基于成本效益分析的城市自然解决方案价值评估：阿根廷圣马丁将军市与意大利都灵试点项目的启示

《Urban Forestry & Urban Greening》：Valuing urban Nature-based Solutions through Cost-Benefit Analysis: Lessons from pilot projects in General San Martín (Argentina) and Turin (Italy)

　　

• 一套透明的成本效益分析工作流被应用于两个城市基于自然的解决方案（NbS）试点项目。
• 该方法适用于在现实数据约束下开展市政决策。
• 成本数据采用由市政当局报告的当地施工和维护数据。
• 洪涝风险、水质、碳、热、土地价值和环境舒适度等效益均进行了货币化评估。
• 尽管效益仅部分货币化，两个试点均显示出正的净现值和内部收益率。

引言

全球城市地区面临日益加剧的气候风险，包括极端高温、洪涝和生态系统退化，且对脆弱人群的影响尤为显著。作为应对，基于自然的解决方案（NbS）正被越来越多地推广为一种既能实现气候适应又能提供多种协同效益的策略，这些协同效益包括生物多样性提升、热舒适度改善、暴雨径流调控、公共健康改善和社会凝聚力增强等。然而，尽管NbS在政策层面获得越来越多支持，城市中的NbS推广往往受限于难以在决策相关层面证明其经济价值的挑战。因此，经济估值方法，尤其是成本效益分析（CBA），已成为加强NbS论证的关键工具，因为它提供了一种共同衡量标准，能够捕捉多样化效益并与投资及维护成本进行比较。

日益增长的文献将这一估值挑战与NbS的融资问题联系起来。尽管存在政策承诺，城市NbS在很大程度上仍依赖稀缺的公共预算，而私营和机构资本因难以将分散的、长期的协同效益转化为收入流或可融资的证据而望而却步（Toxopeus和Polzin，2021；van Zanten等，2023）。因此，开发能够推动NbS主流化的融资方案——从市政预算和多边贷款到价值捕获工具——都需要可靠的、决策级别的经济评估作为前提条件（Kozak等，2022；Chelli等，2025）。在此方面，CBA不仅是一种分析手段，更是预算办公室和金融机构评估竞争性投资的通用语言。

然而，对地方政府而言，关键瓶颈往往在于"理想"评估所要求的数据与公共管理部门实际能够生成、整理和更新的信息之间存在的不匹配。数据密集型的CBA可能在技术上无懈可击，但如果其假设了市政当局并不具备的广泛监测网络、先进建模能力或长时间序列数据，则在操作上可能不可行（Uribe-Aguado等，2025）。因此，我们采取务实的立场：当CBA围绕可行的市政数据和常规流程进行设计，具备透明的假设和适度与分析相匹配的工作量时，它才能有效服务于决策。在这一视角下，估值成为一种根据地方政府的制度和信息能力进行适配的决策支持服务，而非一项通常超出其能力范围的数据和工作流程要求。

尽管面临信息缺口、理论复杂性和伦理考量等挑战，经济估值在评估基于自然的项目中日益成为标准实践。2023年，美国政府发布了关于在成本效益分析中核算生态系统服务的指导文件（White House，2023）；澳大利亚新南威尔士州政府也编制了绿色基础设施和公共空间估值框架（NSW Department of Planning and Environment，2023）。自然的经济估值如今通过一系列方法实现：市场价格法和成本法（避免成本、替代成本或代理成本）、显示偏好法（如享乐定价法）、陈述偏好法（提取支付意愿），以及价值转移法（将现有研究的单位价值调整应用于新地点）（Brander，2013；Tinch等，2019；Wild等，2024）。当完全货币化不可行时，替代方案包括成本效益分析（CEA）和多准则决策分析；Panduro等（2024）提出了一种逐步排名的CEA方法，用于筛选和优先排序NbS，也可作为更密集评估之前的初步筛选步骤。我们选择CBA，因为它提供了上述替代方案所不具备的一项优势：对社会效益的明确检验，以净现值（NPV）和内部收益率（IRR）表示，即公共投资决策和融资谈判所使用的标准指标，同时与非货币化效应的定性报告保持兼容。

总之，经济估值方法将经济分析的范围扩展到进入效用函数和生产函数的所有决策后果，而非仅限于市场交易中的内容，从而允许在不同影响、人群、时间和决策之间进行相对价值的比较（Tinch等，2019）。广义上已认识到（TEEB，2010；Díaz等，2018），货币估值和CBA仅为支持决策的一类证据，与伦理和科学分析以及审议过程相互补充：它们永远不是"正确答案"，而是一种支持思考复杂决策的方法，以及以便捷且直观的方式总结某些形式信息的手段。

在此背景下，本文展示了一种适用于异构数据环境的本地化CBA工作流。该工作流结合了直接项目信息、利益相关者输入和参数化估算，优先考虑从效益识别到可测量指标和货币化步骤的透明链条，货币化效益在适用时参照标准生态系统服务分类体系（CICES V5.1；Haines-Young和Potschin，2018），并明确报告假设、遗漏和敏感性分析。我们通过两个不同的公共空间NbS干预项目加以说明，这两个项目均在欧盟H2020 CONEXUS项目框架下开展：阿根廷布宜诺斯艾利斯大都会区将军桑马丁市的Francia街雨水花园项目，以及意大利都灵的Valdocco绿色干预项目。目的并非比较哪个项目"表现更好"，而是展示CBA可以在截然不同的情境中实施，同时保持决策相关性、可审计性，并明确说明假设和数据局限性。

