大数据赋能垃圾分类治理的实践困境研究

文章编号：1673-9973（2024）02-0019-05政府管理

收稿日期：2024-03-11

基金项目：陕西省软科学研究计划一般项目“陕西省城市生活垃圾合作治理模式研究”（ 2021KRM112）

作者简介：刘晓燕（1979-），女，陕西富平人，副教授，主要从事公共政策、地方政府研究。

摘" 要：大数据技术正推动城市垃圾分类治理向智能化和精细化发展，不断提高分类效率和准确性。现实中大数据在垃圾分类治理中也面临着一系列挑战，其中既包括数据鸿沟、数据垄断和数据壁垒等结构性障碍，又包括了高昂的成本、时效获取难题和数据质量等使用障碍。政府可以通过多元合作、平衡成本收益和风险管理等路径来提升大数据在垃圾分类治理中的效能。

关键词：大数据赋能；垃圾分类治理；困境；路径优化

中图分类号：D669.3

文献标识码：A""" DOI：10.13411/j.cnki.sxsx.2024.02.003

Research on the Practical Challenges of Big Data Empowerment in Waste Classification Management

LIU Xiaoyan

（College of Humanities and Foreign Languages，Xi’an University of Posts and Telecommunications，Xi’an 710121，China

）

Abstract：The application of big data technology is promoting the management of urban waste classification towards greater intelligence and refinement， thereby enhancing the efficiency and accuracy of sorting. However， the utilization of big data in waste classification management encounters several challenges. These include structural impediments like data gaps， monopolies， and barriers， as well as practical hurdles involving high expenses， difficulties in timely data acquisition， and issues related to data quality. To improve the impact of big data on waste classification management， the government can pursue diverse collaborative initiatives， strive for a balance between costs and benefits， and implement effective risk management strategies.

Key words：big data empowerment;waste classification management;challenges;path optimization

一、大数据赋能垃圾分类精细化治理

随着大数据理念的日益深入人心和技术的不断进步，其应用领域也逐步扩大，并已延伸至城市治理领域。随着城市化进程的加快，垃圾产量的持续增长已成为我国面临的重大挑战之一。大数据技术的核心在于其强大的数据处理能力，它能够处理和分析海量的数据集，从而为垃圾分类提供科学的决策支持。通过对垃圾分类过程中产生的各种数据进行实时监控和分析，不仅可以优化垃圾分类的流程，还能提高分类的精确度和效率。在智能垃圾分类领域，大数据技术的应用已经初见成效。智能垃圾分类设备，如基于AI、物联网、人脸识别等技术的智能垃圾箱，能够自动识别和分类垃圾，减少了人工分类的错误和劳动强度。此外，智能分类机器人的效率是人工分拣的两倍，并且准确率高达95%，这在很大程度上得益于视觉识别技术的进步。未来，随着深度学习算法的不断优化和物联网技术的发展，垃圾分类系统的识别能力将得到进一步提升。系统不仅能够识别垃圾的种类，还能对垃圾的质量、重量等进行评估，实现更精细化的分类。大数据技术在城市垃圾分类工作中的应用也正在逐步推广。例如，城市环境管理机构可以通过大数据监管平台，实现对垃圾分类的全过程监管，从居民投放到垃圾的收集、运输和处理，大数据都能提供有效的管理和监控。此外，大数据还能帮助政府和企业更好地理解和预测垃圾产生的模式，从而制定更为合理的垃圾收集和处理计划。这不仅有助于提高资源回收的效率，还能减少垃圾处理设施的运营成本。

