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考虑污染物排放的燃煤采购供应商选择方法

发布时间:2017-04-13 14:23

  本文关键词:考虑污染物排放的燃煤采购供应商选择方法,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:每当进入初冬季节,全国各地出现不同程度的雾霾天气,北方地区尤为严重,给人们的健康生活造成了巨大的威胁。燃煤供暖产生的大量二氧化硫、氮氧化物、烟尘等污染物,对环境质量造成了严重的影响。单纯依靠燃煤过滤技术的提高来解决污染物排放问题是不经济的,应从源头探索控制污染物排放的方法,燃煤供应商作为供煤的主要来源,其供煤质量是控制污染物排放的保障。以公共部门为采购主体,在考虑经济效益的同时,选择污染物排放少、符合环保规定的燃煤供应商,不仅能够降低环境污染,同时还可以提高企业和个人的环保意识。此外,针对公共采购中存在的腐败行为,采购者与供应商之间信息不对称性,如何建立公开、透明、规范、高效的供应商选择模型,实现阳光采购。近年来,我国政府出台绿色发展采购政策,不断增加绿色采购份额,加大政府的绿色行政力度。绿色采购、可持续采购、绿色供应链等也逐渐成为学术研究者的研究热点。因此,本研究在分析公共采购特点和供应商评价指标建立原则的基础上,构建燃煤采购供应商评价指标,探索考虑污染物排放的燃煤采购供应商选择模型和方法,从而提高决策的科学性,实现阳光采购,辅助公共部门决策。本文在对国内外相关研究成果进行综述的基础上,从多属性拍卖理论、激励相容性支付机制、数据包络分析等理论出发,对燃煤采购中供应商选择方法进行深入研究。在深入分析公共采购特点的基础上,建立燃煤采购中供应商评价指标体系,从多属性拍卖和数据包络分析两个视角,建立供应商评价的两类模型。以多属性拍卖为基础,针对公共采购中的公平性、采购者与供应商之间信息不对称性、采购产品的污染物排放程度、属性权重确定等问题,将平等的社会福利、污染物排放等作为评价供应商的属性,采用定性与定量相结合的结构熵权法确定权重向量,并结合效用函数对供应商进行排序,通过激励相容性支付方式来保证供应商提供虚假属性信息情况下采购者的利益不受损害。以数据包络分析为基础,针对权重确定主观性问题、效用函数需事先确定问题,建立非参数的供应商评估模型,将污染物排放作为非期望输出,从而使得传统意义上的供应商评价转换为决策单元效率评估。最后,通过实例和比较分析证实了模型的客观性和有效性。
【关键词】:供应商评价 污染物排放 公共采购 多属性拍卖 数据包络分析
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:X322;F274;F426.21
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-19
  • 1.1 问题提出9-10
  • 1.2 研究目的和研究意义10-11
  • 1.2.1 研究目的10-11
  • 1.2.2 研究意义11
  • 1.3 国内外相关研究进展11-16
  • 1.3.1 公共采购供应商评价指标研究11-12
  • 1.3.2 公共采购中供应商评价方法及模型12-14
  • 1.3.3 考虑环境问题的供应商评价方法14-15
  • 1.3.4 现有研究存在的问题15-16
  • 1.4 论文研究内容与结构16-19
  • 1.4.1 主要研究内容16-17
  • 1.4.2 论文的结构17
  • 1.4.3 技术路线17-19
  • 2 燃煤采购中供应商评价指标的选择19-23
  • 2.1 公共采购的特点20
  • 2.2 燃煤采购中供应商评价指标体系20-23
  • 3 基于多属性拍卖的燃煤采购供应商选择方法23-29
  • 3.1 多属性逆向拍卖理论23-24
  • 3.1.1 引入平等的社会福利属性23
  • 3.1.2 结构熵权法确定属性权重23-24
  • 3.1.3 信息不对称性24
  • 3.2 多属性逆向拍卖的供应商选择模型24-28
  • 3.2.1 问题描述24-25
  • 3.2.2 模型建立25-28
  • 3.3 本章小结28-29
  • 4 燃煤采购DR-DEA供应商选择方法29-35
  • 4.1 问题描述与研究假设29-31
  • 4.1.1 相关参数的形式化描述29-30
  • 4.1.2 研究假设30-31
  • 4.2 考虑污染物排放的供应商选择模型31-34
  • 4.2.1 方向距离函数和增强Russell测度模型31-32
  • 4.2.2 基于DDF和ERM的DR-DEA模型32-34
  • 4.3 本章小结34-35
  • 5 实例分析35-43
  • 5.1 逆向多属性拍卖模型实例分析35-37
  • 5.1.1 属性的确定35-37
  • 5.1.2 不诚实性分析37
  • 5.2 DR-DEA模型实例分析37-43
  • 5.2.1 DR-DEA模型的投入和产出37-38
  • 5.2.2 DR-DEA模型实验结果38-39
  • 5.2.3 与现有方法的比较39-43
  • 结论43-45
  • 参考文献45-50
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况50-51
  • 致谢51-52

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1 ;鼓励排污者减少污染物排放[J];工业安全与环保;2003年08期

2 吴蓉;农药污染物排放将起草新标准[J];四川化工;2004年03期

3 ;欧盟已实施污染物排放登记[J];环境污染与防治;2004年04期

4 江刚;欧盟也要实施污染物排放登记[J];中国环境科学;2004年04期

5 姬建民;;一条本应震动的消息[J];w挛胖芸

本文编号:303824


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