垃圾分類(lèi)政策對(duì)垃圾焚燒大氣污染排放的影響

何汶峰,鄭 宇,劉蓓蓓,2*,張 炳

垃圾分類(lèi)政策對(duì)垃圾焚燒大氣污染排放的影響

何汶峰1,鄭 宇1,劉蓓蓓1,2*,張 炳1

(1.南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院,污染控制與資源化研究國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210023；2.南京大學(xué)-約翰斯· 普金斯大學(xué)中美文化研究中心,江蘇 南京 210093)

基于江浙滬三省(市)垃圾焚燒發(fā)電廠2018～2019年的3種大氣污染物逐日排放數(shù)據(jù),運(yùn)用雙重差分法,通過(guò)比較上海市垃圾分類(lèi)政策實(shí)施前后焚燒廢氣變化,定量估計(jì)了垃圾分類(lèi)的政策影響并開(kāi)展了政策效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn).研究發(fā)現(xiàn),實(shí)施垃圾分類(lèi)雖然促進(jìn)了SO2旬均排放濃度顯著下降1.49mg/m3(降幅13.8%),但也導(dǎo)致NO的旬均排放濃度上升5.96mg/m3(增幅4.1%),且NO的排放存在明顯的”節(jié)假日效應(yīng)”,節(jié)假日每增加1d,旬均濃度上升3.32mg/m3.TSP排放濃度未發(fā)生顯著變化.此外,3種污染物排放濃度變異系數(shù)的下降,說(shuō)明分類(lèi)后垃圾組分均質(zhì)性的提高降低了排放波動(dòng).基于研究結(jié)果從垃圾焚燒排放標(biāo)準(zhǔn),技術(shù)改進(jìn)和垃圾分類(lèi)政策制定三方面提供了固廢管理的政策建議.

垃圾分類(lèi)；垃圾焚燒；雙重差分法；大氣污染物

隨著我國(guó)城市化步伐的加快,人口日益增長(zhǎng),妥善處理倍增的生活垃圾成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展中的迫切需求[1].在垃圾處置的前端環(huán)節(jié),實(shí)施分類(lèi)清運(yùn)收集,不僅可以實(shí)現(xiàn)垃圾減量化,還可回收資源,提高處理效率[2].在末端處理環(huán)節(jié),焚燒處置兼具回收熱能,減容減量,處理速度快,占地面積小等優(yōu)點(diǎn)[3],從多種垃圾無(wú)害化處理方式中脫穎而出.”十三五”期間,全國(guó)還有近一半的城市尚未建成焚燒設(shè)施,垃圾焚燒處理能力仍有較大缺口.因此,完善垃圾分類(lèi)設(shè)施體系,推進(jìn)生活垃圾焚燒設(shè)施建設(shè)已成為我國(guó)生活垃圾處理工作的主要任務(wù)[4].

然而,實(shí)施垃圾分類(lèi)將改變進(jìn)爐垃圾的體量和理化特性[2],可能會(huì)對(duì)現(xiàn)有垃圾焚燒發(fā)電工藝造成影響[5].研究證實(shí)城市垃圾燃燒凈熱值與水分近似呈線性負(fù)相關(guān)關(guān)系[6-7].相較于混合垃圾,干垃圾含水率明顯下降,燃燒熱值大幅提高[8],焚燒過(guò)程中因水分蒸發(fā)吸收帶走的熱量減少,由此增加的熱負(fù)荷可能影響焚燒爐的安全運(yùn)行[9].除此以外,由于垃圾組成的復(fù)雜性,焚燒過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生多種類(lèi)型的污染物(顆粒物,酸性氣體,有機(jī)劇毒性污染物等),分類(lèi)政策亦可能帶來(lái)焚燒產(chǎn)物變化[10].例如,垃圾分類(lèi)帶來(lái)的不可燃物比例下降,會(huì)減少焚燒產(chǎn)生的爐渣,飛灰[11].完成垃圾分類(lèi)后,焚燒廠的臭氣量,滲濾液,重金屬含量均呈下降趨勢(shì),極大地節(jié)約了”三廢”的處置成本;且由于垃圾組分更加簡(jiǎn)單,鍋爐機(jī)組運(yùn)行的穩(wěn)定性得到提高[12].已有研究主要通過(guò)實(shí)地調(diào)查或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的方式探究垃圾分類(lèi)對(duì)焚燒體系安全性和經(jīng)濟(jì)性的影響,對(duì)相關(guān)污染物的濃度變化主要進(jìn)行定性評(píng)估,側(cè)重于污染物的產(chǎn)生機(jī)理和關(guān)鍵控制因素.但由于調(diào)查實(shí)驗(yàn)僅針對(duì)同一地區(qū)一個(gè)或幾個(gè)焚燒廠,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有限,研究結(jié)果的普適性難以保證.因此,在垃圾分類(lèi)和垃圾焚燒得到大力推廣以及污染物排放標(biāo)準(zhǔn)漸趨嚴(yán)格的背景下,垃圾分類(lèi)政策對(duì)焚燒廢氣的影響亟待開(kāi)展進(jìn)一步定量研究.

