基于網絡平臺的農用地流轉時空分異研究

馬小雯+章笑藝+倪慧珠

摘 要：采用空間自相關方法，通過網絡爬蟲技術獲取到的網絡平臺土地流轉數據，探討浙江省各地級市的農用地流轉時空模式和地區差異。實驗結果表明：隨著網絡平臺建設推廣和農用地流轉市場的發展，2014年以后浙江省各地級市的流轉規模有明顯空間聚集特性，表現出以衢州市-金華市-紹興市為分界帶，呈現出西北角為熱點區域，東南角為冷點區域的特征。本文的貢獻在于：①提供基于互聯網數據的農地流轉研究新視角，突破以往農戶調查方式受限于調查精力、技術水平和體制機制問題無法得到多年份、跨地區數據的限制；②引入空間自相關分析方法，對農用地流轉的地區差異和時空模式的定量分析提供參考。

關鍵詞：農用地流轉；網絡平臺；空間自相關；時間序列分析

1 引言

農用地是人類不可替代的自然資源基礎，其數量和質量特征決定著一個國家或地區社會經濟的可持續發展[1-4]。為盤活農村土地市場，我國于十八屆三中全會將發展和引導農用地流轉作為農村土地改革的重點之一[5]。在國家政策和農業發展需求雙重刺激下，我國農用地流轉規模不斷加大，流轉市場穩步發展。特別是近年來，隨著網絡集成商等主體紛紛試水土地流轉業務[6]，土地流轉網絡平臺的建設打破了過去村集體組織、用地單位、地方政府容易形成一個利益集團的局面[4]，大大緩解了因信息不對稱造成的中央政府調控失靈、農民只能被動接受土地流轉的情況[7，8]，土地流轉網絡平臺逐漸在農用地流轉市場中發揮著重要的角色。

通過文獻閱讀[1，3，4，7-12]和分析發現，以往農用地流轉研究存在兩個缺陷：一方面，研究內容主要來源于抽樣問卷調查，樣本容量的限制研究區域多局限于均質性的小區域，研究多基于現狀時段，缺少對大范圍區域和長時間序列的農用地流轉的研究。另一方面，研究方法多采用統計方法和計量模型，較少考慮到土地流轉的區域性，更無法從微觀層面考察時空差異的機理和影響因素。

針對以上問題，本研究嘗試利用土地流轉網絡平臺累計的數據，結合空間自相關理論，對網絡平臺的農用地流轉的時空差異特征和區域特征展開探究。空間自相關分析是研究人文和自然地理現象的空間差異性主要方法，本文引入該方法，以流轉數量表征流轉規模，結合時間變化、尺度變化，分析農用地流轉的時空差異與特征。

2 數據抓取與預處理

目前土地流轉市場中較大的代理網站包括土流網、聚土網、地合網和土地資源網等，從研究的區域特征、時間跨度、數據質量等角度綜合分析后，本研究使用Python的Requests庫從土地資源網（http：//www.tdzyw.com）爬取浙江省農用地流轉數據。爬取數據總量為1406條，發布時間從2010-07-29至2017-3-30，數據內容包括流轉方式、用地類別、流轉面積、使用期限、流轉價格、發布時間和土地坐落信息。

經過數據清洗（關鍵字提取、單位換算、地址解析和判讀），去除無法解析市場區域的交易數據，剩余1382條規范的農用地流轉信息（見表1）。通過關鍵字信息提取，將流轉方式分轉讓、轉包、出租、入股和其他五類，用地類別分為耕地、園地、山地、養殖場等。流轉面積統一以畝作為計量單位，使用期限以年作為計量單位。流轉價格根據信息源分為面議和參考價格，將參考價格換算為單位價格，即每畝每年流轉價格。數據中的市場區域信息定位至縣區級行政單位，以2016年浙江省最新行政區劃為基準進行統計，包括90個縣區級行政單元。

3 網絡平臺農用地流轉規模時空特征

我們使用空間自相關理論對網絡平臺農用地的流轉規模進行時空特征分析。由于舟山市與其他地級行政區相隔離，選用鄰接權重矩陣將產生無鄰居的情況，因此在進行農用地流轉空間自相關分析時采用距離權重矩陣。選取不同距離閾值的空間權重矩陣，對2010-2016年各地級市進行土地流轉統計匯總量計算全局空間自相關指數（Moran's I）。比較發現當距離閾值選取176.3公里時，全省農地流轉規模的空間聚集特性最顯著（P=0.029<0.05，且Moran's I=0.128>0）。選用其作為本研究空間自相關分析的基礎，此時各地級市的鄰居數量分布較為均勻，舟山市具有嘉興市、寧波市、紹興市、臺州市四個近鄰。

