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论文题目：垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析（C题）

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垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析
摘要
在现代城市发展进程中，城市生活垃圾的处理问题成为了城市文明建设中的一个重要问题，随着城镇化进程加快和人们生活水平提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正在成为一个挑战性的难题。在垃圾减量分类活动中，通过建立“社会因素”和“个体因素”及其相互作用的量化模型，不仅能帮助提升城市生活垃圾产量的预测精度（目前的研究者通常只选取GDP、城市人口、居民人均可支配收入等内在因素指标对城市生活垃圾产量进行预测研究），同时也可能给城市垃圾减量分类工作中的资源投入决策活动提供有益的辅助支持手段。
城市生活垃圾的数量和构成与城市人口数、经济水平及生活习惯等因素有关。随着城镇化进程加快和人们生活水平提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正在成为一个挑战性的难题。仅靠填埋、焚烧等技术不能持久地解决问题，必须与减量化、无害化、回收利用等措施结合起来，才是标本兼治、经济持久的方法。其中，从源头对垃圾进行减量分类收集是必须且关键的一个环节。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。目前对这一控制过程的研究改良主要依靠的还是经验总结型的定性分析，主要原因是缺少描述“社会因素”和“个体因素”及其相互作用的量化模型，难以开展具有一定精度的量化分析工作。
因此，本文以多元回归模型来探讨垃圾减量分类活动“社会因素”、“个体因素”及关系，利用EViews6.0多元回归分析软件具体分析给出的数据，对数据进行Granger因果检验，力图能给城市垃圾减量分类工作中的资源投入决策活动提供有益的辅助支持手段。

关键词： 垃圾减量分类 多元回归 Granger因果检验
19

目录

垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析 3
1 背景简介 3
2 问题分析 3
3 垃圾减量分类量化模型 4
3.1回归分析的数学模型 4
3.2回归方程的显著性检验 6
4 垃圾减量分类相关性分析 11
4.1 四类垃圾组分本身的数量之间的相关性 12
4.2误差修正模型 14
4.3 不同措施垃圾分类数据相关性 14
5 垃圾减量分类关键措施分析 16
6 参考文献 17
7 附录 18

