MMESE理論下城市生活垃圾分類投放行為研究

丁治中，張雅楠，舒詩琦，陳俊，胡嬌

(1.河海大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 常州 213022;2.蘇州大學(xué) 藝術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州 215123)

1 引言

隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程，城市生活垃圾污染已引起諸多環(huán)境問題。早在2000年，建設(shè)部就確立了北京、上海等8個城市作為“生活垃圾分類收集試點城市”，要求社區(qū)居民按照要求進(jìn)行垃圾分類投放。此后，中央和地方政府又相繼出臺相關(guān)政策來確保垃圾分類投放的實施。隨著2019年《上海市生活垃圾管理條例》的出臺和在上海執(zhí)行取得的初步成功，中國的垃圾分類進(jìn)入“強(qiáng)制時代”[1]。

由于很多城市的垃圾分類效果不夠理想，居民不遵守垃圾分類投放的現(xiàn)象仍較為普遍。城市生活垃圾分類問題受到政府的高度重視，垃圾分類投放行為的管制也成為學(xué)術(shù)界研究的重點。探尋城市生活垃圾投放行為的影響因素是從源頭有效把控和改善垃圾投放行為的關(guān)鍵。目前，關(guān)于社會學(xué)、心理學(xué)對垃圾分類投放行影響因素的分析已有很多，如韓洪云等人[2]發(fā)現(xiàn)社會資本對于垃圾分類投放有顯著正向影響，社會網(wǎng)絡(luò)可提高居民生活垃圾投放行為的可預(yù)測性；唐林等人[3]發(fā)現(xiàn)，由于“面子觀念”，有專人監(jiān)督會有效改善不良的垃圾投放行為。但對城市生活垃圾投放行為具體作業(yè)場景的影響因素缺少系統(tǒng)研究。

本文將選取MMESE理論從作業(yè)空間的影響因素角度進(jìn)行分析，討論人-機(jī)-環(huán)境對垃圾分類投放行為產(chǎn)生的影響，建立相關(guān)模型探討系統(tǒng)作業(yè)行為空間下的影響因素交互項。通過進(jìn)一步分析人-機(jī)-環(huán)境對城市居民生活垃圾分類投放行為的交互效應(yīng)，對城市生活垃圾分類投放行為的管控提出相應(yīng)的政策建議。

2 方法

MMESE(Man-Machine-Environment System Engineering)理論，又稱人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)工程理論，最早由著名科學(xué)家錢學(xué)森提出，是正確處理人、機(jī)、環(huán)境關(guān)系，深入研究人-機(jī)-環(huán)境最優(yōu)組合的方法。MMESE理論最初應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域[4]，之后在船舶的艙內(nèi)設(shè)計[5]、特定作業(yè)環(huán)境下的風(fēng)險及事故分析[6]等領(lǐng)域有所應(yīng)用。由于裝備、設(shè)備需要人的行為來進(jìn)行操控，故MMESE理論可用于研究作業(yè)空間下操作員的行為。城市生活垃圾投放行為屬于室外作業(yè)空間的簡單作業(yè)行為，可將MMESE理論應(yīng)用于垃圾投放行為影響因素確定。

2.1 研究思路

本文選取MMESE理論作為基本的研究方法，對城市生活垃圾投放的影響因素進(jìn)行定義和賦值，并構(gòu)建相關(guān)模型。通過田野調(diào)查法對投放垃圾的居民進(jìn)行觀察、記錄并結(jié)合相關(guān)問卷和訪談來收集初始數(shù)據(jù)。采用SPSS Statistics 24.0軟件和SPASSAU對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。接著采取方差分析和卡方分析相結(jié)合對影響因素進(jìn)行差異性的初次篩選，在此基礎(chǔ)上將篩選出的影響因素代入有序Logistic模型進(jìn)行回歸分析，最后找出顯著的影響因素并對其進(jìn)行討論，本文研究技術(shù)路線如圖1。

