Phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng của việt nam giai đoạn 2007 2025 sử dụng phần mềm simple e và excel

Kết cấu của luận văn Nội dung luận văn, ngoài các phần lời mở đầu, mục lục, tài liệu tham khảo, bao gồm các phần cụ thể sau: Chương 1: Cơ sở phương pháp luận về phân tích và dự báo nhu c

Trường đại học bách khoa hà nội

-

Luận văn thạc sỹ khoa học

Phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng

của Việt Nam giai đoạn 2007 – 2025 sử dụng

Lời cảm ơn

Sau một thời gian thu thập, nghiên cứu và phân tích tài liệu cũng như số liệu cần thiết, bên cạnh đó được sự hướng dẫn chỉ bảo tận tình của các thầy cô giáo, sự góp ý của các bạn trong lớp em đã hoàn thành bản luận văn này

Qua đây em muốn bày tỏ sự biết ơn sâu sắc tới Thầy giáo Nguyễn Minh Duệ – NGƯT, PGS, Tiến sĩ, giảng viên bộ môn Kinh tế năng lượng, khoa Kinh tế & Quản lý, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội – người trực tiếp hướng dẫn, dạy dỗ, chỉ bảo, giúp đỡ em rất tận tình trong quá trình học tập và làm luận văn

Em xin trân trọng cảm ơn các thầy cô trong khoa Kinh tế & Quản lý – những người đã góp một phần rất lớn trong sự nghiệp học tập của em Trân trọng cảm

ơn các đồng nghiệp ở phòng Kinh tế & Dự báo nhu cầu năng lượng của Viện Năng Lượng, cùng toàn thể các học viên trong lớp Quản trị kinh doanh 2 đã giúp

đỡ em hoàn thành tốt bản luận văn tốt nghiệp này

Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn!

Hà nội, tháng 10 năm 2007

Học viên

Nguyễn Thị Minh

Lời mở đầu

1 Sự cần thiết của đề tài

Năng lượng đóng một vai trò hết sức quan trọng trong cuộc sống cũng như trong sự phát triển chung của nền kinh tế hiện nay Không có năng lượng thì không thể nói tới một xã hội phát triển Năng lượng là một đòn bẩy thúc

đẩy sự phát triển của kinh tế của mỗi một quốc gia Đặc biệt đối với các nước

đang phát triển như Việt Nam, sự phát triển của năng lượng càng gắn chặt với

sự phát triển kinh tế Năng lượng có mặt ở hầu hết tất cả các lĩnh vực từ việc sản xuất, kinh doanh, dịch vụ đến đời sống hàng ngày của chúng ta Năng lượng vừa là ngành sản xuất, vừa là ngành kết cấu hạ tầng cho toàn bộ nền kinh tế và xã hội Với tầm quan trọng đặc biệt như vậy, các ngành cung ứng năng lượng của Việt Nam đã được nhà nước chú trọng đầu tư phát triển Trong những năm vừa qua các ngành này đã có những thành tựu phát triển vượt bậc,

đã góp phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế và xã hội của đất nước

Với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế hiện nay khi Việt Nam đã gia nhập WTO, ngành năng lượng với vai trò vừa cung cấp năng lượng cho các ngành khác, vừa trực tiếp tham gia phục vụ đời sống xã hội và sinh hoạt của con người, nhu cầu về năng lượng năng ngày càng tăng Một lần nữa có thể khẳng định rằng năng lượng đóng một vai trò hết sức to lớn, góp phần quan trọng vào hoạt động sản xuất của các ngành kinh tế và xã hội Đặc biệt trong giai đoạn hiện nay, khi nước ta đang đẩy mạnh quá trình công nghiệp hoá hiện

đại hoá để hội nhập với nền kinh tế khu vực và thế giới thì nhu cầu về năng lượng là rất lớn Nhu cầu năng lượng tăng nhanh đòi hỏi phải xây dựng nhiều cơ sở khai thác và sản xuất, đi đôi với phần nguồn chúng ta phải đặc biệt chú ý tới phát triển phần hệ thống phân phối (như lưới điện, hệ thống đường ống dẫn

lượng sao cho hợp lý đối với tất cả các đối tượng tiêu thụ năng lượng Với những yếu tố được đề cập ở trên thì dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng là

một khâu không thể thiếu trong sự phát triển bền vững của ngành năng lượng Kết quả dự báo được sử dụng để nắm bắt nhu cầu các dạng năng lượng trong tương lai đảm bảo chất lượng cung cấp năng lượng, sử dụng các biện pháp sử dụng hiệu quả và tiết kiệm năng lượng Với những lý do trên, lựa chọn đề tài

฀Phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng của Việt Nam giai

đoạn 2007 ฀ 2025 sử dụng phần mềm Simple_E và Excel฀ cho luận văn cao học

2 Mục đích của đề tài

trên cơ sở sử dụng phần mềm Simple_E và phương pháp hệ số đàn hồi năng lượng theo thu nhập

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Quá trình dự báo được áp dụng các phương pháp khác nhau với các kịch bản khác nhau, dự báo cho từng ngành cụ thể, tiến hành kiểm định kết quả dự báo cho từng ngành và từng phương pháp, so sánh kết quả dự báo của các phương pháp rồi đi đến kết luận nhất định

Luận văn này xem xét tương quan của các yếu tố như tăng trưởng kinh tế, dân số và giá năng lượng tới nhu cầu năng lượng của các ngành kinh tế xã hội Khi các nhân tố tăng trưởng kinh tế, dân số và giá năng lượng thay đổi thì nhu cầu năng lượng cuối cùng thày đổi đáng kể, nó ảnh hưởng mạnh mẽ đến từng ngành, từng lĩnh vực Do vậy phải làm tăng mối quan hệ phụ thuộc giữa tăng trưởng kinh tế, dân số, giá năng lượng và nhu cầu năng lượng để công tác dự báo đem lại kết quả chính xác hơn Tuy nhiên, trong dự báo nhu cầu năng lượng hiện nay chưa xét đến một số các yếu tố tác động như: đánh giá vai trò của DSM, vai trò của công tác làm giảm phát thải hàng năm, nên trong tương lai hy vọng sẽ có một số thay đổi cần điều chỉnh giúp cho kết quả dự báo được sát hơn so với thực tế hiện nay

4 Kết cấu của luận văn

Nội dung luận văn, ngoài các phần lời mở đầu, mục lục, tài liệu tham khảo, bao gồm các phần cụ thể sau:

Chương 1: Cơ sở phương pháp luận về phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng

Chương 2: Phân tích tình hình cung cấp và tiêu thụ năng lượng cuối cùng của Việt Nam giai đoạn 1990-2006

Chương 3: Dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng của Việt Nam giai đoạn 2007-2025

