基于CVM的惰性建筑垃圾填埋费支付意愿的测定——承包商视角

杨 娜，龚志起

（青海大学土木工程学院，青海西宁 810016）

近年来，由新建、拆除或重建等建筑活动所产生的建筑垃圾大幅增多，所带来的环境问题日益凸显，如何缓解由此引发的环境问题引起了国内外学者的广泛关注［1-3］。香港环保署将建筑垃圾按成分划分为惰性建筑垃圾和非惰性建筑垃圾两大类，其中，惰性建筑垃圾一般包括废弃混凝土、砌筑材料、混合料等，占建筑垃圾总量的80%以上［4-5］。据统计，2011年，国内惰性建筑垃圾的堆放总量已达7亿t，并以每年不低于10%的速度增长［6］。当前，惰性建筑垃圾的处理处置方式多以填埋或露天堆放等方式为主，资源化利用率不足5%，导致土地占用、资源浪费和生态环境被破坏等诸多问题［7-8］。有研究表明［9］90%以上的惰性建筑垃圾可以被资源化利用。在建筑垃圾管理过程中，填埋收费标准直接影响惰性建筑垃圾资源化利用的程度。然而，国内各地政府在制定建筑垃圾收费标准时，多以经验确定，缺乏科学考证，导致目前的执法并未起到改善建筑垃圾的资源化利用的效果［10］。建筑垃圾资源化管理收费标准可以采用系统动力学（System Dynamic，SD）［10］、生命周期评价（Life Cycle Assessment，LCA）［11］和条件价值评估（Contingent Valuation Method，CVM）［9，12-13］等方法确定。条件价值评估法（CVM）是通过问卷调查等方法研究受访者在虚拟市场中的经济行为，测算受访者的经济意愿，确定非市场物品或政策的经济价值［14］。我国现有惰性建筑垃圾资源化管理市场成熟度不足，不能较好的确定其经济价值，根据条件价值评估方法测算出承包商对建筑垃圾填埋费的支付意愿，可在一定程度上反映出惰性建筑垃圾的经济价值。

承包商在各类建筑活动中是最直接的参与者，不仅是选择建筑垃圾处理处置方式的重要决策方，也是建筑垃圾资源化利用的最终受益方。因此，从承包商的角度测算出其填埋支付意愿的大小，更具有可参考价值，为政府部门在制定建筑垃圾管理填埋阶段的经济性政策时提供理论依据。西宁市作为我国首批“无废城市”试点，填埋仍是现阶段惰性建筑垃圾管理的主导方式，且并未建立建筑垃圾管理的长效机制。本文以西宁市为例进行实地调研和问卷调查，根据条件价值评估法研究影响西宁市建筑垃圾资源化管理中建筑工程承包商的填埋支付意愿主要因素，并测算出建筑工程承包商的支付意愿，可作为西宁市政府在制定填埋收费标准时的参考依据。期望通过经济性政策的手段对惰性建筑垃圾进行管理，以更好的服务于“无废城市”的建设。

1 研究方法

1.1 条件价值评估法（CVM）

CVM引导支付意愿（Willing to Pay，WTP）是生态环境经济价值评估的有效工具，其引导方式主要有支付卡格式、投标博弈方式、开放式和二分选择式4种［15］。由于我国大多数受访者没有使用货币形式表达环境物品偏好的经历，所以学者们在使用条件价值评估方法研究问题时多采用支付卡格式的问卷来获取受访者的支付意愿。采用开放式设计的问卷简单易用，但是会由于缺乏评价依据出现策略性偏误和抗议出价等问题；支付卡格式设计的问卷可以将支付意愿限定在某一范围内，使受访者更愿意回答，减少起始点偏误和拒绝答复率高等缺陷。因此，本文采用开放式问卷和支付卡式问卷相结合的方式收集数据。

1.2 问卷设计与调查

为了提高问卷的完整度和有效性，在正式组织调研前先以开放式问卷的形式对西宁市5家建筑工程承包商和4个政府部门的相关人员进行前测访谈和试调查等准备工作，对访谈结果和收取到的数据进行简单分析后，进一步完善问卷中的相关问题，如降低了支付意愿的投标值、减少了需要经过计算才能作答的复杂问题等，同时使用支付卡格式设计了建筑工程承包商在建筑垃圾处理处置中填埋费的支付意愿，整理完善后形成了“关于西宁市建筑垃圾填埋费支付意愿的调查问卷”。问卷内容主要包括调查者的学历、年龄、所在公司性质和资质等社会经济特征；建筑垃圾相关的专业问题，主要是调查受访者对建筑垃圾处理处置状况的满意度，政府政策对承包商处理处置建筑垃圾决策的影响，承包商的填埋支付意愿等。

