深圳市高度城市化階段違法用地影響因素分析與風(fēng)險評估

胡 煒，賈明超，魏廣玉，姜仁榮,2

（1. 深圳市規(guī)劃國土發(fā)展研究中心，廣東 深圳 518040；2. 國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室，廣東 深圳 518040）

深圳市高度城市化階段違法用地影響因素分析與風(fēng)險評估

胡 煒1，賈明超1，魏廣玉1，姜仁榮1,2

（1. 深圳市規(guī)劃國土發(fā)展研究中心，廣東 深圳 518040；2. 國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室，廣東 深圳 518040）

研究目的：基于對違法用地相關(guān)概念的認(rèn)知，在定位、定量的框架下分析高度城市化狀態(tài)下違法用地的主要影響因素，并在此基礎(chǔ)上開展違法用地風(fēng)險評估，為違法用地早發(fā)現(xiàn)、早制止，開展精細(xì)化土地監(jiān)察提供決策依據(jù)和技術(shù)支持。研究方法：GIS空間分析，統(tǒng)計學(xué)回歸與模擬方法。研究結(jié)果：對違法用地具有顯著影響作用的因子中，相關(guān)程度從高到低依次為坡度、土地實際占有主體、工業(yè)用地分布、土地類型、生態(tài)控制區(qū)、現(xiàn)狀主要道路分布、現(xiàn)狀軌道交通分布；坡度因子與違法用地發(fā)生呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，坡度每增加10°，違法用地相對風(fēng)險降低為原來的54%；原農(nóng)村集體實際占有土地上發(fā)生違法用地行為的相對風(fēng)險是其他地方的2.3倍；距離工業(yè)用地較近的地方具有較高的違法用地發(fā)生風(fēng)險；各土地類型中，其他土地上發(fā)生違法用地的風(fēng)險最高，相對風(fēng)險為耕地的3倍；違法用地高風(fēng)險區(qū)域主要集中在光明新區(qū)全部、寶安區(qū)中部、龍崗區(qū)東部及坪山新區(qū)北部等原特區(qū)外區(qū)域。研究結(jié)論：在高度城市化階段，違法用地的發(fā)生受土地資源制約十分顯著，在基礎(chǔ)設(shè)施相對完備、土地經(jīng)濟(jì)價值凸顯的環(huán)境下，土地本身的自然和社會屬性開始主導(dǎo)違法用地行為；違法用地高風(fēng)險區(qū)域與城市擴(kuò)展主要方向表現(xiàn)為一致；基于GIS和統(tǒng)計學(xué)的空間定量分析技術(shù)是開展違法用地影響因素研究的有效手段。

土地管理；違法用地；影響因素；風(fēng)險評估；高度城市化；深圳市

違法用地是指土地使用者或土地占有人未按照或者有意曲解、規(guī)避《土地管理法》、《城市規(guī)劃法》及其他相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定，擅自處置土地的行為[1]。隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的持續(xù)高速發(fā)展，中國土地供需矛盾日益突出，違法用地現(xiàn)象也隨之大量出現(xiàn)。據(jù)統(tǒng)計，2011年全國共發(fā)現(xiàn)土地違法行為約7萬件，涉及土地面積超過500 km2，約占當(dāng)年全國審批新增建設(shè)用地（約5000 km2）的10%[2]。國土資源部土地礦產(chǎn)衛(wèi)片執(zhí)法檢查以及土地利用變更調(diào)查結(jié)果顯示，2011年深圳市違法用地約200 hm2，約占當(dāng)年批準(zhǔn)新增建設(shè)用地的11%。根據(jù)《深圳市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）》確定的發(fā)展目標(biāo)，2012—2020年深圳市可批準(zhǔn)新增建設(shè)用地僅為4311 hm2，年均479 hm2，土地資源十分緊張。在此形勢下，違法用地行為不僅導(dǎo)致寶貴土地資源的低效利用，而且影響土地利用計劃的實施，對城市經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅。為此，深圳市已經(jīng)建立了市、區(qū)、街道三級查違體系，投入了大量的人力物力。然而，當(dāng)前查違工作面臨重重困難，尤其是對于完成度較高的違法建筑難以做到有效制止。

