对我国生物质能源产业发展的分析

对我国生物质能源产业的分析摘要随着经济的开展，我国能源出现日益短缺的局面，因此开展可再生能源已经势在必行。作为可再生能源的重要组成局部，生物质能源以其独特的优势受到人们越来越多的关注。本文正是在此背景下对我国能源利用现状全面、细致的分析；利用了科学的方法探讨了我国各省生物质能源的潜在储藏量；并且利用层次分析法和模糊综合评价对四种重要的生物质能转化技术在各地区的开发潜力进行分析。本文收集到了大量有关能源利用方面的数据，通过表格分析能源利用的结构、能源的供需情况、能源利用的经济效益、能源利用对环境的污染状况、能源利用的满意度、能源的进出口状况、城市与农村的能源利用状况等七个方面对我国的能源利用状况进行了全面、细致的分析，总的看来，我国的能源利用呈现出能源利用短缺、城市与农村的能源利用差异大，能源对环境的污染较为严重等特点。本文运用AR〔m〕法建立我国能源消费与国内生产总值之间的广义差分回归方程如下：通过广义差分回归方程可以预测我国的能源消费总量，预测效果良好。到2023年我国能源总量将在61.2亿～63.7亿吨标准煤之间，分别是2023年能源消费总量的2.1倍和2.2倍。本文还通过灰色系统对能源的供给与需求情况、单位GDP能耗进行了预测，预测的效果较好，得出我国的能源短缺的状况在短期内不会改变，单位GDP能耗虽然逐年下降，但依然比拟高。本文通过搜集相关的数据以及借鉴前人的研究成果得出了我国各个省的农业生物质、林业生物质、畜禽粪便、城市垃圾和废水的能源储藏量，并且通过列表和绘图直观地反映了四种生物质能源在各个省的分布的分布情况。通过相关数据的处理，本文得出林业生物质能源具有储存数量上的优势，而城市生活垃圾生物质能源储存量那么明显处于劣势等四种能源种类间的差异。本文选取技术先进性准那么、经济可行性准那么和环境平安准那么三个准那么，利用能源转换效率、能源品位、生产本钱、经济效益、二氧化碳排放量和环境污染等为主要指标，以求得到理想的转换利用技术。本文先用层次分析法确定相应的比重，继而使用模糊综合评判得出华北地区生物质沼气的潜力比拟大；华北地区的生物质发电技术潜力比拟大；华东地区的生物质液体燃料生产技术潜力比拟大；华中地区的生物质压缩成型技术的潜力比拟大；西南地区的生物质沼气的潜力比拟大；西北地区的生物质沼气的潜力比拟大。本文还采取了利用数据处理的方法对四种生物质能源利用技术进行了分析作为对方法一的补充。对于问题四，本文结合全文的分析，对我国生物质能源利用现状的调整提出了三点具体可行的建议。最后，本文对模型的优缺点进行了评价并对模型进行了推广。关键词：聚类分析广义差分回归方程灰色系统层次分析法模糊综合评判1问题的提出1.1研究背景随着经济的开展，我国能源出现日益短缺的局面，因此开展可再生能源已经势在必行。作为可再生能源的重要组成局部，生物质能源的开发和利用受到人们越来越多的关注。生物质能源来源于一切直接或间接利用绿色植物进行光合作用而形成的有机物质，包括动物、植物、微生物，以及由这些生物产生的排泄物和代谢物。近年来，政府以及专家学者对生物质能源的转换技术以及如何对主要生物质能源利用技术在地区间的应用潜力进行综合评价越来越重视，本文正是基于此讨论生物质能源的相关问题的。1.2文献综述近年来，对生物质能源相关问题的研究是一个热门话题，刘刚、沈镭在《中国生物质能源的定量评价及其地理分布》中对生物质能源的定量评价给出了具体可行的方法，本文的第二问正是借鉴他们的研究成果对生物质能源的定量评价进行分析。王晓明、唐兰等在《中国生物质能源潜在可利用量评估》中也对生物质能源的定量评价评估进行了探讨。徐庆福、王立海在《现有生物质能转换利用技术综合评判》中探讨了利用层次分析法确定相应的权重，继而使用模糊综合评判对现有生物质能转换利用技术进行综合评判，这种方法对本文具有很大的借鉴意义。1.3研究意义本文通过研究我国能源利用现状和开展趋势，对我国能源的开发利用有一定的指导作用，并且具体的分析了能源的开展趋势，为能源产业结构的调整起到了一定的指导作用；通过比拟我国主要生物质能源种类间及地区间的总量差异，为各个地区的生物质能源的开发利用提供了一定的理论依据，同时，本文还对几种主要的生物质能转化利用技术在不同的地区的开发潜力进行了评价，你更加合理的利用生物质能源，最后，对前面的研究进行了小结，为我国生物质能源利用现状应作如何调整提供了依据。1.4本文的创新之处本文采用了广义差分回归方程对我国的能源消费进行了预测。本文在处理几种主要生物质能源利用技术在地区间的应用潜力进行综合评价时，利用了层次分析法和模糊综合评价的方法对问题进行研究，通过定量和定性和研究方法使得得到的结果更加的可靠，并且还使用了另外一种方法作为对该方法的补充。。2问题的分析对于问题一，要想对我国能源现状进行分析，就必须搜集到大量的数据，其中的一些数据在中国统计局网站上直接得到，其他的一些数据也可以在联合国网站上得到。本文选取了能源利用的结构、能源的供需情况、能源利用的经济效益、能源利用对环境的污染状况、能源利用的满意度、能源的进出口状况、城市与农村的能源利用状况等七个方面力求对我国的能源利用状况进行了全面、细致的分析。在对能源的开展趋势进行预测时，考虑到数据不多，本文利用Eviews软件着重对我国能源消费与国内生产总值之间的关系进行分析，建立了广义差分回归方程，很好地预测了我国能源消费总量。同时，这种方法具有一定的代表意义，也可以衡量其他的因素与国民生产总值之间的关系，进而对相关指标进行预测。本文还运用灰色系统对选取的指标进行了预测，预测的效果良好。对于问题二，各个指标之间的折算需要相关的折算系数，本文需要在前人研究的根底上确定了相关的折算系数。本文在《中国林业年鉴》上收集到了相关的数据。通过相关的换算公式就可以的到各省的生物质能源的储藏量，由此可以对我国主要生物质能源种类间及地区间的总量差异进行分析。对于问题三，要想对主要生物质能源利用技术在地区间的应用潜力进行综合评价，需要确定相应的评价体系，本文选取技术先进性准那么、经济可行性准那么和环境平安准那么三个准那么，利用能源转换效率、能源品位、生产本钱、经济效益、二氧化碳排放量和环境污染等为主要指标，以求得到理想的转换利用技术。可以利用层次分析法确定相应的比重，继而使用模糊综合评判对我国主要生物质能源利用技术在地区间的应用潜力进行综合评价。3问题的假设3.1与各种生物质能源利用技术相关的原料的关系系数相等；3.2我国到2023年GDP的年增长率平均为8%；3.3我国的能源状况和能源利用技术在短期内不会改变。4符号说明符号意义EC能源消费量对能源利用的满意度B1技术可行性准那么B2经济可行性准那么B3环境平安准那么注：其它符号在文中说明。5模型的建立与求解5.1.1能源利用的结构分析利用在《中国统计年鉴》上查到的数据，可以得出各能源占能源生产与消费的比重，由于目前我国的能源生产与消费以煤、石油、天然气、水电、核电、风电为主，所以本文注重讨论了煤、石油、天然气、水电、核电、风电分别占能源生产与消费的比重。通过Excel作图可以对能源的利用结构进行分析。图1各能源占能源生产比重图从上图可以看出，我国原煤的生产占能源生产的比重一直处于绝对领先状态，我国的煤炭资源丰富，一直是世界上的原煤生产大国，在短期内，原煤的生产占能源生产的比重的绝对领先状态不会改变。