基于数据包络模型的电力市场中环境效应分析.pdf

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1、第 37卷?第 12期2009年 12月Vo.l 37?No.12Dec.?2009基于数据包络模型的电力市场中环境效应分析黄文杰,傅?砾,张宇波(华北电力大学 工商管理学院,北京?102206)摘?要:电力工业污染物的排放直接影响着当地的环境状况。不同地区的电能输送可以改变各地区原有的电力供应结构和能源消费结构,进而改变其各自的环境状况。分析了不同地区间电力互联对当地环境的影响,运用 DEA方法和灰色关联度方法建立了环境效应评价模型。运用该模型可以确定区域间的电力输送对各地区环境的影响及其关键影响因素。结合我国电力市场的实际对该模型进行验证,计算结果表明了模型的有效性和实用性。关键词:电力市

2、场;环境效应;数据包络分析;灰色关联度基金项目:国家社科基金项目(06BJY025)作者简介:黄文杰(1945?),男,教授,博士生导师,研究方向为电力市场,技术经济及管理。中图分类号:F061.5;TM?9?文献标志码:A?文章编号:1001?9529(2009)12?1984?05Analysis of environmental effects in electricitym arkets based on data envelopmentH UANG Wen?jie,Fu Li,ZHANG Yu?bo(School ofBusinessAdm inistration,North Chi

3、na Electric Po wer Univ.,Beijing 102206,China)Abstract:Pollution e m issions of the power industry directly affects local environment,however,electricity transmis?sion a mong different areasw ill change the original structures of power supply and energy consumption of every area,as well as their env

4、ironmental conditions.The influence of grid interconnection on local environmentwas analyzed,and the methods of grey incidence degree and data envelopment analysis(DEA)were used to establish the environ?mental effect evaluationmode.l W ith themode,lthe i mpact of grid interconnection among various r

5、egionson localen?vironment aswell as the key influencing factors could be identified.Case study proved the model effective and practi?ca.lK ey words:electricitymarket;environmental effect;data envelopment analysis(DEA);grey incidence degree 3闫海峰,李列平,周德红.企业安全生产的成本构成及模型分析 J.工业安全与环保,2006(11).4田水承.现代安全经

6、济学理论与实务 M.北京:中国矿业大学出版社,2004.5林伯泉.安全学原理 M.北京:煤矿工业出版社,2004.6马?玲.计及可靠性价值的电力市场输电定价研究 D.重庆:重庆大学,2004.7宋大成.企业安全经济学(损失篇)M.北京:气象出版社,2000.8赵品明.电力单位的安全成本构成分析 J.科技创新导报,2009(1).收稿日期:2009?09?17本文编辑:王延婷?电力工业的发展与环境密切相关。近年来,环境问题越来越成为关注的焦点。统计资料显示,火力发电的污染物排放是全社会污染物排放的主要部分,每年排入大气中 90%的 SO2,70%的烟尘,85%的 CO2都来自燃煤。1我国已于 2

7、002年 12月开始区域电力市场的试点工作,目前已初步建立了东北电力市场、华东电力市场和南方电力市场。区域电力市场的建立可以通过电网输送电能来实现区域间水火电之间的替代,以及区域内火电电源结构的优化,从而有效降低燃煤电厂的污染物排放和环境治理的成本支出;当然,倘若环境治理补偿或电价机制不合理也可能导致局部环境的进一步恶化等负面效应。我国学者对西电东送的环境效应进行了实证黄文杰,等?基于数据包络模型的电力市场中环境效应分析1985分析和数据统计,文献 1采用计量经济学方法定量分析了西电对输入区的环境效应及其潜在的间接环境效应。文献 2提出不合理的西电电价形成机制会造成区域间环境利益分配扭曲问题。

8、应将环境成本折入电价或建立环境补偿机制。文献 3实证分析了西电东送输出地的环境效应,提出西电东送产生的正反两方面的环境效应。从上述研究可以发现,还没有成熟的定量数学方法来同时反映省间电力输送对各省环境状况产生的不同影响,缺乏对其主要影响因素的识别。数据包络分析方法(Data Envelop m entAnaly?sis,简称 DEA)是 Charnes等 4提出的一种数学规划方法,它利用多个决策单元(DecisionM akingU?nits,简称 DMU)的输入和输出变量建立线性规划模型,其解表示各 DMU 相对有效性。该方法在其它经济学领域已有较多应用 5?7,在环境方面也有一些应用 8?

