事實核查：技術強+垃圾荒=中國垃圾不用分類？

（德國之聲中文網）近來，中國「垃圾不夠燒」再次沖上熱搜。有人將此完全歸因於中國垃圾焚燒技術的革新，甚至得出「中國垃圾不用分類」的結論。例如一段名為「老外做夢都想不到，中國竟然不用垃圾分類！」的影片在微信、抖音、臉書、Threads、YouTube等社媒上受到大量轉載和點贊。

事實核查結果：上述主張具有誤導性。

官方辟謠

關於「中國垃圾不夠燒」的討論由來已久。去年中國體量最大的填埋場——位於廣東深圳的玉龍填埋場全量開挖整治以來，「開挖填埋場是因為垃圾不夠燒」的聲音再次甚囂塵上。

深圳市城市管理和綜合執法局今年3月在其網站就此正式解釋道：「玉龍填埋場的開挖，不是因為深圳垃圾不夠燒、焚燒處理能力過剩，核心是出於深圳城市空間發展和生態環境建設的需要。」

據該官網介紹，目前，深圳垃圾焚燒處理能力約為2萬噸/日，相對每天約1.87萬噸的其他垃圾處理量，處於「緊平衡」狀態。

「深圳正是通過長期開展垃圾分類工作，將生活垃圾中佔比約50%的可回收物、廚余垃圾、有害垃圾精準分離，實現源頭減量，大幅減少了進入末端焚燒設施的其他垃圾處理量。」深圳市城市管理和綜合執法局同時強調：「如果停止垃圾分類，進入焚燒處理設施的生活垃圾將大幅增加，我市現有焚燒處理能力將無法實現全量兜底。」

「垃圾不夠燒」的真相 

由此可見，深圳並不存在垃圾不夠燒的情況，但放眼中國全國範圍，確實有焚燒廠面臨「垃圾荒」的問題。中國官媒央視新聞本月援引住建部最新數據報導稱，全國城鎮垃圾焚燒設施已有5%的焚燒爐有一半時間處於停運狀態，部分地區甚至出現「搶垃圾」的尷尬局面。與此同時，農村垃圾卻陷入無處安放的困境，露天傾倒、溶洞堆填等違規處置垃圾的做法屢禁不止。

關注氣候變化與環境的非營利機構對話地球（Dialogue Earth）去年也聚焦過中國垃圾焚燒行業的城鄉和地域差距。中國零碳經濟和綠色金融專家徐楠在該機構網站撰文指出：以「胡煥庸線」為界（即「黑河—騰沖線」，是中國人口密度、發展水準和經濟社會格局的分界線），以東地區，集中了全國絕大多數的焚燒廠，而西部及東北部分地區生活垃圾無害化處理能力卻較低。與此同時，由於鄉鎮垃圾相對分散，收運成本高於城市，焚燒廠投資紛紛選擇避開農村。

徐楠總結道：「垃圾不夠燒的本質，是垃圾焚燒產能過剩，是特定經濟階段的政策驅動與市場需求錯配。」

早在2020年，丹麥理工大學和中國科學院專家合作在一項研究中就發現了中國焚燒行業的產能過剩問題。參與研究的丹麥資源循環利用專家莎拉‧夏皮羅-本岑（Sara Shapiro-Bengtsen）當年介紹研究結果稱：「中國一些省份可能在垃圾焚燒方面投資過多，忽視了改善垃圾分類和回收。」她同時呼籲：「中國大舉投資建設城市固體垃圾焚燒廠，將大大減少垃圾填埋的需求。然而，通往生態文明的道路遠比這更為寬廣，還有減少垃圾、垃圾分類和提高效率等其他選項。」

中國垃圾焚燒技術到底有多牛？

除了工廠數量的激增，中國垃圾焚燒業產能的提高和中國垃圾焚燒技術的進步無疑也有關係。但是中國的垃圾焚燒業是否真的實現了開創革新技術，達到一些博主口中「垃圾不用分類」、「讓他國望塵莫及」的境界？我們就此詢問了常年參與中國廢物和循環經濟以及可再生能源項目的德國專家。

德國羅斯托克大學廢物與資源管理教席教授、德國生物質研究中心 (DBFZ) 科學主任米歇爾‧萊勒斯（Michael Nelles）向德國之聲介紹：「中國的垃圾焚燒技術確實發展得很好，目前已經可以與德國的現代化垃圾焚燒廠相媲美。」

但是，這位自2002年起頻繁前往中國參與相關工作、在中國四所大學擁有客座教授席位的專家同時表明，中國在這一領域尚未擁有革命性的技術，智慧型分揀、廢氣淨化處理和垃圾焚燒發電等技術在歐洲以及其他國家皆有應用。

萊勒斯教授還介紹，德國和中國的相關企業也有緊密合作。他特別提到2016年中國大型國企北京控股集團收購德國垃圾焚燒發電巨頭EEW的事件，並指出：「這次收購加速了中國在該領域的發展，掌握到營運經驗的中國企業得以出色地運行相關工廠設施。」

德國廢棄物能源處理公司EEW時任總經理伯納德‧肯珀（Bernard Kemper）當年也向德國之聲坦言，德國企業的商標也意味著是最高的環保標準，他認為，這正是中國投資者購買德國垃圾處理企業考慮的主要原因。

垃圾分類仍必要

肯定中國技術發展的同時，萊勒斯教授提醒道，中國正在焚燒大量混合垃圾，「意思是之前沒有進行分類，這會導致一個問題，即其中含有大量的廚余垃圾，而這類垃圾含水量很高，會和其他垃圾粘在一起，導致在焚燒前無法進行很好的預分揀，而這實際上只能通過分類收集來實現。」

這名因在中國環境科研與教育領域的貢獻而榮獲中國政府「國家友誼獎」的德國專家坦言：「垃圾焚燒是任何可持續廢物管理方案中的重要組成部分。但同樣重要的是，應盡可能在焚燒前將更多材料進行回收利用。」萊勒斯教授補充道：「分類收集做得越好，隨後的（回收）品質就越高。如果先扔在一起，雖然之後也能做很多處理，但干濕分離仍是基本前提。即使是最先進的人工智慧輔助系統，也只能分揀出已經存在的東西。」

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