城市生活垃圾焚燒處理環境補償價值評估

程明濤,潘安娥

(武漢理工大學管理學院，湖北 武漢 430070)

垃圾焚燒廠在為整個城市提供垃圾處理服務的同時會對其周邊的環境質量造成一定的不良影響，使垃圾焚燒處理廠周邊成為生態受損地區，垃圾焚燒廠成為該地區生態環境的污染源[1]。垃圾焚燒廠通常會受到周邊居民的排斥和抵制，如2009年廣州番禺區垃圾焚燒廠事件、2014年杭州九峰垃圾焚燒廠事件、2016年武漢漢口北垃圾焚燒廠事件等，頻頻發生的群體事件給政府和垃圾處理企業帶來了很大的壓力。對垃圾焚燒處理設施造成的損失和影響進行補償，對垃圾處理廠周邊的環境進行保護和改善，可在一定程度上促進環境公平，減少垃圾處理的環境沖突。城市生活垃圾焚燒處理的環境補償價值包含使用價值和非使用價值兩部分，根據垃圾焚燒廠對于周邊環境的負外部性影響，使用價值和非使用價值可以細分為以下4種成本(即恢復使用價值和非使用價值需要的支出)：垃圾焚燒廠周邊環境資源的修復與開發成本[2]、垃圾焚燒廠周邊不動產的貶值[3]、垃圾焚燒廠造成的居民心理及健康損害[4]和垃圾焚燒廠周邊公共設施的修建支出[5]。由于我國垃圾處理行業起步較晚，城市生活垃圾處理環境補償機制尚未建立，目前僅有廣州、北京等少數先進城市開展了生活垃圾處理環境補償的實踐，并且現行的環境補償標準普遍偏低，補償依據不夠充分[6]，對公眾利益訴求考慮存在明顯缺陷，居民的損失得不到合理補償。

條件價值評估法(Contingent Valuation Method，CVM)是國內外學者對自然資源或公共物品環境補償價值進行評估的主要手段，主要有支付意愿(Willingness to Pay，WTP)與受償意愿(Willingness to Accept，WTA)兩種測量尺度。現有研究表明，WTP相較于WTA更加可靠，且不受地區收入水平的影響，是CVM的主要研究方法[7-8，11]。在國外，Giaccaria等[9]基于選擇模型對意大利垃圾焚燒廠和垃圾填埋場的外部性成本進行了評估，發現被調查者的健康狀況和對于垃圾處理設施的信息感知是影響WTP的關鍵因素；Gaglias等[10]運用CVM評估了垃圾填埋場對環境的影響，并以此來確定希臘伊卡里亞填埋場附近社區可接受的補償性福利。在國內，環境補償研究多集中在流域、荒漠等自然資源領域，對于垃圾處理設施、污水處理廠等帶有公共物品性質的污染項目負外部性的評估研究還較少。如：張志強等[11]運用CVM對黑河流域張掖地區生態系統服務恢復價值進行了評估，并以家庭數量和居民平均支付意愿來計算環境補償的總經濟價值;李長健等[12]采用CVM對長江流域居民水資源利用環境補償進行了研究，并以居民受償意愿作為環境補償標準;韋惠蘭等[13]對河西走廊沙化土地環境補償價值進行了評估，以居民的最大支付意愿作為環境補償標準。近年來CVM開始逐漸應用于垃圾處理環境補償價值方面的研究，如周麗璇等[14-15]采用CVM分別對垃圾焚燒的公眾支付意愿與受償意愿進行了調查，根據Tobit模型結果，WTP與WTA相差15倍；曹志成等[16]建立了垃圾焚燒廠的高斯補償模型，根據風向、風速和污染物濃度將各個方向的補償區域劃分為不同補償等級，根據不同受污染程度對居民進行補償，避免了平均分配補償款；唐妙涵等[17]運用CVM對建筑垃圾的非市場價值進行了評價，采用logit模型以支付意愿(WTP)尺度來衡量環境物品價值。目前研究案例的數量十分有限，且對雙邊界二分式數據的處理采用的是Tobit模型或二項Logit模型，采用多項Logit模型的研究尚不多見。而將多項Logit模型應用到雙邊界二分式CVM中，構建投標結果的四分類變量，可以直觀地展現投標值的支付意愿分布情況，降低調查數據的處理難度。為此，本文通過調查環境受損區域的公眾利益訴求，采用雙邊界二分式CVM對垃圾焚燒處理的環境補償價值進行了評估研究，并通過構建基于雙邊界二分式CVM的多項Logit模型，對居民支付意愿的影響因素進行了回歸分析。

