林地区位等级的确定方法探讨——以长沙市为例

张 妮，曾思齐，肖化顺

（中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410004）

林地区位等级的确定方法探讨
——以长沙市为例

张 妮，曾思齐，肖化顺

（中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410004）

对林地区位等级在林地资产评估中的作用进行了讨论，在对影响非木材用林地区位等级的因素进行分析的基础上，确定了影响林地区位等级的主要因素，包括地形、自然阻隔物、人均GDP、居民年均可支配收入、人口密度、林道及公共交通系统等自然地理、社会经济及交通条件三方面因素。以长沙市为例，使用2012年12月31日数据，用层次分析法对长沙市各区县的林地区位等级影响因素的影响力进行了排序，并确定了长沙各区县林地的区位等级。研究结果显示，在湖南省范围内，长沙市各区县林地区位等级基本为一、二级水平，这与长沙市社会经济发展程度相吻合。

林地；区位等级；层次分析法；长沙市

随着林权改革的进一步深化，林地流转目前已经成为社会经济生活中的常事。通过林地流转，将林地这个生产要素集中到有经营能力的组织或个人手中，不但盘活了林农的林地资产，更使得林地的生产效率得到提高，为社会生产出更多的产品或提供更多更好的服务，有利于促进我国林业经济的发展和林地持有人的生活水平。在林地流转中，为了保证交易的公平公正，林地作为资产往往需要进行价格评估；另外对林业管理部门而言，为更有效利用林地，合理配置林地资源，也需要确定林地的区位等级。研究林地区位等级，对正确评估林地价格、降低评估成本、深化林权改革具有重要的现实意义。

1 国内对林地区位等级的研究情况

国内对林地区位的研究往往具体表现为对林地的分等定级的方式体现，除少部分单纯从林地自然因素即立地条件对林地分等，绝大多数是基于自然、社会和经济指标的综合影响，把林地自然条件与社会经济因素混合在一起来确定林地区位等级。我国在20世纪五六十年代开始开展林地质量评价研究，森林调查都是采用地位级表；从70年代开始，为满足下层间伐需要倡导改用立地指数表，70年代后期编制油松、杉木、人工落叶松等树种的地位指数表，并对编表的技术和理论进行了实验研究；80年代在土地评价中应用数学模型和遥感地理信息系统[1]，80年代后期我国就对林地的地租进行了深入的研究[2]，于政中等人[3]对林地的计算方法进行了总结。20世纪90年代广泛开展了全国森林立地分类与质量评价研究，通过调查林地上林木生长状况，利用立地指数、地位级作为指标对有林地进行评价，特别是天然林区的用材林[4]。20世纪初，我国颁布了《占用征用林地审核审批管理办法》，开始对不同等级的林地征收时给林农相应的补偿款[5]，十六届三中全会后，国家还出台了加快林业发展的相关决定，使中国林业的历史翻开了崭新的一页[6]。陈宝晖（2005）[7]、王秀云（2004）[8]、杨志格 (2008)[9]、王伟（2009）[10]及杨文军（2010）[11]等人利用林地本身及相应的社会经济、自然地理指标体系，分别用不同的方法对林地进行了分等定级。肖化顺等[12]选择固土和保肥两个指标对森林保育土壤价值进行评价，这也可作为林地分等定级的重要依据。对用于资产评估的森林资源信息系统的研究，国内往往较注重林木资产信息库，而对同样重要的林地信息系统的研究则较少涉及，如张轶辉等[13]讨论了应用本体集成方法来实现森林资源资产评估系统集成，也未对林地进行讨论。

综观国内文献，对林地区位等级的研究屈指可数，多表现为对林地的分等定级方面的研究。对林地分等定级，其目的主要用于林地管理而不是对林地进行资产评估的目的，因此分等定级时往往将林地属性扩展到不但包含外界影响因素如林地所在地的区位经济因素，也包含林地本身的立地条件。但对于使用市场法对林地资产进行评估而言，林地本身的立地条件已经作为调整指标中考虑了，相对区位等级是另一个独立的影响因素，因此，林地分等定级的研究成果并不能直接用于林地资产的评估。

2 林地区位等级及在林地资产评估中的作用

区位是一个在经济地理中广泛使用的概念，是土地和区域经济研究中的基本要素。林地区位则是林地的自然区位属性和林地所在区域社会经济属性相互作用并体现在相应时空上的反映，因此林地区位就是林地的立地条件、林地的空间区位、林地的经济区位、林地交通条件在时空上互相联系的具体表现。

由于林地具体的自然地理区位、经济地理区位和交通地理区位的不同，就形成了不同的林地区位等级。林地区位等级对林地流转市场价格的影响是相当大的，区位因素对地产价格的影响可能更大。如商业用地宗地地价，北京与长沙差异非常明显，如2012年北京商业用地平均地价为3 760元/m2[14]，而长沙为2 786元/ m2[15]，主要原因是北京和长沙商业用地处于两个差异较大的市场区域。因此，1996年国家国有资产管理局、林业部发布的《森林资源资产评估技术规范（试行）》（以下简称《规范》）第二十条第（二）点明确规定了注册资产评估师使用市场法评估森林资源资产时，应当考虑森林资源所在地域的差异性对森林资源资产交易价格的影响。然而，同时在规范中，包括《规范》的附件，却找不到对区位等级在操作层面的具体规定。在《规范》所指明的林地资产评估方法及公式中，并没有明确提到对森林资源所在地域的差异性在评估时考虑调整。

