基于多元回归和Logit的建筑垃圾逆物流违规行为研究

陈梦圆

(扬州大学建筑科学与工程学院，江苏 扬州 225100)

1 引 言

随着时代的高速发展，在建设方面有喜人成绩的同时，也不可忽视在城市基础设施不断地修建、拆除、更新过程中，那些因建设工程无法避免而产生的大量建筑垃圾。有数据显示，由于生产建设进入快车道，我国建筑垃圾的年产生量约为15.5亿～24亿t，在未来的一段时间里也会继续保持着高速增长，约占城市垃圾总量40%的建筑垃圾正成为一个不可小觑的问题。到2020年底时，全国的建筑垃圾产量达到约26亿t[1]。

目前相应的运输方式和管理方式十清九浊，针对我国建筑垃圾处理的现状，建筑垃圾运送过程一方面涉及运输企业对运输车辆的管理，另一方面相关政府部门的监管在整个管理中地位突出，所以本次研究将目光聚焦于建筑垃圾逆物流运送中存在的诸多问题。目前，我国的建筑垃圾运输过程中，运输车辆普遍存在泄漏散落、车辆密封不严、超载等“久治不愈”的问题[2]，而政府部门的监管也缺乏相应完整的体系，有待进一步地完善和提高。对于建筑垃圾运输企业而言，一方面和建筑工地相连接，另一方面和垃圾消纳场地沟通，是做好建筑垃圾资源化利用的良好载体[3]。针对这一中间环节的严格管理，可以在很大程度上减少因建筑垃圾带来的社会病灶。

2 研究意义和文献综述

其一，理论成果的引入。较为创新地将逆物流思想与建筑垃圾运输过程中的违规行为分析相结合。期望得出有理论价值的成果。其二，通过对“上海市建筑垃圾综合服务监管平台”的建筑垃圾运输企业违规情况做统计分析，较为创新地采用多元线性回归和有序Logit回归两种计量分析模型分析相关行为，以期深入研究上海市的建筑垃圾运输管理情况，提出有利用价值的研究方向。此外，也有助于政府寻找出适合相关政策措施的监管方式，完善建筑垃圾回收体系。

目前相关研究大体分为管理方向和构建网络两个方向。在国内，对于建筑垃圾运输的管理问题，吴胜利[4]认为，目前的建筑垃圾运输法律规制的目的、义务主体、规制方式和主管部门等方面存在严重不足，需要加快转型速度；杨立华等[5]学者认为，建筑垃圾需要在运输前进行分拣，强化建筑垃圾的管理，避免建筑材料在运输中损伤和破坏产生建筑垃圾；赵晴[1]认为，现阶段对建筑垃圾运输过程的监管以静态为主，监管手段和监管体系均需要改进。对于构建运输网络的研究，蔡林[6]基于系统动力学原理，建模得出人口规模对垃圾处理系统的巨大影响；杜博[7]在理论研究的基础上，建立了具有可行性的回收网络模型，为在模型网络设计这一块的研究拓展了新思路。在国外，Ramezani等[8]在众多相互矛盾的的目标要求下建立一个随机多目标模型，设计一个尽可能多满足运输目标的物流网络。Ko等[9]构建了混合整数非线性规划物流模型，可以应用于优化正向物流和逆向物流的集成网络。Cristina等[10]以巴西案例为研究重点，对有关运输中产生损失的主要原因给予了分类建议。Han等[11]对于逆向物流的垃圾车收集线路问题，构建模型寻求运输网络中成本和效率的平衡点。

3 数据来源、统计性描述和计量分析模型

3.1 数据来源及说明

对于运输企业违规情况相关的监管力度的定量实证研究可能会存在一些客观的困难因素。一是因为真实数据往往难以记录，获取渠道有限，或者程序繁复，缺乏可操作性，二是因为公开的数据往往会有部分缺失或未及时记录的情况，这给进行系统的定量分析增加了难度[12，13]。为解决描述性偏差的问题使用官方部门网站上的相关信息，可以有效提高数据的可靠性。以上海市——这一我国在建筑垃圾管理方面较为先进的城市为研究对象，通过调查具有违规行为的322家上海市建筑垃圾运输企业作为典型案例来获取需要的研究信息。相关数据主要来源于“上海市建筑垃圾综合服务监管平台”和“全国建筑市场监管公共服务平台”，此外还通过企查查软件收集了各个公司的基础信息，例如成立时间、企业性质等。

3.2 数据的描述性分析

本次调查共截取了5年的时间跨度，在此期间，上海市共有322家建筑垃圾运输企业发生了违规行为。由图1可知，违规行为类型最多的是严重超载且未密闭，违规类型最少的是偷乱倒且未密闭、严重超载且无证运输。在违规的类型中以严重超载且未密闭为主要形式，此外，偷乱倒、无证运输、泄漏散落等违规现象较为频繁出现。

图1 上海市运输企业违规情况

由图2可知：上海市的监管部门对这些违规运输现象的处罚方式集中在劝勉谈话这一形式上，仅较少企业被勒令整改整顿。建筑垃圾在管理上的问题在从工地运往回填点的过程中就首先暴露出来，大多数违规的运输企业都试图依靠严重超载的方式减少运输次数。

