居住建筑使用阶段的废弃物量化模型研究*

李静 丁珂

(大连理工大学建设管理系，辽宁 大连 116024)

0 引言

建筑使用阶段所产生的废弃物是建筑总产废量的重要来源。由于居住建筑的装饰装修工程比较分散，呈现单家独户的特点，市民居住区域内往往会发生非法倾倒、堆积废弃物的现象，给城市市容和居住环境带来很大的压力。而废弃物管理的前提是准确量化，故有必要针对建筑使用阶段的产废量进行系统研究。

目前已有许多学者致力于建筑废弃物的研究，但大多只是针对建筑的新建阶段，例如：李景茹等[1-2]对新建工程废弃物的产出水平进行了调查分析。针对建筑的使用阶段，龚文艳[3]建立了装饰装修废弃物管理仿真模型，但缺少深入的量化研究。SUN等[4]应用单位面积产量法建立了装饰装修废弃物量化模型，系统地分析了装饰装修废弃物的产生、组成和流动，但并未重视数据获取方面的缺陷。通过总结可知：基于系统动力学的废弃物研究更侧重于降耗或成本效益方面，量化研究更多针对建筑新建阶段，而使用阶段的量化研究较为匮乏。鉴于单位面积产量法有依赖现有数据静态计算的弊端，本研究拟采用动静态结合计算——应用单位面积产量法，并辅以系统动力学和计量经济学方法建立居住建筑使用阶段的废弃物量化模型，为废弃物的减量化和资源化研究奠定基础。

1 建筑废弃物量化基础

1.1 建筑废弃物的定义

根据《城市建筑垃圾管理规定》[5]，建筑废弃物是指建设单位、施工单位新建、改建、扩建和拆除各类建筑物、构筑物、管网等及居民装饰装修房屋过程中所产生的弃土、弃料以及其他废弃物。《建筑垃圾处理技术标准》[6]定义建筑废弃物为工程渣土、工程泥浆、工程废弃物、拆除废弃物和装修废弃物等的总称。

目前，我国对装饰装修建筑废弃物并没有统一的定义。王庆超提出，装饰装修废弃物是指建设、施工单位或个人依据一定设计理念和美观规则在对各类新建、老旧房屋的室内墙体、地板、天花板等进行改造和装饰的过程中，产生的弃料、废砖瓦、废木材及其他废弃物[7]。本研究的废弃物是指根据建筑生命周期所划分的用户使用阶段中产生的建筑废弃物总和。

1.2 评价范围

居住建筑按交易次数可划分为一手房与二手房，废弃物的组成见图1。据调研结果：

(1)由于一手房初次装修涉及房屋内部结构改造等，废弃物的产出范围和水平相差较大，故将其划分至新建阶段中。

(2)初次购买二手房后，大部分家庭会选择进行大范围的装修，而在自使用的过程中并不会频繁修缮，故二手房装饰装修废弃物是总产废量的大部分来源。

图1 居住建筑使用阶段的废弃物组成图

1.3 计算方法

系统动力学(System Dynamics，SD)是以系统结构、自动控制和信息传递等为基础，吸取系统论、控制论等知识，能有效沟通自然科学和社会科学[8]。装饰装修废弃物的量化需要获取二手房需求率、一手房与二手房现存面积的动态数据，而房地产系统非常复杂，一般的量化模型不能动态地体现变量间的相互关联和制约。应用系统动力学可准确地梳理系统内外部因素的相互关系，展现内部的各种反馈回路[9]。为确定SD模型中变量的相关关系，需进一步利用计量经济学的相关知识。计量经济学是以反映事实的统计数据为依据，用计量经济数学模型的实用化或探索实证经济规律[10]，以及预测未来趋势。故在建立结构模型过程中，以样本数据为依据，应用计量经济学回归分析，再通过检验和修正确定自定义函数关系，以确保结构模型的可靠性。

2 使用阶段的废弃物量化模型

在以往研究中，许多学者直接将成交面积与单位面积废弃物产生率的乘积作为产废量[4]。但弊端是成交面积的数据获取比较困难，且该方法只能依据现有数据计算，不能实现产量预测。故本研究采用动静态结合计算，应用系统动力学获取二手房需求率、建筑面积的动态数据，再用单位面积产量法计算废弃物产量。由此，可解决数据获取困难的问题，同时实现产量的动态预测。

2.1 二手房初次装修

2.1.1 房地产系统动力学模型

(1)系统分析。使用Vensim PLE软件建立房地产市场SD模型，并将城市作为地域边界，定义时间边界为2010—2030年，仿真时间步长为一年，以2010年为基准年。该系统包括人口子系统、社会经济子系统、土地子系统、一手房需求、供给、价格子系统、二手房需求、供给、价格子系统共9个子系统。通过借鉴对市场动力机制的研究[8-11]、专家访谈、问卷调查，确定各子系统间的相关反馈机制。

