摘要：垃圾分类是我国环境治理的重要手段，但在实施过程中仍然存在某些问题。不同城市垃圾分类的实施情况差异较大，而作为西北中转站的兰州市与全国对比发现其垃圾分类方面较为薄弱。通过各种因素对绿色产业和垃圾处理认知的相关分析与检验;利用结构方程构建兰州市主城区居民绿色产业实施模型;以探索影响绿色产业实施的主要因素及路径转移。

研究结果表明，垃圾分类是发展绿色产业的首要解决问题，而现如今垃圾分类基础设施不完善，居民意识薄弱。为解决以上问题，需要政府出台相关政策，组织群众学习垃圾分类观念，完善并改造垃圾分类回收设施和储运形式，加大对绿色产业政策的宣传力度，从而推动绿色产业的全面发展。

关键词：垃圾分类;绿色产业;结构方程

中图分类号：X799.3

1引言

随着经济社会的发展，城市生活节奏加快，这在一定程度上造成了城市生活垃圾规模数量呈持续扩增的趋势，就目前而言，垃圾分类问题已经成为当今社会的迫切任务。但由于城市生活垃圾种类较多，具体包括塑料、金属及厨余垃圾等，给分类和回收处理工作增加了极大的难度。如果不采取有效措施，势必会造成更加严重的环境污染，不利于人类的生活和社会的发展。为提高城市生活垃圾的处理效率，提升城市居民的生活质量。本文对兰州市主城区的居民垃圾分类及垃圾场的垃圾处理进行了问卷调查和电话访问，旨在通过分析兰州市主城区垃圾处理现状及其需求，调查研究以下三个方面：一是对兰州市主城区生活垃圾分类的现状进行调查研究，了解市民对垃圾分类的认识以及实施情况;二是通过了解兰州市主城区目前的垃圾处理技术，为技术的发展提出建议;三是通过了解兰州市主城区生态文明与垃圾分类的关系，对促进兰州市的生态文明建设提出建议。

2研究对象与研究方法

2.1研究对象

此次调查以兰州市主城区居民及兰州市生态环境局工作人员为重点调查对象，以目前兰州市主城区的生活垃圾分类现状为重点调查方向。依据调查目的，本研究从五个方面展开此次调查：受访者的基本信息、兰州市主城区生活垃圾分类的基本现状、居民对生活垃圾分类的意愿以及对生活垃圾分类方面的建设性意见、居民对垃圾分类的满意度、居民对生态文明建设和发展的满意度。同时确定调查对象为兰州市主城区（城关区、七里河区、安宁区、西固区、红古区），调查单位为兰州市主城区的居民和垃圾处理厂的工作人员。为了更好地对所需调查项目进行考量和保证答题者答题准确性，将相应调查项目进行了高度概括。

2.2研究方法

首先对所收集的数据进行描述性统计分析，了解垃圾分类的基本指标;其次采用Cronbachs  系数对量表进行信度分析;构建验证性因子分析假设模型进行效度分析;最后采用结构方程模型对兰州市主城区居民垃圾分类实施进行探索分析，对模型中涉及的关系路径提出相关假设并做出检验与修正，最后得出实证结果并提出相关对策及建议。

3数据分析

3.1样本基本特征分析

如表1所示，本次受访者共有1024人，涉及8种从业占比较高的社会主要职业，体现了受访者为各领域人群，样本代表性较好。男女比例近似为1：1，说明了调查方案的合理性。受访者的文化程度主要集中在专科或大学本科和高中或中专这两个水平，少数为研究生及以上和小学及以下，从文化程度上来看分布呈枣核状。生活地区主要有：城关区、七里河区、安宁区、西固区、红古区，分布人数比较平均。从平均月收入和生活费上来看，金额从低到高呈金字塔状。大部分受访者在餐饮上的消费不高于7500元。生活垃圾产量主要在1 3公斤。

3.2量表信度分析

信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、 信度系数法。本章主要关注的是量表问项之间的关系，即内部一致性，因此本研究采用内部一致性系数检验正式调查量表的信度。

Cronbachs  系數，也称克朗巴哈系数，常常用来分析Likert量表的信度。Cronbachs  系数的判定标准如表2所示：

对量表进行信度分析，主要是检验各个分量表的测量题项之间是否具有内在一致性。本研究主要以Cronbachs  系数作为信度高低的评价标准，采用SPSS 25.0对正式调查获得有量表的1023份有效样本数据进行信度分析，结果如表3所示：

由表3可知，正式调查量表整体的Cronbachs  系数为0.804，各个分量表的Cronbachs  系数分布在0.897与0.960之间，均高于0.8，表示量表信度高。因此可以认为本研究设计的各变量的分量表信度比较理想，每个变量的各外显观测指标之间具有较高的内部一致性，量表稳定性高，问卷设计合理。

3.3验证性因子分析

本文的理论模型是在信息系统成功模型、技术接受理论模型、期望确认理论模型以及消费者行为学的相关理论的基础上构建而来的。为了较好地考察量表的结构效度，利用AMOS 22.0软件对正式调查的1023份有效样本量表数据进行验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，简称CFA），以检验量表的准确度与有效性。

