中国石油供应安全状态分析与风险预警

张彤　张文琴　王渊　罗超华

[摘要] 石油安全风险预警是中国石油安全的重要内容，本文采用压力—状态—响应框架建立中国石油安全风险预警指标体系，基于数据挖掘理论的主成分分析和K-means聚类算法建立中国石油安全风险预警模型，并采用多元回归分析验证模型的有效性。实证研究发现，中国石油供应安全状态近20年来处于较大的波动中。石油消耗强度、国际原油价格、石油对外依存度主要影响着中国石油供应安全。研究结果表明，建立的风险预警模型有效地反映出了中国石油供应安全风险水平的演化及主要因素，其可用于中长期石油供应安全风险预警。

[关键词] 石油安全；风险； 压力—状态—响应框架； 主成分分析； Kmeans聚类算法；预警

[中图分类号]F40722[文献标识码]A[文章编号] 1673-5595（2014）02-01-07

一、引言

能源安全中最重要的是石油安全[1]，石油占全球能源消费的336%①。1973年的石油危机使石油安全问题受到广泛关注。1974年成立的IEA（International Energy Agency）正式提出以稳定原油价格为核心的国家能源安全概念，并逐渐形成能源供应安全与使用安全的能源安全系统概念框架。2005年，墨西哥湾的卡特里娜飓风凸显了世界石油供应安全的脆弱性以及其对世界政治与经济的冲击，出现了大量相关研究。Mitchell和Schlesinger分别从国家战略的角度对国家石油安全进行了研究[23]；Sadorsky、Chorn和Chiou等从整体角度和国家、行业的角度分析了石油生产、消费以及石油产量的预测等问题[46]；Boyd等通过平衡模型分析国际油价对美国经济的影响[7]；Hughes提出用于能源安全描述与分析的框架[8]；Sovacool提出测量能源安全的指标体系[9]。国外学者对于石油问题的研究主要立足于国家利益，针对本国的实际情况展开，关于中国的研究主要有，Bambawale等专门研究的中国能源安全问题，并提出7项假设[10]；Li等研究了中国石油市场与世界石油市场的关系[11]。

中国石油产业以高度国有化和政府管制为特征，主要通过计划调控。2000年以后，中国开始进入工业化中期阶段，以石油为代表的能源需求迅速增长，中国能源结构中石油的比重高达19%。至2010年，中国消费石油428亿吨，成为仅次于美国的世界第二大石油消费国，石油消费占世界石油消费的106%，但产量仅占世界总产量的52%，石油进口（包括原油和成品油）达294亿吨①。同时，在全球经济一体化影响下，中国石油市场越来越受国际石油市场波动的影响，尤其是国际石油价格的波动，直接影响了中国经济的发展。当国际石油价格高于5435美元/桶时，其对石油化工产业的影响凸显并成为抑制中国经济发展的重要因素[12]。 从长期看，石油价格上涨对中国经济增长具有负面的效应[13]。中国石油对外依存度1995年为68%，2000年为27%，2010迅速跃至541%。预计至2020年，石油对外依存度将达60%，石油消费量至少达45亿吨。因此，中国石油供应安全问题变得非常突出[14]。

中国石油安全成为能源安全和经济安全的重要因素，并影响外交、政治和环境，促使国内开始重视并致力于石油安全相关问题的指标体系的完善和评价方法的探讨。近十年来，主要的研究成果有：吴文盛建立了石油资源评价指标体系，预测了2010年以前中国石油安全情况[15]；张华林、刘刚应用层次分析法建立了石油安全评价指标体系[16]；李凌峰、张华林、于冬梅等应用传统层次分析法对中国石油安全进行了评价，并找出了影响石油安全的主导因素[1719]；范秋芳首次应用BP神经网络方法对中国的石油安全预警进行了研究[20]；李小亮等基于PSR（PressureStateResponse）框架建立了石油安全评价指标体系，运用熵值法和灰色关联法的集成对中国1993—2006年的石油安全趋势进行了实证研究[21]；王宝、李泓泽首次提出用脆弱性指数来衡量中国石油安全情况，并构建了影响中国石油脆弱性的6个主要指标，运用主成分分析法对1998—2008年中国石油脆弱性进行了综合测算[22]。目前，关于石油供应风险预警区间界定与控制的研究成果较少，典型的仅有李继尊的相关研究[23]。

