VLAAMS IMPULSPROGRAMMA NATUURONTWIKKELING
Kosten-baten Analyse van Bosuitbreiding in Oost-Vlaanderen VLINA 0017
4 december 2001
Centrum voor Economische Studiën K.U.Leuven Laboratorium voor Bos, Natuur en Landschap K.U.Leuven Vereniging voor Bos in Vlaanderen
Studie uitgevoerd, van 1 september 2000 tot en met 14 december 2001, in het kader van het Besluit van de Vlaamse regering tot instelling en organisatie van een Vlaams Impulsprogramma Natuurontwikkeling van 8 februari 1995.
Centrum voor Economische Studiën, K.U.Leuven Prof. Dr. Stef Proost Drs. Ellen Moons Laboratorium voor Bos, Natuur en Landschap, K.U.Leuven Prof. Dr. Martin Hermy Bert Saveyn Vereniging voor Bos in Vlaanderen Hans Scheirlinck
DANKWOORD
Bij het einde van dit project willen we volgende personen en instellingen bedanken voor hun medewerking: Boerenbond Oost-Vlaanderen (in het bijzonder Dhr. J. De Sadeleer), de afdeling Natuur, de afdeling Land en de afdeling Bos en Groen, buitendienst Leuven voor het ter beschikking stellen van informatie, de secretariaten van het Centrum voor Economische Studiën (in het bijzonder Mevr. I. Benoit) en het Laboratorium voor Bos, Natuur en Landschap (Mevr. S. Bruneels, V. Crabbé) voor hun administratieve ondersteuning, Mevr. L. Van Renterghem en Dhr. B. Willems voor de hulp bij het op punt stellen van de matlabprogramma’s. Een bijzonder woord van dank aan onze collega’s van het Centrum voor Economische Studiën en het Labo voor Bos, Natuur en Landschap, voor hun interesse en stimulerende opmerkingen bij dit werk. Tenslotte willen we ook de stuurgroepleden bedanken voor hun medewerking: Mevr. A. Bollen, Dhr. K. Decleer; Dhr. K. De Clercq; Dhr. W. Galle; Dhr. D. Gorissen; Mevr. E. Van den Broeke; Mevr. G. Vanlangenhove en Dhr. J. Vanslycken.
INHOUDSTAFEL
LIJST VAN TABELLEN .............................................. vii LIJST VAN FIGUREN ................................................ ix HOOFDSTUK 1: AANLEIDING EN DOELSTELLING VAN HET ONDERZOEK ......... 1 1 2 3 4
INLEIDING ..................................................... DOELSTELLINGEN ................................................. RELEVANTIE VAN DE RESULTATEN VOOR NATUURONTWIKKELING .................. AFBAKENING VAN HET REFERENTIE- EN ALTERNATIEF SCENARIO ................ 4.1 Referentie .............................................. 4.2 Alternatief .............................................
1 1 2 2 2 3
HOOFDSTUK 2: BESCHRIJVING ACTUELE SITUATIE OOST-VLAANDEREN ........ 5 BESTAANDE NATUURLIJKE STRUCTUUR ................................... 5 BOS ......................................................... 6 2.1 Situering ............................................... 6 3 NATUUR ...................................................... 10 4 LANDBOUW .................................................... 11 4.1 Situering .............................................. 11 4.2 Knelpunten en potenties ................................ 13 5 RECREATIE .................................................... 13 1 2
HOOFDSTUK 3: MATERIAAL EN METHODEN ............................... 15 EEN INLEIDING TOT KOSTEN-BATENANALYSE ............................. 15 1.1 Economische begrippen .................................. 16 1.1.1 Betalingsbereidheid en de vraag(curve) naar goederen en diensten ................................................ 16 1.1.2 Consumentensurplus ................................. 17 1.1.3 Marktgoederen en publieke goederen ................. 18 1.2 Kosten en baten van bosuitbreiding ..................... 19 1.3 Keuze van de discontovoet .............................. 20 2 CONCEPTUEEL MODEL ............................................. 22 2.1 Definities ............................................. 22 2.1.1 Algemeen ........................................... 22 2.1.2 Maatschappelijke kost .............................. 23 2.1.3 Maatschappelijke baat .............................. 23 2.2 Optimeringsprobleem .................................... 24 3 PRESELECTIE VAN BOSUITBREIDINGSPROJECTEN ........................... 26 3.1 Gewenste Bosstructuur voor Vlaanderen .................. 27 3.2 Uitsluiten van zones ................................... 28 3.2.1 Gewestplan ......................................... 29 3.2.2 Waardevolle ecotopen ............................... 29 3.2.3 Wettelijk beschermde gebieden ...................... 29 1
iv
3.2.4 Bebouwing .......................................... 30 3.2.5 Bos ................................................ 30 3.3 Afbakening van bosuitbreidingsprojecten ................ 30 3.4 Geografische regio’s ................................... 33 4 BATEN EN KOSTEN ............................................... 34 4.1 Baten .................................................. 35 4.1.1 Houtopbrengsten .................................... 35 4.1.2 Jacht .............................................. 36 4.1.3 Koolstofopslag ..................................... 37 4.1.4 Niet-gebruikswaarde ................................ 37 4.2 Kosten ................................................. 39 4.2.1 Gederfde landbouwopbrengsten ....................... 39 4.2.2 Mestafzet .......................................... 40 4.2.3 Aanleg- en beheerskosten bos ....................... 41 5 RECREATIE .................................................... 42 5.1 De waardefunctietransfer ............................... 42 5.2 Analyse voor het basisgebied Heverleebos-Meerdaalwoud .. 44 5.2.1 Afbakening van herkomstzones ....................... 44 5.2.2 Gegevens over bezoekers: enquête ................... 44 5.2.3 Berekening van de reiskosten en –tijden ............ 45 5.2.4 Socio-economische gegevens ......................... 46 5.2.5 Substituten ........................................ 46 5.2.6 Vraagfunctie van bezoeken aan HB-MW ................ 47 5.2.7 Berekening consumentensurplus ...................... 48 5.3 Analyse voor het studiegebied: benefit transfer met behulp van GIS ...................................................... 49 5.3.1 Selectie van projecten ............................. 49 5.3.2 Herkomstzones ...................................... 49 5.3.3 Gegevens ........................................... 50 5.3.4 Substituten ........................................ 52 5.3.5 Transfer vraagfunctie en berekening van het consumentensurplus ......................................... 54 6 BESPREKING VAN PROGRAMMERING .................................... 55 6.1 Inleiding .............................................. 55 6.2 Beschrijving van deelprogramma’s ....................... 55 6.2.1 Selectie van projecten die voldoen aan een oppervlaktebeperking ....................................... 55 6.2.2 Berekening bevolking en socio-economische gegevens per herkomstzone ............................................... 56 6.2.3 Berekening baten-kostensaldo per hectare ........... 56 HOOFDSTUK 4: RESULTATEN EN DISCUSSIE ............................. 57 1 2
INLEIDING .................................................... SELECTIE VAN COMBINATIES VAN PROJECTEN DIE VOLDOEN AAN EEN OPPERVLAKTEBEPERKING ............................................... 3 RESULTATEN IN ENGE ZIN ......................................... 3.1 Regio Gent ............................................. 3.2 Regio Noord Oost-Vlaanderen ............................ 3.3 Regio Vlaamse Ardennen ................................. 3.4 Regio Wetteren-Aalst ................................... 4 RESULTATEN IN RUIME ZIN ........................................ 4.1 Regio Gent ............................................. 4.2 Regio Noord Oost-Vlaanderen ............................ 4.3 Regio Vlaamse Ardennen ................................. 4.4 Regio Wetteren-Aalst ................................... 5 DISCUSSIE .................................................... 5.1 Verschillen resultaten in enge zin en in ruime zin ..... 5.2 Verschillen beste – slechtste combinaties .............. 5.3 Rol van substituten ....................................
57 58 58 59 63 67 71 75 75 79 82 85 88 88 89 90
v
5.4
Beleidsrelevantie ...................................... 90
SLOTBESCHOUWINGEN ................................................ 93 BIBLIOGRAFIE ..................................................... 97 BIJLAGE A: GEBRUIKTE GIS-LAGEN .................................. A-1 BIJLAGE B: BOSSEN PER REGIO ..................................... A-2 1 2 3 4
REGIO REGIO REGIO REGIO
GENT .................................................. NOORD OOST-VLAANDEREN ................................... VLAAMSE ARDENNEN ........................................ WETTEREN-AALST .........................................
A-2 A-3 A-4 A-5
BIJLAGE C: MATLABPROGRAMMA’S .................................... A-6 1 2 3
SELECTIE VAN COMBINATIES DIE BEANTWOORDEN AAN DE OPPERVLAKTEBEPERKING ... A-6 BEREKENING SOCIO-ECONOMISCHE GEGEVENS PER HERKOMSTZONE ............. A-10 BEREKENING BATEN-KOSTEN PER HECTARE EN RANGSCHIKKING VAN DE COMBINATIES A-19
vi
LIJST VAN TABELLEN Tabel 1: Baten en kosten van bebossing ........................... 20 Tabel 2: Interest op staatsobligaties in de Eurozone in 2000 ..... 21 Tabel 3: Houtopbrengsten (reëel) in € per hectare over de tijd voor eik, es en eik-es gemengd .................................... 36 Tabel 4: Jachtpacht in de Houtvesterij Leuven .................... 37 Tabel 5: Niet-gebruikswaarde – betalingsbereidheid: annuïteit in € per hectare, per gezin en voor de Vlaamse bevolking, 1999 .... 38 Tabel 6: Aandeel van de belangrijkste gewassen in het landbouwareaal van Oost-Vlaanderen .......................................... 39 Tabel 7: Opbrengst, kost en netto-opportuniteitskost van de belangrijkste gewassen per landbouwstreek in € per hectare ... 40 Tabel 8: Beheerskosten (reëel) voor es, eik, en es-eik in € per hectare ...................................................... 42 Tabel 9: De waarde van een tijdsbesparing (één uur)voor verschillende transportmiddelen en –doelen (in Euro, 1998) ... 46 Tabel 10: Eindresultaat: baten-kostensaldo per hectare voor één combinatie ................................................... 57 Tabel 11: Aantal combinaties met 4, 5, 6, 7 en 8 bosuitbreidingsprojecten voor elke regio ..................... 58 Tabel 12: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Gent ................................................ 60 Tabel 13: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Gent ........................................... 61 Tabel 14: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen ............................... 64 Tabel 15: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen .......................... 65 Tabel 16: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen .................................... 68 Tabel 17: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen ............................... 69 Tabel 18: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst ...................................... 72 Tabel 19: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst ................................. 73 Tabel 20: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Gent ........................................... 77 Tabel 21: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Gent ........................................... 78 Tabel 22: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen .......................... 80 Tabel 23: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen ......................... 81 Tabel 24: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen ............................... 83
vii
Tabel 25: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen ............................... 84 Tabel 26: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst ................................. 86 Tabel 27: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst ................................. 87 Tabel 28: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten combinaties in resultaten in enge en ruime zin ............... 88 Tabel 29: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: frequenties bossen in resultaten in enge en ruime zin .................... 89 Tabel 30: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten beste en slechtste combinaties ............................... 89 Tabel 31: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten beste en slechtste combinaties ............................... 89
viii
LIJST VAN FIGUREN Figuur 1: Totaal bosareaal per inwoner voor de verschillende OostVlaamse gemeenten ............................................. 8 Figuur 2: Individuele (a), (b) en (c) en geaggregeerde (d) vraagcurven .................................................. 17 Figuur 3: De vraagfunctie en het consumentensurplus .............. 18 Figuur 4: Publieke goederen en hun karakteristieken .............. 19 Figuur 5: Stroomschema voor de preselectie van de bosuitbreidingsprojecten ..................................... 27 Figuur 6: Gewenste bosstructuur en netto-gewenste bosstructuur voor Oost-Vlaanderen .............................................. 28 Figuur 7: Nabuurschapsfunctie .................................... 31 Figuur 8: Landbouwtyperingskaart ................................. 32 Figuur 9: Optelling van de kaart met de nabuurschapsfunctie en landbouwtyperingskaart ....................................... 33 Figuur 10: Geografische regio’s in Oost-Vlaanderen ............... 34 Figuur 11: Het consumentensurplus ................................ 49 Figuur 12: De 16 herkomstzones van een project ................... 50 Figuur 13: Bevolkingsdichtheid en uitbreidingsprojecten voor OostVlaanderen ................................................... 51 Figuur 14: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Gent ................................................... 52 Figuur 15: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Noord Oost-Vlaanderen ........................................ 53 Figuur 16: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Vlaamse Ardennen ............................................. 53 Figuur 17: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Wetteren-Aalst ............................................... 54 Figuur 18: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Gent (resultaten in enge zin) ...... 59 Figuur 19: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Gent ............. 62 Figuur 20: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen (resultaten in enge zin) .................................................... 63 Figuur 21: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Noord OostVlaanderen ................................................... 66 Figuur 22: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in enge zin) ......................................................... 67 Figuur 23: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Vlaamse Ardennen . 70 Figuur 24: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst (resultaten in enge zin) ......................................................... 71 Figuur 25: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Wetteren-Aalst ... 74 Figuur 26: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Gent (resultaten in ruime zin) ..... 76
ix
Figuur 27: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen (resultaten in ruime zin) ................................................... 79 Figuur 28: Frequenties van de bossen in de tien beste en tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in ruime zin) ................................................ 82 Figuur 29: Frequenties van de bossen in de tien beste en tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst (resultaten in ruime zin) ................................................ 85 Figuur 30: Netto-baat (€ per ha) per bos in de tien beste combinaties voor de regio Gent (resultaten in ruime zin) ..... 90 Figuur 31: Verdeling van de netto-baten regio Gent (resultaten in ruime zin) ................................................... 91 Figuur 32: Verdeling van de netto-baten voor de regio Noord (resultaten in ruime zin) .................................... 91 Figuur 33: Verdeling van de netto-baten voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in ruime zin) ........................... 92 Figuur 34: Verdeling van de netto-baten voor de regio Wetteren-Aalst (resultaten in ruime zin) .................................... 92
x
HOOFDSTUK 1: AANLEIDING EN DOELSTELLING VAN HET ONDERZOEK 1 Inleiding De Vlaamse regering voorziet in haar beleid de uitbreiding van bestaande bossen en de aanleg van nieuwe bossen. In het Ruimtelijk Structuurplan Vlaanderen worden, naast bosgebieden waar ontwikkeling en behoud van bos centraal staan, ook 10.000 ha bosuitbreidingsgebieden voorzien waarin een ecologisch verantwoorde bosuitbreiding voorop staat. In de studie Lange Termijnplanning Bosbouw (Anonymus, 1993) is multifunctionaliteit van bossen het belangrijkste criterium voor bosuitbreiding. Bosuitbreiding moet worden nagestreefd in gebieden waar vijf functies door eenzelfde bos kunnen worden ingevuld, namelijk de economische, de sociaaleducatieve, de schermfunctie, de ecologische en de landschappelijke (Mens en Ruimte, 1996). In deze studie wil men de maatschappelijke en financiële kosten en baten berekenen voor de aanleg van bos in een aantal potentiële bebossingsgebieden in Vlaanderen. Gezien de beperkte duur van het project werd geopteerd voor een kosten-batenanalyse in OostVlaanderen, gezien de zeer lage bosindex van deze provincie. Eerst worden de gebieden afgebakend die in aanmerking komen voor bosuitbreiding en worden de terreinkarakteristieken gekwantificeerd. Veelal wordt hierbij evenwel uitsluitend naar de kosten gekeken. Deze zijn de kosten van landverwerving, bosaanleg en -beheer. Daarnaast zijn er ook duidelijk baten en deze werden tot op heden nooit gekwantificeerd. Bij de baten worden volgende aspecten bekeken: houtproductie, recreatiefunctie, niet-gebruiksfunctie, jacht en vastlegging van. De multifunctionele doelstellingen die deze bossen meekrijgen maakt het ook gewenst om de baten van de niet-gebruiksfunctie te analyseren.
2 Doelstellingen De doelstellingen die in dit project worden nagestreefd zijn: • Opstellen van een conceptueel model voor de locatie van bosuitbreidingsprojecten;
1
• • •
Selecteren van de gebieden in Oost-Vlaanderen die in aanmerking komen voor bosuitbreiding; Bepalen van de kosten en baten van bosuitbreiding (in de geselecteerde gebieden); Toepassen van het model voor de selectie/locatie van gebieden voor bosuitbreiding rekening houdend met een vooropgestelde oppervlaktebeperking.
3 Relevantie van de resultaten voor natuurontwikkeling Bij het voeren van een planmatig bosbeleid (agendapunt 27, MINAplan) zijn zowel ecologische als economische overwegingen belangrijk. Een natuurgetrouwe bosbouw koppelen aan de zorg voor een leefbare rentabiliteit is dan ook de grote uitdaging (actie 114, MINA-plan). Aangezien de maatschappelijke ontwikkelingen leiden tot een toenemende vraag naar meer recreatiegebieden is oog voor bosuitbreiding aangewezen (agendapunt 17, MINA-plan). In het milieujaarprogramma 1999 stelt men het voeren van een actief bosontsnipperingsbeleid trouwens als prioriteit voorop. Door enerzijds inzichten te verwerven in de kosten van deze bebossingsprojecten, maar anderzijds ook in de lange-termijnbaten die deze gebieden creëren, zowel op vlak van natuurbehoud als op sociaal vlak, kunnen voorstellen geformuleerd worden die een basis bieden om de verwerving van bosgebieden op punt te stellen (actie 96, MINA-plan). Tevens biedt dit project wetenschappelijk gefundeerde informatie omtrent het beoogde maatschappelijke draagvlak zoals in het Decreet betreffende het Natuurbehoud en het Natuurlijk Milieu vooropgesteld.
4 Afbakening van het referentie- en alternatief scenario 4.1 Referentie We gaan uit van de huidige natuurlijke, landbouwkundige en maatschappelijke structuur in Oost-Vlaanderen. Dit is de situatie zoals ze nu is en in de toekomst zou zijn indien het in deze studie vooropgestelde project niet wordt uitgevoerd. Gezien de lange termijn die voor bosbouwprojecten gebruikt dient te worden (200 jaar in dit geval), is het onmogelijk accurate voorspellingen te maken over de ontwikkeling van bepaalde variabelen zoals bevolking en bevolkingsdichtheid, landgebruik (landbouw en natuurlijke structuur). In deze studie veronderstellen we bijgevolg een status quo van al deze variabelen. Dit wil zeggen dat we geen rekening houden met mogelijke uitbreidingen van natuurgebieden (andere dan bossen), dat landbouwgrond gedurende de komende 200 jaar ook effectief landbouwgrond blijft, dat het recreatief gedrag van de
2
mensen niet verandert (dus dat hun inkomen, vrijetijd en arbeidselasticiteiten ongewijzigd blijven), dat de bevolkingskernen en minder bevolkte gebieden niet wijzigen, ... De actuele situatie in Oost-Vlaanderen wordt beschreven in hoofdstuk 2.
4.2 Alternatief We willen nagaan waar de Vlaamse overheid nieuw bos zou moeten aanleggen in Oost-Vlaanderen wil men de netto-maatschappelijke baat hiervan maximaliseren. Een aantal beperkingen zijn hierbij onvermijdelijk. Enerzijds zijn er assumpties die worden opgelegd door het beleid van het Vlaamse Gewest, anderzijds zijn ook een aantal vereenvoudigingen nodig om praktische redenen en om het rekenwerk enigszins te verlichten:
Beleidsassumpties • • • •
Te bebossen oppervlakte: 2500 ha (Afdeling Bos en Groen, mondeling); Bossen worden aangelegd binnen de Gewenste Bosstructuur met een voorkeur voor uitbreiding van bestaande bossen en voor gebieden die minder geschikt zijn voor de landbouw; Multifunctionaliteit; Duurzaam beheer (met natuurlijke verjonging en eindkap na 100 jaar voor es en na 200 jaar voor eik);
Uitgangspunten • • • • • • • • • •
1
Er worden vier regio’s afgebakend in Oost-Vlaanderen, waarbij er ruimtelijke interdependentie in baten of kosten mogelijk is binnen de regio maar niet tussen de regio’s; Statisch model: alle bossen worden tegelijkertijd aangelegd; Bestandensamenstelling van de nieuwe bossen: 50% gewone es, 50% inlandse eik1; Termijn: 200 jaar (één rotatie eik en twee opeenvolgende rotaties es) Maatschappelijke kosten en baten i.p.v. louter financiële kosten en opbrengsten; Speciale aandacht voor recreatiebaten (en de rol van substituten daarin) en gederfde landbouwopbrengsten; Enkel andere bossen, bestaande of nieuw aan te leggen bossen, zijn substituut voor het bos waarvan we de recreatieve waarde willen bepalen; Biodiversiteit wordt verondersteld deel uit te maken van de niet-gebruikswaarde en de waarde ervan wordt constant per hectare verondersteld; Ecosysteembaten zijn beperkt tot koolstofopslag; De ontwikkeling van de landbouwsector zonder uitvoering van het project voor de komende 200 jaar is te onzeker, we gaan er
Als typevoorbeeld voor een multifunctioneel, duurzaam beheerd loofbos.
3
bijgevolg vanuit dat de huidige situatie zich ook doorzet in de toekomst. Gezien er voor nog niet bestaande bossen geen originele gegevens beschikbaar kunnen zijn om kosten en baten te berekenen, worden cijfers voor gelijkaardige bossen in Vlaanderen gebruikt. In algemene termen noemt men deze werkwijze de waardefunctietransfer. We houden geen rekening met veranderingen in de waarde van de bestaande bossen als gevolg van de aanleg van nieuwe bossen2 of met wijzigingen in opbrengsten van andere recreatiedomeinen. Dit zou kunnen worden beschouwd als een overschatting van de netto-baat van de nieuwe bossen. We concentreren ons op die baten en kosten waarvoor ruwe inschattingen beschikbaar of haalbaar zijn. Dit wil zeggen dat die baten waarvoor geen enkele inschatting beschikbaar is, nl. de impact van bossen op het microklimaat, op lucht- en watervervuiling niet aan bod komen.
2
Dit is in principe wel mogelijk met onze onderzoeksopzet, maar gezien de korte duur van dit project werd beslist de volle aandacht te schenken aan de nieuwe bossen.
4
HOOFDSTUK 2: BESCHRIJVING ACTUELE SITUATIE OOST-VLAANDEREN 1 Bestaande natuurlijke structuur Oost-Vlaanderen telt ongeveer 1,33 miljoen inwoners. De grootste bevolkingsconcentraties zijn in het grootstedelijk gebied Gent en de regionaal stedelijke gebieden Aalst en St.-Niklaas gesitueerd. De westelijke punt van de Vlaamse Ruit –zoals gedefinieerd in het Ruimtelijk Structuurplan Vlaanderen- ligt in de provincie OostVlaanderen. Centraal in de provincie is de Gentse grootstedelijke actieruimte gesitueerd. De noordelijke grens van de Vlaamse Ruit wordt gevormd door de bedrijvigheid langsheen de E17 en de havenuitbreidingen op grondgebied van Beveren. In het zuiden vormen de Dendersteden Dendermonde en Aalst de grens, uitlopend naar Ninove. Rond de verstedelijkte kern die gevormd wordt door de Vlaamse Ruit kunnen op het grondgebied van de provincie drie openruimtegebieden worden geïdentificeerd: het noordelijk (Moerbeke, Stekene, Sint-Gillis-Waas), het westelijke (van Assenede tot Aalter) en het zuidelijke (van Oosterzele tot Ronse en tot Lierde) openruimtegebied. De onderlinge wisselwerking tussen het fysisch systeem en de menselijke occupatiepatronen zijn bepalend geweest voor de huidige natuurlijke structuur, de agrarische structuur en het landschap. Als meest markante en belangrijkste natuurlijke structuren in de provincie herkent men (bron: Ontwerp Provinciaal Ruimtelijk Structuurplan): 1. Het Krekengebied en de Scheldepolders waar door inpoldering een open, vlak landbouwgebied, met lineaire beplantingen op de dijken is ontstaan. Kenmerken zijn ook de kreken in verschillende stadia van verlanding met typische oevervegetatie (rietkragen) en kreekgraslanden. Aan de zuidzijde strekt zich het Meetjesland uit. Het oorspronkelijke nederzettingspatroon bestaat hier uit lineaire gehuchten en pleindorpen, dikwijls gelegen op microreliëfruggen. Traditioneel was er een perceelsrandbegroeiing van knotbomen aanwezig. Grootschalige bosuitbreiding in deze gebieden is vanuit landschappelijk en cultuurhistorisch oogpunt niet wenselijk. 2. De noordelijke west-oost-gerichte dekzandruggen
5
met nog relatief uitgestrekte naaldhoutboscomplexen die er vanaf de 18e eeuw werden aangeplant en plaatselijk kleine heiderestanten. De dekzandrug Maldegem-Stekene wordt gekenmerkt door een gesloten compartimentenlandschap dat sterk is aangetast door residentiële bebouwing zoals villa’s en weekendhuisjes. Het is aangewezen om op de dekzandrug de actuele bosstructuur te versterken. 3. de rivier- en beekvalleien en de grote depressies waar de benedenlopen van de grote rivieren gekenmerkt worden door een getijdenwerking en het voorkomen van schorren met rietkragen. In de bovenlopen en de depressies komen er naast natte weilanden ook elzenbroekbossen en populierenbossen voor. De riviervalleien van de Schelde, Leie, Kale, Durme en Dender alsook de Moervaartdepressie zitten vervat in deze categorie. Grootschalige bebossingen zijn niet aangewezen in deze open valleigebieden. Kleinere nieuwe bossen ter versterking en buffering van bestaande natuurwaarden kunnen evenwel wel worden overwogen. 4. het zandleem- en leemgebied wordt gekenmerkt door de aanwezigheid van open kouters en velden op de heuvelkammen. In de talrijke beekvalleitjes komen naast natte weilanden ook verspreid bossnippers voor. In het kader van het herstel van oude bosstructuren kan hier wel grootschalige bosuitbreiding worden overwogen. 5. de Vlaamse Ardennen als onderdeel van het leemgebied worden gekenmerkt door enerzijds een hoofdzakelijk oost-westgeörienteerde kamstructuur met grote boscomplexen op de heuvelruggen en anderzijds door bronbeken en beekvalleien met typische valleivegetaties. In dit sterk versneden reliëf komen heel wat micro-elementen (holle wegen, taluds,…) voor. De meest typerende getuigeheuvels met op de top limonietzanden en zandstenen zijn Hotond (150m), Muziekberg (147m), Kluisberg (140m) Heynsdal (125m) en Bosberg (107m). Ook hier is bosuitbreiding aangewezen om de bestaande bosstructuur te versterken.
2 Bos 2.1 Situering Uit de gegevens die werden verzameld in het kader van de bosinventarisatie (gegevens afd. Bos en Groen, 2000) kan worden afgeleid dat de bosoppervlakte in Oost-Vlaanderen actueel ongeveer 17.000 ha bedraagt. Dit komt overeen met een bosindex van 5,6%. De gemiddelde bosindex voor gans Vlaanderen ligt bijna dubbel zo hoog nl. 10,8%. De laagste bosindex heeft de provincie West-Vlaanderen (2,3%) terwijl de provincies Limburg, Antwerpen en Vlaams-Brabant
6
met een bosindex van resp. 20,6%, 16,2% en 12% duidelijk boven het gemiddelde liggen. Tussen 1990 en 2000 is in Oost-Vlaanderen de bosoppervlakte afgenomen met ongeveer 700 ha. Ongeveer 83% van het bos in Oost-Vlaanderen is privé-bos, 8% (± 1.300 ha) is eigendom van het Vlaams Gewest en 9% (± 1.500 ha) is eigendom van andere openbare besturen. In Figuur 1is het bosareaal per inwoner voor de verschillende Oost-Vlaamse gemeenten weergegeven. Hierbij is de totale oppervlakte bos per gemeente gebruikt en niet de oppervlakte toegankelijk bos. Deze figuur geeft een eerste indruk van het actuele bostekort in Oost-Vlaanderen. Algemeen wordt aanvaard dat er minstens 100 m² opengesteld bos moet aanwezig zijn om te kunnen voldoen aan de recreatieve noden (Lange Termijnplanning Bosbouw, 1993). In Figuur 2 is de ruimtelijke spreiding van het Oost-Vlaamse bosareaal weergegeven. De zeer grote versnippering van de aanwezige bosoppervlakte springt onmiddellijk in het oog. Bovendien blijkt hieruit dat de dennenbossen (grove en Corsicaanse den) zich hoofdzakelijk in het noorden van de provincie bevinden terwijl de beukenbossen gesitueerd zijn op de koppen van de getuigenheuvels in het zuiden van de provincie. Centraal in de provincie komen veel kleine bosjes (hoofdzakelijk populierenbossen) voor die zich uitstrekken langsheen de beekvalleien. Ook langs de benedenloop van Schelde komen veel populierenbossen voor. Ongeveer 38% van het OostVlaamse bosareaal bestaat uit aanplantingen van populier; 21% uit naaldhoutbossen en 6% uit beukenbossen.
