国内居民回收行为现象及影响因素分析
01 · 问题概述
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速，资源消耗和环境问题日益凸显。废旧物品的回收利用作为缓解这一问题的有效途径，其重要性不言而喻。废旧物品如玻璃、铝罐、塑料和报纸等，通过回收再利用，不仅能显著减少资源浪费，还能有效减轻环境污染。居民作为社会的基本单元，其回收行为对废旧物品的回收利用率具有直接影响。因此，深入分析国内居民的回收行为现象及其背后的影响因素，对于制定有效的回收政策、提升回收效率、推动循环经济发展具有重要的理论和实践意义。
本研究基于中国综合社会调查（CGSS）2021 年的调查问卷与相关数据，旨在通过量化分析，探讨地区、教育、收入、环境关注及环境态度等因素对居民回收行为的影响。通过构建多元回归分析、卡方检验等统计模型，结合可视化图表，系统剖析各因素与回收行为之间的关联，以期为提升居民回收参与度、优化回收资源配置、促进回收事业发展提供科学依据和策略建议。
02 · 文献综述
（一）国内居民回收行为现象概述
随着经济的快速发展和城市化进程的加速，中国正面临着日益严峻的垃圾处理问题。居民作为生活垃圾的主要生产者，其回收行为对垃圾减量化、资源化和无害化处理具有重要影响。研究表明，中国居民在垃圾分类和回收方面存在一定的环境意识，但实际参与度和分类效果并不理想[1][2][3]。居民的回收行为受到多种因素的影响，包括地区差异、教育水平、经济收入以及环境关注等。
（二）影响居民回收行为的因素分析
1. 地区因素
地区经济发展水平、城市化程度以及基础设施建设等因素对居民回收行为具有显著影响。经济发达地区和城市化水平高的地区，由于居民收入水平较高、环保意识较强，回收行为更为普遍[4][5][6]。
2. 教育因素
受教育程度与居民的回收行为密切相关。研究发现，受教育程度较高的居民往往具有更强的环境意识和更高的垃圾分类及回收参与度。[7][8]教育不仅提高了居民对环境问题的认识，也增强了其参与环保行动的意愿和能力。
3. 经济收入
经济收入水平对居民的回收行为也有一定的影响。一些研究表明，收入水平较高的居民更愿意投资于环保产品和服务，如使用可回收材料制成的商品，参与回收活动等。[9][10]然而，这种关系并非线性，高收入并不总是导致高回收参与度。
4. 环境关注
居民对环境问题的关注程度是影响其回收行为的关键因素。环境关注较高的居民更可能采取积极的回收行为，如减少垃圾产生、参与垃圾分类和回收利用等。[11][12]
5. 环境态度
环境态度是居民回收行为的内在驱动力。积极的环境态度能够促使居民在日常生活中采取环保行为，包括垃圾分类和回收。[13][14]环境态度的形成受到个人价值观、社会文化和政策环境等多方面因素的影响。
03 · 模型建构与方法
本研究将通过构建卡方检验、MNLogit 多项逻辑回归等模型，分别从地区分布、受教育程度、年收入情况、个体环境关注及环境态度五个方面，对居民将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收的回收行为进行深入分析。
04 · 数据分析
CGSS2021 回收行为-环形图
（一）
地区分布
CGSS2021 地区分布-环图
地区分布与回收行为-热力图
根据可视化图表可推测，地区分布对回收行为有一定的影响，因此本研究将通过进一步的数据分析来探究地区分布对于回收行为的影响。
地区分布与回收行为的多项逻辑回归分析结果
多项逻辑回归分析结果如下：
（1）模型拟合情况：模型成功收敛。
观测值数量：8148。模型自由度：4。残差自由度：8140。伪 R 方：0.2245，表明模型解释了约 22.45%的变异。对数似然值（Log-Likelihood）：-5918.0，用于模型比较。似然比检验（LLR p-value）：0.000，表示模型对数据的拟合优于没有任何预测变量的空模型。
（2）系数解释 ：
对于y=2类别（“经常将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），provinces_encoded 的系数为-0.0099，表明地区分布对该回收行为类别有轻微的负向影响，但 P 值为 0.187，大于显著性水平（如 0.05），因此这一影响在统计上并不显著。
对于y=3类别（“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），provinces_encoded 的系数为-0.0121，同样表明地区分布对该回收行为类别有负向影响，但 P 值为 0.077，略大于常用的显著性水平 0.05，说明这一负向影响在统计上接近显著，但仍不足以断定其显著性。
