基于支付卡梯级式CVM的建...物资源化利用非市场价值评估_李双双.pdf

第 37 卷第 4 期干旱区资源与环境Vol 37No 42023 年 4 月Journal of Arid Land esources and EnvironmentApr 2023文章编号:1003 7578(2023)04 099 10doi:1013448/j cnki jalre2023092基于支付卡梯级式 CVM 的建筑废弃物资源化利用非市场价值评估*李双双，易欣，陈景川，徐欢(中南林业科技大土木工程学院，长沙 410004)提要:研究运用支付卡梯级式条件价值评估法(CVM)对建筑废弃物资源利用的非市场价值进行了评估，对提高建筑废弃物资源化利用率具有重要意义。以长沙市为例，通过 1127 份城市居民和 116 份承包商调研样本数据进行了评估，结果表明:1)从对建筑废弃物资源化利用支付意愿的影响来看，性别、年龄和加快产业发展等是影响城市居民的主要因素;文明施工费占比、项目分布区域和建筑废弃物处理方式等是影响承包商的主要因素。2)城市居民的支付意愿存在一定程度的不确定性，而承包商的支付意愿也与建筑废弃物的分类有关。3)城市居民每户每年的支付意愿期望值为 1125 55 元，而承包商对渣土、拆除和工程、装修废弃物的支付意愿期望值分别为 13 26 元/吨、8 84 元/吨、94 20 元/吨，建筑废弃物资源化利用非市场价值总额 1244 26亿元。关键词:建筑废弃物资源化利用;非市场价值;条件价值评估法;支付卡梯级式;不确定性程度中图分类号:X7文献标识码:A2021 年我国建筑废弃物年产生量超过20 亿吨，约占城市固体废弃物总量40%，但30%的资源化利用率不仅与发达国家 85%的资源化利用率存在较大差距，也低于城市生活废弃物等其他领域1。因此，建筑废弃物资源化利用不仅对“无废城市”建设目标提供了重要支撑，也是提高资源利用效率、积极应对气候变化、推动经济社会绿色转型的重要抓手2。然而由于市场价值偏低，专门从事建筑废弃物资源化利用的企业经济效益普遍并不理想，必须借助政府高额补贴才能维持生存。政府被迫成为实际“付费者”，而作为建筑废弃物“创造者”的承包商和实际受益者的城市居民则搭起了便车3。长此以往，不仅建筑废弃物源头减量难有实质性的改变，而且不利于建筑废弃物资源化利用企业改进技术、提高效率，缺乏推动建筑废弃物资源化利用的实现机制。实际上，建筑废弃物资源化利用不能完全依靠市场机制，通过生态环境的正外部性效用，它还具有显著的非市场价值4。由于非市场价值难以通过市场交易直接衡量，因此如何有效评估建筑废弃物资源化利用非市场价值成为了紧迫的现实问题。条件价值评估法(Contingent Value Method，CVM)因广泛的适用性和较强的可操作性，已成为公共物品非市场价值领域最广泛的评估技术。它主要通过构建假想市场，借助不同诱导方式获取受访者为改善资源环境所接受的支付意愿(Willingness to Pay，WTP)，以此衡量该公共物品的非市场价值5。近年来，越来越多学者将 CVM 运用于废弃物资源化利用的非市场价值评估领域，何可等6 运用开放式 CVM 测算了农业废弃物污染防控工作的非市场价值。王建华等7 结合支付卡式 CVM 与 Heckman 两阶段选择模型研究了养殖户对畜禽废弃物资源化处理的补偿意愿。朱凯宁等8 运用双边界二分式 CVM 研究了农户对生活废弃物治理的支付意愿及影响因素。显然，以上研究多集中在农业、养殖业和生活等领域废弃物处理的非市场价值评估，但针对建筑废弃物的研究则相对较少。金建君等9 最早提出应用 CVM 研究澳门建筑废弃物管理减量化策略方案的总经济价值。唐妙涵等10 在此基础上运用单边界二分式 CVM 调查了城市*收稿日期:2022 11 1;修回日期:2023 1 9。基金项目:湖南省哲学社会科学基金项目(19YBA376);湖南省教育厅科学研究重点项目(21A0175);中南林业科技大学研究生科技创新项目(2022 CX 02084);国家级大学生创新训练项目(202110538017)资助。作者简介:李双双(1995 )，女，安徽亳州人，汉族，硕士生，研究方向为建筑废弃物资源化利用等。E mail:L1663945803163 com通讯作者:易欣(1978 )，男，江西宜春人，汉族，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为可持续建设管理等。