7
Figuur 1: Totaal bosareaal per inwoner voor de verschillende Oost-Vlaamse gemeenten
8
Figuur 2: Ruimtelijke spreiding van beboste gebieden in Oost-Vlaanderen (rood=naaldhout; geel=populier; groen=gemengd bos; blauw=beuk)
9
Een aantal grotere boscomplexen zijn op de dekzandrug MaldegemStekene in het noorden van de provincie gesitueerd. Van west naar oost treffen we op deze gordel volgende complexen aan: het Drongengoed (Maldegem), het Leen (Eeklo), de Lembeekse Bossen (Kaprijke), het Kloosterbos (Wachtebeke), het Heidebos (Wachtebeke), het Wullebos (Stekene) en het Stropersbos (Sint-Gillis-Waas). Deze complexen bestaan allemaal hoofdzakelijk uit homogene aanplantingen van grove en Corsicaanse den. Het Leen en het Drongengoed waar meer gemengde bestanden voorkomen vormen hier een uitzondering op. In Aalter komt ook nog een groter boscomplex voor (Blekkersbos – Hoogveld). Iets meer oostelijk (in St.-Maria-Aalter) ligt nog een boscomplex dat grenst aan het natuurreservaat de Kranepoel. Typerend voor deze streek zijn bovendien de oude veldgebieden welke gekenmerkt worden door een dambordvormig landschappelijk patroon van bossen en landbouwgronden die aanééngeregen worden door dreven. Op de stuifzandrug Waasmunster – St.Niklaas komt een hoge concentratie aan bossnippers voor. Ten noorden van deze zandrug ligt de Moervaartdepressie met aansluitend veel populierenaanplantingen en gemengde loofhoutbestanden. In de Scheldevallei die zich ten zuiden van deze rug situeert, komen ook veel populierenaanplantingen voor. In de omgeving van Gent zijn volgende - min of meer versnipperde boscomplexen structuurbepalend: het boscomplex Ooidonk – Leiehoek – Hospicebossen (St.-Martens-Latem – Gent – De Pinte); het boscomplex van de Vinderhoutse Bossen (Nevele – Gent Lovendegem); en het boscomplex van Makegemse Bossen – Aelmoeseneie (Merelbeke – Oosterzele – Melle). In het zuidwesten van de provincie komt op de toppen van de getuigenheuvels volgende bossengordel voor: Kluisbos – Heynsdale – Hotond – Muziekbos – Brakelbos – Hayesbos (Kluisbergen – Ronse – Maarkedal – Brakel). In het zuidoosten treffen we het boscomplex van Overboelare -–Raspaillebos – Moerbekebos – Nieuwenhove – Neigembos (Geraardsbergen – Ninove) aan. Aan de oostgrens van de provincie zijn volgende twee belangrijke boscomplexen gesitueerd: Buggenhoutbos (Buggenhout) en het Kravaalbos (Aalst – Meldert).
3 Natuur De totale oppervlakte natuurreservaat is in Oost-Vlaanderen in de periode 1980-1998 gestegen van 240 ha naar 1500 ha (bron: Ontwerp Provinciaal Ruimtelijk Structuurplan). Dit betekent dat nu ongeveer 0,5% van de oppervlakte van de provincie het statuut van natuurreservaat heeft. Dit betekent evenwel niet dat de natuurwaarden in eenzelfde mate gestegen zijn. Deze statuutwijziging kan niet verhinderen dat allerhande kwantitatieve en kwalitatieve
10
problemen (o.a. versnippering, vermesting, verdroging,…) leiden tot een snel verlies van biodiversiteit. Naast de boscomplexen die reeds uitvoerig werden besproken kunnen we nog volgende open gebieden onderscheiden met een hoge natuur- en landschappelijke waarde Het Krekengebied en de Scheldepolders In het noordwesten van de provincie (Sint-Laureins – Assenede) komt een vrij gaaf polderlandschap voor met waardevolle kreken (o.a. Kreken van Sint-Jan-in-Eremo, Kreken van WatervlietBoekhoute en de Kreken van Assenede). Ook de Scheldepolders (o.a. Prosperpolder) die in het noordwesten van de provincie (Beveren) gesitueerd zijn herbergen nog belangrijke natuurwaarden. De riviervalleien van de getijdenrivieren en van de bovenlopen In het valleigebied van de getijdenrivieren de Durme en de Benedenschelde zijn een aantal belangrijke natuurgebieden gelegen (o.a. Molsbroek, Damvallei, Kalkense meersen en Belarebroek) met typische biotopen (brakwaterschorren, zoetwaterschorren, wilgestruwelen en natte weilanden). De bovenloop van de Schelde, de Leie, de Dender en de Moervaart zijn ook valleigebieden die op provinciaal niveau belangrijk zijn voor natuurbehoudsredenen. De beekvalleien van het zandleemgebied Het zandleemgebied wordt doorsneden door tientallen kleinere en grotere beekvalleien waarvan de meest gekende de Zwalmbeek is. In deze beekvalleien komen natte weilanden, valleibossen (met voorjaarsflora) en knotbomenrijen voor.
4 Landbouw 4.1 Situering Volgens de landbouwtelling van 1998 bedroeg de beteelde landbouwoppervlakte ca. 155.400 ha. Hiervan werden 64% ingenomen door weide, grasland en groenvoedergewassen; ongeveer 31% door akkerbouw en 4% door tuinbouw. Het relatief aandeel cultuurgrond ligt binnen Gent en zijn randgemeenten alsook in de regio St.-Niklaas – Dendermonde – Aalst opvallend lager dan in de rest van de Oost-Vlaamse gemeenten. Deze zone valt nagenoeg samen met wat in het RSV gedefinieerd is als het Oost-Vlaamse gedeelte van de Vlaamse Ruit. De gordel Moerbeke – Lochristi – Wetteren vormt hierop een uitzondering en heeft nog een sterk agrarisch karakter. In Oost-Vlaanderen kunnen vijf grote land- en tuinbouwgebieden worden onderscheiden: 1. Centraal land- en tuinbouwgebied Centraal in Oost-Vlaanderen is de tuinbouw, in het bijzonder de sierteelt, zeer belangrijk. De bloemisterij floreert vooral in de
11
wijde omgeving van Gent alsook rond Aalst en Dendermonde. De omgeving van Wetteren, Wichelen, Laarne en Oosterzele is een belangrijk productiegebied van de boomkwekerij. In Lochristi, Lokeren, Zele, Berlare en Dendermonde is ook de rundveehouderij belangrijk. Dit gebied staat onder een zeer hoge verstedelijkingsdruk. Gedurende de voorbije decennia is het landbouwareaal en het aantal landbouwbedrijven in dit gebied sterker afgenomen dan in de rest van de provincie. 2. Noordwestelijk landbouwgebied met overwegend akkerbouw, rundvee en varkenshouderij (Meetjesland en omgeving) De akkerbouw in dit gebied is voornamelijk geconcentreerd in de polders. De rundveehouderij is een belangrijke productietak in Maldegem, Zomergem, Waarschoot, Knesselare, Aalter en Evergem; de varkenshouderij is geconcentreerd in Assenede, Eeklo, Aalter, Deinze en Nevele. In Maldegem en Eeklo is ook de boomkwekerij belangrijk. De mestafzet vormt een probleem in dit gebied dat gekenmerkt wordt door een overconcentratie van intensieve varkens- en pluimveebedrijven. Bovendien is een aanzienlijk deel van dit gebied beschermd als drinkwaterwingebied waar specifieke bemestingsnormen gelden. 3. Zuidwestelijk landbouwgebied met overwegend akkerbouw en rundveehouderij. In het zuidwesten van de provincie primeert vooral akkerbouw en rundveehouderij. Het gaat om de gemeenten Oudenaarde, WortegemPetegem, Kluisbergen, Maarkedal, Ronse, Gavere, Zwalm en Horebeke. De gemeenten Deinze, Kruishoutem en Nazareth vormen de overgang met het landbouwgebied van het Meetjesland en worden gekenmerkt door een belangrijke varkenshouderij. Zottegem en Brakel vormen de overgang met het landbouwgebied van Geraardsbergen en omgeving. Grote delen van dit gebied zijn reeds ruilverkaveld geworden en bezitten dus meestal een goede landbouwstructuur. Veel van deze goede landbouwgronden komen echter voor op zwakke tot sterkere hellingen en zijn dus erosiegevoelig. 4. Zuidoostelijk landbouwgebied met overwegend rundveehouderij Het landbouwgebied ten zuidoosten van de provincie (met o.a. Geraardsbergen, Ninove, Haaltert, Herzele, Lierde, Zottegem, Brakel en delen van Erpe-Mere, Sint-Lievens-Houtem en Oosterzele) is een open landbouwgebied dat wordt gekenmerkt door weiden, grasland, groenvoeder- en akkerbouwgewassen. Ook in dit gebied komen veel hellende percelen voor wat leidt tot erosieproblemen. 5. Noordoostelijk landbouwgebied met gevarieerde plantaardige en dierlijke productie Dit gebied omvat het Waasland (Beveren, Sint-Gillis-Waas, Stekene, Waasmunster, Temse, Kruibeke, Lokeren) en Moerbeke, delen van Wachtebeke, Zele, Berlare en Hamme. Het gebied is
12
sterk gedifferentieerd, t.t.z. alle sectoren komen overal, in meer of mindere mate, voor. In tegenstelling tot het Meetjesland, waar duidelijk concentratiegebieden onderscheiden kunnen worden, komen in het Waasland alle productierichtingen verspreid voor.
4.2 Knelpunten en potenties Sinds 1980 daalt de tewerkstelling in de land- en tuinbouwsector van Oost-Vlaanderen met 2,1% per jaar: van ongeveer 32.000 personen in 1980 naar ongeveer 19.500 in 1998. Het totaal aantal bedrijven bedroeg in 1998 11.351. Aangezien dit in 1980 nog 20.000 bedroeg betekent dit een jaarlijkse afname van 2,5%. Opmerkelijk is dat het aandeel van de bedrijven zonder zekerheid inzake opvolging op hetzelfde peil blijft. Rekening houdend met het feit dat de gemiddelde bedrijfsgrootte toeneemt, volgt hieruit dat het areaal verzekerde opvolging jaarlijks stijgt. Het aandeel van de oppervlakte in gebruik door ‘bedrijfsleiders van 50 jaar en ouder die zekerheid hebben inzake opvolging’ steeg van 16.000 ha in 1980 tot 19.800 ha in 1996. De gemiddelde bedrijfsoppervlakte is tijdens de laatste decennia voortdurend gestegen: van 8 ha in 1980 tot 13,7 ha in 1998, wat dus een jaarlijkse stijging inhoudt van 3,6% per jaar. Anno 1998 bedroeg de oppervlakte van een landbouwbedrijf in hoofdberoep gemiddeld 22,3 ha en van een land- of tuinbouwbedrijf in nevenberoep gemiddeld 4,9 ha. Een belangrijk knelpunt blijft de ruimtelijke druk op en de afname van het agrarisch areaal. Grote delen van Oost-Vlaanderen staan onder een zeer sterke verstedelijkingsdruk. Dit heeft tot gevolg dat vele voormalige bedrijfsgebouwen worden getransformeerd naar villa, buitenverblijf, restaurant, manege,… Deze niet-agrarische functies trekken verdere verstedelijking op gang waardoor de ruimtelijke versnippering nog vergroot. Deze intense verweving van verschillend landgebruikvormen is dikwijls een bron van conflicten en legt beperkingen op aan een doorgedreven gemechaniseerde bedrijfsvoering. In de gebieden die grenzen aan de verstedelijkte Vlaamse Ruit wordt een bestendiging van de sierteelt en de volle-grond-groenteteelt verwacht. In het buitengebied zullen de ‘blijvers’ kansen krijgen tot bedrijfsuitbreiding en schaalvergroting door de verdergaande uittreding van vooral oudere bedrijfsleiders.
5 Recreatie Het is de bedoeling om in dit hoofdstuk iets dieper in te gaan op de laagdynamische recreatieve infrastructuur in Oost-Vlaanderen en meer specifiek het huidig aanbod van belangrijke recreatieve wandelgebieden. Het valt onmiddellijk op dat alle toegankelijke boscomplexen gesitueerd zijn in de openruimtegebieden en dus vrij ver van de gebieden met hoge bevolkingsdichtheden liggen. Op de dekzandrug ten noorden van Gent liggen volgende publiek toegankelijke bossen: Drongengoed (Maldegem), het Leen (Eeklo), de Lembeekse Bossen (Kaprijke), het Kloosterbos en het Heidebos
13
(Wachtebeke) en het Stropersbos (St.-Gillis-Waas). Aansluitend is er het domein Puyenbroeck waar ook recreatiemogelijkheden in de bossfeer zijn. In de Vlaamse Ardennen zijn naast het Bos ter Rijst (Maarkedal) een aantal bossen op de toppen van de getuigenheuvels toegankelijk nl. het Kluisbos (Kluisbergen), het Muziekbos (Ronse) en Brakelbos (Brakel). Aan de oostelijke grens van de provincie liggen volgende bossen waar men kan gaan recreëren: Raspaillebos (Geraardsbergen), Neigembos (Ninove), Kravaalbos (Aalst), Buggenhoutbos (Buggenhout) alsook het Osbroek ten zuiden van Aalst. In Aalter is er het Hooggoed en het Poekepark waar men kan wandelen en meer in het zuiden van de provincie het Lozerbos (Kruishoutem) en het Bos ’t Ename (Oudenaarde). Net ten zuiden van Gent zijn het Gentbos, delen van de Makegemse bossen en het Aelmoeseneiebos opengesteld voor het publiek. Verder is er ook nog Berlarebroek (Berlare) dat toegankelijk is.
14
HOOFDSTUK 3: MATERIAAL EN METHODEN 1 Een inleiding tot kosten-batenanalyse Kosten-batenanalyse (KBA) is een techniek die ontwikkeld werd om investeringen te beoordelen vanuit sociaal-economisch standpunt. KBA helpt beslissingsmakers bij (1) het bepalen van de optimale grootte/hoeveelheid van de investering, in het geval van bosaanleg de optimale uitbreidingsoppervlakte; (2) het vinden van de optimale mix van investeringen die de efficiëntie maximaliseert, vb. de optimale verdeling stads- en regionale bossen en (3) het kiezen uit verschillende alternatieven (Loomis en Walsh, 1997). Men kijkt hierbij eerst naar het effect van de investering op de welvaart van elk individu. Het principe dat hierbij gehanteerd wordt is dat deze verandering van de individuele welvaart wordt gemeten aan de hand van de eigen waardering door het individu in kwestie. Vervolgens moet men de verandering in sociale welvaart afleiden van deze veranderingen in individuele welvaart. Een eerste vraag die men zich kan stellen betreft de afbakening van de relevante gemeenschap. In de meeste gevallen neemt men ofwel een internationaal standpunt in, ofwel beperkt men zich tot de effecten van een investering voor de onderdanen van het land dat de investering uitvoert3. Wij opteren voor de tweede mogelijkheid, meer bepaald kijken we enkel naar de effecten voor de Vlaamse bevolking. Een kosten-batenanalyse drukt alle positieve en negatieve effecten (de baten en de kosten) voor de hele gemeenschap uit in monetaire eenheden4. De vraag die wordt gesteld is of de netto baten voor de ganse gemeenschap de kosten overstijgen (Loomis en Walsh, 1997). Het is duidelijk dat het antwoord op deze vraag afhangt van welke kosten en baten men in rekening brengt en hoe deze worden berekend (Layard and Glaister, 1994). Een tweede vraag die moet beantwoord worden betreft dus de keuze van relevante kosten en baten en hoe ze kunnen gemeten worden. Hieraan wordt in dit hoofdstuk speciale aandacht besteed. Een derde vraag betreft verdelingseffecten. Niet alleen de efficiëntie van investeringen is van belang. In de meeste KBA wordt verondersteld dat het inkomen optimaal verdeeld is of dat bij een
3 We merken hierbij op dat in een KBA enkel veranderingen in de welvaart van personen worden beschouwd. 4 Geld dient hier enkel als numéraire of rekeneenheid. Enige reden voor deze keuze is dat geld nu eenmaal makkelijker rekent dan bv. broden of fietsen.
15
niet-optimale verdeling een herverdeling5 plaatsvindt. Bijgevolg krijgt €1 van elk individu hetzelfde gewicht. In een ideale situatie wordt in een KBA ook rekening gehouden met de waarde van €1 voor verschillende personen wanneer er geen optimale inkomensverdeling is(Layard en Glaister, 1994). Hieraan wordt in ons onderzoek geen aandacht besteed. Elk individu krijgt in onze analyse hetzelfde gewicht. Ten vierde is ook de keuze van de discontovoet belangrijk. De kosten en baten van de investering worden immers niet voor één jaar berekend, maar voor de ganse levensduur van het project. Deze kosten en baten moeten verdisconteerd worden naar een zelfde tijdstip om de netto-actuele waarde te bekomen. Tot slot dienen we ook een beslissingsregel te hebben om een keuze te maken tussen verschillende projecten. We gaan nu kort in op enkele belangrijke begrippen en aspecten.
1.1 Economische begrippen Sleutelbegrippen voor een kosten-batenanalyse zijn betalingsbereidheid, vraag, consumentensurplus en discontovoet. Ook het onderscheid tussen private en publieke goederen is belangrijk. De meeste van deze begrippen kwamen uitgebreid aan bod in het eindrapport van het Vlinaproject 9606 “Economische Waardering van Bosecosystemen”. We bespreken bondig deze begrippen en verwijzen voor meer informatie naar het bovengenoemde rapport.
1.1.1 Betalingsbereidheid en de vraag(curve) naar goederen en diensten Een basisbegrip uit de micro-economie is betalingsbereidheid. Individuen hebben bepaalde voorkeuren voor specifieke goederen en diensten. De voorkeur van een persoon voor één bepaald goed of dienst wordt uitgedrukt door de waarde die persoon hecht aan het goed in kwestie. Die waardering wordt weergegeven door wat de persoon kan en wil opofferen in ruil voor het goed, of wat hij er wil voor betalen (Field, 1994). Hoeveel een persoon bereid is te betalen hangt af van zijn persoonlijke voorkeur maar ook van zijn vermogen om te betalen voor alle goederen en diensten die hij wil consumeren. Bovendien zal de betalingsbereidheid voor één eenheid verschillen al naargelang de hoeveelheid van het goed waarover hij reeds beschikt. Een fundamenteel begrip is de dalende betalingsbereidheid: de betalingsbereidheid voor een bijkomende eenheid van een goed daalt naarmate men reeds over meerdere eenheden beschikt. Er is een onderscheid tussen totale en marginale betalingsbereidheid. De marginale betalingsbereidheid is wat een persoon bereid is te betalen voor één bijkomende eenheid, gegeven dat hij reeds over een bepaalde hoeveelheid van het goed beschikt. De totale betalingsbereidheid is wat een persoon bereid is te betalen om een bepaald consumptieniveau te bereiken. 5 De overheid komt tussen met reguleringen, belastingen en subsidies en beïnvloeding van het aanbod van goederen.
16
Een individuele vraagcurve geeft de hoeveelheid van een goed of dienst aan die een persoon zou vragen voor elke gegeven prijs. Gezien deze curve een voorstelling is van de persoonlijke voorkeuren en budgettaire mogelijkheden met betrekking tot dit goed, zijn de vraagcurven van individuen in principe verschillend. Vraagcurven zijn in realiteit geen rechte lijnen. Een lineaire vraagcurve zou een uniforme verandering in de gevraagde hoeveelheid voorstellen bij een prijsverandering. De wet van de dalende betalingsbereidheid stelt echter dat deze verandering niet uniform gebeurt. De individuele vraagcurve is convex naar de oorsprong, d.i. tamelijk vlak bij hoge prijzen en steiler bij hoge prijzen. Ze heeft ook een negatieve helling omdat de vraag daalt bij hogere prijzen. Een geaggregeerde vraagcurve voor een marktgoed wordt verkregen door de horizontale sommatie van een aantal individuele vraagcurven. Dit wordt voorgesteld op Figuur 2.
15
8
2
8
(a)
4
1
(b)
6
3
(c)
18
(d) Bron: Field, 1994
Figuur 2: Individuele (a), (b) en (c) en geaggregeerde (d) vraagcurven
1.1.2 Consumentensurplus Het consumentensurplus geeft voor elke eenheid die een individu consumeert het verschil aan tussen de eigenlijke betalingsbereidheid (weergegeven door de individuele vraagcurve) en de prijs die het individu effectief betaalt. Grafisch wordt dit weergegeven door de oppervlakte onder de vraagcurve en boven de prijslijn (zie Figuur 3).
17
Prijs
CS
Hoeveelheid
Figuur 3: De vraagfunctie en het consumentensurplus
1.1.3 Marktgoederen en publieke goederen Er wordt in de economie een onderscheid gemaakt tussen private (of markt-) en publieke goederen. De meeste courante goederen zijn private goederen. Deze goederen worden door winstmaximaliserende producenten aangeboden in de markt tegen een welbepaalde (positieve) prijs. Personen die de prijs niet betalen, kunnen niet over de goederen beschikken (vb. wanneer je niet betaalt voor kabelaansluiting zal je bepaalde Tv-uitzendingen moeten missen). Bovendien vermindert de consumptie van de meeste marktgoederen door één persoon de beschikbaarheid voor alle andere individuen (vb. een zelfde brood kan nooit door twee verschillende personen worden aangekocht). Publieke goederen daarentegen worden gekenmerkt door nietuitsluitbaarheid en niet-rivaliteit in de consumptie ervan (Myles, 1995). Niet-uitsluitbaarheid betekent dat, wanneer het goed ter beschikking wordt gesteld van één consument, het automatisch ter beschikking wordt gesteld van een grote groep consumenten. Een goed voorbeeld is dat van een dijk ter beveiliging tegen overstroming (Blauwens, 1988). Een individuele uitsluiting van de bescherming die de dijk biedt is bijna onmogelijk gezien de zeer hoge kostprijs ervan. De tweede eigenschap, niet-rivaliteit, geeft aan dat de consumptie van publieke goederen door één consument niet de beschikbaarheid voor andere consumenten vermindert. Als voorbeeld geeft men vaak de landsverdediging. De verdediging van een grotere groep individuen in die bepaalde zone kost niets meer. De karakteristieken van publieke goederen worden schematisch weergegeven op Figuur 4.
18
Uitsluitbaarheid
Brood, auto, bos-houtproductie
TV-uitzending marktaanbod mogelijk
efficient marktaanbod
Bosrecreatie zonder congestie
Bosrecreatie met congestie (verzadiging)
Dijk, defensie, bosbiodiversiteit
Rivaliteit
Figuur 4: Publieke goederen en hun karakteristieken Het moet wel duidelijk zijn dat een publiek goed niet noodzakelijk een goed is dat wordt aangeboden door een publieke instantie, hoewel dit in praktijk vaak het geval is. De eigenschap van nietuitsluitbaarheid maakt het immers mogelijk voor een persoon om minder voor dit goed te betalen dan zijn eigenlijk marginale betalingsbereidheid. Hij rekent op de anderen om voor het aanbod van het goed te zorgen omdat hij er toch mee van profiteert. Zo’n persoon wordt een vrijbuiter genoemd. De mogelijkheid van vrijbuiting maakt dat private, winstzoekende firma’s het moeilijk hebben om de kosten te dekken wanneer zij publieke goederen aanbieden. Bijgevolg is er een onderaanbod van publieke goederen in private markten. Efficiënt marktaanbod is dus in het geval van publieke goederen vaak onmogelijk. Zodra er echter een hogere mate van rivaliteit is in de consumptie wordt vrijbuiting minder interessant. Wanneer de vraag groter is dan het aanbod van het goed, dan zullen immers niet alle consumenten over het goed kunnen beschikken. Bijgevolg is het voor alle consumenten interessant hun eigenlijke betalingsbereidheid te kennen te geven zodat het aanbod en de vraag met elkaar overeenstemmen. In dit geval is er sprake van efficiënte marktwerking. Voor grote groepen kan het vrijbuitersprobleem worden opgelost door een overheidsorgaan dat (verplichte) belastingen kan heffen.
1.2 Kosten en baten van bosuitbreiding De meest voor de hand liggende en traditionele baten van een bos zijn de houtopbrengsten. Vaak worden bossen ook verpacht voor de jacht. Ook dit is een duidelijke baat. Aan de kostenkant zijn aanleg en beheer de meest duidelijke kostencategorieën. In deze studie gaan we verder. We maken een sociale kosten-batenanalyse, wat betekent dat alle kosten en baten voor de hele gemeenschap, in dit geval de Vlaamse bevolking in rekening worden gebracht. We beschouwen in deze studie de volgende baten en kosten (Tabel 1):
19
Tabel 1: Baten en kosten van bebossing Baten Houtopbrengst Jacht Koolstofopslag Recreatie Niet-gebruikswaarde
Kosten Verlies aan landbouwopbrengsten Verlies aan mestafzet Bosaanleg en -beheer
Aan de batenkant houden we rekening met de gebruiks- en nietgebruikswaarden van de nieuwe bossen. Gebruikswaarden worden verkregen door het eigenlijke fysieke gebruik van het bos. Ze worden verder onderverdeeld in directe (recreatie, hout en jacht) en indirecte gebruikswaarden (ecosysteembaten zoals koolstofopslag). Niet-gebruikswaarden zijn de baten van het bos voor mensen die het bos nooit zelf bezocht hebben noch het in de toekomst zullen bezoeken (Mitchell en Carson, 1989). Er wordt een onderscheid gemaakt tussen bestaans- en legaatwaarden. Bestaanswaarden verwijzen naar de waarden die mensen hechten aan milieugoederen, los van het eigenlijke gebruik ervan. Legaatwaarden resulteren uit de wetenschap dat het goed in zijn huidige staat er ook zal zijn voor toekomstige generaties. Aan de kostenkant zijn er niet alleen de directe kosten van bosaanleg en –beheer. De aanleg van een bos brengt namelijk een (aanzienlijke) opportuniteitskost met zich mee. Deze opportuniteitskost is de opbrengst die verloren gaat door de verandering van het landgebruik. In onze studie gaan we ervan uit dat de nieuwe bossen worden aangeplant op bestaande landbouwgronden. Hierdoor gaan twee opbrengsten verloren. Enerzijds de landbouwproductie zelf en anderzijds de verminderde beschikbaarheid van landbouwgronden voor mestafzet. Deze kosten en baten (en hoe ze worden gewaardeerd) komen uitgebreid aan bod in deel 3 van dit hoofdstuk.
1.3 Keuze van de discontovoet De aanleg van nieuwe bossen is een project met langdurende effecten. Hoewel de zwaarste kost (bosaanleg) gebeurt in de beginfase, zijn er kosten die op geregelde tijdstippen terugkomen. Ook de baten zijn niet eenmalig in de tijd. Het komt er dus in de eerste plaats op neer dat de kosten en baten en het baten-kostensaldo jaar na jaar dienen gekend te zijn en dit saldo vervolgens te aggregeren over de tijd. Dit saldo geeft de wijziging aan in de consumptie als gevolg van het project gezien enkel consumptie de welvaart beïnvloedt (Layard en Glaister, 1994). We moeten dus de waarde van de consumptie van volgend jaar kennen relatief ten opzichte van de waarde van de consumptie van dit jaar en dit voor de ganse levensduur van het project. Deze relatieve waarde wordt uitgedrukt door de discontovoet. De discontovoet geeft de tijdsvoorkeur weer. Voor mensen is €1 nu immers meer waard dan diezelfde €1 volgend jaar. Stellen we deze discontovoet voor met het symbool r, het saldo met het symbool X en de periode met het symbool t, dan geldt de volgende definitie <1>:
20
X t +1 =
Xt
<1>
(1 + r )
De netto actuele waarde (net present value of NPV) van het project wordt bepaald door de verdisconteerde baten-kostensaldo’s <2>:
NPV = B0 − C0 + met: NPV B = C = n =
B − Cn B1 − C1 B2 − C2 + + ... + n 2 n 1+ r (1 + r ) (1 + r )
<2>
= net present value som van de baten van het project som van de kosten van het project levensduur van het project
Welke discontovoet moet men nu kiezen6. Deze keuze is het onderwerp van uitgebreide discussies in de literatuur en heeft belangrijke implicaties. Hoe hoger de discontovoet, hoe minder aantrekkelijk projecten worden met veel kosten in het begin en waarbij de baten slechts na enkele jaren komen. Dit is zeker het geval voor de aanleg van bossen (Pearce, 1994). Het is echter nog geen reden om een artificieel lage discontovoet te gebruiken voor bebossingsprojecten. Het probleem wordt ten dele opgelost door de baten van bebossing nauwkeuriger en vollediger te waarderen (Pearce, 1994). Het gebruik van een verlaagde discontovoet zou leiden tot dubbeltellingen. Pearce (1994) pleit er voor om de gangbare discontovoet te gebruiken en tegelijkertijd de niet-marktbaten van bossen (i.e. recreatie en niet-gebruikswaarden) te integreren in de analyse. Welk cijfer moet nu gebruikt worden voor de discontovoet? In de literatuur worden verschillende benaderingen voorgesteld (Layard en Glaister, 1994). Wij kiezen voor de reële interest op staatsobligaties na belasting. We nemen de gemiddelde interest op staatsobligaties (termijn 3 jaar) in de Eurozone in 2000. Tabel 2 geeft een overzicht van deze interesten. Tabel 2: Interest op staatsobligaties in de Eurozone in 20007 2 jaar 4.9
3 jaar 5.03
5 jaar 5.19
7 jaar 5.37
10 jaar 5.44
Houden we ook nog rekening met een inflatiepeil van 2.4% in 20008, dan bedraagt onze reële discontovoet 2.5%.
