Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
っては，ばらつきがありすぎて困難な場合がある。

・家庭ごみより調査協力を得ることが難しい。協力を拒否されるケースもある。ごみ有料化政策の事前調査だと警戒される場合もあるので、調査趣旨と成果に関して明確な説明が求められる。

## (13) 原単位の設定と拡大推計に係る課題

サンプルデータを基に設定された原単位と統計情報から発生量を拡大推計する場合の問題点としては以下が挙げられる。

## ①原単位の設定に係る課題

・人口で拡大推計する家庭系廃棄物の原単位（kg/人）と比較すると，事業系は原単位の設定が難しい（例：kg/従業員数（オフィス），kg/ベッド（病院），kg/テーブル（レストラン）等）。事業系に関しては統計情報を得ることも容易ではないため，推計された発生量の正確性を担保することが困難である。

・原単位は固定し，人口増加率等から発生量の将来予測を立てるケースが多いが，より正確な将来予測には，原単位そのものの変化の予測が必要になる。しかし，原単位の変化に関しては，標準的なモデルがないのが課題である（例として，JICA 3R ハノイプロジェクト（5.1 参照）では，3R 推進による減量効果もあるため，原単位は伸びないという前提のもとに，人口増加率のみから将来予測を行っている）。

## ②拡大推計に係る課題

・発生量と排出量が必ずしも同じではない場合がある。自家処理（コンポスト化や家畜飼料としての処理）された厨芥類や，発生源でJunk buyerにより回収された有価物（古紙，廃プラ，金属スクラップ等）はサンプリングされたデータに反映されていない。このため，アンケート調査票でサンプルに含まれていない厨芥類の自家処理量やインフォーマルセクターに流れている有価物の量に関する情報提供を求め，発生量にフィードバックすることで対応がなされている。

・廃棄物発生量の拡大推計の結果が，最終処分場への搬入量に満たない場合もある。これは調査対象地域外の近隣エリアから廃棄物が調査対象地域に流れていることなどが要因と考えられるが，要因の分析と補正係数の設定が難しい。

・廃棄物全体のフローを把握することはできるが，組成ごとのフローを把握することは難しい。施設に搬入される廃棄物の組成調査や，リサイクル市場の調査等の方法があるが，どれだけ精密に実施できるかは疑問がある。

## (14) 物理組成調査に係る課題

## ①縮分・分類作業に係る課題

・四分法で縮分をする際に厨芥類等の水分を多く含む廃棄物と一緒に混ぜ合わせることによって紙類等に水分が移行してしまい、本来の重量から変動してしまう。

・砂利等のサイズの小さいものは混合すると判別が難しくなる。また，厨芥類等はバラバラになりやすく，縮分後は正確に判別できなくなる。判別がつかない理由から，結果として分類上の「その他」が多くなってしまう。

・分類ごとの重量を測定する時の現地の秤の精度に疑問がある。信頼性を担保するために，日本から持参するケースもある。また，現地で購入する場合においても，同分量の水を複数の秤で測定し，誤差がないかクロスチェックする等の対応が必要になる。

## ②作業の管理に係る課題

・調査の初期段階では作業員は真面目に働くが，慣れてくると作業を怠る場合がある。特に問題
になるのは，分類項目の中の「その他」の比率が大きくなってしまうこと，また，縮分の時にサイズの大きいものや重いものの切断を作為的に回避する傾向があることであり，結果に差異が生じるため，監視が必要になる。

・一方で，正確なデータを得ようとするあまり，あまり細かく指示しすぎると，持続的にできない場合がある。簡潔な指示で実際に一緒にやってみせることが大事である。

・分類作業にはマスクや手袋をつけるように指示しても，現場を見学するとつけていない場合がある。

③その他のごみ質調査に係る課題

・乾ベースで組成を分析する場合に，特に都市部以外の地域で調査を実施する場合は，乾燥機を調達することが非常に困難である。また，乾燥するまでは悪臭のためラボの環境が悪くなるといった問題が生じる。

・三成分の調査等に関して，大学や研究機関のラボを見学すると，設備は充分に整備されているが，実際にこちらが意図する分析を実施する能力がない場合がある。日本の分析マニュアルを持参し，分析方法や，場合によっては細かい計算式まで指示して委託する必要がある。

#### 4.2.4 結論

以下にヒアリング調査結果の概要をまとめる。JICA でマニュアル化された調査手法は存在せず，コンサルタントごとに経験に基づく調査手法を採用している。家庭系と事業系廃棄物は，発生源でサンプリングするケースが多く，家庭系廃棄物に関しては所得階層別にサンプルを採っている。雨季には果物などの含水率の高い廃棄物が増えるため，通常は雨季と乾季で2回調査を実施している。サンプリング期間は1週間（7日間）+1日の計8日間としている。初日に関しては一度家庭や事業所の中の廃棄物を全て廃棄してもらうことが目的である。7日間で得られたデータは基本的に単純平均している。発生源のタイプ別に20サンプルずつ採るのが平均的と考えられる。基本的には早朝からサンプルを収集し，午後に分類作業を実施している。分類作業は雨風を避ける意味では屋内が望ましいものの，臭気が問題となるため，屋外で実施するのが一般的である。四分法を用いて縮分する場合と縮分しない場合があり，縮分の回数は100kg程度まで縮分する場合から，ポリバケツ1杯分（約20〜30L）まで縮分する場合まであり，従事するコンサルタントによって異なる。ただし，縮分することによって厨芥類中の水分が紙類等に移行する可能性がある。また，厨芥類は縮分によって細かくなり，縮分後に判別が難しくなり，結果として「その他」項目へ分類されてしまう。分類項目は日本の環整95号に従い，10項目程度に分類する場合が多い。計量は湿ベースが基本である。現地ではね秤を調達する場合と，その精度に疑問がある場合は日本から持ち込む場合がある。事業系廃棄物のサンプリングは対象業種とその規模を選定することが難しく，原単位化が難しい。都市全体で廃棄物フローを明示する際，発生源で厨芥類が自家処理（コンポスト化や家畜飼料としての処理）されたり，有価物がインフォーマルセクターへ流れたりするため，発生量と排出量が異なるといった問題がある。

