基于IPAT模型的中国园林绿化废弃物产量影响因素与时空特征研究

舒天楚

蔡文婷

郭含文

李 旭

聂小琴*

园林绿色化废弃物或绿色废弃物(以下简称“园林绿化废弃物”)是指园林植物自然凋落或人工修剪所产生的枯枝、落叶、草屑、树木与灌木剪枝及其他植物残体[1]。近些年来，随着“园林城市”及“公园城市”建设的持续推进，我国加大了对城市园林绿化的投资力度。截至2019年底，全国完成城市绿地建设226.94万hm2，城市建成区绿地率、绿化覆盖率分别达37.63%和41.51%，城市人均公园绿地面积达14.36m2[2]。随着绿化面积的迅速扩大，城市园林绿化废弃物产量快速增加，园林绿化废弃物因含有丰富的有机物和营养物而不同于日常生活、医用、工业生产等垃圾[3]。因此，园林绿化废弃物的再利用已经成为各地政府与诸多研究者关心的问题。

国外有关园林绿化废弃物的相关工作开展较早，其经验技术及政策、法律法规也较国内成熟，以美国、欧盟和日本较为突出。1994年美国环保署(EPA)发布了有关园林绿化废弃物和生活垃圾的堆肥法则[4]和园林绿化废弃物的处理方法及有关规定。英国制定了“禁止泥炭进行商业性应用”的10年计划，以园林绿化废弃物腐熟有机物等替代物取代泥炭[5]。日本在2000年通过制定《促进再循环产品采购法》把园林绿化废弃物资源化处理的生态产品全部纳入政府采购清单[6]。我国园林绿化废弃物资源化利用尚处于探索阶段，完整的产业链条尚未成型，园林绿化废弃物资源化利用的首要障碍是相关政策法律的缺失。园林绿化废弃物的收集收运涉及多种不同的责任主体，导致我国园林绿化废弃物产量尚未形成完善的“台账”统计体系，无论是国家还是各地方层面均无科学、完整的园林绿化废弃物产量产生数据。

园林绿化废弃物资源化再利用是绿色、低碳、循环发展的必然趋势和主要内容。目前，国内外对园林绿化废弃物的研究主要集中在园林绿化废弃物的产量估算、处理现状和资源化利用现状[7]。如春建伟[8]等通过调查和分析，对深圳市园林绿化废弃物的产量进行了估算。刘瑜[9]等对园林绿化废弃物的资源化利用现状进行详细分析。目前学者更多关注园林绿化废弃物的产量，而对于园林绿化废弃物产量的动态变化特征关注较少。另外，园林绿化废弃物研究区域也主要集中在单一城市[10-12]，而对全国层面上园林绿化废弃物产量的时空特征研究却很少。此外，园林绿化废弃物的产生受到多方面因素影响，目前大多数研究缺少对环境、经济等因素的科学性研究，因此对影响园林绿化废弃物产量的因素进行分解和实证分析是必要的。IPAT模型是用于研究经济增长与能源消耗的经典模型，徐国泉等[13]通过IPAT模型与Divisia对数平均权重分解法从能源效率、能源结构等方面对中国碳排放因素进行实证分析；许博等[14]基于IPAT的演变模型STIRPAT从城市化水平、人口规模和家庭规模等影响因素出发对生活垃圾产生量的区域差异进行分析；而将该模型应用于研究园林绿化废弃物产量的驱动因素较少。

本研究基于2011—2019年中国城市园林绿化废弃物产量面板数据，对全国的园林绿化废弃物产量现状进行动态特征分析和时空特征研究，进一步研究了园林绿化废弃物产量的空间分布特征，并将全国分为七大地区进行比较分析。另外，以IPAT模型为基础，建立固定效应模型，分别从全国和区域深入探究环境因素、经济因素、城市因素和绿地因素对园林绿化废弃物产量的影响，剖析4种因素对园林绿化废弃物产量的贡献效率[14]，从而探究影响园林绿化废弃物产量的关键因素，同时为政府制定并实施有效的园林绿化废弃物可持续管理提供理论依据。

