煤炭产业下的各行业煤耗评价

张义

(成都理工大学商学院，四川成都610000)

1 引言

近年来低碳经济逐渐成为人们关注的焦点，康淑云［1］指出煤炭科技期刊煤炭工业发展中具有重要作用;多数学者从研究煤炭产业结构、企业行为、绩效角度建立评价模型，得出煤耗市场的过度竞争状态，集中度偏低，规模效益不佳，进入壁垒低、退出壁垒高等［2～6］。除外，就是从煤炭的价格及需求方面研究得，直接调控价格适应产业政策无效，电、钢、建材等行业煤耗需求依然过大，社会经济增长、宏观政策等是影响国内煤炭消费需求的长期波动主因，电力等高耗能行业因素是短期变化的主因［7～9］。但未有测量各行业对于煤炭直接需求的依赖程度和做出近年各行业煤耗变化与经济增长关系评价等方面的研究。本文旨在确保经济稳定增长和低碳耗条件下直接约束各行业煤炭消耗量，对我国煤炭产业下各行业煤炭需求进行合理的资源配置提供导向，继而为政府更好制定及落实稳增长，低能耗的科学发展给出合理的建议。

2 指标选取及模型建立

2.1 指标选取

选取国家统计局2004～2012年各行业煤耗量及各部门产品出厂价格和各行业年均产值等数据，共选取了46个变量，每个变量分别用xi(i=1L46)表示(煤耗单位:万t)，农林牧渔水利业煤耗总量x1;煤炭开采和洗选煤耗量x2，石油天然气开采x3，黑色金属矿采选x4，有色金属矿采选x5，非金属矿采选x6，其他采矿x7。农副食品加工煤耗总量x8，食品制造x9，饮料制造x10，烟草制品x11，纺织x12，纺织服装鞋帽x13，皮革毛皮羽毛绒及其制品x14，木材加工及木竹藤棕草制品x15，家具制造x16，造纸及纸制品x17，印刷和记录媒介的复制x18，文教体育用品制造x19，石油加工炼焦及核燃料加工x20，化学原料及化学制品制造x21，医药制造x22，化学纤维制造x23，橡胶制品x24，塑料制品x25，非金属矿物制品x26，黑色金属冶炼及硣延加工x27，有色金属冶炼及压延加工x28，金属制品x29，通用设备制造x30，专用设备制造x31，交通运输设备制造x32，电气机械及器材制造x33，通信设备计算机及其他电子设备制造x34，仪器仪表及文化办公用机械制造x35，工艺品及其他制造x36，废弃资源和废旧材料回收加工x37。电力煤气及水生产和供应业煤耗总量x38，电力、热力的生产和供应x39，燃气生产和供应x40，水的生产和供应x41，建筑x42，交通运输仓储和邮政业煤耗总量x43，批发零售业和住宿餐饮x44，其他行业x45，生活消费煤耗总量x46。

2.2 煤炭消耗量的综合评价模型建立

采用因子降维提取结果得，整体变量的信息解释均在以上。说明在因子降维分析下解释丢失的信息很少。最终以累积方差 提取个因子。采用方差最大正交旋转得，造纸及纸制品业、黑色金属冶炼及硣延加工业、电力煤气及水生产和供应业、电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业等行业在第一个因子上具有高的载荷，塑料制品业、文教体育用品制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、橡胶制品业、专用设备制造业等煤炭消耗在第二个因子上具有较高载荷，纺织服装鞋帽业、非金属矿采选业、纺织业、燃气生产和供应业等煤炭消耗在第三个因子上具有较高载荷，有色金属矿采选业在第四因子有较高载荷，家具制造业煤炭消耗在第五因子上有较高载荷，其他采矿业及水的生产和供应业煤炭消耗在第六因子上具有较高载荷。根据得分系数及载荷阵可得回归模型如下:

用每个主成分中的每个指标所对应的系数乘上其相对应主成分的权重(选择主成分因子贡献率再除以所有主成分的贡献率为系数权重)之后建立综合煤耗指数模型，即可用如下公式求:

μi表示该主成分贡献率由上得各个行业对于煤耗综合因子分析评价模型如下:

各因子系数见下表的各因子对应的结果影响系数值。各因子前的系数绝对值越大说明该行业因子对煤炭消耗的影响越大，各行业变量值代入计算得值越大，说明整个产业对于煤炭消耗越多。

3 评价模型的应用性评价分析

3.1 煤炭产业下各行业煤耗依赖程度分析

将不同变量对于不同成分相对应的得分系数看成是该变量对于煤耗的综合影响系数，其对应的不同成分的得分系数乘上对应的因子贡献率权重，再相加之和即得到结果影响系数(也是综合评价模型的各因子系数值)，表示该变量即该行业对于煤耗的最终实际作用值;而将该变量对应的各成分得分系数取绝对值乘上对应的因子贡献率权重再相加，得到该变量即该行业对于煤耗的过程影响值大小;将过程影响值减去结果影响值即得到波动系数，它表示该变量所在的行业对于煤耗的波动影响情况，具体系数见表1。

