数据包络分析方法_一项基于我国火力发电厂的案例研究kdh.pdf

环境绩效的数据包络分析方法 一项基于我国火力发电厂的案例研究何平林石亚东李涛(华北电力大学经济与管理学院102206中央财经大学国防经济与管理研究院100081)【摘要】随着经济的快速增长，环境问题已成为社会公众关注的焦点。本文以我国火力发电企业为例进行案例研究，构建基于数据包络分析方法的环境绩效评价实施流程，通过效率值分析提供部门之间环境绩效横向比较的信息;通过投影值分析找出环境绩效不佳决策单元的薄弱环节，揭示其环境风险节点;通过敏感度分析挖掘各种输入、输出变量因素对于决策单元环境绩效的具体影响力，为不同决策单元的环境绩效管理找到工作重点。本文提出强化环境信息定期披露制度、环境绩效定期评价制度和环境绩效定期考核制度，增强电力企业环境绩效管理的主动性。【关键词】环境绩效效率值分析敏感度分析投影值分析案例研究一、引言经济的快速增长、资源的过度消耗、工业的无序扩张，正导致全球性的生态环境恶化问题愈演愈烈。环境会计作为会计学的重要分支学科，近年来正受到国内外理论与实务界的广泛关注。日本福岛核危机事件，进一步彰显了环境绩效管理对于各国工业企业特别是以电力为代表的能源企业的重要性及紧迫性。我国环境统计年报(2008)显示，全国独立火电厂全年共消耗燃料煤 13.7 亿吨，占全国工业煤炭消耗量的 48.9%。火电厂二氧化硫年度排放量为 1006 万吨，占全国工业二氧化硫排放量的 50.5%;火电厂烟尘年度排放总量占全国排放总量的 41.6%;火电厂氮氧化物年度排放量占全国排放总量的 64.8%。如何通过构建强有力的环境绩效评估体系，引导企业减少环境污染，在经济高速增长的同时保护生态环境，实现经济社会可持续发展，成为摆在理论和实务界面前的重要课题。本文结构安排是:第二部分结合国际、国内环境绩效问题相关研究文献，提出目前环境绩效研究应着重于结合我国实际，突出解决环境绩效评价的可操作性、对企业环境绩效薄弱环节的导向性、以及对于企业环境绩效管理工作的激励性等瓶颈问题，并据此构建环境绩效数据包络分析的实施流程。第三部分是模型、输入变量及输出变量及决策单元;第四部分给出效率值分析、投影值分析、敏感度分析，分别解决环境绩效评价的导向性、激励性问题;最后是本文的研究结论与启示。二、环境绩效文献回顾及理论分析国际上对于环境绩效问题的研究相对深入。大卫皮尔斯等学者提出对企业环境资源进行实物核算，将环境因素融入企业财务等重大决策之中(Pearce D.W，1989)。世界可持续发展委员会(World Business Council for Sustainable Develop-ment，以下简称 WBCSD)发布的企业环境绩效评估指南之中对环境绩效的内涵进行了详细界定，提出环境绩效是在提供满足人类需求的产品和劳务时，在整个生命周期中逐渐降低对生态的冲击与资源使用的密集度，以适应人们所预计的地球负荷能力。根据该定义，提出了环境绩效评价的七大原则:产品与劳务消耗原材料密度最小化;产品与劳务消耗能源密度最小化;有毒物质排放最小化;废物回收与利用最大化;可再生资源的使用最大化;扩大产品的耐用性;提高产品与劳务的服务密集度等(Hendrik A Verfaillie and Robin Bidwell，2000)。道格拉斯对于“绿色公司”及“环境友好公司”进行界定，指出单个指标评价环境绩效缺乏普遍性的解释力(Douglas J Lober，1996)。科米尔等以企业污染物实际排放量及政府规定的污染物排放标准量计算不同类别的企业环境污染指数，验证企业环境绩效与其股票市值之间的关联性。研究结果显示企业的环境绩效越差，其股票市值越低(Cormier，C，Magnan M and Morard B，1997)。迪干等学者对财务会计报告的使用者人群进行了调研，目的是研究不同用户人群对于环境绩效信息的关注程度。所调研的人群包括金融机构、环境监管11机构、行业协会、股票经纪人、金融分析师等。