中国长期煤炭需求影响与政策选择.doc

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1、林伯强等 : 中国长期煤炭需求 : 影响与政策选择 中国长期煤炭需求 : 影响与政策选择 林伯强 魏巍贤 李丕东 内容提要 : 本文采用协整技术研究中国煤炭需求的长期均衡关系 , 估计出中 国煤炭需 求的长期收入弹性 、 价格弹性 、 结构弹性以及运输成本弹性 ; 预测未来长期煤炭需求并分 析其对环境 、 煤炭供给和煤炭价格的影响 ; 模拟解释变量不同增长率下煤炭需求的演变并 给出政策选择 。 中国高速经济增长是煤炭需求增长的主要原因 。 GDP 是引导煤炭需求的 原因 , 但煤炭需求不是引导 GDP 增长的原因 , 这也说明了将 GDP 作为解释变量的合理性 。 变量模拟得出的政策选择是工业

2、结构的调整 , 即便是微调 , 也会对煤炭需求有很大的抑制 作用 ; 煤炭出厂价格的变动对煤炭需求变动的影响不太大 , 但煤炭需求对运输成本 相当敏 感 , 因而煤炭的最终价格对煤炭需求影响很大 。 关键词 : 中国煤炭需求 协整 政策模拟 政策选择 一、引 言 能源是一国经济发展的重要物质基础 , 经济的发展往往与能源需求的上升呈正相关关系。当 前 , 世界各国的能源消费都以化石能源为主 , 由于化石能源的稀缺性和污染性 , 一国经济发展到一 定程度 , 必然受到能源和环境的双重约束。中国是个能源消 费大国 , 随着经济的增长 , 能源消费急 速增长 , 能源供需不平衡的状况日渐突出 , 同

3、时 , 能源利用率低、环境污染严重等也成为可持续发展 的制约因素。 从资源经济理论上讲 , 煤炭、石油和天然气等化石能源的不可再生性和环境污染问题通常被结 合起来考虑 , 一个封闭经济下的简单模型可用如下两个方程描述 : Rt+ 1 = Rt - qt ; Zt+ 1 - Zt = - Zt + qt 。其中 , Rt 是 t 年的不可再生资源储量 , qt 是 t 年的开采量 , 是污染物排放系数 , Zt 是累积 污染物储量 , 是污染物的分解速度。另外 , Hotelling ( 1931) 首先考虑了不可再生性对资源价格的 影响 , 他认为 , 与一般物品不同 , 即使在完全竞争的条件

4、下 , 不可再生资源的价格与其边际成本也是 不相等的 , 两者的差额被称为 稀缺租金 。 然而 , 稀缺性及其对价格的影响更多的是在理论层面进行探讨。实际上 , 多数研究更关注的是 一国的能源需求行为 , 通过计量建模 , 估计能源需求弹性 , 并模拟能源需求演化行为带来的环境影 响。国外文献对能源需求的研究所采用的计量方法主要 有 : 单方程回归模型 ( Brown, 1983; Gately and Rappoport , 1988; Brown and Phillips, 1991) ; 面板数据模型 ( Pindyck, 1980; L Miguel, 2000) ; 动态因 素需求模

5、型 ( Hogan, 1989; Watkins, 1991; Feng Yi, 2000) ; 协整和误差修正模型。其中 , 协整和误差修 正模型是应用最广的方法 , 原因在于 : 传统计量经济模型以时间序列平稳性为假设 , 当碰到非平稳 性的时间序列时 , 模型的残差过程可能也是一个非平稳过 程 , 从而与残差相关的检验统计量就会发 生偏倚 , 使相关的检验失去原有的功效 , 并可能出现线性回归无意义的 伪回归 问题。而协整方法 认为非平稳时间序列变量之间的某种线性组合是平稳的 , 它反映了变量之间一种长期均衡关系 , 并 * 林伯强 , 厦门大学经济学院金融系 , 邮政编码 : 3610