Kết luận và Kiến nghị về những nghiên cứu tiếp theo

Chương 1: Cơ sở phương pháp luận về phân tích

và dự báo nhu cầu năng lượng

1.1 Phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng

1.1.1 Mục đích của việc phân tích nhu cầu năng lượng

Việc phân tích nhu cầu năng lượng đóng một vai trò hết sức quan trọng trong công tác xây dựng kế hoạch và các chính sách năng lượng, thông qua việc phân tích này có thể nắm được các nhân tố quyết định đến mức độ tiêu thụ năng lượng, sự biến đổi nhu cầu năng lượng theo thời gian Ngoài ra, phân tích nhu cầu năng lượng còn cho thấy cấu trúc tiêu thụ năng lượng của từng ngành và của từng dạng năng lượng, mối quan hệ giữa nhu cầu năng lượng và các biến kinh tế xã hội như: GDP, dân số, giá cả năng lượng,

Có thể nói rằng năng lượng là một yếu tố đầu vào không thể thiếu trong hoạt động sản xuất của hầu hết các ngành Dựa vào mức độ ảnh hưởng của các biến trong cấu trúc tiêu thụ năng lượng, ta có thể đưa ra các nhân tố quyết

định đến nhu cầu năng lượng bao gồm: GDP, tốc độ đô thị hoá, mức độ thu nhập, điều kiện khí hậu, khu vực địa lý, giá năng lượng, khả năng đáp ứng nhu cầu năng lượng, cấu trúc nền kinh tế, loại công nghệ,

1.1.2 Các phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng

1.1.2.1 Phương pháp tĩnh

Phương pháp tĩnh là phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng tại một thời điểm nhất định, xác định các dạng năng lượng được sử dụng, hộ tiêu thụ chính và mối quan hệ định tính giữa nhu cầu năng lượng và các nhân tố ảnh hưởng

Nhu cầu năng lượng thường được phân chia theo đối tượng sử dụng cuối cùng, từ đó xác định được tỷ trọng tiêu thụ của từng ngành cũng như tỷ trọng của từng dạng năng lượng Điều đó cho phép đánh giá vai trò của các ngành cũng như dạng năng lượng trong tiêu thụ năng lượng của nền kinh tế

Phân tích nhu cầu năng lượng không chỉ đưa ra mối quan hệ giữa tổng nhu cầu năng lượng, các hoạt động kinh tế và mức độ đòi hỏi của xã hội, mà còn làm rõ việc các dạng năng lượng được tiêu thụ khác nhau như thế nào đối với từng nhu cầu xã hội và ở mỗi phân ngành kinh tế cụ thể

- Các nhân tố kinh tế vĩ mô:

+ Năng lượng / GDP (cường độ năng lượng)

+ Năng lượng / mối quan hệ với giá dầu

- Tiếp cận kinh tế - kỹ thuật:

Thông qua việc xác định tổng nhu cầu năng lượng hữu ích rồi tính đổi về nhu cầu năng lượng cuối cùng, người ta đưa vào phần mềm một loạt các tác nhân: văn hoá xã hội (thuộc về đời sống), kỹ thuật công nghệ (loại thiết bị và hiệu suất của chúng), các tác nhân kinh tế (giá năng lượng và giá thiết bị) Có nghĩa là nó cho phép đạt đến một sự mô tả đầy đủ và chi tiết các quá trình tiêu thụ năng lượng mà chúng ta khó có thể thực hiện được

Thông qua các biến kinh tế – kỹ thuật như loại thiết bị, hiệu suất; các biến về kinh tế như giá năng lượng và giá thiết bị, đưa được các yếu tố về thiết

bị vào phần mềm và qua đó có thể xem xét các khả năng thay thế lẫn nhau giữa các dạng năng lượng

•Phân tích nhu cầu năng lượng ở mức chi tiết:

- Phân tích ở từng phân ngành kinh tế

- Phân tích các dạng nhiên liệu

- Phân tích ở từng hộ tiêu thụ cuối cùng

Hoạt động này cũng cho thấy được sự thay đổi của mối quan hệ giữa nhu cầu năng lượng và nhân tố kinh tế – xã hội

1.1.2.2 Phương pháp động

Phân tích động là xem xét sự thay đổi nhu cầu năng lượng theo thời gian

và sự biến động của các yếu tố như là GDP, Dân số, lên nhu cầu năng lượng

Để tìm ra những yếu tố tác động đến quá trình phát triển của năng lượng, cần xác định sự tăng trưởng và những thay đổi trong cơ cấu của nền kinh tế cũng như của từng ngành, sử dụng chúng để lý giải những thay đổi có thể của cường độ ở cả mức vĩ mô cũng như ở từng ngành

i i

i

GDP

VA VA

E GDP

E EI

Trong đó: Ei: Tiêu thụ năng lượng của ngành i

GDP

VA VA

E E

E

Với:

i

i i VA

GDP: phát triển kinh tế chung

Khi thay đổi tổng tiêu thụ năng lượng có thể thay đổi các đại lượng sau:

∆E = ∆ei x six GDP + eix ∆si x GDP + ei x si x ∆GDP

∆si: Biến đổi trong cấu trúc nền kinh tế

Cường độ năng lượng còn được tính thông qua:

GDP EI

E GDP

E

Cho nên đối với những thay đổi trong tổng tiêu thụ năng lượng E, nếu chúng ta phân tích theo GDP và theo cường độ năng lượng thì có thể thấy rằng:

∆E = ∆EI x GDP + EI x ∆GDP

∆EI: Biến động của cường độ năng lượng

∆GDP: Biến động của phát triển kinh tế nói chung

0

0 1

0

0 1

0 0

GDP

GDP GDP

E

E E

GDP GDP E E

−

−

=

= δ δα

Trong đó: “0” là chỉ số của năm gốc

“1” là chỉ số của năm nghiên cứu

tốc độ tiêu thụ năng lượng và tốc độ tăng trưởng kinh tế

trưởng kinh tế (đây là trường hợp phổ biến, nhất là đối với các nước có nền kinh tế lạc hậu và đang phát triển, bởi năng lượng bao giờ cũng phải đi trước một bước trong phát triển kinh tế xã hội)

- Nếu α <1: nghĩa là tốc độ tiêu thụ năng lượng chậm hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế (thường xảy ra ở các nước có nền kinh tế mạnh và khoa học kỹ thuật phát triển)

kinh tế (nhưng thường trường hợp này gần như không xảy ra trong thực tế)

1.2 Phương pháp dự báo nhu cầu năng lượng

1.2.1 Các khái niệm cơ bản và tầm quan trọng của dự báo

1.2.1.1 Các khái niệm cơ bản của dự báo

Dự báo là những tiên đoán về sự biến động của một đối tượng nào đó trong tương lai

