基于随机森林回归模型的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素实证分析

摘要 利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目，获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据，并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度，同时验证模型的准确率。结果表明：模型的准确率和决定系数（R2）均大于80%，且五折交叉验证结果的准确率也大于80%。因子层重要性全域范围内是宏观区位影响度、繁华程度、产业集聚效应、交通条件和区域规划因子比基础设施条件和环境条件因子更大；其中，城区受产业集聚效应因子影响最大，而城郊受交通规划条件因子影响最大，且两者受繁华程度和交通条件因子影响也较大。因素层重要性全域范围内是宏观区位影响度最大，其次是繁华程度、交通条件、产业集聚效应和区域规划，而其余因素影响相对较小；其中，城区受产业集聚效应影响最大，而城郊受区域规划条件影响最大，其次繁华程度和交通条件也对土地级别质量有较大影响，而宏观区位影响度的影响相对减小。

关键词 集体经营性建设用地；土地级别质量；影响因素；随机森林回归模型

中图分类号 F301  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2024）11-0047-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.11.011

Empirical Analysis of Factors Influencing the Quality of Land Grade for Collective Management Construction Land Based on Random Forest Regression Model

YU Wen-qian1，2， ZHOU Bing-juan1，2

（1. School of Land Resources and Environment， Jiangxi Agricultural University， Nanchang，Jiangxi 330045;2. Jiangxi Poyang Lake Basin Key Laboratory of Agricultural Resources and Ecology， Nanchang， Jiangxi 330045）

Abstract Using the project of grading and benchmark land price evaluation of collective construction land at the local level in Nanchang City， we obtained survey data from 258 administrative villages in the jurisdiction of Nanchang City，and random forest regression model was used to analyze the influencing factors of land quality for rural collective commercial construction land and the degree of importance of various factors， while also verifying the accuracy of the model. The results showed that the model accuracy and decision coefficient （R2） were greater than 80%， and the accuracy of the 5-fold cross validation results was also greater than 80%. The overall importance of factor layer was that macro location influence degree， prosperity level， industrial agglomeration effect， traffic conditions and regional planning factors were greater than infrastructure conditions and environmental conditions. Among them， the urban area was most affected by the industrial agglomeration effect factor， while the suburban area was most affected by the traffic planning condition factor， and both were greatly affected by the prosperity degree and traffic condition factor.The overall importance of the factors layer was that macro location influence degree had the greatest influence， followed by bustling degree， traffic conditions， industrial agglomeration effect and regional planning， while the remaining factors had relatively less influence. Among them， the urban area was most affected by the industrial agglomeration effect， while the suburban area was the most affected by the regional planning conditions. Secondly， the prosperity degree and traffic conditions also had a greater impact on the quality， while the macro location influence degree was relatively reduced.

Key words Collective commercial construction land;Land grade quality;Influencing factors;Random forest regression model

基金项目 地方政府委托项目（JXLZ-2021-G009）。

作者简介 余文芊（1999—），女，江西上饶人，硕士研究生，研究方向：土地经济学。

*通信作者，副教授，硕士，硕士生导师，从事土地经济学研究。

收稿日期 2023-06-29；修回日期 2023-07-28

随着我国经济水平提高和社会快速发展，以及各类用地需求的不断增长，农村集体建设用地的使用价值与资产价值日益显现［1］。与此同时，国家正稳步开展集体经营性建设用地入市等试点工作，围绕农村集体土地的相关研究也不断深入，但相较于成熟的城镇建设用地研究，集体经营性建设用地的相关研究仍处于欠缺状态。学者对集体经营性建设用地的研究前期主要集中在土地流转方面，进入农村土地制度改革试点阶段后逐渐转到对入市问题的研究，如入市动因［2］、入市模式［3］、入市范围［4］、入市主体［5］和收益分配［6］等方面，对于集体经营性建设用地土地级别质量影响因素的研究不多。赵小敏等［7］以余江县的4个乡镇为例，通过对农村集体建设用地内涵及国有建设用地差异性进行分析，建立了集体建设用地等级评估的技术思路和指标体系；杨建锋等［8］以新野县为例，基于集体建设用地的特点，从宏观趋势层面和微观差异层面进行综合考虑，进而构建了两者并存的指标体系；许婷等［9］以锦江镇为例，从农村集体建设用地特点出发，并结合当地特色，构建了集体建设用地指标体系。在定量分析影响因素的研究方法上，许多学者采用的是传统的多因素综合评定法、主成分分析法等，大部分都具有一定的主观性和偶然性，而随机森林回归模型的随机性能很好地从大量数据中分析影响农村集体经营性建设用地土地级别质量的重要因素，且不需要检查变量的交互作用是否显著［10-11］。