6、05, 电子信箱 : bqlinxmu. edu. cn; 魏巍贤、李丕东 , 厦门大学中国能源经 济研究中心 , 邮政编码 : 361005, 电子信箱 : wxw ei xmu. edu. cn, pidongli sohu. com。作者衷心感谢两位匿名审稿人的宝贵意见。 48 * 2007 年第 2 期 通过构建误差修正模型 ( ECM) 将变量变化分解为一个对长期均衡的偏离和短期的动态调整过程 , 使研究者能更加充分地把握变量之间的关系。因此 , 协整和误差修正模型被广泛用于拟合各国的 能源需求 , 估计能源需求弹性。例如 : Bentzen 和 Engsted( 1993) 以及

7、Bentzen( 1994) 分别估计了丹麦 能源和汽油 的需求弹性 ; Fouquet( 1995) 研究英国能源的收入需求弹性和价格需求弹性 , 并讨论增值 税对家庭能源消费行为的影响 ; Samimi( 1995) 研究澳大利亚道路交通部门的短期和长期能源需求 行为 ; Hing Lin Chan 和 Shu Kam Lee( 1997) 比较协整与其它不同计量模型在拟合中国煤炭需求上的 绩效并作出预测 ; Ramanathan( 1999) 研究印度汽油的短期和长期需求弹性 ; Mudit Kulshreshtha 和 Jyoti K. Parikh( 2000) 分行业研究印度煤炭的

8、长期需求弹性和短期动态调整行为 , 并分析经济冲击对煤 炭需求系统演化的影响 ; Lester C. Hunt 和 Yasushi Ninomiya( 2005) 研究日本能源需求、 GNP 与实际能 源价格的长期关系 , 并据此预测二氧化碳的排放量。 国内文献对中国能源需求的研究包括 : 林伯强 ( 2001) 采用协整和误差修正模型研究中国能源 消费总量与主要经济变量之间的长期关系和短期波动行为 ; 王立杰和孙继湖 ( 2002) 以及荆全忠和 苏同营 ( 2004) 采用灰色系统理论对中国煤炭需求进 行短期预测 , 指出灰色系统理论能解决数据不 足的问题 , 其短期预测效果较佳 , 长期

9、预测误差大的结论 ; 宁云才 ( 2003) 采用复合小波神经网络模 型预测中国煤炭消费年增长率 , 得出短期预测精度较高的结论 ; 刘光中和颜科琦 ( 2003) 采用组合神 经网络模型预测中国四川的电力需求 , 得出四川电力过剩是一种暂时现象的结论 ; 林伯强 ( 2003) 采 用协整和误差修正模型研究中国电力的长期需求模型和短期波动行为。这些文献为煤炭需求的研 究提供了重要参考。 对中国而言 , 煤炭一直是主要的一次能源 , 从 1978 年到上世纪 90 年代中期 , 煤炭消费比重一 直占总能源消费的 70% 以上 , 截至到 2003 年 , 煤炭消费比重仍然保持在 67 1% 。

10、从 2002 年到 2004 年 , 由于重工化进程的加深 , 中国的煤炭消费三年增加了 45% 。而另一方面 , 由于煤炭生产的安全 隐患以及运力和产能的约束 , 煤炭供需形势紧张。 2005 年至今 , 煤炭供需得到部分缓解。在未来 相当长的一段时间内 , 煤炭作为中国主要的能源消费形式不会改变。中国经济强劲的发展势头以 及重工化、城市化的进程也会进一步拉动煤炭需求的上升 , 因此 , 对中国煤炭需求进行建模及预测 对整个中国经济来说就至关重要 , 同时 , 它也能对能源战略的制定、环境质量的评估预测起到参考 作用。长期以来 , 不完善的煤炭价格机制造成的扭曲 , 不仅造成煤炭行业的效率损

11、失、增加政府财 政负担和评价煤炭企业经营成果难度 , 也间接导致其它行业能源使用的浪费 , 增加国民经济结构调 整的难度。所以 , 煤炭的市场化 , 会使价格有效 , 在煤短缺的情况下 , 煤价升高以抑制需求 , 增加煤 炭供给。 本文采用协整技术研究中国的煤炭需求。借鉴以往研究 , 本文将反映经济结构变化的变量引 入到 协整系统中 , 同时考虑运输成本的独立性和其在中国煤炭最终价格组成中占有一定比例 , 因 此 , 本文还将引入一个反映煤炭运输价格变化的变量。本文研究目标包括 : 第一 , 研究改革开放以 来中国煤炭需求的长期均衡关系 , 估算长期收入弹性、长期价格弹性、长期经济结构弹性和长

