林木資產評估中市場法的應用研究

（山西工商學院金融學院山西太原030000）

一、引言

隨著林權制度改革的深入，林業生產要素的流動性不斷增強，森林資源資產的有償轉讓、抵押貸款、租賃等經濟行為日益頻繁，從而使林木資產評估的需求增多，為保障森林資源轉讓各方當事人的合法權益，規范開展森林資源資產評估工作，進行合理的價值評估就顯得極為重要。然而我國在森林資源資產評估方面，對于評估方法中有關的技術經濟參數的確定缺乏深入研究，大多停留在經驗判斷的層面上，導致評估結果與實際成交價格有很大的差異，并且對林業交易市場的發展產生了阻礙。本文通過對市場法進行改進，利用灰色關聯度分析法確定各修正價格的權重，提出了用層次分析法來確定各因素的加權關聯度，提升了利用市場法評估林木資產價格的準確性。

二、改進的林木資產評估方法

（一）市場成交價比較法。市場法是資產評估中最直接、最能反映林木資產市場價值的評估方法，包括市場成交價比較法、市場價倒算法等。本文重點研究市場成交價比較法的改進。市場成交價比較法是以相同或類似的林木資產的現行市場成交價格作為比較基礎，估算擬評估的林木資產評估值的方法。市場成交價比較法要求對一個評估對象要選取三個以上參照交易案例，先把參考案例價格進行修正，并從評估資料、評估參數指標等的代表性、適宜性、準確性方面，客觀分析參照交易案例，采用簡單算術平均法、加權算術平均法、眾數法等方法確定評估結果。以往在采用加權算術平均法時，權重一般是根據以往的經驗確定，使得評估結果可信度不高。而本文采用灰色關聯度分析法確定權重，在利用灰色關聯分析確定關聯度時，引入層次分析法來確定各因素的加權關聯度，從而提高了評估值的準確度。評估值E的計算公式如下式中：n為參照案例的個數；Qi為第i個參照案例所占權重；Ei為第i個參照案例調整后的評估值。

（二）灰色關聯分析。在市場法中，通過灰色關聯度分析求出被評估資產的影響因素序列與其參照案例調整因素序列的相似程度。關聯度數值越大，則被評估資產與其參照物的關聯程度越大。利用灰色關聯度分析法測定權數，不要求知道變量的分布，也不要求變量之間相互獨立，計算量小，而且不致出現灰色關聯度的量化結果與定性分析不一致的情況，所以比較適合對經濟現象的分析。灰色理論對于數據樣本的要求低，對于樣本量的多少和樣本有無規律同樣適用，在分析和處理林木資產估價的相關數據上有其獨特的優勢，結果可靠度高，因此本文使用市場法評估林木資產時運用灰色關聯分析求取權重。

圖1 綜合AHP與GRA的計算

（三）層次分析法。層次分析法的計算思路是：首先對問題所涉及的因素進行分類，建立標度表；然后構造層次模型，從上到下依次為三層，即目標層、指標層、方案層；接著對每一層次各元素的相對重要性判斷，構建判斷矩陣；矩陣元素的值反映了人們對各因素相對重要性（或優劣、偏好、強度等）的認識；再進行層次總排序和層次單排序，在排序過程中，為避免產生片面性，應該對每個構建的判斷矩陣進行一致性檢驗；最后計算出各層的方案相對于目標層的相對重要性權重，進而優選出方案。

（四）基于AHP-GRA的市場成交價比較法。運用灰色關聯分析求權重時，關聯度r是使用平權法求解的。因為關聯度系數很多，信息分散，它的每一個值表明某一個指標兩個數列的關聯程度，為表現總體上兩個數列的關聯程度，對所有關聯系數取平均值，即默認各因素的權重是相同的，但實際情況中，各因素的權值并不是關聯系數的平均值。所以本文在利用灰色關聯分析確定各調整系數的權重時，引入層次分析法來確定各因素的加權關聯度。

綜合層次分析和灰色關聯分析的具體步驟如下：先以灰色關聯分析確定指標初始矩陣并對指標進行無量綱化，計算灰色關聯系數矩陣M。再利用層次分析法構建判斷矩陣并進行層次單排序，對建立的判斷矩陣進行一致性檢驗，若通過，則計算權重W；若不通過，再建立判斷矩陣。最后進行綜合評價，即關聯系數矩陣M與權重W矩陣乘積，得到加權關聯度，再利用加權關聯度求出最終運用市場法評估林木資產價值的權重Q。見上頁圖1。

