基于数据包络分析的城市燃气供需预警研究

作者：熊中楷李豪袁家驿彭志强　　评论：　更新日期：2012年08月29日

摘要：建立天然气供需预警协调机制是保证经济可持续发展的根本保障。利用数据包络分析(DEA)方法处理多输入和多输出这种问题的优势，将数据包络分析(DEA)方法引入城市天然气供需预警协调系统中。以重庆市为例，分析了指标选取的依据，用Frontier Analyst 3软件对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做了实证分析，并对建立的供需预警协调系统进行评价。通过分析可知，DEA模型不但能正确并且准确预报天然气供给的情况，还能对非有效的决策单元中的指标进行协调，可对未来天然气规划做出科学指导。

主题词：城市；天然气；供需关系；安全；预测；效率；评价；线性规划

重庆市每逢冬季用气高峰，天然气供应非常紧张，等待加气的各种车辆排成长龙。出现这些情况除了供应方面存在问题外，还与重庆市政府没有系统地建立对天然气市场供应预警协调的长效机制有关。政府应尽快建立这种机制，及时掌握、准确预测全市油气的供需情况，便于尽早发现问题，采取应对措施，保证市场供应。

一、DEA方法概述

数据包络分析(DEA)是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具和手段^[1]。DEA方法根据有效性的含义分为包括规模和技术有效的C²R模型和含有技术有效的C²RS²模型。笔者选择了包括规模有效和技术有效的C²R模型。

DEA方法的基本思想是用若干个决策单元(DMU)构成一个生产可能集T，然后利用线性规划，在丁内或固定输入指标，尽可能扩大对应的输出指标；或固定输出，尽可能缩小输入指标。这样，在T的边界线上，寻找与这个DMU相对应的虚拟DMU。若能找到这个虚拟的DMU，则实际的DMU是无效的。反之，则实际的DMU是有效的。权重的变化代表着资源输入和输出的变化，通过运算可以得到哪部分输出指标不足、哪部分输出指标过量，并可以对指标间的协调提供科学的依据。

从查阅的资料看，DEA方法还没有运用到某个地方的天然气供需预警方面。利用DEA方法处理多输入和多输出这种问题的优势，笔者将DEA方法引入城市天然气供需预警协调系统中，并以重庆市为例，分析了指标选取的依据，为城市天然气供需预警协调研究提供了新的思路。

二、天然气输入、输出指标选择及其依据

DEA方法把每一个评价对象作为一个决策单元(DMU)，由众多的DMU构成评价群体^[2]。

通过对投入产出比率的综合分析，以各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面^[3]。对指标的筛选需要符合以下条件^[4]：

(1) 符合同相性的假设：输入项目的增加不会导致输出项目的减少。

(2) 考核项目彼此独立：DEA的理论基础是投入项目加权总和与产出项目加权总和的比值，因此需要选取代表性考核项目，不能重复选取统计意义相同的要素。

(3) 仔细区分投入项和产出项：所使用的资源会影响重庆市天然气供给的决策单元视为投入项，可衡量的影响视为产出项。

根据已经查阅的文献^[5]，结合重庆市的实际情况，选入的输出指标为：投资总额、天然气供给量、重庆市经济发展能力、能源可替代的程度、管道建设程度和安全程度、储采比、战略储备度、自给率；输入指标有：消费量、价格波动率、外购集中度、天然气消费强度、天然气在能源消费中所占的比重、天然气消费增长速度。

三、重庆市天然气供需安全实证分析

笔者采用Frontier Analyst 3软件^[6]对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做实证分析，并对建立的供需预警协调系统进行评价。把重庆市每个时间段(本文时间段选取为每季度)的天然气供需系统看作一个决策单元，通过数据包络分析把一段时间内重庆市天然气供给数据与过去安全、不安全数据结合起来进行比较，对天然气供需系统进行评价，并对未来的供需系统做出预警。

通过整理重庆市1995～2007年的统计年鉴和月报，结合重庆市科委软科学项目的调研，整理出的数据通过计算得出的结果如表1所示[括号中的数字表示季度，例如1995(1)表示1995年第一季度。由于软件数据存储的缘故，数据只能精确到小数点后两位]。

表1 重庆市1995～2007年天然气供应实证分析结果表

1995(1)	100.00	2001(3)	99.31
1995(2)	100.00	2001(4)	100.00
1995(3)	100.00	2002(1)	100.00
1995(4)	100.00	2002(2)	100.00
1996(1)	100.00	2002(3)	100.00
1996(2)	97.76	2002(4)	100.00
1996(3)	100.00	2003(1)	100.00
1996(4)	99.99	2003(2)	100.00
1997(1)	100.00	2003(3)	100.00
1997(2)	100.00	2003(4)	100.00
1997(3)	97.75	2004(1)	100.00
1997(4)	98.12	2004(2)	99.72
1998(1)	100.00	2004(3)	98.76
1998(2)	100.00	2004(4)	100.00
1998(3)	100.00	2005(1)	100.00
1998(4)	99.59	2005(2)	100.00
1999(1)	99.83	2005(3)	100.00
1999(2)	100.00	2005(4)	100.00
1999(3)	100.00	2006(1)	100.00
1999(4)	98.68	2006(2)	99.91
2000(1)	99.71	2006(3)	100.00
2000(2)	100.00	2006(4)	100.00
2000(3)	100.00	2007(1)	100.00
2000(4)	99.88	2007(2)	100.00
2001(1)	100.00	2007(3)	100.00
2001(2)	100.00	2007(4)	100.00

由表1可以看到，在1996(2)、1996(4)、1997(3)、1997(4)、1998(4)、1999(1)、1999(4)、2000(1)、2000(4)、2001(3)、2004(2)、2004(3)、2006(2)，分别表现出DEA无效，也就是说，相对于其他决策单元，这几个季度中的天然气供应存在明显的不足。总体来说，结果是可预测的。