基于AHP综合测度的陕西省煤炭资源利用效率研究*

刘哲，徐玥莹

（西安交通大学公共政策与管理学院人口与发展研究所,陕西西安 710049）

煤炭作为一种化石能源，是我国最重要的基础能源之一.2019年，我国原煤生产总量和煤炭消费总量分别为38.5亿t标准煤和28亿t标准煤，分别占全国能源生产和消费总量的68.6%和57.7%[1].在新时期的绿色发展模式下，我国的煤炭产业链从单一的火力供电、供热逐步转向精细加工，同时高端煤化工产业不断扩张，产能大幅提升.陕西省作为我国的产煤大省，其煤炭资源的能源利用效率在一定程度上决定了省内经济社会发展的情况.但由于产品转化技术手段欠缺、产业链单一等问题，陕西省煤炭资源利用率的提升仍存在较大困难，随之产生的能源结构固化、区域内大气污染严重等诸多矛盾较为突出.同时，2018年陕西省规模以上工业企业煤炭消费量占省内规模以上工业企业一次能源消费比重的74.8%，这直接导致陕西西安、渭南等地进入2018年全国空气质量状况排名后20位[2].因此，煤炭资源利用率的提升能够降低能耗、减少环境污染，同时在促进经济可持续发展、确保能源安全等方面也会起到重要作用；尤其在我国提出碳达峰和碳中和背景下，高效使用以煤炭资源为代表的化石能源可对我国进一步减少温室气体排放及履行碳达峰和碳中和国际承诺做出贡献.

在能源利用效率研究领域，国内外学者就能源利用率计算方法、能源利用率相关影响因素、能源利用率评价体系等主题进行了相关研究.例如，在能源利用效率的评估方法方面，冯东梅等[3]利用数据包络模型估算了中国煤炭行业从1980年至2013年的产能利用率，进一步评估我国煤炭产业产能过剩的问题，探究出经济发展水平，技术模式，能源价格和城市化水平与能源效率的正相关关系.Wang等[4]利用数据包络模型对北京市内35个产业子部门8年中能源利用效率进行测算，得出产业结构和能源结构对工业能源利用率有负面影响.高广阔等[5]将能源消费弹性指数和能源强度作为能源利用效率的测度方法，选取相应指标建立模型，并分析得出我国实际能源利用率在逐年提高.在能源利用率的影响因素方面，Liu和Lin[6]使用DEA-BCC模型估算中国省级能源效率，分析了从2006年至2016年之间各省能源利用效率的区域差异，并应用面板数据模型分析能源效率的影响因素.邹艳芳和陆宇海[7]利用空间自回归模型，定量研究中国31个省区域发展特征和能源利用效率之间的联系.研究表明：能源利用效率呈现出空间集聚效应，与区域经济社会发展和技术进步有较强的相关性.同时，相邻区域的能源利用效率也会在一定程度上对这一变量有所影响.晏艳阳与宋美喆[8]通过指数分解法，研究出影响能源利用效率的两大主要因素：产业结构与技术进步，并说明了在时间趋势上产业结构、技术进步对能源利用效率的影响力是确实存在的.从煤炭资源利用率的测度方法来看，Qi等[9]建立基于数据包络分析的超效率模型，对煤炭资源利用率影响因素进行测度，利用Malmquist指数对2006年至2015年中国14个煤炭密集型产业的煤炭消耗全要素进行能效分析，通过观察其变化情况，研究出当前推进全要素能效提升的主要因素为技术进步，政府和市场都应加大支持引导力度.王兴华等[10]利用AHP层次分析法,基于山西省煤炭产业基本情况，构建能源利用效率评价指标，认为产业结构对山西省煤炭能源利用效率的影响权重最为突出，山西省煤炭利用效率提高仍有较大空间.

AHP层次分析法是一种用于解决多目标决策问题的系统分析方法.它首先将目标分为多层次、多指标进行定量判断，之后利用指标权重层次总排序和单排序，最终得出最优化决策判断.这一方法最早由美国运筹学家匹茨堡大学教授Saaty在解决美国国防部相关课题时提出.目前，层次分析法被国内外学者广泛用于生态环境管理、循环经济发展评价、绩效评价等多领域研究中，并将其与熵权法、数据包络分析、模糊综合评价等评估方法相结合，极大地提升了该方法的系统性、准确性和实用性.

文章以陕西省煤炭产业为研究背景，基于省内产业链分布、能源结构、能耗指数等特定指标构建陕西省煤炭能源利用率的评价系统，并运用AHP层次分析法对陕西省煤炭能源利用效率进行评价.

