Nationwide mass appraisal modeling in China: feasibility analysis for scalability given ad valorem property tax reform
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese government has stated its intention of introducing an annual property tax since 2003, but, while selecting six pilot cities for experimenting with the viability of a mass appraisal system rollout, has not yet adopted this policy. The Shenzhen Center for Assessment and Development of Real Estate was founded to facilitate the process of piloting the viability of property taxes — an initiative that coincided with the Lincoln Institute of Land Policy’s initial involvement in China in 2003 (with the International Property Tax Institute [IPTI], ESRI Canada, and others) — and to provide expertise in topics ranging from property tax and municipal finance to public land management and land expropriation. The long-standing intention to roll out property tax, allied with significant capacity building, begs the questions, why has there not been more progress to ate, and are there any fundamental barriers to policy adoption? This paper seeks to contribute to understanding this issue by assessing the feasibility of creating computerassisted mass appraisal (CAMA) and utomated valuation models (AVMs) in China and their respective capability to conform to IAAO valuation standards, with implications for scalability across national and regional markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».