该研究在参考相关文献的基础上，结合集体经营性建设用地的特点，构建农村集体经营性建设用地土地级别质量影响因素体系，利用南昌市本级辖区258个行政村的调研数据，通过随机森林回归模型分析集体经营性建设用地土地级别质量影响因素及其重要性程度，以期为行政村尺度下的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素体系的构建提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区域和数据来源

该研究以南昌市市本级管辖区为研究区域，辖区258个行政村为研究对象，总面积为99 258.51 hm2，其中农村集体经营性建设用地面积为1 477.48 hm2。南昌市市本级管辖区东至高新区五星垦殖场边界线，西至湾里管理局边界线，南至红谷滩区，北至经开区（图1），城区面积44 118.60 hm2，城郊面积55 139.91 hm2。各个行政村总人口为1 000～4 000人，农民人均纯收入为1万～2万元。城区范围内的行政村140个，城郊范围内的行政村118个。

于2021年10月至2022年8月深入各个村庄开展实地入户调研，收集集体经营性建设用地土地级别质量影响因素的调研数据，包括商业中心、工业企业等土地级别质量影响因素相关数据。

1.2 样本特征

对样本数据基本特征进行分析，结果如表1所示。样点所在的行政村社会经济发展情况存在较大的差异，可代表不同发展水平的行政村：城区和城郊内行政村人均纯收入最大分别为8.00万和5.00万元，最小分别仅为0.10万和0.20万元；人口数最大可达上千甚至上万人，最小仅为数十人；集体建设用地面积最大分别为135.65和140.47 hm2，最小甚至为0.00 hm2。样点所在行政村的交通等情况也存在较大的差异：城区和城郊内行政村到商业繁华区的距离

最远分别为14 857.11和37 173.46 m，最近分别为1 502.71和6 346.38 m；到产业集中区的距离最远分别为4 705.96和16 668.17 m，最近分别为96.48和85.98 m；而到公交站台的距离最远分别为1 891.10和5 623.21 m，最近分别为34.57和67.40 m。

1.3 研究方法

1.3.1 变量设定。

该研究在参考大量相关文献的基础上，结合集体经营性建设用地特点，构建农村集体经营性建设用地土地级别质量影响因素体系，如表2所示。

繁华程度主要是指某一个地区的商业和服务业的聚集程度，以及各类商业和服务业的影响程度。商业繁华度对土地级别质量有显著的影响，是土地定级中非常重要的一个因素，同时商业繁华度会受到多种商业服务业设施的影响，因此选取商业中心、大型超市、农贸市场、专业市场4个指标来衡量。各指标采用其与行政村几何中心距离来进行量化。

宏观区位影响度也是反映土地级别质量的重要指标，一般来说，宏观区位条件越好，土地级别质量越高。该研究主要选取商业繁华区和产业集中区2个指标。各指标采用其与行政村几何中心距离来进行量化。

交通条件是反映区域之间土地级别质量的主要标尺，该研究分别从道路通达度、公共交通便捷度和对外交通便利度3个方面选取相应的指标。其中，道路通达度采用的是国道、省道、县道、城市道路和乡道长度与其所在行政村区域总面积比来进行量化；公共交通便捷度和对外交通便利度则采用其与行政村几何中心距离来进行量化。

产业集聚效应是指各种产业和经济活动在区域内集中到一定程度时，可以为区域的经济发展带来额外的效益。该研究选取工业企业密度指标来衡量，并采用行政村工业企业数量占全域总量比来进行量化。

物流是指实施和管理产品等从原产地到消费地低成本流动和存储的全过程，考虑到产品也包括商业和工业产品，因而在一定程度上也会对土地级别质量产生影响。指标采用其与行政村几何中心距离来进行量化。