江蘇省城市生活垃圾產(chǎn)生量的影響因素分析

姜麗蘭

（河海大學(xué)公共管理學(xué)院人口研究所，江蘇 南京 211100）

江蘇省城市生活垃圾產(chǎn)生量的影響因素分析

姜麗蘭

（河海大學(xué)公共管理學(xué)院人口研究所，江蘇 南京 211100）

根據(jù)2005—2014年江蘇省生活垃圾清運(yùn)量及各影響因素的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了回歸分析模型，分析江蘇省垃圾產(chǎn)生量的影響因素。得出相關(guān)性最顯著的為地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）＞城鎮(zhèn)居民人均可支配收入＞城鎮(zhèn)化率，且隨著3者的上升，城市垃圾產(chǎn)生量呈正相關(guān)。

城市生活垃圾；產(chǎn)生量；影響因素；回歸分析

1 江蘇省生活垃圾產(chǎn)生量影響因素

1.1 影響因素的選擇

就城市生活垃圾產(chǎn)生量影響因素的分析，向盛斌在1998年通過關(guān)聯(lián)分析和灰色系統(tǒng)理論建立模型，得出城市人口、城市煤氣普及率等是影響城市生活垃圾產(chǎn)生量的主要因素［1］；周翠紅等在2003年采用逐步降元回歸分析方法預(yù)測垃圾產(chǎn)生量，認(rèn)為非農(nóng)業(yè)人口和供暖采暖面積等是主要影響因素［2］；徐禮來等在2013年運(yùn)用路徑分析的方法，得出其關(guān)鍵性影響因素是城市規(guī)模［3］。

筆者以可操作性和代表性為前提條件，除去個人和社會等不可控的因素，從與城市生活垃圾產(chǎn)生密不可分的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市居民生活水平、城市發(fā)展水平、能源資源4個方面入手，選取相應(yīng)的影響因素指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)方面選取了地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP），生活水平上選取了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，城市發(fā)展水平則選取了城鎮(zhèn)化率、建成區(qū)面積、常住人口3個指標(biāo)，能源資源方面選取了生活能源消費(fèi)總量和城鎮(zhèn)居民生活用電量2個指標(biāo)。

1.2 影響因素的確定

為了證明選取的指標(biāo)都具有可靠性，運(yùn)用Spss17.0軟件［4］將各類影響因素指標(biāo)與垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行了相關(guān)分析（見表1），顯著性水平sig=0.000，即P=0.01的水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)都高達(dá)0.9以上。因此江蘇省垃圾產(chǎn)生量與各影響因素的關(guān)系符合正態(tài)分布規(guī)律，可以進(jìn)行回歸分析。

表1 垃圾產(chǎn)生量與影響因素的相關(guān)關(guān)系

2 回歸模型的建立及分析

2.1 回歸方程的建立

多層次回歸模型的建立可以對比并得出最優(yōu)回歸模型。在建立一、二及三次回歸模型時，為了方便計算和建模，將相應(yīng)影響因素數(shù)據(jù)指標(biāo)的單位擴(kuò)大。根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，3次建模，其擬合優(yōu)度的對比如表3所示，其中，常住人口的二次和三次方程以及城鎮(zhèn)化率的三次方程的變量被剔除，建模不成功。可以看出，建成區(qū)面積的一次和三次方程擬合優(yōu)度相同且高于二次方程，但低于0.8；生活能源消費(fèi)總量和生活用電量的一次方程擬合優(yōu)度最高，但低于0.9；GDP、人均可支配收入及城鎮(zhèn)化率的二次方程擬合優(yōu)度最高，回歸系數(shù)顯著，方程的可靠性強(qiáng)。

表2 2005—2014年江蘇省生活垃圾產(chǎn)生量與各影響因素指標(biāo)

表3 垃圾產(chǎn)生量與各影響因素建模的擬合優(yōu)度

最終得出具有顯著相關(guān)性的3個影響因素，即GDP、人均可支配收入和城鎮(zhèn)化率與垃圾產(chǎn)生量的最優(yōu)回歸模型（見表4）。

表4 GDP、人均可支配收入和城鎮(zhèn)化率與垃圾產(chǎn)生量的最優(yōu)回歸方程

2.2 回歸方程的分析

建成區(qū)面積和常住人口的最優(yōu)擬合優(yōu)度在所有的影響因素中處于最低，表明其對垃圾產(chǎn)生量的影響作用也低于其他影響因素；生活能源消費(fèi)總量和生活用電量的最優(yōu)擬合優(yōu)度接近0.9，對垃圾的產(chǎn)生具有較大的影響力；GDP、城鎮(zhèn)居民可支配收入和城鎮(zhèn)化率的擬合優(yōu)度均超過0.9，可以看出其對垃圾產(chǎn)生量的影響順序的大小，即GDP＞城鎮(zhèn)居民可支配收入＞城鎮(zhèn)化率。

