林地定级及基准价的研究与应用*——以浙江省龙泉市为例

吴联杯 张卫民 童红卫

(1.北京林业大学经济管理学院 北京 100083； 2.浙江省龙泉市林业局 龙泉 323700)

2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于统筹推进自然资源资产产权制度改革的指导意见》明确指出要落实承包土地所有权、承包权、经营权“三权分置”，开展经营权入股、抵押，并且研究建立自然资源资产核算评价制度，开展实物量统计，探索价值量核算，编制自然资源资产负债表。林地作为土地资源重要组成部分，是森林资源主要构成之一，也是其中基础性成分。我国规定林地所有权不能交易、转让，林地使用权可以依法进行转让、作价入股等经济行为(李晓伟， 2014)。然而，我国尚存在林地估价不统一、林地使用权交易管理不规范等问题，造成林地资源资产评估成本高，流转困难，不利于林地节约集约经营，制约着我国森林资源资产管理的有效实施和推行，也不利于林业长期稳定发展。鉴于此，本研究对林地进行定级并研究建立林地基准价，为林地流转提供参考价格，提高林地流转效率，促进林地资源合理可持续经营。

目前，国内关于林地资源资产价值评估核算技术的研究主要集中于微观层面，对林地资源资产评估理论基础、基本要素、评估程序以及常用的评估方法等做了详细研究，其理论知识已较为成熟(彭道黎， 1995； 宋鑫鑫， 2010)。林地资源评价的基本概念及其对林业发展的积极作用方面，冯建孟(2002)结合土地资源评价理论做了详细介绍。林地期望价法是林地资源资产评估较为重要的方法，针对林业资源资产概念与评估特点所提出的适用林地资源资产的评估方法，体现了林地资源资产评估的特殊性； 刘健等(2003)对林地期望价进行修正并进一步完善，使其更加具有适用性。林地价值方面的研究在国外主要从林地的供求与收益两个方面展开，林地供给论认为林地的供给和需求是决定林地价格的主要因素，而林地收益论认为林地价格是林地纯收益的资本化，受供求关系的影响，因此决定林地价格高低的根本原因在于林地所能提供的纯收益的大小。由于西方土地市场发育较充分，现实中的林地评价往往也根据已成交林地进行市场比较来确定，林地资源资产评估方法的研究现实中应用较少，大多集中在林地生态系统服务价值与林地景观等方面(Campbelletal., 2002)： 如 Hassan(2003)在南非南部衡量了森林和林地资源的非贸易产品和生态系统服务的资产价值和流量效益； Saraev(2015)采用GIS空间分析工具和支付意愿提出了一种有效的、灵活的林地景观评价算法，估计了整个威尔士和英格兰北部的一个大区域林地景观总体舒适度价值。当前国内外对于林地资源资产经济价值评估的研究，对于林地定级与基准价方面的研究能起到基础性作用。在应用方面多适用于单个宗地或者少量林地评估，但其过程繁琐、操作复杂、评估效率低、成本高，难以适用现实存在的大批量林地资源资产评估核算工作。

基于土地资源资产核算的目的和标准，利用已发布的基准地价进行大批量的资源核算具有较高的工作效率(朱道林等， 2019)。基准地价是指在土地使用权在一定条件下，某一估价期日的区域平均价格。但当前对于林地定级与基准价的相关研究进展相对滞后，研究极少(王秀云， 2004； 陈宝晖， 2005； 杨志格， 2008； 王伟， 2009)，且基本停留在林地定级阶段，对于定级后林地基准价几乎未见报道。而林地级别划分目前主要集中2个方面： 一是借助林地小班因子，如林地的地形特征、土壤条件等评价其林学质量，并进行级别划分(郭艳荣等， 2014； 熊昌盛等， 2016； 李满等， 2018)； 二是结合林地自然因素与经济因素进行林地经济质量级别划分(王秀云， 2004； 陈宝晖， 2005； 王伟， 2009)。农用地分等定级估价与基准地价的研究已较为成熟，其中分等定级估价研究主要包含2个方面： 一是农用地分等定级估价的方法与理论体系研究(叶先权， 2008； 张金成， 2009； 范胜龙等， 2010； 胡存智， 2012； 沈映政等， 2019)； 二是农用地分等定级估价成果的应用与实践研究(宋杰灵等， 2008； 赵小风等， 2010； 段雨杉， 2012)。农用地基准地价研究方面有较多学者根据《农用地定级规程》(GB/T 28405—2012)、《农用地估价规程》(GB/T 28406—2012)以及现有较为成熟的基准地价，研究了基准地价的评估模型，丰富了地价理论(邵亚星， 2018； 田燕等， 2018)，对于现有基准地价评估模型中存在主观性较强、精度不够等若干问题，亦有学者提出基于深度置信网络学习思想的评估方法已有效地解决了这些问题(王华等， 2018)。因此，在林地定级与基准价的研究方面，借鉴农用地分等定级、农用地估价与基准地价研究思路，结合林地资源资产特性和林地现存的较成熟评估方法，系统分析林地资源资产实物量与价值量之间的转换关系，科学合理进行林地定级以及林地基准价的研究。