天然气、水电、核电、风电的生产占能源生产的比重一直都比拟低，而且变化幅度很小，但近年来，由于国家越来越重视环境的保护，所以对水电、核电、风电和天然气的投入也比拟大，国家的一系列举措也在一定程度上促进了水电、核电、风电和天然气的开展，使得水电、核电、风电和天然气的生产占能源生产的比重呈现出了上升的趋势。对于原油来说，我国原油生产占能源生产的比重很明显有下降的趋势，这与我国近年来我国原油的国内生产缺乏，严重依赖进口，对外依存度不断提高有很大的关系。图2各能源占能源消费比重图从上图可以看出，我国煤炭消费占能源消费的比重一直处于绝对领先的状态，但近年来也呈现出下降的趋势，这与石油消费的增长以及新能源的快速开展有关。可以看出，我国石油消费的比重占能源消费的比重的变化不是太大，但在我国经济快速开展的时期，其明显有上升的趋势。对于水电、核电、风电和天然气的消费占能源消费的比重变化一直都比拟平稳，近年来有上升的趋势。本文在中国统计局网站上收集到了10个行业在2002~2023年能源消费总量的数据，这10个行业分别为农、林、牧、渔业、工业、采掘业、制造业、电力煤气及水生产供给业、建筑业、交通运输、仓储及邮电通信业、批发和零售贸易餐饮业、他行业、生活消费。表1各行业能源消费总量年份行业2002200320042005200620072023农林牧渔6514660376807972839582456013工业102181119627143244158058175137190167209302采掘10406121231221513251132731405617050制造7953393164115261127684143051156219172107电力12242143401576817123188121989320235建筑1610177232593409371540313813交通11086127401510416672185832064322917批发零售3464411648205026552259625734其他63336816783987899530974411771生活17032192682128123393253882679031898注：单位为万吨标准煤。通过Excel画出各个行业能源消费总量变化趋势图如下：图3各行业能源消费总量变化趋势图图4各行业能源消费总量变化趋势图从上两张图可以看出，我国建筑行业能源消费总量一直在增长，而近年来增长尤为迅速，这与我国近年来城市化进程不断加快，房地产市场开展迅速有关。而工业、制造业、交通业的能源消费总量一直呈现出快速增长的趋势。采掘业的能源消费在近年来有所增长，批发和零售贸易餐饮业以及生活消费的能源总量那么呈现回落的趋势。电力煤气及水生产供给业、交通运输、仓储及邮电通信业以及采掘业的能源消费总量那么变化不大。5.1.2能源的供需情况分析通过分析我国能源的供给和需求情况，可以对我国的能源利用状况有一个宏观上的了解。本文在《中国统计年鉴2023》上收集到我国1990~2023年我国能源的生产与消费情况，收集到的数据如下所示：表2能源生产总量与消费总量年份能源生产总量能源消费总量供需情况1990103922987035219199110484410378310611992107256109170-19141993111059115993-49341994118729122737-40081995129034131176-21421996133032135192-21601997133460135909-24491998129834136184-63501999131935140569-86342000135048145531-104832001143875150406-65312002150656159431-87752003171906183792-118862004196648213456-168082005216219235997-197782006232167258676-265092007247279280508-332292023260552291448-308962023274618306647-32029注：单位为万吨标准煤所做图形如下：图5能源生产与消费供需情况由上图得知：我国能源生产与消费呈现出严重不平衡的状况，能源生产严重缺乏，出现严重的供不应求的情况。这与我国经济不断快速开展，对能源的需求量不断增加，以及经济开展的能耗高，能源利用不合理有关。虽然说近年来国家采取积极开展新能源以及可再生能源，寻求能源利用多元化等举措来缓解能源严重短缺的情况，但可以看出在短期内能源短缺的情况不会改变。5.1.3能源利用的经济效益情况能源的利用状况要考虑能源利用所带来的经济效益以及能耗，本文在《中国能源统计年鉴2023》中收集到了1990~2023年我国的GDP单位能耗，在世界银行WDI数据库中收集到了世界以及各类型国家的单位GDP能耗，在中国统计局网站上收集到了能源加工总效率的数据。现做如下分析：表3我国历年来单位GDP能耗年份1990199119921993199419951996199719981999能耗年份2000200120022003200420052006200720232023能耗注：单位为吨标准煤/万元通过作图可得：图6我国历年来单位GDP能耗变化趋势由上图可以看出，我国历年来单位GDP能耗明显在下降，这与我国在追求经济经济健康、稳定、持续开展的同时倡导节约能源，采取措施减少能耗有关。表4世界以及各类型国家单位GDP能耗年份国家200020032004200520062007世界高收入国家中等收入国家低收入国家中国注：单位为吨标准油/万美元所作图形如下：图7各类型国家单位GDP能耗由上图可以看出，我国的单位GDP能耗低于低收入国家，但是明显高于世界平均水平、高收入国家和中等收入国家。相比拟而言，我国的经济开展依然是高耗能的、粗放的。我国在减少单位GDP能耗，开展绿色GDP的道路上依然任重而道远。本文还收集了近年来我国各个省的单位GDP能耗的数据，并求取了平均值，运用SAS程序〔程序见附录〕做了聚类分析，运行结果如下：图8各地区GDP单位能耗聚类分析图由SAS运行的相应结果得到分为四类比拟适宜，其中北京、广东、上海、浙江、江苏、福建、海南、天津、江西、安徽、广西、山东聚为一类，这些省份的单位GDP能耗相对较低；陕西、青海、贵州、宁夏聚为一类，这些省份的单位GDP能耗相对较高；新疆、甘肃、蒙古聚为一类；河北、辽宁、云南、吉林、四川、黑龙江、山西、湖北、河南、湖南、重庆聚为一类。通过以上的聚类我们可以发现各省的单位GDP能耗与各省的经济开展状况息息相关。经济较兴旺的省份的单位GDP能耗就相对低一些，而经济较落后的省份的单位GDP的能耗就相对高一些。本文还在《中国能源统计年鉴2023》上选取了我国各年的能源加工总效率，现做如下分析：表5我国历年的能源加工总效率年份1990199119921993199419951996199719981999总效率66年份2000200120022003200420052006200720232023总效率69注：单位为%。