El impacto de la política inmobiliaria de Shanghai en el precio de la vivienda. El caso del impuesto sobre bienes inmuebles
Notice bibliographique
Résumé
S'enfoca a estudiar com les polítiques del govern, especialment l'impost a la propietat, han afectat els preus dels habitatges a Xangai entre els anys 2011 i 2023. En els darrers anys, Xangai ha crescut econòmicament de manera molt ràpida, cosa que ha fet que els preus de les cases pugin molt. Això ha preocupat tant les autoritats com la gent comuna, ja que cada vegada és més difícil trobar habitatges a preus accessibles, i la demanda de cases continua sent més alta que la quantitat disponible. L'objectiu principal és veure si l'impost a la propietat ha ajudat a aturar l'augment dels preus dels habitatges. Des que es va posar en marxa el 2016, aquesta mesura del govern ha intentat reduir la compra d'habitatges amb finalitats especulatives i controlar l'alça dels preus. Tot i aquestes mesures, els preus dels habitatges a Xangai han continuat pujant, cosa que genera dubtes sobre si l'impost realment està funcionant com s'esperava. Per entendre millor aquest tema, vaig analitzar els preus de les cases abans i després que s'apliqués l'impost. També es tindrà en compte el creixement econòmic de la ciutat, és a dir, quant han crescut els diners que genera Xangai, i com això ha influït en els preus dels habitatges. La idea és saber si la millora econòmica ha estat tan forta que ha anul·lat l'efecte de les polítiques del govern, fent que la demanda d'habitatges continuï sent molt alta malgrat l'impost. A més, he investigat com la inversió en nous projectes de vivenda ha estat afectada per aquest impost. Això m'ajuda a entendre si les polítiques han frenat la construcció de nous habitatges, cosa que també pot haver afectat els preus en reduir la quantitat de cases disponibles.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».