Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4.4.9 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

Items	Household size	Income	Household size and Income
Model	R²	Model	R²	Model	R²
Total waste	Ytotal= 453.32***	-Xhh38.60***	0.325***	Ytotal= 248.60***	+Xinc3.37×10-5	0.03	Ytotal= 422.25***	+Xinc2.82×10-5	-Xhh38.10***	0.346***
(26.79)	(56.25)	(23.22)	(0)	(31.82)	(0)	(5.57)
Food waste	Yfood= 387.58***	-Xhh33.85***	0.329***	Yfood= 11.10***	+Xinc2.66×10-5	0.025	Yfood= 363.63***	+Xinc2.17×10-5	-Xhh33.47***	0.346***
(23.256)	(4.882)	(20.276)	(0)	(27.71)	(0)	(4.85)
Plastic waste	Yplastic= 31.35***	-Xhh3.02**	0.232***	Yplastic= 13.85***	+Xinc4.10×10-6*	0.052*	Yplastic= 27.31***	+Xinc3.67×10-6*	-Xhh2.95***	0.273***
(2.644)	(0.555)	(2.124)	(0)	(3.10)	(0)	(0.54)
Paper waste	Ypaper= 18.67***	-Xhh1.20	0.016	Ypaper= 9.44**	+Xinc3.86×10-6	0.02	Ypaper= 14.60**	+Xinc3.69×10-6	-Xhh1.13	0.034
(4.5063)	(0.9511)	(3.269)	(0)	(5.415)	(0)	(0.95)

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

$ Y_{n} $ : Waste discharge rate of n category (g/cap/day), $ X_{inc} $ : household income (VND), $ X_{hh} $ : household size (person)

##### 4.4.3.3 家庭系廃棄物の発生率推定モデル

Ojeda-Benítez $ ^{26)} $ は，廃棄物発生に対する様々な要因の影響について，回帰モデルによって検討している。本研究においても，前述した検討において廃棄物発生率と関連性が認められた家族人数，収入といった社会経済的要因を用いて，物理組成別（特に合計，厨芥，プラスチック，紙）の廃棄物発生率に関する回帰モデルを構築することとした。モデル構築においては，最も高い決定係数が得られたモデルを採用することとした。合計，厨芥，プラスチック，紙の4種類の廃棄物発生率に関する回帰分析の結果を表4.4.9に示した。

単回帰モデルについては，家族人数によるモデルは合計，厨芥，プラスチックの3種類が統計的に有意(p<0.001)であったが，収入によるモデルはプラスチックのみが有意(p<0.05)なモデルとなり，その決定係数も0.052とかなり低かった。紙については，家族人数・収入ともに統計的に有意な推定モデルを構築することはできなかった。また，家族人数・収入の2変数を用いた重回帰モデルについては，単回帰モデルよりも高い決定係数となり，推定に当たっては重回帰モデルの方が信頼性の高い結果が得られると考えられる。ただし，収入の偏回帰係数はかなり小さかった点に注意が必要である( $ \beta<3.10^{-5} $ )。

これら推定モデルを用いることによって，例えばある地域の平均家族人数，平均収入をモデルに代入することで当該地域の家庭系廃棄物の合計・廚芥・プラスチックの発生率の期待値を計算することが可能となる。

#### 4.4.4 フェ市における調査結果

##### 4.4.4.1 家庭系廃棄物の発生原単位・物理組成

フェ市の物理組成別発生原単位（乾季・雨季の平均値）とカントー市の調査結果を併せて表4.4.10に示した。フェ市の家庭系廃棄物の発生原単位は238.16g/cap/dayであり，生ごみが79.47%ともっとも多くを占めることが明らかとなった。また，カントー市の発生原単位は285.58g/cap/dayであったのに比較するとフェ市では238.16g/cap/dayと小さい傾向が見られた。両方の都市において生ごみの占める割合が最も大きかったが，カントー市で241.47g/cap/day，フェ市で189.00g/cap/dayと大きな差が認められ，この差が全体の発生原単位の差の原因となっていた。フェ市では，豚等の家畜を飼育する世帯があり，こうした家畜に生ごみを飼料として与えている世帯が見られたことも影響していると考えられる。物理組成別に見ると，割合が大きかった順にプラスチック，紙，草木，ガラス，その他，金属，繊維，ゴム・皮革，陶磁器となり，草木類についてフェ市の方が発生原単位が大きかったことを除けば，他の組成区分の発生原単位は両市で共通した傾向が見られた。

