foothold-index-2026

Foothold Index 数据集由 Van to Vault 维护，用于评估美国83个主要都市区中，首次购房者购买小型两至四单元房产是否比租房更划算。The Foothold Index dataset, maintained by Van to Vault, is used to evaluate whether buying a small 2-4 unit property is more cost-effective than renting for first-time homebuyers in 83 major metropolitan areas in the United States.

原始信息汇总

Foothold Index 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：Foothold Index（83个美国都会区，2026年）
• 许可证：CC BY 4.0（使用时需注明Van to Vault）
• 语言：英语
• 数据规模：少于1K行（83行）
• 维护方：Van to Vault (vantovault.com)
• 联系方式：Stephan D., Van to Vault
• 数据截止日期：2026年8月6日

数据集内容

该数据集用于评估美国83个都会区中，购买小型两至四单元建筑是否优于租房，面向首次购房且自住的买家。共筛选23,424个挂牌房源，其中11,495个通过所有宜居/融资测试。在6.66%抵押贷款利率下，11个都会区通过可负担性门槛。

每一行代表一个都会区，字段包括：

• metro：都会区名称
• state：州代码
• survivors：通过所有七项筛选的挂牌数量
• thin：当幸存挂牌少于20个时为true
• entry_price_usd：幸存挂牌价格的25百分位数
• typical_price_usd：幸存挂牌价格中位数
• kept_per_month_usd：每月拥有成本与租房对比的中位数净值
• keep_ratio：每月节省金额占月租金比例
• rank：通过门槛的都会区排名（1-11），否则为空
• foothold_score：加权综合得分（0-100），未通过则为空
• entry_pillar、cashflow_pillar、durability_pillar：三个子支柱得分
• FHA贷款限额字段：HUD CY2026年FHA贷款限额（针对2、3、4单元）
• fha_limit_basis：national floor（49个都会区）或MSA above-floor（34个都会区）

数据划分

无划分，单一平面表。

数据来源

• 挂牌数据：Realtor.com
• 租金：HUD FY2026小区域公平市场租金
• 空置率和收入：美国人口普查ACS 2023
• 犯罪数据：FBI Table 8和CrimeGrade
• 房价趋势：Zillow房价指数
• FHA限额：HUD CY2026
• 抵押贷款利率：Freddie Mac PMS，2026年7月30日当周（6.66%）

使用建议

• 入选价格是真实挂牌价格，非最低价或均价
• 五个都会区（Bakersfield, Rochester, Scranton, Syracuse, Youngstown）仅有一条租金系列
• 未考虑洪水保险、建筑内部状况等
• 数据会随市场变动，使用前请确认当前数值

引用方式

Van to Vault. "Foothold Index 2026: 11 Metros Where Owning Beats Renting." https://vantovault.com/library/foothold-score/

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自Van to Vault的Foothold筛选框架，旨在评估美国83个都市区中首次购房者购买小型两至四单元房产相较于租房的可行性。构建过程严谨，首先从Realtor.com搜集23,424条挂牌信息，依据七项可居住性与融资标准（包括价格下限、FHA贷款上限、房屋状况、收益率上限、社区安全、废弃率及价值趋势）进行筛选，最终保留11,495条有效房源。随后，结合HUD的小面积公平市场租金、美国社区调查的 vacancy与收入数据、FBI犯罪统计、Zillow房价指数及HUD CY2026贷款上限，计算每个都市区的入门价格（第25百分位）、典型价格、月保留收益及保留比率。最终，通过加权综合评分生成Foothold得分及三个子支柱得分（入门、现金流、耐久性），并确定11个通过可负担性检验的都市区。未达标都市区的得分与排名为空，但仍保留其挂牌统计，使数据集兼具参考价值。

