第四章 結果討論
4.5 循環型社會系統動態分析
前面的研究中我們對台灣19個縣市進行對於循環性表現的各種評估，
在這部分我們望透過系統動態的方式來瞭解評估循環城市表現的主要面 向，資源消耗及資源再利用，面對衝擊時將會發生如何的變化，以及這 些變化連帶對城市其他相關指標可能帶來的影響趨勢。在模式的建立，
以資源消耗與資源再利用為主，衝擊來源為經濟與人口的成長，而對城 市狀態的影響，我們認為主要最直接會影響的是經濟及環境，原因在於 資源消耗的減少及資源再利用的增加有助於成本的降低，如此會對經濟 帶來一定程度的效益；在環境則是因為，如此一來可能產生的廢棄物將 會減少，這使得污染來源可能因此而減量。所以我們將模式的因果循環 關係定為經濟與人口成長的衝擊會使資源消耗增加；資源消耗與資源再 利用具有互相影響的關係，資源消耗增加會給予再利用增加的壓力，而
-5.53
-8.98
-16.33
-9.98
2.86 4.72 3.55
44.88
3.16
每人每日垃圾產生量 每人每日用水量 每人每日用電量 每人政府歲出 PSI<100日數比例 事業廢水檢驗合格率 每人每日垃圾清運量 平均每人所得稅 就業率
資源再利用增加可使資源消耗量降低；資源消耗對環境有惡化的影響，
資源再利用對環境及經濟有正面的影響。然而資源消耗與資源再利用於 經濟的影響目前無法完全確認，沒有足夠的資料能支持建立他們之間的 相關情況，因此將模式的因果關係修正如圖4.72。以此因果關係的概念使 用Vensim軟體建立動態模型，並分析模型變數2011至2025年可能之趨 勢。
圖4.72 循環城市的因果循環圖
在此模型的建立中，變數間的關係由歷年統計資料回歸所得，因各個 城市之資料較為零散不全，所以這邊採用的是全國的統計數據，以建立 較完整及準確的關係。以GDP與人口數隨時間成長作為模型的驅動力，
資源消耗與資源資利用依前面評估指標選擇變數，同樣也分為物料、水 及能源三方面討論，再加上反映環境狀態的項目，參考永續指標分別分
圖4.73 循環城市的動態模型
表 4.9 系統動態模型參數表
經濟成長率及人口成長率是參考近年情況及期望而設定，經濟成長率 為0.03，人口成長率為0.003。將GDP及人口數乘上其各別成長率，累積 起來即可獲得逐年之GDP及人口數。此外，為了得到與事業資源消耗更 密切的參數，我們將經濟因子再加入營利事業銷售額，並設定為與GDP 相關的函數。
GDP=INTEG(經濟成長率×GDP) (4.1) 人口數=INTEG(人口成長率×人口數) (4.2) 營利事業銷售額=3104.7×GDP-5×109 (4.3)
於物料部分同前面之分析採用垃圾及事業廢棄物做研究。由GDP及人
項目 單位 統計期間 資料來源
GDP 百萬元 1994 ~ 2011 主計處
人口數 人 1994 ~ 2011 永續會
垃圾回收量 噸 1998 ~ 2011 環保署
垃圾回收率 - 1998 ~ 2011 環保署
垃圾產生量 噸 1998 ~ 2011 環保署
用水量 m3 1994 ~ 2010 水利署
用電量 百萬度 1994 ~ 2011 能源局
事業銷售額 千元 1994 ~ 2011 財政部
事業廢棄物產生量 噸 2001 ~ 2011 環保署
事業廢棄物再利用量 噸 2001 ~ 2011 環保署
PSI 平均值 - 1994 ~ 2011 永續會
受輕度以下污染河川比率 % 1994 ~2011 永續會
用軟體中功能函數SMOOTHI，將每人每日清運量基準自初始值0.397 Kg 於15年期間以二次函數型式漸變成0.3 Kg，由清運基準反推需要達到的垃 圾回收率，進而獲得垃圾回收量，將產生量與回收量相減可得到每年的 垃圾清運量，事業廢棄物產生的驅動來源為營利事業銷售額，將事業廢 棄物再利用率設定為0.82增加至0.9作為目標，再依事業廢棄物產生量與 事業廢棄物再利用率計算要達成目標的事業廢棄物再利用量，相關參數 關係如圖4.74。垃圾產生量會因GDP與人口數的成長而隨之增加，但我們 希望最終清運量能降低，藉由垃圾回收來達到，依圖4.75之結果顯示垃圾 產生與回收量皆逐年增加，因回收量增加較為快速下，垃圾的清運量可 望達成下降的趨勢，將減為約原來2010年量的88.5 %。而垃圾回收率則 因清運減量的壓力，要隨時間增加至現況的1.21倍 (圖4.76)。事業廢棄物 產生量的部分隨經濟因素快速增長，再利用量也依我們設定之目標與產 生量增加而增加，而再利用量增加幅度略高於產生量 (圖4.77)。
