城镇土地分等方法及实证研究——以四川省为例

常 飞， 岳智慧

(四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川 成都 610066)



城镇土地分等方法及实证研究
——以四川省为例

常 飞， 岳智慧

(四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川 成都 610066)

基于《城镇土地分等定级规程(GB_T18507—2014)》，并参考城镇土地分等定级相关理论研究，以四川省的18个城镇为样本，结合实际选取了6类20个指标进行研究分析。以主成分分析法确定权重，聚类分析法确定土地等别，最终将四川省城镇土地分为5个等别，为科学评估四川省基准地价和发掘土地潜力奠定了基础。

土地分等；四川；城镇土地

20世纪90年代，我国开始实行城镇土地有偿使用制度。构建省域城镇土地等别和基准地价体系是对城镇地价水平进行平衡和宏观调控的重要手段[1]。各地城市土地有偿使用的价格标准、土地税收标准应与城市土地的质量等级和土地利用水平保持一致。通过市场公平竞争分配土地，使地租、地价杠杆在土地资源配置和土地资源供求方面发挥应有的作用[2]。城镇土地分等与反映城镇内部土地质量差异的定级构成了一个区域。城镇土地等级的确定，在一定意义上说明了城镇经济发展过程中土地贡献的本底值[3]。

城镇土地分等定级是根据城镇土地的各方面属性及其在城镇社会经济中的地位和作用，综合评定土地质量、划分土地等级的过程。土地分等定级可概括为确定评价因子、确定因子权重、选择评价模型、数据处理和成果表达等环节[4]。目前确定指标权重的常用方法有主观赋权法(如Delphi法、AHP法、因素成对比较法)和客观赋权法(如相关系数法、熵值法及因子分析法)。客观赋权法主要根据原始数据之间的关系确定权数，可避免主观判断的随意性[5]。本文以四川省为例，采用因子分析法构建城镇土地分等的定量方法，利用此定量方法掌握四川省内部各个城镇土地质量的差异，实现四川省土地所有权的经济价值，保障土地市场的规范性[6]。为四川省评估基准地价、制定合理的土地政策及发掘土地发展潜力奠定基础。

1 研究区概况

四川省地处长江上游，介于东经92°21′～108°12′和北纬26°03′～34°19′之间，东西长1 075 km，南北宽900多km。东连重庆，南邻滇、黔，西接西藏，北接青、甘、陕，面积为4.86×105km2。地势西高东低的特点特别明显，西部为高原、山地，东部为盆地、丘陵[7]。

截至2013年底，四川省三大产业总就业人数为4 817.31万人，第一、二、三产业就业人数分别占总就业人数的40.60%、26.04%和33.36%。

经国家统计局审定，2013年四川省全省实现地区生产总值26 260.77亿元，按可比价格计算比2012年增长10.00%。第一产业生产总值为3 368.66亿元，增长3.50%；第二产业增加值为13 472.05亿元，增长11.50%；第三产业增加值为11 471.57亿元，增长11.00%。

2 研究方法

本文采用主成分分析和聚类分析的方法进行指标处理。

主成分分析是将大量的具有一定相关性的多维指标重新组合，将其转化为一组新的线性不相关的综合指标，并取代原来的多维指标的过程[8]。聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术[9]。

城镇土地分等因素、因子指标并不是越多越好，一方面，指标越多统计工作量越大，另一方面，指标过多将造成指标权重分散，从而导致重要指标的作用被削弱。因此，对初步建立的指标体系采用主成分分析等方法进行优化是城镇土地分等的重要环节[10]。

3 建立分等指标体系

3.1 指标选取原则

为了减少因子重复性对评价结果准确性的干扰，本文指标选择的基本原则为：(1)目的明确性原则，所选指标能直接反映城镇土地利用水平的某个重要方面；(2)比较全面性原则，城镇是一个复杂的系统，选取的指标应能全面综合地反映城镇土地各个方面的特点；(3)指标数据的可获得性原则，所选的指标必须能够取得相关数据[11]。

3.2 指标体系的确立

城镇土地综合质量是一个城镇政治、经济、文化、历史的综合反映，影响因素众多，有宏观的、微观的，有静态的、动态的，有直接的、间接的，且各因素间相互联系，互为影响[12]。鉴于此，本文依据《城镇土地分等定级规程(GB_T18507—2014)》，参考上述指标选取原则，并充分考虑四川省实际情况，建立了6类20个因子组成的分等指标，详见图1。

4 分等计算与结果

4.1 土地分等分析

4.1.1 评价范围

本文的研究范围包括四川省的18个城镇(见图2)：成都市、自贡市、攀枝花市、泸州市、德阳市、绵阳市、广元市、遂宁市、内江市、乐山市、南充市、眉山市、宜宾市、广安市、达州市、雅安市、巴中市、资阳市。此外，四川省还有阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和凉山彝族自治州，但由于缺少这三个地区的部分数据，因此并未纳入此次评价分等。