E mail:ioriyixin163 com居民对建筑废弃物资源化利用非市场价值的认知及支付意愿，并基于此测算了其非市场价值。综上，国内外学者普遍认为 CVM 是评估建筑废弃物资源化利用非市场价值的有效方法，但仍存在一些不足:1)由于 CVM 估值时所构建的市场是假想的，而理解建筑废弃物资源化利用需要一定的专业知识，当受访者限于自身背景或市场信息时，可能难以准确表达其真实的支付意愿。既有成果对这一问题重视程度不够，由此可能造成评估结果的不准确。2)承包商作为建筑废弃物的“创造者”，建筑废弃物资源化利用一定与承包商关系密切，而上述成果却大多没有充分考虑这一特点，或者只是从定性角度对承包商支付意愿进行了调查分析11，缺乏定量研究。3)相较于其他领域的废弃物资源化利用，不同类型的建筑废弃物其实际价值和处置成本都存在很大不同，具有专业知识的承包商也必然深知此点，故在分析其支付意愿时应当充分考虑这种差异。因此，文中提出运用支付卡梯级式 CVM 对建筑废弃物资源化利用非市场价值进行评估，既考虑了城市居民支付意愿的不确定性，又充分表达了承包商对不同类型建筑废弃物支付意愿的差异性，提高了评估结果的有效性和准确性，能更好地推动建筑废弃物资源化利用的可持续发展。1研究方法与数据来源1 1理论分析非市场价值概念最早是 Krutilla 在研究人们获取自然景观效用过程中提出12，反映的是游离于市场机制之外的自然资源提供的具有公共物品属性物品或服务的价值。这类价值不具备市场交易的特征，在消费行为和市场价格不存在的前提下，可运用特殊的经济学方法将其以货币化的形式表现出来13。显然，建筑废弃物资源化利用具有公共物品属性，除了产生市场价值，同时能够带来土地等自然资源节约、空气质量提升、土壤水质改善14，还能提升城市形象、创造就业岗位、加快产业发展、提高房地产价值等环境与社会效益15，因此它也具有显著的非市场价值。城市居民既是建设活动的参与者，也是建筑废弃物资源化利用非市场价值的主要受益者应当对建筑废弃物的有效处理承担必要责任16，即城市居民应该对建筑废弃物资源化利用进行合理付费。除了城市居民之外，作为建筑废弃物主要产生者的承包商也是其资源化利用的受益者之一，同时依据污染者付费原则17，承包商也理应为此合理付费。污染者付费原则在环境保护政策制定等方面已得到了普遍应用18，目前在建筑废弃物管理领域虽还不多见，但也正在逐渐引起重视。Veliz 等19 基于此原则分析了智利的承包商对惰性、非惰性、混合等建筑废弃物处置的支付意愿。目前我国承包商对建筑废弃物产生行为的付费主要来自投标报价中安全文明施工费用，而出于逐利属性和市场竞争考量，其数额远不能覆盖建筑废弃物资源化利用的成本需要。显然，这种付费机制不仅没有真实反映建筑废弃物资源化利用的非市场价值，也背离了污染者付费原则。目前政府采取的是引入专业的第三方来进行建筑废弃物资源化利用，并由政府对不足部分进行补贴。因此，从这个意义上来说承包商也是建筑废弃物资源化利用非市场价值的隐含受益者，应该为此承担应有的付费责任。1 2研究方法根据 CVM 的特点，如何得到城市居民和承包商对建筑废弃物资源化利用的支付意愿是评估其非市场价值的最关键任务。因此依据非市场价值与支付意愿关系的经典公式10，文中定义建筑废弃物资源化利用非市场价值的评估公式如下:V=WTPu Nu Pu+WTPc Nc Pc(1)式中，V 表示建筑废弃物资源化利用的非市场价值;WTPu、WTPc分别为城市居民、承包商的平均支付意愿;Nu、Nc分别为城市居民数量、建筑废弃物年产生量;Pu、Pc分别为城市居民、承包商支付意愿的支付率;为还原率，=f+m，取 f为无风险收益率，取当年银行存款利率 1 75%，m为风险收益率的调整值，取当地经济发展水平及物价指数调整值 1 6%。1 2 1支付卡梯级式 CVM如前所述，经典 CVM 评估公共物品非市场价值的核心是确定受访者支付意愿。由于城市居民对建筑废弃物资源化利用缺乏专业认知，支付意愿依赖于城市居民的看法而不是真实的市场行为，存在着一系列不确定性因素，直接影响受访者对该物品的真实支付意愿20，而支付卡式 CVM 采用增设一道反映受访者对投标值不确定性程度的问题，降低了城市居民对建筑废弃物资源化利用的认知负担以及不确定性的影001干旱区资源与环境第 37 卷响，提高了调查结果的有效性和准确性21。近年来，一种要求受访者选择两个数值的支付卡梯级式 CVM得到了广泛使用，它不但具有支付卡式 CVM 的优点，而且避免了受访者猜测投标值的不利影响22。