2008-03-31 00:00:00 本网站
----以四川省都江堰市青城山镇为例
四川大成公司 陈月庚
青城山镇位于成都平原西北部、都江堰市南面，距成都68公里，距市区15公里，紧靠国家级风景名胜区青城山，世界文化遗产地。距成都68公里，距都江堰市区15公里。此案例土地定级估价的范围是《青城山—都江堰风景名胜区用地布局规划图（2004－2020年）》确定的城镇建设用地范围内的土地，其土地面积为8.3平方公里，包括建成区和规划控制区。
根据国家质量监督检验检疫总局颁发的《城镇土地分等定级规程》，定级因素是指对土地级别有重大影响，并能体现土地区位差异的经济、社会、自然条件。城镇土地定级因素选择范围按土地的不同用途又细分为若干影响因素。其中，环境条件方面的因素有：环境质量优劣度、绿地覆盖度、自然条件优劣度。但是, 在进行土地定级时, 城镇类型不同, 影响定级的主要因素就会不同。而影响定级的主要环境因素也会因城镇间自然环境的差异及其各自空间特点而有所不同。
（一）环境因素的选择原则
环境既是土地质量和自然属性的空间载体，又是土地级差异的主要影响因素。在不同的地理环境中，环境影响因素的选择必然遵循以下原则。
1、主导因素原则；影响城镇土地质量优劣的经济、社会、自然因素众多，应找出一个或多个主要因素，作为划分和评判土地级别的依据。各因素对城镇土地质量优劣的影响程度各有差异，因此，应重点分析对城镇土地定级起控制和主导作用的因素。
2、地域分异原则；土地质量的地域分异规律是土地的自然和社会各因素不同组合的结果，它反映了地域间土地生产力或利用效益上的差别[1]。土地定级应掌握城镇土地区位条件和特性的分布与组合规律，并分析由于区位条件不同形成的各地域分异状况，将类似地域划归同一土地级。
（二）目前研究的不足
在目前的土地定级估价实务中，选取影响地价的主要因素并确定其权重，一般常用的方法是特尔菲法、专家调查法等,主要是通过问卷调查并综合专家意见确定,其中或多或少含有主观成分。当评价指标较多而且指标之间相关性很强时, 往往影响权重的客观性和科学性。而省略部分评价指标，又往往会使土地定级因素出现偏颇，只考虑到了个别影响因子而造成其它因子的闲置，影响了最终的定级结果[2]。
二、环境数据的采集
根据定级规程中环境质量优劣度的分析要求，即对空气、噪声、水进行监测测试[3]。但考虑到青城山镇城区内无河流流经，水因子作为环境因素影响对土地定级影响不大。且样点水样的采集和测试难以确定统一的标准和方式。所以这里忽略水环境质量。
运用手扶式GPS 、HP8970B噪声测试仪、便携式空气质量监测仪等环境测试仪器，得到样点处的临山距离、噪声音量、负氧离子含量并计算出空气污染指数（API指数）等四项数据。同时，简易测绘并计算出各样点处的人均绿地面积和绿化率。这里采取了10处样点数据进行分析。
表1 各处样点环境影响因素数据表
|
| 样点编号
| 临山距离（m）
| 噪声音量（dB）
| 负氧离子含量（个/cm3）
| API指数
| 人均绿地面积（m2/人）
| 绿化率（%）
|
| 1
| 268
| 38
| 4500
| 27
| 15.89
| 74.5
|
| 2
| 406
| 39.1
| 4200
| 29
| 13.56
| 70.8
|
| 3
| 585
| 44.5
| 4300
| 30
| 12.36
| 66.32
|
| 4
| 820
| 50.6
| 3100
| 30
| 11.64
| 64.82
|
| 5
| 1001
| 48.5
| 3400
| 31
| 12.2
| 57.6
|
| 6
| 1216
| 42.9
| 3000
| 33
| 10.55
| 55.15
|
| 7
| 1455
| 52.3
| 3800
| 34
| 10.21
| 49.63
|
| 8
| 1564
| 45.8
| 3400
| 36
| 8.66
| 46.8
|
| 9
| 1654
| 60.4
| 2400
| 39
| 9.46
| 46.59
|
| 10
| 1800
| 55.7
| 2600
| 41
| 9.78
| 48.37
三、影响定级的环境因素的选择
（一）基于主成分分析的因子选择方法
对于多目标的基准地价评估,从收集资料的角度,多选取几个因素可以避免重要信息的漏失。但参评因素多,由于因素之间往往相互影响,不可避免地存在一定的相关关系,它反映在数据上就是信息的重迭,甚至可能影响评估结果的准确性和真实性。主成份分析法是通过构造原评价指标的综合指标代替原指标进行评估。主成份之间是无关的,而且通常少数几个主成份,就能够在很大程度上(例如≥80%) 反映原有指标提供的信息,一方面能消除重迭的信息,另一方面又起到降维的作用。理论上可以证明,以主成份的贡献率作为权重,且求少数几个主成分的加权之和,就可以给出评价对象的综合评价值。
