摘要
为减少垃圾焚烧发电设施建设带来的邻避事件，破解因城市土地资源紧缺导致的设施选址难的困境，城市群跨地市共建、共享设施成为新手段。文章基于跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址决策特征，构建以政府A、政府B及公众为博弈参与方，选址方案为博弈策略，参与方收益最大化为目标的决策模型，将博弈策略与收益进行空间数值量化，求解函数确定最优方案。方法应用于深圳—东莞共建垃圾焚烧发电厂选址，提出依托现状老虎坑垃圾填埋场共建设施的可行性，从建设成本、利益补偿等方面提出建议。最后，文章结合方法的实际应用情况，提出后续要在城市间的政策保障、体制机制建设、博弈模型深化等方面进一步优化。

作   者

陈君丽   深圳市城市规划设计研究院股份有限公司主任规划师，高级工程师

岳   隽   深圳市城市规划设计研究院股份有限公司副总规划师，教授级高级工程师

单   樑    深圳市城市规划设计研究院股份有限公司副总经理兼城市设计总监，教授级高级城乡规划师

目前，关于跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址决策方法的研究相对较少。现有研究主要聚焦垃圾焚烧发电的现状、工艺处理技术的攻克、项目选址及环境影响评价、“邻避效应”的成因及化解四大方面。赵洁、韩冲等人从技术角度，分析当前垃圾焚烧发电设施的现状及优缺点；范妮等人梳理国内垃圾焚烧发电项目的相关产业政策，分析不同发电工艺技术的优缺点；黄鹏等人探讨焚烧发电的污泥处理、废气处理等工艺技术；张体强等人从规划、环境质量与功能区划、环境保护目标、配套设施、社会环境五个方面，归纳焚烧发电厂选址的制约因素，探讨焚烧发电厂选址制约行业发展的问题；李响珍基于垃圾分类，建立选址决策指标体系，引入TODIM概率语言进行权重计算排序，从而选出最佳厂址；丛旭辉对生活垃圾焚烧发电项目邻避风险的机理、测度等进行研究，构建邻避事件演变趋势的预测模型，从公众与免疫系统的视角提出规避风险的策略。此外，张利周以东莞虎门垃圾焚烧发电厂选址为例，探讨邻避设施选址过程中公众参与的作用；胡燕等人以广州市两座垃圾焚烧发电厂选址为例，探讨邻避设施规划的协作管治问题等。上述研究对象以单个城市为主，未涉及跨行政区的多个城市。本文探讨跨地市共建垃圾焚烧发电设施规划选址的决策方法，并在粤港澳大湾区进行应用，旨在为推动城市群共建设施的规划选址提供决策技术支持。

01

跨地市垃圾焚烧发电设施

规划选址决策特征

1.1  单个城市决策向多个城市协同决策转变

跨地市垃圾焚烧发电设施选址不再是城市内部的事情，而是多个城市之间的事情，规划选址决策行为由城市内部决策转向多个城市协同决策，决策复杂程度高、协商难度大。首先，由于跨行政区域，协同决策涉及府际关系、部门关系、空间资源整合等多重要素的平衡；其次，各城市政府作为不同的利益群体，以自身利益最大为目标，城市间的竞争意识强于合作，跨地市合作通常难以形成共识；最后，由于缺乏协商制度、法律法规、合作体制等，跨地市合作多以非常规会议形式出现，合作的制度化程度低，导致城市之间的协调与执行力较弱，跨地市合作项目难以落地。因此，实现城市之间的博弈平衡是跨地市设施规划选址的关键。

1.2  单一主体决策向多个主体共同决策转变

从决策视角来看，邻避事件的发生与政府追求决策效率最大化、坚持传统“决定—宣布—辩护”的决策模式有直接关系。在传统决策模式下，政府考虑到市民对邻避设施的排斥心理，往往不会积极主动地宣传有关设施风险的信息，更多是被动地回应市民的质疑，并未真正将市民的意见纳入决策程序，导致市民的知情权、参与权及追求公平正义的权利无法得到满足。垃圾焚烧发电设施选址涉及的所有利益相关者，均应该成为决策参与的主体，通过实现利益平衡，形成决策共识。跨地市生活垃圾焚烧发电设施的相关利益者包括多个城市政府及相应城市的市民，通过政府、市民等多主体利益的博弈促进共同决策，实现与市民共享垃圾焚烧发电设施选址决策，减少邻避冲突事件的发生。

