我國煤炭需求峰值預測及應對

2015年第2期《發(fā)展研究》我國煤炭需求峰值預測及應對●李維明[內容提要]在當前資源環(huán)境形勢日 益嚴峻的背景下,預測我國煤炭需求峰值提前做好產(chǎn)能規劃與部署,對于科學(xué)推動(dòng)煤炭消費總量控制,實(shí)現煤炭產(chǎn)業(yè)健康、穩定和可持續發(fā)展意義重大。本文基于計量經(jīng)濟學(xué)理論,針對1978- 2013 年的樣本數據,構建了基于煤炭需求的多因素協(xié)整模型(CM)、誤差修正模型(ECM)和向量誤差修正模型( VECM)。比較發(fā)現,ECM的模型性能和擬合效果更佳，故基于ECM對未來(lái)我國煤炭的需求峰值進(jìn)行了預測和分析。結果表明,我國煤炭需求峰值預計出現在2020年,峰值水平為45億噸;2020年前,煤炭需求量年均增幅3.9% ,2020年后開(kāi)始出現下降,年均降幅0.76% ,到2030年降至42億噸。面對即將到來(lái)的煤炭峰值,政府管理部門(mén)應及早謀劃、加強應對,切實(shí)推動(dòng)煤炭產(chǎn)業(yè)轉型升級和可持續發(fā)展。[關(guān)鍵詞]煤炭需求 峰值應對中圖分類(lèi)號:F407.21文獻標識碼:A文章編號:1003 -0670(2015)03 -0023 -6近年來(lái),煤炭消費的過(guò)快增長(cháng)及其低效、不清潔利用煤炭需求及峰值預測是一項涉及經(jīng)濟-能源-環(huán)境使得我國資源、環(huán)境、經(jīng)濟和社會(huì )可持續發(fā)展問(wèn)題日益突的復雜系統工程。研究方法大體分為兩類(lèi):直接預測法和出。實(shí)施煤炭總量控制,倒逼能源結構調整和煤炭清潔高間接預測法。直接預測法(也稱(chēng)部門(mén)分析法)指的是通過(guò)效利用，已成為我國推進(jìn)生態(tài)文明建設和綠色發(fā)展的必然直接估計各主要耗煤行業(yè)的煤炭需求量,匯總形成對煤炭要求。事實(shí)上,我國政府已開(kāi)始高度重視能源結構調整，需求總量的估計(郭云濤,2004;曾琳,2014)。而間接預測特別是控制煤炭消費總量和降低煤炭在能源消費中的比法則是指通過(guò)估計煤炭需求與其驅動(dòng)因素之間的內在關(guān)重?！睹禾抗I(yè)發(fā)展“十二五”規劃》(發(fā)改能源[2012]640系來(lái)構建模型,從而為煤炭需求預測提供依據和參考,模號)提出,2015年我國煤炭產(chǎn)量和消費量都要控制在39億型主要涉及:EG誤差修正模型(Chan and lee,1979)、BP神噸。2013 年9月國務(wù)院印發(fā)的《大氣污染防治行動(dòng)計劃》經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型(寧云才,2003)、向量自回歸模型(林伯強等,提出,到2017年,煤炭占-次能源消費比重降低到65%以2007)、面板數據模型( Cattaneo ,2010)、灰色滾動(dòng)機制模型下。國家能源局則提出2015年就要實(shí)現這-目標。2014( Kumar and Jain ,2010)等?？v觀(guān)現有文獻不難發(fā)現，已有年6月13日召開(kāi)的中央財經(jīng)領(lǐng)導小組第六次會(huì )議上,習近成果多是煤炭景氣時(shí)期所開(kāi)展的研究,研究目的主要是應平同志更是提出要大力推動(dòng)能源消費革命、抑制不合理能對煤炭供不應求的局面，很少涉及峰值測度問(wèn)題。而專(zhuān)門(mén)源消費等主要任務(wù)。這意味著(zhù),消費側敞開(kāi)口子供應的模針對煤炭經(jīng)濟下行以來(lái)所開(kāi)展的峰值預測研究,目前國內式將終結,煤炭消費將受到新的更大限制。在這一新形勢外成果還幾乎沒(méi)有。