Interface of Mobility and Sustainability:

Thompson v. HUD

Final Report 

July 24, 2017

U.S. Department of Housing and Urban Development 

Policy Development and Research

Office of Research, Evaluation, and Monitoring 

Submitted by

Applied Real Estate Analysis (AREA), Inc.

With

The Urban Institute

U.S. Department of Housing and Urban Development  |  Office of Policy Development and Research

Interface of Mobility and Sustainability: 

Thompson v. HUD 

Maxine V. Mitchell 

Robert E. Miller 

Deborah Brett 

Ralph Kinser 

Ann Moroney 

Peter A. Tatian 

Martha M. Galvez 

Braydon Meixell 

Rebecca Daniels 

ACKNOWLEDGEMENTS

The authors would like to acknowledge Dwight Jefferson and Ndeye J. Jackson of the Policy Development and Research Office (PD&R) at the U.S. Department of Housing 

and Urban Development for their guidance on this project. PD&R staff members Calvin C. Johnson  and  Mark  D.  Shroder  also  provided  helpful  insights  that  improved  this report, and Regina Gray and Marge F. Martin provided valuable feedback that enabled us to refine the report.

We would also like to acknowledge the contribution of Dr. Stefanie DeLuca with Johns Hopkins University, whose input from research design through report preparation was always  thoughtful  and  supportive  and  whose  ongoing  research  into  housing  mobility provided  insights  that helped  to  direct  this  research.  Special  thanks  to  Dr.  Eli Knaap, with  the  University  of  Maryland,  whose  research  “The  Cartography  of  Opportunity” 

served as the basis for analysis of opportunity areas in this report. The authors would also like to acknowledge Martin Abravanel and Rolf Pendall of the Urban Institute for contributing  their  expertise  and  insights  through  project  development  and  execution. 

Finally,  we  would  like  to  thank  the  practitioners  and  policy  experts  in  the  Baltimore region who made themselves available to the research team. 

DISCLAIMER

The contents of this report are the views of the contractor and do not necessarily reflect the views or policies of the U.S. Department of Housing and Urban Development or the U.S. Government.

ii 

FOREWORD

Title  VIII  of  the  Civil  Rights  Act  of  1968  (Fair  Housing  Act),  as  amended,  prohibits discrimination  in  the  sale,  rental,  and  financing  of  dwellings,  and  in  other  housing-related transactions, based on race, color, national origin, religion, sex, familial status (including children under the age of 18 living with parents or legal custodians, pregnant women, and people securing custody of children under the age of 18), and disability. 

The  U.S.  Department  of  Housing  and  Urban  Development  (HUD)  enforces  the  Fair Housing Act. Section 808(e)(5) of the Act obligates HUD to administer its programs and activities  relating  to  housing  and  urban  development  in  a  manner  affirmatively  further fair housing. 

In  a  decision  dated  January  6,  2005,  a  U.S.  District  Court  in  Baltimore  held  in Thompson  v.  HUD that the U.S. Department of Housing and Urban Development (HUD) had  failed  to  affirmatively  further  fair  housing  in  the  Baltimore  metropolitan  region.  A settlement agreement was then negotiated with plaintiffs represented by the American Civil  Liberties  Union  of  Maryland  and  the  NAACP  Legal  Defense  Fund.  A  key component of the settlement agreement was the provision of flexible Housing Choice Vouchers (HCVs) to the plaintiffs along with special mobility counseling, in which eligible low-income  African-American  families  with  children  living  in  Baltimore  City  would  use the vouchers to relocate to “opportunity neighborhoods” throughout the region. 

Among other provisions, the set lement agreement for  Thompson  v.  HUD required HUD 

to  contract  with  an  independent  researcher  to  undertake  an  analysis  of  the  location patterns of the HCV recipients who were given special mobility counseling as a result of the settlement. HUD commissioned Applied Real Estate Analysis, Inc., to examine the Thompson  households’  moves  to  opportunity  neighborhoods  and  the  barriers  to regional mobility. This is the final report from that settlement, which is not and was not designed  to  be  a  rigorous  evaluation    of  the   Thompson  mobility  program  that  was implemented as a result of the settlement. The report also does not provide any findings relating  to  how  well  the  mobility  program  was  implemented.  It  is  rather  a  monitoring study,  addressing  the  specific  questions  and  issues  outlined  in  the  settlement agreement. The report is not designed to address whether the households served would have been better or worse off absent the  Thompson settlement, or whether the benefits of the  Thompson mobility program exceed its costs. 

Some key questions and findings are— 

What are Thompson households’ location outcomes to opportunity neighborhoods? 

For  first  moves  to  achieve  access  to  opportunity  neighborhoods,  the   Thompson households did not do as well as one comparison group (regional HCV households) but did better than another (Housing Authority of Baltimore City households). For the last recorded  move  in  accessing  opportunity  neighborhoods,  the   Thompson  households showed  little  difference  from  the  regional  HCV  cohorts,  although  the  regional  HCV 

cohorts started out bet er. For multiple moves,  Thompson households were more likely iii 

than  the  cohort  comparison  group  initially  to  locate  in  opportunity  neighborhoods; however,  they  did  not  do  better  over  time.   Thompson  households  did  spend  more  of their time in opportunity neighborhoods than did the comparison groups. 

What  is  the  availability  of  housing  and  what  is  the  risk  of  loss  of  affordability  in  the Baltimore region?  

Nonelderly  assisted  units  in  opportunity  neighborhoods  are  limited  in  number  in  the Baltimore region and at greater risk of loss (becoming unaffordable). Units that are more likely to experience loss are (1) those owned by for-profits and where the rent-to-Fair Market  Rent  ratio  is  low,  or  (2)  those  owned  by  nonprofits  lacking  project  capital reserves  and  where  units  are  in  deteriorating  condition.  Other  factors—such  as urbanization; high neighborhood median rents; high neighborhood median incomes and a  low  poverty  rate;  as  well  as  low  vacancy  rates,  smaller  project size,  greater  age of property,  specific  project  development  financing,  and  limited  project  owner administrative  capability—all  contribute  to  risk  of  loss  of  affordability  of  units.  Only  6 

percent of assisted units in the study opportunity areas are without risk factors. 

What  are  the  impediments  to  Baltimore  HCV  holders  accessing  units  outside  of Baltimore City?  

Two impediments to voucher holders in the Baltimore region in accessing units outside of  Baltimore  City  are  the  lack  of  transit  options  and  the  limited  number  of  multifamily units.  A  greater  proportion  of  Baltimore  City  and  Annapolis  residents  rely  on  public transportation for work than do residents of the regions’ counties. Minority residents of the  region  use  public  transportation  more  frequently  for  travel  to  work  than  do  White residents. These facts suggest that the region’s minority residents are more likely to be transit-dependent  in  a  region  where  transit  alternatives  outside  of  Baltimore  City  are relatively sparse. 

What are the barriers to development of housing in the region? 

Zoning and land use regulations have restricted voucher households in the Baltimore region  from  moving  outside  of  Baltimore  City  into  neighboring  counties  with  high-opportunity neighborhoods. Further, new sewer and water lines cannot be extended in rural  areas  that  are  beyond  urban  development boundaries mandated by  the  state of Maryland, and this restriction wil  limit future development of multifamily housing in the region.  

This monitoring report shows that the  Thompson mobility program facilitated  Thompson households in moving to neighborhoods with lower poverty rates, lower concentrations of  African-American  populations,  and  lower  concentrations  of  voucher-assisted households  compared  to  other  HCV  holders  in  the  region—in  an  environment  of  de facto  racial  and  economic  segregation.  The  report,  however,  does  not  provide  any evidence  that  the   Thompson   mobility  program  was  effective  in  attaining  the  goal  for households to move and remain in “opportunity neighborhoods” in the long term. 

iv 

For more rigorous research on the impact of mobility counseling programs and related outcomes,  HUD  encourages  readers  to  review  the  interim  and  final  reports  from  the Moving  to  Opportunity  demonstration.  (See  HUD  User  website  at 

https://www.huduser.gov/portal/datasets/mto.htm.) This comprehensive study rigorously tested  the  benefits  of  mobility  counseling  and  its  link  to  neighborhood  choice  and opportunity for low-income households with HCVs.  

Todd M. Richardson

General Deputy Assistant Secretary

U.S. Department of Housing and Urban Development

Office of Policy Development and Research

v 

TABLE OF CONTENTS

FINDINGS 

Section I. 

Executive Summary ................................................................................... 1 

Section II.  Introduction ................................................................................................ 12 

Section III.  Key Data and Methods for Opportunity Area Analysis ............................... 21 

Section IV.  Characteristics of Thompson and Comparison Households ...................... 33 

Section V.  Opportunity Analysis Results ..................................................................... 36 

Section VI.  Federally Assisted or Insured Family Housing in the Baltimore Region ..... 58 

Section VII.  Characteristics of Occupants Versus Applicants at 

Assisted/Insured Family Housing ............................................................... 73 

Section VIII.  Barriers to Mobility for Housing Choice Voucher Holders .......................... 102 

Section IX.  Barriers to Development of 

Assisted/Insured Family Housing ............................................................... 151 

TECHNICAL APPENDICES 

Appendix A. The Cartography of Opportunity  ................................................................. A-1 

Appendix B. Assisted/Insured Housing Reconnaissance Interviews  .............................. B-1 

Appendix C. Assisted/Insured Property Detailed Data Collection Forms ........................ C-1 

Appendix D. Literature Scan of Regulatory Barriers ........................................................ D-1 

Appendix E. Barriers to Development: Interviews and Contacts ..................................... E-1 

Appendix F. List of References ....................................................................................... F-1 

SECTION I. 

EXECUTIVE SUMMARY 

In 1995, six African-American families residing in public housing in Baltimore, Maryland sued  the  U.S.  Department  of  Housing  and  Urban  Development  (HUD),  the  Housing Authority of Baltimore City (HABC), and the City of Baltimore for allegedly establishing and  perpetuating  a  system  of  segregated  public  housing— Thompson  v.  HUD,  et  al. 

(“Thompson”).  The  landmark  lawsuit  on  behalf  of  a  class  of  African-American  public housing residents occurred as the government planned to demolish housing projects in the  city  and  replace  them  with  new  units  in  neighborhoods  with  similar  levels  of segregation. 1  The  American  Civil  Liberties  Union  of  Maryland,  which  represented  the families, al eged on behalf of the plaintiffs that HABC, the City, and HUD had engaged in  racial  and  economic  segregation  through  site  selection  and  development  of  public housing  in  the  City  of  Baltimore,  and  that  project  siting  decisions  were  determined largely by community opposition to public housing in White neighborhoods. 

As a result of a “Partial Consent Decree” (PCD), HABC initially received 1,988 Housing Choice  Vouchers  to  be  administered  regionally  by  a  mobility-counseling  contractor  to enable  households  to  find  housing  largely  outside  the  City  of  Baltimore  in neighborhoods in other parts of the region. Approved neighborhoods to which voucher recipients were allowed to move met specific guidelines for having low concentrations of African-American  population  as  well  as  low  percentages  of  assisted  housing  and households  with  incomes  below  the  poverty  level.  Later,  as  the  result  of  a  final Settlement  Agreement  in  2012,  entered  in  1996,  the  total  number  of  vouchers  was increased  to  4,388,  which  were  to  be  incrementally  available  to  households  through 2018. 

Applied Real Estate Analysis (AREA), Inc., together with its subcontractors the Urban Institute (Urban) and consultants Stefanie DeLuca and Eli Knaap, was retained by HUD 

to conduct the research project “The Interface of Mobility and Sustainability:  Thompson v. HUD.”  The  focus  of  this  research  is  an  examination  of  the  movement  patterns  of housing voucher recipients who were given special counseling and flexible vouchers as a result of the  Thompson v. HUD court settlement and an analysis of the characteristics of  neighborhoods  to  which  they  moved.  The  study  also  examines  key  research objectives  defined  by  the  court  settlement  to  assess  a  wide  variety  of  factors  that potentially affect voucher recipients’ ability to move to “opportunity neighborhoods.”

1 The plaintiffs or class in the lawsuit includes all African Americans who have resided or wil  reside in Baltimore City family public housing units at any time from January 31, 1995 until January 1, 2027. 

1 

KEY RESEARCH OBJECTIVES 

The  final  Settlement  Agreement  for   Thompson  v.  HUD   identified  six  key  research objectives, which are the focus of this study. 

1. Research Objective 1.  An analysis of the racial/ethnic patterns in the location of units  in  the  Baltimore  region  leased  using  tenant-based  vouchers  and  project-based  forms  of  housing  assistance,  and  identification  of  concentrations  of tenants using these vouchers and forms of assistance, broken down by income,

race, ethnicity, household type and composition, and other relevant factors.

2. Research Objective 2. An inventory of federally assisted or insured non-elderly family housing units in the Baltimore region, including Low-Income Housing Tax

Credit (LIHTC) units, with the goal of assessing the risk of loss of assisted units in communities of opportunity.

3. Research  Objective  3.  An  analysis  of  applications  for  and  occupancy  of federally  assisted  or  insured  non-elderly  family  housing  units  in  the  Baltimore region  by  income,  race,  ethnicity,  household  type  and  composition,  number  of children, use of voucher and other rent subsidies, neighborhood demographics,

performance of schools serving the units, and other relevant factors.

4. Research  Objective  4.  An  identification  of  impediments  to  Baltimore  voucher holders  accessing  units  outside  of  Baltimore  City  created  by  transportation barriers,  unavailability  of  affordable  rental  stock,  unwil ing  landlords,  or  other factors as well as possible solutions to address identified impediments.

5. Research  Objective  5.  An  analysis  of  the  locational  patterns  of  educational opportunity, health care facilities and providers, and other quality-of-life–related infrastructure throughout the Baltimore region, and analysis of the accessibility of such opportunities and infrastructure to Plaintiff Class Members.

6. Research Objective 6. Provide an assessment of barriers to the development of public  housing  or  federally  assisted  or  insured  non-elderly  housing  (including LIHTC  projects)  in  communities  of  opportunity  within  the  Baltimore  region, including  an  analysis  of  the  fair  housing  impact  of  such  regulations  and  the identification of more inclusive alternatives and “best practices.”

Major objectives of the research were to determine the extent to which households who received  special  “Thompson  vouchers”  live  in  higher  quality,  more  opportunity-rich neighborhoods than similar households who receive Housing Choice Vouchers (HCVs) that  are  not  part  of  the  Thompson  program.  We  also  assessed  the  availability  of affordable housing, especially federally assisted and/or insured housing for families, in high opportunity neighborhoods. 

2 

To make these assessments, we first had to create a measure to identify “opportunity” 

neighborhoods  and  locate  them  within  the  study  area,  which  included  Anne  Arundel, Baltimore,  Carroll,  Harford,  and  Howard  counties  plus  the  cities  of  Baltimore  and Annapolis.  For  purposes  of  the  analysis  we  used  two  definitions  to  categorize  all neighborhoods in the region: the Partial Consent Decree’s three criteria for identifying areas  in  which  Thompson  households  could  use  vouchers  and  an  “opportunity mapping” approach. The PCD’s three minimum criteria included a census tract poverty rate of less than 10 percent, a tract African-American population below 30 percent, and a total share of the census tract rental housing stock that is public or assisted housing below 5 percent. The opportunity mapping approach built on previous work in Baltimore and  elsewhere,  and  used  the  following  four  key  categories  of  measures  and  data sources: 

 Institutional.  These  measures  are  intended  to  represent  important  structural resources that are not  directly  under  the  control  of  neighborhood residents—of which schools and student performance are particularly important.

 Geographic.  These  measures  are  meant  to  capture  access  to  goods  and services, and include job accessibility and access to health care facilities, public institutions, and social organizations.

 Environmental.  These  measures  include  a  crime  victimization  index  (which captures  the  social  environment),  proximity  to  designated  toxic  release  sites (which  captures  the  ambient  physical  environment),  and  the  share  of  housing units that are vacant (a measure of physical disorder).

 Social-interactive. These include common measures of concentrated affluence or disadvantage, including homeowner occupancy rate, poverty rate, educational

attainment for adults, unemployment rate, and welfare receipt.

Using these criteria, we categorized census tracts in the region as “very high,” “high,” 

“moderate,” “low,” or “very low” opportunity neighborhoods with each tract representing a distinct neighborhood. 

