基于AHP－熵权法的煤炭企业低碳经济综合评价研究∗

李朋林 陆浩杰

(西安科技大学管理学院,陕西省西安市,710054)

★经济管理★

基于AHP－熵权法的煤炭企业低碳经济综合评价研究∗

李朋林 陆浩杰

(西安科技大学管理学院,陕西省西安市,710054)

构建了由低碳开采、低碳运输、加工和综合利用、环境保护和低碳文化为主要框架的5个一级指标和24个二级指标的煤炭企业低碳经济评价指标体系,并选取AHP法和熵权法进行组合赋权。最后,对焦煤集团进行实证分析,结果表明:在2008－2012年,企业低碳经济综合评价值逐年上升,低碳水平由差到优良逐渐转变。

低碳经济 煤炭企业 熵权 灰色预测

伴随着国民经济的快速发展,我国能源消费在近年来也一直保持很高的增速,达到2亿t/a左右标准煤的规模。由于在当前我国的能源结构中,煤炭分别占一次性能源生产和消费总量的76%和69%,以煤为主的能源结构带来了一系列严重的生态环境问题:全国CO2排放量的70%、SO2排放量的90%、烟尘排放量的70%、NOx的67%都来自于燃煤。因此,煤炭的清洁低碳化利用是该行业实现可持续发展的必由之路,而建立一套科学合理的煤炭企业低碳经济评价指标体系就成为实现这一目标的前提,具有十分重要的现实意义。

我国煤炭企业低碳经济评价的研究起步较晚,从目前的研究成果来看,主要集中在评价指标体系的构建与评价方法的研究两个方面。徐君和马栋栋(2012)基于投入产出角度,从低碳技术、低碳教育、碳排放量、净利润和低碳产品营业收入等方面构建了煤炭企业低碳经济的评价指标体系,并运用DEA数据包络分析法进行低碳经济评价,最终得出:煤炭企业发展低碳经济主要依赖于低碳技术的利用、低碳教育的加强和专业人才的引进3个主要方面。颉茂华和胡伟娟(2012)以3R原则为手段,从经济效益、能源耗用、社会责任与环境责任4个方面构建了低碳背景下的煤炭企业绩效评价指标体系,并采用“二八定律”和层次分析法对各评价指标赋权并进行评价。李喜云和李红(2011)认为煤炭资源的优化配置实质在于煤炭资源使用效率的提高,因此从煤炭生产总投入、煤炭消费结构、环境成本、社会发展和经济发展5个方面建立了由12个三级指标组成的煤炭资源优化配置评价指标体系。吴玉萍(2012)等人则以煤—焦—电—建材产业链的角度,从生产过程、综合利用、环境治理和低碳意识4个层面构建产业链低碳评价指标体系,从政府、企业、员工等产业链相关主体角度提出产业链发展模式的一些对策。王欢欢(2012)在研究煤炭矿区生态产业链的特点和发展模式的基础上,从自然资源、经济效益、环境效益和社会效益4个维度筛选指标,建立了煤炭矿区生态产业链评价指标体系,并对龙口矿区2010年指标值进行模糊综合评价,最终得出该矿区的生态产业链评价水平较高、发展较好,但各指标要素间发展不协调的结论。

综上所述,在煤炭企业低碳经济评价研究方面,国内研究主要存在以下两方面不足:第一,煤炭企业低碳经济的评价指标体系还需进一步完善,从目前的研究来看,从投入产出角度构建指标体系较多,基于产品生命周期角度的研究较少;对煤炭开采企业和煤化工企业的研究较多,对综合型煤炭企业的研究较少。第二,关于煤炭企业低碳经济评价方法的研究较少。文献侧重于评价指标体系的构建,对体系中各评价指标的权重确定的研究不足,对评价指标体系的应用与实证分析较少。基于此,本文将在现有研究的基础上,从煤炭产品生命周期这一新视角出发,以综合型煤炭企业为研究对象,对煤炭企业低碳经济的评价指标体系进行构建,此外,在指标权重的确定上,本文将给出结合主观与客观两种评价方法的赋权法——基于AHP和熵权法相结合的组合赋权法,以期为煤炭企业低碳经济综合评价提供一种全新的、更加合理的衡量标准。