本文借助計量經(jīng)濟學(xué)理論和方法,從下,對煤炭需求及其峰值水平和出現時(shí)間的準確預測,將分析煤炭需中國煤化工圣濟發(fā)展水平作為成為科學(xué)制定中長(cháng)期煤炭總量控制目標和策略的關(guān)鍵。主要解釋變MYHC N M H G源效率作為重要變23.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟量納人模型,在深人探尋煤炭需求與這些驅動(dòng)因素之間函能耗和煤炭消費強度。數關(guān)系基礎上,對未來(lái)煤炭需求發(fā)展趨勢和峰值做出估(四)產(chǎn)業(yè)結構計,進(jìn)而為制定煤炭總量控制政策和我國能源發(fā)展規劃提國民經(jīng)濟三次產(chǎn)業(yè)之間的能耗差異很大,相比第一、供決策參考。三產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè)的能耗水平要高出很多。尤其對能源結-、煤炭需求的主要影響因素構以煤為主的我國來(lái)說(shuō)，工業(yè)化城市化的快速推進(jìn)以及(一)煤炭?jì)r(jià)格基礎設施建設規模的不斷擴大,對煤炭這一基礎能源形成按照一般經(jīng)濟學(xué)理論,價(jià)格是決定需求的主要因素。巨大的直接和間接需求。因此,產(chǎn)業(yè)結構調整尤其是二產(chǎn)1993年之前,我國煤炭?jì)r(jià)格受到嚴格管制,實(shí)行政府定價(jià)。結構的變動(dòng),會(huì )對綜合能耗產(chǎn)生較大影響,在煤炭需求建隨著(zhù)社會(huì )主義市場(chǎng)經(jīng)濟體制的初步建立,國家開(kāi)始逐步放模與分析過(guò)程中必須要充分考慮這一-因素。開(kāi)除電煤之外的煤炭?jì)r(jià)格,但占煤炭消費量- -半以上的電(五)城市化水平煤,仍長(cháng)期執行低于市場(chǎng)價(jià)格的政府指導價(jià)。盡管2001年伴隨城市化進(jìn)程的加快,我國農業(yè)人口不斷向非農產(chǎn)后國家決定全部放開(kāi)電煤價(jià)格,但由于電價(jià)改革的敏感業(yè)向城市轉移,從而促使城市人口數量增多、城市規模不性,實(shí)際上仍對其實(shí)施經(jīng)常性千預。直到2012年底,國務(wù)斷擴大。這-過(guò)程中,大規模的基礎設施、住房以及交通院出臺《關(guān)于深化電煤市場(chǎng)化改革的指導意見(jiàn)》,明確提出運輸體系建設等必然帶動(dòng)建材、鋼鐵、化工等高耗煤行業(yè)自2013年起取消重點(diǎn)合同,取消電煤價(jià)格雙軌制,由此,煤快速發(fā)展,從而導致煤炭需求增長(cháng)。與此同時(shí),城市居民炭?jì)r(jià)格開(kāi)始真正走向市場(chǎng)化。本研究將煤炭?jì)r(jià)格作為自和農村居民的能源利用方式和消費水平差別很大。較為變量納人模型,以檢驗其是否影響煤炭需求,假如變量不完善的能源供應基礎設施,包括電力供應設施、天然氣和顯著(zhù),則舍棄。城市煤氣管道、熱力供應管道等,使城市居民可以享受較(二)經(jīng)濟發(fā)展水平好的能源服務(wù);而農村居民受能源基礎設施、自身支付能一個(gè)國家的經(jīng)濟發(fā)展水平通常采用人均國內生產(chǎn)總力等因素制約,所享受的能源服務(wù)較城市明顯減少,所產(chǎn)值來(lái)表征。一般而言,在- -定發(fā)展階段內,人均國內生產(chǎn)生的煤炭需求也要少很多?？傊邓皆礁?人均能源消費量就越大。煤炭是我國的主(六)環(huán)境政策體能源,經(jīng)濟發(fā)展離不開(kāi)能源尤其是煤炭的消費,煤炭是近年來(lái),低碳生活、環(huán)境保護、經(jīng)濟的可持續發(fā)展8益現代工業(yè)生產(chǎn)中重要的中間投人要素。相應地,經(jīng)濟發(fā)展受到各國的廣泛重視,環(huán)境問(wèn)題已成為世界性熱點(diǎn)。