Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn xây dựng hệ thống chỉ tiêu đánh giá ưu tiên công nghệ năng lượng có tính đến yếu tố môi trường
1.2. Xây dựng hệ thống chỉ tiêu đánh giá ưu tiên công nghệ năng lượng có tính đến yếu tố môi trường
1.2.3. Phương pháp xây dựng hệ thống chỉ tiêu đánh giá ưu tiên công nghệ năng lượng có tính đến yếu tố môi trường
Luận văn sử dụng phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (Multi-Criteria Decision Analysis – MCDA) với thuật toán phân tích phân cấp AHP, phương pháp chuyên gia.
1.2.3.1. Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCDA) Mô tả phương pháp MCDA
Phần này báo cáo sẽ giới thiệu MCDA là gì, sau đó sẽ vạch ra những gì là cần thiết để thực phân tích đa chỉ tiêu.
MCDA vừa là một phương pháp tiếp cận vừa là một số kỹ thuật với mục tiêu cung cấp thứ tự ưu tiên của các chỉ tiêu/ phương án (công nghệ) từ ưa thích/quan trọng nhất đến ít ưa thích/quan trọng nhất. Các phương án/công nghệ khác nhau ở mức độ đáp ứng được một vài chỉ tiêu, không có phương án/công nghệ nào là tốt nhất, đạt được tất cả các chỉ tiêu. Bên cạnh đó, các chỉ tiêu thường xung đột, mẫu thuẫn thậm chí là đánh đổi (trade-off), phương án/công nghệ đem lại nhiều lợi ích hơn thường tốn kém hơn.
MCDA là một phương pháp tiếp cận trong việc giải quyết những vấn đề phức tạp, những vấn đề này được đặc trưng bởi việc đòi hỏi đáp ứng mục tiêu về tài chính và phi tài chính (xã hội, môi trường), MCDA tổ chức và tổng hợp các thông tin để hỗ trợ người ra quyết định, giúp người ra quyết định có được cái nhìn tổng quan, dễ hình dung, thuận tiện hơn và tin tưởng hơn về quyết định của mình. MCDA không chỉ là phương pháp tiếp cận, mà còn cung cấp một số kỹ thuật để phân tách chỉ tiêu nhóm phức tạp thành chỉ tiêu nhánh đơn giản hơn, xác định trọng số các chỉ tiêu nhóm, nhánh và lắp ráp theo thứ tự phân cấp, xác định trọng số cuối cùng. Nhiều chương trình máy tính khác nhau đã được phát triển để hỗ trợ các khía cạnh kỹ thuật của
21
MCDA như: HIVIEW, MACBETH, VISA, DESYSION DESKTOP, EXPERT CHOICE.
Hình 1.2. Mô hình phân tích đa chỉ tiêu Các bước thực hiện MCDA:
1. Thiết lập bối cảnh quyết định:
1.1. Thiết lập mục tiêu MCDA
1.2. Người ra quyết định, các bên liên quan
1.3. Thiết kế hệ thống kỹ thuật – xã hội để thực hiện MCDA 2. Xác định phương án được đề xuất
22 3. Xác định các chỉ tiêu:
3.1. Xác định các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả của phương án
3.2. Tổ chức các chỉ tiêu theo hệ thống phân cấp, chỉ tiêu nhóm-chỉ tiêu nhánh 4. Ghi điểm, đánh giá hiệu quả mong đợi của mỗi phương án ứng với từng chỉ tiêu. Xác định điểm cho mỗi phương án ứng với từng chỉ tiêu:
4.1. Mô tả các phương án
4.2. Điểm từng phương án ứng với mỗi chỉ tiêu
4.3. Kiểm tra sự phù hợp của điểm số trên từng chỉ tiêu
5. Xác định trọng số cho mỗi chỉ tiêu để phản ánh tầm quan trọng tương đối của chúng với quyết định
6. Kết hợp trọng số với điểm số của mỗi phương án để lấy giá trị tổng thể:
6.1. Tính toán điểm số theo trọng số ở từng cấp trong hệ thống phân cấp 6.2. Tính toán điểm số theo trọng số chung
7. Kiểm tra kết quả, phân tích độ nhạy
Việc xác định mục tiêu MCDA đúng là rất quan trọng, việc xác định đúng mục tiêu sẽ giúp xác định những nhiệm vụ trong giai đoạn tiếp theo. Cần xác định những ai đóng vai trò ra quyết định, các bên liên quan, để thiết kế MCDA đúng hướng, thiết lập các chỉ tiêu, thiết kế phiếu điều tra chuyên gia hợp lý. Khi nào Cá nhân/ tổ chức then chốt, các bên liên quan đóng góp vào MCDA, và đóng góp như thế nào đó là khía cạnh xã hội của việc thiết kế. MCDA sử dụng kỹ thuật nào, thực hiện như thế nào đó là khía cạnh kỹ thuật của việc thiết kế MCDA.