1.3  地理空间数据与政策法规数据融合技术

传统规划选址决策主要基于地理空间数据进行决策，跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址除了需要基本的地理空间数据之外，更强调收集与邻避设施相关的法规政策和标准规范数据，通过多数据融合共同支撑选址决策。其中，法规政策数据是确定并指导跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址的政策依据；标准规范数据用于确定垃圾焚烧发电设施规划选址在技术层面的基本要求。

1.4  GIS空间分析与博弈论结合的决策方法

跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址涉及多利益主体博弈。首先是两个或多个地市政府之间利益分配的博弈，涉及建设成本和收益，其诉求均为利益最大化。其次是政府与设施周边居民之间的博弈，两者的利益诉求在一定程度上存在差异。政府从城市公共利益出发，通过建设生活垃圾焚烧发电设施，为市民提供公共福利，产生的社会效益全社会共享。周边居民需要通过建设生活垃圾焚烧发电设施解决垃圾问题，但排放的污染物可能影响居住环境，因此要求设施布局越远越好。基于上述复杂的博弈特征，本文引入博弈论，建立基于GIS空间分析的选址决策模型，对决策主体的利益进行量化计算、分析和比较，从而选出选址更优方案。

综合上述跨地市选址的决策特征，引入博弈论，构建设施选址决策方法（图1）。一方面，基于政策文本挖掘技术，优化对标准规范要求的提取，提高精准度；另一方面，将GIS空间分析和选址决策模型结合，分析参与方的成本收益，求解后确定更优选址，提升选址决策的合理性和科学性。 

图1  跨地市垃圾焚烧发电设施规划选址技术路线

Fig.1  Technical route of planning and site selection decision for inter-city waste incineration power generation facilities

资料来源：笔者自绘

02

基于博弈论建立规划

选址决策模型

博弈论是研究多决策主体之间行为相互作用、相互平衡，使收益或效用最大化的一种数学理论和方法。博弈论包含局中人、策略、支付函数三个要素。局中人，即参与方，每一个有决策权的参与方均为一个局中人。只有两个局中人的博弈现象称为“两人博弈”，多个局中人的博弈称为“多人博弈”。策略，即行动方案，每个局中人都能选择一个可行的完整行动方案。支付函数是博弈结果，一组博弈结束时，每个局中人的“得失”构成全体局中人行动的一组策略函数。博弈论在经济学、管理学、计算机科学、政治学等学科有着广泛的应用，近年来逐渐被应用于物流中心、商业的选址，如徐俊玲等引入博弈论进行高尔夫球场的选址研究。

2.1  选址决策模型的基本前提

博弈行为发生前，选址备选方案满足法律法规和技术规范约束的底层逻辑是基本前提。若选址备选方案不符合技术要求，理论上不会发生博弈行为。因此，构建博弈模型的前提是策略对应的空间选址方案不在规范标准要求的禁止建设区内。设施立项后，在设施处理规模及服务人口规模不变的前提下，假设设施优先为就近居民提供服务，则设施在空间上满足“等人圈”，即不同空间范围内的服务人口始终相同。因人口在空间上分布的密度不同，设施反映在空间上的服务半径和范围是变化的。

2.2  选址决策模型的三要素

2.2.1 参与方

以跨地市的两个城市（城市A、城市B）共建垃圾焚烧发电厂为例，构建包含博弈的参与方、策略和收益三要素的选址决策模型。参与方为城市A政府、城市B 政府（简称“政府A、政府B”）和周边居民。 

2.2.2 策略集合

策略为设施空间选址方案的集合，包括提供用地或不提供用地，每一个策略对应一个空间的选址方案。作为参与方的城市政府A、政府B，在选址过程中的策略选择都包括行动或不行动两种，即选址在自身行政范围内或选址不在自身行政范围内。假设政府A选择行动，政府B选择不行动，则该设施可以解决更多城市A的居民需求，但需提供设施的全部用地及其他成本。同理，政府B选择行动，政府A选择不行动，也是如此。若政府A、政府B 同时选择行动，则双方共同承担设施用地，该策略对应的空间方案表现为跨城市A、城市B的行政边界；若政府A、政府B同时选择不行动，则意味着博弈谈判失败，双方无法共建设施。政府A、政府B之间形成的策略矩阵表现如表1所示。