- -系同樣影響煤炭需求,是促進(jìn)我國煤炭需求增長(cháng)的重要動(dòng)列環(huán)保政策的出臺使得環(huán)境質(zhì)量?jì)r(jià)值開(kāi)始顯現,對能源供力求技術(shù)與能源戰略的影響也愈發(fā)明顯。通常來(lái)講，環(huán)境政(三)能源效率策對煤炭需求起作用的方式,主要是通過(guò)政府制定越來(lái)越能源效率指的是單位能源所帶來(lái)的經(jīng)濟效益。其主嚴格的燃煤污染排放標準或者出臺直接的“控煤”政策等,要受能源結構與技術(shù)進(jìn)步等因素影響。由于石油、天然推動(dòng)煤炭清潔利用以及能源結構和產(chǎn)業(yè)結構調整,進(jìn)而達氣水(核)電等是較煤炭更為高級|的能源品種的邊際效率到控制煤炭需求的目的。出于對影響因素獨立性、可量化及其之間的邊際替代率不同,因此,在存在替代可能的前和數據可獲取性的考慮,環(huán)境政策這一因素在本文中暫通提下,能源結構變動(dòng)會(huì )直接影響能源效率進(jìn)而影響作為我過(guò)能源效率、產(chǎn)業(yè)結構等指標來(lái)反映。國主體能源的煤炭的供需狀況。而技術(shù)進(jìn)步對煤炭需求二、基于煤炭需求的多變量計模型的建立起作用的方式主要是通過(guò)采用新技術(shù)、新工藝新手段,提中國煤化工升設備工作效率,簡(jiǎn)化交易過(guò)程,進(jìn)而有效降低單位產(chǎn)品在對煤MYH! CN MH C建模時(shí),首要問(wèn)題242015年第2期《發(fā)展研究》是變量與數據的選擇問(wèn)題?；谥笜舜硇院蛿祿色@考慮到變量的顯著(zhù)性以及模型的整體性能，選取第一得性的考慮,煤炭?jì)r(jià)格經(jīng)濟發(fā)展水平、能源效率、產(chǎn)業(yè)結個(gè)方程來(lái)反映系統的長(cháng)期協(xié)整關(guān)系(如表3所示) ,進(jìn)而對構、城市化水平等影響因素分別采用煤炭工業(yè)品出廠(chǎng)價(jià)格模型殘差做單位根檢驗,發(fā)現屬平穩序列,且在0均值上下指數(CPR, -)、人均GDP(GDP ,萬(wàn)元)、能源效率(億元/波動(dòng),驗證了協(xié)整關(guān)系的正確性。億噸標煤, EEF).第二產(chǎn)業(yè)比重(PSI,%).城市化率.由CM各變量系數t統計量可知,其彈性表出均符合(URB,% )等指標來(lái)反映。各變量數據來(lái)自歷年的中國統經(jīng)濟學(xué)意義:煤炭消費量與人均GDP、二產(chǎn)比重城市化率計年鑒以及國家統計局網(wǎng)站(為剔除物價(jià)波動(dòng)因素,對各之間存在顯著(zhù)正向關(guān)系,而與能源效率存在明顯負向關(guān)經(jīng)濟變量進(jìn)行了1978 年不變價(jià)處理) ,樣本考察期為系。1978- 2013 年。實(shí)證過(guò)程借助計量經(jīng)濟軟件EVIEWS6. 1表2各變序列的Johansen協(xié)整檢驗實(shí)現。(二)各變量序列的平穩性檢驗原假設特征根Trace統計量5% 顯著(zhù)水平|1%顯著(zhù)水平利用ADF和PP檢驗方法對各序列進(jìn)行平穩性檢驗。None* *| 0. 8301142 1975 .69.8188 .7. 8188表1結果顯示，1978- -2013 年所有序列均非平穩,但CC、At most1* * 0.689583. 701047. 856154.6815GDP"、URB、EEF為二階單整序列,PSI和CP為-階單整序At most2* * 0. 5722745. 099529.797135. 4582列。At most 30. 307017.036915. 494719. 9371表1變量平穩性檢驗Atmost4| 0. 13894. 9342 .3. 