また、フェ市の家庭系廃棄物の資源化可能性について検討するため、堆肥化物、非堆肥化物、資源化
物，非資源化物の4種類に区分した結果を図4.4.7に示した。台所ごみ・庭ごみに含まれる硬い骨・貝殻（非堆肥化物）以外の堆肥化物の割合が最も大きく，全体の約80％を占めた。また，フェ市の家庭系廃棄物には資源化物が多く(10.65%)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。資源化物の詳細組成を検討した結果を図4.4.8に示した。内訳は，プラスチック(69.09%)が最も大きい割合を占め，うちプラスチックの袋が48.96％と全体の約半分を占めた。プラスチックは安価で便利なために使用量が増えてきている一方，使用後は汚れてしまうためリサイクルされずにごみとして排出されることも多く，リサイクル推進を図る上で重要な品目であると考えられる。紙は20.81％を占め，うち紙製容器が11.49%，紙製品が6.24%，新聞・雑誌が4.34%であった。以下，金属6.15%，ガラス3.95%の順となった。

表 4.4.10 カントー市・フエ市の物理組成別廃棄物発生原単位(乾季・雨季の平均値)

物理組成	Can Tho city	Hue city
g/cap/day	SD	%	g/cap/day	SD	%
Plastic	19.37	11.65	6.79	20.08	13.43	8.28
Paper	13.52	15.46	4.74	11.04	15.95	4.71
Kitchen waste	241.47	112.88	84.64	189.00	130.86	79.47
Rubber & Leather	0.34	1.40	0.12	0.75	3.83	0.33
Grass & Wood	3.21	7.81	1.13	10.48	36.51	4.54
Textile	0.69	2.64	0.24	1.23	5.83	0.47
Metal	1.83	2.38	0.64	1.28	2.47	0.55
Glass	2.49	4.57	0.87	2.37	12.11	0.8
Ceramic	0.32	1.18	0.11	0.60	2.31	0.26
Miscellaneous	1.97	12.83	0.69	1.33	6.70	0.59
Total waste	285.58	136.70	100	238.16	148.04	100

図 4.4.7 フェ市における家庭系廃棄物の資源化可能品目の内訳
図 4.4.8 フェ市における家庭系廃棄物に含まれる資源化物の詳細組成

表 4.4.11 フェ市の家庭系廃棄物の見かけ比重・含水率

Categories	Density (kg/m $ ^{3} $ )	Moisture content (%)
Plastic	33.93	35.49
Paper	54.89	34.18
Food	447.56	75.48
Total waste	272.15	72.95

##### 4.4.4.2 家庭系廃棄物の見かけ比重・含水率

フエ市で調査した家庭系廃棄物について，厨芥，プラスチック，紙，合計の4区分の見かけ比重・含水率について調査した結果を表11に示した。見かけ比重はあらかじめ容積の分かっている容器を用いて廃棄物の体積・重量を計測し，次式によって計算した（表には3反復の平均値を記載）。

$$ Bulky density\left(kg/m^{3}\right)=\frac{weight of waste\left(kg\right)}{volume\left(m^{3}\right)} $$

含水率の計測に当たっては，廃棄物を破砕・混合して計量し，105℃で24時間乾燥させた後，再度計量して次式によって計算した（表には3反復の平均値を記載）。

$$ Moisture content\left(\%\right)=\frac{W_{i}-W_{f}}{W_{i}}\times100 $$

$ W_{i} $ : 乾燥前の重量, $ W_{f} $ : 乾燥後の重量

家庭系廃棄物全体の平均含水率は72.95%であり，水分の多くは屈芥に由来するものであった。

##### 4.4.4.3 家庭系廃棄物発生の影響要因

## 1 ) 家庭系廃棄物発生原単位の季節による差

2 期の調査結果について，表 4.4.12 に季節別の家庭系廃棄物平均発生原単位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，厨芥の発生原単位は，雨季よりも乾季の方が高く，その他の区分については雨季と乾季で大きな差は認められず，乾季と雨季
の平均値の間に有意差が認められたのはゴム・皮革のみであった $ (p<0.05) $ 。また，乾季・雨季の2回の調査両方に参加した70世帯について，表4.4.13に季節別の家庭系廃棄物平均発生原単位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。全世帯の結果と同様，家庭系廃棄物合計，厨芥の発生原単位は，雨季よりも乾季の方が高く，その他の区分については雨季と乾季で大きな差は認められなかった。標準偏差から判断すると，世帯間の差が大きかったのは厨芥，草木であり，社会経済的特性との関連について注意深く検討する必要があると考えられる。

