塑料凭借优异的性能已经成为支撑当今社会运转的重要材料，并在包装、建筑、汽车、电子电器、农业、日用品等领域广泛应用^[1]。在近半个世纪里，塑料的产量增速超过了其他各类主要材料^[2]。但一般塑料难以降解，在使用过程或废弃后未经合理处置产生的微塑料会沿食物链聚集^[3-4]，且塑料中为改善性能而大量添加的助剂中的有毒成分会迁移和扩散到环境中危害人体健康^[5-6]。塑料的负面环境影响引发了学术界和公众对塑料使用流向以及废塑料污染治理的广泛关注。

聚氯乙烯(PVC)凭借低成本和高性能已成为用量最大、用途最广泛的通用塑料之一^[7]，PVC塑料循环化和环保化是其发展面临的重要问题。虽然相比其他通用塑料，PVC塑料的生产能耗和碳排放都较低^[7]，但由于其性能提升对助剂的依赖较大，增塑剂总量的90%都被用于PVC塑料^[8-9]，其中有毒的塑料助剂的环境污染与健康危害成为PVC塑料可持续应用的核心关切之一。为了更好地揭示PVC塑料使用的环境风险以支持相关政策的制定，需要量化PVC塑料代谢过程中的复杂的流量网络与存量特征。

动态物质流分析法(MFA)被广泛应用于研究各类材料的资源循环特征及其产生的环境影响^[10]。随着经济社会系统中塑料的循环模式与环境影响在全球范围内吸引了越来越多的政策关注^{[1, 11-12]}，越来越多的学者开始应用物质流模型从全球^[13]、地区^[14]和国家^[15]尺度上测算经济社会中塑料的流量与存量，以提供量化信息支持塑料循环等相关政策的研究和制定，并作为评估塑料助剂安全与污染风险的基础。PVC塑料作为广泛使用且助剂用量最大的塑料品类，也获得了多国学者的关注，构建了欧洲^[16]、瑞典^[17]、中国^[18-19]等区域或国家尺度的动态物质流模型。尽管上述研究已经构建了包括中国在内的国家和地区的物质流模型，但尚需建立更为系统和复杂的模型，以进一步揭示PVC塑料全生命周期内不同制品、不同应用领域、不同废物管理方法之间的动态关联，这对于提供更为准确的废PVC塑料产生与回收潜能测算具有重要意义。同时，虽然助剂污染普遍被已有研究视为PVC塑料的关键环境影响，但还没有研究能在PVC塑料代谢的基础上进一步构建测算各类助剂的流量路径与存量分布的动态物质流模型，以评估相应的环境风险。

本文采用动态物质流法对1978—2017年间中国PVC树脂的流量与存量进行定量测算，并基于此测算了同期PVC助剂的流量与存量分布。该模型采用“自上而下”与“自下而上”相结合的方法获取数据^[20]，并通过8类塑料制品、6大类应用领域和4类废塑料处理方法刻画出中国PVC树脂和助剂在经济社会中流动与留存的全景图，从而为PVC塑料的循环利用与污染防治提供量化的科学依据。

1 研究方法与数据 1.1 PVC树脂和助剂生命周期边界

本文研究对象为PVC树脂和助剂，时间边界为1978—2017年。如图 1所示，PVC树脂和助剂的生命周期主要包括生产、制造、使用、废物处理与回收4个阶段。

PVC助剂主要包括增塑剂、热稳定剂、阻燃剂、冲击改性剂与加工改良剂、发泡剂、润滑剂等^[21]。PVC树脂根据具体用途与不同的助剂按一定比例混合加工成各类硬制品和软制品，其中硬制品中助剂的添加量一般不超过10%，而软制品中助剂的含量则较高^[7]。PVC塑料制品广泛应用于建筑、包装、汽车、电力电器、农业等各个领域^[22]，其中的PVC树脂和助剂随着制成品的损耗和废弃，遵循寿命分布规律逐步流入废物处理和回收阶段。当前国内未被回收的废PVC塑料的处置方式主要有焚烧和填埋，另有部分PVC塑料未经处理暴露在生态环境中，对环境与人体健康带来安全风险^[23]。

1.2 动态物质流模型

对PVC树脂和助剂的相关测算均采用了动态物质流模型，以PVC助剂为例，系统流入量用表观消费量测算：

$ {I_{r,i}} = {\rm{PR}}{{\rm{O}}_{r,i}} + {\rm{IM}}{{\rm{P}}_{r,i}} - {\rm{EX}}{{\rm{P}}_{r,i}}. $

