山西废钢再生利用影响因素及资源化潜力评估

冯琳，袁进,*，何泓，邓天陆

1.太原理工大学环境科学与工程学院

2.山西科城能源环境创新研究院

山西省作为资源型区域，蕴含丰富的矿产资源，其中煤矿、铝土矿、铁矿石储量最多。2020年，山西省铁矿石储量占全国的10%以上[1]，多年来钢材产量在全国各省份中稳居第5，具有较好的钢铁产业基础。作为钢铁工业的废物与再生资源回收的主要品种，废钢在山西省的产量也逐年增加。自2006年以来，山西省陆续出台了《山西省人民政府关于印发山西省建设资源节约型社会行动纲要的通知（晋政发〔2006〕50 号）》等一系列涵盖废钢行业的宏观政策，旨在鼓励中小型回收企业扩大经营范围，提高转炉废钢利用量，建立规范有序的再生资源循环利用体系。因此，积极探索搭建废钢回收利用体系，形成稳定、高效、规范的回收再利用渠道具有重要的现实意义。由于山西省缺乏对废钢再生利用行业的针对性支持政策，循环体系建设缓慢，建立高效有序的废钢循环体制、提高废钢回收率及利用水平是亟需解决的现实问题。

近年来，学术界研究多聚焦于碳中和背景下中国钢铁行业的低碳发展探索。废钢循环利用是钢铁行业的低碳行动之一，因此废钢供应量是制约钢铁行业低碳发展的一个关键条件[2-3]。邢奕等[4]认为废钢作为电炉短流程炼钢工艺的主要原材料具有较高的利用价值；张燕华等[5]为研究废钢再制造行业碳交易机制的影响，建立了废钢再制造供应链优化模型；刘琳等[6]对废钢资源循环再利用过程中存在的污染问题进行研究，为中国废钢产业的可持续发展提出建议；孙婧雅[7]通过剖析日本废钢的产生、消费和管理模式，指出中国废钢产业发展方向。在方法上，汪鹏等[8]运用了复合Gompertz 模型的广义Logistic 模型，对中国人均钢铁存储量进行长期预测；卜庆才等[9]采用钢铁产品生命周期铁流图对未来中国粗钢产量达峰后的废钢资源量进行了预测。

现有研究在内容上多侧重于国家层面的战略分析，缺乏省域层面的特色化研究以及微观层面的影响因素识别与资源化潜力评估；方法上多运用单一的预测模型进行分析，缺乏系统性的全面考量，将多个方法结合进行综合评估的文献较少。因此，笔者基于省域层面，从山西省废钢再生利用影响因素的角度为钢铁工业绿色低碳发展拓展了视角；同时，综合运用系统动力学、灰色预测模型及生命周期法，对山西省废钢资源化利用潜力进行探讨，进而提出山西省废钢再生利用行业发展与升级的建议。

1 研究方法及数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 PEST 模型确定指标变量

PEST（political、economic、social、technological）模型由英国学者Aguilar[10]首次提出，该模型将影响组织系统的各类因素分为政治、经济、社会和技术4 个维度进行归纳，从而帮助系统分析影响其发展的关键性因素。废钢铁可以被无限次地循环使用，其再生利用的影响因素众多，而该模型中的四维分析涵盖内容广，适用于在本文中确定2005—2020年山西省废钢再生利用的影响因素。因此，以PEST模型为基础，以闫启平等[11-20]的研究文献为参考，秉持全面性、科学性与数据可获得性的原则，总结出了影响废钢再生利用的指标变量15 个（表1）。

1.1.2 主成分分析法提取影响因素

运用主成分分析法（PCA）找出山西省废钢再生利用中的主要因素和各因素间的相互关系[21]。具体计算步骤：1）原始数据标准化处理；2）计算样本相关矩阵R；3）计算矩阵特征值、方差贡献率、累计贡献率；4）确定主成分。计算公式如下：