1 研究方法

1.1 数据来源与处理

本研究中，2011—2019年各省、直辖市和自治区的城市人口、地区生产总值(GDP)均取自《中国统计年鉴》[15]；各地区城市建成面积、建成区绿地率和建成区绿化覆盖率均取自《中国城市建设统计年鉴》[2，16-18]。另外，由于我国园林绿化废弃物产量数据统计的严重缺乏，已有的统计方法口径和参考值不同，缺乏科学性；本文根据以往研究[1，8-9]，核算出各地区园林绿化废弃物年产量计算公式为：

从而统一各地区计算参数标准，式中，G为园林绿化废弃物年产量(104t/a)；L为城市建成区绿地面积(km2)；∂为园林绿化废弃物产量系数(t/hm2)，即每公顷绿地每天产生园林绿化废弃物量为0.04t；T为产生时长(d)。

1.2 模型建立

1971年，Ehrlich[19]等提出了IPAT模型，即I=PAT，式中，I、P、A、T分别代表环境压力(Impact)、人口(population)、经济(affluence)和技术(technology)。此后，Commoner[20]在1992年阐释了人口、财富与环境压力之间关系的基础上，提出了经典的IPAT模型。

本研究中，园林绿化废弃物产量的基本公式为：

式中，C为园林绿化废弃物产量；A为建成区绿地面积；E为城市建成区面积；Y为城市经济生产总值(GDP)；P为人口。选取的变量名称、符号和单位如表1所示。

表1 变量选取

式(3)表示，人均园林绿化废弃物产量Z的变化来自S(绿地建设)的变化、F(环境压力)的变化、I(城市发展)的变化和R(经济发展)的变化。则第t年相对于基期的人均园林绿化废弃物产量变化为：

基于式(4)，本文采用Divisia对数平均权重分解法[21]对其进行分解，各因素分解结果为：

对式(5)两边取对数得：

对应式(4)和式(8)，可设各项相应成比例为：

假设可为任意常数[13]，设：

则：

1.3 分析方法

本文采用我国31个省份、直辖市和自治区(除港澳台)的人口、经济生产总值(GDP)、城市建成面积、建成区绿地率和建成区绿化覆盖率等面板数据，深度分析了我国城市园林绿化废弃物产生的时空特征和动态特征。利用IPAT模型对环境建设投入强度、单位绿地园林绿化废弃物产生效率、单位城区面积产值以及人均经济产值进行贡献能力分析。最后基于研究成果对各地区园林绿化废弃物产量特征进行归类性分析。

1)我国城市园林绿化废弃物产量时空特征分析。

从园林绿化废弃物产量的动态特征和时空特征两方面，分析我国“十二五”至“十三五”以来各地区园林绿化废弃物产量与其人口、GDP和建成区绿地面积的协同变化趋势。为统一各地区园林绿化废弃物产量生成系数和口径，本文所涉园林绿化废弃物产量均由式(1)得出。另外，本文按区域位置将全国分为东北地区(黑龙江省、吉林省、辽宁省)；华东地区(上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省)；华北地区(北京市、天津市、山西省、河北省、内蒙古自治区)；华中地区(河南省、湖北省、湖南省)；华南地区(广东省、广西壮族自治区、海南省)；西南地区(重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区)；西北地区(陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区)。

2)城市园林绿化废弃物产生的因素驱动模型分析。

此前对影响城市园林绿化废弃物产生的因素研究较少，目前对城市园林绿化废弃物的界定关键词为“自然凋落”和“人工修剪”，根据前期调研基础和相关研究成果，本文将人口因素、环境因素、城市因素和绿地因素作为可能影响其产量的首要因素。为进一步分析各地区园林绿化废弃物产生的影响因素，本文通过建立IPAT模型并采用Divisia对数平均权重分解法判断不同因素对园林绿化废弃物产生的贡献驱动能力。