学术界也积极探索和研究大数据在城市治理中的应用。Batar Anita Singh（2017）等人发现，印度城市斋浦尔在生活垃圾治理方面存在收集系统不足、运输效率低下以及露天堆放垃圾等问题。在城市生活垃圾管理规划中，采用先进的智慧化、智能化技术被视为最优的解决方案。谢梦阳（2016）等人发现信息技术应用主要面临经济成本、模型可复制性、技术标准统一性和信息安全等方面的挑战。舒莹（2007）、郑文（2014）等人运用灰色预测模型、神经网络等先进技术，构建一套针对城市生活垃圾产量的预测模型。Gyawali等研究人员探索了基于网络的垃圾分类处理机制，利用互联网大数据，具体审查垃圾分类处理的相关内容认为生活垃圾分类的处理要加收服务费用，这样才能更大程度地减少资源消耗［1］。

垃圾分类作为城市管理的核心任务之一，对于提升城市环境品质、保障公共卫生安全以及促进资源的可持续利用具有至关重要的作用。我国城市垃圾分类政策实施的效果受到城市居民的环保意识、垃圾处理设施的完善程度、政府监管力度和社会组织参与程度等多方面因素的影响。根据住房和城乡建设部公布的统计数据，在首批试点的46个主要城市中，生活垃圾的平均回收利用率达到了30.4%。有15个城市达到或超过35%，北京的生活垃圾回收利用率甚至达到了37.5%以上［2］。尽管如此，这一数据与预期目标仍有较大差距，同时也表明传统的粗放回收方式已无法有效处理可回收物资源，无法满足社会对可持续发展的需求。因此，需要探索新的回收方式，以提高回收率、减少资源浪费和环境污染。其中，大数据技术在固体废物回收领域的应用备受关注。为了推进垃圾分类工作的效率与品质引入大数据技术，可以为垃圾分类治理领域注入新的思维与手段。大数据技术以数据规模庞大、处理速度迅捷、数据类型丰富多元、价值密度相对较低以及精准度极高等独特的核心特性，为垃圾分类治理提供了无可比拟的优势。

我国政府在垃圾分类领域积极推行大数据技术的应用，为此制定了一系列相关政策。自2016年发布《生态环境大数据建设总体方案》以来，我国已经开始在城市生活垃圾分类管理中利用大数据技术，为推进垃圾智能分类提供强有力的技术支撑。2021年发布的《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》强调依托大数据、物联网、云计算等新兴技术，加快建设全过程管理信息共享平台，通过智能终端感知设备进行数据采集，进一步提升垃圾分类处理全过程的监控能力、预警能力、溯源能力［3］。住房和城乡建设部部长倪虹于2023年5月24日强调，应充分利用新一代信息技术，逐步构建和完善生活垃圾分类管理平台，以推动生活垃圾分类实现“一网统管”。同时，他大力倡导推进环卫装备的标准化、智能化改造与提升，以推动环卫行业向科技智慧型方向转型升级［4］。“一网统管”理念是城市生活垃圾分类管理未来的发展方向。通过构建统一的垃圾分类管理平台，可以实现对垃圾分类全过程的集中管理和监控，提高垃圾分类的效率和质量。

在中央政府政策创新的推动下，多个城市已经积极启动并实施了利用大数据等先进数字技术来加强垃圾分类管理的举措。例如，浙江省通过运用数智化技术和设备，建立垃圾分类大数据中心和专门的数据处理和派发平台，对辖区内乡镇和村庄进行督查、比对和排名［5］，建立了垃圾分类的全流程管理体系，实现了从源头到终端的追溯、监控与责任追究，形成了完整的管理闭环。同时，浙江省打造的垃圾分类云平台将垃圾分类涉及的各个环节串联起来，结合阿里巴巴“城市大脑技术”，对各环节实施实时监控与评估，对前端收集、中端收运及末端处理过程中的数据进行有效管理。通过量化分类成果，追溯问题源头，为管理决策提供有力支撑。此举不仅提升了垃圾分类的精确度和参与度，也为居民营造了更加整洁、舒适的居住环境。北京市建立了市、区、街三级贯通的全流程精细化管理信息平台，46个末端处理设施、5000余辆运输车辆、800多座密闭式清洁站的数据信息实时上传，车载计量、桶装“芯片”等计量措施普遍推行。北京市海淀区利用“城市大脑+垃圾分类”模式，通过对垃圾分类全流程的数据采集，实现了全流程监管和治理。2019年上海市颁布了《上海市生活垃圾管理条例》，由此垃圾分类的概念迅速在大众中普及。条例中明确提到运用“信息化”“科技手段”“科技创新”“智能化”等手段提高生活垃圾管理科技化水平，大量运用大数据技术的成果来支持垃圾分类工作的推广。上海市虹口区则通过“一网统管”垃圾分类监管模式，实现了责任可追溯、管理全闭环。这些实践表明，大数据和人工智能技术能够有效提升垃圾分类的精细化管理水平，促进城市管理的智慧化和数字化。随着技术的不断进步和应用的深入，未来城市垃圾分类的精细化治理将更加高效、环保，为建设绿色城市贡献力量。

