垃圾填埋場對周邊住宅價值影響效應的實證分析

施宇光

（上海政法學院國際法學院，上海 201701）

垃圾填埋場對周邊住宅價值影響效應的實證分析

施宇光

（上海政法學院國際法學院，上海 201701）

垃圾填埋場已成為影響房地產(chǎn)價值的一個外部性因素。本文以位于上海市松江區(qū)的上海吉貌固體廢棄物處理有限公司運營的生活垃圾填埋場為例，通過詳細調研，分析了垃圾填埋場周邊住宅價格在時間和空間上的變化特征。研究結果表明：從時間上看，垃圾填埋場對周邊地區(qū)住宅價格具有一定影響，總體低于平均水平，整治后有小幅上升的趨勢；從空間上看，隨著離垃圾填埋場的距離減少，周邊住宅價格增長率降低；垃圾填埋場對住宅價格的影響與房型有關，與三室的房型呈正相關，與一室的房型略呈負相關。本項研究體現(xiàn)了工業(yè)地塊與周邊地塊緩沖與協(xié)調的重要性，從而為區(qū)域規(guī)劃布局提供參考依據(jù)。

房地產(chǎn)經(jīng)濟；住宅價格；環(huán)境影響；垃圾填埋場

房地產(chǎn)價值受到經(jīng)濟因素、社會因素、區(qū)位因素等多種因素的影響[1]。其中，環(huán)境污染對房地產(chǎn)價值的影響也不容忽視。近年來，隨著人口的增長，垃圾廢物量不斷增加，垃圾圍城日益突出，垃圾填埋場便成為影響房地產(chǎn)價值的一個外部性因素。據(jù)有關部門統(tǒng)計，我國城市垃圾的年產(chǎn)生量已達1.5億噸，且每年以10%的速度增長。目前上海市生活垃圾處理主要有衛(wèi)生填埋、焚燒、生化處理等三大方式，其中衛(wèi)生填埋占50%以上[2]。隨著生活垃圾不斷產(chǎn)生，新增和擴建處理廠是客觀需要。但是民眾往往反對在本地及附近建設垃圾處理設施，新建垃圾處理場所選址較為困難，導致垃圾減量化進展緩慢，無害化能力不足，資源化水平較低。

環(huán)境污染對房地產(chǎn)價值會有很大的影響，國外學者對此做過較多的研究。Nelson等（1992）用經(jīng)驗模型指出對房地產(chǎn)的負面影響在距垃圾填埋場2英里以內，超過2～2.5英里影響就可以忽略了，并認為在相同的住宅市場下，距離垃圾填埋場2英里的比距離2英里以內的住宅價值要增長6%[3]。Reichert等人（1992）運用回歸模型參數(shù)估計的方法，研究了俄亥俄州克里夫蘭市的5個市級垃圾填埋場周邊的住宅價格，指出填埋場對房地產(chǎn)的影響與住宅類型有關，高檔住宅價值損失5.5%～7.3%，普通住宅損失3%～4%，鄉(xiāng)村住宅影響不顯著[4]。Hite等（2001）結合區(qū)位因子和Hedonic模型，指出填埋場無論開放還是封閉的都會對房地產(chǎn)甚至其他公共商品產(chǎn)生負面價值，提出可以向填埋場的使用者征收稅費來補償填埋場周邊居民等建議[5]。Ready（2010）研究了賓夕法尼亞州的三個填埋場周邊住宅價格，指出填埋場對房地產(chǎn)的影響與其容量有關，大容量的平均會削減13.7%的房地產(chǎn)價值，而20%～26%的小容量填埋場基本不會產(chǎn)生負面影響[6]。Kinnaman（2009）用Hedonic定價模型和重復銷售估計模型分析了美國賓夕法尼亞州內路易斯堡的垃圾填埋場關閉前后的住宅數(shù)據(jù)，得出關閉后的填埋場周邊房地產(chǎn)價值比關閉前增長了大約10.8%，但統(tǒng)計不顯著；賣價與買價的比值增加了0.84%；無論填埋場是關閉還是經(jīng)營著，房地產(chǎn)價值一直在上升[7]。Bouvier等人（2000）收集了1992年到1995年馬薩諸塞州385個獨戶住宅交易價格，運用回歸方法研究了該州半鄉(xiāng)村區(qū)域內的六個容量不同、類型不同、歷史不同的垃圾填埋場對周邊房地產(chǎn)的影響，結果表明六個填埋場中只有一個顯示出，鄰近填埋場的典型住宅會有平均6%的損失，而其他填埋場的影響是統(tǒng)計不顯著的，并進一步指出研究區(qū)域樣本量的不充足可能導致統(tǒng)計不顯著，但影響一定是存在的；對于不同特性的垃圾填埋場，容量小的或是關閉的填埋場產(chǎn)生的影響效應并不比容量大的或是正在經(jīng)營的要小[8]。Smolen等人（1992）同樣選用了Hedonic住宅價格模型，研究了俄亥俄州托萊多市兩座垃圾填埋場周邊住宅價格情況，結果表明大型有毒化學廢品填埋場2.6英里內的住宅價格受到很大負面影響，每遠離1英里，住宅價格就增加14200美元，當距離5.75英里之外后影響減弱；輻射廢物填埋場最初對周邊房地產(chǎn)產(chǎn)生明顯的負面影響，但隨著政府決定將其廢除后，影響減弱，房地產(chǎn)市場很快復蘇[9]。Bleich等人（1991年）研究了洛杉磯市費爾南多谷的垃圾填埋場的周邊住宅價格，結果表明設計經(jīng)營良好的填埋場所在區(qū)域與其特征相似街區(qū)相比，并沒有太多差異[10]。