(2)变量确定。基于系统分析，共选取GDP、人口、二手房需求、供给等56个变量，包括常量、辅助变量和状态变量等。

1)通过经验数据、文献[8-12]和网站确定部分政策变量和常量的取值(表1)，以及部分变量的因果关系。

2)对难以量化的函数关系，应用数据分析软件Stata对变量进行回归分析和检验，以获得可靠的因果关系。

(3)函数关系的确定。下面以“一手房价格”的计量模型为例说明变量间函数关系的确定、检验。通过文献[17-18]，确定影响商品房价格的因素主要有GDP、人口数量、人均可支配收入等变量，经多次测试与修正，将模型设定为

表1 部分变量取值表

lnY=β0+β1X1+β2X2+εt

式中，被解释变量Y为一手房价格；β0为常数项；解释变量X1代表GDP；X2代表一手房供求比；β1，β2为各解释变量所对应的系数；εt是随机扰动项。

例如：选取大连市2010—2019年的数据，基于统计数据做回归分析，应用Stata软件进行参数估计，得到结果如下

lnY=0.000 23X1-0.594 14X2+8.332 30

计量模型检验：方程的可决系数R2=0.969 4，F统计量对应的P值为0，说明方程整体回归显著；系数及常数项β0均在95%的置信区间内显著。异方差性White检验结果显示P值=0.278 9>0.05，故认为模型不存在异方差。此外，由于应用的均为时间序列数据，而大多数经济时间序列是非平稳的，为保证模型的预测功能和避免“伪回归”问题，还进行了DF检验(Dicky-Fuller Test)，确保模型可靠。

(4)SD模型的建立。基于前三步的分析，依次完善变量间关系，见图2。在此基础上，应用Vensim PLE软件建立城市房地产市场的系统动力学流图，见图3。

图2 变量间关系方程的完善步骤(截图)

图3 房地产市场系统动力学流图(截图)

2.1.2 量化模型

基于理论基础、二手房需求率的动态变化趋势，应用单位面积产量法建立二手房初次装修的废弃物量化模型，公式如下

Qi=RiSi(1-Gi)IiV(1-K)

式中，i表示第i年；Qi为二手房初次装修废弃物产量；Ri为城市人口数量；Si为城市居民人均住房面积；Gi为住房空置率；Ii为二手房年需求率，由SD模型求得；V为废弃物产生率；K为废弃物回收率。

设建筑使用寿命为n年，对每年的建筑废弃物产量汇总求和即可获得二手房初次装修共产生的废弃物总量Q′。

2.2 居住建筑二次装修

基于建立的房地产市场SD模型，选取一手房供给、二手房供给等数据指标，应用Vensim PLE软件建立居住建筑面积的存量流量图，见图4，获取一手房、二手房面积存量的动态变化。

图4 居住建筑面积存量流量图(截图)

一手房面积由一手房新增供给、拆除、转置面积决定；一手房转置与二手房拆除面积影响二手房面积。基于图3、图4的模型，在存量流量模型中输入2.1.1中的指标数据，即可获取一手房、二手房面积存量的变化。再应用单位面积产量法计算二次装修的废弃物产量，公式如下

Qij=Mij(1-Gij)PjFjVj(1-Kj)

式中，i表示年份；j表示居住建筑类型；取值为1代表一手房，取值为2代表二手房；Qij为第i年j型建筑二次装修的废弃物产量；Mij为建筑的现存面积；Gij为建筑的住房空置率；Pj为建筑的年装修频率；Fj为建筑每次装修范围；Vj为建筑废弃物的产生率；Kj为建筑废弃物的回收率。

设建筑使用寿命为n年，通过对Qij汇总求和，即可获得居住建筑二次装修的废弃物总和Q″。

2.3 模型建立

对二手房初次装修、居住建筑二次装修废弃物总量求和，得到居住建筑使用阶段的产废量Q如下

Q=Q′+Q″

2.4 模型检验

对建筑废弃物的量化是基于建立的房地产市场SD模型，为保证后续产量预测的可靠性，需对系统动力学模型进行检验。本文以2010—2018年大连市变量的实际数据为基础，应用SD模型对2019年各指标进行预测，并与实际数据进行对比，结果显示指标差距均在5%以内。以二手房销售价格变量为例，2019年模型的预测结果为13 863元/m2，实际为13 269元/m2，结果相差约为4%，能够通过模型验证。

