本文是一篇经济论文，本文以经济理论为基础，以我国能源、经济、环境发展为背景，结合定性和定量分析，从多角度开展问题研究，搭建动态综合模型分析预测框架，采用一种精细化的分析和预测方法，针对中国不同行业的天然气消费及其影响因素进行异质性分析和精细化预测，以期获得客观、稳健的研究结论。
第一章 绪论
1.1 研究背景
（1）“碳达峰，碳中和”对我国能源转型发展目标提出更高要求
2020年，在联合国大会和气候雄心峰会上习近平总书记宣布了我国“2030碳达峰，2060碳中和”等目标。2021年《生物多样性公约》第十五次缔约方大会领导人峰会上习总书记再次指出：“为推动实现碳达峰、碳中和目标，中国将陆续发布重点领域和行业碳达峰实施方案及一系列支撑保障措施，构建起碳达峰、碳中和‘1+N’政策体系”，这对我国未来能源转型升级发展提出了更高的要求。当前，我国正处在城镇化和工业化快速发展阶段，能源快速消耗是这一阶段经济发展的鲜明特征，具有 “高污染、高排放、高耗能、低增加值率”特点的能源依赖型产业仍占据我国国民经济的主导地位，能源驱动型经济增长模式十分显著。中国是世界排名第一位的制造业大国，第二产业占GDP的比重多年持续大于40%，然而第二产业能耗也较高，其万元产值能耗是第一产业、第三产业的4倍以上。不合理的产业结构使我国成为全球第一能源消费大国，单位GDP能耗是发达国家的2倍至3倍、世界各国平均水平的1.5倍。另外，我国制造业中建材、钢铁、有色金属、石化化工等高能耗产业比重偏高，占制造业总能耗的85%，处在全球制造业价值链的中低端，大大增大了实现环保、节能、减碳的压力。另一方面，我国具有“富煤、贫油、少气”的能源禀赋特征，现阶段“煤炭”仍然占据我国能源消费结构的主导地位。“偏重”的产业结构和“偏煤”的能源结构成为我国能源转型升级发展的两大阻力，同时也对我国能源安全和绿色低碳发展造成极大威胁。尽管我国已经步入转移经济发展方式、优化经济结构、转变经济增长动力的攻关阶段，但经济发展对能源的客观需求使得国民经济能源密集化的趋势在短期内仍难以有效降低，“双碳”目标的提出使经济、能源、环境三个系统之间的矛盾更为突出，让能源转型发展的步伐更为迫切。
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1.2 研究内容
首先，利用PPM-KM模型识别天然气发电、天然气化工、天然气工业燃料消费数据序列中的突变点和异常点，并对识别出的异常点进行平滑处理，排除因异常点带来的预测模型选择偏误等问题；其次，分行业构建马尔科夫区制转移模型(MS(n)-AR(p))，识别经过异常点处理的各行业天然气消费序列存在的波动区制及区制转移特征，并进行行业间和同一行业不同区制间的驱动机理的异质性分析；接下来从经济、供给、价格、替代能源、结构等五个维度，构建自变量的动态因子指标集，引入BMA模型对分行业、全样本及各区制下的天然气消费主要影响因素进行筛选；最后基于MS-AR模型和BMA模型的分析结果，采用情景分析的方法对未来各行业的天然气消费进行预测。
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第二章 文献综述
2.1 天然气消费影响因素分析
在天然气消费的影响因素分析方面，Destek[5]基于1991年到2013年26个经合组织(OECD)国家的年度数据，采用多元生产模型(MPM)研究了天然气消费与经济增长之间的关系。这项研究揭示了，天然气消费和GDP增长、固定资本形成总额和贸易开放度之间的协整关系，另外从分析结果可以得出，天然气消费与经济增长之间呈现双向因果关系。Bu等[6]采用社会网络分析法(SNA)研究我国各省天然气消费以浙江省为中心的空间布局和网络特征，并且采用对数均值pisia指数分解法(LMDI)测度中国各省份天然气消费的驱动因素，得出结论：经济效应和化石能源结构效应是天然气消费的主要驱动因素，能源强度效应是天然气消费的主要制约因素之一。Wang等[7]采用面板单位根和非平衡面板协整方法对中国大陆30个省份的天然气消费进行了调查，研究了天然气消费的影响因素，认为经济发展(收入)、人口比例、天然气价格、替代能源价格和气温是中国天然气消费的主要影响因素，且在不同地区上述因素对天然气消费的影响程度不同，天然气高峰消费量和高峰年取决于经济发展的速度和居民用气普及率的发展速度。