1 研究设计

1.1 研究背景

煤炭产业在陕西省产业结构中占有举足轻重的地位，煤炭产量稳居全国前三.陕西省含煤面积47 700 km2，占全省面积的23%.煤炭资源按其分布的地理位置可主要分为五大煤田，即陕北侏罗纪煤田、陕北石炭二叠纪煤田，陕北石炭三叠纪煤田、渭北石炭二叠纪煤田和黄陇侏罗纪煤田，五大煤田煤炭资源量占全省煤炭资源总量的99.91%.截止至2018年，省内共有煤矿438处，其中生产矿井275处，核定能力48 152万t /a[11].

随着经济社会的发展，陕西省煤炭开采量随着煤炭需求量呈逐年上升趋势，省内煤炭开采水平不断提升.从2014年至2018年，陕西省原煤生产量上涨近9 100万t，同比增长3%，消费量也随之上涨2%.2018年陕西省原煤产量达到44 838.89万t标准煤，占全省能源总产量的79.4%，是2000年的16.6倍，同比增长11%，年均增长16.7%[12].

由于煤炭产量高、省内能源产业分布较广，陕西省煤炭消费量不断提高，省内煤炭消费量占省内能源消费总量的比重始终保持在70%以上.2018年全省煤炭消费量为9 643.84万t标煤（等价值），是2000年的5.2倍，年均增长9.5%[13]，见表1.

表1 2014—2018年陕西省原煤生产量和消费量及其在全省能源生产及消费中所占比重

作为省内的能源支柱性产业，以煤炭及其附属产品为原料的六大高耗能产业占据了陕西省工业煤炭消费量的主体，2018年，六大高耗能行业煤炭消费量16 110.5万t，占全省规模以上工业企业煤炭消费量的97.4%，其中，电力、热力生产与供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业三大高耗能产业所消费的煤炭量，便占据了六大高耗能产业消费量的90.7%.此外，煤化工等生产煤炭附属品的产业链不断延长，产品属性向精细化、多样化方向发展，煤炭产品转化率相应提升，从而使得陕西省煤炭产能得到不断增长[12].

1.2 研究方法

运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行:

1）建立递阶层次结构模型

根据问题所涉及的影响因素及因素间的相互关系，将影响因素按照各自属性划分至不同层次.同一级别的影响因素均对上一级别有不同程度的影响，同时又受下一级别因素影响.层次结构主要分为准则层、目标层、方案层等.

2）构造判断矩阵

在利用指标建立层次结构模型之后，为了能够定量分析出指标权重，层次分析法通过定量的方法确定每一组指标的相对重要性.将同一层次不同指标进行两两比较，建立判断矩阵，比较其对上一层次的影响程度.判断矩阵中各元素的数值采用Santy设计的1～9标度方法，数值代表两个指标之间的相对重要性.在矩阵构造中元素aij表示的是第i个因素相对于第j个因素的比较结果，见表2.

表2 标度及含义

3）层次单排序和一致性检验

层次单排序即确定每一个判断矩阵中，同一层次不同因素影响上一层某因素的重要性次序权重.可以被总结为计算每一个判断矩阵的特征向量W、最大特征根λmax的问题.由于受诸多因素影响，判断矩阵也会出现不一致的情况.因此，需要利用λmax计算一致性指标CI.对判断矩阵进行一致性检验，计算式为：

式(1)中λmax为最大特征根，CI为一致性指标，n为比较因子数.之后利用一致性指标CI与随机一致性指标RI计算一致性比例CR.计算式为：

式(2)中,CR为一致性比例，RI取值见表3.

表3 随机一致性指标RI取值

只有当CR＜0.10时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则应对判断矩阵作适当修正.

4） 层次总排序和一致性检验

利用方案层中所有指标权重单排序的结果，可以确定对目标层的重要性影响程度.层次总排序需要计算最下层因素的组合权向量，并做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量的权重结果进行决策判断，梳理不同指标的影响程度排序.

2 层次分析法在陕西省煤炭能源利用率评价中的应用

2.1 确定评价目标

能源利用率是反映能耗水平和利用效果的综合指标，在实践过程中往往会受到多种因素的影响.为了探明不同因素对陕西省煤炭能源利用率的影响程度，在本研究中首先将问题的多重影响因素按照从属关系和分类进行层次聚集组合，分为最高层（目标层）、中间层（准则层）和最底层（方案层）.目标层说明复杂问题研究的目的和主题，准则层为具体指标选取奠定基础方向，方案层由具体指标组成，反映影响问题的具体因素.

