基于大數據的我國再生資源回收體系優化研究

李雪飛，周恩德，杜小艷

基于大數據的我國再生資源回收體系優化研究

李雪飛，周恩德，杜小艷

（湖北汽車工業學院經濟管理學院，湖北十堰442002）

隨著大數據技術的發展及其深化應用，推動大數據與再生資源產業融合已成為可能。以國內再生資源回收體系為對象，分析了現有回收體系發展狀況及其存在的主要問題，提出了基于大數據思維的我國再生資源回收體系發展的思路、主要路徑及相關保障措施。

大數據；再生資源；回收體系

大數據一詞來源于英文Big date，包含結構性數據、半結構性數據和非結構性數據，以“3V”，即Volume，Variety，Velocity為特征［1］。大數據處理技術即是伴隨大數據采集、傳輸、處理和應用的相關技術的集合，主要包括分析技術、內存數據庫、Nasal數據庫和分布式計算技術等。自國家發布“互聯網+”行動計劃以來，推動移動互聯網、云計算、大數據等與現代制造業結合已成為大勢所趨。目前已有越來越多的國內企業部署了大數據應用，其中金融、醫療、電子商務、互聯網、制造業等領域都取得了相對較快的發展。作為循環經濟發展的重要載體，再生資源產業對于大數據技術的應用還未真正落地。因此，探索基于大數據思維的再生資源回收體系，對于促進行業轉型升級乃至落實國家戰略具有重要意義。

1　我國再生資源回收體系發展現狀

1.1再生資源回收體系不斷完善

我國再生資源產業起步于20世紀50年代，最初由各級廢舊物品回收公司和供銷合作社回收網點兩大體系構成；改革開放后到20世紀末，逐步形成了遍及城鄉的相對完善的再生資源回收體系，由國有物資回收企業、私營物資回收企業和個體回收者三大主體組成［2］；21世紀初，隨著2006年、2009年和2011年3批再生資源回收體系建設試點88個試點城市和11個區域性集散基地的規劃建設，以回收站點、分揀中心和集散市場為核心的“三位一體”的再生資源回收體系初步形成［3］。截至目前，國家發改委會同有關部門已累計確定5批100個園區循環化改造示范試點園區，6批49個國家“城市礦產”示范基地和5批100個餐

圖1　我國再生資源回收體系發展歷程

1.2再生資源回收水平不斷提高

從回收總值來看，截至2014年底，我國廢鋼鐵、廢有色金屬、廢塑料、廢輪胎、廢紙、廢棄電器電子產品、報廢汽車、報廢船舶、廢玻璃等十大類別的再生資源回收總值達到6 446.9億元。其中，報廢船舶增幅最大，同比增長91.2%。從回收總量來看，我國主要品種再生資源回收總量約為2.45億t，同比增長5.0%［5］，相對于2008年翻了一番，實現近7年內穩步增長，詳見圖2。

圖2　2008—2014年我國主要再生資源回收情況

2　我國再生資源回收體系存在的問題

2.1回收效率偏低

截止2013年底，全社會再生資源回收企業達10萬多家，其中80%以上為中小企業［6］。再生資源回收以“夫妻店”、“小作坊”等社會化個體回收為主，規模化回收企業僅占行業的10%～20%。受限于小規模回收企業逐利驅動以及薄弱的行業發展基礎，我國主要類別的再生資源回收效率普遍偏低。廢紙、廢金屬等回收價值較高的品類回收率可達70%，廢玻璃等價值低的品類回收率僅在20%左右，利潤微薄、環境污染嚴重的廢品甚至隨意丟棄，大量可用資源無人問津［7］。

2.2行業發展欠規范

從回收機構來看，我國再生資源行業的市場準入門檻較低，存在相當數量的回收網點沒有營業執照和合法的經營場地；從回收人員來看，我國廣大流動性收購人員缺乏專門的回收處理培訓，專業素質普遍較低，主要憑借市場行情和交易經驗來判斷物品回收的種類和價值。從監管部門來看，我國再生資源行業涉及多個政府部門，部門間缺乏高效、統一的行業監管機制，監管力度不足。大量再生資源流向個體回收者并由小作坊處理，正規企業拆解處理率嚴重低下。

