线性加权和法下工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价

马丽芸

(西安明德理工学院,陕西 西安 710124)

工业热能企业节能减排体系的可持续性发展不仅受到节能产业链的制约,还依赖于节能产业链与资金链的协同效率[1]。在此背景下,不断提高公司的节能产业链和资金链的协调能力是实现工业热能可持续发展的重要前提,建立一个有效的工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价体系,提高工业热能企业节能产业链与资金链的协同度评价精度,对工业热能企业的发展具有关键作用[2]。

本文通过实验分析和实证分析,探讨了我国中小型工业热能企业的节能减排能力与节能产业链的关系。文献[3]从协同作用出发,建立了以工业热能产业节能减排为核心的节能产业链和资金链的协调程度评估方法,并以此为依据,建立了工业热能产业的节能产业链与资金链的协调度评估指标,以综合系统的协作模式为依据,进行节能产业链与资金链的协同预测。文献[4]为工业热能生产企业可持续供应链设计了一个可持续的创新标准架构。采用“最坏”多准则决策(BW-MCDM)模式,对工业热能生产企业进行评价,并将其作为双碳目标下的可持续发展的工业热能企业节能减排的重点。

在此基础上,将协同理论和资源配置理论相结合,运用线性加权和方法建立了一个工业热能企业节能产业链与资金链协同程度的评估模型。分析了工业热能企业的节能产业链与资金链之间的协同作用,基于供需匹配和过程管理效应设计协同度评价指标体系,通过线性加权和法计算复合系统的运行状态与发展目标对指标权重值的影响,准确分析复合系统协同度的影响因素,建立了复合系统协同模型,能够有效推动复合系统有序运行。

1 节能产业链与资金链协同度评价模型设计

由于工业热能企业节能产业链与资金链可以定义为一个复合系统,其中包含数个模块,不同模块间相互影响,本文运用复合体系协同度模型,对工业热能企业的节能产业链和资金链的协同程度进行了评估。这个模型的核心是协同作用,其中的协同所描述的是不同模块间相互影响所呈现的共生协调性,协同度所描述的是共生协调性的最优度量值,由不同模块自身的有序度高低与不同模块间匹配度的高低决定。

1.1 工业热能企业评价指标体系构建

在工业热能企业的节能产业链和资金链的协调状况,建立一个评估模型,是对其进行精确评估的关键。由于协同是在复杂系统发展和演化过程中形成的,因此,根据创新活动和资本投资的时间序列[5-7],根据两个链条的结构特点,构建了一个以供求、流程管理为基础的工业热能企业节能产业链与资金链的协调关系(见表1)。

表1 节能产业链与资金链复合系统协同度评价指标体系

1.2 基于线性加权和法的系统协同度评价模型设计

为了评估工业热能企业节能产业链与资金链的协同度,本文以节能产业链与资金链的协同度为起点,建立了工业热能企业节能产业链与资金链的协同效应,建立了工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价模型,采用线性加权和法的集成法则,计算了某一时期内复合系统的运营和热能生产加工状况与发展目标对其权重的影响,精确地分析了影响复合系统协调度的各种因素,促进了复合系统的有序运转。以X={X1,X2}表示复合系统,其中包含节能产业链和资金链两个模块,Xk表示复合系统内第k(k=1,2)个模块。Xk={X1,X2,…,Xk}。由表1内的序参量组成。X所包含的复合机制依照Xk相互影响与相互协作产生[8-10],可通过式(1)描述:

X=f(X1,X2,…,Xk)

(1)

式中:f为复合因子。

(2)

定义符合式(2)的F为工业热能企业节能产业链与资金链复合系统X的协同效应,以Y描述X的协同效应集合,可将其理解为X的协同机制。通常条件下,协同作用决定协同效果,有所差异的协同作用产生的效果也有所差异,设定∃F0∈Y,在科学的评价标准下令g=F0f,F∈Y,由此得到:

(3)

式中:F0和opt分别为最佳协同作用和系统协同。

针对Xk,以dk=(dk1,dk2,…,dkj)表示系统演变过程内的序参量,其中j≥1,βki≤dki≤αki,i∈[1,j],αki、βki分别表示复合系统稳定条件下序参量的上限值以及下限值。设定序参量分量dki同复合系统有序程度间的相关性为正比例相关,也就是dki值越大,复合系统有序度越高。同理,设定dki同复合系统有序程度间的相关性为反比例相关,也就是dki值越大,复合系统有序度越低。由此得到以下定义:

(4)

式中:uk(dki)为dki的系统有序度,也就是dk的有序度。

基于式(4)得到,uk(dki)∈[0,1],其值同eki对dk的有序度贡献之间为正比例相关。实际应用过程中,可通过修正dki的上、下限值令其有序度符合式(4)要求。

针对工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价模型,选取线性加权和法的集成法则[11-12]。以uk(dk)表示dk的系统有序度,也就是模块Xk的有序度,由此得到:

(5)

式中:wi为权系数。uk(dk)∈[0,1],uk(dk)值同dk对模块Xk的有序度贡献之间呈正比例相关。使用线性加权和法对一定时间段内复合系统的运行状态与发展目标对wi值产生决定性影响,这是由于dki能够有效推动复合系统有序运行。

求解t0至t1时间段内,复合系统的整体协同度模型S为

(6)

表2 复合系统协同度划分

2 实验分析

为验证本文所提的工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价方法的有效性,随机选取两个中小型工业热能企业为实验对象,分别定义为实验对象1和实验对象2,两个实验对象的节能产业链与资金链均处于不协同状态。选取实验对象2015—2020年间的数据,因所选初始数据的计量单位有所差异,以清除量纲影响为目的,依照本文方法中复合系统协同度模型特点,对初始数据进行标准化处理,利用处理后的数据得到实验对象节能产业链与资金链协同度评价结果。

2.1 复合系统整体协同度评价模型准确性分析

模块(节能产业链与资金链)有序度值越高表示该模块对复合系统整体协同度的贡献越大。将uk(dki)熵值法得到的权重数据代入式(5)内,得到两个实验对象单一模块的有序度,结果如表3所示。

表3 单一模块的有序度

以本文方法中的式(6)为基础,利用Matlab软件与Excel软件,将实验对象2015年数据设定为基期,以实验对象1为研究目标,使用本文方法来验证2015—2020年间节能产业链与资金链的整体协同度的准确性,结果如表4所示。

表4 利用本文方法所得协同度与真实协同度

分析表4得到,本文方法的节能产业链与资金链的协同度与真实值差别微小,均值为负值,说明所选的实验对象节能产业链与资金链的协同度较差。但具体至某固定年份的条件下,该年份又呈现出某种程度的协同,如在2016年和2020年分别呈现出中度协同和低度协同。此实验证明了本文方法来验证2015—2020年节能产业链与资金链的整体协同度的准确性较好。

以上实验结果说明实验对象节能产业链与资金链整体协同度均呈现出不协同状态,实验对象节能产业链与资金链协同度变化幅度较小,采用本文方法可以较为准确地对节能产业链与资金链的协同度进行测量,测量结果与真实结果差别微小,证明了本文方法的实用性。

2.2 工业热能企业节能产业链与资金链协同度变化趋势

以实验对象2为研究目标,通过式(6)为计算2015—2020年节能产业链与资金链的整体协同度,并绘制成图,见图1。

图1 工业热能企业节能产业链与资金链协同度变化趋势

根据图1可知,对象2在2015年工业热能企业节能产业链与资金链协同度数值为负,而2016—2020年工业热能企业节能产业链与资金链协同度逐步持续增长,在2020年已达到中度协同状态,表明节能投入与节能产出的相互作用逐渐增强,协调发展机制逐渐形成。

3 结 语

本文提出基于线性加权和法的工业热能企业节能产业链与资金链协同度评价方法。在评估指标体系的基础上,使用线性加权和法计算复合系统的运行状态与发展目标对指标权重值的影响,采用综合系统协调度模型对其进行评估。在此基础上,对工业热能企业的节能产业链和资金链进行了评估,并将其看作是一个复合的体系,在评估指标体系的基础上,利用复合系统协同度模型进行评价。以陕西省两个制造工业热能企业为实验对象,采用本文方法进行评估,由此验证本文方法的有效性。实验结果表明采用本文方法可以较为准确地测量工业热能企业节能产业链与资金链的协同度,为工业热能企业的节能减排可持续性发展提供了一定的理论依据。