6 Er is een verschil tussen een kosten-batenanalyse die tegen een constant prijsniveau rekent en een kosten-batenanalyse waarin de toekomstige betalingsbereidheden toenemen tegen een bepaald inflatieritme. In het eerste geval zijn alle prijzen uitgedrukt in constante termen en moet de discontovoet de reële tijdsvoorkeur aangeven. In het tweede geval zijn alle prijzen uitgedrukt tegen ontwaardende munteenheden en moet de discontovoet de nominale tijdsvoorkeur uitdrukken. Het verschil tussen de reële de nominale discontoveot wordt dus gemaakt door het inflatieritme. Wij gebruiken in onze studie de reële discontovoet. 7 Bron: ECB (November 2001), Monthly Bulletin, p. 31. 8 Bron: ECB (November 2001), Monthly Bulletin, p. 24.
21
2 Conceptueel model We maken onze KBA aan de hand van een methodologie die ons toelaat een combinatie van potentieel te bebossen gebieden aan te duiden die de netto maatschappelijke baten (i.e. het verschil tussen de maatschappelijke baten en de maatschappelijke kosten) maximaliseren, rekening houdend met nevenvoorwaarden zoals een minimaal en/of maximaal te bebossen oppervlakte, een beschikbaar overheidsbudget,enz. Deze nevenvoorwaarden worden hoofdzakelijk bepaald door het beleid (zie ook deel 4.2 in hoofdstuk 1). De uitdaging bestaat erin bij het berekenen van de baten van een aan te leggen bos rekening te houden met het al dan niet aanwezig zijn van andere bossen. Recreatiebaten bijvoorbeeld, zijn sterk afhankelijk van mogelijke substituten voor bosbezoekers (Freeman, 1993). In principe komen alle andere bossen, maar ook natuurgebieden en andere ontspannings- of recreatiemogelijkheden in aanmerking als substituten. De ruimtelijke interdependentie in de baten van bossen kan sterke niet-lineariteit en niet-convexiteit meebrengen voor optimeringsproblemen. In theorie komt het ganse grondgebied in aanmerking voor bebossing en is het model toepasbaar op alle mogelijke gebieden die we in een regio aanduiden. In praktijk is dit echter vaak niet haalbaar. Enerzijds komen niet alle gebieden in aanmerking voor bebossing, vb. woon-, industrie- en beschermde gebieden. Het is daarom vaak noodzakelijk al een ‘preselectie’ te maken van potentiële bosgebieden. Anderzijds is onze rekencapaciteit beperkt en zijn niet alle noodzakelijke gegevens i.v.m. kosten en baten van bossen beschikbaar. De beperkingen die hieruit volgen werden reeds opgesomd in deel 4.2 van hoofdstuk 1.
2.1 Definities 2.1.1 Algemeen We werken met I (i=1,…I) potentiële bosgebieden die in een mate xi ( 0 ≤ xi ≤ 1 ) kunnen bebost worden. Elk potentieel bosgebied heeft een aantal karakteristieken zoals oppervlakte, landbouwopbrengst, enz. die de baten en kosten gaan bepalen. We gaan er vanuit dat we het gebied nu bebossen ( t = 0 ) maar dat een aantal kosten en baten wel in de tijd verspreid zijn. G stelt de verzameling van potentiële bosgebieden i voor. De maatschappelijke baten en kosten van het bebossen van gebied i worden als volgt aangeduid:
bi :
maatschappelijke baat van het bebossen van gebied i, dit is
een vector die de baten aangeeft in de tijd ( t = 1,...T )
ci :
maatschappelijke kost van het bebossen van gebied i, dit is
een vector die de kosten aangeeft in de tijd ( t = 1,...T )
22
De maatschappelijke tijdsvoorkeur wordt als volgt aangeduid (discontofactor):
dt =
1
(1 + r )
t
, met r = discontovoet ( drukt de maatschappelijke tijdsvoorkeur uit )
In een aantal gevallen zullen we de gebieden i indelen in ruimtelijke subsets Z, waarbij de ruimtelijke interdependentie tussen bosgebieden beperkt zal worden tot de subset. We komen hier later op terug
2.1.2 Maatschappelijke kost 2.1.2.1
Maatschappelijke kost van het bebossen van één gebied i:
De totale maatschappelijke kost van het bebossen van een potentieel bosgebied is de som van de verschillende kostensoorten k (=1, ...K). Deze kostensoorten (verlies landbouwopbrengst en mestafzet, bosaanleg en -beheer, enz.) nemen we als onafhankelijk van elkaar. T
K
ci = ∑ dt ∑ citk * xi t =1
k =1
∀i ∈ G k = 1, 2,..., K
2.1.2.2
<3>
Maatschappelijke kost van het bebossen van subset Z:
Alle kosten van het bebossen van gebied i worden verondersteld onafhankelijk te zijn van de kost van het bebossen van andere gebieden in de subset. T
K
c ( Z ) = ∑ dt ∑∑ citk * xi t =1
i∈Z k =1
∀ i∈ Z ⊂ G
<4>
k = 1, 2,..., K of
c ( Z ) = ∑ ci
<5>
i∈Z
2.1.3 Maatschappelijke baat 2.1.3.1
Maatschappelijke baat van het bebossen van één gebied i:
De totale maatschappelijke baat van het bebossen van een potentieel bosgebied is de som van de verschillende batensoorten (l= 1, ...L), vb. houtopbrengst, CO2-opslag, jacht, niet-gebruiks- en recreatiewaarde, die we voor één bosgebied onafhankelijk veronderstellen.
23
T
L
t =1
l =1
bi = ∑ dt ∑ bit * xi l
∀ i ∈G
<6>
l = 1, 2,..., L
2.1.3.2
Maatschappelijke baat van het bebossen van subset Z:
Mogelijkheid 1: geen ruimtelijke interdependentie tussen baten Alle baten van het bebossen van gebied i worden verondersteld onafhankelijk te zijn van de baten van het bebossen van andere gebieden in de subset. T
L
b ( Z ) = ∑ dt ∑∑ bit * xi t =1
l
i∈Z l =1
∀ i ∈Z ⊂ G
<7>
l = 1, 2,...L of
b ( Z ) = ∑ bi
<8>
i∈Z
Mogelijkheid 2: ruimtelijke interdependentie tussen baten Voor sommige baten zoals vb. recreatie is het evident dat de grootte van de baten voor één bos afhankelijk is van de aanwezigheid van andere bossen9. Zo is het duidelijk dat de bezoekersaantallen en bijgevolg de recreatieve waarde van bossen sterk zullen verschillen al naargelang de beschikbaarheid en bereikbaarheid van andere bossen. T L l 1 b ( Z ) = ∑ dt ∑ ∑ bit + bit Z * xi t =1 i∈Z l = 2 ∀i ∈ Z ⊂ G
(
)
<9>
l = 1, 2,...L
2.2 Optimeringsprobleem We willen die combinatie van gebieden i selecteren die de nettomaatschappelijke baat (d.w.z. het verschil tussen maatschappelijke
9 Zoals reeds eerder aangehaald worden enkel bossen beschouwd als substituten en wordt er verondersteld dat er geen verband is tussen bezoeken aan een bepaald bos en andere recreatieve uitstappen zoals bezoeken aan natuurgebieden, musea, cinema, …. Dit is een vereenvoudigende veronderstelling o.w.v. databeschikbaarheid. Deze veronderstelling kan wegvallen indien voldoende rekencapaciteit en alle noodzakelijke gegevens beschikbaar zouden zijn.
24
baten en maatschappelijke kosten) voor de ganse maatschappij maximeert.
Mogelijkheid 1: geen ruimtelijke interdependentie tussen kosten- of batencategorieën
Max ∑ [b − c ] * x i∈G
i
s.t.
i
i
∑ opp * x
(1)
i
( 2) ( 3)
<10>
i
i
= OPP
i
0 ≤ xi ≤ 1
∀i ∈ G
oppi ≥ OPPmin
De beperkingen betekenen dat we de totale beoogde bebossingsoppervlakte moeten realiseren (1) en dat er per potentieel bosgebied een minimale oppervlakte moet gerealiseerd worden (3). De tweede beperking geeft aan in welke mate een gebied bebost zal worden10. De laatste beperking (3) wordt toegevoegd om het aantal potentieel te bebossen gebieden te beperken. Deze beperking is dus niet strikt noodzakelijk in het conceptueel model maar is eerder nuttig voor de casestudy.
Mogelijkheid 2: ruimtelijke interdependentie tussen baten
Max ∑ b ( i Z ) − c * x i
s.t.
(1) ( 2) ( 3)
i
i∈G
∑ opp * x i
i
<11>
i
= OPP
i
0 ≤ xi ≤ 1
∀i ∈ G
oppi ≥ OPPmin
In praktijk zijn ontelbaar veel combinaties van bosgebieden mogelijk, wat de interdependentie tussen gebieden praktisch onwerkbaar maakt. De baten voor elk potentieel bosgebied zullen verschillen al naargelang de combinatie van bosgebieden waartoe het behoort. Daarom zullen in de casestudy de gebieden i ingedeeld worden in ruimtelijke subsets Z, waarbij de interdependentie in de baten tussen gebieden beperkt zal worden tot de subset. De restricties zijn dezelfde als bij mogelijkheid 1.
10 In praktijk worden de gebieden ofwel niet ofwel volledig bebost. Om de berekeningen enigszins te vereenvoudigen werden vooraf combinaties van potentiële bosgebieden gezocht die tezamen aan de vooropgestelde oppervlaktebeperking voldoen.
25
3 Preselectie van bosuitbreidingsprojecten Een overzicht van de procedure voor de preselectie van bosuitbreidingsprojecten wordt gegeven in onderstaand stroomschema (Figuur 5).
3. PRESELECTIE VAN BOSUITBREIDINGSPROJECTEN
3.1. GEWENSTE BOSSTRUCTUUR (56185 ha in Oost-Vlaanderen)
3.2. UITSLUITEN VAN ZONES Gewestplan Waardevolle ecotopen Wettelijk beschermde gebieden Bebouwing Bos Netto Gewenste Bosstructuur (35190 ha)
3.3. AFBAKENING VAN BOSUITBREIDINGSPROJECTEN stap 1 Verdeling van 14565 ha mogelijke bosuitbreiding over Oost-Vlaanderen (verdeeld in 14 entiteiten) zoals voorzien in Gewenste Bosstructuur stap 2 Elke pixel krijgt een score tussen 0 en 106, al naargelang de hoeveelheid bos er binnen een straal van 500m rond die pixel ligt.
stap 3 Elke pixel landbouwgrond krijgt een score (5, 10, 15, 20, 25) naargelang de geschiktheid voor de landbouw (hoe beter de landbouwgrond, hoe lager het cijfer). stap 4
Samentellen van pixelwaarden uit stap 2 en stap 3. Per entiteit aantal pixels (= oppervlakte in ha) weerhouden zoals toegekend in stap 1. Enkel de pixels met de hoogste waarde worden weerhouden. De pixels moeten een aaneensluitende oppervlakte van minstens 20 ha vormen.
26
stap 5 Toetsing aan het beleid en kleine aanpassingen rond Gent RESULTAAT 113 potentiële bosuitbreidingsprojecten (14565 ha in Oost-Vlaanderen of in 14 entiteiten samen)
3.4. GEOGRAFISCHE REGIO’S De 113 potentiële bosuitbreidingsprojecten worden over 4 geografische regio’s verdeeld. Elke geografische regio krijgt een oppervlaktebeperking waaraan de combinaties van de potentiële bosuitbreidingsprojecten moeten voldoen. Figuur 5: Stroomschema voor de preselectie van de bosuitbreidingsprojecten
3.1 Gewenste Bosstructuur voor Vlaanderen Als uitgangspunt voor onze studie werd gekozen voor de “Gewenste Bosstructuur voor Vlaanderen”. Deze studie werd uitgevoerd door Mens en Ruimte in opdracht van de Afdeling Bos en Groen van Aminal. Deze “Gewenste Bosstructuur” (op een schaal 1/50000) vormt een eerste stap in de “Afbakening van de Gebieden van de Bosstructuur”. Het document omvat de visievorming, selectie en de globale afbakening/differentiatie voor de gebieden. Door hun sterk gelijkende aard zal gestreefd worden naar een zo groot mogelijke samenhang tussen de bosstructuur en natuurlijke structuur. De Gewenste Bosstructuurvisie en afbakening is opgebouwd op basis van een dubbele benadering, een benadering van ‘bovenaf’ en van ‘onderuit’. De benadering van bovenaf is gebaseerd op de analyses en de voorstellen op het niveau van Vlaanderen, opgebouwd in de lange Termijnplanning Bosbouw (Aminal, 1993a+b). Bij de benadering van onderuit is uitgegaan van de concrete terreinkennis en voorstellen die binnen de afdeling Bos en Groen aanwezig zijn. De informatie die voorkomt uit de benadering van onderuit werd gesystematiseerd. Op die manier ontstond een visie en een afbakening die vanuit de overheidssector Bosbouw naar voor kan gebracht worden in het kader van het Structuurplan Vlaanderen. De “Bosstructuur” bestaat uit alle bestaande bossen (overeenkomstig de definitie van bos in het Bosdecreet) en de gewenste bosuitbreiding. De Vlaamse regering heeft in het kader van het Ontwerp Ruimtelijk Structuurplan Vlaanderen (juli 1996) beslist om 10000 ha te voorzien voor bosuitbreiding (bindend gedeelte). Daarbinnen moet een ecologisch verantwoorde bosuitbreiding plaatsvinden, die onderdeel zal uitmaken van de natuurlijke structuur.
27
Deze “Gewenste Bosstructuur” wordt geconfronteerd met andere visies van andere sectoren. Hierbij moet een afweging gebeuren. Om conflicten met andere sectoren (i.c. voornamelijk landbouw) tot een minimum te beperken wordt geopteerd om onze bosuitbreidingsprojecten enkel binnen de “Gewenste Bosstructuur” aan te duiden. Door de zeer lage bebossingsgraad (4%) van de provincie Oost-Vlaanderen zullen we voor deze provincie een scenario uitwerken waarbij ongeveer 2500 ha wordt aangeplant.
3.2 Uitsluiten van zones De Gewenste Bosstructuur (GB) in Oost-Vlaanderen heeft een oppervlakte van 56185 ha (Figuur 6). Binnen deze GB liggen nog vele hectares die om uiteenlopende redenen niet in aanmerking kunnen komen voor bosuitbreiding. Deze zijn de “harde” gewestplanbestemmingen, de waardevolle ecotopen, gebieden met een wettelijke bescherming, bebouwing en bestaande bossen. Een aantal bestemmingen uit de voorgaande opsomming zullen op verschillende plaatsen sterk overlappend zijn. De totale oppervlakte van de GB die wel in aanmerking komt voor bosuitbreiding (Netto Gewenste Bosstructuur) is 35190 ha.
N
Netto Gewenste Bosstructuur Gewenste Bosstructuur Oost-Vlaanderen
0
10 km
Figuur 6: Gewenste bosstructuur en netto-gewenste bosstructuur voor Oost-Vlaanderen De Gewenste Bosstructuur is in Figuur 6 voorgesteld door zowel de rode als de gele oppervlakte. De Netto Gewenste Bosstructuur komt overeen met de gele oppervlakte.
28
3.2.1 Gewestplan Binnen de GB liggen percelen met een gewestbestemming die onmogelijk met bosuitbreidingsprojecten verenigd kan worden. Deze oppervlaktes kunnen worden samengevat onder de algemene (en eerder weinig nauwkeurige) naam, “harde” gewestplanbestemmingen. De hoofdcodes die niet in aanmerking kunnen komen zijn 0100 tot 0330 (met uitzondering van 0231, 0234 en 0235), 0405, 0430, 0431, 0913 en de hoofdcodes 0930 tot 1636 (met uitzondering van 1041, 1212, 1230, 1231, 1283 en 1333). De eerste groep (0100-0330) bestaat uit woongebieden (0100), gebieden met gemeenschapsvoorzieningen en openbaar nut (0200 met uitzondering van 0231, 0234 en 0235; deze laatste drie voorzien in een nabestemming als natuurreservaat, natuurontwikkeling of bosgebied), en tot slot dienstverleningsgebieden (300). Codes 0405, 0430 en 0431 zijn respectievelijk vliegtuigvelden, jeugdcampings en golfterreinen. De laatste groep komt overeen met serregebieden (0930), industriegebieden (1000),ambachtelijke bedrijven en kmo’s (1100), ontginningsgebieden (1200), stortgebieden (1310), militaire gebieden (1400), bestaande autosnelwegen (1500) en een aantal minder voorkomende bestemmingen (1600). De hoofdcodes binnen deze groep die wel in aanmerking komen voor bosuitbreiding(1041, 1212, 1230, 1231, 1283 en 1333) hebben als nabestemming natuurgebied, bosgebied en natuurontwikkeling.
3.2.2 Waardevolle ecotopen Bij sommige zeer waardevolle ecotopen is bebossing helemaal niet gewenst omdat de ecologische waarde totaal niet verzoend kan worden met bos. Typische voorbeelden hiervan zijn waardevolle graslanden. Andere ecotopen die niet in aanmerking kunnen komen voor bosuitbreiding zijn bijvoorbeeld bestaande bossen, bermen (wegens te klein) en open waters. De ecotopen die behouden bleven zijn (de benaming die gebruikt wordt sinds ’98, wordt hier ook aangewend): alle codes die beginnen met B (akker), alle codes met Cp (gedegradeerde heide met dominantie van Adelaarsvaren), alle codes met Hj (grasland gedomineerd door russen), Hp (soortenarm permanent cultuurgrasland), alle codes met Hx (zeer soortenarme, ingezaaide graslanden), alle codes met Hz (graslanden op door zware metalen vergiftigde bodem), Kg (terril, evenwel niet relevant voor OostVlaanderen), Ko (stortterrein), alle codes met Ku (ruigtes, al dan niet met struik- en boomopslag).
3.2.3 Wettelijk beschermde gebieden Met behulp van de Natuur-CD werden de Vogelrichtlijngebieden en Ramsargebieden uit de zoekpolygonen gesloten. Het gaat hier telkens over water- en weilandvogelgebieden. Middel- en grootschalige bebossingsprojecten doorkruisen het doel van deze bescherming. Bij Habitatrichtlijnen ligt de zaak minder duidelijk. Sommige habitats komen overeen met bos. Andere zijn op hun beurt totaal niet te verzoenen met bos. Aangezien het de bedoeling is om in de habitatrichtlijngebieden de huidige habitat te behouden en te versterken, lijkt een drastische omslag van habitat door een
29
bebossingsproject niet aangewezen. Om deze reden worden ook de Habitatrichtlijngebieden uitgesloten.
3.2.4 Bebouwing Uit het Bodemgebruiksbestand werden drie types van bebouwing geselecteerd: de kernstadbebouwing (code 1), gesloten bebouwing (code 2) en open bebouwing/groene urbane zone (code 10). Het bodemgebruiksbestand bestaat in zijn originele vorm als een tifbeeld met pixels van 400m² (20m x 20m). Dit wordt omgezet naar een rasterbeeld. Hieruit werden de drie betreffende bebouwingstypes geselecteerd. Het resultaat is een rasterbeeld met respectievelijk waarde 1 (één van de drie bebouwingstypes) of 0 (overige). Met de Blocksumfunctie van Arcinfo worden de pixels geaggregeerd naar 1 ha (100 m x 100 m). Elke pixel van 1 ha beslaat dus 25 oorspronkelijke kleinere pixels van 400 m². De waarde (1 of 0) van elk van die oorspronkelijke kleinere pixels wordt samengeteld voor elke pixel van 1 ha. De waarde van die pixels van 1 ha varieert dus tussen 0 (totaal onbewoond) en 25 (volledig bewoond). Er werd ervoor gekozen om de hectares met pixelwaarden van 0 tot en met 6 nog steeds te beschouwen als percelen die in aanmerking kunnen komen voor bebossing. In geval van de maximale pixelwaarde van 6 betekent dit dat maximaal 2400 m² (6 x 400m²) van een totaal van 10000 m² (100 m x 100 m) bebouwd is. Omgekeerd kan men stellen dat minimaal 7600 m² nog steeds bebost kan worden. Dit wordt beschouwd als voldoende om nog in aanmerking te komen voor bebossing.
3.2.5 Bos Reeds beboste percelen kunnen niet meer in aanmerking genomen worden voor bosuitbreidingsprojecten. Om deze reden worden alle beboste pixels uitgesloten. De kaart met de boskartering geeft alle bestaande bossen weer (Figuur 2).
3.3 Afbakening van bosuitbreidingsprojecten STAP 1: De oorspronkelijke GB beslaat in Oost-Vlaanderen een totale oppervlakte van 56185 ha. In totaal vraagt de GB in Oost-Vlaanderen een uitbreiding van 14565 ha. De Oost-Vlaamse GB wordt opgedeeld in 14 entiteiten. Een entiteit hangt geografisch samen en bezit hetzelfde bostype. De grootte van deze entiteiten ligt tussen 663 ha en 9217 ha. Dit is de oppervlakte voor het uitsluiten van percelen aan de hand van “harde” gewestplanbestemmingen, waardevolle ecotopen, gebieden met een wettelijke bescherming, bebouwing en bestaande bossen. De 14565 ha bosuitbreiding wordt over de entiteiten verdeeld zoals beschreven is in de Gewenste Bosstructuur. In de volgende stappen zullen in elke entiteit potentiële projecten voor bosuitbreiding aangeduid worden met een totale oppervlakte van 14565 ha.
30
In de selectie van de bebossingslocaties worden twee factoren in rekening gebracht. De eerste en belangrijkste factor is de nabijheid van bestaand bos. De basiskaart hiervoor is de boskartering van Aminal. De tweede factor is de geschiktheid voor de landbouw. Hiervoor baseerde deze studie zich op de Landbouwtyperingskaart van afdeling Land van het ministerie van de Vlaamse Gemeenschap.
STAP 2: De nabijheid van bestaand bos kan in rekening worden gebracht door de nabuurschapsfunctie (E. neighbourhood) in een GISmilieu. De nabuurschap wordt vastgesteld op een straal van 500 m. De pixels (1 ha) met bestaand bos hebben waarde 1. De overige pixels hebben waarde 0. De neighbourhoodfunctie telt de waarden van alle pixels op die binnen die straal van 500 m liggen. Het eindresultaat is dat elke pixel een waarde krijgt die overeenkomt met de totale oppervlakte aan bos binnen een straal van 500 m. De waarde van een pixel ligt tussen 0 (geen bestaand bos binnen een straal van 500 m) en 106 (alles is bebost binnen een straal van 500 m van die pixel). De werkwijze wordt (op beperkte schaal) voorgesteld in Figuur 7. Hierbij is de zwarte oppervlakte bestaand bos. Elke pixel heeft een oppervlakte van 1 ha (100 m x 100 m). 3
5
7
8
8
8
8
7
5
3
1
1
1
2
3
5
5
5
5
3
2
1
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
2
2
3
5
7
8
8
8
8
7
5
3
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
2
2
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
5
7
8
8
7
5
3
3
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
5
7
8
8
7
5
4
4
5
7
8
8
7
5
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
3
3
5
7
8
8
7
5
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
2
2
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
3
5
7
8
8
8
8
7
5
3
2
2
4
6
8
8
8
8
8
8
6
4
1
2
3
5
5
5
5
3
2
1
1
1
3
5
7
8
8
8
8
7
5
3
(zwart=bestaand bos)
Figuur 7: Nabuurschapsfunctie Er kan terecht opgemerkt worden dat een straal van 500 m voor een aantal ecologische functies heel groot is. In het bijzonder voor oude bosplanten is 500 m een enorme afstand. De kolonisatie van deze soorten verloopt uitermate traag (Hermy et al.,1999). Het effect in de GISomgeving is zo dat juist deze pixels naast een bestaand bos de hoogste waardes krijgen. Een tweede effect is het stimuleren van verbindingen tussen twee of meerdere geïsoleerde bestaande bossen. Indien bijvoorbeeld twee bossen op minder dan 1 km van elkaar liggen dan zullen de pixels die liggen op minder dan 500 m van beide bossen een hogere waarde krijgen. Bij een kleinere straal speelt dit effect veel minder mee. Dit komt ook naar voor in Figuur 7, waarbij de pixels tussen beide bossen in een hogere waarde hebben dan verwacht mag worden.
31
STAP 3: De landbouwtyperingskaart geeft een maat voor de geschiktheid van kadastrale percelen voor de landbouw. Deze geschiktheid is een (gewogen) optelsom van scores toegekend voor bodemgeschiktheid, bemestingsnormen, perceelskenmerken en bedrijfskenmerken. De perceelskenmerken zijn de perceelsoppervlakte, huiskavel-veldkavel, perceelsafstand tot bedrijfszetel en hellingsgraad. De bedrijfskenmerken bestaan uit het feit of het hoofdinkomen al dan niet gehaald wordt uit de landbouw, grondbehoefte voor mestafzet, de vergrijzing van de bedrijven en de versnipperingsgraad van de kavels. Sommige percelen krijgen in de oorspronkelijke datalaag geen score omdat ze niet gebruikt worden voor de landbouw. Aan deze werd in dit onderzoek een waarde van nul toegekend. De totale oppervlakte van Oost-Vlaanderen beslaat ongeveer 3008 km². Dit wordt opgedeeld in 5 klassen die elk ongeveer 60000 ha beslaan. De meest waardevolle percelen voor de landbouw (score: 11,185 – 17) krijgen waarde 5. De tweede groep van percelen (score: 9,755 – 11,185) krijgt waarde 10. De derde groep (score: 6,875 – 9.755) is gelijk aan 15. De op één groep na minst waardevolle percelen voor landbouw (score: 1,615 – 6,875) worden geklasseerd als 20. De minst waardevolle percelen (score: 0 – 1,615) krijgen waarde 25. Dit wordt voorgesteld in Figuur 8. Elke pixel komt overeen met 1 ha landbouwgrond. 5
10
15
20
25
25
20
15
10
5
5
15
25
10
20
15
5
10
20
5
15
25
25
20
15
10
5
5
15
25
10
20
25
15
5
10
20
15
25
5
15
20
15
25
10
25
20
15
10
5
5
25
20
15
10
5
15
15
25
20
25
15
5
10
20
5
5
15
25
5
15
25
10
20
25
15
5
20
25
20
15
10
5
5
25
20
15
20
15
10
5
15
15
25
10
20
15
10
25
20
15
10
5
5
25
20
15
10
25
10
15
25
10
15
20
25
10
15
20
25
20
15
10
5
5
15
25
10
20
25
15
20
15
10
5
5
15
25
5
25
20
15
10
5
5
15
25
20
15
10
5
5
15
10
20
25
15
5
15
5
10
15
25
20
15
10
5
5
15
25
10
20
25
15
5
25
20
15
10
5
5
15
(zwart=bestaand bos)
Figuur 8: Landbouwtyperingskaart
STAP 4: De verkregen waarden voor de landbouw (5, 10, 15, 20 en 25 – Figuur 8) worden opgeteld bij de verkregen waarden uit de nabijheid van de bestaande bosstructuur (0 tot 106 - Figuur 7). Dit wordt voorgesteld in Figuur 9 . De x pixels met de hoogste waarden worden aangeduid voor bosuitbreiding. Hierbij is x de te bebossen oppervlakte voor elke entiteit. De nabuurschap zorgt ervoor dat het grootste deel van de pixels niet geïsoleerd zijn en behoren tot een grotere bosstructuur. Het in rekening brengen van de landbouwtyperingskaart probeert het conflict met de meest interessante landbouwpercelen te vermijden zonder ze echter a-priori uit te sluiten voor bebossing. Er wordt steeds gezorgd dat de bosuitbreidingsprojecten een
32
minimumoppervlakte hebben van 20 ha (in het bosarme westen is er 1 project van 17 ha). 8
15
22
28
33
33
28
22
15
8
6
16
26
12
23
20
10
15
25
8
17
26
29
26
23
18
13
13
23
33
16
24
27
17
8
15
27
23
33
33
23
27
20
28
14
31
28
23
18
13
13
33
26
19
12
7
19
21
33
28
33
33
13
18
26
9
10
22
33
13
22
30
13
23
29
21
13
28
33
33
23
18
11
9
30
27
23
28
22
15
9
19
20
32
18
28
22
15
29
26
23
18
13
13
33
28
21
14
28
13
20
32
18
23
27
30
14
31
28
33
28
23
18
13
11
19
27
12
24
31
23
28
23
18
13
13
21
29
8
30
27
23
18
13
13
22
30
23
17
12
9
11
23
18
28
33
23
13
21
9
11
17
28
25
20
15
10
8
17
26
11
21
28
20
12
33
28
23
18
12
10
18
(zwart=bestaand bos)
Figuur 9: Optelling van de kaart met de nabuurschapsfunctie en landbouwtyperingskaart
STAP 5: Rekening houden met het beleid werden een aantal aanpassingen doorgevoerd bij de oorspronkelijke aangeduide projecten in de streek rond Gent. De twee geschrapte projecten bleken weinig realistische mogelijkheden te zijn voor bosuitbreiding. Als compensatie werden een viertal nieuwe projecten aangeduid. Deze ingreep wordt verantwoord door de inzichten die VBV kreeg in de bebossingsproblematiek rond Gent door de studie van de bebossingsmogelijkheden en de afbakening van een regionaal bos en een stadsbos in de regio Gent (Van Elegem et al., 1997). Voor de overige regio’s werden dergelijke ingrepen niet doorgevoerd door een gebrek aan veldkennis. Op zich heeft dit geen invloed op het doel van deze studie. Uit de preselectie kwamen voor Oost-Vlaanderen uiteindelijk 113 potentiële bosuitbreidingsprojecten naar voor. De exacte ligging (hiermee wordt bedoeld op microschaal) in het veld van een bosuitbreiding is niet zo belangrijk voor deze studie. Belangrijker is de ligging ten opzicht van bevolking en andere bossen (substituten). Hun totale oppervlakte beantwoordt (bij benadering) aan de vooropgestelde (in GB) bosuitbreidingsoppervlakte van 14565 ha. Het is interessant dat de verscheidenheid van oppervlaktes in elke geografische regio groot is (tussen 20 ha en enkele 100 ha). Op deze manier kunnen verschillende scenario’s op een zinvolle manier afgewogen worden.
