小編說：目前結(jié)合經(jīng)濟學研究方法，對污水處理基礎設施負面影響進行定性定量評價的研究尚鮮見報道。文章以北京污水處理廠為例，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和雙重差分模型來研究污水處理廠對周邊房價漲幅影響定量關(guān)系。由于研究受一定邊界條件限制，仍需要進行后續(xù)的深入與修正，但研究出發(fā)的視角比較獨特，為大家?guī)�來一種新的視角和思路，供業(yè)內(nèi)人士參考。

1 研究背景

我國污水處理行業(yè)在“九五”、“十五”期間經(jīng)歷了一段超高速建設時期。出于衛(wèi)生等規(guī)劃方面的考慮，期間污水處理廠選址基本都在當時城市的周邊城郊。然而，隨著近十年來我國不斷持續(xù)的城鎮(zhèn)化進程，城市區(qū)域的邊界不斷擴展，很多原本處于城郊的污水處理廠現(xiàn)已地處人口密集的城市核心區(qū)域。污水處理廠因產(chǎn)生剩余污泥、臭氣、噪聲等二次污染物，對周邊環(huán)境產(chǎn)生負面影響，被視為“灰色”基礎設施，并經(jīng)常在城市中引起“鄰避效應(not in my backyard)”，與生態(tài)文明建設的要求背道而馳。近年來通過提高技術(shù)和管理水平，污水處理廠的負面環(huán)境影響雖然可以得到一定控制，然而，即便降到最低限，其整體影響依然屬于負面的。

大數(shù)據(jù)研究目前廣泛應用于科技及經(jīng)濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）等5 V特點，有助于直接捕捉、管理和處理海量數(shù)據(jù)，形成更強的決策和洞察發(fā)現(xiàn)能力。雙重差分模型將特定影響如制度變遷、新政策視、客觀因素等視為外生于系統(tǒng)的“自然試驗”，通過建模來控制其他因素對研究對象的影響，從而將目標因素的真正效果分離出來，克服了傳統(tǒng)差分法無法準確識別目標因素效應的弊端，常用于計量經(jīng)濟學中對于公共政策或項目實施效果的定量評估等領(lǐng)域。

本文從房價的角度評估污水處理“灰色”基礎設施對周邊社區(qū)的影響，定量分析污水處理廠對周邊房產(chǎn)升值的拖累作用。以北京市典型污水處理廠為研究對象，針對隨時間序列不斷演變的海量房價數(shù)據(jù)，首先利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)收集和預處理，再構(gòu)建基于雙重差分法（Differences in Differences，DID）的分析模型，以消除其他因素對房價的影響，探究地處污水處理廠不同距離的房價的變化情況，進而定量分析污水處理廠對周邊社區(qū)房價增速的影響。最終，探討污水處理基礎設施“綠色化”改造所能釋放出的市場價值，間接分析綠色化改造對社區(qū)生態(tài)環(huán)境的提升作用。

2 材料與方法

2.1北京市污水處理廠概況

目前北京市東城區(qū)和西城區(qū)沒有大型污水處理廠。本文主要分析對象包括海淀區(qū)、朝陽區(qū)和豐臺區(qū)的7座生活污水處理廠。除方莊污水處理廠外，其余污水處理廠主要分布在四環(huán)與五環(huán)之間。各個污水處理廠概況見表1。

2.2基于大數(shù)據(jù)手段的房價數(shù)據(jù)收集與處理

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)獲取房價數(shù)據(jù)，包括2016年某日和2017年某日的全部房價信息。經(jīng)過凈化處理后，共獲取6855條有效數(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)包括單位面積房價、小區(qū)名稱、小區(qū)建筑年代、所屬行政區(qū)、經(jīng)緯度等具體信息。同時根據(jù)每座房屋以及各個污水處理廠的經(jīng)緯度，計算獲得相應房屋與各個污水處理廠之間的直線距離。

