收费制度下的生活垃圾处理成本的确定

贺兴辉 行嘉盈 孟爽

随着人口数量的增多，垃圾处理的问题也越来越严重，通过查询统计年鉴，垃圾的生产规模已经超过目标额度。本文先通过查阅文献，找出影响垃圾处理成本的因素及其各指标的数据：利用因子分析，对上面的二十多个因素进行降维，得到主要影响垃圾处理的因素。即人力成本，垃圾运输成本，燃油费，焚烧处理成本，填埋成本，健康成本。然后利用多元回归分析，得到几种影响因素与垃圾处理之前的关系，y= 0.0425x₁- 0.0453x₂+0.0054x₃+0.0287X₄+0.0726X₅+0.0491x₆-19.454。

1.指标的确定

通过查阅文献，找出了影响生活垃圾处理成本的以下指标[1]：宣传教育以及激励费用，垃圾桶购置费用，人力成本，垃圾设备维护费用，燃油费，汽车总值，驾驶员人力成本，可回收物及有害垃圾的处理成，焚烧处理成本，填埋处理成本，湿垃圾处理成本，邻避效应成本，健康成本。并以深圳，西安，郑州三座城市为例，找出相应指标的具体数据。

2.基于因子分析法确定影响垃圾处理成本的主要指标

通过sPss软件求得影响宜居城市的主要指标，如下所示：

用spss对处理后的数据做KMO和Bartlett检验得到如下结果：

KMO和Bartlett的檢验

表一给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO值越接近1表示越适合做因子分析，从该图可以得到KMO的值为0.837，适合做因子分析。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值为0.000小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，因此，适合做因子分析。

3.基于多元回归分析确定垃圾处理成本与各因素之间的关系

由MATLAB进行求解，得到生活垃圾处理成本的回归方程为：

y= 0.0425x₁- 0.0453x₂+0.0054x₃+0.0287X₄+0.0726X₅+0.0491x₆-19.454

其中：

R²=0.9704，F=97.622，p=0.0000，

其结果如图1所示：

通过多元回归分析结果可以看出，生活垃圾处理成本与备因素之间的拟合度较好。通过结果可以看出，该模型的适合垃圾处理成本收费模型，具有一定的可行性和推广性。