對于違法用地產(chǎn)生的原因，不同領(lǐng)域的學(xué)者從各自角度進(jìn)行了一系列研究，主要涉及經(jīng)濟(jì)、行政、法律、規(guī)劃、土地權(quán)屬、土地管理制度、住房需求等方面[3-6]?？偨Y(jié)各方觀點，違法用地應(yīng)是土地權(quán)屬二元體制下的監(jiān)管缺位、快速城市化帶來的利益驅(qū)使（租、售、博賠）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要大量簡單而廉價的生產(chǎn)經(jīng)營和生活居住場所、規(guī)劃土地管理和住房制度滯后等多種原因綜合作用的結(jié)果。違法用地影響因素的確定需要從土地利用及管理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、與利潤空間相關(guān)的規(guī)劃和空間區(qū)位等幾個方面加以考慮。然而，目前對于違法用地影響因素的研究均停留在理論研究與案例分析等定性方法上，缺乏以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的定量、定位研究。另一方面，雖然違法用地是伴隨城市發(fā)展整個過程的頑疾，但在不同城市發(fā)展的不同階段的影響因素卻應(yīng)有所區(qū)別和側(cè)重。城市化深度推進(jìn)階段，包括土地在內(nèi)的各種資源供給面臨巨大壓力，基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)體系相對完備，剩余土地資源面臨利益博弈環(huán)境下的深度整合[7]，這些特征與傳統(tǒng)擴(kuò)張型城市有著顯著區(qū)別，在這種環(huán)境下的違法用地由于占據(jù)了本就稀缺的土地資源而更加值得重視，有必要開展針對性研究。

本文以空間化數(shù)據(jù)為支撐，以深圳市為例，針對高度城市化階段城市發(fā)展中的違法用地問題，借助GIS（地理信息系統(tǒng)）和統(tǒng)計學(xué)工具，定量分析違法用地的影響因素和影響強(qiáng)度，以更加深刻地認(rèn)識高度城市化環(huán)境下的違法用地行為。在此基礎(chǔ)上，以社區(qū)為單元開展全市違法用地風(fēng)險評估，確定違法用地的重點發(fā)生區(qū)域，以利于實現(xiàn)違法用地的早發(fā)現(xiàn)、早制止，將執(zhí)法關(guān)口前移，變被動執(zhí)法為主動預(yù)防。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 深圳市概況

深圳市位于廣東省南部，北鄰東莞、惠州，南接香港，西臨珠江口，是華南地區(qū)的特大城市。2012年，全市土地面積1996.8 km2（其中建設(shè)用地面積942.7 km2，占全市總面積的47.2%），常住人口約1055萬人，國內(nèi)生產(chǎn)總值12950億元。全市共劃分為10個區(qū)（新區(qū)），其中，福田、羅湖、南山、鹽田4區(qū)為原特區(qū)內(nèi)部分，2010年5月，特區(qū)范圍經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)擴(kuò)大至市域全部。全市地貌以山地丘陵為主，平原地貌只占26.45%[8]，地勢總體表現(xiàn)為東南高西北低，山體多為500—700 m的低山和300—400 m的高丘陵，主要分布在市域東南部的鹽田、大鵬2區(qū)和福田、寶安、南山3區(qū)北部。

土地管理方面，深圳市在以下兩個方面較為特殊：（1）兩次大規(guī)模的國有化轉(zhuǎn)地行為。1992年對原特區(qū)內(nèi)的農(nóng)村土地進(jìn)行“統(tǒng)征”，將特區(qū)內(nèi)的農(nóng)村土地轉(zhuǎn)為城市土地，2004年對原特區(qū)外的土地實施“統(tǒng)轉(zhuǎn)”，通過將原特區(qū)外的農(nóng)民轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)居民以實現(xiàn)深圳全市域的土地國有化。然而，“統(tǒng)轉(zhuǎn)”時原特區(qū)外土地收益已十分豐厚，工作推進(jìn)過程中又存在政府承諾補(bǔ)償?shù)刈罱K未落實、轉(zhuǎn)地范圍覆蓋不全、補(bǔ)償范圍與標(biāo)準(zhǔn)爭議、后續(xù)管理不足等問題，致使相當(dāng)數(shù)量的土地未能納入國有儲備土地管理，而是成為被原農(nóng)村集體實際占有使用的爭議土地[9-11]。（2）城市化程度高，后備土地資源十分有限[12-15]。隨著特區(qū)全部土地的國有化，深圳市城市化率已達(dá)100%，當(dāng)前全市建設(shè)用地規(guī)模已逼近市域總面積的50%，剩余土地大部分已納入生態(tài)控制線管理，不宜進(jìn)行開發(fā)建設(shè)，新增土地供應(yīng)壓力較大，加之部分土地權(quán)屬爭議、違法用地行為突出等問題，深圳市已連續(xù)多年未完成土地供應(yīng)計劃。

