我國一般工業固體廢棄物排放驅動因素實證分析

孫義，鄭古蕊，徐曉宇

(1.中環聯合(北京)認證中心有限公司，北京 100029；2.遼寧社會科學院，沈陽 110031；3.沈陽農業大學，沈陽 110866)

固體廢物管理與大氣、水、土壤污染防治密切相關，是整體推進環境保護工作不可或缺的重要一環。數據顯示：2018年全國200個大、中城市共產生固體廢棄物超過18億噸[1]，其中一般工業固體廢物產生量為15.5億噸，占比超過85%。統籌推進固體廢物“減量化、資源化、無害化”[2]，既是改善生態環境質量的客觀要求，又是促進工業綠色可持續發展的現實需要。

本文采用可拓展的隨機性環境影響評估模型，探尋人口、財富、技術三方面對因變量工業固體廢物排放量的影響。通過實證分析確定模型的適用性，明確自變量與因變量間的彈性系數，最后得出工業廢棄物排放的驅動因素及政策建議。

1 文獻綜述

目前，工業領域的環境研究主要集中在水、氣、聲等領域的污染治理以及工業碳排放驅動因素的分析[3]，對工業固體廢棄物排放驅動因素的研究相對薄弱。劉睿劼等[4]采用對數平均迪氏指數(LMDI)法從規模效應、技術效應、治理效應和結構效應四方面對工業固體廢棄物排放的影響因素進行了分析，其中，技術效應和治理效應是我國工業固體廢棄物減排的主要動力，結構效應隨著社會發展將起到更加重要的作用。同樣采用對數平均迪氏指數法，薛軍等[5]發現經濟規模對減排起著負向驅動作用；LI Xiaofei[6]運用回歸分析方法對工業固體廢物綜合利用能力影響因素進行了研究，結果顯示：工業固體廢棄物處理收益水平、投資水平和補貼力度對提高綜合利用能力起著積極影響。在分析模型方面，STIRPAT模型主要用于環境影響分析，可以從人口、財產、技術三個層面對自變量和因變量之間的關系進行評估，目前被廣泛應用于溫室氣體排放影響因素分析[7]。

2 驅動因素分析

2.1 方法與模型

本文選擇DIETZ等[8]提出的改進后的非線性隨機回歸(STIRPAT)模型。首先，對全國2008—2017年度工業固體廢物產生、處置量、排放量以及具有潛在影響關系的社會、經濟指標進行整理分析。然后，采用最小二乘法進行多元線性回歸來擬合模型，如共線性診斷的結果中存在自變量VIF值顯著大于10的情況，則采用嶺回歸[9]方法對模型重新進行擬合，處理后得到最終模型。

其中，I代表環境壓力，即固廢排放量，P、A、T分別代表人口因素、財富因素和技術因素。a為模型系數，上標b、c、d分別是人口、財富和技術等驅動因素的指數。e為模型誤差。下標i標明不同的觀測單元各異的模型參數。

STIRPAT模型屬于多自變量非線性隨機模型，對公式(1)兩邊同時取對數變化為公式(2)。

lnI=lna+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+lne

(2)

以lnI為因變量，lnP、lnA、lnT為自變量，lna為常數項，lne為誤差項。根據彈性系數概念，當其他因素保持不變時，固廢產生量的影響因素(P、A、T)每變化1%，將分別引起I變化b%、c%和d%。

2.2 樣本與數據

本文依托現有研究結論選取自變量，其中，二產占比代表結構效應，工業生產者購進價格指數、二產產值和從業人數代表經濟規模效應，勞動生產率和工業固廢綜合利用率代表技術效應，工業固廢處置率代表治理效應。

通過對中國2008—2017年的統計數據分析可知：全國第二產業產值由2008年的149956.6億元，增至2017年的332742.7億元，增長2.2倍，其中，二產占比由47%降至40.5%。2008年二產從業人員數量為20553萬人，2017年為21824萬人，有小幅增長。勞動生產率則由7.3億元/萬人增至15.25億元/萬人，變化顯著。如圖1所示，中國一般工業固體廢棄物產量由2008年的188770萬噸，增至2017年的331592萬噸，增加1.76倍。在排放量方面，2017年全國一般工業固體廢棄物排放量為73萬噸，與2008年的782萬噸相比，下降了90%。

