深圳市高度城市化階段違法用地影響因素分析與風險評估

胡 煒，賈明超，魏廣玉，姜仁榮,2

（1. 深圳市規劃國土發展研究中心，廣東 深圳 518040；2. 國土資源部城市土地資源監測與仿真重點實驗室，廣東 深圳 518040）

深圳市高度城市化階段違法用地影響因素分析與風險評估

胡 煒1，賈明超1，魏廣玉1，姜仁榮1,2

（1. 深圳市規劃國土發展研究中心，廣東 深圳 518040；2. 國土資源部城市土地資源監測與仿真重點實驗室，廣東 深圳 518040）

研究目的：基于對違法用地相關概念的認知，在定位、定量的框架下分析高度城市化狀態下違法用地的主要影響因素，并在此基礎上開展違法用地風險評估，為違法用地早發現、早制止，開展精細化土地監察提供決策依據和技術支持。研究方法：GIS空間分析，統計學回歸與模擬方法。研究結果：對違法用地具有顯著影響作用的因子中，相關程度從高到低依次為坡度、土地實際占有主體、工業用地分布、土地類型、生態控制區、現狀主要道路分布、現狀軌道交通分布；坡度因子與違法用地發生呈現負相關，坡度每增加10°，違法用地相對風險降低為原來的54%；原農村集體實際占有土地上發生違法用地行為的相對風險是其他地方的2.3倍；距離工業用地較近的地方具有較高的違法用地發生風險；各土地類型中，其他土地上發生違法用地的風險最高，相對風險為耕地的3倍；違法用地高風險區域主要集中在光明新區全部、寶安區中部、龍崗區東部及坪山新區北部等原特區外區域。研究結論：在高度城市化階段，違法用地的發生受土地資源制約十分顯著，在基礎設施相對完備、土地經濟價值凸顯的環境下，土地本身的自然和社會屬性開始主導違法用地行為；違法用地高風險區域與城市擴展主要方向表現為一致；基于GIS和統計學的空間定量分析技術是開展違法用地影響因素研究的有效手段。

土地管理；違法用地；影響因素；風險評估；高度城市化；深圳市

違法用地是指土地使用者或土地占有人未按照或者有意曲解、規避《土地管理法》、《城市規劃法》及其他相關法律法規的規定，擅自處置土地的行為[1]。隨著經濟建設的持續高速發展，中國土地供需矛盾日益突出，違法用地現象也隨之大量出現。據統計，2011年全國共發現土地違法行為約7萬件，涉及土地面積超過500 km2，約占當年全國審批新增建設用地（約5000 km2）的10%[2]。國土資源部土地礦產衛片執法檢查以及土地利用變更調查結果顯示，2011年深圳市違法用地約200 hm2，約占當年批準新增建設用地的11%。根據《深圳市土地利用總體規劃（2006—2020年）》確定的發展目標，2012—2020年深圳市可批準新增建設用地僅為4311 hm2，年均479 hm2，土地資源十分緊張。在此形勢下，違法用地行為不僅導致寶貴土地資源的低效利用，而且影響土地利用計劃的實施，對城市經濟的可持續發展構成嚴重威脅。為此，深圳市已經建立了市、區、街道三級查違體系，投入了大量的人力物力。然而，當前查違工作面臨重重困難，尤其是對于完成度較高的違法建筑難以做到有效制止。

對于違法用地產生的原因，不同領域的學者從各自角度進行了一系列研究，主要涉及經濟、行政、法律、規劃、土地權屬、土地管理制度、住房需求等方面[3-6]。總結各方觀點，違法用地應是土地權屬二元體制下的監管缺位、快速城市化帶來的利益驅使（租、售、博賠）、經濟發展需要大量簡單而廉價的生產經營和生活居住場所、規劃土地管理和住房制度滯后等多種原因綜合作用的結果。違法用地影響因素的確定需要從土地利用及管理、經濟發展、與利潤空間相關的規劃和空間區位等幾個方面加以考慮。然而，目前對于違法用地影響因素的研究均停留在理論研究與案例分析等定性方法上，缺乏以客觀數據為基礎的定量、定位研究。另一方面，雖然違法用地是伴隨城市發展整個過程的頑疾，但在不同城市發展的不同階段的影響因素卻應有所區別和側重。城市化深度推進階段，包括土地在內的各種資源供給面臨巨大壓力，基礎設施和服務體系相對完備，剩余土地資源面臨利益博弈環境下的深度整合[7]，這些特征與傳統擴張型城市有著顯著區別，在這種環境下的違法用地由于占據了本就稀缺的土地資源而更加值得重視，有必要開展針對性研究。

