北京城市生活垃圾產生量的影響因素研究及預測*

高會苗，戴鐵軍，高曉龍

（北京工業大學循環經濟研究院，北京 100124）

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

1 影響因素研究

1.1 內在因素的影響

內在因素是指直接影響城市生活垃圾清運量變化的因素，包括人口數量、城市建設水平、居民消費水平等。

本研究根據相關資料分析并結合數據的可獲得性，擬考慮的影響北京城市生活垃圾產生量的內在因素有常住人口、旅游人數、地區生產總值、社會消費品零售額、人均消費性支出、集中供熱面積。北京市2003—2012年生活垃圾產生量及可能的影響因素統計數據見表1。

表1 2003—2012年北京市城市生活垃圾產生量及主要影響因素

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

表2 各變量之間的相關性

分析數據表明，垃圾產生量（Y） 與各影響因素（Xi）間的相關系數均在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生量與該地區的人口數量、地區生產總值、人均消費性支出、社會消費品零售額、集中供熱面積等因素密切相關。其中這些影響因素可以歸2大類，一類是反映人口數量的變量，如X1、X2、X6，一類是反映經濟水平的變量，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生量的增加，人們生活水平提高，消費品種類和數量的增加，這些均會不同程度地引起垃圾產生量的增加。

據統計，經濟發達地區的垃圾產生量普遍高于經濟欠發達地區。高收入國家人均垃圾產生量為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，無論經濟水平還是人口數量都呈現逐年增長的趨勢，這將直接導致城市生活垃圾產生量增加。

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章制度、社會行為準則、社會道德規范，是人類對垃圾產生系統的干預。如實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生量。

歷年來北京市出臺的有關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生量明顯下降，這主要得益于政府為舉辦奧運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，并進行了不斷的探索，但管理實踐效果一直不理想，而管理者多將原因歸結為市民分類意識差，沒有分類收集的習慣，卻忽視了主要原因：一是缺乏廣泛深入的宣傳，居民對分類標準不明確。生活垃圾分類需要很強的相關知識，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則，在中小學生教材、家庭主婦生活用書、各種媒體等方面都有體現，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行措施，沒有明確的獎懲機制。推廣垃圾分類，需要政府很大的投入，尤其在初期，應實行一定的鼓勵政策，如給予相關企業財政補貼等以激發人們參與垃圾分類的積極性；增加管理人員，對垃圾分類實行情況進行監督，對不遵守規則的人進行懲罰。我國臺北市地少人多，也一度為垃圾問題所困擾，臺灣政府實施“垃圾不落地”、“垃圾費隨袋征收”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行，垃圾產生量顯著下降，2000年臺北垃圾日均產生量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生主體的行為習慣和受教育程度等，這主要是與個體的環境保護意識有關［3］。如增強人們環保和節約資源的意識，通過改變行為習慣可以實現垃圾的源頭分類，使垃圾的產生量減少。

據調查，大多數人能理解環境保護，但是為了保護環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是多數人同意這是一個導致道德行為的規范，但實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范才能轉化為行為，研究表明，只有在特定情況下，人們感受到回收行為結果和責任意識為高時，回收社會規范才會通過調節個人規范影響回收行為［6］。

圖1 作為利他行為的回收行為

同樣，對于垃圾分類的規范，當人們感受到分類行為的結果和責任意識較高時，才會自覺地實施分類行為。如何提高人們垃圾分類的責任意識，使人們感受到垃圾分類的結果，學者普遍認為，對個體而言，垃圾分類行為主要受動機、能力、機會3個因素的影響。

首先，需具有參與垃圾分類的動機，這是人們自覺進行垃圾分類工作的驅動力。政府可以采取一定的經濟政策，獎懲同施，如免費發放具有垃圾分類標識的垃圾桶和垃圾袋，收取垃圾排放費，對未按要求進行分類的人們進行一定的經濟罰款，從經濟上激勵人們對垃圾進行分類和減量，使人們的經濟利益與排放垃圾的行為聯系起來。

其次，需具備垃圾分類的能力，才能按規定完成垃圾分類的責任。生活垃圾的種類有很多，絕大部分沒有分類標識，未經垃圾分類知識培訓的大多數人不能按照細化的方法將其正確分類，尤其是老人和兒童。因此，政府部門需要加強分類知識的宣傳力度，對人們進行細致而深入的宣傳教育，提高人們垃圾分類能力，這是對垃圾進行準確分類的前提。

此外，還需提供促使人們參與垃圾分類的機會，這就需要政府提供完善的垃圾分類收集、分類運輸、分類處置的設施。

2 北京城市生活垃圾產生量預測

目前比較成熟的垃圾產生量預測方法主要有：多元回歸分析法、灰色預測法、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生量預測方面較為常用。

