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18661元/㎡,华夏幸福68.39亿夺得荔湾CBD地块

今日上午,华夏幸福以68.39亿元的总价拿下从荔湾新隆沙商住地,折合楼面价18661元/㎡


值得注意的是,该地块有着“不同寻常”的出让条件。

条件如下:

1.竞得人须引入一家银保监会批准经营的全国性保险公司的省级分支机构入驻,且须为2019年《财富》世界500强企业排名前200强

2.竞得人须引入租赁、资管、科技、医疗各一家企业独立核算的子公司或分支机构入驻,企业所属集团须为2019年《财富》世界500强企业

3.竞得人须自持商业、酒店及办公建筑面积不低于24.84万㎡,15年内不得销售转让。

4.竞得人须配建一家建面不少于2万㎡的高端精品酒店

5.竞得人还须按规划要求配建安置房、体育与公交场站混合用地、中小学、市政道路和公共绿地等配套。

6.竞得人须负责组织落实AF020114、AF020133地块范围内3处文物登记点的迁移迁建和修复。

从这个角度看,底价成交并不意外;

拿地条件如此苛刻,这块地的质素到底如何呢?随小编一同看看。


荔湾CBD地块
该地块地处白鹅潭中心商务区CBD核心起步区,坐落于珠江隧道芳村出口以西、芳村大道以北、花地河以东、珠江以南。
因规划有商业、居住、办公、公交等配套,地块被划分为6小块,总用地面积65750 ㎡,计容面积366471㎡


地块周边测评


作为白鹅潭CBD的稀缺宅地,该地块不仅区位得天独厚,且交通也四通八达,景观资源也十分优越。
北望珠江,西邻地铁1号线,附近有1号线及11号线(在建)的交汇站——芳村站,为名副其实的市中心+江景+地铁靓地。
地块周边生活氛围成熟,西邻荔湾区人民医院,周边教育资源、医院、银行、超市等生活配套一应俱全。
尤为难得的是,地块周边还拥有培英书院、明心书院、信义会馆、惠爱医院历史建筑群,以及德国教堂、同盛机械厂等市、区两级文保建筑,历史景观资源丰富。

目前,地块周边有珠光御景壹号、珠江鹅潭湾、悦江上品、逸合中心、荔湾新城·欣悦湾、远东御江豪庭等楼盘,一手售价在4-10万元/㎡左右。
二手方面,则有悦雅居、华发荔湾荟、碧桂园·龙津世家等房源,报价在3-5万元/㎡左右。



新隆沙潜力可待

白鹅潭中心商务区位于珠江西航道和前航道交汇处,拥有三江六岸的绝佳水岸格局,也是广州珠江3个十公里的起点。

下一个广州CBD---规划打造中心城区西翼沿江总部经济带;沿江打造活力共享的珠江文化长廊,如省三馆合一、科技馆、音乐厅、图书馆等,打造15分钟宜居社区生活圈。

交通方面---白鹅潭将成为4条地铁线交汇的枢纽,除了1号线之外,一条是在建的11号线(市区环线),两条是十字交叉、时速160公里的市域高速轨道,未来白鹅潭将有四条地铁接入(1号线、11号线、22号线、28号线),枢纽将建设综合体。

根据规划,白鹅潭中心商务区划出了较为成熟的三大片区作为起步区,主要包括新隆沙片区、陆居路片区、芳村站周围片区。

其中,新隆沙-陆居路片区北至珠江,南至芳村大道,东至花蕾路,西至花地河,建设用地面积76公顷。

新隆沙-陆居路片区规划图

未来,新隆沙片区将打造成展现城市变迁的花园式滨水长廊,沿江一线建筑平均高度将降至30米,形成总体前低后高的整体空间形态。


荔湾楼市“温中有热”
荔湾,广州老三区之一,在土地交易上给人以不愠不火的表象;其实不然,荔湾楼市是“温中有热”,买卖市场红火;近年来凭借优越的地理位置+水景资源+历史文化,诞生了不少江景豪宅盘,部分售价已突破10万+。
据克而瑞数据监测到,近5年来,荔湾年均仅出让【个位数】宅地,成交总建面积达224.93万㎡,共计吸金359.96亿元。


同时克而瑞统计到,截至5月底,荔湾一手住宅存量达37.5万㎡,余9301套可售存量。按照目前的消化率,荔湾的房子仅需要14.2个月的消化周期,仅次于增城和黄埔,远远超过其他地区。



文章来源:克而瑞广佛区域

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克而瑞:中国房地产大数据应用服务商,十余年淬炼,从行业数据到客户数据,实现了房地产大数据闭环构建,细分领域咨询服务,纵向产业链整合能手,服务于TOP100强中90%的房地产企业。作为中国房地产大数据应用服务商,克而瑞在大数据应用上,同时具备深度与广度的特色,远远走在行业前列。克而瑞成立于2006年,在房地产大数据领域深耕十载,建立起房地产数据库系统“CRIC”。依托强大的专业研究力量和咨询顾问团队为政府、企业和购房者提供房地产线上线下信息服务的全面解决方案。通过这两块业务,为克而瑞积累了大量让同行青睐的行业数据。同时克而瑞积极进行纵向产业链的延展整合:通过“筑想科技”搭建了中国建筑建材产业链SAAS服务,为房企设计部、采购部、设计机构及上下游企业提供专业服务;通过“中房研协”发布的中国地产企业测评榜,更是成为业内、社会公认的权威榜单。克而瑞也因为这两块业务,分别在建筑建材数据领域、企业数据领域,建立起了庞大数据资源,大数据的广度由此延展开。

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