園林資產評估
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園林資產評估范文第1篇
關鍵詞：森林資源；資產特點；資產評估；評估方法；建議
引言
近幾年，隨著我國集體林權制度改革的不斷推進，使林業資產逐步走向市場化、產業化與規范化。但其中也不乏出現森林資源資產為作為對象轉讓、出售、銀行抵押以及拍賣等經濟行為的問題，因此，進行森林資源資產的評估也變得尤為重要。
1 森林資源林木資產評估概述
林木資產就是指林地內作為森林資產的組成部分的所有林木。林木資源在我國占據面積和蓄積方面都被列為林中之寇，林木資產也被叫做立木資產，立木資產又包含活立木和枯立木兩種，指的是站立于林地中的尚未砍伐的樹木。隨著社會經濟發展與市場的逐步完善，森林經營中的立木資產交易范圍與頻率也越來越高，隨之而來的林木資產的評估就變得非常重要。林木資產評估中的立木價格對森林經營所獲的利潤有著直接的影響，其利潤的高低，對立木交易的雙方同等重要。但由于立木資產在價格估算時，由于各自的計算方法和評估方法都有所不同，準確確定極為困難，還需要結合林木資產的自身特點與評估方法的具體選定及評估結果得出科學合理的評估結論。
2 森林資源林木資產的特點
2.1 生產周期方面
林木資產歸類于生物性資源資產，從種植到成才少則幾年，多則幾十年，生長周期極長。由于受到這種周期生長的影響，使林木產品在供應調配上帶來很多困難，再加上森林的經營付出、造林投資需要長時間方可取得回報，投入的資金長期被占用，其經營成本所產生的銀行利息很重，這種利率的高低直接影響到經營成本的正常運營。
2.2 經營方面
林木資產具有資源再生的能力，這是生物性資產所具有的共性。這種特有的性質在林木資產的經營中有著很大的作用，但在異齡林木資產中產生的作用是最大的，只要科學合理的經營便可長期甚至永久性地經營下去，因此，在進行評估時，要將這種再生能力給予適當的估計。
2.3 效益方面
林木資產經營目的是以木材為主其他林產品為輔，森林經營中可同時挖掘其生態所產生的效益。如利用森林特有優勢進行防風固沙、釋放氧氣、預防水土流失等，以起到改善人類現有的生存環境。在我國森林資源資產的評估過程中，要做到對木材與林產品在經濟效益方面評估的同時也要對其生態方面所產生的經濟價值一同進行評估。目前，我國森林資源資產的生態經濟效益處于高端時期，為了避免亂砍亂伐，國家對森林的采伐制定了相應的限制條例，而這種限制也將會影響到資產評估的結果。
3 森林資源林木資產評估的必要性
林木資產是森林資源的一部分，其資產的評估更是森林資產資源管理中的重要組成。無論是在森林資源流轉的規劃上還是對其資源經營者的合法權益上，均起著重要的作用。既能夠推動森林資源資產的交易活動循序漸進的進行，又能夠對森林資源實現可持續發展起到促進作用；另外，還有利于森林資源依照市場經濟的規律對森林資源的開發、利用起到保護作用，使其演變為以根本取代傳統的經營方式，從而實現了森林資源向著資產化管理模式發展，促進了森林資源變成資產商品化的經營方式，從根本上深化了林業經濟改革制度。因此，森林資源進行資產評估是十分有必要的，具有深遠的歷史意義和十分重要的現實意義。
4 評估方法現狀分析
4.1 林木資產評估
（1）市場價到算法，林木資產評估中的市場價到算法僅適用成熟林或過熟林。它能把林木資產現有的市場情況客觀的反應出來，可從市場中直接獲取評估參數和評估指標。而評估結論更能準確的反應出市場價格，其結果就非常容易被評估的各方人員所接收和理解。
（2）現行市場法，應用現行市場法一定要合理選擇可參照的案例，選定幾個適合的評估案例是這種評估方法成功的關鍵所在。要保障調整參數的正確測定，進行評估的林地盡量保持與案例林狀況一直的局面，其交易時間必須以接近評估基準日為準；另外，受到發育不充分的森林資源資產市場的影響，找到一個近期評估案例是很困難的，若以參照以往不同日期的評估案例，就必須以當時物價指數和評估基準日為基礎對物價指數進行相應的調整。
（3）收獲現值法，所謂收獲現值法就是用于中齡林和快成熟的林木用以資產評估時以折現率的計算投資效益的一種方法，進行評估時。要將林木經營成本的前期投入的金額價格扣除，再對調整系數進行測算，并進行實證分析。就拿中齡林木來說，進行收獲現值法測算得出的結果可直接反應出林木資產的價值，所得結果非常合理且受到市場的歡迎。