2.3雙重差分法分析污水處理廠對周邊房價增長的影響

雙重差分法通過建模來控制其他因素對研究對象的影響，從而將目標因素的真正效果分離出來，克服了傳統(tǒng)差分法無法準確識別處理效應的弊端。其基本原理如下，假設對照組與目標組在剔除目標因素影響時具有相同的發(fā)展變化趨勢（平行效應），通過對照組的差分獲得背景因素的影響，通過目標組的差分獲得背景因素與目標因素共同作用的影響，再通過兩組數(shù)據(jù)之間的雙重差分，獲得剔除背景因素后目標因素的具體影響。本文利用DID原理，分析典型城市污水處理廠對周邊房價增長的影響。模型如下：

其中，Price(PR,T)代表房屋價格。R表示區(qū)域。目標組（污水處理廠周邊）取R=1，對照組取R=0。T表示時間。2016年取T=0，2017年取T=1。DRT=R×T，是區(qū)域虛擬變量和時間虛擬變量的交叉項。ε是隨機誤差項，服從標準正態(tài)分布。β1為希望獲取的參數(shù)，即房價影響值，其數(shù)值反映了污水處理廠對周邊房價增速的影響。該值為正代表對房價的促進，該值為負代表對房價增長的抑制。因此：

對照組2016年房價：

對照組2017年房價：

目標組（污水處理廠周邊）2016年房價：

目標組（污水處理廠周邊）2017年房價：

根據(jù)式（1）～式（5），可以得到房價影響值β1的計算公式：

雙重差分的基本假設要求對照組不受目標因素影響，且在剔除目標因素影響后與目標組具有相同的發(fā)展變化趨勢（平行趨勢假設）。針對本研究，對照組需要滿足兩個條件。首先，其房價變化不受污水處理廠影響，即其位置處于污水處理廠的作用范圍之外。本文假設污水處理廠的影響呈圓形輻射，用作用半徑代表污水處理廠的影響范圍。第二，除距離污水處理廠距離不同外，對照組應該與目標組具有同樣的區(qū)位特征�？紤]到房價同時受到交通、配套設施等很多因素的影響，為了剔除這些因素的影響，對照組選擇污水處理廠作用半徑之外寬度為1 km的環(huán)狀區(qū)域。圓形目標組與環(huán)狀對照組毗鄰，且全部處于半徑在2～3 km的局部氛圍內(nèi)，本文假設該局部范圍內(nèi)所有房產(chǎn)具有同樣的區(qū)位特征，即對照組和目標組滿足平行趨勢假設。

3 分析與討論

3.1基于區(qū)位特征的污水處理廠分類

根據(jù)污水處理廠周邊區(qū)域?qū)嶋H發(fā)展情況，分析污水處理廠與周邊社區(qū)的關(guān)聯(lián)特征，本研究將北京市污水處理廠分為兩類。

第一類以方莊污水處理廠為代表，獨立分布在城市人口密集區(qū)域，對周邊社區(qū)造成巨大影響。這類污水處理廠還包括肖家河污水處理廠、高碑店污水處理廠等。此類污水處理廠建造時期相對較早。在建設時，此類污水處理廠大多處于北京四、五環(huán)位置相對偏遠的地區(qū)。多年之后，隨著北京作為特大城市迅速的發(fā)展，污水處理廠所占區(qū)域已經(jīng)不再是“偏遠地區(qū)”，很多位置成為了大量人口的集聚、居住區(qū)。

第二類以海淀區(qū)清河污水處理廠為代表，出于生態(tài)因素考慮，選址時將污水處理廠建造在綠地型公園旁邊。此類污水處理廠包括北小河、酒仙橋、小紅門和北苑污水處理廠等。例如，清河污水處理廠緊貼奧林匹克公園北園西側(cè)，北小河污水處理廠位于鴻華高爾夫場綠地與黃草灣郊野公園之間，酒仙橋污水處理廠位于東風公園西北側(cè)，小紅門污水處理廠旺興湖郊野公園北園的西北側(cè)，北苑污水處理廠位于清河營郊野公園的北部。