84156.6349水平統計量-階差分統計量二階量分統計量特征根Max - Eigen統計量|5%顯著(zhù)水平1%顯著(zhù)水平序列ADF| PIADFPPPINone* *| 0. 8356958. 496533. 8768.39.3701XC |-1.3523| -0.8572 -25884 -244246 -8.2962* *|-8.2133*At most1* * 0.6778938. 601427. 584332 7152CDP'|0.7857 34801| -0.1711 0.0569 -23967* | -5.144At most2* * 0.4787628. 062521. 131625. 8612URB-I.1863| -0.6010 -23715 -23387 |-9.5339*9 -9.7005*At most3| 0. 2213212 102814. 264618 5200EF -3.3984 -20427 -3.5064| -23979 -4.8635** -7.3203*Atmost4.0. 201054.9342 .6. 6349S[I -1.9587 -1.7733 -3.6344* *-3.6344* *注:5%和1%臨界值為MeacKinnon - Haug - Michelis( 199)臨界值。CP | -3.2798 -1.8468 -3.3188*| -3.5157*表3協(xié)整模型(CM)注:本文中( *)和(*●)均分別表示該統計量值在5%和1%的顯著(zhù)協(xié)整方程: .對數似然函數值-23. 9633性水平下拒絕原假設。標準化的協(xié)整系數(標準誤差)[t統計量|CCGDPSTREEFURB(三)各序列的協(xié)整檢驗1.000 -20.9753-0. 21150.009147-0. 5130根據協(xié)整理論,兩個(gè)以上不同階數單整序列通過(guò)線(xiàn)形(2 0474)(0 030)(0. 00)(0.0631)組合可構成低階單整序列從而形成協(xié)整關(guān)系。本文采用[10.2451* *][5.7134* *]|[-9.1595* *] [8.1325* *]Johansen方法對各變量進(jìn)行協(xié)整檢驗并確定它們之間的符號關(guān)系。結果顯示(表2),在1%顯著(zhù)性水平下變量序列注:經(jīng)反復驗中國煤化工入協(xié)整方程。之間存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系。:YHCNMHG2:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟.(四)多變量(V)ECM的建立表4模型效果評價(jià)向量誤差修正模型( VECM)是對諸變量施加了協(xié)整模型分布AIC值SC值約束的向量自回歸模型,僅使用于具有協(xié)整關(guān)系的序列建VECM|正態(tài)分布(Normal)4. 83657. 7842模?；谇耙炎C明的協(xié)整關(guān)系,可構建VECM如下。CM正態(tài)分布( Normal)1. 60911. 8290[0.029 2.62 0.015 -005 0.18 7ECM|正態(tài)分布(Normal)0. 42410.061370.011 -0.30 000008 0001 0.0020OYt=(0.86 -5.76 0.51 0.0086 0.89| X0T4+13.42 -087.48 1.56 0.95 0.31(0.089 -0.39 -0.039 0.011 0.38三基于ECM的煤炭需求峰值預測進(jìn)行預測之前,需對模型擬合效果和預測效果進(jìn)行評[0.59 -46.51 -0046 0.0048 0.160.0071 -0.69 -0001 0.000 -0.040價(jià)。