Arazi Kullanım Reformu Los Angeles Bütçe Krizinin Çözümüne Nasıl Yardımcı Olabilir?
Los Angeles Şehri, büyük ölçüde maaş artışları ve anlaşma ödemelerinin birleşimi nedeniyle, 2025 yılında neredeyse 1 milyar dolarlık büyük bir bütçe açığıyla karşı karşıya. Bu açığın, birçok hayati hizmeti tehdit eden, ancak özellikle SFA'nın Los Angeles'ta daha güvenli ve daha verimli yollar inşa etme temel misyonundaki ilerleme için felaket sonuçlar doğuracağını abartmak zor.
Yüksek seviyeli analizimiz, kısıtlayıcı ve dışlayıcı imar planlamasının Şehrin mali krizini nasıl artırdığını ve yeniden imar hedeflemenin bütçelerin dengelenmesine nasıl yardımcı olabileceğini göstermektedir. Senato Tasarısı 79'un geçmesi durumunda meydana gelebilecek potansiyel yeniden imarı kullanarak, Şehrin en büyük tek gelir kaynağı olan emlak vergilerinin şu anda kötü arazi kullanımından nasıl engellendiğini gösteriyoruz. Önemli noktalar:
Çok aileli konutlar ve ticari parseller, Los Angeles Şehri'ndeki konut için uygun arazinin %12'sini, ancak emlak vergisi gelirlerinin neredeyse yarısını temsil etmektedir.
Los Angeles'ta, yüksek kaliteli toplu taşıma duraklarının yakınındaki konut için uygun parsellerin %45'i yalnızca düşük yoğunluklu olarak imara açılmıştır.
SB 79, Los Angeles Şehri'nin yıllık emlak vergisi gelirini neredeyse 1 milyar dolar artıracak kapasite yaratacaktır.
Bu yılki 1.647 işten çıkarmanın sağladığı tasarruf, yalnızca SB 79 kapsamında yeniden imara açılan parsellerin %20'sinin yeniden geliştirilmesiyle yaratılan tahmini gelire neredeyse eşittir.
Genel olarak, daha yüksek yoğunluklu kullanımların emlak vergisi değerleri çok daha yüksektir ve bunun Los Angeles'ta da doğru olduğunu tespit ettik. Los Angeles'taki konut imarının büyük çoğunluğu müstakil evler ve diğer düşük yoğunluklu alanlarla sınırlı olduğundan, Şehir potansiyel geliri kaçırmaktadır.
Yeniden imarın Los Angeles şehrinin açığını hemen çözmeyeceğini açıkça belirtmek önemlidir. Modelimiz, gelir artışından önce yeniden geliştirmenin gerçekleşmesini gerektirir. Bunun bir yolu, SB79'un 5 veya 10 yıl önce geçmesi durumunda, mevcut bütçe görünümünün çok daha olumlu olacağıdır.
Emlak vergileri, imar planlaması modelimizi oluşturduk ve kamuoyunun kullanması için bir yardımcı program oluşturduk. İmar ve yeniden geliştirmenin farklı kombinasyonları oluşturulabilir ve tahmini emlak vergisi geliri çıktılanır.
İmar Emlak Vergisi Hesap Makinesi
Bu hesap makinesi, imar bölmelerini ayarlamanıza ve emlak vergileriyle ne kadar gelir getirilebileceğini görmenize olanak tanır. Şu anda %20'lik bir yeniden geliştirme oranı varsaymaktadır.