同时，由于支付卡梯级式 CVM 只是利用非参数估计法得出受访者支付意愿期望值，没有充分考虑年龄、受教育程度、家庭收入等主观因素23。廉欢等24 进一步将这些主观因素加入受访者的支付意愿期望值计算中，利用随机效用最大化原理将连续型数据离散化，利用参数估计法得出受访者支付意愿期望值，有效解决了这一问题。基于此，文中首先加入一道反映城市居民对建筑废弃物资源化利用支付意愿的不确定性程度问题，再利用支付卡梯级式 CVM 要求受访者选择多个投标值，建立了受访者对投标值的不确定性修正计算方法，然后将支付卡梯级式 CVM 获取的连续型数据离散化，利用参数估计法得出受访者支付意愿的期望值。显然，计算承包商对建筑废弃物资源化利用支付意愿期望值的准确性和城市居民一样重要。类似地，承包商支付意愿也必然受其主观因素影响，但不同于作为个体的城市居民，其主观因素大都来自企业属性或在建项目特点，主要包括企业性质、文明施工费占比、建筑废弃物处理方式等方面25。根据前述分析，由于不同建筑废弃物资源化利用的成本和市场价值存在显著差异，故除了主观因素，承包商的支付意愿还与建筑废弃物的分类有关。因此，依据工程项目的施工过程，文中将建筑废弃物分为渣土、拆除和工程废弃物、装修废弃物 3 类，相应地在调查问卷中也设计了 3 种不同的梯级投标值，以便更真实地反映承包商对不同分类建筑废弃物资源化利用的支付意愿。1 2 2支付卡梯级式 CVM 计算城市居民和承包商支付意愿如前所述，运用支付卡梯级式 CVM 计算城市居民和承包商支付意愿期望值步骤是相同的，具体如下。(1)对城市居民和承包商初始投标值的不确定性进行修正计算。假设城市居民和承包商愿意支付情况随着投标值递增而递减，根据城市居民和承包商初始投标值，以及他们对投标值不确定性程度问题的回答情况，进行不确定性修正，则城市居民修正后投标值 tui和承包商修正后投标值 tci分别如式(2)和(3)所示:tui=Tkui qkui+mj=k+1(Tjui Tkui)qjui/m(2)tci=Tkci qkci+mj=k+1(Tjci Tkci)qjci/m(3)式(2)和式(3)中，i 表示第 i 个被调查的城市居民或承包商;j 表示被调查的城市居民或承包商对问卷初始投标值的第 j 个;Tui和 tci分别表示第 i 个被调查的城市居民或承包商修正后投标值;Tjui和 Tjci分别表示第 i 个被调查的城市居民或承包商面对问卷中所选的第 j 个初始投标值(j=1，2，k，m，m 分别表示城市居民问卷中初始投标值的总数);Tkui和 Tkci分别表示第 i 个被调查的城市居民或承包商对初始投标值不确定性程度问题的选择概率等于 1 中的最大初始投标值;由此 Tk+1ui和 Tk+1ci，Tmui和 Tmci分别表示第 i个被调查的城市居民或承包商对初始投标值不确定性程度问题的选择概率不等于 1 中的初始投标值;qjui和 qjci分别表示第 i 个被调查的城市居民和承包商对第 j 个选择初始投标值的概率(令五种不确定性程度的相应概率分别为“不愿意=0”、“可能愿意=0 25”、“一般愿意=0 5”、“较强愿意=0 75”、“肯定愿意=1”);显然 qkui=1，qkci=1。(2)以城市居民和承包商修正后投标值为依据，采用二元离散化方法(令“愿意支付=1”，“不愿意支付=0”)重新处理他们对初始投标值的选择结果。则城市居民选择愿意支付投标值 Tju的概率 Pju可用公式(4)表示。同理，承包商选择愿意支付投标值 Tjc的概率 Pjc可用公式(5)表示:Pju=ni=1I(tui Tju)mj=1ni=1I(tui Tju)(4)Pjc=ni=1I(tci Tjc)mj=1ni=1I(tci Tjc)(5)式(4)和(5)中，I 为示性函数，表示若 tui Tju，tci Tjc则 I=1;反之，I=0。(3)采用最大似然函数估计城市居民和承包商回答“愿意支付”的可能性与“初始投标值”的函数关系。第 i 个被调查城市居民和承包商回答“愿意支付”的概率用 logit 函数表示如式(6)和(7):Pui(yes)=1 1 1+exp(u+unXun+uTju)(6)Pci(yes)=1 1 1+exp(c+cnXcn+cTjc)(7)101第 4 期李双双等基于支付卡梯级式 CVM 的建筑废弃物资源化利用非市场价值评估式(6)和(7)中，Xun和 Xcn为被调查城市居民和承包商的各影响因素的均值;u和 c，u和 c，un和cn分别为前述变量的估计参数，n 为被调查城市居民或承包商的影响因素个数。