（二） 主成分分析研究
由于临山距离是固定的非变量条件，且将其作为环境因素进行成分分析缺乏严谨性。所以，这里只对其余五项成分进行分析。
1 、公因子提取前后的比较
运用SPSS软件自动运算得出提取因子前（Initial）各变量的公因子方差。各变量的未旋转的公因子方差（Extraction）是用作预测因子变量的多重相关平方。表2中公因子方差都很高，它表明提取的成分能很好地描述这些变量[4]。
2 、确定主成分的个数
表2 公因子方差表
|
|
| Initial
| Extraction
|
| 噪声音量
| 1.000
| .767
|
| 负氧离子
| 1.000
| .793
|
| API指数
| 1.000
| .900
|
| 人均绿地
| 1.000
| .856
|
| 绿化率
| 1.000
| .900
确定取几个成分为主成分的判定方法有两种：1）取所有特征值大于1的成分作为主成分。2）根据累计贡献率达到的百分比值确定。通常取累计贡献率达到80%的前l个成分作为主成分。运用SPSS软件自动运算得出特征值（Total），各成分的贡献（% of Variance）和累计贡献率（Cumulative %）。表3中，因子提取结果（Extraction Sums of Squared Loadings）显示第一个因子的特征值Total=4.215大于1，且贡献率达到84.299%，即一个成分所解释的方差占总方差的84.299%。因此，最后结果是确定提取一个主成分。
表3 总方差分解
|
| Component
| Extraction Sums of Squared Loadings
|
| Total
| % of Variance
| Cumulative %
|
| 1
| 4.215
| 84.299
| 84.299
3、 确定主成分因子构成
观察表4因子载荷阵，可以看出主成分与三个变量的相关性较高，这三个变量是负氧离子、人均绿地和绿化率。这就得出了土地定级中环境影响的因子。
表4 因子载荷阵
|
| 因子名称
| 噪声音量
| 负氧离子
| API指数
| 人均绿地
| 绿化率
|
| 相关系数
| -.876
| .891
| -.949
| .925
| .949
4、 分析结果的可行性
尽管三因子对环境因素的概括性已经很强，但具体的因子都是变量，对一段时间状态下的土地级有失严谨。尤其是负氧离子含量，它的数值往往是瞬时的。它受风向、季节、气温等多个因素影响，变化大。与基准地价的时期恒定性特点相排斥，且在土地定级实务中较难掌握和操作。所以，将负氧离子含量的数据常量化或以其它形式参与定级是定级实践的关键。
5、 因子间的相关分析
在表1的因子中，临山距离是几近不变的常量。无论样点的公共设施、交通条件如何变化，它在土地定级中的重要作用都不会改变。通过SPSS软件对其与负氧离子、噪声音量、API指数三项环境因子进行相关性分析（表5）。采用皮尔逊相关（Pearson Correlation）,得到临山距离与负氧离子因子存在高度的负相关，与噪声音量、API指数也存在高度的相关性。而双尾t检验显示使相关系数为0的假设检验成立的概率都小于或等于0.007。基于以上数值分析，得出临山距离越近，负氧离子含量越多;临山距离越远，噪声音量、API指数越大。由于青城山自然环境优越，植被覆盖高，生态保护较好，自古有“青城天下幽”的说法。所以，山体便成为了青城山镇天然的氧吧，临山的远近也就决定了负氧离子含量的多少。
表5 临山距离与环境因子的相关性
|
|
|
| 负氧离子
| 噪声音量
| API指数
|
| 临山距离
| Pearson Correlation
| -.808
| .788
| .948
|
|
| Sig. (2-tailed)
| .005
| .007
| .000
根据以上分析，决定采用临山距离作为定级考虑因素，以它为载体对环境因子影响进行分析。同时，主成分中的人均绿地面积和绿化率两个数据在性质都是人为形成的，存在着一致性，在此将两个因子定性为人文环境条件。综上所述，在对青城山土地定级因素时，将环境影响因素确定为临山距离、人文环境两个一级因子。
四、土地定级因素因子权重确定
城镇土地定级因素因子的权重是量度定级因素因子对土地质量优劣影响程度大小的指标，因素因子对土地质量优劣影响力越大，权重越大。根据《城镇土地分等定级规程》提供的“城镇土地定级因素表”确定各因素重要性顺序和权重值参考范围；权重值大小和因素因子对土地质量影响力的大小成正比，各因素权重值在0－1(0％－100％)之间变化，各因素的权重值之和等于1(或100％)[5]。