基于能源利用率的基本概念以及陕西省煤炭资源的利用特点，为了更全面地展现、比较煤炭资源利用率受不同因素的关联影响及内在关系，研究在选择准则层和方案层的指标时遵从以下几个方面：第一是综合性，利用效率的评价指标应从煤炭生产、消费的各个环节进行选取，避免遗漏某一流程的影响效果.第二是专业性，煤炭产业有其特殊性，在本研究中适当选取在不同环节中煤炭耗能的基础数据作为指标，能够较为直观地体现出煤炭生产、消费的能耗水平.第三是多元性，随着煤炭资源利用逐渐高效，出现了更多的生产加工方式和新型加工工序，这也是指标选择中的重要因素.基于上述三个指标选取原则，选取总体能源结构、原煤生产、生产技术、产品转化四个指标作为目标层判定方向，选取煤炭生产增长率、吨煤炭生产综合能耗、原煤投入转化率等12个指标作为方案层指标.

总体能源结构能够体现本省能源产业利用的偏好，通过煤炭消费水平和煤耗水平，体现煤炭资源在整个能源消费结构中的地位.在煤炭生产层面中，原煤生产的具体消耗量可以判定原煤生产过程中的相应效率，是能耗变化的核心判定指标之一.吨原煤生产综合能耗越高，反映出生产单位煤炭量所消耗的各种能源越多，原煤生产的效率越低.选煤电力单耗涉及到原煤开采之后的洗选环节，计算了选煤所消耗的电量与入选原煤量的比值，是对煤炭生产利用率的体现.煤炭开发利用的技术水平决定了煤炭的高效利用程度，煤炭废弃物的循环利用率，生产技术的革新能够有效提升煤炭资源利用效率.鉴于陕西省内煤炭产业链有逐渐延长，转向精细化的发展趋势，原煤焦化、气化、液化之后形成的多元产品在一定程度上促进了原煤利用率的提升，因此较为常见的煤炭产品能耗也在一定程度上能够反应原煤利用率的情况.

2.2 建立层次结构模型

根据层次分析法的基本步骤，建立陕西省煤炭资源利用率评价层次模型，见图1.

图1 陕西省煤炭资源利用效率综合评价指标体系

2.3 层次单排序及一致性检验

参与指标体系打分的行业内专家学者，包括来自西安交通大学公共政策与管理学院、中国矿业大学煤炭资源与安全开采国家重点实验室、国家煤加工与洁净化工程技术研究中心以及西安科技大学矿业工程领域的专家学者.由他们对方案层与目标层的要素进行层级内两两对比打分后，利用几何平均法对不同专家的评分进行均值运算，得到均值后建立以下相应判断矩阵，见表4至表8.并根据矩阵进行层次单排序和层次总排序，见表9.

表4 判断矩阵A-B

表5 判断矩阵B-B1

表6 判断矩阵B-B2

表7 判断矩阵B-B3

表9 各指标权重一览表

3 结论及建议

3.1 数据分析结果

由表4判断可知，目标层四项指标的权重对比为：产品转化B4＞原煤生产B2＞生产技术B3＞能源结构B1.其中，产品转化所占比重接近0.38，能源结构的权重较低仅占0.17，其他两项指标权重值近似.从总体来看，四个二级指标权重差异并不明显，对于准则层的贡献较为分散.虽然产品转化的权重已超过能源结构的权重值的两倍，但并没有任何一个指标权重超过0.5，四个二级指标对于能源利用率均会产生影响，但不能起到决定作用.

从表5至表8中可以看出，在方案层的三级指标中，有部分对于二级指标有着突出影响和贡献.例如C3第二产业及第三产业煤耗占其总能耗的权重达0.609，即说明其对能源生产、消费结构有着极重要影响；C5吨原煤生产耗电量权重为0.467，从一定方面上代表了原煤生产效率的情况.而在目标层B4的方案层当中，C10、C11、C12三项指标的权重极为相似，均接近0.35.这说明在炼焦生产、原油加工和火力发电对煤炭产品的转化能力和产品升级均起到了一定影响.

由表9可知方案层12个评价因子影响陕西省煤炭利用率的综合权重对比.在目标层B1能源结构的方案层中，第二产业及第三产业煤耗占其总能耗的权重为0.103，是三个指标中权重的首位.而煤炭生产增长率的权重仅占0.018，其影响程度最低.在目标层B2原煤生产层面的指标中，C5吨原煤生产耗电量被认为对能源利用效率提升影响最大，权重值达0.121，C6选煤电力单耗的权重值与此项接近，而C4吨原煤生产综合能耗则远低于其他两项的权重，影响程度较低.从目标层B3生产技术层面的方案层对比来看，此三项的相对权重值都较低，均未超过0.1，但权重数值相对集中，C7与C9的权重数值仅相差0.011，对利用率的影响程度较为相似.在目标层B4产品转化的方案层中，三项指标权重C10、C11、C12的权重值均超过0.1，三者影响程度均较高且相似.

