Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
を除く）。レストランについては，General waste を対象に物理組成を調査した結果，Food waste が 50% 以上と多くを占め，“Cafe” 及び“vendor” では 75% 以上を占めた。次いで Paper，plastic が大きかったが，“restaurants” では miscellaneous の割合が大きかった。この理由としては，“restaurants” では調理に練炭を使用することがあり，使用済みの灰が排出されたことが影響していることが考えられる。市場・スーパーマーケットについては，市場の Kiosk（売店）を 12 区分に分類して調査を実施した。平均では全体のうち，Food waste が最も多く，以下 paper，plastic，grass and wood の順となった。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 種類に分類して調査した。その結果，表 4.5.4 に示すとおり業種によって組成が大きく異なった。

##### 4.5.3.3 事業系廃棄物の関連要因に関する検討

本研究で調査対象とした業種・業態別の廃棄物発生量(kg/day)と事業規模，世帯規模，売り上げ等の関連要因の相関を解析した。general waste, recyclable waste, food residues, garden waste の4種類の廃棄物，及びその合計について各種要因との相関を検討した結果を表4.5.5に示した。ほとんどの業種・業態において，廃棄物発生量と各種要因との間に有意な正の相関が認められた。ただし，Garden Waste については相関係数が低い業種・業態が見られた。またRestaurantのrecyclable waste, food residues, garden waste，住居付き事業所についても相関係数が低い傾向が見られた。今後，廃棄物の推定モデル構築，フェ市の廃棄物のマテリアルフローを検討するに当たって，より影響度の高い要因を探索・情報収集し，信頼性を向上させる必要があると思われる。

表 4.5.5 事業系廃棄物の発生原単位の関連要因に関する検討結果 $ ^{★} $

Category	Sub-category	General	Recyclable	Food residues	Garden	Total
Institutional waste	Schools/University/Education service	(1) School/class/office
Number of Students/pupils	0.738***	0.655**	0.746***
Number of Class	0.754***	0.612**	0.567**	0.746***
Number of Classrooms	0.706***	0.619**	0.758***
(2) Canteen (food stall)
Number of Students/pupils	0.603**	0.652**	-	-
Number of Class	0.699**	0.742***	-	-
Number of Classrooms	0.517*	0.669**	-	-
Healthcare	Number of beds	0.988***	-	-	-	0.969***
Number of staff	0.986***	-	-	-	0.964***
Number of patients	0.983***	-	-	-	0.957***
Offices	Number of rooms	0.441**	-	-	-
Number of staff	0.526***	-	0.496**	0.420**
Land area (m²)	0.395*	-	0.647***	0.487**
Floor area (m²)	0.744***	-	0.977***	0.798***
Garden area (m²)	0.863***	-	0.955***	0.786**
Commercial waste	Hotel	Number of workers	0.907***	0.752***	0.913***	0.485**	0.916***
Floor area (m²)	0.441*	0.622**	0.585**	0.264	0.522*
Number of rooms	0.803***	0.670***	0.855***	0.418**	0.834***
Number of beds	0.911***	0.678***	0.931***	0.441**	0.923***
Number of guest	0.673***	0.384***	0.693***	0.713***
Net-sales	0.772***	0.536***	0.682***	-	0.775***
Restaurant	Number of total staff	0.645***	0.283**	0.479***	-	0.668***
Number of tables	0.817***	0.222*	0.266*	0.318**	0.612***
Number of chairs	0.816***	0.242*	0.293**	0.299**	0.651***
Market and supermarket	NA	NA	NA	NA	NA
with business	(1) Business facilities
Number of staff	0.386***	-	-	-	0.375***
(2) Household
Household size	0.308***	-	-	0.173*	0.204*
表 4.5.6 発生源別・種類別の家庭系・事業系廃棄物発生量の推定結果

CATEGORY	SUB-CATEGORY	Business scale indicator	General waste	Recyclable waste	Food residues	Garden waste	Total
tons/day	%	tons/day	%	tons/day	%	tons/day	%	tons/day	%
COMMERCIAL	HOTEL	No. bed	3.32	2.55	0.34	3.78	1.70	6.93	0.13	6.82	5.49	3.32
RESTAURANT	No. staff	16.62	12.78	1.39	15.42	17.07	69.53	0.39	19.80	35.47	21.42
HH with business	No. facilities	33.07	25.43	6.80	75.67	2.72	11.07	-	-	42.59	25.72
INSTITUTIONAL	School	No. students**	2.43	1.87	0.08	0.84	2.72	11.08	1.02	51.65	6.24	3.77
Hospital	No. facilities*	1.15	0.89	0.17	1.85	0.34	1.39	0.27	13.58	1.93	1.16
Office	No. facilities	0.44	0.34	0.22	2.43	-	-	0.16	8.15	0.82	0.49
RESIDENTIAL	HH without business	Population	73.03	56.15	73.03	44.11
TOTAL	130.06	100	8.99	100	24.55	100	1.97	100	165.57	100.00
Percentage (%) among major components	78.55	5.43	14.83	1.19	100

* General Hospital was calculated by No. beds $ \^{**} $ Other educations were calculated by No. facilities HH: Household

