基于云模型的煤炭上市公司绿色发展评价研究

孙永波，张 悦

(黑龙江科技大学管理学院，黑龙江 哈尔滨 150022)

0 引 言

我国煤炭资源丰富，其作为我国的主要能源之一，占据了我国能源消费总量的三分之二，以2016年为例，全年能源消费总量为43.6亿t标准煤，在能源消费总量中煤炭消费量占三分之二，由此可见，煤炭产业在我国国民经济中占据了重要位置。随着“十三五”的推进以及供给侧改革的实施，特别是十九大做出了“推进绿色发展”的重要部署，强调依靠良性发展推动生态环境质量改善，以及国家的环保政策不断趋严和煤炭企业间的竞争加剧，促使煤炭行业更加注重“绿色发展”战略的实施，煤炭企业必须抛弃传统的“高开采，低利用”的粗放型发展模式，向清洁的发展方式转变。随着《关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》(国发〔2016〕7号)的实施[1]，煤炭产业开始去产能。在限产、整改的政策措施和环境约束下，煤炭企业实现有效的绿色发展已经成为关乎生存和发展的战略举措。就煤炭企业自身而言，要以国家制定的科学绿色发展指标体系为依据，在科学开采、科学利用资源的同时注重生态环境的保护，让企业朝着规模化和集约化的方向发展。而绿色发展可以成为新的经济增长点，譬如煤炭企业在绿色发展的同时还可以减少治污成本，在提升自身发展水平的同时履行了社会责任，是一种高效的双赢举措。

本文以煤炭上市公司为评价对象，从社会环境的压力和企业自身发展的需求角度出发，分析煤炭上市公司绿色发展的相关标准，完善煤炭上市公司绿色发展的评价内容，构建煤炭上市公司绿色发展的评价指标体系，以实现煤炭上市公司资源的优化配置，降低能源消耗，节约生产成本，使得煤炭上市公司可以做到在保持经济效益的前提下，追求生态效益和社会效益。

1 研究现状

国外对煤炭企业绿色发展评价的研究并不多，KONDO等[2]的研究表明，煤矿企业要实现绿色发展，就要寻找并适应一种新型的经营发展模式，而这种发展模式不仅要顺应政府的发展要求，还要借助煤矿企业周围可利用的社会力量、充分利用有利资源的方式来实现煤矿企业的可持续发展;FAGERBERG等[3]和SAETHER等[4]都指出资源型企业要实现可持续发展关键的要素是创新。通过对文献的梳理与分析，煤炭企业选择绿色发展，成为实现煤炭企业经济可持续发展的最优模式。

在国内，相关学者从不同角度对煤炭企业绿色发展问题进行了探讨。在发展方式方面，杨明等[5]指出在保持经济发展与资源基础相协调的前提下，矿产资源实现可持续发展，且企业取得最优的经济效益，要把控资源储采比，并且减少资源开采对生态环境的破坏。韩超[6]结合了煤炭企业的固有特点，指出煤炭企业可从推行清洁生产、绿色管理战略、绿色形象战略、绿色营销和绿色投资这几方面制定绿色发展战略。王飞[7]提出可应用动态绿色技术体系，在减排降耗的基础上构建绿色产业链模式，在煤炭企业发展绿色煤炭经济的同时改善生态环境。车亮亮等[8]认为煤炭企业绿色转型实现的主要路径是注重煤炭全生命周期的绿色化发展。王妍[9]提出煤炭企业实现可持续发展要调整产业结构，发展替代产业，退出低效产业，降本增效，把握创新发展。在提升煤炭企业自身实力方面，李雪[10]指出在低碳经济背景下煤炭企业要实现绿色发展，可考虑集团化的发展道路，要注重新技术和新设备的应用，横向扩张煤炭产业链，提升产品附加值。吴哲宇[11]指出创新绿色发展技术是实现煤炭产业转型升级的重要步骤，对煤炭资源实施科学开采、绿色开发的策略，优化产业结构，实现循环经济的发展，创新绿色发展技术，注重矿区的生态修复治理工作，才能实现可持续发展。史俊伟等[12]强调了煤炭企业要应用绿色开采、清洁加工和高效利用的技术来提升自身的绿色竞争力。在发展规范方面，鞠建华等[13]强调建设绿色矿山新格局，要树立绿色环保勘查理念，减少地质勘探对生态环境的影响，细化绿色矿山建设标准，切实落实煤炭企业主体责任，并加强监督管理，提高开发利用水平，实现合理开发、节约资源、保护环境和安全生产的协同发展。综上所述，我国学者对煤炭企业绿色发展的研究大多是理论研究，对于煤炭企业绿色发展评价方法和实践的研究较少，识别煤炭企业绿色发展成效和短板的研究比较少，且煤炭企业绿色发展评价指标的定量描述与评价等级的确定有很大的主观性，故研究采用云模型，用于解决煤炭上市公司绿色发展评价过程中的随机性、模糊性问题。