其调研结果显示，大多数财务会计报告使用者对于环境成本及环境绩效的信息非常关注，他们相信环境绩效信息与资产、利润和现金流量信息同等重要(Deegan Craig and Michaela Rankin，1997)。艾普斯顿等将平衡计分卡作为评价方法，引入环境绩效评价及其管理之中(Epstein，M J and P S Wisner，2001)。派特恩从美国五大污染性产业选取 191 家公司为样本，研究环境绩效与环境信息自愿性披露程度之间的关系。研究显示，环境绩效与自愿性环境信息披露程度之间呈现相关关系(Patten，D M，2002)。苏莱曼等学者的研究表明环境绩效与经济绩效显著相关，同时与充分而及时的环境信息披露呈现显著相关关系(Sulaiman A.Al Tuwaijri，Christensen，Theodore EHughes，K，2004)。汉卡萨鲁等以英国、瑞典和芬兰三国乳制品企业作为研究对象，分析 IPCC(政府间气候变化专门委员会)对于三国乳制品企业的环境绩效的影响力，研究 IPCC 评价报告对于企业环境绩效改善的驱动力大小(Hankasalo，Rodhe，and Dalhammar，2005)。博莱特等学者以数据包络分析方法，研究了美国空气净化法案公布前后，电力公司的环境绩效和经营绩效变化情况。研究表明低污染电力公司的经营绩效明显高于高污染电力公司;积极的环境绩效管理可以有助于降低公司的环境成本(Burnett，Royce D Hansen，Don R，2008)。近年来我国对环境绩效问题的研究也取得了长足进展。周志方等(2010)综述了国外环境会计的发展历程，指出我国环境财务会计发展已经开始从国外理论借鉴转向国内实务指导，并且已经取得一定的进展，但是仍有差距，提出构建我国独立且完善的环境财务会计体系。许家林(2009)综述了美国、加拿大、英国、日本等发达国家的环境财务与会计研究状况，提出以 ISAR 相关文件中所倡导以生态效率指标标准化为核心的环境会计信息披露及质量评价为基本依据，结合我国现阶段企业经营活动的实际，设计一套有利于推动企业经营活动生态效率考核的指标体系(或称生态环境控制指数)，设计一种以生态效率指标为核心的信息披露方式，以及满足生态效率指标要求的财务业绩与环境业绩指标的嵌合、协调与报告模式、考核模式及评价模式。林汉川等(2007)提出在现有资源、环境约束下，重新审视传统的企业责任模式，将环境绩效纳入企业发展战略。提出从外在的环境规制以及内在的经济诱因出发，通过企业责任与产品价值的再造来实现环境绩效与经济绩效的统一。唐建荣等(2006)构建了 5 大类 15 项指标，借助于 BP 人工神经网络方法对于企业环境绩效进行了综合评价。杨东宁等(2004)提出组织能力是企业环境绩效与经济绩效之间内在联系的纽带，一个基于企业组织能力的环境绩效评估体系能够对企业改善环境绩效产生持续的激励作用;提出基于组织能力的企业环境绩效的理论模型，旨在从环境管理能力建设的角度来讨论企业环境绩效评估的基础方法和原则。李胜文等(2004)认为环境效率是生产过程中潜在可实现的最少污染排放量与实际污染排放量之比，企业能否提高环境效率取决于环保投入的产出水平。在随机前沿生产函数基础上估算了中国 19862007 年省级水平的环境效率，结果显示中国的环境效率较低且增长缓慢，其中中部地区环境效率最低，西部地区环境效率最高。图 1环境绩效的数据包络分析实施流程国际、国内会计学界对于环境绩效进行了大量的研究探索，取得了许多卓有成效的研究成果。但是从现有文献来看，现有研究多偏重于理论分析，可操作性较强的案例研究偏少;现有研究偏重于外部视角的环境绩效评价本身，而对于微观主体的环境绩效评价需求有所忽视，这导致环境绩效评价容易演变成“为评价而评价”的例行公事，导致环境绩效评价对于微观主体的绩效管理工作改进缺乏导向性、建设性的激励作用。企业环境绩效评价在环境会计研究中处于核心地位，是企业有效实施环境管理和切实履行社会责任的核心问题，而我国目前尚未建立起科学且实用的环境绩效评价体系，这在一定程度上制约着企业实施环境管理和履行社会责任的积极性与主动性。