3 

KEY FINDINGS 

Thompson Program Location Outcomes 

The  research  examined  the  location  patterns  of  households  who  received  special Thompson vouchers compared to tenants who received HCVs from HABC and all other 

HCV  recipients  in  the  five-county  study  region  (referred  to  as  “regional  HCV 

households”).  Findings  below  refer  to  high  opportunity  neighborhoods,  which  include areas of both high and very high opportunity.  

Key findings included: 

 In 2013, the last year for which data were available, Thompson households lived in neighborhoods with lower poverty rates, smaller African-American populations, and  lower  concentrations  of  voucher-assisted  housing  compared  to  other

voucher holders in the region.

 The  average  neighborhood  poverty  rate  for  Thompson  households  was

identical to that of the entire study region (13 percent).

 Whereas  in  2013  only  27  percent  of  Thompson  households  lived  in  a

neighborhood that met all three Thompson Partial Consent Decree criteria, the

more  comprehensive  opportunity  mapping  measure  showed  that  Thompson

household locational outcomes were far superior to those of HABC households.

 Thompson  household  locational  outcomes  were  far  superior  to  those  of  HABC

households for every opportunity measure examined.

 Comparisons  of  Thompson  voucher  recipients  with  regional  HCV  households suggested  some  clear  advantages  for  Thompson  households—particularly  for

more recent cohorts of participants.

 Three-quarters of the households who joined the Thompson program in 2011

and 2012 moved to high or very high opportunity neighborhoods for their first

moves.

 The  shares  of  regional  HCV  households  who  reached  high  opportunity

neighborhoods  remained  steady  over  admission-year  cohorts  and  multiple

moves,  whereas  the  shares  of  Thompson  households  who  reached  high-

opportunity  neighborhoods  tended to  increase  over  cohort  years, eventually surpassing their regional HCV counterparts.

 After  the  first  move  with  a  Thompson  voucher,  smaller  shares  of  Thompson households  reached  high  opportunity  neighborhoods  with  each  subsequent

move.

4 

  The  Thompson  households  spent  more  time—both  in  years  and  in  the percentage  of  their  observed  tenure  in  voucher-assisted  housing—in  high 

opportunity  neighborhoods  compared  to  HABC  households  (who  almost  never 

move to high opportunity neighborhoods) and regional HCV households. 

  Thompson households also spent more time in high opportunity neighborhoods 

(both  in  years  and  in  the  percentage  of  their  tenure  spent  in  high  opportunity neighborhoods)  than  White  HCV  households  issued  vouchers  from  public 

housing authorities in the remainder of the study region.  

 Availability and Risk of Loss of Federal y Assisted/Insured Family Housing 

 The study examined the characteristics of federally assisted or insured, non-elderly family  housing  in  the  Baltimore  region  and  assessed  the  possible  risks  of  loss  of affordable units, especially in high opportunity areas. 

    In interviews conducted for this report, public officials in local housing agencies and other stakeholders reported that the region had a strong housing market that was  bringing  in  new  development  but  also  creating  affordability  challenges  for lower-income  renters  in  a  number  of  communities.  Interviewees  said  that vouchers  remain  a  critical  subsidy  for  renters  with  the  lowest  incomes,  but barriers  stil   exist  to  voucher  use.  An  aging  affordable  housing  stock  and insufficient  resources  for  redevelopment  and  preservation  of  affordable  units were also concerns. 

  Assisted  housing  resources  for  families  in  high  opportunity  areas  are  limited. 

Only  about 9  percent of all  assisted  non-elderly  housing  units  in  the  region, or 3,628  assisted  units,  in  31  properties  are  located  in  census  tracts  that  had  an opportunity score of high or very high. The assisted units include public housing, Section  8  project-based  rental  assistance  contracted  properties,  Section  236 

multifamily,  Rural  Development  Section  515,  Rural  Development  Section  538, LIHTC, FHA-insured, and HOME grants. 

  Public housing was far less likely to be in high opportunity areas, making up 6 

percent  of  assisted  units  in  high  opportunity  areas  compared  to  32  percent  of total  assisted  units.  Units  financed  by  Section  8  contract  (alone  or  with  other subsidies),  Low-Income  Housing  Tax  Credit  only,  or  HOME  grants  only  are substantially  more  prevalent  in  higher  opportunity  areas.  For  example,  LIHTC 

units without other subsidies comprise 25 percent of the assisted units of which 34 percent are located in high opportunity areas. 

  Although  Baltimore  City  contains  68  percent  of  all  assisted  units  in  the  study area,  none  of  these  are  located  within  high  opportunity  areas.  Harford  County also contains no assisted units located within high opportunity areas. Conversely, Howard County possesses the largest share of assisted units in high opportunity 

areas (72 percent), yet the county is home to only 7 percent of all assisted units. 

  Compared  to  the  overall  portfolio,  assisted  properties  and  units  in  high opportunity tracts are much more likely to be located in neighborhoods with low 

5 

poverty  rates,  high  median  household  incomes,  high  median  rents,  and  low vacancy  rates.  These  are  characteristics  associated  with  higher  risk  of conversion  to  market-rate  housing.  Assisted  properties  and  units  in  high opportunity areas are also more likely to have subsidy types that would put them at  higher  risk,  which  include  Section  8  project-based,  LIHTC  pre-1990,  and LIHTC nearing the end of 15-year compliance periods. 

 Characteristics of Occupants versus Applicants at 

Assisted/Insured Family Housing 

 AREA visited 13 affordable family housing developments located in moderate, high, and very high opportunity areas to obtain information on the demographic characteristics of current  residents  and  how  they  compare  with  households  on  their  wait  lists.  We interviewed property managers or leasing staff in person and/or by phone. 

 The 13 properties include older developments with HUD project-based Section 236 

and/or  Section  8  subsidies,  Rural  Development  Section  515  financing  (some  with Section 521 subsidies), and newer properties built using LIHTCs (including two mixed-income developments).  

 Information on the characteristics of applicants for federally assisted/insured housing is limited.  Consequently,  this  research  focused  on  a  small  number  of  properties  to determine  how  much,  if  any,  information  is  available  to  compare  affordable  housing applicants with current residents. Property managers are required to maintain contact information for wait list applicants; however, they are not required to maintain a detailed database on the family characteristics of each applicant, they do not collect information on  race  or  ethnicity  of  applicants,  and  they  usually  update  household  income information  only  when  a  unit  becomes  available  for  the  household  to  lease—often months or years after the initial application. As a result, this report provides only limited comparisons of tenant and wait list family characteristics. 

 The following are key findings from our sample of 13 properties. 

  Affordable properties in the sample were well occupied. However, the size of wait lists  and  the  length  of  time  a  family  must  wait  for  an  available  unit  can  vary considerably.  Waits  are  longest  at  properties  where  rents  are  kept  low  due  to deep  financial  subsidies  and/or  where  residents  pay  30  percent  of  income  for rent and utilities. Waits are shortest at LIHTC properties where units have fixed rents that are set to be affordable for households with incomes at 60 percent of area median income (AMI). 

  Mixed-income LIHTC properties have relatively few units that would be affordable to a household earning only 30 percent of AMI or less. LIHTC properties accept 

HCVs,  which  enable  extremely  low-income  households  to  live  there.  Similarly, U.S. Department of Agriculture Rural Development (RD) properties accept both 

6 

HCVs  and  Section  521  Rural  Rental  Assistance,  which  allow  extremely  low-income households to live in assisted rural housing.  

  According  to  data  on  the  four  sampled  properties  with  project-based  Section  8 

subsidies,  most  household  heads  in  these  properties  are  African  American. 

However,  African-American  household  heads  account  for  the  majority  of  all  

households in only one of the four census tracts in which the sampled Section 8 

properties are located. 

  Average household incomes for residents of affordable buildings are much lower than  those  of  their  surrounding  Census  tracts.  Only  three  properties  provided information on average household incomes for families on their wait lists; at all three,  wait  list  household  incomes  were  lower  than  those  reported  for  current tenants. This may reflect increases in household incomes for long-term tenants 

over time when compared with younger families first applying for affordable units. 

  Householders residing in older Section 8 and Rural Development properties are older,  on  average,  than  those  on  wait  lists  for  these  developments.  Many  are long-time  residents  who  are  stil   income  qualified  but  no  longer  have  children living with them. 

  All  the  Section  8  and  RD  family  properties  have  empty  nesters  and/or  seniors residing in them. For most of these properties, households headed by a person 

aged 62 (or 65) or older account for less than one in four tenants. 

  Some older properties have long-time residents who are “overhoused”—living in units  larger  than  they  need  as  their  family  size  has  decreased.  Making  larger units available to young families with children would be desirable, but relocation could  pose  a  hardship  for  seniors,  especially  given  the  long  wait  lists  typically seen at affordable age-restricted properties. 

  With respect to the LIHTC properties, householders aged 65 or older were a very small share of the total in three sampled properties that were developed in the 

past five years. 

  Not all affordable family properties have units with three or more bedrooms. Few households  currently  residing  in  the  sampled  properties  had  more  than  two children. 

 Barriers to Mobility for HCV Households 

 We  examined  the  housing  market  supply  and  demand  factors  affecting  HCV 

households’ access to affordable market-rate as well as assisted/insured housing. 

7 

  The Baltimore region’s population continues to grow steadily and is increasing in diversity,  but  the  region  overall  remains  highly  racially  segregated,  particularly with regard to African Americans, with the highest levels of segregation found in Baltimore  City,  Baltimore  County,  and  the  portion  of  Anne  Arundel  County outside of Annapolis. 

  The  region  is  also  segregated  by  income,  with  low  incomes  and  high  poverty rates in the City of Baltimore, and much higher incomes and lower poverty rates 

in the suburban counties. 

  The following are impediments to Thompson and Baltimore City voucher holders 

moving to opportunity areas in suburbs: 

  Rents are high and the rental market is tight in many parts of the region. The median  rents  in  many  areas  are  above  120  percent  of  HUD-defined  Fair 

Market Rents. 

  Outside of the City of Baltimore and Carroll and Harford counties, few marketrate rental units exist that would be affordable to a household with income at 

or below 60 percent of AMI. 

  There are fewer rental units versus owner-occupied units in opportunity areas compared to other neighborhoods in the region, and rents are higher in high 

opportunity areas. 

  Based  on  interviews  with  local  real  estate  industry  representatives  and affordable  housing  advocates,  many  landlords  are  reluctant  to  accept 

vouchers in some neighborhoods. Legislation prohibiting discrimination based 

on  source  of  income  provides  protection  for  voucher  holders  in  Howard 

County  and  the  City  of  Annapolis;  however,  proposed  state  legislation  that would  extend  this  protection  to  all  study  area  jurisdictions  failed  to  pass numerous times. 

  In  addition,  interviewees  agreed  with  recent  research  that  identifies  the tendency  of  some  Baltimore  City  landlords  to  recruit  voucher  holders  and steer  them  to  specific  neighborhoods,  which  further  concentrates  voucher recipients in low opportunity areas (Rosen, 2014). 

  Lack of access to transit in many suburban areas is an impediment for some 

voucher households. 

  Based on interviews, many voucher holders are not aware of how to navigate 

the suburban apartment market and landscape. 

8 

  Interviewees recommended approaches to overcoming impediments to mobility and the use of vouchers in more high opportunity areas, including: 

  Continued education efforts with landlords on both voucher programs and the 

reliability of voucher tenants. 

  Mobility  counseling  for  voucher  holders  who  are  not  in  the  Thompson program on how to find neighborhoods with the characteristics that best suit 

their needs. 

  Passage by the State of Maryland of legislation that prevents discrimination 

based on source of income, which would make refusal to rent to a voucher 

household a violation of fair housing laws. 

  Development of more affordable housing with access to transit in opportunity 

areas. 

 Barriers to Development of Assisted/Insured Family Housing 

 The study reviewed housing construction activity levels and examined factors likely to affect  new  affordable  housing  development,  including  state  funding  criteria,  planning and growth management policies, and regulatory barriers at the state and county levels. 

Key findings were: 

    The  State  of  Maryland  has  strong  growth  management  policies  designed  to conserve productive farmland and forests, protect environmentally sensitive land, and limit suburban sprawl. These policies result in constraints on expansion of 

public water and sewer services in many high opportunity areas. 

  In response to a fair housing complaint filed in 2011 by the Baltimore Regional Housing Campaign, the State of Maryland recently made changes to its Qualified 

Al ocation Plan (QAP) governing LIHTC allocation to direct a higher share of total LIHTC  awards  to  the  Baltimore  region  and  encourage  more  development  of family  housing  in  communities  of  opportunity.   Such  proposals  now  have  a chance  to  earn  a  higher  number  of  points  in  the  competitive  rankings  used  to award  LIHTCs.  Also,  earlier  requirements  that  local  governments  state  their support for LIHTC proposals and provide financial or in-kind contributions have 

been  eliminated.  However,  the  most  recent  QAP  does  not  have  a  special  set-aside for proposals that would build family housing in high opportunity Baltimore suburbs. 

  All jurisdictions have zoning categories that permit single-family attached and/or multifamily  development,  but  permitted  densities  vary  widely.  Townhouse 

densities of six to eight units per acre are not sufficient to allow development of three-story walk-up apartments. 

9 

  In  jurisdictions  where  zoning  ordinances  allow  development  at  densities appropriate  for  apartment  construction  (10  to  15  units  per  acre  or  more),  little acreage is zoned at these densities, and much of the land is already developed.  

As  a  result,  higher  density  multifamily  construction  is  often  limited  to redevelopment areas or parcels zoned for commercial or industrial use. 

  Planned unit development (PUD) provisions and mixed-use zones are two ways to provide greater flexibility in residential density, but according to interviewees they are not widely used in every county. 

  Affordable  family  housing  developers  are  using  land  with  commercial  zoning  if nearby  business  activities  are  compatible  with  housing  for  families. 

Redevelopment of marginally occupied or underused commercial sites should be 

encouraged, as these sites are often near jobs and transit. 

  Inclusionary  zoning  provisions  can  be  helpful  in  increasing  the  supply  of affordable housing. However, only two study area jurisdictions have inclusionary provisions:  Howard  County  and  Annapolis.  Rentals  produced  under  Howard 

County’s  program  mainly  serve  moderate-income  households,  but  more 

incentives  are  being  provided  to  reach  lower  income  renters.  The  Annapolis program  has  not  produced  many  new  affordable  rentals  and  needs  to  be 

reexamined.  

  The development approval process can be time consuming, unpredictable, and expensive.  Based  on  a  review  of  literature  and  local  plans  and  ordinances, multiple factors impede the development of affordable housing. Zoning as well as the need for variances and planned unit development approvals, environmental 

issues, and community opposition are a few of the most common impediments 

that  add  uncertainty  and  delays.  These  issues  impact  affordable  housing developments more than market-rate multifamily projects. 

  The construction permitting process is similarly complex and often viewed as an impediment.  However,  high  fees  and  complexities/delays  in  the  construction permitting processes do not in and of themselves appear to serve as a barrier to the construction of new affordable housing.  Based on a comparison of building permit fees and complexity of the building permit and inspection processes, the 

City  of  Baltimore  stands  out  as  the  most  regulated  and  costly  of  all  the jurisdictions  studied.  Carroll  County  is  the  least  costly  and  has  the  simplest permitting  process.  In  contrast,  Baltimore  City  claims  the  highest  number  of affordable  multifamily  housing  developments,  whereas  Carroll  County  provides the fewest. 

10 

  County  and  municipal  programs  designed  to  encourage  production  of  rental housing  are  limited  in  scale,  and  funding  levels  are  uncertain.   Many  programs are targeted to assist first-time homebuyers or provide emergency assistance for families at risk of homelessness. 

  Source of income legislation protects voucher holders from discrimination in the rental  market.  However,  only  Howard  County  and  Annapolis  consider 

discrimination  against  voucher  holders  to  be  a  violation  of  fair  housing regulations. It is up to the voucher holder to file a complaint with the appropriate office  that  handles  fair  housing  violations.  Howard  County’s  Office  of  Human Rights  has  been  able  to  resolve  complaints  in  a  timely  manner,  which  is important given the limited time frame during  which a voucher holder needs to 

find an acceptable unit.  

11 

SECTION II. 

