解析統一不動產登記數據庫建設思路

摘要：我國不動產登記信息管理基礎平臺涉及范圍十分廣泛，內含上千四級登記機構，存在信息化基礎差異大等問題。基于此，本文對不動產登記信息化現狀和存在的問題進行探討，研究建設統一的不動產登記數據庫必要性，重點解析建設該數據庫思路，以期強化我國不動產登記信息的完整性。

關鍵詞：不動產登記；數據庫；建設思路

引言

在推進不動產登記向統一登記轉變過程中，建設的信息平臺可有效保證不動產登記信息的準確性，為群眾提供了便捷信息查詢、共享等服務。為實現數據的及時更新，需要建立統一的不動產登記數據庫，在強化信息完備性的同時提高其更新的及時性。

1.不動產登記信息化現狀及存在的問題

在我國社會不斷發展過程中，國家相關部門開通了不動產登記信息查詢系統，并通過進行宗地編碼，開發了宗地統一代碼電子文件管理系統，極大地提高了不動產登記信息查詢管理體系；同時，在我國第二次土地調查等項工作中將該系統融入到了各項工作中，在各層級落實了信息平臺及系統的建設。從目前看，近百分之七十的市縣級已經建立不動產登記數據庫。不僅如此，各地均建立了房產登記、林地登記、草原登記以及海域登記等數據庫、信息系統或平臺，尤其是海域方面，該信息系統已經錄入各類數據，由國家海洋局系統管理。但是，這些均屬于分散登記，無論是土地還是海域等不動產，其登記職責是分散的，主要由自然資源以及海洋部門承擔[1]。

在現行體制下我國不動產登記信息化存在問題。首先，由于我國幅員遼闊，地區間的經濟水平存在不同程度上的差異，使得地區間信息化基礎、水平相差較為嚴重，部分地區使用紙質臺賬的方式進行登記處理；其次，存在多項標準，該問題主要體現在不動產登記工作的管理方面。以林業登記和土地部門登記為例，二者在有關林地地類認定方面存在標準不同的現象，進而影響最終信息統計結果，難以實現信息有效交互和共享；最后，存在“信息孤島”現象，由于各地均構建了當地的不動產登記信息平臺和數據庫，而且，在分散登記下，各部門無法實現有效的信息共享，進而造成不動產登記重疊等情況，致使數據無法進行有效整合和關聯。

2.建設統一的不動產登記數據庫的必要性

我國目前需要統一的不動產登記數據庫主要有四類，分別為日常登記業務數據、存量不動產登記數據、權籍調查成果數據以及不動產審批和交易成果數據。所謂日常登記業務數據，主要是指不動產登記過程中產生的登記結果和信息，這些數據是不動產登記數據庫的重要組成部分，影響各項數據的更新；所謂存量不動產登記數據，主要是指分散登記制度下的林地登記數據、土地登記數據以及海域登記數據等；所謂權籍調查成果數據，主要是指不動產權屬調查結果以及測量不動產界址等過程中產生的數據，是不動產登記的重要依據；所謂不動產審批和交易成果數據，主要是指海洋部門、林業等部門審批過程中產生的文件資料和交易資料，是不動產登記的依據和開展日常業務的重要數據支撐。將這四類不動產登記數據進行統一并建設相應數據庫，能夠有效消除各個地區和部門“信息孤島”的問題，健全我國自然資源資產管理，保證各項不動產登記信息的完備性。不僅如此，通過統一的不動產登記數據庫，能夠與登記業務相關聯進而實現不動產相關數據的及時更新，保證交易安全以及不動產登記信息的準確，為人們提供更加便捷的信息共享查詢服務。而且，在我國不動產登記信息管理平臺運作過程中，亟需完備的不動產數據為管理工作提供支持，以相同的標準開展規范的信息管理工作，從而避免各部門標準的差異性問題，逐漸消除不動產交叉、重疊等登記問題，實現高質量房地合一的管理目標。

3.統一的不動產登記數據庫建設思路

3.1不動產登記數據庫層次架構

在不動產登記業務開展過程中，業務本身會產生大量文件資料和信息數據，且部分信息數據帶有更新性質。這意味著業務的開展需要歷史數據作為支撐，從而保證登記業務的實效性和準確性，明確掌握不動產單元左右情況以及所屬權的轉變，作為不動產登記審核依據，合理落地不動產單元。因此，在對統一的不動產登記數據庫層次架構進行構建時，應以圖1所示：

在建設統一的不動產登記數據庫時，其目標應以宗地/宗海為底盤，并將我國地籍區、地籍子區以及行政區等作為背景，以我國落實的不動產單元編碼作為紐帶，對各類不動產單元進行關聯，主要包括各類不動產單元的登記業務過程信息數據、權利信息數據、權利限制信息數據、不動產的自然屬性以及權利人信息，從而推進不動產登記數據的統一工作，為不動產信息查詢、應用等服務提供有效保障[2]。

3.2整合房地產登記信息數據

在建設統一的不動產登記數據庫時，對存量不動產登記數據進行整合建庫是最大難點，這是因為各類不動產數據存在標準差異、語義代碼差異以及口徑差異；而且，雖然各個部門對有關房地產內容制訂了技術標準，但由于各地經濟水平、信息技術水平以及建設模式存在不同，使得標準、數據統籌工作落實效果存在不同程度的差異。具體體現在我國部分地區沒有地籍數據庫，而該數據庫是統一的不動產登記數據庫的建設基礎，能夠有效協助房地產登記工作的展開，該數據庫的缺失使得統一的不動產登記數據庫建設工作無法順利展開。另外，部分地區還缺少草原、房屋、林地等數據庫，且存在部分地區沒有按照技術標準對數據庫進行建設的現象，使得在對其圖形、數據進行整合建庫時，疊加圖形、整合數據的難度極大。因此，為有效應對該現實問題，應主要按照以下三個步驟進行：