1 煤炭企业低碳经济评价指标体系的构建

建立一套体现煤炭产品生命周期各个环节低碳经济水平的评价系统,对于煤炭企业从定性评价低碳经济水平向定量评价转变具有重要的现实意义。第一,有利于将煤炭企业低碳经济现状指标化、定量化、层次化,使评价结果更为客观、实际。第二,有利于横向比较不同煤炭企业之间低碳经济水平的差距。第三,有利于纵向评价某一企业低碳发展状况以及动态变化趋势。

本文从内外两个相关维度构建指标体系:第一,从煤炭生命周期这一角度,按照原煤开采→煤炭运输→加工和综合利用路径,来选取各环节中反映低碳经济特征的指标,这些因素可以归结为内部因素;第二,对上一路径的外部影响因素如环境成本、经营管理等方面进行分析和指标确定,将煤炭企业社会环境责任和低碳文化建设等反映社会贡献的指标作为指标体系的构成部分。从这两个维度建立的指标体系,具有把低碳理念贯穿整个煤炭企业经营始终的特点,视角独特且体系全面。下面就各指标的内涵进行简要阐述。

1.1 低碳开采

煤炭的开采挖掘是煤炭生命周期的起始端,也是整个煤炭企业产业链中最根本最重要的基础环节,主要包括4个方面:

(1)能耗指标,包括万元产值物耗、万元产值电耗和万元产值水耗。

(2)减量化指标,用万元产值三废排放率进行衡量,即用企业废水、废气、固体废弃物排放指标进行测度。

(3)高效开采指标,包括两个变量,一个涉及煤炭资源的开采程度,用煤矿采区回采率度量;另一个涉及绿色开采技术的应用情况,本文选取低碳技术投入比重来测度。

(4)碳排放指标,本文将企业碳排放总量所占企业总人数的比重定义为低碳消费指数,从人均碳排放角度方面反映低碳开采状况。

1.2 低碳运输

对煤炭运输环节的低碳评价主要包括3个指标:

(1)资源消耗率,即运输过程中汽油、柴油、天然气、电力等资源消耗与货物价值的比重。

(2)煤炭自燃有害气体排放量,即煤炭在运输过程中,煤炭自燃所释放的SO2、CO2、H2S、CO排放量。

(3)煤炭损耗率,即运输、堆放过程中货物的损耗程度,损耗率越低,说明运输越高效,绿色程度就越高。

1.3 加工与综合利用

(1)原煤洗选率。原煤洗选是原煤经过一系列复杂程序,洗出精煤、中煤、煤泥和矸石的过程,该指标用来衡量加工环节煤炭企业低碳水平。

(2)伴生资源利用率指标,包括煤矸石利用率、煤层气利用率、共伴生矿物质利用率、矿井水综合利用率和三废资源综合利用率。这些指标从煤矸石的重新再利用、煤层气、矿井水、共伴生矿物质、三废的开发利用量占各自排放总量的比重角度来衡量综合利用环节资源利用的好坏、煤炭的丢失和浪费情况。

1.4 环境保护

考察环境保护程度目的在于反映煤炭企业生态环境状况,衡量企业生态环境效益,包括环保投资比重、废水排放达标率、土地复垦率、固体废弃物综合回收率和低碳产品利税率。这些指标从环保的重视程度、三废达标程度、土地资源的利用率以及煤炭企业低碳产品利税额等方面综合反映了煤炭企业发展低碳经济的环保状况。

1.5 低碳文化

以低碳为基调的企业文化建设,一方面满足了企业推行低碳经营的文化需要,另一方面也满足了企业可持续发展的客观要求。其评价指标有低碳教育普及率、科研人员所占比重和职工对生态环境满意度,分别从企业低碳知识教育程度、科研人员重视程度以及员工对企业生态环境是否满意这3个角度体现煤炭企业低碳文化建设情况。