所作图形如下：图9能源加工总效率变化图由上图可以看出，我国能源加工的总效率在整体上表达出上升的趋势，在2004年以后表达的比拟明显。能源加工总效率的提高有利于减少能源的浪费，提高能源的使用效率。5.1.4能源利用的满意度状况本文定义了人们对能源利用的满意度。本文认为随着世界各国经济的开展，人们生活的日益改善，人们对能源的消费量也日益增加，各国的能源是否能够满足人们的生活需求是衡量人们对能源利用满意度的一个重要的指标。本文所定义的能源利用的满意度并没有给出一个具体的数值或范围，而是让我国与开展情况相似的国家以及各类型的国家的比照中表达我国人们对能源利用的满意度。本文从中国统计局网站上收集到我国各种类型能源人均生活能源消费量的数据，用来分析各类能源的人均生活能源消费量，在一定程度上反映人们的能源利用的满意度情况。本文在世界银行网站上收集到了世界各国人均能源消费量的数据，并结合国际上惯用的划分开展中国家、兴旺国家、不兴旺国家的标准计算各个类型国家的人均能源消费，本文还比拟了开展情况比拟相似的“金砖四国〞的人均能源消费情况。现做如下处理：表6各类能源的人均能源消费量能源年份煤炭电力煤油液化石油气天然气煤气1990147.1142.350.901.401.642.531991142.9747.240.801.761.573.161992126.8854.940.702.051.854.431993123.1762.550.602.541.474.601994109.4772.740.603.231.676.351995112.3083.460.504.431.614.71199682.9687.720.505.861.706.38199777.2298.620.506.201.738.93199873.12104.230.606.921.949.73199969.91108.620.606.772.059.30200066.98114.990.606.802.5610.01200166.13126.530.606.733.319.36200265.70138.350.307.573.619.83200369.89159.740.308.644.0310.18200475.37183.980.2010.425.1910.65200577.00221.280.2010.196.0911.11200676.55255.650.1711.117.8312.69200774.06308.280.1512.4310.8814.08202369.06331.870.1011.0012.8413.88注：单位为千克、千瓦小时、立方米。所作图形如下：图10各种类型能源人均生活能源消费量变化图由上图可以看出，我国电力的人均生活能源消费量增长迅速，这说明随着经济的开展，人们生活的日益改善，人们对电的需求日益增加。随着新型能源的出现，如太阳能、核能等，人们对于煤炭的需求量日益地减少。表7“金砖四国〞人均能源消费量一览图年份中国印度巴西俄罗斯20012002200320042005200620072023单位为ktofoilequivalent。图11“金砖四国〞人均能源消费量比照由上图可以看出，我国的人均能源消费量略高于印度，但低于俄罗斯和巴西。表8各类型国家人均能源消费量年份20012002200320042005200620072023人均能源消费量兴旺国家开展中国家不兴旺国家注：单位为ktofoilequivalent。图12各类型国家人均能源消费量比照由上图可以得知，我国的人均能源消费低于兴旺国家、开展中国家以及不兴旺国家。综上可以分析：虽然我国的能源总量比拟丰富，但是我国人口众多，为世界第一人口大国，这也就决定了我国的能源不能很好地满足于每个人的能源消费需要，也可以说人们对当前能源的消费的状况并不满意，我国现有的能源并不能很好地满足人们日益增长的物质文化需要。在对各类能源的需求中，电力在人们生活消费中的比重会越来越大，而煤炭的比重那么会越来越小，新能源方兴未艾。电力的供给能否能够满足人们的生活需要在今后的生活中也会成为人们是否对能源利用满意的一个必不可少的指标。5.1.5能源利用对环境的污染状况在当今世界，人们越来越重视对生态环境的保护，因此在对能源进行利用时，能源的利用对环境的污染情况那么需要着重考虑。由许多的新能源如太阳能、风能、地热能、潮汐能等并不会对环境产生污染，所以本文着重考虑了传统能源的利用对环境的污染情况。由在世界银行WDI数据可中查到的数据可以得知，从1990年以来，我国的二氧化碳年平均增长率5.1%，而处于同期水平的世界各国平均的二氧化碳年平均增长率为1.7%；我国的甲烷排放量年平均增长量为32.6%，远高于世界平均水平的9.9%，高收入国家的4.3%，同时我国温室气体的排放量也是居高不下，由此可以从一个侧面看出我国的能源利用并不合理，对我国的环境污染严重。下面本文将考虑我国历年对能源资源引起的环境污染的治理情况。本文在《中国能源统计年鉴2023》上收集到我国对环境污染的投资情况，现在分别用x1、x2…x9表示环境污染治理投资总额、工业污染源治理投资、治理废水、治理废气、治理固体废物、治理噪声、治理其他、建设工程同时环保、环境污染治理投资占GDP的比重。表9我国历年境污染的投资情况年份x1x2x3x4x5x6x7x8x920002602001200212003120042005238821381200625663200720232023所做图形如下：图13全国历年对环境污染投资变化图由上图可以看出，我国对染治理投资总额逐年上升，说明环境的污染状况已经一起政府的重视，对工业污染源治理投资在近年来减少，结合前面的分析情况，政府应该加强对这方面的投入。治理废水、治理废气、治理固体废物、治理噪声、治理其他、建设工程同时环保等的投入也显得缺乏，同时环境污染治理投资占GDP的比重也比拟低，我国政府治理环境污染的历程依然任重而道远。5.1.6从能源的进出口状况看国内的能源利用状况本文在《中国能源统计年鉴2023》上搜集到了我国能源进出口的相关数据以及我国在环境污染方面所投入的资金情况，现作如下分析：表10各年的高耗能产品进口量年份钢材铜及铜合金铝及铝合金肥料纸浆合成纤维20001596118933510020011722109249092200224491682526104200337171213603106200429301240732992005258213977598420061851112979662200716871732811698475120231543170266229523220231763347174411136835注：单位为万吨所做图形如下：图14高耗能产品进口量变化图由上图可以看出，我国钢材、纸浆、铜及铜合金、铝及铝合金以及合成纤维等高耗能产品的进口量在近年来呈现出上升的趋势，而肥料等高耗能的进口量呈下降趋势。总的看，我国高耗能产品的进口量依然较少，本国生产高耗能产品的企业很多，这也能从一个侧面反映出我国高耗能产品的生产主要依托国内企业，国内高耗能产品的生产使得能耗增加，环境遭到污染。