式中：Xij为废钢再生利用影响因素指标层中第i年在第j项指标的测度值；Yij为经无量纲化处理后的废钢再生利用影响因素各年度值；设有n个样本，每个样本有p个变量，R为p维样本相关矩阵；Sij为指标层中第i年在第j项指标的样本方差；a1,···,aj为令|R-λ|=0时得到的单位矩阵，根据单位矩阵计算出矩阵特征值，从而确定主成分。

1.1.3 资源化潜力综合研究

1.1.3.1 系统动力学仿真模拟

系统动力学是从系统工程的角度出发进行综合仿真模拟预测的模型，被广泛应用于产业研究、环境生态等领域，具体研究步骤：1）明确系统边界，识别各子系统变量；2）明确并画出系统各因素间的因果关系图；3）构建揭示各变量间关系的存量流量模型；4）进行仿真模拟；5）进行模型有效性检验[22]。

1.1.3.2 灰色预测模型

灰色预测模型是通过微分方程发现数列发展趋势，从而对信息无法明确的研究对象进行数学分析的方法[23-24]，其具体模型构建如下。

设M(0)为非负序列，其表达式为：

式中：M(0)为原始数据序列，由m(0)(1),···,m(0)(n)n个数据元素构成，本文依次用山西省2005—2020年的粗钢及钢材产量构建原始数据序列，进而预测山西省粗钢及钢材产量。

对M(0)做累加，可以得到：

式中：M(1)为累加生成数据序列；u为从1 开始的自然数，最大取值为n。

对M(1)做紧邻均值处理，可以得到：

式中：Z(1)为滑动平均值序列；m(1)(k)为M(1)序列中的数据元素，k为从1 开始的自然数，最大取值为n-1。

则GM（1，1）的灰色微分方程模型为：

式中：b、c为待解系数，采用最小二乘法确定。

最小二乘法估计参数序列满足为：

式中：W为累加生成矩阵；P为数据向量。

通过b、c确定灰色预测模型为：

将预测模型计算得到的结果通过累减，求得模型的预测值：

计算实际数据与模拟数据的相对残差进行预测值检验，公式如下：

式中ε(k)为相对残差。当|ε(k)|≤0.1，则认为模型达到较高要求；当0.1＜|ε(k)|＜0.2，则认为模型达到一般要求；否则，模型未达到要求[25]。

1.1.3.3 生命周期法

参考贾逸卿等[26]的预测方式对山西省废钢资源量进行估算，公式如下：

式中：QF为山西省废钢资源量，万t；QCG为当年粗钢产量，万t；VZF为自产废钢收得率，%；QTG为T年前的钢材表观消费量，万t；VJF为折旧废钢收得率，%；QGC为当年钢材产量，万t；VGF为加工废钢收得率，%。

1.2 数据来源

数据来源于《中国钢铁工业年鉴》《中国统计年鉴》《山西省统计年鉴》，以及工业和信息化部网站（https://www.miit.gov.cn/gxsj/tjfx/yclgy/gt/index.html）等。其中，政策环境下的低碳发展要求这一指标较难量化，因此以政策背景为基础，利用经验系数对其进行量化评估。社会环境下的报废汽车量测算以汽车使用年限15年为依据[27]，选取1995—2005年山西省新注册民用汽车数量进行推算。经济环境下的各类产品价格市场随时间变化而上下波动，故采用平均值进行估计；对于其他缺失数据的年份采用插值法补全数据。在钢铁产品生命周期法计算中，各参数取值情况说明如下：1）自产废钢的收得率(VZF)。随着钢铁企业生产工艺和技术的不断更新，自产废钢收得率逐年下降。而近几年来，由于钢铁生产工艺未见大幅改善，因此从厂内废钢产生率（厂内废钢产量/粗钢产量）来看，2004—2018年VZF稳定在4.0%～5.5%[28]，未来的参考值为3.5%～4.5%[26]。2）钢铁制品平均寿命(T)。据中国钢铁工业协会统计，中国钢铁制品的平均使用寿命为20～27 a，故选T为17～26 a[28]。3）T年前的钢材表观消费量(QTG)。山西省是钢铁消费的小省，估计该省T年前的钢材表观消费量为当年钢材产量的60%。4）折旧废钢收得率(VJF)。根据山西省废钢回收现状，以发达国家老旧废钢产生量经验公式为依托，设定为该省17年前钢材产量的45%～50%。5）加工废钢收得率(VGF)。即钢材制造过程中产生的废钢，目前中国VGF平均为5%[26]。