事实上，科学的环境绩效评价，能够帮助监管部门掌握企业的环境治理水平，提供部门之间业绩比较的信息，跟踪环境治理投资的投入与产出之效率，并提供具有可比性的环境报告;能够揭示企业的环境风险节点，找到企业环境绩效管理的重点;更重要的是，它能够为被评价企业提供一个有效的激励机制，增强其环境绩效管理的积极性和主动性。针对目前环境绩效评价研究中的可操作性、导向性、激励性三大瓶颈问题，本文以我国火力发电企业为例进行案例研究，构建的环境绩效分析具体实施操作流程如图 1 所示。本文运用运筹学的数据包络分析方法，首先是，通过效率值分析得出决策单元环境绩效总体水平以及个体之间的差异状况，提供部门之间的环境业绩横向比较的信息。其次是，通过投影值分析找出环境绩效不佳决策单元的薄弱环节，揭示其环境风险节点，对企业今后环境绩效改进工作提供导向性决策依据。最后是，通过敏感度分析挖掘各种输入、输出变量因素对于企业环境绩效值的具体影响力强弱状况，为不同企业的环境绩效管理找到工作重点。三、模型、变量及样本数据包络方法(Data Envelopment Analysis，以下简称 DEA 方法)用于多投入和多产出情况下的不同决策单元(Decision Making21Unit，以下简称 DMU)的效率进行评估，它可以克服传统绩效评价方法中权重设置时主观因素的影响。DEA 方法的基础思想1957 年被 Farrell 教授提出，于1978 年由 Charnes，Cooper Rhodes 三位学者将之扩充到固定规模报酬下的多投入、多产出的效率评价模型。1984 年又由 Banker，Charnes Cooper 三位学者将 DEA 模型改良到变动规模报酬下涵盖技术效率和规模效率的评价模型。1985 年 Charnes，Cooper Morey 等学者随之提出对 DEA 数学模型的敏感度分析，通过逐渐减少输入、输出变量或者逐渐减少决策单元的个数，来重新计算效率值，以此进行敏感度分析。DEA 方法运用线性规划，将所有决策单元的投入产出值投射在效率空间中，求出效率前沿(Efficiency Frontier)，位于效率包络前沿面上的决策单元，投入产出组合具有帕累托最优效率，其效率值为1，即既定产出之下投入最少或既定投入之下产出最大。数据包络分析主要数学模型如表1 所示。表 1数据包络分析方法主要数学模型参数设定假设有 n 个 DMU，各使用 m 种投入 xi(i=1，2，m)来生产 s 种产出 yr(r=1，2，s)。k代表 DMUk所有投入项可以等比例缩减的潜在额度;权数 =(1，2，n)代表一个联结所有资料的多面体向量。分式规划Charnes，CooperRhodesmaxhk=sr=1Uryrkmi=1Vixiks tsr=1Uryrkmi=1Vixik 1ur 0，vi 0线性规划Charnes，CooperRhodesmaxhk=sr=1Uryrks tmi=1Vixik=1sr=1Uryrjmi=1Vixij 0Ur 0，Vi 0(令 Ur=turVi=tviCharnes Cooper 变换)对偶规划Charnes，CooperRhodesmax (eTs+eTs+)s tnj=1xjj+s=xj0nj=1yjj s+=yj0j 0 j=1，2，ns为松弛变量;s+为剩余变量。e和 e 分别是分量为 1 的 m 维、s 维列向量;为非阿基米德无穷小量(比任何大于零的量都要小的量)本论文以25 家火力发电企业作为决策单元，对我国电力企业环境绩效问题进行案例研究。本文样本数据来源于中华人民共和国环境保护部公开发布的 2009 年度 大唐国际发电股份有限公司环境核查技术报告以及 国投华靖电力控股股份有限公司环境核查技术报告。在变量选取时，首先，由于单个指标评价环境绩效缺乏普遍性的解释力(Douglas)，我们选择使用多个指标评价环境绩效;其次，我们考虑了 WBCSD 提出的环境绩效评价的核心原则，即产品与劳务消耗原材料密度最小化;产品与劳务消耗能源密度最小化;有毒物质排放最小化;废物回收与利用最大化等。