12、期运 输成本弹性 , 预测煤炭的长期需求 ; 第二 , 着重分析煤炭需求变动对环境和煤炭价格的影响 ; 第三 , 模拟解释变量不同增长率下 , 未来煤炭需求的演化路径 , 并给出政策分析与建议。 本文的结构安排如下 : 第二部分讨论模型的变量选择、数据、协整检验与 预测 , 以及文章的数据 来源 ; 第三部分分析需求增长对环境和煤炭市场供需以及煤价的影响 ; 第四部分是需求模拟分析 ; 第五部分是结论和政策建议。 二、变量选 择、数据、协整检验与预测 总的来说 , 国民收入和煤炭价格是影响煤炭需求的主要因素。另外 , 由于中国是一个转型经 49 林伯强等 : 中国长期煤炭需求 : 影响与政策选

13、择 济 , 经济结构的变化 , 特别是煤炭消费量较大的重工业产业结构的变化也会对煤炭需 求产生较大的 影响 ; 同时 , 由于中国特殊的煤炭生产和消费地理分布特征 , 煤炭从产地到消费终端的运输费用和 其它费用也会影响煤炭最终价格 , 进而影响煤炭需求 , 因此 , 本文中的价格变量被分解为煤炭平均 出厂价格和运输成本两部分。这样 , 本文的煤炭需求系统将包括五个变量 : Qt 、 Yt 、 Pt 、 Mt 和 N t 。 其中 , Q t 表示 t 年的煤炭消费量 ; Yt 表示 t 年的 GDP; Pt 表示 t 年煤炭工业出厂价格指数 ; Mt 表示 重工业增加值占工业总增加值的比例 ,

14、 它反映经济结构的变化 ; N t 是反映运输成本变化的变量 , 它既是独立的又是煤炭最终价格的组成部分 , 由于缺乏运输成本的直接数据 , 我们采用铁路货物运 输总收入与当年铁路的煤炭运输量之比来替代。样本区间为 1980 2004 年 , 数据均直接来自各年 度的 #中国统计年鉴 、 #中国工业经济统计年鉴 以及国家统计局公布的 2004 年统计公报 , 或根据 其中数据计算而得。 协整关系描述的是两个或多个非平稳时间序列的均衡关系。虽然两个或多个变量的时间序列 是非平稳的 , 但是它们的某种线性组合却是平稳的 , 那么这种线性关系就体现了变 量之间的长期均 衡关系。值得注意的是 , 协整

15、关系中的均衡概念并不是指市场出清条件 , 而是指随着时间的推移 , 系统将逐渐逼近的一种变量之间的关系 , 也即长期的稳定关系。短期内 , 随机冲击将使系统偏离均 衡关系 ; 但长 期内 , 系统 中经济 变量的 共同变 化将 使系统 恢复这 种稳定 关系。 Engle 和 Granger ( 1987) 给出了协整的定义 : 对于 m 维向量时间序列 xt , 如果 : ( 1) x t 的分量序列是 I ( d ) 序列 ; ( 2) 存在一个向量 % 0, 使得 &Xt I ( d - b) , b 0。 则称 xt 的分量序列存在 ( d, b) 阶协整关系 , 记为 xt CI (

16、d , b) , 而 称作协整向量。当 m= 2 时 , 协整向量 是唯一的 ; 当 m 2 时 , 向量时间序列 xt 中可能存在多个协整关系 , 设有 r 个线性 独立的协整向量 , 按顺序排列成一个 m r 的矩阵 (, 称为协整矩阵 , 矩阵 (的秩称为协整的秩。 常用的协整 向量 估计 方法 有 Engle 和 Granger ( 1987) 基 于残 差的 方法 和 Johansen 和 Juselius ( 1990, 1994) 的最大似然估计法。 Engle 和 Granger 的方法采用单一回归方程表达式 , 隐含地假设变 量之间只存在一个协整关系 , 对于多变量系统 ,

