北京市生活垃圾产生量的预测研究

秋春童，葛新权

（北京信息科技大学经济管理学院，北京100192）

北京市生活垃圾产生量的预测研究

秋春童，葛新权

（北京信息科技大学经济管理学院，北京100192）

分析了影响北京市城市生活垃圾产生量的因素，采用多元回归分析方法建立了城市生活垃圾年产生量的预测模型。并采用该模型，对2013—2015年北京市城市生活垃圾年产生量进行了预测。结果表明，未来2年北京市城市生活垃圾产生量呈缓慢上升趋势，预计到2015年北京市城市生活垃圾产生量将达到662.4 t。

生活垃圾；多元回归；产生量；预测

近年来，随着首都城市化进程加快、消费水平的提高和消费规模的扩大，“垃圾围城”的趋势日益凸显。这直接关系到北京市经济社会可持续发展和资源节约型与环境友好型社会的建设。因此，如何科学有效地处理北京市城市生活垃圾，实现循环经济的目标，建设美丽北京已成为首都关注的热点。无论从处理城市生活垃圾的成本费用，处理过程的风险，还是处理后的收益权衡，生活垃圾的减量化都是最优选择。因此，必须重视减量化原则在城市生活垃圾处理中的重要作用[1]，而生活垃圾产生量的预测在减量化过程中有着重要作用。通过分析影响生活垃圾产生量的因素，建立回归模型，对北京市城市生活垃圾产生量进行预测。

1 北京城市生活垃圾现状

目前，北京市城市生活垃圾处理以生活垃圾分类、垃圾处理厂建设为重点，出台了相关政策措施，并取得了一定的效果。生活垃圾产生量的增长速度得到了有效的控制，但是城市生活垃圾处理集中在末端处理，而末端处理以卫生填埋为主。与焚烧相比，卫生填埋占用大量土地资源且更容易造成二次污染。国外发达国家大多使用焚烧处理垃圾，焚烧可以有效减少用地，减少细菌病毒的滋生，将有害有毒物质转化成无害无毒物质。焚烧的效率远远大于填埋。

目前北京市城市生活垃圾减量化的主体包括政府、生产企业、居民、环卫体系和废品再生体系，生活垃圾的减量离不开任何一个主体的努力。政府在生活垃圾减量化过程中所扮演的角色主要表现在两个方面，一方面是相关政策法规的制定。另一方面是政府相关部门对生活垃圾的收集、清运、处理、回收、无害化的管理。相比较国外的生产企业，我国生产企业中绿色包装企业的比重仍然很低。居民的生活垃圾分类知识和缴费意识逐渐提高。废品再生体系在逐步完善。

图1显示了北京市2003—2012年垃圾清运量，从2005年后，垃圾清运量的增长速度放缓，基本实现了无害化处理。

图1 生活垃圾产生量

2009年，北京市委市政府发布的《关于全面推进生活垃圾处理工作的意见》中明确规定了生活垃圾处理的工作思路，是以建设“生态、循环、可持续”的垃圾处理系统为宗旨，遵循循环经济的原则，着力构建统筹城乡、结构合理、技术先进的生活垃圾处理体系和政府主导、社会参与、市级统筹、属地负责的生活垃圾管理体系，实现垃圾减量化的目标。在2012年垃圾焚烧处理、生化处理和填埋比例为2∶3∶5的基础上，到2015年，这个比例将达到4∶3∶3[2]。这标志着北京市已面临城市垃圾在从无害化处理向综合处理和循环利用阶段的转变。目前大多数国家主要采用生命周期全过程分析生活垃圾减量化处理。从原材料到产品的生产和流通，以及商品的消费再到生活垃圾的清运，处理和回收整个过程都遵循生活垃圾减量化的原则。图2显示了城市生活垃圾处理的这一过程。

图2 生活垃圾处理的生命周期过程

经过10余年的努力，北京市已经建立起了较为完善的城市生活垃圾综合处理系统。该系统由垃圾回收、垃圾分类、垃圾堆肥、垃圾焚烧与垃圾填埋等环节构成。城市生活垃圾综合处理系统的建立，标志着我国城市生活垃圾处理方法的进一步成熟，为实现生活垃圾减量化、无害化以及有效回收再利用做出了巨大的贡献[3]。

文中垃圾产生量以北京市统计局的垃圾清运量年度数据为准。我国2000年以前垃圾产生量是以车吨位计量的垃圾清运量。2000年以后，垃圾的清运量是由车吨位计量转化而来的[2]。数据包含北京全市的垃圾清运量。从图1可以看出，10年来北京城市生活垃圾的产生量逐年递增，但增长幅度不大。从2009年以后基本实现了无害化处理。2009年城市生活垃圾无害化处理比率为98.2%，2010年的无害化处理率为97%，2011年为98.2%，到2012年生活垃圾的无害化处理率高达99.1%。生活垃圾无害化处理率的提高，表明我国城市生活垃圾处理体系的逐渐成熟，各参与者的主体作用日渐明显。

