儋州市自然资源和规划局

二〇二三年三月

目录

一、编制总则1

（一）指导思想1

（二）编制原则与依据1

（三）相关概念3

（四）适用范围与计划期限4

二、区域概况4

（一）地理位置4

（二）行政区划5

（三）自然条件5

（四）人口条件8

（五）社会经济条件9

三、上年度计划实施情况9

四、本年度计划编制过程11

（一）前期准备阶段11

（二）调查分析阶段11

（三）计划草案拟定阶段11

（四）征求意见阶段12

（五）报批公布阶段12

五、本年度计划编制的技术路线与方法12

（一）技术路线12

（二）工作方法13

六、确定指标的过程与依据14

（一）国有建设用地供应能力分析14

（二）国有建设用地需求预测分析14

七、计划编制成果35

（一）建设用地供应总量35

（二）建设用地供应结构35

（三）建设用地供应布局36

（四）建设用地供应方式36

1. 编制总则

（一）指导思想

以习近平生态文明思想为统领，全面贯彻落实党的十九大、十九届二中全会、省市各项决策部署，以加快土地利用方式转变为主线，合理安排全市2023年度国有建设用地供应的总量、结构、布局、时序和方式，充分发挥高质量发展阶段土地资源的要素保障作用，紧紧围绕保障土地高质量利用、保障国土空间规划落地实施、保障经济社会发展，切实聚焦自由贸易港建设、西部中心城市、环新英湾建设等城市发展重点。重点加强房地产用地的供应和管理，保障普通商品住房有效供应，确保保障性住房用地应保尽保，强化工业用地供应保障，推进产业用地市场化配置，为儋州高质量发展提供更精准的土地要素保障，为实现“十四五”规划奠定基础。

（二）编制原则与依据

1.编制原则

（1）城乡统筹原则

充分发挥土地参与宏观调控的作用，以用地结构调整促进产业结构优化升级，充分发挥城市对乡村发展的辐射和带动作用，建立以城带乡的长效机制，促进城乡一体、协调与可持续发展。

（2）节约集约用地原则

进一步建立健全节约集约用地制度，以土地用途管制为核心，推进“增存挂钩”工作，严格控制增量用地供应，充分利用现有存量用地，进一步推动土地利用方式由外延扩张向内涵挖潜、由粗放低效向集约高效转变，控制城市建设无序扩张。严格控制各项建设用地规模，不断提高节约集约用地水平，为构建资源节约型、环境友好型社会贡献力量。

（3）供需平衡原则

在充分分析国有建设用地的供应潜力，综合考虑经济社会发展水平、资金投入能力、各部门对土地需求的情况下，合理配置土地供应结构和供应量，形成土地供应与市场需求相适应的格局。

（4）有保有压原则

坚持合理配置有效利用土地。建立规范的房地产市场秩序，促进房地产市场持续、稳定、健康发展；严格按照国家《禁止用地项目目录》、《限制用地项目目录》执行，突出土地供应“有保有压”的原则，严禁高能耗、高物耗、高污染、低附加值产业项目用地，促进产业结构调整和经济增长方式转变。

2.编制依据

1.法律法规

（1）《中华人民共和国土地管理法》（2019年修正）；

（2）《中华人民共和国土地管理法实施条例》（2021年修订）；

（3）《中华人民共和国城市房地产管理法》（2019年修正）；

（4）《中华人民共和国城乡规划法》（2019年修正）；

（5）《海南经济特区土地管理条例》（2018年修正）。

2.有关规范与标准

（1）《国土资源部关于印发<国有建设用地供应计划编制规范>（试行）的通知》（国土资发〔2010〕117号）；

（2）《海南省人民政府关于进一步深化“两个暂停”政策促进房地产业平稳健康发展的意见》（琼府〔2017〕76号）；

（3）《海南省人民政府关于进一步加强土地宏观调控提升土地利用效益的意见》(琼府〔2018〕3号);

（4）《关于印发<海南省建设用地出让控制指标>(试行)的通知》(琼国土资规〔2018〕7号);

（5）《关于实施产业项目发展和用地准入协议的指导意见》(琼国土资规〔2018〕8号);

（6）《海南省发展和改革委员会关于印发<海南省产业准入禁止限制目录（2019版）>的通知》（琼发改产业〔2019〕1043号）；

（7）《海南省人民政府关于支持产业项目发展规划和用地保障的意见》（琼府〔2021〕44号）。

3.规划与国民经济等资料

（1）儋州市总体规划（空间类2015—2030）；

（2）儋州市各区域控制性详细规划；

（3）儋州市国民经济和社会发展统计公报。

（三）相关概念

儋州市2023年国有建设用地供应计划是指儋州市人民政府在规划期内对供应的全部国有建设用地的总量、结构、布局、时序和方式做出的科学安排。

其中：

国有建设用地供应总量是指计划期内各类国有建设用地供应的总规模。

国有建设用地供应结构是指计划期内商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地、特殊用地、水域及水利设施用地、交通运输用地等各类国有建设用地的供应规模和比例关系。

