完善农地流转价格评估体系的思考——基于不动产统一登记数据的支撑

■ 辜寄蓉/冯义从/刘 寅/方从刚/兰井志

（1．四川师范大学地理与资源科学学院，成都 610101；2．四川省国土资源厅信息中心，成都 610072；3．成都市国土资源信息中心，四川 成都 610094；4．中国国土资源经济研究院，北京 101149）

技术经济研究

完善农地流转价格评估体系的思考
——基于不动产统一登记数据的支撑

■ 辜寄蓉1/冯义从2/刘 寅1/方从刚3,4/兰井志4

（1．四川师范大学地理与资源科学学院，成都 610101；2．四川省国土资源厅信息中心，成都 610072；3．成都市国土资源信息中心，四川 成都 610094；4．中国国土资源经济研究院，北京 101149）

我国的农村土地流转市场才刚刚起步，尚未形成成熟的农村土地价格评估体系。不动产登记可以在一定程度上解决土地数据支撑不足的问题，通过整合以前各部门分散的登记数据，完善农村土地产权权属认证体系，形成统一的、系统化的数据库。通过不动产数据和大数据的结合，采用人工神经网络进行数据挖掘，根据现状的土地流转方式与价格，建立地块流转价格测算方程，可以合理评估农地的资产价值，完善农村土地交易价格评估体系。

农地流转价格；不动产统一登记；评估体系

1 农村土地流转价格评估现状

土地流转从农村实行承包责任制开始就一直客观存在。前期出现了自发组织的土地流转，大多发生在村集体内部。随着农村经济的不断发展，为了实现农业生产的规模化、专业化、产业化经营， 提高农业生产水平，全国多地政府出台加快土地流转的法规，进行了大规模的农业产业结构调整，随之发展形成了转包、转让、出租、互换、入股等多样化的流转方式[1]。

多样化流转方式的出现，农户可根据自身意愿选择符合自身利益的流转方式，很大程度上提高了农民参与农地经营权流转的积极性。然而，我国农村土地流转市场才刚刚起步，尚未形成成熟的农村土地价格评估体系。近年来，众多学者从不同角度对农用地的价格构成和评估方法进行探讨，但尚未形成统一的结论与认识。有的对农用地质量价格评估做了研究，如倪绍祥等建立影响地价评估因子体系的方法和土地纯收益还原法分别对农耕地进行了估价，对比两种方法对农地价格评估的适用性[2]。随着农村土地流转交易的市场化和合法化，以及我国社会保障体制的逐步完善，农地对农民生活的保障性作用越来越凸显，农村土地的价格构成也发生了变化。诸多学者提出农村土地的价值构成不仅包括其经济价值，还包括其社会价值。学者们普遍认为农地自然质量价格或者说农地生产收益权价值的评估比较清晰，宜采用收益还原法或市场比较法来确定，而农地的社会价值的评估方法还没有形成定论，学者们大多是用政府对城镇社保投入来估算农村土地的社会保障价值[3]。如高艳梅等将单位土地上政府对城镇居民和农村人口的社会保险费用支出的差额作为衡量社会保障价值的基础，再通过转让年限和还原利率来计算农村土地流转中的社会保障价值[4]。黄云等提出将农村土地承包经营权纳入不动产登记整合思路[5]。但当前，由于农地流转价格评估仍不全面和成熟，针对不同的土地流转方式尚未形成一个完整的农地价格评估体系。

不动产登记可以在一定程度上解决土地数据支撑不足的问题，通过整合以前由各部门分散的登记数据，完善农村土地产权权属认证体系，形成统一的、系统化的数据库。其数据具有权威性和可用性，是支撑农村土地经营权有序流转的基础和依据，利用不动产数据可辅助构建出农地经营权流转价格体系。

2 不动产统一登记为农地流转价格科学评估提供了契机

从2016年全面实施的不动产登记制度，将现有分散的不动产确权登记整合为统一的不动产登记，进一步完善了农村集体产权权属认证体系。具体来说，不动产登记工作对不同类型的农村土地进行登记，明确权利人及权利类型，解决农村土地承包地块面积不清楚、四至不清晰、空间位置不明确等问题；同时，我国将农村土地承包经营权等纳入不动产统一登记可改善农村产权抵押融资环境，更好地服务于农村土地流转，有利于全面推进深化改革[6]。