9、10,但在电力市场环境效应评价方面的应用尚未发现。由于我国电力行业火力发电比重比较大,且水电、核电及新能源发电对环境的影响相对来说较小,因此本文主要考虑的是火电对环境的影响。采用 DEA和灰色关联度结合的方法,分析电力供应结构的变化、能源消费结构的变化以及环保投入对各地区环境的影响及其关键影响因素。1?区域电力市场中的环境效应分析在电力市场化改革以前,我国各省电力供应主要以满足本省的电力需求为主,但由于资源分布的不平衡,资源匮乏的省份需要从外地运输来煤炭、石油、天然气等资源供应火力发电,或者过度开发有限的水电资源;另外为了尽可能地满足本地需求,很多污染大、效率不高的小火电纷纷上马,这些都会导致

10、本地环境的恶化。而在资源丰富的省份,水电资源或煤炭资源等却得不到充分的利用,造成资源的浪费。随着我国区域电力市场化改革的进行,各省间的电力互联得以实现,电能的输送代替了原有煤炭、石油、天然气等能源的运输,将改变各省原有的电力供给情况和能源消费结构,进而改变各省的环境状况。一方面,电力需求大的省份,外部来电将迫使本地无竞争优势的小火电退出市场,在优化电源结构的同时,由于污染源集中分布将使控制污染成本降低;另一方面,电力生产比较具有优势的省份,通过电力输出在提高本省经济收入的同时,本地的水电、火电的开发将给省内的环境带来负面影响,环保成本增加。通过上述分析可知,在区域电力市场中,环境正面效应主要体

11、现在电力输入地,负面效应主要集中在电力输出地,因此区域电力市场的建立实际上导致了污染的地区转移。考虑地区的生态环境容量等因素,需要在输送电价中体现合理的生态环境补偿,一方面充分发挥资源丰富地区电力生产的比较优势,另一方面使得输出地的环境污染控制与治理得到保障。2?基于 DEA的环境效应分析数据包络分析有多种模型,其中 C2R模型的建模思路清晰,理论完善,故本文采用该模型。具体步骤如下:11(1)假设有 n个决策单元(DMU),对其评价所建立的评价指标含有 m+s个指标,其中有 m个输入指标,s个输出指标,用 xij,yrj分别表示第 j个决策单元的第 i个输入指标值和第 r个输出指标值(i=1

12、,?,m;j=1,?,n;r=1,?,s),记 Xj=(x1j,?,xmj)T 0,Yj=(y1j,?,ysj)T 0,以(Xj,Yj)表示第 j个决策单元。(2)采用 C2R模型评价电力互联的环境效应的有效性,即第 j0个决策单元的输入输出效率由下列数学规划决定:(D)m in?=VDs.t!nj=1,j j0j?j+S-=?Xj0!nj=1,j j0Yj?j-S+=Yj0,?j 0,j=1,?,nS+=(S+1,?,S+m)0S-=(S-1,?,S-s)0(1)(D)的最优值即为第 j0个决策单元的有效性,我们可以通过求解 n个线性规划求出 n个决策单元的有效性,记做 G0=(?1,?2,

13、?,?n)。作为一个基本原则,要使 DMU有效,DEA方法通常是假定产出越大越好而投入越小越好。但对环境效应进行衡量时,污染物的排放是有害的输出,是非期望输出,如果要减少其产量需要承担正的成本。同时,另一种是非期望输入 12,即投19862009,37(12)入越多环境状况越差的投入。以煤炭消费为例,经济的发展期望越来越多的煤炭消耗,但煤炭消费的越多,产生的污染物越多,环境状况越差。因此,在对具有非期望输入/输出的环境效应研究时,不能直接套用上述 C2R模型,需要对非期望指标进行修正。13,14本文采取的方法是将负面输出视为#输入,将负面投入视为#输出。这种方法打破了基本投入产出的结构,只注意