2.3數據資源短缺

數據資源是應用大數據技術優化我國再生資源產業發展的基礎，而數據資源不足已成為制約我國傳統再生資源回收方式根本性變革的重要因素。從數據增量來看，我國數據年增長量僅占美國的7%，歐洲的12%，遠遠低于歐美發達國家。從數據存量來看，我國政府和制造業的數據積累遠遠落后于國外［8］。就已有有限的數據資源來說，其標準化和準確性等都有待認證。與此同時，我國政府公共管理數據開放度較低，行業企業受限于商業利益壟斷數據資源，“信息孤島”大量存在。

2.4數據鴻溝突出

我國不同群體間的數據獲取能力存在巨大差異，使得利用大數據技術支撐再生資源回收的功能無法充分實現。2014年《第34次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，目前我國網民規模達到6.32億，從職業看，學生占比 25.1%；個體戶及自由職業者占比21.4%；企業及公司管理人員占比2.9%；黨政機關事業單位一般職員占比為4.3%；黨政機關事業單位領導干部占比0.5%；其他人群共占比45.8%［9］。由于職業和文化水平的差異，不同群體對于依靠大數據平臺解決再生資源回收問題，在擁有數據、分析數據和使用數據等環節存在數據鴻溝。

3　基于大數據思維的再生資源回收體系設計

3.1數據采集與整合

（1）結構化數據采集與整合。應用企業內部數據采集工具，實時或定時采集回收數據庫、交易數據庫和加工數據庫的數據，包括訂單編號、客戶名稱、客戶地址、廢棄物種類、數量等相關信息。

（2）非結構化數據采集與整合。通過網絡爬蟲或網站公開API等方式，從再生資源相關網站上獲取包括圖片、音頻、視頻等多種形式的網絡數據信息［10］。

（3）其他數據采集與整合。收集和整理國家有關統計資料和一次性普查資料；各有關行業、部門正式出版的年鑒或統計資料；各級政府主管部門或行業協會己掌握的數據資料或一次性調研資料；長期在行業中從事該項工作的專家和行業企業中工作人員掌握的資料。

3.2數據分析與預測

（1）可視化分析。基于大數據技術，對再生資源基礎數據庫、業務數據庫與數據倉庫數據進行挖掘處理，通過表格、圖形、地圖等形式清晰地反應海量數據所蘊藏的信息。一是企業通過數據分析洞察客戶交投行為，更好地指導回收過程，基本實現以客戶為中心的精準化回收。二是政府通過數據分析，把握國內外行業基本信息，用于政策制定和行業指導。

（2）預測分析。基于可視化分析和數據挖掘的結果實現對客戶交易行為的趨勢預測、客戶評價行為的客戶流失預測和對環境數據分析的行業形式預測等基本預測。具體包括：第一，基于客戶交易行為的趨勢預測。通過數據預測模型對搜索引擎中熱點和交投歷史等數據進行分析，對未來一段時間內廢棄物的產生量、交投量等數據進行預測。第二，基于客戶評價行為的客戶流失預測。根據客戶行為模型對客戶投訴行為、負面評價行為、交易量下降等行為預測客戶流失的可能性，并采取針對性措施。第三，基于環境數據的外部形勢預測。依據市場競爭形勢、國內外經濟形式等數據，對外部環境形式做先導性預測，并及時采取相應措施，應對環境變化。

3.3數據實現與路徑選擇

依據我國生活類、產業類、服務消費類和公共機構類四大類別的再生資源，分類建立以下不同模式的回收體系［11］。

3.3.1以三級網絡為基礎的生活類再生資源回收體系

針對生活類再生資源，以大數據技術為依托，綜合平衡全社會范圍內的回收網點、分揀中心和集散市場的分布密度及回收水平，并根據城市每1 000～1 500戶，鄉鎮1 500～2 000戶一個回收網點的設置原則，對回收網點分布過于密集的區域關停部分“臟、亂、差”的小回收個體，對回收網點設置不足的區域，規劃和建設一批新型回收企業，最終形成覆蓋全社會的、點線面協調發展的生活類再生資源回收體系。回收企業借助回收平臺，發布廢品分類、收購價格等相關信息并與居民的廢品交投信息形成有效對接，對待交易廢品采取定點投放或上門回收等回收形式，徹底解決回收企業“吃不飽”的難題。