1.2.1.2 Tầm quan trọng của dự báo

Không có dự báo, chúng ta không thể có cơ sở để hoạch định các kế hoạch trong tương lai Dự báo có một vai trò vô cùng quan trọng trong công tác nghiên cứu các xu thế có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và vi mô của nền kinh tế nhằm đạt được tính tối ưu trong quá trình phát triển

Điều này được thể hiện rõ qua những chức năng và nhiệm vụ của dự báo:

Sơ đồ 1.1: Các bước của quá trình dự báo

1.2.2 Các phương pháp dự báo

Công tác dự báo đã được thực hiện từ rất lâu trên thế giới, nó là một hoạt

động thường xuyên và cần thiết trong cuộc sống hàng ngày như: dự báo thời tiết, dự báo động đất, dự báo tình hình kinh doanh (giá dầu, các tình huống trên thị trường tài chính, ), các dự án tăng trưởng kinh tế,

Dự báo là hết sức cần thiết bởi luôn tồn tại những điều không chắc chắn trong tương lai, càng xa thì xác xuất không chắc chắn càng lớn Chúng ta có thể dự báo ngắn hạn, trung hạn, dài hạn Dự báo trong ngắn hạn thường được thực hiện cho các hoạt động kinh doanh, tuy nhiên dự báo dài hạn lại cung cấp những yếu tố cơ bản cho các kế hoạch chiến lược

Dự báo nhu cầu năng lượng phục vụ cho các quyết định đầu tư của các ngành thuộc về năng lượng Chất lượng của dự báo có quan hệ trực tiếp tới chi phí về kinh tế và tài chính, một kết quả dự báo tồi sẽ gây ra những thiệt hại lớn Muốn có được kết quả dự báo tốt cần nắm vững các điều kiện sau:

- Nghiên cứu sâu thói quen tiêu thụ năng lượng trong quá khứ và hiện tại

t (thời điểm) t1 t2 ti tn

y (giá trị đối tượng kinh tế) y1 y2 yi yn

Điều kiện chuỗi thời gian kinh tế:

Khoảng cách giữa các thời điểm của chuỗi thời gian phải bằng nhau, có nghĩa là phải đảm bảo tính liên tục nhằm phục vụ cho việc xử lý Đơn vị đo giá trị chuỗi thời gian phải được đồng nhất

Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện

xu thế vận động của đối tượng kinh tế, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t) nào để dựa vào đó tiên liệu giá trị đối tượng kinh tế ở ngoài khoảng giá trị

đã biết (y1, yn) dưới dạng:

yDBn+1= f(n+1) + ε

Điều kiện của phương pháp:

- Đối tượng kinh tế phát triển tương đối ổn định theo thời gian (có cơ sở thu thập thông tin lịch sử và phát hiện tính quy luật)

tế vẫn được duy trì trong một khoảng thời gian nào đấy trong tương lai

quá trỉnh phát triển đối tượng kinh tế

b/ Nội dung

Sơ đồ 1.2: Nội dung của phương pháp ngoại suy

Nội dung cụ thể của từng bước:

•Xử lý chuỗi thời gian kinh tế:

- Nếu chuỗi thời gian kinh tế thiếu 1 giá trị nào đấy thì phải bổ sung bằng cách lấy trung bình cộng 2 giá trị trước và sau nó

- Xử lý dao động ngẫu nhiên: đối với chuỗi có dao động lớn, do ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên nên phải sử dụng phương pháp san chuỗi thời gian để tạo ra chuỗi thời gian mới có xu hướng dao động ổn định hơn mà vẫn giữ nguyên xu thế từ chuỗi thời gian ban đầu

n

i

i i y

Trong đó: yilà giá trị thực tế của chuỗi thời gian

y y

y

y n

S y

S V

+ Nếu bước phát hiện xu thế chỉ xảy ra một khả năng y=f(t) thì hàm f(t) được sử dụng cho dự báo khi Vy<=10%

+ Nếu có nhiều khả năng xảy ra thì chọn theo điều kiện:

Min (Vy1, Vy2, .)<=10%

Kiểm tra giữa kết quả dự báo và giá trị thực tế thu được khi vận động

đến thời điểm dự báo Sử dụng tiêu thức sai số tương đối thời điểm:

itd

itd itd ytd

y

y y V

−

=

∧

Trong đó: yitd là giá trị thực tế tại thời điểm cập nhật

y^itd là giá trị dự báo tại thời điểm cập nhật

y1, y2, của dãy số thời gian yt không phải là độc lập với nhau, mà thực ra

có ảnh hưởng lẫn nhau ở một mức độ nào đó Người ta dùng tiêu chuẩn Durbin-Watson để kiểm tra xem có tồn tại hiện tượng tự tương quan hay không đối với:

- Dãy số thời gian yt+1:

1 2

1

1

2

1 ) (

n

t t

n

t

t t

y

y y

1

2

1 ) (

n

t t

n

t

t t d

Không tự tương quan

Không có kết luận

Tự tương quan âm

0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4

Đem so sánh d tính được trong công thức (*) và (**) với giá trị của bảng trên (d1, du: các giá trị tới hạn đối với hệ số tự tương quan) Nếu:

+ 0<D<d1: các số trong dãy số thời gian tự tương quan dương

+ d1<D<du: không đủ điều kiện để kết luận (cần tăng thêm số quan sát)

Durbin đã đưa ra kiểm định với mẫu lớn với tương quan chuỗi bậc nhất của phần mềm tự hồi quy Thống kê kiểm định này được gọi là thống kê h và

α

nVar

n d

h

+ Nếu h > 1.96 thì có tự tương quan bậc nhất dương

+ Nếu h < -1.96 thì có tự tương quan bậc nhất âm

+ Nếu -1.96 <h < 1.96 thì không có tự tương quan bậc nhất (dương hoặc

âm)

Vì kiểm định này chỉ dùng cho mẫu lớn, nên nếu áp dụng cho các mẫu nhỏ sẽ không được chính xác Các tính chất của kiểm định này chưa được thiết lập đỗi với các mẫu nhỏ

1.2.2.2 Phương pháp chuyên gia

Về thực chất, phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo mà kết quả

là các thông số do các chuyên gia đưa ra, hay nói đúng hơn là sự công não để khai thác và lợi dụng trình độ uyên bác và lý luận thành thạo về chuyên môn, phong phú về khả năng thực tiễn và khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc về tương lai đối với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản lý cùng đội ngũ các cán bộ lão luyện thuộc các chuyên môn bao hàm hay nằm trong miền lân cận của đối tượng dự báo Cũng

có thể hiểu đây là con đường dự báo trên cơ sở huy động “trí khôn” của chuyên gia trong những lĩnh vực nhất định

