烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)及影響因素分析

萬(wàn) 翼，李 莉?，菊春燕，郝雪純，李 潤(rùn)

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院（法學(xué)院），烏魯木齊 830052）

0 前言

塑料作為一種重要的基礎(chǔ)材料而被普遍運(yùn)用于生產(chǎn)生活之中，自20世紀(jì)50年代以來(lái)，塑料使用量的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超于其他材料，聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署預(yù)計(jì)到2028年塑料使用量將增加一倍［1］。Lebreton（2019）等在對(duì)全球塑料垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)后發(fā)現(xiàn)，估計(jì)到2040年全球城市塑料垃圾的年產(chǎn)量將達(dá)到3×108t，到2060年將達(dá)到3.8×108t［2］。烏魯木齊市地處亞歐大陸的中心和絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶核心地區(qū)，截止2018年底烏魯木齊市的城鎮(zhèn)化率已經(jīng)達(dá)到90.2%［3］。隨著人口的增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，公眾在日常生活中所消費(fèi)的塑料制品的比例也在持續(xù)增長(zhǎng)，而產(chǎn)生的塑料垃圾在生活垃圾總量中的比例也明顯增加。而當(dāng)前國(guó)內(nèi)鮮少對(duì)塑料垃圾的產(chǎn)量進(jìn)行研究，僅有的研究也只是針對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)，對(duì)相對(duì)落后的西部地區(qū)的研究幾近為零?；诖?，本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，挖掘出塑料垃圾在生活垃圾中的占比，利用灰關(guān)聯(lián)度模型甄別出塑料垃圾產(chǎn)量的影響因素，最后借助線性回歸模型、ARIMA模型和灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，有望為新疆在塑料污染防控以及塑料廢棄物循環(huán)回收利用方面提供有力的理論支持。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

當(dāng)前，全球大多國(guó)家對(duì)于塑料垃圾年產(chǎn)量的研究的重視程度不高，且官方對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的披露較少。因此，現(xiàn)存研究大多依靠對(duì)生活垃圾成分的研究中塑料垃圾的占比進(jìn)行分析，再通過(guò)換算進(jìn)而得到塑料垃圾年產(chǎn)量的數(shù)據(jù)［4］。因此，文章中所出現(xiàn)的年度塑料垃圾年產(chǎn)量的實(shí)際值均是基于吳梅（2005）、邵華偉（2009）、姜華（2010）、黃昌付（2012）、楊娜（2018）、張盼（2019）、汪溪遠(yuǎn)（2020）等學(xué)者的研究中所計(jì)算出烏魯木齊市生活垃圾總量中塑料垃圾的占比，以烏魯木齊市生活垃圾清運(yùn)量為基數(shù)，通過(guò)計(jì)算最終得出烏魯木齊市當(dāng)年的塑料垃圾清運(yùn)量［5?11］。同時(shí)，并非每年都有專家學(xué)者對(duì)生活垃圾組成成分進(jìn)行分析研究，因此，缺失年份的塑料垃圾占比均通過(guò)均值法計(jì)算得出。其次，各影響因素的數(shù)據(jù)則是源自于2008-2019年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年》、《城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》和《烏魯木齊市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 城市塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法的選取

由于學(xué)界沒(méi)有特定的方法對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，大多專家學(xué)者在進(jìn)行相關(guān)研究時(shí)均選擇借鑒生活垃圾產(chǎn)量預(yù)測(cè)的相關(guān)方法，包括多元線性回歸、時(shí)間序列ARIMA模型、灰色預(yù)測(cè)模型等，其中多元線性回歸模型不僅可以做預(yù)測(cè)還能做影響因素分析，因此被運(yùn)用得最廣泛，如李海紅等（2010）基于多元線性回歸模型成功對(duì)陜西省農(nóng)村生活垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)［12］。而楊小妮（2020）和 Rimaityte Ingrida（2012）等均利用ARIMA模型分別成功預(yù)測(cè)出西安市和立陶宛的生活垃圾產(chǎn)量［13?14］。高澤梅（2021）和Intharathirat Rotchana（2015）等則使用灰色預(yù)測(cè)模型分別對(duì)北京市和巴勒斯坦納布盧斯的生活垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)［15?16］。為了使預(yù)測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)可靠，大多專家學(xué)者將多種模型結(jié)合起來(lái)共同對(duì)生活垃圾進(jìn)行預(yù)測(cè)。如劉源（2016）將灰色預(yù)測(cè)模型與ARIMA模型結(jié)合起來(lái)對(duì)成都市生活垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)［17］?；诖耍疚倪x用線性回歸模型、ARIMA、灰色預(yù)測(cè)模型以及灰色關(guān)聯(lián)度模型分別對(duì)烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量和影響因素進(jìn)行分析。

