Access to primary schools and house values : testing the spatial stationarity of hedonic prices
Notice bibliographique
Résumé
Since the mid 1970s, the impact of nearby schools on property values has been a major theme in the North-American literature, with most studies focusing on the influence of school quality. To a lesser extent, the impact proximity to school exerts on house prices has also been investigated together with the way the urban environment and distances to school affect student modal choices. Using the hedonic approach, this paper aims at assessing the price effect ensuing from proximity of, and accessibility to, the nearest primary school based on a sample of 8,285 single-family houses sold over the 1993-1996 period in Quebec City, Canada. While home-to-school walking distances are computed for properties located within 1.6 kilometre (one mile) – a distance beyond which a school bus service is provided -, car travel times measured on the 1994 GIS-operated topological street network are used for houses located further away from school. Main property features as well as neighbourhood and household descriptors are used as control variables in the model, with four urbanization patterns being distinguished on the grounds of residential densities. A major objective of this study is to test the spatial stationarity of hedonic prices with respect to primary schools. In order to do so, the OLS method and the geographically weighted regression (GWR) method are compared. Each method is assessed in regard to its ability to account for, and deal with, the presence of spatial autocorrelation in the residuals while bringing out spatial drifts in household preferences.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».