综上所述,低碳开采、低碳运输、加工与综合利用、环境保护、低碳文化即为煤炭企业低碳经济指标体系的5个一级指标,其中,每个一级指标下各包含3～7个二级指标,共同形成24个二级指标,各指标的含义及计量见表1。

表1 煤炭企业低碳经济评价指标体系及各指标计量

2 评价指标权重的确定

在指标权重的确定方面,本文将综合运用主观和客观两种方法进行组合赋权,这是本文赋权的一个特点。主观赋权法依据决策者的经验和知识,对评价指标内涵与外延的理解做出较为准确的判断,反应了决策者的意向;但是容易受决策者经验、思维模式和个人偏好的影响,使决策带有主观随意性,构建的权重缺乏稳定性。客观赋权法,根据各指标之间的相关关系或各项指标值的变异程度确定权重,具有较强的数学理论依据,避免了人为因素所带来的偏差,但是不能体现决策者对不同属性的重视程度,忽略了指标本身在实际运用中的重要程度,甚至出现确定的权重与属性的实际重要程度相悖的现象。

考虑到这两种方法的优越性和局限性,人们提出了综合主观、客观两种赋权结果的第三类赋权方法,即组合赋权法,该方法认为指标的权重应该是指标在决策中重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。目前,这种组合赋权方法的研究已取得了不少成果。肖家祥、黎志成等人(2005)利用层次分析法和熵值法进行组合,建立评价模型,对产业集群竞争力进行评价。席荣宾、黄鹏等人(2010)将层次分析法和变异系数法分别确定对各指标权重进行组合计算,最终得到土地集约利用评价指标体系的最终权重值。黄波、李湛(2006)利用加权偏差平方和最小化原则提出了最佳组合权重的线性表达方式,并用广义一致性准则和TOPSIS法来求解最优组合权重系数。

本文基于煤炭企业低碳经济评价的重要性与复杂性,突破以往采用单一赋权法的局限性,在确定指标权重时采用组合赋权法,对AHP法和熵权法进行组合,将AHP测算结果与熵权测算结果加权平均,确定煤炭企业低碳经济评价中各指标的权重大小,这种组合赋权方法保证了评价结果与实际情况的更加吻合,更能反映煤炭企业低碳经济实际情况。

2.1 层次分析法

2.1.1 构造层次结构

根据已构建的煤炭企业低碳经济评价指标体系,构建层次结构如图1所示。

图1 煤炭企业低碳经济评价指标体系的层次结构图

2.1.2 构造判断矩阵

对同一层次各因素之间进行两两比较,构造出比较判断矩阵,如表2。

表2 A－B判断矩阵如下

2.1.3 一致性检验

由于煤炭企业低碳经济发展水平评价的复杂性和评价人员的多样性,在对各项指标进行两两比较时可能产生一些不一致的结论,需要进行一致性检验。

表3 平均随机一致性指标

(1)对于1－9阶判断矩阵,根据表3找出对应的RI值。

(2)计算随机一致性比率CR值。

式中:λmax——m阶判断矩阵的最大特征根。当CR＜0.10时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,否则就需要调整判断矩阵,使之具有满意的一致性。

2.1.4 AHP权重计算

依据判断矩阵计算出本层次及其相关元素相对于上一层某一元素的重要性权值。

2.2 熵权法

熵权法是根据信息熵原理确定权重的一种客观赋权方法,近年来使用较多,较为新颖。这种赋权法是单纯依据原始数据间的关系,不依赖人的主观判断,保证了评价结果具有较强的客观性。

2.2.1 基本原理

在信息论中,熵是对不确定性的一种定量化的度量,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以判断某个指标的离散程度。

假设系统可能处于多种不同状态,而每种状态出现的概率为pi(pi＝1,2,…,m),则该系统的熵定义为:

只有当pi＝1/m(pi＝1,2,…,m),熵取得最大值为Emax＝lnm。其中,pi＝1/m代表每种状态出现的概率相等,这是一种系统最无序的状态。熵权理论认为,事件越有序或者指标的离散程度越小,说明该指标所能提供的信息量越小,它在系统中就越不重要,因此对它赋的权重就应该越小。本文选用熵权来衡量指标的离散程度就是基于该原理,即根据各项指标值的变异程度,利用熵来计算出各指标的熵权,再利用各指标的熵权对所有指标进行加权,从而得到客观权重值。