综上，目前林地资源资产价值评估核算大多依托于资产价值评估技术，进行逐个林地地块评估，属于微观层面，其工作量较大，评估难度较大，专业技术要求较高，并且国内尚未建立成熟可用的林地基准价体系，若能研究制定林地基准价，可大大提高林地价值评估效率，促进林地流转。本研究以浙江省龙泉市为例，利用2016年森林资源规划设计调查数据，对林地资源定级并在此基础上研究其林地基准价，制定基准价修正系数，对龙泉市林地资源资产经济价值进行评估核算，为林地流转提供参考价格，为现存的大批量林地资源评估核算业务提供价格基准。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

浙江省龙泉市(27°42′—28°20′N,118°42′—119°25′E)位于浙闽赣边境，是我国南方重点林区县(市)，是浙江省林业大县，林农人均林地面积达1.15 hm2，是耕地面积的16倍。全市森林覆盖率84.38%，林木蓄积量高达1 987万m3，素有“浙南林海”之称。广大农民靠山吃山，对林业依赖性较强，林权交易市场较为活跃，林权流转全省面积最多，流转率最高，累计林权流转7.5万hm2，流转率28%，占全省的13%，占丽水市的67%。近年来，龙泉市持续深化林权制度改革，在林地经营权流转制度、公益林补偿数字化管理、林下经济预期收益贷款、林业信息集成系统以及油茶气象指数保险等多个方面先行先试，显著成效。

1.2 数据来源

1.2.1 实物量数据 实物量数据来源于浙江省龙泉市2016年森林资源规划设计调查数据，该资源调查数据每10年调查1次， 2016年数据为目前最新数据成果。林地小班总数有57 678个，总面积为26.5万hm2，其中按起源划分，天然林9.9万hm2，人工林16.6万hm2； 按森林主导功能划分，公益林11.4万hm2，商品林15.1万hm2。本文主要研究林地资源资产经济价值，将公益林地参照商品林地评估方法进行经济价值核算，旨在摸清林地资源“家底”存量价值。

1.2.2 经济参数数据 通过分析林地各种具体评估方法的适用性(具体阐释见文中2.2林地基准价评估)，采用林地期望价法计算各个等级林地基准价，浙江省龙泉市经济效益较好的用材林树种为杉木(Cunninghamialanceolata)，珍稀阔叶树种的经济价值更高，但所占比例太小，因此将杉木作为优势树种，涉及经济参数均为实地调研取得，具体包括木材价格、营林生产成本、木材生产经营成本与利润、出材率、投资收益率等等。根据《浙江省杉木活立木一元材积表》查得出材率为70%，浙江省杉木林分生长预测模型公式如下(谢哲根等， 2016)：

V=142.91exp(-5.837 2e-0.117 84t)。

(1)

2 研究方法

2.1 林地定级方法

根据《农用地定级规程》(GB/T 28405—2012)，农用地定级方法主要包括修正法、因素法和样地法。由于林地存在的特殊性，且林地尚未建立分等成果，标准样地选取较为困难，因此林地定级的方法采用因素法较为合适。目前，因素法中关于总分值的计算方法主要有： 简单加权求和模型、几何平均值模型以及动态加权求和模型(陈宝晖， 2005)。比较分析3种模型，简单加权求和模型比较直观、易操作，其结果反映影响因素的总体特征，因此本研究采用简单加权求和模型对林地等级进行求解，而简单加权求和模型的使用，难点在于各个指标对林地价值影响的权重。而指标之间有横向影响，采用熵值法更加具有客观性，可以大幅降低主观评价对指标权重确定的影响(张旭光等， 2020)。因此，本文采用熵值法模型进行指标权重的确定。

