基于模糊综合评价的我国海洋风能产业化环境外部效应研究*

单春红 曲平平

(中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100)

基于模糊综合评价的我国海洋风能产业化环境外部效应研究*

单春红 曲平平

(中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100)

运用模糊综合评价模型对2006～2011年我国海洋风能产业化环境外部效应进行评估。结果显示，在我国海洋风能产业化过程中，2006～2007年处于严格正效应状态，概率分别为34.4%、36.9%，2008～2011年处于正效应状态，概率分别为32.6%、28.2%、31.8%、33.0%。2006～2011年环境正外部效应(20%～40%)一直大于负效应(4%～12%)，说明我国海洋风能产业化更有利于环境改善。但2006～2011年严格正效应的概率下降，而负效应的概率相对上升，说明随着产业化进程的深入，负外部效应日渐凸显。负外部效应主要产生于固体废弃物、辐射污染及对生态的破坏等。针对这些不利因素提出加强监管，财税支持，技术创新等解决对策。

模糊综合评价；海洋风能；产业化；环境外部效应

一、文献综述

(一)海洋风能产业化研究综述

海洋风能是一种极具开发和利用价值的可再生能源，而目前我国对海洋风能的基础研究和资源评估工作尚处于起步阶段。国内对海洋风能开发利用的研究主要集中在各地区开发利用的现状、前景及其产生的影响上。国内学者在总结世界海洋风电发展的历史及现状的前提下，提出了我国发展海洋风电的优势及影响，并加以展望。[1]作为海洋风能丰富区，山东半岛在海洋风能开发利用方面具有优越的自然条件。通过对山东半岛沿海风能资源的评估，学者确定了未来海洋风能开发的重点区域；[2]辽宁沿海一带为海洋风能资源丰富区和较丰富区，且辽东湾沿岸比黄海北部沿岸在风资源条件上具有更大的开发潜力。[3]

目前，国内对海洋风能产业化的研究较少，产业化研究主要集中在海洋风电产业化的问题上。首先，我国学者针对海上风电发展程度较高的国家进行了分析：丹麦作为当今世界海上风电发展最快最好的国家，通过配额和补贴等一系列的财税激励政策扶持海上风电产业；[4]德国和美国政府颁布法律，运用经济杠杆，为海上风电产业的发展营造有利的外部条件。[5-6]而后，以国外经验为导向，我国学者分析了我国海上风电产业的能源现状以及项目布局。同时，从技术角度，对海上风电场技术开发特点以及现状进行分析，提出了我国海上风电发展的策略规划。[7]

(二)环境外部效应研究综述

从经济学的角度来看，外部性的概念是由马歇尔和庇古在20世纪初提出的，是指一个 (生产者或消费者)在自己的活动中对旁观者的福利产生了一种有利或不利影响，这种有利影响带来的利益或不利影响带来的损失，都不是经济主体本人所获得或承担的。[8]当决策者在作出某项环境决策时“那些处于决策之外的人并不知情”，却不得不承担该决策的某些后果，由此产生环境外部性。环境外部效应有正、负之分，正外部性是指私人成本大于社会成本，负外部性是指私人收益大于社会收益。[9]国内学者采用多种生态、环境经济学的评价方法，建立环境外部效应评价体系，对农田生产、城市轨道交通，以及海岛海洋环境外部效应等进行评价，为其日后的开发与保护提供依据。[10]产权不明晰是产生环境外部性的主要原因。对环境资源产权进行明确界定，建立适当的产权交易制度，可以解决环境外部不经济性问题。[11]传统的解决负环境外部效应的方法，即庇古的税收政策和科斯定理，存在诸多不足，而循环经济对资源外部效应问题的解决采取的是一种“预防为主,全过程控制”的方式，较之传统方法有更大的优势。[12]

(三)模糊综合评价研究综述

模糊集合理论(fuzzy sets)的概念于1965年由美国自动控制专家查德(L.A.Zadeh)教授提出，用以表达事物的不确定性。模糊综合评价法就是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象作出一个总体的评价。我国对模糊综合评价方法的运用主要集中在环境质量检测、企业绩效评价和投资风险评估等方面。环境质量中存在着大量的不确定因素，比如水质级别、分类标准等，因此可采取模糊综合评价方法，对水环境、土壤、空气质量进行评价；[13]企业的岗位评价与绩效评估从本质上来说就是定性评价与定量评价的结合，模糊综合评价法可以有效地将其中的定性评价进行定量化处理，因此可以基本上实现总体量化评价；[14]投资风险存在状态的随机性和模糊性，使得基于可能性理论的模糊综合评价方法可以准确地反映风险状态的本质和整体发展的变化特性。[15]在风能产业化方面，主要是通过构建风电产业化评价指标体系，对风电项目的可行性以及外部经济性进行模糊综合评价研究。[16-17]