JICA 調査においても物理組成調査手法を統一することにより, 結果の信頼性を担保することが可能となる。その際には, JICA 専門家の経験に基づく調査手法で有用と思われるものを採用し, さらに本研究で整理された課題を克服することを念頭に調査手法の標準化を目指す必要がある。
## 参考文献

1）独立行政法人国際協力機構（2010）JICA について

2）独立行政法人国際協力機構（2010）JICA Library

3) 日本工営株式会社, 株式会社エックス都市研究所 (2000) ヴェトナム国ハノイ市環境保全計画調査最終報告書

4) 国際航業株式会社（2007）モンゴル国ウランバートル市廃棄物管理計画調査最終報告書日本語要約
### 4.3 ベトナム国ハノイ市における家庭系廃棄物の物理組成及び排出原単位

#### 4.3.1 目的

ベトナム国を含め，途上国では有価物の一部はインフォーマルセクターで回収され，廃棄物として排出されない。ハノイ市では廃棄物はHanoi URNCOが収集運搬，処理処分を担っているが，一部の有機系廃棄物以外はすべて埋立地に直接処分されている。今後は廃棄物の減量及び処理処分方法の改善を目指した廃棄物管理システムの在り方を検討すべきである。本研究では，ベトナム国ハノイ市（図4.3.1）において，有価物を含めた家庭系廃棄物（以下，「家庭ごみ」という。）の物理組成及び排出原単位を明らかにするとともに，今後，ハノイ市で廃棄物の分別収集の導入を検討する際の判断材料を提示することを目的とする。

#### 4.3.2 研究方法

ベトナム国ハノイ市の一般家庭を対象に家庭ごみの排出原単位及び物理組成に関する調査を実施した。ハノイ市は10月から4月までが乾季，5月から9月までが雨季にあたり，乾季の気温は低く，雨季の気温は高い（図4.3.2）。調査は乾季にあたる2010年3月と，雨季にあたる2011年7月に実施した。乾季における調査(第1回調査)では,標準的な所得水準の世帯が集まるとされるDong Da地区のCat Linh地域に居住する20世帯，Hang Bot地域に居住する40世帯，高所得の世帯が集まるとされるCau Giay地区のDich Vong地域に居住する61世帯を選定した。また，雨季における調査（第2回調査）では，乾季における調査と同一世帯を選定するように努めたが，引越しや不在等の理由で完全な同一世帯を選定することはできなかった。第2回調査ではCat Linh地域に居住する20世帯，Hang Bot地域に居住する40世帯，Dich Vong地域に居住する54世帯を選定した（図4.3.3～図4.3.6）。

図4.3.1 ハノイ市の地図

図 4.3.2 ハノイ市の平均気温及び平均降水量 (2002 年～2005 年のデータをもとに作成)
図 4.3.3 Cat Linh 地域の集合住宅

図 4.3.4 Hang Bot 地域の集合住宅

図 4.3.5 Dich Vong 地域の戸別住宅

図 4.3.6 Dich Vong 地域の集合住宅

図 4.3.7 サンプルのトラックへの積み込み

図 4.3.8 分類作業前の計量
図 4.3.9 分類作業（世帯ごと）

図 4.3.10 分類作業後の計量

第1回調査は2010年3月11日から3月18日まで（乾季）の8日間実施し，第2回調査は2010年7月26日から8月2日まで（雨季）の8日間実施した。例年1月下旬あるいは2月上旬の旧正月の前後には，質及び量の点で平常時とは異なる有価物及び廃棄物の排出状況がみられるのだが，対象とした調査実施時期の有価物及び廃棄物の排出状況は平常時のものと考えられ，時期の観点からその調査結果は代表性があると仮定した。家庭ごみを8日間連続でサンプリングした。通常はJunk buyerへ引き渡している有価物も本調査のサンプルに含めるように各世帯に協力を口頭及び文書で依頼した。サンプリングの前日までに2種類のサンプリング袋を各世帯に配布した。一方は厨芥類のみをサンプリングするための袋で，もう一方はそれ以外の家庭ごみをサンプリングするための袋とした。これは，厨芥類の水分がその他の家庭ごみに移行するのを極力防ぐ目的に加え，分類作業を効率化する目的があった。サンプルがどの世帯から排出されたのかを特定するために，サンプリング袋にはIDを記入した。作業員が午前7時から8時ごろにすべての対象世帯から家庭ごみをサンプリングし，トラックに積み込んでハノイ市中心地区から10 km西に位置するCa Dienコンポスト施設内に運搬した（図4.3.7）。分類作業前に各サンプルの重量を計量した（図4.3.8）。世帯ごとにサンプルを12項目（紙類・プラスチック類・ガラス類・金属類・厨芥類・庭ごみ・木類・繊維類・ゴム・皮革類・陶磁器類・練炭灰・その他）に分類した（図4.3.9）。練炭灰を分類項目として設定した理由としては，多くの家庭で練炭が調理用燃料として利用されてきたことが事前調査で明らかであったためである。最後に，分類した素材ごとにサンプルを計量した（図4.3.10）。分類及び計量作業では毎日同じ作業員の手配に努めたが，途中で一部作業員の交代があり，その場合は作業レベルを維持するため，交代作業員は熟練作業員とともに作業を実施した。

