全流程污染控制视角下工业生态系统环境管理决策问题研究

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改革开放以来,中国的经济实现了高速增长,然而粗放型的生产模式使得经济发展始终伴随着严重的环境污染问题。尤其是我国的工业系统,在为国家生产总值做出巨大贡献的同时,也造成了严重水环境污染和大气污染。我国仍处于工业化进程中,工业发展存在高能耗、高污染、能源利用率低等现实问题,也使得环境治理和经济可持续发展迫在眉睫。为此,我国政府提出了绿色发展理念和碳达峰、碳中和的长期目标,污染防治的思路也从末端治理向全流程控制转变。实践表明,想要实现可持续发展,首先需要对环境进行科学合理的管理决策分析。为了推进工业绿色革命,实现碳中和的远大目标,本文基于数据包络分析方法,以中国工业部门为主要研究对象,从全流程污染控制角度出发研究了中国工业生态系统三个阶段:生产阶段、治理阶段和总量调整阶段。结合各阶段环境指标特征,对工业部门当前能源效率水平、污染治理能力、总量调整计划进行了分析研究。主要研究内容包括以下三个方面:首先,第三章研究了工业生产过程中,能源投入和污染物产出的异质性对于环境绩效评价的影响。本章拓展了双边非同质的DEA方法,通过指标的分拆与重组,将双边非同质问题的效率值转化为一组同质子集效率值加权之和。进一步放松了 DEA理论中关于指标同质性假设条件。应用该模型研究了中国工业部门的能源效率水平,动态分析了工业能源效率五年间的变化,并给出了相关的管理启示与政策建议。其次,第四章着眼于工业环境治理过程,研究了反映环境治理能力的比例型指标对环境治理效率评价的影响。本章首先构建了包含比例数据的单阶段DEA模型,应用期望的比例指标代替相关的非期望产出指标,用于评价工业部门的环境治理能力。之后考虑到治理阶段和生产阶段的环节连续性和指标相关性,将单阶段模型拓展至串联的两阶段系统,将工业整体环境效率分解为生产效率和治理效率分别开展研究。本章在模型应用中首先通过蒙特卡洛模拟验证了比例DEA环境治理模型的有效性,而后将两阶段模型应用于我国工业部门环境治理效率的评价中,计算并分析了工业部门的两阶段效率得分以及效率水平在五年间的变化趋势,并给出了效率改进的政策建议。最后,第五章研究了工业系统总量调整阶段的减排任务分配问题。一方面考虑到能源指标的异质性对碳排放权分配方案的影响,另一方面结合政府下达的节能减排要求中的比例型约束性指标(单位工业增加值能耗),最终构建具有现实依据的碳排放权分配方案。本章拓展了基于指标异质性的碳排放权分配模型,将决策单元按照能源投入不同分为多个子流程,将原指标非同质的再分配问题,转化为子单元非同质的并联网络系统中的分配问题。最后结合多目标规划方法和比例型减排指标的约束条件,研究了工业部门能源消费结构差异对排放权分配方案的影响。本章应用该模型按照政府提出的二氧化碳减排要求,对中国38个工业部门进行了减排任务分配,任务分配落实到每个部门的各能源消费子流程中,并根据分配结果给出了能源结构调整的建议,为工业各部门下一阶段的生产治理指明了方向。本文的贡献主要在于:(1)本文以环境指标的异质性和比例性特征为切入点,研究了环境指标特征对绩效评价方法的影响,拓宽了环境绩效分析的评价指标体系,为环境绩效研究提供了新思路。(2)在研究方法上,本文根据环境指标特征的影响,分别拓展了非同质DEA,比例DEA和网络DEA的研究方法,以及它们在环境绩效评价领域的应用,对现有的DEA方法做出了有益的补充和改进。(3)本文选取工业部门为研究对象,以全流程视角完整研究了工业生态系统生产-治理-总量调整全过程中的环境绩效水平及改进方案,为工业系统实现绿色发展,助力碳达峰碳中和目标实现,提供了新的视角和政策建议。
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