##### 4.5.3.4 家庭系・事業系廃棄物発生量の推定

フエ市の家庭系廃棄物の発生原単位（4.4 参照）及び事業系廃棄物の発生原単位に基づき，フエ市全体の一日あたり家庭系・事業系廃棄物の総発生量を推定した。

事業系廃棄物は，事業種類別の廃棄物発生原単位（例えば，ホテルであればkg/ベッド/日等）に原単位の分母となっている事業規模変数（ホテルであればベッド数）のフェ市内の総数を乗じることで，当該事業のフェ市全体での総発生量を推定した。なお，事業系廃棄物は一般ごみGeneral waste，資源化物Recyclable waste，食品残さFood residues，庭ごみGarden wasteの4区分別に計算を行った。なお，市場・スーパーマーケットについては十分なデータが得られなかったため，今回の推定からは除外した。家庭系廃棄物は一日一人あたりの廃棄物発生原単位（kg/人/日）にフェ市の総人口を乗じることで，フェ市全体の家庭系廃棄物の総発生量を推定した。

発生源別・種類別の家庭系・事業系廃棄物発生量の推定結果を表4.5.6に示した。事業系の種類別内訳を見ると，一般ごみGeneral wasteが78.55%ともっとも多くの割合を占め，以下食品残さFoodresidues14.83%，資源化物Recyclablewaste5.43%，庭ごみGardenwaste1.19%の順となった。HEPCOでは4種類の廃棄物のうち一般ごみと庭ごみを収集しており，その総収集量の推定値は132.03t/日となった。また，HEPCOが収集対象としていないものとしては，JunkBuyer等が家庭・事業所から収集する資源化物Recyclablewaste，養豚農家がホテル・レストラン等から収集する食品残さFoodresiduesがあり，その発生量はそれぞれ8.99t/日，24.55t/日と推定された。フェ市の廃棄物発生量の合計は165.57tで，うちHEPCO以外の資源化量は33.54t/日，その資源化率は20.3%となる。

発生源別の廃棄物発生量を見ると，家庭系廃棄物が44.11％ともっとも多くの割合を占め，以下事業所つき世帯が25.72%，レストラン21.42%，教育機関3.77%，ホテル等宿泊施設3.32%，医療機関1.16%，事務所0.49%の順となった。

なお，フェ市の一日の廃棄物総収集量は210tであり，本研究の推定値132.03tはその約63%に相当する。これは，本研究で市場・スーパーマーケット等十分にデータが得られなかった業種があり，それら業種を除外して推定を行ったことが影響していると考えられる。今後，すべての業種に関する網羅的なデータ収集とそれに基づくフェ市全体の推定を行う必要がある。

#### 4.5.4 結論

事業系一般廃棄物の発生・特性を評価することを目的に，フェ市にて29事業区分・446事業所を対象とした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。調査対象から発生する廃棄物は，「General waste」，「Recyclables」，「Food residues」，「Garden waste」の4種類に分けて毎日湿重量を実測し，様々な事業規模変数を分母として発生原単位を計算するとともに，「General
waste」について 10 種類の物理組成，用途形状に基づいて 54 種類の細組成を明らかにした。また，各種廃棄物の発生原単位と事業規模を表す諸変数との相関を検討した結果，ほとんどの業種・業態において，廃棄物発生量と各種要因との間に有意な正の相関が認められた。

また，上記研究成果に基づき，フェ市を対象にして家庭系・事業系廃棄物の発生原単位を用いて発生源別・種類別の家庭系・事業系廃棄物の総発生量を推定した。

本研究は, 今後の廃棄物発生量推定手法開発のための第一段階であり, 調査対象の拡大, 幅広い要因・水準での検討が必要である。こうした検討が進めば, 廃棄物の推定モデルの構築も可能となり, 科学的情報に基づいた合理的な廃棄物処理計画の策定に資することができるものと考えられる。

## 参考文献

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

2) Forbes, R. M., Pete, R. R. W., Marian, F., and Peter, H., Integrated solid waste management: a Life Cycle Inventory, 2nd edition, Blackwell Science, Oxford, United Kingdom, 2001.

3) Beigl, P., Lebersorger, S. & Salhofer, S., Modelling municipal solid waste generation: A review, Waste Management, 28, 200-214, 2008.

4) Thanh, N.P., Matsui, Y., and Fujiwara, T., Household solid waste generation and characteristic in a Mekong Delta city, Vietnam, Journal of Environmental Management, 91, 2307-2321, 2010.

5) Trung, D.N. and Kumar, S., Resource use and waste management in Vietnam hotel industry, Journal of Cleaner Production, 13, 109–116, 2005.

6) Byer, P.H., Hoang, C.P., Nguyen, T.T.T., Chopra, S., Maclaren, V., and Haight, M., Household, hotel and market waste audits for composting in Vietnam and Laos, Waste Management Research, 24, 465 – 472, 2006.

7) Worldbank, Vietnam Ministry of Environment and Natural Resources, Canadian International Development Agency, Viet Nam Environment Monitor: Solid Waste, 2004.

8) GSO, Statistical Yearbook 2009, Hue city's Statistical Office, Hue, Vietnam, 2010.

9) HEPCO, Summary report on solid Waste management of Hue city. Hue Urban Environment and Public Works State Company (HEPCO), 2009 (in Vietnamese).

10) Vietnam’s Prime Minister, Decision 10-2007-QD-TTg of the Prime Minister: The system of economic branches of Vietnam, dated 23 January 2007, Prime Minister of the Government of Vietnam, 2007. Obtained through the Internet:

http://quangnamconsulting.wordpress.com/2010/09/29/decision-no-102007qd-ttg-issuing-the-system-of-economic-branches-of-vietnam/.

