土地执法监察网格划分创新研究——以广州市白云区为例

李明月，周艺霖

（华南理工大学公共管理学院，广东广州510640）

土地执法监察网格划分创新研究
——以广州市白云区为例

李明月，周艺霖

（华南理工大学公共管理学院，广东广州510640）

研究目的：探索土地执法监察网格划分方法。研究方法：基于AHP和GIS技术，以土地执法工作量为核心，从3个层次出发选取5个评价指标，测算评价单元的土地执法工作量，通过融合评价单元完成网格划分。研究结果：以广州市白云区694个评价单元为基础，经过土地执法工作量评价指标计算，划分出183个土地执法监察网格，并进一步划分为5类网格。研究结论：（1）以土地执法工作量为依据的土地执法监察网格划分方法，有效解决了网格之间管理工作量不均的问题；（2）根据主导因子对网格进行分类，有效促进网格分类监管；（3）选取的指标不受地域、地形限制，使本方法具有较强的普适性；划分结果与行政界线、国土所管辖范围相契合，具备行政管理的方便性。

土地管理；土地执法监察；网格划分；层次分析法；广州市白云区

1 引言

近年来，网格化逐渐成为土地精细化管理的重要手段。浙江省诸暨市[1]、河南省睢县[2]和北京市密云县[3]等地都开展了土地执法网格化实践，并取得了一定的效果，但这些地方在划分网格时只是简单地以行政村或户数为依据，未能考虑网格间可能存在的执法工作量的巨大差异，导致土地执法人员工作上的苦乐不均，并进一步影响行政执法效率。

理论界一直在对网格划分方法进行探索。1929 年芬兰地理学家Granean 运用1 km 的网格划分方法，以不同比例尺的网格作为基本单元分析了自然和社会现象[4]。1992 年，Goodchild 和Yang 共同提出了基于全球地理信息系统的层次数据结构网格。1998 年，Sahr 和White 研究了以经纬度来划分地球网格的离散全球网格系统，并以5 种不同多面体的立体形状进行地球模拟，实现了全球网格的逐级划分[5]。2000 年，Dutton 提出全球层次坐标方法，将地球按照八面体的四分三角形进行划分得到全球多级网格[6]。国内关于网格划分方法的研究始于城市网格化管理领域，李琦等描述了不规格网格的组成，以地籍作为城市空间网格单元，实现了城市空间信息的纵向综合和横向共享[7]。曾庆友提出以10000 m2规则网格为基础，综合考虑管理界线、自然布局和地物界线等进行网格划分[8]。彭明军利用层次空间推理，在选定自然地物、城市道路、利用现状和用地类型基础上，设计划分算法进行了城市空间信息多级网格划分[9]。土地管理网格的划分基本借鉴了城市管理网格化划分方法。施玉麒等探讨了以各级道路、河流中心线和规划图层为依据划分土地利用规划网格[10]。樊文平等提出以行政界线、各级道路和河流中心线为依据划分土地管理网格[11]。刘翠提出以行政界线、村界和地物界线为依据划分市级、区县、乡镇和单元网格4级土地执法监察地理网格[12]。

已有研究中，土地执法监察网格划分的针对性研究较少，大多机械借鉴城市管理网格、土地管理网格中以行政界线和典型地物为主要依据来划分土地执法监察网格，科学性似好，实用性不强，网格管理工作量不均、人员无法科学配置等问题将不可避免。本文以广东省广州市白云区为例，借助AHP和GIS技术，探索以土地执法工作量为核心的土地执法监察网格划分方法。

2 土地执法监察网格划分方法

2.1 网格划分原则

在划分网格时秉持权属界线完整、执法工作量相近、面积均衡、无缝拼接4个原则（表1）。

表1 网格划分原则Tab.1 Grid division principle

2.2 网格划分的方法

以GIS技术为基础，以土地确权界线图为数据底图确定基础评价单元，通过构建评价指标体系，运用AHP确定指标权重，测算每个评价单元的土地执法工作量，通过融合得到最后的土地执法监察网格。

