The Impact of Community Development Corporations on Neighborhood Housing Markets: Modeling Appreciation

Published in Urban Affairs Review, November 2003

Brent C SmithAssistant ProfessorDepartment of Finance Insurance and Real Estate Virginia Commonwealth University School of BusinessP.O. Box 844000Richmond, VA 23284804-828-7161bcsmith@vcu.edu

2005 Indiana Community Economic Development Conference September 12-14, 2005“Quantifying Success”

Outline

Int’l. comparison of home ownership

Why?

The questions

The data/method

Conclusion

Improved approach

Limitations

Map of Indianapolis

U.S. and Housing Ownership In the United States with our highly decentralized government and widely

dispersed property ownership states and localities have, at their disposal, a litany of policies and programs to stimulate the development and provision of accessible affordable housing

Among them:

ZoningTIFsLIHTCProperty tax reliefDeveloper restrictionsEmpowerment areasAnd Nonprofits (CDCs and CDFIs)

And we often assume, naively, that such policies or entities (CDCs), can be easily applied across the landscape. In fact we have seen a number of such programs implemented in developing countries with little regard for the uniqueness of the property rights system in the U.S.

U.S. and Housing Ownership Why this often does not work (examples)

Singapore 80% land government owned

Mexico and common/community property

Scotland 35% in 100

South Korea 1,000 people (0.2% of population) own 5% of the arable and developable land

One example when the importance of property rights was vitally underestimated (East Block property tax)

Likewise, we can come up with a number of examples in the U.S. were policies may have been well designed, but there is a disconnect between concept and implementation

In order to fully understand the concept of affordable housing access across the country and around the world it is valuable to examine and test the success of programs on a number of different fronts. This is what I did!

Motivations Practical access

Goldsmith meeting

INHP

Lilly endowment

Community questioning redevelopment policy that employs CDCs as core agent in housing redevelopment/provision

Accountability and performance measures sought by funding sources and local governments for Indianapolis and elsewhere

Representative of national movement

Operating budgets under $250,000

Area of low-wealth households w/ deteriorated stock

Focused on affordable housing construction & rehab

Capacity of staff varies across group and questioned

Motivations Academic

Role

What factors make a successful CDC

Regionalism

No material, quantitative measures of success

Acquisition $11,500

Hard Costs $51,300

Soft Costs $ 7,400

Subsidy $22,500

Total Cost $92,700

Sales Price $48,100

Short-term Net ($44,600)

42 Units sold out of 111 - 39%

During Availability

Rent Collected $0.00

Taxes Collected $0.00

Mean Development Costs May 1995 to May 1996

The Cost of Affordable Housing in Indy

Mean Sales Price and Subsidy by CDC, 1993 to 1996

$61,000

$43,286

$45,000

$71,500

$45,333

$51,750

$60,822

$56,273

$68,750

$44,129

$42,862

$41,259

$28,823

$22,744

$23,238

$20,354

$24,081

$21,284

$26,202

$33,750

$22,847

$22,896

$26,809

$5,875

$0 $20,000 $40,000 $60,000 $80,000 $100,000 $120,000

BOS

CCDC

ECI

KPADC

MBCDC

MFCHDC

MLKCDC

NNDC

RARP

SEND

WCDC

WIDC

CD

C

Price/SubsidySale Price Subsidy

Questions

Primary

What are the impacts on the real estate market of socially motivated housing development by nonprofit community development corporations?

Secondary

Can the conclusions from this analysis be extended to a level of support for CDC investment?

Service Area Characteristics I

8

CDC Zones

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# of Mortgages 970 - 2526 - 5051 - 100101 - 150>150

Sales Observations; In CDC Zone; Out of Zone

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Mortgage Activity

Service Area Characteristics II

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# Crimes 98No Data1 - 200201 - 400401 - 600601 - 800801 - 1300

Sales Observations; In CDC Zone; Out of Zone

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N% AFDC 98

< .01 or No Data0.01 - 1.501.51 - 3.003.01-6.006.01-9.009.01-15.07

Sales; In CDC Zone; Out of Zone

10

Data & Analytical Tools

Residential sales from 1987 & 2000Structural characteristicsLocational attributesSocio-demographics by tract

ToolsTraditional hedonic model

Do not despair

Data

ln P it j jit t ti d d it d t d it itS L R K F e+ + + + +m mit

10

Model Variables (stuff)

P = the sales price of the house S = structural and lot characteristics (e.g.

building and lot size, year built, # of rooms, garage, etc.

