高會苗，戴鐵軍，高曉龍

（北京工業(yè)大學(xué)循環(huán)經(jīng)濟(jì)研究院，北京 100124）

北京城市生活垃圾產(chǎn)生量從2003年的425.1萬t增長到2008年的672.8萬t，年均增長率達(dá)9.6%。2008年北京奧運(yùn)會以來，由于政府加大了環(huán)保力度，采取了一系列垃圾減量化措施，一定程度上抑制了垃圾產(chǎn)生量的過快增長，所以城市生活垃圾產(chǎn)生量出現(xiàn)短暫的負(fù)增長，2011年下降到634.4萬t，但2011年以后垃圾產(chǎn)生量又呈現(xiàn)上升的趨勢。筆者著眼于北京市未來可持續(xù)規(guī)劃，對北京城市生活垃圾產(chǎn)生量的影響因素進(jìn)行研究，分析其對垃圾產(chǎn)生量的作用，并運(yùn)用科學(xué)的方法建立北京城市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)測北京市未來幾年的城市生活垃圾產(chǎn)生量，為政府部門進(jìn)行城市建設(shè)和生活垃圾全過程管理提供科學(xué)的決策信息。

1 影響因素研究

1.1 內(nèi)在因素的影響

內(nèi)在因素是指直接影響城市生活垃圾清運(yùn)量變化的因素，包括人口數(shù)量、城市建設(shè)水平、居民消費(fèi)水平等。

本研究根據(jù)相關(guān)資料分析并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，擬考慮的影響北京城市生活垃圾產(chǎn)生量的內(nèi)在因素有常住人口、旅游人數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費(fèi)品零售額、人均消費(fèi)性支出、集中供熱面積。北京市2003—2012年生活垃圾產(chǎn)生量及可能的影響因素統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表1。

表1 2003—2012年北京市城市生活垃圾產(chǎn)生量及主要影響因素

利用多元線性回歸分析方法，借助SPSS對垃圾產(chǎn)生量可能的影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析，此方法能較好地反映城市生活垃圾產(chǎn)生量與因素間的相關(guān)性，體現(xiàn)各因素影響作用的大小。在顯著水平為5%時得到的相關(guān)系數(shù)矩陣，見表2。

表2 各變量之間的相關(guān)性

分析數(shù)據(jù)表明，垃圾產(chǎn)生量（Y） 與各影響因素（Xi）間的相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，說明所選變量對因變量的影響是顯著的，即北京市城市生活垃圾產(chǎn)生量與該地區(qū)的人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均消費(fèi)性支出、社會消費(fèi)品零售額、集中供熱面積等因素密切相關(guān)。其中這些影響因素可以歸2大類，一類是反映人口數(shù)量的變量，如X1、X2、X6，一類是反映經(jīng)濟(jì)水平的變量，如X3、X4、X5。在其他因素不變的情況下，人口增加必然引起垃圾產(chǎn)生量的增加，人們生活水平提高，消費(fèi)品種類和數(shù)量的增加，這些均會不同程度地引起垃圾產(chǎn)生量的增加。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的垃圾產(chǎn)生量普遍高于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。高收入國家人均垃圾產(chǎn)生量為0.7～1.3 kg/（d·人），中等收入國家為0.5～0.9 kg/（d·人），低收入國家僅0.3～0.6 kg/（d·人）［1］。北京作為世界性的大都市，無論經(jīng)濟(jì)水平還是人口數(shù)量都呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，這將直接導(dǎo)致城市生活垃圾產(chǎn)生量增加。

1.2 社會因素的影響

社會因素主要是指垃圾管理方面的法律規(guī)章制度、社會行為準(zhǔn)則、社會道德規(guī)范，是人類對垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的干預(yù)。如實(shí)施生活垃圾源頭分類回收、再利用等措施可以大幅減少垃圾產(chǎn)生量。