17、这种假设就不适用 ; 另外 , 它也没有很好地考虑解释 变量可能存在的内生性问题。相比之下 , Johansen 和 Juselius 的最大似然估计方法基于多元 VAR 框 架 , 允许变量之间的即时相互反馈作用 ( simultaneous feedback) , 并允许多个变量以 不同的速度对扰 动项进行反映与调整 , 使得系统向长期均衡靠近。 Gonzalo( 1994) 通过 Monte Carlo 模拟方法 , 发现 Johansen 的方法有 最小的均 方差 , 它们的 有限样 本性质 也与渐 近结果 一致。鉴于此 , 我 们采用 Johansen 的方法估计协整向量。 对各变量

18、取自然对数 , 分别记为 LQt 、 LY t 、 LPt 、 LMt 和 LN t , 它们之间线性关系的系数就是弹性系 数。协整关系反映的是非平稳时间序列之间的关系 , 因此 , 首先应对时间序列的平稳性进行检验。 ( 一 ) 单位根检验 常用的单位根检验方法有 ADF 检验、 PP 检验和 KPSS 检验 , 表 1 给出了检验结果。由于 ADF 检验和 PP 检验对小样本数据可能缺乏效力 , 而 KPSS 平稳性检验在选择较低的滞后截断参数 ( lag ! 根据各年度 #中国统计年鉴 , 工业增加值数据从 1992 年开始计算 , 统计口径为全部独立核算工业企业 ; 1998 年以后

19、, 工业 产值和增加值的统计口径改为全部国有及规模以上非国有企业 , 其绝对值前后不完全可比 , 但由于我们的重工 业比例变量采 用比 值的形式 , 分子分母采用相同的统计口径 , 因此 , 仍然具有一定的连贯性和可比性 ; 1992 年以前的比例数据采用 重工业净产值 与工 业净产值之比近似替代。 ) KPSS 单位根检验可参见 Kwiatkowski, D. , Phillips, P. C. D. , Schmidt, P. and Shin, Y. ( 1992) 。 50 ! ) 2007 年第 2 期 truncat ion parameters) 时 , 对小样本较为有效 ( J

20、ean Bosco Sabuhoro and Bruno Larue, 1997) 。因此 , 本文 将以 KPSS 统计量判断数据平稳性。 KPSS 的原假设是时间序列是平稳的 , 备选假设是时间序列存 在单位根 : H0 = 平稳 ; H1 = 单位根。检验结果证明四个时间序列都是一阶单整的。 表 1 单位根检验 序列 LQ LY LP LN LM KPSS 0 700397 0 721562 0 695138 0 696340 0 676123 * * * * * * * * * * 水平统计量 ADF - 0 83041 - 1 85897 - 0 79929 - 1 00664 0

21、091015 PP 0 907855 - 1 06475 - 0 20372 - 0 18018 - 0 92272 KPSS 0 096803 0 200328 0 125065 0 178274 0 095055 一阶差分统计量 ADF - 2 88379* - 2 41364 - 2 74753 - 1 78537 - 2 77866 PP - 2 21436 - 2 12973 - 2 74753 - 4 12308 - 4 86986 注 : ( 1) * * * ( * * ; * ) 表示 1% ( 5% , 10% ) 显著性水平下拒绝原假设 ; (2) 趋势假设 : 检验方程

22、仅包含截距项。 ( 二 ) 协整检验 : 长期关系的确定 Johansen 协整关系的检验统计量主要有 Trace 统计量和 Max Eigen 统计量。 Trace 统计量的原假 设是存在 r 个协整关系 , 备选假设是存在 k 个协整关系。它的计算公式为 : k i= r+ 1 其中 !i 是矩阵 (的从大到小排列的第 i 个特征根。 Max Eigen 统计量的原假设是存在 r 个协整关系 , 备选假设是 r+ 1 个协整关系。计算公式为 : LRmax( r | r + 1) = - T ln( 1 - !r+ 1 ) = LRtr ( r | k) - LRtr ( r + 1 |

23、k ) ( 2) 表 2 Johansen 协整检验 协整向量个数原假设 没有 最多 1 个 最多 2 个 最多 3 个 最多 4 个 Trace 统计量 113 1373 51 23701 27 92497 9 116322 0 732242 5% 临界值 69 81889 47 85613 29 79707 15 49471 3 841466 Max Eigen 统计量 61 90033 23 31204 18 80865 8 384080 0 732242 5% 临界值 33 87687 27 58434 21 131622 14 26460 3 841466 注 : 1 到 1。 *