垃圾產生量=0.662104×GDP-3.0297×人口數+6.88861×107 (4.4) 垃圾回收量=垃圾回收率×垃圾產生量 (4.5) 垃圾清運量=垃圾產生量-垃圾回收量 (4.6) 垃圾回收率=1-(每人每日清運量基準×
人口數×365/1000)/垃圾產生量 (4.7) 事業廢棄物產生量=0.0007×營利事業銷售額-7×106 (4.8) 事業廢棄物再利用量=事業廢棄物再利用率×事業廢棄物產生量 (4.9) 垃圾清運量基準=SMOOTHI(0.3, 15,0.397) (4.10) 事業廢棄物再利用率=SMOOTHI(0.9, 15, 0.82) (4.11)
圖4.74 物料相關因果示意圖
圖4.75 垃圾量之趨勢
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 8000000 9000000 10000000
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
垃圾(噸)
年份
產生量 清運量 回收量
圖4.76 垃圾回收率之趨勢
圖4.77 事業廢棄物量之趨勢
水消耗量所使用的回歸變數有GDP、人口數及營利事業銷售額，然而 在水再利用的部分沒有明確的統計紀錄，且主要的水再利用應該還是在 自家或自廠再利用，如此造成這項目的表現較難統計量化，但效果還是
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
垃圾回收率
年份
0 5000000 10000000 15000000 20000000 25000000 30000000 35000000 40000000
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
事業廢棄物(噸)
年份
產生量 再利用量
有可能出現在消耗量的減少，因此模式在用水的部分只有消耗量 (圖 4.78)。近幾年，台灣的用水量已有逐漸下降，模式顯示的用水量趨勢也 延續這樣的趨勢而持續下降 (圖4.79)。
水消耗量=-365.193×GDP+1397.17×人口數+0.03156×
營利事業銷售額-2.5×1010 (4.12) 用水量=水消耗量 (4.13)
圖4.78 水相關因果示意圖
3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
用水量(Mm3)
年份
電力同樣由GDP、人口數及營利事業銷售額作為變數回歸獲得消耗量，
節電量則是參考能源局的目標，期望2025年能源密集度較2005年降50 % 以上，以此為基準設定電力密集度由2011年0.0177 度/元降至2025年 0.0093 度/元，再用電力密集度求得節電量，將電消耗量減去節電量可得 用電量。再生能源的使用於循環城市也相當重要，同樣參考能源局目標，
設定再生能源比例於2025年要達到55 %。台灣之溫室氣體排放量相當可 觀，其中有很大的部分來自電力系統，因此模式中也加入對溫室氣體的 排放 (圖4.80)。電力的消耗趨勢仍顯示直線上升，為抑制這趨勢採用提 升電力效率，即降低電力密集度，然而若期望GDP能持續增加，則用電 量增加是不可避免的 (圖4.81)。既然用電量難以降低，我們只能盡量使 用較好的電力來源，隨著我們設定的比例，再生能源發電量之趨勢會如 圖4.82。在溫室氣體排放量的部分，由於無法得知排放係數與再生能於比 例之關係，因此這邊以2011年之排放係數(0.536 Kg CO2/度)計算，結果顯 示溫室氣體排放會隨用電量增加而增加，但如果真能使再生能源比例如 預期的增長，溫室氣體排放量可望會出現下降的趨勢 (圖4.83)。
電消耗量=-0.00615872×GDP+0.0529188×人口數+2.86487×10-6×