(1)

其中：I_{r, i}表示第i年助剂r的流入量，即表观消费量；PRO_{r, i}表示第i年助剂r的国内产量；IMP_{r, i}表示第i年助剂r的进口量；EXP_{r, i}表示第i年助剂r的出口量。

流入制造阶段的总助剂量为生产阶段的一次资源流入量和再生量之和：

$ {{\rm{M}}{{\rm{I}}_{r,i}} = {I_{r,i}} + {R_{r,i}},} $

(2)

$ {{R_{r,i}} = {\rm{R}}{{\rm{D}}_{r,i}} + {\rm{R}}{{\rm{I}}_{r,i}} - {\rm{R}}{{\rm{E}}_r}.} $

(3)

其中：MI_{r, i}表示第i年的制造阶段助剂r的总流入量，R_{r, i}表示第i年助剂r的总回收量，RD_{r, i}表示第i年的国内助剂r的回收量，RI_{r, i}表示第i年进口废PVC塑料所含的助剂r的量，RE_{r, i}表示第i年出口废PVC塑料所含的助剂r的量。

制造阶段的流入量采用自上而下的方式计算，PVC树脂和助剂根据分配比例分别确定流入8类制品的量：

$ {P_{f,r,i}} = {\rm{M}}{{\rm{I}}_{r,i}} \times {k_{f,r,i}}. $

(4)

其中：P_{f, r, i}表示第i年流入制品f的助剂r的量，k_{f, r, i}表示第i年流入制品f的助剂r的百分比。制造阶段的流出量需进一步考虑PVC塑料制品进出口中隐含的助剂量：

$ {\rm{M}}{{\rm{O}}_{f,r,i}} = {P_{f,r,i}} + {\rm{IM}}{{\rm{P}}_{f,r,i}} - {\rm{EX}}{{\rm{P}}_{f,r,i}}. $

(5)

其中：MO_{f, r, i}表示第i年制品f的助剂r的流出量，IMP_{f, r, i}表示第i年制品f的助剂r的进口量，EXP_{f, r, i}表示第i年制品f的助剂r的出口量。

使用阶段的流入量根据数据可得性，采用自下而上与自上而下相结合的方式计算。包装、建筑、农业等应用领域主要采用“自上而下”的方法计算：

$ {\rm{U}}{{\rm{I}}_{g,r,i}} = \sum\limits_{f = 1}^8 {\rm{M}} {{\rm{O}}_{f,r,i}} \times {k_{f,g,{\kern 1pt} i}}. $

(6)

其中：UI_{g, r, i}表示第i年领域g的助剂r的流入量；k_{f, g, i}为第i年的塑料制品f流入领域g的比例。此外汽车、电力电器中的家电等无法采用“自上而下”方法测算，这些领域采用了“自下而上”的方法计算。

PVC塑料制品进入使用阶段后并不会立即流出，而是先以存量的形式在社会中留存，再随着报废流入废物管理与回收阶段：

$ {{W_{g,r,i}} = \sum\limits_{{i^\prime } = 1978}^i {\rm{U}} {{\rm{I}}_{g,r,i}} \times {\lambda _{g,i}}(i - {i^\prime }),} $

(7)

$ \begin{array}{l} {S_{g,r,i}} = \sum\limits_{j = 1978}^i {\rm{U}} {{\rm{I}}_{g,r,j}} + {\rm{IM}}{{\rm{P}}_{g,r,j}} - \\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\rm{EX}}{{\rm{P}}_{g,r,j}} - {W_{g,r,j}}. \end{array} $

(8)

其中：W_{g, r, i}表示第i年领域g的助剂r的流出量，λ_{g, i} (i-i′)为领域g第i′年含PVC塑料产品在第i年时的废弃率，S_{g, r, i}表示第i年领域g的助剂r的存量，IMP_{g, r, j}第j年领域g的助剂r的进口量，EXP_{g, r, j}第j年领域g的助剂r的出口量。

废PVC塑料一部分被回收，另一部分则在废物处置体系中被填埋、焚烧或未被处理：

$ {{R_{r,i}} = \sum\limits_{g = 1}^6 {{W_{g,r,i}}} \times {r_{g,i}},} $

(9)

$ {{Q_{l,r,i}} = \sum\limits_{g = 1}^6 {{W_{g,r,i}}} \times {l_{g,i}}.} $

(10)