由統計檢驗結果可知(表5),ECM模型性能整體良0.025 -7.43 -0.19 0.0036 -1.89好,可對煤炭需求的短期波動(dòng)和長(cháng)期均衡進(jìn)行直接描述。-0.87 1486.4 1.01 -0.38 -21.840.037 235 0.031 00041 0.36表5 ECM 統計檢驗[0.068 10.32]-.00520.018檢驗結果含義-0.181.48-0, 1131. 16R' =0.9360 R2 =0.9181擬合效果良好. 0.096」D. W. =2. 1595,接近2殘差不存在一 -階自相關(guān)| LM(2)統計量值1. 7972, LM(3)統其中,Y=[Cc coPe STR即UuRB]'|計量值1.1475,LM(4)統計量值殘差不存在高階自相關(guān)0.936....均不顯著(zhù)romu=[ -20.97535 -.21 0. 09417 -. 5130] XYt+ 9.8901JB統計量值0 01728 ,不顯著(zhù)殘差服從正態(tài)分布此外,根據Hendry從-般到個(gè)別的建模方法逐步剔WH統計量值1. 1681 ,不顯著(zhù)殘差不存在異方差除回歸系數不顯著(zhù)的滯后期項,可建立簡(jiǎn)潔的ECM方程| RESSET(2)統計量值1. 1166,不顯模型具有穩定性和合理性如下:CUSUM(遞歸殘差累積和檢驗)和scc=0.66* 0cCc(-2)- 0.072*68EF+ 0.03032$68四(-2)2 + 23.5668*8 GDPCUSUM of Square (遞歸殘差累積平- 21. 2280* GDP?(-2) + 0. 2408* 0URB+O. 1632*APSI-0. 2726*eam(-1)[-9. 1280*[2 419.3875"]方和檢驗)統計量均落在兩倍標準模型系數具有穩定性[-2. 59091[2.4310啊[4. 4024*][34111*]1差范圍內其中,方括號內為回歸系數t統計量。圖1給出了模型在樣本區間內的擬合值實(shí)際值以及表4列出了基于VECM、ECM和CM的AIC值和SC值,該值越小越好?？梢钥闯? ECM的模型性能優(yōu)于兩者之間的誤差?？梢钥闯? ECM的擬合效果較好,模型誤差多分布在- -一個(gè)較小的范圍內(2% -4% ) ,滿(mǎn)足預測要VECM和CM,具有更好的擬合效果,因此本文選擇ECM來(lái)求刻畫(huà)煤炭需求和各驅動(dòng)因素之間的關(guān)系。由ECM可知，為完成對未來(lái)我國煤炭需求峰值的預測和估計,需要所有統計量檢驗值在1%和5%的顯著(zhù)性水平下均顯著(zhù),誤設定相關(guān)經(jīng)濟變量的趨勢值,本文采用各大機構發(fā)布的預差修正項的系數為負值( -0. 2726) ,符合負向調整機制。估值作為參中國煤化工期為2014 - 2030年。YHCNMH G!62015年第2期《發(fā)展研究》圉1煤炭消費量的實(shí)際值、擬合值和誤差項為成熟,但仍受到諸多因素的制約,如變量選擇過(guò)程全面性與獨立性及數據可獲得性之間的矛盾、各變量在預測期取值科學(xué)性的問(wèn)題等,都在一定程度上影響著(zhù)模型的預測效果。更為先進(jìn)的預測技術(shù)以及基于不同類(lèi)別預測模型如計量、灰色、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機等所開(kāi)展的組合預測有待進(jìn)一步深人研究。圖2 2030 年之前的煤炭需求預測35表6參數設定20預測參考值.變量; 20|| 2015 2020| 2025 2030EEP(2010年不變價(jià))0.96 1.14 | 1.33 1.52CDP增長(cháng)率(% ,當年價(jià))| 7.40 6.60 5.60 4.60GDP"1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013 2018 2023 2029人口(億人)13.74| 13.99 14.12| 14. 