中國電子廢物循環利用空間優化

童 昕,王 濤,黃慧婷,王兆龍

中國電子廢物循環利用空間優化

童 昕1*,王 濤1,黃慧婷1,王兆龍2

(1.北京大學城市與環境學院,北京 100871；2.環境保護部固體廢物與化學品管理技術中心 北京 100029)

基于2014年和2015年環保部發布的省級回收數據,分析了現有傳統回收體系下,各省的電子廢物回收率變化,發現省級尺度電子廢物的回收率呈現較大波動,這與電子廢物的跨省流動有密切關系.為此,本文基于現有回收渠道的省際流動網絡格局,采用網絡分析中的層次聚類方法,揭示全國電子廢物流動的區域化特征. 結果顯示根據區域化特征重新劃分市場區,可以使主要市場區的整體回收率波動明顯降低,從而為制定合理的回收目標提供參考.針對這一研究結果,提出基于市場區域化特征,建立全國一體化的回收利用市場和差異化的區域性回收目標,有助于充分利用市場機制優化中國電子廢物循環利用的空間格局.最后,討論了生產者主導和處理企業主導兩種治理機制對空間優化的潛在影響.

電子廢物；空間優化；生產者責任延伸制；逆向物流；綠色供應鏈

為了有效控制電子廢物非法拆解活動所造成的環境污染[1-2],我國建立了基于生產者延伸責任制度的電子廢物規范處理體系[3].由此逐步將電子廢物引向正規處理企業,從而有效控制污染物流向.但由于回收系統主要依賴傳統回收渠道,基金補貼刺激了回收市場的競價收購,最終也導致回收基金出現較為嚴重的收支不平衡.基金補貼制度面臨調整[4].

在生產者責任延伸制度的設計中,回收目標的設定對于解決上述問題至關重要[5].通過制定回收目標可以預估區域回收總量以協調處理設施布局和處理能力規劃.從國際經驗來看,回收目標既存在時間上的動態變化,也存在區域差別.例如,日本2001年開始實施《家用電器循環利用法案》,大家電回收率按照每千人回收臺數計算,2001年為83臺/千人,到2010年達到峰值為218臺/千人,折合成重量約從2001年的2.5kg/人增加到2010年的6.9kg/人[6].歐盟WEEE條例(Directive 2002/96/EC)一開始設定成員國各類電子廢物的回收目標達到人均4Kg/a的最低標準.但在實際操作中,各國執行情況差異很大,到2015年歐盟大部分成員國都超過了這一目標,最高可達人均14kg/a[7].

我國地域遼闊,區域發展差異大,很難在全國采用統一的回收目標.但目前以省級行政單元為基礎規劃回收處理設施,以滿足本省預期廢棄量,也存在一定問題.特別是在現有市場化回收體系下,電子廢物的流動受基金補貼、運輸成本、再生資源市場需求等多方面因素的影響,實際流動情況與規劃設想并不相符[8-9].為此,本文研究了2014年和2015年基金補貼影響下,國內不同區域的電子廢物回收率變化特征,期望對回收目標的設定提供參考.

1 研究方法

1.1 回收率計算

本文中的廢棄電器電子產品回收率采用每千人回收臺數計算,計算公式如下:

式中:R為區域的回收率;Q為區域規范處理廠回收廢電器產品總量,數據來自環保部公布的2014年和2015年電子廢物規范處理報告回收量(單位:臺);P為區域的人口數,數據來自中國統計年鑒.

1.2 層次聚類分析

參考Tong等[8]采用空間相互作用模型估算的中國電子廢物地區間流動網絡的結果,采用網絡聚類的方法識別電子廢物流動聯系緊密的地區.空間相互作用模型主要反映在當前傳統回收體系的狀態下,受省級尺度電子廢物產生量、處理能力,以及物流成本三方面條件約束,電子廢物省際流動的空間特征.基于這一方法估算的中國省際電子廢物流動網絡,本文采用層次聚類分析方法識別電子廢物流動聯系最為緊密的區域.