本文回应了NbS评估领域文献中的三个空白。第一，关于已实施城市NbS的决策相关经济证据仍然稀缺，且已发表的CBA往往数据要求过高，市政团队难以复制（Chelli等，2025；Uribe-Aguado等，2025）。第二，关于如何在异构制度和信息环境中适配估值方法，方法学指导尚显不足：数据有限时优先做什么，哪些代理指标是合理的。第三，在应用文献中，遗漏、假设和敏感性分析的透明报告参差不齐，而这恰恰决定了评估是否可以被审计和再利用（Chelli等，2025）。因此，本研究提出三个研究问题。研究问题1（RQ1）：基于项目文档、利益相关者输入和价值转移构建的适度CBA，能否在截然不同的制度情境下为城市NbS产生令人信服的社会效益估计？研究问题2（RQ2）：在各情境中，哪些效益主导了项目价值，哪些环节最需要加强监测和估值？研究问题3（RQ3）：增量性和本地化估值对NbS评估在不同案例间可比性意味着什么？

通过记录每次评估如何根据当地可获得信息进行适配，包括缺失输入如何与地方参与者共同产出，本文提供了关于如何让CBA对市政当局可行的方法学指导：数据有限时优先做什么，如何利用合理的代理指标操作化效益，如何报告不可货币化效应，以及如何呈现结果以便其在规划、预算和投资决策中仍可解读。术语遵循级联模型（Haines-Young和Potschin，2010）：生态系统服务是生态系统的最终贡献，效益是人们从中获得的成果（通常与其他投入相结合），而价值则是其货币表达。在本研究中，"效益"一词特指被货币化并纳入CBA的各项内容；附录C将每一项参照CICES V5.1分类体系，或标注为非生态系统服务。

论文余下部分详细阐述了适配后的CBA工作流和数据策略（第2节），呈现了结果和敏感性分析（第3节），并讨论了NbS在地方政府决策流程中主流化的含义（第4节讨论，第5节结论）。

案例节选

案例选择标准与描述

从CONEXUS项目框架下开发的更广泛城市NbS试点组合中，我们选取了两个干预项目进行深入的CBA：阿根廷将军桑马丁的Francia街雨水花园和意大利都灵Valdocco的绿色干预项目。案例选择旨在展示在典型市政数据可得性条件下的可复制CBA工作流，而非提供具有统计代表性的样本。

选择标准基于以下考量：1）纳入一个拉丁美洲案例和一个欧洲案例，以实现……

结果

本节呈现两个试点项目成本效益分析的结果。对每个案例，报告了估算的净现值和内部收益率，连同估值过程的主要要素，随后进行了敏感性分析和综合归纳。

讨论

讨论部分回归引言中提出的研究问题：4.1 方法学贡献：在市政数据约束下实现本地化CBA的操作化，4.4 估值方法与可转移性：参数化方法有用但需谨慎对待……回答了适度CBA的可行性和合理性问题（RQ1）；第4.3节结合敏感性分析结果，回答了效益构成和监测优先级问题（RQ2）；第4.2节回答了……

结论

在两个已全面实施的城市NbS试点项目中，分析表明在当地适当贴现率下具有社会效益：Francia街雨水花园项目的净现值为61,499欧元，内部收益率为13%（5%贴现率）；Valdocco绿色干预项目的净现值为253,586欧元，内部收益率为6.3%（2%贴现率）。

针对第一个研究问题的回答，基于项目文档、利益相关者输入和价值转移构建的适度CBA被证明在两个项目中均可实施。

生成式AI及AI辅助技术在稿件准备过程中的声明

在本文撰写过程中，作者使用了Claude（Anthropic）来检查和润色稿件的写作、风格和一致性。作者对输出结果进行了审阅和编辑，并承担所发表文章内容的全部责任。

CRediT作者贡献声明

Daniel Kozak：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，方法论，调查研究，形式分析，概念构思。Mariana Giusti：撰写——初稿，方法论，调查研究，形式分析，概念构思，撰写——审阅与编辑。Hayley Henderson：撰写——初稿，调查研究，形式分析，概念构思。Rodolfo Aradas：撰写——初稿，调查研究，形式分析，概念构思。Esteban Otto Thomasz：撰写——初稿……

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知可能与本文所报告工作相冲突的财务利益或个人关系。

致谢

本研究作为地平线2020 CONEXUS项目的一部分开展，由欧盟委员会资助（资助协议编号：867564）。作者对所有项目参与者、市政团队、组织和利益相关者表示衷心感谢，他们的合作使本研究得以实现。我们特别感谢来自都灵市政府的Riccardo Saraco和Mariateresa Massa、来自SEAcoop的Davide Murgese和Marta Cimini，以及来自……的Aldo Kowalyszyn所提供宝贵合作。

Demián Rotbart | Daniel Kozak | Mariana Giusti | Hayley Henderson | Rodolfo Aradas | Esteban Otto Thomasz