《Journal of Environmental Management》：Environmental risk assessment and management strategies of hazardous waste from integrated circuit industry in Shanghai, China
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集成电路产业危险废物生成与风险评估研究通过整合企业调查、灰色预测模型和德尔菲-AHP框架，揭示上海半导体集群危险废物集中产生于大型制造设施，以酸类（HW34）和有机溶剂（HW06）为主，2030年量将显著增加。风险驱动因素排序为危害特性、物理状态、年废物规模、储存设施标准化率和分类合规率，制造企业风险最高且离散度低，设计企业最低，材料设备企业居中。建议采取源头减量、闭环回收、工程防护、差异化指导和数字追溯等组合措施，以平衡产能扩张与环保目标。
Jinyao Shi|Hao Yuan|Jue Dai|Jie Guan|Songsong Luo|Zhijun Wu|Zhanchen Wang|Liang Shang|Yan Ji
上海工程技术大学资源与环境工程学院，中国上海201209
摘要
集成电路（IC）产业是技术进步的基石，但其特点是化学物质使用密集且产生的废物流复杂，这带来了严重的环境风险。本研究通过整合多来源企业调查、灰色预测模型和德尔菲-层次分析（AHP）风险评估框架，评估了上海IC行业的危险废物（HW）产生和管理情况。结果显示，废物产生主要集中在少数大型设施中，以酸类和有机溶剂为主，并预测到2030年废物产生量将大幅增加。德尔菲-层次分析指出，危险特性和物理状态是最主要的风险驱动因素，其次是年废物产生量、储存设施标准化率以及分类和储存合规性。风险评分范围为1.11至2.81（平均1.81），其中27.3%的企业评分超过2.0。行业内部存在明显的分层：制造企业位于高风险端且分散度低；设计企业风险相对较低；而设备、材料、包装和测试企业的风险评分处于中等水平且差异较大。这些发现表明，仅靠程序合规性只能改善基本表现，无法完全缓解高通量生产过程中嵌入的风险。因此，建议采取一系列措施，包括源头减量、闭环化学回收、在储存和转移环节实施工程防护措施、针对不同子行业的差异化指导、建立园区级回收基础设施以及实施与风险成比例的数字化追溯体系。总体而言，这些措施为在全球领先的半导体中心之一实现废物产生增长与环境保护目标之间的平衡提供了可行路径。
引言
集成电路（IC）制造行业以化学密集型操作为特征，如晶圆制造、光刻和化学蚀刻，这些过程会产生多种危险废物，包括强矿物酸（如硫酸和氢氟酸）、有机溶剂（如丙酮和异丙醇）以及受污染的包装材料（Longoni等人，2022年；Gou等人，2024年）。这些废物往往具有腐蚀性和毒性，且难以处理至无害状态，当控制措施不足时会对生态系统和人类健康造成威胁（Bakyayita等人，2019年；Okereafor等人，2020年；Singh等人，2024年）。
在全球技术竞争日益激烈的背景下，IC行业的战略重要性持续增强，直接影响国家安全、国防能力和自主创新（Wu和Zheng，2023年）。近年来，数字经济的快速发展显著扩展了IC的应用范围，从而加速了全球技术进步和产业升级，这与人工智能、5G通信、大数据和物联网的持续进步相辅相成（R. Wang等人，2025年）。随着IC生产的扩大，废物的数量和多样性也在增加，给企业的合规性和环境风险控制带来了更大挑战。上海拥有一个高度集中的IC产业集群，涵盖设计、制造、包装和测试环节。这种集中现象加剧了区域层面的废物管理压力，需要基于证据的差异化治理措施来识别高风险企业并优先安排风险控制行动。实际上，由于工艺复杂性、废物组成、管理能力和接收方的脆弱性存在差异，不同类型企业的风险水平各不相同，因此需要企业间的比较和分层，而不仅仅是统一监管。