3.4 Geografische regio’s In totaal werden er voor Oost-Vlaanderen 113 projecten aangeduid. De combinaties van deze projecten moeten beantwoorden aan de oppervlaktebeperking van om en nabij de 2500 ha. Er werd geopteerd voor de opdeling van Oost-Vlaanderen in vier onafhankelijke geografische zones (zie Figuur 10): Gentse regio (32 projecten), noordelijk Oost-Vlaanderen (31 projecten), Vlaamse Ardennen (29
33
projecten) en regio Wetteren-Aalst (21 projecten). Indien de rekencapaciteit voldoende groot is, hoeft deze opdeling niet te gebeuren.
N
Geografische regio's van Oost-Vlaanderen Gent Noord-Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
0
9 Kilometers
Figuur 10: Geografische regio’s in Oost-Vlaanderen De effectief uit te voeren bebossing van ongeveer 2500 ha wordt evenredig verdeeld over de vier geografische regio’s volgens het aandeel dat elke geografische regio heeft in de aangeduide 14565 ha. Een praktisch probleem is dat sommige bosuitbreidingsprojecten een groter oppervlakte beslaan dan de effectief uit te voeren bebossing voor de geografische regio. In dat geval wordt die te grote bosuitbreiding opgedeeld in twee of meer bosuitbreidingsprojecten die wel beantwoorden aan de oppervlaktedoelstelling voor die geografische regio (m.a.w. kleiner zijn dan de maximale uitbreiding in deze regio). Het gevolg is dat in plaats van grote bosuitbreidingsprojecten a-priori uit te sluiten een groter aantal combinaties mogelijk zijn.
4 Baten en kosten De meest voor de hand liggende baten van een bos zijn de houtopbrengsten. Vaak worden bossen ook verpacht voor de jacht. Ook dit is een duidelijke baat. Aan de kostenkant zijn aanleg en beheer de meest duidelijke kostencategorieën. In deze studie gaan we verder. We maken een sociale kosten-batenanalyse, wat betekent dat alle kosten en baten voor de hele gemeenschap, in dit geval de Vlaamse bevolking in rekening worden gebracht.
34
We beschouwen de volgende batencategorieën: recreatie, nietgebruikswaarden, koolstofopslag, jacht en houtopbrengst. Aan de kostenkant onderscheiden we de kosten van bosaanleg en –beheer, het verlies aan landbouwopbrengsten en het verlies aan mestafzet. De meeste van deze kosten en baten zijn een vast bedrag per aangelegde hectare bos, anders gezegd, ze zijn ruimtelijk onafhankelijk. Dit wil zeggen dat de marginale baat of kost constant is. Dit is zo voor de houtopbrengst, koolstofopslag, bosaanleg, verlies aan landbouwopbrengsten en het verlies aan mestafzet. In onze studie worden ook de marginale jacht- en niet-gebruikswaarden en de marginale kost van bosbeheer constant verondersteld. Recreatie wordt in een afzonderlijk punt behandeld omwille van het interdependentieprobleem (i.e. de rol van bestaande en nieuwe substituten).
4.1 Baten 4.1.1 Houtopbrengsten Op geregelde tijdstippen genereert een bos een economische opbrengst door het verkopen van hout afkomstig van het dunnen en/of kappen van bomen. De houtwaarde is afhankelijk van de boomsoort (die o.a. de bedrijfstijd bepaald), de lokale markt en afzetmogelijkheden (Dienstencentrum voor Bosbouw, 2000). Wij gebruiken de resultaten van een analyse van het Dienstencentrum voor Bosbouw uit 2000, waarin ze de bosrentabiliteit in productiegerichte, multifunctionele bossen en natuurgerichte multifunctionele bossen vergelijken. In deze studie gaan we uit van de aanleg van eiken-essenbossen (samenstelling 50%-50%), als typevoorbeeld voor een multifunctioneel loofbos. De bedrijfstijd van inlandse eik bedraagt 200 jaar, die van Gewone es 100 jaar11. De opbrengsten per hectare worden weergegeven in Tabel 3. De groeivoorspellingen zijn gebaseerd op de tabellen van Wiedemann (boniteitsklasse II) met een maximale lopende jaarlijkse aanwas van 7 m³/ha/j en een gemiddelde jaarlijkse aanwas van 5 m³/ha/j. De prijs per m³ is afhankelijk van de leeftijd, de gemiddelde omtrek en de oogst. Bij de eindkap wordt 5% volume in mindering gebracht voor het verkrijgen van oude bomen en dood hout op stam. De gewone es is één van de meest interessante soorten om gebruikt te worden in een duurzaam beheerd bos waarbij ook een economisch rendement wordt nagestreefd. Dit komt door de makkelijke verjonging op natuurlijke wijze en de vrij grote weerstand aan wildvraat. De groeivoorspellingen zijn afkomstig van Wiedemann (boniteitsklasse I). De prijs per m³ is afhankelijk van de leeftijd, de gemiddelde omtrek en de oogst.
11 Dit betekent dat we uitgaan van één rotatie van eik en twee opeenvolgende rotaties van es.
35
Tabel 3: Houtopbrengsten (reëel) in € per hectare over de tijd voor eik, es en eik-es gemengd12 Leeftijd
Es
Eik
Es+Eik
0 2 5 10 15 30 40 50 55 60 65 70 75 80 90 100 102 105 110 115 120 130 140 150 160 170 180 190 200 Totaal
0 0 0 0 0 64 114 119 0 109 0 248 0 0 471 14353 0 0 0 0 0 64 114 119 109 248 0 471,00 14353 30957
0 0 0 0 0 0 0 84 64 74 79 84 84 94 565 595 0 0 625 0 625 1354 1289 1192 1785 1785 1686 1859 24789 38714
0 0 0 0 0 32 57 102 32 92 40 166 42 47 518 7474 0 0 312 0 312 709 702 656 947 1016 843 1165 19571 34835
Annuïteit13: €28,50/ha
4.1.2 Jacht In Vlaanderen zijn jachtinkomsten vaak belangrijker dan opbrengsten van hout. Volgens het Dienstencentrum voor Bosbouw (2000) is de voornaamste reden hiervoor dat jachtinkomsten jaarlijks terugkeren en min of meer stabiel zijn, terwijl houtopbrengsten veel meer periodisch zijn en ze veel meer afhankelijk zijn van externe factoren. Voor het bedrag van de jaarlijkse jachtpacht per hectare wordt een gemiddelde genomen voor Mollendaal, Meerdaal en Steenbergveld (Bos en Groen, buitendienst Leuven) in de provincie 12
13
Bron houtprijzen: Belgische federatie van Bosbouwexperten, 1999.
A=
met:
NPV * i *(1 + i ) n (1 + i ) n − 1
A = NPV i = n =
annuïteit = net present value externe rentevoet (2,5%) termijn
36
Vlaams-Brabant. Gezien in de nieuw aan te leggen bossen geen reeën populatie wordt verwacht, wordt dit gemiddeld bedrag met 20-30% verlaagd (zie Tabel 4). Tabel 4: Jachtpacht in de Houtvesterij Leuven14 Gebied Mollendaal Meerdaal Steenbergveld Totaal Transfer Oost-Vlaanderen
Oppervlakte (ha) 479 471 37 987
€/jaar 11292,91 8676,27 545,37 20514,55
€/ha/jaar 23,57 18,42 17,75 20,77 15
4.1.3 Koolstofopslag Koolstof wordt in bomen opgeslagen in het gebladerte, de takken, het wortelsysteem en voornamelijk in het stamgedeelte van de boom. Door hun relatief hoge leeftijd en grote afmetingen die de meeste bomen bereiken, worden bossen beschouwd als de voornaamste terrestrische opslagplaatsen (sinks) voor koolstof (C). Met een totale bosoppervlakte van 3 459 mij. hectare of ongeveer 27 % van de totale landoppervlakte op wereldniveau wordt zo’n 1146 x 109 ton koolstof (dus ongeveer 331 ton koolstof per hectare) gecapteerd. Ongeveer 37 % van deze koolstof is opgeslagen in de tropische bossen, 14 % in de gematigde bossen en 49 % in de boreale bossen (Dixon et al., 1994). Cijfers voor België werden voor een duurzaam beheerd eiken-beukenbos bekomen in het PBOproject “Scenario’s voor broeikasgasreductie en energiesubstitutie: ruimtebeslag, ecologische en economische impact”. De opbrengst op lange termijn bedraagt 2 tot 2,75 ton C per ha per jaar. Daarbovenop is er ook een kleine C-opslag in de bodem, die is heel variabel maar bedraagt ongeveer 0,2 ton C per ha per jaar. In onze KBA zullen we een C-opslag van 2,5 ton per hectare per jaar veronderstellen. Voor de waardering hiervan wordt gebruik gemaakt van cijfers uit het ExternE rapport van 1998-1999. De marginale waarde van 1 ton vastgelegde C bedraagt ongeveer €10. De jaarlijkse C-baat is bijgevolg €25 per ha.
4.1.4 Niet-gebruikswaarde Ook mensen die zelf geen gebruik maken van een natuurgoed, zoals Heverleebos-Meerdaalwoud, hechten belang/waarde aan het voortbestaan van het gebied. Men noemt dit in de literatuur niet-gebruikswaarden. De niet-gebruikswaarde van een natuurgebied is onafhankelijk van het huidige of toekomstige gebruik ervan (Mitchell en Carson, 1991). Men onderscheidt, in de theorie, twee soorten niet-gebruikswaarden: legaat- en bestaanswaarden. Legaatwaarden resulteren uit de wetenschap van mensen dat het natuurgebied in zijn huidige staat er ook zal zijn voor toekomstige generaties. Bestaanswaarden verwijzen naar de waarden die mensen hechten aan natuurgebieden, los van het eigenlijke gebruik ervan. In praktijk is het echter moeilijk om deze twee soorten waarden afzonderlijk te waarderen.
14
Bron: Houtvesterij Leuven (2000).
37
De enige methode die niet-gebruikswaarden monetair kan inschatten is de contingente waarderingsmethode. Deze methode berekent de waarde van een bos aan de hand van directe ondervraging van gebruikers en niet-gebruikers. Men construeert een referentie en een alternatief (i.e. een scenario dat de huidige toestand van het bos wijzigt) en vraagt rechtstreeks naar de bereidheid tot betalen voor het alternatief. In het Vlinaproject C9606 werd voor Heverleebos-Meerdaalwoud gepeild naar de niet-gebruikswaarde aan de hand van een contingente waarderingsmethode. Dit is de enige bruikbare studie over bossen in Vlaanderen. In deze studie werd gevraagd naar de betalingsbereidheid van de Vlaamse bevolking voor de omvorming van het huidige Militaire Domein in een bosreservaat (170 ha). Uit een sensitiviteitsanalyse bleek dat er een significant verschil in de betalingsbereidheid was tussen bezoekers en niet-bezoekers van het bos, maar niet tussen mensen die in de nabijheid van het bos wonen en deze die verder af wonen. We nemen de betalingsbereidheid van de niet-bezoekers als meest conservatieve schatting van de niet-gebruikswaarde van een bos en transfereren deze waarde naar de bossen in Oost-Vlaanderen. Bovendien houden we geen rekening met de betalingsbereidheid van diegenen die een ‘nul’ betalingsbereidheid opgaven omdat ze niet akkoord gingen met de manier van vraagstelling of omdat ze niet geloofden in het voorgestelde project. Dit zijn de zogenaamde protestantwoorden. In de contingente waarderingsenquête werd gevraagd naar de éénmalige betalingsbereidheid van een huishouden voor de aanleg van een bosreservaat. Het is redelijk te veronderstellen dat de ondervraagde gezinnen ervan uitgaan dat ook de volgende generaties zullen moeten betalen. Gezien de gemiddelde leeftijd van de ondervraagde persoon ongeveer 50 jaar is en de gemiddelde levensverwachting 29 jaar bedraagt, zetten we hun éénmalige betalingsbereidheid om in een annuïteit. Onderstaande tabel (Tabel 5) geeft de gevolgde redenering cijfermatig weer: Tabel 5: Niet-gebruikswaarde – betalingsbereidheid: annuïteit in € per hectare, per gezin en voor de Vlaamse bevolking, 1999 Mediaan (€ per ha) Annuïteit (€ per ha)
Gezin 0,45 0,01
Vlaamse bevolking 1068208 27249
In deze studie veronderstellen we dat de biodiversiteitswaarde van een bos een onderdeel vormt van de niet-gebruikswaarde van dit bos. We zijn ons ervan bewust dat in realiteit de biodiversiteitswaarde van een bos mede bepaald wordt door de oppervlakte van een bos en dus niet constant per hectare kan worden verondersteld. Bij gebrek aan gegevens en omwille van het feit dat we ons in deze studie concentreren op recreatiebaten, wordt hiermee in deze studie geen rekening gehouden.
38
4.2 Kosten 4.2.1 Gederfde landbouwopbrengsten Het grootste deel van de bosuitbreiding wordt aangelegd op landbouwgronden. Deze gronden komen dan ook niet meer in aanmerking voor landbouwproductie. Op deze manier ontstaat er een belangrijke opportuniteitskost. Het berekenen van deze opportuniteitskost is echter een heel complexe zaak. Ten eerste produceert de Oost-Vlaamse landbouw een grote verscheidenheid aan landbouwproducten. Het tweede en belangrijkste probleem is dat de (Europese) landbouwpolitiek een complexe aangelegenheid is en dat heel wat landbouwproducten (direct of indirect) zwaar gesubsidieerd worden. Vanuit maatschappelijk standpunt zijn deze subsidies transfers binnen de maatschappij en mogen ze dus niet in rekening gebracht worden als opportuniteitskost. Daar tegenover staat dat de jaarlijkse landbouwstatistieken heel uitgebreid zijn wat opbrengsten en teeltoppervlakte betreft (Nis, Landbouwstatistieken). Aardappelen, gras, maïs, suikerbieten, triticale en wintertarwe vertegenwoordigen 91,03% van het landbouwareaal onder de bosuitbreidingsprojecten (Tabel 6). Voor de overige 9% wordt het gewogen gemiddelde genomen van de opportuniteitskosten per ha van de 5 belangrijkste akkergewassen (dus Gras uitgezonderd). Dit wordt uitgevoerd voor elke geografische zone en voor elk van beide belangrijke landbouwstreken (Zandleemstreek en Vlaamse Zandstreek). Tabel 6: Aandeel van de belangrijkste gewassen in het landbouwareaal van Oost-Vlaanderen Gewas Aardappelen Gras Maïs Suikerbieten Triticale Wintertarwe
Aandeel in landbouwoppervlakte (%) 4,94 47,05 27,58 2,91 2,05 6,50
Voor het berekenen van de opportuniteitskosten worden de landbouwopbrengsten (per ha) voor de jaren 1995 tot 1999 vermenigvuldigd met de respectievelijke wereldprijzen (bron: FAO). Het gemiddelde over de vijf jaren wordt berekend (Tabel 7). Zo wordt er ook indirect rekening gehouden met de gewasrotatie (impliciet wordt aangenomen dat het aandeel van de gewassen constant blijft). Daarna wordt de opportuniteitskost per ha vermenigvuldigd met de oppervlakte van het perceel. Bij Triticale en Wintertarwe wordt de waarde van het stro ook in rekening gebracht. Voor Gras werd aangenomen dat op 1 ha twee GVE (Grootvee-eenheden)per jaar grazen. De gemiddelde jaarlijkse productie van een GVE wordt geschat op 6000 l en de jaarlijkse vleesaanwas op 200 kg (bron: Boerenbond). Enkel de gegevens van de twee belangrijkste landbouwstreken worden gebruikt. Polders en leemstreek vertegenwoordigen, indien aanwezig binnen een geografische zone, een oppervlakte van minder dan een procent. Voor deze percelen worden de opbrengsten gebruikt van respectievelijk de naburige Vlaamse zandstreek en Zandleemstreek.
39
De kosten per hectare beteelde oppervlakte werden overgenomen uit de studie “De rendabiliteit van het landbouwbedrijf van 1989(90) tot 1998(99)” van het Centrum voor Landbouweconomie (2001). We namen een gemiddeld van de laatste vijf jaar (1994 tot en met 1998). De volgende kosten worden beschouwd: • Berekende lonen. Dit zijn de werkelijk betaalde lonen en sociale lasten, eventueel verhoogd met de waarde van de voordelen in natura (Centrum voor Landbouweconomie, 2001); • Werk door derden. Dit zijn de werken uitgevoerd door ondernemers met hun eigen machines (Centrum voor Lanbouweconomie, 2001); • Werktuigkosten. Afschrijving, rente en onderhoud van werktuigen, aankopen van klein gereedschap, kosten voor huur van machines, de forfaitaire kosten voor het gebruik van privé vervoermiddelen voor het bedrijf en de kosten voor brand- en smeerstoffen; • Aangekocht veevoeder en veevoeder van eigen bedrijf. dit zijn de vervoederde marktbare producten van eigen bedrijf (melkproducten en hoofd- en bijproducten van de marktbare gewassen); • Aangekochte meststoffen; • Zaad- en pootgoed (aangekocht en van eigen bedrijf); • Bestrijdingsmiddelen; • Kosten van grond- en gebouwenkapitaal (excl. kosten van het woonhuis); • Overige kosten. Deze omvatten kosten van fokverenigingen, dekgelden, veeverzekering, rente levend kapitaal, rente omlopend kapitaal, elektriciteit, telefoon, abonnementen op vakbladen, enz. Tabel 7: Opbrengst, kost en netto-opportuniteitskost van de belangrijkste gewassen per landbouwstreek in € per hectare Gewas
Opbrengst Aardappelen Gras Maïs Suikerbieten Triticale Wintertarwe
8516 3227 1302 3423 1422 1383
Zandleemstreek Kost Nettoopportuniteitskost 6729 1787 6729 -3502 6729 -5427 6729 -3306 6729 -5307 6729 -5346
Vlaamse Zandstreek Opbrengst Kost Nettoopportuniteitskost 8604 5432 3172 3227 5432 -2205 1229 5432 -4203 3284 5432 -2148 1404 5432 -4028 1312 5432 -4120
In Tabel 7 is het verschil in netto-opportuniteitskost tussen niet gesubsidieerde gewassen (vb. Aardappelen) en gesubsidieerde gewassen (vb. Triticale en Wintertarwe) veel belangrijker dan het verschil tussen de landbouwstreken. We gaan ervan uit dat de personen tewerkgesteld op de betrokken landbouwgronden op lange termijn inzetbaar zijn in andere activiteiten.
4.2.2 Mestafzet De laatste decennia werden de bemestingsnormen om milieuredenen steeds verder verstrengd. Per perceel zijn maximumnormen vastgelegd
40
voor de bemesting. Aangezien mest geen homogene stof is zijn de normen uitgedrukt in stikstof (N) en difosforpentoxide (P2O5). De normen variëren per perceel in functie van de fosfaatverzadigingsgraad, de bijzondere bescherming van oppervlakteof grondwater (groep “water”), horende tot de groep “natuur” (cultuurgronden gelegen in natuurgebieden, natuurontwikkelingsgebieden of natuurreservaten zoals aangeduid op de gewestplannen) of gewas (gras, maïs, gewassen met lage stikstofbehoefte of andere gewassen). Voor de mestafzet heeft de veeboer de keuze tussen landbouwgronden of mestverwerking. In het kader van bosuitbreiding betekent dit dat voor elk landbouwperceel dat bebost wordt, een alternatief moet gezocht worden voor de mestafzet. In concreto betekent dit de mestverwerking. Per ton mest dat niet afgezet kan worden door bosuitbreiding wordt er in dit project een kost gerekend van 12,5 Euro (gegevens Afdeling Land). Dit is de opportuniteitskost per ton van de gederfde mestafzet. De opportuniteitskost voor een perceel van 1 ha mest varieert van 0 euro (kwetsbare zones "natuur" zonder begrazing) tot 708 euro voor de periode tot 31/12/2002. Vanaf 1/1/2003 loopt dit terug tot 545 euro (dit zijn de waardes voor grasland). Een bijkomend probleem is dat mest geen homogeen product is. Om dit te omzeilen werd het N- en P2O5-gehalte van een gemiddeld ton OostVlaamse mest berekend. Dit werd gedaan met behulp van de Landbouwstatistieken van het NIS voor het jaar 1999 en de tabellen geleverd door de VLM (Mestgids. Wegwijs in het Vlaamse mestbeleid.) De landbouwstatistieken geven gedetailleerd het aantal landbouwdieren weer. Daarnaast zijn de richtwaarden voor N en P2O5 bekend per dierengroep, evenals de uitscheidingscijfers (kg/ dier per jaar) van N en P2O5 per diergroep. De berekeningen gaven weer dat een ton mest met een gemiddelde samenstelling voor Oost-Vlaanderen 5,74 kg N en 2,40 kg P2O5 bevat. De GIS-datalaag Mapgebieden Mestdecreet 2000 geeft gedetailleerd weer tot welke mapklasse voor de groep “Water/Fosfaat” en tot welke mapklasse voor de groep “Natuur” alle percelen behoren. Als het voorgaande gecombineerd wordt met de GIS-datalaag Landbouwgebruikspercelen dan kan voor alle percelen de maximale bemesting (uitgedrukt in ton) bepaald worden. Als een perceel bebost wordt, dan komt de opportuniteitskost voor mest neer op de maximale bemesting vermenigvuldigd met 10 Euro.
4.2.3 Aanleg- en beheerskosten bos Voor eik wordt uitgegaan van natuurlijke verjonging na vijf jaar. Op de leeftijd van 10 jaar is vormsnoei nodig en daarna worden dunningen uitgevoerd. Andere beheerswerken betreffen terreinvoorbereiding, aanplanting en eventuele vrijstelling(Dienstencentrum voor Bosbouw, 2000). Voor de gewone es bestaan de beheerswerken uit uitdunnen, vormsnoei en een onrendabele dunning (zuivering) (Dienstencentrum voor Bosbouw, 2000). We houden geen rekening met de aankoopprijs van de grond, gezien de waarde van de grond wordt berekend aan de hand van gederfde landbouwopbrengsten en mestafzet.
41
In Tabel 8 worden de kosten over de tijd weergegeven voor één hectare es, eik en es-eik gemengd bestand. Tabel 8: Beheerskosten (reëel) voor es, eik, en es-eik in € per hectare Leeftijd 0 2 5 10 15 30 40 50 55 60 65 70 75 80 90 100 102 105 110 115 120 130 140 150 160 170 180 190 200 totaal
Es 0 1116 223 0 620 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1116 223 0 6 620 0 0 0 0 0 0 0 0 3917
Eik 0 0 744 186 372 372 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1673
Es+eik 0 558 483 93 496 186 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 558 112 0 310 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2795
Annuïteit: €38,60
5 Recreatie De recreatiebaten voor de nieuw te bebossen gebieden kunnen vastgesteld worden door een travel cost studie voor elk potentieel bosgebied. Dit is praktisch niet realiseerbaar met name omdat geen originele gegevens over bezoekers kunnen verzameld worden. Daarom gebruiken we resultaten voor andere bosgebieden.
5.1 De waardefunctietransfer De term benefit transfer werd voor het eerst gebruikt door Desvousges, Naughton en Parsons (1992) om de transfer te beschrijven van monetaire waarden van een natuurgebied naar een ander natuurgebied. Gezien de hoge kosten en inspanningen die gepaard gaan met het uitvoeren van één waarderingsstudie, is het zinvol om de resultaten, of tenminste de gebruikte methodologie van bestaande
42
studies te gebruiken bij de waardering van andere milieugoederen (McConnell, 1992). Om de recreatieve waarde te voorspellen van vb. nieuw aan te leggen bossen volstaat het niet een monetaire waarde per bezoeker te kennen, maar moet ook het aantal bezoeken geschat kunnen worden en moet het verband gekend zijn tussen de waarde van een bezoek en het aantal bezoeken enerzijds en de kwantiteit en kwaliteit van de boskarakteristieken anderzijds. In de literatuur vindt men voornamelijk studies terug waarin een transfereerbare waarde van een recreatief bezoek wordt geschat (Boyle en Bergstrom, 1992; Boyle et al., 1994; Desvousges et al., 1992; Luken et al., 1992; Walsh et al., 1989, 1992; Smith en Kaoru, 1990, etc.). Deze studies gebruiken statistische meta-analyse technieken om geschatte waarden uit de literatuur in verband te brengen met de karakteristieken van de gebieden (vb. bossen) die ze trachten te waarderen. Loomis (1992) bracht hierin verandering door het opstellen van een transfereerbare vraagfunctie die geschat wordt op basis van gegevens van één of meerdere basisgebieden. Deze functies worden dan toegepast op het studiegebied door de waarden van de verklarende variabelen (vb. socio-demografische variabelen) uit de vraagfunctie in te vullen voor het studiegebied (Bateman et al., 1998). Een vraagfunctie die het aantal bezoeken aan een recreatiegebied schat ziet er in algemene vorm als volgt uit: BEZOEKEN = ↓
f (PRIJS, ↓
SOCIO − DEM.,
SUBSTITUTEN,
↓
↓
KARAKTERISTIEKEN, ↓
X) ↓
Aantal bezoeken
Kost per bezoek
Socio − dem.
beschikbaarheid
beheers − en natuur −
aan het gebied
(reiskost + tijd)
geg. van bezoe ker s
en kwaliteit van
kenmerken van het
verklarende
(vb. leeftijd)
andere recreatie −
beschouwde gebied
var iabelen
vb. per jaar
andere
gebieden
<12> In dit basis reiskostenmodel wordt een verband gezocht tussen het aantal bezoeken aan een gebied enerzijds en de tijds- en verplaatsingskost van een bezoek anderzijds. Andere variabelen die de bezoekfrequentie beïnvloeden zijn de socio-demografische kenmerken van de bezoekers, de beschikbaarheid en kwaliteit van andere recreatiegebieden, de aantrekkelijkheid van het bezoek en andere verklarende variabelen. Bateman et al. (1998), Brainard et al. (1999), Lovett et al. (1997) maken reeds gebruik van GIS (Geographic Information Systems) om de nodige geografische, socio-demografische en andere gegevens te manipuleren en kwamen zo tot een meer nauwkeurige, consistente en geautomatiseerde manier om vraagfuncties te transfereren. GIStechnieken maken het mogelijk om gegevens over de relevante verklarende variabelen per afgebakende zone te compileren en te regresseren met/tegen zonale bezoekgegevens. In Bateman et al. (1998) wordt de vraagfunctie die op deze manier bekomen wordt vervolgens getransfereerd naar 30 andere – reeds bestaande – bosgebieden. Hun werkwijze is ons vertrekpunt. Onze studie gaat nog een stap verder. Wij trachten de recreatieve waarde te voorspellen voor nog niet bestaande bossen. Bovendien gaat het niet om één bosgebied, maar om een combinatie van bossen die op verschillende locaties (kunnen) worden aangelegd. Van belang hierbij is de ruimtelijke interdependentie: de recreatieve waarde van één bos is
43
afhankelijk van de aanwezigheid van substituten. Wanneer recreanten slechts terechtkunnen in één bos, zal de recreatieve waarde van dit bos merkelijk hoger zijn dan wanneer recreanten naast dit ene bos ook één of meerdere andere bossen kunnen bezoeken. Het aantal substituten voor één bepaald bos staat echter niet vast. We willen immers een zeer groot aantal mogelijke combinaties van nieuw aan te leggen bossen tegen elkaar afwegen om de maatschappelijk meest interessante combinatie te kiezen. Dit is de uitdaging van ons onderzoek.