INTRODUCTION 

Applied Real Estate Analysis (AREA), Inc., together with its subcontractors the Urban Institute (Urban) and consultants Stefanie DeLuca and Eli Knaap, was retained by the U.S.  Department  of  Housing  and  Urban  development  (HUD)  to  conduct  the  research project “The Interface of Mobility and Sustainability:  Thompson v. HUD.” This document is the final report of findings relating to the study.  

The  focus  of  this  research  is  an  examination  of  the  movement  patterns  of  housing voucher recipients who were given special counseling and flexible vouchers as a result of  the   Thompson  v.  HUD  court  settlement  and  an  analysis  of  the  characteristics  of neighborhoods to which they moved. The study also examines key research objectives defined by the court settlement to assess a wide variety of factors that potentially affect voucher recipients’ ability to move to “opportunity neighborhoods.”  

In 2015, a group of Harvard University social scientists led by Raj Chetty published a report  based  on  a  long-term  analysis  of  the  effects  of  moving  families  away  from neighborhoods with severe concentrations of poverty to areas with low poverty levels. 

The  study  found  that  young  children  (under  age  13)  whose  families  were  randomly provided  vouchers  to  move  from  high-poverty  areas  to  lower-poverty  neighborhoods earned  substantially  more  income  in  adulthood,  were  more  likely  to  attend  col ege, attended  high-quality  col eges  on  average,  and  were  less  likely  to  become  single parents  than  individuals  whose  families  did  not  leave  high-poverty  areas  (Chetty  and Hendren, 2015). 

The findings from Chet y’s research provide valuable insights into the effects of mobility on the lives of low-income households; unlike several previous studies that lacked long-term  data,  this  study  demonstrates  the  positive  impacts  of  moves  to  opportunity neighborhoods. The research also highlights the need for additional analysis of voucher recipients’  movements  as  a  result  of  federally  funded  programs,  such  as  the  effort resulting  from  the   Thompson  v.  HUD  case,  and  shows  the  need  to  examine  local conditions  that facilitate  or  serve  as  barriers  to  low-income  households’  movement  to opportunity areas. 

Increasingly, Internet search engines are becoming available that enable home seekers to identify neighborhoods in which they would like to live based on a variety of criteria, from population characteristics to preferred restaurants and entertainment venues, park access, safety levels, and available health facilities—to mention only a few of the criteria listed  by  neighborhood  and  housing  search  sites,  such  as  “PlaceILive”  and 

“PicketFencer.”  These  services  offer  home  seekers  increasing  opportunities  to  find neighborhoods with people like themselves or the types of people that they aspire to be. 

In  contrast,  many  Housing  Choice  Voucher  (HCV)  recipients  are  referred  primarily  to 12 

apartment  listing  services,  such  as  “GoSection8”  and  “SocialServe,”  that  offer  low-income tenants access to affordable rental listings by landlords who actively seek HCV 

recipients and express wil ingness to accept vouchers. However, research has shown that many of these listings are in high poverty neighborhoods (Gayles, Mathema, and Kotz,  2015).  These  specialized  listing  services  for  affordable  housing  do  not  offer information about neighborhood characteristics. 

 In a marketplace where Internet-savvy tenants have ever-greater access to information about neighborhoods and the homes they seek, what are the barriers facing low-income households  as  they  search  for  housing? Where  are  rental  units  available  of  the  right size for families with children? What units are affordable in neighborhoods that are near transportation, jobs, good schools, and health care facilities? This report examines the research questions posed by the  Thompson v. HUD Final Settlement Agreement and the housing market conditions that determine the answers to these questions. 

  BACKGROUND 

 In 1995, six African-American families residing in public housing in Baltimore, Maryland, sued HUD, the Housing Authority of Baltimore City (HABC), and the City of Baltimore for  allegedly  establishing  and  perpetuating  a  system  of  segregated  public  housing—

Thompson v. HUD, et al. (“Thompson”). The landmark lawsuit on behalf of a class of African-American  public  housing  residents  occurred  as  the  government  planned  to demolish housing projects in the city and replace them with new units in neighborhoods with  similar  levels  of  segregation. 2  The  American  Civil  Liberties  Union  (ACLU)  of Maryland, which represented the families, alleged on behalf of the plaintiffs that HABC, the  City,  and  HUD  had  engaged  in  racial  and  economic  segregation  through  site selection and development of public housing in the City of Baltimore since 1937, and that project siting decisions were determined largely by community opposition to public housing in White neighborhoods. 

 By June 1996, part of the Thompson case was resolved in a “Partial Consent Decree” 

(PCD),  which  allowed  the  demolition  and  redevelopment  of  several  public  housing developments to proceed, provided Housing Choice Vouchers (HCVs) to HABC to be 

regionally  administered  by  a  mobility-counseling  contractor,  and  originated  the Baltimore  Housing  Mobility  Program.  As  the  Partial  Consent  Decree  was  being implemented, additional claims were developed, resulting in a trial in 2003 and rulings in 2005 and 2012. 

 As  a  result  of  the  1996  PCD,  HABC  received  1,988  vouchers  to  be  administered regionally  by  a  mobility-counseling  contractor  to  enable  households  to  find  housing largely outside the City of Baltimore in other parts of the region. In addition to special tenant-based  vouchers,  the  PCD  required  the  demolition,  replacement,  and 2 The plaintiffs or class in the lawsuit includes all African Americans who have resided or wil  reside in Baltimore City family public housing units at any time from January 31, 1995 until January 1, 2027. 

13 

rehabilitation of several public housing developments and the creation of new affordable units. 3  

 According to a review by the HUD Inspector General for Audit published in 2001, the initial contractor involved in counseling households was Baltimore Neighborhoods, Inc., whose  contract  was  terminated  for  failure  to  adequately  administer  the  program. 

Metropolitan  Baltimore  Quadel  was  later  selected  to  administer  the  voucher  program and  provide  mobility  counseling  for  families  receiving  tenant-based  vouchers,  and Innovative Housing Institute handled mobility counseling for the smaller project-based voucher  and  homeownership  programs.  In  2007,  all  facets  of  the  program  were consolidated under Metropolitan Baltimore Quadel, with oversight by HABC, HUD, and the  Maryland  ACLU.  In  2015,  administration  of  the  program  was  transferred  to  the Baltimore Regional Housing Partnership. 4  

 In September 2012, the Court preliminarily approved a final Settlement Agreement, which funded vouchers for up to 2,600 households, in addition to the 1,788 households that  had  already  been  assisted  by  the  Partial  Consent  Decree  when  the  Settlement Agreement  was  executed.  The  total  number  of  vouchers  approved  by  both  decisions was 4,388. As shown in the following table, a portion of the new vouchers was to be made available in each year from 2012 through 2018. 

3 The consent decree required the demolition and replacement of all Baltimore’s family  high-rise public housing  projects  and  of  Fairfield  Homes,  a  vacant  low-rise  development,  as  well  as  additional  new  or rehabilitated  units  in  the  city  of  Baltimore,  and  new  or  rehabilitated  units  for  project-based  rental  and homeownership. In total, 911 units in non-impacted areas were to be created.  

 4 The Settlement Agreement approved by the Thompson Settlement on November 20, 2012 authorized the  Baltimore  Regional  Housing  Partnership,  Inc.,  to  be  the  Regional  Administrator  for  the  Thompson program. As the Regional Administrator, BRHP receives 100 percent of the funds and administrative fees provided by HUD for the Thompson vouchers. BRHP continued to contract with Metropolitan Baltimore Quadel  to  provide  counseling  to  Thompson  voucher  holders  through  2014  before  assuming  direct administration in January 2015. The program is currently named the Baltimore Housing Mobility Program. 

See  www.brhp.org  for  an  overview  of  the  Baltimore  Regional  Housing  Partnership  and  the  Baltimore Housing Mobility Program. 

14 

 Exhibit II-1. 

Settlement Agreement Al ocation of  

Additional Thompson Vouchers 

Calendar Year 

Number of Vouchers 

2012 

354 

2013 

375 

2014 

375 

2015 

374 

2016 

374 

2017 

374 

2018 

374 

       Total 

2,600* 

 *Total includes approximately 200 of the 1,988 vouchers provided 

under the Partial Consent Decree.  

  The current study wil focus on approximately 2,200 vouchers in circulation as of 2013; this  primarily  includes  vouchers  issued  through  the  Partial  Consent  Decree,  although some Thompson Settlement vouchers issued during 2012 may be included in analyses. 

  THOMPSON MOBILITY PROGRAM OVERVIEW 

 The resources resulting from the Consent Decree are intended to help current and former public housing families and families on waiting lists for public housing or HCVs to find and remain in private, market-rate housing in low-poverty and predominately White neighborhoods.  Participation  in  the  program  is  voluntary,  and  participants  must  apply through  the  Baltimore  Regional  Housing  Partnership,  pass  background  checks,  and meet other eligibility requirements to enroll in the program. 

 BRHP provides participating households with intensive pre-move counseling to prepare them to be successful as applicants and tenants in competitive local housing markets, two or more years of post-move counseling to help them adjust to their new homes and communities, and second-move counseling to ensure households remain in opportunity areas (see Engdahl, 2009). The households also receive assistance with identification of  employment  and  transportation  resources.  The  Final  Settlement  Agreement authorized  automatic  approval  by  HUD  of  exception  payment  standards  for  rents  of units leased with Thompson vouchers that are up to 135 percent of Fair Market Rents. 

15 

This authorization of higher-than-normal payment standards facilitated tenants’ ability to locate affordable units. 5  

 Thompson program households are required to select a rental unit located in a “non-impacted” or “opportunity” area, and to remain in a unit that is located in an opportunity area for at least two years. Non-impacted areas were defined in the consent decree as those  having  less  than  30  percent  African-American  population,  less  than  5  percent assisted housing stock, and poverty rates below 10 percent. As discussed below, these are minimum criteria, and the Thompson Mobility Program and this study rely on a more comprehensive measure of neighborhood quality that captures access to economic and educational opportunities. 

 At present, applicants must meet basic program eligibility criteria, which include: 

    Current residents of an HABC family public housing development 

  Former residents of HABC family public housing (after January 31, 1995) 

  HABC  residents  displaced  or  relocated  from  a  demolished  public  housing development 

  HABC  family  public  housing  or  tenant-based  voucher  waitlist  applicants  for current  residents  of  Baltimore  City  neighborhoods  with  African-American 

populations higher than 75 percent6  

  RESEARCH OBJECTIVES 

 In addition to adding vouchers to the Mobility Program, the Final Settlement Agreement for  Thompson v. HUD in 2012 identified six key research objectives, which are the focus of this study. The following exhibit lists the six objectives and the sections of this report in which they are discussed. 

5 In the HCV program, the subsidy amount is determined by the payment standard, which in turn is based on  a  percentage  of  Fair  Market  Rents.  The  Public  Housing  Reform  Act  of  1998  granted  discretion  to housing  authorities  in  setting  the  payment  standard  between  90  and  110  percent  of  FMRs.  The  Final Settlement Agreement enabled the Thompson program administrator to set payment standards up to 135 

percent  of  FMRs.  Also,  the  administrator  could  set  exception  payment  standards  above  135  percent, which would be deemed approved unless HUD objected to the standards within 75 days of submission of the rents as part of the Housing Authority of Baltimore City’s Moving to Work Plan.  

6  Criteria  available  from  www.brhp.org/apply#Eligible  and  confirmed  with  Baltimore  Regional  Housing Partnership  staff.  The  last  criterion  regarding  current  residents  of  Baltimore  neighborhoods  with  high percentages of African-American populations was adopted in 2012 after the Final Settlement Agreement.  

16 

 Exhibit II-2. 

Interface of Mobility and Sustainability:  Thompson v. HUD Objectives Final Report 

Research Objective 1.   

 An analysis of the racial/ethnic patterns in the location of units in the 

Baltimore region leased using tenant-based vouchers and project-based 

forms of housing assistance, and identification of concentrations of tenants 

using these vouchers and forms of assistance, broken down by income, 

race, ethnicity, household type and composition, and other relevant factors.   Sections III, IV, V 

This includes an analysis of the locational patterns of opportunity (for 

example, educational opportunity, health care facilities and providers, and 

other quality of life–related infrastructure throughout the Baltimore region), 

and analysis of the locations of Thompson households in relation to 

neighborhood opportunity measures. 

 Research Objective 2.   

 An inventory of federally assisted or insured non-elderly family housing 

units in the Baltimore region, including LIHTC units, with the goal of 

Section VI 

assessing the risk of loss of assisted units in communities of opportunity. 

 Research Objective 3.   

 An analysis of applications for and occupancy of federally assisted or 

insured non-elderly family housing units in the Baltimore region by income, 

race, ethnicity, household type and composition, number of children, use of  Section VII voucher and other rent subsidies, neighborhood demographics, 

performance of schools serving the units, and other relevant factors. 

 Research Objective 4.  

 An identification of impediments to Baltimore voucher holders accessing 

units outside of Baltimore City created by transportation barriers, 

Section VIII 

unavailability of affordable rental stock, unwil ing landlords, or other factors as well as possible solutions to address identified impediments. 

 Research Objective 5.  

 An analysis of the locational patterns of educational opportunity, health 

care facilities and providers, and other quality-of-life–related infrastructure 

Sections III, IV, and V 

throughout the Baltimore region, and analysis of the accessibility of such 

opportunities and infrastructure to Plaintiff Class Members. 

 Research Objective 6.  

 Provide an assessment of barriers to the development of public housing or 

federally assisted or insured non-elderly housing (including LIHTC 

Section IX 

projects) in communities of opportunity within the Baltimore region, 

including an analysis of the fair housing impact of such regulations and the 

identification of more inclusive alternatives and “best practices.” 

17 

The six research objectives specified in the Final Settlement Agreement cover a wide variety  of  topics,  especially  barriers  to  mobility  and  affordable  housing  development, which are frequently addressed in detailed analyses of fair housing–related issues. In fact, these issues were examined for most counties in the Baltimore region as part of a five-volume report entitled “Analysis of Impediments to Fair Housing Choice” (AI), which was completed in 2012 (Mullin and Lonergan, 2012). This current report updates many of the variables examined in the 2012 AI and presents key issues related to research objectives four and six. 

  SELECTED DATA SOURCES FOR RESEARCH OBJECTIVES 3, 4, AND 6 

 Data collected and analyzed for this report were collected over a four-year period. To ensure consistency of data collection and analysis, most tables include data for 2010 

and  2013  from  the  Census  Bureau’s  American  Community  Survey  (ACS)  and  other sources. An exception is information used in Section VII of the report, which compares current  2015  and  2016  data  on  residents  of  selected  assisted  or  insured  housing developments  with  characteristics  of  applicants for  this  housing,  as  well  as  ACS five-year information on residents in the U.S. Census tracts surrounding the developments. 

Section  VII  also  uses  “A  Picture  of  Subsidized  Households”  data  for  2015  and  U.S. 

Department  of  Agriculture  Rural  Housing  Service  “Section  515  Housing  Program Database” information for 2016. 

 Key data and methods for the opportunity area analysis are discussed in Section II . 

18 

THE THOMPSON STUDY AREA OVERVIEW 

 The Thompson study area, which was determined through the Partial Consent Decree, consists  of  the  City  of  Baltimore,  the  City  of  Annapolis,  and  five  Maryland  counties: Anne Arundel County, Baltimore County, Carroll County, Harford County, and Howard County. 

 These seven jurisdictions in the study area comprise 656 census tracts and a total population of over 2.7 mil ion in 2010 to 2013, based on American Community Survey data that were available for small areas at the time of this research (see Exhibit II-3). 

 Each county has distinct population and housing market characteristics that may be relevant  to  the  availability  of  rental  housing  that  is  affordable  and  accessible  to Thompson or other voucher holders, or low-income renters generally, including share of housing  stock that  is  renter  occupied,  percentage non-White  population,  and average neighborhood poverty rate. 

 Exhibit II-3 provides an overview of the characteristics of the study area, by county and the cities of Baltimore and Annapolis. Whereas the population of the City of Baltimore is predominantly  African  American  (63.2  percent),  the  City  of  Annapolis  is  only  22.7 

percent African American, and the adjacent counties are predominantly White (ranging from 61.5 percent White in Howard County to 92.8 percent in Carroll County). The cities of  Baltimore  and  Annapolis  are  also  the  only  areas  that  are  nearly  50  percent  renter occupied  (49.6  percent  and  49.8  percent,  respectively).  In  the  remaining  counties, renter-occupied housing ranges from a low of 14.2 percent (in Carroll County) to 30.7 

percent (in Baltimore County).  