24、* 表示 5% 的显著性下拒绝 原假设 ; 趋势假 设 : 时间 序列数 据存在 线性 确定性 趋势 , 协 整等 式只 有截 距项 ; 滞 后间 隔 : 表 2 的协整检验结果表明 , 根据 Max Eigen 统计量判断 , 只存在唯一的协整关系 : LQ = 0 8427L Y - 0 2579LP - 1 4425LN + 1 6154LM + 7 5995 ( 20 8382) ( - 4 6763) ( - 20 1228) ( 5 384) ( 26 9059) ( 3) 方程 (3) 反映了 1980 2004 年间中国煤炭需求的长期均衡关系 , 括号内为 t 统计量 , 系数

25、符号 均与预期相同。据此 , 我们可以推断 : 改革开放以来 , 中国煤炭需求的长期收入弹性为 0 8427, 与 Hing Lin Chan 和 Shu Kam Lee( 1997) 的估计结果基本相同 ; 长期煤炭出厂价格弹性为 - 0 2579, 价格 弹性小于 1, 说明煤炭对经济是一种必需品。长期运输成本弹性为 - 1 4425, 经济结构变量的长期 弹性为 1 6154, 这与历年煤炭需求的经济结构弹性的平均值基本吻合 , 表明长期内重工业产值比例 的上升将引发煤炭需求更大幅度的增加。表 3 给出了误差修正模型。 递归残差累积和检验 ( CUSUM) 和递归残差累积平方和检验 (

26、CUSUM of Square) 统计量都落在两 倍标准差范围内 , 表明误差修正模型的系数是稳定的。 DLQ、 DLY 和 DLP 的误差修正项系数并不显 著 , 表明短期内 , 煤炭需求并不对均衡偏离进 行调整 , 而是通过误差修正项系数显著的 DLM 和 DLN 51 * * * * * * * * * LR ( r | k) = - T ln( 1 - !) ( 1) * * * * * * 林伯强等 : 中国长期煤炭需求 : 影响与政策选择 进行调整。 表 3 误差修正模型 EC D( LQ) 1 D( LY) 1 D( LP) 1 D( LN) 1 D( LM) 1 C R squ

27、ared BG test JB test WH test RESET test D( LQ) 0 0781 ( 0 7003) 0 7520 ( 3 3228) - 0 0580 ( - 0 2102) 0 0147 ( 0 0869) - 0 0835 ( - 0 4738) 0 2308 ( 0 7455) 0 0233 ( 0 7548) 0 5853 0 4618 0 5646 0 2556 0 1339 D( LY) 0 1971 ( 1 4563) 0 1296 ( 0 4718) 0 9634 ( 2 8761) - 0 0531 ( - 0 2590) 0 0755 ( 0 3

28、532) 0 3492 ( 0 9293) - 0 0022 ( - 0 0593) 0 6208 0 0989 0 5033 0 2023 0 2040 D( LP) 0 1320 ( 0 6744) 0 3839 ( 0 9667) 0 4771 ( 0 9849) 0 2846 ( 0 9602) 0 2464 ( 0 7968) 0 9684 ( 1 7822) - 0 0437 ( - 0 8088) 0 5008 0 9779 0 7908 0 3381 0 0770 D( LN) - 0 5290 ( - 3 7364) - 0 3248 ( - 1 1305) - 1 0780

29、 ( - 3 0812) 0 5773 ( 2 6930) 0 1899 ( 0 8491) - 0 1585 ( - 0 4033) 0 1638 ( 4 1865) 0 6106 0 0440 0 3642 0 3308 0 0012 D( LM) 0 3401 ( 7 5929) - 0 0193 ( - 0 2126) 0 3508 ( 3 1650) - 0 1507 ( - 2 2216) - 0 2773 ( - 3 9181) - 0 4021 ( - 3 2331) - 0 0125 ( - 1 0098) 0 8208 0 0098 0 3706 0 5221 0 4493