3.2典型污水處理廠（第一類）對周邊房價增速的影響分析

以方莊污水處理廠為例，分析典型污水處理廠（第一類）對周邊房價增速的影響，如圖1所示。該污水處理廠位于北京東南三環(huán)以南，占地4.92 hm2，服務面積147.6 hm2，服務人口10萬人，設計規(guī)模4萬m3/d，1995年正式投入生產(chǎn)運行，是目前北京少有的地處四環(huán)內(nèi)的污水處理廠。其周邊區(qū)域開發(fā)成熟，人口密集，同時周圍沒有市民公園等綠色基礎設施。作為典型的地處特大城市城區(qū)的污水處理廠，分析：①以污水處理廠為中心，分析污水處理廠負面影響的作用輻射半徑；②在同一時間段房價上漲過程中，評估污水處理廠對所在區(qū)域房價增速的負面影響，并給出定量分析。

首先分析污水處理廠的作用半徑。根據(jù)房屋和污水處理廠的地理位置，暫時以全區(qū)（豐臺）房價樣本為對照組，分別選擇距離污水處理廠0.5 km以內(nèi)、0.5～1 km、1～2 km、2～3 km、3～4 km 5個距離范圍分別進行DID分析。各距離分組計算所得的房價影響值如圖2所示。

不同區(qū)域房價在2016~2017年期間上漲幅度不同。污水處理廠周邊房價的上升趨勢受到抑制，且距離污水處理廠越近，抑制趨勢越明顯。在距離污水處理廠小于0.5 km區(qū)域內(nèi)，β1值為-3 319元/m2，即相比對照組，該區(qū)域房價漲幅減少了3 319元/m2。在0.5～1 km區(qū)域，房價依然受到污水處理廠抑制。其受影響程度相對較輕，漲幅減少1 398元/m2。

需要注意的是，在1～2 km、2～3 km、3～4 km 3組區(qū)域內(nèi)房價漲幅趨于平緩，同時均高于豐臺區(qū)的平均值。這可能是由于該區(qū)域地處四環(huán)內(nèi)，地理環(huán)境優(yōu)越導致房價處于豐臺區(qū)的較高水平。考慮到距離污水處理廠超過1 km后，污水處理廠的抑制作用已經(jīng)不明顯，后續(xù)分析假設各個污水處理廠影響的作用半徑不存在差異，均為1 km，且采用距離污水處理廠1～2 km范圍環(huán)狀區(qū)域的房屋作為對照組。

基于該對照組計算后，方莊污水處理廠周邊0.5 km之內(nèi)和0.5～1 km區(qū)域內(nèi)房價影響值分別為-4 698元/m2和-2 776元/m2。

進一步分析方莊污水處理廠對周邊房價抑制帶來的總體影響。《城市居住區(qū)規(guī)劃設計規(guī)范》(GB 50180-93)要求居住、工業(yè)、道路廣場和綠地4大類主要用地占建設用地的比例的應分別符合20%～32%、15%～25%、8%～15%和8%～15%。假定方莊周邊區(qū)域得到充分開發(fā)，且居住用地比例采用最高標準值32%，房屋小區(qū)容積率取豐臺區(qū)平均值2.46。估算2016~2017年房產(chǎn)增值期間，由于污水處理廠負面影響導致的房產(chǎn)價值損失M，其計算公式為：

計算可得，方莊污水處理廠對2016~2017年房價普遍上漲過程中造成的房價抑制金額總數(shù)為74.7億元。其中，0.5 km內(nèi)區(qū)域和1～2 km區(qū)域的房產(chǎn)損失分別為23.2億元和51.5億元，分別占比31.1%和68.9%。

估算方莊污水處理廠自身占地土地價值和自身建設的投資費用。以1～1.5億元/畝(1畝≈667 m2)的地價、城市污水處理廠建設投資2 000～3 000元/m3計算，污水處理廠自身占地的土地價值在73～109.5億元，建設投資費用為0.8～1.2億元。