圖1 本文技術(shù)路線圖

2.2 基于MMESE理論的影響因素確定

根據(jù)MMESE理論的定義結(jié)合本文的適用情景，“人”特指在城市住宅小區(qū)內(nèi)與垃圾投放設(shè)施產(chǎn)生人機(jī)交互并產(chǎn)生垃圾投放行為的居民；“機(jī)”指垃圾投放設(shè)施；“環(huán)境”指城市住宅小區(qū)的室外公共垃圾投放區(qū)域。根據(jù)實際調(diào)研將MMESE理論對垃圾投放行為影響因素分為7個大類：觀察對象個體特征、垃圾投放設(shè)施特征、室外環(huán)境特征、觀察對象對設(shè)施感知、環(huán)境對垃圾投放設(shè)施干擾、觀察對象對投放環(huán)境感知、他人干擾。

首先，城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為屬于短暫時間作業(yè)行為，且屬于多人的單次作業(yè)行為，因此本文不考慮操作居民生理因素差異，只考慮個體的特征差異，如性別、年齡等。其次，雖屬于室外作業(yè)行為，由于調(diào)研月份雨量較少，且在調(diào)研過程中投放行為發(fā)生時未有巨大噪音，因此可忽略大多數(shù)物理因素如聲環(huán)境、空氣濕度等的影響；調(diào)研過程中很多晚間產(chǎn)生垃圾投放行為的居民用手機(jī)照明進(jìn)行補光，因此需將光線情況納入影響因素的考慮中。最后由于人的社會屬性，投放垃圾的人群難免避免公眾心理及前置行為影響，因此將當(dāng)時作業(yè)行為下的他人行為及同一操作設(shè)施的前置行為也納入觀察和分析之中。其余影響因素的確立如表1。

表1 前人研究及本文影響因素選取依據(jù)

根據(jù)上述分析，本文共確立了15個影響因素，分別是：觀察對象個體特征3個：(1)性別；(3)年齡；(3)上班情況。垃圾投放設(shè)施特征3個：(1)設(shè)施控制器情況；(2)設(shè)施內(nèi)部容量情況；(3)設(shè)施標(biāo)識情況。觀察對象對設(shè)施感知1個：設(shè)施的潔凈性。環(huán)境對設(shè)施的干擾1個：光線對設(shè)施的影響。室外環(huán)境特征4個：(1)小區(qū)物業(yè)水平；(2)政策宣傳情況；(3)小區(qū)垃圾投放設(shè)施相對數(shù)量；(4)制度執(zhí)行狀況。對象對投放環(huán)境感知1個：設(shè)施及其周邊環(huán)境氣味。他人影響2個：(1)周圍是否有人；(2)前置行為干擾。

3 模型與變量

3.1 數(shù)據(jù)來源與樣本情況

選取江蘇省常州市新北區(qū)的25個城市住宅小區(qū)為調(diào)查對象，每個小區(qū)設(shè)置2-3個觀測點，對垃圾投放行為進(jìn)行觀察。觀察到產(chǎn)生垃圾投放行為居民共553位，針對觀察到的小區(qū)居民的個人特征、小區(qū)居民對設(shè)施環(huán)境的評價展開了相關(guān)問卷調(diào)查及訪談記錄。由于部分被調(diào)研居民急于出行導(dǎo)致相關(guān)調(diào)查內(nèi)容缺失，最終得到411組完整數(shù)據(jù)。

通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)樣本具有以下2個特征：(1)女性比例高于男性(女性占55.7%，男性占44.3%)。對比常州第六次人口普查結(jié)果，女性生活垃圾投放行為占比高于其城市人口占比，表明家務(wù)類勞動仍主要是女性在做。(2)中老年居民參與城市生活垃圾投放行為較高(60歲以上占35.8%，44-60歲占34.5%，18歲以下占2.1%)。老年人退休后在家時間更長，實際垃圾投放行為的年齡情況也印證了常州的城市老齡化趨勢,見表2。

表2 樣本基本情況

3.2 影響因素的研究思路及變量定義

本文主要探討MMESE理論下，城市生活垃圾投放行為在垃圾投放行為發(fā)生的作業(yè)行為空間受到哪些因素的影響。因此，本文的被解釋變量為“城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為”，在田野調(diào)查的過程中以問題“垃圾投放行為是否標(biāo)準(zhǔn)且進(jìn)行分類”表征，屬于多分類變量并帶有一定層次性，根據(jù)擬合效果，應(yīng)選取有序Logistic模型進(jìn)行回歸，模型設(shè)定如下：