11) Thanh, N.P., Matsui, Y., Yen, N.T.M., Lieu, P.K., Tuan, T.N., A study of the Household solid waste generation and characteristic in a North Central Vietnam City – Hue City. Conference proceeding of the 9th International conference on EcoBalance, 755 - 758. November 2010, Tokyo, Japan, 2010.
### 4.6 マレーシア国クアラルンプール都市圏における家庭系廃棄物の物理組成及び排出原単位

#### 4.6.1 目的

廃棄物管理システムの設計・評価には，廃棄物の量や組成についての信頼性のあるデータが不可欠である。本研究の目的は，クアラルンプール都市圏において，地区特性によって複数の調査区域を設定し各々家庭から定期収集のために排出された廃棄物の組成や重量を直接計測することにより，地域特性や世帯特性による廃棄物の組成ごとの排出量を明らかにすることである。

組成分析では3Rに着目した詳細項目分類を行った。低開発国ではまず収集体制や最終処分施設(衛生埋立)を整備することが優先事項であるが，経済発展するに伴い，ごみ減量を第一とした3R・ごみ対処の優先順位が重要性を帯びてくる。マレーシアでは物質消費が増加したいっぽうで，資源価格と比較して相対的に賃金水準が上がったため，労働集約的なリサイクル活動は顧みられなくなってきている。3Rを進めるには行政介入が有用な状況になっていきていると考えられる。効果的な3R策を行うには精緻な情報をもとにした計画が必要であり，この詳細組成調査はそれに資することができる。

#### 4.6.2 方法

一般にごみ対処の優先順位が高いオプションほど，計画立案において細かい組成データが求められるといわれている(Parfitt and Flowerdew 1997)。リサイクルのためには材質だけでなく取扱い品目(例：古新聞，PET ボトルなど)でのデータが有用であるし，ごみ減量のためには各々のアイテムの用途(例：商品，容器包装など)やまた容器包装であればその付加段階(製造，小売りなど)が反映された分類が望ましい。

組成調査は他の都市との結果の比較が興味深いが，組成区分や調査方法の違いなどにより比較が困難な場合が多い。筆者らは日本の関西地方の数都市の他，イギリス，ドイツ，デンマークで家庭ごみの詳細組成調査を行っており(Ueta and Koizumi 2001, Watanabe 2003)，それらで用いられた区分や方法を適用して今回の調査を行った。これらの調査では，分類を困難にする攪拌や不明確な排出源からのごみが混入する恐れのある収集車やピットからのサンプリングや，調査活動が排出者の行動に影響を及ぼす可能性が高い計量パネル家庭調査は避け，収集日に排出されたごみを通常の収集車が来る前に採取する容器(袋)サンプリング法をもちいている(ARPA-K 1998a, 1998b 参照)。今回も分類項目はヨーロッパの調査で用いられた約120項目の分類表をもとに，マレーシアの事情を加味して調整したものを用いた(表4.6.2参照)。具体的には，出現頻度が非常に低い項目の統合，ドリアンやランブータンなど温帯では見られない「大きなフルーツの残さ」 $ ^{1} $ 項目の新設などを行った。

排出原単位に関しては，組成調査のためのサンプリングから得られたデータだけでは，ある1日の排出量だけで，曜日による差などの全体像を把握しにくい。また，収集/処理事業者の取扱い実績データでは事業系/家庭系の区別が非常に曖昧で，また「自地域内処理原則」も徹底していないので，どの人口の範囲のものなのかも明確でない。よって別に独自に2週間連続で排出場所での計量調査を3期にわたって行った。

一人一日あたりの排出量を求めるには，各家屋に居住する人数(世帯人員数)を把握する必要がある。これは国勢調査の集計区別の平均世帯人数で間に合わせることもできるが，それでは世帯単位での原単位のばらつきなどを分析することはできないので，各戸訪問聞き取り調査をおこなった。あわせてその機会に世帯属性やリサイクル活動等についても情報を得た。
##### 4.6.2.1 調査手順

調査の目的は1人1日当たりのごみ(リサイクル向け排出も含む)の組成調査各項目の排出量をあきらかにすることである。袋サンプリング法による組成分類調査により，定期収集ごみの各項目の組成割合を求めた。各世帯の定期収集ごみの排出量は2週間の排出計量調査により求めた。各世帯のリサイクル向け物品の種類と量，定期収集以外のごみ処理方法の有無とその量，世帯人員数などは各戸訪問聞き取り調査により求めた。以上3種の調査結果から目的の数値を算出した。

##### 4.6.2.2 調查地域

調査地域はスランゴール(Selangor)州カジャン(Kajang 加影)市バンギニュータウン(Bandar Baru Bangi)地区とした(図4.6.1)。この地区にマレーシア国立大が立地しており，この地域を調査地域としたのはロジスティクス上の理由が大きい。クアラルンプール中心部から約30km南に位置し，1980年代にオイルパームプランテーションから市街地に転換された。住宅だけでなく，軽工業や大学，研究所，政府機関等が配置され，近年人口が急増している地域である(Ahmad and Jamaluddin 2000)。大学とその関連機関の他，ソニー，日立，デンソーといった企業の組立工場が主な就業先である。クアラルンプール都心部への通勤者も少なくない。クアラルンプール都市圏に広がる典型的な郊外地域と言える。

住居形態で大多数を占めるテラスハウス地区を2ヶ所，戸建，集合住宅各1ヶ所を組成調査のサンプリング地区として選定した(図4.6.2)。バンギにはタミル(インド)系住民が集中している地区もあるが，今回の調査地区は大方マレー系の住民によって占められている。2000年国勢調査の結果で見ると集合住宅は学歴が低く手作業・肉体労働に従事するものが多いことが分かる。特定した街路の区間に面する全ての家からサンプリングした。集合住宅では団地構内の棟を特定し，その棟のすべてのダストシュートを対象とした。