3)城市园林绿化废弃物产生特征归类性分析。

基于因素驱动模型分析结果，将不同影响因素地区进行归类性分析，并将归类结果分为“平衡型地区”“S型地区”“I型地区”和“R型地区”。

2 结果与讨论

2.1 我国园林绿化废弃物产量动态特征

由图1可见，2011—2019年近10年间我国园林绿化废弃物产量增长显著。与此同时，由于城市化水平的提高和农村人口不断向城市迁移，我国城市人口由35 425.6万人增加到43 503.66万人，给城市带来较大压力。由于城市人口数量和其所占比例不断增加，加上居民生活水平的提高，以及我国加大了对园林绿化的投资力度，使得我国园林绿化废弃物产生总量也不断增长，由2011年的2 245.31万t增长到2019年的3 313.38万t。这与我国的城市人口和GDP增长趋势基本相同(图1、2)。此外，随着我国进入生态文明建设时代，园林绿化的投资力度逐步加大，城市绿地率逐渐提高，由2011年的35.27%增长至2019年的37.63%，这与我国园林绿化废弃物产量的变化趋势基本相同(图3)。2011—2019年我国园林绿化废弃物产量增长了1 068.07万t，增长速度较快。

图1 园林绿化废弃物产量和城市人口的变化趋势

图2 中国园林绿化废弃物产量和GDP的变化趋势

图3 园林绿化废弃物产量和建成区绿地率的变化趋势

2.2 我国园林绿化废弃物产量的空间特征

2.2.1 我国园林绿化废弃物产量区域比较

从产生总量看，2006—2019年，我国不同区域园林绿化废弃物产生总量差别较大。从表2可以看出，2006—2011年，2011—2016年，2016—2019年，全国园林绿化废弃物产生总量分别增长36.37%，20.90%，17.38%，同时各区域园林绿化废弃物产量的增长率也均呈降低趋势。增长率降低的主要原因是我国近些年来对园林绿化废弃物管理的逐步加强及资源化处置能力的提高。值得关注的是，由于转运和末端处置能力的不足，我国城市每年产生的园林绿化废弃物中会有一部分未得到妥善处理而堆积贮存，这也加大了第二年的处置需求。2012年以前，我国大多数地区园林绿化废弃物的资源化处置率较低，仅在少数试点城市拥有较高的资源化率，我国园林绿化废弃物处置方法以填埋为主，焚烧为辅。以北京市为例，2012年北京市园林绿化废弃物资源化率不足5%，2007—2015年北京市相继出台了《关于建设节约型城市园林绿化的意见》《北京市园林绿化科技发展规划(2009—2020年)》以及《园林绿化废弃物堆肥技术规程》等相关文件和技术标准，为园林绿化废弃物资源化处理技术和产品再利用提供了方向和政策支持。2015年，北京市新建4处园林绿化废弃物资源化处理中心，资源化率达到15%，而同年广州市资源化率已超过到50%[22]。北京市园林绿化局于2016年发布了《关于全面禁止燃烧园林绿化废弃物推进资源化利用的意见》，建立杜绝焚烧和监管机制，并力争到2020年基本建成园林绿化废弃物综合利用产业体系，在城区绿地和公园，集中收集综合利用率达到100%。

表2 2006—2019年不同地区园林绿化废弃物产量增长率(单位：%)

2.2.2 中国园林绿化废弃物产生量的时空特征

2011—2019年我国园林绿化废弃物产量主要集中在华东地区、华南地区、华北地区、东北地区和华中地区；西南地区和西北地区占比较小(图4)。这可能与地区之间的经济发展程度相关，经济较为发达的地区，对园林绿化的投入较大，园林绿地总量增长较快，使得园林绿化废弃物的产量逐渐增大。吉林、河北、湖北、安徽、广西2019年园林绿化废弃物的产量较2011年发生较大变化。这主要是因为这些省份的绿地率分别从2011年的26.41%、30.28%、32.62%、32.17%和27.06%增长至2019年的34.56%、38.58%、34.69%、39.10%和35.38%。2011—2019年间，我国园林绿化废弃物产量呈现出东部多西部少的趋势，因此，我们采用园林绿化废弃物产生量作为因变量，从地区和省份层面探讨城市人口、富裕程度和环境因素对园林绿化废弃物产生量的影响。