三、林木資產價值評估案例應用

某村擬轉讓一塊面積為10hm2的落葉松成熟林，需要對其林木資產進行評估。根據資產清查結果，該小班蓄積量為161.1m3/hm2，林分株數為 765 株/hm2，平均樹高 14.0m，平均胸徑18.1cm，立地質量系數為0.88。按照資產性質和評估要求，從已收集以往的交易資料中選取5個交易案例參考，見表1。參照案例修正系數及交易價格統計結果見表2。

表1 評估案例和參照案例評價因子

表2 參照案例修正系數與交易價格

（一）將數據進行初始化處理。設比較序列為：X0（k）=｛X0（1），X0（2），…，X0（5）｝。參考序列為：Xi（k）=｛Xi（1），Xi（2），…，Xi（5）｝，i=1，2，…5。將數據進行初始化處理X0j，i=1，2，…5。得到表3。

（二）求取序列差。其中∣X0（k）-Xi（k）∣是每個參考數列X0曲線上的各點同比較數列Xi曲線上的各點差值。是兩級的最小差，記為是兩級的最大差，記為△max。

表3 初始化處理結果表

表4 序列差

（三）求參考序列與比較序列的灰色關聯系數γ（Xi）。其中 γ（Xi）=（△min+ξ△max）/［ △0i（k）+ξ△max］，ξ是分辨系數，0＜ξ＜1，取值 ξ=0.5。

表5 關聯系數表

（四）建立層次分析模型。具體見圖2。

圖2 層次分析模型

根據各調整系數對落葉松資產評估的影響，建立判斷矩陣，具體見下頁表6。

（五）層次單排序以及一致性檢驗。

1.計算判斷矩陣B每一行的連乘積，Mi=得 M=［0.0833 6 9 4 0.0556］T。

表6 判斷矩陣

5.進行一致性檢驗，若 CR＜0.1，則認為判斷矩陣的一致性是可以接受的，否則需要對判斷矩陣的元素進行修正，直到獲得滿意的一致性為止。

通過查表7，n=5，可得 RI=1.12，所以隨機一致性比率：CR=CI/RI=0.0082/1.12=0.0073。

表7 平均隨機一致性指標

通過以上計算我們可以得到 CR=0.0073＜0.1，認為構建的判斷矩陣具有滿意的一致性。因此得出五個影響因素的權重為：0.1112，0.2615，0.2836，0.2411，0.1025。各個因素重要性的比較結果為（從大到小排列）：B3＞B2＞B4＞B1＞B5，即林分株樹＞平均樹高＞蓄積量＞平均胸徑＞立地質量。

（六）計算加權關聯度。由灰色關聯分析得到落葉松各調整因素的關聯系數，用Mij表示：

利用層次分析法得到的落葉松各調整因素的權重用Wij表示：Wij=［0.1112 0.2615 0.2836 0.2411 0.1025］T。

那么加權關聯度ri=Mij×Wij，得到各方案的關聯度（見表8）。

表8 加權關聯度表

表9 權重表

而應用簡單平均法求落葉松的評估值，結果為：

從上式可以得出，選擇運用簡單平均值還是綜合AHP與GRA會對落葉松的評估值產生差異，基于AHP-GRA的市場成交價比較法的評估結果更科學、合理。

四、結論

本文從市場比較法出發，提出基于AHP-GRA的市場成交價比較法評估林木資產。這種方法比用簡單平均值確定評估對象的資產價值更為合理，更具有說服力，為市場法評估林木資源價值提供了一種新的思路，為豐富和完善林木資產評估提供了一條新的技術途徑，在評估實踐上有推廣應用價值。

當然，在運用該方法時應該注意，林木價格估算涉及的因素很多，不同樹種需要考慮的林分影響因子不同。本文在落葉松林木價值評估時選取的參照因子，并不一定同樣適用于其他樹種，在今后的研究工作中，我們應該更為廣泛地咨詢專家意見，并結合實際情況確定相關影響因素。