層次聚類分析方法根據分類對象之間的距離遠近或相似系數的大小進行分層歸類,距離近或者相似系數大的分類對象在低層次合并,距離遠或者相似系數小的在高層次合并[10-11].

聚類分析中,涉及到個體間距離和類簇間距離.個體間距離又可以分為相似性和差異性,其中相似性常用相似系數表征,差異性常用距離表征.類簇間距離即聚類的劃分方法,在個體歸并為類簇之后,涉及到個體與類簇,以及類簇與類簇之間的距離,及如何確定這一類簇的“質心”.常用的方法有最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、類平均法、可變類平均法等.其中,最短距離法定義G與G兩個類簇之間的距離為兩個類簇中各樣本點最小的距離,即

式中:D表示G與G之間的距離;d表示屬于G類簇中的樣本X和屬于G類簇中的樣本X之間的距離. 同理,最長距離法則定義G與G兩個類簇之間的距離為兩個類簇中各樣本點最大的距離,中間距離法則采用兩點之間的某個位置代表類簇距離.而重心法、類平均法則將類簇大小考慮在內,據此計算權重.

因此,各種類簇間距離的計算方法可以通過以下公式統一起來:

式中:、、、為參數.對于不同的類簇間距離定義,參數的取值不同[11].

本文在UCINET中采用相似性指標計算個體間距離,用加權平均距離(相似性)的方法計算類簇間距離.因最短距離和最長距離法受極端值影響較大,因此在本研究中按類簇大小加權的平均距離(或相似性)值作為類簇間距離,以表征電子廢物省際流動聯系的緊密程度.

1.3 線性規劃

根據層次聚類分析的結果,以內部聯系緊密,對外交互流動較少的川渝區為例,按地級市為單位,采用線性規劃方法對區內現有處理廠的處理能力進行優化配置.川渝各地級市2014年廢家電產生量空間分布數據采用劉志峰等[12]的計算方法獲得的.各地級市到處理廠的運輸成本采用國內某門到門貨運公司提供的物流價格數據.線性優化目標為運輸成本最小化,約束條件為現有處理能力條件下,完全處理川渝地區2014年產生的廢棄四機一腦產品.

2 研究結果

2.1 正規處理體系下的省際回收率

在電子廢物處理基金的資助下,正規處理企業與非正規部門之間形成了拆解處理與回收的分工格局.2014年正規處理廠一共回收6944萬臺廢棄電器,全國平均回收率為50臺/千人;2015年回收量達到7286萬臺,全國平均回收率為53臺/千人,這一回收率與日本1998年剛開始嘗試大家電回收的水平接近[6].圖1顯示了2014年和2015年各省根據實際回收量計算的回收率(每千人回收臺數).這一回收率在不同省市之間存在很大的差異,最高的天津每千人回收量達到180多臺.湖北、江西也在每千人100臺以上.平均每千人回收50臺以上的省市有北京、山西、山東、江蘇、浙江、四川、湖南、廣東等省.2015年各省千人回收率發生了一些變化.排名靠前的3個省市天津、湖北和江西變化不大.但河北、河南、安徽、福建都從平均每千人回收50臺以下上升到50臺以上.山東、山西的千人回收量則從50臺以上下降到50臺以下.部分省區的回收率變化劇烈,例如北京回收率從100臺/千人下降到38臺/千人,而河北省從33臺/千人上升到62臺/千人.這種變化其實是由于基金補貼的刺激下,市場競爭對電子廢物的流向產生了比較大的影響.如果考慮非正式回收體系帶來的跨省流動,省內指標的變化并不能完全反映該省的實際回收情況.