1.2.1 基于灰色預(yù)測(cè)模型的年產(chǎn)量預(yù)測(cè)

繼而通過(guò)式（2）對(duì)烏魯木齊市未來(lái)塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行測(cè)算，首先，對(duì)2008-2018年的塑料垃圾年產(chǎn)量X（0）進(jìn)行累加，得到累加數(shù)據(jù)，在對(duì)累加的X（0）進(jìn)行滑動(dòng)平均得到數(shù)列矩陣B和常數(shù)項(xiàng)量Yn。其次，借助最小二乘法分別求出參數(shù)a和u的估計(jì)值，將所有未知參數(shù)求出后對(duì)方程進(jìn)行求解得到預(yù)測(cè)值。為確保計(jì)算過(guò)程的精確性，研究借助GSTA v7.0版本軟件進(jìn)行計(jì)算。

1.2.2 基于ARIMA的年產(chǎn)量預(yù)測(cè)

ARIMA模型是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法，由自回歸（AR）模型和移動(dòng)平均（MA）模型共同組合而成，因此又被稱作差分整合移動(dòng)平均自回歸模型。該方法在諸多領(lǐng)域被專家學(xué)者用于分析一組時(shí)間序列中各變量之間存在的關(guān)系以及對(duì)未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型一般被表述為ARIMA（p，d，q），數(shù)學(xué)表達(dá)式如式（3）所示，其中，為由原序列yt進(jìn)行平穩(wěn)檢驗(yàn)修正而得，C為常數(shù)項(xiàng)，?p表示模型自回歸的系數(shù)，θp則表示移動(dòng)平均的階數(shù)，εt為白噪聲序列。

1.2.3 基于多元線性回歸的年產(chǎn)量預(yù)測(cè)

多元線性回歸（MLR）即多個(gè)自變量對(duì)一個(gè)因變量產(chǎn)生影響和變動(dòng)，且自變量與因變量之間存在線性關(guān)系，以此對(duì)將來(lái)的發(fā)展形勢(shì)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)的方法。相較于其他辦法，多元線性回歸更傾向于從變量?jī)?nèi)部的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析，進(jìn)而不僅能更全面、更綜合地反映出塑料垃圾年產(chǎn)量與各影響因素之間的關(guān)聯(lián)度，還能確保對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量的預(yù)測(cè)結(jié)果更加精準(zhǔn)。本文基于灰色關(guān)聯(lián)度模型，挑選出對(duì)塑料垃圾產(chǎn)量硬性最大的前5個(gè)因素進(jìn)行回歸分析，并構(gòu)建出相應(yīng)的回歸模型：

式中 y——烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量

xn——灰色關(guān)聯(lián)度模型所確定下來(lái)的n個(gè)影響因素，本文中n=5

1.2.4 模型評(píng)價(jià)方法

為確保本文中不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度，特對(duì)模型的均方誤差（MSE）、擬合優(yōu)度（R2）和平均絕對(duì)誤差（MAPE）進(jìn)行計(jì)算，具體如式（5）～（7）所示。其中，除模型的擬合優(yōu)度越接近于1表示模型擬合優(yōu)度總體越好外，其余兩個(gè)指標(biāo)值則是越接近于0表示模型預(yù)測(cè)的精確度越高。假設(shè)實(shí)際塑料垃圾年產(chǎn)量值為yt，塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)值為?。