11[士歷史煤發(fā)消史量士煤光美水量預鉆值]PSI(當年價(jià))45.5 42.8| 39.3| 37.2URB56.57 | 62.3967.07| 70. 58四應對煤炭需求峰值到來(lái)的相關(guān)建議注:本研究預測過(guò)程未設定情景，各變量趨勢值選擇最有可能發(fā)生的(一)加強煤炭需求及峰值預測研究,科學(xué)制定我國煤情況。炭消費總量調控目標和策略資料來(lái)源:國務(wù)院發(fā)展研究中心,世界銀行:《中國中長(cháng)期能源發(fā)展戰基于煤炭需求預測結果科學(xué)設定我國煤炭總量控制略研究>《中國:推進(jìn)高效、包容、可持續的城鎮化》.(2030年的中國;建設現代化和諧有創(chuàng )造力的社會(huì ))。目標，如2015年可設定為39億噸,2020年為45億噸,2025年為44億噸,2030年為42億噸;同時(shí),根據峰值出現前后根據模型預測結果(圖2) ,我國煤炭需求量峰值出現煤炭需求的不同增速(年均分別為3.9%和-0. 76% ),制在2020年附近，峰值水平為32. 39億噸標準煤,折合原煤定差異化的總量控制策略確保煤炭總量控制工作穩步有45.34億噸(與中國能源研究會(huì )牽頭的“中國煤炭峰值預序推進(jìn)。測”課題組初步預測結果接近,可相互印證”)。2020年之(二)注重產(chǎn)業(yè)結構調整,能源結構優(yōu)化和加強煤炭清前,我國煤炭需求量年均增速3.9% ;之后,伴隨能源效率潔高效利用是實(shí)現煤炭總量控制目標的關(guān)鍵的逐步提升和經(jīng)濟結構中二產(chǎn)比重的持續下降,煤炭需求實(shí)證結果表明,產(chǎn)業(yè)結構、能源效率對煤炭需求的影量將緩慢下降(年均降速0.76% ) ,并在2030年降至29.99響非常顯著(zhù)且符合經(jīng)濟學(xué)意義。為實(shí)現煤炭總量控制目?jì)|噸標煤的水平。標,就必須要充分挖掘產(chǎn)業(yè)結構調整、能源結構優(yōu)化潛力，需要指出的是,不同預測方法各有利弊,本文所采用大力推動(dòng)非化中國煤化工展。與此同時(shí),還的多變量計量模型作為-一種間接預測方法,盡管目前已較要充分意識到:MYH. CNM H G.的能源稟賦特27產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟征推動(dòng)能源生產(chǎn)和消費革命并非要“革”煤炭“命”,即使注釋:峰值到了,煤炭消費量2030年也不低于40億噸,因此,煤①"中國煤炭峰值預測”課題組利用直接預測方法初步預測炭清潔高效利用大有作為。我國煤炭消費將在2020年達到峰值47億噸。其中,鋼鐵、建材(三)加強能源戰略規劃和政策的超前謀劃,科學(xué)做好耗煤量在2015年達到峰值,電力行業(yè)用煤量2020年后基本穩定、略有增長(cháng),而化工用煤量則在2025年達到峰值。下一階段的煤炭產(chǎn)能規劃和部署綜合考慮煤炭需求預測結果以及目前我國的煤炭產(chǎn)參考文獻[1]寧云才煤炭需求預測的復合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型[J].能狀況(據煤炭工業(yè)協(xié)會(huì )數據,目前我國煤炭產(chǎn)能達40億煤炭學(xué)報,2003(1).噸,產(chǎn)能建設超前3億噸左右;預計到2020年,全國煤礦可[2]郭云濤.中國煤炭中長(cháng)期供需分析與預測[J].中國煤利用產(chǎn)能40億噸,產(chǎn)能缺口5億多噸) ,不難發(fā)現,短期內炭,2004(19).全國煤炭市場(chǎng)供大于求問(wèn)題十分突出,而從中長(cháng)期看煤炭[3]林伯強,魏巍賢,李丕東.中國長(cháng)期煤炭需求:影響與政的安全穩定供給仍值得高度關(guān)注。