表1  政府A、政府B参与策略行动的博弈矩阵

Tab.1   Game matrix for governments A and B

资料来源：笔者自绘

2.2.3 收益

收益为不同策略下各参与方获得的总收益。由于影响收益的因子很多，模型构建仅考虑主要因子。政府A、政府B的成本主要是用地成本、建设成本和垃圾运输成本三类，收益主要包括垃圾处理的环境补偿收益和垃圾焚烧发电的收益两类。居民的收益因子主要为设施排放的污染物对居民环境可能造成的影响，居民点距离越远，收益越高。

（1）政府用地成本

垃圾焚烧发电厂的用地规模与其日处理垃圾的能力有关。不同的策略下，政府A、政府B提供的用地规模分别为L_A、L_B，日处理垃圾量分别为V_A、V_B。若政府A选择不行动，L_A等于0；政府B不行动，则L_B 等于0。同时，垃圾焚烧发电厂的选址存在用地机会成本，其与所在地块的基准地价和垃圾处理设施的实际使用年限有关，即用地机会成本=[平均基准地价/实际使用年限]×用地规模。将用地机会成本系数设为每天C₁元/米²，则政府A、政府B在不同策略组合下的用地成本可表示为表2。

表2  政府A、B参与策略行动的用地成本

Tab.2  Costs of land for governments A and B

资料来源：笔者自绘

（2）政府建设成本

建设成本为垃圾焚烧发电厂建设的投资资金。基于公平考虑，政府A、政府B的建设成本与设施可解决的日垃圾量成正比。假设每天的建设成本为C₂元，政府A、政府B日处理垃圾量分别为V_A、V_B。由于建设成本与是否提供用地无关，无论政府A、政府B选择何种策略，其建设成本始终如下：

（3）政府垃圾运输成本

垃圾运输成本是垃圾由居民点运输到设施点的运输费用，由运输总距离和单位运输成本决定。运输总距离是每个居民点沿城市道路网到设施点的运输距离之和，采用ArcGIS网络分析进行最近设施点求解，形成居民点到备选选址点间的路程。假设运输成本系数为每千米C₃元，S_A是城市A范围内所有居民点到设施点的运输距离之和，即S_A=S_A1+S_A2+S_A3+…S_AN；S_B是城市B 范围内所有居民点到设施点的运输距离之和，即S_B=S_B1+S_B2+S_B3+…S_BN。由于垃圾运输成本与是否提供用地无关，无论政府A、政府B选择何种策略，其运输成本始终如下：

政府A 运输成本=C₃×S_A       （3）

政府B 运输成本=C₃×S_B       （4）

（4）政府环境补偿收益

环境补偿收益主要指垃圾跨界清运处理过程中，某一城市进入另一城市的垃圾终端设施处理垃圾，应承担垃圾处置区域环境补偿费，补偿标准一般在环境补偿管理办法或实施细则中给予规定。博弈模型中，若政府A、政府B均行动或均不行动，则双方的环境补偿收益均为0；若一方选择行动，另一方选择不行动，则行动一方将获得不行动一方的环境补偿费。将环境补偿标准设定为每吨D₁元，双方政府在不同策略组合下的环境补偿收益如表3所示。

（5）政府垃圾焚烧发电收益

焚烧发电收益是由垃圾焚烧发电产生的收益，与单位体积垃圾焚烧发电量、焚烧设备消耗电量及当地电价有关，计算方式为：焚烧发电收益=[每吨垃圾发电量×（1－垃圾焚烧电量消耗比例）×当地电价]×垃圾量。由于垃圾焚烧发电收益与是否提供用地无关，与垃圾焚烧电量消耗及焚烧技术相关，而电价取决于各城市的定价。因此，将焚烧发电收益部分固定影响因子设定为单位体积垃圾发电收益为每吨D₂元，无论政府A、政府B选择何种策略，其焚烧发电收益始终如下：

政府A 焚烧发电收益=D₂×V_A      （5）

政府B 焚烧发电收益=D₂×V_B      （6）

（6）居民收益

居民收益主要体现为由设施建设带来的负外部性产生的成本。负外部性的大小与居民点离设施的直线距离有关，直线距离越大，负外部性越小，成本越小，收益越大。假设居民的负外部性与居民点离设施的直线距离的影响系数设为C₄，则政府A、政府B服务的居民点离设施的直线距离之和为L，L=L_A+L_B，则居民的收益如下：

  居民收益=C₄×(L_A+L_B)        （7）

式中，L以GIS分析点距离计算。

2.3  不同策略下参与方的净收益

基于上述分析，综合计算不同策略组合下政府A、政府B与居民三方各自的总收益（表4）。

表4  政府A、政府B不同策略组合下的成本、收益汇总

Tab.4   Costs and benefits under different strategy combinations for government A and B

