石化类上市公司低碳经济评价指标及方法研究

屈霞 李琳 高彦飞

【摘 要】 低碳经济下，针对石化类上市公司低碳经济发展水平评价问题，通过建立石化类上市公司低碳经济发展评价指标体系，提出了基于粗糙集的模糊综合评价理论作为评价其发展水平的方法。首先运用粗糙集的知识约简方法挖掘评价指标，利用基于粗糙集理论中信息量的概念确定评价指标的权重，在此基础上，利用模糊综合评价方法评判各个公司低碳发展情况，实现公司横向与纵向发展水平的比较，为公司投资人、债权人、管理人提供相关信息。

【关键词】 粗糙模糊集； 约简； 指标体系

引言

目前，以低耗能、低污染、低排放为旨的低碳经济已成为新的经济发展模式，低碳产业、低碳城市、低碳社会成为时代追求的新发展目标。粗放式经营模式的传统石化类上市公司因其高能耗、高污染、高排放的特点与低碳经济理念与目标背道而行。当前，公司已通过引进低碳技术，利用新型能源，提高废物利用以及捕获温室气体等方式积极转变发展模式。如何评价各个公司低碳经济发展情况，实现公司横向与纵向发展水平的比较，本文引入粗糙模糊集理论评价其发展情况。

石化类上市公司低碳经济发展水平评价指标体系包含众多指标，利用所有指标对大量公司的同一时间发展水平进行评价与横向比较时候，不仅处理的信息量大而且具有相同或者相似信息的公司会出现重复评价的情况，造成不必要的时间浪费。本文借助粗糙集理论的知识约简方法，对待评价公司与评价指标之间构成的信息系统进行约简，去除信息系统中冗余信息，生成模糊综合评价的判断空间；然后利用基于粗糙集理论中信息量的概念确定约简后评价指标的权重，生成模糊综合评价的评判函数，利用加权平均法评价公司低碳经济发展水平。

一、我国石化类上市公司低碳经济发展水平评价指标体系

本文基于低碳经济的发展现状，认真分析石化类上市公司的生产链，结合其运营特点，紧扣低碳经济的内涵，深入分析低碳能源、低碳技术、低碳产业、低碳城市、低碳政策的深刻意义，充分吸收和借鉴任福兵，胡大立，强殿英诸多学者研究成果的基础上，遵循低碳经济评价指标体系构建原则，从经济效益、社会效益、生态效益三方面构建了石化类上市公司低碳经济发展评价指标体系，如表1所示。

二、粗糙模糊集

（一） 粗糙集约简理论

粗糙集起点是一个数据集，由论域对象空间，属性的有限非空集合，属性的值域以及信息函数组成，称为信息系统。其中某些对象具有相同的信息描述，此时，这些对象是不可分辨的；此外，在信息系统中，不同的属性具有不同的重要程度，一些属性提供了丰富的信息，而其中有些属性似乎是可有可无，因此，在保证信息系统在具有正确分类的同时通过划分等价类，去掉不必要的冗余信息，达到削减信息系统容量的作用，完成属性约简。

（二）模糊集理论

模糊集是致力于获取、表示及处理模糊性的一个规范化工具，可以处理各种具有不清晰边界定义问题，模糊集理论通过集合特征函数的一种连续泛化来处理类别边界的病态定义。

（三） 粗糙模糊集理论

当知识库中的知识模块都是清晰概念，而被近似的概念或输出类别具有病态边界，这样，由于输入模式集合中的不可辨关系及输出类别中的模糊性而导致粗糙性模糊性的同时出现，为了模拟这种类型情况，Dubios引入了粗糙模糊集的概念，粗糙模糊集是在清晰近似空间中国有模糊集的近似导出的粗糙集的一种扩展，在粗糙模糊集中，输出类是模糊的。

三、基于粗糙模糊集的石化类上市公司低碳经济发展评价实例

（一）构建信息系统

1. 数据采集与预处理

根据研究制定的石化类上市公司低碳经济发展评价指标体系，本文将其中的19个指标作为粗糙集理论方法中的条件属性A。通过选取在沪、深股市上市的30家石化行业企业作为低碳经济发展水平评价研究的对象。在参考中银证券、西安证券、各大上市公司官方网站，以及中国化工信息网，中国环保网的基础上，收集到2010年度的相关数据，建立了30家石化企业低碳经济发展的信息系统。

由于每个条件属性属性值单位和类型不尽相同，为了方便粗糙集的属性约简研究，本文对这些数据资料按各属性的数值进行归一化处理，归一化公式如式（1）表示。

其中，a'ij表示第i个准则层第j个指标层下的数值，aijmax表示所有研究对象该指标的最大值，i=1,2,3.j=1,2,3,4,5,6,7

2. 数据离散

首先利用等区间法将归一化后的每个条件属性属性值分为10个区间，然后将每个属性值根据属性指向以及数值的不同分为10个级别，分级标准如式(2)表示，数据离散后信息系统如表2所示。

