CN111523709A - 一种禁止塑料饮用水瓶政策影响评估与优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，包括：根据生产塑料饮用水瓶过程中产生的各种影响以及执行禁止塑料饮用水瓶政策对人们生活的影响确定禁止塑料饮用水瓶政策的主要影响指标，通过熵权法计算各影响指标的权重；基于禁止塑料饮用水瓶政策执行后对环境的影响最小、对人们生活的影响最小和人们在购买瓶装水上的花费最小三个目标构造多目标优化模型；通过遗传算法寻求所述多目标优化模型的最优解，定量分析各影响指标的优化方法。本方法对于禁止塑料饮用水瓶政策的执行效果进行量化，有益于决策者合理地对禁止塑料饮用水瓶政策进行改善，具有较强的应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及环保政策影响评估与优化，具体针对禁止塑料饮用水瓶政策，建立一种基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法。
背景技术
塑料水瓶的随意丢弃给人来赖以生存的地球带来了极大的风险，据有关数据统计，2016年全球塑料饮用水瓶销售量达到4800亿个，但得到回收的塑料饮用水瓶不到一半，其中仅有7％被重复利用，大多数都是混进垃圾中被填埋或流入海洋，预计到2021年，全球塑料水瓶消费量将达到每年5000亿个，绝大部分塑料水瓶得不到有效回收。埋入地下的塑料水瓶，会对土壤和地下水造成污染，而流入海洋的塑料水瓶，对海洋生物的生存造成了巨大的危害。2017年，海洋环境保护科学方面的联合专家小组发表的全球微塑料评估的最新报告中显示全球已有数万中生物和100多种物种受到塑料污染。目前随着人们环保意识的不断增强，人们越来越意识到塑料水瓶对环境的巨大影响，世界各国也相继推出了各种治理塑料水瓶污染的政策来降低塑料水瓶对环境的危害，保证人类的可持续发展。
为了使政策的执行效果达到最优，对政策进行评估是必不可少的，目前通用的政策评估方法主要有对比分析法、成本效益法、模糊综合分析法，这类评估方法为定性分析法，其主观性较强，得到的结果比较抽象，不能准确的反应政策的执行效果，并且上述研究多为整体性研究，决策者难以提出针对性的建议。因此需要在政策执行后对各影响指标的变化进行量化分析，这对于政策的评估优化至关重要，不仅让人们对政策的执行效果拥有定量的认识，同时也有助于决策者对政策进行合理的改善。目前，国内外对于处理塑料污染政策的评估与优化有一定的研究，可是尚未有专家对禁止塑料饮用水瓶政策的评估与优化进行深入研究。
发明内容
针对上述问题，本发明建立一种基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，其具体步骤如下：
步骤1：禁止塑料饮用水瓶政策影响指标的确定
由于禁止塑料饮用水瓶政策的影响指标较多，如果全部考虑将会增加禁止塑料饮用水瓶政策评估与优化的困难程度，在综合考虑了生产塑料饮用水瓶过程中产生的各种影响以及实行禁止塑料饮用水瓶政策对人们生活的影响后，我们确定了禁止塑料饮用水瓶政策的主要影响指标：销售瓶子数量、污染排放、含水层沉陷高度、经济增长、石油消耗、人体健康影响程度。为方便叙述，我们以x1表示销售瓶子数量，x2表示污染排放，x3表示含水层沉陷高度，x4表示经济增长，x5表示石油消耗，x6表示人体健康影响程度。
步骤2：禁止塑料饮用水瓶政策影响指标权重的确定
对步骤1确定的6项禁止塑料饮用水瓶政策影响指标通过熵权法确定各影响指标的权重，其具体步骤如下：
(1)步骤1确定的影响指标总共有6项，假设数据统计时刻有n个，构造数据初始化矩阵X＝(xij)n×6。
式中xij表示在第i个数据统计时间下第j个影响指标的数据。
(2)计算第i个数据统计时间时第j个影响指标的比重pij
(3)计算第j个影响指标的熵值ej
(4)计算第j个影响指标的权重wj
综上所述，可以确定禁止塑料饮用水瓶政策的影响指标权重为ω：
ω＝(ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6)
其中ω1表示销售瓶子数量影响指标的权重，ω2表示污染排放影响指标的权重，ω3表示含水层沉陷高度影响指标的权重，ω4表示经济增长影响指标的权重，ω5表示石油消耗影响指标的权重，ω6表示人体健康影响程度影响指标的权重。
步骤3：禁止塑料饮用水瓶政策多目标优化模型的构造
(1)目标函数的构造
确定执行禁止塑料饮用水瓶政策的目标，在综合考虑了禁止塑料饮用水瓶政策的各项影响指标后，我们确定了执行禁止塑料饮用水瓶政策应达到的三个目标：政策执行后对环境的影响最小、政策执行后对人们生活的影响最小和政策执行后人们在购买瓶装水上的花费最小。下面分别对三个目标构造目标函数：
目标一：政策执行后对环境的影响最小
针对目标一，我们选取与环境相关的各项影响指标：销售瓶子数量x1、污染排放x2、含水层沉陷高度x3和石油消耗x5为决策变量，构造政策执行后对环境的影响最小目标函数。
minf1(x,ω)＝ω(1)x(1)+ω(2)x(2)+ω(3)x(3)+ω(5)x(5)
目标二：政策执行后对人们生活的影响最小
针对目标二，我们选取与人们生活相关的各项影响指标：销售瓶子数量x1、石油消耗x5和人体健康影响程度x6为决策变量，构造政策执行后对人们生活的影响最小目标函数。
目标三：政策执行后人们在购买瓶装水上的花费最小
针对目标三，我们选取与人们在购买瓶装水上的花费相关的各项指标：经济增长x4为决策变量，构造政策执行后人们在购买瓶装水的花费最小目标函数。
minf3(x,ω)＝ω(4)x(4)
(2)约束条件的构造