2.2.2 熵权计算

(1)原始数据处理。在具有m个评价指标、n个评价对象的系统中,得出被评价对象的相应指标原始数据构建的评价矩阵X＝(xij)m×n。

由于量纲、经济意义和对总目标的作用趋向的不同,指标体系中的各评价指标之间不具有可比性,必须对数据消除量纲影响才能计算评价结果,即数据的无量纲化。

在现代评价指标体系中,常见的指标类型有3种,指标数值越大越好的正向指标,指标数值越小越好的逆向指标,还有指标值越接近某个值越好的适度指标。本文共包含24个评价指标,其中正向指标有16个,负向指标有8个(无适度指标),采用模糊无量纲化方法进行量化,该方法不仅消除量纲和数量级影响的同时,保留了各变量取值差异程度上的信息,同时保证变量数据的可比性。

正向指标无量纲化:

其中,1≤i≤m,1≤j≤n。

逆向指标无量纲化:

式中:xij——第j个评价对象在指标i上的原始值;

n——被评价对象的个数;

m——评价指标个数,aij代表无量纲化值。

对于任意aij都有0≤aij≤1,为了保证熵权法中对数函数的有效性,对aij进行修正:

任意取yij都有0.6≤yij≤1,且在评价过程中都以取值越大越好。

最终得到一个以m个评价指标,n个样本为评价系统,被评价对象的无量纲值为yij的新评价矩阵,记为Y＝(yij)m×n。

(2)计算第i个指标的熵值ei:

式中:k＝1/lnn;

(3)计算第i项指标的熵权w(e)i:

其中∂i＝1－ei,为第i项指标的差异系数。

2.3 基于AHP－熵权法的组合权重

采用基于AHP－熵权法的组合赋权,不仅充分发挥了两种赋权方法的优越性,减少了以往确定权重时采用单一方法的局限性。假设wi为AHP法和熵权法组合后第i个指标的最终权重。将wi表示为w(a)i和w(e)i的线性组合(i＝1,2,…,m),即令:

式中α——主观偏好系数,即AHP权重占组合权重的比例,α∈0,1[];1－α表示客观偏好系数,即熵权权重占组合权重的比例。

郭亚军和林正奎在研究组合权重时,采用以组合权重和AHP权重之间的偏差,与组合权重与熵权权重之间的偏差的平方和最小为目标,建立目标函数:

求一阶导数并令其为0,算出α＝0.5,得出:

结果表明:在偏差的平方和最小的约束下,最佳的组合权重结果是主观AHP权重和客观熵权各占50%,最终求得的组合权重为:w＝[w1,w2,…,wm]T。

2.4 煤炭企业低碳经济综合评价值

如果综合评价结果用Sj表示,则:

式中:yij——无量纲化后指标值;

wi——由基于AHP—熵权的组合赋权方法确定的第i项指标的权重;

Sj——第j个样本的综合评价值。由于yij都是正向指标,所以Sj值越大,表明该煤炭企业低碳经济评价越好。

3 河南焦煤集团的实证研究

3.1 样本选取及数据来源

煤炭企业低碳经济评价指标体系既可以针对某单一企业,进行连续几年的纵向动态低碳经济发展水平评价;也可以针对某一特定时间,对多个煤炭企业低碳经济发展水平进行横向比较。由于低碳数据的保密性特点,大样本数据搜集工作面临一定困难,本文选择利用该评价指标体系对单一企业进行纵向动态评价,选取河南焦煤集团2008－2012年低碳指标数据,对该企业低碳经济发展水平进行综合评价和预测,为其他企业低碳经济评价提供参考依据。原始数据来源于中国煤炭资源网、焦煤集团统计数据、实地考察和收集以及文献资料查阅等。

