О городах и данных

Впервые как взрослая подписалась на печатное издание журнала, поэтому переодически буду делать здесь обзоры понравившихся статей (один из них уже публиковала 3 недели назад). Журнал: "Urban Economics" , в нем публикуются исследования связанные с оценкой различных полиси на рынок недвижимости , сегрегацию населения, транспорт и тд.

В мартовском выпуске мне понравилась статья "The impact of road rationing on housing demand and sorting".

Статья исследует влияние новой политики ограничения дорожного движения в Пекине на город. Но в отличие от предыдущих исследований платного въезда в центр города, авторы фокусируют внимание не на трафике, а на рынке жилья и неравенстве.

Вопрос, который задают авторы: верно ли что, с введением платного проезда в город в 2008 году, районы вокруг метро стали доступны только для богатых?

Ответ: да, верно. Авторы подтвердили, что политика увеличила спрос на жилье рядом со станциями метро, что привело к росту цен и изменению состава домохозяйств в сторону более состоятельных.То есть получается, что политики, направленные на уменьшение трафика, могут иметь побочный негативный эффект - сокращение доступа к общественному транспорту для малоимущих граждан.

Как авторам удалось это доказать?

1. Авторы собрали информацию о покупке жилья и ипотеке за 2005 и 2011 и оценили как изменился градиент цен на жилье после введения платного въезда.

2. Авторы отказались от использования линейной регрессии, поскольку есть риск не учесть другие изменения в районах, приведшие к росту цен ( например, открытие частной школы) и применили эконометрический метод difference-in-difference вместе с hedonic regression.
В результате они увидели, что если в регрессию помимо прочего одновременно добавить факторы "расстояние от метро" и "расстояние от метро X на факт внедрения полиси", то первый показатель не является статзначимым, а 2-ой является. Значит, цены стали чувствительны к расстоянию только после введения полиси.

Более детально о методологии можно прочитать у меня в блоге

www.group-telegram.com/ms/datainthecity.com/217

2.8K viewsincitydata, edited  May 25, 2024 at 08:39

Впервые как взрослая подписалась на печатное издание журнала, поэтому переодически буду делать здесь обзоры понравившихся статей (один из них уже публиковала 3 недели назад). Журнал: "Urban Economics" , в нем публикуются исследования связанные с оценкой различных полиси на рынок недвижимости , сегрегацию населения, транспорт и тд.

В мартовском выпуске мне понравилась статья "The impact of road rationing on housing demand and sorting".

Статья исследует влияние новой политики ограничения дорожного движения в Пекине на город. Но в отличие от предыдущих исследований платного въезда в центр города, авторы фокусируют внимание не на трафике, а на рынке жилья и неравенстве.

Вопрос, который задают авторы: верно ли что, с введением платного проезда в город в 2008 году, районы вокруг метро стали доступны только для богатых?

Ответ: да, верно. Авторы подтвердили, что политика увеличила спрос на жилье рядом со станциями метро, что привело к росту цен и изменению состава домохозяйств в сторону более состоятельных.То есть получается, что политики, направленные на уменьшение трафика, могут иметь побочный негативный эффект - сокращение доступа к общественному транспорту для малоимущих граждан.

Как авторам удалось это доказать?

1. Авторы собрали информацию о покупке жилья и ипотеке за 2005 и 2011 и оценили как изменился градиент цен на жилье после введения платного въезда.

2. Авторы отказались от использования линейной регрессии, поскольку есть риск не учесть другие изменения в районах, приведшие к росту цен ( например, открытие частной школы) и применили эконометрический метод difference-in-difference вместе с hedonic regression.
В результате они увидели, что если в регрессию помимо прочего одновременно добавить факторы "расстояние от метро" и "расстояние от метро X на факт внедрения полиси", то первый показатель не является статзначимым, а 2-ой является. Значит, цены стали чувствительны к расстоянию только после введения полиси.

Более детально о методологии можно прочитать у меня в блоге

BY О городах и данных