本文以单位电量(亿千瓦时)排污费额、单位电量煤耗量、单位电量水耗量作为输入变量，在计算三大输入变量时，发电量数据均采用相应各大电厂 2009 年度发电量的实际值;本文以固体废物利用率、二氧化硫节约排放率作为输出变量。其中，固体废物利用率等于固体废物实际回收利用量除以固体废物实际产生量;二氧化硫节约排放率等于 1 减去 SO2实际排放量/SO2总量控制指标。决策单元具体变量值如表 2 所示。表 2我国 25 家火力发电厂环境绩效输入变量与输出变量决策单元输入变量输出变量单位电量排污费金额单位电量水耗单位电量煤耗固体废物利用率二氧化硫节排率高井电厂56350.4164660.25335814.90100.00%87.35%盘山电厂85437.6840677.66210865.82100.00%79.06%唐山电厂225498.6058760.95215629.83100.00%53.32%王潍电厂184725.1152977.5127557.90100.00%38.13%下花园电厂198668.7951557.40255418.01100.00%79.70%陡河电厂219865.6756023.9310015422.6587.03%86.90%张家口电厂201549.0257522.26289224.6926.01%79.95%迁安电厂119548.9058935.062123150.90100.00%52.57%云冈电厂229916.8358598.0370577.91100.00%48.29%神头电厂249671.3061398.81265928.8516.98%68.17%31续表决策单元输入变量输出变量单位电量排污费金额单位电量水耗单位电量煤耗固体废物利用率二氧化硫节排率运城电厂176837.9847981.8439876.8049.35%9.46%连城电厂79601.4947634.27214170.5752.80%90.93%宁德电厂72608.6038548.3735209.14100.00%69.96%乌沙山电厂147552.9939681.5133211.0991.64%39.60%潮州电厂109087.18101903.6637963.91100.00%75.50%新余电厂298845.8155168.81433434.0263.17%75.38%锦州电厂26048.2372476.84236058.51100.00%55.24%红河电厂202332.0688161.99315109.0315.72%50.43%托电电厂78336.3325413.3562640.7515.57%43.67%华夏电厂76436.5142246.2226910.1883.09%69.31%北部湾电厂262623.6243941.9950993.31100.00%85.64%靖远电厂23.7646677.49250795.193.31%36.08%曲靖电厂455147.0266062.96275894.5615.66%36.84%津能电厂116.8238653.1135993.22100.00%28.10%宣城电厂139162.0044874.57207130.8672.83%14.70%四、实证结果及分析接下来我们进行了基于 DEA 方法的环境绩效状况的计算与分析。模型计算软件是澳大利亚新英格兰大学绩效与生产力研究中心克里教授(Coelli)开发的数据包络分析软件 DEAP Version 2.1，我们将程序计算的运行结果整理后得到表 3。为了对 25 家火力发电厂的环境绩效进行深入研究，我们依次进行了效率值分析、投影值分析和敏感度分析。(一)效率值分析通过效率值分析，可以对我国 25 家火力发电厂的环境绩效进行横向评估。为了便于对比，我们将 DEAP 软件的运行结果中的效率值转化为图的形式，如图 2 所示。