征地沖突后果評價與預警

譚術魁，齊 睿，2，張紅霞

（1.華中科技大學土地管理系，湖北武漢430074；2.中國地質大學政法學院，湖北武漢430074）

1 引言

征地沖突已成為困擾中國經濟發展和社會穩定的重要問題。江蘇、安徽等地相繼出臺一系列沖突治理措施，其中江蘇省國土資源廳于2010年5月下發了《關于進一步依法規范征地補償工作切實控減征地矛盾糾紛的通知》[1]，要求建立征地實施前風險評估機制，對因征地可能引發的矛盾糾紛、不穩定事端進行調查、預測和評估，切實控減征地矛盾糾紛。

征地項目風險評估機制的建立有助于征地沖突的預防和控制，降低沖突造成的危害，但是當前各級政府采用的重大事項社會穩定風險評估辦法還存在缺陷，需要進一步優化。當前重大事項社會穩定風險評估辦法的缺陷包括：（1）缺少科學的征地沖突評價和分級機制；（2）缺乏具有針對性的評估指標；（3）以定性評估為主，缺乏定量分析，評估強烈依賴評估主體的經驗和能力，結果缺乏穩定性。征地沖突風險評估技術的改進應包括：構建能綜合考慮征地沖突不同層面后果的評價和分級機制，通過對征地沖突的綜合分析，選取更為恰當的沖突風險指標，建立定性與定量相結合的預警模型。

可用于沖突后果評價和預警的模型主要有AHP、熵值法、關聯度法、模糊綜合評價和BP神經網絡法等，其中BP神經網絡法屬于積極的客觀賦權評價，既能較好地避免評價者主觀偏好誤差，又具備自組織、自適應和非線性影射等特點。本文在關于轉型期中國征地沖突的已有研究成果和案例庫基礎上，構建征地沖突后果評價和預警指標體系，并探索BP神經網絡在建立定性與定量相結合的征地沖突后果評價和預警模型方面的可行性。

2 征地沖突后果評價模型

2.1 征地沖突后果評價指標的選擇

征地沖突對社會穩定和經濟發展的危害是多方面的，本文將這些危害分為人員傷亡、經濟損失、社會危害和政治危害（圖1）。征地沖突造成的人員傷亡后果通過沖突致死亡人數、受傷人數和刑事拘留人數3個指標來衡量。黃賢金等將征地沖突的經濟損失概括為工期延遲成本和潛在損失等，前者主要有人工費、機械設備停置費、管理費和其他費用，后者則包括堵路等沖突行為造成的時間、經濟和環境等成本[2]。本文選取直接經濟損失、間接經濟損失和沉沒損失3個指標來衡量征地沖突的經濟損失。直接經濟損失指沖突直接導致的財產損壞、生產停滯等經濟損失，如沖突可能會導致農業基礎設施和施工設備遭破壞、維持治安的車輛遭損毀等。間接經濟損失是指沖突間接導致的生產停滯等經濟損失，如堵路行為會導致交通阻塞、生產延期，基礎設施遭破壞會導致農業減產等。沉沒損失則指各沖突主體用于征地沖突這種非生產性活動中的生產資料投入的沉沒成本，即等量生產資料在正常情況下用于生產性活動可以獲得的預期收益。征地沖突所造成的社會危害選取社會治安危害性和社會關注度兩個指標來衡量。社會治安危害性是指征地沖突的發生對區域社會治安的損害，包括大規模群體性事件對正常社會秩序的擾亂、黑惡勢力介入征地沖突對群眾社會安全感的損害等。社會關注度是指社會各界尤其是新聞媒體對征地沖突的關注程度。征地沖突的政治危害選取政府公信力受損和官員被問責兩個指標來衡量。政府公信力受損可以表現為沖突發生地的群眾對政府廉潔性的質疑和滿意度的下降等。

圖1 征地沖突后果評估指標體系圖Fig.1 The index system of LECs’results evaluation

圖2 征地沖突后果評價BP神經網絡訓練圖Fig.2 The train figure of BP neural network of LECs’ex-ante evaluation

2.2 評價指標的度量與賦值

度量征地沖突后果一級指標的理想方法是通過對二級指標進行度量，再加權匯總，即Yi=∑nwij×yij，權重值可以通過層次分析法或專家意見法等獲得，但這種方法對沖突樣本數據的詳盡程度提出了較高的要求。目前國內尚無任何政府或非政府組織對征地沖突進行統計，本文從網絡上收集了400余例征地沖突，初步構建起中國征地沖突數據庫，但是媒體報道或網絡信訪存在資料不夠翔實等缺陷，基于這一數據庫難以獲得二級指標評價的全部數據。因此，本文采用專家評分法對征地沖突后果的一級指標進行賦值。本文以所有沖突案例中一級后果指標損失最嚴重的取值1，以無損失為0，采取分段專家評分法賦值，相關指標標準值見表1。

表1 征地沖突后果評價指標標準數值或描述值Tab.1 The standardized values or descriptive values of the indexes for LECs’ex-ante evaluation