2 结果与分析

2.1 主成分分析

应用相关SPSS 统计分析软件对山西省废钢再生利用各指标层数据进行标准化处理后，使用KMO-Bartlett 球形检验计算各变量的相关性，结果显示：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验统计量为0.675，说明各变量间信息的重叠程度较高，适合采用主成分分析法；Bartlett球形检验中，自由度为105，显著性为0.0，拒绝各变量的独立假设，主成分分析法的适用性检验成立[29]。根据软件计算得到运算结果如表2、表3 所示。

表2 主成分提取分析Table 2 Principal component extraction analysis

通常方差贡献率表示各指标包含信息占总信息的比例。由表2 可以看出，前3 个成分所对应的特征值和方差贡献率相对较大，因此共计提取了3 个关键因子，其特征值依次为9.6、2.7、1.3；3 个关键因子的累计方差贡献率为90.7%，大于85%，可认为这3 个主成分基本能够反映出原有指标所携带的信息，从而将初步选定的15 个指标降维，得到3 个新指标，故将影响山西省废钢铁再生利用的因素归结为3 个主成分。

由表3 可知，X2（符合废钢加工行业准入门槛的山西省企业数量）、X7（山西省生铁产量）、X11（废弃资源利用业研究与试验发展人员数量）、X14（钢铁冶炼压延行业企业有效发明专利数量）、X15（废弃资源综合利用业科技投入）在第一主成分上有较高载荷系数，这些指标均与废钢加工企业科技创新能力及其发展水平有关，因此可将影响山西省废钢再生利用的第一主成分归纳为废钢加工企业综合实力；X1（废钢加工行业增值税退税比例）、X3（低碳发展要求）、X8（山西省钢材产量）、X9（山西省粗钢产量）、X10（山西省建筑业房屋竣工面积）、X13（钢铁冶炼压延行业研究与试验发展经费投入）在第二主成分上有较高的载荷系数，这些指标均与废钢加工利用行业政策环境有关，故将第二主成分归纳为行业政策环境；X4（铁矿石价格）、X5（废钢价格）、X6（钢坯价格）、X12（山西省报废汽车量）在第三主成分上有较高载荷系数，这些指标均与废钢加工行业市场环境有关，因此可将第三主成分归纳为行业市场环境。综上，废钢加工利用企业综合实力是山西省废钢再生利用的最大影响因素；行业政策环境与行业市场环境是次要影响因素。

2.2 资源化潜力评估

2.2.1 系统动力学仿真模拟

对山西省废钢再生利用影响因素进行主成分分析，为构建系统动力学仿真模型提供了依据。本文从社会、经济、人口、产业结构出发，将各系统内因素间相互作用的反馈回路构成一个整体，作为山西省废钢资源量研究的系统边界；将2005—2020年作为历史模拟时间，2021—2035年作为模拟预测时间，时间步长为1年，建立存量流量图（图1）。

为了验证模型预测值的有效性与准确性，选取GDP、人口数量、粗钢产量、钢材产量作为检验对象进行模型历史性检验（表4）。由表4 可以看出，在2005—2020年间的各指标仿真值与历史值误差绝对值均保持在10%以内，即仿真模型是有效的。

除基准情景外，本文选取企业综合实力、政策环境、行业市场3 个因子作为调控变量，比较分析3 个变量对山西省废钢资源量的影响程度。通过调整变量取值，获得4 个情景（表5）。其中，将企业综合实力、政策环境及行业市场均提升30%作为综合优质发展情景。