8 日間のうち，初日のサンプルには意図しないごみ（退蔵ごみ等）も混入することがあってデータの信頼性が落ちるため，初日のデータは分析に含まなかった。2 日目から 8 日目の 7 日間のうち毎日サンプルの提供があった世帯のデータを分析対象として有効とした。サンプルの提供はあったが，指定したサンプリング袋以外の袋を用いていたために世帯を特定できないサンプルは除外した。各世帯の構成人数で除したものを排出原単位（g/人/日）とした。

2 日目から 8 日目の 7 日間のうち 7 日分のサンプルを提供したのは第 1 回調査では 94 世帯, 第 2 回調査では 94 世帯であった。調査でサンプリングした家庭ごみの総量は第 1 回調査で 1862 kg, 第 2 回調査で 1739 kg, またデータ分析に有効な家庭ごみの総量は第 1 回調査で 1307 kg (70.2%), 第 2 回調査で 1271 kg (73.1%) であった（表 4.3.1）。第 1 回及び第 2 回調査ともに, のべ 658 世帯分（94 世帯 X 7 日間）のデータを分析対象とした。
なお，第2回調査は第1回調査の約4カ月後に実施したが，この間に各世帯の大幅な消費行動，家庭ごみ排出状況に変化はなかったと仮定し，第1回調査結果と第2回調査結果の比較は有効と考えた。

表 4.3.1 サンプリングした家庭ごみ及びデータ分析に有効な家庭ごみの重量 (kg)

Date	Dry season	Rainy season
Sampled	Valid	Sampled	Valid
1st	220	-	239	-
2nd	221	181	231	196
3rd	230	177	208	173
4th	238	187	202	171
5th	266	212	214	182
6th	218	182	211	174
7th	240	182	222	181
8th	230	185	211	194
Total	1862	1307	1739	1271

#### 4.3.3 結果及び考察

乾季の家庭ごみは1人1日当たり平均412.3g，雨季の家庭ごみは1人1日当たり平均509.8g排出されていた（表4.3.2）。そのうち厨芥類が最も多かった（乾季：299.2g/人/日，雨季354.9g/人/日）。ハノイ市では練炭を調理用燃料として利用してきた経緯があり，本調査でも乾季は43.0g/人/日，雨季は41.7g/人/日の排出量であったことが明らかとなった。排出量が多い項目ほど変動係数が小さくなる傾向がみられ，排出量の多い厨芥類，プラスチック類，紙類の排出量は日によって大きく変動しないことを示している。また，独立したサンプルのt検定の結果，厨芥類及びプラスチック類は乾季よりも雨季の方が排出量が多かった（p<0.01）。雨季になると降水量だけでなく気温も上昇し，果実の流通が増える。第回2調査を実施したのは7月で，1年のうちで果実を最も多く消費する期間にあたる。水分を多く含んだ果実の非可食部（種子や表皮等を指し，例えばマンゴーの種，スイカやバナナの皮等）の排出量がこの結果に影響を与えている可能性がある。また，第2回調査は気温が最も高い季節にあたり，飲料容器の消費の増加がプラスチック類の排出量増加に影響した可能性がある。
表 4.3.2 1 人 1 日当たりの家庭ごみ排出量

Category	Dry season (n = 658)	Rainy season (n = 658)
Average (g)	Proportion (%)	SD (g)	VC	Average (g)	Proportion (%)	SD (g)	VC
Food $ \^{**} $	299.2	63.2	136.4	0.5	354.9	68.7	275.6	0.8
Plastic $ \^{**} $	33.9	7.2	17.2	0.5	46.2	8.9	33.3	0.7
Coal ash	43.0	9.1	105.4	2.4	41.7	8.1	98.1	2.4
Paper	25.1	5.3	15.5	0.6	26.6	5.1	20.9	0.8
Flower, garden	15.3	3.2	22.0	1.4	13.3	2.6	23.5	1.8
Glass	7.6	1.6	12.4	1.6	7.2	1.4	11.2	1.6
Textiles	4.1	0.9	7.6	1.9	5.3	1.0	14.5	2.7
Metal	4.4	0.9	8.9	2.0	3.3	0.6	5.8	1.8
Ceramics	2.0	0.4	5.2	2.6	2.2	0.4	11.7	5.4
Wood	2.7	0.6	9.1	3.4	2.1	0.4	4.7	2.3
Rubber, leather	0.9	0.2	3.2	3.5	1.5	0.3	7.3	4.7
Others $ \^{**} $	34.7	7.3	58.3	1.7	12.8	2.5	19.8	1.5
Total	412.3	100.0	195.6	0.5	509.8	100.0	327.2	0.6

SD: Standard deviation

VC: Variation coefficient

$ ^{**}p<0.01 $

図 4.3.11 は第 2 回調査結果をもとに，世帯人数と家庭ごみ排出量（合計及び主要排出項目として厨茶類，プラスチック類，紙類）との関係を示したものである。なお，Y 軸は対数軸を用いている。ベトナム国フェ市，マレーシア国カジャン市での調査結果と同様に，世帯人数と家庭ごみの排出原単位には負の相関がみられた。特に世帯人数が 1 人及び 2 人の世帯では家庭ごみの排出原単位が突出して高いことが明らかとなった。また，5 人世帯の排出原単位が 4 人世帯の排出原単位よりも高かった理由は不明であるが，排出原単位に影響する要因として世帯人数以外ものがあるものと思われる。