表11各主要能源各年的出口量年份能源2000200120022003200420052006200720232023煤5505901283849403866671726327531745432240焦炭15201385135714721501127614471530122155原油1031755766813549807634389424507汽油455572612754541560351464203492柴油552612422464148786663451煤油199182170202205269371448536594燃料33446476182230258380732862液化22623315346885其它280325246262361473473416419305天然气243029263232电力991029710395112123146166174注：单位为万吨、亿立方米、千瓦小时。可以作图如下：图15各主要能源各年出口量变化图由上图可以看出，我国各主要能源出口量日益减少，这也反映出我国国内能源利用量大，能源紧缺的状况。5.1.7城镇与农村的能源利用状况本文在《中国能源统计年鉴2023》上收集到关于城市与农村的人均生活用能量的数据，本文讲一次来考察城市与农村对能源资源的利用的差异。表12城市与农村人均生活用能量年份城镇人均生活用能量农村人均生活用能量198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720232023注：单位为千克标准煤。所做图形如下：图16城市与农村人均生活用能量变化图由上图可以得知，我国对城市与农村的人均生活用能量变化量差异较大。在近年来，城市与农村的人均生活用能量都表现出了较快的增长，但是农村的人均生活用能量依然低于城市。这一方面与我国的农村人口多有关；另一方面，也凸显出我国对农村能源资源的投入缺乏，使得农村对能源的利用不如城市，农村与城市在能源利用上差异较大。综合以上几点，本文认为的能源利用现状表达在一下几点：我国的能源资源丰富，但供不应求、结构不合理。我国的能源资源丰富，特别是煤炭资源，除上海以外其它各省区均有分布，但分布极不均衡。在中国北方的大兴安岭-太行山、贺兰山之间的地区，地理范围包括煤炭资源量大于1000亿吨以上的内蒙古。由上面的分析，本文得知，我国在短期内能源短缺的状况不会改变。我国的能源结构不合理，在世界主要国家以石油作为主要能源消费时，我国短期内以煤炭为主要能源消费的现状不会改变。还有，在世界范围内新能源方兴未艾，但是我国新能源的生产与消费的比重依然很小。我国的能源消耗严重，人均所有量缺乏，地区分布各不相同我国的单位GDP能耗远远高出兴旺国家以及世界的平均水平。各个省的单位GDP能耗各不相同，其中，经济较兴旺的省份的单位GDP能耗就相对低一些，而经济较落后的省份的单位GDP的能耗就相对高一些。。与此同时，人均能源消费量以及人均生活用能量都比拟低。我国能源的利用对环境的污染严重，国家对治污的投入缺乏从我国二氧化碳、甲烷、以及温室气体的排放量可以得知我国的能源利用不合理，对环境的污染严重。同时我国主要能源的进出口状况也可以从侧面反映出我国环境的污染状况以及能源短缺的状况。我国对环境污染的投入显得明显缺乏，政府在今后应该加大治污的力度，增加对这方面的投入。我国对农村能源利用的投入缺乏，城镇与农村的能源利用差异很大。由分析可以看出，我国对农村能源利用的投入缺乏，随着城镇化进程的不断加快，国家应该加强对农村能源利用的投入，增加农村的人均生活用能量。5.2我国能源的开展趋势5.2.1基于广义差分模型的的能源需求预测5.2.1.1数据的收集与处理为了真实全面地反映我国能源消费与经济开展的数量关系，本文在中国统计局网站上选取了1980～2023年的数据，能源消费量记为EC，经济开展数据采用GDP。收集到的数据如下：表13我国各年的国内生产总值与能源消费量年份GDP〔亿元，当年价格〕EC〔万吨标准煤〕1980585871981575771982599661983636351984684951985741121986777761987838501988899631989936661990953841991100413199210560219931114901994118071199512347119961997199819992000200120022003200420052006200720232023292028—EC之间带回归线的的散点图，如下所示：图17能源消费与国内生产总值之间的散点图5.2.1.2解释变量与被解释变量确实定本文采用Granger因果关系检验方法来判断我国能源与经济之间的因果性，从而确定解释变量和被解释变量。取滞后期数为2，利用Eviews对我国国民经济整体以及三次产业的能源消费与收入之间的Granger关系进行检验。检验结果如下：表14Granger因果关系检验结果NullHypothesis:F值伴随概率GDPdoesnotGrangerCauseECECdoesnotGrangerCauseGDP由上表可以看出，我国国内生产总值与能源消费之间存在从GDP道EC之间的因果关系，不存在从EC到GDP之间的因果关系，从而我们可以确定GDP为解释变量，EC为被解释变量。另外,这一研究结论也具有较强的政策含义:一方面，因为不存在从能源消费到国民收入之间的因果关系,因此采取节约能源的政策并不会对国民经济形成较大的冲击，而国民收入的增长，不一定要靠能源的大量投入；另一方面，由于存在国民收入到能源消费的单向因果关系，因此，随着国民收入的增长,必须有足够的能源供给同步增长，所以，保证足够的能源供给是国民经济增长的必要条件，在今后的开展中，我国应该采取各种措施保证能源的供给。5.2.1.3模型的建立与修正〔1〕变量序列的平稳性、单整性和协整性分析与检验在考察经济变量之间关系的时候，对多个变量相对应的时间序列的稳定性或单整性要求很高。如果不顾及序列的平稳性而贸然进行变量间的回归分析，那么有可能得到“伪回归〞的结果。本文在对我国能源消费与经济增长的关系进行实证分析的时候，先对相应序列的平稳性、单整性和协整性进行检验，以ADF方法为主要的检验方法，同时本文还以PP法作为辅助的检验手段。表15GDP的常数项ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表16GDP的一阶ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表17GDP的二阶ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表18GDP的常数项PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-Perronteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表19GDP的一阶PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表20GDP的二阶PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表21EC常数项的ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic1Testcriticalvalues:1%level5%level10%level表22EC的一阶ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表23EC的二阶ADF检验t-StatisticProb.*AugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表24EC常数项的PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表25EC一阶的PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表26EC二阶的PP检验Adj.t-StatProb.*Phillips-PerronteststatisticTestcriticalvalues:1%level5%level10%level表27GDP与EC组的ADF二阶检验MethodStatisticProb.**ADF-FisherChi-squareADF-ChoiZ-stat表28GDP与EC组的PP二阶检验MethodStatisticProb.**PP-FisherChi-squarePP-ChoiZ-stat由以上各表综合分析可以看出，GDP的原序列和一阶差分序列为非平稳序列，但GDP和EC的二阶差分序列同为平稳序列。因此，EC和GDP同为二阶但整序列，满足协整的必要条件。在对其残差序列进行分析的过程中，本文也得到EC也为平稳序列。由以上分析可以得出我国能源消费总量与国内生产总值之间存在长期协整关系，可以建立长期协整方程。〔2〕协整方程的建立与检验由于EC和GDP属于二阶平稳序列且残差属于常数项平稳序列，所以本文运用OLS法建立我国能源消费总量与国内生产总值之间的长期协整方程，如下所示：由检验结果可知：杜宾值，拒绝杜宾的零假设，说明以上方程存在一阶自相关，进一步由Ljung-Box检验结果AC=〔1,2〕知道方差残差序列存在二阶自相关。由怀特检验0.014可知方程存在异方差性，由邹氏检验可以知道方程不具有平稳性，因此方程需要进行修正。〔3〕模型的修正尽管协整技术对协整回归方程的检验未做强调和要求，但以未经过检验的回归方程来进行样本的拟合和数据的预测，未必是最准确，也未必是最正确的。因此，本文在进行协整性检验和协整方程回归的根底上，对协整回归方程进行较全面的评价、检验以及修正，以期使研究结果更加贴近和符合实际。经验证，运用AR〔m〕法建立我国能源消费与国内生产总值之间的广义差分回归方程如下：广义差分回归方程的复相关系数为0.966，复修正相关系数为0.99，显示出比原协整方程更好的拟合效果，而且F统计量增大，比原方程整体上更加显著。同理，依照杜宾检验和Ljung-Box检验结果AC=〔0〕知道不存在相关性，怀特检验接受零假设即方程不存在异方差，邹氏断点检验结果接受零假设，即方程通过稳定性检验。综合来看，能源消费和国民收入的广义差分回归模型整体上来看结果具有令人满意的统计性质，比直接的协整方程更能反映二者之间的长期均衡关系，0.666170为单位GDP能耗。下列图显示了我国能源消费广义差分模型中能源消费实际值与预测值的拟合情况，从中可以看出拟合效果良好。图18能源消费广义差分模型拟合图〔4〕2023年和2023年我国能源需求预测根据能源消费的协整方程和广义差分方程，分别估算我国2023年的能源消费总量，假定我国到2023年GDP的年增长率平均为8%，目前能源状况和能源利用技术不变，那么到“十二五规划〞末年即2023年我国能源消费总量将在44.2亿～45.7亿吨标准煤之间。到2023年我国能源总量将在61.2亿～63.7亿吨标准煤之间，分别是2023年能源消费总量的2.1倍和2.2倍。目前我国的能源持续供给能力有限、能源需求过度膨胀、供给保障程度低，影响能源平安，而能源的利用率较低，这些都是我国能源利用面临的潜在危机。5.2.2基于新陈代谢灰色系统的能源开展状况的预测考虑到有些指标的数据有限，不利于进行预测，因此本文利用灰色系统对能源的供给与需求情况、单位GDP能耗进行了预测。图19供需情况变化趋势图图20能源生产总量的变化趋势图图21能源消费总量变化趋势图22我国各年单位GDP能耗预测图表29能源生产与消费预测年份能源生产总量能源消费总量供需情况20232023202320232023-1051962023-124516表30单位GDP能耗预测年份单位GDP能耗202320232023202320232023由以上的预测图可以看出，预测的效果较好。由于经济因素受很多不确定因素的影响，所以较难预测。本文选取了灰色系统进行预测正是基于灰色系统在数据较少的情况下可以进行较好的预测。综合两种方法预测的结果以及前文的图表分析可知，我国的能源短缺严重，隐藏着潜在的能源危机。在新能源的利用方面，在今后将会得到良好的开展，传统能源在能源消费总量中所占的比重将会逐渐地减少，“节能减排〞将成为时尚。5.2.1.4两种预测方法的比拟综上，本文利用分别利用协整方程和灰色系统对我国能源的开展进行了预测。由于协整方程满足对多个变量相对应的时间序列的稳定性或单整性的要求，所以预测的可信度较高，利用灰色系统也取得了良好的预测效果，但是由于数据较少，可信度相对较小。5.3主要生物质能源种类间及地区间的总量差异5.3.1各种生物质能源实物蕴藏量的估算方法和参数选取生物质能源来源于一切直接或间接利用绿色植物进行光合作用而形成的有机物质，包括动物、植物、微生物，以及由这些生物产生的排泄物和代谢物。根据利用价值和来源的不同，一般将适用于能源利用的生物质分为农业生物质、林业生物质、畜禽粪便、城市垃圾和废水等四大类型。〔1〕农业生物质能源本文利用秸秆通过相应的换算来衡量农业生物质能源。秸秆，通常指农作物籽收获后的植株，是农村最主要的农作物副产品。农作物秸秆主要包括粮食作物、油料作物、棉花、麻类和糖料作物等五大类。农作物秸秆除用于还田造肥、作为造纸等工业原料和畜牧饲料外，剩余局部都可以作为燃料使用。由于秸秆产量未列入国家有关部门的统计范围，其产量通常依据农作物的产量计算而得。计算公式如下：其中，CR为秸秆资源实物量，为第i类农作物的产量，为第i类农作物的谷草比系数。不同学者在估算中国的秸秆资源时采取了不同的谷草比系数。本文采用中国科学院刘刚、沈镭的研究成果，确定谷草比系数如下：表31本文选取的不同农作物谷草比系数水稻小麦玉米谷子豆类薯类花生油菜芝麻棉花麻类甜菜甘蔗121323〔2〕林业生物质能源通常的林木生物质能源是指可用于能源或薪材的森林及其他木质资源，主要来源于薪炭林、林业生产的“三剩物〞、灌木林平茬复壮、经济林修剪和林业经营抚育间伐过程产生的枝条和小径木，还有造林苗木截干、城市绿化树和绿篱修剪等。林木质生物资源量的估算可以用不同林种的面积、可取薪柴系数以及单位面积产柴量等指标计算得出；也可以通过分类计算薪炭林，林业生产和更新剩余物以及灌木林、竹林等其他林木生物质资源来计算。