通过进一步微观观察，利用相关分析去研究偷乱倒行为与交通死亡事故、偷乱倒且未密闭、未密闭等共16项之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。具体分析可知：偷乱倒与未密闭、无证运输、成立日期、核准日期、法律诉讼共5项之间的相关关系系数值呈现出显著性。此外，偷乱倒与交通死亡事故、偷乱倒且未密闭、经营风险、泄漏散落、企业类型、注册资本、实缴资本、参保人数、严重超载、严重超载且无证运输、严重超载且未密闭共11项之间的相关关系数值并不会呈现出显著性(p>0.05)。

3.3 计量统计模型的构建

结合上文建立的两个指标体系，以监管力度综合得分Yi为因变量，建筑垃圾运输企业行为指标体系中各指标Xj为自变量，建立多元线性回归模型，分析建筑垃圾运输企业行为对监管力度的影响。

多元线性回归模型为

(1)

式中：Xij为第i年第j个评价指标；β0为回归常数；βij为第i年第j个评价指标的偏回归系数，表示其他因素不变时，Xij变动一个单位对变化的影响；Yi为第i家运输企业受到的监管力度，μi为随机扰动项，表示其他因素对Yi变化的影响。

4 实证结果检验

4.1 多元线性回归结果及分析

显然，企业特征和违规类型的部分解释变量之间可能存在共线关系，对分析的结果会有影响。如注册资本和实缴资本之间、 法律诉讼和经营风险之间等。

所以为了去除多重共线性的影响，且基于本次研究自变量较多，故采用逐步回归分析法进行回归分析，剔除无效变量[14]。分析结果表明：将企业类型、成立日期、核准日期、偷乱倒、交通死亡事故、泄漏散落、注册资本、偷乱倒且未密闭、严重超载、严重超载且无证运输、严重超载且未密闭、未密闭、无证运输、实缴资本、参保人数、法律诉讼、经营风险作为自变量，而将监管力度的综合得分作为因变量进行逐步回归分析。经过模型识别，最终余下未密闭1项在模型中，由于R方值为1.000，说明未密闭可以解释综合得分的100.0%变化原因，而且模型有效——此时的模型通过了F检验(F=5 860.009，p=0.009<0.05)。模型公式为：综合得分=1.646+ 5.776×未密闭。未密闭的回归系数值为5.776(t=96.287，p=0.007<0.01)。总结分析可知：未密闭会对监管力度综合得分产生显著的正向影响关系。

表1 逐步回归分析结果

考虑到逐步回归本身易使模型有偏以及受离散变量的影响，可能造成结果不稳定，以上结论并不具有完全的说服力，可能与真实结果存在较大误差。为了进一步考察其影响规律，将利用有序Logit模型进行更深层次的分析，以解释建筑垃圾运输企业的行为对监管力度产生影响的程度。

4.2 有序Logit回归结果及分析

首先，为了确保对模型整体的有效性，通过SPSS分析进行模型的似然比检验。在检验中，模型检验的原定假设为：是否放入自变量(成立日期、参保人数、企业类型、经营风险、偷乱倒、偷乱倒且未密闭、注册资本、实缴资本、法律诉讼、未密闭、无证运输、泄漏散落、严重超载、严重超载且无证运输、严重超载且未密闭)两种情况时模型质量均一样。分析显示拒绝原假设(chi=520.586，p=0.000<0.05)，即说明本次构建模型时，放入的自变量具有有效性，证明本次模型构建有意义。

其次，从表2可知，将注册资本、成立日期、参保人数、企业类型、经营风险、偷乱倒、偷乱倒且未密闭、实缴资本、法律诉讼、未密闭、无证运输、泄漏散落、严重超载、严重超载且无证运输、严重超载且未密闭共15项作为自变量，而将监管力度作为因变量进行有序Logit回归分析。由表2的分析结果可得，模型的伪R2值为0.592，这意味着这15个自变量指标可以解释监管力度59.2%的变化原因。

表2 有序Logit模型回归结果

总结分析可知：偷乱倒、未密闭、无证运输、泄漏散落、严重超载且未密闭共5项会对监管力度产生显著的正向影响关系。但是注册资本、成立日期、参保人数、企业类型、经营风险、偷乱倒且未密闭、实缴资本、法律诉讼、严重超载、严重超载且无证运输并不会对监管力度产生影响关系。

5 结论及建议

通过这两个模型的回归分析，可以清晰地发现：对于违规运输建筑垃圾的运输企业而言，具体的违规行为才是影响监管力度实施的关键，而与本身的企业特征，例如企业类型、注册资本，甚至累计拥有的法律诉讼案件等这样可以窥见企业基本实力的影响要素均无关。由此可知，无论建筑垃圾运输企业的规模大小，还是其在其他方面的违规情况多少，都对发生违规运输这样的行为不构成主要影响。所以，一方面建筑垃圾运输企业需要更加规范自己的行为，减少杜绝违规行为的产生，在此基础上，可以积极参与构建行之有效的物流网；另一方面，政府部门需要实施更能形成威慑力量的监管，与相关专家学者和建筑垃圾运输企业合作，形成高质高效的运输网络，才能对建筑垃圾运输企业及车辆在运输过程中的规范运行起到积极的改善作用。