Housing Market Interventions and Residential Mobility in the San Francisco Bay Area
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to fill this gap by examining the impacts of market-rate development, subsidized development, and tenant protections, including rent stabilization and just cause for evictions protections, on movers. Specifically, this study builds two unique and cross-validated datasets on mobility and links them to a bespoke block-level housing construction database. We use granular data on individual and household mobility to assess how specific housing interventions impact both direct and indirect displacement by looking at moves both out of and into neighborhoods with different characteristics in the nine-county San Francisco Bay Area. Our research reveals that new market-rate construction in a neighborhood results in a slight increase in people of all income levels moving in and moving out, i.e., churn. The increase in rates of displacement (involuntary moves) for very low- to moderate-socio-economic groups is not as high as commonly feared, at 0.5% to 2% above normal rates. However, the highest socio-economic group disproportionately benefits from new market-rate housing production—they are the least likely to move out and the most likely to move into neighborhoods with new construction. We also find that rent stabilization and just cause eviction protections help residents of the lowest socio-economic status remain in their neighborhoods. At the same time, these protections may have exclusionary impacts as we find that fewer low-income people move into neighborhoods with tenant protections. Together, these findings suggest that equitable solutions to the housing crisis will require more than just upzoning and tenant protections—these are complementary solutions, but not enough. Preserving unsubsidized affordable housing and substantially expanding social housing would help mitigate displacement and exclusion while addressing the housing affordability crisis through market rate housing production and tenant protections. Social housing is the provision of rental or homeownership units affordable at a moderate income or below, and is run by a public or nonprofit entity. To work, it would need to be widely implemented, requiring government investment at levels that match the urgency of the housing crisis. What follows is a short summary of the main findings of the study. Practitioner-oriented findings on the implications of new production, subsidized development, and tenant protections will be presented in a series of forthcoming policy briefs by the authors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».