Các phương án cần được xác định trước, trong trường hợp các phương án đã được đề xuất, hoặc phát triển, người thực hiện phân tích MCDA vẫn nên tiếp tục cập nhật những thay đổi hoặc bổ sung các phương án mới trong quá trình phân tích.
Xác định các chỉ tiêu: Việc xác định hệ thống các chỉ tiêu cần phải được xem xét một cách kĩ lưỡng, cẩn thận, và đảm bảo những nguyên tắc sau:
- Bộ chỉ tiêu hoàn chỉnh (không có chỉ tiêu quan trọng nào bị bỏ sót).
23 - Không có chỉ tiêu dư thừa
- Chỉ tiêu phải độc lập với nhau (không tính hai lần)
Tiến hành MCDA để đánh giá hiệu quả của các phương án, hiệu quả phương án đó được đánh giá qua việc có đạt được mục tiêu hay không thông qua các chỉ tiêu, chỉ tiêu phải cụ thể, mục tiêu phải đo lường được. Các chỉ tiêu ở cùng cấp độ (level) có mức độ quan trọng khác nhau (chẳng hạn 100 điểm chỉ tiêu “lợi ích môi trường” sẽ khác 100 điểm chỉ tiêu “khả thi về kinh tế”), vì vậy việc gán trọng số cho các chỉ tiêu (tổng trọng số bằng 1) là rất quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các phương án.
Hầu hết các kỹ thuật MCDA giúp các định tầm quan trọng tương đối của mỗi chỉ tiêu trong quá trình ra quyết định. Các phương pháp đánh giá tầm quan trọng thay đổi từ kỹ thuật đơn giản (ví dụ, so sánh các chỉ tiêu với nhau để xác định tầm quan trọng tương đối của chúng) cho đến các phương pháp phức tạp hơn (ví dụ, các điều tra xã hội học để xác định tầm quan trọng của mỗi chỉ tiêu trong một cộng đồng bị ảnh hưởng).
Sau khi đã thiết lập được mục tiêu, hệ thống các chỉ tiêu, trọng số các chỉ tiêu, tiến hành ghi điểm cho các phương án ứng với từng chỉ tiêu sử dụng phương pháp chuyên gia. Các chuyên gia được yêu cầu cho điểm theo thang điểm 0-100 các phương án ứng với từng chỉ tiêu (0 là phương án ít được ưa thích nhất, 100 là phương án được ưa thích nhất).
Hì nh 1.3. Thang điểm 0-100 chấm điểm công nghệ
24
Sau khi các chuyên gia cho điểm và trọng số các chỉ tiêu thì tổng điểm cho mỗi phương án sẽ được tính bằng công thức:
[10]
Trong đó:
Si là tổng điểm cho mỗi phương án Wi là trọng số của mỗi chỉ tiêu
Sij là điểm của mỗi phương án theo từng chỉ tiêu i: phương án i
j: Chỉ tiêu j n: số chỉ tiêu
Phương án nào có điểm cao hơn sẽ được ưu tiên hơn.
Phân tích độ nhạy vể điểm số hoặc trọng số: Độ nhạy chỉ ra những thay đổi trong điểm số hoặc trọng số có ảnh hưởng như thế nào đến kết quả cuối củng. Phân tích như vậy có thể cần thiết nếu:
- Có những điều không chắc chắn liên quan đến việc thực hiện một số phương án theo các chỉ tiêu lựa chọn
- Nếu các nhà hoạch định chính sách, hoặc các bên liên quan, chuyên gia tranh luận về tầm quan trọng tương đối của các chỉ tiêu sử dụng trong phân tích.
Ứng dụng hiện nay của MCDA:
MCDA áp dụng cho các vấn đề phức tạp bao gồm các khía cạnh định lượng và định tính của vấn đề trong quá trình ra quyết định MCDA giúp đánh giá tầm quan trọng tương đối trong quyết định cuối cùng.
MCDA phù hợp với các hệ thống thực thể đa chiều, không phù hợp với các hệ thống vật lý. MCDA thường áp dụng cho các dự án đầu tư vùng hay địa phương, áp dụng chính cho việc so sánh các phương án về chính sánh, phương án kỹ thuật,
25
phương án xử lý nước thải, phương án chọn tuyến đường, loại phương tiện... MCDA có thể bổ sung cho các công cụ phân tích khác khi cần tìm ra và lựa chọn các phương án phụ thuộc nhiều tham số, nhiều chiều như:
- Lựa chọn chính sách thích hợp trong nhiều phương án có thể đưa ra.