二、海洋风能产业化环境外部效应评价模型构建

本文采用二级模糊综合评价，基本过程如下：

(一)确定评价指标集和评语集

设定评价指标集为：U={U1,U2,…,Un}

设定海洋风能产业化环境外部效应评语集为V={V1,V2,…,Vm}，其中k=1,2,…,m，m为评价等级的个数，Vm为评价结果。

(二)数据标准化处理

并不是所有海洋风能产业化环境外部效应评价指标都有度量单位，采用这些不同量纲和数量级的指标数据得到的综合评价结果不具有可比性。为了减少极端值对计算结果的影响，在确定各个因素的相对权重之前，需要先对原始指标数据进行变换。

具有正外部效应的指标为正向因子，采用公式(1)进行数据标准化处理；具有负外部效应的指标为负向因子，采用公式(2)进行数据标准化处理[18]

xij=(Xij-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(1)

xij=1-(Xij-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(2)

(三)确定评价指标权重集

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是由美国运筹学家萨蒂于20世纪70年代中期提出的一种系统分析方法，主要用于解决多准则、多目标或无结构特征的复杂问题的决策分析。[19]在海洋风能产业化环境外部效应实际综合评价中，各个评价因素的重要程度不完全相同。用模糊集合W来表示这个重要程度。海洋风能产业化环境外部效应一级评价指标的权重为：

W={W1,W2,…,Wn}

海洋风能产业化环境外部效应二级评价指标的权重为：

Wi={Wi1,Wi2,…,Wm}

(四)确定隶属度函数

用隶属度来刻画海洋风能产业化环境外部效应的分级界线，采用降半梯形分布来刻画隶属度。

(3)

(4)

(5)

式中，rij为因子ui对j级生态环境的隶属度；Ci为因子Ui的实测值，Uij为因子Ui第j级海洋风能产业化环境外部效应标准；m为m级评价标准，这里为5。计算得到评价矩阵R如下：

(五)确定评价矩阵

对评价指标集U中的单因素Ui，(i=1,2,…,m)作单因素评价，从因素Ui确定该事物对评语Vj(j=1,2,…,n)的隶属度rij，从而得出第i个因素Ui的单因素评价集：ri=(ri1,ri2,…,rm)。

它是评语集V上的模糊子集，把这m个单因素评价集作为行即得一个总的评价矩阵，并用R来表示此模糊矩阵：

(六)环境外部效应综合评价

将海洋风能产业化环境外部效应评价指标集合U这一论域上的一个模糊集合A经过模糊关系R转化为评语集合V上的一个模糊集合C，即为模糊综合评价的数学模型。

C=W☉R

(6)

式中，C为模糊综合评价的结果，是m维的模糊行向量；W指模糊评价指标权重集合，是n维的模糊行向量；R指从U到V的一个模糊关系，是一个n×m的矩阵；☉是一种模糊向量运算，运算规则类似于矩阵的乘法，将行与列的元素分别相乘再相加作为运算结果。

进一步对海洋风能产业化环境外部效应综合评价得到的向量C归一化处理，得出具有实用性的综合评价结果。

三、基于模糊综合评价的我国海洋风能产业化环境外部效应实证分析

(一)海洋风能产业化环境外部效应评价指标体系及权重确定

1、海洋风能产业化环境外部效应分析

近年来，随着煤炭、石油等原始能源的几近耗竭以及陆地风能的广泛开发，我国海洋风能产业化提上日程。产业化是产业形成和发展的过程，主要包括导入、发展、稳定和动荡四个阶段。目前我国海洋风能产业化正处于产业化发展的初级阶段，在这一阶段，海洋风力发电是海洋风能产业化的主要形式，随着生产技术逐步改进，海洋风力发电逐步形成规模，并开始盈利。与陆地风能相比，海洋风能产业化对风能资源的利用所产生的能量效益比陆地高20%～40%，并且海上风电场建设受噪音、景观、鸟类、电磁波等问题限制少，不占用土地资源。但是不可避免，海洋风能的产业化也会给环境带来一定的负面影响。因此，在我国海洋风能产业化的过程中，正负环境外部效应表现如下：