分析GDP、城鎮(zhèn)居民可支配收入和城鎮(zhèn)化率的最優(yōu)模型對垃圾產(chǎn)生量的影響力度，根據(jù)3個一元二次回歸方程，分別以3個影響因素指標(biāo)作為自變量，生活垃圾的產(chǎn)生量作為因變量進(jìn)行曲線回歸模擬分析，結(jié)果見圖1～3。

圖1 2005—2014年江蘇省GDP與垃圾產(chǎn)生量的回歸分析

圖2 2005—2014年江蘇省人均可支配收入與垃圾產(chǎn)生量的回歸分析

圖3 2005—2014年江蘇省城鎮(zhèn)化率與垃圾產(chǎn)生量的回歸分析

從圖1中可以看出，GDP與城市生活垃圾產(chǎn)生量存在正相關(guān)關(guān)系，垃圾產(chǎn)生量會隨著GDP的升高而升高。江蘇省“十三五”規(guī)劃中提出，2020年地區(qū)生產(chǎn)總值以底線6.5%的速度增長，平均增速設(shè)定為7.5%，帶入回歸方程Y=9.249X2+ 28.801X+750.924，可以計算出，當(dāng)2020年GDP增加到10.05×104億元時，垃圾產(chǎn)生量為1.97× 107t，表明在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，城市生活垃圾的產(chǎn)生量會由于GDP的增長而居高不下。

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與城市生活垃圾產(chǎn)生量呈正相關(guān)，如圖2所示。人民生活水平的提高會刺激消費(fèi)，拉動經(jīng)濟(jì)，但在購買商品、消耗食物的同時也會給城市帶來附屬品，即產(chǎn)生的垃圾。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對垃圾產(chǎn)生量具有顯著的正向推動作用。

城鎮(zhèn)化率與垃圾產(chǎn)生量相關(guān)分析如圖3所示，城鎮(zhèn)化率從50%開始，呈現(xiàn)出垃圾產(chǎn)生量隨著城鎮(zhèn)化率升高而升高的趨勢。人類的生活活動必然會導(dǎo)致垃圾的產(chǎn)生，城鎮(zhèn)化的發(fā)展，城鎮(zhèn)人口的增加對城市生活垃圾產(chǎn)生量的影響不容小覷。

3 結(jié)論

1）地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率是影響城市生活垃圾產(chǎn)生的最重要內(nèi)在因素。隨著江蘇省“十三五”規(guī)劃的提出，未來5 a，3者的高速增長勢必會引起垃圾產(chǎn)生量的大幅度上升。因此，做好應(yīng)急機(jī)制顯得刻不容緩，從源頭上控制垃圾產(chǎn)生量，過程中提高垃圾處理效率，體系上優(yōu)化垃圾處理機(jī)制，維持城市生態(tài)平衡、改善城市環(huán)境衛(wèi)生才能與城市經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展相得益彰。

2）代表城市發(fā)展水平的城鎮(zhèn)化率、建成區(qū)面積、常住人口這3個指標(biāo)中，只有城鎮(zhèn)化率和垃圾產(chǎn)生量存在0.9以上的相關(guān)關(guān)系。建成區(qū)面積和常住人口在城市發(fā)展水平中代表著城市規(guī)模，可見城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大并不是導(dǎo)致垃圾產(chǎn)生量升高的最直接因素。

3）從選取的生活能源消費(fèi)總量和城鎮(zhèn)居民生活用電量2個指標(biāo)的回歸分析可得，城鎮(zhèn)居民的能源資源消耗量是影響垃圾產(chǎn)生量的潛在因素。經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展以及城鎮(zhèn)化率的提高也會加重城鎮(zhèn)各種資源消耗的負(fù)擔(dān)，通過宣傳、經(jīng)濟(jì)等一系列手段提高人們的節(jié)約意識是間接降低垃圾產(chǎn)生量的有效途徑。

［1］向盛斌.城市居民生活垃圾影響因素分析及產(chǎn)量預(yù)測［J］.環(huán)境衛(wèi)生工程，1998，6（1）：7-12.

［2］周翠紅，路邁西，吳文偉，等.北京市城市生活垃圾產(chǎn)量預(yù)測［J］.中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報，2003，32（2）：169-172.

［3］徐禮來，閆禎，崔勝輝.城市生活垃圾產(chǎn)量影響因素的路徑分析：以廈門市為例［J］.環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2013，33（4）：1181-1185.

［4］何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2007.

Influencing Factors on Municipal Solid Waste Production in Jiangsu Province

Jiang Lilan
（School of Public Administration，Hohai University，Nanjing Jiangsu 211100）

The regression analysismodel wasconstructed based on the data of municipal solid waste removal amount and the influencing factors from 2005 to 2014 in Jiangsu province.The factors of waste production were analyzed.The degree of correlation was ranged as the gross regional domestic product＞the per capita disposable income of urban residents＞urbanization rate and they were positively correlated with the production ofmunicipal solid waste.

municipal solid waste；production；influencing factors；regression analysis

X705

B

1005-8206（2017）01-0048-03

姜麗蘭（1991—），碩士研究生，研究方向為人口社會學(xué)。

2016-07-29