1 垃圾焚燒處理環境補償價值評估模型的構建

1.1 支付意愿引導技術選擇

條件價值評估法(CVM)是基于效用最大化原理，直接針對利益相關者進行調查，通過問卷的形式詢問受訪者對于改善(或破壞)環境的支付/受償意愿(WTP/WTA)，以此來評估環境改善效益(或環境破壞損失)的經濟價值[18]。CVM問卷的發展，經歷了開放式—支付卡式—二分式的發展過程，二分式是目前CVM中較先進的支付意愿引導技術，應用較多的有單邊界二分式和雙邊界二分式。單邊界二分式是針對環境的變化，詢問受訪者是否同意支付一定數額貨幣，這種技術能夠直接估計受訪者的最大WTP；雙邊界二分式是單邊界的改進形式，能夠有效模擬市場交易博弈行為，一定程度上消除假象性偏差和策略性偏差對評估結果的影響，大大縮小支付意愿WTP的置信區間范圍，增加估計的精確性[19-20]。因此本文采用雙邊界二分式問卷進行CVM調查。

1.2 基于多項Logit評估模型的構建

雙邊界二分式CVM是在給定初始投標值T的基礎上，詢問受訪者是否愿意為環境物品的變化支付T元，若受訪者回答愿意，則繼續詢問是否愿意支付較高投標值TU元(TU≥T)，若受訪者回答不愿意，則詢問是否愿意支付較低投標值TL元(TL≤T)。對于TU投標值的詢問，如果受訪者回答愿意，則追問其最大支付意愿，若受訪者回答不愿意，則表明其真實支付意愿T≤WTP≤TU；同理，可得TL投標值的詢問結果，并得到支付意愿。雙邊界二分式引導問題，根據受訪者的回答情況，可以分為4種可能結果：愿意/愿意(記為YY)，愿意/不愿意(記為YN)，不愿意/愿意(記為NY)和不愿意/不愿意(記為NN)，這4種回答情況分別對應PYY、PYN、PNY、PNN4種概率。

根據Hanemann[21]的研究，當WTP≥0時，受訪者支付意愿分布函數為logistic函數，如果以投標值T作為解釋變量，愿意支付T的概率為被解釋變量，可以得到雙邊界二分式WTP的數學期望公式如下：

(1)

E(WTP)=∑WiE(WTPi)

(2)

式中:Tmax為最大投標值;β0為常數項；βi為影響因子系數；xi為各個影響因素的均值;λ為投標值系數；Wi為不同支付情形的支付率。

對于有j=1,2,…,J類的無序多分類反應變量，通過線性變換,多項Logit模型可以寫為

(3)

雙邊界二分式調查數據共有4個反應變量，分別為y=1(YY)、y=2(YN)、y=3(NY)、y=4(NN)，4個變量為無序多分類變量，僅僅表示選擇情形的差別，沒有好壞之分。因此，雙邊界二分式調查數據符合多項Logit模型數據分布。下面以“不愿意/不愿意(NN)”為參照類別，建立多項Logit模型方程：

(4)

(5)

(6)

式中:p1、p2、p3、p4為4種選擇情況的概率，范圍屬于(0,1);β1、β2、β3為常數項;βjn為回歸方程系數。

基于多項Logit模型參數，采用WTP的數學期望公式計算受訪者平均支付意愿，并以此作為補償標準，再結合受訪者的支付意愿比率和研究區域人口數量，可以得到垃圾焚燒處理環境補償的總經濟價值[22]。其計算公式為

V=A·B·S

(7)