本文以空間化數據為支撐，以深圳市為例，針對高度城市化階段城市發展中的違法用地問題，借助GIS（地理信息系統）和統計學工具，定量分析違法用地的影響因素和影響強度，以更加深刻地認識高度城市化環境下的違法用地行為。在此基礎上，以社區為單元開展全市違法用地風險評估，確定違法用地的重點發生區域，以利于實現違法用地的早發現、早制止，將執法關口前移，變被動執法為主動預防。

1 研究區與數據

1.1 深圳市概況

深圳市位于廣東省南部，北鄰東莞、惠州，南接香港，西臨珠江口，是華南地區的特大城市。2012年，全市土地面積1996.8 km2（其中建設用地面積942.7 km2，占全市總面積的47.2%），常住人口約1055萬人，國內生產總值12950億元。全市共劃分為10個區（新區），其中，福田、羅湖、南山、鹽田4區為原特區內部分，2010年5月，特區范圍經國務院批準擴大至市域全部。全市地貌以山地丘陵為主，平原地貌只占26.45%[8]，地勢總體表現為東南高西北低，山體多為500—700 m的低山和300—400 m的高丘陵，主要分布在市域東南部的鹽田、大鵬2區和福田、寶安、南山3區北部。

土地管理方面，深圳市在以下兩個方面較為特殊：（1）兩次大規模的國有化轉地行為。1992年對原特區內的農村土地進行“統征”，將特區內的農村土地轉為城市土地，2004年對原特區外的土地實施“統轉”，通過將原特區外的農民轉為城鎮居民以實現深圳全市域的土地國有化。然而，“統轉”時原特區外土地收益已十分豐厚，工作推進過程中又存在政府承諾補償地最終未落實、轉地范圍覆蓋不全、補償范圍與標準爭議、后續管理不足等問題，致使相當數量的土地未能納入國有儲備土地管理，而是成為被原農村集體實際占有使用的爭議土地[9-11]。（2）城市化程度高，后備土地資源十分有限[12-15]。隨著特區全部土地的國有化，深圳市城市化率已達100%，當前全市建設用地規模已逼近市域總面積的50%，剩余土地大部分已納入生態控制線管理，不宜進行開發建設，新增土地供應壓力較大，加之部分土地權屬爭議、違法用地行為突出等問題，深圳市已連續多年未完成土地供應計劃。

1.2 數據收集處理

根據對違法用地發生可能影響因素的分析及數據可獲取情況，確定收集的數據包括深圳市歷年國土部衛片執法檢查、土地利用、城市規劃、經濟社會以及基礎數據等5類。其中，違法用地數據為2008—2011年深圳市土地礦產衛片執法結果圖斑；土地利用數據包括2006—2011年土地變更調查數據、原農村集體占地范圍調查數據；城市規劃數據包括《深圳市城市總體規劃（2010—2020年）》、《深圳市近期建設規劃（2006—2010年）》等；經濟社會數據包括2008年各區域總人口（分社區）數據；基礎數據包括行政區劃、全市DEM、道路交通（2008年）、軌道交通（2010年）、基本生態控制線（2008年）等。部分經濟數據如GDP、固定資產投資等數據由于只能部分細化到區級，無法在空間上表達，故暫不考慮。

由于后續分析工作須在空間上開展，必須實現收集全部數據的空間化表達。已收集數據大部分為GIS格式，另有部分數據為其他空間數據格式（如CAD）或圖片格式。對于GIS格式數據，需要進行空間參考統一、屬性字段整理（多余字段刪除、字段格式統一）以及邏輯一致性檢查（如各級行政區劃數據差異消除）等處理工作；對于非GIS格式數據，則首先需要進行格式轉換，再進行上述處理。