表5 各情景分析参数取值Table 5 Value for each scenario analysis parameter

各情景仿真模拟结果如图2 所示。基准情景下，2025年、2030年和2035年山西省内废钢资源利用量分别为1 388.73 万、1 759.70 万、2 174.37 万t；情景1 设定为企业综合实力提升30%，该情境下2035年山西省废钢资源量增至2 432.05 万t；《山西省“十四五”工业资源综合利用发展规划》中指出，鼓励大型钢铁、有色金属等企业与再生资源加工企业合作，建设一体化大型废钢、废有色金属等绿色加工配送中心，因此将政策环境提升30%模拟情景2，该情境下山西省废钢资源量较基准情景的增量略低于情景1；根据主成分分析结果，行业市场环境是影响废钢再生利用的因素之一，因此设定情景3，该情境下山西省废钢资源量略高于基准情景；情景4 山西省废钢资源量较基准情景的增量最多，2035年该数值增至2 651.52 万t。综上，系统动力学仿真模拟结果与主成分分析得到的结论基本一致，废钢加工利用企业综合实力对废钢资源量的影响最大，其次为行业政策环境与行业市场环境，当3 个因素同时提高时，山西省废钢资源化潜力将大幅增加。

图2 各情境下山西省废钢资源化潜力发展趋势Fig.2 Development trend of scrap steel resource potential in Shanxi Province under various scenarios

2.2.2 灰色预测模型及生命周期法评估

根据GM（1,1）预测公式〔式(12)、式(13)〕，首先计算出山西省2005—2020年的粗钢产量及钢材产量预测值，运用式(14)进行残差检验，结果显示模拟值与实际值的相对残差均小于0.2，即GM（1,1）模型可以有效预测山西省粗钢及钢材产量，预测精度及结果符合统计学要求[24]。预测结果表明：“十四五”期间，山西省粗钢产量与钢材产量均逐年增长。其中，粗钢产量由2021年的6 755.69 万t 增至2025年9 073.86 万t；钢材产量由2021年的6 606.17 万t增至2025年的8 913.34 万t。在实际研究中，产量受钢铁行业降碳减污治理现状及国家相关政策导向影响较大，因此需要借助行业整体发展趋势对灰色预测模型得出的理论产量进行修正。2021年，在国家产量同比不增目标、能耗双控和限电政策影响下，我国粗钢产量累计已呈负增长，在“双碳”目标约束背景下，钢铁行业压产量将持续推进[29]。考虑到中国经济增速放缓、社会铁资源积累的增加，预计未来国内粗钢产量将呈现缓慢下降趋势，总产量不超过10 亿t[30-31]。结合国家钢铁行业发展趋势，本文将2025年作为山西省粗钢及钢材实际产量达峰年份，2025—2035年粗钢及钢材产量见顶回落，维持低速负增长，预计产量在6 500～8 000 万t。

运用钢铁产品生命周期法预测出山西省废钢资源利用量将在2021—2031年呈现波动上升趋势，2031年后有所下降但总体将趋于稳定(图3)。2025年、2030年和2035年山西省内废钢资源利用量分别为1 371.91 万、1 982.30 万和1 992.88 万t。其中，社会回收废钢分别为1 008.96 万、1 667.41 万和1 727.29 万t，占废钢资源量的比例波动上升，分别为73.54%、84.11% 和86.67%。社会回收废钢受17年前钢材产量的影响较大，2008年山西省钢材产量较2007年有所下降，2015—2017年山西省钢材产量较2014年亦有所下降，因此预测2025年及2032—2034年山西省社会回收废钢量相较前一年出现短暂下降；企业自产废钢受当年粗钢产量影响较大，2025—2035年，粗钢产量见顶回落，因此企业自产废钢量变化幅度不大。

图3 山西省废钢资源化潜力预测Fig.3 Prediction of resource utilization potential of scrap steel in Shanxi Province

2.2.3 资源化潜力综合评估结果

综合上述2 种方法的预测结果对山西省主要年份废钢资源量进行评估（表6），2 种预测方法结果相近，长期趋势相同，山西省废钢资源化潜力较大，2020—2030年废钢资源量呈现上升趋势，2030—2035年废钢资源量增势逐渐放缓，到2035年约为2 000 万t。