歷年來北京市出臺的有關(guān)生活垃圾管理及處置方面的政策見表3［2-3］。

表3 北京市生活垃圾管理政策

2008年以后北京市生活垃圾產(chǎn)生量明顯下降，這主要得益于政府為舉辦奧運(yùn)會采取了一定垃圾減量化措施，同時也印證了政府在垃圾管理方面的重要性。

雖然北京政府早在1993年便提出了垃圾分類的概念，并進(jìn)行了不斷的探索，但管理實(shí)踐效果一直不理想，而管理者多將原因歸結(jié)為市民分類意識差，沒有分類收集的習(xí)慣，卻忽視了主要原因：一是缺乏廣泛深入的宣傳，居民對分類標(biāo)準(zhǔn)不明確。生活垃圾分類需要很強(qiáng)的相關(guān)知識，簡單的宣傳不足以使居民對生活垃圾正確的分類。日本是垃圾分類最成功的國家，除了完善的立法，日本政府還制定詳盡的垃圾分類規(guī)則，在中小學(xué)生教材、家庭主婦生活用書、各種媒體等方面都有體現(xiàn)，使垃圾分類的意識深入人心。二是缺乏有力的政策扶持和配套的執(zhí)行措施，沒有明確的獎懲機(jī)制。推廣垃圾分類，需要政府很大的投入，尤其在初期，應(yīng)實(shí)行一定的鼓勵政策，如給予相關(guān)企業(yè)財政補(bǔ)貼等以激發(fā)人們參與垃圾分類的積極性；增加管理人員，對垃圾分類實(shí)行情況進(jìn)行監(jiān)督，對不遵守規(guī)則的人進(jìn)行懲罰。我國臺北市地少人多，也一度為垃圾問題所困擾，臺灣政府實(shí)施“垃圾不落地”、“垃圾費(fèi)隨袋征收”等政策，并采取“舉報有獎”的措施，有力保障了垃圾分類的順利進(jìn)行，垃圾產(chǎn)生量顯著下降，2000年臺北垃圾日均產(chǎn)生量2 970 t，2009年只有1 009 t，減量67%，資源回收的比例也從2.4%提高到45%［4］。

1.3 個體因素的影響

個體因素主要是指垃圾產(chǎn)生主體的行為習(xí)慣和受教育程度等，這主要是與個體的環(huán)境保護(hù)意識有關(guān)［3］。如增強(qiáng)人們環(huán)保和節(jié)約資源的意識，通過改變行為習(xí)慣可以實(shí)現(xiàn)垃圾的源頭分類，使垃圾的產(chǎn)生量減少。

據(jù)調(diào)查，大多數(shù)人能理解環(huán)境保護(hù)，但是為了保護(hù)環(huán)境而犧牲自己的某些舒適性和方便性的人還很少［5］。從社會規(guī)范角度分析，垃圾分類行為是一個利他行為。利他行為的一個重要特點(diǎn)是多數(shù)人同意這是一個導(dǎo)致道德行為的規(guī)范，但實(shí)際中并不是每個人都愿意這樣做。Hopper和Carl-Niesen利用利他模型（圖1）解釋城市生活垃圾回收行為，這個模型試圖解釋在哪些條件下社會規(guī)范才能轉(zhuǎn)化為行為，研究表明，只有在特定情況下，人們感受到回收行為結(jié)果和責(zé)任意識為高時，回收社會規(guī)范才會通過調(diào)節(jié)個人規(guī)范影響回收行為［6］。

圖1 作為利他行為的回收行為

同樣，對于垃圾分類的規(guī)范，當(dāng)人們感受到分類行為的結(jié)果和責(zé)任意識較高時，才會自覺地實(shí)施分類行為。如何提高人們垃圾分類的責(zé)任意識，使人們感受到垃圾分類的結(jié)果，學(xué)者普遍認(rèn)為，對個體而言，垃圾分類行為主要受動機(jī)、能力、機(jī)會3個因素的影響。

首先，需具有參與垃圾分類的動機(jī)，這是人們自覺進(jìn)行垃圾分類工作的驅(qū)動力。政府可以采取一定的經(jīng)濟(jì)政策，獎懲同施，如免費(fèi)發(fā)放具有垃圾分類標(biāo)識的垃圾桶和垃圾袋，收取垃圾排放費(fèi)，對未按要求進(jìn)行分類的人們進(jìn)行一定的經(jīng)濟(jì)罰款，從經(jīng)濟(jì)上激勵人們對垃圾進(jìn)行分類和減量，使人們的經(jīng)濟(jì)利益與排放垃圾的行為聯(lián)系起來。

其次，需具備垃圾分類的能力，才能按規(guī)定完成垃圾分類的責(zé)任。生活垃圾的種類有很多，絕大部分沒有分類標(biāo)識，未經(jīng)垃圾分類知識培訓(xùn)的大多數(shù)人不能按照細(xì)化的方法將其正確分類，尤其是老人和兒童。因此，政府部門需要加強(qiáng)分類知識的宣傳力度，對人們進(jìn)行細(xì)致而深入的宣傳教育，提高人們垃圾分類能力，這是對垃圾進(jìn)行準(zhǔn)確分類的前提。

此外，還需提供促使人們參與垃圾分類的機(jī)會，這就需要政府提供完善的垃圾分類收集、分類運(yùn)輸、分類處置的設(shè)施。

2 北京城市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測

目前比較成熟的垃圾產(chǎn)生量預(yù)測方法主要有：多元回歸分析法、灰色預(yù)測法、時間序列分析法、比率推算法等［7］。其中多元回歸分析和灰色模型在生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測方面較為常用。