2.1.1 定级单元的确定 林地定级单元是各定级因素分值计算的基础，也是评定林地等级的基础空间单位，其内部土地特性与区位条件相对一致。森林资源规划调查中的小班，一般具有相同的经营目标，是森林调查和经营的基本单位，其内部结构特征大体上相同，采取的经营措施也基本相似。因此，选择小班作为林地定级单元。

2.1.2 定级因素的选取 林地定级因素应选取能够反映林地价值特征的定级因素，包含自然因素、社会经济因素以及区位因素(吴婉莹， 2018)。自然因素反映林地质量，受气候条件、地形地貌、水文与土壤等多方面影响(熊昌盛等， 2016)。由于同一县(市)气候条件相当，水文条件可能与林地质量存在关联，但数据较难精确获取，基于显著差异性与数据易获取性原则(黄健等， 2007)，结合已有研究成果(邢世和等， 2006； 马浩等， 2011； 李晋明等， 2012)，自然因素选用地形地貌与土壤指标，具体包括土壤类型、土层厚度、腐殖质厚度、坡度、坡位、坡向与海拔； 社会因素应包含社会经济条件等，但因同一县(市)内社会经济条件相差不大，因此同一县(市)内林地定级不考虑社会经济因素； 区位因素与林业生产密切相关，主要包含木材运输距离以及木材集材距离，木材运输距离主要指林业小班到邻近储木场的距离，本文以小班所在村到邻近储木场的距离作为木材运输距离的表征变量，木材集材距离通过森林资源规划设计调查数据中的交通区位表示。各个指标对林地价值的影响不同，有正向影响也有负向影响，其中土壤质地、坡向、坡位等指标在本文数据中所赋予的代码对林地价值具有正相关，土层厚度与腐殖质厚度数值越大表示林地质量越好，坡度、海拔、运输距离与集材距离数值越大对林地价值越不利。因此，具有正向影响的指标包括土壤质地、坡向、坡位、土层厚度与腐殖质厚度，具有负向影响的指标包括坡度、海拔、运输距离与集材距离。

2.1.3 指标权重的确定 指标权重的确定主要有德尔菲法(Zhangetal., 2020)、层次分析法(孙志宏等， 2020)，以往的研究中大多数学者采用德尔菲法与层次分析法相结合的方式确定指标权重。这2种方法受主观因素影响较大，而熵值法则是利用系统信息无序或信息不足时的度量，通过度量数据中包含的有用信息量来确定指标权重，代表了各因素指标在竞争意义上的激烈程度，排除专家意见等主观性影响，具有较强的客观性(张旭光等， 2020)。本研究从客观角度出发，应用熵值法确定各个定级因素指标的权重值，各指标的权重值反映其对林地级别与林地价值的贡献值。

2.1.4 指标的量化与赋值 熵值法需要所有指标有具体数值才能进行权重的计算，定量指标直接用其数值进行权重计算，部分指标为定性指标(如： 土壤质地、坡位、坡向以及集材距离)，无具体数值，必须对其进行间接定量化，将指标分为不同等级，利用等级值进行权重计算。利用简单加权求和模型计算定级指数时先根据等级高低采用专家打分赋予不同作用赋值，再利用权重值与作用赋值进行定级指数的计算。指标量化及赋值结果见表1。

2.1.5 指标权重计算方法 采用熵值法确定各指标权重，考虑到不同指标存在正负相关性差异，且具有不同的量纲和量纲单位，因此对指标进行2种方式标准化处理，设Yij(i=1,2…，m；j=1,2，…，n)为第i个单元第j个指标的值。

正向指标标准化的处理方式为：

(2)

负向指标标准化的处理方式为：

(3)

第j项指标下第i个单元的指标值占的比重：

(4)

各指标熵值的确定：

(5)

各指标差异系数的确定：

gj=1-Pj。

(6)

各指标权重的确定：

(7)