式中：A為受訪者年平均支付意愿[元/(人·年)];B為研究區域人口數量(人)；S為支付意愿比率(%)。

2 模型應用實例

本文以漢口北垃圾焚燒發電廠為研究對象，采用雙邊界二分式問卷進行調查，測算盤龍城居民的支付意愿值。漢口北垃圾焚燒發電廠位于武漢市黃陂區盤龍城開發區劉店村，由浙江錦江集團公司按照建設-擁有-經營(Building-Owning-Operation，BOO)模式投資建設，占地86畝，設計日處理生活垃圾為2 000 t，采用循環流化床工藝，發電總裝機容量為50 MW，總投資為5.3億元。該廠于2005年開始選址，2009年1月開工建設，2010年12月建成并投入試運行，目前已穩定運行。

2.1 問卷設計與調查

調查問卷共分為三個部分：第一部分是居民認知情況和環保態度調查，包括對漢口北垃圾焚燒發電廠的了解程度，對垃圾處理設施的態度，對垃圾焚燒發電廠的環境保護評價等；第二部分是居民社會經濟屬性調查，主要是搜集受訪者收入、年齡、教育水平等信息；第三部分是調查問卷的核心部分，即居民支付意愿的雙邊界二分式引導，包括詢問拒絕支付的原因和支付方式等。根據研究經驗[23]，將調查問卷設置了5、10、20、40、80、100六個初始投標值(T)。本調查問卷的核心估值問題如下：

1.假設未來10年內，相關部門將出臺一系列針對垃圾焚燒廠周圍的環境改善和居民補償措施，需要每月從每戶家庭總收入中拿出T元以支持該政策，您是否同意？

□同意(請回答第1.1題) □不同意(請回答第1.2題)

1.1 每月從您的家庭收入中拿出TU元，您是否同意？

如果您同意，請問您最多愿意支付多少元？________元。

1.2 每月從您的家庭收入中拿出TL元，您是否同意？

如果您不同意，請問您最多愿意支付多少元？________元。

根據Scheaffer公式[24]，以盤龍城居民數量為抽樣總體，考慮5%的抽樣誤差，得出樣本數量為400份，考慮無效問卷和零支付意愿的影響，預計發出問卷450份。本次調研采用面訪式調查的方式，調研時間為2018年11月20號到12月1號，調研地點為漢口北垃圾焚燒發電廠周邊小區，共發出問卷452份，回收問卷452份，其中無效問卷16份，問卷有效率為96.5%。篩選后得到的有效問卷436分，其中零支付意愿53份，正支付率為87.8%。

2.2 樣本數據統計與分析

2.2.1 受訪者支付意愿響應統計

本文運用SPSS 22.0軟件對問卷調查數據進行統計與分析，得到雙邊界二分式支付意愿響應統計結果，見表1。

表1 雙邊界二分式支付意愿響應統計結果Table 1 Statistical results of double boundary dichotomy willingness response

由表1可知，當初始投標值T為最低值5元時，受訪者回答“愿意-愿意(YY)”的比例有88.2%，回答“不愿意-不愿意(NN)”的比例為5.9%，實質上為零支付意愿的有4人;當初始投標值T為最高值100元時，受訪者回答“愿意-愿意(YY)”的比例為2.8%，回答“不愿意-不愿意(NN)”的比例為74.6%。根據研究經驗，支付意愿的響應最好能覆蓋所有的投標值，即最低初始投標值回答“愿意-愿意(YY)”占90%，最高投標初始值回答“不愿意-不愿意(NN)”占90%[25]。表1中支付意愿響應統計結果與研究經驗基本吻合，說明該問卷投標值的設置較為合理。

2.2.2 受訪者基本信息統計

受訪者的社會經濟特征及其描述性統計結果，見表2。

2.2.3 解釋變量篩選

根據多項Logit模型的推導過程，投標值T已經作為解釋變量考慮進去。此外，目前對于WTP空間異質性的研究還較少，考慮到受訪者的鄰避態度與距離垃圾處理廠的距離存在顯著關聯，故將距離垃圾處理廠的距離(distance)直接納入可供解釋變量進行分析。本次調查問卷設置了21個問題，包含13個可能的解釋變量，即問卷第一部分認知情況[了解途徑(way)、是否參觀(visit)]、環保態度(attitude)和環保評價(estimate)，問卷第二部分社會經濟屬性(性別、年齡、教育水平、戶籍、居住時間、住房類型、職業、月收入和垃圾分類習慣)。