- Đánh giá lựa chọn công nghệ xử lý môi trường.
- Đánh giá chính sánh về mặt xã hội của chính sánh năng lương tái tạo.
- Đánh giá chọn chiến lược quản lý nước.
- Đánh giá chọn phương án quy hoạch đường sắt, đường bộ.
- Đánh giá chọn hệ thống điện.
- Đánh giá chọn chính sách.
- Đánh giá chọn công nghệ sản xuất.
- Đánh giá chọn phương án kinh doanh du lịch.
Một số phân loại phương pháp phân tích đa chỉ tiêu:
Hiện nay trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về các phương pháp MCDA được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các mô hình hay phương pháp toán học là công cụ để lượng hóa và quy đổi các chỉ tiêu phục vụ cho việc đánh giá các phương án cần so sánh. Để lựa chọn các phương pháp toán học lượng hóa và quy đổi các chỉ tiêu đánh giá phương án so sánh, 18 phương pháp toán học về ra quyết định hiện có đã được khảo sát và nghiên cứu kỹ lưỡng. Theo S.J.Chen và C.L.Huang [1], 18 phương pháp này có thể được chia thành 06 nhóm dựa trên 04 yếu tố sau:
1. Khả năng giải quyết các bài toán có quy mô lớn.
2. Kiểu của số liệu cho phép giải
3. Sự liên quan đến các phương pháp ra quyết định đa thuộc tính cổ điển 4. Kỹ thuật mà các phương pháp áp dụng để giải.
06 nhóm phương pháp này bao gồm:
1. Các phương pháp trọng số phụ thêm đơn giản mờ (Fuzzy Simple Additive
26 Weighting methods).
2. Phương pháp liên hợp (Conjunctive) và rời rạc (Disjunctive) 3. Cách tiếp cận của Negi (Negi’s Approach).
4. Hàm hữu ích đa thuộc tính gần đúng (Heuristic Multiple Attribute Utility Function).
5. Các phương pháp cực đại - cực tiểu (Maximin/Minimin methods).
6. Phương pháp phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process (AHP) method).
1.2.3.2. Thuật toán phân tích phân cấp AHP
Cốt lõi của quá trình phân tích phân cấp là phương pháp chuyển đổi đánh giá chủ quan so sánh mức độ quan trọng tương đối giữa các cặp chỉ tiêu (so sánh cặp) sang hệ thống trọng số tổng thể. Phương pháp này được đưa ra bởi Saaty[15], phương pháp này được chứng minh là một trong những phương pháp MCDA được áp dụng rộng rãi hơn cả. Tuy nhiên, bên cạnh đó phương pháp này cũng vấp phải một số chỉ trích từ các chuyên gia phân tích MCDA. Qua quá trình phát triển phương pháp giữ lại những thế mạnh, khắc phục những điểm yếu tránh được những sự chỉ trích từ các chuyên gia.
Đầu vào cơ bản của AHP là câu trả lời của người ra quyết định, các chuyên gia trong lĩnh vực liên quan về mức độ quan trọng tương đối của chỉ tiêu A so với chỉ tiêu B là như thế nào, và quá trình này được gọi là so sánh cặp (pairwise comparisons) và câu hỏi này thiết lập trong AHP có thể sử dụng trong cả hai trường hợp: xác định trọng số của các chỉ tiêu và xác định điểm đánh giá hiệu quả các phương án (lựa chọn, xếp hạng các phương án).
Trong trường hợp xác định trọng số các chỉ tiêu:
Giả định rằng một bộ chỉ tiêu đã được thiết lập, với mỗi một cặp chỉ tiêu, người ra quyết định, các chuyên gia trong lĩnh vực liên quan sẽ trả lời câu hỏi so sánh mức độ quan trọng tương đối giữa hai chỉ tiêu, câu trả lời được tập hợp bằng lời nói sau đó được hệ thống hóa theo thang điểm mức độ ưu tiên từ 1 đến 9 như sau:
27
Hình 1.4. Thang điểm AHP so sánh mức độ quan trọng tương đối cặp chỉ tiêu 1/8, 1/6, 1/4, 1/2 , 2, 4, 6, 8: là các mức trung gian ứng với các mức của thang điểm trên
Chẳng hạn, chỉ tiêu A rất quan trọng hơn chỉ tiêu B (theo thang điểm mức độ ưu tiên là 7) thì chỉ tiêu B sẽ rất ít quan trọng hơn chỉ tiêu A, và lúc này so sánh mức độ quan trọng tương đối cặp chỉ tiêu (B,A) là 1/7.