1.3 基于灰色關(guān)聯(lián)度的城市塑料垃圾產(chǎn)量影響因素分析

過(guò)去學(xué)界主要采用回歸分析方法進(jìn)行因素分析，這一方法雖然比較通用，但也有一定的限制，大多只適用于因素少且具有線性關(guān)系的情況下，難以處理多因素或不具備線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。灰色系統(tǒng)理論為規(guī)避諸如回歸分析所存在的弊端與短板，特提出采用關(guān)聯(lián)分析的方法進(jìn)行系統(tǒng)性的分析。這一分析方法也被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)各領(lǐng)域的影響因素分析，研究成果頗豐［18?19］。當(dāng)今鮮少有學(xué)者對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量影響因素進(jìn)行分析，因此本研究將借鑒現(xiàn)有對(duì)生活垃圾年產(chǎn)量影響因素的研究成果中挑選出符合研究區(qū)實(shí)際情況的影響因素。塑料垃圾的產(chǎn)生與一個(gè)城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素密不可分，因此對(duì)相關(guān)影響因素進(jìn)行分析能更好地找出影響塑料垃圾變化趨勢(shì)關(guān)鍵性因素，進(jìn)而為塑料污染治理提供良好的決策基礎(chǔ)。由于學(xué)界對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量的影響因素的研究較少，現(xiàn)存研究基本都是對(duì)生活垃圾產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行研究，這也可以為塑料垃圾產(chǎn)量的影響因素研究提供較好的借鑒。當(dāng)前我國(guó)僅有蔣曉燕等（2020）對(duì)北京城市塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)的同時(shí)也對(duì)相關(guān)影響因素進(jìn)行分析，并發(fā)現(xiàn)人均可支配收入和人均公園綠地、旅游收入等5個(gè)因素對(duì)城市塑料垃圾年產(chǎn)量的影響最大［4］。Hoornweg等（2013）在其研究中表明一個(gè)地區(qū)的人口密度和GDP決定了當(dāng)?shù)毓妼?duì)塑料制品的需求，同時(shí)也對(duì)塑料垃圾產(chǎn)量產(chǎn)生直接的影響［20］。通過(guò)現(xiàn)有對(duì)生活垃圾產(chǎn)量影響因素的研究中可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展［21］、公眾的消費(fèi)結(jié)構(gòu)［22］、旅游情況［23］以及城市發(fā)展水平［24］等均對(duì)生活垃圾產(chǎn)量具有較強(qiáng)的影響。繼而，本文在前人研究的基礎(chǔ)上篩選出國(guó)民生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、人口密度、人均可支配收入等17個(gè)指標(biāo)共同對(duì)烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 預(yù)測(cè)模型的確立

2.1.1 灰色預(yù)測(cè)模型的確立

在進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了級(jí)比檢驗(yàn)，檢驗(yàn)值均落在［-0.158 3，0.158 3］區(qū)間內(nèi)，數(shù)據(jù)通過(guò)了級(jí)比檢驗(yàn)。其次，通過(guò)計(jì)算得出a=-0.139 6，u=9.078 1。由此得出灰色預(yù)測(cè)模型表達(dá)式如式（8）所示：

2.1.2 ARIMA模型的確立

在進(jìn)行時(shí)間序列ARIMA預(yù)測(cè)前，借助ADF檢驗(yàn)對(duì)原數(shù)據(jù)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)p=0.945>0.1，不能拒絕原假設(shè)，序列不平穩(wěn)。繼而對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后再進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示p=0.000，表示在非常高的水平下拒絕原假設(shè)，此時(shí)序列平穩(wěn)。其次，基于SPSS 26.0對(duì)ARIMA的自回歸階數(shù)p值和移動(dòng)平均階數(shù)q值進(jìn)行估算，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)p為0，q為1時(shí)模型的AIC值達(dá)到最小值39.66，確立模型結(jié)果為ARIMA（0，1，1），模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

2.1.3 多元線性回歸模型的確立

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度所篩選出的人均可支配收入（x1）、GDP（x2）、城市常住人口（x3）、旅游收入（x4）和人口密度（x5）等5個(gè)與塑料垃圾年產(chǎn)量關(guān)聯(lián)度最高的因素。并以塑料垃圾年產(chǎn)量為因變量，5個(gè)影響因素為自變量架構(gòu)起多元線性回歸方程，通過(guò)方程運(yùn)算得到常數(shù)值和β值，以此得出回歸方程如下：