图4 2011、2016和2019年园林绿化废弃物产生量的时空特征(底图引自中国科学院地理科学与资源环境研究所.http://www.resdc.cn/)

2.3 中国园林绿化废弃物产生的因素分析

2.3.1 数据收集、估算与整理

本文对中国总的园林绿化废弃物产量采用以下公式进行估算：

其中，Ai为第i个城市的绿地面积；Ei为第i个城市的建成区面积；Yi为第i个城市的GDP；Pi为第i个城市的人口。通过计算得到“十二五”至“十三五”期间我国31个省份、自治区、直辖市的因素分析基础数据。

2.3.2 因素分析

图5为以2006年为基期的园林绿化废弃物产生因素分析情况，可以发现，我国园林绿化废弃物产生的主要驱动因素分别为经济因素(R)、城市因素(I)和绿地因素(S)。结果显示，在初始设定的4种影响因素中，环境因素(F)的贡献率在各地区趋近于0，这也说明单位绿地面积园林绿化废弃物产生效率并不是影响该地区产量的主要因素。另外，驱动因素集中体现在经济因素(R)与城市因素(I)方面；其中，造成中国园林绿化废弃物快速增长的主要促进因素是经济因素(R)，而主要的抑制因素为城市因素(I)，也就是说，单位城市化面积的产值越高，对该区域园林绿化废弃物产生的抑制效果更突出。

图5 2011、2016和2019年各城市园林绿化废弃物产量驱动因素分解情况

2.3.3 归类性分析

基于区域内影响园林绿化废弃物产生的主要驱动因素特征，将区域按照驱动强度进行分类。根据各省、直辖市和自治区园林绿化废弃物产量影响因素分解情况可知，我国园林绿化废弃物产量更多的是受经济因素(R)和城市因素(I)的影响和驱动。因此，本文根据各因素贡献值(Z)的计算结果，将我国各区域按因素驱动强度分为“平衡型地区”“R型地区”“I型地区”和“S型地区”，每种类型对贡献值的界定值如表3。

表3 区域归类界定范围

图6为2019年各类型地区空间分布特征情况，可以看到，我国园林绿化废弃物的产量具有一定的区域性且不同地区产量差别较大。“平衡型”地区是指促进因素(R，S)与抑制因素(I)协同影响园林绿化废弃物产量，我国园林绿化废弃物产量“平衡区域”主要集中在华中地区和华北地区；“R型”地区是指城市经济发展拉动了园林绿化废弃物产量的增长，主要集中在西南地区的四川省和重庆市以及华南地区；“I型”地区即指城市化发展抑制了园林绿化废弃物产量增长，主要表现在安徽省；“S型”地区是指绿地因素拉动了园林绿化废弃物产量增长，主要集中在西藏自治区、新疆维吾尔自治区和宁夏回族自治区。

图6 2019年各类型地区空间分布图(底图引自中国科学院地理科学与资源环境研究所.http://www.resdc.cn/)

4 结论

本文对“十一五”以来中国城市园林绿化废弃物产量现状进行动态分析和时空特征分析，并通过建立IPAT固定效应模型，从不同维度对园林绿化废弃物产量驱动因素进行实证分析，得出以下结论。

1)从园林绿化废弃物产量的动态特征来看，2006—2019年我国城市园林绿化废弃物产生总量增长明显，2006—2019年我国园林绿化废弃物产量增长趋势与我国城市人口、经济水平以及建成区绿地率的变化趋势基本一致。