国有建设用地供应布局是指计划期内国有建设用地供应在空间上的分布。

国有建设用地供应时序是指计划期内国有建设用地供应在不同时段的安排。

国有建设用地供应方式包括划拨、出让、租赁、作价出资或入股等方式。

（四）适用范围与计划期限

1.适用范围

本计划适用于儋州市行政辖区内计划供应的全部国有建设用地，含洋浦经济开发区。

2.计划期限

本计划期限为一年，为2023年1月1日至2023年12月31日。

二、区域概况

（一）地理位置

儋州位于海南岛西北部。境内有科技力量雄厚的中国热带农业科学院、华南热带农业大学。是海南省西部地区经济、文化中心和交通枢纽，为国家级星火技术密集区。儋州市东部与临高县、澄迈县、琼中黎族苗族自治区相邻，西南与白沙黎族自治县、昌江黎族自治县相接，西北濒临北部湾，与越南隔海相望。境内陆海交通发达，西线高速公路、海榆西线公路、海南西环铁路贯穿市境，儋州市区距省会海口市129千米，距洋浦港60千米，海运可直抵东南亚和祖国各沿海城市。全市东西长87千米，南北宽82千米，面积3258平方千米，是海南省面积最大的市。

（二）行政区划

儋州市共辖1个开发区（洋浦经济开发区）、16个镇（那大镇、白马井镇、中和镇、排浦镇、木棠镇、峨蔓镇、光村镇、海头镇、和庆镇、兰洋镇、南丰镇、雅星镇、大成镇、东成镇、王五镇、新州镇）、4个国营农场（国营八一农场、国营西联农场、国营蓝洋农场、国营西培农场），市政府驻那大镇中兴大街中1号。

（三）自然条件

1.地貌条件

儋州市地势由东南向西北倾斜，平均海拔105米。全市地形由海滨平原、阶地台地、山地丘陵三部分构成。西北部主要为玄武岩和第四纪海相沉积平原和河流冲积平原，占总面积的28%；中部为阶地及火山熔岩台地，占总面积的51%；东南部为山地丘陵，占总面积的21%。境内小山岭较多，多分布在东南部，纱帽岭海拔752米，是境内最高点。

2.气候条件

儋州市属热带季风海洋性候区，夏无酷暑，冬无严寒。阳光充足，气候温和，年均气温23．2℃。1月平均气温16．9℃，极端最高气温为40．0℃。雨量充沛但分布不匀，冬春雨量较稀少，夏秋雨水较充足，年均降雨量1815毫米，5月至10月份为雨季，11月至翌年4月份为旱季。受热带风暴及台风影响少而县轻，强台风平均每4年一遇。

3.水文条件

儋州市境内水资源丰富，有大小河流36条，大中小型水库33座，其中发源于境外的有南渡江、珠碧江和文澜河，发源于境内的有北门江、春江、光村江、大江和山鸡江等5条。境内的松涛水库是全国十大水库之一，是全省最大的水库，是农业灌溉的重要资源。

4.自然资源条件

儋州市矿产资源丰富，已探明有开发价值的有褐煤、油页岩、重晶石等10余种，还有金、银、铁、铅、锌、钨、钽、铌和石油等10多种金属矿。儋州市生态资源保护极为完整，森林覆盖率达48％，树种资源居全省首位，珍惜树种资源更是首屈一指。仅海南热带植物园就保存有上千个珍贵树种，有青梅、母生、沉香、花梨、菠萝蜜、荔枝、龙眼、苦楝等珍贵林木。药用植物更是种类繁多，有世界著名的抗癌植物海南粗榧、美登木，也有众所周知的胖大海、印度马钱子、沉香等。野生动物资源丰富，物种珍贵，有长臂猿、豹、熊、水鹿、黄猄、穿山甲、金钱龟、鹦鹉、墅鸭、野鸡、鹧鸪等。