5.2 Analyse voor het basisgebied HeverleebosMeerdaalwoud Van groot belang voor een geslaagde benefit transfer studie is de vergelijkbaarheid van het basisgebied en het studiegebied, zowel wat betreft gebiedskenmerken als socio-demografische karakteristieken van de betrokken bevolkingsgroepen (Desvousges et al., 1992). Wij opteerden voor de travel cost studie voor Heverleebos-Meerdaalwoud (Moons et al., 2000), twee aangrenzende bossen in Vlaams-Brabant met een totale oppervlakte van ongeveer 1890 ha. Dit boscomplex diende als casestudy voor de eerste economische waarderingsstudie in Vlaanderen uitgevoerd in het kader van het VLINAprogramma.
5.2.1 Afbakening van herkomstzones Door middel van GIS wordt het zwaartepunt van het HeverleebosMeerdaalwoud bepaald. Het zwaartepunt dient als snijpunt van twee loodrechte rechten. De ene loopt van oost naar west; de andere van noord naar zuid. Op die manier wordt de omgeving rond het bos opgedeeld in vier kwadranten. Rond het zwaartepunt van het Heverleebos-Meerdaalwoud worden 18 concentrische cirkels aangelegd met een interval van 1km. De combinatie van de vier kwadranten met de 18 concentrische cirkels geeft 72 herkomstzones. Aan elk van de herkomstzones kunnen eigenschappen als bevolkingsaantal, socioeconomische gegevens, oppervlakte van mogelijke substituten of aandeel in bezoekersaantal van het Heverleebos-Meerdaalwoud toegekend worden. Het grootste aandeel van de bezoekers (92%) komt uit Vlaanderen. De taalgrens blijkt wel degelijk een barrière te zijn voor bosbezoekers uit Wallonië. Aangezien de casestudy betrekking heeft op bossen in Oost-Vlaanderen, worden enkel de Vlaamse bezoekers van HeverleebosMeerdaalwoud (uit de twee noordelijke kwadranten) in onze analyse opgenomen, waardoor nog 36 herkomstzones behouden blijven.
5.2.2 Gegevens over bezoekers: enquête Een grootschalige enquête werd ter plaatse onder de bezoekers afgenomen. Ruim 1100 bezoekers werden in de loop van 1998 en 1999 ondervraagd tijdens hun bosbezoek. Bezoekers werden gevraagd naar bezoekfrequentie, reden van het bezoek, woonplaats, verplaatsing naar het bos en socio-demografische kenmerken (zie Moons et al., 2000 voor meer informatie).
44
Er werd ook onderzoek gedaan naar de niet-gebruikswaarde van Heverleebos-Meerdaalwoud. Hiervoor werden in heel Vlaanderen bijna 800 gezinnen huis-aan-huis ondervraagd. Ook voor hen zijn gegevens beschikbaar over bezoeken aan het studiegebied in het afgelopen jaar e.d. (zie Moons et al., 2000). Het voordeel van deze gegevens is dat we wel een meer representatieve steekproef hebben van zowel nietbezoekers als bezoekers (we kennen bijgevolg ook het aandeel bezoekers in de totale bevolking). Hierdoor worden problemen als ‘truncation’ en ‘endogenous stratification’, twee typische problemen voor on-site enquêteringen. Truncation betekent dat er in onze steekproef afgenomen in het bos geen enkele ‘niet-bezoeker’ is ondervraagd. De variabele ‘aantal bezoeken in het afgelopen jaar’ neemt dus enkel strikt positieve waarden aan (Hellerstein, 1992). Endogenous stratification houdt in dat, ondanks de willekeurige steekproeftrekking van bezoekers in het bos, meer frequente bezoekers oververtegenwoordigd zijn in onze steekproef. Zij maken immers meer kans om ondervraagd te worden. Dit leidt tot een hoger gemiddeld aantal bezoeken in de steekproef dan in de populatie (Hellerstein). In zekere zin zijn de gegevens i.v.m. bezoekers en hun bezoekgedrag uit de niet-gebruiksenquête meer betrouwbaar, al zijn er technieken die voor on-site steekproeven kunnen corrigeren voor deze twee problemen (Moons, 1999).
5.2.3 Berekening van de reiskosten en –tijden15 De inschatting van de waarde volgens de reiskostenmethode is sterk afhankelijk van de reiskosten (Brown et al., 1983). De berekening van de reiskosten dient dan ook met de grootst mogelijke nauwkeurigheid te gebeuren. Reiskosten zijn enerzijds monetaire kosten (afhankelijk van afstand en kostprijs per kilometer) en anderzijds tijdskosten (afhankelijk van verplaatsingsduur en waarde van een tijdsbesparing). Van alle ondervraagde personen werd de woonplaats aangeduid op kaart. De bezoekers werden ruimtelijk ingedeeld in de verschillende herkomstzones. Voor elke herkomstzone werd de verplaatsingsafstand en –duur (voor verschillende transportmiddelen) naar het bos berekend met behulp van GIS. Een gemiddelde reiskost per zone werd bekomen als een gewogen gemiddelde van de reiskost per transportmiddel (auto, bus, fiets en te voet). Per herkomstzone waren gegevens beschikbaar over de aandelen van auto-, fiets-, busgebruikers en voetgangers. Cijfergegevens over de waarde van een tijdsbesparing zijn afkomstig van een studie van de Hague Consulting Group (Gunn et al., 1997) voor Nederland. Enerzijds werd een enquête uitgevoerd waarin 5000 respondenten werd gevraagd een afweging te maken tussen twee transportalternatieven (-middelen) met een verschillende transportduur en transportkost. Anderzijds werd informatie gebruikt over gereveleerde keuzes tussen trein en auto, afkomstig van een grootschalige transportenquête. Voor de schatting van de waarde van 15
Voor meer informatie: zie Moons et al. (2000).
45
de tijd werd rekening gehouden met tijd- en geldbeperkingen en met het doel en het middel van de verplaatsing. Tabel 9 geeft een overzicht van de waarde van de tijd voor verschillende transportmidden en verschillende soorten verplaatsingen. Tabel 9: De waarde van een tijdsbesparing (één uur)voor verschillende transportmiddelen en –doelen (in Euro, 1998)16 Wagen Trein Bus en tram Gemiddelde
Pendelen 6.67 6.71 6.23 6.63
Zaken 23.07 14.19 10.90 22.24
Andere 4.59 4.12 3.96 4.43
Gezien een bezoek aan een bos een ontspanningsactiviteit is en verplaatsingen van en naar Heverleebos-Meerdaalwoud bijgevolg gemaakt worden in de vrijetijdsuren, zowel met de wagen als met andere vervoersmiddelen, nemen wij als relevante waarde €4.43 per uur.
5.2.4 Socio-economische gegevens Voor deze studie worden volgende socio-economische karakteristieken als relevant beschouwd: opleiding, activiteit en leeftijd. De klassen voor opleiding zijn lager onderwijs, lager middelbaar onderwijs, hoger middelbaar onderwijs, niet-universitair hoger onderwijs en universitair onderwijs. Deze voor activiteiten zijn – 18, student, niet werkend, pensioen en werkend. Tot slot is de leeftijd ingedeeld in –19, 20-34, 35-54 en 55+. Er werd geopteerd om de socio-economische gegevens, verkregen van het NIS, ruimtelijk voor te stellen tot een nauwkeurigheid van 1ha (100m*100m). Voor elke hectare is dus het bevolkingsaantal bekend, alsook het aantal per socio-economische klasse. Voor de twee “noordelijke” kwadranten wordt voor elk van de 36 herkomstzones het totale bevolkingsaantal en de totale aantallen voor de socioeconomische karakteristieken bepaald.
5.2.5 Substituten Naast het Heverleebos-Meerdaalwoud zijn nog zes andere bossen aangeduid die als substituut kunnen dienen voor de bezoekers uit de verschillende herkomstzones. Vanuit het middelpunt van elke herkomstzone wordt voor de afstand 02km, 2-5km, 5-10km en 10-15km het aantal hectare substituten berekend. Hiervoor wordt een beroep gedaan op het rekenprogramma Matlab. De basisgegevens zijn afkomstig uit het GISmilieu. Om rekening te houden met het afnemend belang van meer afgelegen substituten werd voor elke afstandszone (0-2km enz.) de totale oppervlakte van de bossen in die zone gedeeld door de verplaatsingsduur naar die zone (op zich ook weer een transportmiddel-gewogen gemiddelde). Vervolgens werden de bekomen
16
Bron: Gunn et al. (1997)
46
resultaten opgeteld voor de vier zones zodat 1 substitutie-index werd bekomen (in ha per minuut verplaatsing).
5.2.6 Vraagfunctie van bezoeken aan HB-MW De vraagfunctie van bezoeken en het consumentensurplus per bezoek zal worden afgeleid met behulp van de travel cost methode. Hierbij wordt de bezoekfrequentie verklaard aan de hand van verplaatsingskosten en –tijden, socio-demografische variabelen, aanwezigheid en ‘prijs’ van substituten, boskarakteristieken, enz. Afhankelijk van de definitie van de afhankelijke variabele, i.e. het aantal bosbezoeken in een bepaalde periode, worden twee soorten van vraagfuncties onderscheiden in de TCM-literatuur (Loomis en Walsh, 1997): zonale en individuele vraagfuncties. De zonale vraagfunctie verklaart het aantal bezoeken van inwoners van een bepaald gebied. De individuele vraagfunctie gebruikt observaties van het aantal bosbezoeken van een individuele gebruiker17. Beide methoden hebben specifieke datavereisten. Wij maken hier gebruik van de zonale methode omdat in onze benefit transfer oefening voor Oost-Vlaanderen enkel met zonale gegevens kan gewerkt worden. Voor de zonale methode is informatie nodig over (1) het (gemiddeld) aantal bezoeken per recreant en (2) het aandeel van de bevolking uit een specifieke zone die het studiegebied bezoekt (de participatiegraad18), zodat de te verklaren variabele (het aantal bosbezoeken van bewoners van een specifieke zone of het verwacht aantal bezoeken per inwoner – dus niet per effectieve bezoeker) als volgt kan berekend worden:
Aantal bosbezoeken =
totaal totaal
aantal bezoeken aantal
gebruikers
x
totaal
aantal
gebruikers
totale bevolking
Ook de reiskosten en de socio-demografische gegevens moeten worden berekend voor de gehele zone en niet voor de individuele gebruikers. Op basis hiervan kan men voorspellingen doen over het aantal bezoeken aan het bos (Loomis en Walsh, 1997) uit een zone. De volgende schatting (vergelijking <13>) geeft de beste resultaten19: BEZOEKEN PER CAPITA = 250, 595 − 3, 426 REISKOST − 0, 024 BDICHT − 1, 156 SUBINDEX − 774, 205 AANDEEL 55 PLUS (4, 206)
( −2, 056)
( −1, 876)
( −2, 344)
( −2, 946)
<13> waarbij:
17
In het kader van het VLINA C9606 project “Economische waardering van bosecosystemen” werd voor Heverleebos-Meerdaalwoud reeds een individueel travel cost model geschat waaruit het belang bleek van de reiskosten en de afstand tussen de woonplaats van de bezoeker en Zoniënwoud, wat als belangrijkste substituut voor Heverleebos-Meerdaalwoud kan worden beschouwd (Moons et al., 2000). 18 De zonale participatiegraden werden bekomen o.b.v. de gegevens uit de niet-gebruiksenquête van Vlaamse huisgezinnen. 19 Kleinste kwadratenschatting uitgevoerd in SPSS9.
47
• • • • •
BEZOEKEN PER CAPITA = gemiddeld aantal bezoeken per bezoeker (o.b.v. niet-gebruiksenquête)*participatiegraad REISKOST = kost van een verplaatsing naar HeverleebosMeerdaalwoud (berekening zie deel 5.2.3) BDICHT = bevolkingsdichtheid (aantal inwoners per km²) SUBINDEX = substitutie-index (berekening zie deel 5.2.5) AANDEEL 55PLUS = aandeel 55plussers in de bevolking
Tussen haakjes worden de t-statistieken weergegeven. Deze vergelijking verklaart 76% van de variantie in het aantal bezoeken per capita, wat een hoge R²-adjusted waarde is voor dwarsdoorsnedegegevens. De tekens van de variabelen zijn zoals verwacht negatief voor de reiskost (hoe duurder een bosbezoek, hoe minder vaak je het bos zal bezoeken), voor de substitutie-index (hoe meer alternatieven je hebt voor één bepaald bos, hoe minder vaak je dat bos zal bezoeken), en voor het aandeel 55plussers in de bevolking (jongere mensen zijn meer frequente bosbezoekers). Het negatieve teken van de bevolkingsdichtheid lijkt op het eerste gezicht wat onverwacht. Als we de bevolkingsdichtheid veronderstellen als proxy voor de verstedelijking van een gebied, dan zouden we verwachten dat stadsbewoners vaker het groen opzoeken dan plattelandsbewoners. Een mogelijke verklaring voor het negatieve teken kan zijn dat stadsbewoners meer alternatieven hebben voor een bosbezoek, denk maar aan bioscoopbezoeken, winkeluitstapjes, musea, … (Bateman et al., 1998). Op basis van deze regressie kan men de bezoeken per capita per zone voorspellen. Het gemiddelde (over de zones) aantal bezoeken uit de enquête bedraagt 12,51 per jaar, voor de voorspelde bezoeken is het gemiddelde 11,01. Uit niet-parametrische testen bleek er geen significant verschil te zijn tussen de waargenomen en voorspelde bezoeken per zone.
5.2.7 Berekening consumentensurplus Aan de hand van de geschatte vraagfunctie uit deel 5.2.6 kunnen we nu het consumentensurplus berekenen. In eerste instantie per zone, daarna kunnen de consumentensurplussen opgeteld worden om de totale recreatiebaat van Heverleebos-Meerdaalwoud te kennen. Op jaarbasis is het consumentensurplus per inwoner de oppervlakte onder de volgende vraagcurve (Figuur 11):
48
reis kost A
B
C
Bezoeken per capita
Figuur 11: Het consumentensurplus De oppervlakte van de grijze driehoek wordt berekend als volgt(vergelijking <14>):
Consumentensurplus / jaar = 0.5 * [ ( A − B ) * C ]
<14>
waarbij: • A = maximale reiskost, waarbij het aantal bezoeken nihil is • B = zonale reiskost • C = geschatte zonale bezoeken per capita; bekomen o.b.v. de regressie uit deel 5.2.6 van dit hoofdstuk Het consumentensurplus kan per zone berekend worden. Het gemiddelde jaarlijkse consumentensurplus bedraagt €40.22 per capita. Per verwacht of voorspeld bezoek is dit €1.96 en per effectief bezoek €2.66. Berekenen we het jaarlijks consumentensurplus voor alle bezoekers aan het bos of de recreatieve waarde van het bos voor de inwoners van één herkomstzone, dan bedraagt die gemiddeld €79541.77. Gesommeerd over onze 36 zones geeft dat een totale recreatieve waarde van ongeveer €2720000, of €1440 per hectare per jaar.
5.3 Analyse voor het studiegebied: benefit transfer met behulp van GIS 5.3.1 Selectie van projecten Zie deel 3 van dit hoofdstuk.
5.3.2 Herkomstzones Net zoals bij het basisgebied wordt de omgeving van een bosuitbreidingsproject ingedeeld in herkomstzones. Ook hier vormen
49
twee assen door het zwaartepunt van het bosuitbreidingsproject vier kwadranten. Daarnaast worden vier afstandzones (concentrische cirkels) onderscheiden (0-2km, 2-5km, 5-10km en 10-15km). In totaal resulteert dit in 16 herkomstzones (zie Figuur 12).
Figuur 12: De 16 herkomstzones van een project
5.3.3 Gegevens Net als bij het basisgebied worden bevolkingsaantal, opleiding, activiteit en leeftijd als relevante socio-economische karakteristieken beschouwd. De opdeling in klassen blijft identiek (zie deel 5.2.4). Deze gegevens zijn bekend voor gans OostVlaanderen tot op 1ha nauwkeurig. Met behulp van matlab worden de geaggregeerde cijfers voor alle herkomstzones van alle projecten berekend. Figuur 13 geeft de bevolkingsdichtheid weer alsook de ligging van de afgebakende bosuitbreidingsprojecten
50
Bevolkingsaantal per ha in Oost-Vlaanderen N
Bevolkingsdichtheid (aantal/ha) 1-5 6 - 10 11 - 16 17 - 22 23 - 29 30 - 36 37 - 43 44 - 52 53 - 61 Uitbreidingsprojecten Gent Noord-Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
0
10 km
Figuur 13: Bevolkingsdichtheid en uitbreidingsprojecten voor Oost-Vlaanderen
51
5.3.4 Substituten Telkens worden combinaties van bosuitbreidingsprojecten bestudeerd die voldoen aan de oppervlaktebeperking van 2500 ha. Naast de reeds bestaande substituten van een bos, betekent dit dat voor elk bosuitbreidingsproject de substituten in zijn omgeving variëren volgens de projectcombinatie die bestudeerd wordt. De berekeningen worden door matlab uitgevoerd. Voor elk van de 16 herkomstzones worden de substituten (in ha) berekend op 0-2 km, 2-5 km, 5-10 km en 10-15 km. Voor elk bosuitbreidingsproject zijn er dus 64 substitutiegegevens. Voor elk bos worden de substituten binnen de regio gezocht bij de bestaande en potentiële bossen. Substitutie-effecten worden beperkt tot de regio waartoe het bos behoort om de berekeningen enigszins te vereenvoudigen. Dit kan bovendien verantwoord worden door het feit dat 75% van de bezoekers aan Heverleebos-Meerdaalwoud, een aanzienlijk bos van bijna 2000 ha, op minder dan 15 km van het bos wonen. De substitutie-index wordt vervolgens op dezelfde manier berekend als voor Heverleebos-Meerdaalwoud (zie deel 5.2.5).
N
Regio Gent Substituten voor regio Gent Gentbos Makegembos Meilegem
0
7 Kilometers
Figuur 14: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Gent 52
N
Regio Noord-Oost-Vlaanderen Substituten voor Noord-Oost-Vlaanderen Bulskampsveld Drongengoed Heidebos Het Leen Hooggoed Houthulst Kloosterbos Lembeekse Bossen Lozerbos Nieuwenhove Poekepark Puienbroeck Rijckevelde Stropersbos Vloetemveld Wijnendale
0
10 Kilometers
Figuur 15: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Noord Oost-Vlaanderen
N
Substitutenvoorde Vlaamse Ardennen Bos't Ename BosTer Rijst Brakelbos De Gavers Kluisbos Muziekbos Neigembos Raspaillebos RegioVlaamse Ardennen 0
10 Kilometers
Figuur 16: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Vlaamse Ardennen
53
N
Regio Wetteren-Aalst Substituten voor Wetteren-Aalst Berlarebos Buggenhoutbos Kravaalbos Liedekerkebos Osbroek
0
8 Kilometers
Figuur 17: Substituten voor de bosuitbreidingsprojecten in de regio Wetteren-Aalst
5.3.5 Transfer vraagfunctie en berekening van het consumentensurplus Vergelijking <15> wordt getransfereerd naar elk van de potentieel te bebossen gebieden als volgt: • De variabelen worden berekend voor elke herkomstzone rond het potentieel bosgebied zoals hoger beschreven; • De waarde van elke variabele wordt vermenigvuldigd met de geschatte coëfficiënt; • De bekomen waarden worden opgeteld; dit geeft een voorspelling voor het verwacht aantal bezoeken voor iemand uit die herkomstzone rond een potentieel bosgebied (i.e. het aantal bezoeken per capita, niet per bezoeker); • Alle voorspelde bezoeken voor elke herkomstzone rond een potentieel bosgebied worden gesommeerd; dit geeft een voorspelling voor het totale aantal bezoeken aan het bos op jaarbasis. We merken hierbij op dat nog dient rekening gehouden te worden met de oppervlakte van het basisgebied en de potentiële bosgebieden waarvoor we hier het aantal bezoeken trachten in te schatten. Gezien we slechts over één basisgebied beschikken is er geen variatie in oppervlakte en is het effect van de oppervlakte op het aantal bezoeken niet gekend. Om dit probleem te omzeilen werd beroep gedaan op de ervaring op het terrein. Hier blijkt dat de bezoekersaantallen opmerkelijk toe te nemen in de grootte-orde 20ha en sterk af te vlakken in de grootteorde 300ha. Om het oppervlakte-effect in rekening te brengen, passen we de bezoekersaantallen voor de nieuwe bossen aan aan hun 54
oppervlakte via de participatiegraden. Voor bossen van 300 ha en groter nemen we dezelfde participatiegraden als voor HeverleebosMeerdaalwoud. Voor kleinere bossen worden deze participatiegraden lineair aangepast aan de oppervlakte. Vervolgens wordt het consumentensurplus per zone, verwacht bezoek en totaal berekend zoals voor Heverleebos-Meerdaalwoud (zie deel 5.3.5).
6 Bespreking van programmering 6.1 Inleiding Het totale programma bestaat uit een reeks deelprogramma’s. De deelprogramma’s zijn aangepast voor elk van de geografische zones naargelang de specifieke eigenschappen van die geografische zones zoals oppervlaktebeperking en het aantal projecten. In grote lijnen kan het programma opgedeeld worden in vier entiteiten: De eerste geeft de lijst van combinaties van projecten die voldoen aan de oppervlaktebeperking van die geografische zone. De tweede bestaat uit eigenschappen van de periferie van de projecten die onafhankelijk zijn van de gekozen combinatie van bosuitbreidingsprojecten. Het betreft hier de bevolkingsaantallen en socio-economische kenmerken (leeftijd, activiteit en opleiding). De derde deelprogramma berekent per combinatie het baten-kostensaldo per hectare. De recreatiewaarde varieert volgens de gekozen combinatie van de bosuitbreidingsprojecten. Het gaat hier over de substitutiemogelijkheden van de potentiële bezoekers van een project in een bepaalde combinatie. Bij de substitutie wordt er rekening gehouden met de reeds bestaande toegankelijke bossen (bestaande substituten) en met de potentieel aan te leggen bossen in de combinatie. Deze berekening wordt herhaald voor elke combinatie. Vervolgens worden alle andere kosten en baten meegenomen om het finale baten-kostensaldo te berekenen voor elk project in elke combinatie. Per combinatie wordt dan het saldo per hectare berekend en op basis hiervan wordt een rangschikking gemaakt van de ‘slechtste’ tot de ‘beste’ combinaties.
6.2 Beschrijving van deelprogramma’s 6.2.1 Selectie van projecten die voldoen aan een oppervlaktebeperking Oost-Vlaanderen is opgedeeld in vier geografische regio’s. Voor elk van die regio’s is een oppervlaktebeperking geldig. Voor elke geografische regio worden alle combinaties bekeken die beantwoorden aan de oppervlaktebeperking (één cijfer). De combinaties kunnen een verschillend aantal projecten bevatten binnen een zelfde geografische zone. Om praktische redenen (rekencapaciteit) beperken wij ons tot combinaties met vier, vijf, zes, zeven of acht projecten. 55
Een voorbeeldprogramma wordt gegeven in bijlage C deel 1.
6.2.2 Berekening bevolking en socio-economische gegevens per herkomstzone Voor het schatten van de bezoekersaantallen wordt gebruik gemaakt van activiteit, leeftijd en opleiding van de bevolking. Elk project krijgt een X en Y-waarde (overeenkomstig met het zwaartepunt van het project). Elk project heeft vier kwadranten waarbij de twee assen respectievelijk evenwijdig zijn aan de X- en Y-as. Rond elk project worden 4 concentrische cirkels getrokken. De eerste ligt op 2 km, de volgende op 5 km, de derde op 10 km en de laatste op 15 km. De 4 concentrische cirkels, gecombineerd met de vier kwadranten levert 16 herkomstzones op. Voor elke pixel van de bebouwingsdatalaag wordt gekeken tot welke herkomstzone ze behoort. Op deze manier is het mogelijk om de totale bevolking voor elke herkomstzone voor elk project te berekenen. De werkwijze voor de socio-economische gegevens is identiek aan die van de bevolking. Voor elke pixel wordt nagegaan tot welke herkomstzone ze behoren. De berekening voor bevolking en socioeconomische kenmerken is onafhankelijk van de beschouwde projectcombinatie en moet maar één maal uitgevoerd worden. Een voorbeeldprogramma wordt gegeven in bijlage C deel 2.
6.2.3 Berekening baten-kostensaldo per hectare In het laatste deelprogramma wordt het baten-kostensaldo berekend voor elk project in elke combinatie. Daarna wordt per combinatie het baten-kostensaldo per hectare berekend en worden de combinaties gerangschikt volgens dit saldo. In tegenstelling tot de voorgaande groep moet de substitutie voor elk project in elke combinatie herberekend worden. Voor elk van de 16 herkomstzones wordt het aantal ha bos (bestaand en nieuw) geteld op vier afstandzones (0-2, 2-5, 5-10, 10-15). Per project levert dit 64 getallen op (16x4). Alle berekeningen gebeuren vanuit het zwaartepunt van elke herkomstzone. Een voorbeeldprogramma wordt gegeven in bijlage C deel 3.
56
HOOFDSTUK 4: RESULTATEN EN DISCUSSIE 1 Inleiding Onze uiteindelijke bedoeling is om een rangschikking te maken van combinaties van bosuitbreidingsprojecten die aan een bepaalde oppervlaktebeperking voldoen. Het gebruikte criterium is het batenkosten saldo per hectare voor een combinatie. Dit wordt weergegeven aan de hand van formule <16>:
Saldo =
∑
k =bossen
5
4
i =1
j =1
∑ Bik − ∑ C jk <16>
oppervlaktek
Tabel 10 geeft een samenvatting van de kosten en baten die werden beschouwd in onze analyse. Tabel 10: Eindresultaat: baten-kostensaldo per hectare voor één combinatie Kosten Bosaanleg en –beheer Opportuniteitskost 1: Verlies aan landbouwopbrengsten Opportuniteitskost 2: Verlies aan mestafzet
Baten
C1 C2 C3
B1 B2 B3 B4 B5
Houtopbrengst Jacht Koolstofopslag Niet-gebruikswaarde Recreatie
Gezien de baten zoals koolstofopslag, recreatie en vooral nietgebruikswaarde (B3 t.e.m. B5 vaak stof tot discussie doen oplaaien, werd besloten twee analyses te maken: de eerste zonder deze drie batencategorieën, de tweede met alle kosten en baten zoals opgesomd in Tabel 10. In de discussie zal nagegaan worden of de verschillen tussen deze twee analyses significant zijn. We bekijken telkens het jaarlijkse baten-kostensaldo uitgedrukt als annuïteit. In wat volgt wordt eerst een overzicht gegeven van het aantal combinaties van projecten per regio die aan de vooropgestelde oppervlaktebeperking voor die regio voldoen. Daarna worden de resultaten voorgesteld van de bovengenoemde analyses, zowel in tabelvorm en aan de hand van kaarten en tot slot worden deze resultaten besproken.
57
2 Selectie van combinaties van projecten die voldoen aan een oppervlaktebeperking In deel 6.2.1 van hoofdstuk 3 werd het deelprogramma beschreven voor de selectie van combinaties van bosuitbreidingsprojecten gegeven een oppervlaktebeperking. Om het rekenwerk enigszins te vereenvoudigen werden enkel combinaties met vier, vijf, zes, zeven en acht projecten berekend (zie Tabel 11). Dit wil zeggen dat bijvoorbeeld voor Gent, in combinaties met vier projecten de gemiddelde oppervlakte van een project 135 ha bedraagt, in combinaties met acht projecten is de gemiddelde oppervlakte 67,5 ha. Tabel 11: Aantal combinaties met 4, 5, 6, 7 en 8 bosuitbreidingsprojecten voor elke regio Gent Oppervlaktebeperking
539-540 ha
Noord Oost-Vlaanderen 875-880 ha
Aantal bossen Combinaties 4 bossen Combinaties 5 bossen Combinaties 6 bossen Combinaties 7 bossen Combinaties 8 bossen Totaal aantal combinaties
32 167
31 444
Vlaamse Ardennen 665-675 ha 29 199
WetterenAalst 400-420 ha 21 244
1175
2805
1396
573
4846
10048
6310
1024
14920
20083
18727
699
29997
28781
43912
473
51105
62161
62639
3013
3 Resultaten in enge zin In eerste instantie worden volgende kosten en baten in rekening gebracht: • Bosaanleg- en beheer; • Verlies aan landbouwopbrengsten; • Verlies aan mestafzet; • Houtopbrengsten; • Jacht. In Tabel 12 tot en met Tabel 19 worden in de eerste kolom (‘Nummer bos’) de nummers van de bossen weergegeven. In de volgende kolommen staan achtereenvolgens de beste tot de tiende beste (of slechste tot tiende slechtste) combinatie op basis van het baten-kostensaldo. De netto-baten per hectare van de bossen die tot een combinatie behoren staan vermeld als resultaten in de volgende kolommen. In de voorlaatste rij wordt het baten-kostensaldo of netto-baat per hectare van de hele combinatie vermeld. De laatste rij geeft aan uit hoeveel bossen de combinaties bestaan. De laatste kolom tot slot
58
geeft aan hoe vaak elk bos voorkomt in de tien beste/slechtste combinaties.
