中国煤炭消费需求波动规律及成因分析

张洪潮　王泽江　李晓利　蒲光华

摘要 把握中国煤炭消费需求波动规律，对我国煤炭产业链供需安全和应急具有重要意义。文章依据波动理论，首先利用趋势回归方程拟合年度尺度的中国煤炭消费需求整体变化趋势，发现与幂函数曲线增长的特点相似，并通过BP滤波对1953-2012年的煤炭消费需求波动曲线的变化特征做了进一步分析，得出波动周期平均在3-6年左右；随后利用季节调整手段对2008年1月至2013年5月的煤炭消费需求数据进行分析，发现月度尺度的短期波动周期在3-5月之间。进而利用回归方法，结合波动变化规律曲线，对引起中国煤炭消费需求波动的关键因素进行具体分析，认为中国煤炭消费需求的长期波动规律主要受到社会经济增长、宏观政策等因素的影响，短期变化规律主要受到电力等高耗能行业及其他因素的影响。

关键词煤炭消费量；波动规律；需求曲线；成因

中图分类号F426

文献标识码A

文章编号1002-2104（2014）01-0094-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.01.014

自新中国成立以来，随着经济的快速增长，煤炭消费需求总量持续攀升。煤炭消费作为我国长期以来的能源消耗主力军，在整个经济的增长过程中占据着极为重要的地位[1]，也必将在今后的国民经济发展中扮演重要角色。“十一五”、“十二五”的煤炭工业发展规划都明确提出，煤炭产业的发展及产业链的延伸，将作为今后煤炭产业经济发展的主要方向来推动[2]。因此，对于煤炭消费需求波动规律的研究，为预测中国煤炭消费需求波动趋势及发展方向、保障国家能源安全，提供了重要的手段与依据。

如何界定一个产业的发展规律，或者如何利用数学模型和时间序列量化产业的发展趋势与经济指标的协调性，是学者专家们一直关心的重点问题。在既有的研究中，刘国光[3]于1961年率先利用波动理论分析了社会经济发展的波浪式增长。此后，更多的学者开始在不同的领域尝试借鉴西方经济学的研究成果，以时间序列为基础，研究各产业及经济发展的规律、成因及周期。如王世军[4]、田秋生[5]、袁志刚[6]、王宇[7]、石柱鲜[8]等以年度尺度为基础对中国社会经济活动中的各种经济波动现象进行了研究，并结合具体的需要，对不同经济周期估算方法做了延伸和验证，取得较好效果。而关于煤炭消费的相关研究，多集中需求预测、价格及成因等方面，主要有艾德春、管卫华、崔巍、刘东霖等人[9-16]，对中国煤炭及需求等相关问题做了大量的分析，专门以煤炭消费需求波动规律为基础的文献，并不常见，几乎成为盲点。但关于煤炭消费需求的深入研究，对于认识整个煤炭产供销系统，或是对未来的煤炭消费需求进行预测，都是不可或缺的。

煤炭消费需求作为社会经济活动的重要组成部分，其发展规律不可避免的伴随着周期性波动状态。本文借鉴经济波动理论，以时间序列为基础，采用长期趋势回归分析和BP滤波等方法，对中国煤炭消费需求的波动规律进行测度和分析，揭示中国煤炭消费需求的波动发展规律和主要形成原因，为煤炭产业链的供需系统稳定运行提供参考。

1煤炭消费需求波动规律的测度方法

自从计量经济理论被引入我国并应用于社会经济研究以来，基于时间序列历史数据的波动规律研究方法和经济预测方法都得到极大的发展，不仅测度和预估的方式不断趋于多样和完善，在应用的领域和范围上也越来越广阔。在波动规律研究中，最为常见的有随机波动模型方法、滤波法、小波分析法等[17-19]。