 The poverty rate for the City of Baltimore is the highest in the study area (23.8 percent), whereas the poverty rate is 11.2 percent in Annapolis and the poverty rates in each of the  five  suburban  counties  are  below  10  percent.  More  detailed  information  on  the demographic, socioeconomic, and housing stock characteristics of the Baltimore region is presented in Section VIII. 

19 

Exhibit II-3. 

Overview of Study Area Characteristics, 2013 

   Anne 

Anne 

Arundel 

Region 

Arundel  Annapolis 

County– Baltimore 

Baltimore 

Carrol   Harford  Howard 

United 

Total 

County 

City  remainder 

City 

County  County  County  County 

States 

Total Population 

2,685,878 

544,426 

38,443 

505,983 

621,445 

812,261 

167,261 

246,664 

293,821 

311,536,594 

Median Household Income 

$69,367 

$87,430 

$72,462 

N/A 

$41,385 

$66,486 

$84,790 

$80,622  $109,865 

$53,046 

Percent Renter Occupied 

30.6% 

24.5% 

49.8% 

22.5% 

49.6% 

30.7% 

14.2% 

17.8% 

22.5% 

35.1% 

Poverty Rate 

10.9% 

6.3% 

11.2% 

5.9% 

23.8% 

8.9% 

5.6% 

7.4% 

4.6% 

15.4% 

Percent White 

61.7% 

75.1% 

64.8% 

75.8% 

30.3% 

64.5% 

92.8% 

81.1% 

61.5% 

74.0% 

Percent African American 

29.1% 

15.5% 

22.7% 

14.9% 

63.2% 

26.4% 

3.3% 

12.8% 

18.0% 

12.6% 

Percent Asian 

4.9% 

3.6% 

2.0% 

3.8% 

2.4% 

5.3% 

1.5% 

2.4% 

15.1% 

5.1% 

Percent American 

Indian/Alaska Native 

0.2% 

0.2% 

0.0% 

0.2% 

0.4% 

0.2% 

0.2% 

0.2% 

0.2% 

0.8% 

Percent Other 

4.2% 

5.6% 

10.4% 

5.5% 

3.7% 

3.7% 

2.2% 

3.4% 

5.2% 

7.5% 

Percent Hispanic           

(Any Race) 

4.8% 

6.4% 

18.0% 

5.5% 

4.3% 

4.4% 

2.7% 

3.7% 

6.0% 

16.6% 

Percent Non-Hispanic  

(Any Race) 

95.2% 

93.6% 

82.0% 

94.5% 

95.7% 

95.6% 

97.3% 

96.3% 

94.0% 

83.4% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013, 2000, and 2010 Census Summary Files. 

20 

 SECTION III. 

KEY DATA AND METHODS FOR OPPORTUNITY AREA ANALYSIS 

  OPPORTUNITY MAPPING APPROACH 

 The objective of the location analysis is to determine the extent to which households who  use  Thompson  vouchers  live  in  higher-quality,  more  opportunity-rich 

neighborhoods than similar households who use Housing Choice Vouchers or are living in  assisted  housing  who  are  not  part  of  the  Thompson  program.  To  make  this assessment,  it  is  first  necessary  to  create  a  measure  to  identify  “opportunity” 

neighborhoods and locate them within the study area to establish whether Thompson voucher  holders  reach  these  areas.  We  apply  an  “opportunity  mapping”  approach  to quantifying neighborhood quality, building on previous work in Baltimore and elsewhere. 

 What Is Opportunity Mapping? 

 Broadly stated, opportunity mapping combines data from a variety of sources that reflect the  array  of  neighborhood  characteristics  believed  to  be  important  to  individual  well-being,  in  order  to  construct  a  single  indicator  or  score  that  captures  overall neighborhood  quality  or  opportunity  structures.  Neighborhoods  are  typically approximated as census tracts, but measures may include data that are only available at larger geographies or administrative designations (zip code, school district, or county, for example). 

 As the evidence regarding the importance of neighborhoods has expanded in recent years,  so  too  have  efforts  to  measure  neighborhood  quality  (El en  and  Turner,  1997; Wilson, 1987; Chetty, 2015; Ludwig et al., 2012; Galster, 2010). For example, living in a low-poverty  neighborhood  has  been  found  to  positively  impact  physical  and  mental health  (Ludwig  et  al.,  2012),  perhaps  in  part  through  a  reduction  in  violent  crime exposure (Galster, 2010). More recently, Chetty and his colleagues (2015) found that each year that a low-income child spends in a high-poverty neighborhood can impact his  or  her  economic  outcomes  later  in  life—with  more  dire  consequences  for  boys compared  to  girls.  The  implications  of  this  are  especially  relevant  to  communities  of color, which are disproportionately exposed to high-poverty neighborhoods compared to Whites (Wilson, 1987; Massey and Denton, 1993; Jargowsky, 1996, 2003; Kingsley and Petit, 2003).  

 Two  types  of  measures  have  typically  been  used  to  capture  overall  neighborhood quality  or  opportunity  structures,  and  they  have  dominated  the  literature  on  location outcomes for Housing Choice Voucher holders. This first is individual population-based neighborhood  characteristics,  typically  drawn  from  census  data.  The  second  is  more complex  measures  that  combine  census  data  with  other  local  data  sources  (Galvez, 2010). “Opportunity measures” fall into this second group and are essentially attempts 21 

to capture the combined influence of a larger and more complex array of neighborhood characteristics. 

 Single measures of neighborhood quality, notably poverty rates, are commonly used because  they  are  readily  available  for  many  levels  of  geography  and  are  intuitively appealing. However, single measures have their limitations. Poverty rates, particularly when extremely low or high, are assumed to be a proxy for a variety of neighborhood characteristics—and  for  that  reason  threshold  measures  are  commonly  used.  With some  exceptions,  researchers  assume  that  poverty  rates  above  40  percent  reflect extreme  poverty  and  distressed  communities  (Cunningham  et  al.,  2000;  Jargowsky, 1996),  and  rates  below  10  percent  are  considered  to  reflect  higher-quality neighborhoods.  For  example,  the  experimental  group  in  the  Moving  to  Opportunity evaluation was required to move to low-poverty neighborhoods with rates of 10 percent or  less—which  approximated  the  national  poverty  rate  when  the  experiment  was designed (Khadduri, 2001). 

 However,  little  is  known  about  neighborhoods  that  fall  between  these  two  main threshold  levels,  often  dubbed  “moderate  poverty”  neighborhoods  by  researchers (Devine et al., 2003; Pendall, 2000; Khadduri, 2001). Also, it remains unclear whether poverty rates truly reflect other neighborhood characteristics that may be important to different groups of people. 

 With  this  in  mind,  researchers  interested  in  neighborhood  quality  and  mobility  for Housing  Choice  Voucher  holders  have  increasingly  turned  to  more  complex multidimensional measures. Early efforts include indices of neighborhood distress that combined  census  poverty  rates,  public  assistance  receipt,  the  percentage  of  female-headed  households,  male  employment,  and  educational  attainment  (Pendall,  2000; Kasarda,  1993).  Cunningham  and  Droesch  (2005)  constructed  a  measure  that combined census and local administrative data to examine voucher holder locations in Chicago  using  public  assistance  receipt,  crime  rates,  school  achievement,  and  the number of students receiving free lunch. 

 Notably, the share of non-White residents is often omitted from opportunity measures. 

This is in part because racial concentration may be highly correlated with other common opportunity measures, such as poverty rates; however, it is also true that neighborhood residents’  race  is  not  considered  to  be  in  and  of  itself  a  direct  reflection  of  overall neighborhood  health  or  quality.  Instead,  opportunity  maps  are  often  used  to demonstrate differences in exposure to neighborhood amenities or hazards by race or ethnicity. 

22 

Opportunity Mapping and the Thompson Settlement 

 As part of the original  Thompson v. HUD lawsuit, the Kirwan Institute for the Study of Race and Ethnicity constructed a 22-measure opportunity mapping approach that used z-scores (data normalized about the mean) to rank neighborhoods based on three main opportunity  pathways:  educational  opportunity,  economic  opportunity,  and  overall neighborhood quality (Reece et al., 2010). The Kirwan model includes national, state, and local data. When neighborhood quality outcomes based on an opportunity mapping approach were compared to a poverty rate–only measure for the City of Baltimore, the two  approaches  returned  different  assessments  of  neighborhood  quality  for  over  half (52  percent)  of  Baltimore  neighborhoods—suggesting  that  poverty  rates  may  not capture all the factors important to individual well-being (Powell, 2005). 

 As the field of opportunity mapping has continued to evolve, building on the work of the Kirwan Institute and others, so too have the opportunity measures used to guide the use of  vouchers  issued  to  Thompson  households  under  the  Baltimore  Housing  Mobility Program.  The  HUD  consent  decree  identified  basic  characteristics  for  areas  that Thompson households must avoid when using their vouchers. Census tracts eligible for voucher  use  had  to  have  poverty  rates  less  than  10  percent,  an  African-American population  below  30  percent,  and  a  rental  housing  stock  with  fewer  than  5  percent public  or  assisted  housing  units.  The  Baltimore  Regional  Housing  Partnership,  which administers the Thompson program, later expanded on these criteria to actively identify and direct Thompson households toward opportunity-rich neighborhoods. 7  

 Several opportunity-focused maps and indices identifying high-opportunity areas in the Baltimore  region  currently  exist—including  the  approach  prepared  by  the  Kirwan Institute, and maps and opportunity indicators developed by the Baltimore Opportunity Collaborative  in  2013.  The  Opportunity  Collaborative,  with  funding  from  a  HUD 

sustainable  communities  grant,  was  tasked  with  developing  regional  plans  for sustainable development, housing, and workforce development (Liu et al., 2014). 8  

7  For  a  list  of  the  BRHP’s  Baltimore  Housing  Mobility  Program  opportunity  census  tracts,  see: 

http://www.brhp.org/penn_station/folders/development_information_page/BRHP_Opportunity_Areas.pdf. 

Specific information about  how BRHP  identifies opportunity tracts is not publicly available. Discussions with  BRHP  staff  over  the  course  of  this  evaluation  about  how  they  have  identified  opportunity  areas suggest they rely on a variety of opportunity measures, combined with the minimum Thompson criteria and their own expertise with specific neighborhoods and housing markets within the Baltimore region. 

8  It  is  beyond  the  scope  of  this  study  to  contrast  different  approaches  to  categorizing  opportunity neighborhoods,  but  a  comparison  of  the  BRHP  list  of  opportunity  tracts  to  our  own  suggests  that  our approach identifies fewer tracts as opportunity areas.  

23 

Opportunity Measure for This Study 

 For the opportunity measure used in the current study, we built on the previous efforts described  above  but  used  more  current  data  and  what  we  feel  is  an  improved methodology for the purposes of this study. Our intention was to create a measure that, although  it  may  differ  from  the  list  of  opportunity  tracts  used  operationally  by  the Baltimore  Housing  Mobility  Program,  provides  a  comprehensive  and  nuanced assessment of the range of opportunities available to residents. We have adopted this index for the purpose of this study, but alternative metrics are available that also capture the racial and economic polarization of the Baltimore region. 9  

 An  additional  consideration,  as  detailed  in  Section  I  of  this  report,  are  the  final Settlement  Agreement  for   Thompson  v.  HUD,  which  identified  six  key  research objectives that are the focus of this study. Research Objective 5 specifically notes “an analysis of the locational patterns of educational opportunity, health care facilities and providers,  and  other  quality-of-life–related  infrastructure  throughout  the  Baltimore region,  and  analysis  of  the  accessibility  of  such  opportunities  and  infrastructure  to Plaintiff  Class  Members.”  Locational  patterns  for  each  of  these  factors,  including educational  institutions  and  health  care  facilities,  are  captured  in  the  dimensions  of opportunity described below.  

 We calculated opportunity scores for each of the 656 census tracts in the Baltimore metropolitan  area  based  on  four  dimensions  of  opportunity.  Exhibit  III-1  identifies  the measures and data sources included in each of the opportunity dimensions, which can be assessed separately or combined into a single composite measure. 10 In this report, we concentrate mainly on the composite measure to provide a single index for ranking tracts based on their relative levels of opportunity.  

 The four dimensions of opportunity are: 

    Institutional. These measures  are  intended  to  represent  important  structural resources that are not  directly  under  the  control  of  neighborhood residents—of which  schools  and  student  performance  are  particularly  important.  Variables  in the institutional category are designed to capture multiple dimensions of school quality  and  include  the  share  of  highly  qualified  teachers,  share  of  students achieving  a  passing  grade  on  state-administered  exams,  performance  on 

Advanced Placement exams, SAT scores, and high school dropout rates. These 

data  are  collected  from  the  Maryland  State  Department  of  Education,  which provides annual statistics for each school in the state of Maryland. 

9 See, for example, Chetty, Hendren and Katz (2016), whose approach is driven by analyses identifying neighborhood characteristics that are relevant to intergenerational mobility.  

10 A detailed assessment of the methodology used to develop the opportunity measure is included in Knaap (2017). Development of the opportunity measure methodology applied for this work was funded separately from this project.  

24 

  Geographic.  These  measures  are  meant  to  capture  access  to  goods  and services, and include job accessibility and access to health care facilities, public institutions,  and  social  organizations.  Job  location  data  are  collected  from  the U.S.  Census  Longitudinal  Employment-Household  Dynamics  (LEHD)  via  the 

LEHD  Origin-Destination  Employment  Statistics  database.  Health  care  facility data are collected from the 2013 Maryland Quarterly Census of Employment and 

Wages  (QCEW).  Four  separate  North  American  Industry  Classification  System codes are included in the opportunity measure to capture locations of health care facilities:  Offices  of  Physicians  (6211);  Outpatient  Care  Centers  (6214);  Other Ambulatory  Healthcare  Services  (6219);  and  General  Medical  and  Surgical 

Hospitals (6221). 

  Environmental.  These  measures  include  a  crime  victimization  index  (which captures  the  social  environment),  proximity  to  designated  toxic  release  sites (which  captures  the  ambient  physical  environment),  and  the  share  of  housing units  that  are  vacant  (a  measure  of  physical  disorder).  In  lieu  of  actual  crime statistics, which are unavailable for the region (except Baltimore City), we used a crime  risk  index  developed  by  Applied  Geographic  Solutions  from  the  FBI Uniform Crime Reports and data from local jurisdictions. Toxic release sites are collected  from  the  Environmental  Protection  Agency’s  Toxic  Release  Inventory Program.  Neighborhood  housing  vacancy  rates  are  from  the  American 

Community Survey. 

  Social-Interactive. These include common measures of concentrated affluence or  disadvantage,  including  the  homeowner  occupancy  rate,  poverty  rate, 

educational  attainment  for  adults,  unemployment  rate,  and  welfare  receipt.  Al variables  are  from  the  2013  Census  American  Community  Survey  via  the 

Neighborhood Change Database provided by GeoLytics Inc. 

 As  discussed  further  in  “The  Cartography  of  Opportunity”  (Knaap,  2017), transformations  were  applied  to  the  individual  variables  to  create  geographically appropriate measures of access to opportunity dimensions. Confirmatory factor analysis was then used to combine the complete indicator series into a measurement model of the four latent variables that may be conceived as the essential dimensions of spatial opportunity: institutional, geographic, environmental, and social-interactive. Finally, the neighborhood-level  domain  indicator  values  were  averaged  together  into  a  composite score. These composite opportunity scores were used to categorize the census tracts into quintiles (five groupings containing roughly equal numbers of tracts) according to their opportunity ranking, from “very low” to “very high.”  

25 

 Exhibit III-1.  

Opportunity Dimension Indicators 

Variable 

Dataset 

Opportunity Dimension 

Income 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Educational Attainment 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Owner-Occupied Housing 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Poverty Rates 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Unemployment Rates 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Welfare Receipt 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

Walk Score 

WalkScore Inc.  