圖1 2014年(a)和2015年(b)中國分省電子廢物回收率(臺/千人)

2.2 電子廢物地區間流動的區域化特征

童昕等[9]采用空間相互作用模型預測了電子廢物地區間流動情況,定量估算了電子廢物跨省流動的基本格局.根據2017年開展的正規處理廠調研結果,證實這一模型估算結果的有效性[8].本文在此基礎上,采用網絡分析中的層次聚類方法對全國進行分區,將全國分為18個獨立的單元(圖2),其中華中區(河南、湖北、湖南、江西)、華北區(北京、天津、河北、山西、山東)、華東區(上海、江蘇、浙江、安徽)、華南區(福建、廣東)、川渝區(四川和重慶)占了全國回收量的95%以上.華中區的回收率最高,2014年達到76臺/千人,2015年上升到85臺/千人,接近日本2001年正式實施家電循環利用法時的狀態.華北、華東、華南、川渝都在60臺/千人上下.西部邊遠省區流量主要局限于省內,回收率也較低,普遍低于30臺/千人.

圖2 2014年(a)和2015年(b)按市場聯系劃分區的實際回收率(臺/千人)

2017年開展的企業調研還發現,網絡聚類分析得到的18區分區方案中,華北區(北京、天津、山西、河北和山東),川渝區(四川-重慶)內部流動占比都在90%以上,適合作為一個大區優化處理設施的空間布局.華東區(上海、江蘇、浙江、安徽)內部流動占比77%,有較大比例流向華中區(河南、湖北、湖南、江西),導致華中區2014年千人回收率達到76臺,這種聯系在2015年進一步強化.

2.3 按大區處理設施優化分配:以川渝區為例

圖3顯示了按照上述市場區劃分結果,川渝區處理設施優化分配的結果.其中各地級市廢棄電器電子產品產生量根據劉志峰等[12]的計算方法估算.如果將四川和重慶作為兩個不同的省級單元分別考慮,重慶存在處理能力不足的問題.而將兩個省級行政單元歸并為一個市場區,則可以根據總運輸成本最小化的目標條件,規劃各處理廠的最優處理量.5個拆解廠中,重慶、眉山和德陽的處理能力基本上達到飽和,其中重慶有26.4%的廢棄量超過當地處理能力,可以流向成都或內江的處理廠.成都處理能力利用率約70%,內江的處理能力利用率達到57%.

圖3 四川-重慶地級市電子廢物產生量及五廠優化拆解量分配

3 討論

2014年和2015年,在基金補貼的影響下,電子廢物形成正規處理廠拆解,多元市場化渠道回收的分工格局.已有電子廢物處理設施是按照省級尺度規劃建設的,以滿足本省處理需求為目標.國內外電子廢物管理的實踐證明,通過正規處理系統實現電子廢物100%回收處置,在短期內并不是一個可行的目標.通過設定回收目標,逐步引導電子廢物流向規范化處理渠道,是目前管理政策改革的一個重要環節.中國一方面地域廣大,區域發展不平衡,不宜采用一刀切的回收目標.另一方面,電子廢物的空間流動受再生資源市場需求、環境管制條件等諸多因素的影響,跨省流動比較普遍,也不宜簡單按照各省回收率設定各自的回收目標.本研究揭示了基金補貼影響下,省際之間存在相對穩定的流動格局,可以作為更大區域層級回收目標設定的參考.

首先,本研究表明交通運輸成本對廢物流向的基本格局具有決定性的影響.這導致在基金補貼的管理機制下,我國電子廢物跨省流動以鄰省為主,這為處理設施的空間優化提供了現實基礎.網絡聚類分析方法在全國尺度和省級尺度之間識別出更加合適的區域尺度建立市場區,以便根據市場區的實際回收情況設定相應的回收目標,引導回收企業和處理企業合理布局回收網絡和處理設施.

不過,在區域尺度,除了運輸成本以外,再生資源市場需求的差異也會影響電子廢物的流動.對比不同區域電子廢物流向,發現華北區、四川-重慶區是典型的區內流動為主,適合通過區域性回收目標建立地方化回收處理市場,就能有效提高現有處理設施的利用效率.而東部地區和中部地區存在明顯的電子廢物區域間流動,體現了區域產業分工和產業轉移的特點,即使按照上述區域劃分方法,仍然不能充分反映生產區位轉移和再生資源市場需求對電子廢物流動的實際影響.需要更大尺度的區域協調,深化電子廢物回收、拆解、循環利用和處理整個鏈條上的分工協作機制.

