基于LMDI指数分析的中国煤炭消费增长分解研究

张 伟，张金锁，孙再罗

（1.西安科技大学能源经济与管理研究中心，陕西 西安710054；2.西安科技大学学工部，陕西 西安710054）

煤炭资源的大规模开发为中国经济社会发展注入了持续的动力，但作为一种高碳和高污染的能源品种，煤炭资源开发在开采端和转化端都引起了严重的资源与环境问题，诸如资源枯竭、矿区生态环境破坏、温室气体排放、大气污染等问题已经显著制约了中国经济社会的可持续发展。为了协调中国经济发展与资源持续开发及环境保护之间的关系，必须合理控制煤炭资源开发规模，改变对煤炭过度依赖的能源消费结构。为此，有必要对中国煤炭需求影响因素进行深入分析，揭示出煤炭消费的变动机制，并提出优化煤炭消费的相关建议，为有关政府部门更好地把握中国煤炭消费特征，合理制定煤炭产业的调控政策提供更多的参考。

已有的煤炭消费影响因素研究，主要是基于计量经济学模型的实证研究，如林伯强对煤炭需求与GDP、煤炭价格、经济结构及运输成本之间长期均衡关系的研究[1]，孔宪丽对中国煤炭消费与经济增长相关关系时变规律的研究[2]，这种方法在煤炭消费影响因素研究中具有诸多良好的特性，最主要的是其不受特定结构的限制，能够同时分析多种变量对煤炭消费的影响，但受模型适当性、样本容量、数据质量等的影响，该方法对煤炭消费与影响因素之间弹性系数的估计，往往会存在精确性不足的问题；另外，这种研究方法要求影响因素与煤炭消费之间具有协整关系，而这种关系通常仅在长期中存在，这制约了该方法在特定较短时间范围内的应用。

近年来，结构分解模型在能源经济领域得到了广泛的应用，该方法能够在既定的结构下精确分析特定影响因素对能源消费的影响，目前主要有指数分解和结构分解两种方法，其中指数分解法中常用拉氏指数分解法和迪氏指数分解法。Ang，B.W的研究表明，在诸多指数分解方法中，对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）不仅可能得出更合理的因素分解结果，而且不存在不可分解的残差项[3－4]。基于这些良好的特性，LMDI分解方法在能源消费变动分解研究中得到了广泛的应用，如S.Sorrella，M.Lehtonen，et al对英国公路货运行业 能源消费进行了分解[5]，N.Maireta，F.Decellas对法国服务行业能源消费进行了分解[6]，B.Hojjati，S.H.Wade对美国居民能源消费及消费强度进行了分解[7]，欧育辉、刘轶芳分析了中国行业能耗增长情况[8]；魏子清、周德群[9]，岳婷，龙如银[10]分析了江苏省能源消费变化影响因素，王双英，李东等[11]研究了中国区域石油消费增长情况及其影响因素。已有的能耗结构分解模型多将能源消费变动分解为经济增长、产业结构和能源强度三个效应，未考虑能源消费结构对能源消费变动的影响，本文将煤炭消费变动分解为经济增长、产业结构、能源效率和能源消费结构四个效应，并采用LMDI指数分解法研究这些因素对中国煤炭消费的影响。

1 研究方法与数据来源

1.1 分解模型

本文将煤炭消费变动的原因分为经济增长效应、产业结构效应、能源效率效应、能源消费结构效应。模型表达式见式（1）。

式中：C、GDP、EC分别代表煤炭消费量、经济增长和能源消费量，i用于区分产业类型。

则模型可表述为式（2）。

式中：a表示GDP，以刻画经济增长；si表示第i产业增加值占GDP的比重，以表示产业结构；ei表示第i产业的能源强度，以刻画能源效率；ci表示第i产业煤炭消费比例，用于刻画能源消费结构，式（2）可将煤炭消费总量的变动分解为经济增长效应（a）、产业结构效应（si）、能源效率效应（ei）、能源消费结构效应（ci）。

LMDI分解包括加和分解和乘积分解两种方法，本文采用加和分解方法，对式（2）式进行分解。

定义Ct和C0分别为第t期和基期的煤炭消费量，则煤炭消费变动综合效应可表述为式（3）。

定义ΔCa为经济增长效应，ΔCs为产业结构效应，ΔCe为能源效率效应，ΔCc为能源消费结构效应，则各因素对煤炭消费的影响效应分别表述为式（4）、式（5）、式（6）、式（7）。

煤炭消费变动综合效应可表述为式（8）。

1.2 数据说明

本研究的时间范围为2002～2011年，所使用的经济增长、产业增加值、产业能源消费量、产业煤炭消费量数据均根据2002～2011年《中国统计年鉴》整理、计算得来。其中，实际GDP采用2002年不变价格，产业结构用第一、二、三产业增加值占实际GDP的比重刻画，能源效率采用第一、二、三产业能源消费量与该行业万元增加值比值刻画，能源消费结构采用第一、二、三产业煤炭消费占该行业能源消费量的比重刻画。