1.2 數(shù)據(jù)收集處理

根據(jù)對違法用地發(fā)生可能影響因素的分析及數(shù)據(jù)可獲取情況，確定收集的數(shù)據(jù)包括深圳市歷年國土部衛(wèi)片執(zhí)法檢查、土地利用、城市規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)社會以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等5類。其中，違法用地數(shù)據(jù)為2008—2011年深圳市土地礦產(chǎn)衛(wèi)片執(zhí)法結(jié)果圖斑；土地利用數(shù)據(jù)包括2006—2011年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)、原農(nóng)村集體占地范圍調(diào)查數(shù)據(jù)；城市規(guī)劃數(shù)據(jù)包括《深圳市城市總體規(guī)劃（2010—2020年）》、《深圳市近期建設(shè)規(guī)劃（2006—2010年）》等；經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)包括2008年各區(qū)域總?cè)丝冢ǚ稚鐓^(qū)）數(shù)據(jù)；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括行政區(qū)劃、全市DEM、道路交通（2008年）、軌道交通（2010年）、基本生態(tài)控制線（2008年）等。部分經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如GDP、固定資產(chǎn)投資等數(shù)據(jù)由于只能部分細(xì)化到區(qū)級，無法在空間上表達(dá)，故暫不考慮。

由于后續(xù)分析工作須在空間上開展，必須實現(xiàn)收集全部數(shù)據(jù)的空間化表達(dá)。已收集數(shù)據(jù)大部分為GIS格式，另有部分?jǐn)?shù)據(jù)為其他空間數(shù)據(jù)格式（如CAD）或圖片格式。對于GIS格式數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行空間參考統(tǒng)一、屬性字段整理（多余字段刪除、字段格式統(tǒng)一）以及邏輯一致性檢查（如各級行政區(qū)劃數(shù)據(jù)差異消除）等處理工作；對于非GIS格式數(shù)據(jù)，則首先需要進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，再進(jìn)行上述處理。

2 違法用地影響因素分析

本文采用Logistic回歸方法分析違法用地相關(guān)的各影響因素的實際作用。其中，回歸因變量為2008—2011年的國土資源部衛(wèi)片執(zhí)法結(jié)果，即近年來是否發(fā)生過違法用地行為；自變量為違法用地可能相關(guān)因子的量化表達(dá)。

2.1 違法用地因子選取與量化

2.1.1 因子選取 根據(jù)理論經(jīng)驗借鑒并結(jié)合深圳市實際可以發(fā)現(xiàn)，違法用地行為是土地條件具備的前提下，利益與風(fēng)險綜合平衡的產(chǎn)物，因此對于違法用地發(fā)生影響因素可以從三方面加以考慮：

（1）開發(fā)的基本條件，即適宜進(jìn)行建設(shè)的土地，可以從土地利用類型和地形兩方面體現(xiàn)。統(tǒng)計表明，深圳市不同用地類型和不同坡度上發(fā)生違法用地的比例相差較大。違法用地發(fā)生比率最高的地類為裸地、旱地、其他園地、其他草地、水澆地等，2008—2011年年均發(fā)生比例均超過3‰，最低的為人工牧草地、天然牧草地、沿海灘涂、內(nèi)陸灘涂、有林地等，比例均低于0.2‰；絕大多數(shù)違法用地發(fā)生在坡度低于20°的土地上，且發(fā)生頻率隨坡度增加呈指數(shù)下降，坡度為0°時違法用地發(fā)生頻率為20°時的4.5倍。