儋州市海洋资源丰富，海岸线长达298千米，港湾众多，主要有后水湾、儋州湾和洋浦港。由于濒临北部湾，渔场广阔，海鱼种类繁多，盛产马鲛鱼、红鱼、鲳鱼、鱿鱼、墨鱼、鳝鱼、石斑鱼、海参、对虾、带鱼、螃蟹、白蝶贝、珍珠贝等多种名贵海产品。儋州市地域宽阔，土壤肥沃，水渠纵横，是“全国农业百强市”之一。盛产橡胶、甘蔗、胡椒、瓜菜、咖啡、香茅和南药等热带经济作物，也盛产芒果、龙眼、荔枝、菠萝、香蕉、椰子等多种热带名优果品，其中橡胶和甘蔗种植面积名列全省前茅。

儋州市地处海南西部工业走廊北段，是海南西北部的工业中心，经济发展与海口、三亚呈三足鼎立之势，形成了以制糖、橡胶制品、家具、建材、水泥、钢材轻工、农产品加工、水产品加工等为主体的工业产业体系。

儋州市旅游资源丰富，是海南西部旅游资源种类最多的市县，有20多处旅游景点，既有绚丽的自然风光，也有独特的人文景观。自然风光有蓝洋国家森林公园，“热带植物王国的海南热带植物园”、“宝岛明珠”松涛水库、“仙女梳妆”的云月湖，有近70千米长的优质海边沙滩——海头及排浦金滩和光村银滩、疑入仙境的“鹭鸶天堂”、令人心潮澎湃的“龙门激浪”，有闻名遐迩的蓝洋温泉、与“鹿回头”一脉相承的鹿母湾瀑布、神奇的神头及英岛山石花水洞，还有观音洞、军屯花果山等。此外，儋州还是，历史悠久，文化灿烂，民风纯朴，古风犹存，是历经11朝的文化古城。有位于中和古镇的国家级重点文物保护单位“天南名胜”的东坡书院，有儋州古城、伏波古庙、白马井古迹、宁济庙、桃榔庵、魁星塔等。

（四）人口条件

全市总人口为871118人，从户别构成来看，共有家庭户251357户，集体户5950户，家庭户人口为841972人，集体户人口为29146人，平均每个家庭户的人口为3.35人。

从性别比例来看，全市总人口中，男性人口为466902人，占53.60%；女性人口为404216人，占46.40%。总人口性别比为115.51%。

从年龄构成来看，全市总人口中，0-14岁人口为177395人，占20.36%；15-59岁人口为556716人，占63.91%；60岁及以上人口为137007人，占15.73%，其中：65岁及以上人口为97777人，占11.22%。

从受教育程度来看，拥有大学（指大专及以上）文化程度的人口为70810人；拥有高中（含中专）文化程度的人口为109034人；拥有初中文化程度的人口为326877人；拥有小学文化程度的人口为226856人。

从城乡人口看，居住在城镇的人口为452158人，占51.91%；居住在乡村的人口为418960人，占48.09%。

（五）社会经济条件

2022年，全市地区生产总值878.91亿元，按不变价格计算，比上年增长122.32%。其中，第一产业增加值154.69亿元，比上年增加10.68%；第二产业增加值228.52亿元，比上年下降611.46%；第三产业增加值495.71亿元，比上年增长121.85%。三次产业占GDP的比重分别为17.6%、26%、56.4%。同时，总体来看，农业生产小幅上升，工业生产大步前进，服务业高速发展，固定资产投资保持较快增长，消费市场回暖势头良好，财政收入稳步增长，支出下降。

三、上年度计划实施情况

根据2022年建设用地供应台账分析，2022全市共供应建设用地615.0635公顷，其中商服用地26.1120公顷，工矿仓储用地47.0437公顷，住宅用地23.9107公顷，公共管理与公共服务用地61.6935公顷，交通运输用地375.3252公顷，水域及水利设施用地80.9784公顷，特殊用地0公顷。

经与2022年供应计划对比分析，全年建设用地实际供应总量较计划的652.3392公顷，减少37.2757公顷。从供应结构来看，商服用地实际供应量较计划的48.05公顷，减少21.938公顷；工矿仓储用地实际供应量较计划的197.8506公顷，减少150.8069公顷；住宅用地实际供应量较计划的29.2286公顷， 减少5.3179公顷；公共管理与公共服务用地实际供应量较计划的128.2615公顷，减少66.568公顷；交通运输用地实际供应量较计划的194.7614公顷，增加180.5638公顷；水域及水利设施用地实际供应量较计划的16.8511公顷，增加64.1273公顷；特殊用地实际供应量较计划的37.336公顷，减少37.336公顷，具体详见下表和下图。

表1儋州市2022年国有建设用地供应计划实施情况表

单位：公顷，

图1儋州市2022年国有建设用地供应计划实施情况图

四、本年度计划编制过程

（一）前期准备阶段

召开工作部署会议，组织土地利用、规划、储备中心、耕地保护等科室，形成工作专班，全面负责我市国有建设用地供应计划编制工作，明确责任分工，落实工作经费，通过公开方式确定本计划编制技术单位。

