中国生态林业工程效益评价指标体系

提　要　通过分析研究世界各国的森林持续发展的评价指标体系，结合中国生态林业工程的发展状况，运用软系统方法 (ssm)、综合集成法(sim)、定性中的广义归纳法和系统工程 (se) 的知识，针对森林系统及其效益评价系统均为软系统，形成了软系统综合集成法 (ssmii)，作为评价指标体系建立的软件支撑，利用专家知识库和实测数据库，建立了生态林业工程评价指标体系。

关键词　评价指标体系 软系统 综合集成法(ssmii) 权重
分　类　中图法　f326.24
在世界经济迅速发展，而环境十分脆弱的情况下，防护林体系对环境的持续发展思想得到世界各国的关注，已广泛成为世界林业组织和许多国家政府的共识，且世界林业组织和许多国家均在探索以其指导林业生产活动。

对于森林可持续发展应明确其目标，并提出衡量它的标准与指标，以及度量、测定各项指标的方法，然后才能对森林类型，森林类型组合后对一个森林集水区、一个林区乃至一个国家的森林经营现状和达到可持续利用的目标作出恰当的评估，继而才能采取适当的技术和手段，取得林业经济政策、法规和社会经济、科学研究等方面的支持。

然而，评价森林，尤其是防护林体系的综合效益在我国乃至世界均属一项探索工作，为此就需要建立一套较为客观、简捷、实用，又能得到政府官员、林学、生态、环境等专家和公众认同的评价指标体系，因此本研究采取“共同建构”方法。

目前，世界上正处于森林可持续发展标准与指标的研制高潮，而对其实验性实施只处于试点阶段。

1 国内外森林效益的评价与指标体系的研制进展 [1～7]
自从 1992 年联合国环境与发展大会后，对森林持续利用的标准与指标体系已展开了国际性广泛的研讨和协调行动，一些国家制定了国家级标准与指标，少数国家开展了示范区的实验性研究。

目前世界上主要的森林经营指标与标准有：①蒙特利尔行动纲要（温带与北方森林保护与可持续经营标准与指标），提出了 63 个指标；②亚马逊行动(amaironia process)，分 3 个方面，即国家水平的 41 个指标，经营单位水平的 23 个指标，为全球服务水平的 7 个指标；③赫尔辛基行动，提出了 28 个指标；④国际热带木材组织 (itto) 指标，分两方面，即国际水平的指标 27 个；森林经营单位水平的指标 23 个。

另外还有森林政府间工作组 (iwcf)、印度一英联邦活动、森林管理委员会(fsc)、森林和可持续发展的世界委员会 (wsfsd)、国际林业研究中心(cifor) 在 1994 年 12 月开展了森林可持续经营的国际对话，有世界各国 50 余名代表参加，发表了相应文件，还组织了在加拿大、印尼、巴西和非洲的森林可持续经营标准与指标的实施示范。

到目前为止，国内对森林效益的评价与指标体系研究才起步。

仅对
森林综合效益定量研究进行了一定的探索，且尚不系统，如“长江中上游防护林体系的生态、经济效益评价技术研究”、“黄土高原水土保持林体系综合效益研究”、“中国生态系统结构与功能规律研究”等分单项提出了部分评价指标。

2 评价指标的筛选
森林系统及其评价指标系统是一个复杂的软系统，森林利用的目的是保障森林综合效益的永续和扩大，要使环境资源得到持续稳定发展，不仅要求林业产业自身持续稳定发展，而且还要为整个人类社会和经济的持续发展创造条件，因此选择评价指标和评价标准时，既要能体现森林本身的发生、发展规律，还要体现其对生态、经济、社会环境的保护、增益和调节功能，同时为政府确定整个林业产业在国民经济中的作用和地位，制定林业发展规划与宏观决策等提供科学依据和准确数据信息，因此评价指标必须有典型性、代表性和系统性。

2.1 评价指标筛选原则
(1) 系统性　评价指标和标准不仅要反映森林的发生发展规律，而且还要反映对区域功能的促进，即森林系统与环境、社会经济系统的整体性和协调性。

(2) 独立性　各评价指标和相应标准应相互独立。

(3) 可比性　指评价指标和标准应有明确的内涵和可度量性。

(4) 真实性　指评价指标能反映事物的本质物征。

(5) 实用性　指评价指标应操作简便，评价方法易于掌握。

2.2 评价指标的筛选方法 [7、8]
针对森林效益评价指标系统属于复杂软系统范畴，课题组认真分析了软系统方法 (ssm)、综合集成法 (sim)、定性中的广义归纳法和系统工程 (se) 的知识，结合森林效益评价指标体系研究发现：①ssm 法是一个已感知的期待改善问题的开始，未包括问题的发现与形成这一前期阶段。

且 ssm 目标在于探索与改进问题，其变革现实部分比较笼统。

②sim 法也如此，但它难于掌握解决问题的“度”，其研究结论通常缺乏量的规定与可操作性；但它能得到有针对性的对策或行动方案，使ssm 中失于笼统的变革部分具体而可操作，对剩下的难于结构化的问题也可用 ssm 法改进。