Geographic 

Access to Public Institutions 

QCEW  

Geographic 

Access to Social 

Organizations 

QCEW  

Geographic 

Access to Health Care 

Facilities 

QCEW  

Geographic 

Jobs Accessible by Transit 

LEHD  

Geographic 

Elementary School Test 

Scores 

MD Dept. of Education  

Institutional 

Elementary School Highly 

Qualified Teachers 

MD Dept. of Education  

Institutional 

Middle School Test Scores 

MD Dept. of Education  

Institutional 

Middle School Highly 

Qualified Teachers 

MD Dept. of Education  

Institutional 

High School Test Scores 

MD Dept. of Education  

Institutional 

High School Highly Qualified 

Teachers 

MD Dept. of Education  

Institutional 

SAT Scores 

MD Dept. of Education  

Institutional 

High School Dropout Rates 

MD Dept. of Education  

Institutional 

Advanced Placement Test 

Scores 

MD Dept. of Education  

Institutional 

Exposure to Toxic Release 

Sites 

EPA Toxic Release Inventory  

Environmental 

Crime Risk 

Applied Geographic  

Environmental 

Housing Vacancy Rates 

Census 2013 ACS  

Social-Interactive 

 Source: Knaap, 2017. 

26 

A  correlation analysis of  the four  dimensions  of  opportunity  (included  as  Appendix  A) shows  that  the  indices  tend  to  agree  with  each  other  (between  0.78  and  0.95 

correlation), with the exception that geographic opportunity (access to jobs, goods, and services)  is  negatively  correlated  with  the  other  three  dimensions  and  the  composite measure (–0.67 correlation with the composite measure, which is statistically significant at the 1 percent level). This suggests that a neighborhood with a low composite score would  be  expected  to  have  low  scores  on  institutional  (e.g.,  low  performing  schools), social-interactive  (lower  income,  less-educated  neighbors),  and  environmental dimensions  (high  crime  and  toxicity),  but  may  have  higher  scores  on  the  geographic dimension (good access to jobs, transit, and service institutions). 

 This reflects the fact that in the Baltimore region, public transit, jobs, and institutions such as  hospitals and  other health  care facilities  and  social  service  providers  are  not necessarily  dispersed  into  suburban  areas  and  remain  clustered  in  central  city  areas that are otherwise relatively distressed. A relatively higher geographic dimension score may  marginally  improve  an  overall  composite  opportunity  score  for  some 

neighborhoods, but it wil  not on its own be enough to overpower low opportunity scores for the remaining three dimensions. Neighborhoods that are identified as high or very high opportunity based on the presence of health care or other facilities wil  not emerge as  high  opportunity  neighborhoods  overall  unless  the  other  composite measures  also reflect access to high-quality services or amenities. 

 Whereas some opportunity measures may weigh individual measures differently or be interactive, allowing different weights to be applied to measures based on assumptions about how measures may relate to subgroups, we do not apply weights to the current measure. 11  For  the  purposes  of  this  study,  we  do  not  weight  individual  measures differently, and each measure contributes equally to the overall opportunity score. 

 Descriptive statistics of the distribution of Baltimore-area census tracts by opportunity score are provided in Section V. 

  DATA AND MEASURES  

 In addition to the data collected to construct opportunity maps and scores, we used an array of detailed, individual-level data for Housing Choice Voucher (HCV) holders in the study  area  provided  by  HUD.  These  data  include  an  indicator  allowing  us  to  identify heads  of  Thompson  households.  We  supplement  these  data  with  publicly  available HUD and Census data.  

11 See, for example, the Baltimore Opportunity Collaborative effort: http://oppmap.dev.facetdecisions.com. 

27 

Data for Housing Choice Voucher Holders in the Baltimore Metropolitan Area 

 HUD provided detailed individual-level data for all HCV program participants living in the study area for each year from 2002 through 2013. This includes complete location data for HCV holders issued vouchers from a total of 20 different public housing authorities or  other  housing  agencies.  Nearly  half  of  all  voucher  holders  in  the  sample  received Thompson  Mobility  Program  vouchers  issued  by  the  Housing  Authority  of  Baltimore City.  Thompson participants make up  5  percent  of all  voucher  holders  in  the  11-year sample,  with  Baltimore  County  representing  the  second-largest  share  of  households. 

Exhibit III-2 shows the PHAs represented in the study sample. 

 Exhibit III-2.  

Housing Choice Voucher Holders by Jurisdiction 

Number of 

Percent of 

Housing Authority 

households  households 

Thompson Mobility Program 

2,589 

5.00% 

Baltimore City Housing Authority 

21,231 

41.40% 

Baltimore County, Maryland 

12,062 

23.50% 

Anne Arundel County Housing Commission 

5,581 

10.90% 

Harford County Housing Agency 

2,648 

5.20% 

Howard County Housing Commission 

2,398 

4.70% 

Annapolis Housing Authority 

2,245 

4.40% 

Carroll County Housing and Community Development 

1,543 

3.00% 

Westminster Housing Office 

783 

1.50% 

Havre De Grace Housing Authority 

169 

0.30% 

Arc of Northern Chesapeake Region 

19 

0.00% 

Other Housing Agencies 

16 

0.00% 

Hagerstown Housing Authority 

16 

0.00% 

MD Dept. of Housing and Community Development 

13 

0.00% 

Total 

51,313 

100% 

Note: Names of 12 PHAs from Maryland (5), New York (2), Pennsylvania (2), and one each in California, Florida, and Virginia are suppressed and have fewer than three households represented in the data. 

 Source: Urban Institute analysis of HUD administrative data. 

28 

Thompson Voucher Holders 

 Each head of household in the HCV program is assigned an identification number (record_id),  which  serves  as  a  unique  household  identifier.  HUD  provided  a  list  of identification  numbers  as  belonging  to  Thompson  program  household  heads.  These unique IDs were matched to the full dataset for Baltimore region households so as to identify Thompson households, their members, and their census tract locations. 

DATA LIMITATIONS 

 Although we have attempted to use the best and most current data sources for this analysis, there are invariably limitations to the available data. 

 Opportunity Analyses 

 For  the  opportunity  analysis,  we  rely  on  census  tract–level  data  as  a  proxy  for neighborhoods.  Census  tracts  can  vary  in  size,  particularly  between  densely  and sparsely  populated  areas,  and  may  not  correspond  with  residents’  understanding  of neighborhood boundaries. 

 As noted in the Opportunity Mapping section, in lieu of actual crime statistics, which are available for Baltimore City only, we use a county-level crime risk index developed by Applied Geographic Solutions from the FBI Uniform Crime Reports combined with data from  local  jurisdictions  to  model  crime  risk  at  the  census  tract  level.  Absent  actual reported  crimes  for  small  areas,  these  data  are  the  most  accessible  proxy  for  crime rates.  

 To  quantify  the  toxic  effect  of  environmental  pollution,  it  is  necessary  to  estimate exposure  to  such  pollutants.  Although  the  EPA  data  provide  the  point  sources  of pollution-emitting locations, myriad factors may influence particulate dispersal (such as wind  speeds,  weather  patterns,  and  atmospheric  pressure),  and  as  a  result  it  is  very challenging to estimate precise exposure to pollutants in a small geographic area. Our estimate represents a reasonable approximation. 

 Finally, a limitation of the opportunity measure is that it was constructed with data primarily from the 2013 American Community Survey five-year estimates, which were collected from 2009 to 2013, as well as Maryland data sources primarily from 2013 to maintain consistency. It is not possible to re-create the model using data for earlier time periods.  Specifically,  equivalent  data  for  automobile  or  transit  accessibility,  school catchment  areas,  and  crime  risk  estimates  are  not  available  for  earlier  periods.  As  a result, it is possible that the scores for individual domains or the overall composite score are less accurate for early study time periods. 

29 

Thompson, HABC, and Other Regional Voucher-Assisted Households 

  The data provided by HUD for this evaluation represent a census of voucher holders in the  region  with  key  household  and  location  characteristics.  Because  we  identify Thompson  Mobility  Program  households  from  the  full  sample  using  a  list  of  unique identifiers provided to us by HUD, we have access to the same types of information for Thompson households that we have for non-Thompson voucher holders. 

 Nevertheless, there are some limitations. First, we do not have access to pre-HCV 

program addresses. Although there is a field in the HUD data for each household’s pre-assistance  neighborhood  zip  code,  the  information  was  missing  for  approximately  70 

percent  of  the  Thompson  households.  As  a  result,  we  know  from  program  eligibility criteria that Thompson households likely originated from Baltimore but we do not know their original neighborhoods. Recent work by Deluca and Rosenblatt (2017), which had access  to  pre-assistance  addresses  for  Thompson  participants,  supports  this conclusion. 

 Second, there are some limitations to our ability to identify precisely when households may have entered the Thompson program versus entering the Housing Choice Voucher program generally. Specifically, a Thompson identifier indicates if a household was ever enrolled in the program as opposed to noting a Thompson program start date. Instead, we use the HCV housing assistance program admission date for Thompson households to identify the year of entry into the Thompson program. For some households, this may inaccurately assume participation during a year when the households were in fact using a  standard  HCV or, more  likely,  lived  in  a public  housing  unit.  Discussions  with  HUD 

staff  and  Thompson  program  experts  suggest  that  few  households  would  have transitioned  from  the  standard  HCV  program  to  Thompson.  Further,  only  the  earliest Thompson entries may be families who were issued a voucher and an admission date but remained in a public housing unit while searching for housing but had not yet moved using  the  voucher.  This  is  consistent  with  location  outcomes  for  early  Thompson participants, and we discuss this more in the analysis sections, below.  

 Third, there are missing or inconsistent admission dates for some household records. 

Records  for  HABC  or  other  regional  PHA  households  with  multiple  admission  dates were  recoded  to  the  first  admission  date  reported;  for  Thompson  households  with multiple  admission  dates  recorded,  the  admission  year  was  recoded  to  the  earliest admission date recorded after 2001. Any observations in years prior to admission were then dropped from the sample. The Thompson households were 24 percent more likely to report multiple admission dates than other Housing Choice Voucher households. As a  result,  admission  dates  were  modified  more  frequently  for  Thompson  group households  (23  percent  versus  10  percent  for  comparison  households).  The  more frequent  multiple  admission  dates  could  reflect  the  transition  from  another  assisted housing program to voucher program participation, or data entry problems. 

 Finally, there are gaps in the address information recorded in the HUD data. In cases where  data  are  missing  for  particular  years  within  a  household’s  tenure  in  the  HCV 

30 

program  (e.g.,  a  household  that  entered  the  program  in  2002  and  has  data  points  in 2008 but is missing records for 2006 and 2007), we assume the household remained at the address recorded immediately prior to the missing years. As a result, it is possible that  for  some  households,  we  underestimate  or  overestimate  time  spent  in  a  high opportunity neighborhood. 

 Finally,  due  to  confidentiality  concerns,  we  cannot  create  detailed  maps  or  tables identifying  voucher  holder  locations—particularly  for  census  tracts  with  fewer  than  10 

voucher  holder  families—as  this  could  potentially  allow  identification  of  individual households. Instead, we provide summary-level information or less detailed “heat” maps that show concentrations of households without showing point locations of households.  

  LOCATIONS OF OPPORTUNITY NEIGHBORHOODS IN THE BALTIMORE REGION 

 Opportunity scores (discussed in Section II ) for the 656 census tracts in the study area show that opportunity tracts are unevenly distributed across the five counties and City of Baltimore  (see  Exhibit  V-1).  Exhibit  V-12  shows  the  distribution  of  opportunity neighborhoods. 

 Nearly all the census tracts with very low composite opportunity scores in the study area, and none of the very high opportunity areas, are found in Baltimore City (130 of 132 tracts). Of the 198 census tracts in Baltimore City, nearly all (185, or 94 percent) are  considered  low  or  very  low  opportunity  areas,  according  to  the  composite opportunity score. 

 Among the five suburban counties, Baltimore, Howard, and Anne Arundel collectively contain  the  largest  numbers  of  opportunity  tracts:  78  percent  of  al   high  or  very  high opportunity tracts are found in these three counties. 

 Looking  within  individual  counties,  Howard  County  has  the  largest  percentage  of opportunity tracts. Nearly all of Howard County’s 54 tracts (97 percent) offer high or very high opportunity—and nearly 69 percent are very high opportunity tracts. However, with the exception of Baltimore County (with 44 percent of the opportunity tracts), each of the four smaller suburban counties are over 50 percent opportunity areas, and the majority or remaining tracts offer moderate opportunity. Only 25 of the region’s low opportunity areas  are  in  Anne  Arundel,  Carrol,  Harford,  or  Howard  counties,  and  none  of  the region’s very low opportunity areas are in these counties. 

31 

 Exhibit III-3.  

Distribution of Opportunity Census Tracts in the Study Area 

Very High 

High 

Moderate 

Low 

Very Low 

Total 

  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent Anne Arundel 

26 

26 

34 

34 

31 

31 

8 

8 

0 

0 

99 

100 

Baltimore 

43 

20 

50 

24 

65 

31 

51 

24 

2 

1 

211 

100 

Carroll 

6 

16 

18 

47 

12 

32 

2 

5 

0 

0 

38 

100 

Harford 

19 

34 

12 

21 

10 

18 

15 

29 

0 

0 

56 

100 

Howard 

37 

69 

15 

28 

2 

4 

0 

0 

0 

0 

54 

100 

Baltimore City 

0 

0 

2 

1 

11 

6 

55 

28 

130 

66 

198 

100 

Total 

131 

20 

131 

20 

131 

20 

131 

20 

132 

20 

656 

100 

 Source: Urban Institute analysis of Knaap (2017) Baltimore metropolitan area opportunity scores. 

32 

 SECTION IV.  

CHARACTERISTICS OF THOMPSON AND COMPARISON HOUSEHOLDS 

  For location analyses, we segment the HCV sample into three mutually exclusive groups  of  voucher-assisted  households:  1)  Thompson  Mobility  Program  participants (referred to henceforth as “Thompson households”), 2) non-Thompson households who received tenant-based vouchers from the Housing Authority of Baltimore City (referred to  as  “HABC  households”),  and  3)  the  remainder  of  voucher  holders  living  in  the Baltimore  metropolitan  study  area  who  received  tenant-based  assistance  from  other housing authorities, listed in Exhibit III-2 (referred to as “regional HCV households”). 

 The characteristics of Thompson, HABC, and regional HCV households are presented in  Exhibit  IV-1  for  2013  (the  most  recent  year  in  our  dataset). 12  Maps  1  and  2  show concentrations  of  Thompson  and  other  voucher  holders  in  the  study  area  in  2013. 

Thompson  households  differed  from  regional  HCV  households  in  just  about  every observable  way.  Thompson  households  are  almost  entirely  African  American  (99 

percent),  compared  to  just  60  percent  of  other  HCV  holders  in  the  study  area. 

Thompson households also had slightly higher incomes, were slightly larger, and were headed by younger household heads. 

Thompson  households  were  much  more  similar  to  households  receiving  vouchers through the HABC, who were 93 percent African American, in terms of the race of the head of household. Nevertheless, Thompson households differed in a number of ways from  their  HABC  counterparts.  Thompson  households  were  younger  on  average (average  age  of  household  head  of  37  compared  to  49  for  HABC  households),  less likely to be disabled (27 percent of household heads reported a disability compared to 59 percent), and more likely to be single-parent households (67 percent compared to 34 

percent). 

 Thompson households may be more like HABC households in other ways that are not observable in the data used in this report, however. Thompson vouchers and services are  available  to  current  and  former  residents  of  Baltimore  City  public  housing, households  waiting  for  assistance  on  HABC's  HCV  and  family  public  housing  waiting lists, and families in certain areas of Baltimore City. HABC households are more likely to resemble Thompson households in terms of these eligibility criteria, as well as having originated in similar neighborhoods as the Thompson group. 

12 Although only data for 2013 are shown in Exhibit IV-1, characteristics and differences across groups are consistent throughout the study period. 

33 

 Exhibit IV-1. 