2024 Emlak Vergisi Matrahları: 2.839.082.000$
Modelleme Emlak Vergisi Matrahları: 2.839.082.000$
Yeni Emlak Vergisi Geliri: 0$
R5 0,4%
R4 9,1%
R3 17,8%
R2 4,9%
R1 67,4%
P 0,4%
Bölge Alan Değişikliği Toplam Emlak Vergileri Ort. Vergi/Dönüm Son Ort. Vergi/Dönüm
R5 603 %100 89.706.846$ 148.750$ 392.561$
R4 13.718 %100 332.342.623$ 24.226$ 64.661$
R3 26.958 %100 439.214.518$ 16.292$ 36.963$
R2 7.405 %100 68.994.256$ 9.318$ 22.513$
R1 102.157 %100 904.077.386$ 8.850$ 21.711$
P 648 %100 6.675.011$ 9.979$ 29.664$
Neden dönüm başına iki farklı sütun var? 'Ort. Vergi/Dönüm', bölgedeki tüm parsellerin tam bir örneklemesidir. 'Son Ort. Vergi/Dönüm', yalnızca son on yılda yeniden değerleme yapılan (inşa edilmiş veya değiştirilmiş) parsellerle sınırlı bir örneği temsil eder. Bunu aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklıyoruz, ancak bu, 13. Madde'nin zaman içinde emlak değerlerini nasıl seyrelttiğini çözmek içindir. 'Son Ort. Vergi/Dönüm', yeni bir geliştirmenin değerlendirilmesinde çok daha temsilidir.
Yeniden geliştirme oranı ne anlama geliyor? Yeniden geliştirme oranı, kullanıcıların hesap makinesinde ayarlanan dönümlerin yüzde kaçının modelin tahmini emlak vergisi gelirine dahil edileceğini seçmelerini sağlar. Örneğin, %20'lik bir oran, toplu taşıma istasyonlarının yakınındaki arazinin %20'sinin yeniden geliştirildiği anlamına gelir. Modelimiz, yeniden imarın değerinin elde edilmesi için bir zaman çizelmesi hakkında varsayımda bulunmaz, ancak %100'lük bir yeniden geliştirme senaryosunun çok uzun yıllar alacağını söylemek doğrudur.
Emlak vergilerinin toplamı tahmini matrahdan neden daha düşük? Modelimiz, Şehrin arazisinin yaklaşık yarısını temsil eden ve parklar ve üretim gibi şeyleri göz ardı eden 'konut için uygun parseller' olarak adlandırdığımız şeye bakar. Bu yıl, modelimizin göz ardı ettiği alanlar, Los Angeles Şehri'ne 998.281.212$ emlak vergisi getirecektir ve bunu toplam rakama ekliyoruz.
İmarın düşürülmesi bazen neden geliri artırır? Bu istisnai durum, 13. Madde nedeniyle gerçekleşir. Modelimiz, yeniden geliştirme için uygun herhangi bir imar değişikliğini dikkate alır ve yeterli miktarda yeni düşük yoğunluklu imar bazen yoğun (ancak eski) imarın küçük miktarlarını telafi edebilir. Örneğin, yakın zamanda değerlendirilen bir R1 parselinin ortalama emlak vergisi geliri, tarihsel olarak ortalaması alınmış bir R3 parselinden daha yüksektir.
SB 79 nedir?
SB79 (Streets for All tarafından desteklenmektedir), bu oturumda eyalet yasama organından geçen en büyük konut yasalarından biridir. İki şey yapar: eyalet genelinde yüksek kapasiteli toplu taşıma araçlarının yakınında minimum imar yoğunlukları belirler ve toplu taşıma kurumlarına sahip oldukları arazinin geliştirilmesinde daha fazla esneklik sağlar. Bu çalışmada önceki etkiye odaklanıyoruz.
Los Angeles'ta, Metro duraklarının yakınındaki potansiyel konut parsellerinin %45'i (10.421 dönüm) imar planlamasıyla müstakil evler, dubleksler veya otoparklarla sınırlıdır. Bir bölge olarak, yüksek kaliteli toplu taşıma araçları inşa etmek için milyarlarca vergi mükellefi doları harcıyoruz, ancak kötü arazi kullanımıyla yolcu sayısını boğuyoruz.
SB79, mevcut ve planlanan toplu taşıma hatları boyunca yeniden imara açacaktır. Yeniden imara açmalar 3 seviyede gelir, en yüksek yoğunluk DTLA, Hollywood, Koreatown ve Century City'den geçen D ve B hatları boyunca yoğunlaşacak, orta yoğunluk ise hafif raylı ve otobüs projelerine (Vermont BRT ve Doğu San Fernando Vadisi Hafif Raylı gibi yeni toplu taşıma projeleri dahil) eklenecektir.