1 背景简介
改革开放以来，我国社会经济高速发展，人民生活水平日益提高，城市化进程不断加快，人口向城市大量迁移和流动，城市垃圾产生量激增。我国垃圾处理技术比较落后，处理方式单一，从而使城市垃圾处理系统不堪重负，产生了一系列的社会和环境问题。
有着“国际花园城市”之美称的深圳，近几年来，由于经济突飞猛进的发展，人民生活和消费水平的大幅度提高，致使生活垃圾产生量与日剧增，同时也导致生活垃圾成分发生了一些变化。为了更深入更全面更精准地了解全市生活垃圾产量及其成分变化，以便更好地对城市生活垃圾处理设施进行合理的规划布局和有效的监管，继而达到对制定更科学的深圳可持续发展战略提供一定参考的目的。
为了进一步保护深圳市居民的身心健康，提高城市的卫生质量，维护城市的市容，实现城市的可持续发展，必须科学、及时和妥善地对城市生活垃圾进行收运和处理。但是目前普遍存在“重清扫、轻处理”，“重末端处理、轻源头控制” 的生活垃圾治理模式。这种不合理的治理模式已经对环境造成了现实的影响和潜在的危害，既不符合城市迅速发展的要求，又阻碍了人民生活水平的进一步提高和城市建设的发展。因此，预测未来城市生活垃圾问题的变动趋势，找到解决问题的有效途径，全面协调公众的行为；实现城市生活垃圾的全程化和系统化管理对城市保护环境、实施可持续发展战略、落实科学发展观和提高城乡人民的生活质量不仅具有重要的理论意义，而且也具有重大的现实意义。
当前我国最常见的生活垃圾处理是垃圾卫生填埋法，这些生活垃圾大多没有经过分类处理，里面掺杂着一些有毒害性的物质如废旧电池、废旧电器等(此类物质属于危险废物，国家明文规定严禁用填埋法处理)，也有许多可回收利用的物质如废纸、金属、玻璃等，这些垃圾不经处理，直接填埋，既会造成严重的污染又会造成部分可利用资源的浪费，同时还会增大填埋场的处理量，缩短填埋场的使用寿命，造成不必要的损失。
仅靠填埋、焚烧等技术不能持久地解决问题，必须与减量化、无害化、回收利用等措施结合起来，才是标本兼治、经济持久的方法。其中，从源头对垃圾进行减量分类收集是必须且关键的一个环节。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。
2 问题分析
垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。该工程是一个综合性的复杂问题，涉及的方面很多，又由于垃圾分类的多样性进一步加增大了问题的难度。为了解决这个问题，我们选择数理统计的多元回归的分析方法，从垃圾分类影响因子及主要影响因子出发，建立垃圾分类量化模型—多元回归模型，并以深圳天景花园、阳光家园垃圾减量分类过程为例，基于建立的减量分类模型分析试点小区四类垃圾组分本身的数量之间的相关性，利用EViews6.0多元回归分析软件具体分析给出的数据，对数据进行Granger因果检验，基于构建的垃圾减量分类模型指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，并预测措施实施的最好与最坏结果。
为了分析的直观简便现提出如下假设：
（1） 认为所有数据均真实可靠，只根据已有数据进行定量分析，数据不足的采用定性分析；
（2） 在建立模型时不考虑自然灾害、战争以及其他极偶然事件造成的垃圾，只基于正常情况考虑；
（3） 仅考虑深圳市的垃圾减量分类工程。
3 垃圾减量分类量化模型
垃圾减量分类过程受到多种因素影响，为了分析问题需要，主要考虑社会因素和个体因素。社会因素主要包括各项教育、督导、激励措施等，个体因素主要包括家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯等。
3.1回归分析的数学模型
回归（Regression）分析是处理变量之间关系的一种统计方法。具体地说，回归分析主要解决以下几方面的问题：通过分析大量的样本数据，确定变量之间的数学关系式；对所确定的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并区分出对某一特定变量影响较为显著的变量和影响不显著的变量；利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。
回归分析通常根据变量的个数、变量的类型以及变量之间的相关关系分为一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析等类型。一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个，仅考虑单个变量是不够的，还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察，才能获得比较满意的结果。研究在线性相关条件下两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。多元线性回归模型是在计算上较为复杂，一般需借助计算机来完成。
设是一个可观测的随机变量，它受到个非随机因素，，…，和随机因素的影响，若与，，…，有如下线性关系：
(1)
则称式为多元线性回归模型，其中，，…，是个未知参数，是不可测的随机误差，且通常假定。自变量常被称为回归变量、设计变量、预报变量、回归因子、预报因子，因变量常被称为解释变量、响应变量，观测变量。称下式为理论回归方程。
(2)
对于一个实际问题，要建立多元回归方程，首先要估计出未知参数，，
…，，为此要进行次独立观测，得到组样本数据，，它们满足式，即有：
(3)
其中相互独立且都服从。
式又可表示成矩阵形式：
(4)
，，，，为阶单位矩阵，阶矩阵称为资料矩阵或设计矩阵，并假设它是列满秩的，即。

由模型以及多元正态分布的性质可知，仍服从维正态分布，它的期望向量为，方差和协方差阵为，即。
多元线性回归方程中的未知参数可用最小二乘法来估计，即选择使误差平方和：

达到最小。
由于是关于的非负二次函数，因而必定存在最小值，利用微积分的极值求法，得：

这里是的最小二乘估计。上述通过对求偏导数求得正规方程组的过程可用矩阵代数运算进行，得到如下矩阵表达式：

移项得：
(5)
称此方程组为正规方程组。
依据假定，所以。故存在。解正规方程组得：
(6)
称为拟合方程、预报方程、回归方程、经验回归方程。
将自变量的各组观测值代入回归方程，可得因变量的估计量（拟合值）为：