表1 各因子煤耗需求影响系数

结果系数越大说明该行业部门所受自身煤炭需求影响越大;过程系数越大，说明该行业部门除了所受自身煤炭需求影响大之外，还受其他行业部门的煤炭需求等因素影响大;具体受其他部门实际煤炭需求影响大小就用波动系数来衡量。从以上系数表可以看出，波动系数在0.05以上的属于相对较大的，本文将各行业部门对于受其他部门的煤炭的需求影响大小给出一种粗略的划分，即波动系数分别在，0 ～0.02，0.2 ～0.05，0.05以上，分别对应称为煤炭消耗相对分散行业，煤炭消耗一般行业，煤炭消耗相对集中行业。容易知道，0～0.02范围内煤炭消耗相对分散行业居多，其次是一般行业，最后是相对集中行业，三者比例分布为12∶8∶3，即得出煤炭产业下的各行业集中度偏低特征［6］，而集中度偏低就不能实现产业的最大规模效益，所以调整煤炭产业结构是必要的。将波动系数低的行业中部分企业进行合并，一点成带，一带成面，带动整个产业的规模发展。而波动系数也表示该行业对于其它行业的影响弹性大小，所以在调整相对集中即高弹性行业的煤炭消耗量时，要重点考虑到所有相对集中行业会受到如何影响，便于政府把控好产业组织政策调整方向和落实力度。

对于结果系数高的传统行业，大力投入创新资本，提高煤炭单位利用率或是开发新型替代能源，在确保经济稳定增长，就业适当的情况下，降低煤耗量。虽然煤炭产业市场不集中，处于过度竞争状态，但是工艺品及其他制造业、通用设备制造业、橡胶制品业、饮料制造业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、交通运输设备制造业及烟草制品业的煤耗结果系数都为负数，但是波动系数都偏高，说明这几类行业的煤炭需求在竞争状态的煤炭产业市场依然对于煤炭的价格或者非价格的需求具有一定影响。为此，选取煤炭出厂价格及各行业的煤耗量进行多元逐步回归，采用无常量回归得出整体回归模型拟合优度R2为0.994远大于有常量回归的拟合优度0.519，而无常量回归进入变量只有饮料制造煤耗行业，其模型为P=0.134X10，系数和模型整体显著性检验P值近似为0，都高度显著。说明在结果影响系数为负数的几个行业中只有饮料制造行业的煤耗需求对煤炭市场价格有显著影响，每增加一单位的该行业煤耗，价格上升0.134，即表明该行业对于煤炭的需求越多，煤炭的价格在其产业市场中上升幅度大，其它行业对于煤炭需求缩减，最终导致煤耗总量减少，煤耗评价值减小。回归结果也说明了结果系数为负的其他行业则通过非价格因素来影响煤炭产业市场的总体煤耗需求。经相关性分析，通用设备制造业、橡胶制品业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、交通运输设备制造业及烟草制品业的煤炭消耗与饮料制造行业的煤耗相关性都高，工艺品及其他制造业又与交通仓储和邮政业相关性高，说明这几类行业若煤耗增加，带动饮料制造行业煤耗增加，从而煤炭价格增加，煤炭产业内的其他行业煤耗需求下降大于以上几个行业煤耗的增加量，最终导致煤炭产业的煤耗总量下降，也就表现为整体煤耗评价值下降。因此，对于这几个行业，政府应该严格控制其煤炭的实际需求。对于结果系数大，但是波动系数小的行业更是政府以保经济平稳增长，减少煤耗量进行煤炭产业结构调整的重点对象。具体详细情况参见以上系数表。

3.2 评价模型在各年份直接应用结果比较分析

根据以上建立的各行业对煤炭直接需求的消耗量的综合评价模型计算出2004～2012年各年份的实际评价值。在此，也给出一个评价好坏的标准，设每一年实际不同煤炭消耗综合评价值Fn，然后取(本文m=9，wn=当年按购买力平价计算的人均GDP/一定时期按购买力平价计算人均GDP之和，由于GDP值一般逐渐递增，按照购买力平价计算人均GDP一般也逐年递增，据均值效应的相对性评价，可取wn=1)，即得到最优评价指数的参考值。同时，根据每年的实际测量值Fn和Fδ的差比指数来考量当年的煤炭消耗和经济增长的平衡关系，也就是α值越大，说明当年三产业中各行业对于煤炭消耗量与经济增长不平衡，为促经济增长的生产利用效率不高;若Fn＜Fδ，说明当年煤炭消耗控制过度，在一定方面抑制了各产业经济的增长;若Fn＞Fδ，说明当年的煤炭消耗超出理想范围，违背了低碳耗的经济发展要求。如表2，可知随着逐年煤耗总量的增加，综合评价值也逐渐增大。