Genel olarak, SB 79, Los Angeles'taki konut imarının yaklaşık %7,5'ini ve Şehrin toplam arazi alanının %3,3'ünü etkileyecektir.
Toplu taşıma araçlarının yakınındaki çok aileli konutlara izin verilmesi ayrıca diğer avantajları da beraberinde getirir: insanların işe ve olanaklara daha yakın yaşamasına olanak tanır, araçla katedilen mesafeyi azaltır ve genel olarak Los Angeles Şehri'ne çok ihtiyaç duyulan yeni konut kapasitesi sağlar. Bu çalışma için önemli olan, yeni çok aileli toplu taşıma odaklı geliştirmenin, önceki kullanımlara kıyasla Şehir için emlak vergisi gelirlerinde önemli bir artış olacağıdır.
Los Angeles İçin Basitleştirilmiş Bir İmar Planı Modeli Oluşturma
Los Angeles'ın yüzlerce benzersiz imar kodu kombinasyonu vardır. Analizimizin ilk adımı, bu karmaşık sistemi, parseller başına neyin inşa edilebileceğini yüksek düzeyde yansıtan genelleştirilmiş bir imar haritasına nasıl çevireceğimizi anlamaktı.
Anlaşılması kolay ve farklı konut yoğunluk seviyelerini yansıtan kodlar kullanmaya karar verdik: R5, R4, R3, R2, R1. Belirli kategori kararları, mevcut imar planlamasını, binaları ve arazi kullanımı avukatlarıyla görüşülerek verilmiştir. R1 müstakil bir ev olarak düşünülebilir, R2 bir dubleksi temsil eder ve R3 ila R5, bungalov mahallerinden gökdelenlere kadar artan çok aileli geliştirme seviyelerini temsil eder. Bu kaba bir model olsa da, karmaşık geri çekilmeler, taban alanı oranı (FAR) veya mahalle üst üste binmeleri gibi özellikleri modellemeye çalışmadan, Los Angeles Şehri'ndeki farklı imar koşullarında aslında neyin inşa edildiğini karşılaştırıyor olduğumuz anlamına gelir. Genelleştirilmiş imar kodlarımızın tam listesi için bu elektronik tabloya bakın.
'Konut için uygun arazi' olarak adlandırdığımız şey, şehirde park alanı, belediye kullanımları (okullar gibi), tarımsal kullanımlar, üretim, açık alan veya yollar için imara açılmamış tüm arazidir. Hariç tuttuğumuz arazileri aşağıdaki haritada yeşil renkte görebilirsiniz.
İmar haritamızı kullanarak, 100.000 dönümden fazla arazi veya konut için uygun tüm arazinin %45'inin, SB79'un yüksek kaliteli toplu taşıma durağı tanımı kapsamında ½ mil yarıçap içinde düşük yoğunluklu (R1, R2 veya Otopark) olarak imara açıldığını bulduk.
Analizimiz için kullanılan basitleştirilmiş mevcut imar kategorilerinin haritası
SB79 yeniden imara açmaya ilişkin olarak - SB79 tasarıda yer alan üç bölmeyi temsil etmek için R5, R4 ve R3 kullanıyoruz.
İlişkili Bölge SB79'un Etki Alanı SB79 Yüksekliği SB79 Yoğunluğu
R5 1/4 Mil, 1. Kademe Toplu Taşıma Durakları (Ağır Raylı toplu taşıma) 75 fit 120 birim/dönüm
R4 1/2 Mil, 1. Kademe Toplu Taşıma Durakları (Ağır Raylı toplu taşıma)
1/4 Mil, 2. Kademe Toplu Taşıma Durakları (Hafif Raylı, BRT, Sık Toplu Taşıma) 65 fit 100 birim/dönüm
R3 1/2 Mil, 2. Kademe Toplu Taşıma Durakları (Hafif Raylı, BRT, Sık Toplu Taşıma) 55 fit 80 birim/dönüm
Bu bölmeler tamamen doğru değildir. Örneğin DTLA'da haritamızdaki birçok "R5" parselinin açıkça 75 fitten daha uzun olduğu açıktır - ancak emlak vergisi geliri söz konusu olduğunda makul bir rehber görevi gördüklerine inanıyoruz. İmar kategorisi başına mevcut arazi kullanımının geniş bölmesine göre ortalama aldığımız için, buradaki ortalama Şehir geliri az kullanılan parseller tarafından düşürülmektedir.
