馬小雯+章笑藝+倪慧珠

摘 要：采用空間自相關方法，通過網絡爬蟲技術獲取到的網絡平臺土地流轉數(shù)據(jù)，探討浙江省各地級市的農用地流轉時空模式和地區(qū)差異。實驗結果表明：隨著網絡平臺建設推廣和農用地流轉市場的發(fā)展，2014年以后浙江省各地級市的流轉規(guī)模有明顯空間聚集特性，表現(xiàn)出以衢州市-金華市-紹興市為分界帶，呈現(xiàn)出西北角為熱點區(qū)域，東南角為冷點區(qū)域的特征。本文的貢獻在于：①提供基于互聯(lián)網數(shù)據(jù)的農地流轉研究新視角，突破以往農戶調查方式受限于調查精力、技術水平和體制機制問題無法得到多年份、跨地區(qū)數(shù)據(jù)的限制；②引入空間自相關分析方法，對農用地流轉的地區(qū)差異和時空模式的定量分析提供參考。

關鍵詞：農用地流轉；網絡平臺；空間自相關；時間序列分析

1 引言

農用地是人類不可替代的自然資源基礎，其數(shù)量和質量特征決定著一個國家或地區(qū)社會經濟的可持續(xù)發(fā)展[1-4]。為盤活農村土地市場，我國于十八屆三中全會將發(fā)展和引導農用地流轉作為農村土地改革的重點之一[5]。在國家政策和農業(yè)發(fā)展需求雙重刺激下，我國農用地流轉規(guī)模不斷加大，流轉市場穩(wěn)步發(fā)展。特別是近年來，隨著網絡集成商等主體紛紛試水土地流轉業(yè)務[6]，土地流轉網絡平臺的建設打破了過去村集體組織、用地單位、地方政府容易形成一個利益集團的局面[4]，大大緩解了因信息不對稱造成的中央政府調控失靈、農民只能被動接受土地流轉的情況[7，8]，土地流轉網絡平臺逐漸在農用地流轉市場中發(fā)揮著重要的角色。

通過文獻閱讀[1，3，4，7-12]和分析發(fā)現(xiàn)，以往農用地流轉研究存在兩個缺陷：一方面，研究內容主要來源于抽樣問卷調查，樣本容量的限制研究區(qū)域多局限于均質性的小區(qū)域，研究多基于現(xiàn)狀時段，缺少對大范圍區(qū)域和長時間序列的農用地流轉的研究。另一方面，研究方法多采用統(tǒng)計方法和計量模型，較少考慮到土地流轉的區(qū)域性，更無法從微觀層面考察時空差異的機理和影響因素。

針對以上問題，本研究嘗試利用土地流轉網絡平臺累計的數(shù)據(jù)，結合空間自相關理論，對網絡平臺的農用地流轉的時空差異特征和區(qū)域特征展開探究?？臻g自相關分析是研究人文和自然地理現(xiàn)象的空間差異性主要方法，本文引入該方法，以流轉數(shù)量表征流轉規(guī)模，結合時間變化、尺度變化，分析農用地流轉的時空差異與特征。

2 數(shù)據(jù)抓取與預處理

目前土地流轉市場中較大的代理網站包括土流網、聚土網、地合網和土地資源網等，從研究的區(qū)域特征、時間跨度、數(shù)據(jù)質量等角度綜合分析后，本研究使用Python的Requests庫從土地資源網（http：//www.tdzyw.com）爬取浙江省農用地流轉數(shù)據(jù)。爬取數(shù)據(jù)總量為1406條，發(fā)布時間從2010-07-29至2017-3-30，數(shù)據(jù)內容包括流轉方式、用地類別、流轉面積、使用期限、流轉價格、發(fā)布時間和土地坐落信息。

經過數(shù)據(jù)清洗（關鍵字提取、單位換算、地址解析和判讀），去除無法解析市場區(qū)域的交易數(shù)據(jù)，剩余1382條規(guī)范的農用地流轉信息（見表1）。通過關鍵字信息提取，將流轉方式分轉讓、轉包、出租、入股和其他五類，用地類別分為耕地、園地、山地、養(yǎng)殖場等。流轉面積統(tǒng)一以畝作為計量單位，使用期限以年作為計量單位。流轉價格根據(jù)信息源分為面議和參考價格，將參考價格換算為單位價格，即每畝每年流轉價格。數(shù)據(jù)中的市場區(qū)域信息定位至縣區(qū)級行政單位，以2016年浙江省最新行政區(qū)劃為基準進行統(tǒng)計，包括90個縣區(qū)級行政單元。

3 網絡平臺農用地流轉規(guī)模時空特征

我們使用空間自相關理論對網絡平臺農用地的流轉規(guī)模進行時空特征分析。由于舟山市與其他地級行政區(qū)相隔離，選用鄰接權重矩陣將產生無鄰居的情況，因此在進行農用地流轉空間自相關分析時采用距離權重矩陣。選取不同距離閾值的空間權重矩陣，對2010-2016年各地級市進行土地流轉統(tǒng)計匯總量計算全局空間自相關指數(shù)（Moran's I）。比較發(fā)現(xiàn)當距離閾值選取176.3公里時，全省農地流轉規(guī)模的空間聚集特性最顯著（P=0.029<0.05，且Moran's I=0.128>0）。選用其作為本研究空間自相關分析的基礎，此時各地級市的鄰居數(shù)量分布較為均勻，舟山市具有嘉興市、寧波市、紹興市、臺州市四個近鄰。