向量称为残差向量，其中为阶对称幂等矩阵，为阶单位阵。
称数为残差平方和（Error Sum of Squares，简写为SSE）。由于且，则：

从而：

为的一个无偏估计。
由于是的线性函数，故其为线性估计，且有：

这说明为的线性无偏估计。

这表明残差与的最小二乘估计是不相关的，又由于残差平方和SSE是的函数，故它与也不相关。在正态假定下不相关与独立等价，因而SSE与独立。
3.2回归方程的显著性检验
给定因变量与，，…，的组观测值，利用前述方法确定线性回归方程是否有意义，还有待于显著性检验。对多元线性回归方程作显著性检验就是要看自变量，，…，从整体上对随机变量是否有明显的影响，即检验假设：

如果被接受，则表明与，，…，之间不存在线性关系。为了进行检验首先建立方差分析表。
１.离差平方和的分解
观测值，，…，之所以有差异，是由于下述两个原因引起的，一是与，，…，之间确有线性关系时，由于，，…，取值的不同而引起值的变化；另一方面是除去与，，…，的线性关系以外的因素，如，，…，对的非线性影响以及随机因素的影响等。
记

数据的总离差平方和（Total Sum of Squares）定义如下：
(7)
总离差平方和反映了数据的波动性的大小。
残差平方和定义如下：
(8)
残差平方和反映了除去与，，…，之间的线性关系以外的因素引起的数据，，…，的波动。若，则每个观测值可由线性关系精确拟合，SSE越大，观测值和线性拟合值间的偏差也越大。
回归平方和（Regression Sum of Squares）定义如下：
(9)
由于可证明：

故SSR反映了线性拟合值与它们的平均值的总偏差，即由变量，，…，的变化引起，，…，的波动。若，则每一个拟合值均相当，即不随，，…，而变化，这意味着。利用代数运算和正规方程组可以证明：

即。因此，SSR越大，说明由线性回归关系所描述的，，…，的波动性的比例就越大，即与，，…，的线性关系就越显著，线性模型的拟合效果越好。
另外，通过矩阵运算可以证明SST、SSE、SSR，有如下形式的矩阵表示：
(10)
其中表示一个元素全为1的阶方阵。
2.自由度的分解
对应于SST的分解，其自由度也有相应的分解（这里的自由度是指方差表达式中独立变化项的数目）。在SST中，由于有一个关系式，即彼此并不是独立变化的，故其自由度为。
可以证明，SSE的自由度为，SSR的自由度为，因此对应于的分解，也有自由度的分解关系：
(11)
3.方差分析表
基于以上的SST和自由度的分解，可以建立如下方差分析表。
方差来源
平方和
自由度
均方差
F值
SSR

SSE

SST

4.检验法
可以用值法结合统计量来检验回归方程的显著性。统计量的计算公式为：
(12)
当为真时，，给定显著性水平，查分布表得临界值，计算的观测值，若，则接受，即在显著性水平之下，认为与，，…，的线性关系就不显著；当时，这种线性关系是显著的。利用值法作显著性检验性检验十分方便：这里的值是，表示第一、第二自由度分别为，的变量取值大于的概率（概率值的计算需要借助查分布表）。对于给定的显著性水平，若，则拒绝，反之，接受。
如果检验的结果接受原假设，则表明：与模型的误差相比，自变量对因变量的影响是不重要的，此时有两种可能的情况：其一是模型的各种误差太大，即使回归自变量对因变量有一定的影响，但相比于误差也不算大。对于这种情况，要想办法缩小误差，比如检查是否漏掉了重要的自变量，或检查某些自变量与是否有非线性关系等；其二是自变量对的影响确实很小，这时建立与诸自变量的回归方程没有实际意义。
5.检验法
在前面的方差分析中可以看出，在总离差平方和中，若回归平方和占的比例越大，则说明拟合效果越好。于是，就用回归平方和与总离差平方和的比例作为评判一个回归模型显著性的标准，称为样本决定系数（coefficient of determination）(或称为复相关系数、多元相关系数)，记为。

由的意义看来，越接近于1，意味着模型对原样本的拟合程度越高。但如果在模型中增加自变量，的值也会随之增加，为了防止由于引入更多的自变量导致模型回归值增加，考虑到增加自变量必使得自由度减少，于是又定义了引入自由度的修正的复相关系数，记为。

