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        中國固體廢物資源利用在減少污染和碳排放方面的協同效益及其驅動因素

        《Journal of Environmental Management》:The synergy benefits and drivers of pollution and carbon reductions from solid waste resource utilization in China

        【字體: 時間:2026年02月28日 來源:Journal of Environmental Management 8.4

        編輯推薦:

          協同效應評估與驅動因素分析|固體廢物資源利用|零廢棄城市|時空異質性|驅動因素

          
        陳玉珠|高明|王靜宇
        福州大學經濟與管理學院,中國福州,350116

        摘要

        固體廢物管理是全球應對氣候變化和污染的關鍵問題。中國正在探索改進各種類型固體廢物管理的方法,以減少污染和碳排放。本研究旨在開發一種方法來衡量固體廢物利用的協同效應,并確定其影響因素。建立了一個模型來評估工業廢物、建筑廢物和城市廢物的資源利用協同效應。使用最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)模型來確定關鍵因素,并通過地理和時間加權回歸(GTWR)模型評估這些因素在時間和空間上的差異。結果顯示,城市固體廢物資源的利用在減少污染和碳排放方面具有顯著效益。平均協同效應指數從2013年的1.0326增加到2022年的1.1202,表明固體廢物資源利用的協同效應得到了加強。觀察到明顯的時空異質性,包括從東北向西南的空間分布,以及熱點區域的擴張。關鍵驅動因素包括綠色技術創新、共同繁榮、產業結構、固體廢物治理投資、能源結構轉型和信息基礎設施,但這些因素的影響在不同地區有所不同。產業結構、信息基礎設施和共同繁榮的影響最為顯著,對未來的優化至關重要。本研究為政策制定者提供了數據支持,以促進和優化中國的“零廢物城市”倡議。

        引言

        固體廢物被認為是空氣污染物和溫室氣體的重要來源。據估計,廢物行業的直接排放占全球碳排放量的大約25%(IPCC,2019年)。根據聯合國環境規劃署的《2024年全球廢物管理展望》報告,2023年全球城市固體廢物產生量達到了21億噸,如果不采取系統干預措施,到2050年這一數字預計將激增至38億噸,增長超過80%(世界銀行,2024年)。固體廢物的快速增長加劇了城市空氣污染,并對世界各地的經濟可持續發展目標構成了嚴峻挑戰。特別是在廢物處理過程中會釋放溫室氣體,尤其是來自垃圾填埋場的甲烷和與焚燒相關的二氧化碳。在這種背景下,零廢物概念因其減少環境污染和促進資源回收的潛力而獲得了政策制定者的廣泛認可。1995年,澳大利亞首都領地提出了“2010年實現零廢物”的目標,這是最早的正式市級零廢物政策(Zaman,2015年)。2018年,中國發布了《零廢物城市》試點計劃,將“零廢物”納入國家戰略(GOSC,2019年)。零廢物城市戰略旨在鼓勵減少廢物產生和資源利用,減少垃圾填埋場的使用,并降低環境影響(Yang等人,2023年)。該計劃強調固體廢物的回收利用,與減少污染和碳排放的目標相一致,成為共同推進這兩項目標的關鍵措施(Tian等人,2025年)。固體廢物資源利用(SWRU)減少了初級資源的消耗,間接降低了采礦和冶煉等上游行業的能源使用和污染排放。此外,通過避免填埋,它直接減少了甲烷等溫室氣體的排放。因此,SWRU在實現污染和碳排放雙重減少(COPCR)方面發揮著關鍵作用。
        到2024年底,中國已有100多個城市啟動了零廢物城市試點項目,建立了綜合固體廢物管理系統,并將“零廢物”概念融入當地低碳發展規劃中。與許多主要關注城市固體廢物(MSW)的國際實踐不同,中國的零廢物城市框架涵蓋了更廣泛的廢物處理范圍,包括農業廢物(GISW)、城市固體廢物(MSW)和建筑廢物(CW)。這一框架被視為朝著更加全面和一體化的城市固體廢物治理邁出的一步。盡管零廢物城市政策最近得到了擴展,資源利用技術也取得了持續進步,但仍存在重大挑戰。特別是,缺乏系統性的、針對不同廢物類別的碳排放核算框架,且排放和減排效果的關鍵驅動因素尚未得到充分識別。這些差距限制了基于證據的規劃以及根據零廢物城市議程優化綜合污染和碳排放路徑的能力。為了解決這些問題,本研究首先從生命周期的角度全面評估了多源SWRU的COPCR。然后,提出了一個用于評估污染和碳排放減少的協作模型,確定了關鍵驅動因素,并探討了它們在不同地區的影響差異。本研究的新穎之處包括:(1)首次將GISW、MSW和CW合并到一個評估框架中,比較了全國范圍內的多源SWRU的COPCR;(2)使用冷點分析和標準差橢圓等方法分析COPCR的時空演變特征,擴展了對協同效益的研究;(3)應用機器學習方法(最小絕對收縮和選擇算子LASSO)處理高維數據,防止過擬合并提高識別關鍵因素的準確性。此外,通過地理和時間加權回歸(GTWR)將空間和時間信息嵌入到局部回歸框架中,捕捉各種因素對協同效益的影響,為優化發展路徑提供了理論基礎。
        本文的后續安排如下:第二部分:相關文獻的系統回顧;第三部分介紹研究方法和數據來源;第四部分討論評估結果和污染及碳排放減少效益的關鍵驅動因素;第五部分提出結論和建議;第六部分指出研究的局限性和未來展望。