假设 yui和设 yci为第 i 个被调查城市居民或承包商的选择情况，其值因选择结果不同而异。若选择“愿意支付”，则 yui=1，yci=1;反之，yui=0，yci=0。因此城市居民或承包商选择“愿意支付”的概率与“初始投标值”的关系可以用最大似然函数如公式(8)和(9)表示:Lu=ni=1yuilnPui(yes)+(1 yui)ln 1 Pui(yes)(8)Lc=ni=1ycilnPci(yes)+(1 yci)ln 1 Pci(yes)(9)(4)根据单边界二分式计算方法26，分别得出城市居民的支付意愿期望值 E(WTPu)，承包商的支付意愿期望值 E(WTPc)，如公式(10)和(11)所示:E(WTPu)=ln 1+exp(u+unXun)u(10)E(WTPc)=ln 1+exp(c+cnXcn)c(11)1 3研究区域与数据来源湖南省省会长沙市位于该省东部，地处湘江下游长浏盆地西缘，总面积 11819km2，常住人口 1004 79万人，315 03 万户，平均每户为 2 62 人。根据长沙市生态环境局统计信息，2021 年全市建筑废弃物总量为 3461 万吨，其中渣土 505 26 万吨，拆除和工程废弃物 2071 55 万吨，装修废弃物 884 20 万吨。为了淡化受访者主观意愿的随机性，文中分别设计了城市居民和承包商两种问卷来调查支付意愿，两种问卷均由三部分组成。1)城市居民调查问卷:社会背景特征，包括职业属性、性别、年龄、家庭收入、受教育年限、居住时间等基本信息。城市居民对建筑废弃物资源化利用非市场价值认知、责任意识及行为态度。核心估值问题，调查每户城市居民对建筑废弃物资源化利用的支付意愿。2)承包商调查问卷:社会背景特征，包括工作部门、企业性质、安全文明施工费率、文明施工费占比(文明施工费与安全文明施工费之比)、项目分布区域、建筑废弃物处理方式。承包商对建筑废弃物非市场价值认知、责任意识与行为态度。核心估值问题，调查承包商对每种建筑废弃物资源化利用的支付意愿。为了尽可能调查受访者的真实支付意愿，文中加入了一道反映城市居民和承包商对建筑废弃物资源化利用支付意愿的不确定性程度问题，要求受访者对投标值及不确定性程度全部作答(分为“不愿意”、“可能愿意”、“一般愿意”、“较强愿意”、“肯定愿意”五个等级，反映城市居民和承包商选择每一个投标值的概率)。问卷投标值及不确定性程度问题设计(图 1 和图 2)。图 1城市居民问卷设计Figure 1 Design of questionnaire for urban residents图 2承包商问卷设计Figure 2 Design of questionnaire for contractors调查分为两阶段，各调查区域样本数量根据该区域人口比例确定。第一阶段为预调查，目的是通过小范围调查缩小初始问卷中投标值的设置范围，使受访者能更准确回答问题。2021 年 6 月，首先在小范围内对部分城市居民和承包商实施了预测试和先导调查，在此基础上修改了问卷内容，删除了不易理解的变201干旱区资源与环境第 37 卷量，使投标值更加准确。第二阶段为正式调查，分别对长沙市居民和城区内有在建项目的承包商进行问卷调查。1)对城市居民的问卷调查。2021 年 9 月至 2022 年 1 月，调查组选取了人流量较大的五一广场、德思勤、东塘等中心商圈作为调查区域，以随机面访形式对上述区域的城市居民开展了问卷调查，问卷共发放 1300 份，回收了 1127 份有效问卷，有效率为 86 69%。2)对长沙市在建工程项目承包商的问卷调查。2021 年 8 月至 2022 年 1 月，调查组采取到承包商在建工程项目部进行面对面访谈的方式，问卷共发放130 份，回收了 116 份有效问卷，有效率为 89 23%。2结果与分析2 1样本特征描述分析在城市居民回收问卷中，共有 143 人选择了不愿意支付，其中 117 人不愿意的原因是认为政府和承包商应该负责此项费用，另外 26 人则是因为觉得没有合理的收费标准，支付率为 87 31%。在承包商回收问卷中，共有 8 家选择了不愿意支付，其中 6 家是因为没有合理的收费标准并认为建筑废弃物资源化产品使用效果不佳，另外 2 家则表示政府应该完全承担此项费用，支付率为 93 10%。根据调查问卷得出城市居民和承包商的样本特征描述如图 3 所示。