《新型灰色多变量预测模型下我国产业能源强度预测》
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摘 要：应用传统GM（1,N）模型、IGM（1,N）模型、新型灰色多变量预测模型（TIGM（1,N）模型）,分别对我国三大产业能源强度进行预测,发现TIGM（1,N）模型模拟误差最小.另外,第三产业能源强度预测模型误差较小,优于第一产业和第二产业.在此基础上,结合国家经济发展规划和走势,对未来5年的各产业能源强度进行预测.
关键词：交互效应;TIGM（1,N）模型;灰色预测;三大产业能源强度
文章编号：1004-7026（2020）10-0018-02 中国图书分类号：F062文献标志码：A
1 研究背景
能源强度等于能耗量与国内生产总值之比,其理论上处于不断下降的趋势,侧面反映了能源利用率的提高.韩松（2016）[1]、刘洪涛（2017）[2]通过多元回归法对能源强度进行预测,预测出了我国“十三五”的能源强度总体趋势.由于传统计量经济学方法不能很好地对其进行预测,而灰色預测模型能够在不确定条件下准确揭示系统变化趋势,对小样本数据尤为适用.GM（1,N）模型作为灰色多变量预测模型[3],所需数据量少,运算简单且预测精度高,近年来被广泛应用于各个领域.
随着GM（1,N）模型研究不断深入,国内外学者就优化模型参数、改善模型精度、拓展模型的应用范围等问题进行了深入探讨[4-5],而应用灰色预测模型预测能源强度的现有文献十分缺乏.因此,优化传统的灰色多变量预测模型,创新性地考虑到影响因素之间的交互作用,并引入趋势项和常数项,创建新型灰色多变量预测模型（TIGM（1,N）模型）,旨在提高模拟预测精度,从而对我国2018—2022年的产业能源强度进行更精准的预测,具有重要意义.
2 模型构建
2.1 传统GM（1,N）模型
3 实证分析
3.1 指标选取
选取指标如下.①产业能源强度等于产业能源消费总量/产业国内生产总值.②人口因素.③技术进步等于产业生产的增加值/产业消耗的能源增加值.④产业结构等于各产业的产值/GDP.
3.2 中国三大产业能源强度模拟预测实证分析
由于三大产业能源强度的样本数据少,而且其影响因素的变量特点和时间序列样本数据,适应于灰色多变量预测模型.选取三大产业能源强度（X1）作为主系统行为序列,人口因素（X2）、技术进步（X3）、产业结构（X4）作为驱动变量.
通过表1的灰色关联度检验,发现3个影响因素存在相互关联,共同对能源强度产生影响,因此可以构建交互效应的灰色多变量预测模型.
分别使用GM（1,N）、IGM（1,N）和TIGM（1,N）3种模型对我国三大产业能源强度进行模拟预测,利用2001—2014年的样本数据进行模拟,对2015—2017年数据进行样本外模拟预测,模拟预测的平均误差如表2所示.
总的来说,具有交互效应的TIGM（1,N）模型模拟预测误差较小,显著优于传统GM（1,N）模型和IGM（1,N）模型.另外,第三产业能源强度的模拟预测误差较小,优于第一产业和第三产业.
3.3 我国2018—2022年产业能源强度预测
利用TIGM（1,N）模型良好的模拟预测性能,对我国2018—2022年的产业能源强度预测进行预测.
2018—2022年,我国平均能源强度为0.451 7,其中第一产业平均能源消费强度为0.101 2,第二产业为0.709 3,第三产业为0.333 8.到2022年,我国能源强度为0.391 5,其中第一产业能源消费强度为0.089 4,第二产业为0.621 3,第三产业为0.313 4.未来5年我国三大产业能源强度都有下降趋势,到2022年,第一产业、第二产业和第三产业能源消费强度分别比2005年下降67.89%、68.21%和59.60%.
我国能源强度总体上呈现下降趋势,三大产业能源强度从2005年以来下降幅度比较大,说明随着产业升级,我国能源效率逐步提升,第二产业耗能逐步减少.
4 结论
运用2001—2017年的数据,应用经典的GM（1,N）模型、IGM（1,N）模型、TIGM（1,N）模型对三大产业能源强度分别进行模拟预测,得出对各产业拟合度高的能源强度预测模型.在此基础上,对未来5年（2018—2022年）的各产业能源强度进行预测.主要研究结论如下.
（1）具有交互效应的TIGM（1,N）模型模拟预测误差较小,显著优于传统GM（1,N）模型和IGM（1,N）模型.对于新型灰色多变量预测模型,第三产业能源强度预测模型误差较小,样本内模拟误差为1.77%,样本外预测误差为1.43%,优于第一产业和第二产业.
（2）未来5年我国三大产业能源强度都有下降趋势,且到2022年,我国第一产业、第二产业和第三产业能源强度分别比2005年下降67.89%、68.21%和59.60%.下降幅度为第二产业>第一产业>第三产业,说明我国三大产业能源效率逐步提升,而且第二产业耗能大幅减少,一定程度上反映出我国节能减排政策正在发挥良好的作用.
我国在制订能源强度预期目标时,应该紧密结合各产业自身发展水平、产业结构、就业人口数量、技术进步水平,根据我国三大产业的能源消耗情况和能源利用效率趋势,有的放矢地出台一系列节能减排政策,不断降低能源强度,优化产业结构,提升技术进步率,进一步提高三大产业的能源利用效率,实现我国可持续发展目标.
参考文献：
[1]韩松.基于正交试验的“十三五”中国能源强度情景预测与分析[J].技术经济,2016,35（12）：97-104.
[2]刘洪涛.“十三五”时期中国能源强度预测[J].价值工程,2017,36（27）：233-237.
[3]刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社,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.基于驱动变量增长趋势的TGM（1,N）预测模型[J].系统工程,2015,33（3）：149-153.
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能源强度和预测模型引用文献:
[1] 能源强度和预测模型学年毕业论文范文 关于能源强度和预测模型毕业论文范文10000字
[2] 能源消费和预测模型学年毕业论文范文 能源消费和预测模型有关论文范文资料5000字
[3] 预测模型论文范文 预测模型相关本科毕业论文范文2万字