正环境外部效应主要表现在：第一，可以减少煤炭、石油等原始能源的使用；第二，可以减少原始能源所产生的温室气体、粉尘、灰渣等污染物；第三，不会产生废水，即不会对水质产生影响；第四，随着产业化的发展，技术逐渐改进，污染治理和环境改善的程度均得到提高。

负环境外部效应主要表现在：第一，虽然海洋风能是清洁能源，但在其产业化的过程中，如风电场的施工期和维修期也会产生固体废弃物、辐射、噪音污染等；第二，海洋风能的产业化会影响周边地区的生物多样性，比如影响某些物种的生存和迁徙，造成生物多样性的减少；第三，海洋风能的大量利用会减少矿产资源的利用，并影响渔业资源和旅游资源的数量等；第四，生物多样性和资源的减少，必然带来生态系统的变化，影响人们的生活健康。

2、评价指标体系构建

基于以上评价指标的选取，构建海洋风能产业化环境外部效应评价指标体系。设定评价指标集为U=(U1,U2)，其中，i=1,2，即2个一级指标；Ui=(Ui1,Ui2,Ui3,Ui4,Ui5)，其中j=1,2,…,5，即5个二级指标，如表1所示。

表1 海洋风能产业化环境外部效应评价指标体系

3、设定评语集

用V=(V1,V2,…,Vk,V5)来表示环境外部效应所处的状态，k=1,2,…,5，分别表示严格正效应，正效应，中和效应，负效应，严格负效应。

4、数据来源及标准化处理

根据数据的可获得性和研究的实际需要，本文的数据主要来源于中华人民共和国统计局《中国统计年鉴》(2007-2012)、国家海洋局政府网站、国家海洋局《中国海洋经济统计公报》(2007-2012)、国家海洋局《中国海洋统计年鉴》(2007-2012)。由于数据资料来源有限，有些指标搜集不到基础数据，本文采用平均值来代替数据空缺的指标评价值。并按照公式(1)与公式(2)对搜集到的数据进行标准化处理。

表2 部分评价指标原始值

5、使用层次分析法确定权重集

采用层次分析法计算海洋风能产业化环境外部效应评价体系中各个指标所占的比重。整个计算过程，包括判断矩阵的构造、判断矩阵最大特征值和特征向量的计算及判断矩阵的一致性检验都通过yahhp0.6.0软件进行。

(1)确定决策目标，建立层次结构模型。

(2)构造判断矩阵。采用专家评分法对各指标进行两两比较，构造出相应的判断矩阵，1表示两个指标同样重要，3表示bi指标比bj指标稍微重要，5表示bi指标比bj指标比较重要，7表示bi指标比bj指标十分重要，9表示bi指标比bj指标绝对重要。2，4，6，8代表前述几种重要性判断取值的折衷值。以上各数的倒数，表示两目标反过来比较。以正环境外部效应为例，如表3。

表3 正环境外部效应判断矩阵

将判断矩阵按列归一化得：

将归一化的矩阵按行相加得：

经一致性检验，得到正外部效应的权重向量：

同理可得，负外部效应的权重向量为：

由此可得海洋风能产业化环境外部效应评价指标体系中各指标所占权重，如表4所示。

表4 海洋风能产业化环境外部效应评价指标权重

(二)海洋风能产业化环境外部效应评价矩阵确定

1、各指标评价等级确定

把各类指标的标准化极值之差等分为四段，得到五个值，也就是五个等级(见表5)。Ⅰ级代表严格正效应，Ⅱ级代表正效应，Ⅲ级代表中和效应，Ⅳ级代表负效应，Ⅴ级代表严格负效应。级别越大，海洋风能产业化环境负外部效应程度越高。

表5 海洋风能产业化环境外部效应二级评价指标评价标准

2、建立评价矩阵

将2006至2011年的各指标数据代入上述隶属度函数公式(3)、公式(4)和公式(5)，可得相应的评价矩阵。以2011年为例，我们可以得到各个因素的模糊矩阵如下：