本文在这两种方法的根底上计算了薪炭林、林业生产采伐剩余物、森工加工剩余物和林木抚育间伐量等4种主要类型的林木质资源，公式如下：其中，FR表示林木声物质资源实物量，表示第i种林木资源量，为相应的折算系数。本文在前人研究的根底之上采用薪柴和林木生物质能计算的相关参数如下：表32薪柴和林木生物质能计算的相关参数种类薪炭林采剩加工剩余抚伐四旁树竹剩100%40%34.4%8100%34.4%折重2kg/珠5kg/株〔3〕禽畜粪便畜禽粪便也是一种重要的生物质资源。畜禽粪便经枯燥可直接燃烧供给热能，假设经厌氧处理还可产生甲烷和肥料。畜禽粪尿排泄量与动物种类、品种、性别生长期等因素有关，根据各类畜禽每日粪便产生量和畜禽的饲养周期可以估算畜禽粪便排放量，公式如下：其中，D为畜粪实物量，为第i类畜禽的数目，为第i类畜禽每天粪便的产量，为第i类畜禽的饲养周期，为第i类畜禽在整个饲养周期内粪便排放量。本文在前人研究的根底之上确定了单位畜禽在饲养期内粪便的排放总量〔单位：kg〕，如下所示：表33单位畜禽在饲养期内粪便的排放总量肉猪存栏猪肉牛羊马驴骡蛋禽存栏兔1050146082006325237309255585〔4〕城市垃圾和废水城市垃圾根据其组成可分为有机垃圾与无机垃圾资源。将城市垃圾直接燃烧可产生热能，或是经过热分解处理制成燃料使用。城市垃圾资源实物量(SW)可以通过统计年鉴中每年的城市垃圾清运量得到。城市废水分为生活污水和工业废水两大类。一般城市污水约含有0.02%～0.03%的固体与99%以上的水分，可以用于产生沼气。计算公式为：WW=Qw·r1·r2。WW为废水产生的沼气量，Qw为废水总量，r1为废水中COD平均含量，r2为单位COD产生CH4的量。r1按《中国环境统计年报》有关统计计算，r2取m3/kg。各省的EWW(城市废水资源能源潜力量)先用全国总的废水中化学需氧量(COD)(2003-2023年的平均值)除以全国总的废水量，可求出全国的废水中COD平均含量,对各省的r1，由于相关数据难以查到，可采用近似估计的方法，先对全国的总平均废水量对各省求平均，以得到的平均值与31个省的废水值作归一化，再以31个省归一化的值依次乘以全国的废水中COD平均含量即可得每个省的r1。从而可算得各省的WW。将各省的WW乘以工业沼的折标系数即可得算各省的EWW。各省的ESW(城市垃圾资源能源潜力量)由于各省垃圾资源实物量SW可以通过统计年鉴中每年的城市垃圾清运量得到，因此只需将各省的SW依次乘以城市垃圾的折标系数即可得算各省的ESW。5.3.2折算能源总量根据以上各类生物质能资源的实物量，乘以相应的折标系数，就可以得到不同种类生物质能的折合成标准能源的总量。对于秸秆资源能源潜力量ECR，就是在CR计算过程中引入不同类型农作物秸秆的折标系数〔沼气的单位为，其他为〕如下：表34不同类型农作物秸秆的折标系数稻秆麦秆玉米秆豆棉秆薯类秆油料秆糖料秆麻类秆杂粮秆牛粪猪粪马粪羊驴粪鸡粪垃圾薪柴工业沼农业沼5.3.3主要生物质能源地区间的差异利用在中国统计局网站上以及《中国林业年鉴2023》上的数据，本文首先算出了各种生物质能在全国各省的蕴藏量。表35各种生物质能类型省份沼气垃圾农业牲畜林业北京786902513629920天津2411721070260960河北98867767098119238940800山西68966414746302508599200内蒙古50160738026743541514080辽宁111839941790718639072000吉林80568237535453854521280黑龙江143179439016334546099840上海9299622540000江苏2932675833123970831140272288508480浙江1241449968108977020413563299327680安徽61594639052989316923520福建47899923221566859605120江西37105838194457220590560山东1166664686149747677030635542525280河南1018560111840829073063840湖北10867845173432湖南7139178122398广东481721680124600215013266广西3298035860459海南1146049997241944592000重庆32359127461685271865760四川80516612106413贵州2718454854279云南3358646747956西藏691102782601254420000陕西48439622085367589837440甘肃39240028362633870357440青海905821972856357482240宁夏147891558324159981920新疆10056025279844109118880由以上表格可以画图如下：图23畜禽粪便生物质能在全国的分布由上图可以看出，畜禽粪便生物质能在河北、山东、河南、湖南、四川、云南的储藏量丰富，在北京、天津、上海、海南、宁夏的储藏量较少。图24林业生物质能源在全国的分布由上图可以看出，湖南、广东、广西、四川、贵州、云南的生物质能储存量丰富，上海、死脏、青海、宁夏、北京等省的生物质能源储存量较少。图25农业生物质能源在全国的分布由上图可以看出，河北、吉林、黑龙江、山东、河南等省的农业生物质能源储存量丰富，北京、天津、上海、海南、西藏、青海等省的生物质能源储存量较少。图26垃圾生物质能在全国的分布由上图可以看出黑龙江、辽宁、江苏、广东的城市垃圾生物质能储藏量丰富，海南、西藏、青海、宁夏的垃圾生物质能储藏量较少。图27沼气生物质能在全国的分布由上图可以看出江苏、浙江、山东、广东的沼气生物质能储存量丰富，天津、云南、青海、西藏等省的沼气生物质能储存量较少。5.3.4各生物质能源种类间的区别对于生物质能源种类间的区别，本文利用全国各类生物质能源储存量求总值后归一化的结果以及各种生物质能源在全国各省的分布情况进行分析。表36对全国各类生物质能源储存量求总值后归一化的结果生物质能沼气垃圾农业牲畜林业归一化值由上可以得知，在各种生物质能源中，林业生物质能源具有储存数量上的优势，而城市生活垃圾生物质能源储存量那么明显处于劣势。各类生物质能源的储存量有多到少的排列顺序为林业、沼气、农业、牲畜、垃圾。对于不同的地区分布，林业生物质能比拟集中分布在森林资源比拟丰富的省份；农业生物质能源那么集中分布在能源大省；沼气生物质能源那么分布在东部较兴旺的省区；牲畜生物质能主要分布在蓄养家禽的大省；而城市垃圾生物质能在边缘的省区分布较少。对主要生物质能源利用技术在地区间的应用潜力进行综合评价5.4.1基于层次分析法和模糊综合评判的综合评价目前，我国现有生物质能转换利用的技术主要有生物质发电、生物质液体燃料生产、生物质制沼气和生物质压缩成型等，综合评价上述技术可分成三个准那么：技术先进性准那么〔B1〕、经济可行性准那么〔B2〕和环境平安准那么〔B3〕。