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        基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施狀況分析

        2022-06-07 12:15:32原相杰劉燕萍張富剛
        自然資源情報(bào) 2022年4期
        關(guān)鍵詞:文本制度分析

        王 昊,馬 睿,原相杰,肖 攀,劉燕萍,張富剛,高 然

        (1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院,北京 100081;2.自然資源部不動(dòng)產(chǎn)登記中心,北京 100034)

        不動(dòng)產(chǎn)登記作為一項(xiàng)重要的法律制度,對(duì)明確不動(dòng)產(chǎn)產(chǎn)權(quán)關(guān)系,保護(hù)不動(dòng)產(chǎn)權(quán)利人的利益,保障不動(dòng)產(chǎn)交易安全,維護(hù)不動(dòng)產(chǎn)市場(chǎng)秩序具有重要的作用。由于不動(dòng)產(chǎn)登記事關(guān)社會(huì)大眾的切身利益,2015年3月起正式實(shí)施的不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度在社會(huì)各界引起了廣泛關(guān)注。自該制度在全國(guó)范圍逐步實(shí)施,至今已逾6年的發(fā)展歷程,亟待對(duì)其實(shí)施狀況進(jìn)行整體、客觀的認(rèn)識(shí)與分析,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)制度實(shí)施中的問題并提出改進(jìn)建議。

        目前國(guó)內(nèi)學(xué)者在不動(dòng)產(chǎn)登記領(lǐng)域的研究主要圍繞制度制定和政策實(shí)施兩個(gè)方面。在制度制定方面,學(xué)者一致認(rèn)為不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的構(gòu)建是完善和發(fā)展中國(guó)特色社會(huì)主義制度,推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要體現(xiàn)[1],但當(dāng)前還存在法律效力模糊[2]、歷史遺留難題繁雜[3]、相關(guān)配套制度體系缺乏[1]等問題。在政策實(shí)施方面,武琪惠從產(chǎn)權(quán)明晰、政府職責(zé)完善、不動(dòng)產(chǎn)人合法財(cái)產(chǎn)保護(hù)、房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)范等角度分析不動(dòng)產(chǎn)登記帶來的積極影響[4];張德平等基于不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施過程中出現(xiàn)的突出問題進(jìn)行剖析,并提出針對(duì)性改進(jìn)對(duì)策[5]。

        近年來,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的思想被運(yùn)用到越來越多的學(xué)科和行業(yè)中,其中文本分析在定量科學(xué)研究中得到廣泛應(yīng)用,尤其是在輿情監(jiān)控與群眾引導(dǎo)層面起到顯著作用。例如,馬續(xù)補(bǔ)等基于統(tǒng)計(jì)分析法和情感分析法對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件科研信息報(bào)道的網(wǎng)絡(luò)輿情特征展開實(shí)證研究,并據(jù)此提出群眾預(yù)期應(yīng)對(duì)策略[6]。張琛等基于《人民日?qǐng)?bào)》疫情通報(bào)的微博評(píng)論,對(duì)新冠肺炎疫情下的網(wǎng)絡(luò)輿情演變進(jìn)行探究[7]。洪巍等對(duì)情感詞典方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法等文本情感分析方法的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)述,并據(jù)此指出未來的研究重點(diǎn)和研究方向[8]。鐘佳娃等通過對(duì)國(guó)內(nèi)外文本情感分析研究成果進(jìn)行梳理,并從時(shí)間、主題等維度詳細(xì)闡述了文本情感分析的主要模型方法和應(yīng)用場(chǎng)景[9]。

        現(xiàn)有研究鮮有對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)文本內(nèi)容展開定量分析,且制度實(shí)施以來未有學(xué)者系統(tǒng)性分析其實(shí)施狀況。基于此,本研究擬基于天涯論壇、新浪微博和北大法寶的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和文本分析方法,對(duì)有關(guān)不動(dòng)產(chǎn)登記的網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行特征詞提取及量化分析,挖掘其中隱藏的有價(jià)值信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)我國(guó)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施狀況的客觀、定量分析,為不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的有效落地提出可行性改進(jìn)建議。