表 4.4.12 フエ市の季節別・物理組成別の家庭系廃棄物平均発生原単位(全対象世帯)

PHYSICAL COMPOSITION	1st survey (dry season)	2nd survey (rainy season)	ANOVA F value
g/cap/day	SD	%	g/cap/day	SD	%
Plastic	19.36	12.81	7.34	20.80	14.04	9.21	0.854
Paper	12.39	16.77	5.06	9.67	15.00	4.35	2.185
Kitchen waste	210.13	150.22	79.65	167.60	103.98	79.29	8.056**
Rubber & Leather	0.30	1.27	0.12	1.21	5.25	0.54	4.236*
Grass & Wood	11.61	41.56	5.26	9.33	30.65	3.82	0.288
Textile	0.96	2.79	0.39	1.50	7.78	0.54	0.656
Metal	1.13	2.22	0.4	1.43	2.70	0.69	1.126
Glass	2.53	12.16	0.85	2.21	12.09	0.74	0.052
Ceramic	0.73	2.39	0.25	0.47	2.22	0.26	0.948
Miscellaneous	1.44	6.23	0.67	1.22	7.17	0.57	0.078
Total waste	260.58	167.17	100	215.44	122.15	100	7.065**

表 4.4.13 フエ市の季節別・物理組成別の家庭系廃棄物平均発生原単位(2回の調査に参加した70世帯)

PHYSICAL COMPOSITION	1st survey (dry season)	2nd survey (rainy season)	Paired t-test
g/cap/day	SD	%	g/cap/day	SD	%
Plastic	17.37	8.53	7.21	19.74	15.18	9.03	-1.237
Paper	11.37	16.43	5.5	8.79	9.63	4.51	1.388
Kitchen waste	211.53	154.77	81.96	160.22	83.73	77.61	2.818**
Rubber & Leather	0.12	0.39	0.08	0.20	0.74	0.12	-0.797
Grass & Wood	5.92	22.95	2.64	12.24	40.46	5.57	-1.336
Textile	0.65	2.21	0.26	2.43	10.99	0.79	-1.350
Metal	0.92	1.65	0.38	1.54	2.84	0.79	-1.567
Glass	3.88	17.34	1.27	3.02	16.68	0.94	0.337
Ceramic	0.71	2.51	0.27	0.83	3.12	0.43	-0.241
Miscellaneous	0.82	4.06	0.43	0.49	1.86	0.21	0.616
Total waste	253.29	167.13	100	209.50	119.94	100	2.193*

$ ^{*} $ p<0.05 $ ^{**} $ p<0.01
## 2 ）社会経済的要因との関連性

フェ市の物理組成別の廃棄物発生原単位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表4.4.14～4.4.16に示した。

人口密度水準（5 水準）については，乾季・雨季ともに厨芥，合計の2区分で正の順位相関が認められ，これら2区分については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。

家族人数については，1人，2人，3人，4人，5人，6人，7人，8人以上の8水準で，廃棄物発生の差を検討した。プラスチック，厨芥，合計の3区分については，乾季・雨季ともに発生原単位の平均値の有意差，また発生原単位と家族人数との間に負の順位相関が認められ，家族人数が多いほど発生原単位が小さくなる傾向が認められた。

収入については，300,000 VND/cap/month 未満，300,000-400,000 VND/cap/month，400,000-600,000 VND/cap/month, 600,000-800,000 VND/cap/month, 800,000 VND/cap/month 以上の 5 区分 (Group I, II, III, IV, V) に分類し，廃棄物発生原単位の差を検討した結果，乾季の金属の発生原単位についてのみ平均値の有意差，正の順位相関が認められたが(p<0.01)，乾季・雨季で一貫した傾向は認められず，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（図 4.4.9）。

## 3 ) 家計支出との関連性

フェ市の物理組成別・細組成別の廃棄物発生原単位と家計支出との関連性についての相関分析の結果を表4.4.17に示した。(1)食品・飲料・たばこに関する支出については,プラスチック(p<0.01),紙(p<0.05),金属(p<0.05)の発生原単位と正の相関が認められ,細組成ではプラスチック包装(p<0.01)の発生原単位と正の相関が認められた。こうした品目の購入時には容器包装が付随し,結果としてこれらの廃棄物の発生を招いているものと考えられた。