二、结构性障碍：大数据在垃圾分类治理中的应用困境

尽管大数据在垃圾分类治理中展现出了巨大的潜力和优势，但在实际应用过程中，也面临着结构性障碍和使用障碍。

（一）数据鸿沟：垃圾分类信息的不均衡分布

在垃圾分类治理中，大数据的应用面临着重大的挑战，首要任务即为数据收集与处理的完善。精细化治理垃圾分类，须依赖于详尽的数据支撑，涉及垃圾的种类、数量及分布等诸多方面。然而，当前众多城市的垃圾收集与处理体系尚待健全，缺乏统一的数据收集与处理标准，因此数据的质量与精确性难以得到保障。此外，数据鸿沟问题亦逐渐凸显，导致垃圾分类信息的分布极不均衡。数据鸿沟，即不同群体在数据资源的获取与利用上存在的差异。在垃圾分类领域，这种差异主要体现于区域间及社会群体间的数据不均衡。这种不均衡可能加剧垃圾分类政策执行过程中的信息不平等现象，亟待引起社会各界的共同关注与应对。

首先，不同区域间在垃圾分类信息的覆盖广度与更新速度上呈现出显著差异。发达城市由于拥有先进的技术支持和充足的资源投入，垃圾分类信息的搜集与更新工作相对高效，居民能够通过手机应用程序、智能垃圾桶等多种现代化手段，轻松获取详尽的分类指南和即时反馈。然而，在偏远地区或经济相对落后的地区，由于缺乏必要的技术支撑和资金投入，垃圾分类信息的覆盖广度与更新速度明显滞后，居民往往仅能通过传统的宣传手段获取有限的分类知识。这种现状表明，在推进垃圾分类工作的过程中，必须充分考虑地区差异，加大对欠发达地区的扶持力度，以实现垃圾分类信息的全面覆盖和及时更新。

其次，不同社会群体在数据方面存在的差异，主要体现在信息获取途径和信息理解程度上。通常情况下，年轻人或受过高等教育的人群，由于拥有较高的信息获取和处理能力，因此更容易接触到并理解垃圾分类的复杂信息。他们通过互联网、社交媒体等多种现代科技手段，能够迅速获取到最新的分类标准和技巧。然而，对于老年人或受教育程度较低的群体而言，他们可能更加依赖于传统的宣传材料或面对面的指导方式。这种局限性在一定程度上限制了他们获取和理解垃圾分类信息的能力，还在一定程度上制约了垃圾分类大数据的准确性和可靠性。

（二）数据垄断：市场主导下的垃圾分类数据控制问题

在大数据时代，这些数据通常呈现碎片化状态，广泛分布于社会各个角落。因此，整合这些数据对于优化垃圾分类工作至关重要［6］，经过对垃圾的数量、类别以及来源等详细信息的搜集、深度剖析与整合处理，可以构建出更为精确与高效的垃圾分类政策体系。为了进一步提升垃圾分类的成效与准确度，必须保障大数据技术在运用过程中能够获得充足且详尽的数据资源支持。然而，在现实中，数据垄断（包括竞争性垄断和行政性垄断）却成为制约垃圾分类政策优化的重要因素。

