格基本低于国际市场价，但石油及成品油 很大一部分是从国外进口，不管国家如何控制成品油价 格，国际的能源价格终究会冲击到用能行业，国内煤炭及 电力的低价使得煤炭消耗比例上升就在所难免。整个一 次能源价格是呈上涨趋势的，能源消费的边际效应却是递 减的。故能源需求相对煤炭消费比例的弹性系数为负。 但1998年亚洲金融危机后，国际一次能源价格不断上涨， 为应对能源安全，节能降耗，国内的一次能源价格在逐步 放开市场，故1998年后煤炭消费比例对能源需求的边际 作用强度在逐年递减。 4结论 利用时变回归模型及lip滤波方法，同时考虑了能源 价格、第二产业在国民经济的比重、GDP、全国总人口、煤 的消费比重等因素对能源需求的影响。结果表明。在不同 的时间段，各因素对能源需求的影响效应会出现一定程度 的波动。能源价格中，由于“煤电联动”下，电力价格的变 动起着降低能源消费需求的作用，但作用强度至1998年 后在逐年降低，但煤炭价格的提高从1996年开始对能源 需求上升的正向推动效应是一路直上。2005年“十一五” 规划的出台及一系列能源政策的实施，遏制了产业结构的 重工化发展趋势，使得能源需求相对产业结构的弹性系数 开始平稳过渡。经济的增长加大了能源的需求，1992年后 能源消费的弹性系数开始下降，但2003年后又开始有上 升的趋势。同时，城镇化的发展及生活用能结构的优化加 大了产业结构及能源消费结构的优化进程，使得人口增长 对能源需求的边际推动作用开始减弱。 在经济需求可持续增长的情况下，必须要注意通过产 业结构和能源消费结构的优化调整、城镇化建设及能源价 格的市场化来降低能源消费弹性系数，减缓能源消费需求 的加速增长。随着国家在经济结构调整上的政策力度不 断加大，使得产业结构和能源消费结构煦调整空间不断降 以引n引以引n引以引 H笛"贷佑岱"乃培跖 onl日>口￡21j卫oIxoId 姆寐辋掣敏 万方数据