然而，实现这一目标的水平，留下许多有待改进的街道上，市场中心和家庭有一个存在成堆的废料。废物管理大会仍然是一个艰巨的任务，因为它已经不能够管理和处理废物问题的预期水平。这种情况下，根据KMA ，一般归因融资不足，以清除固体废物的情况下的装配和承包公司。因此，假设是，如果家庭付出更多，那么服务将得到改善。然而，很少进行评估户的支付意愿改进废物管理服务。接下来的问题是，愿意为此付出更多的家庭吗？他们愿意支付多少？什么因素决定支付他们的动机和他们愿意支付的金额？这项研究的主要目的是评估户改进的固体废物管理服务的支付意愿，他们愿意支付的金额的决定因素。

为研究样本中选择了三个阶段，首先是立意选择的submetros选举区域内选定submetros的随机选择。在这些区域内的选择的submetro的废物管理活动水平引导使用密匙报告[3]。第三阶段涉及农户的随机选择。在所有的600个家庭被选定为研究对象。数据和信息的收集，使用结构性问卷通过个别访谈。

进行了两个层次的分析。首先是估计户主决定利用Logit模型的改进废物管理服务支付意愿。第二个层次的分析是估计的金额，他们愿意支付使用Tobit模型的改进废物管理服务的决定因素。

正如Logit模型[ 4 ]早期检查决定户主愿意支付改进废物管理服务。本研究采用阈值决策理论的提出[ 5 ， 6]改进废物管理服务，由户主支付意愿的决定因素进行分析。该理论指出了一个事实，即当个人面临的情况作出决定，在这种情况下，改进废物管理服务支付或者不支付他/她的反应阈值，这是依赖于一组特定的因素。因此，在一定值低于阈值的刺激，观察在临界阈值时，反应的刺激没有反应。这种现象一般都是使用的关系建模

使用最大似然法进行参数估计。本文运用Logit模型的含义是，受访者会决定支付改进废物管理服务，当某些因素的综合影响，超过固有电阻不支付改进废物管理服务。 Logistic回归模型的偏爱传统的线性概率回归模型分析决定户主愿意支付改进废物管理服务是基于参数估计的事实，从前者是渐近一致和有效的。采用的估算程序也可以解决该问题的异方差和约束作出决定，以支付改善废物管理服务的条件概率介于零和一。本文的概率模型， Logit模型选择的主要原因是因为其数学上的方便和简单[6]，事实上，它已经应用在类似的研究[ 8,9]，等等。

Logit模型提供的信息只与户主决定改进废物管理服务支付或者不支付，但不上他们愿意支付的金额。要估计的金额，他们愿意支付的决定因素，采用Tobit模型。该的Tobit模型允许我们能够确定的因素，确定多少的受访者愿意支付改善废物管理服务。 Tobit模型，托宾在1958年开发的，并已被用于一些研究人员，包括在各种研究[ 10-12 ] 。据[ 6，13 ] ，一般制定的Tobit模型通常索引功能。