开发商区位选择行为模拟与征收拆迁冲突区域的识别——以杭州市萧山区为例<br/>

开发商区位选择行为模拟与征收拆迁冲突区域的识别——以杭州市萧山区为例

2013-09-23祝锦霞鲍海君徐保根

中国土地科学 2013年11期

祝锦霞，鲍海君，徐保根

（浙江财经大学不动产研究所，浙江杭州 310018）

1 引言

随着城市化的快速推进，大量集体农地被征收转用，农民住宅被拆迁，拆迁后的宅基地让位于城市开发与建设。中国现行的征收制度和土地出让制度存在明显的“双轨”特征，因而城乡结合部产生了大量以利益诉求为特征的拆迁冲突[1-7]。这些冲突并不是中国所特有，与国外研究相一致，大部分国内文献也是采用土地冲突这一概念。土地利用冲突可解释为经济驱动力，政治、政策和机制驱动力，社会和文化驱动力共同作用的产物[8]。亦有学者从政府力、市场力和社区力3种空间结构变化动力的相互作用来解释土地利用的社会冲突。社会冲突加剧空间的分异，而空间的不公平又造成更大的社会极化现象[9]。因此，厘清征收拆迁冲突过程及其空间特性，并据此构建管控机制是实现当代转型社会稳定与发展所需解决的关键科学问题。

传统的聚合城市动态模型存在缺乏灵动性、假设太多、解释性不强等缺点[10]。近年来，基于Agent 的仿真方法成为研究人类研究复杂行为新的认知工具，已经在生物、地理、金融、社会、经济等领域广泛应用[11-12]。近年来，随着空间经济理论、遥感、地理信息系统和高性能计算技术的进步，建立地理环境和经济社会变量有机集成的模拟模型成为一种新的研究趋势。因此，本文以杭州萧山区为研究区域，借助GIS 平台采用基于Agent 的建模方法模拟开发商行为，探明征收拆迁冲突的潜在发生区域，分析征收拆迁冲突区域的空间特征，为政府征收拆迁管理及其决策提供定量依据。

图1 研究区域位置图Fig.1 The location of the research area

图2 空间化的新增城市用地Fig.2 The samples of newly-added urban area

2 研究区域概况

2.1 研究区域范围

萧山区位于浙江省北部，地理坐标为东经120°04′22″—120°43′46″，北纬29°50′54″—30°23′47″，总面积 1420.22 km2（图1）。萧山区地处浙东低山丘陵区北部、浙北平原区南部。地势南高北低，自西南向东北倾斜。年平均气温为16.1℃。

2.2 数据来源及处理

采用100 m×100 m的地理格网作为模型校准和模拟计算的基础。收集萧山区2009—2011年新增住宅面积、人口、GDP、就业人数、开发商数、城市总体规划数据（2020年）及萧山区2009—2011年TM遥感影像。监督分类后将非城市用地赋值为0，城市用地赋值为1，得到萧山区2009—2011年新增城市用地区域（图2）。利用ArcGIS软件计算交通通达度数据（图3（a）-（c）），主要包括距地铁、高速入口以及火车站的距离；中心可达性数据（图3（d）），包括到机场的距离；公共服务可达性数据（图3（e）-（h））指每个格子到学校、医院和购物场所、广场的距离值；公共资源可达性数据（图3（i）），包括到河流水面的距离。

图3 栅格化的距离变量Fig.3 Raster of distance variables

3 研究方法与原理

3.1 基于Agent的复杂系统建模方法

应用复杂适应性理论定义征收拆迁冲突系统边界，即征收拆迁冲突的理论模型，Fi=fi（G; X；H）。其中Fi为征收拆迁冲突行为；G表征Agent，房地产开发商；X表征外界环境；H表征新一轮土地利用总体规划的建设用地范围。将Agent均匀分布在规则的二维网格上，建立地理空间的复杂系统模型。由于各资源因子的量纲不同，而且对居住区位等级的贡献度不同，需对不同类型的资源因子标准化后再进行叠加。

3.2 基于PBL的开发商区域选择模型方法

利用开发商、房地产项目、新增建设用地的样本数据，根据PBL模型模拟时间［T，T+1］内每个Agent（对应每个格子）的开发概率。PBL模型是利用后向神经网络训练的单类分类算法。定义O为样本集，s=1为单类样本，s=0为背景数据，从单类样本和背景数据中训练得到模型。首先从单类样本和背景数据中训练模型。

4 基于GIS和PBL的开发商区位选择行为模拟

4.1 宏观模型的建立

宏观控制模型主要包括房地产开发总量模型和区域开发商总量模型。假定所有开发商在开发非商品住宅项目时采用相同的模型。得到房地产开发总量模型：人口，其中为住宅面积；区域开发商总量模型为开发商数目。

4.2 开发商区位选择模型

利用PBL模型计算开发商将空地开发成为非住宅用地/住宅用地的可能性，即计算每个Agent的PBL概率，其中空地到非住宅/住宅表示为1，其他的背景数据为0。利用GIS软件得到概率空间分布图，颜色由暗到亮表示开发概率值从0到1的变化（非住宅见图4（1）、住宅见图4（2）），黑色区域就是开发商可能进行区位选择的区域。

图4 开发可能性区域Fig.4 Potential areas for development

4.3 模型的验证

将模拟的结果图与实际获取的开发项目样本数据进行叠加，经计算PBL模型模拟的2009—2011年空地到非住宅的Kappa系数为0.595，模拟的2009—2011年空地到住宅的Kappa系数为0.63。根据对Kappa系数值的评价，Kappa系数在0.41—0.60。之间代表模型模拟的一致性程度是中等，在0.61—0.80。之间代表模型模拟的一致性程度为好。研究结果表明，基于PBL模型模拟的萧山市2009—2011年空地到非住宅和空地到住宅的模拟结果一致性程度较好。

图5 征收拆迁冲突区域识别与预测Fig.5 Predicted map of conflict area

5 征收拆迁冲突区域的识别

将模拟得到的萧山区开发潜在区域和萧山的土地利用规划数据叠加，最终得到模拟的征收拆迁冲突的潜在区域（图5）。根据萧山区经济发展的区域不均衡性（相比西南部地区，中北部地区经济发展较为迅速）、PBL模型模拟得到的每个Agent（对应每个格子）的开发概率，将征收拆迁冲突区域划分为一级和二级冲突区域（表1）。一级冲突区域集中在萧山区的中部、北部和东部地区，模拟的开发概率集中在0.8—1之间。二级冲突区域集中在萧山区的西南部地区，模拟的开发概率集中在0.7—0.8。

区本级区块、钱江世纪城、临江两大新城是培育城市新的经济增长点的主要空间，模拟结果表明该区域冲突最为显著。当前，浙江省正在推进“三改一拆”，区本级区块又面临城市更新和城中村改造，相关主体利益错综复杂，极易引发冲突和群体性事件。要减少和杜绝拆迁一级冲突，首先以民为本梳理并规范相关拆迁政策，协同相关主体的利益。其次，要妥善安置被拆迁户，不能只赔偿不安置。最后，还要加强对聚居在城中村的外来人口的补偿、安置和引导。

以临浦组团为主的南部区块（河上片区、进化片区）建设用地范围扩张较为迅速，存在一定的冲突。要缓解和减少征收拆迁的二级冲突，首先要协同相关主体的利益，科学区分公共利益和商业利益。其次，健全被拆迁者的利益表达机制，充分反映农民的意志和需求。最后，保障被征地农民的利益，消除对拆迁产生的恐惧心理。建议通过就业培训进入开发后的生态、旅游度假区，确保被拆迁户的可持续生计。