Còn về đạo lý, phương pháp chuyên gia bắt nguồn từ quan điểm cho rằng

do học tập, nghiên cứu, do lăn lộn và gắn bó trong từng chuyên môn cụ thể, nên không ai am hiểu sâu sắc hơn, giàu vốn liếng thông tin hơn, khả năng phản xạ cũng như trực cảm nghề nghiệp nhạy bén hơn là các chuyên gia đối với một đối tượng dự báo nào đó Với giả thuyết này, chuyên gia là người có tâm lý ổn định nhất và ý thức rõ rệt nhất về lĩnh vực mình hoạt động

Nhiệm vụ của phương pháp chuyên gia là đưa ra những dự đoán khách quan về tương lai phát triển của một lĩnh vực hẹp của khoa học hoặc dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dự đoán của chuyên gia

1.2.2.3 Phương pháp gián tiếp

Nhu cầu năng lượng được dự báo theo nhu phương pháp “mô phỏng kịch bản” hiện đang được áp dụng rộng rãi trong khu vực và trên thế giới Phương pháp luận dự báo là: trên cơ sở phát triển kinh tế – xã hội trung - dài hạn, nhu cầu năng lượng cũng như nhu cầu tiêu thụ các dạng năng lượng khác mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế Phương pháp này thích hợp với các dự báo trung và dài hạn

Hệ số đàn hồi thu nhập được tính như sau:

α = Tốc độ tăng trưởng nhu cầu năng lượng (%)/Tốc độ tăng trưởng GDP (%)

Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành và từng miền lãnh thổ Việc xác định chúng được tiến hành theo chuỗi phân tích quá khứ Ngoài ra, các hệ số này cũng được tham khảo từ kinh nghiệm các nước trên thế giới và trong khu vực Ngoài ra, các yếu tố quan trọng khác tác động đến nhu cầu năng lượng đựơc xét đến là:

một số hộ tiêu thụ sẽ có xu hướng chuyển sang sử dụng các dạng nhiên liệu năng lượng khác hoặc ngược lại Như vậy về mặt thị trường, giá cả mỗi loại năng lượng dẫn đến tính cạnh tranh của loại đó Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu năng lượng của một ngành hay kĩnh vực nào đó khi giá năng lượng thay đổi được gọi là hệ số đàn hồi giá

Đối với Việt Nam, trong thời gian dài do giá một số dạng năng lượng

được trợ giá năng lượng từ nhà nước nên việc nghiên cứu quan hệ giá cả với thay đổi nhu cầu năng lượng trong quá khứ không thực hiện được Việc áp dụng các hệ số đàn hồi giá năng lượng được tham khảo từ một số nước đang phát triển ở khu vực Châu á trong thập kỷ 80 và 90

thuật, thực hiện tiết kiệm năng lượng, đặc biệt là triển khai các chương trình quản lý phía nhu cầu DSM

Hàm số dự báo là hàm tổng hợp, dự báo nhu cầu năng lượng toàn quốc

được tổ hợp từ nhu cầu năng lượng cho các ngành kinh tê, khu vực dân dụng

và từ các vùng lãnh thổ

1.2.2.4 Phương pháp Neural

Có 3 nguồn trí thông minh nhân tạo bắt chước các quá trình của bộ óc và

hệ thống thần kinh của con người là quá trình xử lý ngôn ngữ, robot và các hệ Neural nhân tạo Hệ Neural nhân tạo có ứng dụng hầu hết ở các lĩnh vực thương mại, trong đó có dự báo

Trong hệ thống Neural, nhiều thí dụ được lập chương trình trong máy vi tính Những thí dụ này bao gồm toàn bộ các mối quan hệ trong quá khứ giữa các biến có thể ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc Chương trình hệ thống Neural sau đó bắt chước thí dụ này và cố gắng bắt chước mối quan hệ cơ sở đó bằng cách học hỏi khi xử lý Quá trình học hỏi này cũng được gọi là đào tạ giống như việc đào tạo con người trong công việc

Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống Neural trong dự báo là phương pháp này không cần phải xác định những mối quan hệ giữa các biến

số trước Phương pháp này có thể tự xác định nhờ vào quá trình học hỏi về các mối quan hệ qua những thí dụ đã được đưa vào máy Cũng vậy, hệ thống Neural không đòi hỏi bất kỳ giả định nào về các phân phối tổng thể và không giống những phương pháp dự báo truyền thống, nó có thể được sử dụng mà không cần phải có đầy đủ số lượng các số liệu cần thiết Chương trình hệ thống Neural có thể thay thế nhanh chóng phần mềm hiện có, ví dụ như phân tích hồi quy, để đưa ra những dự báo chính xác mà không cần làm ngưng trệ các hoạt động đang diễn ra Hệ thống Neural đặc biệt hữu ích khi các số liệu

đầu vào có tương quan cao hay có số lượng không đủ, hoặc khi hệ thống mang tính phi tuyến cao

Phương pháp này cho kết quả dự báo có độ chính xác cao, dự báo được các sự kiện phụ thuộc thời gian

1.2.3 Một số phần mềm dùng trong dự báo nhu cầu năng lượng

1.2.3.1 Phần mềm kinh tế kỹ thuật MEDEE-S

MEDEE-S (Model for Energy Demand Evaluation) là phần mềm dự báo nhu cầu năng lượng dùng cho dự báo dài hạn (từ 15-20 năm) dùng cho các nước đang phát triển Phần mềm được nghiên cứu và phát triển tại Viện Kinh

Tế và Chính sách năng lượng của trường Đại Học Grenoble (Pháp)

quá trình tiến hành nhằm nhận dạng các nhân tố kinh tế, dân số, xã hội và kỹ thuật tác động đến sự phát triển về nhu cầu năng lượng, từ đó đánh giá và mô phỏng sự tiến triển của chúng trong thời gian dự báo hoặc là thông qua các tính toán trực tiếp từ phần mềm hoặc là việc thông qua xây dựng các kịch bản Các cơ cấu đánh giá nhu cầu năng lượng của phần mềm xuất phát từ việc phân tích hệ thống tiêu hao năng lượng thành các module đồng nhất, cụ thể là:

đánh giá và phân biệt theo vùng địa lý (nông thôn, thành thị, ), theo tầng lớp xã hội, theo thu nhập, theo nghề nghiệp xã hội, Đối với một tầng lớp xã hội trong vùng địa lý xác định, nhu cầu năng lượng được xác định theo từng loại nhu cầu sử dụng (đun nấu, thắp sáng, )

theo ngành (luyện kim, giấy, xi măng, ) và theo loại công nghệ cũng như loại sử dụng (sử dụng nhiệt, sử dụng chuyên dụng, )

cách tổng quát theo ngành, theo dạng sử dụng hoặc cũng có thể phân tích theo ngành và theo dạng thiết bị sử dụng

theo vận tải hàng hoá và vận tải hành khách trong đó có xét đến tính đa dạng

về các phương tịên vận tải trong các nước đang phát triển

Về mặt cấu trúc, phần mềm MEDEE-S gồm một phần mềm cơ sở được tính toán tự động theo 5 ngành kinh tế (công nghiệp, nông nghiệp, sinh hoạt,

dịch vụ và vận tải) và một loạt các phần mềm con là những tính toán chi tiết

mà khi áp dụng chúng ta có thể lựa chọn hoặc không, tuỳ theo đặc điểm của quốc gia được nghiên cứu, theo mức độ chi tiết của nguồn dữ liệu có thể thu thập được Điều này tạo cho phần mềm một khả năng thích cao trong quá trình ứng dụng