发布编制2023年度国有建设用地供应计划的通知。向市发展和改革委员会、住房和城乡建设局、市交通运输局等相关部门，以及各乡镇政府、园区发布编制2023年度国有建设用地供应计划的通知。内容包括各相关部门、乡镇政府、园区等提供计划期本辖区国有建设用地供应计划建议，提供计划期本行业、本领域国有建设用地需求。

开展基础资料收集工作。安排人员赴各科室收集供应计划编制的有关材料，包括但不限于总体规划（空间类2015—2030）数据、批而未供数据、储备土地数据等。

（二）调查分析阶段

根据收集到相关资料，开展调查分析工作，主要内容包括供应潜力分析和建设用地需求分析。其中供应潜力分析方面，结合收集到的批而未供数据、储备土地数据，套合相关规划情况进行综合确定。建设用地需求方面，结合经济社会发展状况、土地利用情况，根据不同的土地类别，选定相应的预测方法进行测算。

（三）计划草案拟定阶段

根据调查分析阶段，确定的供应潜力和建设用地需求，综合确定2023年国有建设用地供应计划指标，并按照《国有建设用地供应计划编制规范》（试行）要求，编制供应计划草案。

（四）征求意见阶段

将编制完成的供应计划草案提交各相关部门和单位征询意见，并按照反馈意见完善计划草案。

（五）报批公布阶段

供应计划编制完成后，报市人民政府批准后，按要求进行公布。

五、本年度计划编制的技术路线与方法

（一）技术路线

通过对辖区内批而未供土地、闲置土地、政府储备地情况开展分析，综合确定计划期内可实施供应的国有建设用地。同时根据本辖区经济社会发展情况、土地利用、房地产市场状况等调查分析情况，运用科学方法预测国有建设用地需求总量和结构，结合本级政府相关部门、乡镇人民政府、工业园区申报的国有建设用地需求审核情况，综合确定国有建设用地需求量。

结合确定的计划期内可实施供应的国有建设用地量和计划期国有建设用地需求量，统筹确定国有建设用地供应计划指标，并可按行政辖区、土地用途和供应方式，对国有建设用地供应计划指标进行分解。具体技术路线如下图所示：

图2国有建设用地供应计划编制技术路线

（二）工作方法

1.科学合理分析国有建设用地供应潜力

在对国有建设用地供给潜力进行分析时，应综合考虑土地利用现状、规划情况、权属状况、征收情况等对土地供应的影响，重点结合土地利用现状和总体规划数据，依据规划实施状况，对批而未供土地、政府储备地和闲置土地等进行潜力分析，确定计划期内潜在可供给国有建设用地的来源和规模。

2.科学预测国有建设用地需求量

在对国有建设用地需求进行预测时，应在对本辖区经济社会发展情况、土地利用情况、房地产市场状况充分调查分析基础上开展，重点考虑往年建设用地供应变化趋势，选取符合实际的预测方法开展国有建设用地需求量预测。按照《国有建设用地供应计划编制规范》（试行）要求，指标预测方法有趋势预测法、线性回归法、指数平滑法、用地定额指标法及灰色模型法等。

3.综合平衡确定计划内供应指标规模

在最终确定供应指标规模时，需综合考虑国有建设用地供应潜力、国有建设用地预测需求量及各部门、单位上报的国有建设用地需求情况，从需求与实际供应能力出发，进行综合平衡，统筹安排确定最终供应指标规模。

六、确定指标的过程与依据

（一）建设用地供应能力分析

结合我市实际情况，国有建设用地潜力来源主要包括我市批而未供土地、闲置土地和政府储备地。经查询土地利用动态监测监管系统，我市现有批而未供土地面积为256.5291公顷，闲置土地面积为80.5624公顷。同时，我市政府储备地面积为3157.73公顷。

（二）建设用地需求预测分析

1.预测内容

国有建设用地需求预测主要包括计划期内国有建设用地需求总量和商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用、交通运输用地、水域及水利设施用地、特殊用地等各类国有建设用地需求量预测。

2.预测思路

在对儋州市经济社会发展情况、土地利用、房地产市场状况的调查分析的基础上，根据不同的土地类别，选择相应的预测方法，科学预测国有建设用地需求总量和结构；同时，结合相关部门和单位申报的国有建设用地需求审核情况，综合确定国有建设用地需求量。

