오래된 문제 해결
2024년 개정된 토지법은 정부가 5년/회 발행한 토지 가격 프레임워크 규정을 폐지하고 대신 성 인민위원회가 연초에 매년 발표하는 근본적인 변화와 함께 사회 경제 발전에 특별한 의미와 중요성을 갖습니다. 토지 가격 프레임워크 폐지는 토지 가격을 암시장 원칙에 따라 평가하여 국민 투자자 국가를 포함한 주체의 소유 관계에서 불평등을 제거합니다.
이전에는 2013년 토지법 시행 과정과 그 이전의 시행 과정에서 브라 회수 브라 보상에 불합리한 점이 있었고 이로 인해 비정상적인 지대 차이가 발생하여 브라가 토지 자원을 완전히 최적화하지 못했습니다.
지대 차익의 수혜자로 여겨지는 대상 자체도 장기간의 소송 절차 감사 및 검사로 인해 비용이 증가하고 투자 기회가 사라지고 궁극적인 결과로 현재 심각하게 진행되고 있는 부동산 제품의 수급 불균형이 발생하면서 실제로 이익을 얻지 못하고 있습니다.
분명히 변화는 필요하며 국가 관리 기관은 이를 인식하고 시행하기로 결심했으며 이번 2024년 토지법에는 2023년 부동산 사업법과 2023년 주택법이라는 두 가지 중요한 법률 외에도 매우 근본적인 많은 변화가 있습니다.
남은 것은 이러한 법률을 실제로 어떻게 적용하여 상속성을 보장하는가입니다. 기존의 걸림돌을 해결하고 기존의 걸림돌을 해결하되 새로운 빈 공간을 만들지 않고 기존의 번거로움을 발생시키지 않고 특히 토지 가격 책정 이야기에서 기존의 문제를 해결합니다.
토지 가격 평가 방법 그룹은 많이 논의되었으며 기본적으로 지금까지 국제적으로 인정받고 널리 적용되는 과학적 방법을 유지해 왔습니다. 특히 잉여 방법을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 왜냐하면 현재 대부분의 개발 프로젝트 입찰 변형 입찰 변형 토지 유형은 이 방법으로 계산해야 하기 때문입니다.
그러나 Madrid는 여전히 Madrid 법령 Madrid 통지 Madrid 결정 등 지침 문서를 제시하는 측면에서 많은 단점이 있습니다. 실제 적용 방법은 무엇입니까? 법률이 조기에 효력을 발휘하면 Madrid 비즈니스 투자에 대한 정책이 Madrid보다 명확해지지만 이론과 실제 사이의 '공백'을 피할 수 없기 때문에 이는 매우 필요합니다.
시장이 대기 상태에 빠지지 않도록
브라질 토지 가격 평가에 관해서는 현재 문제는 국민 - 투자자 - 국가의 직접적인 관계와 간접적인 측면인 브라질 가격 평가 기관 컨설팅 기관을 포함한 모든 당사자의 이익을 조화롭게 보장하기 위해 토지 가격 계산 방법에 적용되는 조건입니다.
실제로 지난 기간 동안 브라질 현지 보고서에 따르면 많은 프로젝트가 브라질 토지 감정 평가 기관을 고용할 수 없거나 감정 평가를 받으면 '안전을 위해' 제시하는 가격이 매우 높습니다. 이는 브라질 기업에 매우 큰 어려움을 야기하여 브라질 토지를 할당받은 많은 프로젝트가 브라질 토지를 임대했지만 토지 가격 결정을 진행할 수 없게 만들었습니다.
최근 발생한 토지 위반 사건은 감정 평가 기관에 막대한 책임을 묻고 있으며 이로 인해 그들은 토지 감정 평가를 받고 싶어하지 않는 일반적인 심리를 가지고 있습니다.
법적 병목 현상이 해소되지 않으면 부동산 시장의 회복 과정이 길어질 수 있습니다. 법률이 통과되면 시장은 '기다림' 상태에 빠지겠지만 많은 핵심 사항은 여전히 지침 문서에 남아 있습니다.
문제는 입찰 기관이 기업의 의견을 신중하게 분석하고 입찰 시 조항의 영향을 명확하게 평가해야 한다는 것입니다. 베트남의 토지 가격 책정 활동의 실제 사례뿐만 아니라 다른 나라의 경험에서 추가로 유의해야 합니다. 시장 가격에 맞는 토지 가격 책정 작업을 수행하려면 입찰은 투명한 법적 근거 신뢰할 수 있는 입찰 데이터베이스 충분한 입찰 감시 등 여러 요소를 충족해야 합니다.
위에 언급된 문제 외에도 '브레이드'는 공식 발표 후 가격 책정 시장에 대응할 인적 자원에 대한 이야기가 5년/회에서 연간 가격 책정으로 변경될 때 어디에서 가져올 것인가에 대한 우려도 있습니다.
토지 가격 평가 활동을 지원하는 신규 간부진을 위한 교육 훈련 자격증 발급 직업 카드 발급은 어떻게 될까요? 반면에 가격 평가는 매우 어렵고 매우 중요한 일련의 업무이며 전문 지식이 필요합니다. 흑자 업무 흑자 훈련이 필요하며 특히 잉여 방법 적용이 가장 복잡한 방법입니다.