图2 四川省行政区划图

4.1.2 主成分分析计算分值

将四川省的20项分等指标输入SPSS软件进行因子分析计算，得出主因子的特征值、贡献率，并将主因子方差贡献率与最后累计方差贡献率的比值作为各主因子权重(见表1)。

表1 主因子的特征值、贡献率及主因子权重

由表1可知，当选择6个主因子时，才能使累计方差贡献率达到85%以上，选取的这6个主因子可以解释原来的20个指标所包含的绝大部分信息。将主因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转后可以得到旋转后的主成分系数矩阵(见表2)。

由表2可知：第一主因子主要包含城镇区位A、城镇集聚规模B和城镇生态环境F，拥有全部因子的27.42%的信息；第二主因子为区域经济因子，主要由变量国内生产总值E1、财政状况E2、固定资产投资状况E3和商业活动E4决定，拥有全部因子的19.17%的信息；第三主因子主要包含城镇人口密度B2和城镇劳动力投入强度D1，拥有全部因子的14.83%的信息；第四主因子主要包含道路状况C1、财政状况E2和固定资产投资状况E3，拥有全部因子的10.25%的信息；第五主因子主要包括城镇人口密度B2和能耗情况D2，拥有全部因子的7.36%的信息；第六主因子主要包括天然气状况C4、医疗卫生状况C5和财政状况E2，拥有全部因子的6.57%的信息。虽然第一主因子中的3种因子包含信息较多，但在第二、第四和第六主因子中都有一些区域经济发展水平E方面的因子存在，表明四川省城镇土地等级是由诸多因子共同影响的。

表2 旋转后的主成分系数矩阵

利用回归法计算各个主因子得分。最后以旋转后的各主因子方差贡献率与最后累计方差贡献率的比值作为各个主因子权重，以各个主因子得分与权重值乘积的和得出四川省各城镇土地质量的最后综合得分，并排出位次(见表3)。

表3 四川省城镇土地分等的各主因子得分、综合得分及位次表

续表

4.1.3 聚类分析土地分等

由表3可知，四川省各城镇的土地等级有明显差异：高于城镇评价平均水平、评价值为正的有6个城镇；低于城镇评价平均水平、评价值为负的有12个城镇。以表3提供的城镇土地分等综合得分为指标进行聚类分析。将四川省城镇土地分等综合得分输入SPSS软件，通过聚类分析对主成分分析计算结果进行分类，得到四川省各城镇土地分等结果，结果如图3、表4所示。

图3 四川省各城镇土地质量聚类结果图

表4 四川省各城镇土地分等初步结果表

由图3和表4可知，四川省18个城镇可以分为五等。

第Ⅰ等：成都市。综合得分为1.33，远高于其他城镇。作为四川省的省会和中国西南地区经济、科技、文化、教育中心之一，成都市整体质量水准远高于其他城镇。2013年，成都市单位用地GDP和单位用地财政收入分别为116 815.09万元/km2和11 523.14万元/km2。作为西部大开发的龙头城市和川渝经济区的双核之一，成都市土地质量在高速提升中。

第Ⅱ等：泸州市、德阳市、眉山市。三个城镇综合得分分别为0.34、0.33和0.30，明显高于全省平均水准。2013年三个城镇单位用地GDP分别为27 723.27万元/km2、188 615.05万元/km2和152 219.47万元/km2，单位用地财政收入分别为2 664.24万元/km2、10 872.61万元/km2和11 257.82万元/km2。这三个城镇是四川省城镇中发展较好的区域，德阳市和眉山市的单位用地GDP和单位用地财政收入均名列前三以内。泸州市的这两项指标排名虽然处于中游位置，但是泸州市第三产业增长指数、地方财政收入综合指数、国内生产总值指数等几项指标都名列前茅，表明泸州市发展迅速，土地得到了高效利用。

第Ⅲ等：南充市、遂宁市、绵阳市、乐山市、宜宾市、自贡市、资阳市、巴中市、广安市。这些城镇综合得分基本徘徊在0附近，上下波动不超过0.14，处于全省平均水准。2013年这九个城镇的单位用地GDP为12 868.74～68 061.54万元/km2(宜宾市为129 435.18万元/km2)，单位用地财政收入为1 123.85～9 792.77万元/km2(自贡市为492.51万元/km2)。这些城镇在经济增长指数方面的指标和第Ⅱ等城镇没有太明显差距，但是在环境、基础设施建设方面落后于第Ⅱ等城镇，出现了发展不均衡的情况。

第Ⅳ等：内江市、广元市、攀枝花市、达州市。这四个城镇的综合得分分别为-0.25、-0.28、-0.29和-0.33，明显低于全省平均水准。2013年这四个城镇的单位用地GDP分别为44 555.83万元/km2、23 938.62万元/km2、24 517.24万元/km2和78 327.67万元/km2，单位用地财政收入分别为1 572.88万元/km2、1 405.73万元/km2、1 792.23万元/km2和3 793.01万元/km2。这四个城镇各项综合指标均低于前三等城镇，城镇综合发展水平相对滞后。