表2 受訪者社會經濟特征及其描述性統計結果Table 2 Respondents' socioeconomic characteristics and their descriptive statistics results

在分析各個屬性變量對支付意愿的影響程度之前，先對上述13個變量與支付意愿進行相關性檢驗，分析各個變量是否顯著影響支付意愿的選擇。通過剔除對支付意愿沒有顯著影響的因素達到篩選變量的目的，以降低數據的處理難度[26]，在此選擇列聯分析的卡方檢驗找出與支付意愿顯著相關的因素。各個變量與支付意愿的卡方檢驗結果，見表3。

表3 各屬性變量與支付意愿的卡方檢驗結果Table 3 Chi-square test of attribute variables and willingness to pay

由表3可知，在5%的顯著性水平下，性別、年齡、戶籍、居住時間、住房類型和職業對支付意愿的選擇情況沒有顯著的影響，不能拒絕零假設，從解釋變量中剔除；了解途徑、是否參觀、環保態度、環保評價、教育水平、月收入和垃圾分類習慣與支付意愿存在相關關系，垃圾分類習慣和環保評價的影響更為顯著，進入模型進行深入分析。

2.3 多項Logit模型回歸分析

本文運用STATA 14.1對問卷調查結果進行多項Logit模型回歸分析，模型以“不愿意/不愿意(y=4)”為參照方案，模型參數的估計結果見表4，得到的多項Logit模型如下：

(8)

(9)

(10)

參考Pindyck等[27]關于多項Logit模型的檢驗方法，對上述建立的多項Logit模型進行似然比檢驗(LR)和Wald檢驗，LR和Wald檢驗的卡方統計值分別為536.75和144.81，均大于5%顯著性水平的臨界值，在0.05顯著性水平下拒絕零假設，表明模型變量的選取是有效的。同時，McFadden’sR2=0.56，表明模型可以估計大部分的觀測數據，整體擬合度較好。

表4 多項Logit模型參數的估計結果Table 4 Estimation results of multiple Logit model parameter

注：Coef為各解釋變量系數；Std.Err.為標準誤差；z為logit回歸統計量；OR值為優勢比；p>|z|為不拒統原假設的概率。

由表4可知，模型一中，投標值、家庭月收入和垃圾分類習慣3個變量在5%的水平顯著，距垃圾處理廠距離、是否參觀和環保態度3個變量在10%的水平顯著；模型二中，投標值和家庭月收入在5%的水平顯著，垃圾分類習慣在10%的水平顯著；模型三中，投標值在5%的水平顯著，家庭月收入在10%的水平顯著。

本文以選擇y=4(不愿意/不愿意)為參照項，通過模型參數研究了不同解釋變量對各反應變量與參照類別的優勢比(OR值)(見表4)的影響，具體分析如下：

(1) 投標值對受訪者支付意愿的影響。在模型一、二、三中，投標值T系數為負，OR值分別為0.71、0.76和0.83，表明其他條件相同時，投標值每增加1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”、“愿意-不愿意”、“不愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比分別減少0.71、0.76和0.83倍。可見，投標值的變化對受訪者的支付意愿有顯著的影響，隨著投標值的提高，受訪者更加傾向于選擇“不愿意-不愿意”，這與預期相符合。

(2) 距離垃圾處理廠的距離對受訪者支付意愿的影響。在模型一中，距離垃圾處理廠的距離系數為負，OR值為0.21，在10%顯著水平上對受訪者的支付意愿有顯著的影響，當距離垃圾處理廠的距離增加1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比減少21%，這驗證了垃圾焚燒發電廠鄰避效應的存在，越接近垃圾處理廠居民的支付意愿更強；在模型二和模型三中，距離垃圾處理廠距離的變化對受訪者支付意愿的選擇在統計學上不顯著，出現這種情況的原因可能是在隨機抽樣過程中，樣本選擇距離間隔(最大間隔為2 km)過小，居民支付意愿選擇未能表現出很好的差異性。