從根本上來看,利用市場機制協調電子廢物流動及處理設施空間布局,需要充分發揮關鍵市場主體的作用.在生產者責任延伸的原則下,電子產品生產企業和規范處理廠是特別關鍵的市場主體.在現有基金補貼的機制下,生產者在前端承擔了基金繳納的責任.處理基金未來將根據生產者繳納基金的實際收入情況,動態調整補貼水平.而規范處理廠經過多年摸索,在整合當地回收網絡方面形成一定優勢.政府通過設定合理的回收目標可以促進回收利用企業與生產企業利用市場機制達成有效協作.只有逐步將電子廢物回收的逆向物流納入生產企業的綠色供應鏈治理,提高回收網絡的透明度,才能使這一協作機制得以持續完善.

4 結論

4.1 比較了2014年和2015年,在基金補貼下,各省電子廢物規范化處理的回收率變化情況,發現省級尺度電子廢物的回收率呈現較大波動,這與電子廢物的跨省流動密切相關.

4.2 基于現有回收渠道的省際流動網絡格局,采用網絡分析中的層次聚類方法,揭示全國電子廢物流動的區域化特征.結果將省級行政單元重新劃分為18個市場區.其中,華北區和川渝區電子廢物流動主要局限在區內,東部地區和中部地區還存在比較大的跨區流動.邊緣省區電子廢物流動主要局限于省內.通過重新劃分市場區,主要市場區的整體回收率波動明顯降低,從而為制定合理的回收目標提供參考.

4.3 通過建立全國一體化的回收利用市場和差異化的區域性回收目標,有助于充分利用市場機制,促進逆向物流中的關鍵市場主體協商合作,完善回收體系,提高處理設施的運行效率,從而能夠持續優化中國電子廢物循環利用的空間格局.

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[7] Eurostat, Waste statistics - electrical and electronic equipment [EB/ OL]. 2017:http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/ Waste_statistics_-_electrical_and_electronic_equipment.

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[9] Tong X, Wang T, Chen Y, et al. Towards an inclusive circular economy: Quantifying the spatial flows of e-waste through the informal sector in China [J]. Resources, Conservation and Recycling, 2017.

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Spatial optimization of e-waste recycling in China.

TONG Xin1*, WANG Tao1, HUANG Hui-ting1, WANG Zhao-long2

(1.College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China；2.Center of Solid Waste and Chemical Management Technology, Ministry of Environmental Protection,Beijing 100029, China)., 2018,38(10)：3868~3873

A nation-wide e-waste recycling system has been established based on planned capacity for self-sufficiency at the provincial level in China. However, due to the reliance on the informal collection network to collect waste product from consumers to the certified recycling plants, there was a mismatch between the planning intention and the real spatial pattern of e-waste flows. With data published by Ministry of Environment Protection in 2014 and 2015, we used hierarchical cluster analysis to identify the regional market blocks with intensive linkages of e-waste flows among all provinces. The result showed that (1) the collection rate was more stable at the regional level than at the provincial level; and (2) significant regional disparity existed among different regions. In conclusion, the policy implications were proposed to optimize the spatial pattern of e-waste recycling in China by addressing the potential impacts of different governance structure dominated by the producers or the recycling corporations.

e-waste；spatial optimization；extended producer responsibility；reverse logistics；green supply chain

X705

A

1000-6923(2018)10-3868-06

童 昕(1975-),女,四川成都人,副教授,博士,主要從事工業地理與工業生態學研究.發表論文60余篇.

2018-06-20

國家自然科學基金資助重點項目(41731278);國家自然科學基金自主面上項目(41271548)

* 責任作者, 副教授, tongxin@urban.pku.edu.cn