図 4.3.12 は第 2 回調査結果をもとに, 94 世帯が家庭ごみを 7 日間のうち何日排出したのかを項目ごとに表したものである。排出傾向別にグループ化すると, 厨芥類, プラスチック類, 紙類は排出頻度が多いグループ, 練炭灰, 庭ごみ, 繊維類, 木類は排出頻度が様々なグループ, ガラス類, 金属類, ゴム・皮革類は排出頻度が少ないグループに分けられた。42 世帯（45%）が 7 日間（全日）厨芥類を排出し, すべての世帯が 4 日以上厨芥類を排出していた。7 日間のうち練炭灰を 1 度以上排出したのは 37 世帯（39%）で, 残りの 57 世帯（61%）は全く排出しなかった。これは近年ハノイ市で普及しつつあるプロパンガスを調理用燃料に利用する世帯では練炭灰を全く利用しないことが影響している。今後, ハノイ市で分別収集システムを導入する場合には, 排出頻度に着目した収集回数を設定する必要がある。ただし, 練炭灰が排出される世帯と全く排出されない世帯があるため, プロパンガスの普及地域では練炭灰を分別項目とした場合の収集頻度は少なく, 未普及地域では多くするといった地域特性に応じた施策が必要となる。
図 4.3.11 世帯人数と家庭ごみ排出量との関係

■ 7 days ■ 6 days □ 5 days ■ 4 days ■ 3 days □ 2 days ■ 1 day □ None

図 4.3.12 家庭ごみを排出する頻度（項目ごと）

#### 4.3.4 結論

乾季の家庭ごみは1人1日当たり平均412.3g，雨季の家庭ごみは1人1日当たり平均509.8g排出されていた。そのうち厨芥類が最も多かった。排出量が多い項目ほど変動係数が小さくなる傾向がみられ，排出量の多い厨芥類，プラスチック類，紙類の排出量は日によって大きく変動しないことを示している。厨芥類及びプラスチック類は乾季よりも雨季の方が排出量が多かった。世帯人数と家庭ごみの排出原単位には負の相関がみられた。排出傾向別にグループ化すると，厨芥類，プラスチック類，紙類は排出頻度が多いグループ，練炭灰，庭ごみ，繊維類，木類は排出頻度が様々なグループ，ガラス類，金属類，ゴム・皮革類は排出頻度が少ないグループに分けられた。今後，ハノイ市で分別収集システムを導入する場合には，排出頻度の実態と組成別の違いの理由などを考察した上で，収集回数を検討する必要がある。ただし，発生抑制の観点からも安易に収集回数を増やすべきではない。腐敗性廃棄物に関しては，ベトナム国の高温多湿という気候を考慮して収集頻度を決定すべきである。
#### 4.4.1 目的

ベトナム国では，他の東南アジアの開発途上国と同様に，都市ごみは主にオープンダンピングによって処分されている $ ^{1} $ 。世界銀行 $ ^{2} $ は，ベトナム国の都市ごみマネジメントの概要の調査結果を報告しているが，ごみの流れに関する情報は古く，信頼性に欠けている。またByerら $ ^{3} $ はベトナム国中部に位置するダナン市の家庭系廃棄物を対象に調査を実施しているが，有機性廃棄物の堆肥化の可能性を評価したのみで，ごみ組成の詳細は明らかになっていない。同国において今後計画的に3Rを推進するにあたっては，家庭系廃棄物の詳細な組成・排出原単位・処理フロー等に関する基礎情報の集積が喫緊の課題となっている。

本研究は，ベトナム国における3Rの計画的推進に資する基礎情報を収集する目的で，ベトナム国南部に位置するカントー市及び中部に位置するフェ市において，有価物を含めた家庭系廃棄物の物理組成，用途・形状別の細組成及びその排出原単位・フローを明らかにするとともに，人口密度・家族人数・収入といった社会経済的要因との関連等を検討した。

#### 4.4.2 方法

##### 4.4.2.1 対象都市の概要

世界銀行等 $ ^{2)} $ の調査では，ベトナム国において都市ごみの主な発生源は家庭系廃棄物であることが報告されており，本研究では家庭系廃棄物を対象とし，対象地域は南部に位置するカントー市及び中部に位置するフェ市の2都市とした。

カントー市は，12省1市で構成されるメコンデルタ地域の中心都市である。同市は4つの中心地区（Central District）と4つの農村地区（Rural District）から構成され，人口は2007年現在1,154,900人，面積は139 km²である $ ^{4} $ 。熱帯モンスーン気候であり，雨期(5月～11月)，乾期（12～4月）の2つの気節がある。カントー市の気象条件を表4.4.1に示した。廃棄物は都市環境公社(URENCO: Urban Environment Company)が4つの中心区のみを対象として収集しており，収集率は約50%，1日の収集量は250-300tである $ ^{5} $ 。本研究では，収集が行われている4つの中心地区，Ninh Kieu, Binh Thuy, Cai Rang, O Monを対象に調査した $ ^{6} $ 。

フェ市は，中部ベトナムの Thua Thien-Hue 省の省都であり，24 区（Ward）と 3 自治区（commune）で構成され，人口は 2007 年現在 333,715 人，面積は 83.3km² である $ ^{7} $ 。廃棄物は，カントー市同様に都市環境公社(URENCO)が収集を実施しており，収集率は約 90-95%，1 日の収集量は 150–200 である $ ^{8} $ 。本研究では，フェ市全体を対象とした。

表4.4.1 カントー市の気象条件

平均值(最小—最大)	年間
乾期	雨期
気温( $ ^{\circ} $ C)	26.8 (25.8-27.6)	27.3 (26.8-28.8)	27.1
日照時間(hrs)	217 (178-240)	149 (128-177)	2,196
降雨量(mm)	31 (0-67)	220 (102-347)	1,501
湿度(%)	80 (78-83)	88 (86-89)	83.8
図 4.4.1 Can Tho 市の調査地点

(Google map より 著者が編集)

図 4.4.2 フエ市の調査地点

##### 4.4.2.2 調査地点・世帯の選定

調査地点（SP）は都市化水準と地理的分布を考慮して選定することとした。都市化の度合いを表す代理指標として人口密度水準を想定し、人口密度のパーセンタイル順位で10%，30%，50%，70%，90%の5水準を設定、各水準近傍の地域を区（Ward）あるいは自治区（Commune）の単位でそれぞれ都市化水準Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴの地域として抽出した。調査地点（SP）は、これら抽出した地域から2地点を抽出し、1地点あたり5世

