浙江省废旧手机废弃量研究

姜田田

摘要：文章假设浙江省废旧手机回收量的二阶随机性，并在此基础上运用浙江省不同区域或者位置上的废旧手机回收网点的回收量的空间相关性，通过各个参与者之间的相关关系建立合理的浙江省废旧手机回收组织网络，利用一系列已知网点的废旧手机回收量来预测未知网点的废旧手机回收量。通过空间统计学中的指数函数模型，分析预测结果，验证结果的可行性。为企业进行运输安排、材料准备、维修流程设计、备件拆卸、库存管理等相关活动提供支持，并为我国废旧手机废弃量测算提供新的方法和途径。

关键词：废旧手机；废弃量；克里金方法

一、引言

近日，央视的一档关于废旧手机回收的节目引起了人们关注，不少人被节目中一位专家的说法震惊：一吨废旧手机可以提炼150克左右的黄金，比世界上最优质的金矿还要高几倍（好金矿一吨也就提炼50克左右黄金）；同时，一部手机中钢铁占54%，铜铝占20%，塑料占17%，这些材料以及手机的包装材料等都是可以重复利用的。不仅如此，巨大的手机废弃量造成的环境污染也是不可小觑的，一项调查显示：全国手机用户平均两年更换一次手机，有些地区手机用户更换手机的周期远远低于两年，造成了废旧手机沉积了约10亿部，其中的铅、锌、聚氯乙烯以及溴化物经过不适当的处理都是很严重的污染物。可见，在浙江省甚至我们整个国家废旧手机的回收再利用对环境保护和资源再利用具有重要意义。

目前国内外已经有不少关于废弃产品逆向物流的研究成果，其中以电子产品居多，并从不同角度进行研究分析。Fleischmann等（2001）综合考虑正向逆向物流之间的相关关系，从而设计供应链网络中的设施和物流流动来降低物流网络成本，节约时间。王文宾等（2010）从生产者的角度研究了逆向物流网络下的回收和定价策略，发现第三方回收的零售价高于零售商回收的零售价格。熊中楷等（2011）从参与者角度研究了在政府奖励机制下的逆向物流网络中各个参与者在市场价格下的最优策略。王晓强等（2015）从生产者角度利用系统动力学研究在O2O模式下废旧手机逆向供应链中各市场因素对回收量的影响。梁雯等（2017）运用演化博弈的方法研究了在电子商务的环境下电商企业与政府以及消费者之间的利益定位和策略。此外，由于企业的多个运作环节会受到逆向物流的数量、时间、地点、信息等的不确定性的影响，因此逆向物流中回收预测的相关研究也备受关注。梁晓辉等（2009）采用卡耐基·梅陇模型并引入历史数据对2008～2012年我国主要5种电子废弃物的废弃量、再使用量、存储量、循环量和填埋量分别进行了预测，结果显示废弃电脑增长速度最快，废弃电视填埋量最大。然而这些从不同角度的研究只是考虑了在时间序列的回收预测，本文将从企业的角度构建利用空间相关性对浙江省不同废旧手机回收点的回收量进行回收测算，并利用历年浙江省真实的统计数据对该方法可行性研究，确保其有效性。

二、浙江省废旧手机废弃量计算模型建立

（一）浙江废旧手机废弃量计算模型

在浙江省中任意一个市的废旧手机回收量的预测z^（sq）可以表示成n个已知的某几个市内的回收量z（sq）的线性组合，参考文献即

■（s0）=βm+∑■■λi[βz（s1）-m]（1）

■（sq）：未知的第q个网点的废旧手机回收量；m：指定常数即浙江省各个市的废旧手机回收总量是一定的；β：表示利用RFID之后废旧手机回收的误回收率，在此，我们认定为一个常数；z（sq）：第q個网点的废旧手机回收量，在此，我们认为这是一组随机变量。

（二）变异函数

本文采用空间统计学中的变异函数来描述回收量随机变量之间的空间变异函数，用来描述浙江省内的废旧手机回收量在不同空间网点位置的空间变异成都和相关性结构，能同时描述其随机性和结构性。常见的空间变异函数有球状函数、指数函数、高斯函数等。经验证，指数函数拟合的结构方差比最大，在指数函数下，各变量之间的相关性也最强。

Y（h）=C0+C1（1-e-3h/a）（2）

Cij=Cov（si-sj）为si与sj之间的协方差值；C0：采样距离变化时引起的变异，当h=0时，Y（0）=C0：C1+C0；当回收量变异函数随着回收网点之间距离增大时，从非零值达到相对稳定的常数。本文用来反映研究区域内各个网店回收量的最大变异幅度或总变异程度。

三、浙江省废旧手机废弃量统计分析

（一）浙江省三年内废旧手机废弃量统计分析数据研究

根据浙江省2017年统计年鉴，浙江省近三年的手机社会保有量数据研究得知本文的研究对象是在一定区域内废旧手机的回收量，回收网点采用地理坐标表示。该区域内的废旧手机的总量变化不大，可以忽略不计。每个网点的废旧手机回收量是二阶随机的。任意两个网点的回收量协方差只与他们的距离有关。距离越远，关联性越小；距离越近，关联性越大。

结论一：浙江省内的各个城市同处于浙江省的行政区域，区域政策、人们的行为等等因素大致相同，具有一定的相关性。但不同城市之间相关性程度不同。参考文献的分析与假设，各回收网点的相关性长度在0.5km～100km之间，实际中回收网点距离只要在该范围内，就可以找到相应的变异值。而当相关性长度超过90km时，相关性长度会很快降低。

（二）回收量空间结构分析和预测结果

将浙江省废旧手机回收量分成两个部分，2011～2013年的数据作为训练样本，2014、2015、2016年的样本作为测试样本。用指数变异函数的克里金模型对2014、2015、2016年的回收量做预测，并用数据分析工具对预测结果实际数值进行分析评价，最终得到的结果评价表如表1所示。

结论二：偏差比和方差比偏小，协方差比偏大，表明预测结果比较好。该空间相关性的克里金方法预测浙江省的废旧手机回收量结果较理想。

四、结语

解决好废旧手机逆向物流对我们的经济发展，环境进步有很大的意义。但废旧手机逆向物流的最重要特性就是废旧产品回收量存在不确定性，废旧手机的回收量预测就显得尤为重要。本文通过建立空间相关性模型，测算浙江省废旧手机回收量，为废旧手机回收提供方法和途径。

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（作者单位：杭州电子科技大学管理学院）