以往关于危险废物管理的研究涵盖了废物分类（Lin等人，2022年）、处理途径（Gu等人，2023年）和监管工具（Yan等人，2021年；Andoh等人，2025年）等方面。Kumar等人全面总结了全球危险废物的产生和组成情况，并回顾了包括预防和减少、回收和再利用（如废物转化为能源）、先进处理技术以及最终处置在内的管理策略层次结构，同时总结了与循环经济相关的重大政策、立法和国际公约（Kumar等人，2023年）。此外，当时间序列较短或信息不完整时，灰色预测模型被用来预测废物产生趋势（Ceylan等人，2020年），这在工业环境数据集中很常见。风险评估研究经常采用基于指标的框架来支持不同地点或企业之间的优先级排序（Zhang和Liu，2024年）。在这一领域，德尔菲方法常用于建立专家共识（Tuni等人，2023年），而AHP则通过成对比较并进行一致性检验来确定指标权重（Q. Liu等人，2024年）。然而，针对IC制造环境的特定证据往往分散，且企业层面的化学物质使用和相关废物流的信息并不总是以支持跨企业比较的形式存在（Yen Ting等人，2017年）。
这些研究存在一些不足，限制了区域IC集群内企业间的比较和监管优先级的确定。首先，现有文献提供的IC行业企业层面的危险废物数据集有限，缺乏将调查证据与官方记录整合的内容，这限制了企业间的可比性。其次，尽管GM(1,1)预测和德尔菲-层次分析（Delphi–AHP）风险评估方法单独使用时已较为成熟，但将它们结合应用于上海IC行业——使用GM(1,1)预测废物数量，再利用Delphi–AHP对企业风险进行分层——的研究仍较少。因此，本研究汇编了上海IC行业的多来源数据集，应用GM(1,1)预测关键废物流的近期数量，并开发了一个针对IC行业的德尔菲-层次分析指标系统，以比较不同类型企业的风险表现并确定优先的可衡量管理措施。通过将预测的废物数量与不同类型企业的风险特征联系起来，本研究实现了风险排序和区分，并有助于确定有针对性的风险控制措施的优先级。目的是为加强上海IC行业的标准化废物管理和环境风险控制提供实证基础，这对中国的整个半导体行业也有借鉴意义。
研究区域与企业调查
研究区域与企业调查
中国的IC行业表现出明显的空间聚集特征，如图1所示。长江三角洲地区（包括上海、江苏和浙江）已成为最为密集的产业中心，汇聚了大量领先的企业，涉及设计、制造、包装和测试环节。其他热点地区还包括北京-天津地区、广东的珠江三角洲以及安徽和湖南等内陆省份。
IC行业的危险废物产生状况
根据《国家危险废物名录》（中华人民共和国生态环境部，2008年），本研究基于第2.2节所述的综合数据收集，对上海某区IC制造企业产生的危险废物类型和年产生量进行了分类和量化。统计分析显示，危险废物主要集中于九个类别：废酸（HW34）、有机溶剂废物（HW06）等。
结论
本研究对上海IC行业的危险废物产生、环境风险和管理绩效进行了全面的实证评估。研究结合了多来源企业数据、GM(1,1)灰色预测模型和德尔菲-层次分析（Delphi–AHP）框架，对企业层面的风险进行了评估。结果表明，危险废物产生主要集中在少数大型制造设施中，其中以HW34和HW06为主。预测显示...
CRediT作者贡献声明
Jinyao Shi：撰写初稿、软件开发、方法论设计、概念构建。Hao Yuan：审稿与编辑、监督工作、方法论设计、概念构建。Jue Dai：数据可视化、验证工作、方法论设计、调查实施。Jie Guan：调查工作、审稿与编辑。Songsong Luo：数据整理、数据分析、方法论设计、软件开发、初稿撰写。Zhijun Wu：初稿撰写、软件开发、方法论设计、调查实施、数据分析、数据整理。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