在执行禁止塑料饮用水瓶政策后，每年销售瓶子的数量必然减小，从而导致生产过程中产生的污染减少，含水层沉陷高度减小，带来的经济效益降低，消耗的石油减少，并且执行禁止塑料饮用水瓶政策后人们对于饮料的购买也会减少，这对于人体的健康是有益的，结合上述分析，各影响指标的约束范围如下：
式中x1i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行之前第i项影响指标的数据，mi1％表示政策对第i项指标的最大禁止程度，m62％表示政策对人体健康程度的最大改善程度。
(3)多目标优化模型的建立
综合上述(1)和(2)，我们构造禁止塑料饮用水瓶政策的多目标优化模型：
步骤4：基于遗传算法的模型优化
步骤4基于遗传算法将禁止塑料饮用水瓶政策的多目标优化模型进行优化，得到禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时各影响指标的具体数据，即认为此时为对禁止塑料饮用水瓶政策进行改善后各影响指标应该达到的程度。
步骤5：量化各影响指标的变化，确定禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时对各指标的禁止或支持程度。
假设上述过程中由遗传算法求得的政策执行效果最优时各影响指标的具体数据为x'，政策执行之前各影响指标的具体数据为x:
x＝(x1,x2,x3,x4,x5,x6)
x'＝(x'1,x'2,x'3,x'4,x'5,x'6)
式中xi表示禁止塑料饮用水瓶政策执行之前第i项指标的数据，x'i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时第i项指标的数据。
量化各影响指标的变化，可以得到政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度，即：
mi％＝(x'i-xi)/xi×100％,i＝1、2、3、4、5、6
式中mi％为禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时第i项影响指标的禁止或支持程度。
步骤6：得出禁止塑料饮用水瓶政策的改善方法
由上述步骤中最终得到禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度m％：
m％＝(m1％,m2％,m3％,m4％,m5％,m6％)
式中m1％表示禁止塑料饮用水瓶政策应对销售塑料饮用水瓶数量的禁止程度，m2％表示禁止塑料饮用水瓶政策应对污染排放的禁止程度，m3％表示禁止塑料饮用水瓶政策应对含水层沉陷高度的保护程度，m4％表示禁止塑料饮用水瓶政策应对经济增长的抑制程度，m5％表示禁止塑料饮用水瓶政策应对石油消耗的禁止程度，m6％禁止塑料饮用水瓶政策应对人体健康影响的改善程度。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和有益效果：
本发明针对传统定性分析方法的政策评估模型存在的问题，提出了一种基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，该方法基于禁止塑料饮用水瓶政策执行后对环境的影响最小、对人们生活的影响最小和人们在购买瓶装水上的花费最小三个目标构造多目标优化模型，最终将禁止塑料饮用水瓶政策的改善转化为数学优化问题。同时将禁止塑料饮用水瓶政策执行前后各影响指标的变化进行量化，使得人们对禁止塑料饮用水瓶政策的执行效果有了定量的认识，有益于决策者合理地对禁止塑料饮用水瓶政策进行改善。
附图说明
图1为基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
表1表示旧金山市实行禁止塑料瓶禁令后各项影响指标的数据变化。
表1旧金山市实行塑料瓶禁令后各影响指标数据
注：2014年为旧金山市首次执行禁止塑料饮用水瓶政策的年份
步骤1：禁止塑料饮用水瓶政策影响指标的确定
表1的各项影响指标全部为我们所需要的指标，因此将表1的所有指标确定为禁止塑料塑料饮用水瓶政策的影响指标。
步骤2：禁止塑料饮用水瓶政策影响指标权重的确定
本例中确定的影响指标有6个，数据统计时刻有5个，构造初始数据矩阵如下：
由熵权法得到各影响指标的权重ω：
ω＝(0.1641,0.1728,0.1708,0.1645,0.1640,0.1639)
步骤3：禁止塑料饮用水瓶政策多目标优化模型的构造
(1)目标函数的构造
目标一：政策执行后对环境的影响最小
minf1(x,ω)＝0.1641x(1)+0.1728x(2)+0.1708x(3)+0.1640x(5)
目标二：政策执行后对人们生活的影响最小
目标三：政策执行后人们在购买瓶装水上的花费最小
minf3(x,ω)＝0.1645x(4)
(2)约束条件的构造
式中x1i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行之前第i项影响指标的数据。本例中对各项影响指标的最大禁止或支持程度均为100％。
(3)多目标优化模型的建立
综合上述(1)和(2)，我们可以构造禁止塑料饮用水瓶政策的多目标优化模型：
步骤4：基于遗传算法的模型优化
步骤4基于遗传算法将禁止塑料饮用水瓶政策的多目标优化模型进行优化，得到禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时各影响指标的具体数据如下：
x'＝(62.467,34793,0.3568,13.736,440.2,11.81)
步骤5：量化各影响指标的变化，确定禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时对各指标的禁止或支持程度。
禁止塑料饮用水瓶政策执行之前各影响指标的具体数据为：