首先，大数据存在竞争性垄断。不同数据的拥有者出于自身利益和安全的考虑，并不愿意开放自身拥有的数据信息。这些宝贵的数据往往被少数企业或机构所垄断，在人工智能时代，一些大数据公司由于具有数据垄断的优势，他们利用数据优势，对垃圾分类市场进行操控，导致市场竞争失序，公众利益受损。很多城市政府在推进垃圾处理服务市场化进程中，对国有企业给予了一定的政策倾斜和制度支持，相对而言，对民营和私营企业在进入垃圾处理市场方面限制较多，导致市场竞争不充分。以广州垃圾终端处理为例，某集团通过特许经营制度，独家获得了垃圾终端处理的经营权，形成了排他性垄断地位，使得其他营利性企业难以涉足该领域。在缺乏竞争的环境中，公共服务水平和产品质量往往会不尽如人意，这种现象值得我们深思。以广州垃圾服务企业中的某集团为例，该集团掌握了大量关于垃圾用户、分类和处理等数据信息，但数据开放和共享的程度并不理想。数据垄断不仅制约了垃圾分类市场的健康发展，更对科技创新和社会进步造成了阻碍。在数据垄断的环境下，其他企业和研究机构难以获取到足够的数据资源，无法进行深入的研发和创新，导致整个行业的技术水平和创新能力受到限制。同时，数据垄断还可能引发信息安全和隐私保护等问题，给公众的个人信息安全带来隐患。

此外，大数据存在行政性垄断。在多数城市中，各级政府职能部门均建立了内部数据库系统，涉及垃圾整合治理的大数据分散在不同的层级部门。尽管这些数据库在数据存储和管理方面发挥着重要作用，但在数据整合方面却存在着显著的问题。问题的根源在于缺乏统一的数据规范和标准。由于缺乏统一的指导原则，不同部门和层级之间的数据格式、存储方式以及处理流程各不相同。这不仅导致了数据整合的复杂性增加，还使得整合成本变得异常高昂。更为严重的是，由于政府部门间在数据共享方面的积极性不足，数据孤岛现象普遍存在，这无疑加大了统一和开放数据的难度，使得原本应该相互衔接、协同工作的数据系统变得孤立而难以协调。为了解决这个问题，一些城市开始尝试通过立法手段来推动数据整合和共享。以西安市为例，《西安市生活垃圾分类管理条例》［7］第57条规定，城市管理部门应当会同市大数据、商务、生态环境、农业等部门，建立生活垃圾分类管理信息平台，采集生活垃圾分类收集、运输、处理等信息，实现全流程监管，为社会公众提供垃圾分类投放及预约回收等便捷的查询服务。

（三）数据壁垒：垃圾分类信息流通的限制因素

在特定情境下，因不同部门或机构间的数据未实现互联互通，可能催生“数据孤岛”现象，即所谓“数据壁垒”，主要涉及数据的收集、处理及共享等环节。数据壁垒是垃圾分类信息流通的障碍之一。首先，垃圾分类工作涉及多个部门和环节。在这个过程中，环保部门负责监管和指导，城管部门负责执行和监督，而社区则扮演着宣传和教育的重要角色。然而，由于这些部门之间的信息流通不畅，导致了垃圾分类数据无法实现有效共享。一方面由于各部门之间缺乏统一的信息管理系统和共享机制，使得数据难以在不同部门之间流通；另一方面，也是由于各部门对于垃圾分类数据的重视程度不够，缺乏主动分享和整合的动力。由于信息无法及时传递和共享，各部门之间的合作变得困难重重，难以形成有效的协同作战。数据壁垒还可能导致资源的浪费和重复劳动。由于缺乏统一的数据管理和分析平台，各部门可能各自为政，导致人力、物力和财力的浪费，同时也增加了不必要的工作量和重复劳动。

