发展论坛矿山企业可持续发展评价研究李新春吴志刚煤炭作为一种不可再生资源，是不可持续的，但煤炭资源的总量是随科技进步不断提高的，也就是说煤炭资源的总量是不可确定的，并且矿山企业的发展又可向相关行业转变，从这一角度来看矿山企业又是可持续发展的。因而如何实现矿山企业的可持续发展是我国目前经济发展的关键。现有的研究可持续发展的方法多采用系统动力学、模糊数学和层次分析法。这些方法的共同之处是研究工程中需要大量的定量数据，在分析归纳数据的基础上建立某一可持续发展系统的模型。由于矿区发展系统是一个复杂的非线性大系统，它涉及的因数多，而这些因数又多是定性描述的，因而上述的几种方法很难满足矿区可持续发展评价系统研究的要求。本文利用智能技术神经网络建立了矿山企业可持续发展评价模型，得到了较好的评价效果。

　　一、矿山企业可持续发展评价体系的确定影响矿山企业可持续发展的因素概括起来有如下几个方面：①资源问题。煤炭资源是一种不可再生的资源，资源的多少在很大程度上决定一个矿山是否能进行可持续发展。②环境问题。煤炭资源的大量开采，造成了对生态环境的破坏和影响，对全球环境也有不利影响。概括起来主要有土地资源破坏、水资源破坏、大气污染、固体废物污染、生态污染等。③社会经济问题。矿山企业社会经济问题主要有矿山企业的社会经济效益差和矿山企业的严重亏损、矿山企业的社会包袱沉重、矿山企业的投资资金不足、矿山企业生产安全程度低等。④社会发展水平。矿山企业的社会发展水平总的看来比较低，主要表现为职工受教育程度低、矿山企业的教育设施不完善和矿工的平均生活水平低等。通过分析影响矿山企业可持续发展的因素可以看出，评价一个矿山企业能否持续发展，主要应考虑矿山的资源、环境、经济和社会四个方面。各个方面又有其分层次的制约因素，这样确定矿山企业的可持续发展评价因素体系如图1所示：矿山企业可持续发展评价体系经济发展状况矿山企业资金利税率矿工平均收入非煤产业比重社会发展状况矿工平均受教育程度矿工平均居住面积矿山企业教育设施环境状况矿山土地复垦率矿山企业水污染治理达标率矿山企业固体废物治理达标率矿山企业气体污染治理达标率资源状况回采比储采比发展论坛首席主持尚海涛二、矿山企业可持续发展评价系统建立1.人工神经网络。人工神经网络是由大量的、同时也是很简单的处理单元广泛相连接而形成的网络系统。它最早开始于1943年M eculloch和Pitts提出的神经元的数学模型。它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个并行处理的非线性系统，但它并不是人脑神经系统的真实写照，而只是对人脑的行为作某些简化、抽象和模拟。人工神经网络就其结构而言，一般包括输入层、隐含层和输出层，不同的神经网络可以有不同的隐含层数，但它们都只有一层输入和一层输出。神经网络的各层又由不同数目的神经元组成，各层神经元数目随解决问题的不同而有不同的神经元个数。一般输入神经元数目就是问题的决策因素数目，输出神经元数目是问题的评价因素数目，隐含神经元数目可以随机选择，但也不能太多或太少，太多网络将难以收敛，太少网络又达不到优化效果。工程应用中神经网络一般都采用BP网络。

　　2.矿山企业可持续发展评价系统结构。根据矿山企业可持续发展评价体系结构确定出矿区可持续发展评价神经网络由5个神经网络组成，即可持续发展评价神经网络经济状况评价神经网络、社会发展状况评价神经网络、环境状况评价神经网络和资源状况评价神经网络。每个网络都采用具有一个隐含层的BP网络，各神经网络结构参数如表1所示：可持续发展评价神经网络经济状况评价神经网络社会发展状况评价神经网络环境状况评价神经网络资源状况评价神经网络输入单元数隐含层数隐含单元数输出单元数3.神经网络训练结果分析。网络建立以后，需要收集大量的现场实例，收集到的实例在训练网络前通过数据规则化。经过规格化的数据训练网络，当网络收敛以后，矿区可持续发展评价神经网络就建好。成熟的网络一方面可以对矿区的可持续发展作一评价，另一方面可以分析得到影响矿区可持续发展因素在评价矿区可持续发展评价时的主次关系。为获得可持续发展评价中各评价因素的重要程度，即各因素的权重，这里定义如下一组公式：相关显著性系数：相对影响系数：相关指数：绝对影响系数：式中：i???神经网络输入单元， i =1…m j???神经网络的输出单元， j =1…n k???神经网络的???输入神经元i和隐含神经元k之间的权系数W???输出神经元j和隐含神经元k之间的权系数。

