中国固体废物资源利用在减少污染和碳排放方面的协同效益及其驱动因素

协同效应评估与驱动因素分析|固体废物资源利用|零废弃城市|时空异质性|驱动因素

　　

陈玉珠|高明|王静宇

福州大学经济与管理学院，中国福州，350116

摘要

固体废物管理是全球应对气候变化和污染的关键问题。中国正在探索改进各种类型固体废物管理的方法，以减少污染和碳排放。本研究旨在开发一种方法来衡量固体废物利用的协同效应，并确定其影响因素。建立了一个模型来评估工业废物、建筑废物和城市废物的资源利用协同效应。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）模型来确定关键因素，并通过地理和时间加权回归（GTWR）模型评估这些因素在时间和空间上的差异。结果显示，城市固体废物资源的利用在减少污染和碳排放方面具有显著效益。平均协同效应指数从2013年的1.0326增加到2022年的1.1202，表明固体废物资源利用的协同效应得到了加强。观察到明显的时空异质性，包括从东北向西南的空间分布，以及热点区域的扩张。关键驱动因素包括绿色技术创新、共同繁荣、产业结构、固体废物治理投资、能源结构转型和信息基础设施，但这些因素的影响在不同地区有所不同。产业结构、信息基础设施和共同繁荣的影响最为显著，对未来的优化至关重要。本研究为政策制定者提供了数据支持，以促进和优化中国的“零废物城市”倡议。

引言

固体废物被认为是空气污染物和温室气体的重要来源。据估计，废物行业的直接排放占全球碳排放量的大约25%（IPCC，2019年）。根据联合国环境规划署的《2024年全球废物管理展望》报告，2023年全球城市固体废物产生量达到了21亿吨，如果不采取系统干预措施，到2050年这一数字预计将激增至38亿吨，增长超过80%（世界银行，2024年）。固体废物的快速增长加剧了城市空气污染，并对世界各地的经济可持续发展目标构成了严峻挑战。特别是在废物处理过程中会释放温室气体，尤其是来自垃圾填埋场的甲烷和与焚烧相关的二氧化碳。在这种背景下，零废物概念因其减少环境污染和促进资源回收的潜力而获得了政策制定者的广泛认可。1995年，澳大利亚首都领地提出了“2010年实现零废物”的目标，这是最早的正式市级零废物政策（Zaman，2015年）。2018年，中国发布了《零废物城市》试点计划，将“零废物”纳入国家战略（GOSC，2019年）。零废物城市战略旨在鼓励减少废物产生和资源利用，减少垃圾填埋场的使用，并降低环境影响（Yang等人，2023年）。该计划强调固体废物的回收利用，与减少污染和碳排放的目标相一致，成为共同推进这两项目标的关键措施（Tian等人，2025年）。固体废物资源利用（SWRU）减少了初级资源的消耗，间接降低了采矿和冶炼等上游行业的能源使用和污染排放。此外，通过避免填埋，它直接减少了甲烷等温室气体的排放。因此，SWRU在实现污染和碳排放双重减少（COPCR）方面发挥着关键作用。

到2024年底，中国已有100多个城市启动了零废物城市试点项目，建立了综合固体废物管理系统，并将“零废物”概念融入当地低碳发展规划中。与许多主要关注城市固体废物（MSW）的国际实践不同，中国的零废物城市框架涵盖了更广泛的废物处理范围，包括农业废物（GISW）、城市固体废物（MSW）和建筑废物（CW）。这一框架被视为朝着更加全面和一体化的城市固体废物治理迈出的一步。尽管零废物城市政策最近得到了扩展，资源利用技术也取得了持续进步，但仍存在重大挑战。特别是，缺乏系统性的、针对不同废物类别的碳排放核算框架，且排放和减排效果的关键驱动因素尚未得到充分识别。这些差距限制了基于证据的规划以及根据零废物城市议程优化综合污染和碳排放路径的能力。为了解决这些问题，本研究首先从生命周期的角度全面评估了多源SWRU的COPCR。然后，提出了一个用于评估污染和碳排放减少的协作模型，确定了关键驱动因素，并探讨了它们在不同地区的影响差异。本研究的新颖之处包括：（1）首次将GISW、MSW和CW合并到一个评估框架中，比较了全国范围内的多源SWRU的COPCR；（2）使用冷点分析和标准差椭圆等方法分析COPCR的时空演变特征，扩展了对协同效益的研究；（3）应用机器学习方法（最小绝对收缩和选择算子LASSO）处理高维数据，防止过拟合并提高识别关键因素的准确性。此外，通过地理和时间加权回归（GTWR）将空间和时间信息嵌入到局部回归框架中，捕捉各种因素对协同效益的影响，为优化发展路径提供了理论基础。

本文的后续安排如下：第二部分：相关文献的系统回顾；第三部分介绍研究方法和数据来源；第四部分讨论评估结果和污染及碳排放减少效益的关键驱动因素；第五部分提出结论和建议；第六部分指出研究的局限性和未来展望。

文献综述

文献综述

近年来，关于COPCR的研究不断深入，但许多研究集中在特定污染物上。常用的方法包括系统动态建模（B. T. Xian等人，2024年）、差异中的差异（DID）（He等人，2023年）、耦合-协调分析（Chen等人，2023年）、线性规划（Zeng等人，2017年；West等人，2004年）和（可计算）一般均衡建模（Bollen和Brink，2014年）。这些研究涵盖了多个领域，包括交通运输（Wu，2011年）

核算框架

根据《中国主要城市固体废物污染防治年度报告》，2023年GISW占中国固体废物总量的40.8%（MEE，2024a）。在GISW中，尾矿、粉煤灰和煤矸石合计占比超过62.5%。CW占总量的25.8%，主要由工程土壤和拆除废物组成。MSW占总量的4.2%；无害化处理率和回收率分别为99.4%和

碳排放减少效益

首先，我们估算了2013年至2022年间中国30个省通过SWRU实现的碳排放减少效益（图2a）。2013年至2022年间，累计二氧化碳减排效益估计为1496.6亿元人民币。山东省的效益最大（85.2亿元人民币），其次是广东省（84.3亿元人民币）和河南省（77.6亿元人民币）。湖北省、江苏省、浙江省、四川省、辽宁省、广西壮族自治区、福建省、山西省、吉林省、安徽省、云南省和河北省的效益也较为显著。

结论

利用空间分析工具和地理时间加权回归（GTWR），本研究考察了SWRU带来的协同效益的时空演变和关键驱动因素。主要发现如下：

(1)

SWRU带来的协同效益随时间增加，整个样本期间的协同效应指数始终高于1.0。空间分布呈现从东北向西南的方向，中心点向东南移动，东西方向的扩散范围缩小。热点分析表明

研究局限性和未来展望

本研究有两个局限性：（1）协同效益指数未包括更广泛的环境影响，如生态毒性和资源消耗；（2）虽然模型框架具有通用性，但参数校准需要本地数据支持。未来的研究可以结合生命周期影响评估（LCIA）方法，考虑固体废物利用过程中的重金属浸出毒性、持久性有机污染物和二次污染风险，从而形成更全面的评估。

作者贡献声明

陈玉珠：撰写——初稿、软件、资源、方法论、正式分析。高明：撰写——审稿与编辑、监督、项目管理、资金筹集、概念构思。王静宇：可视化、验证、方法论、调查、正式分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家社会科学基金（项目编号22BGL181）的支持。