2.2.1 划定评价单元 土地执法监察网格划分范围仅限于目前由土地管理执法部门负责的农用地和未利用地。使用ArcGIS 10.1 软件，以土地确权界线图作为底图，融合权属单位字段，剔除全为建设用地的权属单位，作为网格划分的基本单位。为防止后期网格监管可能导致的违法主体不明，将权属未定的争议地融合得到基础评价单元。另外，国家所有的地物如河流等，按其坐落位置，划入相应的基础评价单元。

2.2.2 构建指标体系及计算指标分值 为科学地测算评价单元的土地执法工作量，根据对白云区土地执法监察大队和基层国土所一线执法人员的调查结果，从较准确表征土地执法工作量的物理影响、设施影响和历史影响三个层次出发，选取农用地和未利用地占土地总面积比重、评价单元到国土所距离、道路通达程度、土地零碎化程度和近3年土地违法情况（包括土地违法数量、土地违法面积、土地违法体积和土地违法主体4个分指标）5个评价指标（表2），确定各个评价指标的计算方法，进而计算评价单元的土地执法工作量分值。

表2 土地执法监察网格划分指标体系Tab.2 The grid division of land law enforcement and supervision index system

（1）农用地和未利用地占土地总面积比重。根据土地利用变更图层，勾选出农用地和未利用地的范围，分别计算各个评价单元内农用地和未利用地占土地总面积的比重。

式1中，P 表示农用地、未利用地面积比重；a 表示农用地、未利用地面积；A表示土地总面积。

（2）评价单元到国土所距离。将评价单元几何中心点与所属国土所地理位置点进行Point Distance 分析，计算得出各个评价单元到所属国土所距离。

（3）道路通达程度。本指标分道路级别和道路距离两个层次。运用ArcGIS 10.1 软件，结合影像图、谷歌地图描绘出区域交通路网图：城市的主干道、次干道和支路；农村的国道、省道、县道和乡道，并按照执法难度大小为道路级别赋分。根据评价单元几何中心点做 Near 分析，得出每个评价单元最近的道路级别和距离，并将两者相乘得到最后的结果。

（4）土地零碎化程度。根据分散图斑计算土地零碎化程度，得到各个评价单元的土地零碎化程度。

式2中，D 表示土地零碎化程度；M 表示图斑数量；aij表示评价单元的图斑面积；A表示评价单元总面积。

（5）近3 年土地违法情况。这一指标又细分为土地违法数量、土地违法面积、违法体积和土地违法主体4 个分指标。根据土地管理部门提供的土地违法案件数据库，统计各个评价单元内违法案件数量和土地违法面积；根据违法用地上的违法建筑量确定违法体积；根据处理的难度，主观对各类违法主体进行难度值赋分。

2.2.3 数据标准化及确定指标权重 计算各个评价指标绝对分值后，根据数据标准化方法中的极值法（式3）对各个评价单元的评价指标绝对分值进行标准化，得出［0，1］ 区间的标准化分值。近3年土地违法情况的4个分指标在标准化后，分别按照1/4的权重进行加总，得到近3年土地违法情况标准化分值。然后，运用德尔菲法和层次分析法，计算得出各个评价指标的权重。

式3中，X*表示标准化分值；X 表示绝对分值；Xmin表示该评价指标的最小分值；Xmax表示该评价指标的最大分值。

2.2.4 计算总分值及融合评价单元 各个评价单元标准化值与对应的权重相乘后相加，得到每个评价单元土地执法工作量总分值。再根据该地区土地执法监察工作情况、管理人员配备情况和区域面积等因素，确定每个网格单元的标准分值，并划定分值标准区间。在ArcGIS 10.1 软件下，遵循从北到南、从西到东的原则，通过邻近评价单元的融合得到分值落在标准区间，并尽量贴近标准分值的网格单元。

3 广州市白云区土地执法监察网格划分

3.1 广州市白云区概况

白云区位于广州市城区北部，地貌以丘陵和冲积平原广布为特征。地势自东北向西南倾斜，属九连山脉的延伸，东部和东北部形成连片的高、低丘陵。土地总面积约644 km2，2013年户籍人口86.83万人，常住人口225.20万人。

3.2 数据来源

本文数据主要来源于民政部门、土地管理部门提供的行政界线图、土地确权界线图、土地利用变更图、卫星影像图以及近3年的土地违法数据。另外，部分数据和图件由笔者通过白云区统计局网站、广州市2011—2013年统计年鉴等整理而得。