图4 四川省城镇土地分等结果图

第Ⅴ等：雅安市。综合得分为-1.06，是被评价城镇中唯一综合得分低于-1的城镇。雅安市于2000年年底撤地设市，全市94%以上地区为山区，发展区域受限。2008年和2013年均遭受强烈地震，城镇建设、经济、环境等方面均受到重大损失，在城镇土地分等中处于明显劣势。

通过ArcGIS软件建立四川省城镇土地综合得分数据库，使用自然间断点分级法将四川省城镇土地分为五类，绘制出四川省城镇土地分等结果图(见图4)，其分等结果与系统聚类分等结果相同。从图4中可以明显看出四川省城镇土地分等空间分布状况：第Ⅰ等分布于四川省中部，第Ⅱ等分布于四川省的中东部，第Ⅲ等分布于第Ⅰ、Ⅱ等周围，而第Ⅳ等又分布在第Ⅲ等外围，第Ⅴ等位于相对西部地区。

4.2 分等成果检验

根据《城镇土地分等定级规程(GB_T18507—2014)》中对分等结果检验的要求，本文必须采用市场资料分等或聚类分析方法分等中的一种或多种。由于市场资料分等检验方法需要四川省各城镇地价资料，而获取这些数据较为困难。因此本文采用聚类分析分等的方法，将城镇的综合指标直接进行分等。本文将四川省18个城镇的综合得分与人口规模、能耗情况进行对比检验。

图5 四川省各城镇综合得分和城镇人口规模对数折线图

图6 四川省各城镇综合得分和固定资产投资状况对数折线图

由图5和图6可知，18个城镇的人口规模和全社会固定资产投资综合指数都与城镇综合得分的趋势基本相一致。成都市的全社会固定资产投资综合指数和综合得分有一些差异，从统计年鉴中的数据可以看出，虽然成都市全社会固定资产投资综合指数处于中等水准，但是成都市全社会固定资产投资总额以及年增长额都是数倍于其他任何一个地区的数值，如2013年成都市全社会固定资产投资总额和增长额分别为6 501.08亿元和610.98亿元，这两个数据是这两项指标同期排名第二位的南充市的5.89倍和2.76倍。从整体看，本文城镇分等结果基本符合实际情况。

5 结论与探讨

5.1 结论

(1)本文通过主成分分析法和聚类分析法对城镇土地分等方法进行探讨，选取了四川省18个城镇进行实证分析研究。在城镇土地分等中采用定量和定性分析相结合的方法，综合社会、经济、环境等各方面的因素及因子指标，建立起指标评价体系，对 18个城镇进行了较合理的分等，定量化保证了城镇分等结果的科学性，定性化使城镇分等与实际相结合，保证了分等结果的合理性。

(2)第Ⅰ等和第Ⅴ等的城镇间经济指标差距十分巨大，而第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等城镇间经济指标差距并非很大。究其原因，在于第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等城镇的生态环境、基础设施建设和城镇集聚规模方面的指标质量出现了从第Ⅱ等到第Ⅳ等逐渐降低的情况，形成了这些城镇分为三个等别的基础，而这些指标因素可能成为制约第Ⅲ、Ⅳ等城镇未来经济发展的障碍。

(3)城镇土地分等结果表明，四川省18个城镇的土地等别与四川的经济发展格局基本一致。经济发达的高等别城镇基本布局在四川省的中部地区，而次等的城镇分布于高等城镇的外围，形成从中间到外围土地等别逐渐降低的分布状况。

5.2 探讨

在指标选取中，主要是根据《城镇土地分等定级规程(GB_T18507—2014)》中的相关规定，缺乏根据四川省的实际情况创造性地进行城镇土地分等影响指标选择。如乐山市作为国家历史文化名城、国家首批对外开放城市、全国绿化模范城市、中国优秀旅游城市、国家园林城市、全国卫生城市，拥有3处世界文化与自然遗产：乐山大佛、峨眉山和东风堰。但在对乐山市的城镇土地分等影响因素的选择中没有考虑旅游资源和旅游经济对城镇土地分等的影响。

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Method and demonstration study on land grading——A case study in Sichuan province

CHANG Fei, YUE Zhi-hui

(KeyLaboratoryofLandResourcesEvaluationandMonitoringinSouthwest,MinistryofEducation,SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,China)

Based on the Regulations for Gradation and Classification on Urban Land (GB_T18507-2014), and referring to the relevant theory study about gradation and classification on urban land, this paper sampled 18 towns of Sichuan province, and selected six categories, which contained 20 indicators to do the research combined with reality. Using principal component analysis method to determine the weight, cluster analysis method to determine the grade of land, this paper eventually classified the urban land of Sichuan province into five grades. It established a foundation for assessing the benchmark land price and excavating the land capability of Sichuan province.

land grading; Sichuan; urban land

2015-02-02

常 飞(1990-)，男，河南平顶山人，硕士研究生。

1674-7046(2015)02-0082-08

10.14140/j.cnki.hncjxb.2015.02.018

F129.9

A