(2)保健医療に関する支出については, 物理組成別には紙, その他の発生原単位と正の相関が認められ, 細組成ではプラスチック容器, 紙その他, 草木製品, その他と正の相関が認められた。(4)被服に関する支出は紙製容器(p<0.01)と正の相関が認められ, 購入時に使用された紙製容器が短期間で廃棄されたものとも考えられるが, 繊維の発生原単位とは関連が認められなかった。(6)家庭用品に関する支出はプラスチックボトル(p<0.01)と正の相関が認められたが, これは洗剤等の家庭用品がプラスチックボトルの形状で販売され, 使用後に廃棄されたことがこうした相関に表れているものと考えられた。

本調査は１ヶ月という短期間の調査であったため、購入してから廃棄するまでの時間差のあるもの、例えば長期的に使用する品目やその容器包装については調査期間内で購入金額、廃棄量の両方が把握できない場合がある点、また13世帯を対象とした小規模調査であったため統計的な解析には限界がある点に注意する必要がある。家計支出と廃棄物発生の関連を検討するに当たっては、調査期間・規模等の調査設計を十分に検討する必要があると思われる。
表 4.4.16 フェ市の物理組成別の廃棄物発生原単位と収入との関連性の検討結果

1st survey (dry season)
Income Level	n	Plastic	Paper	Kitchen Waste	Rubber & Leather	Grass & Wood	Textile	Metal	Glass	Ceramic	Miscellaneous	Total waste
Group I	26	17.59±8.66	15.14±27.14	184.34±113.63	0.63±2.56	6.36±14.41	0.54±1.19	0.44±0.73	0.36±0.65	0.39±1.00	3.29±9.80	229.11±126.71
Group II	26	18.03±10.33	11.98±18.72	158.09±74.44	0.44±1.27	15.04±59.10	1.05±2.97	0.81±1.84	7.95±27.66	0.31±1.10	2.26±10.27	215.96±115.12
Group III	30	20.15±15.03	12.06±11.36	237.86±172.77	0.24±0.89	9.79±29.52	0.38±0.73	1.01±1.45	1.87±3.92	0.59±1.59	0.29±1.90	284.26±185.38
Group IV	32	17.47±8.22	9.04±11.00	199.44±138.89	0.14±0.31	15.98±56.85	1.00±3.07	0.75±0.81	0.77±1.99	0.75±1.53	0.77±1.83	246.12±151.58
Group V	36	22.62±17.40	19.97±13.72	252.72±189.55	0.17±0.39	10.54±32.79	1.62±4.03	2.27±3.74	2.29±1.16	1.37±4.24	1.06±3.60	308.64±209.65
Anova F value	150	0.98	0.573	2.047	0.766	0.251	0.977	3.630**	1.723	1.003	1.071	1.677
Correlation coefficient	150	0.5	0.112	0.089	0.003	-0.007	0.081	0.171**	0.045	0.057	-0.015	0.092
2nd survey (rainy season)
Income Level	n	Plastic	Paper	Kitchen Waste	Rubber & Leather	Grass & Wood	Textile	Metal	Glass	Ceramic	Miscellaneous	Total waste
Group I	27	24.18±23.86	9.11±10.27	145.39±90.13	3.33±10.59	5.64±19.56	3.63±16.80	0.78±1.49	0.41±1.38	0.13±0.40	0.64±1.55	193.24±109.67
Group II	28	17.50±9.68	12.38±26.59	155.54±91.75	0.77±2.84	4.05±8.13	0.86±3.50	1.48±2.94	2.04±4.54	0.21±0.87	0.48±1.21	195.30±104.53
Group III	30	21.48±10.66	7.71±5.63	178.58±138.22	0.63±1.88	11.94±34.28	1.50±3.87	1.66±2.18	1.13±3.56	0.72±3.92	3.77±15.49	229.11±151.03
Group IV	30	20.62±11.95	9.83±15.06	172.50±75.92	0.78±0.63	13.93±48.16	0.57±1.33	2.02±4.10	0.80±1.83	0.24±1.00	0.61±1.55	221.89±103.43
Group V	33	20.37±10.57	9.46±10.36	181.55±112.01	0.77±3.79	10.29±26.79	1.16±4.27	1.17±2.05	6.10±24.84	0.96±2.55	0.57±2.34	232.41±133.79
Anova F value	148	0.8	0.361	0.645	1.369	0.53	0.669	0.886	1.171	0.834	1.194	0.681
Correlation coefficient	148	0.035	0.058	0.1	-0.041	0.092	-0.021	0.016	-0.018	0.053	-0.095	0.091