作為我國(guó)首個(gè)強(qiáng)制垃圾分類(lèi)的城市,上海市自政策施行以來(lái),在垃圾資源化,減量化等多個(gè)方面取得了顯著成效[13-14].本文將上海的強(qiáng)制垃圾分類(lèi)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),結(jié)合生活垃圾焚燒發(fā)電廠排口級(jí)別的日度大氣污染物(NO,SO2,TSP)排放濃度的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建雙重差分模型來(lái)估計(jì)垃圾分類(lèi)導(dǎo)致的焚燒廢氣排放變化.除了把常規(guī)的濃度均值,濃度對(duì)數(shù)值作為被解釋變量外,本文還引入了濃度的變異系數(shù),占標(biāo)率以衡量排放的穩(wěn)定程度和垃圾的均質(zhì)性.研究結(jié)果可為未來(lái)排放標(biāo)準(zhǔn)的制定,分類(lèi)政策的完善推廣以及焚燒廠的改造新建提供參考.

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

1.1.1 垃圾焚燒發(fā)電廠自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 使用的垃圾焚燒發(fā)電廠自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)固定污染源煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(CEMS).CEMS數(shù)據(jù)庫(kù)提供了2018～2019年全國(guó)垃圾焚燒廠各排口的NO, SO2,TSP日均排放濃度數(shù)據(jù),以及排放標(biāo)準(zhǔn)和部分企業(yè)信息.首先,對(duì)該數(shù)據(jù)集采用1(99)分位數(shù)截尾的方式剔除了離群觀測(cè)值;然后,將日度數(shù)據(jù)按旬,月求均值,得到旬均濃度和月均濃度(排放濃度的日際波動(dòng)較大,故以旬,月為時(shí)間單位);同時(shí),構(gòu)造了變異系數(shù)(濃度標(biāo)準(zhǔn)差/平均濃度),占標(biāo)率(平均濃度/排放標(biāo)準(zhǔn))兩個(gè)變量用于后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn).數(shù)據(jù)處理在軟件Stata 17.0中實(shí)現(xiàn).

1.1.2 氣象數(shù)據(jù) 生活垃圾的含水率受氣象條件的影響[15].為此,本文擬將市級(jí)的降水量和溫度作為控制變量放入雙重差分模型.歷史觀測(cè)氣象數(shù)據(jù)取自國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集.該數(shù)據(jù)集涵蓋了中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省(直轄市/自治區(qū))的839個(gè)氣象站點(diǎn)2018～2019年每日20:00～次日20:00累計(jì)降水量(全天降水),日均溫,以及各氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度和海拔高度.本研究采用反距離插值法將站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值為格點(diǎn)數(shù)據(jù),再匯總到市級(jí)行政區(qū)劃,進(jìn)而得到江浙滬地區(qū)各地級(jí)市的逐日氣象數(shù)據(jù).最后以旬(月)為單位求得降水和溫度的均值.

1.1.3 節(jié)假日數(shù)據(jù) 一定程度上講,城市居民在休息日和工作日的消費(fèi)差異會(huì)影響生活垃圾的產(chǎn)生量及其組分構(gòu)成.為控制垃圾焚燒的節(jié)假日效應(yīng),本研究將2018～2019年各天轉(zhuǎn)換成是否為節(jié)假日的虛擬變量,并按旬(月)求和得到一旬(月)內(nèi)的節(jié)假日天數(shù).此外,在經(jīng)過(guò)收集清運(yùn)以及發(fā)酵干燥等預(yù)處理后,送入焚燒廠的生活垃圾可能在幾天后才用于焚燒[16],即是當(dāng)日焚燒廢氣的排放與前幾日的垃圾組成相關(guān).為此,本文通過(guò)將當(dāng)日的廢氣排放濃度與前幾日的氣象要素,節(jié)假日情況相匹配的方式檢驗(yàn)這一滯后效應(yīng).

表1報(bào)告了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果.可以發(fā)現(xiàn),在氣象數(shù)據(jù)方面,處理組和對(duì)照組并無(wú)明顯差異.處理組TSP和SO2的平均濃度低于對(duì)照組,而處理組NO的排放濃度更高.但為了更準(zhǔn)確地估計(jì)政策效果,還需要借助雙重差分的方法.

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

注:大氣污染物排放數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)固定污染源煙氣排放連續(xù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集,時(shí)間跨度為2018-01-01～2019-12-31.

1.2 研究方法

1.2.1 雙重差分模型設(shè)定 雙重差分(DID)方法是政策效應(yīng)評(píng)估的重要研究方法之一.由于它避免了政策作為解釋變量所存在的內(nèi)生性問(wèn)題,且計(jì)量模型方法成熟,近年來(lái)得到了廣泛應(yīng)用[17-19].其核心思路是:以是否實(shí)施該政策為標(biāo)準(zhǔn)將樣本劃分為處理組和對(duì)照組,然后將處理組某一指標(biāo)在政策實(shí)施前后的平均差異與對(duì)照組該指標(biāo)的平均差異之間的差距視為該政策對(duì)處理組的真實(shí)影響,即該項(xiàng)政策實(shí)施的實(shí)際效果[20].