2 煤炭上市公司绿色发展评价指标体系的确立及模型选择

2.1 研究对象

煤炭上市公司在煤炭行业中具有代表性，很大程度上反映了煤炭行业的发展水平，因此本文拟以煤炭上市公司为研究对象。

2.2 评价指标体系的建立

煤炭上市公司绿色发展评价指标体系是坚持煤炭资源高质量开采利用与生态环境保护同步进行，进行长远规划与合理布局，以实现煤炭资源科学有序开采。在有序管理的基础上，以科技进步为依托，实现煤炭资源开采水平高、利用效率好、废物利用率最大化、清洁转化水平不断提升的目标。确立煤炭上市公司绿色发展评价指标体系，要在科学性、系统性、可操作性、定性与定量相结合的原则下进行，构建的指标体系要具有代表性。

在构建煤炭上市公司绿色发展评价指标时，主要采用了文献分析与专家咨询的方法。主要参考了国家发展和改革委员会、国家统计局、原环境保护部、中央组织部制定的《绿色发展指标体系》和《生态文明建设考核目标体系》[14]中和煤炭上市公司绿色发展评价紧密相关的指标。在早期研究中，钱鸣高等[15]就提出了煤矿绿色开采技术的路径，构建了煤矿绿色开采技术体系，而后钱鸣高[16]在煤炭科学开采的研究中构建了绿色开采技术体系。谢和平[17]提出并倡导科学产能，用科学产能来定量表述煤炭行业科学开采的水平和能力，构建了一套完整的煤炭科学产能综合评价指标体系和评价标准，科学产能的内涵要求“资源、人力、科技与装备”都必须达到相应的要求，主要包括了安全、绿色和高效三大维度，倡导煤炭要实施绿色开采、洁净低碳且高效的利用方式。通过进行评价指标的统计，收集了大量指标，但是通过文献分析与整理得来的评价指标不够全面，也不够科学，因此结合了理论分析与专家咨询的方法。通过借鉴上述权威性研究的指标体系，结合煤炭上市公司绿色发展实际，以及专家给出的建议，综合考虑了目前我国煤炭上市公司绿色发展情况的复杂性，主要选取其中关于开采和利用这两个方面指标进行指标体系的构建。考虑到煤炭上市公司绿色发展离不开煤炭清洁转化新技术的应用，即寻求煤炭的新型利用方式，通过研究加入了转化这一方面指标，最后选取开采、利用、转化这三方面指标进行指标体系的构建。在煤炭上市公司绿色发展评价指标体系中主要设置了3个一级指标，分别是煤炭清洁开采、煤炭清洁利用、煤炭清洁转化。同时，在相应的一级指标下划分出7个二级指标和30个三级指标，具体的煤炭上市公司绿色发展评价指标体系详见表1。

表1 煤炭上市公司绿色发展评价指标体系Table 1 Evaluation index system for green development of coal listed companies

2.3 模型选择

煤炭企业绿色发展评价方法主要有数据包络分析法、主成分分析法、模糊综合评价法、灰色聚类分析法、层次分析法、云模型等。云模型是一种用于定性与定量转化的不确定性度量模型，是处理随机性、模糊性问题的较好研究方法。云模型可以将数值变量恰当转化为相应的定性语言值，能够从定性语言信息中提取定量数据的分布规律和范围[18]，可以高效处理大量复杂且不确定性的数据和信息，并且可以有效避免如层次分析法、灰色聚类分析法等存在的随机指标的缺失、指标权重的主观化等现象。由于煤炭上市公司绿色发展评价的复杂性，一部分研究数据存在一定的不可量化性，研究过程中也会存在不同程度的主观性和随机性，使得煤炭上市公司绿色发展评价具有一定的模糊性，研究选用云模型，对煤炭上市公司绿色发展进行模糊综合评价，根据综合评价的结果明确煤炭企业未来发展的主要方向。

2.4 熵权法获取指标权重

熵权法是一种客观赋权方法，与其他方法相比较，可以克服主观因素的不利影响，研究选择的煤炭上市公司绿色发展的评价指标综合性较强，为了使评价结果更加合理，更加客观，采用熵权法来确定各个评价指标的权重。

熵权法的计算过程为：设现有m个煤炭上市公司，n个绿色发展评价指标，初始数据的矩阵表示为R=(rij)m×n，其中，rij为第i个煤炭上市公司的第j个绿色发展评价指标的数值。各指标权重确定的步骤如下所述。