Correlation coefficient using Kendall's taub-b $ * $ p<0.05, $ ** $ p<0.01, $ *\*\*) p<0.001

図 4.4.9 フエ市の主な物理組成別の廃棄物発生原単位と収入との関連性の検討結果（左：乾季，右：雨季）
表 4.4.17 フエ市の物理組成別・細組成別の廃棄物発生原単位と家計支出との関連性の検討結果

WASTE COMPOSITION	Food Beverage Cigarette	Health care	Entertainment & Education	Clothes	House payment	House appliance	Transportation	Other
Plastic	pos**	—	—	—	—	—	—	—
Paper	pos*	pos**	—	—	—	—	—	—
Kitchen waste	—	—	—	—	—	—	—	—
Rubber & Leather	—	—	—	—	—	—	—	—
Grass & Wood	—	—	—	—	—	—	—	—
Textile	—	—	—	—	—	—	—	—
Metal	pos*	—	—	—	—	—	—	—
Glass	—	—	—	—	—	—	—	—
Ceramic	—	—	—	—	—	—	—	—
Miscellaneous	—	pos**	—	—	—	—	—	—
Total waste	—	—	—	—	—	—	—	—
Plastic bottle	—	—	—	—	—	pos**	—	—
Plastic other container	—	pos**	—	—	—	—	—	—
Plastic packaging	pos**	—	—	—	—	—	—	—
Plastic other packaging	—	—	—	—	—	—	—	—
Plastic product	—	—	—	—	—	—	—	—
Plastic other	—	—	—	—	—	—	—	—
Paper container	—	—	—	pos**	—	—	—	pos**
Paper packaging	—	—	—	—	—	—	—	—
Paper product	—	—	—	—	—	—	—	—
Paper other	—	pos**	—	—	—	—	—	—
Grass & Wood product	—	pos*	pos*	—	—	—	—	—
Metal product	—	—	—	—	—	—	pos**	—
Miscellaneous	—	pos**	—	—	—	—	—	—

Correlation coefficient using Pearson coefficient

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

#### 4.4.5 結論

カントー市及びフエ市の家庭系廃棄物の発生原単位はそれぞれ約286 g/cap/day，238 g/cap/dayであり，生ごみがそれぞれ約85%，79%ともっとも多くを占めることが明らかとなった。また，生ごみ・庭ごみといった堆肥化物の割合が最も大きく，全体の80%以上を占めた。また，資源化物が多く含まれており，そのうちプラスチックが最も大きい割合を占め，プラスチックの袋が全体の約半分を占めた。廃棄物の発生原単位の要因関連を検討した結果，季節変動，人口密度（都市化の度合いの代理指標），収入，家族人数との関連性が認められた。発生原単位と家計消費の関連を検討した結果，「飲食料品・たばこ」に関する支出とプラスチック・紙の発生原単位との間に関連性が認められた。
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11) Ojeda-Benitez S., Armijo de Vega C., Ramírez-Barreto M.E., 2003. Characterization and quantification of household solid wastes in a Mexican city. Resources, Conservation and Recycling 39, 211–222.

12) Burnley S.J., Ellis J.C., Flowerdew C.R., Pollard A.J., Prosser H., 2007. Assessing the composition of municipal solid waste in Wales. Resources, Conservation and Recycling 49, 264–283.

13) Kawai K., 2007. A proposal for the promotion of municipal solid waste recycling in Hanoi, Vietnam. PhD thesis. Kyoto University, Japan.

14) Dahle'n L., Lagerkvist A., 2008. Review: Methods for household waste composition studies. Waste Management 28, 1100–1112.

15) Gómez G., Meneses M., Ballinas L., Castells F., 2008. Characterization of urban solid waste in Chihuahua, Mexico. Waste Management 28, 2465–2471.

16) Dennison G.J., Dodd V.A., Whelan B., 1996a. A socioeconomic based survey of household waste characteristics in the city of Dublin, Ireland - I. Waste composition. Resour. Conserv. Recy. 17, 227–244.

17) Dennison G.J., Dodd V.A., Whelan B., 1996b. A socioeconomic based survey of household waste characteristics in the city of Dublin, Ireland - II. Waste quantities. Resour. Conserv. Recy. 17, 245–257.

18) Buenrostro O., Bocco G., Bernache G., 2001. Urban solid waste generation and disposal in Mexico: a case study. Waste Management and Research 19, 169–176.

