[發明專利]一種基于碳效碼的企業低碳經濟表現的協同測度方法在審
| 申請號: | 202211432927.3 | 申請日: | 2022-11-16 |
| 公開(公告)號: | CN115796341A | 公開(公告)日: | 2023-03-14 |
| 發明(設計)人: | 盧峰;徐俊;尹小明;潘康;章宙文;侯加慶;陳凱;孫啟悅;鄭松松;項鐳;邢翼;沈曉斌 | 申請(專利權)人: | 國網浙江省電力有限公司湖州供電公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q30/0201;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109 | 代理人: | 王鑫康 |
| 地址: | 313000 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 碳效碼 企業 經濟 表現 協同 測度 方法 | ||
本發明公開了一種基于碳效碼的企業低碳經濟表現的協同測度方法,包括以下步驟:構建碳效碼單因素基準模型;進行模型初步優化和樣本數據清洗;確定在數據包絡分析方法下多因素模型的目標約束函數形式和投入產出要素;確定在隨機前沿分析方法下多因素模型的生產函數形式;綜合單因素模型和兩個多因素模型的效率評估結果;對碳效率加權分析,按照碳效率評價劃分企業層級。上述技術方案通過綜合碳效碼單因素基準模型、在數據包絡分析方法下多因素模型和在隨機前沿分析方法下多因素模型的效率評估結果,引入TOWA算子對碳效率進行時序加權,并使用k?means聚類分析,將企業按照碳效率評價劃分為五個層級,實現關于工業企業協同環境表現的技術評定。
技術領域
本發明涉及碳資產管理技術領域,尤其涉及一種基于碳效碼的企業低碳經濟表現的協同測度方法。
背景技術
“雙碳”目標的實現有賴于建立一個科學的指標體系,從而形成可操作的實施路徑。一方面,微觀主體亟需科學的碳效率評價指標指明轉型路徑。在市場中,企業作為響應“雙碳”目標的主體,需科學的碳效評價體系對自身清潔化轉型進行長遠規劃和積極行動。現階段由于對自身碳效現狀認知不清晰,企業缺乏自發性清潔化改造的動力。客觀的碳效指標及企業在行業內的排名可以讓企業明確其環境表現在行業內的定位以及現階段低碳生產的必要性,激勵企業積極進行情節化技術改造。
衡量企業清潔化技術改造成效需花費大量人力物力成本,對改造前與改造后的生產能力與碳排放水平進行衡量,實時跟進的碳效指標可以幫助企業明確清潔技術改造的階段性成效,為企業節約衡量清潔技術改造成效的成本,提高企業低碳化轉型的資源配置效率。另一方面,政府需借助碳效評價模型積極推動“雙碳”工作,并進行合理的“雙碳”布局。金融機構也可參考企業的碳效率表現,提供不同等級的“綠色貸款”。
有資料顯示,當前金融機構對企業環境表現的評定尚未形成統一標準,且各金融機構的評定標準與政府監管標準存在部分不一致性。碳效指標形成機理客觀且應用范圍廣泛,可作為政府明確綠色貸款準入的監管標準的重要依據,同時為金融機構評定企業環境表現提供參考。而對于提供能源服務的公司,如電力公司而言,可以利用科學的碳效率綜合評價模型來為用戶提供定制化的服務。
現有方法的技術適用性存在較大的局限。一方面,現有單因素方法缺乏對生產流程的考量,對現實工業生產的代表性有待加強;而多因素方法依賴于精細的數學假設,其在現實中的適用性同樣受限。因此開發一種兼顧單因素模型與多因素模型的綜合碳效率測度方法,增強碳效率的可用性。另一方面,碳效率作為政策工具或者企業自測經濟環境表現的工具缺乏技術評定標準,本項發明對碳效率進行分層,以實現關于工業企業協同環境表現的技術評定。
中國專利文獻CN114118814A公開了一種“基于管理活動的能源企業碳資產管理策略”。包括以下部分:S1:首先于企業內部成立獨立的碳資產管理小組;S2:積極開展企業內的碳核算;S3:針對碳核算結果,實施碳減排措施;S4:響應國家號召,積極參與碳交易;對低碳技、碳匯、低碳品、低碳流通、碳正外部性、碳披露以及清潔生產審核中某一項異常的數值按照具體的策略設計方式進行調控。上述技術方案缺少對碳效率的分層,無法有效實現關于工業企業協同環境表現的技術評定。
發明內容
本發明主要解決原有的技術方案缺少對碳效率的分層,無法有效實現關于工業企業協同環境表現的技術評定的技術問題,提供一種基于碳效碼的企業低碳經濟表現的協同測度方法,構建碳效碼單因素基準模型,通過綜合碳效碼單因素基準模型、在數據包絡分析方法下多因素模型和在隨機前沿分析方法下多因素模型的效率評估結果,引入TOWA算子對碳效率進行時序加權,并使用k-means聚類分析,將企業按照碳效率評價劃分為五個層級,實現關于工業企業協同環境表現的技術評定。
本發明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的:本發明包括以下步驟:
S1構建碳效碼單因素基準模型;
S2進行模型初步優化和樣本數據清洗;
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