これらの地区では，収集はカジャン市から委託を受けた広域コンセッションナリー・アラムフロラ社，及びその下請会社が行っている。粗大物と庭ごみを除く混合ごみについて月水金あるいは火木土の週3回の各戸収集を行っている。集合住宅はダストシュート方式で毎日収集されるということになっている。排出計量調査中に明らかになったことであるが，週3回地区でも収集請負会社により，決められた収集日に定時に収集されるところと，かなりランダムで時には収集が翌日に持ち越されたり収集が飛ばされたりするところがあった。集合住宅も調査期間中の観察では毎日ではなく週2回あるいは週3回収集であった。

図 4.6.1 調查地域

図 4.6.2 調査箇所
収集された混合ごみはスムニー(Semeniyh)にあるリサイクル・エナジー社が運営する資源化・焼却施設(RDF 施設と呼ばれているが，燃焼対象物が整形・貯蔵されず，その場で順次焼却されているので実質焼却施設である。最大処理能力700t/日)で有価物/有害物を取除いた上，焼却/余熱発電されている(この施設での資源化量は以下では「リサイクル」に含まない)。定期収集以外の処分方法としては，資源物の回収方法として「ちり紙交換」のような巡回する買取人(主に紙類と金属類を回収)のほか，拠点持込(紙，プラ容器，金属等)，チャリティ一団体への寄付(衣類，電気製品等)がある。また，戸建て地区を中心に「庭ごみをその場で野焼きする」というのが聞取り調査で散見されたが，本調査の対象は粗大物と庭ごみを除く上記定期収集ごみとリサイクル物とするので，組成調査のサンプリングとリサイクル実態の聞取り調査で対象ごみのほぼ全てが把握できたと考えられる。

##### 4.6.2.3 組成調查

アラムフロラ社の許諾と協力を得て，収集日の朝，各戸ごとに排出されたごみを用意したラベルされたプラ袋に入れ，平積トラックで分析場所に移送し，各戸ごとの排出重量・容積を計量した。分類表に従って約120項目に分類した後，各分類項目の重量と容積を計量した。ボトル類，レジ袋等は個数も記録した。容積は5litreごとに目盛りを入れたごみバケツで計量した。1日に1地区の調査を行い，それを5回行った(2010年3月中旬実施，ただしテラスハウスA地区は1月と3月の2回)。サンプル量は各地区34～46戸(集合住宅は3棟)，177～282kg，サンプル総量はのべ282世帯1005kgであった。

##### 4.6.2.4 排出計量調查

排出計量調査は2011年に3回行った。各々2週間にわたり，毎収集日に収集車が来る予定時間の直前に各戸ごとに排出されたごみを手持ち吊るし秤で計量した。集合住宅は毎日ダストシュートごとに蓄積されたごみ量をシュート下に設置された容器ごと台秤で重量を測定し，翌測定日との差分を1日の排出量とした(2測定の間に収集が入ったりした場合の差分は使用しない)。

計量対象世帯は組成調査対象世帯に加え，集合住宅はダストシュート単位での測定で組成調査対象だけでは測定数が少ないため，対象棟数を増やした。また，組成調査の原単位としてだけでなく，もう少し広く地域/住民特性と排出原単位の関係を見るため，カジャン地区とプトラジャヤ市内の調査地区を設定した。カジャン地区は，20世紀初頭からの中心商業地区を含む地域で，華人系住民が多い。プトラジャヤはクアラルンプール中心部から中央省庁を集中的に移転させることで成立した新都市で，住民の職業は公務員が多く，従ってほとんどがマレー系である。新都市・公務員ということで低所得者層住民がほとんどいないという特徴もある。計量対象は873世帯(うち集合住宅488世帯)であった。

##### 4.6.2.5 訪問聞き取り調査

英語版とマレーシア語版の質問紙を作成し，調査員が各戸を訪問し，玄関で聞き取りながら用紙に記入するという方法で行った。この際指導員が必ず同行し調査が的確に行われていたかを監督し，また初回の訪問で不在の際は再度訪問をすることを徹底し高回答率を確保した。対象は基本的に計量調査を行った世帯である。ただしバンギ地区の類似する2つの集合住宅地区は，組成分析のためのサンプリングを行ったところのみとした。集合住宅はダストシュート単位での計量なので，計量数を確保しようとすると，対象世帯が非常に多くなり，それを全部訪問するのは不要と判断したためである。対象家屋数633，回答世帯数429，空き屋80，回答率78%となった。聞き取り調査で得た世帯人数で排出量を割り，一人一日あたりの排出原単位を算出した。質問項目は世帯人員数のほか，世帯全体のおよその収入，過去1
ヶ月間にリサイクルした物とその量，定期収集以外のごみ処分方法，食料品日用品の主な購入先，外食の頻度，等である。

#### 4.6.3 結果及び考察

##### 4.6.3.1 排出原单位

組成分析を行ったバンギ S1/9 集合住宅では 5 棟 19 ダストシュートを計測対象とした。2 回の測定の差分を排出量としたが，測定の間に収集が行われた場合や容器がオーバーフローして計測困難になった場合等を除いた有効な測定を足し合わせ，それに該当する住居ユニット数で割って 1 ユニットあたりの排出量を求めた。聞き取り調査により，平均世帯人員数 4.47 人という値が得られた。またユニットのうち何%に実際人が住んでいるか，という入居率が必要である。これは聞き取り調査で有効回答が得られなかった世帯数(対象 212 中 73)から，住人から直接断られたものや，洗濯物等の居住の形跡があったものを除いて，26 ユニットが空家と推定された(入居率 88%)。2 週間 x 3 期の平均値を取って，集合住宅での排出原単位は 260g/人/日と算出された。同様に，S4/2 集合住宅は 283g，カジャン地区の K-F 集合住宅地区は別の世帯人員数(3.72)と入居率(83%)を適用して 218g となった。

