開發商區位選擇行為模擬與征收拆遷沖突區域的識別——以杭州市蕭山區為例

祝錦霞，鮑海君，徐保根

（浙江財經大學不動產研究所，浙江 杭州 310018）

1 引言

隨著城市化的快速推進，大量集體農地被征收轉用，農民住宅被拆遷，拆遷后的宅基地讓位于城市開發與建設。中國現行的征收制度和土地出讓制度存在明顯的“雙軌”特征，因而城鄉結合部產生了大量以利益訴求為特征的拆遷沖突[1-7]。這些沖突并不是中國所特有，與國外研究相一致，大部分國內文獻也是采用土地沖突這一概念。土地利用沖突可解釋為經濟驅動力，政治、政策和機制驅動力，社會和文化驅動力共同作用的產物[8]。亦有學者從政府力、市場力和社區力3種空間結構變化動力的相互作用來解釋土地利用的社會沖突。社會沖突加劇空間的分異，而空間的不公平又造成更大的社會極化現象[9]。因此，厘清征收拆遷沖突過程及其空間特性，并據此構建管控機制是實現當代轉型社會穩定與發展所需解決的關鍵科學問題。

傳統的聚合城市動態模型存在缺乏靈動性、假設太多、解釋性不強等缺點[10]。近年來，基于Agent 的仿真方法成為研究人類研究復雜行為新的認知工具，已經在生物、地理、金融、社會、經濟等領域廣泛應用[11-12]。近年來，隨著空間經濟理論、遙感、地理信息系統和高性能計算技術的進步，建立地理環境和經濟社會變量有機集成的模擬模型成為一種新的研究趨勢。因此，本文以杭州蕭山區為研究區域，借助GIS 平臺采用基于Agent 的建模方法模擬開發商行為，探明征收拆遷沖突的潛在發生區域，分析征收拆遷沖突區域的空間特征，為政府征收拆遷管理及其決策提供定量依據。

圖1 研究區域位置圖Fig.1 The location of the research area

圖2 空間化的新增城市用地Fig.2 The samples of newly-added urban area

2 研究區域概況

2.1 研究區域范圍

蕭山區位于浙江省北部，地理坐標為東經120°04′22″—120°43′46″，北緯29°50′54″—30°23′47″，總面積 1420.22 km2（圖1）。蕭山區地處浙東低山丘陵區北部、浙北平原區南部。地勢南高北低，自西南向東北傾斜。年平均氣溫為16.1℃。

2.2 數據來源及處理

采用100 m×100 m的地理格網作為模型校準和模擬計算的基礎。收集蕭山區2009—2011年新增住宅面積、人口、GDP、就業人數、開發商數、城市總體規劃數據（2020年）及蕭山區2009—2011年TM遙感影像。監督分類后將非城市用地賦值為0，城市用地賦值為1，得到蕭山區2009—2011年新增城市用地區域（圖2）。利用ArcGIS軟件計算交通通達度數據（圖3（a）-（c）），主要包括距地鐵、高速入口以及火車站的距離；中心可達性數據（圖3（d）），包括到機場的距離；公共服務可達性數據（圖3（e）-（h））指每個格子到學校、醫院和購物場所、廣場的距離值；公共資源可達性數據（圖3（i）），包括到河流水面的距離。

圖3 柵格化的距離變量Fig.3 Raster of distance variables

3 研究方法與原理

3.1 基于Agent的復雜系統建模方法

應用復雜適應性理論定義征收拆遷沖突系統邊界，即征收拆遷沖突的理論模型，Fi=fi（G; X；H）。其中Fi為征收拆遷沖突行為；G表征Agent，房地產開發商；X表征外界環境；H表征新一輪土地利用總體規劃的建設用地范圍。將Agent均勻分布在規則的二維網格上，建立地理空間的復雜系統模型。由于各資源因子的量綱不同，而且對居住區位等級的貢獻度不同，需對不同類型的資源因子標準化后再進行疊加。