Aslında, SB79 kapsamında izin verilen bina zarflarıyla eşleşen yakın zamandaki yeniden geliştirme örneklerini karşılaştırdığımızda, emlak vergisi gelirlerinin genellikle modelimizin tahminlerinden daha fazla olduğunu görüyoruz. Örneğin, 3980 Wilshire Blvd'deki bir apartman binası, eyalet yoğunluk yasasıyla birleştirilmiş SB79'un en cömert kademesi altında izin verilecek olanın makul bir vekil örneği olan 8 katlı ve 228 birimlidir. Bu mülk dönüm başına 887.527$ gelir sağlıyor - son R5 parselleri için tahminimizin iki katından fazla. Modelimizi gerçek geliştirmelerle karşılaştırarak analizimizi muhafazakar olarak değerlendiriyor ve artan emlak vergisi geliri için üst sınırın muhtemelen daha yüksek olduğunu düşünüyoruz.
Los Angeles'ta Emlak Vergileri
Birçok belediye gibi, emlak vergileri de Los Angeles şehir bütçesine en büyük tek katkıda bulunan ve genel fonun üçte birini oluşturmaktadır. Emlak vergileri, ekonomiyle birlikte yükselen ve düşen satış vergileri gibi diğer katkıda bulunanlardan daha istikrarlı kabul edilir.
Los Angeles'ta emlak vergileri İlçe Değerleme Memuru tarafından tahsil edilir. Los Angeles Şehri içinde tahsil edilen her dolar için, yaklaşık 24 sent Şehir bütçesine geri döner. Geri kalanı, LAUSD ve İlçe Sağlık Departmanı gibi diğer kurumların finanse edilmesine yardımcı olur. 2025 yılında Şehrin 2,8 milyar dolar alması bekleniyor.
Los Angeles Şehri'ndeki dönüm başına emlak vergisi gelirinin haritası
Bir parsel, arazinin değeri ve üzerine inşa edilen herhangi bir iyileştirmenin değeri olmak üzere iki şeye göre değerlendirilir. Alana göre normalize edilmiş emlak vergisi gelirinin bir haritasına baktığımızda, iki model görüyoruz. Biri, sahile ve Santa Monica dağlarına yaklaştıkça emlak değerlerinde genel bir artış eğilimidir. Bu arazi, dünyanın ve yüksek talebin en pahalı gayrimenkullerinden bazılarıdır. Diğer belirgin model ise, Downtown LA ve Hollywood gibi yüksek yoğunluklu alanların, orada önemli iyileştirmeler yapıldığı için yüksek emlak değerlerine sahip olmasıdır.
Kaliforniya'da emlak vergilerinin tartışması, 13. Madde'yi açıklamadan tamamlanamaz. 1978 yılında kabul edilen 13. Madde, mülk satılmadığı veya önemli ölçüde değiştirilmediği sürece (bir mülkün yeniden değerlendirilebileceği tek zaman), değerlendirilen değerin yıllık artış oranını %2 ile sınırlandırmaktadır. Bu, birçok mülkün evleri için piyasa değerinin çok altında değerlendirilen değerlere göre vergi ödediği ve iki özdeş mülkün çok farklı emlak vergileri ödebileceği (10 kata kadar) anlamına gelir. Bunun Kaliforniya'daki emlak devrine engelleyici bir etkisi vardır, çünkü mülk sahipleri taşınmanın vergi artışından kaçınmak için evlerine sahip çıkmaktadır.