对于y=4类别（“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），provinces_encoded 的系数为 0.0243，且 P 值为 0.002，远小于显著性水平 0.05，说明地区分布对该回收行为类别有显著的正向影响。即地区差异可能导致该回收行为类别的发生率增加。
对于 y=98类别（“我居住的地方没有回收系统”），provinces_encoded 的系数为0.0264，P 值为 0.031，小于显著性水平 0.05，同样表明地区分布对该回收行为类别有显著的正向影响。
（3）模型诊断：
模型的 AIC（赤池信息量准则）和 BIC（贝叶斯信息量准则）值提供了模型拟合优度的衡量。
研究结论：不同地区居民的回收行为积极性存在差异，且地区的差异会导致“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”和“我居住的地方没有回收系统”的回收行为的增加。
（二）
受教育程度
CGSS2021 受教育程度-饼图
受教育程度与回收行为-热力图
受教育程度与回收行为的卡方检验结果
根据卡方检验的结果可知，卡方值为 563.065 ，这表明在观察到的频数和期望频数之间存在显著差异。自由度为 78，P 值为 1.4393865811486727e-74，远小于常规的显著性水平，这意味着我们可以非常有信心地拒绝原假设，即受教育程度与回收行为之间没有关联。基于这些结果，我们可以得出结论，受教育程度对收行为有显著影响。然而，卡方检验只能告诉我们两个变量之间是否存在关联，但它不能说明这种关联的方向或强度。
受教育程度与回收行为的多项逻辑回归分析结果
多项逻辑回归分析结果如下：
（1）模型拟合情况：模型成功收敛。
观测值数量：8127；模型自由度：3（因为有一个截距项和两个系数）；残差自由度：8121；伪 R 方：0.2356，表明模型解释了约 23.56%的变异；对数似然值（Log-Likelihood）：-4231.9，用于模型比较。
（2）系数解释：
对于 y=3 类别（“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），系数为 0.0547，P 值远小于 0.05，教育水平每提高一个单位，对数几率增加 0.0547。这表明受教育程度与 y=3 类别的发生呈正相关，即更高的教育水平与更频繁的回收行为（至少是偶尔进行）之间存在正相关关系。
对于 y=4类别（即“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），系数为-0.0718，P 值远小于 0.05，教育水平每提高一个单位，对数几率减少 0.0718，这表明受教育程度与 y=4类别的发生呈负相关。
（3）统计显著性：
所有系数的 P 值都远小于 0.05，表明它们在统计上是显著的。
（4）模型诊断：
虽然模型的拟合指标显示模型已经收敛，并且似然比检验表明模型优于空模型，但是模型的伪 R 方值相对较低，这可能表明模型还有改进的空间。可能需要考虑添加更多的解释变量或使用不同的模型来更好地捕捉数据中的变异。
研究结论：受教育程度只对一部分回收行为类别有显著影响，且影响的方向和程度因类别而异。具体来说，对于“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”，更高的教育水平与更频繁的回收行为相关，而对于“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”，则可能表明相反的关系。
（三）
年收入情况
CGSS2021 年收入情况-环形图
年收入情况与回收行为-堆叠条形图
年收入情况与回收行为的卡方检验结果
根据卡方检验的结果可知，卡方值为 75.0722825597597，观测频数与期望频数之间的差异较大，从而表明年收入情况与回收行为之间可能存在关联。自由度为 15，P 值为5.494315492602032e-10，远小于常用的显著性水平（如 0.05 或 0.01）。因此，我们可以拒绝两个分类变量之间相互独立的原假设，认为它们之间存在统计学上的显著关联。Phi 系数（或近似的克拉默 V 值）为 0.10127080678052339，表明了两个变量之间存在一定程度的关联，且两个变量之间的关联是中等程度或稍弱的。
基于这些结果，我们可以得出结论，年收入情况与回收行为之间具有中等程度或稍弱的关联性。
年收入情况与回收行为的多项逻辑回归分析结果
多项逻辑回归分析结果如下：
1）模型拟合情况：模型成功收敛。
伪 R 方值为 0.0013，表明模型仅解释了非常少的变异性。对数似然值为 -4232.5，似然比检验的 p 值为 0.030，表示模型相对于只包含常数项的模型有所改善。
2）系数解释：