第一步：计算第j个绿色发展评价指标下第i个评价项目指标值的占比，计算见式(1)。

(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(1)

得到A=(aij)m×n。

第二步：计算第j个评价指标的信息熵值s及信息效用值σ，计算见式(2)。

(2)

关于评价指标Ij的信息效用值σ取决于1与该指标的信息熵sj之间的差值，即第j个评价指标的差异系数：σj=1-sj。

第三步：计算第j个评价指标的权重向量，即计算熵权ωj：ω={ω1，ω2，…，ωn},见式(3)。

(3)

2.5 基于云模型的模糊综合评价

煤炭上市公司绿色发展评价评价模型具体步骤如下所述。

第一步：在绿色发展评价指标体系中，由于各指标的单位和量级不一致，且构建的指标体系较复杂，必须先将数据进行离散化、标准化处理，运用云变换进行数据的离散化。用极差变换法，MATLAB编写程序，将各个指标全部转化至[0,1]区间内，进行属性简约。

第二步：运用熵权法计算评价指标的权向量W={w1,w2,…,wn}，运用MATLAB编写程序得出评价指标体系的权重。

第三步：确定评价等级划分标准V={v1,v2,…,vp}，形成评价等级，共划分为5个等级：V={低，较低，一般，较高，高}，来衡量煤炭上市公司绿色发展水平。

(4)

(5)

期望Ex、熵En和超熵He这三个数字特征整体表示了云模型这个概念，超熵可以根据熵的大小，通过反复试验来选取可以计算超熵的值。

第四步：评价。利用X-条件云发生器，计算得到各个指标对应的每个等级的隶属度，形成相应的云模型隶属度矩阵，要选择隶属度最大的评价等级作为该评价对象所处的评价等级。

对应云的隶属度计算见式(6)。

(6)

式中：En′为以En为期望；He2为方差的正态随机数，即En′～N(En,He2)。 得到的隶属度矩阵用Z=(zij)m×n来表示。要计算重复运行N次X-条件云发生器条件下，不同隶属度的平均综合评价值，这样可以提高评价的精确程度，计算见式(7)。

(7)

最后，将指标权重W与隶属度矩阵Z进行模糊变换，得到评价等级V上的模糊子集，见式(8)。

B=(b1,b2,…,bm)：B=W×Z

(8)

3 实证分析

根据构建的煤炭上市公司绿色发展评价指标体系，通过2016年各煤炭上市公司社会责任报告和年度报告等相关数据，采用随机抽样的方法，选取了5家大型煤炭上市公司的实际数据，分别是神华集团有限责任公司、中国中煤能源集团有限公司、兖州煤业股份有限公司、国家开发投资集团有限公司和大同煤矿集团有限责任公司(以下简称中国神华、中煤能源、兖州煤业、国投集团、同煤集团)，运用云变换对原始数据进行标准化处理，原始数据详见表2(因篇幅所限只列出部分数据)。

运用极差变换的方法，借助MATLAB编程将各个指标全部转化至[0,1]区间内，得到的标准化数据详见表3(因篇幅所限只列出部分数据)。

根据熵权法获取指标权重的方法，结合标准化之后的指标体系，得到的各评价指标的权重为W={w1,w2,…wn}={0.019 7,0.018 1,0.015 5,0.018 1,0.022 8,0.015 3,0.030 6,0.014 1,0.058 5,0.069 7,0.022 2,0.039 7,0.012 6,0.021 2,0.024 1,0.028 8,0.018 8,0.036 4,0.033 1,0.010 9,0.015 0,0.039 7,0.039 3,0.069 6,0.028 5,0.069 7,0.039 8,0.069 7,0.069 7,0.029 0}。

评价等级论域的确定。本研究将论域划分为5个评价等级，选取二级指标开采新工艺下的I1、I2、I3这三个评价指标，以开采新工艺为例的绿色发展水平评价等级确定详见表4。

表2 各煤炭上市公司的原始数据Table 2 Original data of coal listed companies

表3 各煤炭上市公司的原始数据标准化处理Table 3 Standardization of raw data of coal listed companies

表4 以开采新工艺为例的绿色发展水平评价等级确定Table 4 Determination of green development level evaluation grade of new mining technology

表5 以开采新工艺为例的绿色发展水平正态云标准值确定Table 5 Determination of normal cloud standard value for green development level of new mining technology

