基于灰色关联分析的环胶州湾污水处理厂效率评价

　　摘要：环保投融资领域中的污水处理场运营效率问题引起了相关学者的广泛关注。文章在实际调查的基础上，采用灰色关联度分析法对环胶州湾八个典型污水处理厂的投入产出相对效率进行了定量分析，纵向比较评价了各污水处理厂和横向比较评价指标的关联度，最后提出具体改进建议。
　　关键词：灰色关联分析；效率评价；污水处理厂；胶州湾
　　
　　一、引言
　　环胶州湾地区，位于山东半岛东南部，面向黄海及太平洋。它是以距离胶州湾岸线100公里的标准而划分的特定区域，包括陆地、海洋及岛屿。该区域由青岛、日照、潍坊三市组成。胶州湾是近乎封闭的海湾，终年不冻不淤，有湾口水道与黄海、太平洋相通，是青岛市的母亲湾，环胶州湾地区的中心，是环胶州湾城市大家庭的美丽客厅，客厅的清洁卫生与周围居民生活息息相关。污水处理厂的运营效率问题是影响现代污水处理效果的重要因素。胶州湾的环境质量影响着周边诸多居民的生活安全，评价这些污水处理厂运营情况对胶州湾环境质量的提升有重要意义。
　　二、研究现状
　　目前，环保投融资领域引起了相关专家和学者的广泛关注，其中污水处理厂的运营问题已成为研究热点之一，国内外很多学者和相关机构从不同角度对此进行了大量的研究。
　　通过对我国污水处理现状的研究，王灿（2001）认为我国城市污水处理厂也面临着效率不高的问题，效率研究将有助于政府制定合理政策促进污水厂的发展。吴吉慧（2000）认为污水处理厂运营存在一些制约因素：污水处理设施不足，城市污水处理运营管理体制不顺，企业对成本和收益的控制能力较差，政府的监督管理也难以到位，污水处理费征收机制仍不完善。李壮、王明明（2004）认为若要达到与经济水平相符的污水处理率，需要庞大的资金投入，仅靠政府财政是远远不够的。王成民（2005）认为阻碍我国城市污水处理市场的发育的主要因素为：投资渠道单一、环境设施处理运营管理效率低下、排污收费政策不够完善。陈祖海（2006）认为我国环保资金使用普遍存在效率不高，主要表G26fzc4a5c5EMjLSBjAt8g==现在污水处理方面，究其根源是我国投融资体制缺乏有效的激励和约束机制。因此，改革我国投融资体制现状，提高资金使用效率是环境保护领域的当务之急。
　　基于污水处理厂效率评价的角度，王国平、狄军贞（2002）收集了污水处理厂的效益评价指标数据，如投资、运行费用、占地面积等，建立了综合评价污水处理厂的定量模型。褚俊英（2002）等曾用指标法对我国污水厂的投资效率进行比较，根据实际调研数据利用三种不同的效率评估模型对我国主要的污水处理厂进行了评估和比较分析。研究污水处理厂效率的方法有多种，由于影响污水处理厂的运行效率的因素很多，且各污水处理厂都有自身运营的特殊性，对其运行效率很难精确预测，因而相对效率的研究是污水处理厂运营效率测度的主要途径。
　　本文将选取典型污水处理厂的一些投入和产出指标，根据环胶州湾的现实情况和数据的可得性，分别选取三个成本指标：总投资额（万元）、年运行费用（万元）和污水设计处理能力（万吨/日）；三个效益指标：COD消减量（万吨）、氨氮消减量（万吨）和一年污水实际处理量（万吨），应用灰色关联分析方法，选取最优的参考数列即投入最少产出最多，计算环胶州湾污水处理厂的指标值与最优参考数列的灰色关联度，以此分析各污水处理厂的相对效率。
　　三、方法介绍
　　灰色关联分析法是灰色系统理论的重要内容，可以用来进行综合评价。基本思路是，从样本中确定一个理想化的最优样本，以此为参考数列，通过计算各样本序列与该参考序列的关联度，对被评价对象做出综合比较和排序。设有n个被评价对象，每个被评价对象有p个评价指标。这样，第i个被评价对象可描述为：
　　xi={xi1，xi2…，xip}，i=1，2，…，n
　　（一）确定参考序列
　　根据各评价指标的经济含义，在n个被评价对象中选出各项指标的最优值组成参考序列x0，x0={x01，x02…，x0p}，实际上，参考序x0列构成了一个相对理想化的最优样本，是综合评价的标准。如果第j项指标是数值越大越好的正向指标，则x0j就是n个被评价对象第j项指标实际值的最大值；如果是逆向指标，则是最小值；如果是适度指标，便是该指标的适度值。
　　（二）无量纲化
　　无量纲化是指通过一定的数学变换来消除原始变量不同量纲的影响，因子分析采用对指标值进行正态标准处理来消除量纲的影响。由于受各评价指标量纲和数量级不同的影响，使各评价指标间不具有可比性。因此，必须对各指标实际值进行无量纲化处理。采用直线型无量纲化公式，即：
　　xij*=（i＝1，2，…n；j＝1，2，…p）