表4.4.2 調査世帯の家族人数の構成比率

家族人数	調査世帯の構成比率(%)
Hue	Can Tho
1	5	15
2	11
3	11	45
4	23
5	20	35
6	11
7	11
>8	8	5

帯を選定した。カントー市では，各水準2地域・4地点の計100世帯，フエ市では各水準3地域・6地点の計150世帯を対象世帯とした。カントー市の調査地点を図4.4.1，フエ市の調査地点を図4.4.2に示した。なお，図中には都市化水準を併せて示しており，都市化水準I，IIは農村地域，都市化水準III，IV，Vは都市地域として知られている。また，調査世帯の選定に当たっては，対象都市の家族人数の構成比率を考慮することとし，カントー市，フエ市の家族人数の構成比率 $ ^{9)} $ に基づいて表4.4.2に示す通り調査世帯の構成比率を設定した。

##### 4.4.2.3 調査の概要

カントー市では，乾期（2009年2月24日～3月25日の30日間）及び雨期（2009年10月18日～10月31日の14日間）の2回にわたって調査を実施した。フェ市では，乾期（平成22年3月9日～22日の2週間）・雨期（平成22年10月22日～28日の1週間）に2回にわたって調査を実施した。

この調査では，乾季と雨季のごみ発生量・発生特性の差異を比較するため，2回の調査とも同じ世帯に協力を依頼したが，カントー市では調査世帯100世帯のうち40世帯は2回目の調査に協力が得られなかったため，これら世帯については新たに調査対象を追加選定して雨期の調査を実施した。また，フェ市では調査世帯150世帯のうち53%の世帯は2回目の調査に協力が得られなかったため，これら世帯については新たに調査対象を追加選定し，2回目の調査では148世帯を対象として実施した。

調査世帯には，カントー市では透明な2種類の色のごみ袋を配布し，「生物分解性廃棄物」と「非生
#### 4.4.3 カントー市における調査結果

##### 4.4.3.1 家庭系廃棄物の発生原単位・物理組成

カントー市(平均世帯人員4.41人)における家庭系廃棄物の発生原単位は乾季の平均283.10 g/cap/day，雨季の平均287.46 g/cap/dayであり，2季平均で285.28 g/cap/dayであった。図4.4.3に廃棄物発生率の度数分布を示した。対象世帯のおよそ半数が0.15–0.30 kg/cap/dayの廃棄物を発生していた。また，調査を行った2季の家庭系廃棄物の詳細組成として，種類，用途，機能，堆肥化物，資源化物等の特徴別の発生量を調べた結果を図4.4.4に示した。家庭系廃棄物の詳細組成をいくつかの視点で樹形図の形式で示した。こうした情報は家庭系廃棄物マネジメント

の3R推進を考える上で必要であり,意思決定者,

研究者,製造者,消費者,リサイクル会社にとつ

ても有用と考えられる。図4.4.4に示した物理組

成についてみると,厨芥類が最も大きな割合

(84.18−85.10%)を占めていることが分かり,以下

プラスチック(6.37−7.15%),紙(4.73−4.75%),草

木(0.35−1.91%),ガラス(0.72−1.03%),金属(0.53

−0.76%),繊維(0.20−0.29%),ゴム・皮革(0.11

−0.13%),陶磁器(0.10−0.12%),その他(0.52−0.86%)

の順であった。

図 4.4.3 カントー市の廃棄物発生率の度数

図 4.4.4 家庭系廃棄物の種類、用途、機能、堆肥化物、資源化物等の詳細区分別の組
カントー市の家庭系廃棄物の資源化可能性については，Junk buyer・資源化拠点に対するヒアリング，堆肥化施設の分類例に基づいて，それぞれの分類品目を堆肥化物，非堆肥化物，資源化物，非資源化物の4種類に区分した。資源化可能な品目の内訳を図4.4.5に示した。硬い骨・貝殻以外の台所ごみ，庭ごみを合わせた堆肥化物の割合が最も大きく，全体の約80%，228.22 g/cap/dayであった。また，カントー市の家庭系廃棄物には資源化物が多く(11.73%)含まれていることが明らかとなり，堆肥化物を除く残り部分の半分以上を占めた。また，この図には2つの季節間の資源化可能性の比較を示しており，堆肥化物は2つの季節で同様であったのに対して，非堆肥化物は雨季より乾季の発生量が多く，資源化物はその逆の傾向が見られた。

図 4.4.6 に資源化物の詳細組成を示した。内訳は，プラスチック(58.65%)が最も大きい割合を占め，次いで紙(28.67%)，ガラス(7.47%)，金属(5.2%)の順であった。プラスチックについては容器包装が全体の約半分(48.86%)を占め，特にレジ袋が26.33%を占めた。その他，プラスチックびん6.99%，プラスチック製品2.80%，新聞紙17.28%，ガラス容器6.58%，スチール缶2.21%であった。

##### 4.4.3.2 家庭系廃棄物発生の影響要因

家庭系廃棄物の発生率，組成は様々な要因が影響することが指摘されている。Dennison et al. $ ^{16),17)} $ ，Buenrostro et al. $ ^{18)} $ ，Gomez et al. $ ^{19)} $ ，Bandara et al. $ ^{20)} $ ，Qu et al. $ ^{21)} $ の研究において，いくつかの社会経済的

図 4.4.5 カントー市の資源化可能な品目の内訳

図 4.4.6 カントー市の資源化物の詳細組成 (乾季・雨季の平均値)

