環(huán)境績效評價的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法——一項基于火力發(fā)電企業(yè)的案例研究

鄧 英，馮 玲

（長沙理工大學經(jīng)濟與管理學院，湖南長沙 410004）

環(huán)境績效評價的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法——一項基于火力發(fā)電企業(yè)的案例研究

鄧 英，馮 玲

（長沙理工大學經(jīng)濟與管理學院，湖南長沙 410004）

本研究在構建企業(yè)環(huán)境績效評價體系基礎上，運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法對火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效進行了綜合評價。研究結果表明火力發(fā)電企業(yè)間環(huán)境績效水平存在顯著差異。為提升火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效，對優(yōu)秀企業(yè)、良好企業(yè)、一般企業(yè)、差等企業(yè)可以分別采取優(yōu)先發(fā)展、鼓勵發(fā)展、控制發(fā)展和限制發(fā)展的政策。

火力發(fā)電企業(yè)；環(huán)境績效評價；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡

一、引言

我國火電發(fā)電占了電力產(chǎn)業(yè)85%以上的份額，據(jù)中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，2013年我國發(fā)電裝機總?cè)萘繛?2.576 8萬千瓦時，其中火電為8.700 9萬千瓦時，占中國總裝機容量的69%以上。由此不難看出火力發(fā)電企業(yè)目前是我國電力產(chǎn)業(yè)能源結構中的“龍頭”?；鹆Πl(fā)電主要使用動力煤，占工業(yè)用煤的50%以上。2013年全國環(huán)境統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)顯示，我國發(fā)電供熱用煤占全國煤炭生產(chǎn)總量的49%左右；獨立火電廠二氧化硫排放量為634.1萬噸，占重點工業(yè)調(diào)查企業(yè)排放量的37.5%；氮氧化物排放量為861.8萬噸，占重點工業(yè)調(diào)查企業(yè)排放量的58.8%；煙（粉）塵排放量為3.6億噸，比重點調(diào)查工業(yè)企業(yè)平均水平高出0.9個百分點?？梢?，火力發(fā)電企業(yè)在為我國社會經(jīng)濟發(fā)展做出巨大貢獻的同時也帶來了突出的環(huán)境問題。

為提升我國環(huán)境整體質(zhì)量、高效利用自然資源和確?；鹆Πl(fā)電企業(yè)走可持續(xù)發(fā)展道路，科學評價火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效在當前就顯得尤為重要。

二、文獻綜述

環(huán)境績效評價的概念最早出現(xiàn)于20世紀60年代末期，相關理論研究直到20世紀90年代才逐漸豐富起來。環(huán)境績效評價研究主要集中在環(huán)境績效內(nèi)涵的界定、評價指標和方法等方面［1］。ISO14031標準提出環(huán)境績效評價是指對企業(yè)或其他組織環(huán)境績效進行測量與評估的一種系統(tǒng)程序［2］。加拿大特許會計師協(xié)會（CICA）在《環(huán)境績效報告》中列示出了7種行業(yè)、15個方面的環(huán)境績效指標，成為企業(yè)進行環(huán)境績效評價的參考指標［3］。世界可持續(xù)發(fā)展委員會（WBCSD）于2000年提出了全球第一套生態(tài)效益評估標準，并將生態(tài)效益指標作為評估企業(yè)環(huán)境績效的主要指標［4］。Gray認為環(huán)境績效應包括環(huán)境政策、環(huán)境計劃、環(huán)境會計等5方面［5］。Corbett認為環(huán)境績效應是企業(yè)環(huán)境管理活動在治理環(huán)境污染方面取得的成效［6］。國際標準化組織（ISO）發(fā)布的ISO140315環(huán)境績效評價標準，提供了一個包含環(huán)境狀態(tài)、管理績效、經(jīng)營績效的環(huán)境績效指標庫［2］。Henri和Journeault從環(huán)保目標、環(huán)保法規(guī)和政府補貼三方面研究了指標的建立及使用，認為環(huán)境績效指標可提供有關環(huán)境問題方面的重要信息［7］。Diakaki以風險評估方法建立了一套與環(huán)境風險評估相對應的環(huán)境績效評價指標，以識別企業(yè)需考慮的環(huán)境因素［8］。