资料来源：笔者自绘

策略组合一：政府A、政府B均行动，对应政府A、政府B均提供设施用地，即跨行政区的选址方案。该情形下，政府A、政府B、居民的收益分别为：

政府A 收益= 0+D₂×V_A－C₁×L_A－

政府B 收益= 0+D₂×V_B－C₁×L_B－

居民收益=C₄×(L_A+L_B)                （7）

策略组合二：政府A行动、政府B不行动，对应政府A提供设施用地、政府B不提供设施用地。该情形下，政府A、政府B、居民的收益分别为：

政府A 收益= D₁×V_B+D₂×V_A－

政府B 收益= -D₁×V_B+D₂×V_B－0－

居民收益=C₄×(L_A+L_B)           （7）

策略组合三：政府A不行动、政府B行动，对应政府A不提供设施用地、政府B提供设施用地。该情形下，政府A、政府B、居民的收益分别为：

政府A收益=-D1×VA+D2×VA－0－

政府B收益= D₁×V_A+D₂×V_B－   （13）

居民收益=C₄×(L_A+L_B)           （7）

策略组合四：政府A、政府B 均不行动，对应政府A、政府B 均不提供设施用地，没有达成共识的选址方案。

2.4  模型要素的空间量化及求解

在博弈模型中，每一个策略在空间中体现为一个选址的具体地理位置。为便于空间属性的计算，将符合规范标准的可选址区域转换为空间上均质的基本单元。可以根据研究范围的大小、设施的最小规模等要求，设置不同的基本单元尺度。

通过数值提取，每个基本单元可获得以下属性：空间位置代号i(i=1,2,3,4…n)，基于位置i的政府A、政府B的收益值分别为W_Ai、W_Bi，居民的收益值为W_Ci。根据任意单元i的属性，建立三维几何函数，绘制3D散点分布图（图2）。任意单位i的属性值W_Ai、W_Bi、W_Ci 越大，则收益值越大，对应的选址方案更优。

图2  3D散点分布图

Fig.2 3D scatter plot

资料来源：笔者自绘

03

选址决策模型应用

——以深圳—东莞共建垃圾焚烧发电厂为例

3.1  空间单元化处理及初步选址方案

将粤港澳大湾区内深圳、东莞行政区的面域，转换为空间上均质分布的1km×1km基本单元，并与人口数据进行叠加。通过文本识别和提取，汇总垃圾焚烧发电厂选址的基本技术要求（表5）。利用GIS的缓冲分析、网格筛选和剔除，叠加形成初步选址区域。在此基础上，综合考虑设施规模（以5个基本单位为样本）、交通便利性（有路网覆盖）、离居民点的远近（离居民点尽量远）、设施服务范围同时覆盖深圳和东莞的原则，进行第二次筛选，确定20个初步选址方案（图3）。

表5  相关政策文件及标准规范的选址要求

Tab.5  Site selection requirements of relevant policy documents and standard specifications 

资料来源：笔者自制

图3  初步选址方案

Fig.3  Preliminary site selection plan

资料来源：笔者自绘

3.2  博弈模型下各方收益的空间量化求解

20个初步选址方案因空间位置差异对应不同的策略集合。其中，选址方案2与选址方案3属于深圳、东莞均行动的策略组合一；选址方案5、9、16、17、18、19、20，属于深圳行动、东莞不行动的策略组合二；选址方案1、4、6、7、8、10、11、12、13、14、15，属于深圳不行动、东莞行动的策略组合三。设施规模设定为5个基本单元网格，服务人口约330万人，固定参数参照各地经验做法取值（表6）。计算不同策略组合下参与方的收益（表7），通过SPASS统计分析软件对结果进行标准化转化，形成3D散点图及拟合结果图（图4）。对参与方深圳政府、东莞政府及居民三者进行两两博弈分析，选址方案6为参与方收益相对较大的方案，成为深圳—东莞共建垃圾焚烧发电厂的最佳方案。

表6  参数取值

Tab.6  Parameter value

资料来源：笔者自制

表7  各选址方案参与方的收益

Tab.7  Benefits of participants for each site selection scheme

资料来源：笔者自制

图4  20个选址方案3D散点图(左）和拟合结果（右）

Fig.4 3D Scatter plot (left) and fitting results (right) of 20 site selection schemes