        1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        本文文本數(shù)據(jù)來源于天涯論壇和新浪微博的相關(guān)發(fā)文以及北大法寶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)案例。其中,天涯論壇和新浪微博文本采用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取方法獲取,檢索詞為“不動(dòng)產(chǎn)登記”;北大法寶文本在其網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取,當(dāng)事人為“不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)”,案由為“不動(dòng)產(chǎn)登記糾紛相關(guān)事項(xiàng)”??紤]到文本數(shù)據(jù)的時(shí)效性,故將三個(gè)平臺(tái)的文本獲取時(shí)間均限定為自《不動(dòng)產(chǎn)登記暫行條例》施行之日至今。

        為保證數(shù)據(jù)的有效性和真實(shí)性,需要對(duì)獲取的全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步篩選。具體過程為:刪除重復(fù)的內(nèi)容;刪除題文不符的內(nèi)容,刪除內(nèi)容過少(10字以內(nèi))的內(nèi)容。天涯論壇共獲取符合條件的文本750條,經(jīng)篩選后得到591條有效文本數(shù)據(jù);新浪微博共獲取符合條件的文本11383條,經(jīng)篩選后得到8717條有效文本數(shù)據(jù);北大法寶的文本均為有效文本,共計(jì)11373條。

        1.2 研究方法

        本研究基于Python展開,具體過程包括數(shù)據(jù)清洗和文本分析。

        1.2.1 數(shù)據(jù)清洗

        本研究首先利用Python第三方庫(kù),對(duì)每一條文本數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,劃分為單一詞[10]。其次在文本處理過程中,為節(jié)省存儲(chǔ)空間和提高檢索效率,自動(dòng)去除停用詞,主要包括英文字符、數(shù)字、數(shù)學(xué)字符,以及使用頻率較高的單漢字。最后刪除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和亂碼。

        1.2.2 文本分析

        文本分析是對(duì)文本的表示及其特征項(xiàng)的提取,通過對(duì)文本中抽取的特征詞進(jìn)行量化來表示文本信息,是文本挖掘和信息檢索的重要工具[11-13]。

        2 不動(dòng)產(chǎn)登記中的社會(huì)熱點(diǎn)及群眾感知

        2.1 群眾關(guān)注熱點(diǎn)分析

        2.1.1 總體情況

        圖1展示了天涯論壇文本和新浪微博文本Top30高頻關(guān)鍵詞詞云圖,兩個(gè)數(shù)據(jù)源的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞存在一定差異,原因分析如下:天涯論壇作為早期綜合性的虛擬社區(qū)和大型網(wǎng)絡(luò)社交論壇,相關(guān)文本多聚焦于不動(dòng)產(chǎn)登記辦理群眾的交流互動(dòng),頻次較高的關(guān)鍵詞包括“信息”“機(jī)構(gòu)”“部門”和“平臺(tái)”,主要集中于不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)制度信息及主體機(jī)構(gòu)部門(圖1a)。新浪微博作為當(dāng)前最熱門的實(shí)時(shí)信息共享和傳播平臺(tái),相關(guān)文本除群眾發(fā)文外,還包括各類媒體、政府官微等,覆蓋范圍更廣,頻次較高的關(guān)鍵詞包括“業(yè)務(wù)”“證書”“窗口”和“房屋”,側(cè)重于不動(dòng)產(chǎn)登記辦理的具體業(yè)務(wù)流程及營(yíng)商環(huán)境,多關(guān)注于具體的政策落地實(shí)施狀況(圖1b)。