19) Gómez G., Meneses M., Ballinas L., Castells F., 2009. Seasonal characterization of municipal solid waste (MSW) in the city of Chihuahua, Mexico. Waste Management 29, pp 2018–2024.

20) Bandara N. J. G. J., Hettiaratchi J. P. A., Wirasinghe S. C., Pilapiiya S., 2007. Relation of waste generation
and composition to socioeconomic factors: a case study. Environ. Monit. Assess. 135, 31–39.

21) Qu X., Li Z., Xie X., Sui Y., Yang L., Chen Y., 2009. Survey of composition and generation rate of household wastes in Beijing, China. Waste Management doi:10.1016/j.wasman.2009.05.014.

22) Boldrin A., Christensen T.H., 2009. Seasonal generation and composition of garden waste in Aarhus (Denmark). Waste Management, doi:10.1016/j.wasman.2009.11.031.

23) Gidarakos E., Havas G., Ntzamilis P., 2006. Country report: Municipal solid waste composition determination supporting the integrated solid waste management system in the island of Crete. Waste Management 26, 668–679.

24) Rhyner C. R., 1992. Monthly Variations in Solid Waste Generation. Waste Management & Research 10, 67-71.

25) Philippe F., Culot M., 2009. Household solid waste generation and characteristics in Cape Haitian city, Republic of Haiti. Resources, Conservation and Recycling 54:73–78.

26) Ojeda-Benítez S., Lozano-Olvera G., Morelos R. A., Armijo de Vega C., 2008. Mathematical modeling to predict residential solid waste generation. Waste Management 28, S7–S13.
### 4.5 フェ市における事業系廃棄物の物理組成及び排出原単位

#### 4.5.1 目的

フェ市における事業系一般廃棄物に焦点を当て, その発生・排出に関する実態調査を実施することにより, 同市の都市ごみのマネジメント・3R 推進に資する基礎資料を得ることを目的とする。

#### 4.5.2 方法

##### 4.5.2.1 調查地域

本研究では，ベトナム中部のフェ市を対象とした。同市は Thua Thien Hue 省の省都であり，面積は $ 83.3 km^{2} $ ，2009 年 12 月 31 日現在の人口は 337,506 人である $ ^{1)} $ 。フェ市の都市ごみ収集量は 200t/日，収集率は 90-95% であり $ ^{2)} $ ，Hue Urban Environment and Public Works State Company (HEPCO) によって収集されている。

##### 4.5.2.2 サンプルの選定

事業系一般廃棄物の対象を選定するに当たっては，ベトナムにおける公式の産業分類である“The System of Economic Branches of Vietnam”(Decision No. 10/2007/QD-TTG dated January 23, 2007) $ ^{3)} $ を参照し，経済部門毎に対象事業者を選定することとした。この経済部門体系は5階層で構成され，第1レベルではアルファベット順でA～Uまでの21部門，第2レベルでは88部門，第3レベルでは242部門，第4レベルでは242部門，第5レベルでは642部門で構成される。その構造と構成を表4.5.1に示した。また，同表には本研究で対象とした経済部門を併せて示した。

また，対象とした各経済部門の業態区分とフェ市におけるそれぞれの区分の総事業所数，本研究の調査対象としたサンプル数，サンプル抽出方法を表4.5.2に示した。計29区分・446事業所を対象とした。

##### 4.5.2.1 調査の概要

本研究では，2011年9月～11月の雨期の期間において，調査対象に対して，廃棄物の発生量調査，組成調査，アンケート調査の3種類の調査を同時に実施した。

1) 廃棄物の発生量調査：廃棄物の発生量に関するデータを収集する目的で合計10日間の実測調査を実施した。最初の3日間は準備期間とし，残りの7日間の実測値を解析に用いることとした。（ただし，レストランの区分においては最後の1日に洪水が発生したため実測できず，6日間のデータを使用した）廃棄物は「General waste」，「Recyclables」，「Food residues」「Garden waste」の4種類に分けて保管するよう対象者に依頼し，毎日収集して湿重量を実測した。

2) 廃棄物組成調査：調査期間中に廃棄物組成調査を実施した。代表的なサンプルを選定して廃棄物を収集し，10種類の物理組成，用途形状に基づいて54種類の細組成に区分し，1 gを最小目盛りとするデジタルはかりを用いて湿重量を実測した。

3) アンケート調査：面談調査によって，事業規模等のごみ発生量の影響要因，リサイクルの現状に関するデータを取得した。
表 4.5.1 ベトナムの産業分類の概要 $ [10] $