2 垃圾产量的影响因素分析

主要依据影响生活垃圾产生量的定量因素进行预测。目前也有许多学者和专家对城市生活垃圾产生量进行预测。比如，采用灰色预测模型预测辽宁省城市生活垃圾产生量[4]；采用多元线性回归模型预测拉萨市区生活垃圾产生量[5]。结合影响北京城市垃圾产生量的因素，采用多元线性回归模型，对北京市2013—2015年的生活垃圾产生量进行预测。多元线性回归模型是研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法，又称多元变量分析。这种方法可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响，以及各因素间的交互作用[6]。

影响城市生活垃圾产生量的因素来自多方面。比如人口数、居民的受教育水平、工资水平、经济发展水平、城市居民生活水平、餐饮业的发展程度以及环境卫生的投资。与此同时，还有不可控制的自然因素。比如暴雨、暴雪、地震等自然灾害。城镇居民的就业率会影响居民生活垃圾和企事业生活垃圾产生量[7，8]。通过线性回归分析表明垃圾产生量依赖于收入水平，高收入居民垃圾产生率比生活垃圾平均产生率高35%[9]。选取年末常住人口反映人口情况，人均GDP反映社会经济发展水平，居民消费水平和住宅使用面积反映居民生活水平。此外还有环境卫生的投资。环境卫生投资额增加，垃圾清运量和无害化处理量就会增加。因为文中选取垃圾清运量作为垃圾产生量，所以随着环境卫生投资额的增加，城市生活垃圾清运量增加，从而垃圾产生量会出现正相关关系。表1反映了影响垃圾产生因素在2003—2012年的指标值，共有5个。表2反映了垃圾产生量与这5个影响因素的相关系数。相关系数越大，说明因果关系越大。

选取的这5个变量与城市生活垃圾产生量的相关系数值都大于0.7，其中与住宅使用面积相关系数最大，达到0.949 035。

3 多元线性回归模型的建立

根据表1的数据，建立2003—2012年北京城市生活垃圾产生量预测回归模型。运用该模型可研究2003—2012年北京城市生活垃圾产生量与影响生活垃圾产生量的因素之间的关系紧密程度。其中y表示生活垃圾产生量，x1表示人均GDP，x2表示年末常住人口，x3表示居民消费水平，x4表示环境卫生投资，x5表示住宅使用面积，采用OLS法进行回归分析。通过Eviews软件得出结果见表3。

表1 2003—2012年影响北京市生活垃圾产量的因素

表2 生活垃圾产量与各影响因素的相关系数

表3 生活垃圾产生量与5因素回归分析结果

由表3结果可知，x5参数估计值的经济意义明显不合理，出现住宅使用面积与生活垃圾产生量的负相关，这表明模型存在多重共线性，对其进行检验。从Eviews软件得出的结果可知：模型的拟合优度与F值较大，拟合优度为0.988 834接近于1，F检验显著。但各参数的t检验值较小，不显著。说明各个解释变量的联合线性作用对y影响显著，但各个解释变量之间存在多重共线性，使得它们对y的独立作用不清晰，故t检验不显著[10]。

针对以上情况，对其进行逐步回归，以y为被解释变量，分别与解释变量x1，x2，x3，x4，x5构成回归模型，进行模型估计。由Eviews软件得出被解释变量y与各个给定解释变量的拟合优度并把它们从大到小进行排列，如表4所示。

表4 拟合优度

首先建立y与x5的回归模型，依次将x1，x2，x3，x4加入y与x5的回归方程，建立新的回归方程进行回归分析。当加入x1，x2，x3时，仍然存在多重共线性的问题，将x1，x2，x3舍去。对y与x4，x5进行回归分析时，没有多重共线性。通过Eviews软件得出表5结果。

表5 生活垃圾产生量与环境投资额和住宅面积回归模型分析结果

回归方程可写为：y=232.540 9+0.851 151x4+0.008 386x5，其中y表示生活垃圾的产生量，x4表示环境投资额，x5表示住宅使用面积。生活垃圾的产生量与环境卫生投资额成正比，即环境卫生投资额每增加1亿元，垃圾清运量增加0.85 t。这里的生活垃圾产生量指的是实际清运量。由于环境卫生投资额的增加，垃圾的实际清运量也在增加，实现了垃圾减量化的处理，有利于环境的改善。生活垃圾产生量与住宅使用面积成正比，住宅使用面积大，生活垃圾产生量大。城市生活垃圾产生量的住宅面积弹性为0.008 4。在显著性水平α=0.05下，得到F=80.70>F0.05（4，3）=9.117 2，所以垃圾产生量与选取的影响因素之间的线性关系是显著的。

