深圳市生活垃圾处理社会总成本分析

王丹，万旭

（1.吉林建筑大学城建学院基础科学部；2.吉林建筑大学城建学院市政与环境工程学院，吉林长春130114）

深圳市生活垃圾处理社会总成本分析

王丹1，万旭2

（1.吉林建筑大学城建学院基础科学部；2.吉林建筑大学城建学院市政与环境工程学院，吉林长春130114）

建立深圳市垃圾处理的社会总成本模型.利用SPSS软件对数据进行分析，得出深圳市生活垃圾清运量的多元线性回归模型.基于该模型预测出2017年深圳市垃圾清运量，计算出几种垃圾处理模式下当前及未来10年的处理成本，并给出不同情况下选用垃圾处理模式的方案.

多元线性回归分析；因子分析；SPSS；MATLAB

1 问题的提出及假设

改革开放后，随着深圳市的经济快速发展，常住人口的大量增加，垃圾处理问题也随之而来.垃圾处理过程中的运输成本、土地成本为政府带来了很大的经济负担，同时垃圾的不同处理方法也能为我们带来一定的经济收益.如何在保护环境的前提下实现垃圾处理社会总成本利益最大化是各级政府较为关注的问题.

本文建立并求解了以下问题的数学模型，对模型的结论做出了合理分析和解释.

⑴根据历年的垃圾清运量，预测未来几年的深圳市垃圾清运量.以此为基础，建立深圳市垃圾处理总的社会成本的数学模型.

⑵给出深圳市垃圾处理分类制度模式.问题数据来自2017年深圳杯数学建模竞赛C题.

根据模型简化求解的需求，本文提出以下假设：⑴假设人员工资固定不变为Y元/天；

⑵假设近几年深圳市人口、GDP不会发生无法预测的变化；

⑶假设在垃圾运输过程中，没有任何垃圾的掉落.

2 城市垃圾处理社会总成本的数学模型

2.1 城市垃圾处理社会总成本的数学模型

城市垃圾处理社会总成本与固定成本、可变成本及垃圾处理总收益D的关系为

其中固定成本包括每日的人员工资及土地成本Z，

可变成本N由垃圾车用油的总成本J、垃圾收运成本M、垃圾收集成本A及垃圾处理总成本B总构成

2.2 垃圾处理社会成本各项因素敏感度分析

影响垃圾处理社会成本的不确定因素有：垃圾车用油的总成本、垃圾收运成本、垃圾收集成本、垃圾处理总成本、垃圾处理总收益.

以城市垃圾处理社会总成本为分析指标，选取其不确定因素的变化百分率为±10%.

由公式计算出灵敏度系数.由灵敏度分析得出垃圾处理成本为最敏感因素.

3 深圳市未来几年垃圾清运量预测模型

利用SPSS软件对附件中2000-2009年深圳市生活垃圾清运量及其影响因素数据进行回归分析，得到深圳市生活垃圾清运量预测的回归模型.

表1 模型拟合度分析

由SPSS模型拟合度分析结果（表1）可得出，99.4%的预测可以用这个模型来预测.

表2 模型显著性分析

由表2可看出Sig=0.0000.005，说明该模型非常显著，可信.所以深圳市生活垃圾清运量预测可采用多元线性回归模型.

深圳市生活垃圾清运量的多元线性回归模型为

由SPSS软件分析出回归标准化残差的标准P-P图可看出预测值偏离实际值程度较小，即预测值与实际值误差较小，故模型可用.

表3 模型系数分析

4 深圳市垃圾分类模式

为了设计深圳生活垃圾分类制度建设的优选模式，根据相关资料，研究分析各类垃圾含水量对成本效益的影响.对深圳市各垃圾处理设施，历年的物理组成数据与总含水量进行对比，通过因子分析达到分析目的.

利用SPSS软件进行因子分析.由相关性检验矩阵可知变量间具有相关性.

表4 KMO和Bartlett的检验

由表4可知KMO值小于0.7，Bartlet球形度检验，Sig.＜0.001.变量之间存在相关性，可以进行因子分析.

解释的总方差中成分1和2的特征值大于1.他们合计能解释71.034%的方差.所以我们可以提取1和2作为主成分，其余成分包含的信息较少，故舍去.

通过成分得分系数分析成分一的厨余垃圾与含水率成正相关，因此厨余垃圾单独分为一类.

成分三的金属、玻璃与含水率的负相关很高，分别为0.522、0.490，因此金属与玻璃分为一类.

而其他各类垃圾队含水率影响不大，因此分为一类.

综上所述，深圳市垃圾处理分类模式为：⑴厨余垃圾，⑵金属与玻璃，⑶其他.

〔1〕2017年“深圳杯”数学建模挑战赛C题.http://m2ct.org

〔2〕武松,潘发明,等.SPSS统计分析大全[M].北京：清华大学出版社，2014.

〔3〕荣婷婷,任苒.关于我国特大城市生活垃圾处理的思考-以北京为例[J].宏观经济研究，2015（09）：144-150.

〔4〕王芮.中国城市生活垃圾分类处理政策研究[D].中国海洋大学，2015.6.

X705；X224.5

A

1673-260X（2017）11-0111-02

2017-09-28