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“以旧换新”政策下废旧家电回收量预测：模型构建与实证分析

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球倡导可持续发展与资源循环利用的大背景下，“以旧换新”政策在我国得到了广泛推广和实施。通过政策扶持，鼓励消费者以旧换新，既能促进市场消费，也能对环境产生积极影响。近年来，我国不断加大对“以旧换新”政策的支持力度，政策体系日益完善。2024年，国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》，对“两新”工作作出全面部署，国家发展改革委、财政部明确统筹安排3000亿元左右超长期特别国债资金，加力支持大规模设备更新和消费品以旧换新。各地也纷纷响应，因地制宜推出系列举措，不断扩大家电补贴品类，提升补贴标准，优化参与细则。

随着居民生活水平的提升，家电的保有量持续增长，同时废旧家电的产生量也在逐年递增。据相关数据统计，中国家电保有量已超42亿台，其中超期服役家电占比达19.3%，这为废旧家电回收市场提供了持续增量基础。废旧家电中蕴含着大量可回收利用的资源，如金属、塑料等，若能有效回收处理，不仅能实现资源的循环利用，降低对原生资源的依赖，还能减少环境污染，具有显著的经济和环境效益。然而，目前废旧家电回收面临诸多挑战，如回收途径不畅，大量废旧家电流入非正规渠道，难以实现规范化处理；回收价格低廉，影响消费者参与回收的积极性等。

“以旧换新”政策的实施，为解决废旧家电回收问题提供了新的契机。通过补贴等激励措施，能够有效激发消费者更换家电的意愿，进而增加废旧家电的回收量。准确预测“以旧换新”政策下的废旧家电回收量，对于合理规划回收渠道、优化资源配置、提高回收效率具有重要意义。一方面，有助于回收企业提前做好设备、人力等资源准备，提升回收处理能力，实现规模化、专业化运营；另一方面，能为政府部门制定相关政策提供科学依据，促进废旧家电回收行业的健康、有序发展，更好地实现“以旧换新”政策的推广和实施，推动资源节约型和环境友好型社会的建设。

1.2国内外研究现状

在废旧家电回收量预测领域，国内外学者开展了大量研究。国外方面，早期研究主要聚焦于回收体系的构建与优化。如欧洲一些国家率先建立了较为完善的生产者责任延伸制度（EPR），学者们对其在促进废旧家电回收中的作用进行了深入探讨，通过实证分析明确了EPR制度下企业在回收环节的责任落实及对回收量提升的影响。在预测方法上，时间序列分析是常用手段之一，像ARIMA模型，被广泛应用于基于历史回收量数据预测未来趋势，通过对数据的平稳性处理、参数估计等步骤，捕捉回收量在时间维度上的变化规律。例如，学者运用ARIMA模型对某地区多年的废旧家电回收量进行建模，有效预测了未来几年的回收量波动情况，为当地回收企业规划产能提供了依据。

近年来，机器学习算法在废旧家电回收量预测中逐渐崭露头角。神经网络模型凭借其强大的非线性拟合能力，能够挖掘数据中复杂的潜在关系。例如，多层感知器（MLP）神经网络通过构建多个隐藏层，对影响废旧家电回收量的多种因素，如人口增长、经济发展水平、家电保有量等进行综合分析，从而实现更精准的预测。支持向量机（SVM）也被应用于该领域，其基于结构风险最小化原则，在小样本、非线性及高维模式识别中表现出色，能够根据历史数据特征对未来回收量进行有效分类和预测。

国内研究同样取得了丰硕成果。在政策层面，随着我国对废旧家电回收重视程度不断提高，学者们深入剖析了各类政策对回收量的影响。“以旧换新”政策作为我国促进废旧家电回收与消费升级的重要举措，受到了广泛关注。研究表明，该政策通过补贴激励消费者更换家电，直接增加了废旧家电的回收来源。一些学者通过构建计量经济模型，量化分析了“以旧换新”政策补贴力度与回收量之间的关系，发现补贴金额的适度增加能显著提升消费者参与以旧换新的积极性，进而提高废旧家电回收量。

在预测模型研究方面，国内学者不断探索创新。例如，有研究将灰色预测模型与神经网络相结合，利用灰色预测模型对数据的短期趋势进行初步预测，再借助神经网络对复杂的非线性关系进行深度挖掘，弥补了单一模型的局限性，提高了预测精度。此外，考虑到废旧家电回收量受多种不确定因素影响，模糊数学理论也被引入预测研究中，通过建立模糊综合评价模型，对影响回收量的模糊因素进行综合评估，从而得到更符合实际情况的预测结果。

尽管国内外在废旧家电回收量预测及“以旧换新”政策影响研究上已取得一定进展，但仍存在一些不足之处。现有研究在多因素综合分析方面有待加强，虽然考虑了部分经济、政策等因素，但对于消费者行为偏好、社会文化等因素的综合考量不够全面，这些因素在实际中对废旧家电回收量可能产生重要影响。不同预测模型在不同场景下的适用性研究还不够深入，缺乏系统性的对比分析，难以根据具体情况快速选择最适宜的预