(3) 是否參觀垃圾處理廠對受訪者支付意愿的影響。在3個模型中，是否參觀垃圾處理廠系數均為負，相對于選擇“不愿意-不愿意”而言，受訪者支付意愿隨著對垃圾處理廠了解的深入而增加；在模型一中，是否參觀垃圾處理廠對受訪者的支付意愿有顯著的影響，OR值為0.42，在其他條件不變的情況下，是否參觀垃圾處理廠從路過附近到參觀過每變化1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比增加0.42倍，即參觀過垃圾處理廠的人選擇“愿意-愿意”的可能性更大。這是因為參觀過垃圾處理廠，意味著對垃圾焚燒處理的運營流程和環境影響了解更深入，對環境保護認識更深刻，更能支持環境補償的實施，因而擁有更高的支付意愿。

(4) 環保態度對受訪者支付意愿的影響。居民的環保態度是以是否支持垃圾處理設施的建設來衡量，從支持建設到支持，但不要建在此地，再到建在哪里都不支持，最后到無所謂。在模型一中，環保態度系數為負，環保態度的變化在10%顯著性水平上對受訪者支付意愿有顯著差異，OR值為0.28，環保態度從無所謂到支持每變化1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比增加0.28倍，即環保態度更好的受訪者選擇“愿意-愿意”的可能性會更大，說明環保態度越好的居民支付意愿會越高；在模型二、模型三中，環保態度對受訪者支付意愿的選擇影響不大，原因可能是大多數居民出于鄰避態度，大概率上選擇“支持，但不要建在此地”，未能從客觀上表達自己的環保態度，造成對支付意愿的影響不顯著。

(5) 家庭月收入對受訪者支付意愿的影響。家庭月收入對受訪者支付意愿的影響在三個模型中都很顯著，系數都偏大且都為正，OR值分別為7.82、4.72和2.77，表明家庭月收入每提高1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”、“愿意-不愿意”、“不愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比，分別增加7.82、4.72和2.77倍，表明家庭月收入高的居民擁有更高的支付意愿，即收入越高越愿意接受投標值。

(6) 垃圾分類習慣對受訪者支付意愿的影響。將居民的垃圾分類習慣分為經常、偶爾、從不三類，從高到低依次賦值1、2、3，得到3個模型中垃圾分類習慣系數同為負。在模型一中，垃圾分類習慣系數絕對值在所有解釋變量中最大，表明垃圾分類習慣對受訪者支付意愿的影響也十分顯著；在3個模型中，OR值分別為0.03、0.16、0.48，表明垃圾分類習慣從經常到從不每變化1個單位，受訪者選擇“愿意-愿意”、“愿意-不愿意”“不愿意-愿意”的概率與選擇“不愿意-不愿意”的概率相比,分別減少3%、16%、48%,由此說明垃圾分類習慣是受訪者支付意愿的顯著影響因素，擁有好的分類習慣的居民往往擁有更高的支付意愿。

2.4 環境補償總經濟價值的計算

2.4.1 居民支付意愿平均值估計

根據雙邊界二分式WTP的數學期望公式，將表4中模型參數估計結果代入公式(1)和(2)，運用Excel 2010進行計算可得：

E(WTP)=∑WiE(WTPi)

=62.96×45.40%+79.01×24%+86.69×19.60%

=64.54 元/(人·月)

按年換算，可得到居民年人均支付意愿為774.48元。

2.4.2 環境補償總經濟價值測算

本案例研究對象所處區域為武漢市盤龍城經濟開發區，根據黃陂區國民經濟發展與社會統計公報，盤龍城開發區當年常住人口為30萬人。通過對盤龍城開發區的居民進行CVM問卷調查，回收有效問卷436份，其中居民有支付意愿的有效問卷383份，支付率為87.8%。

根據公式(7)，得到漢口北垃圾焚燒發電廠環境補償的總經濟價值為

V=774.48×300 000×87.8%

=2.04×108元/年=2.04億元/年。

2.5 評估結果的有效性和可靠性檢驗

由于CVM具有假想市場的特征，需要對數據進行有效性和可靠性檢驗。CVM的有效性是指測量出的理論值與現實情況的符合程度；CVM的可靠性是指數據的“一致性”和“再現性”。