在实际应用中，达到多大才算通过了显著性检验，没有绝对的标准，要看具体情况而定。模型显著性并不是判断模型质量的唯一标准，有时为了追求模型的实际意义，可以在一定程度上放宽对拟合优度的要求。
由上面的定义可知：

易证明统计量和复相关系数存在以下关系：

故采用检验法和检验法检验回归模型的显著性在效果上是等价的。

图 1多元线性回归分析主函数代码流程图

图 2线性回归方程解算函数代码流程图
4 垃圾减量分类相关性分析
基于垃圾减量分类多元回归模型，以天景花园和阳光家园两个试点小区的实际数据分析试点小区四类垃圾组分本身的数量之间的相关性，分析各项激励措施与减量分类效果之间的相关性。
4.1 四类垃圾组分本身的数量之间的相关性
以天景花园垃圾收集统计数据为例分析其四类垃圾组分本身的数量之间的相关性。
下面首先分析天景花园垃圾收集统计数据，基本情况：常住147户，多层住宅，采取定时定点集中分类投放方法。以图形曲线形式给出2013年垃圾收集统计数据，利用EViews6.0多元回归分析软件计算四类垃圾统计数据的相关系数。

图1 天景花园2013年四类垃圾统计数据图
表1 天景花园2013年四类垃圾组的相关系数
垃圾分类
可回收物
厨余垃圾
有害垃圾
其他垃圾
可回收物
 1.000000
 0.090779
 0.156544
-0.540284
厨余垃圾
 0.090779
 1.000000
-0.001985
-0.375549
有害垃圾
 0.156544
-0.001985
 1.000000
-0.020682
其他垃圾
-0.540284
-0.375549
-0.020682
 1.000000

由表1可以看出，四类垃圾统计数据之间的线性相关性很低，下面进行Granger因果检验，利用EViews6.0软件可以得到与“可回收物”序列相关的Granger因果检验结果。存在“厨余垃圾”到“可回收物”的单向因果关系；存在“有害垃圾”到“可回收物”的单向因果关系；存在“其他垃圾”到“可回收物”的单向因果关系。如图2所示。

图2 天景花园2013年四类垃圾统计数据Granger因果检验
对上述的4个单整统计数据序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。

图3 天景花园2013年四类垃圾统计数据回归结果
4.2误差修正模型
对四类垃圾组统计数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为x，y，z，w。可在EViews6.0中输入Genr命令，自动产生对数数列。对数据重新建立回归模型，如图4所示。

图4 天景花园2013年四类垃圾统计数据误差修正结果
4.3 不同措施垃圾分类数据相关性
天景花园和阳光家园两个试点小区的实际数据对应的实施措施是不同的，天景花园的基本情况：常住147户，多层住宅，采取定时定点集中分类投放方法；阳光家园的基本情况：常住1020户，高层住宅，采取楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾。
我们将天景花园小区的垃圾分类中的可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾分别表示为X3、Y3、Z3、W3；阳光家园小区的垃圾分类中的可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾分别表示为X10、Y10、Z10、W10。
下面对比两个小区采用不同激励措施情况下垃圾减量分类数据之间的相关性。对比采用图形曲线形式给出，如图5所示。

图5 天景花园与阳光家园两个小区垃圾减量分类对比
天景花园和阳光家园两个试点小区的实际数据对应的实施措施是不同的，天景花园的基本情况：常住147户，多层住宅，采取定时定点集中分类投放方法；阳光家园的基本情况：常住1020户，高层住宅，采取楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾。
阳光家园常住1020户，天景花园常住147户，阳光家园的人口数量约是天景花园的7倍，同时采取楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾，若厨余垃圾与人口数量成线性关系，则阳光家园的厨余垃圾应为天景花园的7倍，而由数据和图形曲线可知，二者约为3倍多。通过分析可能由以下原因造成：由于两个小区的人口组成不同，受教育程度，工作性质等个体差异，使得原本人口数量多的阳光家园厨余垃圾没有按照线性关系增长，而有害垃圾有所增加。
我们对两个小区垃圾统计数据之间的因素关系，同样采用EViews6.0软件进行分析。结果如图6所示。

