引言

随着经济快速发展以及即时通信水平的不断提高，以手机为主的小型电子通信产品快速进入消费市场，同时手机更新换代速度较快，平均使用周期较短^[1]，导致全球每年有大量手机淘汰。人们对于手机新功能和款式的追求，导致我国手机的平均使用寿命不到3年^[2]。截至2014年年底，我国移动电话用户达到13亿^[3]，2014年有近4亿部手机被淘汰，联合国环境规划署预计，到2020年，我国废弃手机数量将比2007年增长7倍^[4]。但是，目前我国尚未建立完整的废旧手机回收体系，绝大多数消费者会选择将废旧手机闲置、转赠他人或与其他生活垃圾一起丢弃，正规回收率仅为1%^[2]，非专业渠道处理废旧手机，如流动商贩或没有资质的互联网回收公司^{[5, 6]}将一部分废旧手机翻新，销售到偏远山区，不能翻新的废旧手机由不正规企业非法拆解和处理，回收处置技术低下，导致绝大多数废旧手机没有得到安全、正规的处理，造成资源浪费^[7]，所包含有毒有害元素造成很大程度对人体的危害和环境污染^[8]。政府针对以手机为代表的电子类生活垃圾的回收问题提出一系列政策措施，如《中华人民共和国循环经济促进法》《废弃电器电子产品处理处理污染控制技术规范》《废弃电器电子产品回收处理管理条例（中国WEEE指令）》《中华人民共和国清洁生产促进法（修订）》《废弃电器电子产品处理基金征收使用管理办法》等^[9]，但大多数政策规定缺乏针对性，对回收主体责任划分不明确，回收激励政策涉及的方面较多，没有形成有效的激励机制，政策效果不显著。科学有效的回收政策能带来显著的政策效果。因此，研究电子类生活垃圾回收激励政策与政策所产生效果的关系显得格外重要。

1 文献回顾与研究假设

我国围绕垃圾减量化出台了一系列政策文件，关于垃圾分类及回收等做法提出了明确的相关措施，同时各省市针对本地区的垃圾产生情况制定了相应的管理办法，学者也提出了相关政策建议。学者建议从居民配合程度、政策落实满意度及政策有效性三个影响因素入手研究相关政策对居民垃圾分类回收的效果^[10]，从立法、执法及实际操作三个方面入手，针对法律制定、职责划分及执法效果等分析影响电子类生活垃圾回收效果的具体原因^[11]，或从城市居民垃圾分类回收的认知和支付意愿等角度研究政府激励政策对调动公众的垃圾分类回收的积极性和居民支付意愿的影响^[12]。从上述研究中发现，学者在研究垃圾分类回收政策对回收效果的影响时，针对政策存在的问题从多角度提出关于回收激励政策的改进建议，但都比较宏观、笼统，同时政策产生的直接效果仅仅是考虑垃圾回收情况，没有综合考虑对其他方面产生的影响。

从更微观的角度研究回收激励政策对包含多个参考变量在内的回收效果的影响，以税收政策和给予优惠上网电价的激励方式研究垃圾填埋气的回收，综合考虑激励政策对填埋气回收发电的经济效果和政府财政收支状况的影响^[13]；以税收政策调节、优惠政策投入和回收价格调控等方式研究我国废旧物资的回收，综合考虑激励政策对废旧物资回收行业的发展和政府财政的影响^[14]，能更全面地理解激励政策的投入对回收效果的影响。从上述研究中发现，与回收标的物相关联的税收调节政策或优惠措施等能够有效激励回收标的物的回收，同时政策效果综合考虑回收标的物的回收情况及政府财政情况能提高回收政策的可实施性。

综上所述，只从宏观角度分析激励政策对政策效果的影响，以废旧产品的回收数量大小或回收率的高低来判断回收效果明显存在缺陷。

本文从微观角度分析电子类生活垃圾回收的激励政策，引入废旧手机基本回收率、回收优惠率差额和获得最高优惠的最低回收率三个激励政策变量，同时，综合考虑废旧手机的实际回收率情况，结合回收主体的经济效益和政府财政支出，从更全面的角度分析回收政策的效果。本文运用典型相关分析的方法能为以废旧手机为主的电子类生活垃圾的回收提供研究借鉴，以与回收标的物相关的税收或优惠等经济手段调节回收市场的经济行为，为政府制定及评价回收激励政策提供可靠依据。

2 研究变量与方法 2.1 研究变量与数据来源

以手机为主的电子类生活垃圾回收的实现可以看作政府回收激励政策与政策效果的整合过程，科学合理的激励政策能够产生良好的政策效果。具体的回收激励政策与政策效果变量如表 1所示。

