市場汪景濤 2022-02-22 14:44:16 來源:中國房地產金融
??本篇將結合近年來所在團隊參與的上海、廣州、深圳等地的城市更新項目的經驗,分享舊區改造的一些典型案例。
??為了推進城市更新行動,2021年國家和地方陸續出臺了一系列關于城市更新的法規和政策。舊區改造是城市更新的重要內容之一。我國的很多城鎮老舊小區建于2000 年前,存在的普遍問題是樓棟低矮密集、治安較為混亂,因此國家高度重視舊區改造工作推進。2020 年 7 月,國務院辦公廳印發了《關于全面推進城鎮老舊小區改造工作的指導意見》(國辦發〔2020〕23號),該《意見》明確了全國城鎮老舊小區改造工作的對象和范圍,同時確定了 2022 年和“十四五”期末發展目標,到“十四五”末結合各地實際,力爭基本完成2000年底前建成的需改造城鎮老舊小區改造任務。
??作為一家專注于城鄉發展綜合法律服務的律師事務所,筆者所在團隊長期為各地城市更新項目提供法律服務,我們希望從實操層面總結項目中的問題及經驗為城市更新項目的推進提供一些參考。筆者在之前的文章中已經分享了城中村改造的典型案例,本篇將結合近年來所在團隊參與的上海、廣州、深圳等地的城市更新項目的經驗,與各位分享舊區改造的一些典型案例。
??一、舊區改造中的“歷史風貌”保護
??案例:
??根據筆者所在團隊服務全國各地的舊區改造項目經驗,我國各地舊區改造項目中經常遇到優秀歷史建筑和歷史風貌區的保護問題。以上海市黃浦區某舊改項目為例,該項目位于上海市老城廂歷史文化風貌區西北角,舊改區域面積逾9 萬平方米,以規劃道路為界,項目開發權分屬于市屬城投公司和一家房地產開發企業。該項目區域內遍布大大小小的街巷,路網密度較大,道路寬度較窄,許多巷弄沿線建筑高度與路面寬度比超過2:1,道路走向蜿蜒曲折,形成狹長的特色空間。
??該項目區域內歷史建筑類型多樣,主要以里弄住宅為主,低層建筑所占比例最大,其中包含47 棟歷史保護建筑以及作為歷史風貌保護區的一條街。區域規劃范圍內基本保持了原有的城市低層高密度的特征,是反映上海老城廂歷史文化風貌的典型地區之一。
??問題:
??對于涉及歷史風貌區和優秀歷史建筑的舊區改造項目,首先,我國各地均規定了針對歷史建筑本身的保護方式,對歷史建筑的更新方式須嚴格依照政策規定執行;其次,在歷史文化風貌區內進行的建設活動也受到嚴格限制,新建、擴建、改建建筑須落實和執行相關政策規定的保護要求。
??有鑒于此,在參與舊區改造項目時,開發主體需要面對更加嚴格的規劃管控要求,在開發建設、時間周期、資金要求等方面均有更高的難度。如何統籌推進歷史建筑保護和舊區改造?是開發主體不得不面對的問題。
??解決方案:
??1. 根據當地相關的政策規定,合理做好針對歷史建筑本身的評估及更新工作。一般而言,需要針對不同歷史建筑的保護級別來確定對歷史建筑本身的改建程度。例如,根據《上海市歷史文化風貌區和優秀歷史建筑保護條例》的規定,對上海市優秀歷史建筑的更新保護程度分為四個等級:(1)建筑的立面、結構體系、平面布局和內部裝飾不得改變;(2)建筑的立面、結構體系、基本平面布局和有特色的內部裝飾不得改變;(3)建筑的主要立面、主要結構體系和有特色的內部裝飾不得改變;(4)建筑的主要立面、有特色的內部裝飾不得改變。以該項目為例,在更新過程中應根據對歷史建筑的評估結果來進行相應等級的改造,避免造成對歷史建筑不可挽回的損害后果。
??2. 規劃好項目的功能結構和空間結構。以該項目為例,開發主體的規劃設計的功能結構和空間結構將該項目區域分為三個部分:(1)第一塊區域為現代高層建筑區,以商業、辦公綜合用地為主;(2)第二塊區域是以傳統建筑形式為主的商業娛樂區;(3)第三塊區域是傳統建筑和現代建筑夾雜的居住片區。該項目基于道路對區域空間的分割進行規劃設計,并結合歷史建筑的分布情況,區分了不同區域的建筑高度,較好地平衡了歷史建筑保護和增加開發量之間的關系。
??3. 合理確定項目內部地塊的開發順序。仍以該項目為例,該項目開發建設過程中,先開發保護歷史建筑較少、規劃以高層商辦為主的地塊;再開發保護歷史建筑較集中、規劃以多層居住為主的地塊,一定程度上為開發難度更大的區域的開發建設贏得了更多籌劃時間。
??4. 積極探索空間整合和利用。在空間可行性研究的基礎上制定控制性詳細規劃,合理確定項目的用地性質、建筑密度、建筑控制高度、容積率、綠地率、交通出入口方位、停車泊位及其他需要配置的公共設施等因素。
??二、舊區改造中的“拆遷阻礙”
??案例:
??2020 年,筆者所在團隊參與了廣州市某舊區改造的常年法律顧問服務,該項目對廣州市某舊住宅區實行改造,擬改造戶數超過400 戶。當時該項目的《拆遷補償方案》已按規定完成表決,正如火如荼地進行拆遷補償工作。
??據負責該項目拆遷補償服務工作的前期服務單位介紹,當時該項目仍有超過30 戶的被征收人拒絕簽訂《拆遷補償協議》。相關被征收人拒絕簽訂《拆遷補償協議》的原因在于不滿意《拆遷補償方案》規定的補償標準,部分被征收人要求的拆遷補償標準為《拆遷補償方案》規定標準的2 倍。雖然街道辦事處、居民委員會及舊改前期服務單位已與相關房屋的權屬人進行了數輪協商,但仍未與相關房屋的權屬人就《拆遷補償協議》簽訂達成一致意見。