L = location variables including measures of crime, welfare dependency, and distanceto central business district

R = time variable for the year sold C = identifies properties as in or out of CDC

boundaries F = interaction variable (in versus out and year)

Model run with full data and separate with subsets of data - out and only in

11

Model Results & Conclusions

On average the rate of appreciation in house values for those sales observed in the CDCs was roughly 7.50% higher than for those outside of the CDCs

Suggests CDCs are addressing the deteriorating effects of absentee ownership, crime and neglect on targeted neighborhoods

Market is responding positively to the investment in the communities

Responds to government and funding interests for quantitative performance measurements

Suggests public and philanthropic capital investments in distressed communities impact beyond social capital

12

Caveats

As with many studies of this nature, the results of this analysis are subject to some caveats and limitations.

CDCs are a single element surrounded by a number of public and non-governmental entities working to combat urban decay in Indy’s more degraded areas

Selection bias associated with many housing studies enhanced here due to proportion of non-arms length transactions

An additional concern is the possibility of spatial interaction

The scale limits placing causality directly on CDCs – CDCs comprise relatively large geographic areas with multiple neighborhood compositions

12

Caveats Continued & Some Suggestions

A micro level analysis with distance to CDC investment would bolster findings

Does not provide the smooth trend perspective due to limited data (i.e. through time series)

ImprovementsVia example with Tax Increment Financing Districts in

Chicago

lnPit = a + b iX + giC + titQ + [jitQTpost + ditQTprior + fitQTout] + eit

13

Originated in California in 1952 Currently accepted by 47 states in the U.S. with most favored status in Minnesota,

Indiana, Illinois (specifically Chicago) Wisconsin and California

The Way a TIF Works TIFs rely on a portion of tax revenue from designated areas to pay for public

investments in properties and infrastructure and spur economic development

It is issued by state statute and implemented by cities and local development authorities

Most state statutes in the U.S. stipulate that the investment must serve a public purpose such as redeveloping blighted areas, constructing low/moderate income housing, providing employment opportunities and improving the tax base

Tax Increment Financing Recently popularized economic (re)development tool

instituted by local government officials to stimulate private investment in real property in urban areas where stimuli for private investment are limited

Chicago River

14

TIF DataIncluding origin and boundaries provided by the Chicago Office of Planning and

Development and the Neighborhood Capital Budget Group of Chicago

The Models

Model 1 (inTIF versus outTIF)

Model 2 (postTIF versus preTIF)

DataMultifamily Property Data

Assessor records provided by First American Real Estate, Inc. and address matched for geocoding purposes

Community Area DataProvided by the Northeastern Illinois

Planning Commission and the Bureau of the Census for the 77 community areas that comprise the city of Chicago, Each property allocated into one of 77 community areas

Demolition in TIF

15

Where,

lnP the sales price,

S a vector of structural & locational haracteristics,

C a vector of dichotomous variables representing each of the 77 community areas in the city of Chicago,

Q[in] a vector of dichotomous interaction variables coded 1 if the sale occurred

in the quarter represented (1 to 36) and was in a designated TIF, otherwise 0,

Q[out] a vector of dichotomous interaction variables, coded 1 if the sale occurred in the quarter represented and was outside a designated TIF, otherwise 0,

Model 2

Q[in post] coded 1 if the sale occurred in the quarter represented and was

located in a designated TIF selling in the same year or after TIF designation,

otherwise 0,

Q[in pre] coded 1 if the sale occurred in the quarter represented and was located

in a designated TIF selling prior to TIF designation

Index Comparison

0.50

0.70

0.90

1.10

1.30

1.50

1.70

1.90

2.10

2.30

1992

-3

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-1

1993

-3

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-1

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1998

-1

1998

-3

1999

-1

1999

-3

2000

-1

2000

-3

Post TIF Pre TIF Out

Results

Merits and demerits of this approach

Allows for comparison of rate of

change over the period of observation

More convincing due to the time span

rather than two years

Easier to interpret results

Reduces the possibility for control

Questions and discussion

Additional topics? e.g. property taxes