2.1.6 定级指数计算 采用简单加权求和模型进行林地定级指数计算，并制定一个分级标准，根据计算出的结果进行定级。简单加权求和模型为：

(8)

式中：P为定级指数，Wj为指标权重值，Fj为指标作用赋值。

2.1.7 林地等级的确定 林地等级按定级指数分布情况进行划分，根据不同的分值区间划分不同的林地等级，任何一个评价单元所得定级指数只能对应一个林地等级，林地等级高低反应林地质量(包含自然条件与社会经济条件)优劣程度，等级间应渐变过渡，林地等级数量依不同的林地而定，一般从3～7级不等。林地等级划分方法有2种： 一是总分数轴确定法； 二是总分频率曲线法(王秀云， 2004)。

表1 指标级别作用赋值Tab.1 Assignment of indicator levels

2.2 林地基准价评估

目前，国内常用的林地资产评估方法主要有： 年金资本化法、林地费用价法、林地期望价法、现行市价法(杨志格， 2008)。年金资本化法是以被评估林地每年的稳定收益按适当的收益率估算林地资产价值的方法，需要明确每年的稳定收益额及收益率，难度较大。林地费用价法是把取得林地的费用与将林地维持现状所需的费用之和作为林地资产价值，而林地交易较少，林地取得费难以获取。现行市价法是以相同或者类似的林地资产现价为基础，比较估算被评估林地资产，需要有大量的交易案例。而林地期望价法是假设林地实行永续皆伐作业且每个轮伐期内林地收益与成本相同，将无穷多个轮伐期的纯收益折现求和作为评估值，轮伐期的收益可合理预测，涉及成本费用通过实地调研可获取，此方法在现实中也最具可行性。因此，本研究采用林地期望价法。

计算公式为：

(9)

式中：Bu为林地价值，Au为现实林分u年主伐时的纯收入，Da，Db为第a年、第b年间伐的纯收入，Cj为各年度营林直接投资，V为平均营林生产间接费用，i为利率(不含通货膨胀的利率)，n为轮伐期的年数。

林地使用权法定最高转让年限为50年，因此有必要进行有限年期的林地基准价计算，计算公式：

(10)

式中：Bn为有限年期林地价值，Bu无限年期林地价值，i为利率(不含通货膨胀的利率)，T为有限年期(一般为50年)。

2.3 林地价格修正系数编制

利用基准价修正法评估林地价值需要制定合理的林地价格修正系数，现有较成熟的建设用地基准地价修正法，其修正系数包括估价期日、容积率、土地使用年期及其他等修正系数。林地与建设用地等其他类型土地存在共性，同时也有其特殊性。林地的主要功能是生产木材等林产品，林木产量水平能够反映林地的生产力水平，而林木产量最为直观的因子是单位面积蓄积量和平均树高，其中幼龄林为单位面积株数和平均树高。因此，将林分单位面积蓄积量/株数修正系数和平均树高修正系数认定为林地价格修正系数中的其他修正系数。综上，林地价格修正系数包括土地使用年期修正系数(K1)、评估期日修正系数(K2)和其他修正系数(K3)。利用修正系数进行林地价格评估的公式如下：

V=Va×∑Ki。

(11)

式中：V为待估林地价格，Va为待估林地对应等级基准价，Ki为林地修正系数。

2.3.1 土地使用年期修正系数 用基准价法对林地评估时，待估林地的土地使用年限可能与法定最高使用年限不同，此时需进行土地使用年期修正，年期修正系数K1计算公式：

(12)

式中：K1为待估林地的土地使用年期修正系数，i为土地还原率，m为待估林地设定使用年限，n为林地最高使用年期。

2.3.2 评估期日修正系数 评估期日修正主要是应对时间和社会经济环境的变化引起的林地价值变动而作的相应修正，林地基准价是在一个特定时点所评估的林地价格，具有时效性。待估林地的评估基准日通常与林地基准价评估基准日不同，故需进行评估期日修正。期日修正系数的计算方法有多种形式，考虑到林地价值与当地国民生产总值、社会经济发展水平、通货膨胀率等呈现正相关，故用物价指数计算期日修正系数K2，计算公式如下：

(13)

