基于多元回歸和Logit的建筑垃圾逆物流違規行為研究

陳夢圓

(揚州大學建筑科學與工程學院，江蘇 揚州 225100)

1 引 言

隨著時代的高速發展，在建設方面有喜人成績的同時，也不可忽視在城市基礎設施不斷地修建、拆除、更新過程中，那些因建設工程無法避免而產生的大量建筑垃圾。有數據顯示，由于生產建設進入快車道，我國建筑垃圾的年產生量約為15.5億～24億t，在未來的一段時間里也會繼續保持著高速增長，約占城市垃圾總量40%的建筑垃圾正成為一個不可小覷的問題。到2020年底時，全國的建筑垃圾產量達到約26億t[1]。

目前相應的運輸方式和管理方式十清九濁，針對我國建筑垃圾處理的現狀，建筑垃圾運送過程一方面涉及運輸企業對運輸車輛的管理，另一方面相關政府部門的監管在整個管理中地位突出，所以本次研究將目光聚焦于建筑垃圾逆物流運送中存在的諸多問題。目前，我國的建筑垃圾運輸過程中，運輸車輛普遍存在泄漏散落、車輛密封不嚴、超載等“久治不愈”的問題[2]，而政府部門的監管也缺乏相應完整的體系，有待進一步地完善和提高。對于建筑垃圾運輸企業而言，一方面和建筑工地相連接，另一方面和垃圾消納場地溝通，是做好建筑垃圾資源化利用的良好載體[3]。針對這一中間環節的嚴格管理，可以在很大程度上減少因建筑垃圾帶來的社會病灶。

2 研究意義和文獻綜述

其一，理論成果的引入。較為創新地將逆物流思想與建筑垃圾運輸過程中的違規行為分析相結合。期望得出有理論價值的成果。其二，通過對“上海市建筑垃圾綜合服務監管平臺”的建筑垃圾運輸企業違規情況做統計分析，較為創新地采用多元線性回歸和有序Logit回歸兩種計量分析模型分析相關行為，以期深入研究上海市的建筑垃圾運輸管理情況，提出有利用價值的研究方向。此外，也有助于政府尋找出適合相關政策措施的監管方式，完善建筑垃圾回收體系。

目前相關研究大體分為管理方向和構建網絡兩個方向。在國內，對于建筑垃圾運輸的管理問題，吳勝利[4]認為，目前的建筑垃圾運輸法律規制的目的、義務主體、規制方式和主管部門等方面存在嚴重不足，需要加快轉型速度；楊立華等[5]學者認為，建筑垃圾需要在運輸前進行分揀，強化建筑垃圾的管理，避免建筑材料在運輸中損傷和破壞產生建筑垃圾；趙晴[1]認為，現階段對建筑垃圾運輸過程的監管以靜態為主，監管手段和監管體系均需要改進。對于構建運輸網絡的研究，蔡林[6]基于系統動力學原理，建模得出人口規模對垃圾處理系統的巨大影響；杜博[7]在理論研究的基礎上，建立了具有可行性的回收網絡模型，為在模型網絡設計這一塊的研究拓展了新思路。在國外，Ramezani等[8]在眾多相互矛盾的的目標要求下建立一個隨機多目標模型，設計一個盡可能多滿足運輸目標的物流網絡。Ko等[9]構建了混合整數非線性規劃物流模型，可以應用于優化正向物流和逆向物流的集成網絡。Cristina等[10]以巴西案例為研究重點，對有關運輸中產生損失的主要原因給予了分類建議。Han等[11]對于逆向物流的垃圾車收集線路問題，構建模型尋求運輸網絡中成本和效率的平衡點。

3 數據來源、統計性描述和計量分析模型

3.1 數據來源及說明

對于運輸企業違規情況相關的監管力度的定量實證研究可能會存在一些客觀的困難因素。一是因為真實數據往往難以記錄，獲取渠道有限，或者程序繁復，缺乏可操作性，二是因為公開的數據往往會有部分缺失或未及時記錄的情況，這給進行系統的定量分析增加了難度[12，13]。為解決描述性偏差的問題使用官方部門網站上的相關信息，可以有效提高數據的可靠性。以上海市——這一我國在建筑垃圾管理方面較為先進的城市為研究對象，通過調查具有違規行為的322家上海市建筑垃圾運輸企業作為典型案例來獲取需要的研究信息。相關數據主要來源于“上海市建筑垃圾綜合服務監管平臺”和“全國建筑市場監管公共服務平臺”，此外還通過企查查軟件收集了各個公司的基礎信息，例如成立時間、企業性質等。

3.2 數據的描述性分析

本次調查共截取了5年的時間跨度，在此期間，上海市共有322家建筑垃圾運輸企業發生了違規行為。由圖1可知，違規行為類型最多的是嚴重超載且未密閉，違規類型最少的是偷亂倒且未密閉、嚴重超載且無證運輸。在違規的類型中以嚴重超載且未密閉為主要形式，此外，偷亂倒、無證運輸、泄漏散落等違規現象較為頻繁出現。

圖1 上海市運輸企業違規情況

由圖2可知：上海市的監管部門對這些違規運輸現象的處罰方式集中在勸勉談話這一形式上，僅較少企業被勒令整改整頓。建筑垃圾在管理上的問題在從工地運往回填點的過程中就首先暴露出來，大多數違規的運輸企業都試圖依靠嚴重超載的方式減少運輸次數。