林地资产评估中广泛使用现行市价法，现行市价法要求以具有相同或类似条件林地的现行市价作为比较基础，再用评估参照物及评估对象间的各调整因素计算调整系数调整得到被评估林地的评估价格[16]。按以上分析，调整时就应考虑参照物与被评估林地的区位等级，并用被评估林地的区位等级与参照对象的区位等级数值之比作为调整系数进行调整，这样才能得到被评估林地较为准确的评估价格。由于木材用林地对区位等级不敏感，而经济林地、旅游用林地及其他特别用途林地对区位等级较敏感，特别是旅游用林地的价格受区位因素影响相当大，因此区位等级在非木材用林地的评估中需要特别注意。

3 林地区位等级影响因素分析

林地全部等级划分依据构成林地质量的稳定的自然条件和社会经济因素[17]，但由于林地区位等级受林地空间区域属性、经济区域属性、交通区域属性三个方面有机结合的特性，影响林地区位等级的因素不外包括自然地理、社会经济及交通条件。林地区位等级与林地立地质量本身并没有相应联系，因此林地区位等级的确定并不需要考虑林地本身立地质量。

从林地空间区域属性看，林地区位等级是由林地本身的空间位置决定的。空间区位因素对林地区位的影响主要是地形和自然阻隔物的影响，这些因素主要影响林地的可及性，从而影响林地的利用方式，导致林地价格也迥然不同；社会经济因素对林地价格的影响相当大，主要是通过对区位等级的影响而形成对林地价格的影响，社会经济因素包括当地人均GDP、居民年均可支配收入、职工年均工资水平、人口密度等；影响林地利用的交通因素至关重要，交通犹如生命的血脉，是联系林业服务、林业产品与消费者、市场的纽带，交通区域属性主要表现在交通便利性，包括林道及公共交通系统的具体情况。

如果是纯粹的木材生产用林地,该林地区位等级影响因素不但包含以上的因素，还应包含当地及邻近木材市场情况，木材加工业的相应情况。考虑到目前林地流转主要是经济林及其他用途林地，本文中主要讨论非木材林地的区位等级划分问题。

4 林地区位等级的确定方法

由于林地区位等级受多个因素的影响，而这些因素又区分为不同的层次，因此，林地区位等级可采用层次分析法[18]。

（1）建立层次结构模型

根据本研究的对象和内容，层次结构模型的目标为林地区位等级划分，本研究中定义为A层。根据林地区位等级影响因素的具体情况及关系，将影响因素形成的准则层分为两个不同层次，本研究中将准则层定义为B和C层，方案层由一级、二级、三级、四级、五级5个等级构成（见图1）。

图1 林地区位等级划分的层次结构模型Fig.1 Hierarchy process model of forestland location level division

（2）构造判断矩阵，计算单排序权

①由于各个特征量对林地区位等级的影响大小和有效程度是不一样的，为了定量地反映这种差别，采用1～9级倒数的标度法赋予林地区位等级影响因素权重，这些权重指标构成各判断矩阵元素。在林地区位等级划分（A）目标层下，通过准则层B各要素之间的比较（本文中具体通过专家分析法确定），确定B准则层各要素的值aij，构建B准则层（影响因素）对目标层A（林地区位等级）的判断矩阵（A-B）：

特征向量W=（0.138 0，0.482 7，0.379 3）T（特征向量均经过归一化处理，下文同）。

最大特征根λmax=3，CR=0＜0.1， 说明判断矩阵具有满意一致性，通过检验。

②构建准则层B1对准则层C1、C2的判断矩阵B1-C：

特征向量W=（0.250 0，0.750 0）T。最大特征根λmax=2。CR=0＜0.1，说明判断矩阵具有满意一致性，通过检验。

③同理，可构建准则层B2对准则层C3、C4、C5的判断矩阵B2-C及B3对准则层C6、C7、C8、C9、C10的判断矩阵B3-C，并计算各自归一化特征向量、最大特征值并分别进行检验，结果见表1。

表1 B-C判断矩阵及特征向量Table 1 Judgment matrix and eigenvector

（3）排序及一致性检验

利用以上所有层次单排序，计算B准则层各因素对林地区位等级的总排序权值ai，以两个准则层为例，按总排序权值ai及上下准则层之间的权重bi，可计算出C准则层各影响因素对目标A层的权重值ci，这样可对C准则层各影响因素的影响力进行排序，从而确定评价指标体系中稳中各因素的重要性。对总排序权值，按以下公式进行一致性检验：