3.预测方法

国有建设用地国有建设用地需求量预测方法一般包括趋势预测法、线性回归法、指数平滑法、用地定额指标法、灰色模型法。

（1）趋势预测法：根据已有土地供应的历史资料拟合一条曲线，反映土地供应总量变化态势，然后按照该趋势曲线，对计划期的土地需求量进行估计。

趋势预测法也称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。

常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨（gompertz）模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外堆，在处理历史资料。拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。

①线性趋势模型

线性趋势预测法又称“直线趋势预测法”，是对观察期的时间序列资料表现为接近于一条直线，表现为近似直线的上升和下降时采用的一种预测方法。头键是求得趋势直线，以利用趋势直线的延伸求得预测值。求趋势直线的方程式是:

Yt=a+bt

式中:t——自变量，是选定的任何t值;

Yt——因变量，对于选定的t值，相应变数Y的平均估计值，即第t预测周期的预测值;

a、b——未知参数。

线性趋势预测法的步骤为:

A.利用已知数据绘图，确定直线趋势。

B.求变动趋势直线。可以用直观法，也可以用最小二乘法。

C.利用变动趋势直线的延伸，确定预测值。

②多项式趋势模型

多项式曲线趋势预测法是曲线趋势形式的一种，它以多项式方程配合时间序列资料的真实曲线趋势，预测未来。

求趋势直线的方程式是:

Yt=b0+b1t+b2t2+...+bktk

式中:t——自变量，是选定的任何t值

Yt——因变量，对于选定的t值，相应变数Y的平均估计值，即第t预测周期的预测值；

b0、b1、b2、bk——未知参数

多项式趋势预测法的步骤为:

A.利用已知数据绘图，确定直线趋势。

B.求变动趋势曲线。可以用直观法，也可以用最小二乘法。

C.利用变动趋势直线的延伸，确定预测值。

（2）线性回归法:根据数理统计原理，对大量试验统计数据进行分析处理，找到与土地供应量成线性关系的变量，然后建立两者之间的函数关系，最后根据自变量变化，来预测土地需求量。

①一元线性回归模型

是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。

一元线性回归分析法的预测模型为：

Y_t=a+bx_t

式中：x_t——t期自变量的值；

Y_t——t期因变量的值；

a、b——一元线性回归方程的参数。

②多元线性回归模型

当因变量的变化受几个重要因素的影响，就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。

多元线性回归分析法的预测模型为：

式中，b₀为常数项，b₁、b₂、b₃…b_k为回归系数，b₁为x₂、x₃、x₄…x_k固定时，x₁每增加一个单位对y的效应，即x₁对y的偏回归系数；同理b₂为x₁,x_k固定时，x₂每增加一个单位对y的效应，即x₂对y的偏回归系数.如果两个自变量x₁,x₂同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为：y=b₀+b₁x₁+b₂x₂+e。

建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：

A.自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；

B.自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；

C.自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；

D.自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。

同时，采取多元线性回归分析法时，应对模型进行必要的检验与评估。

A.拟合程度的测定

多元线性回归中多重可决系数r²，它是在因变量的总变化中，由回归方程解释的变动(回归平方和)所占的比重，R²越大，回归方各对样本数据点拟合的程度越强，所有自变量与因变量的关系越密切。计算公式为：

其中

B.估计标准误差

估计标准误差，即因变量y的实际值与回归方程求出的估计值之间的标准误差，估计标准误差越小，回归方程拟合程度越好，计算公式为：

其中，k为多元线性回归方程中的自变量的个数。

C.回归方程的显著性检验

回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。通常采用F检验，F统计量的计算公式为：

根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到相应的临界值Fa，若F>Fa，则回归方程具有显著意义，回归效果显著；F<Fa，则回归方程无显著意义，回归效果不显著。

D.回归系数的显著性检验

回归系数的显著性检验是，分别检验回归模型中各个回归系数是否具有显著性，以便使模型中只保留那些对因变量有显著影响的因素。检验时先计算统计量t_i；然后根据给定的显著水平a,自由度n-k-1查t分布表，得临界值t_a或t_a/2,t>t−a或t_a/2，则回归系数b_i与0有显著关异，反之，则与0无显著差异。统计量t的计算公式为：

其中C_ij是多元线性回归方程中求解回归系数矩阵的逆矩阵(x'x)的主对角线上的第j个元素。

E.多重共线性判别

若某个回归系数的t检验通不过，可能是这个系数相对应的自变量对因变量的影平不显著所致，此时，应从回归模型中剔除这个自变量，重新建立更为简单的回归模型或更换自变量。也可能是自变量之间有共线性所致，此时应设法降低共线性的影响。