營利事業銷售額 -1.00824×106 (4.14) 節電量=電消耗量-GDP×電力密集度 (4.15) 用電量=電消耗量-節電量 (4.16) 再生能源發電量=再生能源比例×用電量 (4.17) 溫室氣體排放量=用電量×1000×0.536 (4.18) 電力密集度=SMOOTHI(0.0093, 15,0.0177) (4.19)
再生能源比例=SMOOTHI(0.55, 15,0.02) (4.20)
圖4.80 電力相關因果示意圖
圖4.81 用電量之趨勢
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
電力(百萬度)
年份
電消耗量 用電量 節電量
圖4.82 再生能源發電量之趨勢
圖4.83 溫室體排放量之趨勢
於模式中選擇PSI平均值及受輕度以下河川污染比率作為城市環境狀 態的代表，PSI平均值述說空氣狀態，受輕度以下河川污染比率表現水污 染情況。PSI平均值的影響考量GDP、人口數與營利事業銷售額，有廢棄
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
再生能源發電量(百萬度)
年份
128 130 132 134 136 138 140
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
溫室氣體排放量(百萬噸 CO2)
年份
物產生就需要進行處理，如此可能造成空氣污染加劇，然而可透過回收 再利用降低這些影響 (圖4.84)。水污染的情況納入以GDP、人口數及用 水量，以這三項為變數進行回歸，但是在其他可能使得水污染改善的相 關指標還未能找到明顯關係，所以模式中並未呈現 (圖4.85)。PSI平均值 模擬結果顯示增加廢棄物回收再利用確實可能使PSI值降低，但如果經濟 與人口持續成長，這樣的效果將難以維持 (圖4.86)。水污染方面，由於 所找到的變數缺乏正向的，因此結果顯示污染惡化，然而可能因為用水 量有望減少，所以惡化的幅度並不非常嚴重 (圖4.87)。
PSI平均值=9.18101×10-6×垃圾產生量+6.2228×10-6×垃圾回收量 -1.93468×10-6×事業廢棄物產生量
+5.14157×10-6事業廢棄物再利用量
-9.0179×10-6×GDP+6.57221×10-10×營利事業銷售額
-2.94299×10-5×人口數+699.584 (4.21) 受輕度以下污染河川比率=-5.69014×10-8×GDP+2.07102×10-7×人口數
+8.33623×10-11×用水量-3.63956 (4.22)
圖4.85 受輕度以下河川污染比率相關因果示意圖
圖4.86 PSI平均值之趨勢
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
PSI平均值
年份
圖4.87 受輕度以下污染河川比率之趨勢
前段指標系統分析中，發現各個城市近年於資源消耗表現不盡理想，
其中經濟狀況可能是關鍵因素，可能經濟較好的年度資源消耗的也較多。
在此利用同指標趨勢分析之方法統合物料、水及能源三方面之消耗狀況，
以2011年為基準，研究動態分析所獲未來15年結果於資源消耗的總體變 動趨勢，並在原訂之經濟成長率3 %外，再加入1 %及5 %作為比較。結果 顯示於圖4.88，不同於現狀呈現出經濟狀況隨年度漸佳，資源消耗之表現 漸好即資源消耗量逐漸減少，其關鍵因素在於研究中設定較為嚴苛的回 收再利用及能源效率基準，可知若要使經濟成長與資源消耗脫鉤，回收 再利用與能源效率是要非常努力加強的。此外水的部分也可能是重要變 數，目前模式延續近年用水量減少之趨勢且幅度漸大，因此在趨勢末段
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025
受輕度以下污染河川比率
年份
圖4.88 未來總資源消耗趨勢
96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
指標值
年份
3% 1% 5%
經濟成長率