3.2.1對各類房地產登記數據進行整理，強化其規范化程度，使其符合行業標準。具體而言，在開展數據整合建庫工作時，相關人員通過對林地登記數據、海域登記數據以及土地等登記數據進行全面清理，并嚴格按照現行的行業標準對其進行規范整理，使各個部門數據均符合行業規范，從而實現不動產登記數據的統一管理。值得注意的是，在清理過程中，若是發現存在缺失的重要信息，應結合相應部門以及實測情況對其進行補全，便于后續不動產登記信息的應用與共享。

3.2.2對整合后的不動產登記數據進行合理關聯，形成屬性數據。相關人員在對不動產相關信息數據進行處理后，應進行空間參考一致性處理，并將交叉、重疊等導致的冗余數據進行合理刪除，進行圖形合并，滿足《不動產登記數據庫標準》要求，使其成為與空間數據相關聯的屬性數據。在此之后，為進一步強化不動產各類數據的規范，可以對其進行統一編碼，主要包括地籍區空間數據、建筑物空間數據以及宗地等空間數據。對于非空間數據，應對其進行統一整理，同樣補錄缺失信息、剔除冗余數據，滿足不動產登記相關要求，形成不動產登記簿。

3.2.3將整理后的數據錄入數據庫。相關工作人員應嚴格按照《不動產登記數據庫標準》將處理后的不動產登記信息數據進行數據組織、編碼和入庫，主要包括基礎地理信息、權利人信息數據、自然幢數據、登記業務信息數據以及權利信息等數據，從而保證不動產數據庫的統一性和完備性，為不動產登記信息管理平臺的運作以及登記業務的展開提供數據支持，生成不動產登記元數據。該環節的實施步驟如圖2所示：

3.3數據庫的實現與運行過渡

為保證統一的不動產數據庫的穩定運作，主要使用Oracle數據庫，該數據庫具有擴展能力，在當前大數據時代背景下，不動產登記信息會越來越多，該數據庫能夠很好的容納海量數據，還能夠支持Arc-GIS空間數據。在對其邏輯進行設計時，主要分為權籍調查、登記業務、匯總以及綜合監管數據庫，保證不動產數據的統一性。最后，為保證數據的安全性，需要進行數據容災設計，通過數據備份保證不動產信息數據的完備和準確[3]。

由于我國不動產登記信息量龐大，在該數據庫建設及使用過程中，需要考慮新舊數據庫的更換和過渡問題。為此，可以在保證不動產日常登記業務正常展開的基礎上進行房、地數據的整合與關聯，在此過程中應使用歷史數據對各項業務進行支撐，并盡量在短時間內完成數據庫的過渡使用。具體而言：

3.3.1應對各個部門移交的以往的房地產登記信息數據進行全面、規范處理，并對數據進行分析，把握數據特點和當地登記業務之間的內在關聯；

3.3.2與當地登記業務相結合，設計符合實際需要的不動產登記數據庫框架結構，在滿足日常業務工作的同時過渡統一的不動產登記數據庫；

3.3.3以歷史數據作為不動產登記業務的開展基礎，并嚴格按照相關標準將后續登記業務中產生的數據資料錄入到統一的不動產登記數據庫中，進一步推進新舊數據庫的過渡；

3.3.4嚴格落實數據整合建庫技術方法，結合登記業務，將歷史數據整合入庫，進而實現統一的不動產登記數據庫。

以陜西省黃陵縣林業不動產登記信息數據庫為例，在其過渡過程中，為了解決歷史信息數據的整合關聯，當地全面清理了林業部門歷史登記資料數據，并對其進行分析，明確了該數據與陜西省黃陵縣以往登記業務之間的內在關聯，從而與登記業務進行結合，有效構建了數據庫框架。同時，當地對于林業不動產登記數據的處理，同樣是將其作為實際業務的支撐，進而給予充足時間進行統一的不動產登記數據庫過渡，使后續登記業務滿足不動產登記數據庫標準，將新的、符合規范的數據納入到新建的數據庫中。通過該措施，山西省黃陵縣林業產權在進行統一不動產登記業務時，有效發揮了歷史信息數據的作用，縮短了新舊數據庫過渡時間，提高了登記工作質量[4]。

結論

綜上所述，使用統一的不動產登記數據庫對我國自然資源資產管理具有極強的現實意義。因此，應立足于實際情況構建數據庫框架，并通過規范處理、整合數據，使其標準入庫，滿足各部門的使用需要。

參考文獻：

[1]唐郡澤.不動產登記及其空間數據整合研究[D].中國地質大學（北京）， 2019.

[2]黃亮，曲歌，等；試論全覆蓋不動產權籍調查數據庫與更新機制建設[J].測繪與空間地理信息，2019，42（10）：138-140.

[3]梁少崗，基于ArcGIS的不動產登記數據庫系統設計與實現[D].西安科技大學， 2019.

[4]馬建民，王德華，等；甘州區農房一體不動產登記數據庫建設研究[J].礦山測量， 2019， 47（02）： 120-123+128.