Çalışmamız için anlamı, bir mülkün ne kadar önce yeniden değerlendirilmiş olursa, yeni bir inşaatın ne kadar ödeme yapacağına dair bir kıyaslama olarak o kadar az doğru olmasıdır. Bunun üstesinden gelmek için, yeni geliştirmeyi temsil etmek için referansımız olarak hareket edecek şekilde son 10 yılda yeniden değerlendirilen mülkleri ayırdık.
Bir türün tüm parselleri için bir tane ve yalnızca son yeniden geliştirme için bir tane olmak üzere iki ortalama oluşturmak, 13. Madde'nin emlak vergisi gelirlerini ne kadar sınırladığını göstermektedir. Analizimizde, SB79 parsellerindeki yeniden geliştirmenin değerinin %76'sı, daha yoğun konutların ek değerinden kaynaklanmaktadır. Yeniden geliştirmenin değerinin %24'ü, yalnızca mülklerin yeniden değerlendirilmesinden kaynaklanmaktadır.
Boş mülkler gibi şeyleri görmek için bir parsele ait emlak vergisinde iyileştirmelerin arazi değerine oranını da analiz edebiliriz. İyileştirmelerin değerinin, parselin toplam arazi artı iyileştirme değerinin %10'undan az olup olmadığına bakarak boş veya neredeyse boş parsellerin sayısını tahmin ettik. Los Angeles Şehri'ndeki büyük toplu taşıma duraklarının ½ mil yarıçapı içinde 400'den fazla neredeyse boş parsel (862 dönüm arazi) bulduk.
Bu parseller boş olduğu için, yeniden geliştirme için muhtemel adaylardır. Şu anda bu parseller 31.598.400$ emlak vergisi ödüyor ve bunun Los Angeles Şehri yaklaşık 7.830.000$ alıyor. SB79 yeniden imarına göre, toplu taşımanın yakınındaki boş parsellerden yalnızca emlak vergisi gelir potansiyelinin 244.279.000$ olduğunu tahmin ediyoruz. Neredeyse çeyrek milyar dolar.
Emlak Vergisi Gelirlerinin Modellemesiyle İlgili Metodoloji
Kodu keşfetmekle ilgileniyorsanız, veri kümeleri hesaplamalarımızı yeniden çalıştırmak için bir jupyter notebook dosyasıyla birlikte bir Github deposunda barındırılır.
Bu analizdeki nihai hedef, imar planlaması açısından emlak vergilerinin üretilmesinde konut ve ticari parsellerin verimliliğini anlamaktır. Kaba bir analiz uygulayarak, karmaşık imar planlaması tanımlarını ve emlak vergisi politikalarını, şehir için emlak vergisi üretme açısından hangi imar türlerinin en ve en az verimli olduğu konusunda net ve erişilebilir bir özete indirgemeyi ve SB79'daki gibi bireysel parsellerin emlak vergisi değerlerinin imar değişikliklerine nasıl yanıt verebileceğini tahmin etmenin nispeten sağlam bir yöntemini üretmeyi hedefliyoruz.
Bu "verimliliği", verginin Los Angeles Şehri tarafından alınan emlak vergisi geliri doları olarak, bölgenin dönüm başına vergisi olarak ölçüyoruz. Bu metriği hesaplamak, bireysel özelliklere ve vergilendirilebilir değere sahip Los Angeles'taki tüm parsellerin tam bir veri kümesiyle başlar. Bu, imar planlaması ve parsel geometrisi veri kümeleriyle birleştirilir, böylece analiz için ilgili bilgilere sahip tüm parsellerin tam bir kümesine sahip oluruz. İmar değerleri, SFA'nın politika ekibinin imar kodunun analizi temelinde R1-R5 kategorilerine konsolide edilir ve veri kümesi, tüm jeo-uzamsal verilerin parselleri doğru bir şekilde temsil etmesi için bir temizleme ve birleştirme işleminden geçer. Ardından, konsolide bölge vergi verimliliğine ulaşmak için emlak değerlerini toplayabilir ve her imar bölmesi için toplam dönüme bölebiliriz. Bu metriğin iki versiyonunu hesaplıyoruz: birini tam veri kümesi kullanarak ve birini yalnızca 13. Madde'nin "Geçerli Yılı"nın 2015 veya daha sonraki bir tarih olduğu parselleri kullanarak, bu da 13. Madde nedeniyle suni olarak düşük değerlere sahip on yıllar öncesine ait parsellerden etkilenmeyen yeni ve yakın zamanda geliştirilmiş parseller için vergi verimliliğinin daha doğru bir sunumunu sağlar. Her bölge için her iki metrik de yukarıdaki etkileşimli hesap makinesiyle ilişkili tabloda yer almaktadır.