α=1.00.90≤α≤1.000.90.80≤α≤0.90…0.20.10≤α≤0.200.10≤α≤0.1（2）

（二）利用区分矩阵求信息系统的约简

1. 求信息系统中的等价类

通过依次分析比较每个公司条件属性，将属性描述完全相同的公司划分为同一类，最后得到该信息系统的20个等价类。X1={n1,n6}，X2={n2,n5}，X3={n3,n4,n7}，X4={n8,n13}，X5={n9,n17}，X6={n10}，X7={n11,n29,n30}，X8={n12,n18}，X9={n14}，X10={n15,n19}，X11={n16}，X12={n20}，X13={n21}，X14={n22}，X15={n23}，X16={n24}，X17={n25}，X18={n26}，X19={n27}，X20={n28}。

2.构建区分矩阵

X1 , X2， …X20 20个等价类，通过两两比较等价类各属性值的异同，将能够区分两个等价类的所有属性作为其区分矩阵的元素，由此类推，最后构建信息系统的20×20区分矩阵。

3.利用区分函数求系统约简

区分矩阵可以被用于搜寻最小的属性子集（约简），以使生成与整个属性集A相同的数据划分，为了找到最小属性子集，需要构建区分函数f（A），对区分函数利用吸收律、分配律等运算规律进行运算，求得区分函数的最小吸取范式，即可求出信息系统的约简，区分函数如式(3)所示。

4.利用约简表示信息系统

本文求的信息系统的一个约简为A={ C11, C12, C21, C31, C33}，利用约简表示信息系统如表3所示。

（三）模糊综合评价法评价低碳经济发展水平

1.求评判空间

应用区分矩阵求得信息系统的约简A={ C11, C12, C21, C31, C33}，将约简的五个属性作为模糊综合评价的指标集U；模糊综合评价的对象集等于（二）1.所求得的等价类X={ X1, X2 …X20}；评判矩阵R,R表示集合X到集合U的模糊关系，评判矩阵中的元素rij表示对象xi对于ui的隶属度。 约简A={ C11, C12, C21, C31, C33} 表示的信息系统是对30个石化类上市公司低碳经济发展情况的描述，信息系统中每个属性值都表示公司与相应指标的模糊关系，这与评判空间意义是一致的，所以其可作为模糊综合评价的评价矩阵R，如表3所示。

2.确定评价函数及各评价指标权重

由评价矩阵发现，不同的石化类上市公司低碳经济发展水平在不同的指标上各有优劣，在评价其低碳经济发展水平的时候应对各项属性都加以考虑，因此，本文选取加权平均法实现对不同公司进行评价。评价函数如式(4)所示；

di=w1u1+w2u2+w3u3+w4u4+w5u5i=（1,2,…20） （4）

评价指标C11, C12, C21, C31, C33 各指标在整体评价中的相对重要程度如何，通常采用专家估计法或者加权统计法，但这两种方法在确定权重时都含有主观因素。本文通过基于粗糙集理论中信息量的概念确定评价指标的权重，使得权重的确定排除了主观因素的影响，完全由客观信息决定。

约简A ={ C11, C12, C21, C31, C33}中每个属性的重要性由其去掉后引起信息变化量大小来度量，而模糊评价的指标集与约简属性完全相同。所以C11, C12, C21, C31, C33 的权重定义如式(5)表示。

评价全部结果D=[0.78，0.94，0.57，0.67，0.85，0.82，0.50，

0.73，0.74，0.97，0.86，0.84，0.92，0.90，0.806，0.76，0.77，0.78，

0.83，0.88]。从评价结果来看，相比较而言n15与n19两石化类上市公司在低碳经济发展水平较高，有较大的发展潜力。n11，n29，n30三家公司需要加快从传统模式向低碳经济发展模式转变的速度。这样就实现了在同一时期，不同石化类上市公司低碳经济发展水平进行横向比较，为公司投资人、债权人、管理人提供有价值的信息。

四、结论

本文首先建立石化类上市公司低碳经济发展水平评价指标体系，利用此指标体系19个指标对30家上市公司发展水平进行评价，并对各公司发展水平进行横向对比。在多指标下每个指标的权重设计比较繁琐而且比较困难。本文引入粗糙集理论对指标体系进行约简，在保证知识库分类能力不变的条件下，精简了指标，去除了冗余信息，提高了评价效率。最后利用模糊综合评价法对每个公司的发展水平作出了评定，可以直观清楚地表明各公司在同行业中的发展情况。

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