テラス地区，戸建地区では「たまにしかごみを出さない家」の存在が問題となった。常に居住していても外食が多く腐敗性のごみが少ないためたまにしかごみを出さない，週末は実家に帰省するため無人となりごみが出ない，基本的に非居住であるが，倉庫代わりになっていて家主がしばしば掃除やメンテのために訪れその際にごみを出す，等の個別事例があった。ただし，各戸の状況については聞取調査でも詳しい情報は得られなかった。留守状況については防犯上の理由から回答を忌避されるからである。

調査期間を通じてごみ排出がなかった家は空家とみなしたが，ごみ排出が0であった期間は無人であったと見なした場合と，期間中3回以上ごみ排出があった場合は常に居住と見なした場合では平均値にかなりの差がある(表4.6.1)。アンケート調査の回答があった家のデータのみを採用した値も示す。

組成調査に伴い排出原単位予測をする場合は，調査日にごみを排出しなかった世帯(の人数)は分母から除かれることが多い。これでは原単位が大きめに計算されることになる。一方でごみがほとんど出ない半空家も1軒と数え，世帯あたりの排出原単位を求めると，その値は低いものとなる。一定軒数の住宅からなる地域からの排出量を予測するためにはこの値が適しているが，排出量と地域的な住民特性との関係を考察するにあたっては，住民特性とは言いがたい(半)空家率に影響されない値を得たいところである。ここでは聞き取り調査に回答し，また3期各2週間の調査期間中，通常6回の収集日のうち毎期3回以上排出があった世帯のみを採用して分析した。

計算結果を(表 4.6.2，図 4.6.3)に示す。住居形態によって排出原単位にかなりの差が見られるが，JICA によるクアラルンプール市内の調査でも類似の傾向が示されている(JICA 2006)。戸建とテラスハウス地区の世帯ごとの値のヒストグラムを見ると(図 4.6.4)，最も原単位の大きい戸建地域でも200-300g/人/日の階級が最も世帯数が多い一方で極端に排出量の多い少数の世帯が平均値を引き上げている様子がわかる。800g/人/日以上の世帯はすべて戸建地区のものである。データを精査すると，これらの世帯はだいたい常に排出量が多く，ある特定の収集日に突発的に多量の排出があったわけではないものが多いことが分かる。庭ごみは原則別収集なので，戸建の原単位が大きいのは，経済状況やライフスタイルの差に寄るものと考えられる。
表 4.6.1 集計方法による結果の差 (排出原単位 g/人/日)

集計方法	S4/3	S4/7	S2/1
ゼロ排出期間中も居住中と見なす	275	316	468
ゼロ排出の期間は非居住と見なし，分母から除外	336	377	569
アンケート回答世帯のみの集計	311	349	523

表 4.6.2 調査区域の諸元と排出原単位

地区	住居形態	調査区域内家屋数	聞取調査回答数	空き屋	回答率(%)	分析対象世帯数*	排出原単位[g/人/日]	平均居住者数^	居住者合計收入~
S2/1	戸建	47	34	0	72.3	29	593	5.51	4.26
S4/3	テラス	69	55	8	90.2	47	337	5.25	3.77
S4/7	テラス(大)	67	48	7	80.0	37	369	4.71	3.81
K-T	テラス	60	30	8	57.7	19	292	5.53	3.67
P14aB	戸建	25	19	1	79.2	17	466	5.00	4.37
P14aS	テラス(大)	51	42	3	87.5	30	287	5.29	4.26
P16d	テラス	66	44	5	72.1	27	266	5.22	4.10
S1/9	集合	212(5棟)	139	26	74.7	#	260	4.47	2.72
S4/2	集合	240(7棟)	!	!	!	#	283	!	!
K-F	集合	36(1棟)	18	6(推定)	60.0	#	218	3.72	2.87

* 聞取り調査に回答し，2 週間 x3 期の計量調査で各期 3 回以上計量ができた世帯

^ 下宿人や住み込みの使用人(メイド)等も含む

~ 月収

図 4.6.3 調査地区別排出原単位
世帯属性と排出原単位についてはまだ分析の余地があるが，世帯人員数とは負の相関があることが示された(図4.6.5,図4.6.6)。これは世界の他の事例で報告されている傾向と一致している(e.g.Jenkins 1993,Yamakawa and Ueta 2002)。マレーシアでは世帯人員数がまだ日欧に比較して大きいが，核家族化や単身世帯の増加が進行しており，それによってたとえ他の条件が一定でも排出原単位が増加することを示唆している。収入と原単位との関係では，地区として平均収入が高い戸建地区で大きく，収入が低い集合住宅で小さいという傾向はあるが，各々の地区の中では収入レベルの高い世帯で原単位が小さい傾向を示すものも多く，明確な関係性は示せなかった(図4.6.7，図4.6.8)。

### 3.2 組成

表 4.6.3 に組成調査の結果を示す。また, 図 4.6.9 は組成調査の結果に排出原単位をかけあわせて得た, 調査地域ごとの組成を示す。組成ではフルーツの皮と未使用食品を除いた一般厨芥の量は住居形態による差があまり大きくない一方で, 集合住宅ではそれ以外の項目が他より少なく, また戸建では紙類, 布, ガラス, 金属などで排出量が多いことが何える。