但目前國內關于垃圾填埋場對房地產(chǎn)價值的負面影響的研究并不多見。另一方面，根據(jù)國外的文獻分析，垃圾填埋場的影響效應需要具體情況具體分析。所以本文以松江區(qū)吉貌固體廢物填埋場為例，弄清該垃圾填埋場的存在是否會對周邊的房地產(chǎn)價值產(chǎn)生影響，若有影響，其影響程度如何等問題。

1 研究區(qū)域概況

垃圾填埋場是消納城市生活垃圾、使垃圾得以無害化處理的場所。垃圾填埋場垃圾處理方式一般可以分為衛(wèi)生填埋、焚燒、發(fā)電等幾種方式。根據(jù)我國目前的經(jīng)濟狀況和今后城市生活垃圾的發(fā)展趨勢，在相當長的時間內，衛(wèi)生填埋法仍將是我國城鎮(zhèn)生活垃圾處理的主要方法[11,12]。本文選取吉貌固體廢物填埋場進行實證研究。

吉貌固體廢棄物填埋場始建于2000年，分一、二期建設，總占地860畝，一期占地316畝，投資1.4億元，2001年9月試運行，現(xiàn)有職工46人，日填埋生活垃圾為810噸。2007年12月29日在其西側建設總投資約2.3億元、日處理生活垃圾達千噸的松江廢棄物綜合處置廠（吉貌二期），該廢棄物綜合處理工程從2004年起著手調研和論證，并在2006年11月被列為區(qū)重點實事工程項目，同時還被國家科技部定為“十一五國家科技支撐計劃重點項目”。建成后將成為全市第一大垃圾綜合處理中心，有望在全市率先實現(xiàn)生活垃圾百分之百無害化處理。

中山街道管轄區(qū)域以滬松公路為界，西側被劃入松江新城，東側為松江工業(yè)區(qū)；以滬杭高速公路為界，南側為老居民區(qū)和松江工業(yè)區(qū)；北側為街道產(chǎn)業(yè)規(guī)劃發(fā)展區(qū)。具體可劃分為4個區(qū)域：生產(chǎn)性服務業(yè)功能區(qū)、松江工業(yè)區(qū)北部分區(qū)、松江新城國際生態(tài)商務區(qū)、老居民區(qū)。而吉貌固體廢棄物填埋場正好位于東側工業(yè)區(qū)與國際生態(tài)商務區(qū)、服務業(yè)功能區(qū)兩個敏感地塊交界處。該街道北側外生活垃圾衛(wèi)生填埋場場界監(jiān)測點除氨達標外，其余指標硫化氫和臭氣濃度均不符合《惡臭污染物排放標準》（GB14554-93）中二級標準，超標率分別為58%和94%，最大超標倍數(shù)分別為2.2倍和3.4倍。垃圾填埋場廠界處環(huán)境空氣質量現(xiàn)狀不容樂觀。據(jù)調查，該垃圾填埋場有雨污分流及防滲漏措施，廢水處理設施運行情況正常，處置滲濾液160噸/天，地下水監(jiān)測情況正常。該填埋場因廠界臭氣超過國家排放標準被行政處罰，該地區(qū)附近的居民對此也有很大意見，特別是夏天和東風季節(jié)，惡臭不斷。