而评价生物质能转换利用技术的主要指标为：能源转换效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生产本钱〔C3〕、经济效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和环境污染〔C6〕等，其中A为理想的转换利用技术。其目标层次见下列图：AAB1B2B3C1C2C3C4C5C6图28目标层次图在总目标的根底上，先对技术先进性、经济可行性、环境平安性三个准那么的重要性进行两两比拟，然后分别在这三个准那么的根底上对评价生物质能转换利用技术的各个指标中相关的指标进行重要性的两辆比拟。5.4.1.1建立因素重要性两两比拟判断矩阵及一致性检验首先，在总目标理想的转换利用技术的根底上对技术先进性、经济可行性、环境平安性三个准那么的重要性进行两两比拟，见下表：表37理想生物质能转换技术与相关影响因素两两比拟总目标技术先进性经济可行性环境平安性1371/3131/71/31RI说明在完全不考虑判断矩阵的一致性时指标，对于1～10阶的矩阵，RI的值如下表所示：表38一致性检验系数阶数12345678910RI00由上表得：所以，判别矩阵的一致性非常好。其次，在技术先进性根底上对能源转换效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生产本钱〔C3〕、经济效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和环境污染〔C6〕的重要性进行两两比拟，见下表：表39技术先进性与相关影响因素两两比拟技术先进性能量转换率能源品味生产本钱经济效率排放量环境污染1311771/311/31/355131577131/51771/71/51/71/711/71/71/51/71/731利用同样的方法对经济可行性、环境平安性以及相应影响因素进行两两比拟，得出判断矩阵。结果说明，均通过一致性检验。5.4.1.2确定底层因素总权重并进行权重排序将上述结果整理成下表，得到能源转换效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生产本钱〔C3〕、经济效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和环境污染〔C6〕六个因素对顶层目标〔A〕的权重以及权重排序。表40六个指标的总权重及排序对的权重技术先进行经济可行性环境平安性对的总权重权重排序C—一对四B—三权—二重—六—五生物质能转换利用技术评价中的六个指标：能源转换效率〔C1〕、能源品位〔C2〕、生产本钱〔C3〕、经济效益〔C4〕、二氧化碳排放量〔C5〕和环境污染〔C6〕的权重分别为0.259、0.131、0.22、0.252、0.042和0.092。按照权重从从大到小依次排列为：能量转换效率、经济效益、生产本钱、能源品位、环境污染和二氧化碳排放量。5.4.1.3对现有生物质能转换利用技术综合评价上述评价指标的层次结构和权重对各种生物质能转化利用技术都是适用的，为了对现有生物能转换利用技术进行评分，分别给出生物质发电、生物质液体燃料生产、生物质制沼气和生物质压缩成型四种生物质能能转换利用技术的六个评价指标的标准化值，见下表：表41现有生物质能转化利用技术的标准化值评价指标C1C2C3C4C5C6最满意程度〔1.0〕高〔1.0〕高〔1.0〕低〔1.0〕大〔1.0〕大〔1.0〕小〔1.0〕最不满意程度〔0.0〕低〔0.0〕低〔0.0〕高〔0.0〕小〔0.0〕大〔0.0〕大〔0.0〕生物质发电生物质液体燃料生物质制沼气生物质压缩成型根据现有生物质能转换利用技术对六个指标的标准化值和六个指标的权重，就可以计算出现有生物质能转换利用技术的评分，见下表：表42现有生物质能转化利用技术的评分评价指标C1C2C3C4C5C6评分权重生物质发电生物质液体燃料生产生物质制沼气生物质压缩成型从表中可以构造矩阵：将其进行归一化，得到六个指标对四种生物质能转换利用技术的综合评判矩阵〔R〕。将中国分为六个地区，分别为华北地区〔北京、天津、河北、山西、内蒙古〕、东北地区〔辽宁、吉林、黑龙江〕、华东地区〔上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东〕、华中地区〔河南、湖北、湖南、广东、广西、海南〕、西南地区〔重庆、四川、贵州、云南、西藏〕和西北地区〔陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆〕，得到上述六个地区对六个指标所分配的权重分别为：利用模糊综合评判中的模型—加权平均型，计算综合评判为：根据最大隶属度原那么，知：华北地区生物质沼气的潜力比拟大；华北地区的生物质发电技术潜力比拟大；华东地区的生物质液体燃料生产技术潜力比拟大；华中地区的生物质压缩成型技术的潜力比拟大；西南地区的生物质沼气的潜力比拟大；西北地区的生物质沼气的潜力比拟大。5.4.2求各个省生物质能源利用技术的得分由于各种生物质能源利用技术的直接数据无法查到，本文以与各种技术密切相关的原料数据代替，查资料知道生物质发电量主要与各省的秸秆量有关，生物质液体燃料生产主要与各省的玉米量有关，生物质制沼气主要与各省的秸秆、牲畜粪便量有关，生物质压缩成型主要与各省的秸秆、薪柴量有关。通过将各省各种相关原料除以该原料的和，即可统一所有数据，再将统一后的各种原料数据依次乘上相应生物质能源利用技术的评分即可得到各个省生物质能源利用技术的得分，将各个省生物质能源利用技术的得分制成直方图，可清晰反映主要生物质能源利用技术在各地区间的应用潜力的差异〔处理数据的程序见附录5〕。表43各个省生物质能源的数据处理类型省份生物质发电生物质液体燃料生产生物质制沼气生物质压缩成型北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆所画图形如下：图29各个省生物质能源利用技术的得分5.5对我国生物质能源利用现状调整的建议结合本文对生物质能源相关问题的探讨，本文对我国生物质能源利用现状的调整提出了3条具体的建议：一、认清生物质能源资源的利用现状，进行技术创新、谋求长足的开展目前新能源方兴未艾，生物质能源资源作为新能源大家庭中的一份子，成为人们日益关注的对象。但是通过分析，我们应该看到，虽然说我国的能源资源短缺的情况在短期内不会得到改善，但是以煤炭、石油、天然气为主导的的我国的能源结构不会发生大的变化。相反，国家加大了对各种新能源的开发，如何改善生物质能源的转换技术时关系到生物质能源能否取得长足开展的一个关键的因素。我国应高加强对这方面的投入，开展生物质能源利用技术的研究与开发，如生物质发电、生物质液体燃料生产、生物质制沼气和生物质压缩成型等，争取取得更多的优秀成果，这样才能使得生物质能源资源得到长足的开展。二、充分发挥自身的优势，与传统能源和新能源协调开展生物质能源在生物质发电、生物质液体燃料生产、生物质制沼气和生物质压缩成型具有广泛的应用前景，但是在其他的领域那么“涉足未深〞。通过对我国能源的利用现状，我们可以看出，各种能源都有自己的优势所在，因此生物质能源也应该充分开展自己自身的优势。