不動產登記大數據在國土資源管理中的創新應用探索

黎德松 李偉

【摘 要】不動產統一登記工作已經陸續步入正規，對其更深層次的研究應提上日程，筆者結合工作實踐，前瞻性的以南京某區工業房地數據為例，分析對不動產登記數據進行完善可能產生的成果并探索其應用，以期對現行工作有所啟發。

【關鍵詞】不動產統一登記；數據價值；工業用地

一、引言

2013年，國務院為進一步落實《物權法》進而實施不動產統一登記制度，江蘇省在全國率先頒發不動產權證書，基于土地登記的不動產統一登記工作正在有序推進，相關登記信息在關聯部門之間實現了互通共享。通過不動產統一登記形成了詳實的權籍調查登記成果，既包含宗地及其地上建筑物、構筑物等基礎信息，又包括權屬、轉移、變更、抵押等產權信息。對不動產統一登記成果的整合與研究，將成為我國經濟社會發展過程中市場調節、政府管控的重要依據。在不動產統一登記預想的成果中，數據成果被賦予較高的期望。在國外發達國家的實踐中，也證明數據成果是最容易實現互通和應用的。

二、不動產統一登記數據價值分析

1.研究范圍界定

考慮到不動產統一登記數據的多樣性和復雜性，本文縮小分析范圍，僅考慮房、地數據；從規劃和土地利用的角度看，土地的用地性質又有不同，為保證研究的深度，擬采用“單點突破”，選取工業用地（房、地）數據進行研究。

2.不動產統一登記數據價值分析

不動產統一登記將以房、地等為代表的空間數據和屬性數據關聯在一起，將地-樓-房連為一線，通過宗地與房屋的空間關系可以知道宗地上有哪些房屋，房屋坐落于哪塊宗地上，通過業務產生的數據（以地籍數據、土地利用數據為代表的國土數據和以交易數據、樓盤表數據為代表的房產數據），及其關聯的權利人信息，再結合權利人相關的經濟信息，將是強大的數據關系網，而這也是未來不動產統一登記數據應用的核心，且應用前景可觀。

3.數據假設及調查

現階段不動產統一登記信息系統建設并未如想象中理想，以南京江寧為例，截至2016年7月，不動產統一登記數據成果更多的停留在發證層面，登記系統用的是全市統一的過渡版，表單集中在登記收件單、審批表（抵押、房地）、不予登記告知書、抵押業務擴展字段、國有土地使用證、不動產權證書頒發記錄等，與房產的數據對接主要體現在“續表選擇”上，而房產局共享的數據同樣是為“發證”，主要為權利人相關信息。因此獲取的數據信息，尤其是有價值的數據信息較少，具體到工業用地，新增數據尚以個位數計，分析樣本顯然不夠，但從長遠看，對不動產統一登記數據的分析與價值應用的探索刻不容緩。

因此，本文試圖從工業用地的角度入手，通過實地調查補充，以模擬未來不動產統一登記可能獲得的全數據，進而探索數據價值。數據調查以登記地塊為單位，內容包括地籍信息、權利人信息，這兩部分是現不動產統一登記實際可獲得數據。除此之外，考慮到數據的應用價值，還應結合工商、稅收等數據，因此，調查也包含了與上述土地和房屋對應的企業名稱、代碼、工商號等工商數據；包括與上述土地和房屋對應的企業繳稅情況、稅費等稅收數據；及與上述土地和房屋對應的企業從業人員情況等人社數據。

調查方法采取兩種，一是相關部門收集；二是實地補充調研。從數據收集上來的結果看，部分地塊（約占地塊總量的7%）營業收入、稅收、從業人員等數據不全，分析認為，這部分數據不足以對結果產生實質性影響。因此，在數據的基礎上，建立數據庫（包括圖層數據和屬性數據），以作為后續分析的基礎。

三、基于工業用地利用效益評價模型的數據挖掘

1.評價模型的確立

評價模型借鑒了學者們對低效用地的評價方法，并進行了改進，主要通過數學量化，并結合經濟學中的多目標綜合評價，具體思路為，根據影響評價對象土地利用綜合效益水平的因子及其重要程度確定評價指標體系和指標的權重，在對指標現狀數據標準化的基礎上，將各指標值加權求和，得到土地利用現狀效益水平。計算公式如下：

S ： 工業用地低效利用程度； Xi ： 第i項指標的現狀值；

Wi ： 第i項指標的權重值； Ti ： 第i項指標的標準值。

2.評價指標的選擇

在評價指標的初選上，參考《江蘇省建設項目節地評價規程》（蘇國土資發[2014]142號）、《江蘇省建設用地指標（2014年版）》（蘇國土資發[2015]75號）、《江蘇省縣級工業用地評價指標體系》，包含了土地利用程度、土地利用效率、社會效益和環境效益等，反映到指標上，包括建筑密度、容積率、地均利潤變化率、地均產值變化率、地均主要污染物排放量、地均勞動報酬增長率。但考慮到數據的現實性和可實現性，同時考慮到經濟性，本文用SPSS等手段對指標進行進一步分析，包括相關性分析、主成分分析，以期用盡量少的指標反映出問題的關鍵所在。最終采用五個指標（建筑密度、容積率；地均產值、地均稅收；地均從業人數）分別反映土地利用程度、利用效益和社會效益。從5個指標的主成分分析看，第一主成分中，地均稅收、地均營收、地均從業人員荷載較大；第二主成分中，容積率、建筑密度荷載較大，進一步驗證了指標分類的合理性。