2.2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果與分析

基于GM（1，1）、ARIMA（0，1，1）和MLR模型對(duì)2008-2019年塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，各模型的預(yù)測(cè)擬合值與實(shí)際值如圖1所示。由圖1可知3種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值均是呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，且實(shí)際值和3種模型的預(yù)測(cè)值之間的誤差均較小。由此對(duì)3種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行精確度和擬合度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1。從表中可以看出ARIMA、GM（1，1）和多元線性回歸模型的R2分別為0.961、0.956和0.948，相比之下ARIMA的擬合度更高，而多元線性回歸模型的擬合度最差。這也與現(xiàn)存諸多研究結(jié)果相符，大多學(xué)者認(rèn)為利用將來(lái)的影響因素對(duì)塑料垃圾產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定的不穩(wěn)定性和不可控性［25］，且就預(yù)測(cè)誤差與模型精確度檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，多元線性回歸模型的MSE和MAPE均高于其他兩個(gè)模以而模型擬合度R2也是最低。而ARIMA（0，1，1）模型的各項(xiàng)驗(yàn)證指標(biāo)顯著優(yōu)于GM（1，1）模型，基于此，選取ARIMA（0，1，1）模型對(duì)烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行最終的預(yù)測(cè)。

表1 模型預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.1 Results of model prediction

表2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差與模型精確度檢驗(yàn)Tab.2 Relative error of model prediction results and the test of model accuracy

通過(guò)ARIMA（0，1，1）模型對(duì)烏魯木齊市塑料垃圾進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果（圖1、圖2）可知：從2008年開(kāi)始烏魯木齊城市塑料垃圾一直呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。從2008年到2019年的增長(zhǎng)幅度較大，以平均每年約67.25%速度從2008年的4.75×104t增長(zhǎng)到2018年的35.14×104t，而2019到2050年僅以平均每年約2.91×104t的速度持續(xù)增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2050年時(shí)，烏魯木齊市的塑料垃圾的年產(chǎn)量將達(dá)到124.91×104t，分別是2008年（4.75×104t）、2025年（54.4×104t）以及2035年（82.63×104t）的26倍、2.5倍、1.5倍。

圖2 2020-2050年塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)Fig.2 Forecasting of annual household plastic waste output from 2019 to 2050

2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果合理性分析

雖然國(guó)家在2020年頻頻制定實(shí)施塑料污染治理相關(guān)政策和法規(guī)。要求持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量，加強(qiáng)塑料污染治理，推行塑料廢棄物減量化、無(wú)害化，以確保資源化利用的最大化。但就目前而言，我國(guó)對(duì)塑料廢棄物的回收依舊以非正規(guī)回收市場(chǎng)為主，因此缺少對(duì)塑料垃圾清運(yùn)量、回收量和再利用量的統(tǒng)計(jì)。這也導(dǎo)致我們?cè)趯?duì)塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)中難以將國(guó)家的限塑政策考慮在其中，這也可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果可能會(huì)與實(shí)際結(jié)果略有偏頗。而烏魯木齊城市塑料垃圾年產(chǎn)量的持續(xù)增長(zhǎng)也對(duì)可回收資源回收系統(tǒng)提出新的要求。

當(dāng)前，我國(guó)廢棄物回收市場(chǎng)主要是由廢品收購(gòu)站、流動(dòng)廢品收購(gòu)人員以及拾荒者組成。然而隨著國(guó)家對(duì)“五廢行業(yè)”的整頓以及在文明城市創(chuàng)建過(guò)程中，流動(dòng)廢品收購(gòu)三輪車逐漸被取締，當(dāng)公眾將可回收的塑料垃圾收集起來(lái)卻找不到售賣途徑時(shí)，只能發(fā)將其視為垃圾扔掉，此后也不在進(jìn)行收集。其次，“拾荒者”由于其常年與廢棄物打交道，臟亂的外表導(dǎo)致許多小區(qū)物業(yè)禁止其入內(nèi)，導(dǎo)致小區(qū)垃圾站中的塑料廢棄物錯(cuò)失被回收的機(jī)會(huì)。同時(shí)，在對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行調(diào)研的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)有些小區(qū)內(nèi)存在廢品收購(gòu)站，僅有少部分年長(zhǎng)群體會(huì)回收集塑料廢棄物進(jìn)行售賣。