从图 2 中可以看出，第一，效率包络前沿面上的决策单元有 9 个，分别是高井电厂、盘山电厂、王潍电厂、连城电厂、宁德电厂、华夏电厂、北部湾电厂、靖远电厂和津能电厂，它们的环境绩效相比而言最优。这 9 个样本在决策单元总数之中仅仅占比 36%;而尚未达到环境绩效包络前沿面的决策单元占比高达 64%。第二，效率值不足 0.8 的火力发电厂高达 11 个，在决策单元总数之中占比高达 44%。这表明针对本案例而言，火力发电样本企业环境绩效总体状况不佳。第三，从图中可以看出，火力发电样本企业之间的环境绩效存在着显著的差异。因此如何通过环境绩效评价，引导和激励火力发电企业增强环境绩效管理的主动性，是我国环境绩效评价体系在制度设计时需要着重考虑的关键内容。图 2我国 25 家火力发电厂环境绩效状况比较41(二)投影值分析根据数据包络分析模型计算的结果，包括高井电厂在内的九个决策单元一起构成了环境绩效包络前沿面，其它16 个决策单元的环境绩效为相对较弱。究竟是什么原因，导致这些电厂与效率包络面上的决策单元出现显著差距?上述差距有多大?如何通过有效的环境绩效管理使之加以改进?通过投影值分析可以解决上述问题。我们将 DEAP 软件的一部分运行结果整理成表 3。首先从输入变量角度进行分析，单位电量排污费偏高，是唐山电厂、下花园电厂、迁安电厂、云冈电厂、运城电厂、乌沙山电厂、曲靖电厂和宣城电厂等决策单元未达到环境绩效包络面的重要原因之一，该因素是上述火电厂影响环境绩效最为突出的薄弱环节;而单位电量水耗过度，是潮州电厂这一决策单元未达到环境绩效包络面的重要原因之一;单位电量煤耗过度，则是唐山电厂、下花园电厂、陡河电厂、张家口电厂、迁安电厂、云冈电厂、神头电厂、新余电厂、曲靖电厂、宣城电厂等决策单元未达到环境绩效包络面的重要原因之一，该因素是上述火电厂影响环境绩效最为突出的薄弱环节。其次从输出变量角度进行分析，加强固体废物回收利用率，则是包括陡河电厂、张家口电厂、神头电厂、新余电厂、红河电厂、托电电厂以及曲靖电厂在内的决策单元的重要环境风险节点。提高二氧化硫节约排放量，则是包括唐山电厂、迁安电厂、云冈电厂、运城电厂、乌沙山电厂以及宣城电厂在内的决策单元的重要环境风险节点。表 3环境绩效评价的松弛变量和剩余变量决策单元环境绩效值排名松弛变量剩余变量S1S2S3S+1S+2高井电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000盘山电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000唐山电厂0.6561175323.0360.000106248.3840.0000.166王潍电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000下花园电厂0.795655297.2070.0007776.2360.0000.000陡河电厂0.79750.0000.0007835798.0510.1890.000张家口电厂0.71480.0000.00053463.0210.7230.000迁安电厂0.654125586.2000.0001353505.9380.0000.174云冈电厂0.6581078640.8370.00011220.1240.0000.217神头电厂0.570140.0000.00041610.1740.6590.000运城电厂0.4201529582.2700.0000.0000.0000.225连城电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000宁德电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000乌沙山电厂0.940256816.0290.0000.0000.0000.202潮州电厂0.85040.00036496.8390.0000.0000.000新余电厂0.70190.0000.000236612.3680.2590.000锦州电厂0