以發(fā)生比來表示，城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為的有序Logistic模型如下：

上述(1)和(2)式子中，y表示城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為，h的取值表示城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為的相應(yīng)水平；Ph表示城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為某一水平的概率，(1-Ph)表示其它城市住宅小區(qū)垃圾投放行為水平的概率；xk表示可能影響城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為結(jié)果的因素；θk為偏回歸系數(shù)，表示自變量對logit(Ph)的影響，φh為常數(shù)，與具體因變量取值有關(guān)。

將垃圾投放行為根據(jù)是否正確和是否規(guī)范劃分為四個得分項(行為的正確與否按照常州市垃圾分類的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷)，并賦予0-3的得分。解釋變量與為上文所述的15個變量，具體變量及相關(guān)賦值定義見表3。

表3 模型變量賦值及描述性統(tǒng)計

由于解釋變量超過10個，本文將先對影響因素初步篩選，再將篩選后的影響因素帶入有序Logistic模型進(jìn)行回歸分析。其中，I、K屬于定量數(shù)據(jù)，需要使用方差分析來檢驗這兩項解釋變量與垃圾投放行為之間的差異性；其余13項解釋變量屬于定類變量，需使用卡方檢驗找出與垃圾投放行為呈現(xiàn)顯著差異的變量。

從表3還可以觀測本文變量的以下特征：(1)政策宣傳情況的均值僅為1.3066，表明小區(qū)居民并未有切實的城市生活垃圾分類投放宣傳體驗，宣傳和居民對接不夠到位。(2)制度執(zhí)行狀況平均值為0.6642，表明常州市城市生活垃圾投放行為整體較好，超過6成居民按照常州市垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)自覺進(jìn)行垃圾分類。(3)統(tǒng)計的411次垃圾投放行為中，52次行為與垃圾投放設(shè)施控制器損壞相關(guān)，占12.7%；78次行為與垃圾投放設(shè)施上的標(biāo)識不清掛鉤，占18.5%；101次行為與垃圾投放設(shè)施內(nèi)容量已滿相關(guān)，占24.6%。表明常州城市住宅小區(qū)垃圾投放設(shè)施的及時更換情況、垃圾清運工作都做的較好。(4)大部分垃圾投放行為發(fā)生在光線滿足居民辨別設(shè)施顏色標(biāo)識的情況下，但仍有20.9%的行為發(fā)生在光線不足的場景下，需進(jìn)一步討論是否需要補光。

4 結(jié)果

4.1 城市生活垃圾投放行為影響因素初次篩選

利用方差分析去研究城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為對于I、K共2項變量的差異性。檢驗結(jié)果顯示，不同行為樣本對于I、K的顯著性P值均>0.05，意味著不同城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為樣本對于小區(qū)垃圾投放設(shè)施相對數(shù)量，小區(qū)物業(yè)水平?jīng)]有差異性。方差檢驗結(jié)果可知，這兩項影響因素可以進(jìn)行排除而不必引入有序Logistic模型中進(jìn)行回歸分析。

對城市生活垃圾投放行為與13組定類變量進(jìn)行卡方檢驗，檢驗結(jié)果表明不同行為樣本對于A、J共2項變量不會表現(xiàn)出顯著性(P>0.05)，意味著不同城市生活垃圾投放行為得分樣本對于性別、政策宣傳情況兩項沒有差異性。行為得分樣本對于B、C、D、E、F、G、H、L、M、N、O共11項變量呈現(xiàn)出顯著性(P<0.05)，意味著不同行為樣本對這11項定類變量均呈現(xiàn)出差異性，需引入有序Logistic模型中進(jìn)行回歸分析。

4.2 有序Logistic模型回歸結(jié)果

在進(jìn)行Logistic模型回歸之前，考慮到各解釋變量之間可能存在共線性，使用SPSS對11個變量進(jìn)行多重共線性檢驗，方差膨脹因子(VIF)最小值為1.055，最大值為1.631，均遠(yuǎn)<10，表明各個變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。另外通過模型似然比檢驗對模型有效性進(jìn)行分析，此處模型檢驗的原定假設(shè)為：是否放入自變量(年齡、上班情況等11個定類變量)兩種情況時模型質(zhì)量均一樣；分析顯示拒絕原假設(shè)(chi=598.804,P=0.000<0.05)，說明本次構(gòu)建模型時，放入的自變量有效，本次模型構(gòu)建有意義。