本次问卷调查的对象主要是青海省西宁市城东区、城西区、城中区和城北区的建筑工程承包商，调查方式使用网络问卷的形式，辅以电子邮件和现场分享两种方式收集数据。本次调查共发放问卷120份，经过为期1个月的时间，共回收107份问卷，剔除前后矛盾和无意义问卷后获得有效问卷89份，占比为83.2%。根据经济学家Arrow等［16］的研究发现，最低的问卷有效率为70%，更为科学合理的有效率为75%。因此，本文的问卷有效率为83.2%是较为科学有效的。

2 数据统计结果与分析

信度分析中的信度指标多以相关系数表示，如用Cronbach’s alpha系数来测算问卷的信度，且认为该Cronbach’s alpha系数最好大于0.7。运用SPSS24软件计算本调查问卷的Cronbach’s alph系数为0.762＞0.7，说明本次调查达到信度检验。本次调查变量的KMO统计量为0.789＞0.7，巴特利特球形度检验值为0.000＜0.1，表明本次调查达到了效度检验，可以对变量进行因子分析。

2.1 受访者信息描述性统计

对受访者的社会经济特征变量进行分析，得到的分析结果如表1所示。

表1 变量定义及其描述统计Tab.1 Variable definition and summary statistics

由表1可知，受访者的受教育水平主要是本科及以上学历，年龄分布在25岁至40岁之间，其中41.6%的受访者来自国有企业，受访者的岗位多为项目技术负责，还有部分项目经理，有超过60%的受访者工龄大于5年。整体来看本次受访者分布较为合理，具有一定的代表性。

2.2 支付意愿（WTP）影响因素分析

2.2.1 相关性分析

相关性分析是用来测量变量与变量之间相关程度的方法，通常用皮尔逊相关系数r表示，取值范围为-1～1。若r＞0则表示正相关，r＜0为负相关，r=0则不相关。r的绝对值大于0.7则表示强相关，在0.4～0.7为中相关，在0.1～0.4为弱相关［17］。根据收集到的数据，对受访者的学历、年龄、工龄、岗位及单位性质和资质6个影响因素进行皮尔逊相关系数检验如表2所示。

表2 社会经济属性对支付意愿影响的相关性Tab.2 The correlation between social and economic attributes and willingness to pay

由表2可知，受访者的学历、岗位及单位性质和资质4个因素对承包商支付意愿最大值有显著影响。而年龄和工龄两个影响因素的皮尔逊相关系数分别为0.298和0.122，均小于0.4，说明年龄和工龄两个变量与支付意愿最大值之间为弱相关，影响程度并不大。

2.2.2 回归分析

在上述相关性分析的基础上，对承包商支付意愿的影响因素进行多元线性回归分析，结果如表3～表5。

表3 模型拟合优度表Tab.3 Model goodness of fit table

表5 回归方程系数Tab.5 Coefficient of regression equation

由表3可看出，调整后R2值为0.701，说明样本回归效果较好；由表4可知，Sig值为0.000＜0.05，表明该模型在整体上是非常显著的。根据表5回归方程系数可得到承包商支付意愿最大值的影响因素多元线性回归方程为:

Y=-47.625+13.552X1+5.618X2+2.427X3+10.502X4

从上述方程可看出受访者的学历、岗位和单位性质、企业资质4个变量对承包商支付意愿最大值的影响较为显著，且系数均为正。

3 支付意愿（WTP）的分布与测算

3.1 受访者支付意愿（WTP）分布

从经济学角度来看，每个理性人都会做出自身利益最大化的决策，通过问卷调查的前测访谈发现没有任何承包商愿意支付超过100元/t的建筑垃圾填埋费用，有少部分受访者不愿意支付该项费用，这不利于建筑垃圾资源化管理。对收集到的数据分析，得到支付意愿（WTP）的频数和频率分布如表6所示。

表6 支付意愿（WTP）的频数和频率分布表Tab.6 Frequency distribution of WTP

由表6可看出，本次调查过程中有36.0%的受访者不愿意支付该项费用，即这部分受访者的支付意愿为0，从经济学角度来分析，零支付意愿也是符合目前的经济学相关理论［18］。这部分受访者认为环境保护应该由政府从税收收入中进行补偿；也存在为了控制成本而搭便车的现象，他们认为总会有人支付，不需要自己另行支付该项费用而增大公司成本；也有一部分受访者对现有建筑垃圾处理处置状况的满意度较高，他们认为建筑垃圾所带来的环境问题并还没有影响到自己的生活质量，所以并不愿意支付该项费用。此外，有64.0%的受访者愿意支付建筑垃圾入场填埋费用，主要集中在10元/t和20元/t，占比为 40.3% 。