特性が廃棄物の発生率と組成に影響を及ぼすことが報告されている。また，その他にも，季節（Gómez et al. $ ^{19} $ ），Boldrin et al. $ ^{22} $ ），Gidarakos et al. $ ^{23} $ ），Rhyner $ ^{24} $ ），曜日（Qu et al. $ ^{21} $ ）等の影響が指摘されている。

本研究では，物理組成別・詳細組成別の廃棄物発生率と社会経済的特性(人口密度水準，世帯人数，収入)，乾季・雨季の季節差，曜日差について解析を行った結果を示す。

## 1 ) 家庭系廃棄物発生率の季節による差

100 世帯を対象とした 2 期の調査結果について, 表 4.4.4 に季節別の家庭系廃棄物平均発生率を物理組成別に示し, 一元配置分散分析の結果を併せて示した。全体的な傾向として, 家庭系廃棄物合計, 厨芥, プラスチック, 紙の発生率は, 乾季よりも雨季の方が高く, その他の区分については乾季よりも雨季の方が低い傾向が見られた。分散分析の結果, 乾季と雨季の平均値の間に有意差が認められたのは草木のみであった $ (p<0.001) $ 。
表 4.4.4 季節別・物理組成別の家庭系廃棄物平均発生率(100 世帯)

Categories	Dry season	Rainy season	ANOVA
g/cap/day	SD	%	g/cap/day	SD	%	F	Sig.
Plastic	18.04	11.35	6.37	20.70	11.95	7.20	2.58	0.109
Paper	13.39	17.18	4.73	13.65	13.73	4.75	0.01	0.905
Food waste	238.31	106.78	84.18	244.62	118.99	85.10	0.07	0.786
Rubber and Leather	0.31	1.05	0.11	0.37	1.76	0.13	0.09	0.766
Grass and Wood	5.40	10.65	1.91	1.02	4.96	0.36	13.643***	0.000
Textile	0.83	2.40	0.29	0.56	2.88	0.20	0.62	0.430
Metal	2.15	2.40	0.76	1.51	2.37	0.53	3.52	0.062
Glass	2.92	4.60	1.03	2.06	4.53	0.72	1.82	0.178
Ceramic	0.29	1.11	0.10	0.35	1.26	0.12	0.13	0.721
Miscellaneous	1.47	11.40	0.52	2.48	14.27	0.86	0.29	0.592
Total	283.10	136.70	100.00	287.46	136.70	100.00	0.01	0.902

***p<0.001

表 4.4.5 季節別・物理組成別の家庭系廃棄物平均発生率(60 世帯)

Items	Dry season	Rainy season	Pair t-test
g/cap/day	SD	%	g/cap/day	SD	%	t	Sig.
Plastic	16.57	9.00	6.21	21.58	12.52	7.71	2.70**	0.009
Paper	11.41	16.63	4.27	12.88	14.69	4.61	0.57	0.569
Food waste	228.18	90.53	85.47	239.34	130.27	85.58	0.55	0.583
Rubber and Leather	0.40	1.25	0.15	0.11	0.32	0.04	-1.84	0.071
Grass and Wood	4.31	9.05	1.61	0.85	5.56	0.31	-2.60*	0.012
Textile	0.50	1.50	0.19	0.32	0.64	0.11	-0.91	0.364
Metal	1.92	2.24	0.72	1.74	2.78	0.62	-0.37	0.714
Glass	3.02	4.81	1.13	2.21	4.48	0.79	-0.89	0.376
Ceramic	0.34	1.31	0.13	0.08	0.47	0.03	-1.49	0.141
Miscellaneous	0.35	0.92	0.13	0.59	2.78	0.21	0.55	0.587
Total	266.99	104.41	100	279.69	152.72	100	0.311	0.578

$ ^{*} $ p<0.05 $ \^{**} $ p<0.01

また，乾季・雨季の2回の調査両方に参加した60世帯について，表4.4.5に季節別の家庭系廃棄物平均発生率を物理組成別に示し，対応のあるt検定の結果を併せて示した。100世帯の結果と同様，家庭系廃棄物合計，厨芥，プラスチック，紙の発生率は，乾季よりも雨季の方が高く，その他の区分については乾季よりも雨季の方が低い傾向が見られた。分散分析の結果，乾季と雨季の平均値の間に有意差が認められたのは草木のみであった(p<0.001)。t検定の結果，乾季と雨季の平均値の間に有意差が認められたのは草木(p<0.05)，プラスチック(p<0.01)のみであった。

## 2 ）家庭系廃棄物発生率の曜日による差

曜日別及び平日（月～金曜日）・週末（土曜日・日曜日）の物理組成別の家庭系廃棄物発生率を表4.4.6に示した。曜日別にみると，合計量と厨芥については日曜日の発生量がそれぞれ318.66g，277.20gで最も多く，一方プラスチックについては土曜日(23.99g)，紙については金曜日(19.58g)が最も多いのが分かる。ただし，分散分析の結果，有意差は認められなかった。

平日（月～金曜日）・週末（土曜日・日曜日）の違いを見ると、週末の合計、厨芥、プラスチックの発生量はそれぞれ307.38g，264.31g，22.62gと平日より多かった。分散分析の結果、有意差が認められたのは、合計、プラスチック、紙、ゴム・皮革であった(p<0.05)。

カントー市において週末，特に日曜日の発生量が多いことの原因としては，各世帯が週末に食料品・
表 4.4.6 曜日別及び平日・週末の物理組成別の家庭系廃棄物平均発生率（雨季調査のみ実施）

