Supportive Strategies and Empirical Research on Housing Policies for the Improvement of the Living Environment of Special Needs Groups under the Social Security Framework
Notice bibliographique
Résumé
Due to the continuous increase of housing prices in recent years, many special groups of low and middle income do not have enough financial ability to pay for the high housing prices, and the problem of living environment is becoming more and more prominent.Based on the utility function in economic theory, this paper constructs a utility function model under the constraints of household budget income and price, and determines the income line of housing security households.The distributional efficiency of the implementation of the guaranteed housing policy is estimated through both in-kind rent allocation and rent subsidy.Based on the empirical distribution characteristics and public opinion surveys, a rational distribution model for the current stage of sheltered housing is proposed.Taking Singapore's guaranteed housing policy as a case study, combining empirical evidence and simulation experiments, the effect of improving the living environment of special needs groups under the framework of social security is explored.The results show that: using a 10% allocation ratio of subsidised housing (5% each for affordable housing and public rental housing), the vacancy rate of public rental housing shows an oscillating state in the period of 7~16.In the period from 16 to 20, it shows a gradual increase.Therefore, this guaranteed housing policy should be gradually adjusted or cancelled around period 16.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».