（4）重置成本法，這種方法只適用幼林和未成熟林木的造林地進行資產評估。利用重置成本法進行資產估算時，一定要考慮在林木經營過程中由于技術改良或技術推廣時所造成的原有價值的相對減少問題，再加以成本的測算與投資收益的合理確定后與其他方法協調進行方可。
4.2 林地資產評估
（1）現行市場法，此方法是林地資產評估的基本方法。使用該方法最關鍵的是要選擇適當的評估案例，所選的被評估林地條件和參照案例要求林地條件必須相似。但在實際評估過程中尋找與其資產評估相仿的參照案例非常困難，各個參照案例的價格成交時均要做相應的系數調整，現行市場法還要具備能夠獲取較多交易實例資料的活躍市場，且要保障進行交易的案例合理與真實。
（2）期望價法，利用林地期望價法對林地進行評估時所具備的前提條件是：一是林地屬于無限年期的經營方式，永續作業中的林木經營的主伐林齡要相同；二是林地期望價法最適用于薪炭林、疏林地、防護林、灌木林地、采伐跡地與火燒跡地及國家規劃中的宜林地林的資產評估，但需要注意的是使用該方法對林地進行評估時的參數確定還缺少客觀的參考依據。
（3）年金資本化法，該方法適用于那些年租金相對穩定的林地進行資產評估，其方法計算比較簡單，進行估算時僅僅涉及到年平均租金和總投資收益率。但在年平均地租金和投資收益率的計算時，要注意將通貨膨脹帶來的影響從平均地租租金中扣除，在投資收益率的確定方面也應考慮到這個問題，若在地租租金中沒有扣除通貨膨脹因素，那么在采取投資收益率時就必須包含通貨膨脹。
（4）林地費用法，此方法通常適用于像苗圃類型的林地進行資產評估，最主要方面是用在比較明確的林地購入費且購入后只采取了改良措施而并沒有進入經營階段的林地。但在林地資產中林地購入后單單做了改良而未進行經營的情況甚少，因此，此方法在林地資產評估使用當中用的最少。
5 案例分析
5 結論及建議
森林資源在進行資產評估所選取方法的過程其實就是要求評估人員以遵守客觀事實或一定的約束為基礎條件對待定資產進行的理論分析、論證、比較的過程。并對資產評估的價值以最大程度上實現其認可度與公允性，其方法的科學合理性是決定評估結果真實、可靠的關鍵因素。目前，我國森林資源資產的評估當中所選取的評估方法的實證研究非常少，大多數僅僅偏向于資產評估的理論研究上，且這種理論研究也不夠規范。建議在今后有關森林資產評估的研究工作中更應重視對其評估方法的實際案例研究，尤其要對我國森林資源中的經濟林、防護林和竹林等林木資源的評估方法的選取上與參考應用方面進行深入研究，為以后我國森林資源資產在評估方法科學合理的選擇上提供可靠的科學依據。
6 結束語：
近年來，盡管我國的集體林權制度改革在穩步推進。但森林資源資產進行目的性的經濟行為也越來越多，如轉讓、合資、抵押貸款、合作與股份經營等。實踐中還存在林權流轉與操作不規范，資產評估市場極為混亂，導致我國的國有森林資源在大量流失。現有的資產評估機構尚無法滿足快速增長的森林資源資產評估業務需求，森林資源資產評估理論與實踐的改革依然任重道遠，還需相關人士進行更深一步的探究。
參考文獻
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園林資產評估范文第2篇
【關鍵詞】森林；評估；面積
森林資源資產評估，首先要做的就是林地面積的區劃界定，而面積的大小直接影響到森林資源資產的評估值，2011年以來，筆者通過多種方法進行區劃比較，就林地面積的區劃積累了一定的經驗，現整理出來供林業工作者借鑒。
1.林地面積區劃方法的衍變
在旌德縣，林地面積的區劃一直沿襲的是利用地形圖手工繪制區劃，常用的圖幅是1：25000或是1：10000的地形圖，對照林分，根據自然地形地貌、海拔，以地標物為參照，目測距離進行手繪區劃，因技術熟練程度的不同，或是對林地自然地理環境的熟悉程度不同，精確度也不同，因而林地面積誤差很大；2010年，旌德縣林業局開始引用Global Mapper 14電腦軟件，采用衛星航片平面影像判讀輔助地形圖區劃，該種方法大大降低了工作量，提高了面積區劃的精準度；2011年以后，林業技術人員開始學習采用天地圖（安徽）或谷歌地球軟件衛星3D影像判讀輔助地形圖區劃，甚至把地形圖與3D影像疊加到一起進行區劃，不僅提高了面積的精準度，區劃時更加直觀、便捷、準確。