同時(shí)，塑料垃圾年產(chǎn)量的不斷增高也跟社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也必然的關(guān)系，由于快節(jié)奏的生活方式、繁忙的工作使得大部分公眾沒(méi)有時(shí)間對(duì)塑料廢棄物進(jìn)行回收而是直接丟棄［26］。其次，隨著人們的收入不斷提高，而塑料廢棄物的回收價(jià)格依舊低廉，公眾在花費(fèi)時(shí)間收集售賣卻只得到一點(diǎn)點(diǎn)回報(bào)，也是公眾不愿意對(duì)塑料廢棄物進(jìn)行回收的原因之一［27］。當(dāng)今對(duì)塑料制品消費(fèi)較多的當(dāng)屬年輕群體，一方面由于當(dāng)代年輕人從小生活環(huán)境較為優(yōu)渥，缺乏一定的節(jié)儉意識(shí)；另一方面由于學(xué)習(xí)、工作壓力較大，也缺乏時(shí)間對(duì)塑料廢棄物進(jìn)行回收而是直接丟棄［28］。以上種種均是致使烏魯木齊城市塑料垃圾年產(chǎn)量逐年增長(zhǎng)的原因。

2.4 基于灰色關(guān)聯(lián)度模型的影響因素分析

從烏魯木齊市生活塑料垃圾年產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，塑料垃圾年產(chǎn)量呈線性增長(zhǎng)的趨勢(shì)，與我國(guó)整體情況相符合。導(dǎo)致生活塑料垃圾年產(chǎn)量持續(xù)正增長(zhǎng)的原因可能是由塑料本身的廉價(jià)性，輕便性以及易塑性，從而市場(chǎng)上出現(xiàn)了越來(lái)越多的其他材料制品的塑料替代品。其次，科技的迅速發(fā)展改變了人們的生活方式，外賣、網(wǎng)購(gòu)、快餐等新業(yè)態(tài)的不斷發(fā)展，導(dǎo)致越來(lái)越多的塑料制品涌入市場(chǎng)。同時(shí)，由于快節(jié)奏的生活、塑料廢棄物低廉的回收價(jià)格、國(guó)家對(duì)再生資源回收行業(yè)的不斷整頓一方面使得公眾不愿意為了低廉的價(jià)格而花費(fèi)時(shí)間去回收塑料廢棄物，而是直接丟棄；另一方面，市面零稀的廢棄物收購(gòu)站令公眾售賣塑料廢棄物造成一定的困難，繼而直接丟棄；以上種種原因均造成塑料垃圾年產(chǎn)量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。

從表3的分析結(jié)果可以看出，除垃圾處理投資額和綠化覆蓋率這兩個(gè)因素外，塑料垃圾年產(chǎn)量與各影響因素之間的關(guān)聯(lián)度均高于0.7，說(shuō)明所選指標(biāo)均對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量具有顯著的正向影響。其中，烏魯木齊市的人均可支配收入（0.965 1）、國(guó)民生產(chǎn)總值（0.961 1）、城市常住人口（0.958 8）、年旅游收入總額（0.946 5）和人口密度（0.945 0）成為對(duì)塑料污染年產(chǎn)量影響最大的5個(gè)因素。從整體來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市人口和旅游情況均積極作用于塑料垃圾年產(chǎn)量的變化，平均關(guān)聯(lián)度均達(dá)到0.9以上。而城市環(huán)境建設(shè)水平則對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量所產(chǎn)生的作用最小，平均關(guān)聯(lián)度僅有0.579 2。

表3 烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量影響因素灰關(guān)聯(lián)度分析Tab.3 Grey correlation analysis of factors affecting annual output of plastic waste in Urumqi

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)看，GDP代表一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，而第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值也決定了GDP的走向。烏魯木齊市的GDP從2008年的1 020.35億元增長(zhǎng)到2019年的3 413億元，大約增長(zhǎng)了3.5倍；第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值也從2008年的576.92億元增長(zhǎng)達(dá)2019年的2 479.43億元，增長(zhǎng)近4.5倍。GDP和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的急速增長(zhǎng)意味著烏魯木齊的經(jīng)濟(jì)取得繁榮發(fā)展。與此同時(shí)，大量的塑料制品如餐飲行業(yè)中的塑料打包盒、打包袋，奶茶店的塑料杯、塑料吸管等等均大量涌入市場(chǎng)。這也是導(dǎo)致近年來(lái)烏魯木齊市城市塑料垃圾持續(xù)快速攀升的重要成因。