（2）違法用地行為帶來的收益，可以從城市規(guī)劃、空間區(qū)位、經(jīng)濟(jì)社會等方面反映。城市規(guī)劃的實施能夠直接影響一個地區(qū)的公共服務(wù)水平，由于城市規(guī)劃而形成的核心區(qū)能夠?qū)ν鈬木用癞a(chǎn)生吸引作用，從而促使土地升值。交通狀況和職住區(qū)位環(huán)境是人口遷移的重要參考因素，區(qū)位較好的地區(qū)擁有更高水平的地價和房屋租金。經(jīng)濟(jì)相對活躍的地區(qū)和人口密集地區(qū)的住房需求量要高于其他地區(qū)，相應(yīng)的土地獲利也較高。

（3）違法用地行為的難度和風(fēng)險，可以從土地權(quán)屬狀況、政府管控力度方面考量。在土地權(quán)屬不清、管理薄弱的地區(qū)（如原農(nóng)村集體占有土地），在“法不責(zé)眾”等心理的作用下，易于進(jìn)行違法用地活動，而在權(quán)屬清晰的地區(qū)（如政府出讓土地），違法用地的難度較大。同樣，在政府明確嚴(yán)格管控的地區(qū)（如生態(tài)控制區(qū)內(nèi)），違法用地的風(fēng)險將大大增加。

綜上，與違法用地相關(guān)的影響因素可分為土地現(xiàn)狀、土地管理、城市規(guī)劃、空間區(qū)位和經(jīng)濟(jì)社會5大類。研究以這5大類因素為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)收集情況，篩選確定了土地類型、坡度、土地實際占有主體、規(guī)劃高快速路、規(guī)劃公共設(shè)施、規(guī)劃重點地區(qū)、生態(tài)控制區(qū)、現(xiàn)狀主要道路、現(xiàn)狀軌道交通、工業(yè)用地分布、人口密度11項因子。

2.1.2 因子量化表達(dá) 為了實現(xiàn)違法用地影響因素的量化分析，需要根據(jù)因子的具體特征而采用相應(yīng)的量化表達(dá)方式。土地類型設(shè)計為多分類變量，采用土地利用現(xiàn)狀分類（GB/T 21010-2007）的二級分類，但不含建設(shè)用地部分，具體為耕地、園地、林地、草地、水域及水利設(shè)施用地、其他土地；土地實際占有主體、規(guī)劃重點地區(qū)、生態(tài)控制區(qū)、現(xiàn)狀軌道交通設(shè)計為二分類變量，其中現(xiàn)狀軌道交通因子以地鐵站點1.5 km以內(nèi)和以外作為類別劃分標(biāo)準(zhǔn)；坡度、規(guī)劃高快速路、規(guī)劃公共設(shè)施、現(xiàn)狀主要道路、工業(yè)用地分布、人口密度設(shè)計為連續(xù)型變量，其中規(guī)劃高快速路、規(guī)劃公共設(shè)施、現(xiàn)狀主要道路、工業(yè)用地分布以到相應(yīng)設(shè)施、地塊的直線距離或通勤時間（通勤時間計算考慮各級道路通行速度因素，在GIS軟件中實現(xiàn)）為量化依據(jù)。

2.2 違法用地影響因子Logistic回歸

2.2.1 采樣方法與范圍 采用空間隨機(jī)點的方式進(jìn)行回歸數(shù)據(jù)采樣，由于違法用地行為只能發(fā)生在非建設(shè)用地上，因此采樣范圍為非建設(shè)用地（以2007年土地變更調(diào)查為準(zhǔn)）。首先將11個自變量以及因變量的空間分布量化為10 m×10 m的柵格圖層，使用隨機(jī)矢量點提取每一采樣點處的自變量和因變量值。最終選擇2500個采樣點參與回歸計算，并保證因變量取值0和1的數(shù)量大致接近，采樣點分布見圖1（封二）。

2.2.2 回歸方式設(shè)定 首先對采樣得到的自變量進(jìn)行多重共線性診斷，結(jié)果顯示自變量的容忍度均小于10，表示自變量間并不存在明顯的多重共線性，均可以納入Logistic回歸模型。將采樣結(jié)果導(dǎo)入SPSS軟件，使用“二項Logistic回歸”工具進(jìn)行模型運算。因子進(jìn)入方法采用“向前：條件”法，并設(shè)置進(jìn)入和剔除方程的顯著性水平分別為0.05和0.10。分類標(biāo)準(zhǔn)值采用默認(rèn)值0.5，即概率值大于0.5時認(rèn)為因變量預(yù)測值為1，否則為0。土地類型、土地實際占有主體、是否規(guī)劃重點地區(qū)內(nèi)、是否生態(tài)控制區(qū)內(nèi)、是否現(xiàn)狀軌道交通覆蓋范圍內(nèi)5個類別型自變量設(shè)置為虛擬變量，并選取“第一個”類別值（即取值“0”）為參照水平。