其中：R_{r, i}与Q_{l, r, i}分别表示第i年的助剂r的回收量和流向处置方式l的量，r_{g, i}和l_{g, i}分别表示第i年领域g的助剂r的回收率和处置方式l的比率。此外对于回收量，还需考虑废PVC塑料进出口中隐含的助剂量。

1.3 PVC塑料的寿命分布模型

存量与废弃量计算是动态物质流分析的重要环节，能否正确模拟物质留存规律和报废特征与寿命分布模型的构建密切相关^[24]。目前常用的模型包括固定寿命延迟模型^[25]、正态分布模型^[16]、Gompertz模型^[24]、Weibull模型^[18]等。固定寿命延迟模型假设某一年流入的PVC塑料制品都在同一时间废弃，这与实际情况相差较大，而由于不同领域的PVC塑料使用寿命和损耗特征与具体的制品密切相关，左偏的Weibull模型与右偏的Gompertz模型都可能会对某一行业的寿命分布特征产生偏差。在缺乏详细的寿命分布信息以及无法确定偏向哪一侧的情况下, 对称的正态分布最适合现实情况^[24]。

$ {\lambda _{g,i}}(i - {i^\prime }) = \frac{{{d_g}}}{{\sqrt {2\pi } }} \times {{\rm{e}}^{\frac{{{{(i - {i^\prime } - {T_g})}^2}}}{{2d_g^2}}}}. $

(11)

其中：T_g为领域g含PVC塑料制品的平均预期寿命；d_g为领域g含PVC塑料制品的形状参数，形状参数是指各领域产品使用寿命的方差。

1.4 数据来源与处理

本文中，生产环节PVC树脂和助剂的产量、进出口量，以及废PVC塑料进出口数据均来自《中国塑料工业年鉴》^[9]和《中国化学工业年鉴》^[26]。制造环节各类PVC塑料制品、使用环节各领域含PVC塑料的产成品的进出口数据来自《中国海关统计年鉴》^[27]和《中国统计年鉴》^[28]。

采用“自上而下”法计算的制造环节各类PVC塑料制品占PVC树脂和助剂的比例、使用环节各领域的PVC塑料制品占该种PVC塑料制品总消费量的比例均来自《中国塑料工业年鉴》^[9]、《中国化学工业年鉴》^[26]和其他相关文献^[29-30]等公开渠道。采用“自下而上”法计算的使用环节各领域含PVC塑料的产成品的消费量、单位产成品的PVC塑料含量数据来自《中国统计年鉴》^[28]和其他相关文献^[31-35]等公开渠道。此外寿命分布模型中各应用领域的参数选取系结合专家咨询与相关文献研究^{[16, 18, 24, 36]}，具体取值如表 1所示。

塑料回收阶段建筑、农业、汽车、电力电气等领域废PVC塑料处理与回收来自文[35, 37-38]和专家访谈，包装和其他领域的废PVC塑料填埋、焚烧与未处理比例系参照城市生活垃圾的处置比例，该比例来自《中国统计年鉴》^[28]。

2 中国PVC树脂的流量存量分析

1978—2017年中国PVC树脂的累计物质流图如图 2所示。1978—2017年中国PVC树脂累计产量为1.99亿t，累计流入量为2.25亿t。到2017年，PVC树脂国内产量为1 790.20万t，年均增速达11.5%，人均PVC树脂产量由1978年的0.27 kg上升至2017年的12.88 kg。

从制造环节来看，以型材、管材和板材为代表的PVC硬制品已逐渐超过薄膜、电线电缆、人造革等PVC软制品成为主要物质流向。改革开放初期，硬制品消耗的PVC树脂量占比合计不足20%；随着中国城镇化建设的快速推进和农业、包装等应用领域对PVC塑料制品的淘汰，2010年前后硬制品使用量超过软制品，并持续增长至占比超过60%。从应用领域来看，管材、型材等PVC建材使用量的增长，推动建筑领域成为PVC塑料制品的第一大应用领域，1978—2017年累计PVC树脂消耗量达0.92亿t，占国内总消耗量的40.5%。

PVC树脂的大量使用使得PVC树脂报废量也迅速增长，1978—2017年废PVC树脂累计产生量为0.90亿t，年均增速为15.6%。由于用量相对较大且使用寿命较短，包装和包括医用、鞋服和日用品等在内的其他领域是废PVC树脂的主要来源，分别占PVC树脂报废量的34.6%和46.7%。建筑领域由于国内城市化起步较晚，且建材使用寿命较长，目前的废PVC树脂产生量较小，但其存量已达到0.89亿t，占PVC树脂总存量的65.8%，潜在废弃量巨大。目前欧洲建筑领域产生的废PVC树脂已占总废弃量的约40%^[16]，未来国内建筑领域产生的废PVC树脂占比将逐渐趋近欧洲等发达国家的比重。