14、数据究竟是要被#最大化或#最小化。通过修正后,再采用新的输入/输出指标进行 DEA评价。当?i小于 1时,则称 DMU 为 DEA无效,即该评价单元的环境效应较差,相应有效性随?i的变小而相应变差。当仅有?i=1的条件时,DMU为弱有效性,表明该评价单元的环境效应水平较有效 DMU差,但比非有效性 DMU 的环境效应水平高。当某 DMU 的?=1,且 S-*=0,S+*=0时,该 DMU为相对有效的,即该评价单元的环境效应水平高。3?基于灰色关联度的环境效应影响因素分析?对于环境效应研究的目的不仅限于探讨各决策单元投入产出效率的有效性,而更重要的目的是改进哪些指标能够最有效地提高决策单元的环境

15、效应水平。在实际中,不可能对所有的指标都进行调整,因此,需要寻求其中的关键影响因素,从而更有利于改进其环境状况。本文采用灰色关联度分析方法来寻求环境效应的主要影响因素,将每一个输入指标看作对问题效率的影响因素,来计算各个影响因素对问题效率指标的灰色关联度,以期找出主要影响因素,具体步骤如下:15(1)为了消除各变量的量纲的影响,分别对每一指标建立隶属度函数,将各指标值转换为 0到 1之间的数,标准化决策单元的第 i对应向量记为 Xj=(g1j,g2j,?,gij),i=1,2,?,m;j=1,2,?,n。隶属度函数可按排序指标的不同表示为两种情况:1)指标值越大,对环境效应水平越有利的情况。此

16、时gij=xij-m in1%j%nxijm ax1%j%nxij-m in1%j%nxij(2)式中?i=1,2,?,m;j=1,2,?,n。2)指标值越大,对环境效应水平越不利的情况。此时gij=1-xij-m in1%j%nxijm ax1%j%nxij-m in1%j%nxij(3)式中?i=1,2,?,m;j=1,2,?,n。(2)求逆序差,记 i(k)=|X&i(k)-X&0(k)|,i=1,2,?,m i=(i(1),i(2),?,i(n),k=1,2,?,n(4)(3)求两级最大差与两级最小差a=m ax1%i%m+smax1%k%n i(k),b=m in1%i%m+sm i

17、n1%k%n i(k)(5)(4)求关联系数ri(k)=b+!a i(k)+!a,!(0,1),i=1,2,?,m+s;k=1,2,?,n(6)其中!=0.5。(5)计算关联度ri=1n!nk=1ri(k),i=1,2,?,m(7)关联度反映了因素之间的关系密切程度。将关联度按照从大到小排列就可以看出各因素对电力输送的环境效应水平的影响程度,关联度大的那些指标即为主要的影响因素。这样,我们就可以根据实际情况和控制这些主要影响因素,达到有效提高电力输入地和输出地的环境状况的目的。4?实例分析虽然我国的电力市场才刚刚起步,但电网互联和西电东送已经开展了多年。西电东送中广东为电力的主要输入地,云南和

18、贵州为电力的主要输出地。因此本文对南方电网中的广东、云南、贵州 3个省份的分析将具有代表性和现实意义。采用我国南方电网中 3个主要省份的 1994 2003年的统计数据进行计算,数据来自中国电力年鉴和中国环境统计年鉴。本文选取的投入指标从电力供应、环保投入及能源消费等方面来考虑,即为:输送电量 x1(MW)、火电装机总量 x2(MW)、环保投 入占GDP比重 x3(%)、煤炭消费比重 x4(%),其中x1对应于输入地为输入电量,对应于输出地为黄文杰,等?基于数据包络模型的电力市场中环境效应分析1987输出电量。输出指标主要有工业 SO2排放量 y1(万 t)。对于环境效应来说,输出电量,火电装