图6 天景花园与阳光家园两个小区垃圾减量分类统计因素分析
5 垃圾减量分类关键措施分析
通过上述的分析知道，垃圾减量分类与很多因素有关。主要可以从“社会因素”和“个体因素”两个方面进行入手分析，垃圾减量化的途径还有很多，比如从垃圾源头减少垃圾的产生量，实行净菜进城，把不能食用的菜根、菜叶和牲畜屠宰物留在城外，作农肥利用，净菜进入普通家庭，腐殖质也将减少。而纸类等物质的含量将会提高，从而生活垃圾中可利用成分会越来越多，需进行填埋处理的垃圾越来越少。我国政府有关部门已经就此作出了一些具体规定，许多城市也正在开展此项工作，并取得了一定的成效。随着城市居民生活水平的提高，居民燃料结构的变化，生活燃料方式的改进，石油液化气、煤气、天然气将逐步代替煤碳，灰分的产生量将急剧下降，将对垃圾减量产生明显的效果。
因此，深圳市未来5年中应从以下几个关键问题入手，解决城市垃圾减量分类问题。
1. 实施净菜进城、净菜上市，减少蔬菜类垃圾产生量；
2. 推广使用液化石油气和天然气；
3. 大力发展绿色包装，建立包装废弃物回收体系；
4. 社区厨余垃圾源头减量化
5. 实施垃圾回收减量措施；
6. 实施垃圾末端减量措施；
7. 垃圾生物预处理；
8. 加强总体减量化潜力评估能力。
若上述关键措施实施得当，未来时间里，深圳市的垃圾减量分类工作会取得有效的进展，厨余垃圾会得到有效控制，可回收垃圾得到有效利用，有害垃圾得到有效控制，垃圾总量的处理能力会大大加强；若不采取有效措施，那么深圳市未来的城市垃圾将会成为制约深圳市发展的一个枷锁，严重影响深圳市的城市建设。
6 参考文献
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[8]冯思静，马云东．我国城市垃圾分类收集的经济效益分析[J]．江苏环境科技, 2006，19(1)：49-50.