??問題:
??舊區改造項目推進過程中,拆遷補償工作通常是耗時最長、資金需求量最大的一項工作。舊區改造項目中一旦出現一定數量的拒絕拆遷的房屋權屬人,則往往會成為制約舊區改造項目進度的最大阻礙。如何避免因拆遷進度嚴重受阻從而影響舊區改造項目的推進進度?如何設置應對方案?這些都是舊區改造項目必須要在事前考慮好的題。
??解決方案:
??1. 為避免拆遷阻礙,舊區改造項目應充分征詢被征收人的意愿。舊區改造作為一項惠民工程,完成意愿征集的舊改項目符合大多數被征收主體的意愿,卻難以得到全部被征收人的同意。我國各地的舊改政策均規定了舊區改造項目的申報及拆遷補償工作的啟動需征詢被征收人的意愿并滿足最低比例的要求。以上海市為例,上海市舊區改造“第一輪”征詢為“舊改意愿征詢”,需滿足九成以上的公有樓房承租人和被征收人的同意后,舊城區的改建才能進行;第二輪征詢是指“附生效條件的補償協議”,簽約期內如果房屋征收補償協議簽約的比例達到相關規定的數目后,補償協議才會生效;如果沒有達到,應當取消征收。簽約比例由地方政府規定,上海各區的簽約比例一般要求不得低于85%,部分區二輪征詢的最低通過比例甚至已達到 90%。
??2. 對拒絕征收拆遷的被征收人應采取“剛柔并濟”的處理方法。一方面,可以積極協調街道辦事處、居委會就拆遷補償事宜進行政策宣貫和協商,積極聽取被征收人的訴求,并給予其他非拆遷補償方面的人文關懷和支持,促使被征收人對舊改項目帶來的長遠利益形成正確認識。
??另一方面,對于無法通過協商方式處理的被征收人,可按政策規定啟動強制征收方式。如根據《深圳經濟特區城市更新條例》第三十六條規定,舊住宅區已簽訂搬遷補償協議的專有部分面積和物業權利人人數占比均不低于95%,且經區人民政府調解未能達成一致的,區人民政府可以依照法律、行政法規及本條例相關規定對未簽約部分房屋實施征收,體現了維護社會公共利益的原則。
??三、舊區改造中的“網絡輿情”
??案例:
??2020 年,筆者所在團隊參與了廣州市某舊區改造的全過程法律服務,該項目擬對廣州市某舊住宅區實行改造,擬改造戶數超過400 戶;當時,該舊區改造項目正在進行拆遷補償工作。
??某日,一名匿名者在當地網絡平臺上發表了一封《公開信》,《公開信》稱,該舊區改造項目存在補償金額無法保障居民基本生活、拆遷方案沒有經過民主表決程序、拆遷補償協議內容違反法律規定、存在違法表決甚至威脅的情況。該封匿名信在網絡上及被征收人群體內部引發了一定的討論熱度。根據筆者所在團隊前期對該項目進行的摸底以及與居民委員會的溝通情況,該封匿名信列舉的舊區改造項目存在的問題與真實情況不符,列舉的相關信息存在主觀臆斷甚至捏造虛假信息的情況。
??問題:
??互聯網時代背景下,信息傳播的便捷性和速度均得到極大改善,但同時網絡上也充斥著大量虛假信息,舊區改造項目亦可能發生虛假的負面網絡輿情。
??舊區人口密度更高,信息傳播速度較快;居民的受教育程度相對較高,維權意識較強。不實的網絡輿情可能對被征收居民造成誤導,進而可能對拆遷補償協議的簽約和交房拆遷工作造成一定的阻礙,并可能影響居民會議對后續舊改工作相關表決的通過率。因此,面對可能發生的虛假的負面網絡輿情,改造主體需要提前考慮有效的應對措施。
??解決方案:
??前述廣州市舊改項目中,為避免不實輿論進一步發酵,筆者所在團隊當日連夜協助居民委員會起草了回應信,對匿名公開信陳述的舊區改造問題從事實和法律角度一一進行回應和澄清,同時協助居民委員會起草并向街道辦事處發送了信函,對匿名公開信提及的相關問題進行了一一解釋。經過各方對負面輿情積極地進行澄清和解釋,該項目的輿論風波漸漸得到平息。
??舊區改造過程中若出現包含虛假信息的負面網絡輿情,可針對輿情中反映的不實信息向居民及政府進行解釋和澄清,并可借助居民委員會、街道辦事處及時制止謠言傳播,穩定民心;并加強對舊改政策宣貫,對改造給居民帶來的好處進行宣傳,促進被征收居民對舊改項目形成正確的認識。
央行行長潘功勝:穩妥化解大型房企債券違約風險
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2023-10-20土拍規則調整順應市場變化,4城取消地價限制。最高發放3萬元!鄭州高新區發布多子女家庭購房補貼辦法
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中國城市住房價格288指數
(2023-02)1571.9點
- 0.13%
- -0.91%
日期 | 指數 | 環比 | 同比 |
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2023.01 | 1569.9 | -0.97% | -0.14% |
2022.12 | 1572.1 | -0.92% | -0.11% |
2022.11 | 1573.9 | -0.12% | -1.08% |
2022.10 | 1575.8 | -0.20% | -1.01% |
2022.09 | 1579.0 | -0.02% | -0.87% |
2022.08 | 1579.3 | -0.04% | -0.62% |