30、 注 : 小括号内为 t 统计量 ; 中括号内为 P 值 ; BG test 表示 Breusch Godfrey 的序列相关检验统计量 , 滞后阶数为 4; JB test 是 残差 正态分布检验 ; WH test 表示 White 的异方差检验 ; RESET 表示 Ramsey 的回归设定误差检验 , 拟合项个数为 2。 ( 三 ) 中国煤炭长期均衡需求预测 我们将模拟 2006 2015 年中国煤炭的长期均衡需求。 各变量的目标趋势假设为 GDP 年平 均增长率 8% , 煤炭工业出厂价格增长率为 3% , 运输费用替代变量增长率为 1% , 重工业结构变量 增长率保持不变 , 求得

31、目标模拟结果 ; 而后 , 我们模拟不同 GDP 增长率下中国煤炭需求的演变路 径 , 模拟结果如表 4。 模拟结果表明 , 在目标趋势假设下 , 2015 年的煤炭消费量将达 31 5 亿吨左右 , 说明在现有的能 源消费结构下 , 保持高速经济增长速度和现有重工业比例要严重依赖煤炭。对不同 GDP 增长率的 模拟结果表明 , 6 5% 的 GDP 增长率使得中国在 2015 年的煤炭需求预测值为 27 75 亿吨 , 比目标预 测值少 3 74 亿吨 ; 7 5% 的 GDP 增长率使中国在 2015 年的煤炭需求预测值为 30 19 亿吨 , 比目标预 测值少 1 3 亿吨 ; 8 5%

32、 的 GDP 增长率使中国在 2015 年的煤炭需求预测值为 32 84 亿吨 , 比目标预 测值多 1 35 亿吨。 由于预测是基于历史数据的 , 而未来能源消费结构的变动、收入增长的波动、产业结构的变化 以及随着中国经济开放度增加所引发的能源市场的各种不确定性都会对预测的结果产生影响。但 协整关系反映的是一种长期的均衡关系 , 以它进行预测从长期来看仍然具有较强的参考价值。 ! 各变量 2005 年的取值根据国家统计局的 2005 年的季度公告估计而得。 52 ! 表 4 中国煤炭长期需求预测 ( 单位 : 亿吨 ) 2007 年第 2 期 目标趋势假设 : 8% GDP 增长率 ; 0%

33、 重工业结构变量增长率 ; 3% 煤炭工业出厂价格增长率 ; 1% 运输费用替代 变 量增长率 年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 长期需求预测结果 20 03 20 95 21 92 22 94 24 00 25 11 26 27 27 49 28 76 30 09 31 49 6 5% GDP 增长率 20 03 20 69 21 38 22 09 22 82 23 57 24 36 25 16 26 00 26 86 27 75 模拟不同 GDP 增长率 7 5% GDP 增长率 20 03 20 87 21

34、 74 22 65 23 60 24 59 25 62 26 69 27 81 28 97 30 19 8 5% GDP 增长率 20 03 21 04 22 11 23 23 24 41 25 65 26 95 28 31 29 75 31 26 32 84 三、中国 煤炭需求增长的影 响 中国高速经济增长是煤炭需求增长的主要原因。煤炭需求和 GDP 的 Granger 因果关系检验表 明 , 在 5% 的显著性水平下 , GDP 是引导煤炭需求的原因 , 但煤炭需求不是引导 GDP 增长的原因 , 这 也说明了我们将 GDP 作为解释变量的合理性。对中国而言 , 改革开放后经济快速发展是一

35、种粗放 型的经济增长方式 , 高能耗、高投入、低附加值是其增长特点 , 这种经济增长方式导致了对能源需求 的迅速上升 , 而煤炭又是中国首要的一次能源形式。这种 Granger 因果关系是符合预期的。 ( 一 ) 中国煤 炭需求增长对煤 表 5 中国煤炭需求和 GDP 的 Granger 因果关系检验 炭市场和价格的影响 原假设 F 统计值 P 值 近几 年中 国 经济 的 高速 增 煤炭需求不是 GDP 的 Granger 原因 0 08444 0 91938 长 , 城镇化的加速 以及相应的重 GDP 不 是煤炭需求的 Granger 原因 3 88770 0 03950 工化 使得煤炭需