3.3.2以產業共生為特點的產業類再生資源回收體系

大力建設一批資質深、實力強的再生資源回收龍頭企業，積極對接各類產廢企業與再生資源產業園區，簽署戰略合作協議。回收企業依據數據預測模型對產廢企業歷史交投數量、資源大類、時間間隔等數據進行分析，對未來一段時間內各類廢棄物的產生量、交投量等進行預測，并依托原有或整合建設回收網絡，以直接回收或委托第三方回收公司，深入各類生產基地實現定向的、一次性大規模回收，提高回收效率。同時，鼓勵產廢企業自主配送庫存垃圾，實現再生資源物流的雙向流動，滿足下游利廢企業用料需求，減少回收環節，優化再生資源回收系統。

3.3.3與回收企業對接的公共機構類再生資源回收體系

政府以公開招標的形式組織一批規范化經營的再生資源回收企業對接國家機關、事業單位等公共機構，通過定期回收、流動回收等多種回收方式對其產生的廢棄物進行定期清運或實時清運。回收企業應統一行業標準，在避免過度打擾的前提下，實現精準預測、及時回收，線上線下協同管理，打造行業規范化回收處理標準，維護公共機構形象和秩序。同時，依據客戶評價模型，對客戶投訴行為、負面評價行為、交易流失等現狀進行分析，及時評估渠道投放效率并采取針對性措施，循環優化，持續提升。

3.3.4全社會共同參與的服務消費類再生資源回收體系

以服務消費類再生資源相對分散的特性為出發點，主張實行共同責任分擔制度［2］，建設成為以政府牽頭為指導、以生產、銷售企業投入為主體，消費者支持為基礎的全社會共同參與的回收體系。地方政府牽頭建設再生資源回收處理專項基金，鼓勵垃圾生產相關責任人積極落實回收責任，調動全社會回收敏感性。對消費者，實行有償回收政策，對其主動交付垃圾的行為給予一定獎勵；對銷售者，鼓勵其充分利用銷售配送網絡，打造逆向回收渠道，最終交付回收處理企業處理并領取一定基金補償；對生產者，鼓勵生產者或生產者聯盟通過各級分銷渠道，對廢品、殘次品和包裝等進行回收再處理。

4　保障措施

4.1人才支撐

擁有專業的數據分析人才是發揮大數據技術支撐解決再生資源回收的基本條件。我國基于大數據思維推動再生資源產業轉型升級，急需一大批深度數據分析人才和既熟悉再生資源回收形式又了解大數據技術與應用的管理者。建議行業協會及相關政府部門積極創造條件，部署數據分析人才培養專項計劃和完善人才引進計劃，加大數據分析人才的培育和引進力度，為行業各主體提供技術咨詢與服務。鼓勵高校或高校聯盟依托各自在數據分析領域和循環經濟領域的優勢開設數據分析學、循環經濟學等相關學科，完善專業人才培養和健全產學研銜接互動機制，滿足政府部門和行業企業的用人需求。

4.2技術攻關

我國對大數據技術的認識、研究和應用普遍不足，制約了再生資源行業運用最先進的技術轉型升級的需求。因此，我國應從政策層面，構筑適合再生資源行業特點的大數據技術發展專項規劃，加強其在再生資源回收領域的適應性和針對性。從技術層面，整合多方力量成立專業的大數據技術研發團隊，重點解決數據存儲、數據挖掘和運算等技術難題，為大數據技術應用企業和政府決策提供咨詢與指導。從資金支持層面，鼓勵政府專項資金向大數據研發領域傾斜，鼓勵金融機構為中小企業技術研發拓寬融資渠道。

4.3法律保障

大數據的挖掘和利用需要有法可依，建立健全政策法規是促進數據資源共享、保障信息安全的關鍵手段。針對數據資源短缺問題，提供以下兩點建議。一是以政府為出發點，盡快制定《信息公開法》等相關法律法規，推動各級政府部門信息開放共享并鼓勵公眾進行挖掘和利用；二是以行業協會為出發點，鼓勵建立統一的行業數據開放門戶網站，增強行業數據流動性。針對數據安全問題，我國應加快探索形成一系列針對個人信息安全、企業信息安全以及國家信息安全的立法議案，量化出臺關于數據質量、權利、隱私、安全等的規定，多措并舉地維護數據安全。