2.3 征地沖突后果評價模型

受數據約束，本文構建的征地沖突后果評價BP神經網絡模型的輸入層神經元個數是沖突后果評價的一級指標個數，因而輸入神經元個數為4。輸出神經元個數由輸出目標決定，常見的確定方式是將沖突后果定性劃分為5級，即特大征地沖突、重大征地沖突、征地沖突、輕度征地沖突和無沖突，因此可以將輸出神經元個數定為5，分別以［10000］、［01000］、［00100］、［00010］和［00001］來表示。評價模型的隱含層神經元個數采用經驗公式來確定[3]，其中m表示輸入層神經元個數，n表示輸出層神經元個數，本文取值5，經調試表明較為合適。

本文從征地沖突案例庫中選取90個描述較為詳細的樣本，根據表1對沖突后果一級指標進行賦值，并采用專家評價法對其進行初步分級。再從其中抽取80個作為訓練樣本，剩余10個作為測試樣本。輸入層與隱含層之間的傳遞函數為tansig，輸出函數為logsig，為提高訓練收斂速度，網絡訓練采用Levenberg-Marquart規則，訓練誤差目標為0.01，經862次訓練神經網絡即已達到初始設定目標（圖2）。將測試樣本指標輸入模型，其結果與專家評價法結果進行一致性對比，一致性程度接近90%（表2）。

3 征地沖突預警模型

3.1 征地沖突預警指標的選擇

雖然以征地沖突為代表的資源型沖突具有非常復雜的社會、政治、經濟根源，沖突的發生也充滿偶然性，但國外實踐表明在涉及土地利益的發展項目實施前進行較為科學的沖突風險評估，并采取相應的矛盾化解措施，能有效降低沖突發生的可能性和破壞性。征地沖突預警是一種有效的風險評估方法，其目的在于通過對征地沖突誘因進行檢測、分析及診斷，預防和控制征地沖突的發生和激化，將沖突發生的概率和損失都降低到最小。

征地沖突預警的關鍵在于預警指標的選取，這些指標必須能較為全面地概括誘發征地沖突的因素。譚術魁基于征地沖突案例認為，征收土地不遵循法定的程序，非法強行征地，征地補償偏低、不到位和管理混亂，少數干部的行為失范，農民權利意識的增強和聯合抗爭，以及地方政府對征地糾紛和沖突的治理缺乏成效都是誘發征地沖突的重要因素[4]。本文結合對征地沖突案例庫中400余宗案例的分析，將誘發征地沖突的諸多因素分為4類。

表2 征地沖突后果評價一致性檢驗結果對比Tab.2 The result of consistency test of LECs’ex-ante evaluation

（1）征地項目的具體特征，包括征地項目的合法性、補償標準和補償資金到位情況等。中國土地管理法規對地方政府的征地權限有嚴格規定，但有些地方政府鋌而走險，采取各種違法違規手段征地，如篡改土地類型、化整為零、少批多征，甚至不批就征。地方政府征地行為的不合法性很容易成為農民抗拒征地的理由，引發農民強烈抗征，導致沖突。征地補償的不合理性是農民抗征的另一個主要因素，雖然土地管理法規對征地補償標準有明確規定，但不少地區征地補償標準的確定并不合理，如一些地區對所有土地按統一標準補償，導致能種植特種蔬菜的土地補償明顯偏低，還有很多地區征地補償標準多年不變，增長幅度嚴重滯后于社會物價和農民生活成本的增長。另外很多地區為快出政績，項目資金不到位就開始征地，導致拖欠農民征地補償款，最終引發群體性事件。

（2）區域征地管理情況。有些地區政府及土地管理部門忽視征地管理工作，征地程序不規范、補償測算過程不公平，如缺少征地公示公告程序、忽視村民在征地決策過程中的民主權利、土地勘界存在爭議、拆遷房屋級別評定缺乏客觀公正的標準等。新征地項目實施過程中，這些問題可能會再次出現，導致農民不滿和抗征。區域內其他征地項目中普遍存在的問題，也可能會在新項目中出現并引發沖突，如一些地區外嫁女征地補償分配糾紛比較突出，可能會在一段時期內該地區大部分征地項目實施過程中不斷出現。

（3）地方政府及相關部門征地沖突治理能力。從征地利益矛盾出現到征地沖突暴發，是一個各利益相關主體互動、不滿情緒不斷累積的過程，這一過程也是疏導、控制和治理征地沖突問題的最佳時機，及時有效的調解能促成矛盾以和平方式解決。但是很多地方政府沖突治理能力欠缺，導致征地糾紛信訪問題無法得到及時有效的解決，矛盾不斷累積；沖突發生以后又缺乏系統而公正的沖突控制和處理機制，采取武斷的處理措施導致沖突升級；沖突演化為群體性事件后，又缺乏必要的應急能力，難以迅速平息事件，反而可能造成大規模警民沖突。