3.3 白云区土地执法监察网格划分过程

本文分5个步骤对广州市白云区进行土地执法监察网格划分：确定评价单元；计算评价指标分值；确定评价指标权重；计算总分值及融合评价单元成网格；根据主导因子进行网格分类。

3.3.1 划定评价单元 ArcGIS 10.1 软件下，在广州市白云区行政界线图基础上，叠加“白云区集体土地确权宗地”图层，得到白云区集体权属单位1965个。通过融合权属单位字段，剔除46个全为建设用地的单位，得到白云区非建设用地基本单位1919个。经过争议地融合和国有地物合并后，得到694个基础评价单元。

3.3.2 计算评价指标分值 对白云区694个评价单元农用地和未利用地占土地总面积比重（简称“农未比重”）、评价单元到国土所距离、道路通达程度、土地零碎化程度和近3年土地违法情况5项评价指标进行计算，得出评价单元各项指标的绝对分值（表3），再运用极值法对数据进行标准化，得到各项指标的标准化值。

3.3.3 确定评价指标权重 评价指标的权重运用德尔菲法和层次分析法来确定。（1）德尔菲法。本文通过对白云区土地执法监察大队和镇街国土所执法人员的问卷调查，得到5项评价指标的重要性排序，并对意见进行统计分析，最后得出农未比重、国土所距离、道路通达程度、违法情况和零碎化程度的重要性系数分别为1、1.67、1.47、1.10和1.49。（2）层次分析法。简称AHP，是将与决策相关的元素分解成目标、准则、方案等层次，通过同一层次元素重要性两两比较构造判断矩阵，计算得到不同方案间的权重，从而为选择最佳决策方案提供依据的一种定性与定量相结合的方法。本文尊重专家意见，采用专家排序的原始数据进行处理。如：农未比重B1相对国土所距离B2重要，故B1/B2 = 1.67。

表3 各评价指标绝对分值Tab.3 The absolute score of each evaluation index

第一步，根据德尔菲法得出的统计结果构造判断矩阵如表4所示。

表5 判断矩阵权重计算过程Tab.5 Weight calculation process of judgment matrix

第二步，运用几何平均法计算判断矩阵权重，结果如表5所示。

通过权重计算，得出该评价体系中指标层B1、B2、B3、B4、B5相对于目标层土地执法工作量的权重分别为0.2591、0.1551、0.1763、0.2355和0.1740。

第三步，一致性检验。由于判断矩阵的数值是由经验统计所得，难免会出现片面性，为了避免片面性导致的错误，需进行一致性检验。具体检验方法为：计算随机一致性比率CR，当CR ＜0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，权重可用。

通过计算得出最大特征值λmax为5.00003，CI 为7.5×10-6；查表得当n = 5 时，随机一致性指标RI = 1.12； CR = CI / RI = 7.5×10-6/1.12 = 6.70×10-6，其绝对值远小于0.1，通过一致性检验，以上权重可用。

3.3.4 计算总分值及融合评价单元成网格 各个评价单元的标准化值与其对应的权重相乘后相加，得到白云区各个评价单元的土地执法工作量总分值。结合白云区土地执法监察工作情况，土地执法人员配备情况和白云区土地面积等因素，将网格单元融合的标准分值定为65，标准区间定为［50，80］，即每个网格单元由若干个评价单元融合而成。这若干个评价单元分值总和必须落入［50，80］区 间内，并尽可能的贴近65。运用ArcGIS 10.1，遵循从北到南、从西到东的原则，对694个评价单元进行融合操作，得到183个网格单元（表6）。为保证所划网格边界线与行政界线、国土所管辖范围相契合，不跨越镇街界线，对于整个镇街网格执法工作量分值低于50的，该镇街被单独划分成一个网格（如表6网格1）。

3.3.5 根据主导因子进行网格分类 通过分析各评价单元5个指标的主导因子，分别把划分的执法监察网格分为“高违”、“广域”、“偏远”、“零碎”和“其他”5类网格（表7）。“高违”网格指土地违法案件发生频率较高的网格；“广域”网格是指面积较大的网格；“偏远”网格指所处地理位置比较偏远或空间距离虽近但难以机械通达的网格；“零碎”网格指内部地块较多，分布较零散的网格；其他网格指5个指标的分值比较均衡的网格。土地执法部门可以根据各类网格的不同特点，采取有针对性的监管措施，提升土地执法监察效果。