Những ưu điểm của phần mềm:

việc chỉ rõ các biến điều khiển nhu cầu này, vì thế có thể điều khiển sự phát triển nhu cầu này bằng các chính sách năng lượng

mức độ tiêu thụ năng lượng cuối cùng

- Phần mềm có thể lượng hoá những thay đổi của nền kinh tế xã hội thông qua sự thay đổi của nhu cầu năng lượng

lý số liệu và thông tin cần thiết cũng dễ dàng

1.2.3.2 Phần mềm SPSS

SPSS_Statistical Products for the Social Services, có nghĩa là các sản phẩm thống kê cho các dịch vụ xã hội SPSS là một phần mềm chuyên ngành thống kê, nó cũng có thể được dùng để dự báo nhu cầu năng lượng trong tương lai

số, hồi quy bính phương bé nhất hai giai đoạn, hồi qui phi tuyến tính và phân tích độ tin cậy

• SPSS Advanced Statistics: tập trung vào các kỹ thuật thường được dùng trong các nghiên cứu sinh học và thí nghiệm phức tạp nó bao gồm các thủ tục cho các phần mềm tuyến tính chung, phân tích các bộ phận của phương sai, phân tích loglinear, lập bảng sống, phân tích bảng sống Kaplan-Meier, và phân tích tương quan Cox

trình bày cao, bao gồm các bảng biểu phức tạp và các trình bày của dữ liệu dạng đa lựa chọn

phức tạp bao gồm xây dựng các phần mềm cho các dữ liệu đa biến phi tuyến tính, các phần mềm san bằng, các phương pháp để ước lượng các hàm tự hồi quy

Ưu điểm của chương trình SPSS:

- Đòi hỏi ít số liệu và tính toán tương đối đơn giản

thay đổi môi trường

với dự đoán độ lệch là nhỏ nhất

Nhược điểm:

thống cảnh báo sớm và sự tương tác giữa các biến không được kiểm tra

1.2.3.3 Phần mềm EVIEWS

EVIEWS là viết tắt của Econometric Views (những quan sát mang tính kinh tế lượng), là một phiên bản mới của chương trình thống kê dùng để xử lý chuỗi số liệu theo thời gian Nó bắt nguồn từ chương trình phần mềm Time Series Processor (TSP) dùng cho những máy tính có bộ nhớ rất lớn Mặc dù EVIEWS chủ yếu được tạo ra bởi các nhà kinh tế học, nhưng chương trình có

thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác như: xã hội học, thống

kê học, tài chính, EVIEWS có thể dễ dàng được sử dụng với môi trường làm việc quen thuộc của windows Nói chung, EVIEWS có thể thực hiện các công việc sau:

mềm của bạn

của bạn

cách giải quyết trung gian cho mỗi biến được yêu cầu

Ưu điểm của phần mềm:

có thể tập trung chính vào vấn đề dự báo Với những phần mềm có phương trình đơn giản, bạn chỉ việc chọn thực đơn và EVIEWS sẽ tính toán ra dự báo tĩnh hay động với độ lệch chuẩn dự báo tuỳ ý và đồ thị minh hoạ với độ tin cậy dự báo là 95%

1.2.3.4 Phần mềm Simple_E (Simple_Econometric Simulation System)

mô hình kinh tế lượng trong khâu tập trung chuẩn bị dữ liệu và lập phần mềm chi tiết Các quá trình như hồi quy, mô phỏng và dự báo được thực hiện một cách tự động hoá tới quy mô lớn nhất có thể

- Simple_E là một ứng dụng cài thêm vào của Microsoft Excel

2000-2003 Nó có đủ các ưu việt của các chức năng trong bảng tính ban đầu cũng như những mở ra giao diện khác với những ứng dụng của Windows

hoá, phân tích phần mềm, kiểm tra và mô phỏng dự báo Nó không yêu cầu phải lập chương trình Bên cạnh đó Simple_E có các chức năng đồ hoạ và hiển thị khiến Simple_E dễ dàng trong nghiên cứu và sử dụng

phương pháp bình phương cực tiểu thông thường (OLS), phương pháp hồi quy

tự động và phương pháp đánh giá phi tuyến Hệ thống các phương trình có thể bao gồm nhiều dạng khác nhau của các phần mềm hồi quy và những phương trình được định nghĩa

Những ưu điểm của phần mềm:

của Exel - Microsoft)

phân thành các vùng rõ ràng: vùng chú thích, vùng số liệu quá khứ, vùng biến nội suy, vùng biến ngoại suy,

động khiến người sử dụng có thể dễ dàng lựa chọn dạng hàm phù hợp với những sai số và độ lệch nhỏ nhất

- Simple_E còn có thể loại bỏ những số liệu trong chuỗi số liệu có ảnh hưởng không tốt đến kết quả dự báo

với những số liệu quá khứ

quả dự báo được phân vùng bằng màu đỏ khiến người sử dụng dễ dàng theo dõi

phần mềm

các tiêu chuẩn kiểm định của phương pháp ngoại suy

Hạn chế của phần mềm:

Đòi hỏi bộ dữ liệu phải đầy đủ, nếu bộ số liệu của một thông số đầu vào

bị thiếu mất một số năm thì phần mềm sẽ tự động cắt bỏ những số liệu của các thông số đầu vào khác của những năm tương ứng

- Lượng năng lượng tiêu thụ cuối cùng phân theo các lĩnh vực tiêu thụ

•Các bước chạy chương trình:

Sơ đồ 1.3: Các bước hoạt động của các bảng tính trong Simple_E

Nhiệm vụ của người sử dụng là:

+ Phương trình hồi quy: Y i = β0+ β1X1+ + βj X j + ε

β0, β1, , βj: là các hệ số

ε: độ lệch

+ Phương trình trực tiếp: Y i = g(V1,V2, ,Y1,Y2, )

Sau đó, từ việc kiểm tra đến mô phỏng là việc của Simple_E “Model” sẽ

được giải trong các bảng tính ẩn “Model Estimates”, “Model Residual” và

“Model Coefficients” Bảng tính Model thể hiện các kết quả thống kê và các

phương trình được ước lượng Các kết quả mô phỏng sẽ được tính toán trong bảng tính “Simulation” Phần số liệu thực tế đã qua sẽ được đặt ở bảng tính ẩn