表2 煤耗综合评价值分析

经均值计算得Fδ值为12 368.26，经分析知2004～2008年Fn＜Fδ，说明当年煤耗相对不足，某种程度上未能充分利用达到经济更高速增长目的，2009～2012年Fn＞Fδ，说明当年的煤耗相对过度，一定程度上违背了低能耗的经济发展要求。从评价值差异率α看，以2008年为界限，α=0.766%依次向两边递增，说明2008年较于其他年份的煤耗量和经济增长关系最为平衡，2004年和2012年关系不协调度大分别为29.758%和26.599 3%。再从煤耗评价值的环比变化率和国内生产总值环比增长来看，2008年评价值变化率最小0.023 887，但是国内生产总值环比增大率较大，为0.181 464。说明选取贴近2008年评价值的Fδ为考察煤耗量和经济增长平衡关系的参考值较为合理。同时也说明2008年是全球次贷危机年，但是我国的经济发展所受影响较小，同时针对金融危机引发下的能源价格危机也为政府在控制能耗条件下，而探索其它发展经济途径提供机会，从而更进一步说明了2008年的煤耗量和经济增长的较为平衡关系是合理的。2005、2006年煤耗评价值波动β较大，相对应的国内生产总值增长g较快，说明煤耗在当年对于促进经济增长启到了较为明显的动力作用，但是，二者年份的评价值差异率较高，说明较于2008年，其煤耗量与经济增长关系不协调度较大。2007年虽然α同2008年比较较小，但是β大g却小，说明2007年煤炭消耗对于GDP的增长作用不明显，可能是受金融危机的前期效应影响，因为此时金融危机尚未正式爆发，政府尚未采取任何措施来稳定当年GDP的增长。2009和2010波动β较于2008年变大，g也随着变大，说明这两年我国经济逐渐摆脱金融危机影响，直到2011以后β和g的对应情况恢复到2006年类似情况，我们称此时为金融危机的后期效应，后期效应结束后开始回到2012年的变化情况，即煤耗评价值差异率大，较于2008年煤耗量与经济增长不平衡，此时主要集中在高需求，低效率问题上，而煤耗评价值波动小，国内生产总值却增长快，可能是国内高的消费需求和政府发展经济产业政策转变共同刺激的结果。

4 结论及建议

煤耗量与我国经济增长显著相关，煤炭产业市场不集中，呈过度竞争状态特征，且过去几年中，我国经济增长和煤炭消耗量关系极不平衡，在高环保，低碳耗，稳增长的条件下，政府制定、组织和落实好煤炭产业结构调整政策是非常必要的，在此过程中，要尤其注意煤炭产业下的各行业部门对于煤需求的大小及其之间需求相互影响的大小，同时也注重近年在实现经济增长的同时，把控好各行业对于煤耗量的大小。为此，给出以下几点建议。

(1)促进煤耗相对分散行业内有条件的企业实现资本集中，提高煤炭产业规模效益。针对煤炭产业市场不集中，呈过度竞争状态，政府应该在相对分散行业，也即波动系数相对小行业间选择部分经营关联度相对高较有规模的企业进行合并，整合资源［10］，以点成线，以线成面提高市场集中度，提高煤炭产业规模经济效益，引导煤炭产业结构进行合理调整。

(2)要把握好相对竞争状态下的煤炭市场中的煤炭价格调控。在产业政策制定过程要特别注意饮料制造业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、烟草制品业等煤炭消耗结果系数为负数的行业，通过调整该类行业的实际煤炭需求可以有效地调整竞争状态下的煤炭相对价格，进而便于产业政策更好的实施。

(3)在确保经济增长及就业稳定的情况下，以降低整个产业煤耗量为目标的产业政策调整应该以结果系数大，也即煤耗需求弹性大［11］，但波动系数小的行业为重点对象。结果系数大，表明该行业对于煤炭的实际需求大，波动系数小，表明该行业受其它行业影响小，综合表明此类行业是产业政策最容易实施，最容易调控的行业，所以该类行业是经济增长及就业稳定的条件下，降低煤耗效果最为明显的产业政策调整重点对象。

(4)从宏观角度，利用以上模型分析给出检验一段时期产业政策的实施标准，找准产业政策制定与调整方向。对于近年产业煤耗的整体评价分析，煤炭产业政策的制定和实施应该根据近年的历史数据分析汲取经验，先从宏观角度，充分考虑到下一年预期的经济增长与煤耗量的平衡关系。对于已经实施产业政策的上一段时期，用所建立的模型对其进行考量，若 越大，则经济增长与煤耗量关系越不协调，说明应更进一步完善煤炭产业政策调控的市场机制和健全企业的经营机制;若 越大，越小，表明产业整体煤耗大，经济却增长不显著，说明应更进一步投入创新资本，促进技术进步，提高煤炭产业效率和服务质量。因此，政府根据以上的模型分析应该及时且合理地找准下一段时期的产业政策制定与调整的方向。

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