3.1 Regio Gent Uit Tabel 12 blijkt dat de hoogste netto-baat per hectare €19024 bedraagt, terwijl de tiende beste combinatie nog steeds een nettobaat per hectare heeft van €17696. De allerslechtste combinatie levert nog steeds een netto-baat op, maar deze bedraagt slechts 2444€/ha (zie Tabel 13). Gezien alle kosten en baten berekend werden aan de hand van vaste gemiddelden per hectare, verschilt de baat van één bos niet over de verschillende combinaties. Ook is het opvallend dat ook de allerslechtste combinatie van bossen nog een netto-baat oplevert. Bebossing lijkt dus altijd zinvol, waar deze bossen ook worden aangelegd zelfs als geen rekening wordt gehouden met vb. recreatiebaten. De verklaring hiervoor vinden we voor voornamelijk bij de sterk gesubsidieerde – maar verlieslatende landbouw. Indien de landbouwproductie wordt gewaardeerd aan de hand van wereldprijzen (vrij van belastingen en subsidies), dan stellen we vast dat de opbrengst per hectare negatief is. Het gaat hier in feite om een verlies. Wat opvalt op Figuur 18 is dat bepaalde bossen in geen enkele van de tien beste combinaties voorkomen en dat twee bossen (bos 27 en bos 30) in elke combinatie voorkomen. Hetzelfde geldt echter niet voor de tien slechtste combinaties: heel wat bossen komen in geen enkele combinatie voor, maar geen enkel bos komt in meer dan vijf ‘slechte’ combinaties voor.
Beste 10
31
29
27
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
5
3
1
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
Slechtste 10
Figuur 18: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Gent (resultaten in enge zin) Voor de geografische ligging van de combinaties van bossen verwijzen we naar Figuur 19. De bossen uit de beste combinatie liggen tamelijk verspreid rond Gent: zowel ten noorden (bos 32), ten zuiden (bos 13), ten oosten (24, 26 en 27) en ten westen (1, 5 en 30). De vier bossen uit de allerslechtste combinatie liggen hoofdzakelijk ten zuidoosten van Gent (15, 16 en 18). Eén bos (6) ligt ten westen van Gent.
59
Tabel 12: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Gent
Nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
Combinatie 1 Combinatie 2 Combinatie 3 Combinatie 4 Combinatie 5 Combinatie 6 Combinatie 7 Combinatie 8 Combinatie 9 Combinatie 10 Frequentie 1913 1913 1913 1913 1913 1913 1913 1913 8 0 1869 1 1442 1442 2 2544 2544 2544 2544 2544 2544 2544 2544 2544 9 0 0 0 0 1266 1266 2 0 0 1938 1938 1938 1938 1938 5 0 0 0 1781 1781 1781 1781 1781 5 0 0 0 0 1221 1 1297 1297 2 2494 2494 2494 2494 2494 2494 2494 7 0 2275 2275 2275 2275 2275 2275 2275 2275 8 2315 2315 2315 2315 2315 2315 2315 2315 2315 2315 10 0 2791 2791 2791 2791 2791 5 2741 2741 2741 2741 2741 2741 2741 2741 2741 2741 10 0 2804 2804 2804 2804 2804 5 19024 18892 18516 18339 18207 18034 17827 17802 17750 17696 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
60
Tabel 13: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Gent
Nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
Combinatie 1 Combinatie 2 Combinatie 3 Combinatie 4 Combinatie 5 Combinatie 6 Combinatie 7 Combinatie 8 Combinatie 9 Combinatie 10 Frequentie 1913 1 824 824 2 1869 1869 2 0 0 117 117 117 117 117 117 117 117 117 9 0 1182 1182 2 0 1266 1 984 984 2 1656 1656 2 0 338 338 338 338 4 834 834 834 3 1282 1282 1282 1282 1282 1282 1282 1282 8 1781 1 211 211 211 211 211 211 211 7 1120 1120 2 0 0 0 0 0 724 1 0 0 0 0 0 309 1 0 2444 3454 3604 3892 4009 4015 4090 4098 4147 4152 4 5 5 6 5 4 5 6 4 4
61
N
32
31
1
28
21 1 2
3 29 6
20 30 4
22 23 27 24 26 25 15
10 9
5
17
11
7 8
13 14
16
Bosuitbreidingsprojecten in Gent Regio Gent
12 19 18
0
5
10 Kilometers
Figuur 19: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Gent 62
3.2 Regio Noord Oost-Vlaanderen Uit Tabel 14 blijkt dat de hoogste netto-baat per hectare €22128 bedraagt, terwijl de tiende beste combinatie nog steeds een nettobaat per hectare heeft van €21379. De allerslechtste combinatie levert nog steeds een netto-baat op, maar deze bedraagt slechts 4547 €/ha (zie Tabel 15). Wat opvalt op is dat bepaalde bossen in geen enkele van de tien beste combinaties voorkomen en dat drie bossen (14, 22 en 27) in elke combinatie voorkomen. Hetzelfde geldt echter niet voor de tien slechtste combinaties: heel wat bossen komen in geen enkele combinatie voor, maar geen enkel bos komt in meer dan acht combinaties voor. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Beste 10
Slechtste 10
Figuur 20: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen (resultaten in enge zin) Voor de geografische ligging van de combinaties van bossen verwijzen we naar Figuur 21. De bossen uit de beste combinatie (8, 14, 16, 21, 22, 24, 27 en 28) liggen verspreid in de regio, met een lichte voorkeur voor het westelijke deel; de bossen uit de slechtste combinatie vinden we voornamelijk terug in het oostelijke deel van de regio (bossen 10, 13, 26 en 31).
63
Tabel 14: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 2479 2479 2479 2479 2479 2479 2479 7 0 1589 1 0 1845 1845 2 0 0 2715 2715 2715 2715 2715 5 2045 1 1721 1721 2 0 2102 1 0 2916 2916 2916 2916 2916 2916 2916 2916 2916 2916 10 0 2102 2102 2102 2102 2102 2102 6 1864 1 0 0 1684 1684 1684 3 1864 1864 1864 1864 4 4219 4219 4219 4219 4219 4219 4219 4219 4219 4219 10 0 2069 2069 2069 2069 2069 2069 2069 2069 8 0 0 3761 3761 3761 3761 3761 3761 3761 3761 3761 3761 10 2484 2484 2484 2484 2484 2484 6 1644 1 1671 1671 2 0 22128 21749 21711 21692 21567 21544 21512 21449 21435 21379 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
64
Tabel 15: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 1135 1135 1135 1135 1135 1135 1135 7 1589 1 973 973 973 3 0 1799 1 0 0 0 1721 1721 1721 1721 1721 1721 1721 7 0 0 1542 1542 2 0 0 0 1423 1 0 1271 1271 1271 1271 4 0 0 0 732 732 2 0 567 567 2 118 118 118 118 118 5 0 0 1644 1 0 1166 1166 1166 1166 1166 1166 6 4547 4653 4708 4726 4754 4774 4802 4859 4918 4981 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5
65
N
31 1
29
4
2
27
3
28 19 20
5
23
6
78 10
9 30
14
12 18
11 17
13 15
16
1
21 22 26 25 24
Bosuitbreidingsprojecten in Noord-Oost-Vlaanderen Regio Noord-Oost-Vlaanderen 0
20 Kilometers
Figuur 21: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Noord Oost-Vlaanderen 66
3.3 Regio Vlaamse Ardennen De hoogste netto-baat per hectare bedraagt €10597 voor de beste combinatie, terwijl de tiende beste combinatie nog steeds een nettobaat per hectare oplevert van €9175 (zie Tabel 16). De allerslechtste combinatie levert slechts 2220 €/ha (zie Tabel 17) netto-baat op. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
0
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 22: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in enge zin) Uit Figuur 22 blijkt dat bos 20 voorkomt in elke van de tien beste combinaties en vier bossen (5, 11, 25 en 29) nog in negen combinaties voorkomen. Slechts één bos (7) komt nog in de meerderheid van de tien slechtste bossen voor. Heel wat bossen komen ofwel enkel voor bij de beste combinaties ofwel enkel bij de slechtste combinaties. Drie bossen (15, 21 en 27) komen noch bij de tien beste noch bij de tien slechtste combinaties voor. De geografische ligging van de bossen wordt getoond op Figuur 23. Zowel de bossen uit de beste (5, 10, 11, 16, 18, 20, 25, 29) als de slechtste combinatie (2, 4, 7, 13) liggen verspreid in de regio.
67
Tabel 16: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 1151 1151 1151 1151 4 0 1432 1432 1432 1432 1432 1432 1432 1432 1432 9 817 1 0 0 997 1 1054 1054 2 1346 1346 1346 1346 1346 1346 1346 1346 1346 9 0 0 867 1 0 1275 1275 1275 1275 1275 1275 1275 1275 8 0 1169 1169 1169 1169 1169 5 0 1529 1529 1529 1529 1529 1529 1529 1529 1529 1529 10 1009 0 1104 1104 1104 3 1049 1 0 1443 1443 1443 1443 1443 1443 1443 1443 1443 9 1138 1138 1138 1138 1138 1138 6 0 0 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 9 10597 10574 10521 10461 10389 10353 10344 10329 10315 9175 8 8 8 8 8 8 8 8 8 7
68
Tabel 17: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 791 791 2 708 708 2 0 598 598 2 0 817 1 33 33 33 33 33 33 33 33 8 623 623 623 3 997 997 997 997 4 1054 1054 2 0 542 542 542 3 882 882 882 3 0 0 0 312 312 312 312 4 1169 1 785 1 0 0 0 0 738 738 2 0 0 0 948 948 948 948 4 0 2220 2407 2622 2626 2642 2658 2674 2707 2708 2716 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4
69
N
18 8
9
7
20 21
10 13 12
27
19
11 14
15
23 22
29
25
4 5
24 16
3
6
2
28 17
26
1 Bosuitbreidingsprojecten in de Vlaamse Ardennen Regio Vlaamse Ardennen
0
10
20 Kilometers
Figuur 23: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Vlaamse Ardennen
70
3.4 Regio Wetteren-Aalst Uit Tabel 18 blijkt dat de beste combinatie een netto-baat van €12267 per ha geeft en dat de tiende beste combinatie nog een nettobaat van €11851 per ha oplevert. De allerslechtste combinatie (zie Tabel 19) levert een baat op 2520 €/ha, ongeveer éénvijfde van de maximale te bekomen netto-baat van de beste combinatie. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 24: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst (resultaten in enge zin) Drie bossen (2, 7 en 16) komen in de tien beste combinaties telkens voor. Geen enkel bos komt in de tien slechtste combinaties voor. Bos 4 komt het vaakst voor bij de slechtste combinaties (acht keer). Voor de geografische ligging van de bossen uit deze combinaties verwijzen we naar Figuur 25. Zowel wat de beste (bossen 2, 7, 10, 11, 16, 18, 20, 21) als de slechtste combinatie (bossen 4, 13, 14, 19) betreft, vinden we de bossen voornamelijk terug in het westelijke deel van de regio.
71
Tabel 18: Resultaten in enge zin voor de tien beste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 1268 1268 1268 1268 1268 5 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 10 0 0 0 0 2456 2456 2456 2456 2456 2456 2456 2456 2456 2456 10 0 0 1151 1151 1151 1151 1151 1151 1151 1151 1151 9 809 0 809 809 809 809 809 6 0 0 446 446 2 0 1849 1849 1849 1849 1849 1849 1849 1849 1849 1849 10 0 1540 1540 1540 1540 1540 1540 1540 1540 8 778 778 778 778 778 5 1136 1136 1136 1136 1136 1136 1136 1136 8 1321 1321 1321 1321 1321 1321 1321 7 12267 12236 12214 11995 11964 11910 11904 11894 11857 11851 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
72
Tabel 19: Resultaten in enge zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 960 960 960 3 174 174 174 174 174 174 174 174 8 0 828 828 2 0 0 1033 1033 1033 1033 4 0 809 809 809 809 809 809 6 0 1121 1121 1121 1121 4 446 446 446 446 446 5 1197 1197 1197 3 0 0 0 778 778 778 778 4 1136 1 0 2520 2551 2851 2883 2976 3012 3044 3183 3214 3241 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
73
N
9 1 12 13
10
15 11 20
17
18
7
3 14
16 21
2
8 5
6
4 19 Bosuitbreidingsprojecten in Wetteren-Aalst Regio Wetteren-Aalst 0
10 Kilometers
Figuur 25: Bosuitbreidingsprojecten in de regio Wetteren-Aalst
74
4 Resultaten in ruime zin Naast de kosten en baten die in deel 0 werden beschouwd worden drie batencategorieën toegevoegd om tot een volledige netto-baat van bebossing te komen: • Koolstofopslag; • Recreatie; • Niet-gebruikswaarde. Gezien de gemiddelde baat voor koolstofopslag en niet-gebruikswaarde constant is per ha, zullen de verschillen in de resultaten met de resultaten uit deel 3 voornamelijk bepaald worden door de recreatiebaten van een bos, die op hun beurt bepaald worden door het aantal bezoekers aan een bos, dat afhankelijk is van sociodemografische kenmerken van de bezoekers, andere bossen die door deze bezoekers kunnen bezocht worden, bevolkingsdichtheid van de regio en tot slot de oppervlakte van het bos. Zoals zal opvallen uit de tabellen, kan de netto-baat per hectare voor een zelfde bos sterk verschillen afhankelijk van de combinatie waartoe het bos behoort. Verklaring hiervoor is de gevoeligheid van de recreatiebaten voor de aanwezigheid van substituten. Deze substituten kunnen zowel bestaande bossen zijn als andere bosuitbreidingsprojecten die wij aanduiden. In de discussie in deel 5 zullen we nagaan of er significante verschillen zijn tussen deze volledige resultaten en de beperkte resultaten uit deel 3. In Tabel 20 tot en met Tabel 27 worden in de eerste kolom (‘Nummer bos’) de nummers van de bossen weergegeven. In de volgende kolommen staan achtereenvolgens de beste tot de tiende beste (of slechste tot tiende slechtste) combinatie op basis van het baten-kostensaldo. De netto-baten per hectare van de bossen die tot een combinatie behoren staan vermeld als resultaten in de volgende kolommen. In de voorlaatste rij wordt het baten-kostensaldo of netto-baat per hectare van de hele combinatie vermeld. De laatste rij geeft aan uit hoeveel bossen de combinaties bestaan. De laatste kolom tot slot geeft aan hoe vaak elk bos voorkomt in de tien beste/slechtste combinaties.
4.1 Regio Gent De maximale netto-baat bedraagt bijna 29 miljoen Euro per hectare zie Tabel 20). De allerslechtste combinatie levert nog een nettobaat op van ruim 158000 € per hectare (zie Tabel 21). De ordegrootte van deze cijfers kan hoofdzakelijk verklaard worden door de recreatiebaten die voor de regio Gent heel hoog kunnen oplopen omwille van de hoge bevolkingsdichtheid en bijgevolg hoge potentiële bezoekersaantallen voor de bossen. Wat het voorkomen van de bossen in de tien beste en tien slechtste combinaties betreft, kunnen we uit Figuur 26 afleiden dat bossen 18 en 24 in elk van de tien beste combinaties voorkomen. Bos 18 levert gemiddeld een netto-baat op van 3993615 €/ha, bos 24 een gemiddelde netto-baat van 7752548 €/ha. Naast het feit dat sommige bossen nu
75
eenmaal vaker voorkomen omwille van de redelijk strikte oppervlakte beperking, leveren deze bossen een aanzienlijke netto-baat op en is hun aanwezigheid in de top tien van beste combinaties ook om deze laatste reden zeker gerechtvaardigd. Bossen 11 en 32 komen dan weer het vaakst voor bij de slechtste combinaties, namelijk vijf keer. Bossen 19 en 28 kunnen worden beschouwd als ‘middelmatige’ bossen, ze komen noch bij de tien beste noch bij de tien slechtste combinaties voor. Bos 2 levert de hoogst mogelijke netto-baat per hectare op, namelijk ruim 10 miljoen Euro (combinatie 6) Datzelfde bos levert echter slechts een baat op van ruim 5 miljoen Euro in combinatie 7.
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
0
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 26: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Gent (resultaten in ruime zin) Voor de geografische ligging van deze combinaties van bosuitbreidingsprojecten verwijzen we naar Figuur 19. De bossen uit de beste combinatie (1, 6, 14, 16, 18, 24, 25 en 26) liggen verspreid rond de stad Gent. Enkel ten noorden van Gent wordt geen bos aangeduid. Zowel bossen die in de ‘beperkte’ analyse voorkwamen in de beste en slechtste combinatie, behoren in de uitgebreide analyse tot de beste combinatie. De vier bossen die de slechtste combinatie uitmaken (4, 8, 9 en 29) vinden we ten zuiden en zuidwesten van Gent terug.
76
Tabel 20: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Gent
Nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
Combinatie 1 Combinatie 2 Combinatie 3 Combinatie 4 Combinatie 5 Combinatie 6 Combinatie 7 Combinatie 8 Combinatie 9 Combinatie 10 Frequentie 8269251 4461971 4461971 3 10172891 5277816 9810292 7211673 4 0 0 0 7201601 4814497 3535331 3827424 7644776 4049012 6 247775 1 177270 1 0 635554 733254 2 0 584186 658720 704045 624474 567063 5 1561186 1 1641764 2024506 2225949 2004362 3988579 1933856 3988579 2236021 1349671 9 447204 517709 2 166191 166191 165184 3 4844713 5781425 4895074 3 1379887 5862002 6909508 2840352 5922435 1974145 6154095 2004362 2366960 4522404 10 0 359576 1 302165 302165 328353 392815 341447 5 1339598 1 3595764 1198588 1651836 3 5650487 9719643 9709571 8067807 8299467 5650487 8158457 5640415 7141168 9487983 10 380728 1591403 373677 388786 4 4300816 1339598 2 5559837 4482115 4421682 6204456 4 0 0 0 0 0 28990724 28787266 28536469 28468985 28161784 28006673 27818323 27758897 27721630 27675298 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
77
Tabel 21: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Gent
Nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
Combinatie 1 Combinatie 2 Combinatie 3 Combinatie 4 Combinatie 5 Combinatie 6 Combinatie 7 Combinatie 8 Combinatie 9 Combinatie 10 Frequentie 0 82692.50644 73627.55446 101728.9056 3 36259.80794 61037.34337 2 35957.64287 44619.70811 92966.11869 3 112808.2914 1 0 33137.43559 33439.60066 0 2 29914.34155 31324.44519 35454.03443 32935.99221 4 39080.01523 39080.01523 73325.38939 3 58116.41439 64663.32416 0 2 41497.33575 42605.27433 57914.97102 34849.7043 49152.1841 5 0 0 0 0 0 116837.1589 1 0 0 0 63051.77714 1 0 0 0 0 99513.02846 103743.3394 2 0 0 53886.10347 60735.1783 93469.72714 3 57109.19751 54188.26853 2 80476.62929 77958.58707 2 59325.07466 58922.1879 86922.81737 54792.59867 54490.4336 5 158838 221789 227127 247876 258754 267920 277085 282726 284237 287258 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4
78
4.2 Regio Noord Oost-Vlaanderen De hoogste netto-baat die een combinatie van bosuitbreidingsprojecten in het noorden van Oost-Vlaanderen kan opleveren, bedraagt ruim 3.6 miljoen Euro per hectare (zie Tabel 22). De slechtste combinatie levert nog steeds een positieve nettobaat op van een kleine €100000 per hectare (zie Tabel 23). Bos 22 levert veruit de hoogste netto-baat op van alle bossen in alle combinaties (1.16 miljoen Euro per hectare) in combinatie 1 maar levert in de achtste beste combinatie slechts een baat op van 365350 €/ha. Op Figuur 27 lezen we af dat bossen 24, 25, 28 en 30 voorkomen in elk van de tien beste combinaties. Deze bossen leveren een gemiddeld netto-baat per hectare op van resp. €471423, €712833, €46967 en €39185. Deze bossen komen bovendien geen enkele keer voor in de tien slechtste combinaties. Bos 2 daarentegen komt in negen van de slechtste combinaties voor en in geen enkele van de beste combinaties. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
0
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 27: Frequenties van de bossen in de tien beste en slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen (resultaten in ruime zin) Figuur 21 toont de geografische ligging van de bosuitbreidingsprojecten in deze regio. Opnieuw valt voor de beste combinatie het overwicht van bossen op in het westelijke deel van de regio. Voor de slechtste combinatie vinden we dan weer drie van de vier bossen terug in het oostelijke deel. Wat bovendien opvalt is dat bossen 26 en 31 voorkomen zowel in de allerbeste als de allerslechtste combinatie.
79
Tabel 22: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 112318 1 108828 1 674280 668155 674280 3 591593 1 736452 350216 2 0 48644 37395 2 0 0 517821 512631 252897 3 1158602 560732 553328 540738 530277 365350 6 0 608362 627786 618562 410016 410016 346731 8 489601 489776 489828 489776 489828 426174 412943 511634 424675 489997 10 664499 662154 643297 683734 664872 818995 797365 712354 818569 662490 10 567010 571166 555097 583044 567004 479593 479593 480718 571218 9 50888 50928 50892 50928 50892 41163 40532 40873 41647 50932 10 0 36104 35743 34841 37025 36125 44170 43507 43743 44853 35743 10 29173 29141 28446 29867 29172 29141 6 3604239 3140974 3031288 3010757 2903853 2873166 2823061 2805782 2789667 2766698 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
80
Tabel 23: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Noord Oost-Vlaanderen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 40591 38576 2 16418 17727 15914 15310 17928 15914 14806 38073 37569 9 52375 1 44620 43915 42102 3 34044 1 0 0 0 0 0 31425 31224 29209 31828 37368 5 0 0 0 0 0 47037 47843 2 31022 31324 2 23569 18331 23670 18432 17727 19339 17828 28001 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25885 24576 36058 32936 35152 5 0 22259 22965 2 97297 107873 108779 109988 118147 118650 122578 128219 129629 129730 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
81
4.3 Regio Vlaamse Ardennen Uit Tabel 24 lezen we af dat de beste combinatie een netto-baat per hectare oplevert van €2117875 en dat de tiende beste combinatie nog een netto-baat oplevert van €1971728 per hectare. De allerslechtste combinatie daarentegen heeft een netto-baat van slechts 324525 €/ha. Figuur 28 toont ons hoe vaak een bos voorkomt in de top tien van beste of slechtste combinaties. Twee bossen komen in elk van de tien beste combinaties voor: bos 20 met een gemiddelde netto-baat van 485479 €/ha en bos 25 met een gemiddelde netto-baat van 227631 € per ha. Ook hier geldt de redenering dat bepaalde bossen enerzijds omwille van hun oppervlakte vaker voorkomen dan andere bossen en anderzijds omwille van hun hoge netto-baat vaker voorkomen. Bos 8 komt negen keer voor bij de tien slechtste combinaties, de andere bossen komen ten hoogste vijf keer voor in de slechtste combinaties. Bossen 16, 17 en 27 zijn eerder ‘middelmatig’, d.w.z. dat ze noch bij de beste noch bij de slechtste bossen voorkomen. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
0
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 28: Frequenties van de bossen in de tien beste en tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in ruime zin) Figuur 23 toont de geografische ligging van de bosuitbreidingsprojecten. De allerbeste combinatie bestaat uit bossen die min of meer verspreid liggen over de regio, met uitzondering van het uiterste oostelijk deel. De bossen uit de slechtste combinatie concentreren zich eerder in het westelijke deel van de regio.
82
Tabel 24: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 0 230653 1 405908 299143 347490 3 0 546919 424038 597280 350511 494543 364613 328353 478428 459291 9 0 0 0 0 40289 1 35958 40692 37569 3 268927 183313 68491 162162 174249 5 75743 1 0 0 507637 601308 632532 493536 514688 291086 352526 533825 447204 9 295115 249790 2 639583 334396 312237 372670 649655 592244 515695 512673 347490 578142 10 0 71613 1 188350 173241 164176 160147 4 138996 1 248783 248783 204465 205472 250797 241732 244754 244754 184321 202451 10 127917 156119 2 0 38879 42907 44116 39785 39785 38778 6 103743 107772 104751 3 2117875 2055125 2053010 2047269 2021081 1999124 1986735 1977670 1976361 1971728 6 6 6 8 6 8 8 8 8 7
83
Tabel 25: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Vlaamse Ardennen
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 155111 153097 2 100621 1 123888 107772 2 0 0 125902 113816 82390 3 0 80678 76045 67685 58318 62246 59426 75038 83800 71412 9 88434 89642 67484 3 83901 85009 2 85110 79671 81585 85815 84908 5 54188 57814 51670 61340 47138 5 0 0 94376 89441 93671 96189 4 0 0 0 0 0 135974 136981 2 105758 1 0 0 0 0 0 57814 1 0 324525 340540 340842 344770 346080 358771 363404 363404 364109 364713 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
84
4.4 Regio Wetteren-Aalst In deze regio levert de beste combinatie een netto-baat op van bijna 10 miljoen €/ha. De allerslechtste combinatie levert nog bijna 2 miljoen € per hectare op. Eén bos komt voor in elk van de tien beste combinaties: bos 20 met een gemiddelde netto-baat van 2.17 miljoen € per hectare. Bos 9 komt dan weer voor in elk van de tien slechtste combinaties en levert een gemiddelde netto-baat op van ruim 217156 €/ha. Bossen 5, 8, 12 en 13 komen noch in de tien beste noch in de tien slechtste combinaties voor. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Beste 10
Slechtste 10
Figuur 29: Frequenties van de bossen in de tien beste en tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst (resultaten in ruime zin) Figuur 25 toont de geografische ligging van de bosuitbreidingsprojecten in deze regio. De bossen uit de allerbeste combinatie (10, 11, 15, 16, 18 en 20) liggen allemaal geconcentreerd in het zuidwestelijke deel van de regio. De bossen uit de slechtste combinaties zijn eerder oostelijk en centraal gelegen, met uitzondering van bos 11.
85
Tabel 26: Resultaten in ruime zin voor de tien beste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 1802918 1279165 1087794 3 1097866 1097866 1097866 839012 4 0 0 0 211516 211516 212523 212523 171227 5 2941073 1 0 0 3867713 3867713 2024506 2024506 2024506 2024506 2054722 3484970 3867713 9 1198588 926640 926640 1198588 4 0 0 1017289 755413 1238877 3 220580 273963 204465 216552 4 1329526 1349671 1299310 1037433 1017289 1037433 787644 1228805 8 219573 1 793687 957863 744333 771528 766492 772535 933690 7 1309382 887358 2 2397176 2246094 777571 2397176 2417321 2377032 2387104 2749702 1974145 1974145 10 925632 2387104 694980 661741 629511 635554 623467 919589 819875 9 9807271 9620936 9437622 9357045 9239201 9233157 9094161 9068981 9050851 9010562 6 6 6 8 8 8 8 8 6 6
86
Tabel 27: Resultaten in ruime zin voor de tien slechtste combinaties voor de regio Wetteren-Aalst
nummer bos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Netto-baat (€/ha) aantal bossen
combinatie 1 combinatie 2 combinatie 3 combinatie 4 combinatie 5 combinatie 6 combinatie 7 combinatie 8 combinatie 9 combinatie 10 frequentie 0 0 603323 603323 638576 603323 4 653684 653684 1128083 986065 688936 1027361 653684 7 0 531811 388786 528789 529796 4 471378 799730 2 0 167198 167198 297129 122880 167198 181299 298136 297129 302165 171227 10 0 567063 959878 2 0 0 1057578 1 211516 1 839012 1 290078 188350 288064 315259 4 646633 1 1037433 696994 2 0 585193 1 1991268 2009398 2078896 2111127 2141343 2155444 2172567 2179617 2238036 2267245 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
87
5 Discussie 5.1 Verschillen resultaten in enge zin en in ruime zin In de eerste plaats gaan we na of er verschillen zijn tussen de resultaten met recreatie, niet-gebruikswaarde en koolstofopslag en de resultaten zonder deze batencategorieën. We doen dit op twee manieren: ten eerste vergelijken we de netto-baten van de top tien van beste en slechtste combinaties en ten tweede vergelijken we de frequenties van de bossen in de twee reeksen combinaties. We doen dit met behulp van de parametervrije Wilcoxon signed ranks test20. Dit is zowat de enige mogelijke test gezien het soort data waarmee we werken. Tabel 28 toont de teststatistieken en significantie van de test op verschillen in de netto-baten van de beperkte en volledige resultaten voor de beste en slechtste combinaties. Zoals te verwachten viel is het verschil voor alle regio’s significant. Met andere woorden, door het toevoegen van recreatie, niet-gebruiks- en koolstofopslagbaten nemen de netto-baten op een significante manier toe. Tabel 28: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten combinaties in resultaten in enge en ruime zin Regio Gent Noord Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
Beste-beste Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005
Slechtste-slechtste Z:-2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005
Het aantal keren dat een bos voorkomt in de tien beste/slechtste combinaties in de beperkte en volledige resultaten is echter in geen enkel geval significant verschillend. De resultaten worden voorgesteld in Tabel 29.
20
De Wilcoxon signed ranks test is een verbeterde versie van de tekentoets. Deze tekentoets dient om de nulhypothese te onderzoeken dat de mediaan van de verschillen gelijk is aan 0 of om in een dichotome steekproef na te gaan dat de kansen op de twee mogelijke uitkomstcategorieën gelijk zijn. Zowel kwantitatieve als kwalitatieve steekproefuitkomsten kunnen worden gebruikt. De Wilcoxon signed ranks test voegt hieraan toe dat ook rekening wordt gehouden met de waarde van het verschil en niet alleen met het teken van het verschil. Aangenomen wordt dat de verschillen onafhankelijke continue veranderlijken zijn uit symmetrische populaties met dezelfde mediaan.
