回收行为的经济效益评估：基于旅行成本法的消费者剩余测算

《Journal of Benefit-Cost Analysis》：The Economic Benefit of Recycling: An Application of Travel Cost Method to Estimate the Consumer Surplus

本研究针对回收行为经济效益量化难题，创新性应用旅行成本法（TCM）评估居民参与定点回收（drop-off recycling）的消费者剩余（CS）。通过构建基于行驶距离与行驶时间的四种旅行成本变量，结合负二项回归与截断负二项回归模型，首次测算出美国Monongalia County居民单次回收行为的CS为11.24–41.91美元，年总CS达1,317,960美元，为政府优化回收政策提供了关键经济学依据。

　　

当我们把饮料瓶扔进回收箱时，是否曾思考过这一举动背后隐藏着多大的经济价值？在环保意识日益增强的今天，回收已成为许多家庭的日常习惯。然而，与随处可见的回收设施形成鲜明对比的是，我们对于居民参与回收活动所获得的经济效益知之甚少。这种价值难以用市场价格衡量，因为它属于典型的"非市场价值"——就像清新的空气和美丽的风景一样，虽然重要却无法直接交易。

在美国，定点回收（drop-off recycling）和路边回收（curbside recycling）是两种主流的回收模式。前者要求居民自行将可回收物送至指定中心，后者则由服务商上门收取。尽管已有研究探讨了回收的成本收益比较、政策影响等因素，但居民从参与定点回收中获得的实际经济效益始终是个谜。这正是Julian J. Hwang和Nadiatu Issaka在《Journal of Benefit-Cost Analysis》上发表的最新研究要解决的问题。

西弗吉尼亚州的Monongalia County为这项研究提供了理想的实验场景。根据该州法律规定，只有像摩根敦这样人口超过1万的城市才必须提供路边回收服务。这意味着县城居民若想回收，就必须亲自将可回收物送至定点回收中心。这种天然的政策差异为研究人员创造了难得的研究条件——他们可以专注于研究那些纯粹出于环保意愿而参与回收的居民行为。

为了解开回收行为的经济价值之谜，研究人员采用了旅行成本法（Travel Cost Method, TCM）这一经典的非市场价值评估技术。该方法的核心思路很巧妙：居民前往回收中心的旅行成本（包括油费和时间成本）相当于他们为回收服务支付的"价格"，而访问频率则反映了"需求量"。通过分析不同距离居民的访问行为，就能构建出回收服务的需求曲线，进而计算出消费者剩余（Consumer Surplus, CS）——即居民实际获得的价值超出其支付成本的部分。

研究团队通过精心设计的问卷调查收集数据，他们从当地垃圾处理服务商Republic Services提供的17,000个地址中随机选取6,500个发放调查邀请。最终获得1,204份回复，其中684名县城居民的数据被用于分析。问卷不仅询问了居民访问回收中心的频率，还创新性地同时收集了行驶距离和行驶时间两种数据，为构建更精准的旅行成本变量奠定了基础。

在分析方法上，研究团队考虑了样本收入的偏差问题——受访者平均家庭收入（118,275美元）显著高于县城中位数收入（62,704美元）。为此，他们分别使用个体报告收入和固定收入值构建了四种旅行成本变量，确保了结果的稳健性。同时，他们还注意到多数居民会在回收途中顺便办理其他事务，因此明智地选择使用单程距离而非往返距离来计算旅行成本，避免了高估问题。

研究结果显示，无论使用哪种旅行成本变量，都观察到了符合需求定律的负相关关系：旅行成本越高，访问频率越低。这一发现证实了TCM在回收行为研究中的适用性。具体到消费者剩余测算，基于行驶距离的模型给出了更为保守且稳健的估计——单次回收活动的CS在11.24-17.25美元之间（包含零访问样本）或17.77-41.91美元（排除零访问样本）。

通过巧妙的数学推导，研究团队还估算出全县约有4,676个家庭定期使用回收服务，占服务家庭总数的44.5%。基于此，他们计算出定点回收项目为Monongalia County居民带来的年总消费者剩余高达1,317,960美元。这一数字直观地展现了回收服务带来的巨大经济效益，为地方政府继续投资环保基础设施提供了有力的经济学论据。

这项研究的创新之处不仅在于首次量化了回收行为的消费者剩余，还探索了行驶时间作为旅行成本变量的可行性。在交通拥堵日益严重的城市环境中，时间成本可能比距离成本更能影响居民的出行决策。虽然这方面的结果因样本量限制而略显不稳定，但为未来研究指明了新方向。

值得注意的是，研究发现仅有少数居民知道县城内另外两个回收点的存在，这提示我们需要加强回收设施的宣传工作。同时，回收中心的工作时间（工作日早7点至下午3点半，周末关闭）也相当不便，改善这些服务细节可能会显著提升居民的回收参与度。

本研究也存在一些局限。例如，由于其他回收点的使用率极低，模型未能考虑替代选择对需求的影响。此外，基于回忆的旅行时间和距离数据可能存在测量误差。未来的研究可以通过GPS跟踪等更精确的方法来改进数据质量。

总的来说，这项研究为我们理解环保行为的经济价值提供了重要启示。它证明，即使是没有直接经济回报的回收活动，也能为居民创造可观的非货币价值。当政策制定者在权衡环保项目的成本时，不应忽视这些"隐形"的收益。正如研究所显示的，每个被回收的瓶罐背后，都蕴含着居民对更美好环境的真诚期待和实际付出。

研究方法上，本研究主要运用了旅行成本法（TCM）的非市场价值评估技术，基于对Monongalia County居民的问卷调查数据（样本来自Republic Services提供的地址库，最终分析258个完整回答），通过构建基于行驶距离（TC_distance）和行驶时间（TC_time）的四种旅行成本变量，分别采用负二项回归（包含零访问样本）和截断负二项回归（排除零访问样本）模型，估算消费者剩余（CS），并利用德尔塔法计算置信区间。

4. 方法

研究采用旅行成本法（TCM）构建需求模型，期望访问次数λ_i表示为旅行成本变量TC_i及其他个体变量X_i的函数。旅行成本包括驾驶成本（基于车辆运营成本VOC和单程距离D_i）和机会时间成本（基于家庭收入和时间价值）。创新性地通过行驶时间（假设平均速度40mph）反推距离，构建了TC_distance和TC_time两种变量，并分别使用个体报告收入和固定收入（62,704美元）计算，共四种旅行成本变量。访问频率通过问卷分类收集，使用计数模型（负二项和截断负二项回归）进行估计，控制教育、收入、年龄、政治倾向和环境关注度等变量。

5. 结果

回归结果显示，旅行成本变量系数均为负且显著（除部分截断模型），符合需求定律。收入系数正显著，环境关注度在距离基模型中显著。负二项模型估计的单次CS为11.24–17.25美元，截断模型为17.77–41.91美元，但后者部分置信区间包含零。使用最保守估计（TC_distance^Income），年度人均CS为125.52美元（含零访问）或281.83美元（不含零访问）。通过总家庭数（10,500）和模型间CS关系，推算约4,676户使用回收服务，年总CS为1,317,960美元。

6. 讨论

研究首次量化了定点回收的消费者剩余，证实TCM适用于非娱乐性行为评估。使用行驶时间构建成本变量为高拥堵地区研究提供新思路，但需进一步验证。替代点使用率低（仅12%居民知晓其他点），表明当前无替代行为，建议县政府提升站点知名度。研究局限性包括未考虑替代点影响和潜在测量误差，但结果为回收政策的经济效益提供了关键证据，支持在 rural 地区推广低成本回收项目。