资料来源：笔者自绘

3.3  基于现有填埋场选取方案2的可行性分析

3.3.1 模型计算结果与现状填埋场情况分析

博弈模型中，选址方案2为处于深圳、东莞交界处的深圳老虎坑填埋场现状。深圳市早在《深圳市城市总体规划（2010—2020）》中提出，利用老虎坑填埋场建设老虎坑环境园。但老虎坑环境园至今未按计划如期建设，用地却已经按规划确定的管理控制线预留下来。因此，从用地供给来看，以老虎坑填埋场为基础，深圳—东莞跨地市共建垃圾焚烧发电厂用地充裕、技术可行，且有利于土地资源集约节约利用；从收益成本来看，该方案中东莞政府的收益低，影响参与方达成决策共识，并非深圳—东莞跨地市建设生活垃圾焚烧发电设施的优选方案。

3.3.2 调整模型参数值，优化选址方案2对应的参与方收益

在设施规模、处理能力及服务人口规模不变的基础上，调整模型中的固定参数值发现：调大参数D₂（单位体积垃圾发电的收益），东莞政府的收益值会提高；减小参数C₂（建设成本系数），或C₃（单位运输成本系数），东莞政府的收益值也会提升。反之，减小参数D₂，或增大参数C₂、C₃，东莞政府的收益值会减少。也就是说，通过增加单位体积垃圾发电的收益，或降低建设成本系数、单位运输成本系数，可增加东莞政府的收益，提高深圳政府、东莞政府及居民达成决策共识的概率，使选址方案2成为优选方案（图5）。

图5  深圳市、东莞市、市民三者间两两博弈分析

Fig.5  Game analysis between Shenzhen, Dongguan, and citizens

资料来源：笔者自绘

3.3.3 选取方案2作为深圳—东莞共建焚烧发电厂的决策建议

依托现状老虎坑填埋场，深圳—东莞跨地市共建垃圾焚烧发电厂，具有一定的可行性，但需要制定一定的补偿机制。一是适当提高单位体积垃圾发电的收益，或降低垃圾焚烧发电厂的建成成本或单位运输成本，可以提升深圳政府、东莞政府的收益，有利于促进两地形成跨地市建设垃圾焚烧发电厂的共识；二是建议国家或广东省制定跨地市共建垃圾焚烧发电的电价补贴政策、交通运输补偿政策，共建设施的城市可向省级财政，价格、能源主管部门等提出补助申请。此外，粤港澳大湾区可率先探索设立“粤港澳大湾区可再生能源发展基金”，通过基金补偿，支持跨地市共建垃圾焚烧发电设施或项目。

04

结语

规划选址决策方法将博弈论引入城市规划领域，尝试用跨学科方法解决城市及城市群的复杂问题，旨在为多方利益者、异地决策者达成共识搭建平台，提升规划决策的科学性。以跨地市生活垃圾焚烧发电设施为例，构建规划选址模型，为城市群邻避设施的共建、共享提供参考和技术支撑，也为单个城市土地资源紧缺下邻避设施的建设提供新路径。然而，从实际应用来看，选址模型将垃圾焚烧设施所涉及城市内部的发展改革部门、生态环境部门、自然资源部门等职能部门，简化为城市政府这一单一决策主体，忽略了各部门之间的利益平衡，模型本身存在一定缺陷，需要在研究与实践中进一步优化和完善。此外，为保证利益分配的公平性，可进一步引入第三方企业，依托其市场化、专业化和中立性的运作，探索构建多方博弈模型，协调不同利益主体的分歧。当然，技术的实现并不意味着最终决策选址方案的确定，模型方法主要为决策者提高辅助支撑，最终决策受到政策、体制、机制等“软环境”的影响较大。因此，强有力的政策机制支撑显得尤为重要。如在中国香港毗邻深圳市的北部都会区，要探讨解决堆填场、坟场等厌恶型设施的搬迁与安置问题时，深圳、香港两地共建、共享重大设施的瓶颈，本质上还是两地管理体制的差异及协同机制的建设。因此，建议两地政府联合组建规划建设委员会，共同推进解决深圳、香港毗邻地区的邻避设施建设问题，以及设立两地收益共享与成本分摊机制等。论文构建的规划选址模型虽然只涉及两个城市，但作为一种新思路的延伸，可进一步研究城市群内多市（三个或以上）协商共同投资建设邻避设施，比如深圳、香港两地与大湾区其他城市共同探索，寻求在低密度地区或在离岸岛屿上建设垃圾焚烧发电厂的方案，通过建立合理、公平的成本分摊和跨市补偿机制，在城市群范围内取长补短，解决大城市土地紧缺问题。