Dynamics of affordability and immigration in the Canadian housing market
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to make two major contributions. First, given the literature gap in housing unaffordability for different immigrant groups in Canada, it makes an essential contribution to the literature. To the best of the knowledge, this study is the first study of its kind to examine housing unaffordability by examining different immigrant groups. Second, differences in unaffordability can help understand the decline in welfare, as it can have financial implications and a negative impact on health outcomes. Third, this study’s findings are valuable for policy formulation to improve immigrant integration and ease the housing unaffordability crisis. Design/methodology/approach This study examines the determinants of housing affordability to investigate differences among various immigrant groups in Canada. A bivariate logit model using public microdata from the Canadian census estimates the determinants of moderate and severe unaffordability. Additionally, the separation of tenants and owners provides insights into the dynamics of unaffordability. The results show significant differences between immigrant groups with higher levels of unaffordability among Asian immigrants. The insights can help devise and implement housing assistance programs to address the challenges arising from the post-COVID-19 pandemic phase. Findings The results indicate that unaffordability declines with increasing age, education and full-time employment. Gender dynamics are evident, with women faring worse than men regarding the likelihood of extreme housing unaffordability. Households face a greater likelihood of unaffordability in more populous provinces and larger census metropolitan areas that struggle with the high cost of living, racial disparities and low income. Immigrants, especially from Asia, Africa and the Middle East, continue to struggle with chronic and severe unaffordability issues. The impact is much more severe for those renting, exemplifying the strain it is taking on the financial health of recent immigrants. Originality/value Given the literature gap in housing unaffordability for different immigrant groups in Canada, it makes an essential contribution to the literature. To the best of the knowledge, this study is the first study of its kind to examine housing unaffordability by examining different immigrant groups.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».