3.2 基于PBL的開發商區域選擇模型方法

利用開發商、房地產項目、新增建設用地的樣本數據，根據PBL模型模擬時間［T，T+1］內每個Agent（對應每個格子）的開發概率。PBL模型是利用后向神經網絡訓練的單類分類算法。定義O為樣本集，s=1為單類樣本，s=0為背景數據，從單類樣本和背景數據中訓練得到模型。首先從單類樣本和背景數據中訓練模型。

4 基于GIS和PBL的開發商區位選擇行為模擬

4.1 宏觀模型的建立

宏觀控制模型主要包括房地產開發總量模型和區域開發商總量模型。假定所有開發商在開發非商品住宅項目時采用相同的模型。得到房地產開發總量模型：人口，其中為住宅面積；區域開發商總量模型為開發商數目。

4.2 開發商區位選擇模型

利用PBL模型計算開發商將空地開發成為非住宅用地/住宅用地的可能性，即計算每個Agent的PBL概率，其中空地到非住宅/住宅表示為1，其他的背景數據為0。利用GIS軟件得到概率空間分布圖，顏色由暗到亮表示開發概率值從0到1的變化（非住宅見圖4（1）、住宅見圖4（2）），黑色區域就是開發商可能進行區位選擇的區域。

圖4 開發可能性區域Fig.4 Potential areas for development

4.3 模型的驗證

將模擬的結果圖與實際獲取的開發項目樣本數據進行疊加，經計算PBL模型模擬的2009—2011年空地到非住宅的Kappa系數為0.595，模擬的2009—2011年空地到住宅的Kappa系數為0.63。根據對Kappa系數值的評價，Kappa系數在0.41—0.60。之間代表模型模擬的一致性程度是中等，在0.61—0.80。之間代表模型模擬的一致性程度為好。研究結果表明，基于PBL模型模擬的蕭山市2009—2011年空地到非住宅和空地到住宅的模擬結果一致性程度較好。

圖5 征收拆遷沖突區域識別與預測Fig.5 Predicted map of conflict area

5 征收拆遷沖突區域的識別

將模擬得到的蕭山區開發潛在區域和蕭山的土地利用規劃數據疊加，最終得到模擬的征收拆遷沖突的潛在區域（圖5）。根據蕭山區經濟發展的區域不均衡性（相比西南部地區，中北部地區經濟發展較為迅速）、PBL模型模擬得到的每個Agent（對應每個格子）的開發概率，將征收拆遷沖突區域劃分為一級和二級沖突區域（表1）。一級沖突區域集中在蕭山區的中部、北部和東部地區，模擬的開發概率集中在0.8—1之間。二級沖突區域集中在蕭山區的西南部地區，模擬的開發概率集中在0.7—0.8。

區本級區塊、錢江世紀城、臨江兩大新城是培育城市新的經濟增長點的主要空間，模擬結果表明該區域沖突最為顯著。當前，浙江省正在推進“三改一拆”，區本級區塊又面臨城市更新和城中村改造，相關主體利益錯綜復雜，極易引發沖突和群體性事件。要減少和杜絕拆遷一級沖突，首先以民為本梳理并規范相關拆遷政策，協同相關主體的利益。其次，要妥善安置被拆遷戶，不能只賠償不安置。最后，還要加強對聚居在城中村的外來人口的補償、安置和引導。

以臨浦組團為主的南部區塊（河上片區、進化片區）建設用地范圍擴張較為迅速，存在一定的沖突。要緩解和減少征收拆遷的二級沖突，首先要協同相關主體的利益，科學區分公共利益和商業利益。其次，健全被拆遷者的利益表達機制，充分反映農民的意志和需求。最后，保障被征地農民的利益，消除對拆遷產生的恐懼心理。建議通過就業培訓進入開發后的生態、旅游度假區，確保被拆遷戶的可持續生計。

表1 征收拆遷沖突的潛在區域及其管理策略Tab.1 Potential areas of land conflicts

6 結論

本文從征收拆遷沖突參與者的行為視角出發，從開發商的區位選擇行為入手，采用基于Agent的復雜系統建模方法，模擬蕭山區征收拆遷沖突的潛在發生區域，為干預時機和策略的選擇以及征收拆遷政策改革決策提供定量分析結果和理論依據，為保障征收拆遷政府決策的前瞻性、科學性和政府管理的有效性奠定基礎。

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