　　此时，各指标的最优值均为1。为叙述方便，把无量纲化后的数据仍记为xij，则最优参考序列为x0={1，1，…1}。
　　（三）求两级最大差Δ（max）和两级最小差Δ（min）
　　为此，要先计算各被评价对象序列与最优参考序列间的绝对差序列。计算公式：
　　Δij=|xij-1|（i=1，2，…n；j＝1，2，…p）
　　在此基础上，根据公式：
　　Δ（max）=（Δij）
　　Δ（min）=（Δij）
　　就可求得两级最大差Δ（max）和两级最小差Δ（min）。
　　（四）计算关联度
　　计算公式：
　　θij=，ρ∈[0，1]
　　（五）计算第i个被评价对象与最优参考序列间的关联度
　　ri＝θij
　　由于ri反映的是第i个被评价对象与评价标准序列x0相互关联的程度，因此，如果ri>rj，则表明第i个样本比第j个样本好。所以，根据{ri}就可对被评价对象做出排序和比较。
　　四、模型建立
　　（一）选取变量
　　对污水处理厂的效率分析，考虑到数据的可得性，我们选取三个成本指标：X1——总投资额（万元）、X2——年运行费用（万元）、X3——污水设计处理能力（万吨/日）；三个效益指标：X4——COD消减量（万吨）、X5——氨氮消减量（万吨）、X6——年污水实际处理量（万吨）。由于成本指标对于污水处理厂的效率是逆向的指标，即成本越小越好，而效益指标是正向指标，为了简便和方法的需要，把成本指标化为正向指标，令X*i=（i=1，2，3）为叙述方便，把取倒数后的指标仍记为Xi，这样得到六个关于污水处理厂效率的正向指标。
　　（二）转化变量
　　为了使变量无量纲化，令X*i=，这样每列数的取值都是出于0和1之间，且总有一个值取1，选取每列中的最大值构成参考数列，则参考数列为X0＝{1，1，…1}。
　　将各污水处理厂简称如下：A——团岛污水处理厂；B——海泊河污水处理厂；C——李村河污水处理厂；D——城阳污水处理厂；E——镰湾河污水处理厂；F——胶州市污水处理厂；G——即墨污水处理厂；H——娄山河污水处理厂，经过以上各种变量的转化得到变化后数据，为方便叙述，指标仍记为Xi。
　　（三）运行结果
　　将八个污水处理厂效率评价指标根据灰色关联分析方法，用matlab软件计算，各指标关联度结果，如表1所示。
　　最终关联度结果，如表2所示。
　　各污水处理厂的关联度得分在一定程度上说明了污水处理厂的相对效率，再次运用灰色关联分析方法，计算各指标对污水处理厂关联度得分的影响程度，即分析各个指标对污水处理厂运行效率的关联程度，各指标的关联度，如表3所示。
　　
　　（四）效率评价
　　1、纵向比较评价各污水处理厂
　　从表2灰色关联度的分析结果可以看到，团岛污水处理厂与最优参考数列的关联度最高，其次是镰湾河污水处理厂、即墨污水处理厂、海泊河污水处理厂、李村河污水处理厂、娄山河污水处理厂、城阳污水处理厂，而胶州市污水处理厂与最优参考数列关联度最低。
　　团岛污水处理厂与最优参考数列的关联度最高，主要是该污水处理厂产出指标数值都比较大，与最优值比较接近，另外在投入指标中年运行费用与同规模的污水处理厂相比较低，因此，团岛污水处理厂的关联度最高，也说明相对而言该污水处理厂的效率是较高的。镰湾河污水处理厂的关联度也是比较高的，主要是在投入指标中的累计总投资额和污水处理能力两个指标都是最小的，与最优值最接近，而产出指标与同规模的污水处理厂没有明显的优势。关联度最低的两个污水处理厂是城阳污水处理厂和胶州市污水处理厂，两污水处理厂的投入产出指标数值非常接近，且都处于中间位置，这就导致它们与参考数列的关联度较低，在一定程度上表明它们的运行效率一般。
　　2、横向比较各评价指标
　　从表3各指标与污水处理厂的效率的关联度看，在投入指标中，累计总投资额对污水处理厂的效率影响比较大，关联度为0.6056，而污水设计处理能力与污水处理厂的效率关联度最小为0.5640；在产出指标中，年实际污水处理量对污水处理厂的效率影响最大，关联度为0.6778，而COD消减量与污水处理厂的效率关联度仅为0.5147。因此，为了提高污水处理厂的整体效率，在投入方面应该尽量控制总投资额度，而污水设计处理能力方面可以提高，因为随着经济的发展，污水处理厂周围的企业和生活污水逐渐增多，对于已经建好的污水处理厂若想提高污水处理能力需要增加很多固定投资，因此，在污水处理厂建造时要充分考虑总投资额和污水设计处理能力；为了提高运行效率，要提高污水处理厂的实际处理污水能力，尽量达到污水处理厂的设计污水处理量。
　　参考文献：
　　1、吴吉慧.城市污水处理项目财务评价浅析[J].水