2.各種區劃方法的優缺點
2.1地形圖手繪區劃
地形圖區劃林地面積，需要對林地的地理環境比較熟悉，而且區劃技能要比較熟練，否則會因為判讀錯誤致使面積發生很大的偏差。其優點是可以直觀了解地形地貌、海拔高度、坡向等因子，缺點是精準度低，區劃面積誤差大。采用不同比例尺的圖幅區劃，精確度也不同，1：25000的地形圖只能精確到625 m2，1：10000的地形圖只能精確到100 m2。林中小面積不同的地類或樹種，由于沒有明顯的地標物做參考，很難在地形圖中標注出來，更無法界定面積，只能通過經驗進行估算。
2.2衛星航片判讀區劃
衛星航片判讀區劃林地面積，我們目前采用的是遙感判讀軟件Global Mapper 14，即通過電腦把電子版的地形圖與衛星航片通過軟件疊加后在航片上判讀，根據樹種顏色的不同，將目的樹種林地面積區劃出來，標注在地形圖上，最小面積可精確到30 m2左右，盡管圖幅可以再放大比例，但分辨率太低，邊界還是無法界定。該方法的優點是可以把地形圖和實景重疊，即可以判斷地形地貌、地理坐標，又可以減小面積誤差；缺點是衛星航片中影像為平面影像，闊葉樹種顏色相同，灌木林地和闊葉喬木林地不容易區分，衛星航片與地形圖疊加時兩者的位置會有所偏離，因而區劃成果在地形圖顯示的位置與實際位置也會發生偏離，這樣的成果圖不能作為森林資源資產評估報告的附件。
2.3衛星影像判讀區劃
衛星影像判讀區劃可根據個人習慣直接打開網絡，選用各省的天地圖或是谷歌地球軟件，根據衛星航拍的實物3D影像區劃面積，最小面積一般可精確到2m2。其優點是，3D影像比較直觀，各樹種、山體、水域、道路等實物清晰可見，可以在圖上直接測量距離，確定地理坐標，也可以通過軟件與地形圖疊加，位置不會產生偏離，面積誤差小；缺點是不能直觀直判讀海拔、坡度等因子，區劃好面積的衛星圖片比例尺不好控制，不能按需要的比例尺直接打印，只能通過截圖制成圖片后再進行編輯，制成直觀的PPT圖片打印。
3.森林資源資產評估林分面積的確定
森林資源資產評估林分面積的大小對評估值的影響很大，因此林分面積的精準度極其重要。為了降低工作量，提高林分面積的精準度，可以把以上三種方法綜合起來運用，這樣可以消除每種方法的不足。
3.1地形圖的利用
在外業調查時依靠地形圖斷定需要評估的林地位置，以便做內業時對林地面積進行詳細核定。進入林區后，利用地形圖等高線參照自然地形地貌，粗略標注需要進行評估的林分界線、樹種、面積，特別是要通過山脊分水線、山溝合水線和地標物的大概位置來確定林地位置和界線。
3.2衛星航片的利用
通過Global Mapper 14遙感判讀軟件，將電子版地形圖與衛星航片重疊，先參照紙質地形圖上標注的林地位置在電子版地形圖區劃出來，在衛星航片上反映出來后，再對照衛星航片中顯示的地類進行修正，將需要進行評估的林地分別地類進行區劃。
3.3衛星3D影像的利用
打開天地圖或谷歌地球軟件，對比已經區劃好林地面積的衛星航片，在3D影像上找到要評估的林地位置，然后將衛星影像圖與衛星航片放大到同等比例。由于3D影像圖比較清晰直觀，地標物、樹種可以直接判讀，所以可以在影像圖上的把林地中所有需要扣除的面積全部區劃出來。用在衛星航片上區劃的林地面積減去衛星影像圖區劃出的需要扣除的面積，就可得到精準的森林資源資產評估林地面積。
業務技能比較好的，還可以把衛星航片、3D影像圖、地形圖在電腦上通過Global Mapper 14重疊，最后反應在地形圖上的林地位置、面積更準確，這樣區劃好的地形圖打印出來后可以直接作為森林資源資產評估報告的附件。
4.存在的問題
作為林業工作者，地形圖的判讀是基本業務，這沒有問題，但是Global Mapper 14軟件、天地圖和谷歌地球軟件的應用需要經過專業的培訓才能熟練掌握，目前安徽省還沒有一套完整的培訓資料，旌德地區能全面熟練掌握這些軟件的技術人員也是寥寥無幾，如果林業主管部門能夠組織這方面的技術培訓，讓廣大技術人員都能全面掌握這些技術，特別是開展森林資源資產評估部門的工作人員能掌握這些技術，這將對森林資源規劃設計調查和資產的評估有著重要的意義。
另外，由于森林資源是動態變化的，而目前我們所能掌握的網絡上的天地圖或谷歌地球軟件顯示的3D影像更新較慢，所以現場調查尤其重要，在實際運用時要先查閱森林資源檔案，然后進入林區現場調查，注意森林資源的變化。
5.小結