計算每年的土地流轉數(shù)量的全局Moran's I指數(shù)，進行時間序列分析（圖2）。2014年以前，全局Moran's I指數(shù)有正有負、變化跳躍大，且顯著性水平P值較大（>0.05），反映出2010年～2014年浙江省農用地流轉不具備明顯的空間自相關性，體現(xiàn)了起步階段的網絡流轉平臺的農用地流轉呈現(xiàn)出空間無序性。隨著時間推移，2014年后農用地流轉呈現(xiàn)出顯著的空間自相關性（P<0.05），Moran's I指數(shù)為正并在2016年達到了最大值（0.236），呈現(xiàn)出空間聚集特征。Moran's I指數(shù)的增強反映出地級市與周圍的地級市間的差異在減少，也反映出網絡流轉平臺的農用地流轉市場逐漸推廣發(fā)展的時間特征。

全局自相關能從整體水平上考量浙江省各地級市的空間自相關情況，但無法聚焦于具體分異情況。因此，對各個年份的農地交易數(shù)據(jù)進行局部空間自相關分析，在0.05的置信水平上通過GeoDa繪制局部自相關指數(shù)的LISA聚集圖（見圖3）。

與全局自相關的分析趨勢相對一致，2014年以前全省的農地流轉數(shù)量的空間結構特征并不明顯，未呈現(xiàn)出一定規(guī)律：2010年杭州市屬于高高類型，臺州市屬于低低類型。2011年和2012年僅嘉興市表現(xiàn)出低高類型。2013年，金華市為高高類型，衢州市為低高類型。2014年開始，全省的農地流轉交易以衢州市-金華市-紹興市-寧波市形成分界帶，呈現(xiàn)出西北角為熱點區(qū)域，東南角為冷點區(qū)域的空間結構特征。且杭州市為長期熱點城市，臺州市為長期冷點城市。

進一步，對縣區(qū)級尺度進行流轉規(guī)模的局部空間自相關分析（2010～2016縣級），可得到更細粒度的冷熱點信息：熱點地區(qū)包括杭州市下屬的余杭區(qū)和臨安市，湖州市下屬的長興縣，嘉興市下屬的嘉善縣，寧波市下屬的余姚市，以及金華市下屬的蘭溪市；冷點地區(qū)包括臺州市下屬的臨海市、椒江區(qū)、黃巖區(qū)和玉環(huán)縣，溫州市下屬的樂清市、龍灣區(qū)、洞頭縣、甌海區(qū)、文成縣、蒼南縣、瑞安市。相較于地級市尺度的分析，縣區(qū)級流轉規(guī)模的分析結果仍然保持了西北角為熱點區(qū)域、東南角為冷點區(qū)域的結構特征，并且可以發(fā)現(xiàn)冷點地區(qū)連接成簇，集聚性明顯高于熱點地區(qū)。endprint

4 結論與討論

（1）土地流轉網絡平臺，作為農用地流轉的新形式。一方面能夠打破信息不對稱，幫助建立透明、公開的流轉市場，另一方面也為農用地流轉研究提供了真實、可靠的流轉信息（流轉面積、流轉方式、流轉價格、土地坐落等）。通過網絡爬蟲技術抓取到的網絡平臺數(shù)據(jù)作為傳統(tǒng)問卷調查數(shù)據(jù)的補充和對照，能對農用地的流轉空間差異、時間序列分析和影響因素分析等研究提供新研究視角。

（2）農用地流轉空間差異的研究方法上，借助空間自相關的探索性空間分析方法能從空間結構和區(qū)域差異角度對流轉規(guī)模定量描述。GIS制圖技術與農用地市場發(fā)育測度模型的結合，能對農地流轉研究中農地市場的發(fā)展程度研究提供有力支撐。

（3）通過對流轉規(guī)模的時空特征進行分析，發(fā)現(xiàn)浙江省流轉規(guī)模在2014年以前不具備空間自相關特征，2014年以后有明顯空間聚集特性。在空間結構上，以衢州市-金華市-紹興市為分界帶，呈現(xiàn)出西北角為熱點區(qū)域，東南角為冷點區(qū)域的特征。進一步，在縣區(qū)級尺度上進行空間自相關研究，發(fā)現(xiàn)：熱點包括杭州市下屬的余杭區(qū)、臨安市，湖州市下屬的長興縣，嘉興市下屬的嘉善縣，寧波市下屬的余姚市和金華市下屬的蘭溪市；冷點包括臺州市下屬的臨海市、椒江區(qū)、黃巖區(qū)和玉環(huán)縣，溫州市下屬的樂清市、龍灣區(qū)、洞頭縣、甌海區(qū)、文成縣、蒼南縣、瑞安市等。

本研究從網絡平臺農用地流轉的視角出發(fā)，對流轉規(guī)模的時空特征分析，揭示浙江省農地流轉的空間結構特征和時間演變規(guī)律，對進一步引導建立更活躍、規(guī)范的農用地流轉市場有一定的參考意義。

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