数据壁垒还限制了垃圾分类信息的公开透明度，这对公众的认知和参与度产生了负面影响。公众作为垃圾分类工作不可或缺的重要力量，其对于垃圾分类的认知与态度直接关系到垃圾分类工作能否顺利推进。然而，由于数据壁垒的存在，公众往往无法及时、准确地获取到垃圾分类的相关信息。这不仅影响了公众对于垃圾分类的认知和理解，还导致公众对于垃圾分类工作的信任度产生了不良影响，进一步削弱了公众对于垃圾分类工作的参与热情。

三、使用障碍：大数据在垃圾分类治理中面对的挑战

（一）成本问题：垃圾分类大数据的高额获取与利用成本

首先，垃圾分类大数据的获取成本相对较高。这主要源于垃圾产生源头的多样性和分散性。要全面覆盖各类垃圾的产生点，需要建立庞大的数据采集网络，包括安装传感器、建立数据库等。此外，鉴于垃圾种类繁多且分类标准存在多样性，必须投入大量的人力物力资源来进行数据清洗与整理工作，从而确保数据的精确性和可靠性。我国垃圾分类大数据的归属问题涉及多个方面，这些数据通常由各个社区或城市的公共机构收集和发布，可能包括各种类型的垃圾（如有机垃圾、可回收垃圾等）的数量、种类、处理方式等信息。数据的收集、存储和使用需要遵守相关的隐私保护法律和政策。这些数据的归属和使用权可能会因地区和具体情况而异。在一些情况下垃圾分类大数据可能被视为公共资源，可以被公众所使用。在其他情况下，也可能被视为私有数据，只能由特定的机构或个人使用。这样就使得垃圾分类大数据的获取成本相对较高。

其次，垃圾分类大数据的利用成本也不容忽视。大数据的价值在于其能够挖掘出隐藏在海量数据中的有用信息，为决策提供科学依据。然而，要实现这一目标，需要借助高性能计算机、大数据分析软件等先进工具，这些工具的研发和维护成本往往较高。此外，大数据的分析过程需要专业的技术人员进行操作，专业技术人员的培养成本也相对较高，因为他们需要接受长时间的专业培训和实践经验的积累。

（二）时效性问题：垃圾分类大数据的实时获取难题

首先，垃圾分类涉及的范围广泛，包括家庭、企事业单位、公共场所等多个领域。每个领域产生的垃圾种类、数量和处理方式都有所不同，这就给数据的收集带来了极大的困难。其次，由于垃圾分类的实施还处于初级阶段，实时获取和处理大量的垃圾分类数据需要高效的数据处理和分析技术，相关技术和设备还不够完善，这也给数据的实时获取带来了不小的挑战。再次，垃圾分类大数据的实时获取还需要解决数据传输和存储的问题。由于数据量庞大，且需要实时更新，因此需要高效、稳定的数据传输和存储系统来支持。实时获取垃圾分类数据需要安装大量的传感器和监控设备。这不仅需要大量的投资，而且在技术实施和维护方面也面临挑战。这就给数据的实时获取带来了不小的困难。最后，在某些情况下，实时获取和使用垃圾分类数据可能涉及个人隐私和法规问题，需要谨慎处理。以上因素都增加了垃圾分类大数据实时获取的难度。

（三）质量问题：垃圾分类大数据的准确性与可靠性挑战

由于垃圾分类涉及众多复杂的因素和变量，如垃圾种类、投放方式、收集方式等，这就导致了数据的收集和处理过程中可能存在大量的误差和偏差。一些地区可能存在人力、物力等资源不足的情况，使得垃圾分类数据的采集和整理工作难以达到理想的效果。这些因素都可能导致垃圾分类大数据的准确性受到严重影响。我们还需要关注垃圾分类大数据的可靠性问题。在实际操作中，由于一些地区可能存在监管不力、执行不严等问题，导致垃圾分类数据的真实性和可信度受到质疑。垃圾分类的复杂性、分类错误、数据缺失等因素都会影响实时获取数据的准确性和可用性。这些因素都可能对垃圾分类大数据的可靠性造成严重影响。