2.3 回歸結(jié)果分析

運行Logistic回歸模型，經(jīng)過8步迭代得到回歸結(jié)果。在最終結(jié)果中，有7個自變量顯著性水平高于0.05，模型對因變量取值0（未發(fā)生違法用地行為）和取值1（發(fā)生了違法用地行為）的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為81.3%和76.6%，總體準(zhǔn)確率為79.2%，回歸參數(shù)見表1。

從回歸結(jié)果來看，較為顯著的解釋變量有土地類型、坡度、土地實際占有主體、是否生態(tài)控制區(qū)內(nèi)、到最近工業(yè)用地通勤時間。其中，最重要的解釋變量為坡度、土地實際占有主體Ⅰ、到最近工業(yè)用地通勤時間。完全不顯著的解釋變量為到規(guī)劃高快速路距離、到規(guī)劃公共設(shè)施通勤時間、是否規(guī)劃重點地區(qū)內(nèi)、人口密度。

土地類型中，園地、林地、草地均不夠顯著，其中園地、草地發(fā)生違法用地的風(fēng)險較耕地（參照類別）高，而林地較耕地低；水域及水利設(shè)施用地、其他土地則十分顯著，其中水域及水利設(shè)施用地上發(fā)生違法用地的相對風(fēng)險僅為耕地的38%，而其他土地上發(fā)生違法用地的相對風(fēng)險為耕地上的3倍，由于深圳市的其他土地中超過90%為空閑地或裸地，因此可以認(rèn)為城鎮(zhèn)村內(nèi)尚未利用或無植被覆蓋的土地有較高可能發(fā)生違法用地行為。坡度因子與違法用地發(fā)生呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，平均坡度每增加1°，違法用地相對風(fēng)險降低為原來的94%，若坡度增加10°，則相對風(fēng)險降低為原來的54%，若增加20°，相對風(fēng)險降低為原來的29%。土地實際占有主體Ⅰ與違法用地發(fā)生呈現(xiàn)正相關(guān)，原農(nóng)村集體實際占有土地上發(fā)生違法用地行為的相對風(fēng)險是其他地方的2.3倍。是否生態(tài)控制區(qū)內(nèi)Ⅰ與違法用地呈負(fù)相關(guān)，生態(tài)控制區(qū)內(nèi)違法用地發(fā)生的相對風(fēng)險是生態(tài)控制區(qū)外的64%。

表1 違法用地影響因子Logistic回歸系數(shù)Tab.1 Logistic regression coefficients of impact factors of illegal land use

與空間區(qū)位相關(guān)的解釋變量——到現(xiàn)狀主要道路距離、到最近工業(yè)用地通勤時間均與違法用地發(fā)生呈負(fù)相關(guān)，表明距離現(xiàn)狀道路和工業(yè)用地較近的地方具有較高的違法用地發(fā)生風(fēng)險。值得注意的是，現(xiàn)狀軌道交通覆蓋范圍內(nèi)違法用地發(fā)生風(fēng)險比覆蓋范圍外更低，相對風(fēng)險僅為范圍外的66%。對此的解釋是，現(xiàn)狀軌道交通覆蓋范圍多為原特區(qū)內(nèi)地區(qū)，一方面土地資源尤其是“合法外”土地資源較少，另一方面政府管控力度較大，違法用地行為極容易被舉報、制止。

可見，對深圳市違法用地行為影響最為突出是土地狀況，其次才是空間區(qū)位，具體說包括土地自然易用程度（坡度和土地利用類型）、土地權(quán)屬狀態(tài)（是否原農(nóng)村集體實際占有）、職住區(qū)位（到最近工業(yè)用地通勤時間）等。這表明，在高度城市化水平和土地緊約束環(huán)境下土地價值普遍較高，違法用地的發(fā)生不再是以道路等基礎(chǔ)設(shè)施或公共設(shè)施為導(dǎo)向，而是主要受制于土地自然和權(quán)屬狀況，零散分布于全市僅存的可建設(shè)空間上。