根据表4的以开采新工艺为例的绿色发展水平评价等级确定，利用正向云发生器算法，计算获得各个评价等级的正态云标准值，详见表5。

根据表5对应的五个评价等级建立评价指标标准的正态云隶属度函数，如图1所示(其中从左到右依次表示的等级为低、较低、一般、较高、高)。

依据实际指标数据，运用评价模型中的X-条件云发生器算法得出各个评价指标相对应的各个等级的隶属度，构造隶属度矩阵，将已经得到的指标权重与隶属度矩阵进行模糊运算，得出各个煤炭上市公司对各个评级等级的隶属度，选择其中隶属度最大的等级来作为该煤炭上市公司绿色发展评级等级，最终评价结果详见表6。

图1 以开采新工艺为例的正态云隶属度函数Fig.1 Normal cloud membership function withnew mining technology as an example

表6 煤炭上市公司绿色发展评价结果Table 6 Green development evaluation results ofcoal listed companies

4 评价结果及建议

4.1 评价结果

从最终的评价结果来看，煤炭上市公司中，除了中国神华的绿色发展水平处于高水平之外，中煤能源、兖州煤业、国投集团和同煤集团的绿色发展水平均处于低水平的范畴。总体来看，煤炭上市公司的绿色发展水平仍处于一个低水平的发展阶段，绿色发展水平较高的煤炭上市公司只是极少数。

整体绿色发展水平较低。从模型分析结果来看，中国神华的绿色发展评价从各项指标的隶属度来看有17个指标的隶属度处于高发展水平行列，有2项指标隶属度处于较高发展水平行列，较高发展水平的指标占据了总体指标的三分之二，由此可见中国神华的绿色发展水平较为成熟。而中煤能源、兖州煤业、国投集团和同煤集团的绿色发展评价指标占据较高发展水平的数量分别为8个、14个、3个和2个，较高发展水平的评价指标均未超过总体评价指标的一半，绿色发展水平均处于低发展水平行列。其中煤炭清洁开采水平较为稳定，选取的5家煤炭上市公司在煤炭清洁开采方面的绿色发展评价水平均处于一个发展均衡的状态，但是在数字化、智能化、无人化开采技术方面的评价水平低，只有中国神华和兖州煤业的评价水平高。而煤炭清洁利用和煤炭清洁转化水平低，但是煤炭上市公司在清洁燃煤发电机组比例方面的评价水平均处于较高的状态。这些现象的出现表明煤炭上市公司绿色发展水平仍有很大的进步空间，需要企业在不断学习和摸索过程中寻找最优的发展方式。

4.2 建议

4.2.1 煤炭上市公司绿色发展需要实施分类指导

总体来说，煤炭上市公司的绿色发展基本处于低水平且不成熟的发展阶段，要实现煤炭行业的绿色发展任重而道远，要在煤炭上市公司绿色发展的宏观和整体的层次划分上进行总体的协调发展，要实施分类指导发展的原则，对于绿色发展水平较低的煤炭上市公司，积极采取相应的产业转型升级策略，才能推进煤炭产业的绿色协调发展。对于绿色发展水平较高的煤炭上市公司，要鼓励其积极探索煤炭绿色转化新技术，为煤炭产业的绿色可持续发展多做贡献，为煤炭上市企业绿色发展起带头作用，以期推动煤炭行业的转型升级和全面协调可持续发展。

4.2.2 煤炭上市公司要注重煤炭清洁开采的技术创新

煤炭上市公司要注重煤炭清洁开采高新技术的应用，要在传统的煤炭清洁开采技术上跟进技术创新，要依靠科技进步，推广应用高效的综合采煤技术，选用绿色开采技术来提高煤炭开采回采率，减少煤炭生产过程中的能源消耗，减少煤炭的生产成本，以此来提升煤炭清洁开采的效率。改进煤炭产品的生产工艺，优化煤炭产品的生产流程，运用节能环保的清洁生产技术，加大节能环保的投入，逐渐淘汰落后的生产技术与装备，降低煤炭生产过程中的污染物排放量，加强煤炭清洁产品的供给水平。

4.2.3 煤炭上市公司要注重煤炭清洁转化新技术的应用

煤炭上市公司绿色发展水平仍有很大的进步空间。煤炭上市公司绿色发展重点主要是把握煤炭清洁转化新技术的应用，积极引进技术人才和先进的生产技术，加大煤炭清洁转化新技术方面的投资，加快形成新的发展长处，以保持自身地位的稳定。煤炭上市公司要做好煤炭资源的循环利用，在延长产业链的同时发展循环经济，通过对生产流程的完善和改造，夯实绿色发展的能力。煤炭上市公司之间可以有进一步的合作与交流，及时采用适用于企业绿色发展的先进技术，把技术创新作为煤炭上市公司绿色发展的核心推动力。当然这些绿色发展方式同样适用于煤炭企业，研究对煤炭上市公司绿色发展进行评价，以期推动煤炭企业绿色、循环、低碳发展，助力煤炭行业转型升级。