使用方法

本数据集主要作为参考或筛选工具，而非为特定机器学习任务设计。使用者可按都市区名称进行查找，获取其Foothold得分、排名及子支柱得分，以评估购房相对租房的优势。对于数据分析任务，可将其用于回归预测`foothold_score`或`kept_per_month_usd`，或用于分类问题，依据`rank`字段是否为空判断都市区是否通过可负担性标准。数据以CSV格式提供，单表结构无分割，便于直接加载至数据处理框架。使用时需注意数据时效性，因抵押贷款利率与房价动态变化，建议结合最新数据。同时，应理解筛选逻辑基于公开房源要价与模型租金，未考虑建筑内部状况，因此结果需谨慎解释。数据集遵循CC BY 4.0许可，引用时需注明Van to Vault来源。

背景与挑战

背景概述

该数据集由Van to Vault机构于2026年创建，主要研究人员为Stephan D.，旨在为美国83个都市区提供首次购房者购买小型多户住宅（两至四单元）相较于租房的财务可行性评估。数据集通过筛选23,424条房源信息，最终确定11个都市区在6.66%抵押贷款利率下具备 affordability。该数据集不仅为潜在购房者提供决策参考，也为房地产经济学、城市规划和金融科技领域的研究提供了宝贵的数据资源。其方法论详尽，数据来源可靠，对理解美国住房市场的区域差异和购房租赁决策具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：首先，在领域问题层面，它解决了首次购房者在多户住宅市场中面临的 affordability 评估难题，整合了房价、租金、贷款利率、犯罪率、失业率等多维度数据，并通过七项筛选测试确保数据质量。其次，在构建过程中，挑战在于数据整合的复杂性，涉及多个来源（Realtor.com、HUD FMR、ACS、FBI、Zillow等），且需处理数据不一致性（如部分都市区仅有单一租金序列）。此外，样本量较小的都市区（少于20个幸存房源）可能导致结果波动，而数据集作为筛查工具，无法覆盖建筑内部状况和洪水保险等变量，存在一定的局限性。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为一项综合性的房产筛选工具，服务于美国83个大都市区的购房与租赁决策分析。其经典应用场景在于为首次购房者，尤其是寻求购买2-4单元小型住宅的业主自住买家，提供一个基于实证数据的福祉评估框架。通过涵盖入门价格、月度现金留存及多维度支柱评分等关键指标，研究者能够利用该数据集进行回归分析，预测foothold_score或kept_per_month_usd，亦可构建分类模型以识别跨越负担性门槛的城市。此数据集为住房负担能力研究提供了一个精细化的量化参照系。

解决学术问题

该数据集直面住房经济学中购房与租赁权衡的经典难题，通过构建一个多维度的筛选指标体系，解决了以往研究中因数据粒度不足而难以精确评估“业主自住+小型多户投资”模式可行性的问题。其严谨的方法论，包括对挂牌房源进行七重筛选并整合HUD、FBI及人口普查等多源数据，为学术研究提供了高度可信的微观数据基础。这不仅有助于分析都市层面住房市场的结构性差异，还为探究信贷条件、区域政策及市场波动对住房可负担性的影响提供了宝贵素材，推动了住房公平性与城市可持续发展的实证研究。

实际应用

在实际应用中，该数据集为房地产投资者、政策制定者及潜在购房者提供了直观的决策支持工具。投资者可依据entry_price_usd和kept_per_month_usd等字段，快速识别现金流为正的潜力市场，优化投资组合的地域配置。都市规划者能借助durability_pillar等子评分，评估区域住房市场的长期韧性，从而制定更具针对性的保障性住房政策。此外，房地产科技公司可将其整合进估价模型或租赁管理平台，为用户提供“租购对比”的个性化建议，提升住房服务的精准度和市场透明度。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于美国83个都市区首次购房者“购房vs租房”的经济可行性评估，通过综合房价、租金、FHA贷款限额及社区质量等多维指标，构建了Foothold指数以识别具有购买小户型多单元住宅优势的市场。在当前美国住房可负担性危机加剧、抵押贷款利率高企的背景下，该数据集为住房政策制定者、经济学者及潜在购房者提供了精细化的区域比较工具，推动了基于数据驱动的住房决策研究。其前沿性体现在结合实时房源筛选与联邦住房数据，开创了从微观房源到宏观都市区层面的决策支持范式，对理解区域住房市场分化及优化购房策略具有重要参考价值。