將上海市垃圾分類(lèi)政策的實(shí)施視為一次”準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”,選取上海市的8家垃圾焚燒發(fā)電廠(共24個(gè)排口)作為處理組.考慮到生活垃圾理化性質(zhì)受自然環(huán)境,氣候條件,城市規(guī)模,燃料結(jié)構(gòu),居民生活習(xí)俗,飲食習(xí)慣和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等多方面的影響,且在垃圾清運(yùn)過(guò)程中還可能存在相鄰省市的垃圾轉(zhuǎn)移[21],最終選取江蘇和浙江兩省共69個(gè)垃圾焚燒廠(208個(gè)排口)作為對(duì)照組.由于杭州,無(wú)錫在2019年末也施行了不同標(biāo)準(zhǔn)的垃圾分類(lèi),為避免對(duì)估計(jì)結(jié)果造成干擾,剔除了這兩市在實(shí)施分類(lèi)后的觀測(cè).在基準(zhǔn)回歸中,僅選用了2019年的觀測(cè)數(shù)據(jù),后續(xù)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中則需用到2018年的同期觀測(cè).同時(shí),為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性,進(jìn)一步調(diào)整對(duì)照組的選取依據(jù),即將江浙24市按照其地理中心與上海市的距離(100km/200km/300km)分為了4個(gè)組別(圖1).

圖1 分組依據(jù)

圖中圓圈表示以上海市地理中心為圓心,100/200/300km為半徑的同心圓;圓點(diǎn)為各城市地理中心.由此,將江浙24市劃分為4個(gè)類(lèi)別,用于后續(xù)的對(duì)照組更替

在變量選擇方面,與環(huán)境政策效果評(píng)估相關(guān)的研究一般著眼于污染物的排放總量和排放濃度變化,往往忽略了污染物的波動(dòng)變化.垃圾分類(lèi)實(shí)施后,各組分的含量更加穩(wěn)定[12],垃圾均質(zhì)性顯著提高,可能會(huì)導(dǎo)致廢氣污染物濃度波動(dòng)程度的降低.因此,除了將常規(guī)的平均濃度,濃度對(duì)數(shù)值(表征濃度變化的百分比)作為被解釋變量外,本研究還構(gòu)造了濃度變異系數(shù)(排放濃度標(biāo)準(zhǔn)差/平均排放濃度)和占標(biāo)率(平均排放濃度/排放標(biāo)準(zhǔn))以衡量排放的穩(wěn)定程度.變異系數(shù)越小,則說(shuō)明排放更加穩(wěn)定.對(duì)于解釋變量,本文主要設(shè)置了政策時(shí)間虛擬變量和組間虛擬變量交乘的雙重差分項(xiàng),并增加了平均降水,平均溫度,節(jié)假日天數(shù)3個(gè)控制變量.同時(shí),本文還考慮了組內(nèi)個(gè)體差異及個(gè)體在時(shí)間趨勢(shì)上的變化,在回歸中控制排口固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)[22-23].基于此,本研究構(gòu)建如下的DID模型以檢驗(yàn)垃圾分類(lèi)政策是否對(duì)焚燒廢氣的排放有明顯影響:

式中:被解釋變量Y表示焚燒爐在時(shí)期大氣污染物(NO,SO2,TSP)旬(月)平均排放濃度,平均濃度的對(duì)數(shù)值,占標(biāo)率或變異系數(shù);post為判斷垃圾分類(lèi)是否實(shí)施的時(shí)間虛擬變量,政策實(shí)施之后取值為1,否則為0;classification為政策分組虛擬變量,若焚燒爐受分類(lèi)政策實(shí)施的影響,則屬于處理組,對(duì)應(yīng)的classification取值為1,若不受影響,則屬于對(duì)照組,對(duì)應(yīng)的classification取值為0;雙重差分估計(jì)量did= classification′post,是判斷垃圾分類(lèi)政策對(duì)處理組真實(shí)政策效果的核心解釋變量,若垃圾分類(lèi)促進(jìn)了大氣污染物的減排,則其回歸系數(shù)1應(yīng)顯著為負(fù);X為降水,溫度,節(jié)假日天數(shù)等控制變量,防止因遺漏變量問(wèn)題而導(dǎo)致的估計(jì)偏誤;δ為焚燒爐個(gè)體固定效應(yīng),用于控制樣本之間不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性;ξ為時(shí)間固定效應(yīng),用于控制隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)宏觀因素的影響;ε為隨機(jī)誤差項(xiàng).標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(lèi)到排口層面.

1.2.2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn) 采用雙重差分的基本假設(shè)是,在沒(méi)有該政策的影響時(shí),處理組和對(duì)照組的變化趨勢(shì)平行[24].否則,大氣污染物排放濃度的變化可能是由處理組和對(duì)照組之間的系統(tǒng)性差異造成的,并不能由垃圾分類(lèi)政策的實(shí)施加以解釋.為此,本研究采用事件研究法進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)[25],擬合出如下方程:

式中:被解釋變量Y,分組虛擬變量classification,控制變量X與式(1)中的含義相同.當(dāng)時(shí)間取值為距離垃圾分類(lèi)政策開(kāi)始實(shí)施的第期時(shí),bin為1,否則為0.同時(shí),以政策實(shí)施節(jié)點(diǎn)的前一期(=-1)為參考,在回歸中將其省略,α為每一期的估計(jì)值.