國內(nèi)在環(huán)境績效評價方面也取得了一些成果。謝洪軍等用拓展的數(shù)據(jù)包絡模型（DEA），檢驗了中國電力產(chǎn)業(yè)的環(huán)境績效［9］。何平林等以數(shù)據(jù)包絡分析方法，對我國火力發(fā)電企業(yè)的環(huán)境績效進行了研究［10］。陳曉紅、周智玉通過構建基于規(guī)模報酬可變假設的環(huán)境DEA模型，引入共同前言曼奎斯特——倫伯格指數(shù)，以湖南省13個地級城市為對象進行了實證研究［1］。胡健等根據(jù)數(shù)據(jù)包絡方法和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡，提出了基于二次相對效益動態(tài)評價模型的中小企業(yè)環(huán)境績效評價方法，對10家中小企業(yè)的環(huán)境績效進行了綜合評價［11］。杜江核算1991-2011年中國省際種植業(yè)污染排放量，用Global Malmquist Luenberger指數(shù)與農(nóng)業(yè)環(huán)境友好指數(shù)（AEFI）分析了中國農(nóng)業(yè)增長的環(huán)境績效［12］。秦穎等通過聯(lián)立方程模型，結合造紙行業(yè)的數(shù)據(jù)進行實證研究，驗證了環(huán)境績效與經(jīng)濟績效關系的有效性［13］。汪克亮等利用非徑向、非角度的SBM模型對2000年至2010年中國各省份的能源經(jīng)濟效率和環(huán)境績效進行了測度［14］。孫燕燕等運用Mata方法對49篇實證研究進行了有序Probit回歸分析，結果表明企業(yè)環(huán)境績效與經(jīng)濟績效的相關性存在顯著差異［15］。謝志明等認為環(huán)境監(jiān)督直接正向顯著影響企業(yè)環(huán)境績效（ENP），ENP對財務績效（FIP）亦具有顯著的正向影響［16］。吳德軍等認為環(huán)境績效信息披露、環(huán)境管理的最終目的都是為提高環(huán)境績效［17］。陳璇等以中國重污染行業(yè)上市公司為樣本，分析了高新技術企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在環(huán)境績效和環(huán)境信息披露上的差異［18］。葉怡娜等認為企業(yè)綠色環(huán)保實踐對環(huán)境績效有顯著正向影響，并通過環(huán)境績效這一中介變量影響企業(yè)經(jīng)濟績效［19］。葉飛等認為綠色設計對環(huán)境績效與經(jīng)濟績效均有顯著正向影響［20］。林漢川等通過企業(yè)責任與產(chǎn)品價值的再造實現(xiàn)了環(huán)境績效與經(jīng)濟績效的統(tǒng)一［21］。

總之，現(xiàn)有企業(yè)環(huán)境績效的評價無論在指標選取上還是在權重確定上都存在一定程度的主觀性，最終可能影響了評價結果的客觀性，作者認為亟須建立一套科學的企業(yè)環(huán)境績效評價體系。而BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術構建的非線性評價模型可科學合理確定各指標的權重進而提高評價結果的精確度?；诖耍P者運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法對火力發(fā)電企業(yè)的環(huán)境績效作出了綜合評價，并根據(jù)評價結果提出了改善環(huán)境績效的政策建議。