2.1 預(yù)測模型的適用性分析

2.1.1 多元線性回歸模型適用性分析

多元回歸分析，就是用2個或2個以上的影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，表達(dá)式為yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+βkxki+μi，該模型除了能做產(chǎn)量的預(yù)測之外，還可以進(jìn)行影響因素的分析，比如在對于共同影響一個變量的許多變量之間找出主要影響因素和次要因素，該模型考慮的因素比較多，預(yù)測結(jié)果較為科學(xué)。已有一些專家學(xué)者運(yùn)用回歸模型對城市生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行了預(yù)測。如丁湘蓉等采用多元線性回歸分析方法對北京海淀區(qū)城區(qū)的生活垃圾進(jìn)行分析，得出非農(nóng)業(yè)人口和暫住人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出是影響垃圾產(chǎn)生量的主要因素，由此建立了垃圾產(chǎn)生量預(yù)測模型，并成功對2006—2010年海淀區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行了預(yù)測［8］。

由表2的分析結(jié)果表明，各影響因素對北京市城市生活垃圾產(chǎn)生量影響很大，相關(guān)系數(shù)均在0.7以上。但各影響因素間的相關(guān)性也很大，如地區(qū)生產(chǎn)總值與社會消費(fèi)品零售額之間的相關(guān)性高達(dá)0.996，影響因素間的相關(guān)性最低值也在0.9以上。從表2可以看出，自變量間的相關(guān)性遠(yuǎn)高于因變量與自變量之間的相關(guān)性，不符合多元回歸模型中“自變量之間互斥性”的準(zhǔn)則，因此，垃圾產(chǎn)生量不能用多元線性回歸方法進(jìn)行預(yù)測。

2.1.2 GM（1，1） 預(yù)測模型適用性分析

由于城市垃圾系統(tǒng)為灰色系統(tǒng)，既有已知信息，也有未知信息。城市垃圾產(chǎn)生量一般具有單調(diào)遞增，并且非負(fù)，變化率不均勻的特點(diǎn)，符合灰色理論的建模條件［9］。因此，對北京城市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測擬采用GM（1，1）模型。

首先，對北京市城市生活垃圾產(chǎn)生量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行GM（1，1）模型的級比檢驗(yàn)，分析建模的可行性。

設(shè)為非負(fù)的原始數(shù)據(jù)序列X（0）={x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）}，對給定的序列X（0）進(jìn)行級比檢驗(yàn)，分析能否建立精度較高的GM（1，1）預(yù)測模型，一般可用X（0）的級比的大小與所屬區(qū)間來判斷，級比計(jì)算式為，當(dāng)σ（0）（k）∈時，序列X（0）可作GM（1，1） 建模。由2003—2012年北京城市生活垃圾產(chǎn)生量構(gòu)建原始數(shù)列并計(jì)算級比得：

X（0）={425．1，495．5，536．9，585．1，619．5，672．8，669．1，634．9，634．4，648．3}；

σ（0）= （0．858，0．923，0．918，0．944，0．921，1．005，1．054，1．001，0．978）。

2.2 GM（1，1） 模型的建立

采用GM（1，1）模型，建模步驟如下：

第一步，對作1-AGO（一次累加生成），得X（1）=對作緊鄰均值生成，得其中

第二步，求參數(shù)a、b。

設(shè)（a，b）T為待估參數(shù)向量，構(gòu)建累加數(shù)據(jù)陣B和常數(shù)向量Y。

參數(shù)a、b可通過最小二乘法求得

第三步，確定模型。

上述方程的解即時間響應(yīng)函數(shù)為：x（1）（t）=

2） 求X（1）模擬值。

取x（1）（1）=x（0）（1），得

3） 求X（0）的模擬值。

第四步，精度檢驗(yàn)，見表4。

表4 模型精度檢驗(yàn)判別

1） 計(jì)算相對誤差。

殘差e（k），相對誤差ε，平均相對誤差εˉ，精度p0的計(jì)算公式分別為：

n殘差數(shù)列方差

4） 計(jì)算后驗(yàn)差檢驗(yàn)值C，小誤差概率P。其中

按上述步驟計(jì)算得：a=-0．027，b=526．807。代入時間響應(yīng)式得，（k+1）=19 613．118e0．027k-19 188．018，k=1，2，…，n。

式中k為時間序列排序值，對2003—2012年北京城市生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行排序，k的取值依次為0～9。2003—2012年北京城市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測值及精度分析結(jié)果見表5。