計算每年的土地流轉數量的全局Moran's I指數，進行時間序列分析（圖2）。2014年以前，全局Moran's I指數有正有負、變化跳躍大，且顯著性水平P值較大（>0.05），反映出2010年～2014年浙江省農用地流轉不具備明顯的空間自相關性，體現了起步階段的網絡流轉平臺的農用地流轉呈現出空間無序性。隨著時間推移，2014年后農用地流轉呈現出顯著的空間自相關性（P<0.05），Moran's I指數為正并在2016年達到了最大值（0.236），呈現出空間聚集特征。Moran's I指數的增強反映出地級市與周圍的地級市間的差異在減少，也反映出網絡流轉平臺的農用地流轉市場逐漸推廣發展的時間特征。

全局自相關能從整體水平上考量浙江省各地級市的空間自相關情況，但無法聚焦于具體分異情況。因此，對各個年份的農地交易數據進行局部空間自相關分析，在0.05的置信水平上通過GeoDa繪制局部自相關指數的LISA聚集圖（見圖3）。

與全局自相關的分析趨勢相對一致，2014年以前全省的農地流轉數量的空間結構特征并不明顯，未呈現出一定規律：2010年杭州市屬于高高類型，臺州市屬于低低類型。2011年和2012年僅嘉興市表現出低高類型。2013年，金華市為高高類型，衢州市為低高類型。2014年開始，全省的農地流轉交易以衢州市-金華市-紹興市-寧波市形成分界帶，呈現出西北角為熱點區域，東南角為冷點區域的空間結構特征。且杭州市為長期熱點城市，臺州市為長期冷點城市。

進一步，對縣區級尺度進行流轉規模的局部空間自相關分析（2010～2016縣級），可得到更細粒度的冷熱點信息：熱點地區包括杭州市下屬的余杭區和臨安市，湖州市下屬的長興縣，嘉興市下屬的嘉善縣，寧波市下屬的余姚市，以及金華市下屬的蘭溪市；冷點地區包括臺州市下屬的臨海市、椒江區、黃巖區和玉環縣，溫州市下屬的樂清市、龍灣區、洞頭縣、甌海區、文成縣、蒼南縣、瑞安市。相較于地級市尺度的分析，縣區級流轉規模的分析結果仍然保持了西北角為熱點區域、東南角為冷點區域的結構特征，并且可以發現冷點地區連接成簇，集聚性明顯高于熱點地區。endprint

4 結論與討論

（1）土地流轉網絡平臺，作為農用地流轉的新形式。一方面能夠打破信息不對稱，幫助建立透明、公開的流轉市場，另一方面也為農用地流轉研究提供了真實、可靠的流轉信息（流轉面積、流轉方式、流轉價格、土地坐落等）。通過網絡爬蟲技術抓取到的網絡平臺數據作為傳統問卷調查數據的補充和對照，能對農用地的流轉空間差異、時間序列分析和影響因素分析等研究提供新研究視角。

（2）農用地流轉空間差異的研究方法上，借助空間自相關的探索性空間分析方法能從空間結構和區域差異角度對流轉規模定量描述。GIS制圖技術與農用地市場發育測度模型的結合，能對農地流轉研究中農地市場的發展程度研究提供有力支撐。

（3）通過對流轉規模的時空特征進行分析，發現浙江省流轉規模在2014年以前不具備空間自相關特征，2014年以后有明顯空間聚集特性。在空間結構上，以衢州市-金華市-紹興市為分界帶，呈現出西北角為熱點區域，東南角為冷點區域的特征。進一步，在縣區級尺度上進行空間自相關研究，發現：熱點包括杭州市下屬的余杭區、臨安市，湖州市下屬的長興縣，嘉興市下屬的嘉善縣，寧波市下屬的余姚市和金華市下屬的蘭溪市；冷點包括臺州市下屬的臨海市、椒江區、黃巖區和玉環縣，溫州市下屬的樂清市、龍灣區、洞頭縣、甌海區、文成縣、蒼南縣、瑞安市等。

本研究從網絡平臺農用地流轉的視角出發，對流轉規模的時空特征分析，揭示浙江省農地流轉的空間結構特征和時間演變規律，對進一步引導建立更活躍、規范的農用地流轉市場有一定的參考意義。

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