7 附录
关于如何进行垃圾减量分类的建议报告
城市生活垃圾所造成的污染已是一个十分突出的环境。利用社区开展卫生保洁、垃圾分检、废品回收，将生活垃圾减量化、资源化、产业化作为环境管理、城市管理的新模式。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。因此，我们在了深圳市垃圾减量分类活动的基础上，通过深入研究和分析，提出如下建议报告：
（一）市委市政府应给予高度重视
一是市政府通过颁布城市生活垃圾减量分类工作相关实施方案，确定垃圾减量分类工作行动纲领和描绘出垃圾减量分类路线图。二是市政府应把垃圾减量分类列入每年的民生实事并开展示范单位（住宅区）创建工作，形成强大推力。三是对垃圾减量分类示范住宅区给予财政资金补贴，物业公司不用贴钱，力争消除经费方面的阻力，给每户派发1个美观实用的垃圾桶，方便居民在家里盛放厨余垃圾；构建起政府主导、物业公司组织、居民参与的运作平台。四是配套建设厨余垃圾处理设施，实行分类、运输分类处理，厨余垃圾制肥利用，根治了以往“前分后混”劳民伤财的诟病。
（二）市城管部门应进行正确有效的专业指导。
广泛借鉴台湾等国内外垃圾减量分类成功经验，认真总结全市试点住宅区垃圾减量分类试点经验，充分论证比选，确定采用以物业公司主导模式和相对集中投放等关键方法；并编制垃圾减量分类实施方案、印制海报、宣传单、宣传短片等指导文件和宣传资料。
（三）要求物业公司精心组织和强力执行
1. 及时组织召开业委会会议，向业委会汇报垃圾减量分类示范工作思路、实施方案、工作计划等事宜，得到业委会主任肖幼美同志高度重视和业委会全体成员一致支持。
2. 成立各个小区垃圾减量分类示范工作领导小组，物业公司 主任担任组长，下设协调组、检查组、监督组，明确每个人员工作职责和工作要求。
3. 营造浓厚宣传氛围，在人员出入口、车辆出入口、游泳池等处悬挂垃圾减量分类横幅；在人员出入口外墙立面每天晚上循环播放垃圾减量分类宣传短片、幻灯片等视频资料；在宣传栏、人行通道墙壁、图书室门窗等处张贴垃圾减量分类海报；在人员出入口附近拉起4个易拉宝；在每一角落都能看到垃圾减量分类的意义、垃圾分类类别、垃圾投放方法、垃圾减量分类小知识等海报信息。
4. 改造建设美观协调的垃圾投放点，按公交站候车亭风格设计垃圾投放点，立面张贴四分类海报宣传，施工前设计方案向居民公开征求意见。
5. 深入调研确定合理的垃圾投放时间，随机抽查一半家庭早餐时间、上班时间、晚餐时间、就餐人数、垃圾投放时间等生活习惯，确定早晚两个时间段投放垃圾，实施过程根据居民意见调整节假日早上投放时间，既顺应民意又方便检查监督。
6. 物业公司内部认真逐级培训，物业公司领导不仅熟悉掌握垃圾减量分类工作要求，认真思考各项工作细节、可能遇到问题和应对办法，而且对管理人员、保安、清洁工、志愿者、督导员等人员分别进行全面又有针对性培训，保障每位工作人员都能出色完成各项工作。
7. 采取“引导为主、感动居民”渐进方法实施垃圾分类。
（四）推行“垃圾不落地”。
可以由政府出面推广试行“垃圾不落地”政策，即取消原设在街道两侧的垃圾投放点，要求居民将垃圾拎到垃圾收运车停靠点，在固定时间段内直接投放到垃圾收运车内，而垃圾收运车如同守时的列车，在固定时间抵达，在固定时间驶离。
（五）推动“资源回收四合一”。
采取实施资源回收工作，要求居民在投放垃圾时，将“垃圾分类”、“资源回收”、“垃圾清运”在同一时间完成。
（六）实施“垃圾强制分类”。
实施“垃圾强制分类”工作，明确规定垃圾分为“资源垃圾”、“厨余”、“一般垃圾”三类。
（七）试行“垃圾费随袋征收”。
“垃圾费随袋征收”是垃圾费按量征收的一种方式，要求居民投放垃圾必须使用专用垃圾袋，而专用垃圾袋的售价中包含了垃圾处理费，居民在购置专用垃圾袋时即交付垃圾费。
（八）倡导垃圾源头减量。
大力推行清洁生产、绿色消费，倡导居民养成生活简朴、爱物惜物、物尽其用的生活习惯，通过引导、奖励及法规约束等方式，扶持资源再生产业。可以颁布有关垃圾源头减量方面的法规，限制使用塑料袋购物、限制产品过度包装，推动政府机关、学校纸杯减量，便利商店不主动提供免洗餐具，倡导观光旅馆使用可重复清洗餐具，鼓励民众自备饮料杯等垃圾源头减量行动，鼓励生产、流通、消费采用“易于分解、拆解或回收再利用的材质”、“含一定比例再生资源”或“标明分类回收标志”的产品。
四、 总结
高效、清洁地处理城市垃圾，是现代城市文明建设中的一个重要问题，是为城市居民创建良好居住环境的关键。如何有效地处理城市垃圾是一个重要的课题，方式方法多种多样，但是从源头上控制垃圾，是处理垃圾的一个关键环节。本文只是针对深圳市的两个试点小区的垃圾减量分类数据进行了一定的分析，建立了垃圾减量分类的多元回归模型，分析了各项影响因素与各类垃圾统计统计量之间的相关性。从源头削减垃圾的产生，在源头上对垃圾进行减量分类，取得垃圾分类处理和经济双效益，最终实现社会和经济可持续发展，建设天蓝、山青、水绿的新深圳！