Parameters	Total	Plastic	Paper	Food waste	Rubber and Leather	Grass and Wood	Textile	Metal	Glass
Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD	Mean	SD
Monday	286.19	138.84	22.79	20.04	12.65	10.78	242.68	124.92	0.04	0.14	0.86	6.38	0.27	0.95	1.25	3.95	3.35	12.76
Tuesday	285.50	170.06	19.75	14.95	11.89	11.38	243.79	149.58	1.16	11.13	2.04	15.55	1.14	7.18	1.87	6.83	1.11	5.51
Wednesday	270.82	146.36	17.95	14.62	12.45	16.78	232.98	130.44	0.23	2.10	1.50	11.27	0.27	1.17	2.32	7.44	1.35	8.55
Thursday	269.81	146.94	20.56	17.05	12.59	18.15	228.02	132.45	0.22	1.32	0.79	4.18	0.91	7.00	1.46	3.60	2.24	10.69
Friday	282.58	161.63	18.31	11.89	19.58	44.98	236.65	141.82	0.48	3.58	0.71	5.71	0.41	1.61	0.70	2.11	2.35	16.34
Saturday	296.12	134.61	23.99	17.42	12.80	12.07	251.42	121.41	0.03	0.08	0.68	5.92	0.54	3.24	1.43	3.78	1.73	13.79
Sunday	318.66	229.03	21.24	15.77	13.47	16.58	277.20	213.18	0.45	2.92	0.57	3.43	0.19	1.04	1.52	3.69	2.46	9.44
Average	287.46	163.86	20.70	16.20	13.65	21.76	244.62	147.90	0.37	4.64	1.02	8.48	0.56	4.08	1.51	4.83	2.06	11.48
F	1.03	1.90	1.51	1.21	0.70	0.41	0.78	1.09	0.44
Sig.	0.402	0.079	0.173	0.298	0.651	0.872	0.582	0.369	0.855
Weekday	278.97	152.74	19.87	15.97	13.83	24.08	236.82	135.71	0.42	5.34	1.18	9.56	0.60	4.59	1.52	5.20	2.08	11.36
Weekend	307.38	187.72	22.62	16.63	13.14	14.47	264.31	173.52	0.24	2.07	0.62	4.83	0.37	2.40	1.47	3.73	2.10	11.79
F	4.3146	4.1225	0.15	4.96	0.22	0.61
Sig.	0.038*	0.043*	0.704*	0.026*	0.637	0.434

$ ^{*} $ p<0.05

日用品の買い物に出かける習慣があり，翌週の食事・生活の準備をすることが考えられる。また，週末は家族の面々が家に滞在し，家で食事をする人数も多くなるため，関連する廃棄物の発生量が増えることも原因として挙げられる。Qu et al. $ ^{21} $ は合計，厨芥については月曜日の発生量が最も多く，紙・プラスチックは日曜日の発生量が最も多いことを報告しており，本研究と異なる傾向が示されているが，中国とベトナム国ではライフスタイルが異なっていると考えられ，こうした地域差の原因についてはさらなる検討が必要である。

## 3 ) 社会経済的要因の影響

表 4.4.7 に物理組成別の廃棄物発生率と社会経済的要因との関連性について，一元配置分散分析，順位相関分析によって検討した結果を示した。

人口密度水準（5 水準）については，分散分析の結果，紙の発生率の平均値に有意差が認められた $ (p<0.05) $ 。また，順位相関分析の結果，プラスチック $ (p<0.01) $ ，紙 $ (p<0.001) $ ，厨芥 $ (p<0.05) $ ，繊維 $ (p<0.001) $ ，金属 $ (p<0.05) $ ，ガラス $ (p<0.05) $ ，その他 $ (p<0.01) $ ，合計 $ (p<0.01) $ について，正の順位相関が認められ，都市化が進んだ地域ほど排出量が多い傾向が認められた。また，農村地域・都市地域の差を見ると，分散分析の結果，プラスチック $ (p<0.01) $ ，紙 $ (p<0.01) $ ，厨芥 $ (p<0.05) $ ，繊維 $ (p<0.01) $ ，金属 $ (p<0.01) $ ，合計 $ (p<0.01) $ で平均値に有意差が認められ，順位相関分析ではプラスチック $ (p<0.01) $ ，紙 $ (p<0.001) $ ，繊維 $ (p<0.001) $ ，金属 $ (p<0.05) $ ，その他 $ (p<0.001) $ ，合計 $ (p<0.01) $ について，正の相関が認められた。Philippe and Culot $ ^{25} $ の研究でも同様の傾向が報告されており，本研究もこうした知見と整合する結果が得られた。

家族人数については，1-2人世帯，3-4人世帯，5-7人世帯，8人以上世帯の4水準で，廃棄物発生率の平均値の差を検討した。分散分析の結果，プラスチック(p<0.001)，厨芥(p<0.001)，金属(p<0.05)，ガラス(p<0.05)，その他(p<0.001)，合計(p<0.001)において有意差が認められた。順位相関については，プラスチック(p<0.001)，厨芥(p<0.001)，金属(p<0.05)，合計(p<0.001)について，発生率と家族人数との間に負の相関が認められ，家族人数が多いほど排出量が小さくなる傾向が認められた。こうした傾向は，Dennison et al.^{16),17)，Bandara et al.^{20)，Qu et al.^{21)の研究でも報告されており，本研究でもこれと整合する
表 4.4.7 カントー市の物理組成別の廃棄物発生率と社会経済的要因との関連性の検討結果（乾期）