2 實(shí)證分析

2.1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

使用DID的一個(gè)尤為重要的假設(shè)條件是通過(guò)平行趨勢(shì)檢驗(yàn),即處理組和對(duì)照組在政策發(fā)生前具有可比性[24].此外,該檢驗(yàn)還可以反映在不同時(shí)段內(nèi)垃圾分類(lèi)政策實(shí)施對(duì)焚燒廢氣影響的差異.為此,本文對(duì)分類(lèi)政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析(圖2).結(jié)果表明,無(wú)論是使用旬尺度還是月尺度的平均濃度作為被解釋變量,得到的變化趨勢(shì)基本相似.在政策實(shí)施前(虛線左側(cè)),估計(jì)系數(shù)大多不顯著,說(shuō)明處理組和對(duì)照組在分類(lèi)之前的廢氣排放濃度不存在系統(tǒng)性差異,滿足平行趨勢(shì)假設(shè).自政策實(shí)施后,處理組NO濃度持續(xù)上升,直到2019年年末才恢復(fù)到較低水平;SO2排放濃度估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù),說(shuō)明垃圾分類(lèi)促進(jìn)了SO2的下降,且在9月,10月下降幅度最大.TSP濃度同樣呈現(xiàn)出下降趨勢(shì).

圖2 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

圖中描繪了事件研究估計(jì)數(shù)(空心小圓)和對(duì)應(yīng)的95%置信區(qū)間(垂直虛線).圖a(d),b(e),c(f)分別表示以旬(月)均NO,SO2,TSP排放濃度為被解釋變量得到的估計(jì)結(jié)果.軸上的標(biāo)注為垃圾分類(lèi)后(前)的期數(shù)

2.2 基準(zhǔn)回歸模型

通過(guò)擬合DID模型,得到了處理組相對(duì)于對(duì)照組垃圾焚燒廠大氣污染物旬均排放濃度的變化(表2).結(jié)果表明,施行垃圾分類(lèi)后,上海市垃圾焚燒廠的3種大氣污染物排放情況均有變化,但趨勢(shì)并不相同.SO2,TSP的雙重差分系數(shù)均為負(fù)數(shù)(模型5～12),說(shuō)明垃圾分類(lèi)的實(shí)施對(duì)這兩種污染物產(chǎn)生了減排效果.其中,SO2的旬均排放濃度降低了1.71mg/m3(模型5),降幅為13.8%(模型8),依次引入控制變量,時(shí)間固定效應(yīng),個(gè)體固定效應(yīng)后,結(jié)果仍然能通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)(模型6,7).TSP平均排放濃度降低了2.2%(模型12),但并不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性.上述結(jié)果與任中山等[26]指出的垃圾分類(lèi)后焚燒煙氣中顆粒物,酸性氣體濃度下降相一致.然而,NO雙重差分項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均為正(模型1～3),考慮氣象條件和節(jié)假日效應(yīng)后估計(jì)系數(shù)大小有所變化,但依然在10%的顯著性水平上具有正向作用.在排除其它影響因素后,實(shí)施垃圾分類(lèi)使得NO的平均排放濃度顯著上升了5.96mg/m3,增幅為4.1%.此外,節(jié)假日天數(shù)對(duì)NO的產(chǎn)生有顯著正向作用,節(jié)假日天數(shù)每增加1d,NO的平均濃度上升3.32mg/m3.氣象因素可能通過(guò)降水和蒸發(fā)直接改變進(jìn)爐垃圾的含水率,但在回歸結(jié)果中未見(jiàn)旬均溫和旬均降水對(duì)3種污染物的排放產(chǎn)生顯著影響.綜合表1的回歸結(jié)果,自上海市實(shí)施垃圾分類(lèi)后, SO2,TSP濃度有所下降,這對(duì)降低煙氣的處置成本有積極作用,但NO濃度意料之外的顯著上升需要引起注意.

表2 焚燒廢氣中大氣污染物排放濃度的DID檢驗(yàn)結(jié)果

注:每一縱列代表一個(gè)單獨(dú)的回歸.模型1～3,5～7,9～11分別表示以NO,SO2,TSP旬均濃度為被解釋變量的回歸結(jié)果,模型4,8,12表示以相應(yīng)濃度的對(duì)數(shù)值作被解釋變量.其中,模型1,5,9運(yùn)用混合OLS回歸進(jìn)行估計(jì),模型2,6,10在前者的基礎(chǔ)上引入了節(jié)假日天數(shù),旬均降水,旬均溫度3個(gè)控制變量,模型3,7,11進(jìn)一步控制了個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng).***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著,括號(hào)里報(bào)告了經(jīng)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的值.