根據(jù)之前國外研究，垃圾填埋場對周邊住宅的影響基本都在2英里左右，即3.21km。根據(jù)上海市環(huán)境科學研究院在《松江區(qū)中山街道發(fā)展規(guī)劃環(huán)境影響報告書》中的分析，填埋場和垃圾生化廠在夏天不利氣象條件下，若氣溫上升每增加10℃，生化反應速度將增長1倍，臭氣濃度也會大大提高。要達到硫化氫和甲硫醇的環(huán)境質量標準，需要2km以上的距離，氨在預測區(qū)域才能夠全部達標。由于該地區(qū)規(guī)劃開發(fā)較晚，樓盤數(shù)量相對不是很多，特別在2km以內的住宅樣本數(shù)據(jù)幾乎沒有。所以將研究范圍擴展到2km之外，選取位于1.5km，2km、3.5km和4km的住宅?？紤]到垃圾填埋場的特點和地理位置（資料顯示東風季節(jié)對該地區(qū)影響較大），本文選擇的研究區(qū)域及住宅樣本大部分位于該垃圾填埋場西側。根據(jù)以上情況，選擇的研究區(qū)域范圍以及研究的住宅樣本見圖1。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 The research area

2 資料收集與研究方法

2.1 資料采集

本研究中，假設：面積較大的垃圾填埋場被等同于圓形分析；被調查的住宅小區(qū)根據(jù)搜房網(wǎng)地圖上箭頭的位置視為一個點。

本文選取距離垃圾填埋場4km以內的住宅二手房交易價格數(shù)據(jù)作為樣本。根據(jù)房價網(wǎng)上2007年到2011年3、6、9、12月份每周發(fā)布的二手房均價數(shù)據(jù)記錄下來，由于該地區(qū)的住宅建造時間比較新，所以有些小區(qū)的數(shù)據(jù)只有最近幾年的。將各月的周數(shù)據(jù)取平均值作為該月的價格，求出每個月相對于前一個月的增長率作為指標，可以消除量綱的影響。

本文數(shù)據(jù)采集方式主要是：（1）研究范圍內住宅每周的價格走勢情況、基本交易數(shù)據(jù)和小區(qū)各項指標評分均來自房價網(wǎng)的小區(qū)百科（http://sh.fangjia.com/）。它是獨立于政府統(tǒng)計機構和行業(yè)監(jiān)管機構外的第三方數(shù)據(jù)發(fā)布渠道，在房地產(chǎn)行業(yè)中，已經(jīng)成為了非常具有公信力和美譽度的品牌。房價網(wǎng)每周都會發(fā)布二手房的均價，考慮到研究區(qū)域內的樓盤較新較少，基本沒有老式住宅，所以選取2007年至今的數(shù)據(jù)。共采集了17個普通住宅小區(qū)二手房均價和松江新城東部的均價，分別取每年四個季度3、6、9、12月每周的數(shù)據(jù)。剔除了復式、別墅等其他形式的住宅。住宅小區(qū)與垃圾填埋場的距離，利用Google地圖的測距功能來完成。（2）住宅小區(qū)的位置和基本情況數(shù)據(jù)來自搜房網(wǎng)（http://esf.sh.soufun.com/）。（3）不同戶型的數(shù)據(jù)來自安居客（http://shanghai.anjuke.com/）。安居客不僅提供小區(qū)的單價，并按照戶型的不同分別統(tǒng)計了交易數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

