宁波市高耗能及重点行业用电结构关联性分析

王萍萍

(上海电力学院 经济与管理学院，上海 200090)

2013年“两会”期间，优化能源结构再次成为讨论的主题，其中电力行业的治污问题依然是讨论的重点.代表们虽然肯定了近年来电力行业在节能减排方面的努力，但同时也指出治污力度还需继续加强.国家电网能源研究院研究认为，电力占终端能源消费的比重将由2010年的20.9%逐步提高到2020年的27.5%.因此，电力消费的构成在一定程度上对能源结构的优化有着持续且不容忽视的影响.[1]

宁波市作为我国东南沿海重要的港口城市、长江三角洲南翼经济中心，也是华东地区重要的先进制造业基地.2012年，PX项目问题曾酿成了群体性事件，这一事件推动了宁波市委大力推进产业结构调整的决心，未来宁波市的产业结构必然会向低能耗、低污染的目标发展.因此，厘清宁波市的用电结构，用科学的方法分析影响宁波市的用电行业能源消耗的情况，对宁波市未来的电网布局以及节能减排的具体实施具有重要意义.

1 宁波市产业结构发展趋势

通过2013年的宁波市统计年鉴，整理出1978～2012年第二、第三产业比重及 GDP总值如图1所示.

图1 1978～2012年宁波市第二、第三产业比重及GDP总值

从图1可以看出，宁波市的经济发展大致可以分为以下4个阶段.

(1)1978～1992年，经济进入全面快速发展的“二增三增”阶段.在这个阶段里，第二、第三产业的增长并驾齐驱.其中，第二产业贡献率从48.02%增长到 60.41%，第三产业贡献率从19.63% 增长到 23.01% .

(2)1993～2001年，产业结构进入调整的“二减三增”阶段.在这个阶段里，第二产业比重稳步下降，第三产业比重快速上升.第二产业贡献率从60.02%下降到54.02%，9年间下降了6个百分点;第三产业贡献率从25.35%上升到38.27%，9年间增长了约13个百分点，总体来看，经济发展更多地由第三产业拉动.

(3)2002～2010年，经济稳定增长的“二平三平”阶段.在这个阶段里，第二产业贡献率稳定在55%左右，第三产业贡献率稳定在40%左右，处于经济发展的平稳时期.

(4)2011年至今，打破格局的产业结构升级阶段.从现有的情况看，第二产业贡献率已明显下降，而第三产业贡献率正稳步提升.从国家十二·五计划中提出的建设“资源节约、环境友好社会”的角度看，宁波市正在朝着这个方向努力和前进.

综合这15年的发展趋势，宁波市第二产业贡献率先增长后稳步下降，第三产业贡献率保持阶段性上升，第二、第三产业的贡献率差距逐渐缩小，呈“酒瓶状”态势发展.但2012年第二产业的贡献率为53.43%，比重仍超过半数，消耗能源的根基还很深，产业结构调整以及优化能源结构的空间还很大.

2 宁波市用电发展趋势

第二产业特别是工业用电一直都是行业能源消耗的主体.从宁波市用电的现存历史数据来看，1990～2012年的23年间，工业用电占全市用电的平均比重为74.81%，因此第二产业的用电结构对宁波市的用电结构和能源消耗具有决定性的影响.通过1991～2013年宁波市统计年鉴，整理出1990～2012年宁波市工业用电及全市用电情况如图2所示.

图2 1990～2012年宁波市工业用电及全市用电情况

由图2可知，工业用电占全市用电的比重以1992年为临界点开始缓慢下降，然后进行波动调整，结合上文第二产业贡献率的变化趋势，进一步说明宁波市的产业结构调整自1993年开始初现成效;1996～2006年，宁波市担负着国家九·五计划“国民生产总值要比1980年翻两番”的艰巨使命，加上1997年亚洲金融危机波及效应的影响，此阶段经济以稳定发展为主，因此第二、第三产业发展较平稳，产业结构调整并未有明显效果，工业用电重新恢复到原有比重;2007年至今，即十一·五及十二·五期间，经济已经稳步发展的宁波市开始重新思考并着手实现产业结构调整升级、优化能源结构的目标.

3 用电关联性分析

3.1 数据选取与方法确定

由于工业用电主要由高耗能及重点产业用电来体现，结合宁波市实际情况，基于数据完备性、连续性的原则，选取2004～2012年宁波市高耗能及重点产业中的33个行业的用电数据与全市用电量进行用电关联性分析，选出与全市用电量关联度较高的几个行业.

采用灰色系统分析中的关联度分析进行研究.与其他关联分析相比，灰色关联度分析更适用于解决“小样本”、“贫信息”的不确定性系统;与数理统计中的相关分析在原理方面有所不同，它兼顾了动态分析的特征，因此更适合本文问题的研究.[2]

3.2 分析结果

灰色关联度主要包括灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度3种.灰色绝对关联度主要体现变量之间的相似程度，灰色相对关联度可以反映变量相对于始点的变化速率的接近程度，灰色综合关联度则可以二者兼顾，全面反映变量之间的紧密程度.[3]本文选用灰色综合关联度作为判断关联程度高低的标准，灰色综合关联度取值于灰色绝对关联度和灰色相对关联度的算术平均，其结果如表1所示.

