欢迎来到小芳学习网!

安徽房屋拆迁补偿标准,最新安徽房屋拆迁补偿政策细则规定

安徽省 时间:2020-07-25

【www.donglinxiaofang.com--安徽省】

2017年安徽省征地拆迁补偿条例

各市、县人民政府,省政府各部门、各直属机构:

为进一步做好征地补偿工作,切实维护被征地农民和农村集体经济组织的合法权益,根据国家规定和各地经济发展状况,现将调整后的《安徽省征地区片综合地价标准》和《安徽省征地统一年产值及补偿标准》(简称新征地补偿标准)予以公布,并就有关事项通知如下:

一、自3月1日起,本省行政区域内征收集体土地的土地补偿费和安置补助费,均按新征地补偿标准执行。建设用地位于同一年产值或区片综合地价区域的,征地补偿水平要保持一致,做到征地补偿同地同价。大中型水利水电工程建设征地补偿标准,按国务院有关规定执行。各市、县人民政府可根据本地实际情况,对特殊地类提高征地补偿标准。

安徽房屋拆迁补偿标准,最新安徽房屋拆迁补偿政策细则规定

二、使用国有农(林、牧、渔)场土地,参照农(林、牧、渔)场所在乡(镇、街道)的区域(区片)征地补偿标准执行,农(林、牧、渔)场周边有多个区域(区片)的,按周边区域(区片)的最高标准执行。

三、各市、县人民政府要切实做好新旧征地补偿标准的衔接工作,加强政策宣传解读,妥善解决实施过程中的有关问题,确保新征地补偿标准顺利实施。新征地补偿标准施行前已依法获得征地批准,且市、县人民政府已制定并公告征地补偿、安置方案的,补偿标准按照公告确定的标准执行;未制定或公告征地补偿、安置方案且未实施征地的,按新征地补偿标准执行。

四、各市、县征地补偿标准,由省人民政府统一制订,并根据国家规定和各地经济发展状况适时调整。各市人民政府应根据本地经济发展水平和实际情况,调整被征收土地上的房屋、其他附着物及青苗补偿标准,报省国土资源厅备案后执行,调整周期与征地补偿标准调整周期相同。

五、新征地补偿标准由省国土资源厅负责解释。

相关阅读

安徽征地拆迁维权,农民需注意哪些问题?

第一,申请人对行政机关己经发布征收土地公告的主张提出异议,行政机关不能提供证据的,不能认定申请人知道征收土地决定。

第二,行政机关能够提供下列证据之一,经查证属实的,可以作为认定依法发布了征收土地公告的证据:(一)行政机关出具的在被征收土地所在地的村、组内张贴公告的书面证明及视听资料;征收乡(镇)农民集体所有土地的,出具的在乡(镇)人民政府所在地张贴公告的书面证明及视听资料;(二)被征地农民出具的证实其被征收土地已张贴公告的证言等证据。征收土地公告有确定期限的,可以认定申请人自公告确定的期限届满之日起知道征收土地决定;征收土地公告没有确定期限的,可以认定申请人自公告张贴之日起满10个工作日起知道征收土地决定。

第三,行政机关不能提供发布征收土地公告的相关证据,但是能够举证证明已经按照法律法规和规章的规定发布了征收土地补偿安置公告,且在公告中载明了征收土地决定的主要内容,经查证属实的,可以视为申请人自公告确定的期限届满之日起知道征收土地决定;公告没有确定期限的,可以视为申请人自公告张贴之日起满10个工作日起知道征收土地决定。

第四,行政机关不能提供发布征收土地公告或者征收土地补偿安置公告的证据,但是能够举证证明申请人在征收土地决定作出后有下列行为之一,经查证属实的,可以视为申请人自该行为发生之日起知道征收土地决定:(一)已经办理征收土地补偿登记的,自申请人办理征收土地补偿登记之日起:(二)已经签订征收土地补偿协议的,自申请人签订征收土地补偿协议之日起;(三)已经领取征收土地补偿款或者收到征收土地补偿款提存通知的,自申请人领取征收土地补偿款或者收到征收土地补偿款的提存通知之日起;(四)已经签订房屋拆迁协议的,自申请人签订房屋拆迁协议之日起;(五)对补偿标准存有争议,已经申请县级以上地方人民政府进行协调的,自申请人申请协调之日起。同时存在上述两种或者两种以上行为的,以最早可以认定的知道征收土地决定的时间为准。

第五,行政机关不能证明有本意见第二条至第四条的情形,但是能够举证证明申请人通过行政复议、政府信息公开、信访、诉讼等其他途径知道征收土地决定主要内容,经查证属实的,可以认定申请人自有证据证明之日起知道征收土地决定。

第六,行政机关在征收土地决定作出后,没有告知被征地农民申请行政复议的权利、行政复议机关或者申请期限的,行政复议申请期限参照《最高人民法院关于执行<中华人民共和国行政诉讼法>若干问题的解释》第四十一条办理,即:行政复议申请期限从公民、法人或者其他组织知道或者应当知道申请行政复议的权利、行政复议机关或者申请期限之日起计算,但从知道或者应当知道征收土地决定内容之日起最长不得超过2年。

本文来源:https://www.donglinxiaofang.com/zhongkao/45862.html

推荐内容