中国电子废物循环利用空间优化

童 昕,王 涛,黄慧婷,王兆龙

中国电子废物循环利用空间优化

童 昕1*,王 涛1,黄慧婷1,王兆龙2

(1.北京大学城市与环境学院,北京 100871；2.环境保护部固体废物与化学品管理技术中心 北京 100029)

基于2014年和2015年环保部发布的省级回收数据,分析了现有传统回收体系下,各省的电子废物回收率变化,发现省级尺度电子废物的回收率呈现较大波动,这与电子废物的跨省流动有密切关系.为此,本文基于现有回收渠道的省际流动网络格局,采用网络分析中的层次聚类方法,揭示全国电子废物流动的区域化特征. 结果显示根据区域化特征重新划分市场区,可以使主要市场区的整体回收率波动明显降低,从而为制定合理的回收目标提供参考.针对这一研究结果,提出基于市场区域化特征,建立全国一体化的回收利用市场和差异化的区域性回收目标,有助于充分利用市场机制优化中国电子废物循环利用的空间格局.最后,讨论了生产者主导和处理企业主导两种治理机制对空间优化的潜在影响.

电子废物；空间优化；生产者责任延伸制；逆向物流；绿色供应链

为了有效控制电子废物非法拆解活动所造成的环境污染[1-2],我国建立了基于生产者延伸责任制度的电子废物规范处理体系[3].由此逐步将电子废物引向正规处理企业,从而有效控制污染物流向.但由于回收系统主要依赖传统回收渠道,基金补贴刺激了回收市场的竞价收购,最终也导致回收基金出现较为严重的收支不平衡.基金补贴制度面临调整[4].

在生产者责任延伸制度的设计中,回收目标的设定对于解决上述问题至关重要[5].通过制定回收目标可以预估区域回收总量以协调处理设施布局和处理能力规划.从国际经验来看,回收目标既存在时间上的动态变化,也存在区域差别.例如,日本2001年开始实施《家用电器循环利用法案》,大家电回收率按照每千人回收台数计算,2001年为83台/千人,到2010年达到峰值为218台/千人,折合成重量约从2001年的2.5kg/人增加到2010年的6.9kg/人[6].欧盟WEEE条例(Directive 2002/96/EC)一开始设定成员国各类电子废物的回收目标达到人均4Kg/a的最低标准.但在实际操作中,各国执行情况差异很大,到2015年欧盟大部分成员国都超过了这一目标,最高可达人均14kg/a[7].

我国地域辽阔,区域发展差异大,很难在全国采用统一的回收目标.但目前以省级行政单元为基础规划回收处理设施,以满足本省预期废弃量,也存在一定问题.特别是在现有市场化回收体系下,电子废物的流动受基金补贴、运输成本、再生资源市场需求等多方面因素的影响,实际流动情况与规划设想并不相符[8-9].为此,本文研究了2014年和2015年基金补贴影响下,国内不同区域的电子废物回收率变化特征,期望对回收目标的设定提供参考.

1 研究方法

1.1 回收率计算

本文中的废弃电器电子产品回收率采用每千人回收台数计算,计算公式如下:

式中:R为区域的回收率;Q为区域规范处理厂回收废电器产品总量,数据来自环保部公布的2014年和2015年电子废物规范处理报告回收量(单位:台);P为区域的人口数,数据来自中国统计年鉴.

1.2 层次聚类分析

参考Tong等[8]采用空间相互作用模型估算的中国电子废物地区间流动网络的结果,采用网络聚类的方法识别电子废物流动联系紧密的地区.空间相互作用模型主要反映在当前传统回收体系的状态下,受省级尺度电子废物产生量、处理能力,以及物流成本三方面条件约束,电子废物省际流动的空间特征.基于这一方法估算的中国省际电子废物流动网络,本文采用层次聚类分析方法识别电子废物流动联系最为紧密的区域.

层次聚类分析方法根据分类对象之间的距离远近或相似系数的大小进行分层归类,距离近或者相似系数大的分类对象在低层次合并,距离远或者相似系数小的在高层次合并[10-11].

聚类分析中,涉及到个体间距离和类簇间距离.个体间距离又可以分为相似性和差异性,其中相似性常用相似系数表征,差异性常用距离表征.类簇间距离即聚类的划分方法,在个体归并为类簇之后,涉及到个体与类簇,以及类簇与类簇之间的距离,及如何确定这一类簇的“质心”.常用的方法有最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法等.其中,最短距离法定义G与G两个类簇之间的距离为两个类簇中各样本点最小的距离,即

式中:D表示G与G之间的距离;d表示属于G类簇中的样本X和属于G类簇中的样本X之间的距离. 同理,最长距离法则定义G与G两个类簇之间的距离为两个类簇中各样本点最大的距离,中间距离法则采用两点之间的某个位置代表类簇距离.而重心法、类平均法则将类簇大小考虑在内,据此计算权重.