88
Tabel 29: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: frequenties bossen in resultaten in enge en ruime zin Regio Gent Noord Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
Beste-beste Z:-0.81 Sign:0.936 Z:-0.441 Sign:0.659 Z:-0.196 Sign:0.845 Z:-0.598 Sign:0.550
Slechtste-slechtste Z:-0.245 Sign:0.807 Z:-0.057 Sign:0.954 Z:-0.044 Sign:0.965 Z:-0.086 Sign:0.931
5.2 Verschillen beste – slechtste combinaties Binnen de resultaten in enge zin enerzijds en de resultaten in ruime zin anderzijds vergelijken we vervolgens of er significante verschillen zijn tussen de tien beste en de tien slechtste combinaties. Opnieuw maken we gebruik van de Wilcoxon signed ranks test. De resultaten voor verschillen in netto-baten worden voorgesteld in Tabel 30, de resultaten voor verschillen in frequenties in Tabel 31. De conclusies zijn gelijkaardig aan deze voor verschillen tussen resultaten in enge en ruime zin: verschillen in netto-baten tussen de tien beste en tien slechtste combinaties zijn significant, zowel voor de resultaten in enge als in ruime zin; verschillen in de frequentie waarmee bossen voorkomen bij de tien beste of tien slechtste combinaties zijn voor geen enkele regio significant. Tabel 30: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten beste en slechtste combinaties Regio Gent Noord Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
Resultaten in enge zin Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005
Resultaten in ruime zin Z:-2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005 Z: -2.803 Sign:0.005
Tabel 31: Wilcoxon signed ranks test op verschillen: netto-baten beste en slechtste combinaties Regio Gent Noord Oost-Vlaanderen Vlaamse Ardennen Wetteren-Aalst
Resultaten in enge zin Z:-1.012 Sign:0.311 Z:-1.274 Sign:0.203 Z:-1.103 Sign:0.270 Z:-1.528 Sign:0.126
Resultaten in ruime zin Z:-1.440 Sign:0.150 Z:-1.402 Sign:0.161 Z:-1.067 Sign:0.286 Z:-1.295 Sign:0.195
89
5.3 Rol van substituten Zoals reeds aangehaald in hoofdstuk 3, hechten we veel belang aan de rol van substituten in het bepalen van bezoekersaantallen aan onze bosuitbreidingsprojecten. We gaan ervan uit dat, hoe meer bossen mensen kunnen bezoeken, hoe minder vaak ze één bepaald bos zullen bezoeken. Deze trend leidt tot een lagere recreatiebaat en bijgevolg ook netto-baat voor dit bos. Het is evident dat de aanwezigheid van andere bossen geografisch bepaald wordt. De ligging van bossen op zich en ten opzichte van andere bossen is hier dus van het grootste belang.Figuur 30 toont de netto-baten (verticale as) van elk bosuitbreidingsproject in de regio Gent (horizontale as) in de verschillende combinaties21. Deze figuur is niet meer dan een andere voorstelling van de resultaten uit Tabel 20. Het is duidelijk dat voor een zelfde bos de maximale netto-baat per hectare tot vijf maal groter kan zijn dan de minimale netto-baat (vb. bos 18). De verklaring hiervoor is in onze methodologie enkel te verklaren door de aanwezigheid van substituten en bijgevolg verschillen in recreatiebaten. Alle andere kosten en baten zijn immers onafhankelijk van de combinatie waartoe een bos behoort. 11000000 10000000 9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Combinat ie 1
Combinatie 2
Combinat ie 3
Combinat ie 8
Combinatie 9
Combinat ie 10
Combinatie 4
Combinat ie 5
Combinatie 6
Combinatie 7
Figuur 30: Netto-baat (€ per ha) per bos in de tien beste combinaties voor de regio Gent (resultaten in ruime zin)
5.4 Beleidsrelevantie Tot slot willen we aan de hand van enkele figuren het nut van onze studie nogmaals benadrukken. Figuren 31 tot en met 34 stellen de verdeling van de volledige netto-baten voor over de verschillende combinaties en dit voor de vier regio’s. Omwille van het groot aantal 21
De regio Gent dient hier louter als voorbeeld. De conclusies gelden evenzeer voor de andere drie regio’s.
90
observaties werd voor de regio’s Gent, Noord Oost-Vlaanderen en Vlaamse Ardennen slechts een tiende van het totaal aantal combinaties gebruikt. Dit is een vereenvoudiging die niets aan de conclusies verandert. Indien ten volle wordt rekening gehouden met alle baten en kosten van bosuitbreidingsprojecten, en ernaar gestreefd wordt een bepaalde oppervlakte te bebossen, is de keuze van een combinatie van projecten wel degelijk belangrijk. Zo levert vb. in de regio Gent de allerbeste combinatie een netto-baat op per hectare van bijna 29 miljoen € en levert de slechtste combinatie een netto-baat op van ‘slechts’ minder dan 300000 €/ha, wat slechts 1/181ste van de maximaal te bereiken netto-baat. Voor de regio Noord Oost-Vlaanderen is de verhouding slechtste-beste netto-baat 1/36; voor de regio Vlaamse Ardennen 1/6 en voor de regio Wetteren-Aalst 1/5. Gezien alle kosten en baten behalve verlies aan landbouwopbrengsten, mestafzet en recreatie constant per hectare worden verondersteld, zijn deze drie categorieën doorslaggevend voor deze resultaten. Recreatiebaten zijn bovendien zoals al aangehaald werd, project- en combinatieafhankelijk, in tegenstelling tot verlies aan landbouwopbrengsten en mestafzet. Deze laatste twee kostencategorieën zijn niet enkel projectafhankelijk.
35000000 30000000 25000000 20000000 15000000 10000000 5000000 0 0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
Figuur 31: Verdeling van de netto-baten regio Gent (resultaten in ruime zin)
4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
Figuur 32: Verdeling van de netto-baten voor de regio Noord (resultaten in ruime zin)
91
12000000 10000000 8000000 6000000 4000000 2000000 0 0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
Figuur 33: Verdeling van de netto-baten voor de regio Vlaamse Ardennen (resultaten in ruime zin)
4000000 3500000 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
Figuur 34: Verdeling van de netto-baten voor de regio WetterenAalst (resultaten in ruime zin) Onze studie toont dus aan dat men een bepaalde oppervlakte bos kan aanleggen op verschillende locaties en dat hiermee verschillende netto-baten voor de maatschappij kunnen worden verkregen. Deze verschillen kunnen aanzienlijk zijn. Een andere manier om deze vaststelling te verwoorden is de volgende: een zelfde Euro overheidsgeld die gebruikt wordt om nieuwe bossen aan te leggen, brengt voor de maatschappij niet altijd dezelfde baten voort. Locatie van nieuw aan te leggen bossen op zich en ten opzichte van elkaar is hierbij doorslaggevend indien wordt rekening gehouden met de volledige baten en kosten van bebossing.
92
SLOTBESCHOUWINGEN In dit project werden multifunctionele bosuitbreidingsprojecten beoordeeld op basis van hun maatschappelijke kosten en baten. Er werd speciale aandacht besteed aan recreatiewaarden en de rol van substituten daarin. Naast een beperkt theoretisch deel, bevatte deze studie hoofdzakelijk een toepassing voor de provincie Oost-Vlaanderen. Deze provincie werd gekozen omwille van de zeer lage bosindex, de lopende initiatieven inzake stadsbossen en omwille van de expertise van partner 3 (VBV) voor dit gebied. In de eerste plaats is het nuttig de uitgangspunten van ons onderzoek duidelijk op te sommen. Een aantal beleidsassumpties, zoals totale bijkomende te bebossen oppervlakte in Oost-Vlaanderen, multifunctionaliteit en duurzaam beheer, worden opgelegd door het beleid van het Vlaamse Gewest. Andere ‘reken-‘assumpties waren noodzakelijk om het rekenwerk te verlichten. De belangrijkste assumpties waren: een opdeling van Oost-Vlaanderen in vier regio’s die afzonderlijk worden behandeld, alle bossen worden tegelijkertijd aangelegd, de bestanden bestaan uit 50% gewone es en 50% inlandse eik, de horizon voor de studie is 200 jaar. Bij de baten brachten we houtopbrengsten, jachtopbrengsten, koolstofopslag, recreatiebaten en niet-gebruikswaarden in rekening. Aan de kostenkant werden bosaanleg en –beheer, verlies aan landbouwopbrengsten en mestafzet in rekening gebracht. Voor elk bosuitbreidingsproject werd het verschil in baten en kosten, of de netto-sociale baat, berekend. Op basis hiervan werden de verschillende projecten vergeleken. In het tweede hoofdstuk werd de provincie Oost-Vlaanderen beschreven aan de hand van de belangrijkste natuur, landbouw, recreatie en bevolkingskenmerken. Oost-Vlaanderen telt ongeveer 1,33 miljoen inwoners. De grootste bevolkingsconcentraties zijn in het grootstedelijk gebied Gent en de regionaal stedelijke gebieden Aalst en Sint-Niklaas gesitueerd. De bosoppervlakte in Oost-Vlaanderen bedraagt momenteel ongeveer 17000 ha. Dit komt overeen met een bosindex van 5,6%. Ongeveer 83% van het bos is privé-bos, de rest is eigendom van het Vlaams Gewest of van andere openbare besturen. De beteelde landbouwoppervlakte bedraagt ca. 155400 ha. Het is opvallend dat de huidige bestaande belangrijke recreatieve bosgebieden gesitueerd zijn in de openruimtegebieden en dus vrij ver gelegen zijn van de gebieden met hoge bevolkingsdichtheden. Bij de eigenlijke kosten-batenanalyse wordt op basis van de maximalisatie van de netto-sociale baten van projecten die voldoen aan een bepaalde minimum en maximum oppervlakte, een rangschikking gemaakt
93
van combinaties van projecten die aan deze oppervlaktebeperkingen voldeden. In principe kwamen alle mogelijke gebieden in OostVlaanderen in aanmerking voor bebossing. Omdat het een weinig realistisch uitgangspunt zou zijn om ook huidige bewoningskernen, industriegronden of waardevolle natuurgebieden te gaan bebossen, werd eerst een préselectie gemaakt van potentieel te bebossen gebieden. We gingen uit van de Gewenste Bosstructuur voor Vlaanderen. Deze heeft een oppervlakte van 56185 ha. In deze Gewenste Bosstructuur voor OostVlaanderen zitten naast openruimtegebieden echter ook ‘harde’ gewestbestemmingen, waardevolle ecotopen, gebieden met wettelijke bescherming, bebouwing en bestaande bossen. Deze zones werden vervolgens uitgesloten omdat zij niet in aanmerking komen voor bosuitbreiding. Vervolgens werden voor de resterende oppervlakte voor 14.565 ha bosuitbreidingen aangeduid. Bij de selectie werd rekening gehouden met de nabijheid van bestaand bos en met de geschiktheid van het perceel voor landbouw. Waardevolle landbouwpercelen werden echter niet a-priori uitgesloten. De totale oppervlakte bosuitbreiding werd verdeeld over 113 bosuitbreidingsprojecten. Om technische redenen werd Oost-Vlaanderen tenslotte opgedeeld in vier geografische regio’s (Gent, Noord Oost-Vlaanderen, Vlaamse Ardennen en Wetteren-Aalst). Deze opdeling had tot gevolg dat we elke regio volledig afzonderlijk behandelen en dat combinaties van projecten over de regiogrenzen heen niet werden bekeken. Voor elk van deze regio’s werden alle mogelijk combinaties van projecten gezocht die voldoen aan bepaalde oppervlaktedoelstellingen. Zo werd vooropgesteld dat bossen een minimale oppervlakte van 20 ha moesten hebben. De totale te bebossen oppervlakte binnen de verschillende regio’s was als volgt: Gent 540 ha, Noord OostVlaanderen 880 ha, Vlaamse Ardennen 670 ha, Wetteren-Aalst 410 ha. Om te vermijden dat bepaalde projecten nooit en andere zeer vaak voorkwamen louter en alleen omwille van hun oppervlakte, werd gewerkt met een vork van gemiddeld 10 ha. Vervolgens werden voor elk potentieel bos alle kosten en baten gekwantificeerd en over een termijn van 200 jaar omgerekend op jaarbasis met behulp van annuïteiten. Voor de meeste baten en kosten volstond het om voor elk bosuitbreidingsproject één berekening te maken. Houtopbrengsten, jachtopbrengsten, koolstofopslag, bosaanleg en –beheer, verlies aan landbouwopbrengsten en mestafzet zijn immers enkel projectafhankelijk en niet combinatieafhankelijk. Dit wil zeggen dat ze niet verschillen naargelang de combinatie van bossen waartoe een bos behoort. Meer nog, de meeste van die baten en kosten zijn louter oppervlakteafhankelijk (houtopbrengsten, jachtopbrengsten, koolstofopslag, bosaanleg- en beheer). Ze werden berekend vertrekkende van een vast bedrag per hectare . Recreatiebaten tenslotte werden bepaald met behulp van een waardefunctietransfer van een zonaal reiskostenmodel dat voor Heverleebos-Meerdaalwoud ontwikkeld werd. Dit verder als basisgebied aangeduid bos is in Vlaanderen ook het enige bosgebied waarvoor dit ontwikkeld werd. Aan de hand van de geschatte vraagfunctie voor bosbezoeken voor het basisgebied werden de bezoeken aan de bosuitbreidingsprojecten voorspeld. Deze bezoekfrequentie is een functie van de kostprijs van een bezoek, socio-demografische gegevens van de bezoekers (aandeel 55plussers en bevolkingsdichtheid) en de beschikbaarheid van andere bossen die de bezoekers zouden kunnen bezoeken. Hieruit konden we een negatief verband afleiden tussen het aantal bezoeken enerzijds en (een toename in) de kostprijs van een bezoek, de bevolkingsdichtheid, het aandeel 55plussers en de
94
beschikbare substituten. De beschikbare substituten voor één bos zijn echter afhankelijk van de bestaande en potentiële bossen in zijn omgeving. Deze verschilden naargelang van de combinatie van bosuitbreidingsprojecten waartoe het bos behoorde en moesten dus voor elk bos in elke combinatie opnieuw berekend worden. Wat betreft de resultaten komen de volgende factoren naar voren. Wanneer we de netto-sociale baat van een combinatie berekenen in enge zin, namelijk zonder recreatie, niet-gebruiks- en koolstofopslagbaten (dus enkel houtopbrengsten, jachtopbrengsten, bosaanleg- en beheer, landbouw- en mestverlies worden in rekening gebracht), geldt dat één bos steeds dezelfde netto baat oplevert. Na rangschikking van de combinaties op basis van de netto-sociale baat per hectare in deze enge zin bleek dat ook de allerslechtste combinaties nog steeds een positieve netto-baat opleveren. Bebossing lijkt dus in alle gevallen zinvol! De verklaring hiervoor ligt enerzijds bij de sterk gesubsidieerde landbouwsector en anderzijds bij het feit dat we geen afweging maken van bebossing ten opzichte van andere landgebruiksvormen zoals vb. bewoning; in dit geval zou de opportuniteitskost vermoedelijk veel hoger zijn. De hoogste en laagste netto-baat per hectare gemeten in enge zin, verschilde met een factor van vier tot acht. Houden we ook rekening met recreatie-, niet-gebruiks- en koolstofopslagbaten, dan is de netto-baat (in ruime zin) van een project afhankelijk van de combinatie waartoe het behoort omwille van de gevoeligheid van recreatiebaten voor substitutie-effecten. De geografische ligging van bossen op zichzelf en ten opzichte van elkaar is nu wel belangrijk. De verhouding tussen hoogste en laagste nettobaat per hectare is voor de regio Gent 180, voor de regio Noord 36 en voor de regio’s Vlaamse Ardennen en Wetteren-Aalst ruim 5. De vergelijking van de resultaten op basis van de netto-baat in enge zin en in ruime zin leverde duidelijk significante verschillen op wat de netto-baten per hectare betreft. Vooral recreatie maar ook nietgebruikswaarden verhogen de waarde van een bos aanzienlijk. In de discussie werd reeds het belang van deze bevindingen benadrukt. Ad hoc uitbreiding van het bosareaal kan wel een zekere sociale waarde creëren, maar een zelfde investering kan mits een voorafgaande geografische kosten-batenanalyse zoals in dit project voorgesteld, een resultaat bereiken dat wel 5, of 10 keer beter is. Bovendien toonden we aan dat recreatie een grote invloed had op de totale netto-baten van een bos. Hierbij is de ligging van het bos ten opzichte van belangrijke bevolkingsconcentraties en ten opzichte van andere bossen van doorslaggevend belang. Bij de aanleg van verschillende bossen dient hiermee rekening gehouden te worden.Het beleid dat prioriteit geeft aan de ontwikkeling van stadsbossen wordt hiermee extra ondersteund. Tot slot willen we in de aandacht vestigen op mogelijke prioriteiten voor verder onderzoek. In Vlaanderen is validering van deze methodologie tot op heden zeer beperkt gebruikt ter ondersteuning mogelijke beleidsbeslissingen en een waaier van mogelijkheden ligt nog open. Maar de meeste gewenste zijn ongetwijfeld de volgende: •
Een validering van de methode op de parken en/of tuinen, gelegen binnen een stedelijke en verstedelijke gebieden. Deze ruimtes zijn immers multifunctioneel en de leefbaarheid van steden is een bekend pijnpunt.
95
•
•
•
Niemand heeft zicht op de waardering van de bestaande natuurreservaten (dit is veel breder dan bos) of het behoud van kritische soorten: vb. wat is de waarde van de uitgebreide Ijzermonding (zeehond!), het sterneneiland in de Voorhaven van Zeebrugge of het behoud van de duinen of het instellen van een nationaal park der Hoge Kempen. Deze voorbeelden worden aangehaald omdat er ook vanuit de gemeenten hiervoor interesse kan bestaan als toeristische troef. Anderzijds worden beleidsbeslissingen in het kader van het natuurbehoud vaak bekritiseerd en er economische validering zou deze wellicht beter kunnen onderbouwen. Een derde onderzoeksrichting kan het effect zijn van de (potentiële) overstromingsgebieden (genre Grensmaas) naar grondwaterbeleid, overstromingsproblematiek en natuurontwikkeling toe. Ook dit is - met een regelmaat van een klok – een heet hangijzer en bron van maatschappelijke discussie. Een vierde onderwerp zou een kosten-batenanalyse kunnen zijn rond ruimtelijke ordening (lintbebouwing, zonevreemde bedrijven). Aspecten die hierbij van belang zijn, zijn vermindering in landschappelijke waarde, hogere infrastructuurkosten, verkeersproblematiek, natuurversnippering, e.a
96
BIBLIOGRAFIE •
Aminal (1993), Lange Termijnplan Bosbouw Deel 1, 75.
•
Aminal (1993), Lange Termijnplanning Bosbouw Boekdeel 2: Bijlage: Ondersteunend Onderzoek, 292.
•
Anonymus (1993), Lange Termijnplanning Bosbouw.
•
Bateman, I.J., Brainard, J.S., Lovett, A.A., Langford, I.H., Powe, N. en Saunders, C. (1998), “Transferring multivariate benefit functions using geographical information systems”, paper presented at The world congress of environmental and resource economists, Isola di San Giorgio, Venice, Italy, 25-27 June 1998.
•
Bickel, PK, Schmid, S., Krewitt, W. en R. Friedrich (1999), External costs of energy conversion – improvement of the ExternE methodology and assessment of energy-related transport externalities, Draft Final Report, 1 January 1998 to 31 December 1999.
•
Blauwens, G. (1888), Welvaartseconomie en kosten-batenanalyse, Deurne, MIM Deurne, 194.
•
Boyle, K.J. en Bergstrom, J.C. (1992), “Benefit transfer studies: myths, pragmatism and idealism”, Water Resources Research, 28(3), 657-663.
•
Boyle, K.J., Poe, G.L. en Bergstrom, J.C. (1994), “What do we know about groundwater values? Preliminary implications from a meta analysis of contingent valuation studies”, American Journal of Agricultural Economics, 76, 1055-1061.
•
Brainard, J., Lovett, A. en Bateman, I. (1999), “Integrating geographical information systems into travel cost analysis and benefit transfer”, International Journal of Geographical Information Science, 13(3), 227-246.
•
Centrum voor Economische Studiën (K.U.Leuven), Labo voor Bos, Natuur en Landschap (K.U.Leuven), Vakgroep Staatshuishoudkunde/Milieu-economie (Wageningen University), Department of Agricultural and Resource Economics (Colorado State University) (2000), Economische waardering van bossen – een case-study voor Heverleebos-Meerdaalwoud, eindverslag VLINA96/06, 212.
•
Centrum voor Landbouweconomie (2001), De rendabiliteit van het landbouwbedrijf van 1989(90) tot 1998(99) (Actualisatie van de gewogen resultaten),60.
•
Desvousges, W.H., Naughton, M.C. en Parsons, G.R. (1992), “Benefit transfers: conceptual problems in estimating water quality benefits using existing studies”, Water Resources Research, 28(3), 675-683.
•
Dixon, J.A., Fallon Scura, L., Carpenter, R.A. en Sherman, P.B. (1994), Economic analysis of environmental impacts, London, Earthscan Publication Ltd.
97
•
ECB (November 2000), Monthly Bulletin,
•
Field, B.C. (1994), Environmental economics: an introduction, McGraw-Hill Book Company, 482.
•
Freeman, A.M. (1993), The measurement of environmental and resource values, theory and methods, Washington D.C., Resources for the Future, 516.
•
Gunn, H., Tuinenga, J.G., Cheung, Y.H.F. en Kleijn, H.J. (1997), Value of Dutch travel time savings in 1997, Den Haag, Hague Consulting Group.
•
Hellerstein, D. (1992), “The treatment of nonparticipants in travel cost analysis and other demand models”, Water Resources Research, 28(8), 19992004.
•
Hermy, M., Honnay, O., Firbank, L., Grashof-Bokdam, C. & Lawesson, J.E. (1999). An ecological comparison between ancient and other forest plant species of Europe, and the implications for forest conservation. Biological Conservation, 91: 9-22.
•
Layard, R. en Glaister, S. (eds) (1994), Cost-benefit analysis, Cambridge, Cambridge University Press, 497.
•
Loomis, J.B. (1992), “The evolution of a more rigorous approach to benefit transfer: benefit function transfer”, Water Resources Research, 28(3), 701705.
•
Loomis, J.B. en Walsh, R.G. (1997), Recreation economic decisions: comparing benefits and costs – 2nd edition, Pennsylvania, Venture Publishing, Inc., 440.
•
Lovett, A.A., Brainard, J.S. en Bateman, I.J. (1997), “Improving benefit transfers demand functions: a GIS approach”, Journal of Environmental Management, 51, 373-389.
•
Luken, R.A., Johnson, F.R. en Kibler, V. (1992), “Benefits and costs of pulp and paper effluent controls under de Clean Water Act”, Water Resources Research, 28(3), 665-674.
•
McConnell, K.E. (1992), “Model building with judgement: implications for benefit transfers with travel cost models”, Water Resources Research, 30, 2477-2484.
•
Mens en Ruimte (December 1996), De gewenste bosstructuur voor Vlaanderen, 108.
•
Mitchell, R.C. en Carson, R.T. (1989), Using surveys to value public goods: the contingent valuation method, Washington, Resources for the future, 463.
•
Moons, E. (1999), Estimation of the recreational values of a forest, MSc. Thesis, K.U.Leuven, 39.
•
Moons, E. Eggermont, K. , Hermy, M. en Proost, S. (2000), Economische waardering van bossen – een case-study van Heverleebos-Meerdaalwoud, Leuven, Garant, 356.
•
Myles, G.D. (1995), Public Economics, Cambridge, Cambridge University Press, 546.
•
NIS (2000), Landbouwstatistieken. Landbouw-en Tuinbouwtelling op 15 mei 1999.
•
NIS (2000), Werkelijke bevolking per gemeente op 1 januari 2000.
98
•
Pearce, D.W. (1994), The environment: assessing the social rate of return from investment in temperate zone forestry, in: Layard, R. en Glaister, S. (eds) (1994), Cost-benefit analysis, Cambridge, Cambridge University Press, 497.
•
Provincie Oost-Vlaanderen, Ruimtelijk Provinciaal Structuurplan OostVlaanderen, Nieuwsbrief mei 1998, 8.
•
Provincie Oost-Vlaanderen, Ruimtelijk Provinciaal Structuurplan OostVlaanderen, Nieuwsbrief mei 1999, 5.
•
Provincie Oost-Vlaanderen, Ruimtelijk Provinciaal Structuurplan OostVlaanderen, Nieuwsbrief augustus 1999, 9.
•
Provincie Oost-Vlaanderen, Ruimtelijk Provinciaal Structuurplan OostVlaanderen, Nieuwsbrief april 2000, 8.
•
Provinciebestuur Oost-Vlaanderen- Dienst Land- en Tuinbouw (1996). Studie Landelijk Gebied Deel 1: Analyse van de bodemgeschiktheid, 64.
•
Provinciebestuur Oost-Vlaanderen- Dienst Land- en Tuinbouw (1996). Studie Landelijk Gebied Deel II: Gewenste ruimtelijke ontwikkeling van het agrarisch grondgebruik, 116.
•
Provinciebestuur Oost-Vlaanderen- Dienst Land- en Tuinbouw, Structuur van de land- en tuinbouw in Oost-Vlaanderen. Interpretatie van de 15-meitellingen in 1998, 70.
•
Smith, V.K. en Kaoru, Y. (1990), “Signals or noise? Explaining the variation in recreation benefit estimates”, American Journal of Agricultural Economics, 72(2à, 419-433.
•
Van Elegem, B., Embo, T., Kerkhove, G. & Houthaeve, R. (1997), Een zoektocht naar het stadsbos. Studie van de bebossingsmogelijkheden en de afbakening van een regionaal bos en een stadsbos in de regio Gent. Provincie Oost-Vlaanderen. 40.
•
Vlaams Parlement, Bosdecreet 13 juni 1990.
•
VLM (2000a), Mestgids. Wegwijs in het Vlaamse mestbeleid, december 2000, 42p.
•
VLM (2000b), De Mestbank. Wegwijzer. 34p.
•
Walsh, R.G., Johnson, D.M. en McKean, J.R. (1992), “Issues in nonmarket valuation and policy application: a retrospective glance”, Western Journal of Agricultural Economics, 14(1), 178-188.
•
Wiedemann, E. en Schober, R. (1957), Ertragstafeln wichtiger Holzarten bei verschiedener Durchforstung, Schaper Hannover, 194p.
99
BIJLAGE A: GEBRUIKTE GIS-LAGEN bestand Administratieve grenzen
eigenaar OC
geografisch gebied Vlaanderen en Brussel
schaalniveau middenschalig
datamodel vector
Biologische waarderingskaart Bodemgebruiksbestand Boskartering Ecologische impulsgebieden Gewestplan Gewenste Bosstructuur voor Vlaanderen
IN
Vlaanderen
middenschalig
vector
OC, KUL, DWTC AMINAL VLM AROHM Aminal Afdeling Bos en Groen van het ministerie van de Vlaamse Gemeenschap OC VLM afdeling Land van het ministerie van de Vlaamse Gemeenschap VLM
Vlaanderen en Brussel Vlaanderen Vlaanderen Vlaanderen en Brussel Vlaanderen
kleinschalig middenschalig middenschalig middenschalig middenschalig
raster vector vector vector vector
Vlaanderen en Brussel Vlaanderen Vlaanderen
kleinschalig middenschalig
vector vector vector
Vlaanderen
middenschalig
vector
IN
Vlaanderen
middenschalig
vector
VLM
Vlaanderen
middenschalig
vector
Grote structuren Landbouwgebruikspercelen Landbouwtyperingskaart
Mapgebieden Mestdecreet 2000 Natuur-CD 2000, versie 2.0-2000 Vogelrichtlijngebieden
A-1
BIJLAGE B: BOSSEN PER REGIO Voor elk van de geselecteerde bossen in de vier regio’s worden in de volgende tabellen de belangrijkste gegevens samengevat: X en Ycoördinaat, eindoppervlakte (som van beginoppervlakte en uitbreiding) in hectare en het nummer van het bos binnen de regio. De nummers op Figuur 19, Figuur 21, Figuur 23 en Figuur 25 verwijzen naar de bossen die in de volgende tabellen worden weergegeven.