促进农村土地的有序流转仅有不动产登记数据是不行的。由于农民难以掌握市场行情信息，必须通过信息网络，采集农村土地流转大数据，结合土地流转市场上的不同类型农地交易信息，如：交易价格、交易面积、交易方式、位置等信息。结合土地市场农地交易的走向，指导农地交易以符合市场行情的价格进行流转，保障农地的资产价值。

因此，通过构建不动产登记数据和大数据相结合的数据体系，来辅助引导农村土地经营权流转，充分考虑到了现有的农地制度格局，把握了市场行情信息，兼顾了各方利益，具有必要性和现实可行性。本研究主要是基于不动产登记数据和农地流转大数据结合（以土流网为主），具体数据如表1所示。

3 农地流转价格分析框架

土地价值是土地价格形成的基础，价值评估是农村土地承包经营权顺利流转的重要保障。传统一般采用资产评估方法，通过建立一套评价指标，确定指标权重，合成最终的指标价值。这种方法简单实用，但指标获取难度大，有些指标只能采用经验值，因此评价结果能能否真实反映土地价值仍然存疑。

本研究认为，现实价值是确定未来价值的依据。应用大数据技术，采用机器学习方法，通过已有流转数据建立土地流转价格与土地流转方式、土地自然属性、社会属性的关系框架，预测未来土地流转的价格，为政府、企业、农户三方搭建一体的价格分析平台（参见图1）。

图1 农地流转价格分析框架

3.1 农村土地经营权流转价格评估体系

采用机器学习中的误差反向传播网络(BP模型)进行农村土地经营权流转价格的评估。BP神经网络模型是一种多层结构的映射网络，它是目前应用最为广泛的一种人工神经网络， 在各门学科领域中都具有极其重要的实用价值，其学习能力和容错能力对于具有不确定性模式识别具有独到之处[7]。具体方案如下：

表1 农地流转价格分析数据

(1)通过已有样点地价的农地及其影响因素，构建地价及其影响因素分值之间的映射关系；

(2)将无样点地价的农地影响因素分值带入已经构建好的映射关系中，从而得到无样点地价农地的价格。

实现上述评估思想主要解决两个关键问题：要对地价及其影响因子分值之间的映射关系进行精确模拟，但它们之间的关系像是一个“黑箱”，其内部蕴含的规律仍未掌握，对其精确的模拟会很困难；然后通过构建好的模型进行价格评估，整体评估流程如图2所示。

图2 BP模型评估流程图

3.2 农地价格评估因素选择

影响土地流转价格的因素主要有一般因素、区域因素和个别因素。这些因素是相互作用的，而不是独立存在的。本次研究选取的农用地流转价格影响因素主要有三类：土地区位状况、土地质量状况、土地流转限制条件。农地流转价格与这些因素之间存在某种函数关系：

土地流转价格= f (土地区位，土地质量，土地流转限制条件)

农地流转的价格评估指标体系如图3所示。

3.3 数据预处理

本研究中采用的样本数据是土流网中各土地交易中心已成交的农地案例。对采集的样本数据设计的指标进行量化（表2）。

对量化以后的指标进行归一化处理。为了充分发挥BP神经网络的预测功能，保证其输出精度，以提高神经网络的泛化能力(即对未来学习数据的正确应答能力)， 一般可将各输入量归一化到[0，1]区间， 但Sigmoid函数在[0，0.1]和[0.9，1]区间内变化极为缓慢，不利于特征提取， 为此将各输入量归一化至[0.1，0.9]之间。

图3 农地流转价格评估指标体系

表2 农地流转价格评估因素

其中，X'i、Xi分别是实况值和标准化值，S1=(9xmin-xmax)/8，S2=(9xmax-xmin)/8，xmax、xmin为各样本向量中的最大值和最小值。

3.4 人工神经网络结构确定

根据评估对象的特点采用三层（输入层、隐藏层、输出层）神经网络模型：

第一层，输入层。把区片综合地价的各个影响因素作为输入向量， X=(x1，x2，x3… …)， 来反映征土地价格的三个核心影响因素：土地区位状况、土地质量状况、土地流转限制条件， 在评估之前对各序列进行无量纲化处理。

