交通运输能源消耗影响因素分析及建模研究

A series of energy policy carried out in China have little effect on restraining rapid growth of transportation energy consumption. One main reason is that policy maker can’t accurately identify the causes of transport energy consumption problem, and the policy is not appropriate for current situation. One key challenge for policy maker is that correctly understanding the factors and laws of transport energy consumption. For the unbalance of economic development of China, the characteristic of transport energy consumption is significantly different among regions. Hence, this research intends to study impact of energy consumption factors from views of both national and regional aspect. Firstly, an energy consumption index decomposition model based on extended Kaya-LMDI-Shapley method is built at national level, and use this model to understand the patterns of energy consumption. Secondly, based on the "STIRPAT static & dynamic panel", a regional model of energy consumption index analysis is build. Regions are divided by using method of integrating panel clustering and spatial clustering, and using this model to analyze regional energy consumption pattern. Finally, based on complex systems theory, an agent-based simulator is presented to evaluate transport energy policy inputs and outputs efficiency. This research is intended to assist transport policy makers, and improve the effectiveness of the resulting policies，and support the design of policies to achieve energy saving target.

我国制定了一系列交通运输节能政策却没能遏制住该行业能耗的快速增长，对交通能耗影响因素辩识不准确，政策不对症是重要原因。识别交通运输能耗的各项影响因素及其规律，是政策制定的关键科学技术问题。本项目拟从国家和区域两个层面对交通能耗影响因素展开研究。首先，建立基于“拓展的Kaya-LMDI-Shapley”国家层面交通运输能耗影响因子分解模型，识别国家层面交通能耗影响因素变化规律。其次，建立基于“STIRPAT的静态&动态面板”区域交通运输能耗影响因素分析模型，并采用面板聚类与空间聚类相结合的方法进行区域划分，识别区域层面交通能耗影响因素变化规律及特点。最后，基于复杂适应系统理论，建立Multi-Agent的交通运输节能政策仿真实验模型，对交通节能政策进行仿真评价。项目的预期研究成果可为制定有效的交通运输节能政策及设定合理的交通节能目标提供科学依据，辅助交通运输节能政策决策者改善政策执行效果。

我国交通运输能耗量逐年增长，虽已制定一系列交通节能政策措施，却没有遏制交通能耗快速增长的趋势。政策措施效果与交通运输能耗增长驱动因素的正确辩识关系密切。本研究从国家与区域两个层面对我国交通运输业能耗影响因素进行建模分析，研究其影响规律并进行了仿真。主要成果包括：构建基于拓展Kaya模型的国家交通运输能源消耗因子贡献分解模型，并将国民经济影响因素纳入模型。通过Kendall协调系数进行相容性检验，构建综合 LMDI-Shapley 分解模型，识别国家层面交通运输能耗驱动因子。建立了包括人口规模，产业结构，交通部门能源消费结构，城市化率，地区国内生产总值，旅客周转量，货物周转量和交通运输部门能源利用效率的区域交通运输能源消耗因子贡献面板数据模型。建立了城市化率、GDP和交通部门能源利用效率与交通运输能源消耗量之间的库兹涅茨曲线模型，验证了影响因素与交通能耗之间的曲线关系。研究提出了交通运输能耗区域划分的完全度量动态聚类分区法，该方法以使区域属性的最大差异度最小为目标，进而使划分后的区域内有最高的同质性水平。根据区域划分后同质度的增益变化，确定了合理的区域划分数量。通过计算交通运输能耗区域σ收敛和β收敛水平，检验区域划分的合理性，验证了区域内交通运输能耗量随时间推移呈现收敛状态。通过对区域面板数据的多重共线性、单位根和协整检验，建立面板回归模型并得到区域交通运输能源消耗驱动因子影响规律。结果显示国家与区域层面不同影响因素对交通运输能耗影响水平各异。基于影响因素分析计算，结合国家节能目标，定义交通运输行业节能指标。根据节能目标及影响因素建立仿真目标函数，在国家层面建立Multi-Agent仿真系统，区域层面建立区域交通运输能耗系统动力学模型。通过仿真不同方案下的交通运输业能耗变化情况，得出交通运输业的节能政策应主要集中在产业结构优化后的总交通运输量下降，运输结构优化以及促进交通运输载运工具能耗强度下降上，但重点与特色各异。