“双碳”目标下构建甘肃电力行业碳审计评价指标体系——基于DSR-AHP模型分析

曹索贝，杨荣美

(兰州财经大学 会计学院，甘肃 兰州 730020)

碳审计是环境审计的重要组成部分，是促进低碳绿色发展不可或缺的监督手段，为我国节能减排事业的开展起到了保驾护航的作用。为实现甘肃“十四五”时期总体部署以及2021年政府工作目标，2021年甘肃《政府工作报告》中指出，通过提升产业链标准化水平来降低温室气体排放，其中能源电力作为高端化、智能化、绿色化改造的重点行业，在为东部产业转移创造更好承接条件的同时，实现电力行业信息披露标准化与产业链现代化发展[1]。政府的减排承诺最终应该交由相关企业具体落实，而企业能否按时、按质、按量完成减排任务，以及是否及时、真实、公允地披露碳排放信息都需要进行碳审计。碳审计的审计主体是根据国家颁布的审计标准，对使用过的能源利用效率进行测算，通过构建审计指标体系，可以实现企业能源在具体使用过程中有效消耗程度的检验，促使企业的碳排放符合国家有关规定，达到本企业预计减排目标，从而实现政府工作报告中要求的碳减排目标。

1 文献综述

随着国家对生态环境保护的日益重视，对低碳绿色发展的关注程度不断提高，尤其是“双碳”目标的提出，使得碳审计不断引起国内外学者的关注。2009年英国环境审计委员会发布首份关于解决低碳问题的审计报告，该报告率先提出从低碳经济、环境保护、节能减排三个维度建设绿色可持续发展体系；Wendy Green等针对不同国家不同类型公司对碳排放信息披露要求的准确度出发，指出越来越多的企业尤其是高碳企业对碳审计评价指标体系的构建日益重视，对碳审计的需求也在不断增长[2]；Aunp Kumar Saha等采用鲁棒最小二乘回归模型检验得出加强碳信息披露与碳审计指标体系建设对企业环境声誉有着显著的影响关系[3]；Edwards J B等从碳产品供应的各个渠道出发，结合碳足迹信息披露进行碳审计评价指标体系的构建[4]。

国内有关碳审计指标体系研究文献的发表数量也在迅速增长。从已有的研究基础上来看可以分为两大部分：一是关于全国性质的行业指标，唐建荣、傅双双根据PCA模型筛选全国具有代表性的七家电力企业进行碳审计指标构建，通过人工神经网络模型验证指标体系的有效性[5]；李海燕基于低碳生态视角，采用DSR-AHP研究方法对全国电力行业碳审计发展体系进行构建[6]。二是地区性质的环境指标，张焕敬以地方特有的资源结构进行碳审计评价指标体系的构建，从低碳环境、低碳经济、低碳消费以及二氧化碳效益四个方面对河南省碳审计指标体系进行评价[7]；陈涛、王长通采用PSR模型从压力、状态、响应对兰州市大气环境污染治理进行评价指标的构建[8]。基于上述研究成果可以看出国内碳审计体系研究仍存在不足之处：第一，我国碳审计工作起步较晚，在实践过程中尚未形成统一的评价指标体系；第二，碳信息披露是推动碳审计发展的重要因素，国内研究在指标设置方面并未充分结合碳足迹信息披露；第三，国内研究多从全国特定行业，或是分析特定地区环境指标出发，对特定地区特定行业碳审计评价体系的建设渐趋完善。

文章结合碳审计理论发展过程以及实务中重点关注的碳信息披露事项，同时考虑甘肃电力行业的特有发展成果，把国家政策及资金扶持、减排效果的社会满意度以及年度成效增减率等纳入碳审计指标体系之中，运用DSR研究方法，从驱动力因子、状态因子、响应因子出发，基于层次分析法中目标层、准则层和指标层研究，对甘肃电力行业碳审计评价指标体系进行构建。

2 理论研究与构建原则

2.1 理论研究

2.1.1 DSR模型

DSR(Driving—State—Response Model)模型框架适用于甘肃电力行业发展的碳审计评价指标体系。该理论模式涵盖驱动力(Driving)、状态(State)、响应(Response)三个方面。其中驱动力指标是指在经济发展的后工业时期，社会经济系统在运行过程中会产生向高效生产、节能减排、环境友好等方向转型的动力与诉求；状态指标是自然界在运行过程中各种事物状态的改变对整个经济社会产生的影响，反映了社会系统在可持续发展过程中不断演变的状态；响应指标反映了经济社会在保持可持续发展状态过程中所采取的具体行为与措施[9]。