4 生活垃圾产量的预测

根据以上的预测模型和《北京市城市总体规划（2004—2020年）》及“十二五”规划的预测和规划，北京市环境卫生投资额的增长速度为每年6%。住宅面积在2009年后的平均增长速度为3%，2012年为1%，预计未来3年平均增长速度为3%。这样，2013—2015年，3年的环境卫生投资额分别为24.9亿元，26.4亿元，28亿元；住宅使用面积分别为：46 539.5万 m2，47 470.3m2，48 419.7万m2。将2013—2015年的x4和x5值带入到回归方程中，得到3年的生活垃圾产生量分别为：644 t，653 t，662.4 t。这与北京市“十二五”期间每年垃圾减量3%的目标，即2015年北京市生活垃圾总量减少17%，每天减少约3 000 t，累计减排300万t，实现原生垃圾零填埋，生活垃圾资源化率达到55%有一定的差距。

5 结论

从模型得出的预测结果可以看出，北京城市生活垃圾产生量与“十二五”规划预计的产生量仍然有很大的差距。文中选取的生活垃圾产生量使用的是实际的清运量，这与实际产生量存在一定的差距。因为在生活垃圾产生与清运的过程中，拾荒者获得了相当大的一部分可回收循环利用的垃圾资源。从北京市生活垃圾减量化的主体来看，政府制定的相关法律法规及管理措施的法律效力和行政效力比较低，生产企业面对较高的绿色包装成本仍然选择原始的生产方式。居民的生活垃圾收费意愿和分类意识仍然不高。而废弃物的整个再生循环系统不完善，没有很好的监督约束和激励机制。在清运过程中没有进行垃圾分类，在垃圾处理过程中较多的选择混乱焚烧和卫生填埋，没有有效的循环利用可回收垃圾。

国外发达国家城市生活垃圾处理的成功经验也证明，要想真正彻底地解决城市生活垃圾处理问题,必须从可持续发展角度和遵循循环经济的原则出发,从源头控制产生量的增长,在源头实现减量化。美国早在1976年就逐渐形成了以减量化为最主要的特征的生活垃圾管理模式，实施了联邦政府为主导的国家城市生活垃圾减量化战略[11]。在《北京市城市总体规划（2004—2020年）》及“十二五规划”中也提到，至2020年，我国的生活垃圾处理以焚烧为主，垃圾填埋作为垃圾处理的最终环节，终止混合垃圾进入填埋场，提高垃圾回收的效率。因此，未来几年城市生活垃圾减量化问题仍然是我国政府和社会关注的焦点。

[1]减量化在城镇生活垃圾管理中的综合效益及优先地位[OB/OL].环卫科技网，http://w ww.cn-hw.net/htm l/32/200712/5355_2. htm l.

[2] 加快生活垃圾减量化资源化无害化进程建设“人文北京、科技北京、绿色北京”[J].城市管理与科技，2009，11(2)：15-18.

[3]北京环境卫生工程集团有限公司.清分公司调研报告—北京知识管理研究基地[OB/OL].http://km.bistu.edu.cn/new s/new s_ info.aspx?id=317.

[4]王东明，吕洪涛.基于灰色预测模型的辽宁省城市生活垃圾产生量预测[J].环境保护与循环经济，2013，33(4)：30-31，44.

[5]旦增，彭鹏.多元线性回归模型在拉萨市区生活垃圾产量预测中的应用[J].西藏科技，2013(8)：40-42.

[6]互动百科.多元分析[OB/OL].http://www.baike.com/w iki.

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[10]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2000.

[11] 鹍康晓 ，王世和.南京市居民生活垃圾调查及减量化分析[J].环境科学与管理，2009，34(2)：46-48，70.

The prediction of Beijingmunicipal household garbage outputs

QIU Chuntong，GE Xinquan
（School of Economics and Management,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100192,China）

This paper analyzed factord w hich influence the production of the household garbage outputs in Beijing and used m ultiple regression analysis m ethod to establish the garbage outputs prediction m odel and then forecasted the household garbage production in 2013-2015.Results show ed that the Beijing city life garbage outputs w ould grow slow ly in next few years.In 2015 the household garbage outputs of Beijing w ould reach 662.4 t.

household garbage;m ultip le regressions;production;forecast

X799.3

：A

：1674-0912（2014）09-0036-04

2014-05-13）

国家自然科学基金项目资助“大都市生活垃圾减量化的差别责任分析与路径研究”（71373030）；科研基地建设——北京世界城市循环经济体系协同中心（2011协同创新中心）（市级）项目资助（71F1410929）

秋春童（1990-），女，安徽六安人，硕士研究生，研究方向：垃圾处理减量化分析。