36、求增长迅速。由于煤炭价格管制的进一步放开 , 旺盛的需求促使煤炭价格快速 上升 , 目前绝大部分煤炭企业超能力生产 , 同时一些乡镇煤矿也在没有很好的生产安全条件下 , 超 负荷生产 , 造成多起矿难。小煤矿的煤炭产量约占近年来中国煤炭供给的三分之一 , 在平衡当前煤 炭供需上贡献很大 , 但是 , 小煤矿浪费严重 , 安全隐患严重 , 相关部门已经开始对其进行关闭 , 整顿 与改造。注重煤矿安全以及部分煤矿的衰老报废 , 中国未来煤矿的产能增长可能跟不上需求增长。 中国煤炭工业研究中心的研究表明 , 2010 年全国 煤炭可供量为 20 亿吨 , 这与本文预测的煤炭均衡 需求量 2010 年

37、的 25 1 吨有一定的缺口。需求的增长趋势在国内产能无法保证的情况下 , 只有通 过增加煤炭净进口量 , 或寻找替代能源形式来缓解。因此 , 可预见的是 , 在煤炭价格不受管制的情 况下 , 供需缺口将使得煤炭价格存在继续上涨的压力。 应当说 , 本文预测的煤炭均衡需求量 2010 年的 25 1 吨是比较保守的 , 这一点 , 我们可以通过 电力行业对煤炭的需求来印证。近几年燃煤火电装机大幅增加将导致中长期的煤炭需求大幅增长 ! 中国煤炭在 1985 年以前实行统配煤制度 , 国家定价 ; 1985 年经国务院批准 , 全国统配煤矿实行投入产出总承包 , 实行 指令 性、指导性价格和协议价

38、 3 种方式 , 煤炭价格出现了双轨制 ; 1993 2001 年实行电煤指导价 ; 2002 年后取消电煤指导价。 53 ! 林伯强等 : 中国长期煤炭需求 : 影响与政策选择 是不争的事实 , 因为这些电厂已经在建。中国 2004 年燃煤火电装机为 3 25 亿千瓦 , 预测到 2007 年 , 中国燃煤火电装机可能达到 5 3 亿千瓦 , 到 2010 年达到 6 5 亿千瓦 , 大约是 2004 年中国燃煤火 电装机的两倍 , 也是美国燃煤火电装机的两倍。中国电煤消费量 2000 年是 5 亿多吨 , 至 2004 年已 接近 10 亿吨 , 除非采取措施减低电力的煤炭消费量 , 到

39、2010 年单电力行业就可能消费 20 亿吨煤。 2006 年的计划内电煤价与市场价并轨使人们十分担心煤炭价格对经济的影响。 另一方面 , 能源消费是所有行业的生产过程以及人民生活必不可少的。中国的一次能源消费 形式以煤炭为主 , 煤炭消费主要集中在电力、钢铁、水泥这三大行业中 , 而电力又主要集中在建材、 冶金 和化工行业上。这些行业的产品都直接成为人民的生活消费品 , 或成为其它行业的中间投入 品 , 煤炭价格的持续上涨将可能引发其它行业的成本上升 , 影响其它行业的发展 , 进而可能出现成 本推动型的通货膨胀。以往两次石油冲击的经验表明 , 能源价格的高涨往往导致发达国家的经济 增长停顿

40、 , 同时伴随高通货膨胀的 滞胀 现象 , 这是因为发达国家的能源消费形式以石油为主。相 比之下 , 中国的能源消费形式以煤炭为主 , 煤炭价格可能的持续高速增长对经济的影响不容忽视。 既然煤炭产能增长有限 , 供需缺口将促使煤炭价格高位徘徊甚至出 现更高的增长 , 因此 , 探讨如何 从需求层面有效降低未来煤炭需求是更为有意义的问题。本文的最后部分将从需求层面上进行政 策模拟分析 , 以提供有效抑制煤炭需求的政策选择。 ( 二 ) 中国煤炭需求增长的环境影响 中国的煤炭消费大部分用于火电厂、工业锅炉和工业窑炉进行直接燃烧 , 这种煤炭消费方式预 计在我们的预测区间内不会多大的变化。加上估计有