2.1.2 层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process 简称AHP)是由美国运筹学家T.L.Saaty教授提出的指在进行复杂问题决策时，基于问题本质、影响因素、以及内在因素的深度研究，收集整理定量信息来实现决策思维过程的数学化转换。基于AHP方法，从三个维度构建甘肃电力企业碳审计评价体系：第一个维度就是目标层，即对甘肃电力行业碳审计总体目标的归纳总结；第二个维度是准则层，上述驱动力、状态以及响应三个方面都包含在准则层之中；第三个维度是指标层，是评价碳审计实施过程中应着重审核的基础性指标。然后利用矩阵特征向量的判断方法，计算下层指标对上层指标的优先权重，最后利用归一化处理、一致性检验等方法进行合并得到各个指标层对目标层的相对权重。

2.2 构建原则

2.2.1 静态与动态相结合原则

审计任务的完成是一项具有“过程性”的活动，在碳审计评价过程中对数据的收集是在流动的时间序列中进行的，数据自身的时效性要求碳审计指标体系中不仅要包括反映企业当前低碳绿色发现状的静态指标，更需要涵盖反映低碳绿色发展变动的动态指标。

2.2.2 定量与定性相结合原则

构建碳审计评价指标需要以定量分析为主，由于相关政策对甘肃电力企业的影响较为复杂，在政策执行方面难以借助量化数据进行有效分析。因此，对于量化困难的指标采用定性分析的方法。

2.2.3 全面性与重要性相结合原则

指标体系构建需要涵盖碳审计实务全过程中的每一项数据，得出的指标评价结果对企业低碳绿色发展具有全面的指导意义。全面性并不意味着对企业生产过程每一项数据的核算，应遵循指标构建的重要性原则，对于量化困难且不重要的指标进行剔除，针对量化困难但对碳审计造成重大影响的指标则予以保留。

2.2.4 成本效益原则

碳审计指标体系的设置需要充分考虑执行难度与经济效益，成本效益原则规定在进行碳审计指标评价时，不仅要设置合理的指标数量，还要注重获取指标数据时所付出的成本，将碳审计评价指标数量与获取碳审计指标数据成本相结合，有利于在适当的成本下提高审计效率和审计质量。

2.2.5 系统性原则

碳审计评价指标体系多维度多层次的特性要求在指标设立时应遵循系统性原则，不仅要凸显整体指标对各个单项指标的统筹性，还要兼顾低碳经营对企业可持续性发展的影响，实现单项指标与整体指标之间相互协调的关系。

基于DSR模型与上述构建原则，结合甘肃电力企业发展状况对现有文献中提出的碳审计评价维度与指标体系进行筛选。运用文献分析法，主要借鉴王爱国在碳投入能力、碳产出能力、碳风险能力、碳运营能力和碳发展能力五个不同的角度构建的低碳指标体系[10]；采用德尔菲法，将选取的指标交由甘肃电力企业高管、甘肃低碳审计专家打分，根据专家意见集中度及协调度对指标进行筛选；最后，总结得出包括驱动力、状态、响应三个方面26项的甘肃电力行业碳审计评价指标体系。结果如表1。

表1 甘肃电力行业碳审计评价指标体系

3 甘肃电力行业碳审计评价指标体系的实证分析

目前电力行业碳审计监督实施困难较大、碳审计人才队伍发展不健全等因素影响碳信息披露的准确度，采用客观赋权法可能会使各项指标权重计算结果出现偏差，层次分析法是国内外学者普遍使用的建立在严格矩阵判断基础上的主观赋权法，结合专家意见以及严谨的公式计算能够有效减少指标权重误差。具体运算程序包括以下五个步骤：

3.1 构建指标权重判断矩阵

根据表1同层次各个要素之间两两比较从而获取各组成要素的具体权重，并根据每一方案对总目标的影响进行排序，最终实现对整个方案的有效评价并做出正确的决策。引用T.L.Saaty教授团队提出的1-9级标度法(如表2所示)对各指标的重要性程度进行赋值，通过每一层次指标相互对比，形成一套较为系统的判断矩阵。

其中aij表示的是元素ai与aj的重要程度，刻度标识采用1-9级标度法。

表2 判断矩阵刻度及含义

3.2 计算各指标权重向量

运用方根法对指标权重进行计算。

3.2.1 首先计算判断矩阵中每一行元素的乘积：

3.2.2 然后计算mi的n次方根：

3.3 各权重向量的归一化处理与最大特征根的计算

3.3.2 计算该向量最大特征根：

其中，(AW)i表示向量AW的第i个向量。

3.4 判断矩阵的一致性检验

一致性检验是验证专家在设立判断指标重要性方面所得出的结论是否存在矛盾关系，只有通过一致性检验才能证明判断矩阵中的各要素是一致的。计算出一致性检验指标CI后，在表3中查找所对应的平均随机一致性检验指标RI,两者相除即可得出CR值。CR值是判定一致性效果显著与否的重要指标。当CR值大于0.1时，判断矩阵不具有一致性，应当调整判断矩阵中各要素的赋值情况；当CR值小于0.1大于0时，判断矩阵满足一致性检验；当A等于0时，判断矩阵完全满足一致性检验。

