第四节
能源需求预测的研究综述

已有研究除了关注能源消费结构和能源利用效率外，还着眼于未来的能源需求预测。对未来能源需求的准确预测可以提前为我国能源缺口做好准备，正确的情景设定可以给我国未来能源发展提供借鉴。

一 能源需求的影响因素

许多研究表明，能源需求与收入水平和能源价格高度相关。Van Benthem & Romani（2009）研究了1978—2003年间24个非经合组织国家的能源需求、经济增长和价格之间的关系。研究发现，在国家和部门产业中，能源需求的收入弹性很高，并且随着收入的增加而增加，但是能源需求与收入的增长是非线性的；与国际油价变化相比，能源需求对最终用途价格的反应更灵敏。Wolfram等人（2012）研究了发展中国家的能源需求，表明随着发展中国家人们收入水平的提高，其对消耗能源资产的需求呈“S”形变化。Cao等人（2016）表明，人们对各种燃料、电力和汽油的使用随着收入的增加以及价格和人口结构的改变产生了巨大变化。他们利用我国城镇家庭的微观数据以及两阶段计算辅助模型，对各种能源类型的价格弹性和收入弹性进行了估算，其中，电力价格弹性范围为-0.57—-0.47，天然气价格弹性范围为-0.94—-0.46，汽油价格弹性范围为-0.94—-0.85，不同能源类型的收入弹性为0.57—0.94；研究同时发现，贫困家庭对煤炭价格非常敏感，而富裕家庭则对汽油价格非常敏感。

二 能源需求的预测模型

选择合适的模型有利于精准地预测未来能源需求，为我国制订能源生产及需求计划提供支持。在对我国能源需求进行预测时，已有研究采取了灰色模型、人工神经网络模型、系统动力学模型、自回归模型、协整与误差修正模型、弹性预测等。灰色模型能解决历史数据少、序列可靠性和完整性低的问题，不需要影响预测对象的因素数据，能使研究问题简化，运算方便。人工神经网络模型可以模拟人脑的智能化处理，具有信息记忆、自主学习、容错以及自适应的能力。系统动力学模型可以克服模型线性、静态的局限性，反映多个因素对能源需求的影响，可以建立它们之间动态的关系。协整与误差修正模型可以克服随机性时间序列的缺陷。各种模型各有优缺点，很多学者将单个模型组合起来赋予权重来预测能源需求量，比如经常采用灰色模型和人工神经网络模型的组合或自回归模型和灰色预测组合等，这些组合的预测模型能提高预测精准度，但是却很难给组合内模型赋予最优的权重。

三 能源需求的预测结果

学者对能源需求总量及各种能源需求量进行了预测。Jiang & Hu（2006）表明，到2020年，我国一次能源需求为19亿—24亿石油相当量，国内最大的石油供应将达到2亿吨、天然气1600亿立方米、煤炭28亿吨。Yu等人（2012）利用PSO-GA优化模型和GDP、人口、经济结构、城镇化率、能源消费结构等因素对线性指数型和二次型模型进行优化，并基于1990—2009年历史数据，在三种情景假设下测算出2020年我国能源需求将分别为69.1亿吨标准煤、50.3亿吨标准煤、61.1亿吨标准煤。Wu & Peng（2016）表明，BAG-SA EDE模型的二次型比多重线性形式具有更好的拟合形式，并将该模型应用于不同情景下我国2016—2030年的能源需求，结果显示，在三种情况下，2020年的能源需求分别为46亿吨标准煤、61亿吨标准煤和79亿吨标准煤。Wei（2016）总结了影响能源消费需求的六个因素，然后建立了ELM模型，通过模型测算出我国2020年、2030年和2035年的能源需求分别将达到52.9亿吨标准煤、66.1亿吨标准煤和69.2亿吨标准煤，未来能源供应系统和碳排放系统仍将面临更大的压力；我国能源需求仍将经历一个高速增长阶段，但能源需求增长速度将逐渐放缓。方德斌等（2017）考虑能源、经济和环境的宏观系统，构建了能源需求预测预警的系统动力学模型。根据我国产业结构、能源政策和经济增速的不同设置了三种情景，并在三种情景下预测我国能源需求总量分别为52.36亿吨标准煤、50.78亿吨标准煤和49.33亿吨标准煤，能源消费年均增速分别为3.49%、2.97%和2.48%，并根据历年能源数据设定了预警线，发现在情景三下的能源预测结果是安全的。Wang等人（2018）提出了基于灰色理论的单线性、混合线性和非线性预测技术，将其应用到我国和印度的能源需求预测。结果表明，我国2017—2026年能源需求年增长率分别为1.36%—1.70%（单线性）、1.04%—1.49%（混杂线性）、1.80%—2.34%（非线性），而印度2017—2026年能源需求年增长率是我国的2—4倍。

还有文献细化研究了我国各种能源的需求量。郭莉（2011）利用灰色预测模型，预计到2020年煤炭、石油和天然气占能源总需求的比例分别是64.5%、30.4%、5.1%。李爽等（2015）在预测我国未来能源需求量时引入了碳排放约束，预测煤炭在总能源消费量中的占比在2020年为62%，2030年为41.63%，2040年下降到40%然后维持稳定。张英杰（2016）先建立了灰色无偏GM模型，然后利用马尔科夫预测模型进行修正，预测2030年煤炭需求量为67亿吨、石油需求量为15.4亿吨、天然气需求量为13.4亿吨、其他能源需求量为16.2亿吨。方德斌等人（2017）测算出我国到2020年煤炭、石油、天然气和非化石能源在三种情形下的占比分别为：59.4∶16.6∶8.7∶15.3、58.1∶16.7∶9.1∶16.1和56.8∶16.9∶9.4∶16.9。表2-2对我国能源需求预测模型及结果进行了整理。