因此,各种类簇间距离的计算方法可以通过以下公式统一起来:

式中:、、、为参数.对于不同的类簇间距离定义,参数的取值不同[11].

本文在UCINET中采用相似性指标计算个体间距离,用加权平均距离(相似性)的方法计算类簇间距离.因最短距离和最长距离法受极端值影响较大,因此在本研究中按类簇大小加权的平均距离(或相似性)值作为类簇间距离,以表征电子废物省际流动联系的紧密程度.

1.3 线性规划

根据层次聚类分析的结果,以内部联系紧密,对外交互流动较少的川渝区为例,按地级市为单位,采用线性规划方法对区内现有处理厂的处理能力进行优化配置.川渝各地级市2014年废家电产生量空间分布数据采用刘志峰等[12]的计算方法获得的.各地级市到处理厂的运输成本采用国内某门到门货运公司提供的物流价格数据.线性优化目标为运输成本最小化,约束条件为现有处理能力条件下,完全处理川渝地区2014年产生的废弃四机一脑产品.

2 研究结果

2.1 正规处理体系下的省际回收率

在电子废物处理基金的资助下,正规处理企业与非正规部门之间形成了拆解处理与回收的分工格局.2014年正规处理厂一共回收6944万台废弃电器,全国平均回收率为50台/千人;2015年回收量达到7286万台,全国平均回收率为53台/千人,这一回收率与日本1998年刚开始尝试大家电回收的水平接近[6].图1显示了2014年和2015年各省根据实际回收量计算的回收率(每千人回收台数).这一回收率在不同省市之间存在很大的差异,最高的天津每千人回收量达到180多台.湖北、江西也在每千人100台以上.平均每千人回收50台以上的省市有北京、山西、山东、江苏、浙江、四川、湖南、广东等省.2015年各省千人回收率发生了一些变化.排名靠前的3个省市天津、湖北和江西变化不大.但河北、河南、安徽、福建都从平均每千人回收50台以下上升到50台以上.山东、山西的千人回收量则从50台以上下降到50台以下.部分省区的回收率变化剧烈,例如北京回收率从100台/千人下降到38台/千人,而河北省从33台/千人上升到62台/千人.这种变化其实是由于基金补贴的刺激下,市场竞争对电子废物的流向产生了比较大的影响.如果考虑非正式回收体系带来的跨省流动,省内指标的变化并不能完全反映该省的实际回收情况.

图1 2014年(a)和2015年(b)中国分省电子废物回收率(台/千人)

2.2 电子废物地区间流动的区域化特征

童昕等[9]采用空间相互作用模型预测了电子废物地区间流动情况,定量估算了电子废物跨省流动的基本格局.根据2017年开展的正规处理厂调研结果,证实这一模型估算结果的有效性[8].本文在此基础上,采用网络分析中的层次聚类方法对全国进行分区,将全国分为18个独立的单元(图2),其中华中区(河南、湖北、湖南、江西)、华北区(北京、天津、河北、山西、山东)、华东区(上海、江苏、浙江、安徽)、华南区(福建、广东)、川渝区(四川和重庆)占了全国回收量的95%以上.华中区的回收率最高,2014年达到76台/千人,2015年上升到85台/千人,接近日本2001年正式实施家电循环利用法时的状态.华北、华东、华南、川渝都在60台/千人上下.西部边远省区流量主要局限于省内,回收率也较低,普遍低于30台/千人.

图2 2014年(a)和2015年(b)按市场联系划分区的实际回收率(台/千人)

2017年开展的企业调研还发现,网络聚类分析得到的18区分区方案中,华北区(北京、天津、山西、河北和山东),川渝区(四川-重庆)内部流动占比都在90%以上,适合作为一个大区优化处理设施的空间布局.华东区(上海、江苏、浙江、安徽)内部流动占比77%,有较大比例流向华中区(河南、湖北、湖南、江西),导致华中区2014年千人回收率达到76台,这种联系在2015年进一步强化.

2.3 按大区处理设施优化分配:以川渝区为例

图3显示了按照上述市场区划分结果,川渝区处理设施优化分配的结果.其中各地级市废弃电器电子产品产生量根据刘志峰等[12]的计算方法估算.如果将四川和重庆作为两个不同的省级单元分别考虑,重庆存在处理能力不足的问题.而将两个省级行政单元归并为一个市场区,则可以根据总运输成本最小化的目标条件,规划各处理厂的最优处理量.5个拆解厂中,重庆、眉山和德阳的处理能力基本上达到饱和,其中重庆有26.4%的废弃量超过当地处理能力,可以流向成都或内江的处理厂.成都处理能力利用率约70%,内江的处理能力利用率达到57%.