1978—2017年废PVC树脂的国内回收量约为0.30亿t，与此同时用于回收再生的废PVC树脂净进口量为0.14亿t，合计0.44亿t废PVC树脂投入到循环利用中，节省了大量化石能源。另有0.42亿t和0.12亿t废PVC树脂分别被填埋和焚烧。约0.21亿t废PVC树脂未经妥善处置暴露在自然界。

3 中国PVC助剂的流量存量分析

1978—2017年中国PVC助剂的累计物质流图如图 3所示。随着PVC塑料的使用规模增加，PVC助剂的使用量也大幅增加。1978—2017年国内PVC塑料制品制造所需的助剂量累计达到0.55亿t，年均增速为12.3%。由于软制品中助剂添加量较多，虽然软制品累计消耗的PVC树脂量仅占45.0%，但累计消耗了PVC助剂的74.6%，是治理PVC助剂潜在环境风险的优先领域。

邻苯类增塑剂、铅盐类热稳定剂、溴系阻燃剂、氯化石蜡等PVC助剂在PVC塑料制品的使用和废弃过程中易迁移并扩散至大气、土壤或水体中，对环境与人体带来潜在的安全风险。2017年有0.31亿t各类PVC助剂以存量形式分布在社会存量中，其中0.15亿t助剂会造成负面的环境和健康影响。但随着国内相关法规对有毒助剂的禁止及新型环保助剂的研发和成本降低，自1978年以来有毒助剂的存量比例逐步由68.8%降低至2017年的49.4%，如图 4所示。1978—2017年累计约有0.35亿t PVC助剂随PVC塑料制品流入废物管理与回收阶段，约802.34万t PVC助剂随未被无害化处理的废PVC塑料直接暴露在自然界中，其中约70%存在潜在的环境风险。

4 不确定性分析

本文建立了1978—2017年中国PVC树脂及助剂的流量与存量数据集，并以此为初始输入量进行模型计算。模型测算的存量与废弃量的不确定性主要来自于PVC塑料产量、制品分配比例k_{f, g, i}和寿命分布模型参数取值。

PVC塑料产量数据主要来自可信度较高的统计年鉴，但由于中国塑料行业统计数据的缺失，使得部分年份的输入数据不可得，需参考其他年份或其他国家的情况，从而造成了一定的误差。本文根据数据来源计算出制品分配比例与寿命分布模型参数的变异系数^[39]，并利用Monte Carlo模拟对存量和废弃量计算结果进行了不确定性分析。结果如图 5所示，实线表示本文的计算结果，虚线表示计算结果不确定性分析的取值区间。2017年PVC树脂存量为1.32万t至1.40亿t，PVC树脂废弃量为715.78万t至811.30万t。

5 结论

本文通过构建中国PVC树脂和助剂的动态物质流模型，测算了1978—2017年中国PVC树脂和助剂循环代谢过程中流量与存量的产品及应用领域分布。研究结果表明，1978—2017年中国PVC塑料行业快速发展，生产阶段PVC树脂和助剂的累计产量为2.54亿t。PVC管材、型材等产品在建筑领域的良好应用性能，使得硬制品借助近40年的城镇化进程逐渐超过软制品，成为PVC树脂的主要产品流向。但由于软制品中PVC助剂的添加比例远高于硬制品，因此软制品仍是PVC助剂的主要流向。

尽管包装和包括玩具、鞋服和医疗用品在内的其他应用领域仍然是废PVC塑料的主要来源，但建筑领域由于PVC树脂和助剂分布分别占总存量的65.8%和41.9%，未来将随着存量进入废弃高峰期而成为废PVC塑料的最大来源，因此应当加强建筑领域废PVC塑料的管理体系建设与回收技术研发。

当前PVC助剂的环境和健康危害是PVC塑料工业发展的关键点之一，目前约有0.15亿t有毒助剂以存量的形式留存在社会与环境中，其在使用过程中的迁移和扩散对人类和环境都会造成负面影响。虽然随着相关政策和环保助剂技术的发展，有毒助剂在流入量中的占比已从62.2%下降至41.5%，但如何通过法规限制和技术改进降低有毒助剂的流入量，并妥善处理已有存量的潜在环境风险应当成为下一步研究的方向。