2 違法用地影響因素分析

本文采用Logistic回歸方法分析違法用地相關的各影響因素的實際作用。其中，回歸因變量為2008—2011年的國土資源部衛片執法結果，即近年來是否發生過違法用地行為；自變量為違法用地可能相關因子的量化表達。

2.1 違法用地因子選取與量化

2.1.1 因子選取 根據理論經驗借鑒并結合深圳市實際可以發現，違法用地行為是土地條件具備的前提下，利益與風險綜合平衡的產物，因此對于違法用地發生影響因素可以從三方面加以考慮：

（1）開發的基本條件，即適宜進行建設的土地，可以從土地利用類型和地形兩方面體現。統計表明，深圳市不同用地類型和不同坡度上發生違法用地的比例相差較大。違法用地發生比率最高的地類為裸地、旱地、其他園地、其他草地、水澆地等，2008—2011年年均發生比例均超過3‰，最低的為人工牧草地、天然牧草地、沿海灘涂、內陸灘涂、有林地等，比例均低于0.2‰；絕大多數違法用地發生在坡度低于20°的土地上，且發生頻率隨坡度增加呈指數下降，坡度為0°時違法用地發生頻率為20°時的4.5倍。

（2）違法用地行為帶來的收益，可以從城市規劃、空間區位、經濟社會等方面反映。城市規劃的實施能夠直接影響一個地區的公共服務水平，由于城市規劃而形成的核心區能夠對外圍的居民產生吸引作用，從而促使土地升值。交通狀況和職住區位環境是人口遷移的重要參考因素，區位較好的地區擁有更高水平的地價和房屋租金。經濟相對活躍的地區和人口密集地區的住房需求量要高于其他地區，相應的土地獲利也較高。

（3）違法用地行為的難度和風險，可以從土地權屬狀況、政府管控力度方面考量。在土地權屬不清、管理薄弱的地區（如原農村集體占有土地），在“法不責眾”等心理的作用下，易于進行違法用地活動，而在權屬清晰的地區（如政府出讓土地），違法用地的難度較大。同樣，在政府明確嚴格管控的地區（如生態控制區內），違法用地的風險將大大增加。

綜上，與違法用地相關的影響因素可分為土地現狀、土地管理、城市規劃、空間區位和經濟社會5大類。研究以這5大類因素為基礎，結合數據收集情況，篩選確定了土地類型、坡度、土地實際占有主體、規劃高快速路、規劃公共設施、規劃重點地區、生態控制區、現狀主要道路、現狀軌道交通、工業用地分布、人口密度11項因子。

2.1.2 因子量化表達 為了實現違法用地影響因素的量化分析，需要根據因子的具體特征而采用相應的量化表達方式。土地類型設計為多分類變量，采用土地利用現狀分類（GB/T 21010-2007）的二級分類，但不含建設用地部分，具體為耕地、園地、林地、草地、水域及水利設施用地、其他土地；土地實際占有主體、規劃重點地區、生態控制區、現狀軌道交通設計為二分類變量，其中現狀軌道交通因子以地鐵站點1.5 km以內和以外作為類別劃分標準；坡度、規劃高快速路、規劃公共設施、現狀主要道路、工業用地分布、人口密度設計為連續型變量，其中規劃高快速路、規劃公共設施、現狀主要道路、工業用地分布以到相應設施、地塊的直線距離或通勤時間（通勤時間計算考慮各級道路通行速度因素，在GIS軟件中實現）為量化依據。

2.2 違法用地影響因子Logistic回歸

2.2.1 采樣方法與范圍 采用空間隨機點的方式進行回歸數據采樣，由于違法用地行為只能發生在非建設用地上，因此采樣范圍為非建設用地（以2007年土地變更調查為準）。首先將11個自變量以及因變量的空間分布量化為10 m×10 m的柵格圖層，使用隨機矢量點提取每一采樣點處的自變量和因變量值。最終選擇2500個采樣點參與回歸計算，并保證因變量取值0和1的數量大致接近，采樣點分布見圖1（封二）。