表1 宁波市全市用电量与33个高耗能及重点产业用电量的关联度

续表1

根据表1，选取综合关联度最高的6个行业，分别是:有色金属冶炼及压延加工业;造纸及纸制品业;化学纤维制造业;电气机械及器材制造业;金属制品业;通用设备制造业.以上6个行业的年度用电量序列无论其曲线形状还是其相对于始点的变化速率均与宁波全市用电量序列最为相似.因此，若要对宁波全市用电进行调控，这6个行业是重点关注的对象.

此外，由于宁波市相关部门在实际工作过程中一直在重点关注7个高耗电行业，这7个行业中除了包含在上述分析结果里的有色金属冶炼及压延加工业、造纸及纸制品业和通用设备制造业3个行业外，还包括:化学原料和化学制品制造业;黑色金属冶炼及压延加工业;石油加工、炼焦和核燃料加工业;纺织业等4个行业.

因此，结合理论分析结果与实际工作经验，最终选取根据灰色综合关联分结果筛选出的有色金属冶炼及压延加工业、造纸及纸制品业、化学纤维制造业、电气机械及器材制造业、金属制品业、通用设备制造业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、纺织业，以及石油加工、炼焦和核燃料加工业共10个行业.

4 电耗与能耗对比分析

能耗与电耗之间的关系较复杂，从目前的研究看，并无绝对规律可循，根据经济发展阶段或行业发展特点的不同会呈现出不同的变化趋势，[4]但若同时参考电耗与能耗的水平，再结合用电绝对量进行综合分析，可得出兼顾优化用电结构、能源结构的结论与对策.对比不同行业以及长江三角洲(以下简称“长三角”)地区主要省市平均水平，亦可了解行业状况及差距，便于确定今后的调整方向.

2012年宁波市10个高耗电行业与长三角地区主要省市单位GDP电耗、能耗以及用电量统计如表2所示.2012年长三角地区主要省市单位GDP电耗、能耗如表3所示.

由表2可知，10个高耗电行业中，造纸及纸制品业单位 GDP电耗最高，为0.086 4 kWh/元，电气机械及器材制造业最低，为0.013 4 kWh/元;而从单位GDP能耗来看，石油加工、炼焦和核燃料加工业(2.93 t标准煤/万元)和黑色金属冶炼及压延加工业(1.018 5 t标准煤/万元)明显高于其他行业.由表3可知，与长三角地区其他主要省市相比，宁波市的平均单位GDP能耗远低于浙江、江苏和上海，但平均单位GDP电耗比上海市高出1.1个百分点，今后在提高用电效率方面需要加大力度.

表2 2012年宁波市10个高耗电行业单位GDP电耗、能耗以及用电量统计

表3 2012年长三角地区主要省市单位GDP电耗和能耗统计

5 结语

目前宁波市的电耗及能耗水平较为乐观，但还需要持续加大自身节能减排力度，同时关注长三角其他省、市及地区的发展水平，对比与国际先进水平的差距，以保证行业及经济环境的可持续发展.对宁波市高耗能及重点行业未来的发展提出如下建议.

(1)黑色金属冶炼及压延加工业——电耗能耗电量“三高”困难户.无论从单位GDP电耗、单位GDP能耗还是用电绝对量看，该行业都名列排行榜亚军，因此，下一步的发展规划中可以对该行业进行“瘦身精简”，提高行业的生产效率，同时兼顾行业的外部环境的改善，对全市优化能源结构将会有较大的贡献.

(2)石油加工、炼焦和核燃料加工业——“能耗重伤”行业.该行业因为自身属性特征，能耗是宁波市平均能耗的11.29倍，远超其他行业，2012年用电量也名列第三，相对于促进经济发展而言，更加“得不偿失”，可根据实际情况精简整顿.

(3)造纸及纸制品业——需重点关注行业.该行业无论从单位GDP电耗还是单位GDP能耗看都“名列前茅”，均高于宁波市平均水平，2012年用电量也突破了1.4×109kWh，因此，应重点优化该行业能源利用率，可较大程度改善能源利用环境.

(4)电气机械及器材制造业——“高性价比”行业.该行业2012年用电绝对量虽然接近2.0×109kWh，但单位 GDP电耗及能耗水平很低，性价比较高，既能促进宁波市经济增长又不会对能源消耗产生较大负担，条件允许的情况下可大力发展.与其类似的行业还有通用设备制造业.

(5)金属制品业——轻装上阵的潜力行业.金属制品业从电耗、能耗以及用电绝对量3者综合来看，处于行业内低水平位置，无论从促进经济的发展还是节能节电的角度看，都是未来发展的潜力行业.

(6)化学纤维制造业、化学原料和化学制品制造业、有色金属冶炼及压延加工业和纺织业从电耗、能耗以及用电绝对量看，都处于行业内中等水平.在今后的发展中，可在控制规模的前提下，侧重关注减排问题.

[1]郑晓奕.降低能耗强度电力将在中国能源新格局中唱主角[EB/OL].[2011 － 10 － 23]http:∥news.xinhuanet.com/fortune/2011－10/23/c111117865.htm.

[2]唐启义.DPS数据处理系统——实验设计、统计分析及数据挖掘[M].北京:科学出版社，2006:907-914.

[3]赵奥，武春友.中国水资源消耗配置的灰色关联度与适宜度测算[J].中国人口·资源与环境，2010，20(9):65-68.

[4]胡兆光.GDP能耗与电耗的关系[J].中国能源，2006，28(7):11-15.