3 違法用地風(fēng)險評估

通過對違法用地影響因子的定量化分析，一定程度上掌握了當(dāng)前違法用地發(fā)生的主要影響因素。Logistic回歸模型的總體正確率達(dá)79.2%，能夠支持全市范圍內(nèi)的違法用地風(fēng)險評估工作開展。

3.1 評估方法

本文將采用Logistic回歸結(jié)果開展違法用地風(fēng)險評估，評估范圍為全市非建設(shè)用地空間（根據(jù)2007年土地變更調(diào)查）。首先以10 m×10 m的柵格為基本單元，在評估范圍內(nèi)進(jìn)行違法用地發(fā)生概率計算，對于每一柵格，其計算公式為：

式1中，P為該柵格處的違法用地發(fā)生概率。

采用GIS工具對Logistic回歸派生出的11個自變量柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊置運算，通過空間運算產(chǎn)生的Logit（P）解算出該柵格處的P值。為了將評估結(jié)果以社區(qū)為單元進(jìn)行表達(dá)，更好地分析違法用地的高風(fēng)險區(qū)域，需要對基于柵格的評估結(jié)果進(jìn)行分社區(qū)平均綜合，方法為：

式2中，PC為某社區(qū)的違法用地發(fā)生風(fēng)險分值；Pi為該社區(qū)內(nèi)柵格的違法用地發(fā)生概率值，建設(shè)用地概率值取為0。

3.2 評估結(jié)果分析

對全市634個社區(qū)單元進(jìn)行平均綜合分值計算，并采用自然斷點分級法將風(fēng)險分值分為5級，該方法以減小同一類別中差異、擴(kuò)大類別間差異為原則，通過使得擬合度方差最大化進(jìn)行級別劃分，適合于非均勻分布的連續(xù)變量的級別劃分[16]。根據(jù)違法用地發(fā)生風(fēng)險從高到低，將所有社區(qū)分為1—5級（圖2，封二）。

總體來看，違法用地發(fā)生風(fēng)險較高的區(qū)域主要集中在寶安區(qū)、光明新區(qū)、龍華新區(qū)、龍崗區(qū)、坪山新區(qū)以及大鵬新區(qū)等原特區(qū)外區(qū)域，其中，光明新區(qū)全部、寶安區(qū)中部、龍崗區(qū)東部及坪山新區(qū)北部Ⅰ級風(fēng)險區(qū)分布較多。評估分值排名前20的社區(qū)中，位于光明新區(qū)和坪山新區(qū)的最多，分別占7個和5個，其次是寶安區(qū)和南山區(qū)各2個。通過對比各評估因子圖層及評估計算公式可知，上述區(qū)域違法用地發(fā)生風(fēng)險較高的主要原因在于擁有相對較為豐富的低坡度土地資源，且由原農(nóng)村集體掌握的土地較多。評估結(jié)果總體符合實際情況，但在某些地區(qū)也存在明顯問題，如位于福田區(qū)中心區(qū)的福新社區(qū)被評估為Ⅰ級風(fēng)險區(qū)，而該區(qū)域?qū)嶋H為一大型公園；坪山新區(qū)的評估風(fēng)險與光明新區(qū)相差不大，而從歷年衛(wèi)片執(zhí)法檢查成果來看，光明新區(qū)每年的違法用地發(fā)生數(shù)量大大高于坪山新區(qū)?？赡艿脑蛴袃牲c：一是市域西北方向是深圳市目前重點發(fā)展方向，是深圳市朝向東莞、廣州的門戶區(qū)，經(jīng)濟(jì)活躍度較高，違法用地獲利更加明顯，而經(jīng)濟(jì)因素由于數(shù)據(jù)問題在評估中缺少考慮；二是行政管制強(qiáng)度等因素對于違法用地也有一定的限制作用，而這些因素因難于量化而未考慮在內(nèi)。因此，對評估模型的改進(jìn)將首先從這兩方面加以考慮。