        圖1 高頻關(guān)鍵詞詞云圖

        在此基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步分析兩平臺(tái)文本數(shù)據(jù)在“不動(dòng)產(chǎn)登記”關(guān)注點(diǎn)上的關(guān)聯(lián)性,依次篩選出在兩平臺(tái)中均出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞,并以天涯論壇中的詞頻由高到低順序排列(表1)。

        表1 天涯論壇和新浪微博Top15高頻關(guān)鍵詞

        天涯論壇和新浪微博文本數(shù)據(jù)在“不動(dòng)產(chǎn)登記”層面上反映出群眾的共同關(guān)注點(diǎn)主要包括:一是制度體系層面上的廣泛關(guān)注,既涉及信息的查詢,又包括對(duì)權(quán)證的統(tǒng)一;二是政策落地實(shí)施層面上的密切關(guān)注,既有不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)及相關(guān)部門的職責(zé)整合,又有登記業(yè)務(wù)的流程規(guī)范和具體改革措施。

        2.1.2 按省份分析

        自《不動(dòng)產(chǎn)登記暫行條例》頒布以來,全國(guó)各地不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)部門積極響應(yīng),但各地囿于資源配置效率的差異,不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記步伐不一。為更好地分析全國(guó)各省份對(duì)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的宣傳力度和發(fā)展?fàn)顩r,本文以各省份地名為關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻分析。詞頻高不僅反映出不動(dòng)產(chǎn)登記業(yè)務(wù)活躍,還能反映出社會(huì)公眾關(guān)注度高。

        在天涯論壇文本數(shù)據(jù)中,華北地區(qū)的北京和華東地區(qū)的上海詞頻最高,分別為22和18,領(lǐng)先于其他?。▍^(qū)、市)。我國(guó)北方在不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度上活躍度不足,如青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、吉林和黑龍江的詞頻均為0。

        在新浪微博文本數(shù)據(jù)中,華北地區(qū)的北京、華東地區(qū)的江蘇、上海詞頻分列前三位,依次為293、131、122,其中北京的詞頻遠(yuǎn)超其他?。▍^(qū)、市),表明北京作為我國(guó)的首都,在不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的實(shí)施與推廣力度上,走在了全國(guó)的前列,起到了良好的示范作用。從整體上來看,詞頻較高的省(區(qū)、市)主要集中在華北地區(qū)(北京、天津)和華東地區(qū)(江蘇、上海、浙江);部分地區(qū)在不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記的發(fā)展?fàn)顩r上差異較大,如西南地區(qū)的四川詞頻遠(yuǎn)高于其同一地區(qū)的貴州和西藏;也有個(gè)別地區(qū)發(fā)展均較為落后,詞頻普遍低于35,如東北地區(qū)的黑龍江、吉林、遼寧和西北地區(qū)的陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。詞頻較高的省份大多位于直轄市或沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)展較先進(jìn)的地區(qū),一方面經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展帶動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率的提高,政府和群眾的網(wǎng)上活躍度有所提升,另一方面政府在各項(xiàng)制度的實(shí)施與推行上也更高效。

        2.1.3 按登記對(duì)象和類型分析

        文本數(shù)據(jù)中最關(guān)注的不動(dòng)產(chǎn)登記對(duì)象是土地和房屋,二者在天涯論壇中詞頻分別為121和99,合計(jì)占比約75%,在新浪微博中詞頻分別為911和1031,合計(jì)占比約89%,其他登記對(duì)象詞頻較低(圖2)。可以看出不動(dòng)產(chǎn)登記主要集中于土地和房屋兩種類型,草原、林地和海域涉及的較少。由于不少媒體和政府官微通過新浪微博宣傳最新政策,草原、林地和海域等登記對(duì)象的出現(xiàn)次數(shù)略高于主要用于群眾交流的天涯論壇。