4 结论与讨论

本文借助AHP和GIS技术，以土地确权界线图作为数据底图，构建了3个层次、5个评价指标的土地执法工作量评价体系，对广州市白云区694个评价单元执法工作量进行了测算，最后通过融合评价单元完成了广州市白云区183个土地执法监察网格划分。

表6 白云区土地执法监察网格划分成果Tab.6 Land law enforcement and supervision grid division result of Baiyun District

对比目前理论界和实践中主流的网格划分方法，本文提出的网格划分方法的最主要优势在于：（1）指标体系能比较真实、客观地表征土地执法管理工作量，据此划分的网格能有效解决网格之间管理工作量不均的问题，从而有利于实现土地执法人员的科学有效配置；（2）根据主导因子将土地执法监察网格分为“高违”等5种不同类别，可采取有针对性的分类监管措施；（3）本网格划分方法选取的指标不受地域、地形限制，且较容易获得，使本方法具有较强的普适性；（4）网格划分结果与行政界线、国土所管辖范围相契合，具备管理的方便性。

由于土地执法工作量影响因素较复杂，本文最后划分的网格面积差异仍较大，与预设的面积均衡原则不太相符。另外，由于数据可得性问题，本文仅选取了与土地执法工作量联系较紧密的5个评价指标，未能考虑对土地违法有较大影响的评价单元中包含的人口数量、经济发展程度等。本文所选取的指标“近3年土地违法情况”是动态变化的因子，道路通达程度、土地零碎化程度等也处于缓慢、动态变化之中。应比照征地区片价的定期更新机制，对已划定网格每3年更新一次，以保持网格的现势性和科学性。进一步完善土地执法工作量指标体系，提高土地执法监察网格划分方法的科学性和可行性将是下一步深化研究的方向。

表7 白云区土地执法监察网格分类表Tab.7 Land law enforcement and supervision grid classifcation of Baiyun District

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）：

［1］ 詹大伟，虞洪峰. 枫桥国土所探索联动执法下的网格化管理［J］. 浙 江国土资源，2009（，1）：53 - 54.

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［6］ 李德仁，邵振峰，朱欣焰. 论空间信息多级格网及其典型应用［J］. 武汉大学学报（信息科学版），2004，2（911）：946 - 951.

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［12］刘翠.基于地理网格的土地执法监管系统研究与应用［D］. 阜新：辽宁工程技术大学，2013.

（本文责编：仲济香）

Land Law Enforcement and Supervision Grid Division Innovation Research: A Case Study in Guangzhou Baiyun District

LI Ming-yue, ZHOU Yi-lin
（College of Public Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510640，China）

The purpose of this paper is to explore grid division method of land law enforcement and supervision. Based on AHP and GIS technology, taking the land law enforcement workload as the core, the research selects 5 evaluation indexes from 3 levels, measures the land law enforcement workload of evaluation units, and completes the division by combining the evaluation unit. Through workload calculation, the results show that Guangzhou Baiyun District divided into 183 land law enforcement and supervision grids, and further divided into 5 categories grids based on 694 evaluation units of Baiyun District. The paper concludes that 1）the grid division method of land law enforcement and supervision based on the workload effectively solves the problem of uneven grid management workload; 2）The grid is classified according to the dominant factor, and further promote the grid classification regulation; 3）Indicators don’t restrict by region and terrain, so that the method can be applied generally; furthermore, due to the division results correspond with administrative boundaries and the jurisdictionscope of land office, therefore the administrative affairs are also convenient.

land management; land law enforcement and supervision; grid division; AHP; Guangzhou Baiyun District

F301.22

A

1001-8158（2015）08-0041-08

10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.08.006

2015-04-13

2015-07-06

国家社科基金项目（11BGL084）；教育部人文社科规划项目（10YJA630081）。

李明月（1969-），男，湖北荆州人，教授。主要研究方向为土地经济与土地规划。E-mail: limylzh@scut.edu.cn

周艺霖（1992-），男，广东茂名人，硕士研究生。主要研究方向为土地经济与土地规划。E-mail: zhou.yilin@mail.scut.edu.cn