建議國家充分研判煤策選擇[J],經(jīng)濟研究,007(2)2炭供需形勢,科學(xué)部署產(chǎn)能，引導市場(chǎng)理性投資及產(chǎn)能有[4] 易丹輝.數據分析與Eviews 應用[M].北京:中國人民.序釋放,積極應對我國短期煤炭產(chǎn)能過(guò)剩的局面;與此同大學(xué)出版社,08.0時(shí),繼續推進(jìn)煤炭大基地、大集團、大礦井、大通道建設,鼓[5]曾琳.煤炭峰值頇測與對策研究[J].煤炭經(jīng)濟研究，勵企業(yè)“走出去”,確保煤炭的長(cháng)期穩定供應和國家能源安2014,34(4).全。[6]國務(wù)院發(fā)展研究中心,世界銀行.2030年的中國:建設(四)正確發(fā)揮政府在煤炭總量控制中的作用現代化和諧有創(chuàng )造力的社會(huì )[ M] ,北京:中國發(fā)展出版社,2013.正確處理政府與市場(chǎng)關(guān)系,為實(shí)施煤炭總量控制創(chuàng )造[7]國務(wù)院發(fā)展研究中心。中國中長(cháng)期能源發(fā)展戰略研究公平、有效的競爭環(huán)境。在供給側，重點(diǎn)要嚴厲打擊違規[M],北京:中國發(fā)展出版社,2013.[8]國務(wù)院發(fā)展研究中心,世界銀行.中國:推進(jìn)高效、包容、建設和超能力開(kāi)采行為,充分發(fā)揮市場(chǎng)機制,以嚴格的安全、環(huán)保等外部性標準依法淘汰落后產(chǎn)能;要加快研究出可持續的城鎮化[ M] ,北京:中國發(fā)展出版社,2014.[9] Chan H L Lee S K. Modelling and forocasting the demand臺商品煤質(zhì)量標準與質(zhì)量管理實(shí)施細則,從環(huán)保角度嚴格for coal in China[J]. Energy Economics ,1997 ,19(3).限制劣質(zhì)煤炭的進(jìn)口長(cháng)途運輸和異地利用。在需求側，[10] Chavez S G, Bemat J X,Coalla H L Forecasting energy要充分發(fā)揮國家宏觀(guān)調控作用,在保障經(jīng)濟向“新常態(tài)”平production and consumption in Asturias( North Spain)[J] ,Energy,穩過(guò)渡的同時(shí),加快轉變煤炭經(jīng)濟發(fā)展方式,有效遏制煤1999 ,24(6).炭的低效率消耗。此外,鑒于長(cháng)期以來(lái)我國煤炭?jì)r(jià)格形成[1] Kumar U ,Jain V K. Time series models ,Grey Model with機制的不合理使得價(jià)格對煤炭需求的影響并不顯著(zhù),建議rlling mechanism and singular spectrum analysis to forecast energy進(jìn)一步加快和深化煤炭流通體制改革,繼續堅持煤炭?jì)r(jià)格consumption in India[J] ,Energy, 2010,35(4).市場(chǎng)化改革方向和供需雙方自主協(xié)商定價(jià)。同時(shí),加強市[12] Cattaneo C, Manera M, Scarpa E. Industrial coal de-場(chǎng)壟斷和不正當競爭監管，強化外部成本監管，加快形成mand in China; a provincial analysis[J], Esource and Energy Eco-反映市場(chǎng)供求關(guān)系、資源稀缺程度環(huán)境損害成本的煤炭nomics, 2011 ,33(1).中國煤化工。價(jià)格形成機制,使其對煤炭需求的杠桿調節作用得以充分1務(wù)院發(fā)展研究中心]MYHCNMHG發(fā)揮。(責任編輯:謝毅梅)強方數據