結(jié)果如圖3所示，傳統(tǒng)污水處理廠模式在大型城市不斷發(fā)展的現(xiàn)狀下造成了巨大價值扭曲。污水處理廠直接占地的土地價值以及對周邊土地價值的損害，均遠遠超過污水處理廠自身建設投資價值。以方莊污水處理廠為例，該廠自身建設的投資體量若記為1，其在北京四環(huán)內(nèi)所占地的土地價值為54，而僅僅在2016~2017年房價上漲期間，其拖累的房價損失價值高達45。如此巨大的價值反差也說明了污水處理廠傳統(tǒng)模式在目前經(jīng)濟社會條件下造成的矛盾。

需要說明的是，本文基于DID分析的污水處理廠間接影響僅僅指在2016~2017年房價普遍上漲期間造成的房價抑制所帶來的損失，而非因污水處理廠存在導致的全部影響。后續(xù)在獲取相關(guān)對照組數(shù)據(jù)的基礎上，可以進一步分析污水處理廠對周邊房價的全部影響。

3.3不同類型污水處理廠對周邊房價增速的影響分析

基于上述方法分析北京其他污水處理廠對各自周邊房價的影響（見表3）。可以看到，兩類污水處理廠對周邊房價的影響具有顯著差異。第一類污水處理廠（方莊、肖家河、高碑店）給周邊環(huán)境帶來直接的負面影響，房價受到明顯的抑制作用。其中以方莊為典型，房產(chǎn)距離污水處理廠越近，所受負面影響越大。

而第二類污水處理廠（北小河、清河、酒仙橋、北苑）由于緊鄰綠色郊野公園，其負面影響不顯著，甚至對周邊房價提升具有促進作用。該效應推測主要來自綠色郊野公園。由于公園占地面積一般遠大于污水處理廠，預期其對房價的促進作用強于污水處理廠的抑制作用。此外值得注意的是，對于第二類污水處理廠，房價變化的距離效應的規(guī)律并不統(tǒng)一。這說明污水處理廠與綠色公園結(jié)合所取得的效果存在差異，也意味著污水處理廠綠色改造需要進行系統(tǒng)考慮，而非機械的與公園毗鄰建設。

基于以上分析，定量計算所有第一類污水處理廠在2016~2017年對房價的抑制效應（見表4）。可以看到，總計造成了高達325.3億元的損失。

考慮到污水處理廠長期存在，其對周邊房產(chǎn)價值的抑制影響具有累積和持續(xù)效應。相比之下，估算3座污水處理廠所占土地價值為1 430.3億元（均以方莊區(qū)域同等土地價格估算），遠遠高于污水處理廠的投資估算總價值約43.8億元（以單位水量投資3 000元估計）。這意味著在北京等高房價高地價的大型城市，從經(jīng)濟角度出發(fā)，即便大幅增加污水處理廠建設投資以促進其綠色化、生態(tài)化，倘若可以有效削減對周邊社區(qū)的負面影響，并釋放土地資源的利用價值（如建造地下式污水處理廠），總體上具有良好的經(jīng)濟效益。

需要指出的是，北京作為特大型城市且在2016~2017年經(jīng)歷了房價快速上漲的特殊時期，以及DID模型的假設和簡化，使得本文定量數(shù)據(jù)結(jié)果具有一定局限和特殊性。進一步闡明污水處理綠色基礎設施對周邊社區(qū)的普遍影響，需要基于全國范圍內(nèi)更廣泛的數(shù)據(jù)收集和分析。

需要指出的是，本研究所有房價數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，其可靠性沒有第三方的保證�？陀^上存在“假房源”、“僵尸房”等現(xiàn)象，影響最終的定量結(jié)果，本研究不涉及這部分因素的討論。