2.1.1 回收激励政策变量

回收激励政策变量是指政府为促进废旧手机的有效回收所采取的回收措施，包括：废旧手机的基本回收率（x₁），即销售者购进新手机时能获得优惠的最低废旧手机回收率，低于该回收率，销售者需额外支付产品购进成本，高于基本回收率，则销售者会获得进价的优惠，体现为政府对销售者废旧手机回收率提出的最低要求；回收优惠率差额（x₂），即销售者购进手机时根据其废旧手机回收率的高低确定其所购手机进价的优惠率，优惠率按照“梯形”划分不同档次，不同档次的优惠率差值是固定的，体现为政府为促进废旧手机回收所提供的优惠力度；销售者获得最高优惠的最低回收率（x₃），即销售者为获得最大优惠而应达到最低的废旧手机回收率，体现为政府对销售者废旧手机回收率提出的最高要求。其中，销售者的实际回收率与其获得的优惠率具有对应关系。具体变量如表 2所示。

2.1.2 政策效果变量

政策效果变量是指在政府回收激励政策下所取得的成果，可以表现为三个方面：一是以废旧手机的实际回收率（y₁）为代表的回收水平, 即销售市场的废旧手机回收量与手机销售量的比重；二是以销售者总营业额（y₂）为代表的市场经济效益水平，即所有销售者经营手机销售、回收等活动获得的营业收入；三是以生产者补贴总额（y₃）为代表的政府财政支出，销售者因回收废旧手机获得的优惠由生产者提供，而生产者为废旧手机回收所付出的补贴支出由政府承担，即政府为激励回收废旧手机而提供的财政支出。

本研究所需数据来源于《 EPR电子类生活垃圾合作博弈实验》。该实验基于生产者责任延伸制度理论，采取多回合连续的实验室实验，运用实验经济学的方法模拟手机从生产到回收的完整生命周期，重点关注手机销售和回收过程的主体合作博弈。实验通过对销售者强制规定废旧手机的基本回收率、根据销售者回收率高低对其手机购进的优惠补贴和获得最高优惠的最低回收率，观察废旧手机的实际回收率、对销售者收益及政府补贴支出的影响。实验设计的主要博弈行为机制参照的是拍卖机制，销售者和消费者拥有议价并达成买卖交易的权利。销售者在实验中根据废旧手机回收率获得优惠率的情况选择销售和回收行为，消费者根据销售者的废旧手机回收价格决定其将废旧手机出售给销售者还是保留废旧手机。该实验通过微信公众号等网络平台及宣传栏发布参试人员招募信息，不限定参试人员的性别、年龄、职业、收入等条件，旨在构造主要变量与现实逻辑相近的实验环境。实验共开展20场，参与人数逾200人，包括学生（大学生及研究生）、教职工、白领、商贩以及居民等不同人群，获得的原始数据如表 3所示。

2.2 典型相关分析方法

典型相关分析是处理两个随机向量之间相互依赖关系的常用统计学方法，其仿照的是主成分分析方法中降维的思想。如此下去，直到两组变量内各变量之间的相关性提取完毕为止。这些综合变量被称为典型变量。通过减少研究变量的个数，衡量典型变量的相关关系，进而分析两组变量之间的相关性^{[15, 16]}。典型相关分析作为一种重要的研究方法，已经在各领域得到广泛应用^[17-19]。现根据典型相关分析的基本步骤对电子类生活垃圾回收激励政策与回收效果的关系进行研究。

3 实证研究 3.1 计算相关系数矩阵

回收激励政策变量、政策效果变量及激励政策与政策效果变量之间的相关性分别如表 4~ 表 6所示，结果显示，回收激励政策变量、政策效果变量及激励政策与政策效果变量之间的相关性较为显著。

3.2 计算典型相关系数及检验

计算回收激励政策与政策效果变量的典型相关关系及其检验结果，计算结果如表 7所示。

由以上数据结果可知，共提取三组典型相关变量，典型相关系数分别为0.959、0.753、0.214，但在0.05的显著性水平下，只有前两对典型变量是显著的（第二对典型相关变量的相关系数检验P值为0.054，略大于0.05，由于研究变量数量较少，研究时近似看作具有统计上的显著性）。因此，政府对手机类电子生活垃圾回收激励政策与政策效果两组变量相关性的研究可以转化为前两对典型变量相关性的研究。

3.3 典型相关模型

典型相关系数是原始变量转化为典型变式的权数，反映的是组内变量在形成典型函数时的相对作用，但鉴于原始变量的计量单位不同，不宜直接比较，本文采用的是标准化的典型系数。计算结果的典型相关变量表达式如表 8所示。

（1）根据第一组典型相关方程，在第一典型变量U₁中发挥主导作用的是回收优惠率差额（x₂），典型载荷为-1.060，在第一典型变量V₁中发挥主导作用的是生产者补贴总额（y₃），典型载荷为-1.153，故第一典型变量U₁可以用来反映政府激励政策中的回收优惠率差额，第一典型变量V₁可以用来反映政策所产生效果中的生产者补贴总额，两者的符号相同，因此可以认为政府激励政策中的回收优惠率差额对生产者补贴总额具有重要促进作用。此外，在第一典型变量U₁中废旧手机的基本回收率（x₁）和销售者获得最高优惠的最低回收率（x₃）的典型载荷分别为0.775和-0.861，典型载荷很相近，故两者在回收激励政策中占据同等重要的作用。在第一典型变量V₁中废旧手机的实际回收率（y₁）的典型载荷为0.463，在第一典型变量V₁中发挥较重要的作用，通过对比典型载荷的系数可以认定废旧手机的基本回收率（x₁）对废旧手机的实际回收率（y₁）有显著促进作用，销售者获得最高优惠的最低回收率（x₃）对废旧手机的实际回收率（y₁）有显著抑制作用。