Physical categories	Population density	Urbanization levels	Household size	Income level
ANOVA (F)	Rank correlation coefficient $ ^{1} $	ANOVA (F)	Rank correlation coefficient $ ^{1} $	ANOVA (F)	Rank correlation coefficient $ ^{1} $	ANOVA (F)	Rank correlation coefficient $ ^{1} $
Plastic	-	0.234**	7.820**	0.237**	11.653***	-0.485***	-	-
Paper	2.809*	0.355***	11.350**	0.414***	-	-	-
Food waste	-	0.161*	4.771*	-	12.573***	-0.456***	-	0.156*
Rubber and Leather	-	-	-	-	-	-	-
Grass and Wood	-	-	-	-	-	-	-
Textile	-	0.302***	7.225**	0.410***	-	-	-
Metal	-	0.163*	7.289**	0.198*	3.969*	-0.164*	-	-
Glass	-	0.150*	-	-	3.112*	-	-
Ceramic	-	-	-	-	-	-	-
Miscellaneous	-	0.210**	-	0.306***	7.396***	-	-
Total waste	-	0.218**	8.743**	0.221**	14.123***	-0.448***	-	-

$ ^{(1)} $ Correlation analysis using Kendall's tau-b

$ ^{*} $ p<0.05 $ ^{**} $ p<0.01 $ ^{***} $ p<0.001

結果が得られた。

収入については，500,000 VND/cap/month 未満，500,000-1,000,000 VND/cap/month，1,000,000-1,500,000 VND/cap/month，1,500,000 VND/cap/month 以上の 4 水準で，廃棄物発生率の平均値の差を検討した。調査時点の為替レートは 17,500 VND/USD であった。分散分析では有意差が認められず，順位相関分析の結果，厨芥の発生率のみ正の相関が認められた $ (p<0.05) $ 。収入と家庭系廃棄物発生の関連性は弱いものと考えられた。

次に，詳細組成別の廃棄物発生率と人口密度水準，家族人数，収入との関連性について，一元配置分散分析，順位相関分析によって検討した結果を表4.4.8に示した。順位相関分析の結果，全83カテゴリーのうち44カテゴリーで人口密度水準，家族人数，収入との間に相関が認められ，特に人口密度水準との相関が最も多く確認され，次に家族人数との相関が多く認められた。収入とはほとんど相関が認められず，他の要因に比べて関連性は弱いものと考えられた。なお，廃棄物発生率と人口密度水準，収入との相関は全て正の相関であり，家族人数との相関は全て負であった。こうした傾向は上述した分析と同様であった。

人口密度水準との相関が高く，廃棄物発生量に対する寄与の大きい組成区分，特にびんを除くプラスチック及び紙については将来の都市化の進展に伴って増加することが推定される。また，家族人数との相関が高く，廃棄物発生量に対する寄与の大きい組成区分，特にトレイ・製品を除くプラスチック及び厨芥については将来の核家族化，出生率低下に伴って増加することが推定される。カントー市の廃棄物行政にとってこれら組成に対して十分な配慮が必要である。

本研究では, Dennison et al. $ ^{16} $ , Bandara et al. $ ^{20} $ らの研究で指摘されているような収入と廃棄物発生率との正の相関は認められなかった。本研究では, 標本設計時に収入を考慮していないため, 今後こうした要因を考慮した調査を実施することが必要である。こうした研究を通じて, 様々な影響要因を考慮した廃棄物発生量の予測モデルを構築できれば, より廃棄物行政に資することができると考えられる。
表 4.4.8 詳細組成別の廃棄物発生率と社会経済的要因との関連性の検討結果（乾期）

Finding compositions with statistical significance	Population density	Household size	Income level
ANOVA(F)	Rank correlation coefficient1	ANOVA(F)	Rank correlation coefficient1	ANOVA(F)	Rank correlation coefficient1
Plastic	Bottles	[102] Plastic bottles for food[103] Plastic bottles for food/beverage[105] PET bottles for food[106] PET bottles for non-food/beverage	3.709*3.229*4.513**5.274**	Neg**
Tray	[107] Foam tray[108] Other tray	5.365***2.724*	Pos***Pos**	Pos*
Other container packaging	[109] Plastic containers for food[110] Plastic containers for non-food[111] Plastic tubes for food[113] Plastic packaging for food[114] Plastic packaging for non-food[115] Plastic packaging for unspecified purpose[116] Plastic shopping bags[120] Other containers and packaging	7.707***3.686**	Pos**Pos**Pos***	3.933*6.271**6.875***4.885**4.768**4.007*	Neg*Neg*Neg***Neg***Neg**	Pos**
Product	[121] Durable Products (multi use)[122] Consumables (single use)	2.609*4.767**	Pos**
Paper	Other container packaging	[204] Paper containers for food[205] Paper containers for non-food[207] Paper Packaging for non-food[209] Cardboard[210] Other containers and packaging	9.235***4.668**4.917***4.208**	Pos***Pos**	3.808*	Neg**	Pos*Pos*
Product	[211] Newspapers[213] Books[214] Magazines[216] Photocopy paper/OA paper[217] Disposal paper products[218] Diapers[219] Other coated papers[220] Other papers	3.001*2.616*3.032*	Pos***Pos***Pos**Pos***	2.729*	Neg*	Pos*
2.477*	Pos***Pos***	2.729*	Neg*
Food	[301] Kitchen wastes[303] Expired food	Pos**	16.571***3.617*	Neg***Neg*
Wood	[503] Consumables (single use)[505] Other woods	Pos*Pos**
Textile	[601] Clothes[603] Other textile products	Pos***Pos**	2.875*
Metal	Container Packaging	[704] Metal containers for non-food[706] Others containers and packaging	2.785*	Pos*
Product	[707] Steel products[708] Aluminum products[709] Other non-ferrous metal products[711] Dry cell batteries	6.989***2.848*	Pos*Pos**	5.745***
Glass	Container Packaging	[801] One-way glass bottles for beverage	Neg*
Product	[806] Durable products	2.755*	Pos*
Miscellaneous	[1005] Ashes, fossil coal	Pos*	7.593***

(1) Correlation analysis using Kendall's tau-b. Neg, Negative correlation. Pos, Positive correlation $ *p<0.05 $ , $ **p<0.01 $ , $ ***p<0.001 $