.77070.0000.0000.0000.0000.000红河电厂0.300160.0000.0000.0000.5020.000托电电厂0.90630.0000.0000.0000.4110.000华夏电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000北部湾电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000靖远电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000曲靖电厂0.2861717258.0520.00057006.0040.2740.000津能电厂1.00010.0000.0000.0000.0000.000宣城电厂0.6261334182.7710.000103944.0050.0000.363(三)敏感度分析所谓敏感度分析，是指当输入变量或输出变量增加或减少时，对效率水平的影响力。通过敏感度分析，可以挖掘各种输入、输出变量因素对于决策单元环境绩效值的具体影响力强弱状况，为不同决策单元今后的环境绩效管理找到工作重点。我们依次减少了固体废物利用率、二氧化硫节约排放率、单位电量排污费额、单位电量煤耗量、单位电量水耗量五大变量，将 DEAP 软件运行结果绘制为图 3。如图 3 所示，整体敏感度分析可见五大变量之中节约排放率和水耗两大变量对于环境绩效值呈现高度敏感;煤耗和排污费两大变量对于环境绩效值敏感度不佳。从决策单元个体分析，第一，通过固体废物回收利用率变量的敏感度计算显示，王潍电厂环境绩效值降低了 46%;运城电厂环境绩效值降低了 74%;乌沙山电厂环境绩效值降低了 39%;宣城电厂环境绩效值降低了 73%;这表明，固体废物回收利用变量对于上述电厂环境绩效值呈现高度敏感。因此，加强固体废物回收利用，成为上述电厂今后环境绩效管理的工作重点。第二，通过二氧化硫节约排放率变量的敏感度计算显示，高井电厂环境绩效值降低了 40%;陡河电厂环境绩效值降低了 25%;张家口电厂环境绩效值降低了 40%;神头电厂环境绩效值降低了 80%;连城电厂环境绩效值降低了 57%;新余电厂环境绩效值降低了 37%;锦州电厂环境绩效值降低了 31%;红河电厂环境绩效值降低了 77%;托电电厂环境绩效值降低了 74%;靖远电厂环境绩效值降51低了 84%;这表明，二氧化硫节约排放率变量对于上述电厂环境绩效值呈现高度敏感。因此，加强二氧化硫节约排放率的管理，成为上述电厂今后环境绩效管理的工作重点。第三，通过单位电量排污费变量的敏感度计算显示，高井电厂环境绩效值降低了 31%;锦州电厂环境绩效值降低了 31%;靖远电厂环境绩效值降低了 60%;这表明，单位电量排污费变量对于上述电厂环境绩效值呈现高度敏感。因此加强排污费等环境成本管理，成为上述电厂今后环境绩效管理的工作重点。第四，通过单位电量水耗变量的敏感度计算显示，高井电厂环境绩效值降低了 71%;盘山电厂环境绩效值降低了 64%;盘山电厂环境绩效值降低了 74%;下花园电厂环境绩效值降低了 69%;陡河电厂环境绩效值降低了 98.75%;张家口电厂环境绩效值降低了 67.61%;迁安电厂环境绩效值降低了 95.39%;云冈电厂环境绩效值降低了 31.82%;神头电厂环境绩效值降低了 66.67%;连城电厂环境绩效值降低了 58%;新余电厂环境绩效值降低了 80%;锦州电厂环境绩效值降低了63.64%;红河电厂环境绩效值降低了 53.33%;托电电厂环境绩效值降低了 51.65%;北部湾电厂环境绩效值降低了 35%;曲靖电厂环境绩效值降低了 75.86%;宣城电厂环境绩效值降低了 80.95%;这表明，单位电量水耗变量对于上述电厂环境绩效值呈现高度敏感。因此，加强水耗方面的环境成本管理，成为上述电厂今后环境绩效管理的工作重点。