2.2.2 回歸方式設定 首先對采樣得到的自變量進行多重共線性診斷，結果顯示自變量的容忍度均小于10，表示自變量間并不存在明顯的多重共線性，均可以納入Logistic回歸模型。將采樣結果導入SPSS軟件，使用“二項Logistic回歸”工具進行模型運算。因子進入方法采用“向前：條件”法，并設置進入和剔除方程的顯著性水平分別為0.05和0.10。分類標準值采用默認值0.5，即概率值大于0.5時認為因變量預測值為1，否則為0。土地類型、土地實際占有主體、是否規劃重點地區內、是否生態控制區內、是否現狀軌道交通覆蓋范圍內5個類別型自變量設置為虛擬變量，并選取“第一個”類別值（即取值“0”）為參照水平。

2.3 回歸結果分析

運行Logistic回歸模型，經過8步迭代得到回歸結果。在最終結果中，有7個自變量顯著性水平高于0.05，模型對因變量取值0（未發生違法用地行為）和取值1（發生了違法用地行為）的預測準確率分別為81.3%和76.6%，總體準確率為79.2%，回歸參數見表1。

從回歸結果來看，較為顯著的解釋變量有土地類型、坡度、土地實際占有主體、是否生態控制區內、到最近工業用地通勤時間。其中，最重要的解釋變量為坡度、土地實際占有主體Ⅰ、到最近工業用地通勤時間。完全不顯著的解釋變量為到規劃高快速路距離、到規劃公共設施通勤時間、是否規劃重點地區內、人口密度。

土地類型中，園地、林地、草地均不夠顯著，其中園地、草地發生違法用地的風險較耕地（參照類別）高，而林地較耕地低；水域及水利設施用地、其他土地則十分顯著，其中水域及水利設施用地上發生違法用地的相對風險僅為耕地的38%，而其他土地上發生違法用地的相對風險為耕地上的3倍，由于深圳市的其他土地中超過90%為空閑地或裸地，因此可以認為城鎮村內尚未利用或無植被覆蓋的土地有較高可能發生違法用地行為。坡度因子與違法用地發生呈現負相關，平均坡度每增加1°，違法用地相對風險降低為原來的94%，若坡度增加10°，則相對風險降低為原來的54%，若增加20°，相對風險降低為原來的29%。土地實際占有主體Ⅰ與違法用地發生呈現正相關，原農村集體實際占有土地上發生違法用地行為的相對風險是其他地方的2.3倍。是否生態控制區內Ⅰ與違法用地呈負相關，生態控制區內違法用地發生的相對風險是生態控制區外的64%。

表1 違法用地影響因子Logistic回歸系數Tab.1 Logistic regression coefficients of impact factors of illegal land use

與空間區位相關的解釋變量——到現狀主要道路距離、到最近工業用地通勤時間均與違法用地發生呈負相關，表明距離現狀道路和工業用地較近的地方具有較高的違法用地發生風險。值得注意的是，現狀軌道交通覆蓋范圍內違法用地發生風險比覆蓋范圍外更低，相對風險僅為范圍外的66%。對此的解釋是，現狀軌道交通覆蓋范圍多為原特區內地區，一方面土地資源尤其是“合法外”土地資源較少，另一方面政府管控力度較大，違法用地行為極容易被舉報、制止。

可見，對深圳市違法用地行為影響最為突出是土地狀況，其次才是空間區位，具體說包括土地自然易用程度（坡度和土地利用類型）、土地權屬狀態（是否原農村集體實際占有）、職住區位（到最近工業用地通勤時間）等。這表明，在高度城市化水平和土地緊約束環境下土地價值普遍較高，違法用地的發生不再是以道路等基礎設施或公共設施為導向，而是主要受制于土地自然和權屬狀況，零散分布于全市僅存的可建設空間上。

3 違法用地風險評估

通過對違法用地影響因子的定量化分析，一定程度上掌握了當前違法用地發生的主要影響因素。Logistic回歸模型的總體正確率達79.2%，能夠支持全市范圍內的違法用地風險評估工作開展。

3.1 評估方法

本文將采用Logistic回歸結果開展違法用地風險評估，評估范圍為全市非建設用地空間（根據2007年土地變更調查）。首先以10 m×10 m的柵格為基本單元，在評估范圍內進行違法用地發生概率計算，對于每一柵格，其計算公式為：