多重共线性是指在多元线性回归方程中，自变量之间有较强的线性关系，这种关系若超过了因变量与自变量的线性关系，则回归模型的稳定性受到破坏，回归系数估计不准确。需要指出的是，在多元回归模型中，多重共线性的难以避免的，只要多重共线性不太严重就行了。判别多元线性回归方程是否存在严惩的多重共线性，可分别计算每两个自变量之间的可决系数r，若r2>R2或接近于R2，则应设法降低多重线性的影响。亦可计算自变量间的相关系数矩阵的特征值的条件数k=λ1/λp(λ1为最大特征值，λp为最小特征值),k<100，则不存在多重点共线性；若100≤k≤1000，则自变量间存在较强的多重共线性，若k>1000，则自变量间存在严重的多重共线性。降低多重共线性的办法主要是转换自变量的取值，如变绝对数为相对数或平均数，或者更换其他的自变量。

F.D.W检验

当回归模型是根据动态数据建立的，则误差项e也是一个时间序列，若误差序列诸项之间相互独立，则误差序列各项之间没有相关关系，若误差序列之间存在密切的相关关系，则建立的回归模型就不能表述自变量与因变量之间的真实变动关系。D.W检验就是误差序列的自相关检验。

（3）指数平滑法:利用平滑系数对反映变量历史变化情况的统计数据修正平滑，以分析变量的演变趋势，从而对计划期的土地需求量进行预测。该方法对过去的数据分别赋予不同的权重，一般来说，较近数据对将来的影响比较小，较远数据对将来的影响大，所以较近的数据权重大，较远的数据权重小。土地供应的时间序列数据点如果呈线性趋势，可以采用一次或二次指数平滑法预测:数据点如果呈非线性趋势，采用三次指数平滑法预测。

指数平滑法是布朗所提出，布朗认为时间序列的态势有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。

指数平滑法的基本公式是:S=a*y_t+（1-a）S_t-1式中，

S——时间t的平滑值;

y_t——时间t的实际值;

S_t-1——时间t-1的实际值;

a——平滑常数，其取值范围为[0,1];

初始值确定：

根据公式:S₁=a*y₁+(1-a)S₀，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y₀。无从产生S₀，自然无法据指数平滑公式求出S₁，指数平滑法定义S₁为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。

如果能够找到y₁以前的历史资料，那么，初始值S₁的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法;数据较多时，可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。

如果仅有从y₁开始的数据，那么确定初始值的方法有:

（1）取S₁等于y₁;

（2）待积累若干数据后，取S₁等于前面若干数据的简单算术平均数，如:S₁=(y₁+y₂+y₃)/3等等。

平滑系数a的确定：

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：

经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。

1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；

2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；

3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；

4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6～1之间。

试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。

（4）用地定额指标法:根据项目用地定额或生产规模用地定额，按项目或生产规模推算土地需求量。

（5）灰色模型法:通过灰色关联度分析，土地供应量与国内生产总值、总人口、城镇人口、固定资产投资，人均国内生产总值、第二产业产值、第三产业产值密切相关。基于这些因子，采用灰色系统模型法建立灰色GM（1，1）模型，进行计划期国有建设用地需求量预测。GM（1，1）模型的实质是对原始数据作一次累加生成，使生成数据列呈现一定规律，各数据列的曲线可以用典型曲线逼近，然后用逼近的曲线作为模型，最后将模型预测值作一次累减还原，用以对系统进行预测。按C与P两个指标，可综合评定预测模型的精度。具体指标如下表所示。

表2灰色模型预测精度评定指标表

4.预测过程

（1）商服用地供应总量预测

商服用地在近几年供应量呈现出非线性变化情况(历年来供应情况及趋势详见下表和下图)，因此选择指数平滑法和灰色模型法进行预测。

表3商服用地供应情况表

图3商服用地供应趋势变化图

①指数平滑法

根据儋州市历年土地供应的时间序列数据点可知，土地供应呈现非线性趋势，因此采用二次指数平滑对供应总量进行预测。同时考虑到原数列的项数较少（小于15项），初始值S₀采用前三期的平均数，平滑系数a根据变化趋势，选择在0.6至0.8之间，此次选择0.7进行预测，平滑结果如下：

表4商服用地两次指数平滑结果表

根据以上结果进行分析预测，2023年儋州市商服用地供应量=（2*15.1962-13.9835）+（0.4/0.6）*（15.1962-13.9835）=17.2174公顷。

②灰色模型法

采用灰色模型法建立灰色GM（1,1）模型，GM（1,1）模型的实质是对原始数据作一次累加生成，使生成数据列呈现一定规律，各数据列的曲线可以用典型曲线逼近，然后用逼近的曲线作为模型，最后将模型预测值作一次累减还原，用以对系统进行预测。根据表3中的数据建立灰色模型，得出预测模型为x(t+1)=-528.808035exp(-0.085412t)+543.434035。经测算，2023年商服用地需求总量为18.4273公顷。