x＝(234.258,61400,0.5634,23.347,455.38,10.74)
结合步骤4和步骤5得到的各项影响指标的数据可以得到政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度，其结果如表2所示：
表2政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度
表2中禁止塑料饮用水瓶政策禁止或支持程度中mi％＜0表示政策对第i项影响指标为禁止，mi％＞0表示政策对第i项影响指标为支持。
步骤6：禁止塑料饮用水瓶政策的改善
由表1可以看出，禁止塑料饮用水瓶政策执行后，旧金山市销售瓶子数量、污染排放、含水层沉陷高度、经济增长和石油消耗影响指标逐年递减，人体健康影响程度影响指标逐年递增，因此禁止塑料水瓶政策的执行对这六个指标均具有改善作用。
由表2可以看出，通过优化后，禁止塑料饮用水瓶政策应提高对塑料瓶饮料销售的禁止程度和对经济增长的抑制程度，降低对污染排放和石油消耗的禁止程度、对含水层沉陷高度的保护程度和对人体健康影响的改善程度。
综上所述，本例中通过对禁止塑料饮用水瓶政策多目标优化模型的优化，得到优化后各影响指标的具体数据，我们将优化后各影响指标的具体数据相较于政策执行之前的各项影响指标的具体数据的变化程度作为政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度，因此本例中禁止塑料饮用水瓶政策执行效果达到最优时，塑料瓶饮料的销售减少了77.34％，污染排放减少了43.33％，含水层沉陷高度的保护程度提高了36.67％，经济增长减少了54.02％，石油消耗减少了3.33％，人体健康影响的改善程度提高了9.96％。
Claims (6)
1.一种基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，其特征在于，具体步骤包括：
(1)确定禁止塑料饮用水瓶政策的影响指标；
(2)计算出所确定影响指标的权重；
(3)基于政策执行后对环境的影响最小、对人们生活的影响最小和人们在购买瓶装水上的花费最小三个目标构造多目标优化模型；
(4)采用遗传算法寻求所述多目标优化模型的最优解；
(5)量化各影响指标的变化，确定禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时对各影响指标的禁止或支持程度；
(6)得出禁止塑料饮用水瓶政策的改善方法。
2.根据权利要求1所述的基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，其特征在于，步骤(1)中禁止塑料饮用水瓶政策影响指标的确定综合考虑了生产塑料饮用水瓶过程中产生的各种影响以及实行禁止塑料饮用水瓶政策对人们生活的影响。
3.根据权利要求1所述的基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，其特征在于，步骤(2)是通过熵权法求得各影响指标的权重ω＝(ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6)，其中ω1表示销售瓶子数量影响指标的权重，ω2表示污染排放影响指标的权重，ω3表示含水层沉陷高度影响指标的权重，ω4表示经济增长影响指标的权重，ω5表示石油消耗影响指标的权重，ω6表示人体健康影响程度影响指标的权重。
4.根据权利要求1所述的基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量分析方法，其特征在于，步骤(3)中所构造的多目标优化模型如下所示：
式中：min f1(x,ω)表示政策执行后对环境的影响最小的目标函数，min f2(ω,x)表示政策执行后对人们生活的影响最小的目标函数，min f3(x,ω)表示政策执行后人们在购买瓶装水的花费最小的目标函数，ω表示各影响指标的权重，x表示各影响指标，x1i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行之前第i项影响指标的数据，mi1％表示政策对第i项指标的最大禁止程度，m62％表示政策对人体健康程度的最大改善程度。
5.根据权利要求1所述的基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量方法，其特征在于，对于步骤(3)构造的禁止塑料饮用水瓶政策多目标优化模型，步骤(4)中通过遗传算法求得禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时各影响指标的具体数据x'＝(x'1,x'2,x'3,x'4,x'5,x'6)，其中x'i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时第i项指标的数据，即认为此时为禁止塑料饮用水瓶政策改善后各影响指标应该达到的程度。
6.根据权利要求1所述的基于熵权法与多目标规划的政策影响评估与优化的定量方法，其特征在于，步骤(5)确定的禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时对各指标的禁止或支持程度表示为：
mi％＝(x'i-xi)/xi×100％,i＝1、2、3、4、5、6
式中：xi表示禁止塑料饮用水瓶政策未执行之前第i项指标的数据，x'i表示禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时第i项指标的数据，mi％为禁止塑料饮用水瓶政策执行效果最优时第i项影响指标的禁止或支持程度。
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