　　上面定义的绝对影响系数S即表示输入因素相对于输出因素的权重。利用上面一组公式对训练好的网络权系数加以归纳得到矿区可持续发展评价各因素权重，如表2所示：矿山企业可持续发展评价经济发展状况权重社会发展状况权重环境状况权重资源状况权重资金利税率权重矿工平均收入权重非煤产业比重权重矿工平均受教育程度权重矿工平均居住面积权重矿山教育设施权重矿山企业土地复垦率权重矿山企业污染气体达标率权重矿山企业水污染治理达标率权重0.22矿山企业固体废物达标率权重回采比权重储采比权重4.矿山企业可持续发展等级确定。经过神经网络训练学习，可以从可持续发展评价网络的输出得到矿山可持续发展值，为明确矿山的可持续发展程度作如下定义：令Q为可持续发展评价网络的首席主持尚海涛发展论坛规律运作的要求。

　　4 .紧缩煤炭销售中间商贷款、鼓励煤炭用户的卖方信贷政策。煤炭市场混乱局面，与煤炭销售中间商的数量、行为有关，也与煤炭用户的资金能力有关。改变这种状况和净化煤炭市场的重要调控途径之一就是实施紧缩煤炭销售中间商贷款、煤炭生产主体和调控主体向煤炭用户提供卖方信贷的政策。

　　5 .严格供货和结算纪律。市场经济要求市场主体之间良好的信用关系为基础。避免煤炭市场纠纷的大量出现和煤炭市场正常运行都需要这种环境。这就要求调控主体把严格供货和结算纪律作为控制环节，采取严格的供货责任和违反结算纪律责任的追究制度。

　　6 .煤炭市场准入政策。煤炭市场的建立和正常运行要求构造良好的市场主体，煤炭市场是一个客观上存在也需要一定程度垄断的市场。因此，为了重塑煤炭市场主体和维持煤炭市场的正常运行，应在本着保护公平竞争、维护煤炭市场秩序的原则下，对煤炭市场的进入者实行资格审查制度和许可制度，严禁无力承受风险和可能扰乱煤炭市场秩序的主体进入。

　　7 .组建全国煤炭订货信息系统。煤炭市场主体区域分布广，为了提高煤炭市场运作效率和提供透明的煤炭市场环境，也为了及时有效地对煤炭市场运行中的信息进行监控，有必要组建全国联网的煤炭订货计算机信息系统。

　　（作者单位：中国煤炭经济学院）输出，则：0.85 Q≤1.0 ，矿山为可持续发展Q≤0.70 ，矿山为由传统发展向可持续发展过渡三、实例研究以徐州旗山矿为例，通过已建立神经网络评价它的可持续程度。已知旗山矿条件如表3所示：可持续发展评价因素实际取值网络输入值资金利税率矿工平均收入非煤产业比重矿工平均受教育程度9年矿工平均居住面积矿山教育设施良好矿山土地复垦率矿山排放污染气体达标率矿山水污染治理达标率矿山排放固体废物达标率回采比储采比将表3数据输入训练好的多层次神经网络，最后从可持续发展评价神经网络中得到旗山煤矿的可持续发展程度为：0.77 ，属于初级可持续发展。这一评价结果与实际矿山发展情况是相符的。

　　四、结论矿山企业可持续发展是我国能源发展的重点，也是关键。由于可持续发展涉及的因素繁多，可持续发展模式又多种多样，这些都给可持续发展研究带来很大困难。文章在分析影响矿山企业可持续发展因素基础上建立了矿山企业可持续发展评价层次结构神经网络模型。通过建立的多层次神经网络一方面可以对矿山企业的可持续发展作出评价，另一方面又可以得到影响矿区可持续发展各因素的权重，即主次关系。评价系统建立成功必将为矿山企业的可持续发展提供科学的理论依据，具有一定的研究价值。

　　（作者系中国矿业大学工商管理学院博士后、徐州矿务集团副总经理）矿山企业持续发展是我国目前经济发展研究领域的难题之一，过去多采用经验决策。作者用软科学的研究方法，将科学理论、经验知识和专家判断结合起来，利用智能技术神经网络建立了矿山企业可持续发展评价模型，并通过实例，进行了验证，较好的为矿山企业的可持续发展，提供了科学的理论依据取得了可喜的成果。

　　评价矿山企业的可持续发展，还有其它一些办法，文中介绍的这种方法既定性又定量，有经验又科学，使用起来较为简便，不仿一试。

　　???尚海涛决策参考

(完)