三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價體系設計

（一）評價方法

本研究選取的BP神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation NN）結構如圖1所示，是一個包括輸入層、中間層（隱層）和輸出層的單向傳播三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡。通過運用matlab環(huán)境下的BP網(wǎng)絡模塊，將火力發(fā)電樣本企業(yè)環(huán)境分級指標作為輸入神經(jīng)元、評價級別作為輸出神經(jīng)元，采用等間距的線性內(nèi)插方法，對已經(jīng)歸一化了的數(shù)據(jù)進行等級劃分，從而構建火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù)，通過樣本訓練數(shù)據(jù)的不斷學習修改權重，找出評價指標和評價級別間的內(nèi)在對應關系，最后利用訓練樣本網(wǎng)絡模型并結合評價標準得出火力發(fā)電仿真企業(yè)的環(huán)境績效水平。

圖1　BP網(wǎng)絡結構

（二）評價模型的建立

在BP網(wǎng)絡中，對于任何閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù)都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡逼近，因而一個三層BP網(wǎng)絡就可以完成任意的n維到m維的映射，且采用的隱含層數(shù)越多，訓練的時間就會越長。BP網(wǎng)絡輸入神經(jīng)元可根據(jù)需要求解的問題和數(shù)據(jù)表示方式確定，輸出層的維數(shù)可根據(jù)使用者的要求確定。如果將BP網(wǎng)絡用作分類器，類別模式一共有m個，那么輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為m或log2m。而隱層的神經(jīng)元數(shù)目選擇是一個十分復雜的問題，往往需要根據(jù)設計者的經(jīng)驗和多次試驗來確定，因而不存在一個理想的解析式來表示。隱含層的數(shù)目與問題的要求、輸入/輸出單元的數(shù)目都有著直接的關系。隱含層數(shù)目太多會導致學習時間過長、誤差不一定最佳，也會導致錯容性差、不能識別以前沒有看到的樣本，因此存在一個最佳的隱含層單元數(shù)。根據(jù)經(jīng)驗公式（1）估算確定最佳隱含層節(jié)點數(shù)［22］。

公式（1）中:Nh為最佳隱含層單元個數(shù)，Ni為輸入層神經(jīng)元個數(shù)，No為輸出層神經(jīng)元個數(shù)，Np為訓練樣本數(shù)。

考慮了WBCSD提出的環(huán)境績效評價核心原則，參考何平林、石亞東、李濤的研究成果［10］及數(shù)據(jù)的可獲取性，本研究選取火力發(fā)電企業(yè)5個環(huán)境分級指標作為輸入層神經(jīng)元，分別為單位電量（億千瓦時）排污金額X1、單位電量水耗量X2、單位電量煤耗X3、固體廢物利用率X4、二氧化硫節(jié)排率X5；選取4個評價級別作為樣本輸出神經(jīng)元，分別為優(yōu)秀、良好、一般、差4個等級。本研究的訓練樣本數(shù)為10，則根據(jù)公式（1）

火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價的神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構設計為5-9-4，具體如圖2所示。

圖2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡的火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價模型結構

（三）評價樣本數(shù)據(jù)無量綱化處理

由于Sigmoid函數(shù)的取值及網(wǎng)絡最后1個節(jié)點的輸出范圍是0～1之間，需對樣本進行歸一化處理。見公式（2）和（3）。

以每個電廠的數(shù)據(jù)為1個樣本，總樣本數(shù)為i，指標數(shù)為j。

（四）評價標準的設計

評價標準的設計是整個評價過程的關鍵，其設計的好壞將直接關系到評價結果的客觀有效性。本研究將標準定為優(yōu)秀、良好、一般、差4個等級［23］，具體見表1。

表1　火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價標準

表2　25家火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價樣本數(shù)據(jù)表

四、火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價體系的實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的來源

本研究中25家火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效綜合評價的數(shù)據(jù)（見表2）來源于中華人民共和國環(huán)境保護部公開發(fā)布的《大唐國際發(fā)電股份有限公司環(huán)境核查技術報告》以及《國投華靖電力控股股份有限公司環(huán)境核查技術報告》。

