物流管理概论复习知识
（1）经分层抽样调查，估算深圳市全年的再生资源回收量为×106t/a，再生资源类型以废纸、废金属等回收价值较高的资源品类为主，分别占回收总量的与，而废玻璃这类低值再生资源回收量仅为×104t/a，呈现出“利大抢收，利小不收”的市场选择现象。深圳市再生资源回收网点主要分布在原特区外，各辖区再生资源回收总量与回收网点面积、常住人口呈正相关，与人口密度呈负相关，表明回收网点面积与常住人口是限制再生资源回收量的关键因素。
（2）再生资源回收量未区分生活源和工业源是造成“两网”统计口径差异的重要原因，在深圳市人均再生资源回收量与全国水平以及其他一线城市的比较中反映明显。与北京市、上海市、广州市不同，深圳市并非区域中心城市，也非再生资源物流的枢纽城市，在统计再生资源回收量时更少重复统计其他城市经由本地中转的再生资源回收量，故而统计出的再生资源回收量偏少。这也说明完善再生资源回收量的统计口径是推动“两网融合”的关键之一。
（3）本研究提出的人均再生资源回收量可与人均生活垃圾清运量比较，用于辨别再生资源回收量的数据来源；提出的再生资源回收网点的单位面积回收量，可用于评价回收网点的利用强度。这两个指标能够为健全生活垃圾分类及“两网融合”的评价指标体系提供支撑。
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来源 | 环境卫生工程
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校对：晴天
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商务部2014-2020年发布的《中国再生资源回收行业发展报告》数据（图3）表明2013-2019年全国再生资源回收量总体上呈现逐年增长的趋势。2015年受国内外市场影响，主要品种再生资源的价格下跌，原材料、劳动力成本上涨快，导致再生资源回收量略有下降，但是，之后国家供给侧结构性改革不断深入，且与全面清除“地条钢”、去产能等政策因素叠加，推动了再生资源价格上涨，使得再生资源回收企业的经营状况逐步向好，回收量较往年出现较大幅度增长。
全国人口逐年增加也可能是再生资源回收量增长的重要因素。为了解再生资源回收量与全国人口数量的关系，以再生资源回收量为回归因变量，以全国人口数量为自变量，采用线性回归模型和Logistic回归模型进行分析（图4）。结果表明人口增长有利于再生资源的回收，这可能是由于人口增加所引起的再生资源产量、企业数量以及从业人员数量上升等原因，使再生资源的回收量增加。
图3 2013-2019年中国再生资源的回收情况
图4 再生资源回收量与人口数量的线性回归模型
和Logistic回归模型
估算我国2019年人均再生资源回收量为237kg/（人·a），而深圳市2020年的人均回收量约为203kg/（人·a），体现出全国统计口径与深圳市的差异性。差异性的来源主要是再生资源的来源，深圳市的数据是基于现场调查而得到的，且调查过程中更偏重于对生活源再生资源的调查，而全国统计数据未区分生活源和工业源。
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本研究对我国一线城市（北京、上海、广州）的再生资源回收情况与人口情况进行了统计，结果如表6所示。
表6 我国各城市再生资源回收情况
注：数据来源于网络收集。
总体来看，各一线城市的再生资源回收量逐年上升，这与全国再生资源回收量的增长态势是一致的。不同出处的统计数据差异较大。
以上海市为例，2017-2019年的再生资源数据来源于上海再生资源回收利用行业协会，回收量超过×106t，人均再生资源回收量均超过237kg/（人·a），但2021年的数据来源于上海环境卫生工程设计院（文章出自湖北省再生资源行业协会），回收量仅有×106t，人均回收量仅为103kg/（人·a）。结合深圳、广州等城市的回收量数据来看，上海市每年×106t以上的回收量并未区分生活源和工业源。
城市所在区位对统计数据的影响较大。4个一线城市中，北京市、上海市、广州市分别为京津冀地区、长三角地区、珠三角地区的中心城市和枢纽城市。当再生资源回收量涉及工业源时，枢纽城市统计的回收量数据往往包含其他城市经由本地中转的回收量，使得这几个一线城市在再生资源回收量方面的差异远大于在实际居住人口数据上的差异。深圳市实际居住人口超过两千万人，经济社会较为发达，但并非再生资源回收的枢纽城市，因而统计的再生资源回收量低于其他3个一线城市。