（4）待征區域社會基礎。待征區域社會群體的特征也會影響征地沖突發生的可能性。征地涉及的利益相關者關系越復雜，身份差異越大，可能帶來的矛盾就越多，很多地區政府為簡化操作、縮短工期，忽視矛盾的差異性，堅持統一標準，引發諸多不滿和沖突。對沖突案例的分析表明，村民抗征通常不是一種獨立的、突然的行為，其發生是基于“傳統”的，即抗征的村民大多有過信訪或群體性事件經歷，這一特征可以用來評價征地沖突的區域社會風險性。另外，待征區域內村民的自治情況也是影響沖突的重要因素，村民自治的民主程度較高，對征地補償中集體所有部分的管理就會較為透明，引發的矛盾和沖突會較少，反之，民主程度低的村莊征地沖突的可能性較大。

本文以4類因素所包含的沖突風險作為征地沖突預警評價的一級指標，并選取征地項目審批合法性等13個指標作為二級指標，構建征地沖突預警評價指標體系（圖3）。

圖3 征地沖突預警評價指標體系圖Fig.3 The index system of LECs’pre-warning evaluation

圖4 征地沖突預警BP神經網絡訓練圖Fig.4 The train figure of BP neural network of LECs’prewarning evaluation

3.2 評價指標的度量與賦值

征地沖突預警指標體系中4個一級指標分別由若干二級指標構成，對選定的指標，按其狀態分為5個風險評價等級，即好、較好、一般、較差、差。所有指標的標準數值或描述值如表3，指標狀態對應分值以區間形式給出，其中，［0.0，0.2］表示該指標狀態好，對征地沖突基本無影響；（0.2，0.4］表示該指標狀態較好，對征地沖突有輕微影響；（0.4，0.6］表示該指標狀態一般，對征地沖突有一定影響；（0.6，0.8］表示該指標狀態較差，對征地沖突有明顯影響；（0.8，1.0］表示該指標狀態差，對征地沖突有重要影響。仍選用征地沖突后果評價中所使用的90個樣本，追蹤其相關網絡報道，采用專家評分法對二級變量進行賦值。

3.3 征地沖突預警模型

本文所構建征地沖突預警BP神經網絡模型的輸入層神經元個數為11，輸出神經元個數為5，即分別以［10000］、［01000］、［00100］、［00010］和［00001］來分別表示“重大”、“較大”、“一般”、“輕微”、“無”5 類沖突風險級別。評價模型的隱含層神經元個數取值9，經調適表明較為合適。

本文從90個征地沖突案例中抽取80個作為訓練樣本，剩余作為測試樣本。輸入層與隱含層之間的傳遞函數為tansig，輸出函數為logsig，網絡訓練采用Levenberg-Marquart規則，訓練誤差目標為0.01，經41次訓練神經網絡即已達到初始設定目標（圖4）。將測試樣本指標輸入模型，其結果與實際沖突級別一致性程度達70%（表4）。

4 結論與展望

本文提出了征地沖突后果評價和預警評價指標體系，并利用BP神經網絡模型對征地沖突案例庫中部分案例進行評價，結果顯示征地沖突后果評價模型精度很高，征地沖突預警評價模型的精度也比較樂觀。表明：（1）本文提出的兩套指標體系基本上合理可行，對當前很多地區正在推行的征地風險評估工作具有重要意義；（2）BP神經網絡適用于征地風險評估工作，可以有效降低評價過程中權重賦值的主觀性，提升評價的規范性和客觀性。

本文初步探索征地沖突評價和預警問題，以下方面有待進一步研究：（1）指標體系的優化。本文提出的指標體系并不完善，一些指標可能有更好的替代項，一些指標可能存在其他的測度方法以提高其測量精度或增加其客觀性。（2）征地沖突案例庫的進一步完善。本文案例庫雖初具規模，但案例基本來自網絡，其特征數據不完整，精度不高，因此在進行后果評價時只能采用一級指標，而且所有指標取值均采用專家評分法，降低了客觀性。隨著案例庫的進一步完善，可構建更為精確和客觀的、覆蓋全國大多數省份的征地沖突后果評價和預警評價模型。

表3 征地沖突預警評價指標標準數值或描述值Tab.3 The standardized values or descriptive values of LECs’pre-warning evaluation

表4 征地沖突預警評價一致性檢驗結果對比Tab.4 The result of consistency test of LECs’pre-warning evaluation

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）：

［1］ 江蘇構建征地專項風險評估機制［EB/OL］.http://www.chinadaily.com.cn/dfpd/jiangsu/2010-06-05/content_416454.html.

［2］ 吳曉潔，黃賢金，張曉玲，等.征地制度運行成本分析［J］.中國農村經濟，2006，（2）：55-62.

［3］ 趙源，劉希林.人工神經網絡在泥石流風險評價中的應用［J］.地質災害與環境保護，2005，16（2）：135-138.

［4］ 譚術魁.中國頻繁爆發征地沖突的原因分析［J］.中國土地科學，2008，22（6）：44-50.