小編說：目前結合經濟學研究方法，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，利用大數據技術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系。由于研究受一定邊界條件限制，仍需要進行后續的深入與修正，但研究出發的視角比較獨特，為大家帶來一種新的視角和思路，供業內人士參考。

1 研究背景

我國污水處理行業在“九五”、“十五”期間經歷了一段超高速建設時期。出于衛生等規劃方面的考慮，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的城鎮化進程，城市區域的邊界不斷擴展，很多原本處于城郊的污水處理廠現已地處人口密集的城市核心區域。污水處理廠因產生剩余污泥、臭氣、噪聲等二次污染物，對周邊環境產生負面影響，被視為“灰色”基礎設施，并經常在城市中引起“鄰避效應(not in my backyard)”，與生態文明建設的要求背道而馳。近年來通過提高技術和管理水平，污水處理廠的負面環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。

大數據研究目前廣泛應用于科技及經濟社會發展的重大戰略領域，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、管理和處理海量數據，形成更強的決策和洞察發現能力。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，克服了傳統差分法無法準確識別目標因素效應的弊端，常用于計量經濟學中對于公共政策或項目實施效果的定量評估等領域。

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的影響，定量分析污水處理廠對周邊房產升值的拖累作用。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據，首先利用大數據技術進行數據收集和預處理，再構建基于雙重差分法（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生態環境的提升作用。

2 材料與方法

2.1北京市污水處理廠概況

目前北京市東城區和西城區沒有大型污水處理廠。本文主要分析對象包括海淀區、朝陽區和豐臺區的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與五環之間。各個污水處理廠概況見表1。

2.2基于大數據手段的房價數據收集與處理

利用大數據技術從互聯網獲取房價數據，包括2016年某日和2017年某日的全部房價信息。經過凈化處理后，共獲取6855條有效數據。每條數據包括單位面積房價、小區名稱、小區建筑年代、所屬行政區、經緯度等具體信息。同時根據每座房屋以及各個污水處理廠的經緯度，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，再通過兩組數據之間的雙重差分，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，服從標準正態分布。β1為希望獲取的參數，即房價影響值，其數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位特征。考慮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的環狀區域。圓形目標組與環狀對照組毗鄰，且全部處于半徑在2～3 km的局部氛圍內，本文假設該局部范圍內所有房產具有同樣的區位特征，即對照組和目標組滿足平行趨勢假設。

3 分析與討論

3.1基于區位特征的污水處理廠分類

根據污水處理廠周邊區域實際發展情況，分析污水處理廠與周邊社區的關聯特征，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域，對周邊社區造成巨大影響。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、五環位置相對偏遠的地區。多年之后，隨著北京作為特大城市迅速的發展，污水處理廠所占區域已經不再是“偏遠地區”，很多位置成為了大量人口的集聚、居住區。

第二類以海淀區清河污水處理廠為代表，出于生態因素考慮，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，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，小紅門污水處理廠旺興湖郊野公園北園的西北側，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以南，占地4.92 hm2，服務面積147.6 hm2，服務人口10萬人，設計規模4萬m3/d，1995年正式投入生產運行，是目前北京少有的地處四環內的污水處理廠。其周邊區域開發成熟，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。根據房屋和污水處理廠的地理位置，暫時以全區（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、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區域內，β1值為-3 319元/m2，即相比對照組，該區域房價漲幅減少了3 319元/m2。在0.5～1 km區域，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組區域內房價漲幅趨于平緩，同時均高于豐臺區的平均值。這可能是由于該區域地處四環內，地理環境優越導致房價處于豐臺區的較高水平。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不明顯，后續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范圍環狀區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之內和0.5～1 km區域內房價影響值分別為-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。《城市居住區規劃設計規范》(GB 50180-93)要求居住、工業、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%。假定方莊周邊區域得到充分開發，且居住用地比例采用最高標準值32%，房屋小區容積率取豐臺區平均值2.46。估算2016~2017年房產增值期間，由于污水處理廠負面影響導致的房產價值損失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為74.7億元。其中，0.5 km內區域和1～2 km區域的房產損失分別為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。

結果如圖3所示，傳統污水處理廠模式在大型城市不斷發展的現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，其在北京四環內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模式在目前經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。后續在獲取相關對照組數據的基礎上，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律并不統一。這說明污水處理廠與綠色公園結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，其對周邊房產價值的抑制影響具有累積和持續效應。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，從經濟角度出發，即便大幅增加污水處理廠建設投資以促進其綠色化、生態化，倘若可以有效削減對周邊社區的負面影響，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濟效益。

需要指出的是，北京作為特大型城市且在2016~2017年經歷了房價快速上漲的特殊時期，以及DID模型的假設和簡化，使得本文定量數據結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的普遍影響，需要基于全國范圍內更廣泛的數據收集和分析。

需要指出的是，本研究所有房價數據來自互聯網公開數據，其可靠性沒有第三方的保證。客觀上存在“假房源”、“僵尸房”等現象，影響最終的定量結果，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展趨勢

我國“十三五”規劃明確提出了創新、協調、綠色、開放、共享等發展理念，確立了生態文明建設在中國特色社會主義“五位一體”中的戰略地位。污水處理行業結合新時期的要求，也需要面向未來，審視自身發展路徑。污水處理不僅要從技術手段追求節能降耗、資源回收，還需從規劃模式上關注污水處理廠與周邊社區的關系、提高環境友好性，實現從灰色到綠色的轉變。基于房價的分析僅僅是一個側面，呈現了傳統污水處理廠規劃模式在目前新形勢下造成的矛盾及價值扭曲。關于綠色污水處理基礎設施對社區影響的分析需要更加深入的持續研究。

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深入社區。由于城市的不斷開發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，隨著區域開發、人口增長聚集，區域內污水量必然增加。污水處理廠拆除外遷意味著該區域產生的大量污水需要經過長距離運輸抵達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系統的核心要素——水，又具有開發娛樂、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，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污水處理和提供生態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合不應該是簡單機械的毗鄰建設，而應探索更多的有機結合方式。

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

4 結論

本文利用大數據技術及雙重差分模型，定量分析污水處理基礎設施對周邊社區房價增速的負面影響。

北京市污水處理廠根據建設方式分為兩類，一類單獨建設，另一類與綠色郊野公園毗鄰。基于大數據的DID分析結果表明，第一類污水處理廠顯著抑制了周邊社區房價增長，而第二類污水處理廠的負面影響不明顯。傳統污水處理廠模式在大型城市不斷發展的現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價值的損害，均遠遠超過自身建設投資價值。定量分析相關污水處理廠2016~2017年房價普遍上漲期間的抑制作用，3座相關污水處理廠對周邊房產造成了高達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據分析——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： 清華大學環境學院、 信開水環境投資有限公司；刊登在《給水排水》2018年第6期。