2.5.1 有效性檢驗

有效性檢驗，是利用CVM假想市場得到的受訪者支付意愿與實際選擇情況進行對照，檢驗模型預測結果的有效程度。將383份有支付意愿的有效問卷數據根據回歸模型得到的預測結果與實際選擇情況進行了對比(見表5)，結果表明：模型預測結果的準確率達到85.4%，表明該CVM模型在很大程度上能反映實際情況，預測結果有效。

表5 居民支付意愿的模型預測結果與實際選擇情況的對比Table 5 Comparison of the model forecast results with the actual selection of the payment willingness of residents

注：表中數據除百分比的單位為%外，其余單位為人。

2.5.2 可靠性檢驗

可靠性檢驗一般有三種方法：一是試驗-復試檢驗法，即運用相同的調查手段對同樣的受訪者在不同時間進行調查，檢驗兩次回答的一致性；二是在相同條件下運用相同的方法對兩個不同的樣本組進行調查，比較兩組結果的相近性；三是將研究結果與以前相關案例進行比較，檢驗結論可靠性[28]。本文選擇第三種可靠性檢驗方法，即將本研究的實際補償標準與類似案例的補償方案進行比較，見表6。

由表6可知，雖然各區域在社會經濟發展水平、居民素質、垃圾處理場周邊環境狀況存在一定差異，但所評估數值在數量級上具有相近性和一致性，說明在以上假想市場情景和偏差規避條件下，基于雙邊界二分式CVM的環境補償標準測算結果具有可靠性[22]。

表6 本研究與相關研究WTP對比Table 6 Comparison of WTP between this study and related researches

3 結論與建議

對垃圾焚燒處理的環境補償價值進行評估研究，可以拓展國內環境補償研究領域，豐富環境補償的理論體系；同時，通過科學評估基于公眾利益訴求的垃圾處理環境補償價值，不僅可以為我國現行的環境補償提供決策參考，緩解垃圾處理設施“選址難”的問題，促進垃圾焚燒行業的發展，也有利于改善垃圾焚燒廠周邊居民與企業、政府的關系，減輕政府維穩壓力，讓垃圾處理設施所在地區能平等地享受城市發展帶來的福利。

本文構建了基于雙邊界二分式CVM的多項Logit模型，以漢口北垃圾焚燒發電廠為研究對象，對垃圾焚燒處理的環境補償價值進行了評估，結果表明：計算得到受訪者的月人均支付意愿為64.54元，年人均支付意愿為774.48元，環境補償的總經濟價值V為2.04億元/年；模型的擬合度較好，評估結果通過了有效性和可靠性檢驗，說明雙邊界二分式CVM可以用來評估垃圾焚燒處理的環境補償價值，評估結果充分考慮了公眾的利益訴求，可作為建立和完善城市生活垃圾焚燒處理環境補償機制的重要基礎依據。

此外，通過實地走訪調研發現，雖然近年來垃圾焚燒處理技術已經有了很大改進，但是垃圾焚燒廠在運營過程中還是給周邊居民帶來了較大的負面影響，需要更加重視垃圾焚燒廠周邊的環境保護和改善，重視公眾的利益訴求和環境補償。距離垃圾焚燒廠越近，關于垃圾焚燒的矛盾就越激烈，通過對53份居民零支付意愿的分析，有28%居民拒絕補償，要求焚燒廠遷址，這就需要政府在垃圾處理和居民生活質量保障、矛盾化解上做好協調工作，力求在垃圾焚燒發電廠運行的同時提升周邊居民的生活福利。可參考2.04億元/年的環境補償總經濟價值以及774.48元/人的年補償標準，對盤龍城垃圾焚燒處理進行環保投入，對漢口北垃圾焚燒發電廠附近居民進行合理補償，對周邊環境進行改善與治理，修建惠民公共設施，并改善居民與垃圾處理企業、政府的關系，解決垃圾處理設施選址難的問題，推動我國垃圾處理行業的發展。同時，政府應加強對垃圾焚燒發電的環保宣傳教育，使居民形成更好的環保意識和垃圾分類習慣；垃圾處理企業也需要更加開放透明，與周邊居民利益共享，化解城市生活垃圾焚燒處理的鄰避危機。