樣本數(shù)據(jù)經(jīng)無量綱處理后的結果見表3。

表3　25家火力發(fā)電企業(yè)各指標無量綱化數(shù)據(jù)

（二）網(wǎng)絡訓練及結果

1.BP網(wǎng)絡訓練

網(wǎng)絡創(chuàng)建:net=newff（h，［9，4］，｛'tansig'，' logsig'｝，'traingdm'），網(wǎng)絡目標輸出:t=［1 000；0 100；0 010；0 001］；選取前10家火力發(fā)電企業(yè)為訓練樣本進行網(wǎng)絡訓練，訓練次數(shù)初步設定為500 000次，訓練目標設定為0.002，學習速率設定為0.01，過程如下:net.trainparam. epochs=500 000；net.trainparam.goal=0.002；Lp.Lr=0.01；［net，tr］=train（net，p，t）；訓練結果顯示，經(jīng)過180 620次訓練，網(wǎng)絡的性能達到要求。

2.評價結果

訓練學習好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡提供了各指標與評價結果之間的關系。本研究將后15家火力發(fā)電仿真企業(yè)無量綱化處理后的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，然后根據(jù)這15家企業(yè)的輸出等級關聯(lián)度確定其環(huán)境績效綜合評價水平。

表4　15家火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效網(wǎng)絡評價結果

表4顯示15家火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效網(wǎng)絡評價結果，環(huán)境績效處于優(yōu)秀等級的有寧德電廠、華夏電廠、北部灣電廠和靖遠電廠，處于良好等級的有連城電廠、烏沙山電廠、潮州電廠、拖電電廠和津能電廠，處于一般等級的有新余電廠、錦州電廠和宣城電廠，運城電廠、紅河電廠和曲靖電廠則處于差等級。

（三）評價結果成因分析

是什么原因?qū)е禄鹆Πl(fā)電企業(yè)間的環(huán)境績效水平出現(xiàn)差距呢？火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價的輸入輸出指標結果（表5）表明，環(huán)境績效優(yōu)秀的北部灣電廠的單位電量排污金額（X1）偏高，靖遠電廠的單位電量煤耗（X3）有所偏高且其固體廢物利用率（X4）、二氧化硫節(jié)排率（X5）偏低。就良好企業(yè)而言，單位電量水耗量（X2）偏高是影響潮州電廠環(huán)境績效水平的重要因素；而二氧化硫節(jié)排率（X5）偏低是影響津能電廠環(huán)境績效水平的重要因素。就一般企業(yè)而言，新余電廠和錦州電廠的單位電量水耗量（X2）和單位電量煤耗（X3）偏高，而單位電量排污金額（X1）偏高及二氧化硫節(jié)排率（X5）偏低也分別影響著新余電廠和宣城電廠。對于差等企業(yè)，5個影響環(huán)境業(yè)績的指標幾乎都處于低水平狀態(tài)，這致使環(huán)境績效處于弱勢狀態(tài)。

五、研究結論及建議

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的評價結果表明，火力發(fā)電企業(yè)之間的環(huán)境績效存在著顯著差異。因此通過環(huán)境績效評價，如何在制度設計上引導和激勵火力發(fā)電企業(yè)增強環(huán)境績效管理的積極性和主動性，是當前需要著重考慮的關鍵內(nèi)容。