CR的检验标准仍然为0.1这一水平。

利用以上所有层次单排序，计算影响林地区位等级的各因素这一总目标的总排序权值（见表 2）。

CR=0＜0.1，表明总排序具有满意一致性（见表3）。

（4）计算林地区位等级总评分

根据以上层次分析法得到的各影响因素权重值量化后的结果，按照实际调查结果，经过计算，得到各区域林地区位等级综合总得分。

（5）建立林地区位等级标准

建立评价等级评价集V={5，4，3，2，1},语言描述分别为一级、二级、三级、四级、五级，林地区位等级分为5个级别，其中一级最高，得分为5；五级最低，得分为1。

表2 准则层C对目标层A的总排序权值计算结果Table 2 Total priority weights results of criterion layer C to target layer A

表3 林地区位影响因素总排序一致性检验结果Table 3 The consistency check result of total priority for forestland location level

5 长沙市林地区位等级划分

长沙共有林业用地61.63万hm2，其中有林地面积为51.02 hm2，竹林面积为5.7万hm2。总体上看，由于长沙各县区社会经济发展相对较为平衡，林地等级总体上差异不大。

（1）长沙市各区县林地区位因素统计

根据本研究第三部分对林地区位等级因素分析所确定的影响因素，包括人均GDP、居民年均可支配收入、职工年均工资水平、人口密度、交通便利性、地形等自然条件。数据主要来源于长沙市统计年鉴（2013），以及2013年长沙市及各县区的国民经济和社会发展统计公报（见表 4）。

（2）计算林地区位综合因素评价关系集

根据前面层次分析法确定的自然因素2个二级指标权重W（A-C）=(0.345 0，0.103 5）（见表3），计算出自然（B1）的一级指标综合评价结果：

表4 长沙市各区县林地区位因素社会经济统计†Table 4 Statistics for social economics of forestland location factors in Changsha city

归一化处理后，B1=(0.500 0,0.500 0,0,0,0,0,0,0,0)，同理可得B2=(0.731 6,0.209 6,0.058 8,0,0,0,0,0,0)，B3=(0.097 8,0.854 8,0.032 7,0.009 9,0.004 8,0,0,0,0)。

则可得到综合因素评价关系集：

（3）长沙市林地区位等级评定

在对林地区位等级量化的基础上，综合考虑各评价等级的参数和评估结果B，计算出评价值Z=V*BT，并与评价集V对照，得到长沙市各区县的区位等级系数。

长沙市芙蓉区林地区位等级系数为：

这可以理解为望城的区位等级系数为4.576，按评价集V，望城林地区位等级从总体上看属于一级。一般而言，每一级都可在上下30%的区间浮动。实际评估取值时，需要根据具体评估对象对区位等级系数在大的等级不变的情况下进行调整以符合实际情况。

同理，可分别计算得到其他区域的林地区位等级（见表5）。

表5 长沙市各区县林地区位等级评定结果Table 5 Valuation result of forestland location level for Changsha city

6 结 论

本研究认为林地的区位等级对林地资产价格的影响很大，特别对于非木材林地的价格影响，在采用市场法时必须要进行区位的调整。同时认为《规范》中虽然提出使用区位等级调整林地评估价格，但未给出具体的调整办法。本研究用层次分析法量化了影响林地区位等级的影响力，对长沙市林地区位等级按行政区划进行大体的划分，得到了长沙市各区县林地区位等级评定结果基本为一级、二级水平，这与长沙市在湖南省内的社会经济发展水平最高是相吻合的。可根据实际情况采用划小区域的方式，更准确地确定林地区位等级的划分，并编制相应的森林经营数表，以便更好地为林地资产评估服务。

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Study on method for determining forestland location level: A case study of Changsha city

ZHANG Ni, ZENG Si-qi, XIAO Hua-shun
(School of Forestry, Central South University of Forestry & Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

This paper discusses the effects of forestland location level in the forestland assets evaluation, and based on analyzing the factors that affect the non-timber forestland location level, determines the main factors of the non-timber forestland location level,including physical geography, socioeconomic and transport conditions, such as landform, natural barrier, GDP per capita, average annual income level, population density, forest road and public transport system. This paper uses the analytic hierarchy process and data of 2012 to determine the forestland location level of Changsha area. Study shows that forestland location level of Changsha area is level 1 and 2 in Hunan province. The conclusion is consistent with the social economic development level of Changsha city. Forestland should be divided smaller and prepare periodic revision forest tables in order to service forestland valuation in practice.

forestland; location level; analytic hierarchy process; Changsha city

S758.5；F326.2；F301.3；F224

A

1673-923X(2016)05-0073-06

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.05.014

2015-01-19

林业公益性行业科研专项（201504301）

张 妮，硕士研究生；E-mail：804875432@qq.com 通讯作者：曾思齐，教授，博士生导师

张 妮，曾思齐，肖化顺.林地区位等级的确定方法探讨——以长沙市为例[J].中南林业科技大学学报,2016,36(5):73-78.

[本文编校：谢荣秀]