2.3 污染物排放穩(wěn)定度的變化

表3報(bào)告了以排放濃度的變異系數(shù)和占標(biāo)率為被解釋變量的DID估計(jì)結(jié)果.結(jié)果顯示,NO的旬度變異系數(shù)在分類(lèi)政策實(shí)施后降低了0.02,且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)(模型1).SO2和TSP變異系數(shù)同樣為負(fù)(模型2,3),但并不顯著,說(shuō)明實(shí)施分類(lèi)后,3種大氣污染物的排放波動(dòng)程度有所下降,焚燒系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性得到提高.另外,節(jié)假日天數(shù)對(duì)3種污染物的變異系數(shù)大小均有顯著負(fù)面影響,說(shuō)明節(jié)假日和工作日垃圾組成的差異是造成焚燒廢氣中污染物濃度波動(dòng)的原因之一.對(duì)于占標(biāo)率,3種大氣污染物的變化趨勢(shì)與平均濃度的趨勢(shì)基本一致(模型4,5,6),NO占標(biāo)率顯著上升,SO2和TSP則明顯下降.因此實(shí)施垃圾分類(lèi)有利于SO2,TSP的穩(wěn)定達(dá)標(biāo).然而,上海市垃圾焚燒廠NO的24h均值排放標(biāo)準(zhǔn)為200mg/m3,低于江浙兩省大多數(shù)焚燒廠執(zhí)行的250mg/m3國(guó)控標(biāo)準(zhǔn),但平均排放濃度卻明顯高于對(duì)照組(表1),且在實(shí)施垃圾分類(lèi)后濃度進(jìn)一步上升,這對(duì)于未來(lái)的提標(biāo)工作提出了較大挑戰(zhàn).

表3 大氣污染物濃度變異系數(shù)和占標(biāo)率的DID檢驗(yàn)結(jié)果

注:每一縱列代表一個(gè)單獨(dú)的回歸.模型1～3表示以排放濃度變異系數(shù)為被解釋變量的回歸結(jié)果,模型4～6表示以排放占標(biāo)率為被解釋變量的回歸結(jié)果.***?**和*分別表示在1%?5%和10%的顯著性水平下顯著,括號(hào)里報(bào)告了經(jīng)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的值.

3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)上述實(shí)證結(jié)果的可信度,進(jìn)一步采用改變政策節(jié)點(diǎn),重設(shè)對(duì)照組,對(duì)控制變量滯后處理的方式,對(duì)前述估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn).

3.1 政策節(jié)點(diǎn)的選取問(wèn)題

表4 改變政策干預(yù)時(shí)間的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注:每一縱列代表一個(gè)單獨(dú)的回歸.模型1,3,5以旬均濃度為被解釋變量,模型2,4,6表示以相應(yīng)濃度的對(duì)數(shù)值作被解釋變量.***?**和*分別表示在1%?5%和10%的顯著性水平下顯著,括號(hào)里報(bào)告了經(jīng)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的值.

為排除垃圾分類(lèi)實(shí)施期間其它事件的干擾,增強(qiáng)前述結(jié)論的說(shuō)服力,本節(jié)將垃圾分類(lèi)時(shí)間點(diǎn)假定為2018年的7月1日,所有變量均替換為2018年的同期觀測(cè)值,估計(jì)結(jié)果如表4所示.結(jié)果表明,3種污染物政策效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)均為正且無(wú)一顯著,證明垃圾分類(lèi)政策的實(shí)施導(dǎo)致了SO2和NO排放濃度的顯著變化.此外,NO排放中存在的節(jié)假日效應(yīng)依然存在.上述結(jié)論保證了主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性.

3.2 重新設(shè)定對(duì)照組

江浙滬一帶的飲食習(xí)慣,居民收入,氣候條件等比較接近,因此生活垃圾理化性質(zhì)也較為相似.為此,按照各地級(jí)市地理中心到上海的距離重新劃分對(duì)照組進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)(表5).

結(jié)果表明,改變對(duì)照組后,估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致.當(dāng)對(duì)照組選取為100km以?xún)?nèi)的焚燒廠,即選取蘇州,嘉興兩市的焚燒廠時(shí),得到的估計(jì)系數(shù)最大,NO(SO2)的平均排放濃度上升(下降)9.24 (1.96)mg/m3,而TSP的濃度變化依然不顯著.氣象因素也未對(duì)排放情況產(chǎn)生顯著影響.上述結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果具有可靠性.

表5 調(diào)整對(duì)照組后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注:每一縱列代表一個(gè)單獨(dú)的回歸.被解釋變量為旬均濃度,100km(200km/300km)內(nèi)表示以距離上海市中心100km(200km/300km)內(nèi)的城市為對(duì)照組.***?**和*分別表示在1%?5%和10%的顯著性水平下顯著,括號(hào)里報(bào)告了經(jīng)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的值.

3.3 當(dāng)日排放情況與前幾日的控制變量相匹配

新鮮垃圾送入垃圾焚燒廠后,通常需要在貯坑中堆放3～5d才可以焚燒[16],因此當(dāng)日焚燒廢氣的排放濃度與前幾日的垃圾組分相關(guān)性更大.基于此,對(duì)控制變量滯后處理后,檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示.對(duì)于NO,將當(dāng)日排放濃度與6d前(第7列)的控制變量匹配后,政策效應(yīng)估計(jì)系數(shù)最大,且在5%的水平下顯著,增幅相對(duì)于未加滯后項(xiàng)(第1列)高出了一個(gè)百分點(diǎn).對(duì)于SO2,把控制變量滯后4,5d (第5,6列),下降幅度最大.上述結(jié)果表明,生活垃圾入廠后,可能需要3～6d時(shí)間的預(yù)處理,這與垃圾焚燒廠的實(shí)際處理流程一致.此外,對(duì)控制變量滯后處理后得到的估計(jì)系數(shù),雖然在數(shù)值上有所差異,但變化趨勢(shì)基本相似,也證明了主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性.