Liu等[8]采用可行广义最小二乘法(FGLS)对我国30个省份的天然气消费量和城镇居民人均天然气消费量(不含集中供暖和天然气汽车的天然气消费量)进行了分析，研究了我国城镇居民天然气消费的影响因素，结果表明天然气价格、家庭收入、天然气使用人口均对天然气消费产生较大影响。柴建等[9]采用贝叶斯模型平均(BMA)法分析中国天然气消费的影响因素，结果表明，最优的BMA模型包含了GDP、产业结构（工业占比）、原煤占能源消费总量比重、原油占能源消费总量比重、水电核电风电占能源消费总量比重、城镇化率、天然气价格、对外依存度、中国天然气年产量6个方面的9个影响因素。Jiang等[10] 以1997-2015年中国30个省份的天然气消费数据为样本根据中国30个省份的天然气消费量和经济水平，将其重新划分为4个地区，探讨我国天然气消费的影响因素，研究结果表明，从长期来看，天然气消费受经济增长、城镇化水平、能源强度和经济结构的显著正向影响，而能源消费结构对天然气消费存在负向影响。
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2.2 天然气消费量预测
对于能源消费量预测这一问题，国内外学者大多采用传统模型或人工智能方法，近年来能源消费预测相关主题的文章更加趋向于多种方法的交叉融合使用，旨在将多种方法的优点进行综合集成，集合了各单一方法的优势，得到更精确、更稳健的预测结果，因此混合预测模型逐渐成为能源消费量预测的新热门。
2.2.1 传统模型的应用
国内外学者在应用传统模型时主要以回归模型和时间序列平滑法为主。例如，Ying等[11]使用带有外生变量的函数自回归模型（FARX）来进行德国天然气流量的日度高分辨率预测。Bianco等[12]使用简单的线性对数函数，预测了意大利非居民天然气消费，并且估算了意大利非居民天然气消费短期和长期的消费弹性。Erdogdu[13]考虑了GDP和天然气价格等因素，通过线性回归估计了短期和长期的天然气价格和收入弹性，并使用整合移动平均自回归（ARIMA）模型预测未来的天然气的需求增长。Forouzanfar等[14]使用logistic模型，使用过去十年的预测未来三年伊朗住宅和商业部门的天然气消费量，取得了较好的预测效果。Dilaver等[15]采用结构时间序列模型(STSM)对欧洲天然气年需求进行预测，作者分析了各种情景的影响，如收入的决定因素的变化、天然气价格和未来天然气消费趋势，对2012年至2020年欧洲天然气需求规模进行预测，另外作者还指出针对特定国家预测模型的变量选择还应考虑该国家的发展水平、经济繁荣程度和居民活动。Baldacci[16]采用最近邻算法(NNA)和局部回归分析法(LR)预测了意大利的天然气消费量，分析结果表明两种方法均达到了足够的精度水平。
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第三章 基本概念及理论基础 ............................. 29
3.1 PPM-KM模型 ......................................... 29
3.1.1 PPM模型 ................................. 29
3.1.2 K-Means聚类 ...................................... 303
.2 马尔科夫区制转移模型(Markov switching model) ...................... 31
第四章 对中国非居民用户用气量的突变点识别及区制识别 .............................. 37
4.1 基于PPM-KM模型的中国非居民用户用气量突变点识别及分析 .............. 37
4.1.1 突变点的识别 ................................ 37
4.1.2 突变点的确定及处理 .............................. 39