Level	BRANCH	Target category
1st	2nd	3rd	4th	5th
A	1-3	242 branches, each branch coded by three numbers after those of the corresponding Level 2	437 branches, each branch coded by four numbers after those of the corresponding Level 3	642 branches, each branch coded by five numbers after those of the corresponding Level 4	Agriculture, Forestry and Aquaculture
B	5-9	Mining Minerals
C	10-33	Manufacturing and Processing Industries	HH with business
D	35	Production and Distribution of Electricity, Natural Gas, Hot Water, Steam and Air-Conditioning
E	36-39	Water Supply, Waste and Sewage Management
F	41-43	Construction
G	45-47	Sale and repair of automobiles, motors, motorbikes, etc. Wholesale and retail	HH with business & Market & supermarket
H	49-53	Transport and Warehouse	Office
I	55-56	Accommodation and Restaurant Services	Restaurant & Hotel
J	58-63	Information and Communication	HH with business & Office
K	64-66	Finance, Banking and Insurance	Office
L	68	Real-Estate Business	Office
M	69-75	Professional Practice, Science and Technology	Office
N	77-82	Administrative Services and Assistant Services	HH with business & Office
O	84	The Communist Party, Civil society, State administration, National defense security, etc.	Office
P	85	Education and Training	School & education services
Q	86-88	Health and social support activities	Hospital & healthcare services
R	90-93	Artistic, recreational activities	HH with business & Office
S	94-96	Other Services	HH with business & Office
T	97-98	Hired Labor services for Households, Producing Home Consumption Material Products	HH with business
U	99	Operation of International Organizations and Agencies	Office
21	88	242	437	642
表 4.5.2 事業系廃棄物の調査対象とした産業区分とサンプル選定方法

Category	Sub-category	Total	Sample	Sample selection methods	Remarks
size	size
Institutional waste	Schools/	(1) Kindergarten	49	9	- Based on the total list, excluding sub-category (4). The total list of each sub-category was prepared and sorted by the number of students. The target samples were selected systematically from the list.	-
(2) Primary education	37	5
(3) Secondary education	36	9
(4) Post-graduate education	8	2
(5) Other education services	181	6
(6) Education assistant services	0	0
Hospital/Healthcare services	(1) Hospitals	12	3	- Random selection	-
(2) Healthcare stations	27	3	- The total list of each sub-category was prepared and sorted by the number of beds. The target samples were selected systematically from the list.	-
(3) General and specialized medical establishments	256	6	- The total list of each sub-category was prepared and sorted by the number of staff. The target samples were selected systematically from the list.	- 50% samples is family scale - 50% samples is medium scale
(4) Dental establishments	92	6
(5) Standby [reserve] medical	5	1	- Random selection	-
(6) Orthopedic/ rehabilitation centers	2	1	- Random selection	-
Offices	(1) Government offices - Professional management services - People committee (PC)	18	3	- Random selection (Departments/Bureaus/Institutions/Agencies) - Random selection (27 Wards' PC, 2 City/Province's PC)	-
(2) Other offices	- Random selection from the total list	-
Commercial waste	Hotel	(1) Guest house	101	10	- Based on the total list: The total list of each sub-category was prepared and sorted by the number of beds. The target samples were selected systematically from the list.	Total hotels in Hue also consist of: - 45: Non-rated hotels have registered - 76: Non-rated hotels have not registered yet
(2) 1-star hotel	29	10
(3) 2-star hotel	18	7
(4) 3-star hotel	10	6
(5) 4-star hotel	7	5
(6) 5-star hotel	4	3
Restaurant	(1) Restaurant (large scale)	131	15	- 5 target zones were selected according to the urbanization level[11] - Based on the total list of each target zone: The total list of each sub-category was prepared and sorted by the number of workers. The target samples were selected systematically from the list. - Sample size was decided according to the proportion by the number of workers in each zone.	68 restaurants in 5 zones Total number in 5 zones: - 1 worker: 565 - 2 workers: 425 - 3 workers: 114 - 4 workers or more: 92
(2) Family-restaurant and pub/bar - 1 worker - 2 workers - 3 workers - 4 workers or more	1068	30
836	22
212	7
190	6
(3) Beverage shops - 1 worker - 2 workers - 3 workers or more	921	11
793	7
211	2
(4) Vendor	NA	5	- Random selection	1 sample for each zone
Market and supermarket	(1) Market (kiosks in market)	460	64	-Kiosks are classified into 12 categories and 31 sub-categories based on the “The system of economic branches of Vietnam” (level 5) -The total list of each sub-category was prepared. The target samples were selected systematically from the list.	1st class market
(2) Supermarket	8	1	-Random selection
Household with business	(1) Manufacturing and Processing Industries (C)*	3247	45	-5 target zones were selected according to the urbanization level [11] -Based on the total list of each target zone: The total list of each sub-category was prepared and selected systematically from the list. -The sub-categories with less than 5 facilities were not surveyed (only 55 in total 85 sub-categories were considered and surveyed).	-17 categories from 25 total categories in the 2nd level of the “System of Economic Branches”
(2) Sale, repair of automobiles, motors, motorbikes etc. Wholesale and retail (G)*	7375	82	-31 categories from 53 total categories in the combination both 4th and 5th levels of the “System of Economic Branches”
(3) Other Services (Level 1 of the “System of Economic Branches”: J, N, R, S, T)*	2250	17	-7 categories in the 2nd level of the “System of Economic