(a)城市居民(b)承包商图 3城市居民和承包商样本特征描述Figure 3 Characteristic description of sample urban residents and contractors由图 3 可知，文中被调查城市居民的男女比例相差不大，总体的教育程度较高，大学及以上的比例占85 58%，说明能够理解调查问卷的主要内容;家庭年收入在 10 万元以下的比例占 41 31%，10 15 万的人数占 28 85%;定居 1 年以上的占了 65 90%，这说明问卷主要面对的是长住城市居民，相比短期定居者他们更关心城市发展，也更重视建筑废弃物处理方式，因此他们选择的支付意愿具有较好的代表性。而在被调查承包商中，国有企业、私有企业与合资企业分别占 64 60%、32 74%和 2 66%，企业经营区域在主城区和远郊区的比例基本相当。受访者中来自总承包管理部占 24 78%、质量安全管理部占 56 64%、工程技术管理部占 12 39%，大多是建筑废弃物处理的直接参与者，调查结果具有一定代表性。在文明施工费用占比中，虽有 72 57%的承包商选择了 50%以上，但只有 30 97%的承包商选择了资源化处理方式。301第 4 期李双双等基于支付卡梯级式 CVM 的建筑废弃物资源化利用非市场价值评估这说明大多数承包商虽重视建筑废弃物处理的费用支出，但愿意花在资源化处理的却很少。总体而言，城市居民和承包商对于建筑废弃物资源化利用非市场价值的认知程度存在较大差异，具体分析(表 1)。表 1 城市居民和承包商对建筑废弃物资源化利用非市场价值认知的分析Table 1 Analysis on non market value perceptions of construction waste recycling for urban residents and contractors效益受访群体非常弱%较弱%一般%较强%非常强%提升城市形象城市居民557656331133112165承包商088265194746033097创造就业岗位城市居民5901049334426 232394承包商8851417238929 202389加快产业发展城市居民5251311324629 511967承包商115025 66238924781417提高自有(周边)城市居民262689327931152655房产价值承包商000708274336292920节约自然资源城市居民295689304930492918承包商000088150435414867提升空气质量城市居民295426239334753411承包商000265159325675575节约土地资源城市居民459721321329512656承包商885796177032743275改善土壤水质城市居民328459226232133738承包商0881771593265554872 2样本投标值结果的统计分析将调查样本数据整理后，分别得出城市居民和承包商支付意愿与投标值的关系(图 4)。显然，城市居民和承包商对投标值的接受程度随投标值的增大而递减，符合边际支付意愿递减规律。因此，城市居民和承包商对于最小和最大投标值的支付意愿是很明确的，而对中间投标值则具有较大的不确定性。(a)城市居民(b)承包商图 4城市居民和承包商支付意愿与投标值的关系Figure 4 elationship between urban residents and contractorsWTP and bid value2 3数据的二元离散化处理首先根据公式(2)得出城市居民修正后投标值 tui，再利用公式(4)来判断城市居民初始投标值 Tkui和修正后投标值 tui的关系。若 Tkui tui，则视为“愿意支付”;反之，则视为“不愿意支付”。因此，城市居民的每份有效问卷含有 8 组样本。同理，先根据公式(3)得出承包商修正后投标值 tci，再利用公式(5)来判断承包商初始投标值 Tkci和修正后投标值 tci的关系。若 Tkci tci，则视为“愿意支付”;反之，则视为“不愿意支付”。因此，承包商的每份有效问卷含有 6 组样本。最后，将支付卡梯级式 CVM 获得的所有数据全部离散化，得到结果(表 2)。由表 2 可知，城市居民和承包商愿意支付的比例随投标值递增而递减的规律并未改变，说明离散变换后的数据仍能很好地表达原始数据，数据信息依然有效。