Characteristics of Thompson and Comparison Group Households, 2013 

Thompson 

Regional HCV 

HABC 

Total Households 

2,245 

 11,717 

10,998 

Individuals 

14.40% 

47.1%*** 

44.2%*** 

Couples 

3.30% 

7.5%*** 

6.5%*** 

Two-Parent Households 

12.30% 

7.2%*** 

8.1%*** 

Single-Parent Households 

66.80% 

33.4%*** 

34.0%*** 

Average Number of Children 

1.8 

0.9*** 

0.9*** 

Percent of Households with Disabled Head of 

Household 

27.30% 

53.6%*** 

58.6%*** 

Mean Head of Household Age 

36.8 

52.9*** 

48.9*** 

Percent of Households with Head of Household 

Under Age 40 

52.10% 

17.8%*** 

19.1%*** 

Age 40 to 60 

44.60% 

50.1%*** 

60.5%*** 

Over 60 

3.20% 

32.1%*** 

20.3%*** 

Female 

95.50% 

81.3%*** 

78.9%*** 

Asian 

0.00% 

1.0%*** 

0.1%*** 

Black 

99.30% 

58.5%*** 

93.5%*** 

White 

0.50% 

40.1%*** 

6.1%*** 

Other 

0.20% 

0.60% 

0.4%** 

Hispanic 

0.20% 

2.1%*** 

0.9%*** 

A verage Annual Income 

 $17,612 

$16,145*** 

$13,815*** 

 Notes: Stars represent significant difference from Thompson households; * p < 0.10, ** p < 0.05, 

*** p < 0.01.  

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for Thompson and HCV households and Knaap (2017) Baltimore metropolitan area opportunity scores. 

34 

Regional HCV households who received tenant-based assistance from other PHAs and live  in  the  study  region’s  primarily  suburban  counties  are  selected  as  a  comparison group  because  they  are  similar  in  income  and  other  basic  voucher  program  eligibility criteria to Thompson households, even though when they applied for assistance they likely  originated  in  the  lower-poverty,  mainly  suburban  neighborhoods  that  the Thompson program seeks to reach. As discussed further below, these households may differ from Thompson’s mainly African-American population in ways that impact location outcomes. Nevertheless, the regional HCV households represent a potential benchmark for the types of neighborhoods that should be accessible to Thompson households. 13 

 Remaining  variations  in  household  characteristics  among  the  Thompson  and comparison groups are addressed through a refined sample, discussed in more detail in Section V, below.  

13  HABC  households  are  technical y  able  to  use  their  vouchers  to  move  (or  “port”)  to  other  PHA jurisdictions outside of Baltimore City. These households may continue to be recorded in the HUD data as using HABC vouchers, or they may be recorded as having a voucher from the regional housing authority that administers the HCV program in the area where they moved. As a result, it may be the case that our comparison groups include some HABC households as regional HCV households.  

35 

 SECTION V.  

OPPORTUNITY ANALYSIS RESULTS 

  This chapter presents the results of location analyses for the Thompson, HABC, and regional HCV samples. The overarching research question for the location analyses is to  what  extent  has  Thompson  assistance  allowed  African-American  households  from high-poverty, racially segregated Baltimore neighborhoods to reach and remain in high opportunity  neighborhoods?  Answering  this  question  involves  understanding  where Thompson households live with their vouchers, how these locations have changed over time,  and  how  the  places  where  Thompson  households  live  compare  to  locations  of similar voucher holder households who did not receive Thompson assistance but had at least some access to the same regional neighborhoods. 14 

  RECENT EVIDENCE ON THOMPSON PROGRAM LOCATION OUTCOMES 

  Research conducted by Stefanie DeLuca and Peter Rosenblatt (2017) and by Eli Knaap (2016)  provides  some  recent  evidence  about  Thompson  location  outcomes.  Both studies rely on data for almost the same time periods that this study uses. Deluca and Knaap both served as consultants on this project. 

 DeLuca and Rosenblatt (2017) used Maryland Baltimore Quadel data on Thompson 

households  between  November  2002  and  January  2012  to  analyze  changing 

neighborhood  outcomes.  They  track  three  locations  for  each  household:  its  address before signing up for the program, its first move with the Thompson voucher, and the address  at  which  Thompson  program  administrators  had  last  contact  with  it. 

Additionally, qualitative interviews were conducted with 88 Thompson families selected through  a  stratified  random  sample.  This  analysis  found  that  Thompson  households moved  to  higher  opportunity  neighborhoods  (using  individual  neighborhood 

characteristics  rather  than  a  composite  opportunity  score)  both  with  their  initial  move and ultimately their final move compared with HCV participants in the Baltimore region. 

Qualitative  interviews  highlighted  “emotionally  supportive  counseling,  housing  search assistance,  and  landlord  recruitment”  as  having  the  most  impact  on  encouraging families  to  enter  the  program  and  move  to  a  high  opportunity  neighborhood.  The experiences of living in these neighborhoods, particularly the better schools and safer environments  for  children,  were  found  to  be  what  most  influenced  families  to  stay  in these high opportunity neighborhoods beyond the initial program requirement. 

14  For  this  report,  the  term  “low  income”  does  not  necessarily  reflect  HUD’s  definition  based  on  area median income (AMI), although the majority of the study samples are likely to have incomes below 30 

percent of AMI, which is equivalent to HUD’s “extremely low income” definition. 

36 

Knaap  (2017)  used  HUD  administrative  data  containing  Thompson  identifiers  for voucher  holders  in  the  Baltimore  metropolitan  region  between  2002  and  2013  to compare Thompson voucher holders against other HCV participants. For each year of the period it spent in the program, a household is assigned an opportunity score based on  its  neighborhood  of  residence.  Calculating  the  mean  opportunity  score  for  each program  by  year,  Knaap  found  lower  opportunity  scores  for  Thompson  households compared to HCV households through 2004, roughly similar mean scores from 2004 to 2007, then gradually higher comparative scores for Thompson households from 2007 to 2012.  Using  a  multilevel  locational  attainment  model  of  all  vouchers  in  the  Baltimore metropolitan region between 2004 and 2013, Knaap found that all voucher holders on average  live  in  low  opportunity  neighborhoods  and  that  African-American  voucher holders  have  even  lower  neighborhood  opportunity  scores.  Thompson  households, conversely, tended to live in neighborhoods nearing the regional average of opportunity scores.  Additionally,  Knaap  found  that  Thompson  households  tend  to  sustain  better outcomes than other HCV households over time. 

 Our  research  builds  upon  this  prior  work  by  constructing  more  refined  comparison groups, identifying HABC households separately from other assisted households in the region, and more closely tracking multiple moves made over the course of the program. 

This also allows us to identify the total time Thompson households and our comparison groups spent in high opportunity neighborhoods over the study period. 

  LOCATION OUTCOMES FOR THOMPSON HOUSEHOLDS AND COMPARISON GROUPS 

 In this section, we identify location outcomes for Thompson and comparison group members using several different measures. As an initial snapshot, we examined 2013 

locations  for  all  Thompson,  HABC,  and  regional  HCV  households  based  first  on  the minimum criteria under the Thompson Partial Consent Decree and then based on our own opportunity measure (Section III). The minimum Thompson Partial Consent Decree criteria was that Thompson families should live in neighborhoods with no higher than 30 

percent African-American populations, poverty rates no higher than 10 percent, and an assisted housing stock no larger than 5 percent. 

37 

We  then  look  at  neighborhood  opportunity  score  outcomes  over  the  full  study  period (2002 to 2013) using more refined comparison groups and based on year of entry into the  HCV  program. 15  Finally,  we  compare  the  total  amount  (years)  and  percentage  of observed  time  Thompson  households  spent  living  in  high  opportunity  neighborhoods with  the  two  comparison  groups  and  with  White  HCV  households.  In  the  findings presented in the following pages, high opportunity neighborhoods include areas of both high and very high opportunity. 

 Opportunity analysis results show: 

    In  2013,  only  12  percent  of  the  households  active  in  Thompson  lived  in  a neighborhood that met all three Thompson Partial Consent Decree criteria. 

  In 2013, Thompson households lived in neighborhoods with lower poverty rates, smaller  African-American  populations,  and  lower  concentrations  of  voucher-assisted  housing  than  the  comparison  group  households  did.  The  average 

neighborhood poverty rate for Thompson households was identical to that of the 

entire study region (13 percent). 

  Thompson  household  locational  outcomes  were  far  superior  to  those  of  HABC 

households for every opportunity measure examined. 

  Comparisons with regional HCV households suggested some clear advantages 

for Thompson households—particularly for more recent cohorts of participants. 

•  Three-quarters  of  the  households  who  joined  the  Thompson  program  after 2011  moved  to  high  opportunity  neighborhoods  for  their  first  moves, 

compared  to  only  about  20  percent  of  voucher  holders  living  in  the  study region outside of Baltimore and almost none of the HABC households.  

    The  shares  of  regional  HCV  households  who  reached  high  opportunity neighborhoods  remained  steady  over  admission-year  cohorts  and  multiple 

moves,  whereas  the  shares  of  Thompson  households  who  reached  high-

opportunity  neighborhoods  tended  to  increase  over  cohort  years,  eventually surpassing their regional HCV counterparts. 

  In  examining  multiple  household  moves,  results  show  that  smal er  shares  of Thompson  households  reached  high  opportunity  neighborhoods  after  their  first program move. 

  The  Thompson  households  spent  more  time—both  in  years  and  in  the 

percentage  of  their  observed  tenure  in  voucher-assisted  housing—in  high 

15 The interim report provided for this evaluation included  preliminary comparisons between Thompson households and locations of place-based assisted households, African Americans with similar incomes, and African-American renters in 2013, by using publicly available HUD and 2009–2013 ACS data. These comparisons are not included in this report, which focuses on the more detailed voucher data.  

38 

opportunity  neighborhoods  compared  to  HABC  households  (who  almost  never 

reach high opportunity neighborhoods) and regional HCV households.  

    Thompson households also spent more time in high opportunity neighborhoods 

(both  in  years  and  the  percentage  of  their  tenure  spent  in  high  opportunity neighborhoods) than White HCV households issued vouchers from PHAs in the 

remainder of the study region.  

 2013 Outcomes Based on Minimum Consent Decree Criteria  

 The minimum criteria established in the Partial Consent Decree for census tracts where Thompson  households  were  eligible  to  move  was  based  on  three  measures.  Eligible tracts  must  have  poverty  rates  no  higher  than  10  percent,  African  Americans  must comprise no more than 30 percent of the tract population, and assisted housing must make up no more than 5 percent of the tract’s rental housing. Of the census tracts in the study region, 312 (47 percent) meet all three consent decree criteria. 

 Exhibit  V-1  shows  locational  outcomes  for  all  Thompson  and  comparison  group households based on tracts meeting the minimum consent decree criteria. In 2013, only 12  percent  of  Thompson  households  lived  in  census  tracts  that  met  all  three requirements, whereas 14 percent of regional HCV households lived in tracts that met all three Thompson eligibility criteria. A substantially smaller 1 percent of HABC voucher holders  were  in  such  tracts.  In  addition,  when  compared  to  either  HABC  or  regional HCV  households,  larger  shares  of  Thompson  households  lived  in  tracts  that  met  any one of the three consent decree criteria. 

 Exhibit V-2 shows the average neighborhood characteristics for Thompson households and the two comparison groups. The average neighborhood poverty rate experienced by  a  Thompson  household  in  2013  was  similar  to  those  experienced  by  the  regional HCV comparison group households but 15 percentage points less than the average for HABC  households  (12  percent  for  Thompson,  12  percent  for  all  regional  HCV 

households,  and  27  percent  for  HABC  voucher  holders).  Thompson  households  also lived  in  tracts  with  lower  African-American  populations  and  lower  concentrations  of assisted units than HABC households. 

39 

 Exhibit V-1.  

Minimum Thompson Consent Decree Neighborhood Criteria in 2013 

Thompson  

Regional HCV 

HABC HCV 

Al  Regional 

Census Tracts 

  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent  Number  Percent 

Less than 10% Poverty Rate 

1,138 

51% 

5,744 

49% 

398 

4% 

380 

57% 

Less than 30% African American 

1,230 

55% 

6,634 

57% 

688 

6% 

423 

64% 

Less than 5% Assisted Units 

1,526 

68% 

7,193 

61% 

2,544 

23% 

477 

72% 

Meets All Three Criteria 

260 

12% 

1,607 

14% 

472 

4% 

312 

47% 

Number of Households 

2,245 

100% 

11,717 

100% 

10,998 

100% 

669 

100% 

 Source: Urban Institute analysis of 2010–2014 ACS data of restricted-use HUD client data for Thompson and HCV households. 

Notes: Stars represent significant difference between Thompson households and all other households: * p < 0.10, ** p < 0.05,  

*** p < 0.01.  

 Exhibit V-2.  

Average Tract Characteristics for Thompson and Other Assisted Households in 2013 

Thompson   Regional HCV 

HABC 

Al  Study Area 

Tracts 

Average Poverty Rate 

12%*** 

12% 

27% 

17% 

Average Percentage African-American 

38%*** 

33% 

77% 

51% 

Average Assisted Units 

4%*** 

5% 

9% 

6% 

Number of Households 

2,245 

11,717 

10,998 

24,960 

 Source: Urban Institute analysis of 2010–2014 ACS data of restricted-use HUD client data for Thompson and HCV households. 

Notes: Stars represent significant difference between Thompson households and all other households: * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01.  

40 

2013 Thompson Opportunity Score Outcomes 

 Exhibit V-3 provides the neighborhood opportunity outcomes (as described in Section III)  for  Thompson  and  comparison  group  households  who  received  assistance  in  the most  recent  year  available  in  the  administrative  data.  Overall,  a  larger  share  of Thompson households lived in higher opportunity areas and a smaller share lived in low opportunity  areas  compared  to  HABC  and  regional  HCV  households.  Nearly  half  (46 

percent) of Thompson households lived in high or very high opportunity neighborhoods in 2013, about 18 percent lived in moderate opportunity areas, and 36 percent lived in low opportunity areas. 

 Compared  to  the  Thompson  households,  very  few  HABC  households  (less  than  1 

percent) lived in moderate, high, or very high opportunity tracts in 2013. In fact, over 80 

percent  of  all  HABC  households  lived  in  very  low  opportunity  tracts.  Locations  were more favorable for regional HCV households, but their locations were stil  more inclined toward  low  and  moderate  opportunity  areas.  Despite  the  fact  that  regional  HCV 

households  already  live  in  suburban  locations  outside  the  city  of  Baltimore,  about  22 

percent  of  regional  HCV  households  lived  in  high  or  very  high  opportunity  areas,  32 

percent  lived  in  moderate  opportunity  areas,  and  39  percent  lived  in  low  opportunity areas. 

   Exhibit V-3.  

Average Census Tract Characteristics for Thompson and Other 

Assisted Households, 2013 

 Tract Opportunity 

Thompson 

Regional HCV 

HABC 

Score 

 Very High 

396 

17.60% 

215 

1.80% 

1 

0% 

 High 

623 

27.80% 

2,327 

19.90% 

44 

0.04% 

 Moderate  

416 

18.50% 

3,757 

32.10% 

40 

0.04% 

 Low  

447 

19.90% 

4,329 

37.00% 

1,935  17.60% 

 Very Low  

363 

16.20% 

215 

1.83% 

8,978  81.60% 

Number of Households 

2,245  100.00% 

11,717 

100.00% 

10,998  100.00% 

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for Thompson and HCV households. 

41 

Notably, whereas a larger share of the Thompson households reached high and very high opportunity areas compared to the regional HCV households, a larger share lived in  the  lowest  opportunity  areas  in  the  same  year.  About  16  percent  of  Thompson households  lived  in  very  low  opportunity  areas  compared  to  just  2  percent  of  the regional HCV households. 

 The preceding two analyses found that, by 2013, 27 percent of Thompson households lived  in  locations  that  fulfil ed  the  Partial  Consent  Decree  minimum  expectations, whereas  nearly  half  lived  in  high  or  very  high  opportunity  areas  according  to  the measure used in this report. By both standards, Thompson households were more likely to  end  up  in  neighborhoods  that  provided  better  conditions  or  opportunity  than households  in  either  of  the  two  comparison  groups.  In  the  next  section,  we  take  this analysis further by refining the comparison groups and examining the move history of voucher households in more detail. 

  EXAMINING THOMPSON AND COMPARISON GROUP MOVES OVER TIME 

 Looking  at  outcomes  in  a  single  year  may  obscure  important variations  in  location outcomes for different cohorts of the population. For example, Thompson households are expected to move to low-poverty, high opportunity neighborhoods for their first move and then to remain in high opportunity areas for two years before they are then able to move  to  neighborhoods  of  their  choosing.  As  a  result,  it  may  be  that  households gradually return to low-opportunity neighborhoods over time and multiple moves—and pooling all Thompson household data without regard to how long they have been on the program may miss these trends. 