③供应量的确定

指数平滑法和灰色模型法两种方法预测出的商服用地供应量有一定的差距，因此采用加权平均法确定供应量，指数平滑法预测结果权重为0.3，灰色模型法预测结果权重为0.7，故2023年度儋州市商服用地供应量，即17.2174公顷×0.3+18.4273公顷×0.7=18.0643公顷。

（2）工矿仓储用地供应总量预测

工矿仓储用地在近几年供应量呈现出非线性变化情况(历年来供应情况及趋势详见下表和下图)，因此选择指数平滑法和灰色模型法进行预测。

表5工矿仓储用地供应情况表

图4工矿仓储用地供应趋势变化图

①指数平滑法

根据儋州市历年土地供应的时间序列数据点可知，土地供应呈现非线性趋势，因此采用二次指数平滑对供应总量进行预测。同时考虑到原数列的项数较少（小于15项），初始值S₀采用前三期的平均数，平滑系数a根据变化趋势，选择在0.6至0.8之间，此次选择0.7进行预测，平滑结果如下：

表6工矿仓储用地两次指数平滑结果表

根据以上结果进行分析预测，2023年儋州市商服用地供应量=（2*82.4443-7.6557）+（0.4/0.6）*（82.4443-7.6557）=207.0912公顷。

②灰色模型法

采用灰色模型法建立灰色GM（1,1）模型，GM（1,1）模型的实质是对原始数据作一次累加生成，使生成数据列呈现一定规律，各数据列的曲线可以用典型曲线逼近，然后用逼近的曲线作为模型，最后将模型预测值作一次累减还原，用以对系统进行预测。根据表5中的数据建立灰色模型，得出预测模型为x(t+1)=-488.478801exp(-0.167882t)+586.449201。经测算，2023年工矿仓储用地需求总量为14.0865公顷。

③供应量的确定

指数平滑法和灰色模型法两种方法预测出的商服用地供应量有一定的差距，因此采用加权平均法确定供应量，指数平滑法预测结果权重为0.3，灰色模型法预测结果权重为0.7，故2023年度儋州市商服用地供应量，即207.0912公顷×0.3+14.0865公顷×0.7=71.9879公顷。

（3）住宅用地供应总量预测

住宅用地在近几年供应量呈现出非线性变化情况(历年来供应情况及趋势详见下表和下图)，因此选择指数平滑法和灰色模型法进行预测。

表7住宅用地供应情况表

图5住宅用地供应趋势变化图

①指数平滑法

根据儋州市历年土地供应的时间序列数据点可知，土地供应呈现非线性趋势，因此采用二次指数平滑对供应总量进行预测。同时考虑到原数列的项数较少（小于15项），初始值S₀采用前三期的平均数，平滑系数a根据变化趋势，选择在0.6至0.8之间，此次选择0.7进行预测，平滑结果如下：

表8住宅用地两次指数平滑结果表

根据以上结果进行分析预测，2023年儋州市商服用地供应量=（2*33.4722-18.1172）+（0.4/0.6）*（33.4722-18.1172）=59.0639公顷。

②灰色模型法

采用灰色模型法建立灰色GM（1,1）模型，GM（1,1）模型的实质是对原始数据作一次累加生成，使生成数据列呈现一定规律，各数据列的曲线可以用典型曲线逼近，然后用逼近的曲线作为模型，最后将模型预测值作一次累减还原，用以对系统进行预测。根据表7中的数据建立灰色模型，得出预测模型为x(t+1)=-630.407080exp(-0.157355t)+782.030080。经测算，2023年商服用地需求总量为19.0282公顷。

③供应量的确定

指数平滑法和灰色模型法两种方法预测出的商服用地供应量有一定的差距，因此采用加权平均法确定供应量，指数平滑法预测结果权重为0.3，灰色模型法预测结果权重为0.7，故2023年度儋州市商服用地供应量，即59.0639公顷×0.3+19.0282公顷×0.7=31.0388公顷。

（4）公共管理与公共服务用地供应总量预测

2012至2022年儋州市公共管理与公共服务用地供应表如下。

表9公共管理与公共服务用地供应情况表

图6公共管理与公共服务用地供应趋势变化图

从上表可以看出，公共管理与公共服务用地每年供地量规律性不强，基本为按需供应，所以本次公共管理与公共服务用地需求量预测采取定额指标法，再结合近几年公共管理与公共服务用地供应量和各部门申报的2023年度用地需求情况等综合确定2023年度儋州市公共管理与公共服务用地供应量为160.7153公顷。

