基于ArcGis的林木和林地资产评估方法1)

李玉敏

(中国林业科学研究院林业科技信息研究所，北京，100091)

杨小建

(重庆市涪陵区林业局)

郎璞玫

(中国林业科学研究院资源信息研究所)

侯元兆

(中国林业科学研究院林业科技信息研究所)

张 力

(重庆市涪陵区林业局)

郎奎建

(东北林业大学)

随着我国林权制度改革的深化，各种形式的林权流转、股份经营、林权抵押、林业企业改制和并购重组等行为与日俱增，所有这些林业经济行为都是以森林资源资产评估为前提。森林资源资产评估是一项复杂、繁琐且技术性很强的工作，评估中的资源核查、资料收集、价值估算等工作需要耗费大量的时间、人力、物力和财力。因此传统手工的森林资源资产评估方法与当前市场对其的需求极不适应。研究人员曾尝试利用计算机手段来研发森林资源资产评估软件[1－3]，但由于采用的数据源均为森林经理“二类调查”的小班数据库，只能有1或2种提取小班的路径和方法进行资产评估，所以具有很大的局限性。

20世纪90年代后期，森林经理学大规模地引入GIS工程，GIS的空间数据逐渐替代“二类调查”传统数据，森林资产评估的数据源得以拓展，森林资产评估方法理应顺应这种趋势。然而，作为我国数字林业主平台之一的森林经理ArcGis工程，目前的系统目标管理主要限于空间数据的查询[4]，而建立在GIS空间数据上的森林资产评估正好可以作为ArcGis Obeject管理开发对象，利用ESRI的二次开发技术，可开辟出新的森林资产评估方法，并提高GIS工程的应用水平。美国斯坦福大学基于GIS开发了用于评估自然生态系统价值的 InVEST 软件[5－6]，但该软件并不适用于具体的林地林木资源价值评估。

由于ArcGis的开发工具Mapobjects可在Visual Basic(包括VC等)编程语言上实现ArcGis的主要图形功能[7]，因此本研究利用Mapobjects开发工具，以Visual Basic 6.0为平台，将森林资源资产评估模型嵌入到ArcGis工程中去，研制出基于ArcGis的林木、林地资产评估的新路径和新方法，实现了任意小班集合(包括切割的经营小班)的林木、林地资产评估可视化输出。这对于我国开展各种形式的林权流转、林权抵押等经济活动具有重要意义。

1 森林资产评估及其GIS空间数据源

20世纪50年代，我国从前苏联引进了全套的森林调查规划技术，形成了森林经理调查规划的3类数据:小班调查因子簿(属性数据库)、森林林相图(ArcGis图形)和森林经营规划设计。森林资产评估主要用到森林经理的前2类数据。

引入ArcGis工程的最初目的是为解决林相图的计算化问题，但经典林相图是手工制作的图像，为了表达森林资源分布，制作许多小班“注记”式。经典林相图在20世纪60—70年代达到顶级水平。新兴的ArcGis技术必然要去适应它，在GIS工程中需要加强彩色渲染和增加图层来实现。在GIS工程众多纷繁的40～50个图层文件中，仅把唯一的“小班多边形”图层作为核心图层，它的矢量图形文件.shp和属性数据库.dbf文件(加载几十个小班调查因子)是森林资源资产评估的核心数据;而其它河流等图层是辅助图层，它们一起构成资产评估的数据源。

对于GIS的标准化问题，研究采用主流的美国环境系统研究所(ESRI)开发的ArcGis作为标准化地理信息系统，联同它的开发工具Mapobjects2.2和Visual Baic 6.0一起作为本研究的开发平台。

2 森林资源资产评估模型

2.1 林木资产评估模型

林木资产分类:依据森林资源资产评估的相关规定及林木资产评估地区的实际情况，将林木资产按林种、林分、起源和龄组进行分类(表1)，由此将形成3×5×3×3=120以上模型组合。这就是资产评估模型必需面临的完备集，然而现有的资产评估模型是不完备的。为了解决资产评估模型的完备集问题，根据林种资产评估的性质构建了2类评估模型:源发性评估模型和拓广性评估模型。源发性评估模型是针对林权交易中最为普遍的用材林和经济林而建立的;拓展性评估模型是针对用材林和经济林以外的林种而建立的，目的是为了简化具有生态价值或特定内涵的林种的评估问题。