4 結(jié)論

（1）高度城市化階段違法用地的發(fā)生受土地資源制約十分顯著。隨著城市化的深入，城市可利用的土地資源日益稀缺，任何土地開發(fā)活動（無論合法還是違法）所遇到的首要限制條件均為土地供給。經(jīng)過30多年的高速發(fā)展，深圳市原特區(qū)內(nèi)剩余可建設(shè)用地十分稀少，違法用地發(fā)生量較低，而在可建設(shè)土地資源相對豐富的光明、坪山、寶安等區(qū)違法用地呈現(xiàn)密集、離散分布。

（2）高度城市化階段，地形、土地權(quán)屬、職住區(qū)位是違法用地的主要影響因素。地形、土地權(quán)屬代表著土地開發(fā)的難度和風(fēng)險，而職住區(qū)位則代表著土地開發(fā)的潛在獲利大小。當(dāng)城市化達(dá)到較高水平時，城市外來人口規(guī)模龐大，交通等基礎(chǔ)設(shè)施十分完備，土地開發(fā)的獲利不再受交通、公共設(shè)施等因素的顯著制約，相反，土地本身的自然和社會屬性開始主導(dǎo)違法用地行為。

（3）違法用地高風(fēng)險區(qū)與城市擴(kuò)展方向一致。目前，深圳市原特區(qū)內(nèi)已基本建設(shè)完畢，城市主要擴(kuò)展方向為原特區(qū)外的西北、東北方向。這些區(qū)域在基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善、人口的溢出效應(yīng)的作用下，空間區(qū)位的日益優(yōu)化，土地升值預(yù)期較強(qiáng)，加之相對豐富的土地資源和土地權(quán)屬歷史遺留問題，逐漸成為違法用地的高發(fā)區(qū)。

（4）基于GIS和統(tǒng)計學(xué)的空間定量分析技術(shù)是開展違法用地影響因素研究的有效手段。實踐表明，上述定量化技術(shù)對于違法用地影響因素探索效果較好，分析結(jié)果能夠用于行政決策和違法用地預(yù)防工作。同時，數(shù)據(jù)的豐富程度和精度直接影響分析結(jié)果，全面、準(zhǔn)確的研究必須以豐富、可空間量化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為依托。

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（本文責(zé)編：陳美景）

Impact Factors Analysis and Risk Assessment of Illegal Land Use in the Stage of Post Urbanization of Shenzhen City

HU Wei1, JIA Ming-chao1, WEI Guang-yu1, JIANG Ren-rong1,2
（1. Shenzhen Urban Planning & Land Resource Research Center, Shenzhen 518040, China; 2. Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Shenzhen 518040, China）

Based on cognition of illegal land use, the purpose of this study is to analyze the main impact factors of illegal land use in the stage of post urbanization based on a positioning and quantitative framework, and then carry out illegal land use risk assessment in order to provide decision and technical support for the illegal land use early-warning system. Methods of spatial analysis and statistics approach of regression and simulation were employed. The results indicate thatthe significant impact factors of illegal land use ranked from great to small are as follows: slop, occupant of land, industrial land distribution, land type, ecological control area, main road distribution, and subway distribution. There was a negative correlation between slop and illegal land use, that is for each 10 degree increase in slop, the relative risk of illegal land use reduce to 54% from the original. The relative risk of illegal land use in the area occupied by villagers is 2.3 times than elsewhere. The closer the distance to the industrial land, the higher the risk of illegal land use is. In all land types, other land has the highest risk to be used illegally, which is 3 times higher than arable land. The high-risk areas of illegal land use mainly concentrated in Guangming New District, central of Bao'an District, east of Longgang District and north of Pingshan New District. This study confirms that the illegal land use is significantly restricted by land resource in the stage of post urbanization. In the environment of relatively complete infrastructure and high economic value of land, the natural and social attributes of land itself dominate the illegal land use. The high-risk area of illegal land use is roughly as same as the urban expending area. Spatial quantitative analysis approach based on GIS and statistics is an effective mean for the factors studies of illegal land use.

land administration; illegal land use; impact factors; risk assessment; post urbanization; Shenzhen City

F301.2

A

1001-8158（2014）08-0010-07

2014-01-17

2014-03-08

國家科技支撐計劃課題（2013BAJ05B04）。

胡煒（1988-），男，河南潢川人，碩士，規(guī)劃師。主要研究方向為土地管理與GIS應(yīng)用。E-mail: have211@163.com