3.2 结论

研究发现，目标层指标的权重较为相似，这说明对于提升煤炭资源利用率的措施需涵盖多个方面.宏观层面的能源结构调整对煤炭综合利用率提升的效果并不明显，能耗降低与产能提升更加依赖于生产加工层面的加工转化效率提升和技术改良创新.因此，政府和市场都应尽力推进技术改良进步和产品线延伸.

从方案层指标权重中可看出产品转化的三项指标均排在了权重运算的前五位，原煤转化产品的炼焦工序能耗占总权重的近13%，由此可见从产品转化在煤炭生产和消费层面对于效率提升的重要性，按照煤炭性质所进行的物理加工、化学加工和物理-化学加工可以大幅降低从选煤到煤的气化、液化、焦化等不同工序的生产消耗，实现多品种煤炭与下游产业链的对接.值得注意的是，吨原煤生产耗电量与第二产业及第三产业煤耗占其能耗比重也排在了权重高值的前五位，分别为0.121和0.103.吨原煤生产耗电量作为评判原煤生产效率的重要数据之一，可以对产品能耗波动情况进行评价，区分煤炭生产中的高耗能产业链和节能产业链，有针对性地执行不同的推进政策.

在各指标中，炼焦工序单位能耗C10在整体权重计算中达到了0.132，可知焦化工序等煤炭产品加工手段对于资源利用率的影响程度明显超过其他因子，原煤投入转换率C7与吨原煤生产综合能耗C4的权重值较为接近，作为评估煤炭生产加工效率的参考数据，可以从侧面反映出综合产能的变化情况.

3.3 政策建议

3.3.1 加强选煤品质分化，降低原煤开采能耗

陕西省煤炭品质好，具备优质煤炭的诸多条件.因此，在煤炭开采和选煤工序中，应该尽可能减少非必要的能源消耗，释放优质煤炭的产能，做到原煤生产保质保量，为消费流程中的煤炭深加工与煤化工产业链打下基础.

3.3.2 加快生产技术改良，发展清洁煤炭利用

生产技术的改良可以在煤炭挖掘开采、原煤利用、精细加工等多层次进行.虽然技术层面的改进往往有一定的难度，技术瓶颈例如产品研发、产业链改良需要更多的人力、物力、财力进行突破.但突破之后所带来的经济效益、生态效益等将会远远超过改良成本，有利于深度提升陕西省煤炭资源利用率.

3.3.3 提升煤炭加工转换效率，大力拓展煤化工产业链

目前，陕西省的原煤加工转换主要分布在火力供电、供热等基础能源供给层面，随着煤炭转换技术的改良已出现了对煤化工产品转化.因此陕西省政府与能源市场应加快建设能源、化工新产品研发，拓展除甲醇、化肥、聚乙烯、聚丙烯等煤化工产品之外的更多精细化产品，做到转化效率全面提升.

3.3.4 改善能源消费结构，加速清洁能源研发

在能源结构层面，陕西省在传统能源和清洁能源的消费中仍旧大幅度偏向传统能源.其中火力发电、供热等煤炭消费的重要部分，仍作为高耗能产业之一影响我省煤炭产能的提升，同时其高排放情况所带来的生态治理成本也居高不下，因此，在保留煤炭产业消费，争取低能耗高产能的同时，也应尽快大幅引入清洁能源，保证生态效益与经济效益齐头并进.

4 结语

研究针对陕西省煤炭资源利用效率的影响因子进行定量化对比，得到有可比性的因子权重.既体现了煤炭产业不同领域对于利用效率的贡献率差异，又避免了部分因子之间因计算标准和单位不同，无法通过具体能效计算对比重要性的问题.通过权重结果，能够迅速识别出大幅度提升能源利用效率的重要方向和影响能效提升的薄弱环节，为政府的整体决策和具体指标确定提供科学依据.

从结论分析，政府和市场应从开采和终端生产两方面入手，在分化原煤品种的同时扩大、延长产业链.同时，开采技术和生产技术的改良将会直接作用于能耗降低、利用率提升，因此应提升原煤精加工比例，推动废弃物再利用.政府宏观上的能源结构调整将会降低区域内工业生产对于煤炭产业的依赖程度，逐步转向优化升级的能源结构，进行绿色转型.