图3 四川-重庆地级市电子废物产生量及五厂优化拆解量分配

3 讨论

2014年和2015年,在基金补贴的影响下,电子废物形成正规处理厂拆解,多元市场化渠道回收的分工格局.已有电子废物处理设施是按照省级尺度规划建设的,以满足本省处理需求为目标.国内外电子废物管理的实践证明,通过正规处理系统实现电子废物100%回收处置,在短期内并不是一个可行的目标.通过设定回收目标,逐步引导电子废物流向规范化处理渠道,是目前管理政策改革的一个重要环节.中国一方面地域广大,区域发展不平衡,不宜采用一刀切的回收目标.另一方面,电子废物的空间流动受再生资源市场需求、环境管制条件等诸多因素的影响,跨省流动比较普遍,也不宜简单按照各省回收率设定各自的回收目标.本研究揭示了基金补贴影响下,省际之间存在相对稳定的流动格局,可以作为更大区域层级回收目标设定的参考.

首先,本研究表明交通运输成本对废物流向的基本格局具有决定性的影响.这导致在基金补贴的管理机制下,我国电子废物跨省流动以邻省为主,这为处理设施的空间优化提供了现实基础.网络聚类分析方法在全国尺度和省级尺度之间识别出更加合适的区域尺度建立市场区,以便根据市场区的实际回收情况设定相应的回收目标,引导回收企业和处理企业合理布局回收网络和处理设施.

不过,在区域尺度,除了运输成本以外,再生资源市场需求的差异也会影响电子废物的流动.对比不同区域电子废物流向,发现华北区、四川-重庆区是典型的区内流动为主,适合通过区域性回收目标建立地方化回收处理市场,就能有效提高现有处理设施的利用效率.而东部地区和中部地区存在明显的电子废物区域间流动,体现了区域产业分工和产业转移的特点,即使按照上述区域划分方法,仍然不能充分反映生产区位转移和再生资源市场需求对电子废物流动的实际影响.需要更大尺度的区域协调,深化电子废物回收、拆解、循环利用和处理整个链条上的分工协作机制.

从根本上来看,利用市场机制协调电子废物流动及处理设施空间布局,需要充分发挥关键市场主体的作用.在生产者责任延伸的原则下,电子产品生产企业和规范处理厂是特别关键的市场主体.在现有基金补贴的机制下,生产者在前端承担了基金缴纳的责任.处理基金未来将根据生产者缴纳基金的实际收入情况,动态调整补贴水平.而规范处理厂经过多年摸索,在整合当地回收网络方面形成一定优势.政府通过设定合理的回收目标可以促进回收利用企业与生产企业利用市场机制达成有效协作.只有逐步将电子废物回收的逆向物流纳入生产企业的绿色供应链治理,提高回收网络的透明度,才能使这一协作机制得以持续完善.

4 结论

4.1 比较了2014年和2015年,在基金补贴下,各省电子废物规范化处理的回收率变化情况,发现省级尺度电子废物的回收率呈现较大波动,这与电子废物的跨省流动密切相关.

4.2 基于现有回收渠道的省际流动网络格局,采用网络分析中的层次聚类方法,揭示全国电子废物流动的区域化特征.结果将省级行政单元重新划分为18个市场区.其中,华北区和川渝区电子废物流动主要局限在区内,东部地区和中部地区还存在比较大的跨区流动.边缘省区电子废物流动主要局限于省内.通过重新划分市场区,主要市场区的整体回收率波动明显降低,从而为制定合理的回收目标提供参考.

4.3 通过建立全国一体化的回收利用市场和差异化的区域性回收目标,有助于充分利用市场机制,促进逆向物流中的关键市场主体协商合作,完善回收体系,提高处理设施的运行效率,从而能够持续优化中国电子废物循环利用的空间格局.

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Spatial optimization of e-waste recycling in China.

TONG Xin1*, WANG Tao1, HUANG Hui-ting1, WANG Zhao-long2

(1.College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China；2.Center of Solid Waste and Chemical Management Technology, Ministry of Environmental Protection,Beijing 100029, China)., 2018,38(10)：3868~3873

A nation-wide e-waste recycling system has been established based on planned capacity for self-sufficiency at the provincial level in China. However, due to the reliance on the informal collection network to collect waste product from consumers to the certified recycling plants, there was a mismatch between the planning intention and the real spatial pattern of e-waste flows. With data published by Ministry of Environment Protection in 2014 and 2015, we used hierarchical cluster analysis to identify the regional market blocks with intensive linkages of e-waste flows among all provinces. The result showed that (1) the collection rate was more stable at the regional level than at the provincial level; and (2) significant regional disparity existed among different regions. In conclusion, the policy implications were proposed to optimize the spatial pattern of e-waste recycling in China by addressing the potential impacts of different governance structure dominated by the producers or the recycling corporations.

e-waste；spatial optimization；extended producer responsibility；reverse logistics；green supply chain

X705

A

1000-6923(2018)10-3868-06

童 昕(1975-),女,四川成都人,副教授,博士,主要从事工业地理与工业生态学研究.发表论文60余篇.

2018-06-20

国家自然科学基金资助重点项目(41731278);国家自然科学基金自主面上项目(41271548)

* 责任作者, 副教授, tongxin@urban.pku.edu.cn