2)从七大区域园林绿化废弃物增量与时空分布特征来看，全国不同区域园林绿化废弃物产量空间格局差异显著。2006—2011年，我国园林绿化废弃物产量最多集中在华东地区；15年来西南地区园林绿化废弃物产量增量最多，这与其较高速的经济增长和绿化建设有关。2016—2019年，我国园林绿化废弃物产量多集中于东南地区。总体来说，我国园林绿化废弃物产量具有较为明显的时空特征。

3)从各地区驱动因素贡献情况来看，经济因素(R)、城市因素(I)与绿地因素(S)均是影响园林绿化废弃物产生的主要驱动因素，其影响作用依次为R＞I＞S。其中，R与S是拉动城市园林绿化废弃物产量增长的促进因素，I为抑制因素。2016年以来，城市因素(I)的贡献率不断增加，这是由于城市化发展速度超过了城市绿地建设速度，由此说明了我国推动“公园建设”和“生态城市”建设是城市发展的内在需求，也是以人民为中心，满足人民群众对美好生活和优美生态环境日益增长需求的必然要求。

4)从驱动因素归类结果来看，2019年全国有15个城市处于“平衡型”发展模式，主要集中于华北地区、东北地区和华中地区，说明我国大部分地区园林绿化废弃物产量处于稳定增长阶段；安徽省是唯一的“I型”区域，这说明安徽省的城市化发展问题较为突出，应更注重城市的公共绿地开发与建设；“S型”区域包括新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区和西藏自治区，应加强该区域相关技术发展和环境建设投入。另外，全国有12个城市处于“R型”发展模式，主要集中在华东地区和华南地区，说明其园林绿化废弃物产生问题较为突出，应加快建立园林绿化废弃物分类收集、资源化处理的创新型全链条管理模式。

5 政策建议

1)明确收运链条，建立统计机制。

我国园林绿化废弃物产量逐渐增大，但目前既没有将园林绿化废弃物纳入城市固废统计体系，也没有专门统计机制和台账体系，从而导致“产量大，统计难”的现实困境。现有的统计方法多集中于不同口径的分类计算和园林部门粗算，缺乏科学性、系统性和完整性。本文认为，园林绿化废弃物产量统计的关键在于前端规模化、系统化的收集运输模式，因此，各地区应尽快建立园林绿化废弃物收运链条，建立科学的“台账”机制；以区域特点出发，制定地方性的园林绿化废弃物收运规范和统计标准。

2)加强统筹协调，有序推进资源化处理与利用。

应从国家层面加强顶层设计，加快明确园林绿化废弃物合理定位，从规划角度加快构建园林绿化废弃物“收集-收运-处理”系统，使之与市容环境、生态保护等城市建设内容统筹兼顾，尤其在“S型”地区，应积极制定园林绿化废弃物的计量补贴、产业扶持等专项配套政策。对于“R型”区域和“平衡型”区域，也可通过资源化产品销售激励措施提高园林绿化废弃物处理企业积极性，将园林绿化垃圾资源化利用产品纳入生态修复、土壤改良、荒山造林等工程项目的优先采购范围，促进园林绿化垃圾再利用产业发展。同时，应加快解决以“I型”和“R型”区域为主的处理场地选址难、统计体系与智能管理平台搭建难等现实问题，积极探索公园城市理念指引的经济发展、人居环境改善和城市高质量发展三维度的协同共进。

3)探索创新模式，提高资源化处置效率。

应针对不同区域特征，设计可复制可推广的创新型园林绿化废弃物收运模式。对于“R型”区域和“平衡型”区域，有必要基于“垃圾分类”工作推进及“无废城市”建设等宏观政策指引，进一步探索园林绿化废弃物与厨余垃圾的协同处置工艺，根据园林绿化废弃物木质纤维含量大、含水率低、碳氮比(C/N)较高，而厨余垃圾具有含水率高、有机质多和碳氮比小等特点，利用现有的厨余垃圾处理设施进行协同堆肥，从技术层面破解园林绿化废弃物堆肥肥效低、发酵时间长、辅料投入大等现实问题，从而实现资源互补与综合利用的目的。

注：文中图片均由作者绘制。