        圖2 不動(dòng)產(chǎn)登記對(duì)象詞頻分析

        針對(duì)《不動(dòng)產(chǎn)登記暫行條例》提出的8種不動(dòng)產(chǎn)登記類型,天涯論壇文本合計(jì)詞頻為82,主要集中在5種類型:異議登記、轉(zhuǎn)移登記、變更登記、首次登記和更正登記,并且各類型所占比例較為接近(圖3)。新浪微博文本合計(jì)詞頻為727,且各登記類型的詞頻有明顯差異,群眾關(guān)注的主要登記類型集中在轉(zhuǎn)移登記、首次登記和預(yù)告登記,其占比分別為32.60%、18.16%、13.89%,而異議登記和查封登記等登記類型則關(guān)注度不高。

        圖3 不動(dòng)產(chǎn)登記類型詞頻分析

        2.2 群眾情感分析

        情感分析依據(jù)上述操作獲得的詞庫(kù),通過構(gòu)建TFIDF模型,將文本信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息。

        首先,本文選取天涯論壇和新浪微博的部分文本數(shù)據(jù)作為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集,采取人工判斷的方法,具體判斷規(guī)則如下:①對(duì)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度評(píng)價(jià)滿意的內(nèi)容,如出現(xiàn)對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記服務(wù)表示滿意和贊許的字詞,判斷為積極;②對(duì)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度評(píng)價(jià)不滿的內(nèi)容,如出現(xiàn)對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記服務(wù)表示不滿和投訴的字詞,判斷為消極;③不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的官方報(bào)道與事實(shí)陳述的內(nèi)容,如某地不動(dòng)產(chǎn)登記落地實(shí)施、不動(dòng)產(chǎn)登記中心營(yíng)商環(huán)境優(yōu)化舉措的實(shí)施等,判斷為中立。

        其次,運(yùn)用Python隨機(jī)森林模型將人工添加情感標(biāo)簽的文本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。經(jīng)過多次參數(shù)調(diào)試得到最優(yōu)訓(xùn)練模型,本文的整體準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

        最后,運(yùn)用該模型對(duì)天涯論壇和新浪微博文本全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。

        天涯論壇文本中積極情緒的文本有350條,占比59.22%;態(tài)度中立的文本有155條,占比26.23%;而消極情緒的文本僅有86條,占比14.55%。新浪微博文本中積極情緒的文本有2247條,占比25.78%;態(tài)度中立的文本有6090條,占比69.86%;而消極情緒的文本僅有380條,占比4.36%?;诜治鼋Y(jié)果,兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源中消極情緒的文本占比均比較低,表明不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記實(shí)施在總體上是比較令人滿意的。新浪微博中很多文本從政府角度出發(fā),報(bào)道不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的相關(guān)政策及實(shí)施情況,因此中立文本較多。

        為進(jìn)一步探究不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施以來社會(huì)評(píng)價(jià)輿論的風(fēng)向變動(dòng),本文還基于文本數(shù)據(jù)發(fā)布的時(shí)間,按不同年份對(duì)其進(jìn)行分類,旨在分析其時(shí)間維度上情感分析結(jié)果的變化,具體結(jié)果見圖4(注:鑒于天涯論壇文本數(shù)據(jù)量較小,不適宜作年情感變化趨勢(shì)分析,這里僅選取新浪微博文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析)。

        圖4 新浪微博文本數(shù)據(jù)年情感變化趨勢(shì)分析

        新浪微博文本數(shù)據(jù)中積極的比例從2015年政策出臺(tái)時(shí)的23.99%逐漸上升至2017年的26.27%,此后兩年有所下降,但在2020年又上升至極值27.83%;中立的文本百分比自政策出臺(tái)以來一直占比較高,2015—2017年均超過70%,此后兩年雖有所下降,但仍接近70%,在2020年下降至最低值,為66.75%;消極的文本百分比自政策出臺(tái)以來一直占比極低,波動(dòng)范圍在3%~6%之間,2017年為最低值,僅占比3.24%,2020年上升至最高值為5.41%(圖4)。