2 4模型参数估计结果401干旱区资源与环境第 37 卷表 2 离散化后城市居民和承包商“愿意支付”和“不愿意支付”分布Table 2 Distribution of willing to pay and unwilling to pay for urban residents and contractors after discretization城市居民投标值不愿意(占比%)愿意(占比%)合计%承包商投标值不愿意(占比%)愿意(占比%)合计%10141085 90100(8，12，90)3894610610020278772 13100(10，15，100)5487451310030518048 20100(13，18，110)8407159310040665633 44100(15，20，120)8673132710050747525 25100(18，23，130)8673132710060829517 05100(20，25，140)8761123910070849215 08100100859914 01100依据公式(6)和(7)，将离散化后城市居民和承包商的支付意愿作为被解释变量，以城市居民和承包商的社会背景特征、非市场价值认知、责任意识及行为态度认知、各初始投标值等作为解释变量进行回归分析，变量的含义及赋值说明分别(表 3 和表 4)。表 3 城市居民问卷变量的含义及赋值说明Table 3 Meaning and value assignment variables of urban residentsquestionnaire变量变量的含义及赋值说明均值标准差社会背景特征“职业”:政府单位人员=1;教育/科研人员=2;国有企业人员=3;私有企业人员=4;个体经营者=5;学生=6;其他=74 87189“性别”:男=1;女=21 63048“年龄”20 岁以下=1;20 30 岁=2;30 40 岁=3;40 50 岁=5;50 60 岁=6;60 岁以上=72651 09“居住时间”:短期居住=1;1 5 年=2;5 10 年=3;10 15 年=4;15 年以上=52561 53“受教育程度”:高中及以下=1;大学本科及专科=2;硕士及以上=32200 70“家庭收入”:10 万=1;10 15 万=2;15 20 万=3;20 25 万=4;25 30 万=5;30 万以上=62191 42“家庭成员数”:独居=1;2 人=2;3 4 人=3;5 7 人=4;8 人以上=52301 11非市场“提升城市形象”，1 5=非常不同意 非常同意3 59107价值认知“创造就业岗位”，1 5=非常不同意 非常同意3 52114“加快产业发展”，1 5=非常不同意 非常同意3 45110“提高自有房产价值”，1 5=非常不同意 非常同意3 72101“节约自然资源”，1 5=非常不同意 非常同意3 76104“提升空气质量”，1 5=非常不同意 非常同意3 93101“节约土地资源”，1 5=非常不同意 非常同意3 66108“改善土壤水质”，1 5=非常不同意 非常同意3 96104责任意识“影响日常生活环境”，1 5=非常不同意 非常同意3 82107及行为态度“个人责任意识”，1 5=非常不同意 非常同意3 68098“环保宣传力度”，1 5=非常不同意 非常同意3 47110“资源化处理效果”，1 5=非常不同意 非常同意3 68100“政府承担治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意3 74115“房地产开发商承担治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意4 10094“城市居民个人或团体承担治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意3 62109“第三方企业承担治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意4 12096“承包商承担治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意4 29099同时，为便于将承包商的各初始投标值作为解释变量统一代入回归分析，需先把渣土、拆除和工程废弃物、装修废弃物等对应的不同初始投标值转换成 6 个等级赋值27，具体赋值规则(表 5)，再利用线性内插法便可计算出承包商的支付意愿期望值。最后，采用 SPSS 软件 23 0 得到估计结果(表 6)。