2 结果与分析

2.1 中国煤炭消费增长情况

经计算得到了2002～2011年中国煤炭消费变动情况，见表1。在这一时期，伴随着经济持续快速增长，中国的煤炭消费量以较快速度逐年递增，从2002年的10.27亿t标准煤增长到2011年的23.83亿t标准煤，增长了2.32倍，年均增速高达9.80%；从消费结构关系看，分析期间中国煤炭消费占一次能源消费总量的比重呈现出先升后降的趋势，但这一比例一直保持在70%左右，反映出煤炭作为主体能源的地位；从煤炭消费强度看，煤炭消费强度呈现逐年递减的趋势，说明我国一次能源消费效率在逐步提高，但也能看出能效提高的幅度有限，今后节能增效的空间仍然很大。上述数据表明，中国煤炭消费总量大，能源消费过度依赖煤炭，并且煤炭的消费效率不高，如果这种局面得不到改观，势必给资源持续开发和环境保护带来难以承受的压力，因此，必须制定并出台有效的调控政策，切实改变对煤炭过度依赖的能源消费结构，实现中国经济增长与煤炭资源持续开发及生态环境保护的协调互动。

2.2 煤炭消费变动效应分析

以2002年为基期，运用LMDI分解方法对中国2002～2011年煤炭消费变动进行分解，计算出各分解因素的逐年效应和累积效应，结果见表2。根据表2可知，2002～2011年中国煤炭消费总量增加了135624.21万t，其中，经济增长导致煤炭消费量增加了159521.42万t，产业结构的变动导致煤炭消费量增加了14124.66万t，能源效率提高导致煤炭消费量减少了48930.53万t，能源消费结构的变动导致煤炭消费量增加10908.66万t。

表1 2002～2011年中国煤炭消费变动情况

表2 中国煤炭消费增量效应因素分解分析表／万t

根据表2，可计算得到各分解因素的累积贡献率和逐年贡献率，见图1和图2。

图1直观地反映出了分析期间各因素对煤炭消费变动的累积效应，从中可看出：经济增长的累积效应占分析期间煤炭消费变动总效应的比重高达117.62%，其效应值明显大于其他因素，这充分表明经济增长是拉动中国煤炭消费快速增长的决定性因素；产业结构的累积效应占煤炭消费变动总效应的比重为10.41%，表明分析期间产业结构的总体变动对中国煤炭消费增长也具有正向影响，反映出产业结构不合理仍然是制约中国能源消费结构改善的重要因素；另外，能源消费结构的累积正向影响也不可忽视，其占煤炭消费变动总效应的比重为8.04%，表明分析期间能源消费结构的变动对中国煤炭消费增长也具有一定的正向影响，反映出受资源赋存结构和技术瓶颈等因素的制约，非煤能源无法有效替代煤炭，我国能源消费结构改善仍然乏力；值得关注的是能源效率的积累效应占煤炭消费变动总效应的比重为－36.08%，表明能源效率的提高对中国煤炭消费增长具有负向影响，并且作用强度也较为显著。

图1 中国煤炭消费各影响因素累积贡献率（2002～2011年）

图2 中国煤炭消费各因素逐年贡献率（2002～2011年）

图2 综合地反映了各个影响因素对中国煤炭消费变动的逐年效应，从中可看出：经济增长的逐年效应值均为正值，对各年度煤炭消费变动综合效应的贡献率始终保持50%以上，这表明经济增长对中国煤炭消费增长产生了持续的拉动作用，从变动趋势看，经济增长对煤炭消费的拉动作用呈先增后降的趋势，说明近年来中国经济增长方式的转变对降低煤炭消费增速起到了一定的积极作用。尽管产业结构的逐年效应值相对较小，但均为正值，表明产业结构的变动对中国煤炭消费增长也产生了持续的拉动作用。能源消费结构的逐年效应值为负值的有5个，为正值的也有5个，累计效应为正值，这表明能源消费结构的改善在部分年度抑制了煤炭消费的增长，但是这种影响无法抵消能源消费结构的总体变动对煤炭消费增长的正向影响，这反映出油气资源消费受限，可再生能源和非传统油气资源增长乏力，非煤能源无法有效替代煤炭，以煤为主的能源消费结构未得到有效改善；从2004年开始，能源效率各年度效应均为负值，表明能源效率的提高在多数年份抑制了中国煤炭消费的增长，使其成为抑制中国煤炭消费增长的主要因素，但也能看出能源效率提高对抑制煤炭消费增长的作用并不稳定，特别是从2008年后，这一作用出现回弹现象，这与特定经济刺激政策下高能耗产业的非理性发展有关。

3 结论与讨论

3.1 结论

文中运用LMDI分解方法将2002～2011年中国煤炭消费变动分解为经济增长、产业结构、能源效率、能源消费结构四方面效应，分析得到了这些因素对中国煤炭的影响效应，结果如下所示。

