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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版） 第3期 总第134期
南
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Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2026年6月
Journal
表1 主要变量描述性统计 北京
天津
深圳
变量名 单位 样本数 均值 标准差 最小值 最大值 重庆 70
上海
南京
PMWG 吨/万人 385 14.30 7.96 2.59 78.36 南宁
南昌
BC 张 385 66 737 40 271 13 169 255 200 厦门 60
合肥
哈尔滨
HTP 万人 385 9.19 5.70 2.14 34.28 大连
东莞 50
PGDP 元 385 101 702 37 310 31 724 206 278 太原
宁波
常州
TWC 次 385 7 753 5 754 1 128 29 088 广州
成都 40 （吨/万人）
无锡
图 1 显示，考察期内人均医疗废物产生量总体 昆明
杭州
呈上升趋势，其中哈尔滨、南京、苏州、青岛、北京等 武汉 30 PMWG
沈阳
济南
城市增长尤为显著。另外，2020 年以后增量明显， 乌鲁木齐
石家庄
这可能与 2019 年末新冠疫情的暴发密切相关。从 福州 20
苏州
西安
人均医疗废物产生量的均值来看，上海、杭州、武 贵阳
郑州
汉、北京、南京等城市的产生量较高，这些城市的经 佛山 10
长春
长沙
济发展水平较高，人口密度大且流动人口多，居民 青岛
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
人均诊疗次数显著高于全国平均水平；同时，这些
年份
城市多为区域医疗中心，三级医院集中，高端医疗
图1 35个大中城市2013—2022年人均医疗废物产生量
技术应用广，医疗服务覆盖本地及周边，进一步推
（人均医疗废物产生量）
高了医疗废物的产生量。
重如表2所示。
二、结 果
从表 3 可以看出，对于 4 个试点城市，各主要解
（一）基础评估结果 释变量的真实值和合成值均十分接近，且均方预测
利用 Stata17 软件的 Synth 程序包，根据所有非 误差平方根（RMSPE）都在 0.2~0.4，说明政策实施前
试点城市的数据特征，利用控制变量以及部分年份 的拟合效果良好。
的人均医疗废物产生量值合成属于 4 个“无废城市” （二）“无废城市”建设试点政策效应分析
试点地区的数据。数据驱动程序为每一个试点地 图 2 和图 3 分别是北京、天津、深圳以及重庆与
区拟合出反事实的最佳权重组合。“无废城市”各试 其合成控制组的人均医疗废物产生量对比图和处
点地区（北京、天津、深圳、重庆）对应合成地区的权 理效应图。
表2 合成控制权重系数
北京 天津 深圳 重庆
指标
合成地区 权重 合成地区 权重 合成地区 权重 合成地区 权重
医疗废物产生量 上海 0.501 上海 0.032 太原 0.023 成都 0.058
南京 0.305 南京 0.048 常州 0.132 苏州 0.012
广州 0.107 成都 0.071 广州 0.168 石家庄 0.927
成都 0.087 石家庄 0.313 苏州 0.335
苏州 0.299 佛山 0.342
青岛 0.237

表3 预测变量拟合与对比
北京市 天津市 深圳市 重庆市
变量
真实值 合成值 真实值 合成值 真实值 合成值 真实值 合成值
Ln（BC） 11.67 11.41 11.07 10.99 10.47 10.73 12.11 10.93
Ln（HTP） 3.25 2.77 2.22 2.06 2.05 1.80 2.85 1.97
Ln（TWC） 10.46 9.66 9.38 8.93 9.16 8.97 9.37 8.83
Ln（PGDP） 11.68 11.62 11.41 11.37 11.88 11.64 10.92 10.88
PMWG（2013） 12.01 12.01 5.74 5.79 9.36 9.31 3.81 3.78
PMWG（2016） 15.08 15.12 8.82 8.81 8.38 8.36 6.19 6.38
PMWG（2018） 18.25 18.23 9.98 10.01 9.06 9.29 7.73 7.90
RMSPE 0.24 0.28 0.34 0.27