公眾的可支配收入隨著GDP的增長(zhǎng)而不斷增長(zhǎng)，公眾的消費(fèi)水平也不斷提升。在過(guò)去的10年間，公眾的人均可支配收入從12 328元增長(zhǎng)至42 667元，平均每年增長(zhǎng)3 000余元。隨著人們的消費(fèi)水平不斷提高，人們對(duì)生活質(zhì)量的追求也在不斷的提高，眾多新業(yè)態(tài)便應(yīng)運(yùn)而生，對(duì)塑料制品的消費(fèi)量也隨著增高。當(dāng)公眾收入偏低時(shí)，為了節(jié)約開(kāi)支人們會(huì)重復(fù)回收利用諸如塑料袋等廢棄塑料制品，隨著收入的增加，對(duì)廉價(jià)塑料制品的消費(fèi)令公眾感覺(jué)無(wú)關(guān)痛癢，以上種種均導(dǎo)致城市塑料垃圾年產(chǎn)量逐年增加。在公眾的幾類主要消費(fèi)中，食物支出對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量的影響最大，這也跟當(dāng)今大多食物的包裝均由塑料制成密不可分，對(duì)食物進(jìn)行消費(fèi)的同時(shí)塑料廢棄物的數(shù)量也在增長(zhǎng)。其次，在公眾的家庭用品中，大多數(shù)均是由塑料制成或者有塑料包裝而成；在衣著方面，生產(chǎn)廠家會(huì)將每一件服飾用塑料包裝袋進(jìn)行分裝，因此在家庭用品和衣著方面的支出均會(huì)導(dǎo)致塑料垃圾產(chǎn)量的增長(zhǎng)。

就人口而言，大量研究表明人口對(duì)生活垃圾、生活塑料垃圾的年產(chǎn)量具有顯著的正向影響。一個(gè)城市的人口規(guī)模越大或人口密度越大，對(duì)塑料制品的消費(fèi)量也會(huì)隨之增加，繼而導(dǎo)致塑料垃圾年產(chǎn)量的不斷增多［20，29?30］。

近年來(lái)，烏魯木齊是不斷加大對(duì)旅游景區(qū)的建設(shè)，因此吸引了越來(lái)越多的游客，國(guó)內(nèi)外游客數(shù)量從2008年的239.36萬(wàn)人飆升到2019年的6 003.74萬(wàn)人，增長(zhǎng)超25倍；國(guó)內(nèi)外旅游總收入也從62.75億元增長(zhǎng)到2018年的479.18億元。隨著旅游人數(shù)的增長(zhǎng)，也帶動(dòng)了烏魯木齊市服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，游客在游玩過(guò)程中會(huì)在景區(qū)、酒店和餐廳產(chǎn)生大量的塑料垃圾。因此塑料垃圾的年產(chǎn)量會(huì)隨著旅游人數(shù)和旅游收入的增長(zhǎng)而不斷增長(zhǎng)。

然而，城市環(huán)境建設(shè)整體對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量的影響較小，這與現(xiàn)有相關(guān)研究結(jié)論相符［4，31］。雖然烏魯木齊市的人均公園綠地的面積有所增加，但公園綠地中所存在的塑料垃圾在整體塑料垃圾中僅占很小的一部分。其次，垃圾處理投資額對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量幾乎不產(chǎn)生影響，這是由于在近10年中烏魯木齊市對(duì)垃圾處理的投資斷斷續(xù)續(xù)，時(shí)有時(shí)無(wú)。基于此，相較于其他的因素，環(huán)境建設(shè)方面的因素對(duì)塑料垃圾年產(chǎn)量產(chǎn)生的作用極小。

3 結(jié)論

（1）基于現(xiàn)有對(duì)生活垃圾成分分析中的塑料垃圾占比求出當(dāng)年塑料垃圾的年產(chǎn)量，基于轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，借助GM（1，1）、ARIMA和多元線性回歸模型對(duì)烏魯木齊塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度檢驗(yàn)和模型擬合度檢驗(yàn)，最終確定用ARIMA模型對(duì)烏魯木齊未來(lái)塑料垃圾年產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)；

（2）預(yù)測(cè)結(jié)果表示烏魯木齊市塑料垃圾年產(chǎn)量整體呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，從2008-2019年的增長(zhǎng)速度較快，而2020-2050年的增長(zhǎng)速度趨于緩慢；其中，2025年、2035年和2050年烏魯木齊城市塑料垃圾的年產(chǎn)量將達(dá)到54.43×104、82.63×104、124.91×104t；

（3）通過(guò)灰關(guān)聯(lián)度模型對(duì)烏魯木齊城市塑料垃圾年產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)人均可支配收入、GDP、常住人口、年旅游收入總額和城市人口密度成為對(duì)塑料污染年產(chǎn)量影響主要的因素。