通過進一步微觀觀察，利用相關分析去研究偷亂倒行為與交通死亡事故、偷亂倒且未密閉、未密閉等共16項之間的相關關系，使用Pearson相關系數去表示相關關系的強弱情況。具體分析可知：偷亂倒與未密閉、無證運輸、成立日期、核準日期、法律訴訟共5項之間的相關關系系數值呈現出顯著性。此外，偷亂倒與交通死亡事故、偷亂倒且未密閉、經營風險、泄漏散落、企業類型、注冊資本、實繳資本、參保人數、嚴重超載、嚴重超載且無證運輸、嚴重超載且未密閉共11項之間的相關關系數值并不會呈現出顯著性(p>0.05)。

3.3 計量統計模型的構建

結合上文建立的兩個指標體系，以監管力度綜合得分Yi為因變量，建筑垃圾運輸企業行為指標體系中各指標Xj為自變量，建立多元線性回歸模型，分析建筑垃圾運輸企業行為對監管力度的影響。

多元線性回歸模型為

(1)

式中：Xij為第i年第j個評價指標；β0為回歸常數；βij為第i年第j個評價指標的偏回歸系數，表示其他因素不變時，Xij變動一個單位對變化的影響；Yi為第i家運輸企業受到的監管力度，μi為隨機擾動項，表示其他因素對Yi變化的影響。

4 實證結果檢驗

4.1 多元線性回歸結果及分析

顯然，企業特征和違規類型的部分解釋變量之間可能存在共線關系，對分析的結果會有影響。如注冊資本和實繳資本之間、 法律訴訟和經營風險之間等。

所以為了去除多重共線性的影響，且基于本次研究自變量較多，故采用逐步回歸分析法進行回歸分析，剔除無效變量[14]。分析結果表明：將企業類型、成立日期、核準日期、偷亂倒、交通死亡事故、泄漏散落、注冊資本、偷亂倒且未密閉、嚴重超載、嚴重超載且無證運輸、嚴重超載且未密閉、未密閉、無證運輸、實繳資本、參保人數、法律訴訟、經營風險作為自變量，而將監管力度的綜合得分作為因變量進行逐步回歸分析。經過模型識別，最終余下未密閉1項在模型中，由于R方值為1.000，說明未密閉可以解釋綜合得分的100.0%變化原因，而且模型有效——此時的模型通過了F檢驗(F=5 860.009，p=0.009<0.05)。模型公式為：綜合得分=1.646+ 5.776×未密閉。未密閉的回歸系數值為5.776(t=96.287，p=0.007<0.01)。總結分析可知：未密閉會對監管力度綜合得分產生顯著的正向影響關系。

表1 逐步回歸分析結果

考慮到逐步回歸本身易使模型有偏以及受離散變量的影響，可能造成結果不穩定，以上結論并不具有完全的說服力，可能與真實結果存在較大誤差。為了進一步考察其影響規律，將利用有序Logit模型進行更深層次的分析，以解釋建筑垃圾運輸企業的行為對監管力度產生影響的程度。

4.2 有序Logit回歸結果及分析

首先，為了確保對模型整體的有效性，通過SPSS分析進行模型的似然比檢驗。在檢驗中，模型檢驗的原定假設為：是否放入自變量(成立日期、參保人數、企業類型、經營風險、偷亂倒、偷亂倒且未密閉、注冊資本、實繳資本、法律訴訟、未密閉、無證運輸、泄漏散落、嚴重超載、嚴重超載且無證運輸、嚴重超載且未密閉)兩種情況時模型質量均一樣。分析顯示拒絕原假設(chi=520.586，p=0.000<0.05)，即說明本次構建模型時，放入的自變量具有有效性，證明本次模型構建有意義。

其次，從表2可知，將注冊資本、成立日期、參保人數、企業類型、經營風險、偷亂倒、偷亂倒且未密閉、實繳資本、法律訴訟、未密閉、無證運輸、泄漏散落、嚴重超載、嚴重超載且無證運輸、嚴重超載且未密閉共15項作為自變量，而將監管力度作為因變量進行有序Logit回歸分析。由表2的分析結果可得，模型的偽R2值為0.592，這意味著這15個自變量指標可以解釋監管力度59.2%的變化原因。

表2 有序Logit模型回歸結果

總結分析可知：偷亂倒、未密閉、無證運輸、泄漏散落、嚴重超載且未密閉共5項會對監管力度產生顯著的正向影響關系。但是注冊資本、成立日期、參保人數、企業類型、經營風險、偷亂倒且未密閉、實繳資本、法律訴訟、嚴重超載、嚴重超載且無證運輸并不會對監管力度產生影響關系。

5 結論及建議

通過這兩個模型的回歸分析，可以清晰地發現：對于違規運輸建筑垃圾的運輸企業而言，具體的違規行為才是影響監管力度實施的關鍵，而與本身的企業特征，例如企業類型、注冊資本，甚至累計擁有的法律訴訟案件等這樣可以窺見企業基本實力的影響要素均無關。由此可知，無論建筑垃圾運輸企業的規模大小，還是其在其他方面的違規情況多少，都對發生違規運輸這樣的行為不構成主要影響。所以，一方面建筑垃圾運輸企業需要更加規范自己的行為，減少杜絕違規行為的產生，在此基礎上，可以積極參與構建行之有效的物流網；另一方面，政府部門需要實施更能形成威懾力量的監管，與相關專家學者和建筑垃圾運輸企業合作，形成高質高效的運輸網絡，才能對建筑垃圾運輸企業及車輛在運輸過程中的規范運行起到積極的改善作用。