表6 對(duì)控制變量滯后處理的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注:每一個(gè)單元格為一個(gè)單獨(dú)的回歸,對(duì)應(yīng)的數(shù)值為該回歸的雙重差分系數(shù).被解釋變量為3種大氣污染物的旬均濃度或濃度對(duì)數(shù)值,滯后d表示將當(dāng)日的排放濃度與d前的控制變量相匹配.***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著,括號(hào)里報(bào)告了經(jīng)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的值.

4 政策建議

自上海市正式執(zhí)行垃圾分類(lèi)政策以后,熱值上升,排放穩(wěn)定度提高以及TSP,SO2濃度降低對(duì)于垃圾焚燒發(fā)電行業(yè)來(lái)說(shuō)均是有利影響,但NO的排放濃度上升卻是不利的.未來(lái)隨著垃圾量的增多,焚燒占比的提高以及垃圾分類(lèi)的普及推廣,由NO濃度上升造成的溫室氣體泄露問(wèn)題值得關(guān)注.基于此,提出以下建議:

適當(dāng)調(diào)整垃圾焚燒行業(yè)污染物排放標(biāo)準(zhǔn).垃圾分類(lèi)帶來(lái)的進(jìn)爐垃圾組分均質(zhì)性提高,一定程度上降低了垃圾處理的難度,更加有利于TSP和SO2排放的穩(wěn)定達(dá)標(biāo).為此,可以適當(dāng)?shù)靥岣哌@兩種大氣污染物的排放標(biāo)準(zhǔn).針對(duì)NO濃度的增高,由于對(duì)脫硝工藝進(jìn)行調(diào)整需要一定時(shí)間和資金的投入,排放標(biāo)準(zhǔn)可暫時(shí)保持不變.

從產(chǎn)生源頭和尾氣處理兩端減少NO的排放.在改造或新建焚燒爐時(shí),應(yīng)充分考慮爐壁的耐熱性能及控溫能力,通過(guò)增加焚燒爐的熱容量,余熱鍋爐受熱面,調(diào)整配風(fēng)溫度等措施應(yīng)對(duì)分類(lèi)后垃圾燃燒熱值的大幅提升,減少因爐溫過(guò)高而產(chǎn)生的熱力型氮氧化物.在煙氣凈化環(huán)節(jié),著重提升脫硝能力,例如在常規(guī)脫硝工藝選擇性非催化還原法(SNCR)的基礎(chǔ)上增加有選擇性催化還原法(SCR)脫硝工藝和煙氣再循環(huán)工藝[27],以進(jìn)一步控制氮氧化物的排放.

因地制宜地制定各地垃圾分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn).不同地區(qū)應(yīng)當(dāng)結(jié)合當(dāng)?shù)乩膶?shí)際組成,體量和分布,制定有針對(duì)性的垃圾分類(lèi),回收利用,資源化處置政策,多管齊下,實(shí)現(xiàn)垃圾的高效無(wú)害化處理.最后從實(shí)踐中的成熟經(jīng)驗(yàn)提取出全國(guó)適用的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn).

5 結(jié)論

5.1 實(shí)施垃圾分類(lèi)以后,SO2平均濃度顯著下降了1.49mg/m3(降幅為13.8%).TSP濃度略有降低但并不顯著,這可能是由于相較于酸性氣體的煙氣凈化,顆粒物更易去除,垃圾焚燒廠TSP的排放得以始終維持在一個(gè)較低的水平.

5.2 NO平均濃度顯著上升了5.96mg/m3(增幅為4.1%),這給煙氣凈化系統(tǒng)中的脫硝環(huán)節(jié)帶來(lái)了更大壓力.升高的原因可能是熱值上升導(dǎo)致熱力型NO的增加,也不排除由于垃圾組分的改變導(dǎo)致進(jìn)爐垃圾含氮量升高,有待進(jìn)一步的理化性質(zhì)分析.

5.3 3種污染物排放變異系數(shù)的估計(jì)值均為負(fù),表明分類(lèi)后焚燒過(guò)程中的穩(wěn)定性有顯著提高.同時(shí),節(jié)假日和工作日垃圾組成的顯著差異是造成焚燒廢氣中污染物濃度波動(dòng)的原因之一.

[1] 張英民,尚曉博,李開(kāi)明,等.城市生活垃圾處理技術(shù)現(xiàn)狀與管理對(duì)策[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2011,20(2):389-396.

Zhang Y M, Shang X B, Li K M, et al. Technologies status and management strategies of municipal solid waste disposal in China [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2011,20(2):389-396.

[2] 陳倩倩,楊 棟,黃 穎,等.寧波市不同區(qū)分類(lèi)垃圾組成與理化特性研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2018,38(3):1064-1070.