式1中，P為該柵格處的違法用地發生概率。

采用GIS工具對Logistic回歸派生出的11個自變量柵格數據進行空間疊置運算，通過空間運算產生的Logit（P）解算出該柵格處的P值。為了將評估結果以社區為單元進行表達，更好地分析違法用地的高風險區域，需要對基于柵格的評估結果進行分社區平均綜合，方法為：

式2中，PC為某社區的違法用地發生風險分值；Pi為該社區內柵格的違法用地發生概率值，建設用地概率值取為0。

3.2 評估結果分析

對全市634個社區單元進行平均綜合分值計算，并采用自然斷點分級法將風險分值分為5級，該方法以減小同一類別中差異、擴大類別間差異為原則，通過使得擬合度方差最大化進行級別劃分，適合于非均勻分布的連續變量的級別劃分[16]。根據違法用地發生風險從高到低，將所有社區分為1—5級（圖2，封二）。

總體來看，違法用地發生風險較高的區域主要集中在寶安區、光明新區、龍華新區、龍崗區、坪山新區以及大鵬新區等原特區外區域，其中，光明新區全部、寶安區中部、龍崗區東部及坪山新區北部Ⅰ級風險區分布較多。評估分值排名前20的社區中，位于光明新區和坪山新區的最多，分別占7個和5個，其次是寶安區和南山區各2個。通過對比各評估因子圖層及評估計算公式可知，上述區域違法用地發生風險較高的主要原因在于擁有相對較為豐富的低坡度土地資源，且由原農村集體掌握的土地較多。評估結果總體符合實際情況，但在某些地區也存在明顯問題，如位于福田區中心區的福新社區被評估為Ⅰ級風險區，而該區域實際為一大型公園；坪山新區的評估風險與光明新區相差不大，而從歷年衛片執法檢查成果來看，光明新區每年的違法用地發生數量大大高于坪山新區。可能的原因有兩點：一是市域西北方向是深圳市目前重點發展方向，是深圳市朝向東莞、廣州的門戶區，經濟活躍度較高，違法用地獲利更加明顯，而經濟因素由于數據問題在評估中缺少考慮；二是行政管制強度等因素對于違法用地也有一定的限制作用，而這些因素因難于量化而未考慮在內。因此，對評估模型的改進將首先從這兩方面加以考慮。

4 結論

（1）高度城市化階段違法用地的發生受土地資源制約十分顯著。隨著城市化的深入，城市可利用的土地資源日益稀缺，任何土地開發活動（無論合法還是違法）所遇到的首要限制條件均為土地供給。經過30多年的高速發展，深圳市原特區內剩余可建設用地十分稀少，違法用地發生量較低，而在可建設土地資源相對豐富的光明、坪山、寶安等區違法用地呈現密集、離散分布。

（2）高度城市化階段，地形、土地權屬、職住區位是違法用地的主要影響因素。地形、土地權屬代表著土地開發的難度和風險，而職住區位則代表著土地開發的潛在獲利大小。當城市化達到較高水平時，城市外來人口規模龐大，交通等基礎設施十分完備，土地開發的獲利不再受交通、公共設施等因素的顯著制約，相反，土地本身的自然和社會屬性開始主導違法用地行為。

（3）違法用地高風險區與城市擴展方向一致。目前，深圳市原特區內已基本建設完畢，城市主要擴展方向為原特區外的西北、東北方向。這些區域在基礎設施不斷完善、人口的溢出效應的作用下，空間區位的日益優化，土地升值預期較強，加之相對豐富的土地資源和土地權屬歷史遺留問題，逐漸成為違法用地的高發區。

（4）基于GIS和統計學的空間定量分析技術是開展違法用地影響因素研究的有效手段。實踐表明，上述定量化技術對于違法用地影響因素探索效果較好，分析結果能夠用于行政決策和違法用地預防工作。同時，數據的豐富程度和精度直接影響分析結果，全面、準確的研究必須以豐富、可空間量化的基礎數據為依托。

（References）：

［1］李曦，張宇，曾小波. 半城市化區域違法用地的成因分析與治理對策［J］. 華中農業大學學報（社會科學版），2008，1：39-42.

［2］國土資源部. 2012年中國國土資源年鑒［M］. 北京：中國國土資源年鑒編輯部，2012.

［3］鄧迪敏. 對違法建設的法律思考［J］. 城市規劃，2000，10：14-16，20.

