多元線性回歸方程預測農村人均生活垃圾產量

彭若詩　肖蘇澎

摘 要 經濟的發展、人民生活水平的提高使得農村居民的消費朝著多樣化發展，過量的垃圾產量早已超出了農村自身消化能力。本課題通過走訪調研和發放問卷等方式調研南昌多個村鎮，了解影響南昌市農村生活垃圾產量重要因素，借助Spss軟件進行影響因子分析，建立回歸方程，為農村人均生活垃圾產量和垃圾管理機制和處理系統的建立提供支持。

關鍵詞 三元線性回歸；農村生活垃圾；影響因子

引言：

農村生活垃圾又稱農村固體廢棄物，主要來源于農村人口的日常生產生活。2014年《全國農村生活垃圾治理工作電視電話會議》上提出“要全面啟動農村生活垃圾5年專項治理，形成農村生活垃圾治理的長效機制?！?/p>

一、處理現狀

目前，我國現有的生活垃圾無害化處理投資主要集中在設市城市，農村的生活垃圾處理處置技術相對落后，主要以填埋為主，垃圾收運體系不完善，二次污染嚴重。絕大多數村鎮沒有建立垃圾收運系統，垃圾被隨意傾倒；部分地區設立了垃圾收集點、開敞式垃圾池或是簡易填埋場，然而由于設施設備簡陋，操作人員專業性低，農民環保意識不強，造成了相當程度的污染。只有少數經濟發達地區和近郊村鎮的生活垃圾則被納入城市環衛系統。

以南昌市新建縣部分村鎮為例，其主要問題有：

（1）垃圾收集容器的投入不足，居民將生活垃圾任意傾倒在街頭巷尾、房前屋后；

（2）垃圾收集點過于簡陋，一般用垃圾斗或敞開式垃圾池代替，不但影響村容而且易造成二次污染；

（3）垃圾清理和運輸基本以人力作業為主，勞動強度大，工作效率低，收運不及時；

（4）運輸車輛密閉性差，垃圾中的灰塵和滲濾液沿街滴灑，更加劇了村鎮街區臟亂差的局面。

二、建立多元線性回歸方程

本文通過調研、分析和篩選多個人均生活垃圾產量影響因子，挑選出具有顯著影響作用的三項作為預測因子，建立三元線性回歸預測方程，預測未來某個時間點人均垃圾產量。

1.影響因子分析

經過調研可知農村生活垃圾產生量的影響因子很多包括，人均收入、生活習慣、居民素質、燃料能源、消費習慣、住房面積等。本文調查搜集了南昌地區2008至2012年各項數據 ，通過Spss軟件分析，農村人均純收入、燃氣普及率、GDP、農村地區平均每人住房面積、農村居民每百勞動力中文盲或半文盲這些因素在多元線性回歸方程構建的顯著性檢驗中，sig 均大于0.05，差異效果不顯著，缺乏統計學意義，均被排除。因此影響被調查地區農村人均生活垃圾產生量的內在因子主要有市容環境衛生投資、社會消費品零售總額和農民人均生活消費支出，其sig分別為0.007、0.032和0.026，符合要求。同時經過軟件計算得出常量、市容環境衛生投資、社會消費品總額、人均生活消費支出的標準誤差分別為1653.012、0.01、0.27和-0.103。

2.建立三元回歸預測模型

在確定市容環境衛生投資、社會消費品零售總額和農民人均生活消費支出為主要影響因子后，本文選取近5年來的實測數據，帶入線性回歸方程求出結果。通過Spss軟件對方程進行參數檢驗，建立預測模型，最終實現成南昌地區人均生活垃圾產量預測。

設人均垃圾產生量為因變量y，市容環境衛生投資為自變量系數、社會消費品零售總額為自變量系數和農民人均生活消費支出為自變量，常數建立三元線性回歸方程

根據表3.1中數據，通過Spss得出人均生活垃圾產生量與市容環境衛生投資、社會消費品零售總額和農民人均生活消費支出的關系如下：

3.實證研究

根據歷年來南昌地區市容環境衛生投資、社會消費品零售總額和農民人均生活消費支出變化情況，預測2025年南昌地區市容環境衛生投資12000萬元（2012，2013，2014年取平均值）、社會消費品零售總額2700億元和農民人均生活消費支出11000元。由此得出，2025年南昌地區農村人均生活垃圾產生量將達到1369kg/（Y·人），即3.75kg/（d·人）。通過預測發現市容環境衛生投資對農村生活垃圾的產量影響最為顯著，這也就間接的說明了近年來隨著政府對環境保護的投資越來越大，農民的環保意識和能力顯著提高。根據預測出的生活垃圾產量，結合農村生活垃圾轉運體系設計的基本要求，可以幫助預測各個地區垃圾總量，制定合理的轉運方案，促進生活垃圾轉運成本最小化、效率最大化和環境生態化發展。

三、結語

通過檢測發現市容環境衛生投資的影響效果最為顯著這說明近年來隨著政府對環境保護的投資越來越大，農民的環保意識和能力顯著提高。20世紀90年代農村生態環境問題首次納入“三農”問題的范疇，從而喚起人們的高度重視。在農村經濟不斷發展、農民收入水平不斷提高的同時，農村生態環境問題最大的變化是以生活垃圾為主的農村自身污染正在日益加劇。不僅影響了新農村的面貌，更重要的是對農民的生活環境和健康造成了直接威脅。因此，農村生活垃圾的治理已經迫在眉睫。通過建立生活垃圾產量三元線性回歸預測模型，發揮其在垃圾總產生量預測中的作用，具有重要的現實意義。

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