Chen Q Q, Yang D, Huang Y, et al. Composition and physicochemical properties of classified municipal solid waste in different districts of Ningbo City [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018,38(3):1064- 1070.

[3] 張海龍,李祥平,林必桂,等.珠三角某垃圾焚燒廠周邊環(huán)境空氣重金屬分布特征研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2013,33(7):1833-1839.

Zhang H L, Li X P, Lin B G, et al. Characterization of airborne particulate metals in the surroundings of a municipal solid waste incinerator (MSWI) in the Pearl River Delta [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2013,33(7):1833-1839.

[4] 李 揚(yáng),李金惠,譚全銀,等.我國(guó)城市生活垃圾處理行業(yè)發(fā)展與驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2018,38(11):4173-4179.

Li Y, Li J H, Tan Q Y, et al. Development course and driving force of municipal solid waste disposal industry in China [J]. China Environmental Science, 2018,38(11):4173-4179.

[5] 吳宏杰.生活垃圾分類(lèi)與垃圾焚燒關(guān)系研究[J]. 城市管理與科技, 2014,16(4):36-38.

Wu H J. Study on the relationship between household garbage classification and garbage incineration [J]. Urban Management and Science & Technology, 2014,16(4):36-38.

[6] 金余其.水分對(duì)城市垃圾焚燒的影響[J]. 電站系統(tǒng)工程, 2004, (4):37-40.

Jin Y Q. Influence of moisture content on the combustion characteristics of MSW [J]. Power System Engineering, 2004,(4):37- 40.

[7] 金余其,嚴(yán)建華,池 涌,等.中國(guó)城市生活垃圾燃燒的特性[J]. 環(huán)境科學(xué), 2002,(3):107-110.

Jin Y Q, Yan J H, Chi Y, et al. Combustion characteristics of municipal solid wastes in China [J]. Environmental Science, 2002,(3):107-110.

[8] Chen S S, Huang J L, Xiao T T, et al. Carbon emissions under different domestic waste treatment modes induced by garbage classification: Case study in pilot communities in Shanghai, China [J]. Science of the Total Environment, 2020,717:137193.

[9] 呂巖巖,楊 麟,徐 煜.垃圾分類(lèi)對(duì)垃圾焚燒爐運(yùn)行性能影響的分析[J]. 工業(yè)鍋爐, 2020,(3):44-47.

Lv Y Y, Yang L, Xu Y. Analysis of the influence for waste sorting on the operation performance of waste incinerator [J]. Industrial Boilers, 2020,(3):44-47.

[10] 徐振威,吳曉暉.生活垃圾分類(lèi)對(duì)垃圾主要參數(shù)的影響分析[J]. 環(huán)境衛(wèi)生工程, 2021,29(1):26-31.

Xu Z W, Wu X H. Analysis of the influence on the main parameters of waste of MSW classification [J]. Environmental Sanitation Engineering, 2021,29(1):26-31.

[11] 陳紅霞.華南地區(qū)生活垃圾分類(lèi)處理前后物理特性變化分析[J]. 低碳世界, 2019,9(6):16-17.

Chen H X. Analysis of physical characteristics of MSW before and after classification in Southern China [J]. Low Carbon World, 2019,9 (6):16-17.

[12] 溫 冬,鄭鳳才,王明飛.垃圾分類(lèi)政策實(shí)施后對(duì)北京市現(xiàn)有焚燒設(shè)施的影響及對(duì)策[J]. 環(huán)境衛(wèi)生工程, 2020,28(5):88-92.

Wen D, Zheng F C, Wang M F. Impact and measures on the existing incineration facilities in Beijing after the waste classification policy implementation [J]. Environmental Sanitation Engineering, 2020,28 (5):88-92.

[13] 上海市第十五屆人民代表大會(huì).上海市生活垃圾管理?xiàng)l例 [EB/OL]. http://www.spcsc.sh.cn/n1939/n1944/n1946/n2029/u1ai185433.html.

[14] 人民網(wǎng).上海垃圾分類(lèi)一周年成績(jī)單出爐:居民區(qū)投放達(dá)標(biāo)率超90% [EB/OL]. http://sh.people.com.cn/n2/2020/0629/c134768- 34118835.html.

[15] 吳海霞,岳 波,孟棒棒,等.溫度和含水率對(duì)村鎮(zhèn)垃圾焚燒煙氣中有機(jī)物排放的影響[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2020,40(1):305-311.

Wu H X, Yue B, Meng B B, et al. The influence of temperature and moisture content on the release of organic pollutants in flue gas of rural solid waste (RSW) incineration [J]. China Environmental Science, 2020,40(1):305-311.

[16] 何品晶,陳 淼,楊 娜,等.我國(guó)生活垃圾焚燒發(fā)電過(guò)程中溫室氣體排放及影響因素——以上海某城市生活垃圾焚燒發(fā)電廠為例[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2011,31(3):402-407.

He P J, Chen M, Yang N, et al. GHG emissions from Chinese MSW incineration and their influencing factors——Case study of one MSW incineration plant in Shanghai [J]. China Environmental Science, 2011,31(3):402-407.

[17] 陳 林,伍海軍.國(guó)內(nèi)雙重差分法的研究現(xiàn)狀與潛在問(wèn)題[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 2015,32(7):133-148.