        3 不動(dòng)產(chǎn)登記中的法院訴訟案件

        伴隨不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的逐步落地實(shí)施,不動(dòng)產(chǎn)登記糾紛時(shí)有發(fā)生,為揭示其發(fā)生的規(guī)律和特點(diǎn),本文基于北大法寶數(shù)據(jù)庫(kù),從案件類型、省份、年份、審級(jí)法院和審判程序、當(dāng)事人和第三人、案由等方面進(jìn)行分析。

        3.1 按案件類型分析

        不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施以來,以“不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)”為當(dāng)事人或第三人的案件中,行政案件占絕大多數(shù),而民事案件只占小部分。理論界對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記糾紛究竟應(yīng)屬民事法律關(guān)系還是行政法律關(guān)系,一直莫衷一是。從司法實(shí)踐角度看,絕大多數(shù)不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟案件適用司法審判程序解決。在北大法寶數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索到的11373件案例中,行政案件為10990件,民事案件僅為383件。

        3.2 按省份分析

        各省份和地區(qū)不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)訴訟案件數(shù)量參差不齊,反映出各地不動(dòng)產(chǎn)登記在司法實(shí)踐中存在一定差異(圖5)。其中,湖北省以1790件居首,青海(16件)、西藏(11件)和寧夏(6件)等西部省份最少。從地區(qū)層面來看,華東和華中地區(qū)案件數(shù)量較多,分別為3350件和2730件,合計(jì)占比超過半數(shù),西北和華北地區(qū)案件數(shù)量最少。

        圖5 各地區(qū)案件數(shù)量占比

        3.3 按年份分析

        自不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度開始實(shí)施到2018年,不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟案件數(shù)量逐年遞增,其中2016—2017年增幅顯著,2018年達(dá)到峰值;隨后開始下降,2020年受新冠肺炎疫情影響,降幅尤為明顯(圖6)。這反映出在不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度實(shí)施初期,相關(guān)制度流程尚未成熟,登記過程中產(chǎn)生的糾紛較多,導(dǎo)致相關(guān)糾紛逐年遞增。而后,隨著不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的不斷完善,登記過程中產(chǎn)生的糾紛逐年減少。

        圖6 年度案件數(shù)量

        3.4 按案件審級(jí)法院和審判程序分析

        各審級(jí)法院糾紛案件總數(shù)為12437件,其中63.57%的不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟案件由基層法院審理,25.46%由中級(jí)人民法院審理,高級(jí)人民法院和最高人民法院審理的很少,約90%的不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟案件在中級(jí)人民法院及以下化解(圖7)。各審判程序糾紛案件總數(shù)為11733件,其中67.53%的案件一審即可完成,24.52%的案件二審即可完成,僅有4.36%的案件需再審(圖8)。由此可見,不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟案件難度不大、復(fù)雜程度不強(qiáng)、涉及范圍較小,大部分案件能在一審、二審解決,并且集中于本地法院。

        圖7 各審級(jí)法院糾紛案件數(shù)量

        圖8 各審判程序糾紛案件數(shù)量

        3.5 按案件當(dāng)事人和第三人分析

        在一審程序中,不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)作為被告的訴訟案件占比高達(dá)80.59%,而在二審、再審程序中,不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)的角色相對(duì)更多地轉(zhuǎn)換為上訴人和再審申請(qǐng)人,即不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)對(duì)上一審判結(jié)果不滿意,進(jìn)而提起二審或再審(圖9)。