Analizimizin son parçası, imar değişikliklerine tabi bireysel bir parsel için emlak vergisini daha ayrıntılı ve doğru bir şekilde tahmin etme girişimi. Etkileşimli hesap makinesi, imarın vergi gelirleri üzerindeki etkisini kaba bir şekilde modellemek için dönüm başına vergi değerlerini kullanır, bu model bireysel parsel özelliklerinin farkında değildir. SB79'un şehir vergi gelirleri üzerindeki potansiyel etkisini daha ayrıntılı bir şekilde değerlendirmek için, her bölgedeki vergi değerlerini belirli parsel temelinde tahmin etmek için regresyon modelleri geliştirdik. Farklı parsel veri özelliği ve kodlama yöntemi seçimleri kullanarak her imar bölmesi için bir dizi regresyon modeli eğittik ve SB79 yeniden imarına dayalı vergi değişikliklerini tahmin etmede kullanılacak en yüksek performanslı modelleri seçtik.
Verimlilik analizi, Los Angeles Şehri ve ilgili veri özellikleri için filtrelenmiş mülk vergisi ve parsel bilgileri için kullandığımız Değerleme Memuru Parsel Verileriyle başlar. Parsel enlem ve boylam noktaları, her parseli kendi imar planlaması tanımına eşleştirmek için ayrı bir imar geometrisi içine jeokodlanır. Bu kod, bölge ve yüksek bölge gibi ilgili kodlanmış parçalara ayrılır ve bu bilgi, parselleri R1-R5 ve Otopark imar bölmelerine gruplandırmak için kullanılır. Ayrıca, analizimizin birkaç ay önceki imar kodunun daha eski bir sürümünü kullandığını da belirtmekte fayda var, çünkü yakın zamandaki değişiklikler 2024 emlak vergisi değerlerinde yansıtılamayacak olan şehir merkezi imar planlaması için yeni yürürlüğe girmiştir. Arazi parselleri jeo-veri kümesi de, dönüm hesaplanabilmesi için veri kümesine eklenir. Bu aşamada, konut veya ticari olmayan ve bu nedenle bu analiz için ilgili olmayan belirli parseller veri kümesinden çıkarılır.
Bireysel parsel geometrisi, vergi verimliliğini hesaplamada uygun bir şekilde kullanılabilmeden önce bazı işlemler gerektirir. Daha spesifik olarak, konutlar ve kapalı özel topluluklar gibi alanlardaki parseller çoğaltılır ve bir bölgenin toplam dönümünü büyük ölçüde şişirir. Veri kümesinin temsil edilen parsellerin gerçekliğine uygun olması için örtüşen parselleri birleştirmek ve verileri uygun bir şekilde toplamak için otobüs gecikmeleriyle ilgili önceki çalışmalarımızdan uyarlanan bir geometri birleştirme metodolojisi kullanıyoruz.
Tam parsel veri kümesi hazırlandığında, hem parsellerin tam kümesini hem de 2014 sonrası yeni verileri kullanarak, yukarıda belirtilen verimlilik ölçütlerini her imar kademesi için hesaplayabiliriz. 2014 sonrası veriler için dönüm başına vergi ölçütleri, tüm imar kademeleri için tüm zamanlardaki (2024 öncesi ve sonrası) verilere göre 2-3 kat daha yüksektir ve 13. Madde'nin emlak vergisi gelirleri verimliliği üzerindeki büyük etkisini göstermektedir. 13. Madde, konut uygunluğu, belediye mali sürdürülebilirliği, sosyal eşitlik ve daha fazlası üzerindeki olumsuz etkileriyle kapsamlı bir şekilde incelenmiştir, ancak bu analiz amacıyla esas olarak vergi verimliliğini değerlendirirken 13. Madde'nin dikkate alınmasını sağlamaya odaklanıyoruz.