对于 Recycling Behavior=2（“经常将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”） 类别，年收入的系数接近 0，P 值为 0.217，表示年收入对选择此类别的概率没有显著影响。
对于 Recycling Behavior=3（“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”） 类别，年收入的系数为 4.841e-08，P 值为 0.010，表示年收入对选择此类别的概率有显著正向影响。
对于 Recycling Behavior=4（“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”） 类别，年收入的系数为 3.54e-08，P 值为 0.079，表示年收入对选择此类别的概率可能有一定影响，但统计显著性边缘。
对于 Recycling Behavior=98（“我居住的地方没有回收系统”） 类别，年收入的系数为 6.772e-08，P 值为 0.005，表示年收入对选择此类别的概率有显著正向影响。
3）统计显著性：
除了 Recycling Behavior=2 类别的年收入系数外，其他类别的年收入系数在统计上
显著或接近显著。
4）模型诊断：
模型的伪 R 方值较低，可能表明模型还有改进的空间，或者可能存在其他重要的解释变量未被包括在模型中。
研究结论：年收入对于不同回收行为类别的影响存在差异。对于“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”和“我居住的地方没有回收系统”的回收行为，年收入的增加会提高回收行为发生的概率；而对于“经常将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”和“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”的回收行为，年收入对其没有显著影响。
（四）
环境关注
CGSS2021 环境关注程度分布
环境关注程度与回收行为的热力图
根据环境关注程度与回收行为的热力图，颜色最深的区域集中在“比较关心”和“非常关心”的环境关注程度，这表明随着环境关注程度的提高，回收行为的数量也在增加。颜色最浅的区域出现在“完全不关心”和“比较不关心”的环境关注程度，这可能表示在这些关注程度较低的群体中，回收行为的数量较少。由此可推测环境关注程度在一定程度上会影响居民的回收行为，因此本研究将结合卡方检验和多项 logistics 回归进一步探究二者间可能存在的关系。
环境关注与回收行为的多项逻辑回归分析结果
多项逻辑回归分析结果如下：
（1）模型拟合情况：
模型成功收敛，优化过程顺利结束，当前函数值为 0.585524，迭代次数为 6 次，这表明模型找到了一个相对较好的解。Pseudo R-squared 值 为 0.3748 ， 表 示 模 型 能 够 解 释 因 变 量 变 异 的 37.48% ；Log-Likelihood 值为-4770.8，用于评估模型的拟合优度；LLR p-value 为 0.000，表示模型的似然比检验结果非常显著，模型中的解释变量对因变量有显著影响。
（2）系数解释：
环境关注程度对所有回收行为类别（y=2, 3, 4, 98）均展现出正向且统计显著的影响（P 值接近 0.000）。具体而言：
对于 y=2类别（“经常将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），环境关注每提高一个单位，相对于基线类别，回收行为发生的概率增加约 35.1%。
对于 y=3 类别（“偶尔将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），环境关注每提高一个单位，回收行为发生的概率增加约 38.6%。
对于 y=4类别（“从不将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”），环境关注每提高一个单位，回收行为发生的概率增加约 34.9%。
对于 y=98类别（“我居住的地方没有回收系统”），环境关注每提高一个单位，回收行为发生的概率增加约 23.8%。
研究结论：环境关注程度能够显著影响个体的回收行为。随着环境关注程度的提高，个体更有可能采取回收行为。
（五）
环境态度
不同环境态度-环形图
综合来看，受访者普遍认为环境保护是重要的，但对个人在环保中的角色和环保行为的成本效益有不同的看法。虽然许多人认同环保的重要性并认为自己能够做出贡献，但在实际行动上可能存在犹豫，特别是当涉及成本和时间的投入时。这些观点的差异可能指向了提高公众环保参与度的潜在障碍和机会。
环境态度与回收行为的卡方检验分析结果
卡方检验分析结果：