3.2 焦煤集团低碳经济评价

3.2.1 原始数据处理

利用式(4)和式(5)分别对正向指标和逆向指标无量纲处理,在通过式(6)对无量纲值进行平移,最终得到无量纲化数据,如表4所示。

3.2.2 基于AHP－熵权的组合权重

(1)由15位专家对该体系指标进行两两比较,得出两两判断矩阵,确保全部通过一致性检验后,根据式(2)计算出各指标的AHP权重。

(2)对选取的焦煤集团2008－2012年的各指标的无量纲化数据作为评价对象,构建由24个评价指标和5年评价样本共同形成的新矩阵,记为Y＝(yij)24×5,根据各公式计算各评价指标熵权。

(3)对两个权重各取50%进行加权平均,得出各指标的组合权重值如表5所示。

3.2.3 焦煤集团低碳经济综合评价值

结合组合权重,计算出焦煤集团2008－2012年低碳经济综合评价值S,见表6。

从表6可以看出:在低碳开采方面,2008年评价值最高,原因在于:低碳技术投入比重比之后4年均高;焦煤集团于2008年加入河南煤业化工集团,资金实力更加雄厚,又突破以往传统采掘观念,因此,一次性投入煤机装备较多,占投资总额比重值较大,而之后每年是在2008年基础上逐渐改进和增加技术设备。

表4 焦煤集团2008－2012年低碳经济评价指标体系无量纲化数据

表5 基于AHP熵权法的组合权重

二级指标AHP权重wi(a)熵权wi(e)组合权重wi废水排放达标率C42 0.0051 0.0589 0.0320土地复垦率C43 0.0098 0.0426 0.0262固体废弃物综合回收率C44 0.0078 0.0599 0.0339低碳产品利税率C45 0.0260 0.0315 0.0288低碳教育普及率C51 0.0413 0.0367 0.0390科研人员所占比重C52 0.1019 0.0411 0.0715职工对生态环境满意度C53 0.0168 0.0444 0.0306

表6 焦煤集团2008－2012年低碳经济各环节评价结果和综合评价值

在低碳运输、加工和综合利用、环境保护和低碳文化4个环节中评价值逐年上升,尤其在煤炭自燃有害气体排放量、原煤洗选率,对煤矸石、煤层气和矿井水的综合利用,废水排放达标率、土地复垦率以及科研人员所占比重改进较大。尤其在2012年各评价值达到最大,说明在焦煤集团低碳经济发展过程中,各环节的低碳水平均有明显改善。从该企业低碳经济综合评价值来看,焦煤集团低碳水平由差到优良逐渐地转变。其中2008年和2009年低碳经济综合评价值相对较低,低碳水平较差,2010年开始逐渐向良好方向转变,在2011年和2012年表现出优良的低碳经济发展状态。

总体来看,本文的评价结果与企业的实际情况相符,说明该评价方法是有效的。

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The comprehensive evaluation and empirical study of low carbon economy in coal enterprises based on AHP&Entropy

Li Penglin,Lu Haojie
(School of Management,Xi＇an University of Science and Technology,Xi＇an,Shaanxi 710054,China)

This paper sets up an evaluation index system of coal mine enterprise in a low-carbon economy,composed of five primary indexes,such as low-carbon mining,transportation, processing and comprehensive utilization,environmental protection and low carbon culture,and twenty-four secondary indexes.Then,we integrate the approaches of AHP method and entropy method to ascertain the index combination weight.Finally,we conduct an empirical analysis on Jiaozuo Coal Group,and the results show that:in 2008-2012,the comprehensive evaluation value of this enterprise had increased year by year,and the low carbon economy level had gradually changed from poor to excellent.

low carbon economy,coal enterprise,entropy method,gray prediction

TD－9

A

李朋林(1964－),男,陕西延安人,西安科技大学管理学院院长、教授、硕士生导师。研究方向:金融工程,产业组织理论。

(责任编辑 张大鹏)

陕西省软科学研究计划项目——陕西省能源低碳化路径发展研究(2013KRM05),陕西省教育厅专项科研计划项目——基于产业链视角的陕西省煤炭行业低碳经济发展路径与政策取向(12JZ016)