圖1 2008—2017年中國一般工業固體廢棄物產量及處置情況

2.3 實證結果

通過對各項社會經濟指標與一般工業固體廢物產生量的關聯分析，本研究STIRPAT模型擬選擇變量見表1。

表1 模型中的變量描述

本研究首先對工業固廢排放量及其解釋變量進行相關性分析，結果顯示：表示工業生產者購進價格指數、工業固廢處置率與因變量的相關性不顯著，因此將二者從解釋變量中剔除。由于部分解釋變量間存在顯著相關性，使用SPSS21.0對因變量及其解釋變量進行逐步回歸分析及共線性診斷，結果發現二產產值對工業固廢排放量的影響極小，在逐步分析過程中被剔除，同時二產產值、工業固廢綜合利用率和勞動生產率均存在不同程度的共線性，為消除共線性對回歸結果的影響，本文采用嶺回歸分析方法。

根據嶺跡法取k從0到1，步長0.02，嶺跡圖輸出結果見圖2。

圖2 嶺回歸分析結果嶺跡圖

根據嶺跡法選取k值為0.3，嶺回歸模型系數見表2。

k=0.3時，各解釋變量穩定，因此當k=0.3時，R2=0.924嶺回歸方程為：

lnW=44.87-6.91lnP+8.61lnInd2-1.38lnLP

(3)

基于我國2008—2017年度數據驗證該預測模型的有效性，通過模型計算得到工業固體廢棄物排放量的方程預測值，并對工業固體廢棄物實際值與預測值應用SPSS21.0進行配對樣本T檢驗，檢驗結果顯示：p值為0.31，大于顯著性水平0.05，工業固體廢棄物預測值與實際值相關系數為0.96，說明根據得到的模型計算的我國工業固體廢棄物排放量與實際情況沒有顯著差異，方程預測效果較好。

表2 我國工業固體廢棄物STIRPAT模型的嶺回歸結果

3 模型分析結論

本文采用可拓展的隨機性環境影響評估模型及最小二乘法建立工業固體廢棄物排放量的預測方程，結果顯示：

(1)由公式(3)可知，我國2008—2017年一般工業固體廢棄物排放量的驅動因素中，產業從業人數、二產占比和勞動生產率的彈性系數分別為-6.91、8.61和-1.38，分別表示從業人員數量增加1%，排放量降低6.91%；二產占比增加1%，排放量增加8.61%；勞動生產率增加1%，排放量降低1.38%。

(2)從業人員數量反應產業發展情況，代表經濟規模效應，勞動生產率代表技術效應。從分析結果來看，二者對工業固體廢棄物排放量均起負向驅動作用，其中，從業人員數量對排放量影響更為顯著。而同樣代表技術因素的自變量工業固廢綜合利用率，因為研究期內處于下降趨勢與固廢排放量變化相反，呈現出了脫鉤狀態。

(3)二產占比代表全社會產業結構，對工業一般固體廢棄物排放量起正向驅動的作用。因此，一方面可以從調整產業結構入手，積極提高一次和三次產業比重，努力形成以服務經濟為主導的產業結構；另一方面，要加快推進以戰略性新興產業為引領，以先進制造業為支撐的新型產業體系，通過產業、產品升級減少固體廢棄物的排放。

4 結 語

固體廢物管理與大氣、水、土壤污染防治密切相關，是整體推進環境保護工作不可或缺的重要一環。2018年全國200個大、中城市共產生固體廢棄物超過18億噸，其中一般工業固體廢物產生量為15.5億噸，占比超過85%。統籌推進固體廢物“減量化、資源化、無害化”，既是改善生態環境質量的客觀要求，又是促進工業綠色可持續發展的現實需要。

根據本文以上計算結果，為減少工業固體廢物排放，本研究提出以下建議：一是企業要主動擴大規模，完善組織結構，建立從內部管理到產品生產的綠色、可循環發展體系；二是企業要重視工藝、設備的升級與改造，特別是在設計階段就要考慮固廢的回收與處置；三是全社會要積極推進固廢處置與綜合利用技術的創新與發展，加大技術研發的投入經費，加快國內外先進技術、高新材料的引進與落地。