不断增长的石油供应安全风险主要来自于不断增长的石油需求、相对稳定的探明储量、分布较为集中的石油供应国、石油运输方式与能力。本文在文献研究与调研的基础上发现，尽管上述研究成果对相关问题进行了研究与探索，但是关于中国石油供应安全风险预警的研究仍然有待进一步开展，主要表现为：（1）风险预警指标不够完善；（2）风险预警水平确定是一个动态变化的过程，需要根据环境变化进行调整；（3）随着预警技术的发展，风险预警模型需要进一步完善。本文从中国石油供应安全风险面临的压力—状态—响应三个维度设计中国石油安全风险预警指标体系，通过集成数据挖掘理论的主成分分析[24]与K均值聚类算法[25]，构建中国石油供应安全风险预警模型，在此基础上，对中国1993—2011年的石油供应安全进行实证分析。

中国石油大学学报（社会科学版）2014年2月第30卷第1期张彤，等：中国石油供应安全状态分析与风险预警二、石油供应安全风险预警模型

石油经济安全系统是一个复杂巨系统，导致石油经济安全的各种影响因素之间相互作用[26]。利用主成分分析法进行分析，用较少的几个新的综合指标来代替原有的较多的指标，能消除指标间的内部影响，使评价更客观、更接近事实、问题大大简化。Kmeans算法在聚类方法的分类中属于划分方法的一种，以划分的数目K（聚类中心）为参数，把n个对象划分为K个簇，以使簇内具有较高的相似度，如果将聚类的对象处于供应安全风险水平，则通过Kmeans算法聚类分析得到的每一个簇就可以确定为一个预警区间。

模型主要思想为：（1） 利用PSR（PressureStateResponse）构造石油供应安全测量空间模型X（X）；（2）利用主成分分析方法将p维空间X （X）变换至低维主成分空间U=（U），以挖掘影响石油供应风险的主要因素，并定义石油供应安全风险水平；（3） 通过主成分回归与Kmeans聚类，建立中国石油供应安全风险预警模型，构成石油风险分析识辨系统，使用Kmeans 聚类将石油供应风险划分为K个簇，每一个簇为一个预警区间；（4）假设中国能源安全内外部环境为基本和平状态，无大的政治波动和战争，国际政治、经济、科技进步水平在可预期的范围内变化。模型系统结构如图1所示，由指标测量系统、数据分析系统、状态分析系统3个子系统构成。

图1石油供应安全风险预警模型系统结构（一）指标体系

作为风险测量的基础，首先设计石油供应安全风险预警指标体系。基于风险预警指标体系既要有较好的代表性、可操作性，又能对长期与中短期风险进行预警，所以本文以PSR框架[27]作为预警指标体系基本框架，依据相关文献与调研，设计测量指标，构造中国石油供应安全风险测量模型，用于测量与预测中国石油供应安全风险。PSR模型用“原因—效应—响应”模式，反映石油供应安全系统中消费、供应与资源开采、石油市场之间的相互作用关系。国家经济活动通过国内石油资源开采与国际贸易获取经济发展所必需的石油资源，同时对国内外石油资源与市场产生反作用，从而改变石油资源储量与市场环境状态；而石油资源储量与市场环境状态又反过来影响石油消费与供应。如此循环往复，构成了石油供应与环境之间的压力—状态—响应关系。该测量模型从影响石油供应安全的压力、维持石油供应安全的现状（状态）和社会或政府为应对这些变化的反应（响应）三个方面，以及目标、准则、指标三个层次，反映石油供应安全风险状态。其中，压力指标表征中国石油消费对供应的作用；状态指标表征国内石油开采与国际石油运输对保障石油消费的作用；响应指标反映应对石油安全危机能力。所有指标均可通过权威统计资料获得，具有可靠的可测量性。测量指标体系基本结构见表1。表1中国石油经济安全评价指标体系

目标层准则层指标层变量说明 石油

供应

安全安全压力石油消费在能源消耗中所占比重（%）x1当年石油消费量占当年能源消费量的百分比石油消耗强度（%）x2石油消费总量与当年国内国民生产总值之比国际原油价格（$）x3国际通行的某一时期的原油平均价格石油对外依存度（%）x4每年进口的石油量与石油需求量的比值石油进口集中度[28]（%）x5进口来源的前三位或者前五位国家的石油进口总量占总进口量的比重安全状态储采比（%）x6石油探明储量与年开采量的比值储量替代率（%）x7当年增加的探明储量与开采量的比值石油进口运输安全（分）x8反映的是资源运输国对运输通道安全保障的能力安全响应石油储备水平（天）x9当前消费水平下国内石油可供使用的天数32 长期石油进口能力指数（%）x10石油资源进口额与当年国家外汇储备的比值