2 5支付意愿及非市场价值计算结果将各变量回归系数和均值带入式(10)，计算出城市居民每人每月 E(WTPu)为 35 80 元，即每人每年429 60 元;再依据平均每户家庭的人口为 2 62 人，计算出城市居民每户每年的 E(WTPu)为 1125 55 元。同理，将各变量回归系数和均值带入式(11)，再通过线性内插法计算出承包商对渣土、拆除和工程、装修废弃物的支付意愿期望值 E(WTPc)分别为 13 26 元/吨、8 84 元/吨、94 20 元/吨。最终，将上述 E(WTPu)和 E(WTPc)结果带入公式(1)，计算出 2021 年长沙市居民和承包商的支付意愿总值为 924 12 亿元和 320 24 亿元，由此得出建筑废弃物资源化利用非市场价值的总额为 1244 36 亿501第 4 期李双双等基于支付卡梯级式 CVM 的建筑废弃物资源化利用非市场价值评估元。表 4 承包商问卷变量的含义及赋值说明Table 4 Meaning and value assignment variables of contractorsquestionnaire变量变量的含义及赋值说明均值标准差社会背景特征“工作部门”总承包管理部=1;质量安全管理部=2;工程技术管理部=3;商务合约部=4200079“企业性质”:国有企业=1;私有企业=2;合资企业=3138054“安全文明施工费率”:2%=1;3%=2;4%=3;5%=4;6%=5242098“文明施工费占比”:45%=1;50%=2;55%=3;60%=4196079“项目分布区域”:主城区=1;远郊区=2142050“建筑废弃物处理方式”:就近填埋处理=1;运送到指定填埋场处理=2;资源化处理=3219063非市场“提升城市形象”，1 5=非常不同意 非常同意404083价值认知“创造就业岗位”，1 5=非常不同意 非常同意345124“加快产业发展”，1 5=非常不同意 非常同意304124“提高周边房产价值”，1 5=非常不同意 非常同意388091“节约自然资源”，1 5=非常不同意 非常同意432076“提升空气质量”，1 5=非常不同意 非常同意435084“节约土地资源”，1 5=非常不同意 非常同意373124“改善土壤水质”，1 5=非常不同意 非常同意433087责任意识“对当前承包商企业处理方式的态度”，1 5=非常不同意 非常同意342099与行为态度“承包商企业承担建筑废弃物治理责任”，1 5=非常不同意 非常同意417099“承包商企业选择资源化处理方式”，1 5=非常不同意 非常同意412105“政府鼓励第三方企业资源化处理”，1 5=非常不同意 非常同意420085表 5 承包商对不同类型建筑废弃物投标值的赋值说明Table 5 Value assignment to variables in different types of construction waste of bid for contractors变量变量的含义及赋值说明均值标准差投标值令渣土 12 元/吨、拆除和工程废弃物 8 元/吨、装修废弃物 90 元/吨=1350170渣土 15 元/吨、拆除和工程废弃物 10 元/吨、装修废弃物 100 元/吨=2渣土 18 元/吨、拆除和工程废弃物 13 元/吨、装修废弃物 110 元/吨=3渣土 20 元/吨、拆除和工程废弃物 15 元/吨、装修废弃物 120 元/吨=4渣土 23 元/吨、拆除和工程废弃物 18 元/吨、装修废弃物 130 元/吨=5渣土 25 元/吨、拆除和工程废弃物 20 元/吨、装修废弃物 140 元/吨=6表 6 模型参数估计结果Table 6 Parameter estimation results of the model城市居民BP 值EXP(B)承包商BP 值EXP(B)性别032840001953*1 3888工作部门037130025000*06900年龄013350005105*1 1428文明施工费占比037510003000*14550加快产业发展027100000002*1 3113项目分布区域074540000000*21070节约土地资源013930045683*0 8699建筑废弃物处理方式043860049000*15510改善土壤水质032230000013*1 3803创造就业岗位024660038000*12800影响日常生活环境013140038370*1 1405加快产业发展069780000000*20090个人责任意识032390000019*0 7233节约自然资源050400004000*06040政府承担治理责任037480000000*1 4547节约土地资源074450000000*21050承包商承担治理责任015970007348*1 1732政府鼓励第三方企业资源化处理040150005000*06690投标值005930000000*0 9424投标值078180000000*04360常量199060000000*0 1366常量318550003000*00470注:*表示 p 0053讨论(1)建筑废弃物资源化利用非市场价值评估应包含承包商和城市居民两者的支付意愿期望值。