第五章 对中国非居民用户用气量的核心影响因素选择及预测 ............................... 49
5.1 基于BMA模型的中国非居民用户用气量核心影响因素选择 .................... 49
5.1.1 动态因子指标集的构建 ............................. 49
5.1.2 核心影响因素的选择 ................................. 52
第五章 对中国非居民用户用气量的核心影响因素选择及预测
5.1 基于BMA模型的中国非居民用户用气量核心影响因素选择
由于天然气在我国能源消费结构中具有不可忽视的战略意义，目前天然气尚未实现全球定价模式，近年来其金融属性、市场化属性不断加深，我国天然气消费逐渐成为一个受多种因素和外部环境影响的复杂系统[49]，天然气各细分行业用气量影响因素更是极为复杂，加之我国正处于快速发展的城镇化、工业化阶段，能源消费驱动机理也呈现与发达国家不同的特征。对我国非居民用户用气量影响因素的分析和筛选，有利于厘清我国优化能源结构、助力实现双碳目标的影响因素及实现路径等问题，而在不同情景下预测未来天然气消费量，直接关系到今后对不同发展趋势和政策目标下协调和保障非居民用户用气量的供需问题和安全问题[1]。
面临复杂、多样的用气量影响因素，我们不应该忽视任何一方面影响因素的显著效应，因此以往天然气消费影响因素研究中的建模方面就呈现出不一致性，目前很难找到一种固定的模型可以真实、全面、准确地分析天然气消费影响因素，由此可见模型的不确定性问题是天然气消费影响因素分析时不应忽视的重点问题。基于以上原因，本部分摒弃人为主观设定模型的传统方法，采用BMA方法分行业分阶段对我国非居民用户用气量的影响因素进行精细化筛选，以期更加全面、系统地认识我国非居民用户天然气消费量的影响因素，为后续的用气量预测奠定实证基础。在此基础上，采用情景分析法对中国未来不同情景的非居民用户天然气消费量进行多角度预测。情景分析法作为一种定性定量相结合的预测方法，其不确定情景下多重的预测结果可以作为不同阶段下天然气发展政策制定的有利参考。
经济论文参考
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第六章 结论与政策建议
6.1 主要研究工作及结论
天然气是一种清洁、低碳、高效的化石燃料，随着我国低碳经济不断发展的新形势，在能源结构转型中扮演着重要的角色。近年来，天然气逐渐成为我国能源消费的重要驱动，且对能源消费增长的贡献率越来越高，主要应用于天然气发电、天然气化工、城市燃气和工业燃料等行业；随着技术、管网体系、管理制度等的进步，不同行业的天然气消费特点既有共性、也有差异性；且不同行业的天然气消费在不同阶段的核心驱动因素、驱动机理也在不断演变；这都促使我国天然气消费结构不断发生着变化；对各行业天然气消费进行异质性分析和精细化预测，有利于把握不同行业天然气消费特点的共性和差异性，把握我国天然气消费结构的变化规律及未来发展趋势，对于推进我国燃气市场由“粗放型”向“集约型”转变有着一定的作用。
另外， 虽然目前天然气尚未实现全球定价模式，天然气相比于石油、煤炭等传统能源商品投机性较弱，但是随着能源市场与商品市场、金融市场之间的关联日益密切，能源衍生品种类的不断丰富，未来天然气的金融属性将会不断增强，投机因素对天然气的影响也会逐渐增强。立足于本文各细分行业的研究结论，关注天然气需求侧的变化的同时，可以有效判断天然气相关替代能源可能出现的供需局势，为投资者及企业进行能源相关金融衍生品的投资提供有利参考，也能够为政府维持能源市场及金融市场稳定提供相应的理论指导。
本文以经济理论为基础，以我国能源、经济、环境发展为背景，结合定性和定量分析，从多角度开展问题研究，搭建动态综合模型分析预测框架，采用一种精细化的分析和预测方法，针对中国不同行业的天然气消费及其影响因素进行异质性分析和精细化预测，以期获得客观、稳健的研究结论。首先，运用变点研究、区制转换理论分行业研究天然气消费的波动特征和区制转移特征；其次，结合贝叶斯模型平均和情景分析法，对天然气发电、天然气化工、工业燃料等几个主要天然气行业的影响因素进行筛选并分析其异质性，预测到2025年各行业的用气量。
参考文献（略）