式中：K2为待估林地期日修正系数，PIc为待估林地评估日物价指数，PIb为林地基准价评估日物价指数。

2.3.3 其他修正系数 根据林地的功能性，具有生产林木产品等功能，林地的生产力水平很大程度上是通过林木产量水平反映，而林木产量则通过单位面积蓄积量和平均树高来体现，但由于幼龄林林木不进行蓄积量调查，可用体现成活率的单位面积株数来反映林木生产水平，进而体现林地生产力水平。单位面积蓄积量/株数和平均树高组成其他修正系数K3，计算公式如下：

K3=Km×Kh。

(14)

式中：K3为待估林地其他修正系数；Km为单位面积林木蓄积量修正系数/单位面积林木株数修正系数，Kh为平均树高修正系数。

若待估林地上的林分为幼龄林时，则Km为单位面积林木株数修正系数，若待估林地上的林分不是幼龄林，则Km为单位面积林木蓄积量修正系数。

(15)

式中：Km为单位面积林木蓄积量修正系数/单位面积林木株数修正系数，Mj/Sj为待估林地上林木单位面积蓄积量/株数，M/S为制定林地基准价的行政区内与待估林地相同林地等级、相同龄组的林木单位面积蓄积量/株数。

(16)

式中：Kh为平均树高修正系数，Hj为待估林地上林木平均树高，H为制定林地基准价的行政区内与待估林地相同林地等级、相同龄组的林木平均树高。

3 结果与分析

3.1 林地定级结果

利用熵值法进行各个指标权重计算后，对林地各指标赋值进行定级指数计算，对比各种林地等级划分方法，结果适合采用总分数轴确定法，得到龙泉市林地等级结果。由于2016年森林资源规划设计调查数据中有26个小班数据不全，无法利用熵值法计算指标权重，因此本次林地级别划分共57 652个小班，总面积为26.5万hm2，结果见表2。

表2 龙泉市林地分级结果表Tab.2 Forest land classification results in Longquan county

林地所处位置的自然因素以及区位因素决定了林地所处的等级，林地定级指数较小反映了林地自然因素较差且区位条件也较为落后，自然因素差导致林木生长缓慢，蓄积量小，而区位条件较为落后导致采伐运输成本较大，从而导致林地定级指数降低。由表5可知，龙泉市林地共分4个等级，主要集中在1级、2级和3级，占小班总数94.7%，占林地总面积94.2%。其中，2级林地最多，占小班总数42%，占林地总面积40.5%； 4级林地最少，仅占小班总数的5.3%，占林地总面积5.8%。林地等级分布形式呈正态分布，结构合理。

采用Arcgis软件对龙泉市林地等级进行精确空间定位和可视化处理(图1)。

图1 龙泉市林地等级分布图Fig. 1 Distribution of forest land levels in Longquan county

通过Arcgis可视化处理显示，林地等级最高的1级林地，在空间上大多集中于非林地周围，地势平坦，土层较厚，交通条件较好，因此林地质量较高； 而3级与4级林地多数在偏远山区，即使自然因素优越，但受区位因素影响，集材距离与运输距离都较大，导致林地级别较低。从各等级林地空间位置分布来看，本研究划分的林地定级结果符合林地质量与林地价值差异特征。

3.2 林地基准价评估结果

林地基准价是在一个特定时点所评估的林地价格，具有时效性，需要定期进行更新，各类土地基准价的更新年限大多数为3年，因此林地基准价与其他土地保持一致，每3年更新1次，本研究基于经济参数的获取时间，将评估基准日设置为2020年1月1日。由于第2级林地数量最多，分布最广，以第2级林地作为标准等级林地，选取若干个具有代表性的样点地块，进行评定估算资源资产经济价值，最后取平均值作为标准级林地基准价，经计算，标准等级林地基准价为8 978元·hm-2。

其他等级林地基准价的测算是通过各等级林地所有小班的定级指数的平均值与标准等级的比值来确定。第1级林地定级指数平均值是标准等级林地的1.17倍，因此其林地基准价在标准等级林地的基础上提高相应的倍数，以此类推，第3级和第4级分别是标准等级林地的0.85倍和0.70倍。通过计算可得各个等级林地基准价，详见表3。

表3 龙泉市不同等级林地基准价表Tab.3 Average price list of different levels of forest land in Longquan county