41、 60% 左右的原煤在直接燃烧前没有经过洗 选或净化处理 , 这直接导致了我国严重的燃煤型大气污染。煤炭燃烧过程中产生大量的二氧化硫、 氮氧化合物和烟尘是环境污染的主要因素 , 二氧化硫和氮氧化合物进入人体肺部 , 容易引发支呼吸 道疾病 , 同时它们也是形成酸雨的主要原因 , 酸雨污染会直接导致耕地、湖泊酸化 , 致使农产品和水 产品减产 , 森林面积减少 , 甚至破坏生态系统稳定 , 同时酸雨还会腐蚀建筑物和金属设备 ; 大量的烟 尘也影响人类健康 , 同时也会影响植物的光合作用。另外 , 煤炭燃烧也产生大量的二氧化碳 , 虽然 二 氧化碳并不会直接污染空气 , 但它却被认为是主要的温室效

42、应气体。据美国能源信息局 ( EIA ) 统计 资料 , 2003 年中国煤 炭消费 产 表 6 煤炭消费增长产生 的各种废气排放量估计 ( 单位 : 亿吨 ) 世界煤炭消费产生的二氧化碳排放 需求预测量 排放量 排放量 排放量 都议定书 第一阶段中负有二氧化碳 2006 20 95 38 21 0 227 0 132 减排义务的国家 , 但可预见中国面临 2007 21 92 39 98 0 237 0 138 的国际社会上的二氧化碳减排压力 2008 22 94 41 83 0 248 0 144 将越来越大。 2012 27 49 50 13 0 298 0 173 截至到 2015 年

43、中国燃煤产生的二氧 2013 28 76 52 45 0 312 0 181 化硫、二氧化碳和氮氧化合物的排放 2014 30 09 54 87 0 326 0 189 量 。结果 见表 6。 由表 6 我们可以看出 , 至 2015 年 , 由煤炭消费增长而产生的二氧化碳排放量将增长 57% , 二氧 ! 以最近三年煤炭的各种废气排放系数的平均值作为未来的排放 系数。其中 , 燃 煤的二氧 化碳排放 量来自美 国能源信 息 局 ( EIA) ; 以中国的工业二氧化硫排放量作为燃煤二氧化硫排放量 ; 氮氧化合物排放系数以国家环保总局数据近似计算 。 54 生的二氧化碳为 27 31 亿吨 ,

44、约占全 均衡煤炭 二氧化碳 二氧化硫 氮氧化合物 年份 总量 的 29 36% , 虽然 中国 不是 # 京 2005 20 03 36 52 0 217 0 126 2009 24 00 43 76 0 260 0 151 2010 25 11 45 79 0 272 0 158 为了更直观地表示预测区间有 2011 26 27 47 91 0 285 0 165 害气体排放量的情况 ,我们大致估计 ! 2007 年第 2 期 化硫排放量和氮氧化合物排放量将增长 37% 。在现有环保技术和工艺、以及排量标准下 , 煤炭消 费所产生的各种废气都将显著增长 , 这将对我国的大气环境产生很大的压力

45、。因此 , 保持以煤炭为 主的能源消费形式 , 还必须考虑煤炭燃烧所产生的外部性问题 , 也即环境污染问题。提高煤炭利用 效率 , 加强技术改进 , 制定更为严格的排放标准 , 征收排污费 , 内部化污染成本都是控制污染的手 段。而从 长远的角度看 , 最根本的手段却是要减少经济发展对煤炭的依存 , 调整能源结构 , 大力发 展清洁能源和可再生能源。 四 、煤炭需求模拟分析 根据上述需求模型 , 我们进一步对煤炭需求进行模拟分析。我们发现较低的 GDP 增长率可以 降低煤炭需求。但是保持经济高速增长 ( 约 8% ) 是中国社会发展和劳动就业的保障 , 因此 , 它不该 纳入我们的政策模拟分析中。相反 , 其它三个变量都是政府部门能够通过产业政策、价格指导政策 加以影响的 , 因此在一定程度上都能成为抑制煤炭需求的政策工具。我们在目标假设的基础上 , 逐 个 改变 GDP 以外三个变量的变动幅度 , 模拟未来煤炭需求的演变路径。模拟结果如表 7。 表 7 中国煤炭长期需求模拟分析 ( 单位 : 亿吨 ) 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 均衡 需求 预测 结果 20 95 21 92 22 94 24 00 25 11 26 27 27 49 28