+ Phân tách các biến nội sinh và ngoại sinh trong phần mềm

+ R2 (hệ số xác định bội): nó chính là tỷ lệ của toàn bộ sự khác biệt của biến Y do biến giải thích X gây ra

thích mới vào phần mềm

+ Kiểm định Durbin-Watson (kiểm định h cho biến phụ thuộc độ trễ) + Hệ số tương quan chuỗi Rho (ρ)

+ Kiểm định F

+ Độ tự do và 5% p-mức giá trị của R2, F, t và Rho

+ t: giá trị của mỗi hệ số

+ RSS: là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa các giá trị quan sát Y và các giá trị nhận được từ hàm hồi quy

quy, các hệ số của biến độc lập được giải ở bảng tính “Model” sẽ dùng để mô phỏng

+ Xem xét sự phù hợp của phần mềm bằng cách tính toán 3 dạng của độ lệch để tham chiếu, đó là:

Căn bậc 2 của bình phương độ lệch trung bình (R): %

100 1

1

2

x Y

Y Y T R

T

t

a t

a t s t

∑=  − 

Độ lệch trung bình (M): %

100 1

1

x Y

Y Y T M

T

t a t

a t s t

1

1

x Y

Y Y ABS

t

a t

T

t

a t s t

Tóm tắt chương I

Trên đây là một số các phương pháp, phần mềm và phần mềm dùng để

dự báo Tuy nhiên, dự báo nhu cầu năng lượng là một hoạt động rất cần thiết

và quan trọng, do vậy phải lựa chọn phương pháp và phần mềm dự báo sao cho phù hợp nhất Tức là dự báo sẽ đưa lại kết quả tối ưu nhất với sai số nhỏ nhất Bộ số liệu thu thập đựơc là một chuỗi các số liệu theo thời gian do đó sử dụng phương pháp hồi quy để dự báo bằng phần mềm Simple_E cài đặt trong Excel và bằng phương pháp gián tiếp (phương pháp sử dụng hệ số

đàn hồi giữa tốc độ tăng trưởng năng lượng và tốc độ tăng trưởng kinh tế)

Sau đó đánh giá và so sánh kết quả nhận được từ 2 phương pháp trên và rút

ra kết luận

Sở dĩ lựa chọn phần mềm Simple_E do Simple_E được phát triển để hỗ trợ những người nghiên cứu phần mềm kinh tế lượng trong khâu tập trung chuẩn bị dữ liệu và lập phần mềm chi tiết Các quá trình như hồi quy, mô phỏng và dự báo được thực hiện một cách tự động hoá tới quy mô lớn nhất

có thể Không những thế Simple_E có giao diện gần gũi (là Excel mở rộng), có sẵn các hàm dự báo để lựa chọn, có thể xuất biểu đồ dễ dàng, …

Với tất cả tính phù hợp và những ưu điểm, Simple_E được lựa chọn để dự báo nhu cầu năng lượng cuối cùng của Việt Nam giai đoạn 2007 ฀ 2025

Chương 2: phân tích tình hình cung cấp và tiêu thụ năng lượng Cuối cùng của việt nam giai

đoạn 1990 - 2006

Năng lượng là để phục vụ những nhu cầu của con người trong mọi hoạt

động sống Chính vì vậy để có thể phân tích tình hình cung cấp và tiêu thụ năng lượng của Việt Nam giai đoạn 1990 - 2006 một cách có logic và chính xác, trước tiên chúng ta phải xem xét tổng quan về phát triển kinh tế ฀ xã hội Việt Nam trong giai đoạn đó

2.1 Tổng quan về phát triển kinh tế - xã hội Việt Nam giai đoạn

1990-2006

2.1.1 Tình hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 1990 - 2006

Qua bảng 2.1.1 ta thấy GDP của tất cả các thành phần kinh tế đều tăng,

do đó tổng GDP của cả nước cũng tăng qua các năm từ gần 132 nghìn tỷ VNĐ năm 1990 lên hơn 425 nghìn tỷ VNĐ vào năm 2006 (tăng gấp hơn 3 lần trong vòng 16 năm) Tuy nhiên tỷ trọng đóng góp của các thành phần kinh tế là khác nhau Từ hình 2.1.1 ta thấy trong những năm đầu thập niên 90, nông lâm sản và sản xuất chế biến là 2 thành phần đóng góp chủ yếu vàp tổng sản phẩm quốc nội, khi đó nền công thương nghiệp còn non trẻ nên mới chỉ đóng góp một phần nhỏ (khoảng 20%), điều này cho thấy nước ta vẫn là một nước nông nghiệp Tuy nhiên trong những năm trở lại đây tỷ trọng này đã thay đổi, điều này được thấy rõ qua cơ cấu GDP năm 1990 và 2006 (Hình 2.1.1)

B¶ng 2.1.1 Tæng s¶n phÈm quèc néi (GDP) ph©n theo thµnh phÇn kinh tÕ

tế quốc dân, thể hiện ở chỗ nó chỉ đóng góp 19% trong tổng GDP của cả nước

Điều này cho thấy rõ quá trình công nghiệp hoá hiện - đại hoá đất nước ngày càng đạt nhiều thành tựu

Năm 1990

Nụng lõm s ả n 39%

SX và

ch ế bi ế n 23%

GTVT 4%

DV &

khỏc 21%

Thương

m ạ i 15%

SX và

ch ế bi ế n 41%

Hình 2.1.2: Đồ thị biểu diễn cơ cấu GDP năm 1990 & 2006

Ta thấy GDP tăng qua các năm nhưng tốc độ tăng trưởng của nó thì lại không như vậy Có thể thấy rằng tốc độ tăng trưởng GDP trong những năm

đầu của giai đoạn này tăng nhanh, đặt biệt tốc độ tăng trưởng GDP của giai

đoạn 1994-1996 là cao nhất (trung bình khoảng 9%) Điều này là phù hợp bởi

nó là thời kỳ đầu đánh dấu bắt đầu quá trình công nghiệp hoá hiện đại hoá của nước ta Sau đó tốc độ tăng giảm xuống chỉ còn 4.77% vào năm 1999 Điều này do nhiều nguyên nhân, trong đó có nguyên nhân về cơ chế chính sách đầu tư của nhà nước là chưa thoáng, chưa đáp ứng được nền kinh tế mở cửa dẫn

đến kết quả trên như Nhưng đến đầu những năm 2000, do những thay đổi tích cực trong cơ chế chính sách, thu hút đầu tư và mở rộng hợp tác quốc tế, tốc độ tăng GDP đã tăng ổn định trở lại và đã đạt được 8.17% năm 2006 Tốc