目前的测算方法只考虑了作为“实际受益者”的城市居民，却忽略了作为“建筑废弃物创造者”的承包商，有悖于污染者付费原则。根据问卷调查，受访的承包商中愿意支付的比率为 93 10%，明显高于城市居民愿意支付的比率 87 31%，这说明建筑废弃物资源化利用非市场价值评估中，加入承包商的支付意愿是合理可行的。但不同于缺乏足够专业知识的城市居民，由于不同种类的建筑废弃物实际价值和处置成本存在差601干旱区资源与环境第 37 卷异，承包商的支付意愿还与建筑废弃物分类有关。因此，依据工程项目施工过程，可以将建筑废弃物分为渣土、拆除和工程废弃物、装修废弃物 3 类，分别计算承包商的支付意愿。文中以长沙市为例计算出的建筑废弃物资源化利用非市场价值总额比文献9 结果更高，除了因时间推移带来的城市居民收入增加而提高的支付意愿期望值，更重要的原因便是加入了承包商的支付意愿期望值。(2)从支付意愿影响因素来看，城市居民和承包商的支付意愿均与社会背景特征、非市场价值认知、责任意识与行为态度、投标值等变量之间存在显著的相关性。从城市居民社会背景特征来看，女性比男性更愿意支付，随着年龄增加支付意愿也会有所提高，这表明居住时间越长的城市居民越在意建筑废弃物的处理方式。而从承包商背景特征来看，文明施工费占比越大、施工项目处于远郊区，则承包商越倾向于资源化处理方式并表现出较高的支付意愿，这表明政府如能在招标过程中设置更高的文明施工费率，能有效提高承包商建筑废弃物资源化利用的主观意愿。需要注意的是，城市居民和承包商对于建筑废弃物资源化利用非市场价值的认知程度存在较大差异，承包商比城市居民更在意提升城市形象和节约自然资源，而城市居民则更关注自有(周边)房产价值的提升和日常生活环境的影响等。此外，政府承担治理责任对城市居民、承包商的支付意愿均具有显著的正向影响，这说明政府在建筑废弃物资源化利用中的积极态度和责任意识，将会对城市居民和承包商产生重要的正面引领作用。(3)根据城市居民和承包商支付意与投标值的关系分析，他们对中间投标值的支付意愿存在一定的不确定性。因此，文中针对城市居民和承包商分别设计了两种不同的调查问卷，并采用增设题项的支付卡梯级式 CVM 问卷，通过二元离散化处理方式更真实地反映了他们的支付意愿，不但保证了评估结果的准确性和有效性，也提高了受访者选择“愿意支付”的比例。(4)从受访对象来看，文中调查的城市居民其年龄、性别和职业等分布广泛，能够充分代表广大普通市民，而调查的承包商既包含了国有企业，也有私有和合资企业，也能够代表全国各种性质的建筑企业。因此，对他们支付意愿的研究结论具有较好的普遍意义。4结论研究以长沙市为例，探讨了运用增设题项的支付卡梯级式 CVM 对建筑废弃物资源化利用非市场价值的评估，得到以下结论:(1)评估建筑废弃物资源化利用的非市场价值，应将城市居民和承包商的支付意愿纳入统一的研究框架体系。从评估结果看，建筑废弃物资源化利用具有巨大的非市场价值潜能，如果能很好加以利用，将对建筑废弃物资源化利用率的提高、无废城市建设和建筑业可持续发展都具有重要意义。(2)从对城市居民和承包商的调查结果来看，社会背景特征、非市场价值认知、责任意识与行为态度会显著影响他们的支付意愿。但不同于其他领域废弃物的资源化利用，缺乏专业知识的城市居民支付意愿受投标值变化的影响较大，存在明显的不确定性。而具备专业背景的承包商，其支付意愿除了上述因素外，还与建筑废弃物的分类有关。(3)从整体上看，增设题项的支付卡梯级式 CVM 既能解决受访者支付意愿存在不确定性的问题，也很好体现了承包商对不同分类建筑废弃物支付意愿的差异性，保证了建筑废弃物非市场价值评估结果的有效性和准确性。(4)从研究方法的适用性来看，只需要根据当地实际经济发展水平及物价指数适当调整风险收益率等参数取值，增设题项的支付卡梯级式 CVM 也完全可以在其他城市开展类似研究，从而合理评估出该区域的建筑废弃物资源化利用非市