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Enregistrement W4389309270 · doi:10.1111/1540-6229.12468

Foreign buyer taxes and housing affordability

2023· article· en· W4389309270 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueReal Estate Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensKamloops Art GalleryUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabase transactionEconomicsTransaction dataAd valorem taxBusinessPublic economicsTax reformMonetary economicsLabour economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To improve housing affordability jurisdictions in different countries has introduced taxes on nonresident home buyers. We use the foreign buyer tax introduced in British Columbia, Canada, in August 2016 to investigate the extent to which such taxes improve housing affordability through their effect on local house prices. Our work uses direct transaction‐level identification of foreign buyers that resulted from policies prior to the announcement and subsequent introduction of the tax. Using a difference in differences methodology, we compare house price changes pre‐ and posttax between high and low foreign buyer concentration neighborhoods. We find that house prices decline by 6% in neighborhoods with above median concentrations of foreign buyers after the tax relative to prices in neighborhoods with below median concentrations of foreign buyers. The quantitative effects are also striking with overall foreign buyer share falling from 13.2% of single‐family transactions in the 6 weeks prior to the announcement of the tax to 1.7% for the 3 months following the tax. The unique contribution of this article is our use of transaction‐level data to explicitly identify the properties purchased by foreign buyers to create more accurate control and treatment groups than found in other analyses.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,184 · 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