図 4.6.4 世帯別排出原単位のヒストグラム

図 4.6.5 原単位と世帯人数(テラスハウス地区)

図 4.6.6 原単位と世帯人数(戸建地区)
表 4.6.4 は容器包装の割合を素材と付加段階別に集計したものである。以前の調査で日本はヨーロッパに比べて小売段階で付加されるプラスチックの容器包装が多いことが明らかになったが(Watanabe 2003)，バンギではさらにその傾向が顕著であった。バンギでのプラスチック容器包装は袋(無地の小袋，レジ袋など)が主で，日本やヨーロッパに比べてかさ高い硬質プラスチックは少なく，それは容器包装が占める容積割合が若干低いことにも反映されている。

レジ袋に台所ごみなどを入れて排出される場合が多く，付着水分によってレジ袋の重量がより大きくなっていることが指摘できる。組成調査の総サンプル量1005kg中に33.9kgのレジ袋が含まれ，その枚数は2233枚であった。レジ袋は小さい軽量のものが多く1枚3g程度であり，2233枚で6.7kgになると推計される。すると含水率は80％となる。

図 4.6.7 原単位と所得(テラスハウス地区)

図 4.6.8 原単位と所得(戸建地区)

図 4.6.9 調査区域別組成
表 4.6.4 容器包装の付加段階（他都市との比較）

Stages when packaging is added (B.B.Bangi, incl. recycled)

Production	Distribution	Retail	Consumer	Food	Non-food	Total
Paper	9.96	6.05	5.78	0.00	12.24	9.54	21.78
Plastic	23.97	0.58	31.94	3.46	41.41	18.53	59.95
Glass	10.59	0.00	0.00	0.00	8.99	1.60	10.59
Metal	6.47	0.00	0.03	0.00	5.61	0.89	6.49
Others	0.59	0.00	0.59	0.00	0.59	0.59	1.18
Total	51.58	6.63	38.33	3.46	68.85	31.15	100.00

(Weight% of total packaging - volume is similar, as all packaging is bulky, plastic +10%)

[comparison] Stages when packaging is added (Cambridge)

Production	Distribution	Retail	Consumer	Food	Non-food	Total
Paper	9.82	9.42	4.30	0.29	12.16	11.67	23.83
Plastic	14.00	0.42	7.92	2.29	15.51	9.12	24.63
Glass	37.48	0	0	0	35.62	1.85	37.47
Metal	12.82	0.86	0.20	0	12.13	1.75	13.88
Others	0.05	0.14	0	0	0.09	0.09	0.19
Total	74.16	10.84	12.41	2.58	75.52	24.48	100.00

[comparison] Stages when packaging is added (Neyagawa)

Production	Distribution	Retail	Consumer	Food	Non-food	Total
Paper	12.01	15.51	5.00	0	18.33	14.19	32.52
Plastic	16.24	1.31	20.63	2.69	30.21	10.66	40.87
Glass	16.28	0	0	0	15.39	0.89	16.28
Metal	10.25	0	0	0	9.00	1.26	10.26
Others	0.07	0	0	0	0.04	0.04	0.08
Total	54.85	16.83	25.63	2.69	72.96	27.04	100.00

[comparison]: Stages when packaging is added (Aarhus)

Production	Distribution	Retail	Consumer	Food	Non-food	Total
Paper	20.49%	7.60%	3.64%	0.03%	22.68%	9.09%	31.77
Plastic	16.51%	3.79%	3.32%	3.39%	16.60%	10.40%	27.00
Glass	32.92%	0%	0%	0%	31.47%	1.45%	32.92
Metal	7.00%	0.45%	0.52%	0%	6.75%	1.21%	7.96
Others	0.33%	0%	0%	0%	0.17%	0.17%	0.34
Total	77.25%	11.84%	7.49%	3.42%	77.68%	22.32%	100.00

(Weight% of total packaging, including the amount recycled)
表4.6.5 リサイクル・リデュース可能性（他都市との比較）

Minimisation and Recycling potential (by weight %) (B.B.Bangi)

Weight%	Total Waste	Currently Recycled	Additionally Recyclable	Reduce Industry	Reduce Consumer
Paper	20.57%	5.72%	6.44%	6.05%	2.23%
Plastic	15.07%	0.29%	4.05%	13.65%	0.04%
Glass	2.52%	0%	2.27%	2.41%	0%
Metal	2.28%	0.42%	1.66%	1.49%	0.05%
Others	59.56%	0.13%	2.12%	0.26%	$ ^{14.32} $
Total	100.00%	6.56%	16.54%	23.86%	16.64%

$ ^{^} $ unused food 7.71%, diaper 6.33%

Minimisation and Recycling potential (by weight %) (Cambridge)

Weight%	Total Waste	Currently Recycled	Additionally Recyclable	Reduce Industry	Reduce Consumer
Paper	32.11%	5.46%	13.20%	~13.78%	1.68%
Plastic	7.36%	0%	0.01%	6.13%	0.06%
Glass	9.52%	3.26%	6.07%	9.34%	0%
Metal	6.18%	0.16%	2.78%	3.46%	0.20%
Others	44.35%	*9.20%	1.41%	0.05%	^10.34%
Total	100.00%	18.08%	23.47%	32.75%	12.27%

~includes advertisement 7.91% ^unused food 5.73%, diaper 4.61%

Minimisation and Recycling potential (by volume %) (B.B.Bangi)