Tamamlanan ilk verimlilik analizinden sonra, bir sonraki adım, parsel verilerine dayalı olarak her imar kademesi için vergi değerlerini tahmin etmek için daha ayrıntılı modeller oluşturma girişimidir. Emlak değerlerini tahmin etmek için verimlilik ölçütü nihayetinde sıfır kesişim varsayan doğrusal bir regresyon olduğundan, bu muhtemelen doğruluk açısından geliştirilecek bir alandır. Farklı özellik karışımları ve işlemleri üzerinde çeşitli regresyon modelleri oluşturmak ve her bölme için en iyi uyumu belirlemek üzere R2 değerlerini karşılaştırmak için bir eğitim boru hattı oluşturduk. Bu görev için kullanılacak yalnızca birkaç özellik vardır, çünkü bu modellerin nihai amacı yeniden imar için kullanılması ve bu nedenle bu parsel için bir tür "ortalama bölge yeniden geliştirme" simülasyonu yapılmasıdır. Parsel yeniden geliştirilirse, emlak vergisi gelirini tahmin etmek için birim sayısı, metrekare, yatak odası vb. gibi herhangi bir özelliğe güvenemeyiz. Bunun yerine, tahmincilerimiz yalnızca dönüm şeklinde konum ve geometriyle sınırlıdır. Konumu kodlamak için, posta kodlarını kategorik bir özellik olarak kullanmanın yanı sıra, orijinal formatlarındaki enlem ve boylamı kullanarak deneyler yaptık. Son husus, 13. Madde etkisinin ele alınmasıydı. Verimlilik hesaplamaları için kullandığımız aynı filtrelemeyi kullanmanın yanı sıra, tam veri kümesini kullanarak ancak "parsel yaşı"nı bir eğitim özelliği olarak girerek deneyler yaptık. Keyfi olarak bir özellik ve kodlama karışımı ve regresyon model türü seçmek yerine, her bölme için vergi değerlerini tahmin etmede en iyi modeli belirlemek üzere aykırı değer kırpma da dahil olmak üzere her model ve özellik kümesinin her kombinasyonunu eğitmeyi ve değerlendirmeyi seçtik. Tüm işlem sonuçları bu rapora dahil edilmesi için çok büyük, ancak GitHub deposunda görüntülenebilir.
Görevimiz için en iyi performans gösteren modeli, R2 değeri, çapraz doğrulama R2 değeri ve karekök ortalama kare hatasından (RMSE) oluşan kompozit puanlar oluşturarak otomatikleştirdik. Her imar kademesi için her özellik kümesi için her modeli çalıştırdıktan sonra, her modeli üç metriğe göre ve her metriğin normalize edilmiş ağırlıklı puanını kullanarak sıralıyoruz. Farklı ağırlıklandırma şemaları kullandık, ancak nihayetinde RMSE'yi %50 olarak ağırlıklandıran şema tercih ettik, çünkü aşağı yönlü görevimiz modeli gerçek dünya tahmini için kullanıyor ve hata en aza indirilmesi en yüksek önceliktir. Aşağıdaki tabloda, yeniden imara açma için ilgili olan her bölge için en iyi performans gösteren modellerin açıklamaları yer almaktadır.