第二层， 隐藏层。实现各因素对各指标的隶属度[7]。根据评估指标体系的设立， 拟将隐藏层节点分别设为1～30个，逐一测试， 根据结果观测可确定最为理想的隐藏层节点个数。隐藏层有：

f(χ)=1(1+е-x)；f'(χ)=f(χ)|1-f(χ) (2)

第三层， 输出层。按照隐藏层公式的计算，得到输出结果Cj， 有成功评估结果即希望输出结果yj。根据δ算法规则：第K个学习模式的希望输出和实际输出的偏差为σKj=(yKj-CKj)，（j=1,2,3,4...），调整权系数ω， 调整量为Δωj=δηxj。

式中： δ为比例系数， 即学习率， 在计算中设置为一较小的数[0，10]， 在网络训练中以不引起振荡和能保证较好的精度为前提，逐步提高η值，直到认为达到满意的训练速度为止。

4 结语

通过不动产数据和大数据的结合，采用人工神经网络进行数据挖掘，根据现状的土地流转方式与价格，建立地块流转价格测算方程，可以完善农村土地交易价格评估体系。该套方法主要用于指导农地交易，针对不同方式的农村土地经营权流转建立科学的价格评估体系，合理评估农地的资产价值。该方法对于推进农村土地资产评估理论体系建设，促进农村土地经营权的有序流转，实现农业生产的规模化、专业化、产业化经营，提高农业生产水平具有一定的现实意义。

但在现阶段，农村土地承包经营权确权登记仍有5年的过渡期，同时，农业部现在登记的是统一的承包经营权，未对承包权和经营权分别进行登记。因此，研究仍然存在着对象不明确，对象稀缺和不完整的问题。如何在不动产统一登记的基础上，进一步完善承包权和经营权的分离，促进农地流转价格评估体系的进一步完善，仍是下一步需要关注的重点。

[1]丁璞,朱玉碧．农用土地流转现状及模式分析[J]．安徽农学通报,2008,14(3)：6-8．

[2]倪绍祥,秦昆,蒋建军,等．农耕地地价评估方法的探讨：以南京市六合县玉带乡为例[J]．地理学报, 1999(2)：116-124．

[3]赵梓琰,邱道持,王静,等．农村土地资产评估研究进展[J]．中国土地科学,2013(7)：86-92．

[4]高艳梅,汤惠君,张效军,等．基于产权价值的区域农地承包经营权流转价格研究：以广州市为例[J]．华中农业大学学报(社会科学版),2012(2)：58-63．

[5]黄云,束平,郭斌．农村土地承包经营权纳入不动产登记整合思路[J]．中国国土资源经济,2016(4)：64-67

[6]王爱国．不动产统一登记背景下对农村土地产权的思考：以重庆市耕地承包经营权为例[J]．理论观察,2016(2)：71-72．

[7]黄宜华．大数据机器学习系统研究进展[J]．大数据,2015(1)：35-54．

Thoughts on Perfecting the Evaluation System of Farmland Circulation Price—Based on unified registration data of immovable property

GU Jirong1, FENG Yicong2, LIU Yin1, FANG Conggang3,4, LAN Jingzhi4
(1.The Faculty Geography Resource Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610101, China; 2. Information Center, Sichuan Provincial Land and Resources Department, Chengdu 610072, China; 3. Chengdu Land and Resources Information Center, Chengdu Sichuan 610094,China; 4. Chinese Academy of Land and Resource Economics, Beijing 101149)

China's rural land circulation market has just started, and a mature rural land price evaluation system has not been formed yet. Unified immovable property registration can solve the problem of lack of land data support to a certain extent. Through the integration of previous departments' scattered registration data, improve the ownership certification system of rural land property right, and build a unified and systematic database. Through the combination of immovable property data and big data, artificial neural network is used to carry out data mining. According to the present mode and price of land circulation, the calculation equation of land circulation price can be established to evaluate the asset value of farmland reasonably, and the price evaluation system of rural land transaction can be improved as well.

farmland circulation price; unified registration of immovable property; evaluation system

F407.1；F062.1

A

1672-6995（2017）10-0041-04

2017-04-07；

2017-04-18

四川省国土资源厅科技项目“基于大数据技术的不动产登记数据信息挖掘与决策支持机制研究” (201707)

辜寄蓉（1968－），女，四川省成都市人，四川师范大学地理与资源科学学院教授，硕士生导师，理学博士，主要从事地理信息系统理论与应用研究。