 In  addition,  administration  of  the  Thompson  program,  households  admitted  to  the program,  and  the  local  housing  market  may  have  changed  over  time  in  ways  that affected  locational  options  and  choices.  Furthermore,  Thompson  households  differed from  the  comparison  group  households  in  ways  that  may  affect  housing  options  and preferences  for  places  to  live.  For  example,  among  the  HABC  and  regional  voucher household populations, over half of household heads have a disability, a proportion that is twice that of Thompson households (Exhibit V-4). 

42 

 Exhibit V-4.  

Demographics of the Refined Study Sample, 2013 

Thompson 

Regional HCV  HABC HCV 

Number of Households 

1,600 

3,027 

3,471 

Individuals 

0.00% 

0.00% 

0.00% 

Couples 

0.00% 

0.00% 

0.00% 

Two-Parent Households 

14.60% 

13.60% 

16.00% 

Single-Parent Households 

85.40% 

86.40% 

84.00% 

Average Number of Children 

2.33 

2.22* 

2.25 

Percent of Households with a Disabled 

Member 

16.60% 

13.90% 

16.80% 

Head of Household  

Age 

Mean 

34.1 

37.2*** 

37.3*** 

Under 40 

61.20% 

42.4%*** 

40.7%*** 

40 to 60 

38.60% 

56.4%*** 

58.2%*** 

Over 60 

0.30% 

1.2%*** 

1.1%*** 

Female 

98.50% 

97.5%** 

97.3%* 

Race 

Asian 

0.00% 

0.00% 

0.00% 

Black 

100.00% 

100.00% 

100.00% 

White 

0.10% 

0.10% 

0.00% 

Other 

0.00% 

0.10% 

0.10% 

Hispanic 

0.20% 

0.60% 

0.4%* 

Average Annual Income 

$17,983  

$20,325*** 

$15,944*** 

 Note: Stars represent significant difference from Thompson households: * p < 0.10, ** p < 0.05,  

*** p < 0.01.  

Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample Thompson and HCV households.  

43 

With this in mind, we did further comparisons by the entry year into the HCV program and narrowed our comparison group populations for the remaining analyses to include only households that are African American, headed by a person who did not report a disability  at  any  point  in  the  study  period,  and  had  at  least  one  child  included  in  the household during  the study  period. 16  Demographic  characteristics for  the final  refined Thompson and non-Thompson samples in 2013 are included in Exhibit V-4.  

 The final sample is more similar across the three groups, with the exception of average head of household age and number of children. On average, Thompson households are about  three  years  younger  than  non-Thompson  households  and  have  slightly  fewer children.  Although  statistically  significant,  the  magnitude  of  the  differences  is  small. 

Comparisons  across  the  three  groups  were  consistent  across  program  years  (not shown).  

 With this more refined comparison group, we then examined composite opportunity score  outcomes  from  two  different  perspectives  relevant  to  the  overall  success  of Thompson as a mobility tool: 

    The number and sequence of moves made by Thompson, HABC, and regional 

HCV households, to understand move trajectories over time for each of the three 

groups. 

  The total amount of time (in years) spent in a high opportunity neighborhood by each  group,  as  well  as  the  percentage  of  households’  tenures  in  assisted housing that are spent in high opportunity neighborhoods. 

 We  identified  and  compared  outcomes  for  each  voucher-assisted  move  based  on households’ year of admission into one of the three HCV programs to capture possible variations over time in housing market characteristics, program characteristics, or data quality that might vary by program year. Comparing households of the same entry year cohort  also  allows  us  to  avoid  comparing  households  that  have  had  very  different tenures  in  assisted  housing,  which  impacts  their  ability  to  reach  high  opportunity neighborhoods through multiple moves. 

16 This also results in removing a number of Thompson households who failed to meet these criteria. For example,  1  percent  of  Thompson  household  heads  were White,  a  small  percentage  was  headed  by  a disabled person, and a small percentage did not contain children. In total, approximately 20 percent of Thompson observations were removed from the final sample to remain consistent with comparison group parameters. Shares of households from each group who met the criteria can be found in Exhibit IV-1. 

44 

Exhibit V-5 shows average length of time in voucher-assisted household and average number  of  voucher  moves  for  each  group.  As  noted  in  the  data  limitations  section, actual lengths of time in assisted housing and number of moves are estimates for some households. Nevertheless, it appears that each group has spent similar amounts of time in  voucher-assisted  housing,  with  HABC  spending  slightly  more  time  on  average  in voucher housing than the other two study groups, and regional HCV households making slightly  fewer  moves  over  their  tenure  on  the  program.  Differences  are  statistically significant,  but  small  (for  example,  the  typical  regional  HCV  household  in our  sample was in the program for roughly 56 months, compared to roughly 67 months for HABC 

households). 

 Exhibit V-5.  

Program Participation for Thompson and Comparison Groups 

Thompson 

Regional HCV 

HABC 

Average Total Years of Participation 

4.9 

5.1* 

5.6*  

Average Number of Moves 

2 

1.3* 

1.9* 

Number of Households 

1,810 

4,589 

5,265 

 Note: Stars represent significant difference from Thompson households: * p < 0.10, ** p < 0.05,  

*** p < 0.01  

Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample Thompson and HCV households. 

  Opportunity Outcomes for First Moves  

 Exhibit  V-6  shows  the  shares  of  Thompson,  HABC,  and  regional  HCV-assisted households who moved to a high or very high opportunity neighborhood through the first voucher move, by year of entry into their respective programs. For example, the 2002 

column represents the percentage of all households who received a voucher for the first time in 2002 and moved to a high opportunity area that same year. 

 Notably, negligible shares of HABC voucher holders reached high opportunity areas at their first move for any cohort year available in the data. For Thompson households, we see that in the earliest program years in our dataset—2002 and 2003—few moved to high opportunity areas for their first moves (3 percent in in 2002 and 8 percent in 2003). 

In comparison, larger shares of the regional HCV households who received vouchers those same years reached high opportunity areas at their first move (20 percent in 2002 

and 31 percent in 2003). 

45 

 Exhibit V-6. 

Percentage of Households in High Opportunity Neighborhoods at First Move 

ds 80

74.3

hooor

67.8

70

hbig 60. ne

53.2

54.3

53.4

50.5

 opp 50

44.0

41.4

gh 40

34.7

y hi

31.5

32.6

29.3

ver

26.4

30

26.0

h/

23.7

23.8

25.5

22.3

19.8

19.2

18.3

19.5

 hig 20

t in

10.3

10

2.2 0.2

0.5

1.9

1.3

1.1

0.5

0.5

0.2

0.9

0.0

0.0

0.8

Percen 0

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Year of admission

Thompson

Regional HCV

HABC

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample of Thompson and HCV households. 

  Discussions with HUD staff and a review of Thompson Mobility program materials suggests  that  the  2002  and 2003  cohorts may  have  been households  living  in  public housing who were issued Thompson vouchers but had not yet used them to move to 

new  rental  housing.  Mapping  the  2003  and  2004  cohorts’  addresses  reveals considerable overlap with known public housing addresses. Although the overlap is not complete,  it  appears  very  likely  that  the  addresses  reported  for  the  2002  and  2003 

cohorts  were  for  their  public  housing  units  and  not  an  actual  voucher  move  through Thompson assistance. We kept these early cohorts in our study sample to understand how their location outcomes changed over their tenures in the Thompson program. 

 With  some  exceptions,  the  share  of  Thompson  households  who  reached  a  high opportunity neighborhood for their first move tended to increase with each entry cohort after  2002.  As  a  result,  in  2004  the  shares  of  the  Thompson  and  regional  HCV 

46 

households reaching a high opportunity neighborhood for their first move were roughly equal (20 percent for Thompson and 23 percent for the regional group). Because the regional  HCV  group  did  not  show  similar  improvements  for  later  entry-year  cohorts, however, as of 2005 and continuing through 2013 the share of Thompson households who reached a high opportunity neighborhood for their first move is consistently larger than the share for regional HCV households, ranging from a difference of 5 percentage points in 2007 to 50 percentage points in 2013. By 2013, three-quarters of Thompson households (99 of 131 households that entered the Thompson program that year) made a first move to a high opportunity neighborhood. 

 Opportunity Outcomes for Last Recorded Move 

 Exhibit V-7 looks forward in time to show the shares of Thompson, HABC, and regional HCV households who lived in high or very high opportunity neighborhood as of their last recorded  address  available  in  the  HUD  administrative  data.  This  may  represent  the census tract a household lived in as of 2013 if they remained active in the program as of 2013 (the last year in our administrative dataset), or it may represent an earlier year if the household left the voucher program before 2013. For example, the 2002 columns represent the shares of voucher holders in each study group who entered the program in 2002 and lived in a high opportunity neighborhood as of 2013 or their last recorded voucher-assisted address. 

 As noted earlier in this section, very few HABC households lived in high opportunity neighborhoods at any time during the study period, including as of their last recorded voucher move. In contrast, the Thompson and regional HCV households were far more likely  to  end  up  in  high  opportunity  neighborhoods.  We  therefore  focus  most  of  the comparison discussion on these two groups. 

 The last recorded move for regional HCV households varied little over the 11 years in the  study  period.  For  any  given  cohort,  approximately  20  percent  to  30  percent  of regional  HCV  households  reached  a  high  opportunity  neighborhood  as  of  their  last recorded address; only in 2011 and 2012 did the shares dip below 20 percent. 

47 

 Exhibit V-7. 

Percentage of Households in High Opportunity Neighborhoods at Last Move 

ds 80

74.7

hooor 70hb

64.2

ig 60. ne

51.6

49.3

 opp 50

45.4

42.4

42.1

gh 40

35.9

y hi

33.0

32.1

31.6

29.7

29.5 29.2

28.2

ver

27.2

30

25.1

26.5

25.2

h/

22.5

23.5

19.7

19.3

19.3

 hig 20

t in 10

0.5

0.9

2.0

1.4

1.2

1.0

0.3

0.2

1.0

0.0

0.0

0.7

Percen 0

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Year of admission

Thompson

Regional HCV

HABC

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample Thompson and HCV households. 

In  contrast,  with  some  exceptions,  the  share  of  Thompson  households  in  high opportunity neighborhoods at their last recorded voucher address tended to increase for each cohort. By the time of their last recorded move, outcomes for the earliest (2002 

and  2003)  cohorts  of  Thompson  households  showed  relatively  little  difference  with regional  HCV  households—even  though,  as  noted  above,  first  moves  for  these households were far less likely to be to high opportunity neighborhoods. This suggests that the early cohorts of Thompson households who appeared to live in public housing neighborhoods similar to those of HABC (voucher) households at their first move were later able to reach neighborhoods that more closely resembled those of regional HCV 

households who received vouchers in 2003 and 2004. 

By 2006, the percentage of Thompson households who ended up in a high opportunity neighborhood  surpassed  that  of  regional  HCV  households  and,  although  the percentages dropped for the 2007 and 2011 cohorts, generally increased year to year 48 

for  subsequent  cohorts.  For  Thompson  households  who  joined  the  program  between 2006  and  2010,  between  40  percent  and  50  percent  remained  in  a  high  opportunity neighborhood  as  of  their  last  recorded  voucher  move,  compared  to  20  percent  to  30 

percent of regional HCV households who received vouchers in the same years. 

 For later cohorts, particularly 2012 and 2013, locational outcomes of last moves were similar to those for first moves, with more than three-quarters of Thompson households living  in  high  opportunity  neighborhoods.  Of course, the  shorter  period  of observation means that households who received vouchers in 2012 or 2013 were less likely to have made  more  than  one  move—so  the  first  move  and  last  recorded  addresses  were identical  for  many  of  these  households.  Thompson  households  in  particular  were unlikely to have moved, as program requirements expect households to remain in their first move neighborhood for two years. 

 Opportunity Outcomes over Multiple Moves 

 The above analyses are useful for understanding whether Thompson and comparison group voucher holders reached a high opportunity neighborhood at their first move and as  of their  last  observed  location. This analysis  cannot,  however,  shed  light  on move trajectories  over  time.  For  example,  how  do  opportunity  outcomes  change  with  each subsequent  voucher move? Also,  how  do  these  changes  compare  to  those  of  similar non-Thompson  voucher  holders?  This  may  be  particularly  relevant  for  understanding Thompson  outcomes.  Thompson  households  are  expected  to  live  in  high  opportunity neighborhoods  for  their  first  move,  and  beginning  in  2007  they  were  provided  with second-move counseling to help ensure these moves were to high opportunity areas. 

However, there are no restrictions or supports after the second move.  

 Exhibit V-8 shows location outcomes for up to four voucher moves for Thompson and comparison  households. 17  Each  set  of  columns  represents  the  share  of  households from each study group who moved to a high opportunity neighborhood for a particular voucher  move—regardless  of  when  they  received  a  voucher  or  how  many  moves  in total  they  made  during  the  study  period.  Households  who  made  only  one  observed move  appear  only  in  the  “one  move”  column,  whereas  households  who  made  four moves are included in all four columns. 

17 We limited the analysis to four moves because of very small sample sizes for households in any group whom we observed making five or more moves. 

49 

 Exhibit V-8. 

Percentage of Households in High Opportunity Neighborhoods by Total Moves 

ds 60hooorhb50ig 43.8

. ne

37.9

40

34.6

 opp

30.6 30.7

gh

28.9

30

y hi

24.3

25.7

verh/ 20 higt in10

0.7

0.3

0.4

0.0

Percen 0

1

2

3

4

Move Made

Thompson

Regional HCV

HABC

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample Thompson and HCV households. 

  Again, the share of HABC households who reached a high opportunity neighborhood at any  move  is  close  to  zero.  For  any  given  move,  both  Thompson  and  regional  HCV 

households are far more likely to reach a high opportunity neighborhood compared to HABC households. 

 For  both  Thompson  and  regional  HCV  households,  only  relatively  modest  shares (between 25 percent and 41 percent) reached a high opportunity neighborhood for any move,  with  some  notable  differences  seen  for  Thompson  households  versus  the regional comparison group. 

50 

Exhibit  V-9  examines  this  trend  from  a  slightly  different  perspective,  documenting outcomes  for  households  by  the  total  number  of  moves  made.  For  example,  each column includes a unique set of households who made a total of one, two, three, or four moves over the study period, regardless of year of entry. Thompson households who made  four  observed  moves  were  less  likely  to  end  up  in  a  high  opportunity neighborhood  as  a  result  of  their  last  move  when  compared  to  regional  HCV 

households  who  also  made  four  moves.  Nevertheless,  Thompson  voucher  holders retained  their  advantage  over  regional  HCV  households  in  reaching  high  opportunity neighborhoods through the first, second, and third moves. 

 Exhibit V-9. 

Percentage of Households in High Opportunity Neighborhoods by  

Number of Moves 

 Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined study sample Thompson and HCV households. 

 Considered together, this suggests that households who made only one move through Thompson were more likely to live in high opportunity neighborhoods. This conclusion 51 

may be somewhat weakened by the inclusion of households receiving vouchers in 2012 

and  2013  who  would  have  had  limited  opportunity  to  move  more  than  once. 

Nevertheless, households who reached opportunity neighborhoods through a first and only move also included households from earlier cohorts. 

 It is also apparent that, even though they remained more likely to end up in opportunity areas  than  the  regional  HCV  households  who  made  multiple  moves,  Thompson households do not do better making multiple moves over time. With each move made, the share of Thompson households who reached high opportunity areas decreased. 

 This analysis did not, however, take into account the direction of individual moves—

which may miss important improvements in overall access to opportunity. For example, some households who made a second move may go from very low opportunity areas to low  or  moderate  opportunity  areas—experiencing  qualitative  improvements  in neighborhood quality even if they do not reach a high or very high opportunity area. 

 Total Time Spent in High Opportunity Neighborhoods 

 A final question of interest is whether Thompson assistance resulted in substantively more time spent in higher-opportunity areas than might have been expected otherwise. 

Whether  households  can  and  do  remain  in  high  opportunity  neighborhoods  has important implications in light of findings that each year that a low-income child spends in  a  high-poverty  neighborhood  can  adversely  impact  his  or  her  economic  outcomes later in life (Chetty et al., 2015). 

 Exhibit V-10 shows that, over the observed study period, Thompson households spent significantly more time in high opportunity neighborhoods compared to both the HABC 

and regional HCV comparison groups. On average, Thompson households spent 1.8 of a  total  4.9  years  of  voucher  participation  in  a  high  opportunity  neighborhood  (or  43 

percent of their total time observed). In contrast, the average regional HCV household spent  approximately  26  percent  of  their  observed  time  in  high  opportunity neighborhoods,  while  the  average  HABC  households  spent  only  1.8  percent  of  their time in such neighborhoods. 