園林資產評估范文第3篇
批量評估方法是20世紀70年代興起的評估方法，它是在評估三大基本方法與財產特征數據的基礎上，結合數理統計技術和其他相關技術而形成的一種新的評估技術。目前這種評估方法已在歐美一些國家的財產稅稅基評估和房地產抵押貸款、融資評估中廣泛應用。批量評估是對大量處于一定區域的財產樣本建模，并利用模型對任何符合模型要求的目標財產進行估價。批量評估技術的應用從最早的農地評估拓展到目前的以征納從價稅為目的的財產評估領域、房地產估價領域，以及抵押貸款、融資等的資產評估實務中。與傳統的評估方法比較，批量評估具有快速評估與成本較低的優勢。2003年以來，隨著集體林權制度改革的不斷深入，集體林區的森林資源資產交易日益頻繁，隨之而來的是對于森林資源資產評估日益增多的需求，由于林權制度改革形成的林農，以戶為經營單位的森林資源資產經營面積一般較小，小班個數亦較少，當在某一集中時段對同一地區的大量林農散戶小班進行評估時，如按照一般森林資源資產評估的流程，評估工作量將非常大，計算繁瑣，從而耗費大量人力、物力、財力且效率低。在市場經濟條件下，應提倡“高效率、低成本”，找到一種新途徑，能加快森林資源資產的評估速度，降低森林資源資產評估成本，而這也正符合批量評估的初衷，批量評估能夠實現低成本、高效率地完成大規模目標資產的價值評估任務，從而為森林資源資產評估提供了新思路和新方法。因此，本文擬將批量評估模型引入森林資源資產評估，并將其應用到森林資源資產評估實踐，希望有助于進一步完善森林資源資產評估方法與理論體系，促進森林資源資產化管理進程。
一、國內外研究概況
最早的批量評估思想可以追溯到1919年，當時在西方就有人將統計學的多元回歸分析（Multiple Regression Analysis，這也是現今批量評估中主流的校準技術之一）作為一種可行估算技術，應用于農業用地的價值估計實踐。其后，尤其是20世紀80年代末90年代初，西方學者圍繞著評估三種基本方法在統計、數學環境中的具體實踐做了大量的研究，探討了多元回歸分析技術、適應估計技術（又稱回饋技術）（Adaptive Estimation Procedure or feedback）、人工神經網絡（Artificial Neural Network）等技術在批量評估中的應用。Robert Carbone，Richard L.Longini（1977）利用回饋技術建立了不動產批量評估模型，并用數據檢驗了評估模型的可行性。Mark，J.，Goldberg，M.A.（1988）回顧了多元回歸分析技術在批量評估中應用的相關問題。John D Benjamin， Randall S Guttery，C F Sirmans（2004）分析了多元回歸技術在不動產批量評估的應用。Tay，D.P.H.，Ho，D.K.K.（1991/1992）運用人工智能技術對大量的公寓進行批量評估。Borst， R.A.（1992）指出神經網絡技術將成為評估體系中建模的主要技術。Borst R.A.（1995）研究了人工神經網絡技術在批量評估中的應用。Borst R.A and McCluskey（1996）分析了神經網絡技術在不動產批量評估扮演的角色。Tom Kauko（2007）研究了批量評估方法體系，提出將神經網絡技術、模糊邏輯技術等應用到財產評估，并與多元回歸技術比較，結果表明前者比后者具有更高的擬合精度。
國內有關批量評估的研究尚處于起步階段，并且主要集中在金融方面。如：耿星（2004）介紹了不動產批量評估的主要步驟：不動產基本描述、市場信息搜集和估價。金維生（2004）介紹了批量評估在加拿大房地產稅征管中的作用。陳濱（2005）介紹了金融不良資產批量評估的主要方法：統計抽樣法、經驗抽樣法、分類逐戶法和回歸模型法。劉揚（2005）提出了計算機輔助批量評估（CAMA，Computer-Aided Mass Assessment）。郭文華（2005）分析了計算機化批量評估系統（立陶宛）核心――不動產批量評估模型的原理和流程。紀益成，傅傳銳（2005）回顧了批量評估產生與發展的歷程，闡述了其方法原理和主要的操作過程，并采用市場法為理論基礎的模型設立和多元回歸作為模型的校準技術對實例進行批量評估，研究結果表明，該批量評估模型表現良好。
二、批量評估基礎