CR=CI/RI

表3 一致性检验RI值

3.5 指标权重的确定

根据层次分析法各层次两两对比的原则，其中准则层与目标层的对比判断矩阵设置为A,根据隶属关系指标层的判断矩阵设置为B1、B2、B3。赋值流程：将各指标的设定以调查表的形式向专家发放，综合所有专家意见对指标进行删减，向专家咨询后对各指标进行赋值，在第一轮赋值完成后将每一位专家的赋值情况提交给其他专家，当赋值结果重心趋同时形成最终的判断矩阵。

3.5.1 判断矩阵赋值

3.5.2 运用方根法得出特征向量

3.5.3 对向量进行归一化处理得出指标权重向量

WB1=(0.3274 0.1582 0.0786 0.1909

0.1119 0.0589 0.0273 0.0467

WB2=(0.2811 0.2231 0.0529 0.1022

0.1591 0.0792 0.0269 0.0412 0.0344)

WB3=(0.2797 0.2253 0.0446 0.1594

0.0516 0.0286 0.0840 0.1024 0.0244)

3.5.4 判断矩阵的一致性检验

表4 一致性检验结果

3.5.5 通过上述计算得出权重如表5所示。

4 总结与建议

甘肃省作为西北地区电力生产的主要力量，在电力企业碳审计评价指标体系方面尚未形成统一标准，一方面影响了审计人员在执行碳审计实务进程中合理的职业判断，另一方面也阻碍了甘肃碳审计的发展与进步。碳审计是实现国家“双碳”目标的重要抓手，应积极发挥碳审计在高碳企业节能减排实施进程中能够起到的监督作用。本文通过结合DSR-AHP方法，联系国家“双碳”政策对甘肃的扶持以及甘肃电力企业发展特色，在确保各项权值可行性和有效性的原则下，为甘肃电力企业的碳审计活动采取针对性措施，进一步推动企业走可持续发展道路提供以下建议：

4.1 积极响应低碳发展措施改革

响应指标的权重值显著大于其他准则层指标，其中CO2减排量、其他温室气体减排量以及含碳化石能源消耗削减率在总排序权重值中所占比重最大，这表明甘肃电力企业要实现碳达峰、碳中和必须要加大碳减排力度，提高清洁能源的使用比重，降低传统高污染能源的消耗，从而提升含碳化石能源消耗削减率。全国大部分电力企业现已纳入碳交易市场的监督管理之中，其中CCER项目的开展为降低含碳化石能源消耗开辟了新的道路。虽然甘肃风力资源丰富，但目前的发展现状不足以用风能来代替煤炭，随着碳交易市场化程度的不断加深，甘肃电力企业可借助国家“双碳”目标的东风，在碳交易市场发挥自身风能资源优势，进一步提高CO2及其他温室气体减排量。

4.2 改善碳排放现状

状态层指标中CO2排放量、其他温室气体排放量在总排序权重值中所占比重较大，这表明甘肃电力企业的生产仍存在大量排放CO2、SO2以及其他污染物的问题。虽然甘肃电力企业在“双碳”目标下争取供电煤耗逐年下降，但是与我国东部沿海发达地区相比还是存在着明显的差距，温室气体及相关废弃物的排放仍需进一步改善。单位电量碳排放量以及单位电量能耗率比重较高也凸显了甘肃电力企业重视提高煤炭资源的利用效率，相关企业应加强构建低碳创新合作伙伴关系，碳减排技术的提升不仅可以有效降低污染物的排放，还能进一步促进资源的有效利用。

表5 甘肃电力行业碳审计评价指标权重

4.3 重视减排驱动力建设

驱动力指标虽然所占比重相对较小，但影响力不能忽视，其中权重较大的指标反映了公司的低碳经营状况，这是公司实现碳减排的基础。电力营业收入是促进电力企业进行碳减排的核心动力，甘肃不仅要在基础设施建设与人才培养方面加快发展，在经营环境以及经营模式方面也要进行改善，充分有效地实现产业转移。政府也应加大对碳审计的监督力度，与企业共同达成减排目标。