Chen L, Wu H J. Research status and potential problems of differences-in-differences method in China [J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2015,32(7):133-148.

[18] 周 迪,劉奕淳.中國(guó)碳交易試點(diǎn)政策對(duì)城市碳排放績(jī)效的影響及機(jī)制[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2020,40(1):453-464.

Zhou D, Liu Y C. Impact of China’s carbon emission trading policy on the performance of urban carbon emission and its mechanism [J]. China Environmental Science, 2020,40(1):453-464.

[19] 范 丹,王維國(guó),梁佩鳳.中國(guó)碳排放交易權(quán)機(jī)制的政策效果分析——基于雙重差分模型的估計(jì)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(6): 2383-2392.

Fan D, Wang W G, Liang P F. Analysis of the performance of carbon emissions trading right in China——The evaluation based on the difference-in-difference model [J]. China Environmental Science, 2017,37(6):2383-2392.

[20] 任亞運(yùn),傅京燕.碳交易的減排及綠色發(fā)展效應(yīng)研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2019,29(5):11-20.

Ren Y Y, Fu J Y. Research on the effect of carbon emissions trading on emission reduction and green development [J]. China Population, Resources and Environment, 2019,29(5):11-20.

[21] 張海龍,李祥平,齊劍英,等.華南某市生活垃圾組成特征分析[J]. 環(huán)境科學(xué), 2015,36(1):325-332.

Zhang H L, Li X P, Qi J Y, et al. Analysis of composition characteristics of municipal solid waste in South China [J]. Environmental Science, 2015,36(1):325-332.

[22] Beck T, Levine R, Levkov A. Big bad banks? The winners and losers from bank deregulation in the United States [J]. Journal of Finance, 2010,65(5):1637-1667.

[23] Moser P, Voena A. Compulsory licensing: Evidence from the trading with the enemy act [J]. American Economic Review, 2012,102(1): 396-427.

[24] Bertrand M, Duflo E, Mullainathan S. How much should we trust differences-in-differences estimates? [J]. The Quarterly Journal of Economics, 2004,119(1):249-275.

[25] He G J, Pan Y, Tanaka T. The short-term impacts of COVID- 19lockdown on urban air pollution in China [J]. Nature Sustainability, 2020,3(12):1005-1011.

[26] 任中山,陳 瑛,王永明,等.生活垃圾分類(lèi)對(duì)垃圾焚燒發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的分析[J]. 環(huán)境工程, 2021,39(6):150-153.

Ren Z S, Chen Y, Wang Y M, et al. Analysis of influence of domestic waste classification on development of waste incineration power generation industry in China [J]. Environmental Engineering, 2021, 39(6):150-153.

[27] 房德職,李克勛.國(guó)內(nèi)外生活垃圾焚燒發(fā)電技術(shù)進(jìn)展[J]. 發(fā)電技術(shù), 2019,40(4):367-376.

Fang D Z, Li K X. An overview of power generation from municipal solid waste incineration plants at home and abroad [J]. Power Generation Technology, 2019,40(4):367-376.

圖1

圖4(a)

圖4(c)

圖5

審圖號(hào):GS(2016)1569號(hào)

本刊2021年41卷第1期發(fā)表的胡文佳等的論文《中國(guó)大陸沿岸造礁石珊瑚適生區(qū)及保護(hù)空缺分析》(P401～411),其中圖1、圖4(a)、圖4(c)、圖5內(nèi)容有誤,特此更正,并向廣大讀者致歉.

Effects of garbage classification on air pollutant emissions from garbage incineration.

HE Wen-feng1, ZHENG Yu1, LIU Bei-bei1,2*, ZHANG Bing1

(1.State Key Laboratory of Pollution Control & Resource Reuse School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China；2.The Johns Hopkins University-Nanjing University Center for Chinese and American Studies, Nanjing 210093, China),, 2022,42(5)：2433～2441

Based on the daily air pollutant emissions data from garbage incineration power plants in Jiangsu, Zhejiang and Shanghai during 2018～2019, difference-in-differences models were employed to quantitatively estimate the impact of Shanghai garbage classification policy on incineration exhaust, and a series of robustness tests were carried out. Although the emission concentration of SO2reduced by 1.49mg/m3(by 13.8%) after the implementation of garbage classification, that of NOincreased by 5.96mg/m3(by 4.1%). ”Holiday effect” existed: one more holiday resulted in a 3.32mg/m3increase in NOemission. Classificationdidn’t not show any significant influence on TSP emission. In addition, the decrease of the variation coefficient of pollutant concentrations indicated that the improvement of the garbage components homogenization reduced the emission fluctuation. Based on the research results, policy suggestions on solid waste management from the aspects of garbage incineration emission standard, technical improvement, and garbage classification formulation were provided.

garbage classification；garbage incineration；difference in difference；air pollutants

X823

A

1000-6923(2022)05-2433-09

何汶峰(1998-),男,四川南充人,碩士研究生,主要從事環(huán)境與能源政策評(píng)估研究.

2021-10-28

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71874078,72174085);國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(20&ZD092)

* 責(zé)任作者, 副教授, Lbeibei@nju.edu.cn