（1）市場比較法：是最常用的也是國外通用經(jīng)典估價方法之一，將待估對象房地產(chǎn)與較近時期內已經(jīng)發(fā)生了交易的類似房地產(chǎn)加以比較對照，從已經(jīng)發(fā)生了交易的類似的房地產(chǎn)的既知價格，通過交易情況修正、交易日期修正、區(qū)域因素修正和個別因素修正等，最后得出待估房地產(chǎn)最可能實現(xiàn)的合理價格。基本公式：Va=V×K1×K2×K3×K4，Va為修正得到的比準價格；V為成交價格；K1、K2、K3、K4為修正系數(shù)。

（2）Hedonic住宅價格法：認為房地產(chǎn)由眾多不同的特征組成，而房地產(chǎn)價格是由所有特征帶給人們的效用決定的。由于各特征的數(shù)量及組合方式不同，使得房地產(chǎn)的價格產(chǎn)生差異。因此，如能將房地產(chǎn)的價格影響因素分解，求出各影響因素所隱含的價格，在控制地產(chǎn)的特征（或品質）數(shù)量固定不變時，就能將房地產(chǎn)價格變動的品質因素拆離，以反映純粹價格的變化[13]?；灸Ｐ蜑镻=f(x1,x2,x3,…,xn)，其中x為影響住宅價格因素，通過回歸分析獲得模型的參數(shù)估計，得到屬性的隱含價格。

（3）收益還原法：通過預計估價對象未來的正常純收益，選用適當?shù)倪€原利率將其折現(xiàn)到估價時點后累加，以此估算對象的客觀合理價格?；竟綖閂=a/r，V為土地價格，a為土地純收益，r為土地還原率。

3 垃圾填埋場周邊地區(qū)住宅價格的空間變動分析

根據(jù)房價網(wǎng)并結合實地調查情況，對各小區(qū)的出行便利、生活配套、學區(qū)、升值潛力、開發(fā)商、醫(yī)療、小區(qū)環(huán)境的各項指標評分，作為影響住宅價格的因素，來修正已知的價格數(shù)據(jù)。出行便利是指周圍地鐵站或公交車站的情況；生活配套是指銀行、郵局和商店等的情況；學區(qū)是指周圍學校幼兒園的情況；升值潛力是由房價網(wǎng)根據(jù)價格走勢評估出來的情況；開發(fā)商是指該樓盤的開發(fā)商運營的情況；醫(yī)療是指周邊醫(yī)院的分布情況；小區(qū)環(huán)境是指根據(jù)小區(qū)建造年代、容積率、綠化率、停車位等硬件設施的情況。這幾項因素包含了傳統(tǒng)的區(qū)位、建筑結構、鄰里環(huán)境等影響住宅價格的因素。各項影響因素滿分為100分。由各項因素的影響百分比的乘積作為修正系數(shù)見表1。選取2010年12月的截面數(shù)據(jù)點，沿著辰花公路和廣富林路一線，及其對應的1.5km、2km、3.5km、4km的樣本，即中山苑、萊頓小城、保利西子灣、三湘四季花城的數(shù)據(jù)，分別乘以相應的修正系數(shù)，并作出折線圖。由圖2可知，隨著離垃圾填埋場的距離的增加，價格越大。而且，在2km處斜率增大，價格明顯增大，這與上述要使氨、硫化氫等環(huán)境質量達標必定要在距垃圾填埋場2km之外的結論相一致。沿谷陽北路一線，選取御上海、松云水苑、文薈峰景、和華庭綠景苑的修正價格，也繪制折線圖，其隨離垃圾填埋場的距離增加，價格變化并不規(guī)律，很有可能是因為距離差異不是很大，故變化不明顯。另外谷陽北路一側有地鐵九號線通過，會分散了填埋場的影響。

表1 研究區(qū)域各小區(qū)評分Table 1 The score of each district in the study area

圖2 到垃圾填埋場距離與修正價格的關系折線圖（2010年12月）Fig.2 The graph of the relationship between the distance to the landfll and the corrected price

4 其他因素的影響分析

4.1 不同戶型對價格的影響分析

根據(jù)安居客對不同戶型的價格分類，為了消除時間價值的影響，選取2011年3月的截面數(shù)據(jù)。由于有的老式小區(qū)戶型相對較少，剔除松江中山苑和天虹四村兩個小區(qū)。考慮到板塊間的價格差異，一并剔除了泗涇板塊的小區(qū)。選取以下10個小區(qū)的總單價和不同戶型的價格數(shù)據(jù)（表2和圖3）。