接著利用SPSSAU進(jìn)行數(shù)據(jù)的回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 有序Logistic回歸模型分析結(jié)果匯總

從上表可以看出，模型偽R平方值(McFadden R方)為0.595，意味著B、C、D、E、F、G、H、L、M、N、O可以解釋城市住宅小區(qū)生活垃圾投放行為的59.5%變化原因。將這11項影響因素按照順序從x1→x11進(jìn)行賦值，賦值后建立y取值0，1，2時的Logistic回歸模型。

-0.228x2-1.072x3-0.452x4-0.247x5

-0.102x6-1.217x7+10.373x8-1.223x9

+1.059x10-0.107x11

(3)

-0.228x2-1.072x3-0.452x4-0.247x5

-0.102x6-1.217x7+10.373x8-1.223x9

+1.059x10-0.107x11

(4)

-0.228x2-1.072x3-0.452x4-0.247x5

-0.102x6-1.217x7+10.373x8-1.223x9

+1.059x10-0.107x11

(5)

根據(jù)回歸結(jié)果總結(jié)分析可知：制度執(zhí)行狀況，周圍是否有人會對城市生活垃圾投放行為產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系；年齡,設(shè)施控制器情況，光線對設(shè)施的影響，設(shè)施及其周邊環(huán)境氣味，會對城市生活垃圾投放行為產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系。上班情況,設(shè)施內(nèi)部容量情況,設(shè)施標(biāo)識情況,設(shè)施的潔凈性,前置行為干擾并不會對城市生活垃圾投放行為得分產(chǎn)生影響關(guān)系。

接著本文對預(yù)測模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行了分析，擬合結(jié)果顯示研究模型的整體預(yù)測準(zhǔn)確率為75.91%，模型擬合情況可以接受，依據(jù)有序Logistic回歸模型提取出的相關(guān)性大的影響因素是有效的。

5 討論

針對影響因素和城市垃圾投放行為之間的關(guān)系，本文對呈現(xiàn)顯著相關(guān)的6個影響因素進(jìn)行了更進(jìn)一步的討論，具體討論結(jié)果如表5所示：

表5 顯著影響因素的討論

6 結(jié)論

針對影響因素的有關(guān)分析，本文提出以下建議來合理提升城市生活垃圾投放行為：第一，提高對垃圾投放設(shè)施控制器的檢驗頻率，并將重點放在維修和清潔防護(hù)上。及時檢查控制器是否出現(xiàn)損壞并進(jìn)行維修有利于降低不良的生活垃圾投放行為；定期對垃圾投放設(shè)施及其周邊進(jìn)行清洗、除臭，進(jìn)一步建立物業(yè)對垃圾分類投放設(shè)施的維護(hù)，減少居民投放時的不良情緒。第二，其他垃圾和可回收垃圾的箱體比例需重新考慮，這需要政府根據(jù)小區(qū)可回收不可回收垃圾的日產(chǎn)生量進(jìn)行宏觀調(diào)控。第三，鑒于垃圾投放的經(jīng)濟(jì)性，本文建議將現(xiàn)有小區(qū)垃圾投放設(shè)施上的標(biāo)識涂上夜光材料，保證夜間設(shè)施在黑暗中的可識別性。第四，需要有專門的監(jiān)督人員進(jìn)行巡查或仿照上海的模式進(jìn)行定點投放。由于此前已有上海試點進(jìn)行相關(guān)政策施行，因此實施專人監(jiān)管的預(yù)期阻礙會較小。第五，多開展老年的相關(guān)宣傳活動，并培訓(xùn)老年人對危害性較大行為的認(rèn)知，使其充分了解并執(zhí)行相關(guān)的垃圾分類投放的有關(guān)政策規(guī)定。第六，雖然青少年參與垃圾投放較少，從長遠(yuǎn)來說，應(yīng)提前對青少年垃圾垃圾分類投放的正面教育。