2.1 預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，表達式為yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+βkxki+μi，該模型除了能做產量的預測之外，還可以進行影響因素的分析，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，預測結果較為科學。已有一些專家學者運用回歸模型對城市生活垃圾產生量進行了預測。如丁湘蓉等采用多元線性回歸分析方法對北京海淀區城區的生活垃圾進行分析，得出非農業人口和暫住人口、國內生產總值、城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民人均消費性支出是影響垃圾產生量的主要因素，由此建立了垃圾產生量預測模型，并成功對2006—2010年海淀區生活垃圾產生量進行了預測［8］。

由表2的分析結果表明，各影響因素對北京市城市生活垃圾產生量影響很大，相關系數均在0.7以上。但各影響因素間的相關性也很大，如地區生產總值與社會消費品零售額之間的相關性高達0.996，影響因素間的相關性最低值也在0.9以上。從表2可以看出，自變量間的相關性遠高于因變量與自變量之間的相關性，不符合多元回歸模型中“自變量之間互斥性”的準則，因此，垃圾產生量不能用多元線性回歸方法進行預測。

2.1.2 GM（1，1） 預測模型適用性分析

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

首先，對北京市城市生活垃圾產生量的原始數據進行GM（1，1）模型的級比檢驗，分析建模的可行性。

設為非負的原始數據序列X（0）={x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）}，對給定的序列X（0）進行級比檢驗，分析能否建立精度較高的GM（1，1）預測模型，一般可用X（0）的級比的大小與所屬區間來判斷，級比計算式為，當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生量構建原始數列并計算級比得：

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a、b。

設（a，b）T為待估參數向量，構建累加數據陣B和常數向量Y。

參數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函數為：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，見表4。

表4 模型精度檢驗判別

1） 計算相對誤差。

殘差e（k），相對誤差ε，平均相對誤差εˉ，精度p0的計算公式分別為：

n殘差數列方差

4） 計算后驗差檢驗值C，小誤差概率P。其中

按上述步驟計算得：a=-0．027，b=526．807。代入時間響應式得，（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生量進行排序，k的取值依次為0～9。2003—2012年北京城市生活垃圾產生量的預測值及精度分析結果見表5。

2.3 產生量預測

經驗證，該模型精度較高，不需要作殘差修正，可作垃圾產生量的預測。根據現有數據和目前的管理現狀，進一步運用此模型對北京市未來幾年的生活垃圾產生量進行預測，結果顯示：2015年，北京市城市生活垃圾年產生量將達到750萬t；到2020年，將超過870萬t；遠期到2025年，垃圾年產生量將達到1 000萬t。

3 減量化建議

1）健全垃圾管理專項法規和實施細則。健全完善的立法體系應是綜合性的基本法、各主要方面的單行法、針對具體問題的法規和規章，相互配合相互補充的協調統一體系。歷年來，北京市雖然頒布了一些垃圾管理方面的規章制度，但多為原則性規定，可操作性不強。在生活垃圾管理的立法方面，政府部門應充分利用立法權利，制定垃圾管理的專項法規，其內容至少要明確垃圾管理的原則、減量化目標、分類標準、再生資源范圍、各相關主體的職責、優惠政策以及違法行為的懲罰措施等內容，以此為母法，再制定配套的實施細則和標準。

表5 GM（1，1） 模型的精度分析

2）變革垃圾收費類型促進垃圾源減量。北京政府已經認識到垃圾排放收費的必要性，對排放垃圾的住戶收取垃圾處理費。但收費形式多為固定收費，即將垃圾費歸為物業費，不論垃圾產生量多少每月收取固定的費用。這種收費形式雖然能夠為垃圾處理籌集到資金，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，達不到垃圾源頭減量的作用。在垃圾收費方面，政府應該明確收費的目的是為了促進垃圾源頭分類、源頭減量。對此，可借鑒國內外先進經驗，采用垃圾費隨袋征收，計量收費的形式。政府免費給居民發放有分類標識的垃圾袋，對不同種類的垃圾采用不同的收費標準，例如，對可回收利用的垃圾收取相對較低的費用，讓民眾看到分類后的實惠，提高自愿分類的積極性。

3）源頭分類是實現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濟政策對主體行為進行約束的同時，還應加強垃圾處理的技術支撐、鼓勵回收利用企業、加大垃圾分類宣傳等管理措施，保障垃圾再生利用系統持續健康的發展，真正實現垃圾的減量化、資源化，提高垃圾回收利用率，降低垃圾產生量。

［1］穆罕默德·馬斯理.城市垃圾管理系統優化的研究［D］.武漢：武漢大學，2004.

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