        圖9 不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)作為當(dāng)事人和第三人的訴訟案件占比

        3.6 不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)敗訴的原因

        經(jīng)過對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)作為被告的行政案件裁判文書進(jìn)行大數(shù)據(jù)詞頻分析,從行政是否作為和行政行為是否規(guī)范兩方面識(shí)別出不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)敗訴的五類主要原因。第一類為不予/拒絕受理(45.32%)、不予登記(16.96%)、行政不作為(12.88%)等問題,占比最大,超過75%。第二類為登記錯(cuò)誤(14.39%)問題,占比次之。第三類敗訴原因包括濫用職權(quán)(6.30%)、玩忽職守(1.90%)、擅自修改(0.22%)等,合計(jì)占比8.42%。第四類為偽造、變?cè)觳粍?dòng)產(chǎn)權(quán)證書,第五類為泄露不動(dòng)產(chǎn)登記資料以及查詢不動(dòng)產(chǎn)登記資料中的問題,占比均較?。ū?)。

        表2 不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)敗訴的主要原因

        4 總結(jié)與展望

        本文基于天涯論壇和新浪微博中的社交媒體大數(shù)據(jù),以及北大法寶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)不動(dòng)產(chǎn)登記的裁判文書數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與文本分析方法,探究不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的實(shí)施狀況、特征及問題。對(duì)社交媒體數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn):①群眾對(duì)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的關(guān)注點(diǎn)有所側(cè)重,主要集中于與自身權(quán)益相關(guān)的內(nèi)容;②不同省份不動(dòng)產(chǎn)登記事業(yè)發(fā)展差異顯著,具體表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)在制度的實(shí)施、推廣和創(chuàng)新力度上更為領(lǐng)先;③群眾對(duì)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記總體持積極或中立的情感態(tài)度,滿意度較高。對(duì)法律裁判文書數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn):①不動(dòng)產(chǎn)登記訴訟以行政案件為主,超過半數(shù)發(fā)生在華東和華中地區(qū);②一審案件中被告人多為不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu),不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)敗訴的原因主要包括不予/拒絕受理、不予登記以及登記錯(cuò)誤?;诖耍瑸楦纳撇粍?dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記制度的實(shí)施,提出以下建議。

        首先,對(duì)群眾關(guān)注的不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)熱點(diǎn)問題,不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)應(yīng)充分利用官方媒體有針對(duì)性地開展多渠道宣傳,對(duì)不動(dòng)產(chǎn)登記信息及其查詢、不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記機(jī)構(gòu)部門改革及其職責(zé)整合、不動(dòng)產(chǎn)登記對(duì)象及登記類型、不動(dòng)產(chǎn)登記權(quán)利人權(quán)益保障與維護(hù)等相關(guān)政策進(jìn)行詳細(xì)解讀,并注意正確引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)社交媒體的輿論導(dǎo)向,避免負(fù)面輿情事件。

        其次,由省份詞頻和各省案件情況分析結(jié)果可知,我國(guó)不動(dòng)產(chǎn)統(tǒng)一登記事業(yè)在各地域呈現(xiàn)出不均衡發(fā)展態(tài)勢(shì),不同地域間的不動(dòng)產(chǎn)登記活躍度和訴訟案件數(shù)量均存在較大差異。因此,國(guó)家應(yīng)加大對(duì)中西部地區(qū)省市不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)的資源投入和指導(dǎo)力度,可通過“定點(diǎn)幫扶”等方式加強(qiáng)其與東南沿海地區(qū)省市的交流合作,助力全國(guó)不動(dòng)產(chǎn)登記管理與服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化、均衡化發(fā)展。此外,華東和華中地區(qū)更應(yīng)關(guān)注訴訟案件產(chǎn)生的主要原因,盡量降低案件發(fā)生數(shù)量。

        最后,由北大法寶網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知,與不動(dòng)產(chǎn)登記相關(guān)的訴訟案件多源于不予受理、登記錯(cuò)誤等原因,這表明不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)在登記工作中仍存在不當(dāng)行為及紕漏,造成不動(dòng)產(chǎn)權(quán)利人權(quán)益受損。因此,針對(duì)容易引起糾紛的事由,各地不動(dòng)產(chǎn)登記機(jī)構(gòu)應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)工作規(guī)范,改善服務(wù)質(zhì)量。

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