Volume%	Total Waste	Currently Recycled	Additionally Recyclable	Reduce Industry	Reduce Consumer
Paper	33.11%	13.41%	11.78%	12.04%	1.61%
Plastic	38.44%	1.17%	13.93%	36.62%	0.19%
Glass	1.17%	0%	1.05%	1.09%	0%
Metal	3.72%	0.86%	2.54%	2.92%	0.01%
Others	23.56%	0.12%	1.79%	0.36%	$ ^{6.53\%} $
Total	100.00%	15.56%	31.66%	53.03%	8.34%

$ ^{^} $ unused food 3.32%, diaper 2.98%

Minimisation and recycling potentials (by weight%) (Neyagawa)

Weight%	total waste	currently recycled	additionally recyclable	reduce industry	reduce consumer
Paper	35.08%	13.01%	13.08%	~15.72%	2.98%
Plastic	10.82%	0.15%	0.74%	9.51%	0.08%
Glass	4.41%	2.85%	0.99%	3.77%	0%
Metal	4.49%	0.75%	0.65%	2.38%	0.13%
Others	43.33%	0.68%	1.14%	0.03%	^6.23%
Total	100.00%	17.44%	16.60%	31.40%	9.41%

~includes advertisement 8.04% ^unused food 4.16%, diaper 1.96%
表 4.6.5 に現状のリサイクル率，追加的リサイクル可能割合，減量可能割合を示す。消費者が減量可能性な主要なアイテムは使い捨て紙おむつと未利用食品であったが，ごみ中に占める割合はバンギのほうが日欧より高いほどであった。一方で事業者の努力で減量できるものは容器包装やダイレクトメールなどがあるが，それは日欧に比して若干少なめである。上述したように，バンギでは容器包装廃棄物減量に関しては小売段階でのプラスチック容器包装に焦点を当てた取組みが効果的であると考えられる。

リユーズに関しては本調査では把握し切れていない部分もあるが，衣料品のチャリティー団体への排出はアンケート調査でしばしば回答されており，その量はここではリサイクルに含めて計上されている。びん類の再使用システムがあればごみの総重量比で5%程度の削減が可能であるが，リユーズ容器の利用は日欧でも減少しているところであり，マレーシアもその例に漏れず，傾向を逆転させるのは難しそうである。

現状の総合・重量ベースのリサイクル率は6.5％と算出された。この値はJICA(2006)の値に比べると半分以下である。これが経時的な理由(6年間の間に回収業が衰退した)によるものなのか，場所的な理由によるものなのか(クアラルンプール中心部のほうが郊外部より回収がよく行われる)は不明である。このリサイクル率は日欧に比べてかなり低く映るが，そもそも潜在的にリサイクルできるもの割合が低いことも考慮に入れなければならない。現状で容易に回収サービスにアクセスできるものをリサイクル可能物として，その割合はバンギ23％に対して日が35%，欧が40-50%である。(例えばマレーシアではレジ袋等も一部では樹脂ペレットに再生されているが，巡回買取人や回収拠点の取扱い品目に含まれることは少ないので，リサイクル可能物からは除いた。)

それでもリサイクル可能なものの3分の1程度しかリサイクルされていないわけで、かなりのリサイクル促進の余地がある。主要な品目別のリサイクル回収率は以下のとおりである：資源化可能な古新聞96%（古新聞は包装材としてもよく使用されており、それによって汚れた新聞紙は除く）、リサイクル可能な紙類全体47%、金属類28%、布類19%、プラスチックボトル10%、ガラス0%。

古新聞の回収は市場経済において十分成り立っており，これについては行政関与は不要であると思われる。その他の紙と金属類のリサイクルは行われているものの，啓発などの支援が有効かもしれない。プラスチックに関しては，回収選別の人件費や家の中で分別保管する機会費用が資源としての価値を上回るようになってきたのではないかと思われる。しかしエンドユーザは廃プラを高値で購入しており，需要は健在である(Seah 2010)。収集選別での効率向上策(例えばデポジット制)や廃棄物処理回避による外部経済の内部化が図られることが望まれる。ガラスはリユーズ・リサイクル性能の高い素材であるが，マレーシアではガラス容器の使用量が少ないため，効率的な収集をおこなうのも，回収物の需要先を探すのも難しい状況である。

#### 4.6.4 結論

高度産業諸国ではリデュースやリサイクルに始まって, 最後に最終処分がくる「ごみ管理の優先順位」概念が確立されているが, 発展途上国におけるごみ管理の初期の段階では最終処分の整備が優先事項だと思われる。リサイクル等は市場原理によって「自然に」成立している。筆者の観察ではインドネシア(GDP$2330/人)やベトナム(GDP$1070/人)では, ごみの成分で資源として価値のあるものはフォーマルあるいはインフォーマルセクターの活動によってしっかり回収されているようであった。発展途上国の大半はこのような状況であると思われる。しかしマレーシアの人口1人当たりGDPは$6950(IMF 2009), 東南アジアでは最も高い国のひとつであり, 状況は若干異なる。古紙やアルミ缶のリサイクル回収は成り立っているが, 例えばプラスチックなど単価の低いものの回収はすたれてしまっている。リサイクル
によって回避される廃棄物処理コストを勘案すればまだ採算が合うものも多く，「優先順位」に従って行政によるリサイクル支援が有意義な状況である。ブラジルやアルゼンチン，東欧諸国など，マレーシア並かそれ以上の非 OECD 諸国も多く，総人口にして 18 億人と世界人口中の顕著な割合を占め，これは例外的な状況ではない。また他の東南アジア諸国も廃棄物経済的には早晚現在のマレーシアと似た状況になっていくことが予想される $ ^{2} $ 。よって現在のマレーシアでの廃棄物発生状況の詳細な情報は有用だと考えられる。また家庭系廃棄物管理のシステムは高度産業諸国と比較可能なものになっており，ごみのプライバシーに関して比較的寛容な社会状況を活かした調査結果は日本や欧米での廃棄物発生実態の把握に示唆を与えることができるのではないかと思われる。

## 参考文献

Ahmad Fariz Mohamed and Jamaluddin Md. Jahi (2000) Implication of Manufacturing Industries Within Langat Drainage Basin: Issues and Challenges, Malaysian Journal of Environmental Management, Vol. 1, pp 143-161.

