0 引言

土地市场作为资源配置与宏观调控的关键载体，其供需平衡、价格稳定及利用效率直接影响经济发展与民生保障。传统土地市场管理依赖人工统计与经验判断，存在数据滞后、分析片面等局限，难以精准捕捉市场动态、及时应对运行风险。随着大数据技术的快速发展，多源数据整合、实时分析与趋势预测能力显著提升，为土地市场动态监测与科学调控提供了新路径。当前，大数据与土地市场管理的融合仍缺乏系统化体系，监测指标与调控策略的适配性有待加强。基于此，开展相关研究，旨在构建科学的监测与调控体系，助力土地市场高质量发展。

1 基于大数据的土地市场动态监测体系构建

1.1 土地市场监测的核心指标体系设计

围绕土地市场运行的关键环节，构建全面且精准的核心指标体系，为动态监测提供科学依据。从市场供需维度，设置土地供应总量、供应结构、需求热度、供需匹配度等指标，精准反映市场供需平衡状态；价格维度涵盖成交均价、价格涨幅、区域价差、不同用地类型价格差异等，捕捉价格波动特征与空间分布规律；利用效率维度包含土地开发强度、投资强度、产出效益、闲置率等指标，评估土地资源利用的合理性与高效性。同时，纳入政策影响、宏观经济关联等辅助指标，形成多维度、多层次的指标体系，确保能全面覆盖土地市场运行的核心要素，为后续数据整合与模型构建奠定基础，实现对土地市场动态的全方位、精细化监测。

1.2 土地市场多源数据的整合与处理方法

明确土地市场多源数据的类型及整合处理路径，保障数据的完整性与可用性。数据类型涵盖多方面，交易数据包括土地出让合同、成交记录、交易金额等；规划数据包含国土空间规划、土地利用总体规划、详细规划等文本与图形数据；遥感数据涉及土地利用现状、植被覆盖、建设进度等空间影像数据；此外，还纳入经济统计、人口规模、产业布局等关联数据。整合采用“统一标准+关联匹配”：先制定数据格式、坐标体系等统一规范，再通过空间关联、属性匹配建立数据对应关系。处理上用清洗剔除无效数据，插值融合补缺失，标准化消量纲差异，形成规范综合数据库，为监测模型提供高质量数据支撑^[1]。

1.3 大数据驱动的土地市场动态监测模型构建与运行机制

搭建大数据驱动的土地市场动态监测模型，并设计高效的运行机制，实现对市场动态的实时感知与精准分析。模型构建以多源整合数据为基础，融合机器学习、时空分析等技术，设置数据输入、处理分析、结果输出三大模块：数据输入模块实现多源数据的实时接入与自动更新；处理分析模块通过关联分析、趋势研判等算法，对供需、价格、利用效率等指标进行动态计算与深度挖掘；结果输出模块以可视化形式呈现监测结果，如动态图表、热力图、预警信号等。运行机制方面，建立“实时采集-自动处理-智能分析-动态反馈”的闭环流程，设定数据更新周期（如交易数据每日更新、遥感数据每月更新），确保模型能持续捕捉市场变化；同时，对接土地管理平台，将监测结果实时推送至相关部门，为市场研判与决策提供及时、准确的依据，提升土地市场动态监测的智能化与高效性^[2]。

2 大数据支持下的土地市场调控策略制定与优化

2.1 土地市场运行规律的大数据挖掘与趋势预测方法

依托大数据技术挖掘土地市场运行规律，构建科学的趋势预测方法，为调控策略制定提供依据。数据挖掘层面，整合土地交易、规划审批、经济统计等多源数据，运用关联规则算法分析供需与价格的内在关联，通过聚类分析划分不同区域土地市场运行类型，借助时序分析提取市场周期性波动特征，精准识别影响市场变化的核心因素。趋势预测方法采用“机器学习+统计模型”融合模式，基于历史数据训练LSTM神经网络模型，预测未来一定时期内土地供需总量、价格走势及利用结构变化；同时结合灰色预测模型对短期市场波动进行补充预测，通过对比两种模型结果优化预测精度。此外，引入空间分析技术，叠加区域经济、交通规划等数据，预测土地市场空间分布趋势，为差异化调控提供空间维度支撑，确保预测结果全面反映市场动态。

2.2 基于监测结果的差异化调控策略设计

依据土地市场动态监测结果，从多维度设计差异化调控策略，提升调控的精准性与针对性。供需调控维度，针对监测发现的供需失衡区域，对供过于求区域减少土地供应规模、优化供应结构，对供不应求区域合理增加优质地块供应，同时通过大数据匹配产业需求与土地供应，推动供需精准对接。价格调控维度，结合不同区域、不同用途土地价格监测数据，对价格涨幅过高区域出台限购、限地价等管控措施，对价格偏低、开发动力不足区域通过完善基础设施、出台产业扶持政策提升土地价值。空间调控维度，根据监测的土地利用效率空间差异，引导土地资源向高效利用区域集聚，对低效利用土地实施再开发或用途转换，同时结合城市规划优化土地空间布局，促进区域土地市场协调发展^[3]。

2.3 调控效果的动态评估模型与策略优化路径

构建土地市场调控效果动态评估模型，明确策略优化路径，形成“调控-评估-优化”的闭环机制。评估模型从“市场运行”“资源利用”“社会经济”三个维度设置指标，市场运行维度包括供需平衡度、价格波动率等指标，资源利用维度涵盖土地利用效率、闲置率等指标，社会经济维度包含就业带动、民生保障相关指标；采用层次分析法确定指标权重，结合熵值法修正，通过综合指数计算评估调控效果等级。策略优化路径基于评估结果制定，对评估为“有效”的策略，总结经验并推广应用；对“效果一般”的策略，分析原因并调整参数，如优化供需调控的土地供应时序、调整价格调控的政策力度；对“无效”的策略，结合大数据挖掘的新规律重新设计，同时建立动态调整机制，定期根据监测数据更新评估结果，持续优化调控策略，确保调控措施始终适配土地市场变化。

3 结语

本研究构建了基于大数据的土地市场“监测-预测-调控-评估”完整体系，明确了多源数据整合方法、运行规律挖掘与趋势预测路径，设计了差异化调控策略及动态评估模型，为土地市场科学管理提供了系统方案。受数据时效性与区域差异性影响，模型在跨区域适配及长期趋势预测精度上仍有提升空间。未来可强化多源数据实时融合，优化预测算法，推动大数据与土地市场管理深度结合，助力其高质量可持续发展。

参考文献

[1]楼立明,陆沙川,俞荐中.基于大数据的房地产用地项目全过程监测[J].中国土地, 2021(3):3.

[2]赵明.一种基于大数据的房地产市场监测和分析系统及其使用方法:CN201811078162.1[P].CN109300024A[2025-09-06].

[3]谷彬.从大数据监测看我国农村土地流转[J].中国市场, 2014(45):14.