［4］馮現學. 快速城市化進程中的城市規劃管理［M］. 北京：中國建筑工業出版社，2006.

［5］周銳波，周素紅. 城鄉結合地區違法建設產生的原因與對策研究［J］. 城市規劃，2007，5：67-71.

［6］閆小培，趙靜. 中國經濟發達地區城市非正規住房供給及其影響因素研究［J］. 城市與區域規劃研究，2009，2：100-112.

［7］傅小隨. 論深度城市化發展與治理轉型——以深圳市為例［J］. 北京行政學院學報，2013，1：24-28.

［8］郭偉，朱大奎. 深圳圍海造地對海洋環境影響的分析［J］. 南京大學學報（自然科學版），2005，3：286-296.

［9］譚啟宇，王仰麟，趙苑，等. 快速城市化下集體土地國有化制度研究——以深圳市為例［J］. 城市規劃學刊，2006，1：98-101.

［10］黃金初. 深圳城市化轉地是非之辯［J］. 現代城市研究，2006，10：40-44.

［11］劉愿. 深圳農地國有化與城市化陷阱——以新安上合社區為例［J］. 經濟縱橫，2008，1：111-114，40.

［12］謝滌湘，陳惠琪. 高度城市化地區的土地問題及其思考——以深圳為例［J］. 生態經濟，2013，4：48-51，57.

［13］劉憲法，劉蓉. 高度城市化地區農用地管理制度探索——以深圳為例［J］. 開放導報，2011，2：13-16.

［14］羅罡輝，錢競，彭云飛. 高度城市化地區的建設用地布局實踐——以深圳市為例［J］. 特區經濟，2012，5：29-31.

［15］王愛民，劉加林. 高度城市化地區非城市建設用地導向——深圳案例研究［J］. 中山大學學報（自然科學版），2005，S1：314 -317.

［16］王慧，毛煒嶧，李元鵬，等. 新疆易災暴雨的風險區劃［J］. 冰川凍土，2011，6：1407-1413.

（本文責編：陳美景）

Impact Factors Analysis and Risk Assessment of Illegal Land Use in the Stage of Post Urbanization of Shenzhen City

HU Wei1, JIA Ming-chao1, WEI Guang-yu1, JIANG Ren-rong1,2
（1. Shenzhen Urban Planning & Land Resource Research Center, Shenzhen 518040, China; 2. Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Shenzhen 518040, China）

Based on cognition of illegal land use, the purpose of this study is to analyze the main impact factors of illegal land use in the stage of post urbanization based on a positioning and quantitative framework, and then carry out illegal land use risk assessment in order to provide decision and technical support for the illegal land use early-warning system. Methods of spatial analysis and statistics approach of regression and simulation were employed. The results indicate thatthe significant impact factors of illegal land use ranked from great to small are as follows: slop, occupant of land, industrial land distribution, land type, ecological control area, main road distribution, and subway distribution. There was a negative correlation between slop and illegal land use, that is for each 10 degree increase in slop, the relative risk of illegal land use reduce to 54% from the original. The relative risk of illegal land use in the area occupied by villagers is 2.3 times than elsewhere. The closer the distance to the industrial land, the higher the risk of illegal land use is. In all land types, other land has the highest risk to be used illegally, which is 3 times higher than arable land. The high-risk areas of illegal land use mainly concentrated in Guangming New District, central of Bao'an District, east of Longgang District and north of Pingshan New District. This study confirms that the illegal land use is significantly restricted by land resource in the stage of post urbanization. In the environment of relatively complete infrastructure and high economic value of land, the natural and social attributes of land itself dominate the illegal land use. The high-risk area of illegal land use is roughly as same as the urban expending area. Spatial quantitative analysis approach based on GIS and statistics is an effective mean for the factors studies of illegal land use.

land administration; illegal land use; impact factors; risk assessment; post urbanization; Shenzhen City

F301.2

A

1001-8158（2014）08-0010-07

2014-01-17

2014-03-08

國家科技支撐計劃課題（2013BAJ05B04）。

胡煒（1988-），男，河南潢川人，碩士，規劃師。主要研究方向為土地管理與GIS應用。E-mail: have211@163.com