（2）根据第二组典型相关方程，采用与第一组典型相关方程相同的分析过程，发现政府激励政策中废旧手机的基本回收率对销售者总营业额具有重要抑制作用。同时销售者获得最高优惠的最低回收率对生产者补贴总额具有重要的抑制作用。但是，利用典型权重来解释变量的相对重要性应审慎对待。为检验因变量与其他因变量是否存在共线性，故需要进行进一步的典型结构分析。

3.4 典型结构分析

典型结构分析依据原始变量与典型变量之间的相关系数值，反映原始变量对典型变量的影响程度和方向。原始变量与对应的典型变量之间的相关系数为典型结构相关系数，也称为典型载荷，典型载荷的绝对值越大，表示原始变量对典型变量解释的重要性越高。对应地，交叉载荷是指某典型变量与另外一组原始变量之间的相关系数。典型结构分析的计算结果如表 9所示。

从变量的典型结构分析结果可以看出，回收优惠率差额（x₂）与第一典型变量的相关性最高（-0.975），说明政府激励政策中反映优惠力度的回收优惠率差额在激励政策中占据主导地位。在交叉载荷中，回收优惠率差额（x₂）与第一典型变量V₁的相关性最高（-0.935），说明回收优惠率差额（x₂）能大大提升激励政策的效果。废旧手机的基本回收率（x₁）和销售者获得最高优惠的最低回收率（x₃）与第一典型变量的相关性相对较高且两者相关性相近，在交叉载荷中也占据相近的相关程度。

激励政策效果变量与第一典型变量呈负相关，生产者补贴总额（y₃）与第一典型变量的相关性最高（-0.919），说明生产者补贴总额（y₃）在激励政策产生的效果中占据重要地位。在交叉载荷中，生产者补贴总额（y₃）与第一典型变量U₁的相关性最高（-0.881），说明生产者付出的补贴总额数值会大大影响政府激励政策的投入。销售者营业额（y₂）与第一典型变量的相关性较高（-0.671），说明销售者营业额（y₂）在激励政策产生的效果中占据比较重要的地位。在交叉载荷中，销售者营业额（y₂）与第一典型变量U₁的相关性较高（-0.644），说明销售者的营业状况会一定程度上影响政府激励政策的投入。典型结构分析与第一组典型相关分析结论一致，证明了典型相关分析结果具有较高的可信度。

3.5 典型冗余分析与解释能力

第一典型冗余表示一变量组的方差被自身典型变量解释的百分比，第二典型冗余表示一变量组的方差被对方典型变量解释的平均比例。典型相关系数的平方表示两组典型变量间享有的共同变异的百分比，可以进一步分解为组内变差解释和组间变差解释。典型变量的解释能力如表 10所示。

从表 10典型变量的解释能力中可以看出，两组的第一典型冗余分别为48%和60.9%，第二典型冗余分别为43.2%和50.1%，都处于50%左右，说明典型变量均较好地预测对应的那组变量，同时交互解释能力也很强，能被其对应的典型变量所解释。尤其是第一对典型相关变量具有较高的解释百分比0.920，说明手机类电子生活垃圾回收激励政策与政策效果之间具有比较显著的相关性。

4 结论

本文以《 EPR电子生活垃圾合作博弈实验》实验数据作为分析样本，运用多元典型相关分析模型研究废旧手机回收激励政策与回收效果之间的关系，得到如下结论与启示：

第一，政府在废旧手机回收中发挥主导作用。根据典型相关分析结果可以得出，政府对于废旧手机回收所投入的激励政策中，回收优惠力度发挥着最重要的作用，能很大程度地激励各主体参与回收，同时最明显的回收效果是由政府承担的生产者补贴总额，即产生的政府财政支出。说明应由政府发挥主导作用进行正确引导与资源调配，构建完整回收体系，促进废旧手机的高效回收。

第二，销售者的经营状况和政府的财政支出决定激励政策产生的回收效果。根据典型相关分析可以得出，可以从政府的财政补贴支出和销售者的营业额方面反映回收效果，说明若只单纯考虑废旧手机的回收状况而忽略政府的支出和销售者的经济状况，会严重影响回收激励政策的制定和回收效果的评价，进而会直接影响废旧手机的回收。

第三，回收政策制定的措施应尽可能明确和细致。根据典型相关分析可以得出，回收激励政策中的三个变量在典型变量中都发挥作用，对于回收效果也存在显著相关性。本文回收激励政策制定的是明确的回收标准和优惠力度，产生了显著的回收效果。我国可以通过制定更明确同时对回收主体更具有指导意义的回收政策来促进废旧手机等电子类生活垃圾的有效回收。