能源消費與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多尺度分析和反演.pdf

1、對能源消費和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的判斷是制定和實施能源政策的重要依據(jù),進(jìn)而關(guān)系到宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運行,因此具有十分重要的現(xiàn)實意義和理論價值。
　　 本文利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法和反演建模等方法對不同國家和地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)類型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費關(guān)系進(jìn)行分析,研究結(jié)果表明:
　　 (1)中國GDP分解后得到的IMF分量蘊(yùn)含著5.44年的準(zhǔn)波動周期,能源消費量分解后得到兩個IMF分量,分別蘊(yùn)含5.10年和11.75年兩個準(zhǔn)波動周期。通過對比波

2、動周期和方差貢獻(xiàn)律,發(fā)現(xiàn)二者具有波動性、階段性和非對稱性的特點。對GDP和能源消費量進(jìn)行反演,通過系數(shù)分析發(fā)現(xiàn)二者呈非線性關(guān)系。
　　 (2)對50多年來中國煤炭、石油、天然氣、電力消費數(shù)據(jù)進(jìn)行分解分析,煤炭消費量分解后的IMF分量顯示4.64年和11.75年兩個準(zhǔn)波動周期；石油消費量分解后的IMF分量顯示石油消費存在5.26年的準(zhǔn)波動周期；天然氣消費量分解后得到三個IMF分量,分別蘊(yùn)含著3.06年、9.40年、21.50年準(zhǔn)波

3、動周期；電力消費量分解后得到一個IMF分量,蘊(yùn)含著6.53年準(zhǔn)波動周期。通過對比GDP與各能源類型的波動周期和方差貢獻(xiàn)率,發(fā)現(xiàn)它們均具有波動性、階段性和非對稱性的特點。分別對GDP和不同能源類型進(jìn)行反演,發(fā)現(xiàn)GDP與各能源類型也是呈非線性關(guān)系。
　　 (3)對三次產(chǎn)業(yè)GDP和能源消費量進(jìn)行分解分析,結(jié)果顯示第一產(chǎn)業(yè)GDP蘊(yùn)含3.47年的準(zhǔn)波動周期,第一產(chǎn)業(yè)能源消費蘊(yùn)含2.71年和7.50年兩個準(zhǔn)波動周期；第二產(chǎn)業(yè)GDP蘊(yùn)含一個4

4、.16年準(zhǔn)波動周期,第二產(chǎn)業(yè)能源消費蘊(yùn)含一個7.20年準(zhǔn)波動周期；第三產(chǎn)業(yè)GDP蘊(yùn)含一個4.00年準(zhǔn)波動周期,第三產(chǎn)業(yè)能源消費蘊(yùn)含一個3.64年準(zhǔn)波動周期。通過對比各產(chǎn)業(yè)GDP與能源消費量的波動周期和方差貢獻(xiàn)率,發(fā)現(xiàn)均具有波動性、階段性和非對稱性的特點。分別對各產(chǎn)業(yè)GDP與能源消費量進(jìn)行反演分析,發(fā)現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)GDP與能源消費量都呈非線性關(guān)系。
　　 (4)運用EMD方法對遼寧省、新疆維吾爾自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費總量及不同能源類型

5、進(jìn)行多尺度分析,通過對比IMF分量相應(yīng)的波動周期和方差貢獻(xiàn)率,結(jié)果顯示兩省GDP和能源消費總量、各能源類型均具有波動性、非對稱性、階段性特征。分別對GDP和能源消費總量及不同類型能源消費量進(jìn)行反演分析,發(fā)現(xiàn)它們均是非線性關(guān)系。
　　 (5)通過對美國、日本和英國等發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費進(jìn)行EMD分析,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢項方差貢獻(xiàn)率都比較大,說明發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)都具有不斷增長的趨勢。能源消費的趨勢項方差貢獻(xiàn)率則存在較大差異。結(jié)果顯

6、示發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費量之間是波動性、階段性、非對稱性的特點。同樣對印度和巴西進(jìn)行分解分析,發(fā)現(xiàn)印度和巴西的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消費也具有波動性、階段性、非對稱性的特征。采用反演程序?qū)σ悦绹?、日本和英國為代表的發(fā)達(dá)國家和以印度、巴西為代表的發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費量進(jìn)行反演,結(jié)果顯示不同發(fā)展水平的國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源消費量之間都是非線性的。
　　 (6)根據(jù)數(shù)據(jù)的EMD分解圖像和方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行統(tǒng)計動力建模,提出長時間序列建模、

7、短時間序列建模、指數(shù)型增長建模三種預(yù)測模型。通過分析發(fā)現(xiàn),如果時間序列后期增長率變化不大,長時間序列建模效果較好。如果后期增長率變化較大,則后兩種形式建模較好。如果趨勢項方差貢獻(xiàn)率相對較低,而且IMF分量波動幅度較大的話,后兩種形式建模誤差值往往高于5％,模擬精度較低,只能采取長時間序列建模的形式。另外,短時間序列建模、指數(shù)型增長建模的模擬結(jié)果和預(yù)測值基本相似,短期內(nèi)的預(yù)測建立指數(shù)型增長模型是相對簡潔易行的。
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