四、路径优化：提升大数据在垃圾分类治理中的效能

（一）多元合作：政府主导下的跨界协同

在大数据驱动的垃圾分类治理中，为了解决垃圾分类大数据的结构障碍和使用障碍，多元合作是提升效能的关键因素之一。政府在推进此进程中，具有举足轻重的地位，需积极发挥主导作用，引领并促进不同领域间的跨界合作与协同。这种协同不仅包括政府内部各部门之间的合作，还需要广泛吸纳企业、社区、科研机构以及公众的多方参与。在政府机构内部，为推进垃圾分类治理工作的高效开展，各部门应摒弃信息壁垒，构建数据共享机制，确保垃圾分类治理相关数据能够实现顺畅的互联互通，将有助于提升政府决策的科学性和治理的精准性。例如，环保部门可以与交通、城管等部门合作，共同分析垃圾产生、运输和处理的全链条数据，从而制定出更为科学合理的垃圾分类政策和管理措施。同时，政府应积极推动与企业的合作，利用企业的技术和市场优势，共同开发大数据应用平台，提升垃圾分类治理的智能化水平。企业可以通过提供先进的数据分析技术、智能分类设备等方式，帮助政府更好地分析和管理垃圾数据，提高治理效率。此外，社区作为垃圾分类治理的重要阵地，也应积极参与到大数据驱动的治理进程中来。政府可以通过与社区合作，建立居民参与垃圾分类的激励机制，利用大数据分析居民的行为习惯和分类效果，从而精准制定宣传教育和引导措施，提升居民的垃圾分类意识和行动能力。科研机构在大数据和垃圾分类治理的结合中也发挥着重要作用。政府可以与科研机构合作，共同研发先进的垃圾分类技术和方法，推动大数据在垃圾分类治理中的创新应用。此外，科研机构亦能为政府与企业提供技术支持与咨询服务，以促进大数据技术在垃圾分类治理领域的广泛应用。公众是垃圾分类治理的最终受益者，也是推动治理效能提升的重要力量。政府应积极引导公众参与垃圾分类治理，通过大数据分析了解公众的需求和意愿，制定更加符合民意的政策措施。同时，政府还可以利用大数据平台公开治理信息，增强公众的参与和监督意识，形成全社会共同参与、共同推动垃圾分类治理的良好氛围。

综上所述，多元合作、政府主导下的跨界协同是提升大数据在垃圾分类治理中效能的关键路径。

（二）成本效益：平衡垃圾分类大数据处理的收益与投入

大数据处理为政府决策提供了科学依据，推动城市管理的智能化和精细化，为城市的可持续发展提供了有力支撑。然而，值得注意的是，大数据处理同样需要投入大量的人力、物力和财力。在数据采集、存储、分析和应用等各个环节，都需要相应的技术和设备支持。因此，在享受大数据处理带来的便利和效益的同时，我们也应充分认识到其所需的投入和成本，以合理规划和管理资源，实现可持续发展。

因此，平衡垃圾分类大数据处理的收益与投入成为关键。首先，需要制定合理的垃圾分类政策和规划，明确大数据处理的目标和任务。其次，为了提升大数据处理的效率与精确性，我们必须加大技术研发与创新的力度。加强人才培养与队伍建设亦至关重要，以提升大数据处理的专业水准。再次，还需要注重数据安全和隐私保护。在数据采集和分析过程中，需要保护个人隐私和商业机密，避免数据泄露和滥用。同时，还需要加强数据共享和开放，促进数据资源的合理利用和社会价值的最大化。

综上所述，平衡垃圾分类大数据处理的收益与投入是一个复杂而重要的问题。只有在政策、技术、人才和数据安全等方面做好平衡和协调，才能更好地推动垃圾分类大数据处理的发展和应用，为城市管理和环境保护做出更大的贡献。