3.2 支付意愿（WTP）的测算

3.2.1 支付意愿（WTP）的非参数估计

非参数估计是在不考虑原总体分布或者不作关于参数假定的前提下，直接用已知类别的学习样本的先验知识直接进行统计检验和判断分析的一系列方法的总称。如果不考虑受访者基本的社会经济属性等相关变量的影响，WTP期望值可以通过计算支付意愿的投标值与其投标概率的乘积之和得出。此种计算方式操作简单，在实践中的适用性较强，其模型为:

式中:Vi表示受访者所选择的第i个投标值；pi表示受访者选择第i个投标值的概率。

根据表6中的数据可求出本次受访者的非参数估计WTP的期望值为38.95元/t。

3.2.2 支付意愿（WTP）的参数估计

非参数估计操作简单、适用性强，但是没有考虑受访者的个人特征等因素的影响，会产生较大测算误差。为了降低偏差，根据上文已分析出的受访者学历、岗位、单位性质、企业资质四个影响因素作为自变量进行极大似然估计的参数测算［19］。假定支付意愿值与受访者的个人特征等相关属性值之间存在着正态分布的函数关系，则其累积密度函数为标准的正态累积密度函数，那么支付意愿的期望值可以直接运用如下的公式进行计算:

式中:a为待估系数；X为被调查者的个人特征，μ为服从［0，δ2］正态分布的随机变量。

根据公式（2），采用EVIEWS10.0统计软件对数据进行处理可得如表7所示的结果，并计算出WTP的期望值为:E（WTP）=exp（C+a1¯X1+a2¯X2+a3¯X3+a4¯X4+δ2/2）=31.05元/t。式中:a1、a2、a3、a4分别为表7中的系数，¯X1、¯X2、¯X3、¯X4取值参考表1中平均值。

表7 WTP与相关变量的回归结果Tab.7 The regression result of WTP and related variable

在考虑了学历、单位性质等相关影响因素的前提下，测算出西宁市建筑垃圾填埋费承包商的支付意愿为31.05元/t，这在一定程度上反映了西宁市惰性建筑垃圾的经济价值。

4 讨论与结论

根据相关性分析和多元线性回归分析可以发现，国有企业和企业资质较高的承包商的更愿意支付建筑垃圾填埋费，以补偿建筑垃圾所带来的环境影响，减少非法倾倒建筑垃圾等行为所带来的环境问题，这一研究结果与Begum和Basili等［13，20］研究结论相符。受访者的学历越高和所处岗位越高的建筑工程承包商更愿意支付建筑垃圾填埋费，主要原因是受教育程度越高其环境保护意识更强，并对可持续发展理念的认识更深刻；而职位越高的受访者其社会责任感更高，对环境保护的态度也更加明确。

根据支付意愿的测算结果可知西宁市承包商愿意承担的平均最大填埋费为31.05元/t。调研发现，西宁市建筑垃圾现有填埋运费为70～80元/车，每车运输建筑垃圾16～20 m3，假设建筑垃圾的密度为1.5t/m3，则西宁市现行的建筑垃圾填埋费约为3元/t［10］。很显然，西宁市现行收费水平过低，既不能补偿由建筑垃圾带来的环境影响，也不能有效提高建筑垃圾资源化利用率。使本应该由污染者承担的环境成本转嫁到社会承担，减弱了污染者对建筑垃圾的资源化利用的动机，降低了建筑垃圾的经济效益和环境效益。

根据研究结果可得到以下几点结论:（1）64.0%的受访者愿意支付建筑垃圾填埋费，且企业性质、企业资质及受访者的学历和岗位等因素对支付意愿大小的影响较为显著且为正。相关企业应加大建筑垃圾资源化管理相关知识的培训，提高员工的环保意识；（2）西宁市现有的建筑垃圾处理处置方式仍以填埋或露天堆放为主。政府可考虑通过加强经济性政策的方式监管污染者对建筑垃圾的处理处置方式，建立长效的建筑垃圾管理机制；（3）根据支付意愿测算可知受访者最大支付意愿的期望值为31.05元/t，西宁市政府可参考本文测算结果制定相关经济性政策，用以补偿由填埋建筑垃圾所带来的环境影响，刺激污染者提高建筑垃圾资源化利用率。此外，由于建筑垃圾资源化管理的复杂性和系统性，本文仅从承包商的角度进行研究还存在一定的局限性，之后可考虑从更系统的角度做进一步的研究。