Kết quả so sánh cặp đôi giữa các chỉ tiêu được thể hiện qua một ma trận vuông cấp n (số chỉ tiêu được đưa vào so sánh) được mô tả như sau:
Trong đó:
Phần tử aij thể hiện mức độ quan trọng của chỉ tiêu hàng i so với chỉ tiêu cột j. Mức độ quan trọng tương đối của chỉ tiêu i so với j được tính theo tỷ lệ k (k từ 1 đến 9), ngược lại của chỉ tiêu j so với i là 1/k.
Để hiểu rõ hơn về AHP, luận văn đưa ra một ví dụ ma trận điển hình cho việc thiết lập mức độ quan trọng tương đối của 3 chỉ tiêu được thể hiện như sau:
28
Bước tiếp theo xác định trọng số (wi) của ba chỉ tiêu sao cho phù hợp nhất với mô tả tương quan trong ma trận. Có nhiều phương pháp xác định wi, Saaty sử dụng các phép cơ bản trong ma trận đại số để xác định trọng số. Tính toán trọng số như các phần tử trong véc tơ riêng kết hợp với giá trị đặc trưng lớn nhất của ma trận. Đối với ma trận so sánh cặp ví dụ trên, kết quả trọng số là w1 = 0,751 ; w2 = 0,178 ; w3 = 0,07.
Các tính toán là khá phức tạp, tuy nhiên có thể xác định trọng số một cách gần đúng theo các bước sau:
- Tính tổng các giá trị trong mỗi cột
- Chia mỗi giá trị trong mỗi cột cho tổng các cột tương ứng - Tìm giá trị trung bình cho mỗi hàng của các phương án.
Hoặc tính wi theo công thức sau:
Để xác định một cách chính xác các trọng số wi, báo cáo sử dụng phần mềm Expert Choice:
Tính năng phần mềm: tạo mô hình cây (cây chỉ tiêu) theo thứ tự phân cấp, lựa chọn, xếp hạng các phương án từ các số liệu đầu vào, hỗ trợ ra quyết định, cho phép xác định chỉ số đánh giá tính nhất quán trong đánh giá của các chuyên gia, đó là chỉ số không đồng nhất (Inconsistency), chỉ số này <0,1 là chấp nhận được. Phân tích độ nhạy
29
Đầu vào Expert Choice là ma trận so sánh tương đối mức độ quan trọng giữa các cặp chỉ tiêu (ma trận A)
Đầu ra: trọng số hệ thống các chỉ tiêu, điểm số các phương án…
Phương pháp luận: áp dụng phương pháp AHP
Trên cơ sở đánh giá xác định trọng số thể hiện mức độ quan trọng của các chỉ tiêu, chỉ tiêu nhánh ta có thể xác định được trọng số tổng hợp cuối cùng làm căn cứ xếp hạng bằng cách thực hiện phép nhân trọng số của chỉ tiêu nhóm với trọng số của chỉ tiêu nhánh trong nhóm đó.
1.2.3.3. Phương pháp chuyên gia
Phương pháp chuyên gia là phương pháp khá hiệu quả trong việc đánh giá đối tượng nghiên cứu nói chung. Để đánh tầm quan trọng tương đối của các chỉ tiêu đối với các công nghệ năng lượng có xét đến yếu tố môi trường thì việc lấy ý kiến chuyên gia là rất cần thiết vì công nghệ năng lượng là một quá trình rất phức tạp biểu hiện trên nhiều phương diện, hơn nữa có rất nhiều thông tin mà hệ thống thống kê không có điều kiện thu thập. Yêu cầu cơ bản của phương pháp là phải xây dựng được một hệ thống câu hỏi phù hợp với nội dung của việc ưu tiên lựa chọn công nghệ năng lượng và sau đó là hàng loạt các nội dung khác như lựa chọn chuyên gia, thực hiện phỏng vấn, tổng hợp các câu trả lời một cách khoa học.
Nhược điểm của phương pháp: Ý kiến của các chuyên gia thường mang tính chú quan, các câu trả lời của các chuyên gia phụ thuộc nhận thức chủ quan của họ. Mỗi chuyên gia chỉ chuyên sâu về một lĩnh vực nhất định. Quy mô số chuyên gia được hỏi cũng quan trọng, và phụ thuộc vào nhiều yếu tố, nếu quy mô nhỏ sẽ không đảm bảo được các nguyên tắc khoa học.