4.4群眾支持

廣大群眾依靠和支持大數據技術支撐解決再生資源回收是行業發展的推動力量，培養民眾形成依靠數據分析交投垃圾的行為方式和習慣，是發揮大數據技術促進行業轉型升級的關鍵所在。一是通過多途徑的宣傳教育，讓群眾認識大數據進而依靠數據分析智能處理生活垃圾；二是加強政府對行業關鍵數據的開放力度，為社會公眾提供數據資源并鼓勵挖掘與利用；三是支持政府承擔部分再生資源數據分析責任，以有效彌補普通民眾缺乏數據分析能力的現實問題。

［1］郭昕，孟曄.大數據的力量［M］。北京：機械工業出版社，2013.

［2］陳靜.我國再生資源回收體系的研究［D］.天津：南開大學，2014.

［3］周漢城.改造集散市場建設新型再生資源回收利用體系［J］.再生資源與循環經濟，2014，7（4）:18-21.

［4］四部委關于開展電器電子產品生產者責任延伸試點工作通知［J］.再生資源與循環經濟，2015，8（7）:6.

［5］《中國再生資源回收行業發展報告（2015）》發布［J］.中國資源綜合利用，2015，33（4）:15.

［6］中國已有再生資源回收企業10多萬家［EB/OL］.2014-04-25. 新 華 網 http://news.xinhuanet.com/fortune/2014-04/25/ c_1110417063.htm.

［7］再生資源怎樣才能走出“互聯網+”的特色之路［EB/OL］.2015-06-18.中國日報網http://cnews.chinadaily.com.cn/2015-06/ 18/content_21039444.htm.

［8］歌曉.大數據落地“三道坎”與信息安全［J］.上海信息化，2013，11:82-85.

［9］蘇玉娟.大數據技術在解決民生問題中的應用［J］.中共山西省委黨校報，2015，38（1）:90-92.

［10］ 周健.大數據的特征、管理與挖掘［J］.中國市場，2015，86045:105-106.

［11］商務部等部門關于印發《再生資源回收體系建設中長期規劃（2015—2020）》的通知［J］.再生資源與循環經濟，2015，8（2）: 1-5.

Abstract:With the development and in-depth application of big data technology，the integration of big data and the industry of renewable resources has become possible.This Paper mainly talks about renewable resources recovery system，analyzes its status quo and problems.Finally，it put forward ideas，main path selections and related supporting measures concerning the development of renewable resources recycling system based on big data.

Keywords:big data；renewable resources；recovery system

（收稿日期2016-05-07）

Objective characteristics and effect evaluation of the circular transformation of the park

ZHANG Canjun
（Xintai Economic Development Zone Management Committee，Xintai 271200，China）

After many years of development and exploration，the industrial park has surpassed economic and technological development zone，industrial technology park and other traditional construction mode，developing to eco industrial park to adapt to the requirements of the green recycle development of the social economy.At present，the manifestation of the eco industrial park is manifold，but，it organizes enterprises or production unit materially using the idea of circulation economic to realize the recycling of material，energy and information on the level of symbiosis. Circular park is a complex system including many factors such as social，economy and environment.One or a few indicators used to reflect its development status and future development trend is not comprehensively and objectively. Therefore，integrating many scholars of previous research results，combined with the actual work in our country，this paper put forward typical characteristics of circular transformation and the evaluation index system of circular degree.

circular transformation of the park；objective characteristics；effect evaluation廚廢棄物資源化利用和無害化處理試點城市（區）［4］，再生資源行業回收規模持續擴大。到2020年，一個遍及全社會的布局合理、管理規范、回收模式多樣化的完善的再生資源回收體系有望形成。我國再生資源回收體系發展歷程如圖1所示。

Research on the optimization of renewable resources recovery system based on big data

LI Xuefei，ZHOU Ende，DU Xiaoyan
（School of Economics and Management，Hubei University of Automotive Technology，Shiyan 442002，China）

F124.5

A

1674-0912（2016）06-0011-04

2016-04-20）

湖北省社科聯“基層社科研究資助”項目“十堰市再生資源產業發展研究”（hbsskl15jz033）；湖北汽車工業學院2015年度“本科教學工程”（大學生創新訓練計劃項目）（SJ201549）

李雪飛（1994-），女，河北承德人，湖北汽車工業學院國際經濟與貿易專業學生。