1）经济增长、产业结构和能源消费结构的总体变动对中国煤炭消费增长具有正向影响，其中，经济增长的累积效应最大，较其他因素显现出极其显著的作用强度，使其成为中国煤炭消费增长的决定性因素；尽管作用强度相对较小，但产业结构和能源消费结构的不合理对拉动煤炭消费增长作用也不可忽视；能源效率的变动对中国煤炭消费增长具有负向影响，并且其累计作用强度也比较显著，表明近年来能源效率的提高抑制了煤炭消费的增长。

2）从各影响因素的逐年效应看，在分析期间经济增长和产业结构的逐年效应均为正值，说明二者的变动对中国煤炭消费增长形成了持续的正向影响；能源消费结构的逐年效应正负相间，表明仅在部分年度能源消费结构的改善抑制了煤炭消费的增长；能源效率的逐年效应以负值为主，说明能源效率的提高对煤炭消费增长起到了持续的抑制作用。

3.2 讨论

研究结果表明经济增长是拉动我国煤炭消费的决定性因素，这意味着妥善解决经济增长与煤炭消费增长之间的矛盾是中国经济社会可持续发展的关键所在。在“富煤、少气、贫油”能源资源赋存条件制约下，中国作为发展中大国，其煤炭消费增长既有因经济社会发展引发的合理增长，也有因经济增长方式不合理、能源供给体系不完善和能源效率偏低而导致的煤炭消费过快增长。经济增长方式不合理主要表现为经济发展过度依赖第二产业，产业结构不平衡；冶金、建材等重、化工产业非理性发展，产能严重过剩，并且落后产能淘汰进程缓慢；制造业在国际分工体系中的地位不高，发展低端化。能源供给体系不完善主要表现在：中国的传统油气资源赋存量相对较小，开发规模有限，对外依存度日渐提高，供给偏紧；中国的煤层气、页岩气、页岩油等非传统油气资源开发存在技术瓶颈，尽管储量较大，但没有得到有效开发和利用；中国的太阳能、风能等可再生能源储量丰富，但由于政策支撑力度不足和储能技术的瓶颈，其难以在短期内成为中国稳定可靠的能源品种。从分析结果看，能源效率的改善在相当程度上抑制了煤炭消费过快增长，这与近年来我国节能技术创新与推广应用存在紧密的关系，但是必须看到的是中国经济发展的能源消耗水平仍然较高，进一步提高能源效率的空间仍然很大。

根据以上存在的问题，应着力从转变经济增长方式、优化能源供给结构和进一步提升能源效率三方面入手，抑制中国煤炭消费的不合理增长。在转变经济增长方式方面，必须加快发展现代农业和第三产业，实现产业结构均衡化；合理控制重、化工产业的发展规模，加速淘汰满后产能；切实推进新型工业化，促进传统产业的升级，实现制造业发展高端化，在促进经济社会发展的同时，有效抑制煤炭消费的不合理增长。在优化能源供给结构方面，应着力利用好国际能源市场，形成稳定的油气资源进口来源地和安全的运输通道，扩大油气资源（主要是天然气）的消费量，同时要从技术创新上寻求突破，研发掌握一批非传统油气资源开发关键技术，逐步扩大两类新能源在能源消费总量中的比重。在提高能源效率方面，应进一步抑制高能耗产业的畸形化发展，同时加大节能技术创新力度和政策扶持力度，进一步提高中国的能源效率。

[1]Ang B W.Decomposition analysis for policymaking in energy：which is the preferred method？[J].Energy policy，2004，32（9）：1131－1139.

[2]Ang B W.The LMDI approach to decomposition analysis：a practical guide[J].Energy policy，2005，33（7）：867－871.

[3]林伯强，魏巍贤，李丕东.中国长期煤炭需求：影响与政策选择[J].经济研究，2007（2）：48－58.

[4]孔宪丽.中国煤炭消费与影响因素动态关系的实证分析——兼论煤炭消费的非对称价格效应[J].资源科学，2010，32（10）：1830－1838.

[5]Sorrell S，Lehtonen M，Stapleton L，et al.Decomposing road freight energy use in the United Kingdom[J].Energy Policy，2009，37（8）：3115－3129.

[6]Mairet N，Decellas F.Determinants of energy demand in the French service sector：A decomposition analysis[J].Energy Policy，2009，37（7）：2734－2744.

[7]Hojjati B，Wade S H.US household energy consumption and intensity trends：A decomposition approach[J].Energy Policy，2012（48）：304－314.

[8]欧育辉，刘轶芳，满讲义，等.基于LMDI的我国能耗总量分解[J].经济管理，2007，29（7）：91－95.

[9]魏子清，周德群.基于LMDI分解的江苏省能源消费影响因素实证分析[J].价格月刊，2009（2）：51－54.

[10]岳婷，龙如银.基于LMDI的江苏省能源消费总量增长效应分析[J]资源科学，2010，32（7）：1266－1271.

[11]王双英，李东，王群伟，等.基于LMDI指数分解的中国石油消费影响因素分析[J].资源科学，2011，33（4）：759－765.