首先，我們要因企業(yè)環(huán)境績效差異分別采取優(yōu)先發(fā)展、鼓勵發(fā)展、控制發(fā)展和限制發(fā)展的政策。對于環(huán)境績效優(yōu)秀的火力發(fā)電企業(yè)，國家可以采取重點傾斜、優(yōu)先扶持等優(yōu)先發(fā)展政策。國家制定實施重點傾斜、優(yōu)先扶持政策，以期帶動其他企業(yè)對環(huán)境保護的重視，逐步改善所有污染較大的電廠，從而提升整個電力行業(yè)的環(huán)境管理水平。對于環(huán)境績效良好的火力發(fā)電企業(yè)，國家可以采取財政獎勵資金與節(jié)能量掛鉤、稅收優(yōu)惠等鼓勵發(fā)展政策。財政獎勵資金與節(jié)能量掛鉤方式可以鼓勵火電企業(yè)通過節(jié)能技術改造來發(fā)展企業(yè)，環(huán)保方面的稅收優(yōu)惠政策也可鼓勵火電企業(yè)注重環(huán)境績效。對于環(huán)境績效一般的火力發(fā)電企業(yè)，國家可以采取控制發(fā)展的政策。國家通過改進發(fā)電調(diào)度方式，優(yōu)先調(diào)度可再生能源和高效、清潔的機組發(fā)電，從而限制能耗高、污染重的機組發(fā)電。對于環(huán)境績效差的火力發(fā)電企業(yè)，應歸為淘汰類企業(yè)，國家可以采取限制發(fā)展的政策。加快淘汰污染嚴重發(fā)電機組，取消對高耗能企業(yè)的優(yōu)惠電價政策，按期關停的機組在一定期限內(nèi)可享受發(fā)電指標，并通過轉(zhuǎn)讓給大機組代發(fā)獲得一定經(jīng)濟補償，發(fā)電量指標及享受期限隨關停的時間而逐年遞減。

其次，要完善我國環(huán)境保護法律規(guī)范體系和建立健全節(jié)能減排市場化機制。政府部門要進一步完善我國環(huán)境保護法律規(guī)范體系，支持環(huán)境監(jiān)管能力建設，加快推進主要污染物排放的監(jiān)測、指標和考核“三大體系”建設，建立健全企業(yè)環(huán)境會計準則。為減輕排污金額因素對火力發(fā)電企業(yè)的影響，應探索建立排污有償使用和交易機制；減輕電量水耗量因素對企業(yè)的影響，可以完善水資源的價格機制。

表5　15家火力發(fā)電企業(yè)環(huán)境績效評價的輸入指標排名

總之，火力發(fā)電企業(yè)為提升自身環(huán)境績效水平，單位電量排污金額、單位電量水耗量、單位電量煤耗量、固體廢物排放量、二氧化硫排放量仍將是未來工作的重點。火力發(fā)電企業(yè)通過向國內(nèi)外優(yōu)秀同行學習交流以期改變當前不合理的生產(chǎn)模式，通過積極利用低熱值煤炭、煤層氣、高爐氣、余熱余壓發(fā)電去實現(xiàn)資源的綜合利用，通過優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)減少固體廢物的對外排放，通過安裝運行煙氣脫硫裝置機組減少二氧化硫的排放量。

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BP Artificial Neural Network Analytic Method on Evaluation of Environmental Performance: A Case Study Based on Thermal Power Enterprises

Deng Ying，F(xiàn)eng Ling
（School of Economics and Management，Changsha University of Science&Technology，Changsha，Hunan 410004，China）

Based on environmental evaluation system for enterprises，this paper carried out comprehensive evaluation on thermal power enterprises by using BP artificial neural network.The research results showed that the environmental performance level had significant discrepancies among thermal power enterprises.In order to promote the environmental performance，different policies of development priority，encouragement，control and limitation are respectively applied to excellent，favorable，ordinary and unqualified enterprises correspondingly.

thermal power enterprises，environmental performance evaluation，BP artificial neural network

F272.5；F224

A

1672-934X（2015）06-0105-08

10.16573/j.cnki.1672-934x.2015.06.017

2015-10-10

湖南省社科基金項目資助（13YBA004）；湖南省科技廳軟科學項目資助（2015ZK3013）；湖南省教育廳重點項目資助（15A012）

鄧 英（1972—），女，湖南漣源人，副教授，管理學博士，主要從事現(xiàn)代企業(yè)財務理論與實務研究。