首先建立验证性因子分析假设模型，如图1所示：

下表是验证性因子分析假设模型的适配度指标：

由表4可以看出卡方值与自由度的比值为1.237小于3，RMSEA为0.015小于0.08，其余四个指标GFI、AGFI、NFI以及CFI均大于0.9，因此可以认为本研究所构建的验证性因子分析假设模型的适配度比较好。

4结构方程模型构建及分析

4.1绿色产业实施结构方程构建

采用路径分析的方法，使用AMOS 22.0软件构建绿色产业认知、绿色产业感知、生态价值观、生态责任感、绿色产业意愿、生态意识、垃圾分类意愿、垃圾分类实施和绿色产业实施九个潜变量的关系路径模型，在AMOS 22.0中绘制绿色产业实施整体SEM路径模型，如图2所示：

該路径模型共涉及绿色产业认知、绿色产业感知、生态价值观、生态责任感、绿色产业意愿、生态意识、垃圾分类意愿、垃圾分类实施和绿色产业实施9个潜在变量，gc1～er4等48个测量指标变量，e1～e55等55个误差变量，每个潜在变量与其指标变量均保证至少有一条路径系数设定为1，将误差变量与指标变量之间的路径系数设定为1。

通过AMOS中的Estimates目录可以得到SEM模型路径的回归系数、各路径的显著性检验概率值等，如表5所示：

由表5可以看出，在 的显著性水平下，只有“绿色产业认知→生态责任感”路径、“绿色产业感知→生态价值观”路径、“绿色产业感知→生态责任感”路径、“生态价值观→生态意识”路径、“生态价值观→垃圾分类意愿”路径、“生态责任感→生态意识”路径、“生态价值观→垃圾分类实施”路径、“生态责任感→垃圾分类实施”路径、“垃圾分类实施→绿色产业实施”路径、“生态价值观→绿色产业实施”路径通过检验，其余路径均没有通过检验。

4.2绿色产业实施结构方程模型修正

由于SEM模型中有多条路径没有通过检验，故接下来需要对兰州市主城区居民绿色产业实施初始SEM模型进行修正，经过七次修正，修正后的SEM模型运算结果如图3所示：

下表是垃圾分类实施修正SEM模型的适配度指标：

由表6可以看出卡方值与自由度的比值为1.182小于3，RMSEA为0.013小于0.08，其余四个指标GFI、AGFI、NFI以及CFI均大于0.9，因此可以认为本研究所构建的验证性因子分析假设模型的适配度比较好。

经修改后可知在 的显著性水平下，“绿色产业认知→生态责任感”路径、“生态价值观→绿色产业实施”路径是显著的，在 的显著性水平下，表29中的所有变量路径关系都是显著的。

4.3理论假设检验分析

根据表7可知，修正后的十二个假设都显著且成立，其中绿色产业认知和绿色产业感知直接正向影响生态责任感，绿色产业感知直接正向影响生态价值观，生态价值观和生态责任感直接正向影响垃圾分类意愿和垃圾分类实施，生态责任感和生态价值观直接正向影响生态意识，垃圾分类意愿、垃圾分类实施和生态价值观直接正向影响绿色产业实施。

5结论

1、绿色产业认知和绿色产业感知直接正向影响生态责任感

绿色产业认知是兰州市主城区居民对绿色产业的理解和其发展的认识;绿色产业感知是居民对自身周围环境、绿色产业宣传以及当地政府政策实施力度的感知;生态责任感是居民对保护环境、处理污染和垃圾的生态意识和责任感知。居民对绿色产业的认知和理解越准确深刻、对周围绿色产业的实施感知越满意，其生态责任感就会对应越强烈。

2、绿色产业感知直接正向影响生态价值观

生态价值观是兰州市主城区居民对绿色产业、生态保护和经济发展之间关系和重要性的认知。居民对周围绿色产业的感知越满意，则其对绿色产业重要性的认知就越清晰，从而正向影响居民的生态价值观。

3、生态价值观和生态责任感直接正向影响垃圾分类意愿和垃圾分类实施

垃圾分类意愿包括是否愿意正确进行垃圾分类以及是否愿意执行垃圾分类政策;垃圾分类实施包括是否主动进行垃圾分类以及是否主动参加垃圾分类的相关活动和讲座。生态价值观越高、生态责任感越强，对应的垃圾分类意愿就会越强，从而就会更愿意更主动地进行垃圾分类。

4、生态责任感和生态价值观直接正向影响生态意识

生态意识是居民对自然和环境的认知和保护意识，生态责任感越强，则其生态意识也就会越高。居民的生态意识越高，则会更愿意共建一个生态文明城市。

5、垃圾分类意愿、垃圾分类实施和生态价值观直接正向影响绿色产业实施

绿色产业实施包括是否关注绿色产业相关信息、是否参加过关于绿色产业的讲座宣传活动、是否一直做绿色产业相关方面的事、是否向周围人宣传绿色产业相关政策。居民的垃圾分类意愿越强、垃圾分类行为越持续、生态价值观越高，绿色产业就会更易实施。

参考文献

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注：本文获得兰州财经大学科研专项经费支持，同时获得全国创新训练项目“绿色产业发展情况研究——以兰州市主城区垃圾分类与处理为例”兰州财经大学校级立项的资金支持（项目编号：1074120200124）

李娜，女，（1997-），黑龙江哈尔滨人，兰州财经大学研究生，研究方向为社会经济统计调查与分析。