企业碳审计评价指标体系构建及其应用

发布时间：2017-05-10 08:11

  本文关键词：企业碳审计评价指标体系构建及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会的发展，能源时期即将进入一个崭新的时期，即清洁能源时期。在这一时期，低碳经济成为国内外关注的焦点，以低能耗、低污染、低排放和高效能、高效率、高效益为基础，以节能减排为发展方式，以碳中和技术为发展方法的低碳经济发展模式不仅顺应清洁能源时期经济发展的要求，也符合人类生存的需求。为了促进低碳经济政策的制定和实施，督促被审计单位节能减排，明确在资源利用上的浪费和不足，挖掘自身的节能潜力，提高对资源能源的利用效率，从而推动和保障低碳经济的健康发展，低碳审计作为适应低碳经济的一种全新审计模式孕育而生。如何全面、客观地评价一个国家或一个企业的低碳经济发展水平成为低碳审计需要解决的问题，而目前在这一方面的研究几乎是空白，因此很有必要建立一套综合评价指标体系作为评价的依据。 本文通过总结国内外对低碳审计的相关研究，结合低碳审计理论和工作内容，探索性的构建了企业碳审计评价指标体系；以国电集团为研究对象，利用DSR模型构建以企业碳审计综合评价为目标的框架体系，应用神经网络模型运算得出各因素层得分，，对因素层指标进行分析得出低碳审计结论，并根据碳审计结论提出相应的碳减排建议。第四章和第五章是本文的重点章节，围绕低碳审计的实证以及定量评价企业的低碳化发展，可以作为一种参考依据。主要研究内容和研究结论如下： 第一，企业碳审计评价指标体系发展现状分析：通过总结国内外低碳经济发展现状以及低碳审计研究现状，发现关于企业碳审计评价指标的研究几乎空白，学者们研究的领域主要集中在低碳经济评价指标体系、企业环境绩效审计指标体系、低碳减排经济技术指标体系等领域，为推动和保障低碳经济的健康发展，有必要建立一套多维度的综合碳审计评价指标体系。 第二，构建企业DSR碳审计评价指标模型：根据DSR模型将各统计指标划入相应子系统，用以说明研究对象各个层面相互依存、相互制约的关系，从不同角度反映研究对象的整体状况。指标体系由驱动因素(D)、状态因素(S)、响应因素(R)三个子系统组成，每个子系统下又有若干指标，共19个指标。 第三，国电集团低碳审计结果分析：利用神经网络模型，求得各指标权重，并对模型进行仿真训练，验证模型的泛化能力，从而得到企业低碳化发展的评价指数。碳审计结果分析指出能源消耗的持续增长和以火电为主的发电结构是导致集团碳排放增加的两个重要原因，清洁能源的使用、耗能机组的关闭和低碳技术的投入是促进集团碳排放下降的主要因素。 最后，根据低碳审计结论针对性的提出国电集团二氧化碳减排控制的建议。主要分三类：第一类，政策性建议，围绕制定碳预算，控制碳排放总量和跟踪碳足迹，实现供应链低碳化；第二类，经济类建议，衡量不同清洁能源的使用成本，评价清洁能源在使用过程中的适用性和经济性；第三类，技术类建议，围绕企业能耗总量指标提出优化能源结构，以及清洁发展机制。
【关键词】：低碳审计 评价体系 DSR模型 神经网络 碳减排
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X196;F239.4
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 选题背景与目的8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 国外文献综述9-10
• 1.2.2 国内文献综述10-12
• 1.3 研究内容及意义12-14
• 1.4 研究创新点、难点及方法14-16
• 1.4.1 研究创新点14
• 1.4.2 研究难点14
• 1.4.3 研究方法14-16
• 第二章 企业低碳审计相关理论16-26
• 2.1 企业低碳审计的理论基础16-19
• 2.1.1 低碳经济理论16-17
• 2.1.2 环境经济理论17-18
• 2.1.3 可持续发展理论18-19
• 2.1.4 绩效审计理论19
• 2.2 企业低碳审计的基本理论19-22
• 2.2.1 企业低碳审计概念的定义19-20
• 2.2.2 企业低碳审计的主要内容20-22
• 2.3 企业低碳审计的发展现状22-23
• 2.4 企业低碳审计发展中的问题23-26
• 第三章 基于 DSR 模型的企业碳审计评价指标体系构建26-34
• 3.1 DSR 模型26-27
• 3.1.1 DSR 模型概述26
• 3.1.2 DSR 模型因素分析26-27
• 3.2 企业碳审计评价指标体系构建27-30
• 3.2.1 企业碳审计评价指标体系框架设计27-28
• 3.2.2 企业碳审计评价指标构建原则28-29
• 3.2.3 企业碳审计评价指标选取29-30
• 3.2.4 企业碳审计评价指标体系功能30
• 3.3 企业碳审计指标体系评价方法介绍30-34
• 3.3.1 人工神经网络理论30-32
• 3.3.2 人工神经网络模型算法32-34
• 第四章 企业碳审计评价指标体系的研究34-50
• 4.1 背景分析34-37
• 4.1.1 行业减排潜力分析34-36
• 4.1.2 企业减排潜力分析36-37
• 4.2 企业碳审计评价标准37-40
• 4.2.1 企业碳排放配额37-39
• 4.2.2 企业碳减排目标39-40
• 4.3 人工神经网络对指标赋权40-44
• 4.3.1 数据标准化处理40-41
• 4.3.2 人工神经网络模型训练41-44
• 4.4 实例评价44-50
• 4.4.1 总体分析44-45
• 4.4.2 因素层评价指数分析45-46
• 4.4.3 企业碳审计评价分析46-50
• 第五章 低碳审计下的企业碳减排控制研究50-58
• 5.1 CO_2减排的政策性措施50-54
• 5.1.1 制定碳预算，控制碳排放总量50-53
• 5.1.2 跟踪碳足迹，实现供应链低碳化53-54
• 5.2 CO_2减排的经济性措施54-55
• 5.3 CO_2减排的技术性措施55-58
• 5.3.1 优化能源结构55-56
• 5.3.2 清洁发展机制56-58
• 第六章 结论与展望58-62
• 6.1 研究结论58-59
• 6.2 研究不足和展望59-62
• 6.2.1 研究不足59
• 6.2.2 研究展望59-62
• 致谢62-64
• 参考文献64-68
• 附录68-72

【参考文献】

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本文编号：354344