1 Regio Gent X-coördinaat Y-coördinaat Eindopp Uitbreiding Beginopp Regionr 100000 191700 28 28 0 1 102100 190000 26 20 6 2 99700 188900 143 104 39 3 102800 188250 86 52 34 4 103350 186950 75 71 4 5 100900 186000 26 26 0 6 103600 185200 359 285 74 7 104150 182700 393 218 175 8 106400 184650 115 83 32 9 108800 187200 146 57 89 10 110200 184200 274 193 81 11 108350 182050 152 116 36 12 106150 181050 66 54 12 13 106050 179950 48 20 28 14 110500 186700 161 137 24 15 112400 182950 430 350 80 16 111500 184100 29 28 1 17 111150 178500 32 27 5 18 110800 180400 148 97 51 19 108700 191550 79 69 10 20 112400 193100 304 245 59 21 112350 190650 36 22 14 22 110950 190150 39 23 16 23 111000 189300 23 22 1 24 111100 188200 70 40 30 25 113200 189750 36 26 10 26 113900 189550 38 38 0 27
A-2
98750 101150 101750 110950 110100
196700 187600 188650 198950 199100
390 189 118 40 191
307 187 111 38 190
83 2 7 2 1
28 29 30 31 32
2 Regio Noord Oost-Vlaanderen X-coördinaat Y-coördinaat Eindopp Uitbreiding Beginopp Regionr 82300 207600 218 128 90 1 87000 205000 836 251 585 2 90100 202750 206 107 99 3 100850 207700 337 226 111 4 94050 206000 456 218 238 5 112700 208450 561 299 262 6 117450 208800 788 431 357 7 122350 210150 650 406 244 8 129000 214050 791 372 419 9 119350 204350 579 309 270 10 123750 206450 467 227 240 11 129600 205700 425 271 154 12 138500 207500 445 279 166 13 135150 204100 61 30 31 14 139350 208850 70 47 23 15 132400 200950 55 44 11 16 129100 201000 258 133 125 17 130450 202300 523 249 274 18 81200 198550 702 272 430 19 82450 195800 95 38 57 20 85600 193250 79 34 45 21 93800 196850 35 33 2 22 87750 187250 81 46 35 23 88050 178400 33 33 0 24 92400 182750 27 25 2 25 93550 183100 17 17 0 26 96550 200500 24 20 4 27 79300 200150 381 282 99 28 98600 207300 360 130 230 29 124650 209300 336 195 141 30 125400 213600 582 276 306 31
A-3
3 Regio Vlaamse Ardennen X-coördinaat Y-coördinaat Eindopp Uitbreiding Beginopp Regionr 115400 160500 135 70 65 1 119500 162400 250 91 159 2 122950 165550 178 125 53 3 124250 169000 49 31 18 4 126850 169200 40 40 0 5 128800 166750 207 118 89 6 94850 170300 30 24 6 7 86400 173300 279 100 179 8 99300 171600 290 221 69 9 95000 166300 219 159 60 10 102400 166750 305 229 76 11 89000 162350 479 267 212 12 98350 162450 780 525 255 13 101600 163750 72 43 29 14 105050 163250 264 185 79 15 110400 163250 87 65 22 16 98950 159250 161 112 49 17 107900 174200 34 23 11 18 112250 173300 49 31 18 19 107650 171100 32 30 2 20 108150 169600 166 120 46 21 108900 167450 206 139 67 22 109800 170500 78 51 27 23 114900 168850 81 44 37 24 118350 171150 45 29 16 25 119250 170750 72 58 14 26 93300 161750 860 669 191 27 107150 162850 488 383 105 28 108250 163650 125 100 25 29
A-4
4 Regio Wetteren-Aalst X-coördinaat Y-coördinaat Eindopp Uitbreiding Beginopp Regionr 129500 190000 60 47 13 1 130200 188850 70 64 6 2 128400 186300 282 220 62 3 127650 179400 168 49 119 4 132350 180700 362 283 79 5 134750 180550 318 136 182 6 134950 188800 140 126 14 7 139150 187700 339 160 179 8 141800 191450 378 101 277 9 115750 186050 28 22 6 10 113300 180900 69 35 34 11 123100 191250 772 356 416 12 118300 185250 448 301 147 13 121300 182550 62 27 35 14 116400 180750 325 232 93 15 117750 180300 49 48 1 16 113150 177450 221 140 81 17 115050 178000 68 44 24 18 121400 177650 58 26 32 19 112100 176150 26 22 4 20 117350 175700 68 49 19 21
A-5
BIJLAGE C: MATLABPROGRAMMA’S 1 Selectie van combinaties die beantwoorden aan de oppervlaktebeperking Voorbeeld voor Gent – 540 ha % Selectie van de combinaties die beantwoorden aan de oppervlakte-eisen voor de geografische regio Gent % % % % %
ONDERAAN QUIT TOEGEVOEGD Herzien op 31 mei 2001 oppervlaktebeperking 540 ha 4 tot 8 projecten per combinatie Herzien op 24 oktober 2001
zz=[1:32]; Proj=dlmread('/home/piaca15/matlab/Gent/Mergegentse.txt',','); %4 bossen in combinatie Tel=0; for a=zz for b=zz if a
A-6
end; save Gent4 Gent4 -ASCII; %5 bossen in combinatie Tel=0; for a=zz for b=zz if a
A-7
end; end; end; end; end; end; end; save Gent6 Gent6 -ASCII; %7 bossen in combinatie Tel=0; for a=zz for b=zz if a
A-8
for g=zz if f
A-9
2 Berekening socio-economische gegevens per herkomstzone Voorbeeld voor Gent %Berekenen van Socgeggentse per herkomstzone voor elk project voor de regio Gent Socgeggentse=dlmread('/home/piaca15/matlab/Gent/Socgeggentse.txt',','); Proj=dlmread('/home/piaca15/matlab/Gent/Mergegentse.txt',','); zz=[1:32]; zy=[1:23320]; Herkomstzones=zeros(32,240); %voorlopig om Socgeggentse af te slanken % I1 neemt de eerste 16 kolommen voor zich met % 1 Bvlkng1000, 2 min18, 3 student, 4 nietwerkend, 5 pensioen, 6 werkend, 7 lager, 8 L-midd, 9 H-midd, 10 n-univ, 11 univ, 12 -19, 13 20-34, 14 35-55, 15 55+
for m= zz Xupperlimit= Xunderlimit= Yupperlimit= Yunderlimit=
Proj(m,2)+15000; Proj(m,2)-15000; Proj(m,3)+15000; Proj(m,3)-15000;
for n= zy if (Socgeggentse(n,1)<= Xupperlimit) & (Socgeggentse(n,1)>=Xunderlimit) & (Socgeggentse(n,2)<=Yupperlimit) &(Socgeggentse(n,2)>=Yunderlimit) Afstandzone= (((Socgeggentse(n,1)Proj(m,2)).^2)+((Socgeggentse(n,2)-Proj(m,3)).^2)).^0.5; if (Afstandzone <= 2000)& (Afstandzone >= 0) if (Socgeggentse(n,1) >= Proj(m,2))& (Socgeggentse(n,2)>= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,1)= Herkomstzones(m,1) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,17)= Herkomstzones(m,17)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,33)= Herkomstzones(m,33)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,49)= Herkomstzones(m,49)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,65)= Herkomstzones(m,65)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,81)= Herkomstzones(m,81)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,97)= Herkomstzones(m,97)+ Socgeggentse(n,9);
A-10
Herkomstzones(m,113)= Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,129)= Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,145)= Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,161)= Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,177)= Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,193)= Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,209)= Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,225)= Socgeggentse(n,17);
Herkomstzones(m,113)+ Herkomstzones(m,129)+ Herkomstzones(m,145)+ Herkomstzones(m,161)+ Herkomstzones(m,177)+ Herkomstzones(m,193)+ Herkomstzones(m,209)+ Herkomstzones(m,225)+
elseif (Socgeggentse(n,1) < Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) >= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,2) = Herkomstzones(m,2) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,18)= Herkomstzones(m,18)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,34)= Herkomstzones(m,34)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,50)= Herkomstzones(m,50)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,66)= Herkomstzones(m,66)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,82)= Herkomstzones(m,82)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,98)= Herkomstzones(m,98)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,114)= Herkomstzones(m,114)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,130)= Herkomstzones(m,130)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,146)= Herkomstzones(m,146)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,162)= Herkomstzones(m,162)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,178)= Herkomstzones(m,178)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,194)= Herkomstzones(m,194)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,210)= Herkomstzones(m,210)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,226)= Herkomstzones(m,226)+ Socgeggentse(n,17); elseif (Socgeggentse(n,1) <= Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) < Proj(m,3)) Herkomstzones(m,3) = Herkomstzones(m,3) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,19)= Herkomstzones(m,19)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,35)= Herkomstzones(m,35)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,51)= Herkomstzones(m,51)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,67)= Herkomstzones(m,67)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,83)= Herkomstzones(m,83)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,99)= Herkomstzones(m,99)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,115)= Herkomstzones(m,115)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,131)= Herkomstzones(m,131)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,147)= Herkomstzones(m,147)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,163)= Herkomstzones(m,163)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,179)= Herkomstzones(m,179)+ Socgeggentse(n,14);
A-11
Herkomstzones(m,195)= Herkomstzones(m,195)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,211)= Herkomstzones(m,211)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,227)= Herkomstzones(m,227)+ Socgeggentse(n,17); else Herkomstzones(m,4) = Herkomstzones(m,4) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,20)= Herkomstzones(m,20)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,36)= Herkomstzones(m,36)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,52)= Herkomstzones(m,52)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,68)= Herkomstzones(m,68)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,84)= Herkomstzones(m,84)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,100)= Herkomstzones(m,100)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,116)= Herkomstzones(m,116)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,132)= Herkomstzones(m,132)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,148)= Herkomstzones(m,148)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,164)= Herkomstzones(m,164)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,180)= Herkomstzones(m,180)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,196)= Herkomstzones(m,196)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,212)= Herkomstzones(m,212)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,228)= Herkomstzones(m,228)+ Socgeggentse(n,17); end;
elseif (Afstandzone > 2000) & (Afstandzone <= 5000) if (Socgeggentse(n,1) >= Proj(m,2))& (Socgeggentse(n,2)>= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,5)= Herkomstzones(m,5) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,21)= Herkomstzones(m,21)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,37)= Herkomstzones(m,37)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,53)= Herkomstzones(m,53)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,69)= Herkomstzones(m,69)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,85)= Herkomstzones(m,85)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,101)= Herkomstzones(m,101)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,117)= Herkomstzones(m,117)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,133)= Herkomstzones(m,133)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,149)= Herkomstzones(m,149)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,165)= Herkomstzones(m,165)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,181)= Herkomstzones(m,181)+ Socgeggentse(n,14);
A-12
Herkomstzones(m,197)= Herkomstzones(m,197)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,213)= Herkomstzones(m,213)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,229)= Herkomstzones(m,229)+ Socgeggentse(n,17); elseif (Socgeggentse(n,1) < Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) >= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,6) = Herkomstzones(m,6) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,22)= Herkomstzones(m,22)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,38)= Herkomstzones(m,38)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,54)= Herkomstzones(m,54)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,70)= Herkomstzones(m,70)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,86)= Herkomstzones(m,86)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,102)= Herkomstzones(m,102)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,118)= Herkomstzones(m,118)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,134)= Herkomstzones(m,134)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,150)= Herkomstzones(m,150)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,166)= Herkomstzones(m,166)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,182)= Herkomstzones(m,182)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,198)= Herkomstzones(m,198)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,214)= Herkomstzones(m,214)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,230)= Herkomstzones(m,230)+ Socgeggentse(n,17);
elseif (Socgeggentse(n,1) <= Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) < Proj(m,3)) Herkomstzones(m,7) = Herkomstzones(m,7) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,23)= Herkomstzones(m,23)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,39)= Herkomstzones(m,39)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,55)= Herkomstzones(m,55)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,71)= Herkomstzones(m,71)+ Socgeggentse(n,7); Socgeggentse(n,8);
Herkomstzones(m,87)= Herkomstzones(m,87)+ Herkomstzones(m,103)= Herkomstzones(m,103)+
Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,119)= Herkomstzones(m,119)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,135)= Herkomstzones(m,135)+ Socgeggentse(n,11);
Herkomstzones(m,151)= Herkomstzones(m,151)+
Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,167)= Herkomstzones(m,167)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,183)= Herkomstzones(m,183)+ Socgeggentse(n,14);
A-13
Socgeggentse(n,15); Socgeggentse(n,16);
Herkomstzones(m,199)= Herkomstzones(m,199)+ Herkomstzones(m,215)= Herkomstzones(m,215)+ Herkomstzones(m,231)= Herkomstzones(m,231)+
Socgeggentse(n,17); else Herkomstzones(m,8) = Herkomstzones(m,8) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,24)= Herkomstzones(m,24)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,40)= Herkomstzones(m,40)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,56)= Herkomstzones(m,56)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,72)= Herkomstzones(m,72)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,88)= Herkomstzones(m,88)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,104)= Herkomstzones(m,104)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,120)= Herkomstzones(m,120)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,136)= Herkomstzones(m,136)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,152)= Herkomstzones(m,152)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,168)= Herkomstzones(m,168)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,184)= Herkomstzones(m,184)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,200)= Herkomstzones(m,200)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,216)= Herkomstzones(m,216)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,232)= Herkomstzones(m,232)+ Socgeggentse(n,17); end;
elseif (Afstandzone > 5000) & (Afstandzone <= 10000) if (Socgeggentse(n,1) >= Proj(m,2))& (Socgeggentse(n,2)>= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,9)= Herkomstzones(m,9) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,25)= Herkomstzones(m,25)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,41)= Herkomstzones(m,41)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,57)= Herkomstzones(m,57)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,73)= Herkomstzones(m,73)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,89)= Herkomstzones(m,89)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,105)= Herkomstzones(m,105)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,121)= Herkomstzones(m,121)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,137)= Herkomstzones(m,137)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,153)= Herkomstzones(m,153)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,169)= Herkomstzones(m,169)+ Socgeggentse(n,13);
A-14
Herkomstzones(m,185)= Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,201)= Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,217)= Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,233)= Socgeggentse(n,17);
Herkomstzones(m,185)+ Herkomstzones(m,201)+ Herkomstzones(m,217)+ Herkomstzones(m,233)+
elseif (Socgeggentse(n,1) < Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) >= Proj(m,3)) Herkomstzones(m,10) = Herkomstzones(m,10) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,26)= Herkomstzones(m,26)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,42)= Herkomstzones(m,42)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,58)= Herkomstzones(m,58)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,74)= Herkomstzones(m,74)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,90)= Herkomstzones(m,90)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,106)= Herkomstzones(m,106)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,122)= Herkomstzones(m,122)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,138)= Herkomstzones(m,138)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,154)= Herkomstzones(m,154)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,170)= Herkomstzones(m,170)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,186)= Herkomstzones(m,186)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,202)= Herkomstzones(m,202)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,218)= Herkomstzones(m,218)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,234)= Herkomstzones(m,234)+ Socgeggentse(n,17); elseif (Socgeggentse(n,1) <= Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) < Proj(m,3)) Herkomstzones(m,11) = Herkomstzones(m,11) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,27)= Herkomstzones(m,27)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,43)= Herkomstzones(m,43)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,59)= Herkomstzones(m,59)+ Socgeggentse(n,6); Socgeggentse(n,7);
Herkomstzones(m,75)= Herkomstzones(m,75)+ Herkomstzones(m,91)= Herkomstzones(m,91)+
Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,107)= Herkomstzones(m,107)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,123)= Herkomstzones(m,123)+ Socgeggentse(n,10);
Herkomstzones(m,139)= Herkomstzones(m,139)+
Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,155)= Herkomstzones(m,155)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,171)= Herkomstzones(m,171)+ Socgeggentse(n,13);
A-15
Socgeggentse(n,14); Socgeggentse(n,15);
Herkomstzones(m,187)= Herkomstzones(m,187)+ Herkomstzones(m,203)= Herkomstzones(m,203)+ Herkomstzones(m,219)= Herkomstzones(m,219)+
Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,235)= Herkomstzones(m,235)+ Socgeggentse(n,17); else Socgeggentse(n,3);
Herkomstzones(m,12) = Herkomstzones(m,12) + Herkomstzones(m,28)= Herkomstzones(m,28)+
Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,44)= Herkomstzones(m,44)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,60)= Herkomstzones(m,60)+ Socgeggentse(n,6); Socgeggentse(n,7);
Herkomstzones(m,76)= Herkomstzones(m,76)+ Herkomstzones(m,92)= Herkomstzones(m,92)+
Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,108)= Herkomstzones(m,108)+ Socgeggentse(n,9);
Herkomstzones(m,124)= Herkomstzones(m,124)+
Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,140)= Herkomstzones(m,140)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,156)= Herkomstzones(m,156)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,172)= Herkomstzones(m,172)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,188)= Herkomstzones(m,188)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,204)= Herkomstzones(m,204)+ Socgeggentse(n,15); Socgeggentse(n,16); Socgeggentse(n,17);
Herkomstzones(m,220)= Herkomstzones(m,220)+ Herkomstzones(m,236)= Herkomstzones(m,236)+
end;
elseif (Afstandzone > 10000) & (Afstandzone <= 15000) if (Socgeggentse(n,1) >= Proj(m,2))& (Socgeggentse(n,2)>=Proj(m,3)) Herkomstzones(m,13)= Herkomstzones(m,13) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,29)= Herkomstzones(m,29)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,45)= Herkomstzones(m,45)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,61)= Herkomstzones(m,61)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,77)= Herkomstzones(m,77)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,93)= Herkomstzones(m,93)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,109)= Herkomstzones(m,109)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,125)= Herkomstzones(m,125)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,141)= Herkomstzones(m,141)+ Socgeggentse(n,11);
A-16
Herkomstzones(m,157)= Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,173)= Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,189)= Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,205)= Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,221)= Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,237)= Socgeggentse(n,17);
Herkomstzones(m,157)+ Herkomstzones(m,173)+ Herkomstzones(m,189)+ Herkomstzones(m,205)+ Herkomstzones(m,221)+ Herkomstzones(m,237)+
elseif (Socgeggentse(n,1) < Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) >=Proj(m,3)) Herkomstzones(m,14) = Herkomstzones(m,14) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,30)= Herkomstzones(m,30)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,46)= Herkomstzones(m,46)+ Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,62)= Herkomstzones(m,62)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,78)= Herkomstzones(m,78)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,94)= Herkomstzones(m,94)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,110)= Herkomstzones(m,110)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,126)= Herkomstzones(m,126)+ Socgeggentse(n,10); Herkomstzones(m,142)= Herkomstzones(m,142)+ Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,158)= Herkomstzones(m,158)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,174)= Herkomstzones(m,174)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,190)= Herkomstzones(m,190)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,206)= Herkomstzones(m,206)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,222)= Herkomstzones(m,222)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,238)= Herkomstzones(m,238)+ Socgeggentse(n,17); elseif (Socgeggentse(n,1) <= Proj(m,2)) & (Socgeggentse(n,2) < Proj(m,3)) Herkomstzones(m,15) = Herkomstzones(m,15) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,31)= Herkomstzones(m,31)+ Socgeggentse(n,4); Herkomstzones(m,47)= Herkomstzones(m,47)+ Socgeggentse(n,5); Socgeggentse(n,6);
Herkomstzones(m,63)= Herkomstzones(m,63)+ Herkomstzones(m,79)= Herkomstzones(m,79)+
Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,95)= Herkomstzones(m,95)+ Socgeggentse(n,8);
A-17
Socgeggentse(n,9); Socgeggentse(n,10);
Herkomstzones(m,111)= Herkomstzones(m,111)+ Herkomstzones(m,127)= Herkomstzones(m,127)+ Herkomstzones(m,143)= Herkomstzones(m,143)+
Socgeggentse(n,11); Herkomstzones(m,159)= Herkomstzones(m,159)+ Socgeggentse(n,12); Herkomstzones(m,175)= Herkomstzones(m,175)+ Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,191)= Herkomstzones(m,191)+ Socgeggentse(n,14); Socgeggentse(n,15);
Herkomstzones(m,207)= Herkomstzones(m,207)+ Herkomstzones(m,223)= Herkomstzones(m,223)+
Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,239)= Herkomstzones(m,239)+ Socgeggentse(n,17); else Herkomstzones(m,16) = Herkomstzones(m,16) + Socgeggentse(n,3); Herkomstzones(m,32)= Herkomstzones(m,32)+ Socgeggentse(n,4);
Herkomstzones(m,48)= Herkomstzones(m,48)+
Socgeggentse(n,5); Herkomstzones(m,64)= Herkomstzones(m,64)+ Socgeggentse(n,6); Herkomstzones(m,80)= Herkomstzones(m,80)+ Socgeggentse(n,7); Herkomstzones(m,96)= Herkomstzones(m,96)+ Socgeggentse(n,8); Herkomstzones(m,112)= Herkomstzones(m,112)+ Socgeggentse(n,9); Herkomstzones(m,128)= Herkomstzones(m,128)+ Socgeggentse(n,10); Socgeggentse(n,11); Socgeggentse(n,12);
Herkomstzones(m,144)= Herkomstzones(m,144)+ Herkomstzones(m,160)= Herkomstzones(m,160)+ Herkomstzones(m,176)= Herkomstzones(m,176)+
Socgeggentse(n,13); Herkomstzones(m,192)= Herkomstzones(m,192)+ Socgeggentse(n,14); Herkomstzones(m,208)= Herkomstzones(m,208)+ Socgeggentse(n,15); Herkomstzones(m,224)= Herkomstzones(m,224)+ Socgeggentse(n,16); Herkomstzones(m,240)= Herkomstzones(m,240)+ Socgeggentse(n,17); end; end; end; end; end; save Herkomstzonesgent Herkomstzones -ASCII; % rijen: bossen in regio Gent % kolommen: 1e 16 kolommen: variabele 1; 2e 16 kolommen: variabele 2, enz.
A-18
3 Berekening baten-kosten per hectare en rangschikking van de combinaties % dit programma berekent voor elk bos zijn substituten (bestaand + nieuw) en vervolgens recreatiebaten. Daarna worden andere kosten en baten opgenomen en het B-K per ha berekend. % rangschikking van de 10 beste combinaties volgens B-K per ha % eerst worden de gegevens opgeladen. %Hier worden 3 bestanden opgeladen Bossen=dlmread('c:\My Documents\VLINA2\matlab in\txt\Bossengent.txt',','); Combinaties=dlmread('c:\My Documents\VLINA2\matlab in\txt\combinatiesgentvork.txt',','); Gegevens=dlmread('c:\My Documents\VLINA2\matlab in\txt\Gegevensgent.txt',','); % Bossen (1Nr, 2X, 3Y, 4eindopp, 5irrelevant, 6uitbreidingsopp, 7beginopp, 8nr, 9co2PERHA, 10jachtPERHA, 11nuPERHA, 12houtPERHA, 13saldo, 14mest, 15lb, 16totaal saldo) met 36 records (32 nieuwe bossen, 3 substituten en 1 0-bos) % Combinaties (bos1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11) voor 17022 combinaties (nieuwe bossen + substituten + 0bossen) % Gegevens (1_16bevolkingsdichtheid, 17_32aandeel 55plus, 33_48travel cost, 49_64bevolking, 65oppervlakte bos,66_81bezoekers) voor de 16 zones rond elk bos (nieuwe bossen + substituten + 0bos)
%verschillende tellers worden gezet [ncombin,xx]=size(Combinaties); nwood=xx-1; % aantal combinaties te onderzoeken % aantal bossen in combinatie % constanten in het model verschuiving= [
707.10678 5303.3009 2474.8737 8838.8348 -707.10678 -5303.3009 -2474.8737 -8838.8348 -707.10678 -5303.3009 -2474.8737 -8838.8348 707.10678 5303.3009 2474.8737
, , , , , , , , , , , , , , ,
707.10678 5303.3009 2474.8737 8838.8348 707.10678 5303.3009 2474.8737 8838.8348 -707.10678 -5303.3009 -2474.8737 -8838.8348 -707.10678 -5303.3009 -2474.8737
A-19
8838.8348 ,
-8838.8348];
afstand=[2000 5000 10000 15000].^2; %opstellen van indexen om variabelen te selecteren uit de verschillende matrices a=1:nwood; a=a(ones(16,1),:); % INDEX: 16 MAAL 1 DAN 16 MAAL 2, ETC, % 1 2 3 4 % 1 2 3 4 % ... % b=(1:2)'; c=(1:16)'; c=c(:,ones(1,nwood)); % getallen 1 tot 16; nwood tabellen naast elkaar % delta=verschuiving(c,b); A=[]; X=[]; %BEREKENING RECREATIE ONAFHANKELIJK VAN COMBINATIE - dus excl. substituten %BEREKENING VOOR ELK BOS popden=Gegevens(:,1:16); prop55plus=Gegevens(:,17:32); travelcost=Gegevens(:,33:48); population=Gegevens(:,49:64); popden1=reshape(population,576,1); prop55plus1=reshape(prop55plus,576,1); travelcost1=reshape(travelcost,576,1); population1=reshape(population,576,1); %zet gegevens in matrices met 1 kolom en 36 rijen (16 zones rond bos1, 16 zones rond bos2, ...) Ra=250-0.02403*popden1-774.205*prop55plus1-0.08494*travelcost1; %voorspelling gemiddeld aantal bezoeken per capita uit elke zone excl. sub %dimensie:36 x 1 Rb=reshape(Ra,16,36); %1 rij per zone, 1 kolom per bos Rc=Rb'; %transponeer Rb zodat 1 rij per bos, 1 kolom per zone TCmaxa=(250-0.02403*popden1-774.205*prop55plus1)/0.08494;
A-20
%maximale travel cost zodat aantal bezoeken per zone = 0 (snijpunt vraagcurve met Y-as) TCmaxb=reshape(TCmaxa,16,36); %1 rij per zone, 1 kolom per bos TCmaxc=TCmaxb'; %transponeer TCmax2 zodat 1 rij per bos, 1 kolom per zone % GA DE VERSCHILLENDE COMBINATIES NA % LUS OVER Z, NUMMER VAN COMBINATIES for z=1:ncombin nrsbossen=(Combinaties(z,1:nwood)); combpos =Bossen(nrsbossen,2:3); combsize=Bossen(nrsbossen,4); combsaldo=Bossen(nrsbossen,16); %deze matrices hebben dimensie: nwood in combinatie x 2/1/1 (1 rij per bos, 2 of 1 kolommen per variabele) popden2=Gegevens(nrsbossen,1:16); prop55plus2=Gegevens(nrsbossen,17:32); travelcost2=Gegevens(nrsbossen,33:48); population2=Gegevens(nrsbossen,49:64); visitors2=Gegevens(nrsbossen,66:81); recreatie2=Rc(nrsbossen,:); tcmax2=TCmaxc(nrsbossen,:); %deze matrices hebben dimensie: nwood in combinatie x 16 (1 rij per bos, 1 kolom per zone) popden3=reshape(popden2,176,1); prop55plus3=reshape(prop55plus2,176,1); travelcost3=reshape(travelcost2,176,1); population3=reshape(population2,176,1); visitors3=reshape(visitors2,176,1); recreatie3=reshape(recreatie2,176,1); tcmax3=reshape(tcmax2,176,1); %deze matricies hebben dimensie NWOOD IN COMB*16 rijen op 1 kolom %De informatie voor een combinatie z wordt weggeschreven %rijen de verschillende bossen %kolom: % pos : x en y coordinaat % size : size of wood % popden: bevolkingsdichtheid % prop55plus: aandeel 55plussers % travelcost: reiskost % population: bevolking, absolute aantallen % visitors: bezoekers uit elke zone, gecorrigeerd voor oppervlakte van zone % recreatie: bezoeken per capita % maxtravelcost: maximale travel cost zodat bezoeken per capita=0 observ=combpos(a,b)+delta;
A-21
%observ = xy coordinates of all observation points arround all the woods %kolom : xy %rij : verschillende punten onder elkaar % (wood1.zoneI1 wood1.zoneI2 ...wood1.zoneIV4 wood2.zoneI1...) % GA OVER DE VERSCHILLENDE BOSSEN IN COMBINATIE z % Lus over k result=sparse(16*nwood,4); result=zeros(16*nwood,4); for k=1:nwood distance=(observ(:,1)-combpos(k,1)).^2+(observ(:,2)combpos(k,2)).^2; result= result+combsize(k)*[ ((distance
0.01)), ... ((distanceafstand(1))),... ((distanceafstand(2))),... ((distanceafstand(3)))]; % dimensie result: 16*k x 4 end; % loop over k = bossen in combinatie
recreatie4=-1.156*result*[1/19.72;1/20.69;1/30.68;1/40.93]; %dimensie=scalair x 16k x 4 x 4 x 1=16k x 1 %subsitutie-index maal coëfficiënt recreatie5= recreatie4+recreatie3; %dimensie=16k x 1 plus 16k x 1 %totaal aantal bezoeken uit elke zone aan het bos per capita tcmax4= tcmax3 -((1.156/0.08494)*recreatie4); % maximale travelcost zodat aantal bezoeken 0 is per zone %dimensie= consumersurplus=0.5*recreatie5.*(tcmax4-travelcost3); % consumentensurplus per zone per capita per jaar oppervlakte driehoek boven tc en onder vraagcurve cstotaal1=consumersurplus.*visitors3; % totaal consumentensurplus per zone voor alle inwoners per jaar
cstotaal2=reshape(consumersurplus,16,11); cstotaal3=sum(cstotaal2);
A-22
cstotaal4=cstotaal3'; % van nwood keer 16 rijen naar nwood keer 1 rij - dus 1 getal per bos in de combinatie finalresult=(cstotaal4+combsaldo)./combsize; % alle andere b-k zie laatste kolom in bestand bossen % kolomvector finalresult2=finalresult'; % rijvector save finalresultGENT finalresult -ASCII; end;
A-23