(1)正环境外部效应评价矩阵

(2)负环境外部效应评价矩阵

(三)海洋风能产业化环境外部效应评价等级评定

1、进行二级评价因素综合评价

(1)正环境外部效应综合评价

C21=W21·R21

(2)负环境外部效应综合评价

C22=W22·R22

对二级评价指标综合评价结果归一化处理，可得一级评价指标的模糊综合评价矩阵。

2、进行一级评价因素综合评价

C1=W1·R1=[0.594 0.406]

=[0.279 0.330 0.242 0.085 0.064]

从2011年的分析结果可以看出，2011年我国海洋风能产业化环境外部效应处于严格正效应的概率是27.9%，处于正效应的概率是33%，处于中和效应的概率是24.2%，处于负效应的概率是8.5%，处于严格负效应的概率是3.5%。说明2011年，我国海洋风能产业化处于正效应阶段，并且正效应概率严格大于负效应，说明我国海洋风能产业化对环境的影响明显利大于弊。

(四)海洋风能产业化环境外部效应综合评价

按照上述方法可以得到2006～2011年各年份的海洋风能产业化环境外部效应模糊综合评价结果，如表6所示。

表6 近年我国海洋风能产业化环境外部效应评价结果

表中结果显示，2006～2011年，我国海洋风能产业化正环境外部效应的概率远高于负环境外部效应的概率。2006～2007年的严格正效应逐步演变为2008～2011年的正效应，严格正效应有下降的趋势，而负效应有上升的趋势，说明随着我国海洋风能产业化进程的深入，在给环境带来正效应的同时，负面的影响也在逐渐加剧。这种原因主要在于：近几年，企业为了追求效益，环保意识有所松懈。政府疏于监管，法律体系与市场机制不完全更是加剧了负外部效应的上升。虽然2010、2011年相比2009年稍有缓解，但相比2006年仍有较大差距。这种负外部效应主要表现在固体废弃物、辐射、噪音等带来的污染，对生态系统的破坏，生物多样性的减少，对人类健康的影响以及对其他资源使用带来的不利影响。

四、结论与对策建议

(一)结论

通过构建海洋风能产业化环境外部效应评价指标体系和模糊综合评价模型，对2006～2011年我国海洋风能产业化环境外部效应进行分析，结果表明，在我国海洋风能产业化的过程中，2006～2007年处于严格正效应状态，2008～2011年处于正效应状态，且2006～2011年环境正外部效应始终高于负外部效应，说明海洋风能产业化节约了原始能源的利用，减少了温室气体、粉尘、废水等污染，改善了环境质量。但是随着产业化进程的深入，负环境外部效应仍有增加的趋势。负外部效应主要产生于利用过程中所产生的固体废弃物、辐射、噪音污染，对生态系统的破坏，生物多样性的减少，对人类健康的影响以及对其他资源使用带来的不利影响。

(二)对策建议

基于以上研究结果，为了消除海洋风能产业化过程中可能存在的不利环境影响，针对负环境外部效应的主要产生因素，建议通过政府、企业和市场的共同努力，形成自上而下加强环境管理的格局，以实现环境外部效应的内部化。具体建议措施如下：

1、政府

(1)加强监管力度，完善法律法规。构建海洋风能产业化发展的完整法律制度框架，对研发、采购、生产、消费各环节进行严格的监管，限制排污数量及最低污染项目治理的数量，对超额排污者按照相关法律进行惩罚。(2)财政税收支持，提高环保积极性。加大研发投入和投资补贴，并通过税收优惠以及征收环境税等措施，降低海洋风能企业环境治理成本，提高其保护环境的积极性。

2、企业

(1)加强自律精神，减少环境污染。企业作为海洋风能产业化的核心和落脚点，应该合理配置资源，避免重复浪费，减少对其他资源过度占用，提高运作效率。(2)加强技术创新，提高企业环保能力。应重视海洋风能技术基础设施建设与维护，吸收大量海洋风能技术研发人员，利用专业性技术与资源网络为企业提供技术援助。

3、市场

运用价格杠杆，引导市场需求。通过合理定价，鼓励竞争，避免企业大量盲目投入，促进企业研发新的清洁能源技术，开发新产品，同时引导消费者进行合理消费。

[1] 赵世明,姜波,徐辉奋等.中国近海海洋风能资源开发利用现状与前景分析[J].海洋技术,2010,29(4):118-120.