显著性水平（P-value）：所有七个态度变量的 P 值都是 0.0，远小于 0.05 的常用显著性水平。这表明每个态度变量与回收行为之间的关系在统计上是高度显著的。
卡方统计量（Chi-squared）：每个态度变量对应的卡方统计量都非常大，范围从 7762.51到 7885.85。卡方统计量的值越大，表明观测频数与随机分布下的期望频数之间的差异越大，从而支持态度变量与回收行为之间存在关系的假设。
环境态度的多项逻辑回归结果
多项逻辑回归结果分析：
（1）模型拟合情况：模型成功收敛。
观测值数量：7580。模型自由度：3（每个模型中有一个截距和一个态度变量系数）。残差自由度：7574。伪 R 方（Pseudo R-squ.）：范围在 0.4031 到 0.4354 之间，表明模型解释了约 40.31%到 43.54%的变异，说明模型对数据的拟合程度较好。
（2）系数估计与解释：
模型估计了不同回收行为类别（y=2, y=3, y=4）的截距和各个环境态度变量（Attitude1至 Attitude7）的系数。截距（const）代表了在基线类别（即最低的态度得分）的条件下，选择相应回收行为类别的对数几率的负值。正值越大，表示在该态度得分下，选择该回收行为类别的概率越高。
（3）统计显著性：
所有环境态度变量的系数的 P 值都接近 0，表明它们与回收行为在统计上显著相关。
（4）模型比较：
通过比较不同模型的伪 R 方、AIC 和 BIC 值，可以评估模型的拟合优度。在本例中，Attitude3的模型具有最高的伪 R 方和较低的 AIC 和 BIC 值，表明它可能是拟合数据最好的模型。
研究结论：不同环境态度认同程度对居民的回收行为有显著的影响。模型结果表明，随着环境态度认同程度的提高，居民更有可能采取/不采取回收行为，且积极的环境态度会促进“将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”的回收行为，消极的环境态度会阻碍“将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”的回收行为。具体来说，Attitude3（“生活中还有比环境保护更重要的事情要做”）、Attitude5 （“许多关于环境威胁的说法都是夸大其词”）和 Attitude6 （“我很难弄清楚我现在的生活方式是对环境有害还是有利”）的影响较大，随着认同程度的提高，具有越不会进行“将玻璃、铝罐、塑料或报纸等进行分类以方便回收”的回收行为的趋势，这可能意味着这些态度变量在促进回收行为方面起着关键作用。这些发现可以为制定环保政策和增强公众环保意识提供依据。
05 · 总结
1、地区分布
地区分布对回收行为有显著影响。不同地区居民的回收行为积极性存在差异，如北京市、山东省等地区的居民回收行为最为积极，而甘肃省、内蒙古自治区等地区的居民回收行为积极度较低。这表明在推动回收行为时，需要针对不同地区制定差异化的策略和措施，以提高回收行为的整体效率和效果。
2、受教育程度
受教育程度对回收行为有显著影响，但这种影响因回收行为类别而异。具体来说，更高的教育水平与更频繁的回收行为相关。这表明教育水平提高可能增强部分回收行为的频率，但也要警惕某些群体对回收行为产生惰性。
3、年收入情况
年收入情况与回收行为之间存在中等程度或稍弱的关联性。经济因素在特定情境下对回收行为有促进作用，但并非决定性因素。具体来说，年收入增加会提高“偶尔进行回收”和“意识到居住地无回收系统”的回收行为概率，但对“经常进行回收”和“从不进行回收”的行为无显著影响。
4、环境关注
环境关注程度对回收行为有显著影响。随着环境关注程度的提高，个体更有可能采取回收行为。这表明提升公众环境意识对于促进可持续回收行为具有重要意义。
5、环境态度
环境态度对回收行为有显著影响。积极的环境态度会促进回收行为，而消极的环境态度则会阻碍回收行为。特别是某些特定的环境态度，如认为“生活中还有比环境保护更重要的事情要做”、“许多关于环境威胁的说法都是夸大其词”以及“我很难弄清楚我现在的生活方式是对环境有害还是有利”，这些态度的认同程度提高会显著降低回收行为的可能性。这表明可以通过改变公众的环境态度促进其自发进行回收行为。
06 · 不足之处
1、因素考量不全：本研究主要探讨了地区、教育、收入、环境关注及环境态度等因素对回收行为的影响，但可能忽略了其他重要因素如家庭结构、生活方式、社区环境等。这些因素同样可能对居民回收行为产生显著影响，值得进一步深入研究。
2、模型简化：在构建统计模型时，为了简化分析过程，本研究对部分变量进行了简化处理。这种简化可能在一定程度上削弱了模型的解释力和预测能力。未来研究可考虑采用更复杂的模型和方法，以更准确地刻画各因素与回收行为之间的复杂关系。
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