Industrial code according Level 1 of the “System of Economic Branches”, NA: Not available

#### 4.5.3 結果及び考察

##### 4.5.3.1 事業系一般廃棄物の業種・業態別の発生原単位

フエ市の事業系廃棄物の業種・業態別の発生原単位(kg/unit/day)の平均及び標準偏差を表4.5.3に示した。発生原単位は「General waste」，「Recyclables」，「Food residues」「Garden waste」の4種類に分け，また従業員数，あるいはベッド数等の事業規模を表す様々な変数で除して計算した。

教育機関については，g/class/day，g/pupil (student)/day，g/classroom/day の 3 種類の原単位を計算し，食堂と教室の 2 つの発生源を区別して計量した。g/class/day，g/classroom/day の 2 種類の原単位では “Kindergarten” が最も大きく，g/pupil (student)/day の原単位では “other education (baby-keeping house)” の原単位が最も大きかった。

医療機関については，g/patient/day，g/worker/day，g/bed/day の 3 種類の原単位を計算した。g/patient/day の原単位では“hospital”が最も大きく，次いで“dental establishment”が大きかった。一方，g/worker/day の原単位では“dental establishment”が最も大きく，次いで“hospital”が大きく，順序が逆転した。種類別には general waste の量が最も多く，以下 food residues，garden waste，recyclable waste の順であった。（医療廃棄物については本研究で調査していない）

事務所については，g/room/day，g/worker/day， $ g/m^{2}/day $ の3種類の原単位を計算した。廃棄物の発生原単位はg/unit/dayでみると“professional management services”が他の事業区分よりも小さく，g/worker/day， $ g/m^{2}/day $ でみると“other offices”の発生原単位が大きかった。種類別にはrecyclable wasteが最も多く，以下general waste，garden wasteの順となり，養豚業者によって収集されるFood residuesは排出されていなかった。

ホテルについては，kg/room/day，kg/bed/day，kg/guest/day の 3 種類の原単位を計算した。ホテルのグレード別に見ると，kg/unit/day の原単位では“5-star hotel”が最も大きく，“guesthouse”が最も小さかった。種類別には，general waste の量が最も多く，以下 food residues，recyclable，garden waste の順となった。

レストランについては, kg/worker/day, g/chair/day, g/table/day の 3 種類の原単位を計算した。レスト
ランの業態別に見ると，kg/unit/dayの原単位では，“vendor”が最も小さく，“Cafe shops”，“restaurants”の順に大きくなった。kg/worker/dayの原単位（4種類合計）では，“1-worker restaurant”が最も大きく，g/table/day，g/chair/dayの原単位では“3-workers restaurant”が最も大きかった。種類別にはfood residuesの量が最も多く，以下general waste, recyclable, garden wasteの順となった。

市場・スーパーマーケットについては,市場のKiosk(売店)を12区分に分類し,kg/kiosk/day,kg/m2/day,g/m2/hourの3種類の原単位を計算した。スーパーマーケットでは,g/m2/day and kg/worker/dayの2種類の原単位を計算した。

住居付き事業所については，製造業，自動車販売・修理業，卸売・小売業，その他サービスの4種類に分類し，日常生活から排出される廃棄物は店舗から排出される廃棄物と区分し，別途 g/capita/day として計算した。また，garden waste は家庭・事業規模によって2種類を計算した。

各経済部門において,業態区分による平均発生原単位の差を一元配置分散分析によって検討したところ,ホテル,教育機関,市場の3部門において業態区分による平均発生原単位の有意差が認められた。