（三）风险管理：确保大数据在垃圾分类中的安全与防范

为确保大数据在垃圾分类领域的稳定安全运行，随数据量不断增长，风险管理亦愈发关键。因此，须采取一系列切实有效的措施以降低潜在风险，从而确保数据的完整性与可靠性。

首先，政府应建立健全的数据安全管理体系，这涵盖了对数据访问权限的严格控制，保证仅授权人员有权访问相关数据。同时，加强数据备份与恢复机制亦不可或缺，以应对可能的数据丢失或突发状况。此外，政府还需强化大数据平台的安全防护措施，采用加密技术、防火墙技术等先进安全手段，确保数据传输与存储的安全性。定期对平台实施安全漏洞扫描与风险评估，及时发现并修补潜在的安全风险也是至关重要的。

其次，政府还需要加强人员培训和意识教育。通过培训可以提高员工对数据安全的重视程度，并帮助他们掌握正确的数据处理和保护方法。同时还需要加强对员工的监督和管理，确保他们不会将敏感数据泄露给外部人员。

最后，建立健全的风险应对机制对于政府而言至关重要。这涵盖了应急预案和灾难恢复计划的制定，以应对潜在的各种风险事件。此外，加强对风险的监测和预警，及时发现并妥善处理潜在风险问题，也是不可或缺的一环。通过这些措施，政府将能够更好地保障人民的生命财产安全，维护社会的稳定和发展。

风险管理是确保大数据在垃圾分类中安全与防范的关键环节。通过建立完善的数据安全管理制度、加强平台安全防护、加强人员培训和意识教育以及建立健全的风险应对机制，可以有效地降低潜在的风险，保障大数据在垃圾分类工作中的安全应用。

五、大数据在垃圾分类治理中的未来展望

虽然目前大数据在垃圾分类应用中存在着结构障碍和使用障碍，但其未来展望是光明的。它将继续推动垃圾分类行业的智能化，提高资源回收的效率，减少环境污染，同时促进社会的可持续发展。随着技术的不断进步和政策的支持，大数据将在城市垃圾分类治理中扮演越来越重要的角色。大数据将推动垃圾分类治理的社会协同治理。大数据的应用过程亦伴随着数据安全与隐私保护等挑战与问题，因此在推动应用的同时，必须强化监管与规范。只有在政府、企业和社会公众三方共同努力下，大数据方能在垃圾分类治理中释放出更为巨大的潜能与价值。

参考文献：

［1］Gyawali D， Regmi A， Shakya A， et al. Comparative Analysis of Multiple Deep CNN Models for Waste Classification［J］. Cases Journal， 2020：44-67.

［2］住房和城乡建设部：46个重点城市生活垃圾分类已覆盖7700多万个家庭［EB/OL］.中国政府网，（2020-01-04）［2024-04-05］.https：//www.mohurd.gov.cn/gongkai/fdzdgknr/jyta/gkzhudongtian/202101/20210104_248550.htm.

［3］国家发展改革委 住房和城乡建设部关于印发《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》的通知［EB/OL］.中国政府网，（2021-05-13）［2024-04-05］.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-05/14/content_5606349.htm.

［4］我国将于2025年底前基本实现垃圾分类全覆盖［EB/OL］.中国政府网，（2023-05-24）［2024-04-05］.https：//www.gov.cn/zhengce/jiedu/tujie/202305/content_6876050.htm.

［5］张现洪.网格化治理与技术治理适配的模式与机制［J］.中南民族大学学报（人文社会科学版），2024（1）：1-9.

［6］王山.大数据时代中国政府治理能力建设与公共治理创新［J］. 求实， 2017 （1）： 51-57.

［7］西安市生活垃圾分类管理条例［EB/OL］.西安市政府网，（2020-08-25）［2024-04-05］.https：//www.xa.gov.cn/gk/zcfg/dffg/2020/6095f53ef8fd1c20730e154b.html.

［责任编辑：叶慧娟］