表6 主要年份山西省废钢资源量综合预测结果Table 6 Comprehensive forecast results of scrap steel resources in Shanxi Province in major years 万t

3 结论与启示

3.1 结论

（1）废钢加工利用企业综合实力在山西省废钢再生利用行业的发展中起主导作用，行业政策环境与行业市场环境也在一定程度上影响行业发展。目前山西省废钢再生利用参与者主要有私人废钢回收点、废钢贸易公司和专业废钢加工商，大型废钢回收企业较少，由此导致山西省符合废钢加工行业准入门槛的企业数量不多，企业创新能力不足，规范化发展难度较大，根据系统动力学仿真模拟结果，若企业综合实力较基准水平提升30%，山西省废钢资源化利用水平将出现大幅提升；此外，对政策主体而言，由于山西省奖补政策力度较小，且再生资源产业利润微薄，导致企业资金不足，影响企业综合实力的提升；对行业市场而言，废钢回收价格受生铁价格与钢坯价格影响，因此要充分发挥市场调节作用，坚持以市场为导向。

（2）山西省废钢资源化潜力巨大。由预测结果可以看出，山西省废钢资源利用量在2021—2030年呈现快速增加趋势；在2030年后趋于稳定，2035年约为2 000 万t。其中，在粗钢产量和钢材消费量逐步达到稳态的情况下，山西省自产废钢和加工废钢产量相对稳定，而社会回收废钢量占山西省废钢资源利用量的比例呈现波动上升趋势，预计社会回收废钢将成为未来山西省废钢资源化利用的主要来源，到2035年山西省社会回收废钢将占全省废钢资源总量的85%以上。

3.2 政策启示

（1）培育规范化、大型化的废钢回收利用企业是山西省废钢铁行业的未来发展方向。针对山西省目前废钢利用率低、符合废钢加工行业准入门槛企业数量较少的现状，应在新一轮产能置换中推广短流程炼钢工艺，鼓励废钢加工企业规模化扩张与经营，对标国际一流，重点培育龙头企业，提高废钢回收综合服务能力和行业组织化程度，加强从业人员培训；充分发挥龙头企业标杆引领作用，推动废钢再生利用体系构建，大幅提升产业集中度和协同发展能力。《山西省“十四五”工业资源综合利用发展规划》指出，山西省“十四五”期间的一大重点任务是加强再生资源规范化利用，鼓励大型钢铁、有色金属等企业与再生资源加工企业合作，建设一体化大型废钢铁、废有色金属等绿色加工配送中心。推动长治、晋城、临汾、运城、太原等地区废钢产业回收、加工、处置等流程规范化、一体化发展，加大对吕梁、晋中等地区支持力度，推进废钢综合利用产业规模化、现代化，提高集约化加工经营水平和废钢加工质量，促进废钢资源的高效合理利用。从长远来看，“双碳”背景下山西省废钢资源化利用的发展具有较好的政策支持。

（2）推动废钢再生利用行业创新化发展。山西省废钢资源化潜力较大，在《吕梁市空气质量巩固提升2022年行动计划》中指出了鼓励长流程钢铁企业通过就地改造转型发展电弧炉短流程炼钢这一重点任务，将推动以废钢作为钢铁冶炼原材料的工序发展。但是，废钢加工利用企业的科技创新能力不足以支撑持续上升的废钢资源量。《山西省“十四五”工业资源综合利用发展规划》首次指出，围绕再生资源分拣加工、高价值废旧物资精细化拆解等重点领域，突破一批智能制造关键技术。鼓励有能力的大型龙头企业或第三方机构建设行业互联网大数据平台，推动上下游信息共享、资源共享、利益共赢，是未来发展的一大趋势。

（3）山西省未来废钢再生利用行业长期向好，社会回收废钢数量逐渐增加。需要加强市场监管力度，落实废钢回收及加工利用的企业或个体责任，打击不正规回收企业，取缔非法经营回收及加工利用企业，引导废钢铁回收市场良性发展。