ARPA-K (1998a) 家庭ごみ詳細組成分類計量調査の方法

ARPA-K (1998b) Detailed sorting and measuring of household waste

二松雅之，Nguyen Trung Thang, Leu Tho Bach (2011), ベトナムにおける廃品回収リサイクルの経済的解析手法の確立 第22回廃棄物資源循環学会研究発表会講演論文集 p.77-78

IMF (2010) World Economic Outlook Database, http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2010/02/weodata/

Jenkins, Robin (1993) The Economics of Solid Waste Reduction: the Impact of User Fees, Edward Edgar JICA (2006) The study on national waste minimisation in Malaysia: Part7 surveys procedure and results

Parfitt, Julian P. and Flowerdew, Robin (1997) Methodological problems in the generation of household waste statistics - An analysis of the United Kingdom's national household waste analysis programme, Applied Geography vol.17(3) pp.231-244 Elsevier Science

Seah, Kian (2010) personal interview with Mr Kian Seah, Director Heng Hiap Industries Sdn Bhd, (Kuala Lumpur, 10 July 2010).

Ueta, Kazuhiro and Koizumi, Harumi (2001) International comparative analysis of household waste composition with special reference to packaging waste, Environmental Economics and Policy Studies vol.4 pp.253-267 Springer Verlag

Watanabe, Kohei (2003) The management and recycling of household waste in England and Japan: a comparative study, dissertation submitted to the University of Cambridge for the degree of Ph.D.

Yamakawa, Hajime and Ueta, Kazuhiro (2002) Waste Reduction through Variable Charging Programs: its Sustainability and Contributing Factors, Journal of Material Cycles and Waste Management Research Vol4(2) pp.77-86 Springer Verlag
# 第 5 章 住民による 3R 活動と分別を前提とした代替処理システム

5.1 ベトナム国ハノイ市における廃棄物収集サービスが市民に与える利点と弱点

#### 5.1.1 目的

近年，ベトナム国の都市部では急激な経済発展と人口増加により廃棄物発生量の管理に苦慮している。ベトナム国ハノイ市の中心4地区(Ba Dinh, Hoan Kiem, Dong Da, Hai Ba Trung, 図5.1.1)では，Hanoi都市環境公社（URENCO）が廃棄物を収集している $ ^{1} $ 。2010年にハノイ市人民委員会が承認した，“Regulation on general solid waste management in Hanoi city”によると，廃棄物は毎日収集されること，指定された時間と場所に排出すること，事務所や家庭の前の路上に放置しないことなどと規定されている。Regulationに従い，廃棄物は通常，夕方から夜にかけて毎日収集されている。大通りに面した，あるいは大通りに近い場所では，大通り沿いに数十mごとに設置されたコンテナが廃棄物の収集拠点になる。しかし，大通りから離れた密集地では，

図 5.1.1 ハノイ市の地図

住民が大通りまで廃棄物を持参することが困難なため, URENCO の収集作業員が入り組んだ路地をハンドカートを押し歩き，収集を知らせる鐘を鳴らしながら担当地域を隈なく巡回して廃棄物を収集する。収集された廃棄物は運搬車に積み替えられ，一部は Cau Dien コンポスト施設へ，その他の大部分はハノイ市の中心から約 50 km 先に位置する Nam Son 埋立処分場へ搬入されている。

一方，新聞紙，段ボール，PETボトル，ビール瓶，アルミ缶等の有価物は，市民により排出源で経済的動機に従って廃棄物とは分別され，Junk buyer（家庭などの排出源から有価物を購入して回収する人）へ売却され，インフォーマルセクターで再資源化されている $ ^{2),3),4),5),6),7),8)} $ 。なお，ここでのインフォーマルセクターとは，公共が関与していない業者・業界を指す $ ^{9),10)} $ 。インフォーマルセクターによる有価物回収活動は廃棄物の処分量削減に大きく貢献しており，その他の途上国においてもその重要な役割が報告されている $ ^{11),12)} $ 。

有価物取引は国際市場と深いつながりがあり $ ^{13} $ ，これまではベトナム国の生活水準と比較して有価物取引価格が高かったため，市民による有価物の分別及びインフォーマルセクターによる有価物回収活動が活発であった。しかし，今後のベトナム国の継続的な経済発展及び生活水準の上昇等により，市民による有価物の分別及びインフォーマルセクターによる有価物回収の経済的動機が薄れる可能性がある。そのような状況に陥った場合，有価物が売却されずに廃棄される事態も想定され，地方自治体が収集，処分する責務が生じる。

本研究では、ハノイ市中心4地区（Dong Da, Hoan Kiem, Ba Dinh, Hai Ba Trung）の家庭及び事業者へのヒアリング調査を通じて、現行の廃棄物の収集サービスが市民に与える利点と弱点を明らかにすることを目的とする。