第五，通过单位电量煤耗变量的敏感度计算显示，王潍电厂环境绩效值降低了 27%;潮州电厂环境绩效值降低了 40%;华夏电厂环境绩效值降低了 10%;这表明，单位电量煤耗变量对于上述电厂环境绩效值呈现高度敏感。因此，加强煤耗环境成本的管理，成为上述电厂今后环境绩效管理的工作重点。图 3环境绩效的敏感度分析五、研究结论及启示本文以我国火力发电企业为例进行案例研究，构建基于数据包络分析方法的环境绩效评价及其实施流程，通过效率值分析提供部门之间的环境业绩横向比较的信息;通过投影值分析找出环境绩效不佳决策单元的薄弱环节，揭示其环境风险的具体节点;通过敏感度分析挖掘各种输入、输出变量因素对于决策单元环境绩效的具体影响力，为不同决策单元的环境绩效管理找到工作重点。效率值分析结果显示，火力发电样本企业环境绩效总体状况不佳;火力发电样本企业之间的环境绩效存在着显著的差异。投影值分析结果显示，单位电量排污费较高是唐山电厂等决策单元环境绩效管理中突出的薄弱环节;而单位电量水耗过度，是潮州电厂这一决策单元环境绩效管理中突出的薄弱环节;单位电量煤耗过度，则是唐山电厂等决策单元环境绩效管理中突出的薄弱环节;加强固体废物回收利用率，是陡河电厂等决策单元今后环境绩效管理工作的重点改进方向;提高二氧化硫节约排放量，则是唐山电厂今后环境绩效管理工作的重点改进方向。通过敏感度分析表明，新余电厂对于水耗变量敏感度高达 80%;运城电厂对于固体废物回收利用率变量的敏感度高达 74%;神头电厂、靖远电厂对于二氧化硫节约排放率变量的敏感度高达 80%和 84%;靖远电厂对于单位电量排污费变量的敏感度高达 60%;而潮州电厂对于单位电量煤耗变量的敏感度达到 40%，可以看出，加强煤耗、水耗、排污费等环境成本信息披露与成本管理，提高固体废物回收利用率以及二氧化硫节约排放率，成为我国火力发电企业今后环境绩效管理工作的重点。正如党的十七大报告所指出，建设生态文明，形成节约能源资源和保护生态环境的产业结构、增长方式、消费模式。改善能源消耗方式和建立循环经济，成为电力企业减少污染物排放和降低资源消耗的关键举措。本论文认为，在保证环境绩效评价有效实施的基础工作方面，环境监管部门、财政监管部门应当首先明晰环境会计信息的内容体系，强化环境会计信息定期披露制度。61在环境绩效评价标准和评价体系方面，构建科学的环境绩效评价指标体系，探索有效的环境绩效评价方法，强化环境绩效定期评价制度。在环境绩效考核方面，审计部门、环境监管部门、国有资产管理部门形成合力，强化电力企业煤耗、水耗以及二氧化硫排放等总量削减的定期目标责任考核制度。以上述三大制度作为驱动力，增强电力企业环境成本管理、环境绩效管理的积极性与主动性。总之，企业环境绩效评价在环境会计研究中处于核心地位，是企业有效实施环境管理和切实履行社会责任的核心问题，而我国目前尚未建立起科学且实用的环境绩效评价体系，这在一定程度上制约着企业实施环境管理和履行社会责任的积极性与主动性。环境绩效的后续研究，重点方向在于从环境会计信息披露、环境成本管理、输入输出变量选择、评价方法完善等四个方面构建真正符合我国实际的环境绩效评价体系。需要借助环境绩效评估的力量，引导和激励火力发电企业充分披露环境投入产出信息，切实开展环境保护绩效管理，根本解决与公众切身利益相关的废水、废气、废渣等的治理问题，定期通过新闻媒体向社会发布火力发电企业环境评估状况，以及火力发电企业环境绩效目标完成情况，接受社会公众的有效监督。主要参考文献李胜文，李新春，杨学儒 2004 中国环境效率与环境管制:基于19862007 年省级水平的估算 财经研究，2:59 68林汉川，王莉，王分棉 2007 环境绩效、企业责任与产品价值再造 管理世界，5:156 157刘刚等译，陈毓圭校 联合国贸易与发展会议制定(ISAR)2003 企业环境业绩与财务业绩指标的结合 北京:中国财政经济出版社，1 213唐建荣，张承煊 2006 基于 BP 人工神经网络的企业环境绩效评价 统计与决策，11:161 163许家林 2009 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