批量評估方法將三種傳統評估方法（成本法、市場法和收益法）納入其評估模型設定的基礎理論框架，但它不是這三種方法的簡單組合，而是考慮到了三種基本方法在不同評估環境下，針對不同類型資產時的適用性問題。在構建批量評估模型時，先根據目標評估資產與特定的評估環境選擇適用的基本方法理論作為評估模型設定的理論依據，再根據所選擇的模型和所能獲得的數據，應用現代統計、數學技術與計算機技術等實現傳統評估方法，即獲得模型中的系數。任何目的和類型的批量評估都應該包括以下步驟（2005 UNIFORM STANDARDS OF PROFESSIONAL APPRAISAL PRACTICE）：
（1）識別待評估資產；
（2）確定資產一致性性狀的市場區域；
（3）識別影響市場區域中的價值形成的特征因素；
（4）建立能反映此市場區域中影響價值特征因素相互間的評估模型（模型設定層次）；
（5）校準模型從而確定影響價值的各個特征因素的作用（模型校準層次）；
（6）將模型中所得到的結論應用于待評估資產；
（7）檢驗批量評估結果。
其中，第2步是指收集那些與待評估資產處于臨近地理位置、相近評估日期，具有相同或相似資產特征的資產，這些資產構成待評估資產的一個市場區域。
上述的模型設定和校準階段其實是一個反復迭代的過程。在進行第6步前，可以先用測試樣本檢驗模型，若輸出結果與預期結果不相符合就必須調整模型的設定，再次校準模型，并且重復上述過程直至模型預測達到一定精度。
三、基于多元線性回歸的森林資源資產批量評估應用研究――以幼齡林為例
在森林資源資產評估中實現批量評估的關鍵是建立自動評估模型，一般來說，建立自動評估模型需要經過下面幾個關鍵步驟：（1）進行數據調查，構建正確的統計分析框架；（2）對數據進行描述性分析；（3）建模：在建模當中，首先要選擇適當的理論模型，其次根據理論模型，選擇變量，最后選擇適當的模型形式；（4）模型精度的度量與模型改進。為說明森林資源資產批量評估模型的建立，以下以基于多元線性回歸的幼齡林批量評估模型建模為例予以說明。
（一）多元線性回歸數學模型與假設
多元線性回歸的數學模型為：
式（1）是一個 元線性回歸模型，其中有p個自變量。它表明因變量 的變化可由兩個部分解釋。第一，由 個自變量 的變化引起的 的變化部分，即
；第二，由其他隨機因素引起的 的變化部分，即
都是模型中的未知參數，分別稱為回歸常數和偏回歸系數， 稱為隨機誤差，它服從均值為0，方差為 的正態分布。
多元線性回歸模型的假設理論：
零均值假設：隨機誤差 的數學期望為零，即
等方差性假設：所有的隨機誤差 都有相同的方差， 。
序列獨立性假設：任何一對隨機誤差之間相互獨立，
正態性假設：所有的隨機誤差 服從均值為0，方差為 的正態分布。
不存在多重共線性假設：所有自變量彼此線性無關。
（二）森林資源資產調查與統計分析
為了估計參數、建立森林資源資產批量評估模型，必須收集大量的森林資源數據資料。根據對于森林資源資產評估的影響因子與價值測算過程，在進行建模前主要收集的數據主要有兩類：森林資源數據資料和評估的有關經濟技術指標。其中森林資源數據資料是最重要的評估模型的輸入元素，將直接影響到模型參數的選擇和分析方法的采用。采用歷史小班數據來鑒別特征因素，構造估算函數，檢驗推導出的模型的可靠性。當完成必要的森林資源數據調查與相關技術指標資料的收集后，應通過統計分析如專家分析、層次分析法、主成分分析法等以獲取影響評估價值的主要森林資源數據因子與經濟指標因子，在進行森林資源資產批量評估建模時主要是研究主要特征因素對單位評估值的影響，從而獲取包括上述特征因素的評估樣本，為建模做準備。例如影響幼齡林單位評估值的主要因素是年齡、平均樹高、株數、前三年的營林生產成本，樹種；影響中齡林單位評估值的主要因素有：年齡、經營類型（對應主伐年齡）、平均胸徑、平均樹高、蓄積量、銷售價格、直接采伐成本（含短途運輸費）、出材率和樹種；影響成熟林單位評估值的主要因素有：平均胸徑、平均樹高、畝蓄積量、銷售價格、直接采伐成本（含短途運輸費）、出材率和樹種。
（三）森林資源資產評估相關數據的描述性統計分析
對于數據的描述性分析實際就是對于數據是否符合建模要求的統計分析，例如在多元回歸模型建立之前，必須先檢驗多元回歸分析所具備的前提條件是否滿足，這些前提條件包括正態性和線性關系。應注意的是對于每一個單獨變量，正態假設在多元分析中是最重要的基礎。如果與正態性的要求偏離較大，所得的分析結果將是無效的。以筆者所在專業評估機構福建省福林咨詢中心2007年評估實踐中所獲取的36個幼齡林小班資源數據及其評估結果為基礎，結合批量評估建模過程為例說明。