（一） 以特尔斐法确定土地定级因素因子权重值的步骤
青城山镇城区土地定级因素因子包含了自然、社会和经济三方面的因素，既有可以定量的因素，也有定性因素。只有将定量和定性因素综合考虑，统一量化，纳入同一评价体系，才能避免主观随意性，保证资料的可比性，提高土地定级的精度。为此，在确定青城山镇土地定级因素因子权重时，采用特尔斐测定法，将各土地定级因素因子统一分析，进行定量化，以便各定级因素因子之间相互比较和综合。特尔斐法是客观地综合多数专家经验和主观判断的技巧，将定性与定量分析的因素进行量化的一种决策分析方法。根据专家应具有权威性、广泛性、代表性和熟悉青城山镇情况以及专家人数适当的原则，邀请了熟悉当地状况的都江堰市国土局代表，镇政府代表，各社区办公室代表，风景区管理局代表及参与此次实地调研的估价人员等20位专家。用特尔斐法确定青城山镇土地定级因素因子权重值的步骤如下：
1、采用百分制对各定级因素和因子进行赋分，第一轮因素因子权重调查表收回后，立即进行统计处理，测算出各因素因子专家赋值的平均值和方差，并将结果反馈给专家，并请专家根据各因素、因子权重的均值和方差所反映的专家总体意见趋向和离散程度进行第二轮赋值。
2、第二轮调查表收回后，同样进行统计处理，测算出各因素因子权重的平均值和方差；并对第一轮和第二轮的方差进行X2显著性检验，以检验第二轮和第一轮方差的离散程度是否具有显著差异。X2检验方法如下式:
X2＝(n—1)×本轮方差／上轮方差
式中：n—特尔斐法征询专家人数；X2—由两轮方差构造的统计检验量
首先构造两轮方差之间的统计检验量X2，再查X2统计值表，本次采用X0.95统计值，以此比较两轮方差的整齐性。
3、如果两轮方差检验量有显著差异，则表明方差离散度较大，还需进行第三轮专家征询，如果两轮方差检验值没有显著性差异(即两轮方差具有显著整齐性)，就表明方差离散度较小，不需要再征询专家意见，即专家征询的轮次到两轮间方差无显著性差异时为止。
（二） 特尔斐法测算结果
通过三轮征询专家意见后，统计处理的方差趋小，被测定的因素、因子的X2值都小于X20.95检验值，表明专家的意见分散程度越来越小，因此确定第三轮测算出的因素因子专家赋值的均值为各土地定级因素、因子的权重（见表6）。显著性检验结果（见表7）
表6 环境条件在土地定级因素中的权重值表
|
| 影响因素
| 环境条件
|
| 轮次
| 第一轮
| 第二轮
| 第三轮
|
| 本轮方差
| 28.91
| 14.21
| 5.07
|
| 重要性顺序
| 4
| 4
| 4
|
| 权重值(％)
| 19.26
| 18.33
| 18.31
|
| 派生影响因素
| 人文环境
| 临山状况
| 人文环境
| 临山状况
| 人文环境
| 临山状况
|
| 本轮方差
| 24.5
| 24.5
| 18.65
| 18.65
| 5.69
| 5.69
|
| 权重值(％)
| 41.23
| 58.77
| 44.31
| 55.69
| 56.57
| 43.43
表7土地定级因素X2显著性检验结果表
|
| 影响因素
| 环境条件
|
| X2检验值
| 6.78
|
| 派生影响因素
| 人文环境
| 临山状况
|
| X2检验值
| 5.80
| 5.80
五、结语
土地定级中需考虑大量的因素指标，而在具体的定级实务中需要因地制宜地加以考虑，对因素进行筛选。尤其是环境因素，往往会因为自然、社会条件形成一定的特性。在不同的环境条件中，选取有代表性的环境因子对土地定级有着重要的实践意义。而在环境因子的选择方面，应基于运用先进测试工具和监测手段所得到的数据，通过严谨、科学的统计分析得出最终的区域内影响土地定级的环境因子。
参考文献：
[1]张裕凤，李静.呼和浩特市旗县城镇基准地价及影响因素比较分析[J].地理研究，2007,26(3):373-382.
[2]张协奎, 舒会江.用主成份分析法选取影响地价的主要因素[J].基建优化,2000,21(1):25-27.
[3]姜东涛,聂宜民,于广清,姜东晖,徐海燕.泰山山体景观对住宅用地地价影响研究[J].
山东农业大学学报(自然科学版) , 2006,37(1):126-132.
[4]卢纹岱.SPSS for Window 统计分析[M].北京：电子工业出版社，2006.
[5] GB/T 18507-2001，城镇土地分等定级规程[S].
（作者：陈月庚 大成公司项目经理）
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