19、机总量、煤炭消费比重为非期望投入,这些指标值越大会导致环境状况的恶化;工业 SO2排放量为非期望输出,环境效应 SO2排放量的排放量越少越好,因此需要将这些非期望输入/输出指标转换成期望指标,转换后的投入、输出指标如表 1。表 1?转换后的非期望指标输入地输出地投入指标输出指标投入指标输出指标输入电量火电装机总量环保投入比重输出电量环保投入比重煤炭消费比重工业 SO2排放量火电装机总量工业 SO2排放量煤炭消费比重?运用上述的 C2R模型计算各省的?值,用matlab软件求解,如表 2所示。基于这一评价结果,分别对广东、云南和贵州在电力市场中的环境效应进行分析:表 2?电力互联环境效应的 DE

20、A评价结果省份19941995199619971998199920002001200220032004广东110.8710.7380.8571110.99411云南10.966 6110.8810.9710.7760.98410.9661贵州110.9960.9770.87510.9020.8740.8560.8961表 3?各省环境影响因素关联度省份指标值关联度排序2000200120022003实际值隶属度实际值隶属度实际值隶属度实际值隶属度广东省x10.656185.40130.780.421181.440.892193.111x20.605423 013.2124 4310.66425

21、 237.80.47327 231.40 x30.61731.9602.30.4792.470.7182.671x40.6252460440.5430.75421云南省x10.70711.56111.350.83631.990.49161.40 x20.64742 466.912 946.30.5602 932.70.5733 556.80 x30.67020.7801.190.6611.140.5811.41x40.661362.61062.330.15961.040.89260.851贵州省x10.642328.4134.60.86860.90.31075.540 x20.23043 70

22、5.514 240.50.6334 642.50.3585 1640 x30.69721.101.40.252.312.31x40.746164.9044147.20.84746.80.866(1)1994 1997年,西电东送各省间的电力互联开始不久,由于输电能力和各地的电力需求状况的不同导致省间的输电量较少且波动较大,各省的环境效应主要是由于自身的原因引起的,其中广东省 1994年和 1995年为弱 DEA 有效。1998 2004年省间的输电量得到稳步提高,其中广东省的输入电量从 1998年的 10.77亿 k W(h上升到 2004年的 363.72亿 k W(h,除 2002年为DE

23、A无效外,其他均为 DEA有效,说明广东省这些年的电力输入使得环境效应得到优化。云南省以水电为主,电力输出不大,环境状况一直较好,而 1998年以来环境效应波动比较大。贵州省以火电为主,输出电力也较云南省多,它的电力输送环境效应在 1994年、1995年、1999年和 2004年为 DEA有效,其余年份均为 DEA无效。(2)从表 3中可以看出,在省间电力输送不断增加的期间,广东省获得了较好的环境效应,而云南和贵州出现了电力输送环境效应变坏的趋势,可以初步分析得出,在区域电力市场中,电力互联对各省的环境有一定的影响,主要影响表现为对电力输入地具有正面效应,对电力输出地具有反面效应。但环境效应同

24、时受到很多因素的影响,需要考察其主要影响因素从而有效提高电力输入地和输出地的环境状况。本文采用上述的灰色关联度方法来寻求区域电力市场中电力互联对输入地和输出地环境效应的主要影响因素,选取的分析对象为各省 20002003年数据,这是因为从表 2可以看到在这段时间电力输送的环境效应比较明显。计算结果如表 3。从关联度值来看,对于广东来说,这几年环境效应的好转最主要的影响因素是输入电量,其次是煤炭消费比重,即从外地输入电量可以使能源消费结构得到优化并使环境状况得到改善。随着区域电力市场的建立,电力输送将更加频繁,电力输送的环境效应将会得到进一步提高。对于云南19882009,37(12)来说,环境

25、的恶化主要影响因素依次为输出电量的增加和环保支出的不足。可以看到,虽然云南水电为主,但在输出电量不断增加的同时,由于环保投入的不到位,工业 SO2的排放没有得到有效地控制,造成了环境的恶化,因此要维持云南的环境状况就需要增加环保支出。贵州的主要影响因素为煤炭消费比重及火电装机总量。可以看出控制煤炭消费比重是贵州降低电力输出负面效应的有效手段。通过上述分析,环保支出对于电力输出地的环境效应具有相当的影响,因此在区域电力市场中对电价机制进行设计时应充分考虑对输出地环境投入的补偿,送电电价应正确反映送电的全部价值,不能将环境损失成本全留给电力输出地来承担,另外国家还可以通过征收环境税、排污费方式来获