2.3 產(chǎn)生量預(yù)測

經(jīng)驗(yàn)證，該模型精度較高，不需要作殘差修正，可作垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)和目前的管理現(xiàn)狀，進(jìn)一步運(yùn)用此模型對北京市未來幾年的生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果顯示：2015年，北京市城市生活垃圾年產(chǎn)生量將達(dá)到750萬t；到2020年，將超過870萬t；遠(yuǎn)期到2025年，垃圾年產(chǎn)生量將達(dá)到1 000萬t。

3 減量化建議

1）健全垃圾管理專項(xiàng)法規(guī)和實(shí)施細(xì)則。健全完善的立法體系應(yīng)是綜合性的基本法、各主要方面的單行法、針對具體問題的法規(guī)和規(guī)章，相互配合相互補(bǔ)充的協(xié)調(diào)統(tǒng)一體系。歷年來，北京市雖然頒布了一些垃圾管理方面的規(guī)章制度，但多為原則性規(guī)定，可操作性不強(qiáng)。在生活垃圾管理的立法方面，政府部門應(yīng)充分利用立法權(quán)利，制定垃圾管理的專項(xiàng)法規(guī)，其內(nèi)容至少要明確垃圾管理的原則、減量化目標(biāo)、分類標(biāo)準(zhǔn)、再生資源范圍、各相關(guān)主體的職責(zé)、優(yōu)惠政策以及違法行為的懲罰措施等內(nèi)容，以此為母法，再制定配套的實(shí)施細(xì)則和標(biāo)準(zhǔn)。

表5 GM（1，1） 模型的精度分析

2）變革垃圾收費(fèi)類型促進(jìn)垃圾源減量。北京政府已經(jīng)認(rèn)識到垃圾排放收費(fèi)的必要性，對排放垃圾的住戶收取垃圾處理費(fèi)。但收費(fèi)形式多為固定收費(fèi)，即將垃圾費(fèi)歸為物業(yè)費(fèi)，不論垃圾產(chǎn)生量多少每月收取固定的費(fèi)用。這種收費(fèi)形式雖然能夠?yàn)槔幚砘I集到資金，使政府財政壓力得到緩解，但對公眾起不到垃圾減量化的激勵，達(dá)不到垃圾源頭減量的作用。在垃圾收費(fèi)方面，政府應(yīng)該明確收費(fèi)的目的是為了促進(jìn)垃圾源頭分類、源頭減量。對此，可借鑒國內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，采用垃圾費(fèi)隨袋征收，計(jì)量收費(fèi)的形式。政府免費(fèi)給居民發(fā)放有分類標(biāo)識的垃圾袋，對不同種類的垃圾采用不同的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，例如，對可回收利用的垃圾收取相對較低的費(fèi)用，讓民眾看到分類后的實(shí)惠，提高自愿分類的積極性。

3）源頭分類是實(shí)現(xiàn)垃圾減量的重要前提，政府部門在采取合理有效的法律和經(jīng)濟(jì)政策對主體行為進(jìn)行約束的同時，還應(yīng)加強(qiáng)垃圾處理的技術(shù)支撐、鼓勵回收利用企業(yè)、加大垃圾分類宣傳等管理措施，保障垃圾再生利用系統(tǒng)持續(xù)健康的發(fā)展，真正實(shí)現(xiàn)垃圾的減量化、資源化，提高垃圾回收利用率，降低垃圾產(chǎn)生量。

［1］穆罕默德·馬斯理.城市垃圾管理系統(tǒng)優(yōu)化的研究［D］.武漢：武漢大學(xué)，2004.

［2］肖獻(xiàn)法.北京市有關(guān)“生活垃圾分類收集和處理”的政策回顧［J］.商用汽車，2011（2）：21-22，49.

［3］賈子利.北京市生活垃圾分類及處置方式研究［D］.北京：北京林業(yè)大學(xué)，2011.

［4］譚文柱.城市生活垃圾困境與制度創(chuàng)新：以臺北市生活垃圾分類收集管理為例［J］.城市發(fā)展研究，2011（7）：95-101.

［5］Mee N，Clewes D.The influence of corporate communication on recycling behavior［J］.Corpor Commun，2004，9（4）：265-275.

［6］Hopper J R，Carl-Niesen J M.Recycling as altruistic behavior：Normative and behavior strategies to expand participation in a community recycling program［J］.Environ Behav，1991，23 （2）：195-220.

［7］趙麗君.城市生活垃圾減量與資源化管理研究［D］.天津：天津大學(xué)，2009.

［8］丁湘蓉，霍維周，童金義，等.生活垃圾產(chǎn)量預(yù)測實(shí)例研究［J］.環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2007（6）：39-42.

［9］李小明，王敏，陳昭宜.灰色理論模型預(yù)測城市垃圾量［J］.環(huán)境工程，2002，20（3）：70-71.