（二）计算方法

模型计算的主要步骤：

第一，标准化处理。设指标数为p，定义p维石油供应安全风险空间为X=（x1， x2， …， xp）。样本总数为n年的石油供应安全样本数据矩阵为

X=（xij）n×p=x11…x1pxn1…xnp

i=1，2，…，n；j=1，2，…，p。

由于是多属性指标，将数据标准化处理为正向指标，得标准化阵

Y=（yij）n×p， yij=xij-jσj

i=1，2，…，n；j=1，2，…，p （1）

式中，j=∑ni=1xijn；σj=∑ni=1（xij-j）2n-1； j=1，2，…， p。

第二，求Y的相关系数矩阵R

R=（rij）p×p=YTYn-1，i，j=1，2，…，p。 （2）

第三，求解R 的特征方程

R-λIp=0 （3）

的特征根，λj（j=1，2，…，p），采用特征根大于1 的抽取准则（Kaiser准则）确定主成分个数m，对每个λj（j=1，2，…，m）， 求解方程组Rb=λjb得单位特征向量b0j。

第四，将标准化后的指标变量转换为主成分

Uj=Yb0j， j=1，2，…，m （4）

式中，Uj 为第j 主成分。m个不相关的Uj构成m维主成分超平面空间U=（U1， U2， …， Um）。

第五，对m个主成分加权求和，构成U上的石油供应安全风险水平F

F=∑mj=1ωjUj （5）

式中，ωj=λj·∑mi=1λi-1，j=1，2，3，…，p，为主成分Uj的方差贡献率。

第六，确定预警区间。令k=3， 进行Kmeans聚类分析，构造三水平预警区间。算法如下：

（1）从U上的F样本中任意选出3个样本作为初始中心， 记为m（0）1，m（0）2，m（0）3。

（2）从F的样本中，以D（t）l=min{F-m（t）j ，j=1，2，3}， l∈{1，2，3}为标准测试函数， 测度为欧氏距离。逐个按照最小距离原则将样本F划分给3个类中的某一类C（t+1）j，j∈{1，2，3}，t代表迭代次数。

（3）计算重新分类后的各个聚类中心：

m（t+1）j=1N（t+1）j ∑F∈C（t+1）J F，j=1，2，3 （6）

式中，N代表在第t+1次迭代中，各聚类中心样本的总数。

（4）如果m（t+1）j=m（t）j，j=1，2，3，则算法结束；否则返回步骤二，反复迭代。

（5）最终得到3个聚类中心，分别对应特定的预警区间。

三、定量分析

（一）石油供应安全主要因素

利用SPSS统计软件对中国石油供应安全风险预警模型进行分析计算。数据集取自表2所示的1993—2011年中国石油供应安全相关统计数据。

依据计算模型得到贡献率和累积贡献率（见表3）与主成分的特征向量值（见表4）。

根据表3，选取前3个主成分U1、U2、U3进行综合评价。根据表4，由式（4）得各主成分的线性表达式：

由表4可知，第1主成分在石油消耗强度、石油对外依存度、国际原油价格、石油进口运输安全上的载荷最高，综合反映了中国石油供应安全面临的市场状况，因此命名为市场环境因素；第2主成分在石油消费在能源消耗中所占比重、石油储备水平上的载荷最高，从石油消费状态反映了石油储备水平应对短暂供应中断的能力，因此命名为供应风险水平；第3主成分在石油进口集中度、储采比、储量替代率、长期石油进口能力上的载荷相对较高，反映了石油供应的可持续能力，因此命名为可持续供给能力。

（二）石油供应安全风险水平与空间结构特征

将各特征值的方差贡献率作为权重，对主成分得分进行加权求和，由式（5）得第t年中国石油供应安全风险水平：F（t）=03806U1（t）+026541U2（t）+012217U3（t）。最终计算结果见表5。

601%，其构成的2维主超平面空间为U=（U1，U2），相应的散点图见图2，有效地将描述石油供应安全风险因素从p维空间降维至2维空间，直接刻画出石油供应安全风险样本点之间的相关关系、分布特点与结构。