建立yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x3i+β4x4i+εi的多元線性回歸模型，其中y是小區(qū)的單價，X1～X4是不同房型的價格。

回歸模型為y =Aβ+ε，用最小二乘法求得的回歸參數(shù)估值為β =(ATA)-1ATy，則多元回歸方程為y =Aβ，殘差估值為ε = y -y = y -Aβ。

用Matlab軟件進行線性回歸，得出的回歸方程如下

y = -0.4065-0.0023x1+0.002x2+0.0094x3+0.006x4

由殘差分析圖4中看出，并沒有異常的點，選取的樣本數(shù)據(jù)合理。決定系數(shù)R2為0.98，F(xiàn)統(tǒng)計量為70.93，顯著性概率為0.0001＜0.05，說明建立的方程總體有效，住宅價格與戶型存在著相關關系。

表2 不同戶型的價格Table 2 Prices of different types of houses

圖3 各小區(qū)不同戶型的價格柱狀圖Fig.3 The price of each district of different apartment layout chart

圖4 殘差分析圖Fig.4 The chart of residual analysis

用t檢驗分別檢驗每個回歸系數(shù)的顯著性，在顯著水平為0.1的情況下，t1=-2.25、t2=0.53、t3=7.69、t4=1.73，其中只有|t1|、|t3|＞t(5)=2.05；當顯著水平為0.05的情況下，只有|t3|＞t(5)=2.57?？梢哉J為影響垃圾填埋場周邊住宅價格的與三室的房型呈正相關，與一室的房型略呈負相關，而對二室和三室以上的房型沒有太大影響。由圖5的住宅小區(qū)的價格與三室房型價格作出的散點圖，并擬合曲線，可以看出隨著三室房價格上升，住宅小區(qū)價格增加。

之前已經(jīng)論述了垃圾填埋場會對在一定程度上降低周邊房地產(chǎn)價值，根據(jù)結論可以得出隨著住宅價格的降低，主要降低了的是三室房型的價值，而一室房型并不因此降低，反而可能會小幅上升。作者認為，對于一室房型而言針對的主要是購買能力較低的消費者，相對而言，他們可能為了生存需要，選擇遷移到靠近垃圾填埋場的地區(qū)，寧可享受較低的價格而放棄其他附加價值。而三室房型針對的是具有較高購買能力的消費者，為了享受舒適的居住環(huán)境會有所選擇或者主要是投資型房地產(chǎn)。

圖5 住宅小區(qū)價格與三室房型價格的關系Fig.5 The relationship between residential price and the price of three-bedroom houses

4.2 交通因素的影響分析

交通因素對房地產(chǎn)價格的影響，可分為出入可利用的交通工具、道路狀況、交通管制情況、停車方便程度和收費標準等。其中低碳、快速、大運量的軌道交通成為影響城市居民購房去向的重要因素。從研究區(qū)域也可以看出，多數(shù)住宅集中分布在軌道交通九號線沿線。

前面已經(jīng)進行的分析是基于整體的，但是各個方向由于區(qū)域因素的差異，所受影響也會有所不同。因此，將區(qū)域因素相近的樣本分組。根據(jù)樣本分布的特點，提取部分樣本并分成三組。第一組是論壇上對垃圾場意見比較大的四個典型住宅小區(qū)數(shù)據(jù)：萊頓小城、保利西子灣、三湘四季花城和御上海。第二組是相對靠近地鐵九號線的五個典型樓盤，到最近的地鐵站點平均距離為1.1km。第三組是在距離垃圾場2km范圍內，但屬于泗涇板塊的五個典型樓盤數(shù)據(jù)。用同樣的方法作出折線圖。由圖6可見，與其所在的松江新城（東區(qū)）比較，可以看出兩者都低于平均水平。松江新城（東區(qū)）的住宅小區(qū)平均增長率為7.18%，對垃圾場意見比較大的住宅小區(qū)平均增長率是6.30%，靠近地鐵的平均增長率是7.02%。數(shù)據(jù)顯示后者相對比較接近平均水平，但是靠近地鐵的住宅小區(qū)還是受到了垃圾填埋場影響。另一方面，如果離站點過近，尤其是住宅，由于人流增加導致的喧鬧以及交通工具運行的噪聲等，也可能也會產(chǎn)生一定負面影響。而在泗涇板塊的樓盤雖然本身有所振蕩，但與松江新城（東區(qū)）板塊整體變化不同，可以理解為板塊間的差異，但總體價格增長率還是明顯低于平均水平。