在经济全球化背景下，随着我国工业化进程的日益深化，我国煤炭消费需求及其波动受到越来越多因素的直接或间接影响，而且这些因素往往具有复杂非线性和时变性，使得煤炭消费需求的测度与分析面临极大的困难[20-21]。从时间序列理论来看，很多社会经济问题都受到这样几个因素的影响[22-23]：趋势因素、季节因素、周期因素和不规则因素。由于研究理论和技术条件的限制，趋势影响因素只能在整体上做一定的粗放型测度，不规则因素和季节因素对煤炭消费需求客观发展趋势的影响又常常被其他因素所掩盖，周期影响因素也只能通过计量经济理论做较简单的模型分析处理，这给当前经济发展水平和所处环境状态的准确测度带来相当的困难。考虑上述问题，本文拟采用长期趋势回归分析方法，辅助BP滤波法和季节性调整等方法，对中国煤炭消费需求的波动规律进行测度和分析。

在煤炭消费需求的波动规律研究中，长期趋势回归分析方法[24-25]可以有效的分析中国煤炭消费需求趋势性和周期性的长期规律性变化特征，构建较为有效的时间序列骨架，准确刻画中国煤炭消费需求的运动轨迹，便于从整体上对煤炭消费需求做全面的了解和趋势性的分析。另外，基于时间序列的波动规律一般都由不同频率的谐波叠加而成，这就需要从频率域来分析时间序列的结构特征，BP滤波法[26]对于解决这一问题具有较好的效果。而季节性调整方法[27-28]是把波动规律中的长期趋势因子、季节性影响因子、周期性因子和不规则影响因子，以乘积的形式来表达煤炭消费需求的整个波动规律。通过逐步分解并去除乘积的其他因素，最后以季节性因素为主，对中国煤炭消费需求波动规律做深一层次的分析说明，探寻中国煤炭消费需求的季节性影响和波动特征。

2中国煤炭消费需求波动规律分析

2.1指标确定和数据来源

煤炭消费需求是一个复杂的非线性社会系统，不仅受到煤炭生产和供应的影响，还受到社会经济发展水平等很多因素的影响[29]。综合考虑指标分析的科学性、数据的可获取性、完整性及权威性，本文拟选用煤炭消费量来代表煤炭消费需求。另外，由于需要搜集的煤炭消费需求数据时间跨度较长，月度尺度的数据统计不完备等诸多因素，本文将对建国以来的年度煤炭消费数据进行波动规律的整体性和长期性分析，对2006年以来的月度煤炭消费数据特征进行周期性挖掘和处理。

年度尺度的煤炭消费需求数据的获取，考虑统计口径、权威性、时效性、可获取性等因素，主要以统计年鉴为准。其中，煤炭消费量数据通过能源消费总量与煤炭消费占能源消费比重的乘积来计算获取，年度尺度的经济增长数据利用年度GDP和年度GDP增长率的数据来代替，1980年-2011年的数据来自《中国能源统计年鉴2012》[30]，2012年的数据来源于中国人民共和国国家统计局网站（http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/），1953年-1979年的数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》[31]。

月度尺度的煤炭消费需求数据的获取，考虑统计口径、数据的可获取性、权威性等因素，利用煤炭生产量来代替，并通过当期的煤炭进出口量和平衡表来辅助调整，这样一来就能获取较为真实的煤炭消费量数据，且不影响对煤炭消费需求的波动规律的把握。2006年1月到2013年5月的相关数据，均来自于中华人民共和国国家统计局网站（http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/），部分缺失通过线性拟合的直线方程计算，或通过统计年鉴的年度数据来加减计算而得。月度尺度的电力行业、建筑行业、钢材行业等相关数据也是通过相同的方法获取得到。

2.2煤炭消费需求年度波动规律测度与分析

2.2.1总量变化规律分析

新中国成立以来，我国的煤炭消费需求发生了重大变化，特别是从改革开放开始，煤炭消费需求更是持续攀升。1953年煤炭消费量仅为0.510 2亿 t左右，1979年煤炭消费量增加到4.18亿 t，2012年煤炭消费量就已经高达2504亿 t，平均年增长率高达6.82%。具体的煤炭消费量和年增长率见图1所示。