图2石油供应安全预警风险水平主平面（三）确定预警区间

由主成分分析原理可知，所有的正指标都变换成了负指标，因此，预警风险水平越小，预示着中国石油供应状况越安全；方差传达的是一种信息量，其数值越大，传达的信息量越大，同时也代表着数据的波动性越大，越不稳定，因此，主成分的得分越大，表明石油供应安全压力越大，石油供应安全状况越不好。基于以上因素，进行Kmeans 聚类分析，K=3，对应预警区间：安全、值得关注、危险。最后计算得出的聚类中心为：-135、-013、090，表示石油供应安全风险水平的三个预警区间的平均水平，即石油供应安全风险的警戒线。

（四）主成分回归

利用回归分析预测功能，通过对数据进行回归分析得出经验公式，利用经验公式就可以在已知自变量的情况下预测因变量的取值，然后进行误差分析，从而来说明预警模型的有效性。将1993—2010年中国石油供应安全预警指标标准化后的数据代入式（7）、（8）、（9），求得Ui（i=1，2，3）；然后以Ui为自变量，中国石油供应安全预警风险水平为因变量，进行多元回归分析。主成分回归可以避免多重共线性的干扰，使回归结果更有效。回归分析结果见表6，模型通过了拟合度检验（R2=1 且 P<005）。

表6回归分析结果

变量未标准化的回归系数BStd. Error标准化后的回

归系数（Beta）Sig.值 常量000 第1主成分0381007240 第2主成分0265005190 第3主成分0122001620

由于回归分析数据已经标准化，因此选用未标准化的回归系数进行拟合，得到中国石油供应安全预警风险水平回归方程：

Y（t）=0381U1（t）+0265 U2（t）+0122 U3（t） （10）

将2011年的U1、U2、U3实际数据带入式（10），结果为Y（2011）=-00756，与实际数据F（2011）=-007736比较，残差小于001，说明预警模型有效。

（五）结果讨论

对表5的计算结果用警戒线设置控制边界，得到石油供应安全风险控制图（见图3），清楚地表明了石油供应安全风险趋势与临界状态。由式（10）得到主成分回归分析结果，与表5中的中国石油供应安全预警风险水平对比（由于两条线基本重合，为了便于观察，将回归结果上移了01个单位），得到对比分析及预测图（见图4），进一步说明了预警结果的有效性。利用模型对2011年中国石油供应安全进行预测，得到风险水平的近期发展趋势。

1995—2006年市场环境因素得分越来越大，2003年以后增长幅度更加明显，2007年开始下降，但是2009年后又逐渐上升，这说明中国石油供应安全的市场环境在2003年经历了危险期，2007年后逐渐好转，但是近几年呈现恶化的趋势。由第1主成分的系数发现，石油对外依存度、国际原油价格、石油消耗强度占较大比重，在中国石油供应安全的市场环境因素中起主导作用。首先，石油对外依存度逐年上升，导致中国石油所处的市场环境不稳定性增强，国际石油市场的行情变化影响到中国的国民经济运行。2003年中国原油净进口超过9112万吨，石油进口依存度达到325%，2011年达到565%。其次，国际油价的不断上涨以及大幅波动，对中国石油产业的成本和竞争力也产生了不良影响。再次，石油消耗强度增强意味着中国经济的增长越来越依赖石油的消费，导致石油供应的压力越来越大。总的来看，市场环境因素对于石油供应安全具有举足轻重的作用，需要引起高度重视。

图3中国石油供应安全风险控制图图4中国石油供应安全风险主成分回归与预测供应风险水平的得分在2000年达到了最大值，此后开始下降，这表明中国石油在需求供给方面的安全状况开始改善。由第2主成分的系数发现，石油消费在能源消耗中所占比重、石油储备水平的相对权重较大。随着石油消费的需求不断攀升，中国政府将石油安全提升到了国家战略的高度，出现了从沿海分布到散入内陆、从地上建库到地下储存的变化，很大程度上提高了应对短暂供应中断的能力。

可持续供给能力的得分波动比较大。由第3主成分的系数发现，可持续供给因素的得分与储采比和储量替代率的关系密切。石油储量的稀缺性和不确定性等因素导致中国石油供给安全的可持续供给能力具有很大的不确定性，这无疑给中国石油供应安全带来了威胁。

由图2可知，预警结果与回归模型得到的结果基本一致，可见该预警模型是有效的。通过查阅资料，对2012年中国石油供应安全的预警指标数值进行估计，利用预警模型预测了2012年中国石油安全状况，预警风险水平为-008901。结果表明，2012年中国石油供应安全压力进一步缓解，但仍需要进一步关注。