        文獻綜述

        文獻綜述

        近年來,關于COPCR的研究不斷深入,但許多研究集中在特定污染物上。常用的方法包括系統動態建模(B. T. Xian等人,2024年)、差異中的差異(DID)(He等人,2023年)、耦合-協調分析(Chen等人,2023年)、線性規劃(Zeng等人,2017年;West等人,2004年)和(可計算)一般均衡建模(Bollen和Brink,2014年)。這些研究涵蓋了多個領域,包括交通運輸(Wu,2011年)

        核算框架

        根據《中國主要城市固體廢物污染防治年度報告》,2023年GISW占中國固體廢物總量的40.8%(MEE,2024a)。在GISW中,尾礦、粉煤灰和煤矸石合計占比超過62.5%。CW占總量的25.8%,主要由工程土壤和拆除廢物組成。MSW占總量的4.2%;無害化處理率和回收率分別為99.4%和

        碳排放減少效益

        首先,我們估算了2013年至2022年間中國30個省通過SWRU實現的碳排放減少效益(圖2a)。2013年至2022年間,累計二氧化碳減排效益估計為1496.6億元人民幣。山東省的效益最大(85.2億元人民幣),其次是廣東省(84.3億元人民幣)和河南省(77.6億元人民幣)。湖北省、江蘇省、浙江省、四川省、遼寧省、廣西壯族自治區、福建省、山西省、吉林省、安徽省、云南省和河北省的效益也較為顯著。

        結論

        利用空間分析工具和地理時間加權回歸(GTWR),本研究考察了SWRU帶來的協同效益的時空演變和關鍵驅動因素。主要發現如下:
      3. (1)
        SWRU帶來的協同效益隨時間增加,整個樣本期間的協同效應指數始終高于1.0。空間分布呈現從東北向西南的方向,中心點向東南移動,東西方向的擴散范圍縮小。熱點分析表明
      4. 研究局限性和未來展望

        本研究有兩個局限性:(1)協同效益指數未包括更廣泛的環境影響,如生態毒性和資源消耗;(2)雖然模型框架具有通用性,但參數校準需要本地數據支持。未來的研究可以結合生命周期影響評估(LCIA)方法,考慮固體廢物利用過程中的重金屬浸出毒性、持久性有機污染物和二次污染風險,從而形成更全面的評估。

        作者貢獻聲明

        陳玉珠:撰寫——初稿、軟件、資源、方法論、正式分析。高明:撰寫——審稿與編輯、監督、項目管理、資金籌集、概念構思。王靜宇:可視化、驗證、方法論、調查、正式分析。

        利益沖突聲明

        作者聲明他們沒有已知的財務利益沖突或個人關系可能影響本文所述的工作。
        致謝
        本研究得到了國家社會科學基金(項目編號22BGL181)的支持。
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