基于AHP的土地管理影响因素及路径分析

　　随着工业经济发展和老城区改造，土地增量需求和土地稀缺的矛盾日趋凸显，违法用地事件不断出现，有效配置清浦区的土地资源，满足经济可持续发展的需要，成为清浦土地管理者迫切需要破解的难题。本文通过AHP分析法梳理分析清浦土地管理影响因素和解决问题有效路径，并提出相关对策建议。
　　清浦区地处江苏省北部，是淮安市主城区的重要组成部分。清浦古称清江浦，秦时置县，已有2200多年历史，古时即是国家漕运枢纽、盐运要冲，曾与扬州、苏州、杭州并称运河沿岸“四大都市”。全区土地总面积241平方公里，总人口31万人。随着经济发展和老城区改造对土地需求量的不断增长，土地资源稀缺的刚性约束越来越明显，土地供应与需求的矛盾日益尖锐，土地管理工作的难度越来越大。如何有效配置好清浦区有限的土地资源，满足经济可持续发展的需要，成为土地管理者关注的课题。
　　
　　1 土地管理影响因素模型构建
　　1.1 层次分析法基本思想
　　层次分析法(AHP分析法)是美国运筹学家T.L.Saaty提出的多准则决策方法，运用在社会经济决策分析中效果显著。其基本思路是将影响决策系统的各变量按隶属关系排序，梳理影响决策变量的递进层次结构逻辑关系，构建影响决策变量重要性判断矩阵并计算影响决策变量的重要性。
　　1.2 建立决策分析指标体系
　　对影响决策问题的变量分解并构造出有层次递进关系结构的模型，即将影响决策所有变量分组并建立对应指标体系。结构模型一般包括三个层次：最高层(目标层)；中间层(也称决策层、准则层、约束层)，包括所需考虑的准则、子准则；最低层(也称要素层)包括实现目标或解决问题的措施、政策或决策方案。
　　1.3 构造判断矩阵标度
　　通常采用Saaty的1-9值标度法对影响决策因素进行比较得到量化标度。
　　1.4 构造决策因素重要性判断矩阵
　　表中bij表示对于A层而言，因素Bi与BJ相比的重要性判断值，通过A层所属因素两两相比较，得到因素重要性判断矩阵，计算最大特征值及对应的特征向量，就得到影响因素指标的重要性权重。
　　1.5 计算因素判断矩阵一致性指标C.I
　　首先，确定各因素判断系数在各列中的比重 cij=；
　　其次，计算判断系数比重各行之和在全部比重的份额 di= ；
　　再次，确定判断矩阵最大特征值对应特征向量矩阵E及最大特征值；
　　 最后，计算因素判断矩阵一致性指标C.I；C.I=
　　1.6 一致性检验
　　一致性比例C.R是将因素判断矩阵一致性指标C.I与Saaty用随机方法构造500个样本矩阵推算出的R.I数值对比得到的。C.R=
　　检验结果C.R＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，影响因素权重可信；C.R≥0.1时，判断矩阵没有通过一致性检验，需要对判断矩阵调整，直到通过检验。
　　
　　2淮安清浦土地管理实证
　　2.1 节约型农业发展路径梳理
　　根据Saaty理论，影响清浦土地资源因素归类为：市场因素、制度因素和环境因素。鉴于清浦土地管理实际工作情况和指标获取的可能，对影响因素作如下界定：市场因素包括经济增长方式、土地需要量及土地供应量等因素；制度因素包括地方预算制度构成、土地法规完善度、土地法规执行刚度和土地违法行为查处力度等因素；环境因素包括土地使用文化与意识和土地使用方式与行为因素。
　　2.2 构造路径层次分析图
　　根据层次分析法(AHP分析法)分析模型要求建立层次分析图。
　　清浦区土地管理路径层次图
　　2.3 数据来源及判断矩阵构造
　　判断矩阵数据资料来源于对清浦从事土地管理的工作者、土地使用者和从事土地问题研究的学者进行问卷调查所得。将调查数据整理形成构造判断矩阵所需基础数据。
　　注：M为目标层，M1为市场因素，M2为制度因素，M3为环境因素
　　最大特征根的特征向量：EM=[0.6