26、取部分环境租金,并对环境保护的重点地区进行专项支付。5?结语目前,虽然我国区域电力市场的建设还在试点工作,但在对电价机制设计时应充分考虑环境因素的作用,既要充分发挥区域电力市场的资源配置作用,也要防止造成局部地区环境的恶化。本文以区域电力市场中的环境效应为研究对象,建立了环境效应的评价指标体系,并应用 DEA方法结合南方电网的案例进行了实证分析与评价,还运用灰色关联度的方法找出了输入地和输出地环境效应的关键影响因素。结果表明,在区域电力市场中,电力互联将会对电力主要输入地的环境带来正面效应,对电力主要输出地环境带来一定的负面效应,且评价结果较为客观,能够较好地揭示影响环境效应的关键因素。随着区

27、域电力市场建设的推进,电力互联的环境效应将会更加明显,可以通过控制各省的关键影响因素来有效地遏制局部环境恶化的趋势,从而实现公平与效率的目的。参考文献:1宋洁尘,陈秀山,刘?玉.西电东送输入区环境效应综合评价)以广东省为例 J.资源科学,2005,27(5):47?54.2丁晓玲,宋洁尘.析西电东送背景下区域环境利益分配的扭曲 J.重庆工商大学学报(西部论坛),2005,15(4):18?22.3丁晓玲,宋洁尘.西电东送输出区环境效应实证分析与对策研究)以云贵火电项目为例 J.华东经济管理,2005,19(12):32?36.4CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.M e

28、asuring theefficiency of decision making units J.European Journal ofOperationalResearch,1978,(2):429?444.5楼旭明,窦彩兰,汪贵浦.基于 DEA的中国电力改革绩效相对有效性评价 J.当代财经,2006(4):90?93.6刘?奕,贾元华,石良清.基于 DEA模型的区域高速公路社会经济适应性评价方法研究 J.北京交通大学学报,2007,31(3):1?5.7王志良,田景环,邱?林.城市供水绩效的数据包络分析 J.水利学报,2005,36(12):1486?1491.8王?波,张?群.环境约束下

29、不同生产效率模型研究 J.系统工程理论与实践,2002(1):1?8.9王?波,张?群,王?飞.考虑环境因素的企业 DEA有效性分析 J.控制与决策,2002,17(1):24?28.10谢洪军,任玉珑.中国电力产业市场化与环境绩效)基于DEA的分析 J.科技管理研究,2006(9):53?54.11吴文江.数据包络分析及其应用 M.北京:中国统计出版社.2002.154?157.12BOYD,FARE R.M easuring the Efficiency ofDecisionM ak?ing U nits:A Comment.European Journal ofOperational R

30、e?search J.1984.15,331?332.13HAD IVENCHEN A,KAZEM IMATI N R,TAVASSOLIKA?J ANIM.Undesirable factors in efficiency measurement J.AppliedM athematics and Computation.2005.163,547?552.14J AHANSHAHLOO G R,HOSSEI NZADEH Lotfi F,et a.lU ndesirable in puts and outputs in DEA models.AppliedM athematics and Computation J.2005.169,917?925.15刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用 M.北京:科学出版社,2004.收稿日期:2009?11?19本文编辑:王延婷电力简讯诺雅克上海生产基地开工2009年 11月 27日,上海诺雅克电气生产基地一期工程建设项目开工仪式在松江正泰工业园隆重举行,项目总占地391亩,一期工程将建造 42 000m2的工业厂房。公司总经理张智寰表示,经过两年的筹备,各项前期准备工作也一一就绪,一个全新的诺雅克即将诞生。工程预计年底完成桩基施工,2010年 3月进入主体施工,10月进入设备安装阶段,争取年底投入试运行。(黄?永?供稿)