由表3可知，林地基准价从1级到4级呈现递减趋势，分别为10 504、8 978、7 631和6 284元·hm-2； 平均地租从1级到4级分别为每年664、570、483和400元·hm-2； 通过调研可得林地平均租金价格差异较大，结合已有文献，浙江省地市林地平均租金最高为每年1 389.3元·hm-2，最低为309元·hm-2(徐畅等， 2019)。本研究林地1级到4级林地平均地租均在此区间内，表明研究结果合理。

3.3 研究区林地资源资产价值核算结果

运用林地基准价对龙泉市林地资源资产进行经济价值核算(核算不分公益林地与商品林地，将公益林地资源从资产账户上反映其价值，改变公益林地资源无价、管理无序的现象，提供公益林地遭破坏后的赔偿标准参考)，方法简便、高效、快速，将评估基准日设为2021年1月1日，通过不同等级林地基准价进行价格修正系数修正，由于案例评估为县(市)域内林地资源价值，土地使用年期均按照最高法定年期(K1=1)，相应进行期日修正与其他修正，行政区内用材林平均高与单位面积蓄积量/株数见表4，计算后汇总后即可得出龙泉市林地资源资产经济价值。核算结果见表5。

如表4所示，龙泉市林地上用材林的平均树高与林木蓄积量大体上随着林地等级的降低而降低，也存在个别与此趋势不一致的情况，如幼龄林第4等级的平均树高与单位面积株数均高于第3等级，过熟林第4等级平均高与单位面积蓄积量也均高于第3等级，造成这种情况的原因可能是由于林地定级时不仅包含林地的林学质量，同时也包含了区位因素，地处偏远深山的林地极有可能土壤肥沃，土地林学质量良好，林木产量水平高，但由于区位等不利因素的影响，最终林地等级较低。该现象表明，林地基准价制定过程加入区位因素与社会经济因素的必要性，若只考虑自然因素以制定林地基准价，并用以评估林地经济价值，其评估结果虽较大程度反映了林地生产力水平，但忽视林地地理位置等因素对林地经济价值的影响，必定导致评估结果的不合理。

表4 龙泉市不同等级林地用材林平均树高与单位面积蓄积量/株数表Tab.4 Table of average tree height and volume per unit area/number of plants per unit area in different grades of forest land in Longquan county

如表5所示，龙泉市林地资源资产经济总价值为2 456百万元，各等级林地价值量与其实物量(面积)变化趋势一致，其中2级林地资源资产经济价值所占比例最高(1 018百万元)，占总价值41.4%，而4级林地(102百万元)仅占总价值4.1%。利用林地基准价修正法进行区域林地价值评估核算，其核算效率高，专业技术要求不强，针对今后区域相关管理人员自然资源资产离任审计工作具有较高的适用性。

表5 龙泉市林地资源资产经济价值核算表Tab.5 Accaunting table for economic vatue of forest land resource assetsin Longquan county

4 结论

本研究以浙江省龙泉市为研究区域，结合自然因素、社会经济因素和区位因素构建了林地定级指标体系，旨在对龙泉市林地进行等级划分，并计算各等级林地基准价，同时根据林地与其他类型土地的共性以及其存在的特殊性，构建林地价格修正体系，利用林地基准价与林地价格修正体系进行林地经济价值核算以提高林地资源统计管理效率。结果显示，研究区域划分为4个林地等级，林地资源主要集中在1级、2级和3级，占总林地小班总个数的94.7%，占林地总面积94.2%；1级和2级等质量较高林地多分布于市区周边并且地势平坦的地区，主要受地形和交通位置等因素的影响；3级和4级等质量较低林地大多数分布在偏远山头，远离市区，说明相比于林地的林学质量，运输距离与集材距离等区位因素对林地资源经济价值的影响更大。在研究区林地定级的基础上计算林地各等级基准价，并将其用于大批量林地资源经济价值核算，得到该区域林地资源资产经济总价值为2 456百万元，表明该方法可大幅度提高林地资源核算效率。同时林地基准价可为林地流转提供价格参考，进而提高林地流转效率，促进林地节约集约经营，增强林地资源可持续经营效率，为后续自然资源资产负债表编制工作提供技术支撑，服务于领导干部离任审计。