基于dea电力行业环境绩效测度模型

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1、基于DEA电力行业环境绩效测度模型通讯联系人，Email：zhouhao_ee@zjueducn摘要：为准确测度电力行业造成的环境影响，在距离函数数据包络分析（DEA）环境绩效评价模型的基础上，引入投入、期望产出和非期望产出的松弛变量，建立归一化的综合绩效评价模型针对电力行业因区域间电量交换造成的投入和产出不匹配问题，提出电力行业静态和动态环境绩效指标评价方法，为深入分析电力行业环境绩效的变化规律以及影响因素提供方法应用提出的模型，分析2006-2010年中国30个省份的电力行业环境绩效，结果表明：高用电环境效率的省份通常拥有较高的发电环境效率，火电发电比例是影响电力行业环境

2、绩效的重要因素；在研究期内中国电力行业环境绩效逐步改善；环境技术进步是改善电力行业环境绩效的最主要因素关键词：数据包络分析（DEA）；环境绩效；电力行业中图分类号：F426.6文献标识码：A电力行业是一个包含了资源投入、经济产出以及非期望产出（污染物）的综合体，单一指标难以全面衡量电力行业环境绩效数据包络分析（DEA）方法可有效地对具有多投入多产出的决策单元进行效率评价，是环境绩效评价的重要方法文献建立了基于DEA的双曲测度模型用以评价美国30家造纸厂的环境效率这是第一个基于DEA方法的环境绩效测度模型，但受限于非线性优化的求解方法，难以运用到复杂问题中此后，一大批学者从不同

3、角度研究了DEA框架下的环境效率评价问题文献［2-3］提出了规模收益不变的DEA环境绩效评价模型，分别对美国火电厂和意大利石油精炼厂的环境效率进行评价文献［4-5］直接基于生态效率的定义（生产活动的经济产出与其对环境造成破坏的比值）建立DEA环境效率评价模型，并引入Malmquist指数方法建立动态评价模型然而该模型只考虑经济产出和非期望产出的关系，忽略了资源投入对环境绩效的影响，并且多个期望产出的情况也不在该模型的考虑范围文献［6-7］基于非期望产出与投入都是越少越好的思想，将非期望产出作为一种特殊投入求解环境效率该模型只考虑在现有的输入和非期望产出水平上通过增加期望产出提

4、高效率，而没有考虑减少非期望产出提高效率文献［8］将非期望产出乘以-1再加上一个足够大数W,使其值大于零，并将其作为普通产出求解环境的效率，但是W的取值对最后的结果会产生一定的影响文献［9-10］通过构建距离函数，控制投入、产出改进方向实现效率改进，但是选择不同的方向函数会产生不同的效率结果本文在距离函数模型的基础上，提出一个基于松弛变量的DEA模型，通过最大化投入、期望产出和非期望产出的松弛变量构建模型的综合绩效评价指标同时，为解决电力行业区域间电量交换造成的投入和产出不匹配的问题，本文将电力行业拆分为发电和用电两个环节，分别计算其环境绩效，取两者的几何平均值作为电力行业静

5、态环境绩效测度指标在此基础上，采用Malmquist指数分解方法，建立电力行业动态环境绩效测度模型最后,在算例中对2006-2010年我国各省电力行业环境绩效进行测度和分析1环境绩效测度模型构建距离函数模型直接测度决策单元到前沿面的距离，意义明确，并且通过选择合适的方向向量，可以获得较为准确的结果然而，预先给定方向向量会给评价模型带来诸多主观因素，且该模型只考虑了期望产出和非期望产出的效率改进方向，而忽视了减小投入对提髙效率的贡献此外，由于9取值范围很大，可能给后期数据应用带来困难为此，本文在距离函数模型的基础上提出改进模型，引入投入、期望产出和非期望产出松弛变量，允许决策单

6、元自主选择最佳效率改进方向，第i个决策单元的环境绩效可表示为：2电力行业静态环境绩效测度模型电力行业涵盖发电、输电以及用电3个环节，其中发电和用电是造成电力行业环境问题的主要原因发电环节化石能源燃烧产生的CO2,S02,NOx以及烟尘等污染物是造成电力行业环境问题的直接原因;用电环节的电能需求直接决定了发电量，电能的不合理使用间接造成环境问题因此，发电能源结构、火电机组转化效率、减排设备投入水平以及电能使用效率等都是影响电力行业环境绩效的因素基于DEA测度电力行业环境绩效时，可将一个国家或地区分为N个区域，每一个区域作为一个决策单元，从而组成一个有N个可比较单元的样本集电力行

7、业的投入主要为能源及资金的投入，期望产出为电能的经济产出，非期望产出主要为污染物排放电能作为重要的二次能源，为社会生产各领域提供动力，用电量与经济增长呈现很强的正相关性[11-12],因此，将国内生产总值(GDP)作为电力行业的经济产出是可行的然而，由于区域间存在电量交换，某个区域的GDP与该区域的发电量并不完全相关，因此，该区域的GDP与投入和非期望产出都不完全相关，如图2所示因此，直接计算区域电力行业环境绩效是不准确的为此，本文将电力行业拆分为发电和用电两个环节，分别计算各自的环境绩效3电力行业动态