Bölge Örnek Boyutu Özellik Kümesi Model R2
R5 993 Dönüm, Parsel Yaşı, Enlem/Boylam Rastgele Orman 0,6040
R4 37.164 Dönüm, Parsel Yaşı, Enlem/Boylam Rastgele Orman 0,3446
R3 105.905 Dönüm, Parsel Yaşı, Posta Kodu Rastgele Orman 0,3805
Bu sonuçlar hakkında bazı şeyleri belirtmekte fayda var. İlk olarak, R5 ve P bölgeleri, 2015'ten sonraki geçerli yıllara sahip değerlerin küçük örnek boyutu nedeniyle modellerin verileri uydurma yeteneğinde muhtemelen zarar görmüştür. R5 bölgesinin yalnızca 13. Maddeyle ilgili yılı 2015 veya daha sonraki bir tarih olan 37 örneği vardır ve Otopark bölgesinin ise yalnızca 90 örneği vardır. Bu modellerin performansı, verileri filtrelemeyerek ve ardından Parsel Yaşını bir tahmin edici olarak kullanarak daha büyük bir örnek boyutu kullanıldığında sezgisel olarak daha iyidir, ancak bu yine de emlak vergisi değerlerinde çok daha büyük bir varyans anlamına gelir. İkinci olarak, çoğu bölgede Rastgele Ormanın öne çıkan performansı, girdi olarak enlem ve boylamın kullanımı göz önüne alındığında uygundur. Ağaca dayalı regresyon modelleri, mülk değerleri açısından daha keyfi olabilecek kategorik posta kodlarına güvenmek yerine, bu konum değerlerini yararlı gruplara ayırabilir.
En iyi performans gösteren modeller hazırlandıktan sonra, analizdeki son adım, modelleri SB79'dan etkilenen parsellere uygulamak ve tahmin edilen emlak vergisi artışını verimlilik tabanlı artışlarla karşılaştırmaktır. Bu parselleri belirlemek için, SB79'dan etkilenen toplu taşıma duraklarının ve ilgili "kademelerinin" bir veri kümesini kullanıyor ve ilgili parselleri işaretlemek ve yeni imar değerlerini belirlemek için havza filtreleri oluşturuyoruz. Ardından her model, yeni SB79 imar planlamasına göre parsele uygulanabilir ve tahmin edilen emlak vergisi değerleri toplanıp verimlilik tabanlı hesaplamalarla karşılaştırılabilir. Bu sonuçlar aşağıdadır:
Bölge Dönüm Başına Vergi Artışı Regresyon Modeli Artışı Yüzde Farkı
R5 548.586.054,24$ 321.680.788,81$ 41,36%
R4 331.510.209,64$ 345.812.085,54$ -4,31%
R3 147.972.425,02$ 190.151.280,08$ -28,50%
Toplam: 1.028.068.688,89$ 857.644.154,43$ 16,58%
Bu vergi artış rakamlarının, yeniden imara açılan tüm parsellerin yeni bölgeye ve bireysel büyüklük ve konumlarına göre en olası seviyelerine yeniden geliştirildiğini varsaydığını belirtmekte fayda var. Tam yeniden geliştirme gerçekçi değildir, bu nedenle yukarıdaki vergi artışı hesap makinesi bu seviyenin ayarlanmasına olanak tanır, ancak modelleri verimlilik ölçütleriyle karşılaştırmak amacıyla her iki yönteme de aynı yeniden geliştirme seviyesini uyguluyoruz.
Regresyon modellerimiz kümesi, emlak vergisi değerlerine katkıda bulunan faktörler hakkında daha az varsayım yapan, emlak vergisi değerlerinin yeniden imara açılan tahmin edilmesinde kesinlikle daha sağlam ve doğru bir yaklaşımı temsil eder, ancak sonuç olarak her iki yöntem için SB79 nedeniyle tahmin edilen artıştaki fark yalnızca yaklaşık %5'tir. Dönüm başına vergi yöntemi, verimliliği değerlendirmek ve yukarıdaki hesap makinesi gibi etkileşimli ve erişilebilir araçlar sunmak için faydalıdır; regresyon yöntemi ise belirli parsellerdeki potansiyel değişiklikleri tahmin etmede ve dönüm başına vergi yöntemini doğrulamada daha doğrudur. Her iki yöntem de kaba ve yüksek seviyede kalmaktadır. Yeniden geliştirme potansiyeli, hangi parsellerin emlak vergilerinde artış göreceğini doğru bir şekilde tahmin etmede çok önemlidir ve mali fizibilite, izin verme vb. gibi yeniden imardan daha karmaşık birçok faktör tarafından belirlenir.