1.正態性檢驗
由前文的特征因素分析可知，進行幼齡林多元回歸批量估算模型研究時考慮的主要因素有：年齡age；平均樹高h；株數tr_num；樹種（亞變量，離散的）。對上述四個連續變量進行描述性統計結果如表1
上述表1及圖1-3表明，年齡age的變化范圍為4~10，均值為6.5043；株數tr_num的范圍為70~320，均值為166.3248；單位評估值value的變化范圍為247.62元/畝~800.00元/畝，其均值為559.9190元/畝，可以看出這些變量更具有正態性，而平均樹高h的變化范圍為0.2m~15.8m，然而均值為4.1658m，偏度系數為0.902，其偏度系數較大，在未做任何處理之前，就將其運用到模型中，將會嚴重違反正態化假設。此時，可以對變量作變換，如作平方根、對數變換等，為了使變換后的數據也大于0，對平均樹高作平方根變換后得到平均樹高的直方圖如圖4所示。可見，經過數據轉換處理后得到的新變量，其正態性有所改善。
2.線性檢驗
在正態性檢驗之后，還應該確保因變量與自變量之間的線性關系。線性關系可以通過散點圖來判斷，在SPSS中生成的散點圖，如圖5所示。從最后一行可以判斷因變量單位評估值和年齡age、株數tr_num的線性關系明顯，和平均樹高sqh的線性關系不明顯。
（四）森林資源資產評估批量評估回歸模型建立與假設檢驗
1.模型建立
根據上述分析與多元線性回歸原理，幼齡林批量估算模型可為如下形式：
式中： 分別表示樹種、株數、平均樹高的平方根；
、 為引入表示樹種的亞變量：
=0，=0，表示樹種為杉木；
=0，=1，表示樹種為馬尾松；
=1，=0，表示樹種為闊葉樹。
在對回歸系數進行推導的過程中，采用逐步回歸法。先按自變量“重要性”從一個自變量開始逐步引入方程，每引進一個新的變量時，要對新方程中的全部變量再作顯著性檢驗，刪除其中不顯著的變量，重復此過程，直至沒有變量被引入，也沒有變量可剔除時為止。在SPSS中采用逐步回歸法運算得到最終的多元回歸方程如下：
2.幼齡林模型的假設檢驗
進行多元回歸分析的前提是回歸模型的假定正確，可以采用殘差分析法來評估誤差項正態分布假設，以及方差性假設、方差獨立性假設的滿足情況。
檢驗殘差的正態性：對幼齡林批量評估模型進行殘差K-S檢驗。如果檢驗結果殘差不服從正態性，應考慮修改模型、進行適當變換，或增加新的自變量、剔除異常觀察值等方法來補救。經過反復試驗，當對株數變量tr_num取自然對數時，模型滿足假設。用ltr_num表示經變換后的株數。
再采用新變量后，利用逐步回歸進行系數推導。將得到的回歸系數代入方程，得到最終的多元回歸方程如下所示：
當樹種為杉木、闊葉樹時，其批量評估模型為：
當樹種為馬尾松時，其批量評估模型為：
3.修改后的模型假設檢驗
第一步，正態性檢驗，直至殘差服從正態性分布。
第二步，檢驗零均值與等方差性，直至等方差性的假設成立。
第三步，檢驗序列獨立性。
經檢驗，通過變量變換，所建立的模型滿足假設，該多元回歸模型成立。
（五）模型有效性確認
模型建立完成后，要對其有效性和準確性進行檢驗，從該地區森林資源資產評估案例數據中選擇具有代表性的數據，得到檢驗樣本，將以上幼齡林測試表中參數分別代入相應的多元回歸模型，經計算得到相應的單位評估值的預測值，將預測值與實際值進行對比，比較結果。經檢驗在本案例中，幼齡林批量評估模型對于檢驗數據的吻合性較高，測試數據實際值與預測值平均絕對誤差為23.92，相對誤差絕對值最大的不超過10%，模型可應用于該地區幼齡林評估。
四 小結
1.批量評估在國內外的評估實踐中已得到廣泛的應用，其理論與方法已具有較廣泛的應用基礎，其快速評估與成本較低的優勢同樣適用于集體林權制度改革后日益頻繁的森林資源交易現狀，研究表明，批量評估原理同樣適用于森林資源資產評估，將有效提高森林資源大規模目標評估的需要，其應用將為森林資源資產評估提供新思路和新方法。