[2] 姜波,赵世明,徐辉奋等.山东半岛沿海风能资源评估与分布研究[J].海洋技术,2009,28(4):101-103.

[3] 龚强,袁国恩,汪宏宇等.辽宁沿海地区风能资源状况及开发潜力初步分析[J].地理科学,2006,26(4):483-488.

[4] 严晓建.丹麦海上风电发展及其经验借鉴[J].中国市场,2010,(13):82-84.

[5] 刘林,尹明,杨方等.德国海上风电发展分析及启示[J].能源技术经济,2011,23(8):47-52.

[6] 薛辉.美国海上风电战略对我国的启示[J].商场现代化,2012 ,(10):48-49.

[7] 贺晓泉,安磊,吴华平.浅谈海上风电基础结构的现状及发展趋势[J].科技向导,2012,(18):374.

[8] 朱国伟.环境外部性的经济分析[D].南京农业大学,2003.

[9] 陈喜红,吴金明.解决环境外部性的两种手段[J].财经论坛,2004,(8):104-105.

[10] 杨志新,郑大玮,冯圣东.北京市农田生产的负外部效应价值评价[J].中国环境科学,2007,27(1):29-33.

[11] 李云燕.基于稀缺性和外部性的环境资源产权分析[J].现代经济探讨,2008,(6):35-40.

[12] 王海龙,赵光洲.循环经济对资源环境外部性的作用及问题探讨[J].经济问题探索,2007,(2):22-26.

[13] 单玉芳.模糊综合评价在水环境质量评价中的应用研究[D].河海大学,2006.

[14] 龙泉.AHP——模糊综合评价法在绩效评估中的应用研究[J].研究与探讨,2007,(2):45-47.

[15] 聂名华,颜晓晖.境外直接投资风险识别及其模糊综合评价[J].中南财经政法大学学报,2007,(2):86-90.

[16] 冯金鹏.风电项目可行性综合评价指标体系构建及方法研究[D].华北电力大学,2008.

[17] 周黎莎.基于ANP—Fuzzy的风电项目外部经济性评价及其补偿政策研究[D].华北电力大学,2010.

[18] 王强,黄鹄.基于DPSIR模型的农业产业化可持续发展评价研究——以广西北部湾经济区为例[J].安徽农业科学, 2009,37(30): 14907-14909.

[19] 李斌.高校科技成果产业化筛选评价指标探讨[J].中国高校科技与产业化,2010,(8):46-48.

EnvironmentalExternalitiesofMarineWindEnergyIndustrializationinChinaBasedonFuzzyComprehensiveEvaluationModel

Shan Chunhong, Qu Pingping

(College of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

This paper uses fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the environmental externalities of marine wind energy industrialization in China from 2006 to 2011. The results show that in the process of marine wind energy industrialization in our country, it was in the state of strictly positive effect from 2006 to 2007, and the rate is 34.4% and 36.9% respectively; it was in the state of positive effect from 2008 to 2011, and the rate is 32.6%, 28.2%, 31.8% and 33.0% respectively. Positive environmental externalities of 2006～2011 (20%～40%) was greater than the negative externalities (4%～12%), which indicates that marine wind energy industrialization in our country is more beneficial to the environment improvement. However, the probability of strictly positive effect of 2006 to 2011 decreased, while the rate of negative effect rose, which shows that with the deepening of industrialization, the negative externalities was more and more distinct. Negative externalities mainly arise from the solid waste, radiation and ecological destruction, etc. Against these unfavorable factors, the author puts forward measures of strengthening supervision, the fiscal and taxation support, technological innovation and so on.

fuzzy comprehensive evaluation; marine wind energy; industrialization; environmental externalities

TK81;X820.3

A

1672-335X(2013)06-0001-07

责任编辑：王明舜

2013-09-13

教育部人文社会科学研究规划基金项目“我国海洋风能产业化实现机制研究”(12YJA790020)；山东省优秀中青年科学家奖励基金科研项目“山东省海洋风能、潮汐能产业化调查、评价及技术支撑体系研究”(BS2010HZ025)

单春红(1971- )，女，山东青岛人，中国海洋大学经济学院副教授，经济学博士，主要从事产业经济学研究。