由此同时，政府应该积极推广生物质能源，让更多的人了解能物质能源。我国的能源消费面临危机，以生物质能源为代表的清洁能源理应得到政府的大力扶持与重视。我们也可以看到，目前世界各国都在大力开展新能源，国外的生物质能源的利用技术要比国内先进的多，因此我国也可以积极主动地借鉴外国开展生物质能源的技术与经验，促进生物质能源又好又快地开展，造福于中国人民。三、注重区域差异，在不同的地区有所侧重地开展由本文的分析我们可以得出：华北地区生物质沼气的潜力比拟大；东北地区的生物质发电技术潜力比拟大；华东地区的生物质液体燃料生产技术潜力比拟大；华中地区的生物质压缩成型技术的潜力比拟大；西南地区的生物质沼气的潜力比拟大；西北地区的生物质沼气的潜力比拟大。因此政府可以利用各个地区独特的自然资源优势，有所侧重地开展生物质能源。比方说在华北地区大力开展沼气生物质能源，在东北地区大力开展生物质发电技术等，这样就可以充分挖掘各个地区独特的生物质能源，“因地制宜〞，在开展生物质能源的时候充分考虑区域差异，这样有利于生物质能源的长足高效地开展。6模型的评价与推广6.1模型的优点本文在第一问中能源利用的结构、能源的供需情况、能源利用的经济效益、能源利用对环境的污染状况、能源利用的满意度、能源的进出口状况、城市与农村的能源利用状况等七个方面对我国的能源利用状况进行了全面、细致的分析，并且运用广义差分回归方程、灰色系统对能源的开展进行了预测，预测的效果较好。在第三文中，本文利用层次分析法以及模糊综合评判使得问题得到很好地解决。6.2模型的缺点用与各种生物能源利用技术相关的原料量来评价技术差异时，原料种类及数据收集的不齐全性会对地区间的应用潜力进行综合评价带来影响。6.3模型的改良与推广本文使用的广义差分回归和协整的方法能广泛应用于许多经济、金融、商业等方面的数据处理中，其预测情景相对明确。层次分析法将定性与定量相结合，能解决那些完全用定量方法进行分析的决策问题，模糊综合评判那么可用来处理一类选择与排序问题。参考文献：[1]徐庆福王立海，现有生物质能转换利用技术综合评价[A]，森林工程，23〔4〕，2007。[2]刘刚沈镭，中国生物质能源的定量评价及其地理分布[A],自然资源学报，22〔1〕，2007。[3]王晓明唐兰赵黛青郝海清王欢王云鹤朱赤晖，中国生物质资源潜在可利用量评估，三峡环境与生态，32〔5〕，2023。[4]李金铠，中国未来能源需求预测与潜在危机，财经问题研究，2023。[5]陶威阳孙梅王小芳，基于改良的BP神经网络的中国能源需求预测研，山西财经大学研究报，32〔2〕，2023。[6]汪晓银周保平，数学建模与数学实验，科学出版社。附录：附录1：各省GDP单位能耗的聚类程序dataex;inputx1-x6objects$@@;cards; Beijing Tianjin Hebei Shanxi Mongolia| Liaoning Jilin Heilongjiang Shanghai Jiangsu Zhejiang Anhui Fujian Jiangxi Shandong Henan Hubei Hunan Guangdong Guangxi Hainan Congqin Sichuan Guizhou Yunnan Sanxi Gansu Qinghai Ningxia Xinjiang;procclusterdata=exmethod=wardcccpseudoouttree=tree;idobjects;run;proctreedata=treehorizontal;idobjects;;run;附录2：灰色系统预测程序function[X,c,error1,error2]=GM11(X0,k)%建立函数[X,c,error1,error2]=example9_3_2_3(X0,k)%其中X0为输入序列，k为预测长度，%X为预测输出序列，c为后验差检验数，error1为残差，error2为相对误差formatlong;n=length(X0);X1=[];X1(1)=X0(1);fori=2:nX1(i)=X1(i-1)+X0(i);%计算累加生成序列endfori=1:n-1B(i,1)=-0.5*(X1(i)+X1(i+1));%计算B，YnB(i,2)=1;Y(i)=X0(i+1);endalpha=(B'*B)^(-1)*B'*Y';%做最小二乘估计a=alpha(1,1);b=alpha(2,1);d=b/a;%计算时间响应函数参数c=X1(1)-d;X2(1)=X0(1);X(1)=X0(1);fori=1:n-1X2(i+1)=c*exp(-a*i)+d;X(i+1)=X2(i+1)-X2(i);%计算预测序列endfori=(n+1):(n+k)X2(i)=c*exp(-a*(i-1))+d;%计算预测序列X(i)=X2(i)-X2(i-1);endfori=1:nerror(i)=X(i)-X0(i);error1(i)=abs(error(i));%计算残差error2(i)=error1(i)/X0(i);%计算相对误差endc=std(error1)/std(X0);%计算后验差检验数附录3：层次分析法程序%%%%%%%%%%%%%%%%%5目标层对准那么层%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%A=[137%准那么层目标层的比照阵矩阵1/3131/71/31];AA=A;%先将A保存下来fori=1:3x=0;%求解每一列的和，进行列向量归一化fork=1:3x=x+A(k,i);endforj=1:3A(j,i)=A(j,i)/x;endendfori=1:3%求和x=0;fork=1:3x=x+A(i,k);B(i)=x;endendB=B';%将其转置，变为列向量sum=0;%为归一化处理做准备fori=1:3sum=sum+B(i);endfori=1:3%归一化处理w(i)=B(i)/sum;endw=w';x=AA*w;lamda=0;%下面计算lamdafori=1:3lamda=lamda+x(i)/w(i);endlamda=lamda/3;lamda;CI=(lamda-3)/(3-1);%计算CIRI=0.58;CR=CI/RI;%计算CRCR%%%%%%%%%%%%%%准那么层对方案层%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%A1=[1311771/311/31/355131577131/51771/71/51/71/711/71/71/51/71/731];AA1=A1;fori=1:6x=0;fork=1:6x=x+A1(k,i);endforj=1:6A1(j,i)=A1(j,i)/x;endendfori=1:6x=0;fork=1:6x=x+A1(i,k);B1(i)=x;endendB1=B1';sum=0;fori=1:6sum=sum+B1(i);endfori=1:6w1(i)=B1(i)/sum;endw1=w1';x1=AA1*w1;lamda1=0;fori=1:6