2.基于多元線性回歸的批量評估模型是建立在多元回歸分析基礎上的，該方法是建立在特定的理論模型基礎之上，在使用時有較多的模型限定條件，如：模型都要求變量滿足正態性、線性條件，模型必須滿足基本假設等。在很多情況下，當數據并不符合線性條件或某個假設時，需要采用模型補救措施，并反復進行殘差分析以滿足擬合模型的條件，否則將造成擬合的模型質量較差或沒有意義，因此如何進行數據的統計分析將是批量評估模型的建模基礎。
3.批量評估在我國的應用研究相對較少，盡管本研究結合了筆者及同仁近十年的森林資源資產評估實踐，但受森林資源資產評估發展與區域影響，尤其是數據影響，其實際應用還需作進一步的研究與驗證，因此本文擬拋磚引玉，以期使批量評估在森林資源資產評估理論與方法領域中得到更多的關注，促進其理論與實踐的完善。
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學科門類
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哲學[01]
48
48
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330
生源充足的學科專業可在學校復試基本要求之上，再行劃定各專業復試線，具體以各院系公布為準。
考生須達到報考院系專業復試分數線方可參加復試。
經濟學[02]
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法學[03]
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教育學[04]（不含體育學）
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體育學[0403]
40
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文學[05]
50
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藝術學[0504]
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理學[07]
45
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工學[08]
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工學（照顧學科）
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醫學[10]
45
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290
管理學[12]
50
50
90
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應用統計碩士[0252]
48
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90
310
國際商務碩士[0254]
資產評估碩士[0256]
50
50
90
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350
法律碩士[0351]
45
45
85
85
315
教育碩士[0451]
50
50
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翻譯碩士[0552]
50
50
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90
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建筑學碩士[0851]
工程碩士[0852]
風景園林碩士[0953]
50
50
85
85
325
工程碩士（照顧學科）
50
50
85
85
315
公共衛生碩士[1053]
45
45
170
290
會計碩士[1253]
50
50
120
60
350
工商管理碩士[1251]
45
105
170
公共管理碩士[1252]
旅游管理碩士[1254]
工程管理碩士[1256]
45
100