4.3 垃圾填埋場自身因素的影響

圖6 各組增長率與填埋場所在板塊的增長率的折線圖Fig.6 The growth rate of each group and the growth rate of the block plate

一般來說，購房者在選購住宅時，就不會產(chǎn)生在垃圾填埋場附近購房的支付欲望。但是臺北北投垃圾填埋場和八里垃圾填埋場卻非但沒有對周邊產(chǎn)生負面影響，反而成了北投的重要地標、熱門景點和環(huán)境教育基地，而且毗鄰其他自然景區(qū)，臺北市民驕傲地稱之為“一座可媲美法國巴黎羅浮宮前之金字塔的建筑藝術品”，這無疑會帶動周邊房地產(chǎn)的價值。這兩家垃圾填埋場都是焚化類填埋場，通過成熟的技術處理垃圾、控制監(jiān)測污染排放、利用熱量回收發(fā)電回饋社區(qū)建設。在垃圾填埋場中，有2000年正式對外開放的全世界第一座焚化廠煙囪上建造的旋轉餐廳和觀景臺。此外，溫水游泳池、社區(qū)幼兒園、運動場等基礎設施也相繼對外開放。市民不僅可以監(jiān)督和參觀焚化廠的工作，而且可以憑周邊居民身份證免費享受這些設施。通過智能化的創(chuàng)新型的改造，使垃圾填埋場可以與周圍環(huán)境融為一體，已經(jīng)成了社區(qū)重要的組成部分[14]。國外像加拿大和新加坡這樣的國家，將垃圾填埋場改造成大型綠地和人工濕地，在處理垃圾的同時又形成一個新的景觀[15,16]。所以，雖然目前垃圾填埋場對周邊房地產(chǎn)主要帶來了負面影響，但是可以想象，未來隨著垃圾填埋場功能的拓展，它不僅僅是傳統(tǒng)意義上的處理垃圾的場所，更要擔負起開發(fā)新能源，社區(qū)聯(lián)動的責任，說不定在將來還會成為帶來正面效應的影響因子。

5 結論

（1）垃圾填埋場對周邊地區(qū)住宅價格具有一定影響?？傮w低于平均水平，整治后有小幅上升的趨勢。

（2）從空間上看，隨著離垃圾填埋場的距離減少，周邊住宅價格增長率降低。

（3）垃圾填埋場的住宅價格與房型有一定關系，與三室的房型呈正相關，與一室的房型略呈負相關。

（4）房地產(chǎn)價值是受多種因素影響的，由于該研究區(qū)域有地鐵9號線經(jīng)過，可能沖減了垃圾填埋場所帶來的負面效應。

（5）通過分析可知，街道規(guī)劃和定位必須重視松江工業(yè)區(qū)北部分區(qū)、松江工業(yè)區(qū)東區(qū)中部分區(qū)、生產(chǎn)性服務業(yè)功能區(qū)三個工業(yè)地塊與國際生態(tài)商務區(qū)、居民區(qū)兩個敏感地塊交界地區(qū)環(huán)境沖突的預防，關注其與周邊地塊的協(xié)調發(fā)展。

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The impact of landflls on peripheral housing prices

SHI Yu-Guang
(Shanghai University of Political Science and Law)

This article, using Jimao Landfll in Shanghai's Songjiang District as a case study, analyzes the temporal and spatial characteristics of the surrounding residential properties. The results show that landfills impact the values of the surrounding houses. Overall, housing prices are below average, although they tend to rise slightly after renovation. On the other hand, as distance from the landfll decreases, so does the price growth rate of surrounding residences. Housing price is related to types of rooms in a house, which has a positive correlation with three-room houses but a slightly negative correlation with one-room houses.

real estate economy; residence value; environment effect; landfll

F293.35

A

2095-1329(2016)04-0038-05

10.3969/j.issn.2095-1329.2016.04.011

2016-09-19

2016-11-26

施宇光(1996-),男,專業(yè)方向為金融法學.

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