考慮到每個指標對評價產生的作用大小不一樣，需要對各指標賦以不同的權重值，本文一方面參考其他學者的學術研究結論；另一方面拜訪了多個業內人士、行業內的專家，最終利用德爾菲法確定出各項指標的權重值，建筑密度、容積率、地均產值、地均稅收、地均從業人員權重分別為0.11、0.20、0.28、0.34、0.07。理想狀態下，在數據完整的基礎上，利用上述評價模型，對各指標現狀值、權重值等逐一賦值、加總，即可得到其利用效益分值。

3.基于模型的評價結果

因部分地塊數據項調查不全（如營收為0、稅收為0、就業人數為0），若按模型計算，影響評價結果。因此，本部分分析中，剔除了這些數據項不全的地塊。

從分析結果看，江寧的低效用地744萬平方米，占江寧工業用地總量的35.63%，實現營收209億元，占江寧工業用地營收總量的14.06%，實現稅收16億元，占江寧工業用地稅收總量的15.53%，從業人員39629人，占江寧工業用地上從業總人數的27.3%。用地總量和營收、稅收的占比存在較大偏差，但對從業人口的吸納量尚可。

此外，通過對用地單位企業的生產內容進行分析，尚有小部分土地面積上企業的經營類型非工業用途，分析認為，這類工業用地或比低效用地更值得關注。從江寧數據看，有非工業生產的企業占用工業用地58萬平方米，占工業用地總量的2.78%，這些企業實現營收29億元，占總營收的比例為1.95%，實現稅收3億元，占總稅收的比例為2.91%，從業人員2959人，占總從業人員的2.04%。

從上述低效用地的產業類型看，土地面積占比最大的為電氣機械器材制造業，從具體地塊上的企業看，包含了部分綜合能力較強的企業，如南京科遠自動化集團、南京南瑞繼保電氣等，一是，這類企業為集團性企業，統計的收入、稅收等數據或有缺失；二是這類企業對當地的隱性貢獻程度遠高于土地的利用效率，再利用的可能性不大?？芍攸c核查、考慮小地塊、淘汰類產業的土地利用情況。土地面積占比最小的行業為儀器儀表及文化、辦公用機械制造，占比在1%以內，地塊也較小。

四、結語

1.不動產統一登記數據要實現多部門聯動才能價值最大化

從對假設數據的分析及挖掘看，不動產統一登記數據實現了國土數據和房產數據的整合，但只有實現更多部門聯動，數據的最大價值才能得到發揮，如結合工商部門的企業信息、結合稅務部門的稅收信息、結合人社部門的就業信息等。這就要求不動產統一登記數據在積累的過程中必須要解決標準化、規范化問題。此外，從江蘇省的情況看，不動產統一登記數據未來還可結合全省工業用地調查，以實現不同政府部門間的有效互動，避免重復調查建庫。

2.緊抓大數據建設契機，盡快形成國土不動產大數據

隨著互聯網、云計算和大數據產業加速發展，大數據建設已成為我國的戰略性基礎設施，各省紛紛加大對數據建設的投入和建設力度，國土部門也應該抓住這一契機，以不動產統一登記數據為基礎，形成自己的大數據，結合前述多部門的聯動數據，從而實現在國土資源管理中的應用實現。

3.完備的聯動數據可提高土地節約集約利用水平

以工業用地為例，如果建立了土地、稅收的對應關系，那么土地的利用效益可得到自動化判斷，地方上工業用地的利用水平即可得到可視化展現，這將大大提高低效工業用地判別效率。如據此制定針對性稅收措施促進企業節地增效，那么土地節約集約利用水平也將得到有效提升。

4.以園區為單位建立態勢感知系統，逐步構建產業用地長效管理機制

可依托不動產登記數據構建產業用地的長效管理機制，如以園區為單位逐步建立產業用地態勢感知系統等。從江寧的數據分析結果看，一是部分非工業企業占用工業用地，這種情況亟需利用大數據等手段進行用地跟蹤管理、動態智能甚至實時監管，切實提高工業用地利用效率；二是早期招商需求等原因造成部分強勢企業對土地的利用效率未如預期的高，這也需要對企業進行動態、智能、實時監管。而園區態勢感知系統一方面可通過掌握的數據對企業進行預警、誠信度設定；另一方面也可對發改、經信、招商等部門優化產業布局、調整招商政策等提供建議。

參考文獻：

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