độ tăng trưởng GDP trung bình 5 năm giai đoạn 1991 – 1995 là khá cao gần 8.2%, nhưng giai đoạn 5 năm sau đó thì tốc độ này đã giảm đáng kể chỉ còn gần 7%, nhưng ngay sau đó tốc độ này đã dần phục hồi và đạt 7.62% trong giai đoạn 2001 – 2006, sự biến động này được thể hiện rõ trong hình 2.1.3

3 199

4 199

5 199

6 199

7 199

8 199

9 200

0 200

1 200

2 200

3 200

4 200

5 200 6

Hình 2.1.3: Đồ thị biểu diễn tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 1990 ฀ 2006

Bảng 2.1.2 Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình 5 năm

Giai đoạn 1991-95 1996-00 2001-06

Tốc độ tăng trưởng GDP (%) 8.19 6.96 7.62

2.1.2 Tình hình dân số Việt Nam giai đoạn 1990 ฀ 2006

Qua bảng số liệu 2.1.3 và hình 2.1.4, 2.1.5 ta thấy dân số Việt Nam tăng gần như tuyến tính và ổn định qua các năm, tăng trung bình 1,1 triệu người/năm Điều này có được là do Nhà nước ta đã tuyên truyền sâu rộng và thực hiện chính sách kế hoạch hoá gia đình Kết quả này còn được thể hiện rõ qua Hình 2.1.5, ta thấy tốc độ tăng dân số giảm dần trong cả giai đoạn 1990

sách kế hoạch hoá gia đình nên tốc độ tăng dân số có tăng nhẹ đôi chút, song

điều này đã được thắt chặt ngay sau đó nên tốc độ tăng dân số lại giảm xuống trong 2 năm gần đây là 2005 và 2006

Bảng 2.1.3 Dân số Việt Nam giai đoạn 1990 ฀ 2006

Năm

Dân số (triệu người) (so với năm trước: %) Tốc độ tăng dân số

2.2 Tổng quan về tình hình cung cấp năng lượng cuối cùng Việt Nam giai

2000 – 2004, sản xuất các loại năng lượng sơ cấp đều tăng, than tăng gấp hơn 2 lần, khí tự nhiên tăng gấp hơn 4 lần và đạt tốc độ tăng nhanh nhất, còn dầu thô và thuỷ điện có tăng nhưng mức độ không nhiều Cơ cấu năng lượng sản xuất năm 2004, dầu mỏ chiếm tỷ trọng lớn nhất 44%, tiếp đến là than 31%, khí đốt 11,3% và thuỷ điện 12,2% Diễn biến khai thác sản xuất các loại nhiên liệu sau:

khai thác than của Việt Nam luôn chỉ giữ ở mức trên dưới 5 triệu tấn/năm Bắt

8,ểutiệu tấn Năm 1998, do tình hình kinh tế chững lại, thị trường tiêu thụ than

nhưng đó là hiện tượng suy giảm tạm thời Diễn biến khai thác tăng từ 4,64 triệu tấn năm 1990; 11,5 triệu năm 2000 và lên 26,3 triệu tấn năm 2004, tốc

độ tăng bình quân là 13,2%/năm trong cả giai đoạn 1990-2004

Bảng 2.2.1 Sản xuất than giai đoạn 1990 - 2004

nhịp tăng trưởng cao Nếu như năm 1986 chỉ khai thác được khoảng 40 ngàn tấn thì đến năm 1990 đạt mức 2,7 triệu tấn và 7,6 triệu tấn năm 1995 (tốc độ tăng trưởng giai đoạn 1991 - 1995 bình quân là 23%) Đến năm 2000 dầu khai thác được 16,3 triệu tấn và năm 2004 khai thác được 20,05 triệu tấn, tốc độ tăng trưởng tương ứng là 19,7%/năm giai đoạn 1990–2000 và 6,3% giai

Diễn biến khai thác dầu thô giai đoạn 1990-2004 trình bày trong bảng 2.2.2

Bảng 2.2.2 Khai thác dầu thô giai đoạn 1990 - 2004

Đơn vi: triệu tấn

Năm 1990 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Sản

lượng 2.7 7.7 8.8 10.1 12.5 15.2 16.3 16.8 16.8 17.7 20.05

Nguồn: Petrovietnam

- Khí đốt: Trước năm 1995, khí đồng hành khai thác được đều bị đốt bỏ

ở ngoài khơi Khí đồng hành bắt đầu được sử dụng cho phát điện từ cuối năm

1999, khi hoàn thành đường ống dẫn khí từ mỏ dầu Bạch Hổ đến nhà máy điện Bà Rịa, Phỳ Mỹ và nhà máy sản xuất khí LPG tại Dinh Cố Năm 2000, sản lượng khí đạt 1,6 tỷ m3 và năm 2004 đạt 6,252 tỷ m3, tăng gần gấp 4 lần Tốc độ tăng trưởng bình quân trong giai đoạn 2000 -2004 là 40,5%/năm Trong năm 2004, một phần sản lượng khí khai thác được (1,549 tỷ) cấp cho Malaixia do Viet Nam chưa có hệ thống ống dẫn khí từ mỏ PM3 vào bờ Diễn biến khai thác khí giai đoạn 1995-2004 được thể hiện trong bảng 2.2.3

Bảng 2.2.3 Khai thác khí giai đoạn 1995 ฀ 2004

Đơn vị: tr.m 3

N ăm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Sản lượng 183 290 540 1018 1414 1580 1720 2161 3720 6252

Nguồn: Petrovietnam

kWh năm 2005, tốc độ tăng bình quân là 14,6% Về cơ cấu điện năng sản xuất, tỷ trọng sản lượng thủy điện giảm dần từ 54,8% năm 2000 còn 30,8% năm 2005 Sản lượng tua bin khí, đặc biệt là TBK chạy khí ngày một tăng, sản

kWh năm 2005 ứng với tỷ trọng tăng từ 16,4% lên 31,0% Năm 2004 và 2005

do phụ tải tăng cao, các nhà máy thuỷ điện phát thấp hơn các năm trước do

điều kiện thời tiết không thuận lợi, ngoài ra một số nhà máy điện được xây dựng theo hình thức BOT đó bắt đầu vào vận hành làm cho sản lượng điện

năm 2005 Điện thương phẩm cung cấp cho các ngành kinh tế và sinh hoạt của nhân dân không ngừng tăng lên, tốc độ tăng trưởng bình quân trong giai

đoạn 2000-2005 là 15,3% Điện thương phẩm tăng từ 22,4 tỷ kWh năm 2000 lên tới 45,6 tỷ kWh năm 2005, trong 5 năm tăng gấp hơn 2 lần

tổng năng lượng sơ cấp cung cấp cho nhu cầu nội địa tăng từ 6,6 triệu TOE năm 1990 lên 17,995 triệu TOE năm 2000 và 28,8 triệu TOE năm 2004, bình quân tăng 11,4%/năm Cơ cấu năng lượng sơ cấp tiêu thụ trong nước năm 2004: sản phẩm dầu chiếm 38,3%; than 26,8%, thuỷ điện 20,1% và khí đốt 14,7%