（5）交通运输用地供应总量预测

2012至2021年儋州市公共管理与公共服务用地供应表如下。

表10交通运输用地供应情况表

图7交通运输用地供应趋势变化图

从上表可以看出，交通运输用地每年供地量规律性不强，基本为按需供应，所以本次交通运输用地需求量预测采取定额指标法，再结合近几年交通运输用地供应量和各部门申报的2023年度用地需求情况等综合确定2023年度儋州市交通运输用地供应量为1157.426公顷。

（6）水域及水利设施用地供应总量预测

根据我市以往供地数据统计分析，仅2022年供应水域及水利设施用地80.9784公顷，供地量规律性不强，基本为按需供应所以本次水域及水利设施用地需求量预测采取定额指标法，结合各部门申报的2023年度用地需求情况等综合确定2023年度儋州市水域及水利设施用地供应量为7.5313公顷。

（7）特殊用地供应总量预测

2012至2022年儋州市特殊用地供应表如下。

表11特殊用地供应情况表

图8特殊用地供应趋势变化图

从上表可以看出，特殊用地每年供地量规律性不强，并非每年都供应该类用地，所以本次特殊用地需求量预测采取定额指标法，再结合近几年特殊用地供应量和各部门申报的2023年度用地需求情况等综合确定2023年度儋州市特殊用地供应量为2.0013公顷。

（8）建设用地供应总量确定

①建设用地供应总量预测

根据上述商服用地、住宅用地、工矿仓储用地、公共管理与公共服务用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、特殊用地的预测结果汇总，2023年度儋州市国有建设用地供应总量为1438.8076公顷，见下表。

表12儋州市2023年度建设用地供应总量预测情况表

②建设用地供应总量确定

经分析各部门申报的2023年度用地需求，2023年全市建设用地需求量为1973.1793公顷，较预测总量多出524.4144公顷，具体见下表：

表13儋州市2023年度各部门用地需求总量情况表

经比较，从保障儋州市社会经济发展角度出发，考虑到节约集约用地和实际需求，最终确定儋州市2023年度国有建设用地需求总量为1973.1793公顷（见下表），其中商服用地预测值为18.0643公顷，与实际需求量相差较大，与各部门申报的需求量有较大差距，故以各部门申报的今年需求为准，经研究决定将商服用地调整为109.4474公顷；工矿仓储用地预测值为71.9879公顷，与各部门申报的需求量有较大差距，故以各部门申报的今年需求为准，经研究决定将工矿仓储用地调整为446.8173公顷；住宅用地预测值为31.0388公顷，与实际需求量差距较大，且考虑到保障性住房建设要求，经研究决定将住宅用地调整为89.2407公顷；剩余公共管理与公共服务用地、交通运输用地、水域及水利设施用地和特殊用地未发生变化。

表14儋州市2023年度计划供应建设用地总量情况表

七、计划编制成果

（一）建设用地供应总量

2023年度儋州市计划供应国有建设用地面积为1973.1793公顷，其中存量建设用地95.7803公顷，新增建设用地1877.3990公顷。

（二）建设用地供应结构

按照供应结构分，2023年计划供应的国有建设用地中，商服用地109.4474公顷，占比5.55%；住宅用地89.2407公顷，占比4.52%；工矿仓储用地446.8173公顷，占比22.64%；公共管理与公共服务用地160.7153公顷，占比8.14%；交通运输用地1157.426公顷，占比58.66%；水域及水利设施用地7.5313公顷，占比0.38%;特殊用地2.0013公顷，占比0.11%。

（三）建设用地供应布局

从供应布局来看，国有建设用地供应主要分布在洋浦片区、那大片区和王五工业园，其中洋浦片区占比最大，面积为1183.9075公顷；那大片区其次，面积为258.5426公顷。

（四）建设用地供应方式

国有建设用地供应方式包括划拨、出让、租赁、作价出资或入股等方式。根据《招标拍卖挂牌出让国有建设用地使用权规定》（国土资源部令第39号）要求，工业、商服、旅游、娱乐和商品住宅等经营性用地出让须采用招拍挂形式，因此，对于本年度供应的商服用地、住房用地中的商品房用地和工矿仓储用地都将采用招拍挂形式出让。从收集到的相关表格来看，公共管理与公共服务用地、交通运输用地、水域及水利设施用地和特殊用地中的用地项目均符合划拨要求，将采用划拨方式供地，综上所述，2023年度儋州市国有建设用地供应总量中，采用出让方式供地591.126公顷，采用划拨方式供地1382.0533公顷。