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Enregistrement W2301084507 · doi:10.14288/1.0095173

An analysis of the effects of M.U.R.B. legislation on Vancouver’s rental housing market

2010· article· en· W2301084507 sur OpenAlexaffabout
Anne Patricia Wicks

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationRentingRental housingBusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to examine the. impact of federal M.U.R.B. legislation on Vancouver's rental housing market, and to see what conclusions can be drawn about the effectiveness of this subsidy policy in achieving its objective, which was to increase the allocation of resources to the housing sector of the economy by stimulating the construction of rental units. It is the thesis of this paper that the M.U.R.B. legislation was not effective in achieving its objective, since the inelasticity of the land supply function, as imposed by junior levels of government through zoning and other supply constraints, prevented the rental market from responding to these incentives in the form of increased production. It is hypothesized that the real effect of the program was to create windfall gains for existing owners of multiple family zoned land at the time the legislation was passed. It is argued further that real estate markets are more efficient than they are generally given credit for, in the sense that tax shelter benefits associated with M.U.R.B. properties will be fully capitalized into the value of such properties, thus preventing M.U.R.B. investors from earning rates of return superior to those earned by owners of comparable non-M.U.R.B. properties. The paper begins with a brief history of M.U.R.B. legislation, and an analysis of the magnitude and cost of the program to the Canadian government. This is followed by a graphical analysis of the impact of M.U.R.B. legislation on the multiple family housing market, and a discussion and review of the literature pertaining to the theory of efficient markets, the capitalization of costs and benefits into value, and the various models of land value which have been formulated. Two theoretical models are then presented as the underlying basis for the empirical research in the paper. The first is a valuation function for apartment investments, where the dependent variable is the selling price of an apartment building; the second is a model of the determinants of multiple family land values, where the dependent variable is the price of a site. The two theoretical models are tested using multiple regression techniques. The data results provide evidence which contradicts the general case for the operation of the multiple family housing market, where renters should receive the full benefits of the M.U.R.B. program in the form of lower rents. The research shows that the future tax shelter benefits associated with M.U.R.B. properties are fully capitalized into the market values of completed M.U.R.B. buildings, and that M.U.R.B. investors do not earn rates of return superior to those of investors in non-M.U.R.B. apartment properties. The research suggests further that the expected M.U.R.B. tax shelter benefits were over-capitalized into higher land value premiums during the life of the program, thus creating windfall gains for existing landowners at the time the program was introduced. The results suggest that the full capitalization of M.U.R.B. benefits into both land and apartment block values resulted in all of the benefits of the subsidy policy not filtering through to renters. Some benefits most likely did reach renters, since it is unrealistic to assume no substitution in the production function for apartments, but the actual distribution of policy benefits between renters and existing landowners cannot be measured within the scope of this research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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