综合上述主成分因素分析，并由图3可知，1993—1996年中国石油供应安全的预警风险水平都低于-135的警戒线，表明这段时间中国石油供应安全。1997—1999年，中国石油供应安全状况开始值得关注。2000年开始，预警风险水平有6年突破了090的危险警戒线。但是自2007年开始，安全水平一直处于安全区间，这说明中国的能源政策与经济调整政策发挥了作用。在实际经济发展中，表现为中国经济较好地抵御了2008年金融危机，并在近年的石油价格大幅波动中，保证了中国经济发展。

由此可知，中国经济对石油的依赖性越来越大，并面临国际石油市场对中国石油市场的冲击，但中国的石油供应安全状况近年来处于安全区间。

四、结论

其一，本文基于数据挖掘理论与PSR框架模型提出石油供应安全风险预警模型，将高维指标系统通过统计分析转换为 3 维风险分析识辨系统，从而有效地降低系统复杂性，提高分析的精度以便分析深层次因素。通过实证分析及验证，证实了本模型的有效性。

其二，本研究表明中国石油供应安全状态近20年来处于较大的波动中，可明显地分为上升与下降两个阶段，2006年为分界点。自2007年开始，安全水平一直处于安全区间，这说明中国的能源政策与经济调整政策具有较强鲁棒性，保证了中国经济健康发展。

其三，影响中国石油供应安全的主要因素为石油消耗强度、国际原油价格、石油对外依存度。其中，石油消耗强度反映国内工业与经济的发展对石油的需求情况；石油对外依存度反映国内石油生产状态；而原油价格则直接反映中国石油需求状态与国际原油市场的供求关系。这三项指标作为主要因素对中国石油战略具有重要影响。

注释：

① 参见BP Statistical Review of World Energy 2011。

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[责任编辑：张岩林]

由此可知，中国经济对石油的依赖性越来越大，并面临国际石油市场对中国石油市场的冲击，但中国的石油供应安全状况近年来处于安全区间。

四、结论

其一，本文基于数据挖掘理论与PSR框架模型提出石油供应安全风险预警模型，将高维指标系统通过统计分析转换为 3 维风险分析识辨系统，从而有效地降低系统复杂性，提高分析的精度以便分析深层次因素。通过实证分析及验证，证实了本模型的有效性。

其二，本研究表明中国石油供应安全状态近20年来处于较大的波动中，可明显地分为上升与下降两个阶段，2006年为分界点。自2007年开始，安全水平一直处于安全区间，这说明中国的能源政策与经济调整政策具有较强鲁棒性，保证了中国经济健康发展。

其三，影响中国石油供应安全的主要因素为石油消耗强度、国际原油价格、石油对外依存度。其中，石油消耗强度反映国内工业与经济的发展对石油的需求情况；石油对外依存度反映国内石油生产状态；而原油价格则直接反映中国石油需求状态与国际原油市场的供求关系。这三项指标作为主要因素对中国石油战略具有重要影响。

注释：

① 参见BP Statistical Review of World Energy 2011。

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[28] 张德胜.中国石油经济安全评价指标体系设计的研究[D].北京：北京化工大学，2008：

[责任编辑：张岩林]

由此可知，中国经济对石油的依赖性越来越大，并面临国际石油市场对中国石油市场的冲击，但中国的石油供应安全状况近年来处于安全区间。

四、结论

其一，本文基于数据挖掘理论与PSR框架模型提出石油供应安全风险预警模型，将高维指标系统通过统计分析转换为 3 维风险分析识辨系统，从而有效地降低系统复杂性，提高分析的精度以便分析深层次因素。通过实证分析及验证，证实了本模型的有效性。

其二，本研究表明中国石油供应安全状态近20年来处于较大的波动中，可明显地分为上升与下降两个阶段，2006年为分界点。自2007年开始，安全水平一直处于安全区间，这说明中国的能源政策与经济调整政策具有较强鲁棒性，保证了中国经济健康发展。

其三，影响中国石油供应安全的主要因素为石油消耗强度、国际原油价格、石油对外依存度。其中，石油消耗强度反映国内工业与经济的发展对石油的需求情况；石油对外依存度反映国内石油生产状态；而原油价格则直接反映中国石油需求状态与国际原油市场的供求关系。这三项指标作为主要因素对中国石油战略具有重要影响。

注释：

① 参见BP Statistical Review of World Energy 2011。

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[责任编辑：张岩林]