林木资产源发性评估模型:所谓源发性的林木资产评估模型就是与林木资源直接相关的，且由森林资源直接发生的林木资源资产。森林资源资产的评估模型并非概率意义下的统计模型[8]，而是一种多种条件下导出或构造的经验经济学模型。根据林木资产评估的主流方法[9]，结合林权交易实践中资产评估的经验，构建了林木资产评估的模型:乔木林幼龄林采用重置成本法评估，乔木林中龄林和近熟林采用收获现值法评估，乔木林成、过熟林采用市场价倒算法评估，幼林竹林采用重置成本法评估，壮龄竹林采用年金资本化法评估;经济林产前期采用重置成本法评估，初产期采用分段的收益净现值法评估，盛产期采用收益净现值法评估(见表2)。

表2 林木资产源发性评估模型

林木资产拓展性评估模型:拓展性林木资产评估模型是在源发性的模型基础上拓广而来，一般是针对用材林和经济林以外的林种而建立的模型，包括防护林、特用林和薪炭林。这些林种的林分价值不仅仅体现在林木的木材价值上，更多地体现在林分的生态价值或特定内涵上。由于这些林种资产价值的计量方法学术界还存在争议，因此本研究为简化评估方法，依据国家有关部门对于林木补偿的相关规定[9]，结合多年森林资源价值评估的实际经验，通过引入调整系数将源发性资产评估模型进行拓展而得到这些林种的林木资产评估模型(表3)。

表3 林木资产拓展性评估模型

2.2 林地资产评估模型

林地资产分类:林地资产分为有林地、疏林地、灌木林地、未成林造林地、苗圃地、无立木林地、宜林地、辅助生产林地。其中，有林地又细分为用材林林地、经济林林地、竹林地、其他类型林地。

林地资产评估模型:根据实践中林权交易的实际情况，林地资产评估采用现行市价法评估。在林地使用权交易实践中，林地租金通常是一次性支付，因此无须贴现，具体的评估模型为:

式中:k为林地调整系数;P为单位面积年均林地租金;A为林地使用权转让年限;S为评估的林地面积。

2.3 资产评估模型中参数设置

根据评估地森林资源特点、市场行情、经营投资状况及林业政策等，确定资产评估模型中的各类参数。在软件的设计中，将资产评估模型中的主要参数设置为默认参数文件，同时可以进行一定级别的修改、保存或恢复参数。

3 基于ArcGis的资产评估方法的核心技术

3.1 资产评估可视化目标

在VB的编程中，利用MapObjects2.2读取Arc-Gis的“小班多边形”图元，链接小班的属性库，调用VB的资产评估函数，从而对指定GIS的小班图元生成资产评估报表及小班选择集RecordSet的图象输出，实现森林资产评估可视化。

3.2 创建小班图层的记录选择集

在林木和林地的资产评估中，其核心技术之一就是构建小班图层的选择集。这个选择集可以是小班图层的全部，也可以是其中的一部分;这个部分根据林权交易的需要，可以是一个林班的小班集，或者是按某种查询条件构造的交易地块，也可以是任意选择的地块，甚至可以是切割的小班地块。

这个选择集包括2个集合体:一个是属性库的记录集，另一个是对应的图元集。其中，记录集放在VB的MSHFlexGrid控件中，图元集放在ArcGis中。2个集合体通过“图元ID码”联在一起。有3种途径构造选择集。

(1)通过属性库的选择记录用公式来搜索图元。首先在VB中，导入dbf属性库，选择小班，利用SearchExpression查找对应图元，从而完成对应的GIS图形显示和对该选择小班资产评估。

(2)通过空间图元集来搜索属性库的小班记录集。该途径是途径1的逆处理过程，即由用点工具、多边形工具或矩形工具，选取一个个不一定连续的小班图元集(图1)，搜索VB属性库中的小班记录集Recordset，从而完成RecodSet的资产评估。

图1 用点工具构造的图元选择集

(3)通过空间图形切割小班构造选择集。利用polygon或Rectangle工具对自然小班集进行切割，其切割后包含的全部或部分小班(称为经营小班)构成选择集(图2)。

