Land Market Interactions between Heterogeneous Agents in a Heterogeneous Landscape—Tracing the Macro‐Scale Effects of Individual Trade‐Offs between Environmental Amenities and Disamenities
Bibliographic record
Abstract
Heterogeneity in both the spatial environment and economic agents is a crucial driver of land market dynamics. We present an agent‐based land market model where land from agriculture use is transferred into urban. The model combines the microeconomic demand, supply, and bidding foundations of spatial economics models with the spatial heterogeneity of spatial econometric models in a single methodological platform. Heterogeneous agents exchange heterogeneous spatial goods via simulated bilateral market interactions. We model a coastal city where both coastal amenities and flooding or erosion disamenities drive land market outcomes, facilitating separate analysis of the effects of each driver on land rents and land development patterns. We also analyze the implications of homogeneous versus heterogeneous but unbiased flood risk perceptions. Since buyers with low risk perceptions drive market outcomes, spatial development under heterogeneous risk perceptions differs qualitatively, with more expansion into risky areas. Our results highlight the shortcomings of policy models based on representative agent assumptions and the importance of including agent‐level data in empirical modeling. L'hétérogénéité de l'environnement spatial et des agents économiques constitue un élément moteur crucial de la dynamique du marché foncier. Nous présentons un modèle multi‐agent du marché foncier dans lequel des terres agricoles ont été transférées pour des fins urbaines. Le modèle combine les fondements microéconomiques de la demande, de l'offre et des enchères de modèles de l'économie spatiale avec l'hétérogénéité spatiale des modèles de l'économétrie spatiale dans une plateforme méthodologique unique. Les agents hétérogènes échangent des biens hétérogènes par le biais du jeu des forces du marché bilatéral simulé. Nous avons modélisé une ville côtière où les agréments côtiers et les désagréments causés par les inondations ou l'érosion influent sur le marché foncier, facilitant l'analyse individuelle des effets de chaque élément moteur sur les loyers fonciers et les modèles d'aménagement de terrain. Nous avons également analysé les répercussions des perceptions homogènes et hétérogènes mais non biaisées à l'égard du risque d'inondation. Étant donné que les acquéreurs qui ont de faibles perceptions du risque motivent les effets du marché, le développement spatial selon des perceptions hétérogènes à l'égard du risque varie qualitativement, avec plus d'expansion dans les zones à risque. Nos résultats ont mis en lumière les lacunes des modèles de politiques fondés sur les hypothèses d'un agent représentatif et l'importance d'inclure des données sur l'hétérogénéité des agents dans la modélisation empirique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".