图11953-2012中国煤炭消费量及增长率变化情况

Fig.11953-2012 Chinese coal consumption andgrowth rate changes

从图1可以看出，1953-2012年，中国煤炭消费量整体呈现上升的趋势。1957-1960年期间中国煤炭消费量出现严重度波动下降的趋势，下降幅度达到30%左右。改革开放之后，中国煤炭消费量基本保持稳定的波动增长趋势。1996-1998年期间，再次经历小幅波动，2001年开始中国煤炭消费量急速攀升，到2012年中国煤炭消费量突破25亿 t。

2.2.2长期趋势性分析

要对中国煤炭消费需求规律进行准确的刻画和描述，必须严格剔除原始数据中非平稳性的数据，去除不确定性因素的影响和可能产生的随机变量影响。因此，需要对原始数据进行预处理，将其变为更能准确刻画煤炭消费规律的时间序列。

欲求取平稳可靠的时间序列，需要以中国煤炭消费需求数据为基础，建立趋势回归方程，利用SPSS软件，以误差最小为原则，结合趋势线与实际经济解释量的吻合度，择优选择拟合模型。选择线性模型、复合曲线模型、生长曲线模型和幂函数模型，结合中国煤炭消费需求原始数据进行拟合，得到的统计分析结果见表1所示。

2.2.3BP法滤波结果分析

运用BP滤波法对我国年度尺度的煤炭消费需求量数据进行分析，探寻中国煤炭消费需求的波动规律，最重要的是确定波动周期的截断点及上下限。首先，初步估计煤炭消费需求量周期的上下限时间，保证这一区间内的数据能够顺利通过并进行分析，而不再这一区间的数据自动过滤，不进入分析环节，保证了分析的可靠性和科学性。其次，还需要明确截断点K。在既有的研究中，不少人对于BP滤波分析中K的取值有一定的总结，也受到学者们的认同。

2.3煤炭消费季节变动规律与分析

2.3.1月度尺度的总体变化规律分析

中国煤炭消费需求不仅存在着年度尺度上的变化，在月度尺度上也存在着一定的波动变化规律，而这种月度尺度变化的煤炭消费需求波动，直接影响煤炭生产、运输及销售。准确把握月度尺度的煤炭消费需求波动，可以对煤炭供应链的及时、有效反应提供基础，便于各种应急及储备决策的制定。因此，有必要对中国煤炭消费需求的季节性波动规律进行分析。

以月度尺度为基础的中国煤炭消费需求季节性变动规律，由于数据时间范围跨度太长，数据信息量特别大，且部分数据统计缺失无法获取，故采用自2006年以来的中国煤炭消费量月度尺度统计数据进行统计分析。统计结果见图4。

2.3.2季节性调整的波动分析

要对中国煤炭消费需求规律进行准确的刻画和描述，必须严格剔除原始数据中非平稳性的数据，去除不确定性因素的影响和可能产生的随机变量影响。因此，需要对以月度尺度为基础的原始数据进行季节性调整处理，将其变为更能准确刻画煤炭消费规律的时间序列。

根据中国煤炭消费需求变化的特征和本文的需要，基于时间序列的季节性调整技术，可以用四个部分的乘积来表示，即：

式中：yt代表煤炭消费需求量，S代表季节变动值，C代表周期性变动值，I代表非稳定性变动值。季节调整的目的是消除季节变动因素S，从而均化季节性变动特征，进一步分析煤炭消费需求的季节性变动特点。对公式（1）做变换，两边同除以T×C后得到如下式子：3中国煤炭消费需求波动规律成因分析

煤炭产业需求系统是一个复杂的社会系统，单从煤炭产业链的供需关系来看，影响中国煤炭消费需求的关系非常多，不仅包括宏观层面的社会经济水平、国家能源政策等因素影响以外，还受到中观层面的产业结构变化和微观的企业生产成本等众多因素的影响。本文单从影响中国煤炭消费需求波动规律的角度出发，分析影响煤炭消费需求波动的主要原因，探寻煤炭消费需求影响的内在规律。

