The effects of strict agricultural zoning on farmland values: The case of Ontario's Greenbelt
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an investigation of the effects of the Greenbelt legislation on farmland values in Ontario. In 2004, this legislation imposed a moratorium on urban development of agricultural land within the Greenbelt, which encompasses approximately 1.8 million acres of land near the Greater Toronto Area (GTA). This legislation has generated considerable controversy, as landowners within the Greenbelt have claimed that the development restrictions imposed on their land would negatively impact its value, while the government has refuted these claims. In an attempt to resolve this controversy, this study conducts an empirical examination of the effects of the legislation on farmland values within the Greenbelt boundary. In addition, this study examines the effects on farmland values just outside the boundary, where the potential for leapfrog development exists. The theory on land values and growth controls indicates that imposing strict controls, which prohibit future development of agricultural land, would negatively impact the value of the affected land. The theory also indicates that when growth controls are imposed in one area, the value of land in surrounding areas increases. This study involves the use of an extremely detailed data set, comprised of thousands of farmland sales across southern Ontario. The level of detail of this data set, combined with the use of geographic information systems (GIS), allows for an in-depth examination of farmland values in Ontario and the effects of the Greenbelt on these values. A spatial autoregressive model is used for the empirical analysis to account for spatial correlation in the farmland price data. The results indicate that the Greenbelt legislation has influenced farmland values, both inside the Greenbelt and just beyond the outer boundary. However, these effects vary depending on the location of the farmland. The value of farmland located in close proximity to the GTA is found to be negatively affected by the Greenbelt legislation, but this negative effect diminishes as distance to the GTA increases. The value of farmland just outside the Greenbelt is found to be positively affected, providing evidence to support the existence of the leapfrog effect.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».