图2 用多边形工具切割的小班构造的选择集

由于ArcGis工程的性质，最终形成森林资产评估的专业版，图标名为FSCapitalMO。

4 基于ArcGis的资产评估方法的步骤

资产评估的菜单总体设计(图3):资产评估的菜单分为8个一级菜单和34个二级子菜单构成。一级菜单分别是:[1]小班数据文件，[2]窗口切换，[3]森林资源更新，[4]数据预处理，[5]森林资产评估统计，[6]资产高级评估，[7]可切割的资产高级评估，[8]MapObject工具。

图3 FSCapitalMO软件功能总体设计

基本工作路径:启动FSCapitalMO→[1－1]导入foxPro数据→[3－1]数据生长更新→[3－2]设置分组标签→[3－3]按标签数据排序→[5－1]分组资产统计→[5－2]资产 GIS图像→[1－4]另存 EXCEL文件→[1－5]退出。

该路径是完成数据表中各小班数据的年度生长和初始资产评估，最终形成新的“小班多边形.xls”工作数据表。为保证年度生长不重复，此路径每年必须作一次。作后菜单屏蔽，以后只能调用它工作数据表。它的运行畅通是FSCapitalMO的必要条件。

常用工作路径:启动 FSCapitalMO→[1－3]导入 Excel文件→[4－2]标签变换→[4－3]数据排序→[5－1]分组资产统计→[5－2]资产 GIS图像→[1－5]退出。这就是从属性库中的选择集作资产评估。该路径实现任意指定小班集的林木林地资产评估。

高级资产评估路径:启动FSCapitalMO→[1－3]导入 Excel文件→[6－1，2，3]用点或多边形或矩形工具，作资产高级统计→[1－5]退出。该路径实现从GIS图像上选定的小班的林木林地资产评估的新路径。

高级切割资产评估路径:启动FSCapitalMO→[1－3]导入 Excel文件→[7－1，2]用多边形或矩形工具作资产高级切割统计→[1－5]退出。该路径实现从GIS图像上任意切割的小班的林木林地资产评估，完成森林经理在经营小班上的突破。

5 基于ArcGis的资产评估方法的应用效果

2013年2月，基于ArcGis的资产评估方法在重庆市涪陵林权交易所进行了试应用。软件输出结果包括各选择集的资产评估详尽报告文本(略)与对应GIS图形(图1、图2)。其中涪陵区林地林木资产评估部分结果摘录于表4。

应用结果显示，评估结果符合当地林权交易的实际情况。通过一定权限更改相应森林资产评估参数，实现当地的林木林地资产高质、高效评估。

表4 重庆市涪陵区林地林木资产评估结果(摘录)

6 结论与讨论

基于ArcGis的森林资产评估方法可以方便、快捷地实现林木和林地资产评估，适应了当前林权交易市场对森林资产评估的需求。该方法具有以下几个特点:(1)相对独立性。软件的主流数据源是ArcGis工程的全体，对ArcGis工程的数据只读不写，森林资源数据的组织和动态管理完全由森林经理的ArcGis承担，保持相对独立。(2)系统的标准化处理。固化资产评估模型，有权限地修改参数，采用浮动式读取小班因子，解决ArcGis属性库中字段名的标准化问题，其代码的标准化可通过SQL Server 2000参数库解决。(3)构建了完备的林木资产评估模型。林木资产评估模型应面对各类型林种，即资产评估模型必需是一个完备集，恰恰已有的资产评估模型不完备。为此，本软件将林木资产评估模型根据它的性质分为源发性的和拓广性的2类模型。这种新概念的提出，将复杂问题简化，具有一定的普遍意义。(4)高度浓缩的资产评估函数。对象是小班选择集，入口是标准化的小班因子的数据矩阵。出口是类似银行的“对帐单“文本，本着市场诚信的原则，文本包括:①选择集所使用的资产评估的数字公式;②小班调查因子明细表;③各小班的林木和林地资产明细;④小班选择集的林木和林地资产汇总明细。(5)创新了资产评估方法上。由以往评估软件的1～2种资产评估方法，扩充到4条路径，至少7种资产评估的选择集的构造方法。(6)具有较好的可移植性。只要是建立了森林资源ArcGis工程系统的地方，就能方便使用该方法。

随着ArcGis工程在森林经理中的广泛应用，以及林权交易等业务的日益剧增，该方法将有着广阔的应用前景。然而，该方法作为森林经济属性的一种计测方法，还相当年轻，需要随着计算机技术、GIS技术以及资产评估方法的发展而不断完善，该软件也需要在实践应用中不断升级和完善。

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