3.1煤炭消费需求与经济增长波动规律相协调

煤炭消费是工业发展的主要驱动力之一，在整个经济发展中占据着重要地位，同时，煤炭产业的发展也受到经济发展的影响。自新中国成立以来，经济发展从1953年的824.2亿元增长到2012年的519 322，平均增长速度为11.544 3%；煤炭消费需求量从1953年的0.510 2亿 t增加到2012年的25.041 3亿 t，平均增长速度为6.82%。从整体上看，煤炭消费需求是跟随经济的增长而发展的。

从1949年到2013年的60年发展历程，经济增长与煤炭消费需求都经历了多个周期性的波动式发展，二者是否存在必然的联系？由于1949-1979的经济发展数据受到多重因素的影响，考虑数据分析的科学性和权威性，根据统计年鉴搜集改革开放以后，1980-2012经济增长和煤炭消费需求的统计数据，利用关联对比的方式，绘制成图6。

从图6可以看出，GDP增长曲线与煤炭消费量增长曲线波动规律基本一致，经历相同的波峰和波谷，具有较强

的一致性。另外，利用关联度计算方法对二者进行计算，得出二者的关联度系数为0.821 4，说明自改革开放以来，中国的煤炭消费需求与经济增长呈现强相关性，二者的趋势变化受到相互较强的影响。从1980-2004年期间，二者的波动规律几乎完全一致；2005-2010年期间，煤炭消费量增长率发生较大变化，但之后调整至与GDP增长相邻位置，之后再次保持一致。说明，煤炭消费量的增长变化围绕GDP的增长变化适时变动，煤炭消费量需求受到经济增长的影响，且关系紧密。

3.2煤炭消费需求波动与宏观政策关系紧密

中国是能源生产和消费大国，煤炭作为现阶段我国最主要的能源消费方式，直接影响着国民经济的发展。中国自改革开放以来，经济发展持续增长，特别是加入WTO以后，经济增速更是节节攀高，但是相应的基础设施建设还相对比较落后。因此，制定与这种粗放型经济发展方式相适应的宏观经济政策，势在必行。这对煤炭消费需求的长期波动规律，也势必产生直接的影响。2001-2007年，中国在宏观政策的鼓励下，煤炭消费需求逐渐攀升，大大促进了国民经济大发展；2008-2010年间，由于全球金融危机，政府调整了相应的国民经济发展策略，提出稳定增长和适度宽松的政策，控制由于经济增长过快产生的基础设施问题，煤炭消费需求增速也随之放缓。根据国家发改委先后下发的《十一五规划煤炭产业》、《十二五规划煤炭产业》文件精神，不难看出，宏观政策在煤炭产业的发展方式、增长速度和变化规律等方面起着决定性的作用，间接地影响到了煤炭消费需求量的年度或长期波动变化规律。

3.3煤炭消费需求受电力等主要耗煤行业季节性生产变化规律影响明显

煤炭消费需求受经济增长波动规律的影响，主要体现在以年度尺度为基础的时间序列上，而以月度尺度为基础的煤炭消费需求波动规律则主要受到电力等高耗能行业季节性生产变化的影响。电力、冶金、建材和化工等几大耗能产业占煤炭总消费量的80%以上，其中以电力行业耗能最大，占总耗能的40%-60%。而市场对电力、建材等行业产品的需求都在一定程度上受到季节性的影响，致使行业生产和生产所需要的煤炭消费量也产生了季节性的波动需求。为了更清晰的认识煤炭消费需求受电力等主要耗煤行业季节性波动影响，根据统计年鉴获取相关数据，绘制煤炭消费需求与主要耗煤行业的波动趋势图（图7）。

根据图7所示，从时间上可以看出，2011年与2012年的各曲线走势规律基本一致；从行业曲线上可以看出，在各月的生产量变化中，电力、钢材、水泥等高耗煤行业的产量与煤炭消费量变化的波动规律基本一致，呈现较高相关性。说明，在月度尺度的煤炭消费需求波动变化规律中，煤炭消费量主要受到电力等高煤耗行业的影响。

