Racial Segregation and Discrimination: Evidence from the Rental Housing Market
Notice bibliographique
Résumé
Rental housing discrimination can take many forms. The most visible potential result of discrimination is the segregation of neighborhoods by race and ethnicity. The more subtle form of discrimination examined in this study is to charge different prices to different groups. This form of discrimination is possible if, among other things, owners of housing units believe unobserved factors important to the return on their investment are correlated with race or ethnicity, or if landlords have a taste for discrimination as described by Becker (1957). Regardless of the reason why landlords desire to charge different prices to different groups, theory suggests that these differences will be more pronounced in tighter housing markets, where the cost of discrimination to the landlord is lower. The study proposed here is an extension of the use of hedonic methods to detect discrimination using a much richer set of data than what has been available to previous authors (Follain and Malpezzi (1981), Kiel and Zabel (1995), and Myers (2004) for example) to answer three policy relevant questions related to the variations in access to housing across race and ethnicity: 1) Do minorities pay more for equal quality housing to live in majority neighborhoods? 2) Do minorities pay more for equal quality housing to live in areas with less concentrations of poverty? and 3) Does the tightness of the housing market effect the ability of landlords to charge different rents for equal quality housing based on race and ethnicity? The last question appears to have been largely ignored in previous empirical studies of housing discrimination. We make a considerable effort to include a comprehensive set of covariates in the hedonic equation that, due to data constraints, were not considered in previous studies. First, our primary source of data includes over 450,000 observations on rental housing units with more than 70 detailed questions about the units type, condition, and neighborhood attributes. Second, these data can be linked with data from the 2000 Decennial Census providing additional detailed characteristics about the neighborhood. Finally, information about credit history (at the census tract level) has been provided by Equifax, one of the three national credit reporting agencies. Although it is aggregated at the census tract level, the credit data is notably rich.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».