Năng lượng phi thương mại

Bao gồm củi gỗ, than gỗ, phụ phẩm nông nghiệp ., chủ yếu được sử dụng làm chất đốt sinh hoạt và sản xuất vật liệu xây dựng trong khu vực nông thôn, miền núi Tổng tiêu thụ tăng từ 12,42 triệu TOE năm 1990 lên 14,19 triệu TOE năm 2000 và 14.82 triệu TOE năm 2004, tốc độ tăng 6,5%/năm trong cả giai đoạn 1990- 2004 Nguồn năng lượng mới và tái tạo như: năng lượng mặt trời, năng lượng gió, địa nhiệt… chỉ mới sử dụng thử nghiệm, chiếm tỷ trọng không đáng kể trong cơ cấu tiêu thụ năng lượng

2.3 Phân tích tình hình tiêu thụ năng lượng cuối cùng của Việt Nam giai

đoạn 1990 ฀ 2006

Trước tiên ta phải hiểu thế nào là năng lượng cuối cùng?

Năng lượng được phân chia thành:

chưa qua bất kỳ quá trình biến đổi, chưa biến đổi thành dạng năng lượng khác,

và là đầu vào cho năng lượng thứ cấp

đổi từ dạng năng lượng sơ cấp để thành năng lượng cuối cùng, chưa đến tay người tiêu dùng

lượng sơ cấp ban đầu và đến tay người tiêu dùng

Dưới đây ta sẽ phân tích tiêu thụ năng lượng cuối cùng theo các lĩnh vực

và theo các dạng năng lượng, và xem xét phân tích đến 1 yếu tố cũng rất ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng cuối cùng, đó chính là giá năng lượng

2.3.1 Tiêu thụ năng lượng cuối cùng theo các lĩnh vực

Qua bảng 2.3.1 ta thấy tổng tiêu thụ năng lượng cuối cùng (NLCC) của Việt Nam tăng từ 16.604 triệu TOE năm 1990 lên đến 38.766 triệu TOE năm

2006 Tốc độ tăng bình quân giai đoạn 1990 – 2006 là 7.85%/năm Tuy nhiên tốc độ tăng không ổn định qua các năm, thể hiện rõ nhất qua hình 2.3.2

Ba ngành tiêu thụ năng lượng lớn nhất của Việt Nam là sản xuất & chế biến, giao thông vận tải và dân dụng; các ngành dịch vụ và nông nghiệp chiếm tỷ

trọng nhỏ

Ngành sản xuất và chế biến: sản xuất và chế biến có tỷ trọng lớn nhất trong cơ cấu kinh tế của đất nước, chiếm 40,11% GDP năm 2006, và góp phần lớn nhất trong tăng trưởng kinh tế Sản xuất và chế biến cũng là ngành tiêu thụ năng lượng lớn nhất, chiếm khoảng 33.58% tổng tiêu thụ năng lượng năm

2006 Các ngành thép, vật liệu xây dựng, giấy và bột giấy, phân bón là những ngành tiêu thụ nhiều năng lượng

Tổng tiêu thụ năng lượng thương mại trong sản xuất và chế biến tăng từ 4.5 triệu TOE năm 1990 lên khoảng 13 triệu TOE năm 2006 mức tăng bình quân là 11,09%/năm, tương ứng với mức tăng trưởng ngành sản xuất và chế biến trong cùng giai đoạn (khoảng 12%/năm)

Năng lượng tiêu thụ trong ngành sản xuất và chế biến theo xu hướng giảm tỷ trọng năng lượng mới, từ 62% năm 1990 xuống 27.17% năm 2006; tăng tỷ trọng điện năng (từ 5.48% lên 16.31%) và sản phẩm dầu tăng từ 9.93% lên 23.69%

Ngành Giao thông vận tải: Mặc dù trong giai đoạn 1990 – 2006, ngành Giao thông vận tải chỉ chiếm trung bình 3 - 4% GDP nhưng hầu hết tất cả các ngành của nền kinh tế và sinh hoạt của người dân phụ thuộc nhiều vào

ngành vận tải Tiêu thụ năng lượng của ngành vận tải chiếm 19.15% tổng nhu cầu năng lượng (năm 2006), từ 8.51 triệu TOE năm 1990 lên khoảng 19.51 triệu TOE năm 2006, tăng bình quân 11.54%/năm

Các sản phẩm dầu (dầu diesel, xăng và nhiên liệu cho máy bay) chủ yếu

được sử dụng trong ngành vận tải Vận tải đường bộ tiêu thụ khoảng 80-90% tổng tiêu thụ năng lượng của ngành, phần còn lại khoảng 10 - 20% được tiêu thụ trong các ngành vận tải đường thủy, đường sắt và đường hàng không

Ngành Thương mại và Dịch vụ: là ngành có mức tiêu thụ năng lượng thương mại đứng thứ ba và có mức tăng nhu cầu năng lượng thương mại khá cao, bình quân 12.1%/năm trong giai đoạn 1991 – 2006, gấp 1,5 lần mức tăng bình quân của ngành dịch vụ trong cùng giai đoạn Tổng nhu cầu năng lượng của ngành tăng từ 0,3 triệu TOE năm 1990 lên 1,67 triệu TOE năm

2006 Nguồn năng lượng chính sử dụng trong ngành là các sản phẩm dầu (khoảng 67%), điện (khoảng 13%) và than (20%) Ngành Dịch vụ có mức

đóng góp lớn trong nền kinh tế, chiếm 36% GDP trong năm 2006, trong khi mức tiêu thụ năng lượng chỉ chiếm 4.3%

Ngành Nông nghiệp: Hiện khoảng 74% dân số Việt Nam sống ở khu vực nông thôn và phụ thuộc nhiều vào sản xuất nông nghiệp, trong khi đó ngành nông nghiệp chỉ đóng góp 19,39% trong tổng mức tăng GDP năm

2006 Ngành nông nghiệp sử dụng ít năng lượng nhất so với các ngành kinh tế khác, chiếm khoảng 1 – 2% tổng nhu cầu năng lượng Nhu cầu năng lượng thương mại trong ngành nông nghiệp tăng từ 0,23 triệu TOE năm 1990 lên 0,55 triệu TOE năm 2006, mức tăng bình quân 6.14%/năm Nguồn năng lượng thương mại chính là các sản phẩm dầu (khoảng 84% năm 2006) sử dụng trong các máy móc nông nghiệp như: máy kéo, máy làm đất, tuốt lúa, đập ngô, sấy ; điện chiếm khoảng 11% (năm 2006) tổng nhu cầu năng lượng cho nông nghiệp và chủ yếu sử dụng cho các trạm bơm thuỷ lợi Ngoài ra nguồn