3.4煤炭消费需求波动受其他相关水平变化的影响

能源消费作为推动经济发展的重要驱动力，在各国经济活动中占据着重要地位。煤炭作为主要的能源消耗方式，煤炭消费需求周期性波动规律的变化不仅受到政策、经济和主要耗能行业的影响，还受到国际能源价格波动、消费水平、外贸出口等很多因素的影响。现阶段，新能源的开发利用虽然取得了一定的成果，但是以煤炭和石油为主的能源消费方式并没有得到改变。我国是资源大国，但并不是资源强国，人均占有能源数量极少，每年需要靠大量的能源进口来保障国民经济的正常运行和增长。因此，国际能源价格的波动就会直接间接的对国内煤炭消费需求的季节性波动规律产生影响。另外，消费水平在一定程度上反映了一个国家的工业发展程度和经济发展状况，反映中国外贸水平的进出口贸易等很多因素，都会在一定程度上对煤炭消费需求的年度和月度尺度的波动规律产生影响。

4结论

煤炭是中国最主要的能源，在现有的国民经济发展所需能源消耗中，占据着极为重要的地位。本文利用趋势回归法分析了中国煤炭消费需求的长期趋势，并借助于BP滤波法、季节性调整等方法，对我国煤炭消费需求的波动规律进行了更进一步的分析。

通过分析发现：①自新中国成立以来，中国煤炭消费需求经历了多次周期性波动变化，特别是自改革开放以来，中国煤炭消费需求先后经历了大小不同的5次完整的波峰波谷，由不同的长期波动和短期波动共同形成，平均长期波动周期在4-6年之间，短期波动在3-5月之间；②同时，通过对中国煤炭消费需求的成因进行分析，发现经济增长和宏观政策对煤炭消费需求的长期波动规律存在重要的影响；③电力等主要耗煤行业及国际能源价格、进出口贸易等因素对中国煤炭消费需求的短期波动规律有着直接的影响；④对我国煤炭消费需求波动规律及成因的研究，为预测未来时间的煤炭需求变化趋势、把握关键影响因素和构建稳定的煤炭产业链供销系统，提供了参考思路和方法；⑤通过本文的研究和方法的成功应用，可以将本文的研究方法与手段，延伸到类似的社会经济活动研究中。

本文的研究仅限于对中国煤炭消费需求的波动规律及成因进行分析，没有进一步对煤炭消费需求的长短期消费需求进行预测，或者根据波动规律提出切实可行的煤炭产业发展建议；另外，本文所做的研究是基于产业层面的煤炭经济研究，对于直接影响市场供应关系的企业层面煤炭供需关系尚未涉及，类似的研究可为煤炭企业的生产、供应和销售提供直接的参考依据和供应安全决策。

（编辑：徐天祥）

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[30]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2012[M].北京：中国统计出版社，2012.[National Bureau of Statistics. China Statistical Yearbook 2012[M].Beijing： China Statistics Press，2012.]

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[34]陈迪平.我国经济运行周期的主要特征及成因分析[J].财经理论与实践，2004，（4）：109-112.[Chen Diping. Chinas Economic Operation Cycle of the Main Characteristics and Genetic Analysis[J]. The Theory and Practice of Finance and Economics， 2004，（4）：109-112.]

[35]沈炳珍，黄漓江.政府支出规模、经济波动与经济增长[J].经济经纬，2012，（1）：18-21.[Shen Bingzhen，Huang Lijiang. Size of Government Expenditure，Economic Fluctuation and Economic Growth[J]. Economic Survey， 2012，（1）：18-21.]

[36]刘树成.2011年和“十二五”时期中国经济增长与波动分析[J].经济学动态，2011，（7）：20-26.[Liu Shucheng. In 2011 and ‘Twelve Five Period， Chinas Economic Growth and Volatility Analysis[J]. Economic Perspectives， 2011，（7）：20-26.]

[37]刘金全，隋建利，闫超.金融危机下我国经济周期波动态势与经济政策取向[J].中国工业经济，2009，（8）：37-46.[Liu Jinquan，Sui Jianli，Yan Chao. Fluctuations of Chinas Business Cycle and Policy Direction under the Financial Crisis[J].China Industrial Economics， 2009，（8）：37-46.]

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