3.4污水處理基礎設施從灰色到綠色的發(fā)展趨勢

我國“十三五”規(guī)劃明確提出了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享等發(fā)展理念，確立了生態(tài)文明建設在中國特色社會主義“五位一體”中的戰(zhàn)略地位。污水處理行業(yè)結(jié)合新時期的要求，也需要面向未來，審視自身發(fā)展路徑。污水處理不僅要從技術(shù)手段追求節(jié)能降耗、資源回收，還需從規(guī)劃模式上關(guān)注污水處理廠與周邊社區(qū)的關(guān)系、提高環(huán)境友好性，實現(xiàn)從灰色到綠色的轉(zhuǎn)變。基于房價的分析僅僅是一個側(cè)面，呈現(xiàn)了傳統(tǒng)污水處理廠規(guī)劃模式在目前新形勢下造成的矛盾及價值扭曲。關(guān)于綠色污水處理基礎設施對社區(qū)影響的分析需要更加深入的持續(xù)研究。

隨著城市邊界的不斷擴張，如第一類污水處理廠所示，很多污水處理廠的位置已經(jīng)深入社區(qū)。由于城市的不斷開發(fā)以及土地資源的稀缺性，污水處理廠所占以及周邊土地的價值已經(jīng)不再低廉。污水處理廠的拆除外遷是一種解決方案。然而，隨著區(qū)域開發(fā)、人口增長聚集，區(qū)域內(nèi)污水量必然增加。污水處理廠拆除外遷意味著該區(qū)域產(chǎn)生的大量污水需要經(jīng)過長距離運輸?shù)诌_外遷后的污水處理廠，從而引起成本上升以及資源回用上的困難。

污水處理基礎設施的綠色化是非常值得探討的新途徑。污水處理設施既擁有打造局部生態(tài)系統(tǒng)的核心要素——水，又具有開發(fā)娛樂、文化等附屬功能的基礎要素——城市中的土地，通過對污水處理基礎設施的綠色改造，可以打造污水處理廠在生態(tài)文明新時期的嶄新定位，即污水處理廠不再是單一的污水末端處理機構(gòu)，也不再是人人避之不及的灰色設施，而是一個能夠同時實現(xiàn)污水處理和提供生態(tài)及文化娛樂等社會功能的新型綠色基礎設施。此外，污水處理廠和綠色設施的結(jié)合不應該是簡單機械的毗鄰建設，而應探索更多的有機結(jié)合方式。

目前我國建設規(guī)模不斷增加的地下式污水處理廠模式，即在地下采用節(jié)地型污水處理工藝，在地上打造環(huán)境友好設施，也屬于新形勢下的一類創(chuàng)新探索。

4 結(jié)論

本文利用大數(shù)據(jù)技術(shù)及雙重差分模型，定量分析污水處理基礎設施對周邊社區(qū)房價增速的負面影響。

北京市污水處理廠根據(jù)建設方式分為兩類，一類單獨建設，另一類與綠色郊野公園毗鄰�；�于大數(shù)據(jù)的DID分析結(jié)果表明，第一類污水處理廠顯著抑制了周邊社區(qū)房價增長，而第二類污水處理廠的負面影響不明顯。傳統(tǒng)污水處理廠模式在大型城市不斷發(fā)展的現(xiàn)狀下造成了非常大的價值扭曲，其直接占地的土地價值以及對周邊地產(chǎn)價值的損害，均遠遠超過自身建設投資價值。定量分析相關(guān)污水處理廠2016~2017年房價普遍上漲期間的抑制作用，3座相關(guān)污水處理廠對周邊房產(chǎn)造成了高達325.3億元的損失，遠遠高于其建設的投資估算總價值約43.8億元。

通過生態(tài)化改造，新型綠色污水處理基礎設施建設模式可以降低負面影響、甚至提高正面影響，同時釋放污水處理廠自身占地的土地價值，充分利用大城市中的土地資源，同時帶來良好的社會和經(jīng)濟效益。

微信對原文有刪減，原文標題為《污水處理廠對周邊房價增速影響的大數(shù)據(jù)分析——以北京市為例》；作者：宮徽、邊瀟、龐洪濤、曹效鑫、侯鋒、王凱軍；作者單位： 清華大學環(huán)境學院、 信開水環(huán)境投資有限公司；刊登在《給水排水》2018年第6期。