③se 工程偏于硬系统，解决良性结构问题。

因此，只有把 ssm、sim、se 和定性研究 4 种方法有机结合起来，逻辑上才完善，也才能覆盖各种系统。

其次，这些方法本身的特点是互补的，因定性研究长于发现问题，提出问题和开发概念，ssm 法有可能使整个问题或其部分结构化后成为目标明确的良结构系统，从而用 se 求得问题的解决；再由定性研究→ssm→sim→se，定量研究色彩越来越浓，对专家经验体系的利用越来越弱，因此，本研究把 ssm、sim、定
性研究和 se 4种方法有机融合起来，形成软系统归纳集成法(ssmii)，作为评价指标体系建立的方法和软件支撑。

ssmii 的逻辑程序由 4 个相互关联部分组成。

(1) 任务目标分析阶段。

接受了解决目标不明确，结构模糊的复杂软系统问题后，要通过对系统的环境、功能、组成要素、结构与运行、输入与输出、历史与现状等进行调研与分析，来构想问题情境，挑选专家与样本 ( 或典型 )。

基本上采用广义归纳方法，以专家会议或咨询形式，形成对研究问题明白的、公认的表述形式系统 ( 以后可以再修正 )。

通过结构化分析分别转入第二或第四步。

(2) 用 ssm 处理不良结构问题使其科学化阶段。

在问题系统更新以后，或者再用 ssm 改进问题提法，或者再作结构化分析并分别转入第三或第四步。

(3) 用 sim 处理半结构化问题，尽管对这种问题的全部我们不一定能把握，但总可以找到供我们行动决策的 ( 当时当地 ) 相对满意方案。

(4) 用 se 处理良结构问题，一般可求得这部分问题的最优解。

要说明的是第二、三、四步都需要对解决问题的认识与行动方案，要通过数据模拟结果的效益评价与风险（或可靠性）分析，并通过专家组的审议，满意后才能付诸行动，否则要返回重新用 ssm 定义问题或者再进行更基础的抽象归纳，以修正原问题系统。

2.3 评价指标的筛选与权重确定方法
评价指标筛选是根据 k.j 法、delphi 法、会内会外法。

用专家咨询表的定量信息和定性信息进行统计分析，如果有 1/3 以上的专家认为某项指标一般或不重要，该指标即被淘汰，此外，对于权重很小的指标，并入相近指标中。

经过 4 轮专家咨询，直到 70% 以上的专家认同，才列入指标体系，形成评价指标。

评价指标权重确定方法主要有 delphi 法、ahp 法、ahp－delphi 法、把握度—梯度法和最大熵—最大方差法。

首先请专家填写 3 种咨询表格。

第一种咨询表请专家对每一待定指标按很重要、重要、一般、不重要 4 个等级填写；第二种表请专家直接综合该指标的权重（对紧上指标）；第三种由专家按递阶层次结构对每一个上级指标，按其所辖的下级指标两两比较其重要程度，用 5 等 9 级法得出判断矩阵。

课题组尽量利用已积累的各评价单元的各选定指标的观测数据，得出单元评价数据矩阵 xn×m。

同时课题组的专家们对各评价单元给出模糊评价判断矩阵 r。

在设计生态林业工程效益评价指标体系咨询表时，实际上是要求专家们按四大防护林分别填写咨询表与分类整理单元评价数据矩阵 x。

对第一种与第二种咨询表以 delphi 法处理（进行 3 轮），必要时也可按会内会外法加快处理。

前者用以确定一条指标是否被淘汰。

后者可得出要保留的第 j 指标的权重为 dwj,dwj 可能与地区分类有关。

对第二种咨询表以 3 种群组 ahp 法处理，即①对数最小二乘意义下的群组 ahp 法；②ahp－delphi 组合法；③把握度、梯度特征向量法。

此 3 种方法求得的指标权重，往往仍有差异，故需由课题组使用会内会外法将三者综合为指标的 ahp 权。

对专家们给出的评价单元意见表，处理后得出单元模糊评价矩阵ri。

使用 fuzzy 单纯形调优远算以求各指标的模糊权重 fwj，(j=1,2，...,m)。

对观测统计得出的 n 个单元，m 个指标数据矩阵 x，我们仍首先使用主成分法来求出第一成分各分量，即从 x（或经过规范化）求得其相关系统矩阵 r，再求出其特征值与相应特征向量（应归一化）。

这第一主成分的分量表示为 pwj，(j=1,2，...，m)。

使用主成分法虽有上段指出的问题，但由它求得的各主成分，实际提供了森林评价体系中 b 级与 a 级指标（已有综合性）的设置是否与观测数据相协调的信息。

如果专家们（通过会内会外法）认为两者是协调的，还应把各主成分向量适当加权综合为 pwj（主成分权向量）。