3 案例应用——以大连市为例

3.1 变量计算及赋值

3.1.1 二手房年需求率计算

以大连市为例，搜集了2010—2019年变量的真实数据[14-16]，见表2。应用上文建立的SD模型对2010—2030年二手房需求率的变动趋势进行模拟，具体的数值变化见图5。

表2 部分指标数据

从图5可以看出，随着社会发展，收入水平、通勤位置、学区限制等都可能导致人们青睐二手房市场，由此新增二手房需求逐步增多；但随着经济快速发展，城市规划的调整与升级，一手房项目在规划定位、配套设施建设方面日趋完善，已逐步能够满足人们对于生活、教育、通勤等的需求，二手房市场将逐渐趋于平稳状态。

图5 大连市二手房需求率趋势图(截图)

3.1.2 其他变量取值

(1)废弃物产生率。王庆超[7]统计每100m2住宅约产生2.23t的装修废弃物。吴骥子等[19]统计上海每平方米住宅装修约产生0.1～0.4m2的垃圾，按1.43t折合为1m3计算，每100m2约产生14.3t的装修废弃物。据武汉行业经验[20]，每100m2约产生10t的装修废弃物。郑丽娜提出每装修100m2约产生2.685t的废弃物[21]。上海与武汉每100m2住宅装修产生10t以上的废弃物，虽然目前一线城市对住宅的大修大改可能达到这一水平，但应用到大连市显然不合适。对文献[7，21]的数据取算术平均值，获得产废量每100m2为2.458t。但此数据还将毛坯房初次装修的改造废弃物计算在内了，与评价范围不符。据统计[7]，二次装修废弃物占装修废弃物总量的23.48%，故取每100m2产废量0.577t作为一手房二次装修的计算标准。旧房屋是新房屋装修废弃物的1.4～3倍，平均为2.1倍[3]。故取其2.1倍，即每100m2产废量1.212t作为二手房二次装修的计算标准；取其3倍，即每100m2产废量1.731t作为二手房初次装修的计算标准。

(2)材料回收率。目前对装饰装修材料回收率的研究较少。王艳等[22]经过跟踪监测，装饰装修废弃物中的可回收部分约占29.8%，不可回收占49.2%。刘会友[23]提出建筑垃圾中有15%可经处置后生成再生建筑原材料。考虑到材料的成分构成和处置利用现状，综合走访和调查的结果，将一手房二次装修材料回收率的标准设为20%，二手房装修材料回收率的标准设为15%。

3.2 大连市居住建筑使用阶段废弃物产量预测

基于辽宁省、大连市2010—2019年的指标数据[14-16]，应用废弃物量化模型对大连市2010—2030年产生的装修废弃物产量进行仿真和预测，结果见图6、图7。

图6 二手房初次装修废弃物产量预测(截图)

图7 居住建筑二次装修废弃物产量预测(截图)

由图6和图7可知，大连市居住建筑使用阶段产生的废弃物总量未来将不断增长，到2030年时将达到82.15万t，其中二手房初次装修产生的废弃物总量约占总量的90%。基于此研究结果，希望能通过采取有关法律和财政政策、改善工艺、提高回收利用等措施加强建筑废弃物的减量化管理，强化人们从源头上减少废弃物排放的意识，提高建筑废弃物量化、管理工作的效率。

4 结语

居住建筑在用户使用阶段产生的废弃物来源于二手房的初次装修，以及一手房、二手房使用过程中的二次装修。从求解二手房年需求率的角度切入，梳理了二手房年需求率、居住建筑面积与系统内外部因素的相互关系，建立了房地产市场SD模型。在各变量动态求解结果的基础上，应用单位面积产量法建立了居住建筑使用阶段的废弃物量化模型，仿真和预测了近二十年大连市居住建筑使用过程中产废量的变化趋势，预测2030年时二次装修年产废量将会达到82.15万t(不包括新建工程的装修)。

借鉴其他国家经验，有效的管理政策可以为从源头上减少废弃物的产生、降低其危害做出巨大贡献。规范建筑废弃物的分类、提出新的财政政策、提高材料回收利用和增加管理规划等是建筑废弃物减量化的重要举措。以往的研究更多关注建筑废弃物的管理和资源化等方面，但本研究认为如何快速准确地量化是废弃物管理的关键，希望能引发更多行业工作者和研究者的关注，进一步提高建筑废弃物管理工作的效率，缓解城市建筑废弃物排放的压力。此外，本研究所提出的量化模型的适用范围更加广泛，未来可用于不同地区的建筑废弃物产量预测，能够为城市废弃物的量化和管理提供一定的参考。