52 

 Exhibit V-10. 

Average Time Spent in High Opportunity Areas 

Thompson 

Regional 

HCV  HABC 

Average Total Years Observed 

4.9 

5.1* 

5.6* 

Average Years Observed in High Opportunity 

Neighborhood 

1.8 

1.3* 

0.1* 

Average Percentage of Years Observed in 

High Opportunity Neighborhood 

43.40% 

25.8%*  1.8%* 

Number of Households 

1,810 

4,589 

5,265 

 Notes: Stars represent significant difference from Thompson households: * p < 0.10, ** p < 0.05, 

 *** p < 0.01.  

Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined sample Thompson and HCV 

households and Knaap (2017) Baltimore metropolitan area opportunity scores.  

  Time Spent in Opportunity Neighborhoods Compared to White Households 

 The  analyses  above  mainly  compare  outcomes  for  households  of  the  same  race (African  American)  and  household  characteristics  as  Thompson  program  participants. 

This  has  important  implications,  as  location  outcomes  for  HCV  program  participants nationally tend to mirror the racial disparities found for the low-income population as a whole. African-American voucher holders tend to live in higher-poverty, more distressed areas than their White HCV program counterparts (Devine et al., 2003; Pendall, 2000; Galvez, 2011; Sard and Rice, 2015). 

 With  this  fact  in  mind,  a  final  question  of  interest  is  not  just  whether  Thompson households  have  better  locational  outcomes  than  comparable  African-American households,  but  the  extent  to  which  Thompson  program  participation  can  also  help central-city  African-American  households  reside  in  opportunity  neighborhoods  at  the same rate as White, largely suburban HCV households. 

53 

Exhibit  V-11  looks  at  numbers  of  moves  and  time  spent  in  high  opportunity neighborhoods for Thompson households compared to regional HCV households that 

were headed by a White person. There were some differences between the Thompson 

households  and  the  White  regional  HCV  sample.  Thompson  households  had  slightly shorter  average  participation  periods  (4.9  years  compared  to  5.2  years)  and  more observed  moves  on  average  (2.0  compared  to  1.5).  Despite  the  additional  moves, Thompson households spent significantly more time in high opportunity neighborhoods compared to the White sample of regional HCV households and spent a longer share of their time in high opportunity neighborhoods (43 percent compared to 28 percent for the White sample). 

 Exhibit V-11. 

Average Time in High Opportunity Areas Compared to White Regional 

HCV Households 

Thompson 

Regional HCV (White 

only) 

Average Total Years of Participation 

4.9 

5.2* 

Average Number of Years of Participation Living in High 

Opportunity Neighborhood 

1.8 

1.5* 

Average Percentage of Time in Program Spent in High 

Opportunity Neighborhood 

43.40% 

28.3%* 

Average Number of Moves 

2 

1.5* 

Number of Households 

1,810 

10,367 

 Notes: Stars represent significant difference from Thompson households: * p < 0.10, ** p < 0.05, 

 *** p < 0.01.  

Source: Urban Institute analysis of restricted-use HUD client data for refined sample Thompson and HCV 

households and Knaap (2017) Baltimore metropolitan area opportunity scores.  

54 

55 

CONCLUSIONS 

 Considered  together,  results  for  Thompson  households  compared  to  other  HCV 

households in the study region tell a consistent, if complex, story. At any given time, the majority of HCV households lived in low or moderate opportunity areas. Only about one-quarter  of  Thompson  households  in  2013  lived  in  a  neighborhood  that  met  all  three Thompson Partial Consent Decree criteria, and less than half the ful  Thompson sample lived  in  a  high  opportunity  neighborhood  at  any  point  in  the  study  period  of  2002  to 2013. 

 These results must be assessed within the context of the structural challenges that limit neighborhood  mobility  for  all  low-income  African-American  households  in  the  study region. By any measure included in this study, Thompson outcomes were far superior to those of households who received tenant-based vouchers from the Housing Authority of Baltimore  City.  It  is  clear  that  participation  in  the Thompson program  vastly  improved location outcomes for households who might otherwise be constrained to Baltimore City neighborhoods and advanced their ability to live in lower-poverty, more racially diverse neighborhoods with greater access to economic and educational opportunities. 

 Comparisons to regional HCV households were more complex, but also suggested 

some clear advantages for Thompson households—particularly for more recent cohorts of participants. First, whereas the shares of regional HCV households who reached high opportunity neighborhoods remained steady over admission-year cohorts and multiple moves,  the  shares  of  Thompson  voucher  holders  who  reached  high  opportunity neighborhoods  tended  to  increase  for  newer  entrants  into  the  program,  eventually surpassing their regional HCV counterparts. Given that very large shares of the more recent  Thompson  cohorts  moved  to  high  opportunity  neighborhoods,  the  Thompson advantage may persist or increase in the future. 

 Second, the results presented here suggest that initial moves matter for Thompson households,  and  subsequent  moves  are  not  necessarily  to  program  participants’ 

advantage.  With  each  subsequent  move  by  a  Thompson  household,  smaller  shares overall  ended  up  in  high  opportunity  neighborhoods.  Again,  the  large  shares  of Thompson households who reached high opportunity neighborhoods in later admission-year cohorts is promising for longer tenures in high opportunity areas, and it may be that later cohorts wil  make fewer moves over time. Nevertheless, this finding may highlight the importance of move counseling for subsequent moves. 

 Examining the shares of households who reach high opportunity neighborhoods may also be underestimating the benefits experienced by Thompson program participants. 

For  example,  we  do  not  capture  the  percentage  of  moves  resulting  in  any  type  of neighborhood  quality  improvement—such  as  a  move  from  a  very  low  to  a  low  or moderate opportunity area—which may also be important for individual and household wel -being.  Nevertheless,  it  does  not  appear  that  multiple  Thompson  moves  lead  to more households reaching high opportunity areas. 

56 

 Third,  Thompson  households  spent  more  time  in  high  opportunity  neighborhoods compared to even regional HCV households, let alone HABC households who almost 

never reached high opportunity neighborhoods.  

 Finally,  an  important  finding  is  that  in  addition  to  having  more  exposure  to  high opportunity  neighborhoods  compared  to  their  African-American  counterparts  from  the HABC or regional HCV households, Thompson households also have more exposure to 

high  opportunity  neighborhoods  than  White  regional  HCV  households  who  would  be expected,  based  on  historical  and  national  trends,  to  reach  these  neighborhoods  in greater numbers than African Americans. 

57 

 SECTION VI.  

FEDERALLY ASSISTED OR INSURED MULTIFAMILY HOUSING  

IN THE BALTIMORE REGION  

  This section examines the characteristics of federally assisted or insured multifamily housing  in  the  Baltimore  region  (which  we  refer  to  as  the  Opportunity  Housing Inventory) and provides an assessment of possible risks to loss of affordability for units in high opportunity areas. The chapter begins with a scan of the research literature on risk factors for affordable housing loss. We then provide both qualitative information on local housing markets from public officials and key stakeholders in the region as well as quantitative data on characteristics of the assisted unit inventory. Finally, specific risk factors  identified  in  the  research  literature  are  examined  for  Opportunity  Housing Inventory  properties  in  high  opportunity  areas  to  provide  a  descriptive  assessment  of how much assisted housing may be at risk. 

  RISK OF LOSS LITERATURE SCAN 

 To date, literature on risk of loss of affordable housing units draws upon a relatively limited  body  of  work,  with  only  a  handful  of  comprehensive  evaluations  assessing probability of risk, and primarily focused on assisted properties. As discussed in more detail  below,  this  research  concludes  that  loss  of  affordability  typically  occurs  due  to conversion of affordable properties to market-rate properties or through deterioration of the  property,  with  conversion  to  market-rate  housing  the  more  likely  of  the  two  risks. 

Furthermore,  risk  of  loss  is  increased  for  properties  with  low  rent-to-FMR  ratios, properties that are owned by for-profit entities, those that have relatively few subsidized units,  or  those  in  poor  physical  or  financial  condition.  Properties  with  certain  subsidy types, such as 221(d)(3) BMIR, Section 236, Section 8 project based, and LIHTC pre-1990, may also be at greater risk, as are LIHTC projects that have reached the end of their initial 15-year compliance period. 

  RISK FACTORS 

 Conversion is more likely to occur in assisted properties with low rent-to-FMR ratios or those  under  for-profit  ownership  (Finkel  et  al.,  2006;  Rosset-Zuppa,  2008).  In  fact, Finkel et al. found that 60 percent of all project-based multifamily housing opt-outs in 2004 had rents lower than FMR at the time of opt out (2007). It must be noted, however, that  when  this  study  was  updated  by  Ray  et  al .   in  2015,  rent-to-FMR  and  for-profit ownership  were  found  to  be  less  significant  risk  factors  for  conversion  to  market-rate status  than  in  the  previous  study,  although  they  were  stil   factors.  Loss  through deteriorating conditions that make properties uninhabitable is a higher risk for properties 58 

owned by nonprofits, as they are more likely to lack capital assets needed for repair and renovation (Rosset-Zuppa, 2008; Rodriguez and Green, 2007; Finkel et al., 2006). 

 Conflicting evidence exists as to whether high-rent areas are more prone to loss of affordable units. Although Melendez et al. did not find location in a high-rent market to alone be a risk factor for LIHTC loss (2008), Finkel et al. and Ray et al. (2015) found higher  neighborhood  median  rent—in  addition  to  other  locational  factors  such  as presence  in  a  central  city,  high  neighborhood  median  income,  lower  neighborhood poverty  rate,  and  lower  neighborhood  vacancy  rate—to  increase  the  likelihood  of  opt out.  Moreover,  in  her  analysis  of  Florida  properties,  Rosset-Zuppa,  found  that  50 

percent of units she considered at-risk were in the four counties that were urbanized, coastal, and had stronger relative housing markets. 

 These studies considered several other lesser factors that were indicators of likelihood of loss. Physical condition of a property can be measured by proxy using HUD’s Real Estate Assessment Center (REAC) score for properties assessed by REAC or age of 

the structure, as older assisted properties tend to decline in physical condition because of a lack of cash flow and reserves to invest in repairs and renovation (Ray et al., 2015; Rosset-Zuppa,  2008;  Finkel  et  al.,  2006). 18  Consequently,  financial  condition  of  a property is also an important factor in assessing risk of loss by deterioration. Financial condition can be assessed by loan-to-value ratio, debt coverage ratio, or, though often unavailable, financial reserves (Rosset-Zuppa, 2008). 

 Size of the property can serve as a rough measure relating to number of subsidized units under a single owner. The fewer subsidized units an owner has, the less benefit achieved in the transaction with the local HUD office and the less administrative skil s available  to  facilitate  these  dealings.  Using  this  metric,  properties  with  less  than  50 

subsidized  units  were  found  to  have  the  highest  risk  of  opt  out  (Finkel  et  al . ,  2006; Rosset-Zuppa, 2008). 

  According  to  Rosset-Zuppa,  subsidy  types  with  the  greatest  risk  of  loss  include 221(d)(3) BMIR, Section 236, Section 8 project-based, and LIHTC pre-1990. However, in  analysis  conducted  by  Ray  et  al.,  owners  stil   renewed  Section  8  contracts  in  71 

percent of cases. Specifically regarding LIHTC properties, Melendez et al .  found there was less risk of loss in properties developed after 1989 due to Congressional legislation that  increased  the  affordability  restriction  to  30  years,  an  increase  in  additional  local affordability  restrictions,  and  an  increase  of  nonprofit  ownership  of  LIHTC  properties. 

However,  they  found the  15-year  point  stil   of  importance  as physical  improvement  is often  necessary  at  this  juncture  and  investors  have  already  taken  out  all  tax  credit value. Although less likely than in pre-1990 LIHTC properties, risk of loss from physical deterioration can stil  occur, as the extension of the affordability restriction does nothing to provide for the need for capital improvements at this point in time.  

18  HUD’s  Real  Estate  Assessment  Center  conducts  physical  inspections  of  properties  that  are  owned, insured, or subsidized by HUD, including public housing and multifamily assisted housing. About 20,000 

such inspections are conducted each year to ensure that assisted families have housing that is decent, safe, sanitary, and in good repair (https://www.huduser.gov/portal/datasets/pis.html). 

59 

 Ray et al. note that certain at-risk properties stayed within the affordable inventory due to a change in characteristics that occurred over the course of their study period. These included  ownership  transfer  of  properties  from  for-profits  to  nonprofits,  new  financing programs or contract rents, and upgrades made to physical building conditions. 

  RECONNAISSANCE DISCUSSIONS WITH LOCAL STAKEHOLDERS 

 To obtain further information on local housing market conditions that might pose a risk to assisted and affordable housing available for Thompson households, as part of this study’s reconnaissance we conducted interviews in the spring and summer of 2016 with several public officials in local housing agencies in jurisdictions outside of Baltimore City as well as other stakeholders in the region. Interviews  were conducted with an open-ended structure, but a series of discussion questions were used to solicit information on priority topics, including current housing market conditions, risks to housing affordability (such  as  current  status  of  assisted  or  insured  properties  and  units  in  the  Baltimore region and whether anyone is currently tracking properties that opt out or are at risk of opting out), key players in affordable housing preservation, and use of data sources to inform  preservation  activities.  Further  information  and  a  copy  of  the  discussion  guide used for the reconnaissance interviews are provided in Appendix B.  

 In  general,  interviewees felt  that  the  region  had  a  strong housing  market that  was bringing in new development but also creating affordability challenges for lower-income renters in a number of communities. Vouchers remain a critical subsidy for renters with the lowest incomes, but barriers stil  exist to voucher use. An aging affordable housing stock and insufficient resources for redevelopment and preservation of affordable units were also concerns. 

 Interviewees cited low vacancy rates, high rents, and construction of new multifamily housing as evidence of a strong regional housing market. Interviewees foresaw many new rental units coming online over the 12 to 18 months following the interviews, which were  conducted  in  summer  2016.  Nevertheless,  these  conditions  are  not  uniform throughout  the  region.  For  example,  in  one  Maryland  county,  a  major  transportation corridor acts as a dividing line between two parts of the county, with older, denser, and more affordable stock concentrated on one side, and much of the newer development taking place on the opposite side; this part of the county has good schools and other amenities, resulting in higher-priced housing. Therefore, creating and preserving more affordable housing in communities that are experiencing new development is important as these are seen as areas of opportunity. 

60 

Public  housing  options  are  more  limited  outside  of  Baltimore  City,  so  vouchers  are  a vital  resource  that  allows  very-low-income  renters  to  live  in  these  communities. 19 

Interviewees said that voucher holders face several challenges in trying to find suitable apartments,  however.  The  first  difficulty  is  a  shortage  of  housing  units  that  meet  the voucher program payment standards. To be voucher eligible, a housing unit must meet the  payment  standard  set  by  the  issuing  public  housing  authority.  The  payment standard  must  be  between  90  and  110  percent  of  the  local  Fair  Market  Rent  unless HUD has given the housing authority approval to use a higher or lower standard. Fair Market Rent for a two-bedroom apartment in the Baltimore metropolitan area was set at $1,376 per month in 2017. 20 

 A second challenge for voucher holders that interviewees cited was finding a landlord wil ing  to  accept  vouchers.  Federal  fair  housing  law  does  not  prohibit  landlords  from refusing to rent to prospective tenants because they wil  be using vouchers to pay for all or part of their rent. Some cities, counties, and states around the country have passed local  “source-of-income”  fair  housing  statutes  to  prohibit  landlords  from  discriminating against voucher holders (and others who receive public benefits). No such protections exist under Maryland law, and in the Baltimore metropolitan area, only Baltimore City, Howard  County,  and  the  City  of  Annapolis  have  passed  source-of-income  anti-discrimination statutes (PRRAC 2017); thus, landlords in other parts of the region may legally refuse to rent to someone because they have a voucher. Furthermore, even in places  where  the  practice  is  prohibited,  fair  housing  organizations  report  that  il egal discrimination against voucher holders can stil  occur (Tighe, Hatch, and Mead, 2017) and  may  not  be  remedied  if  the  victim  is  unaware  of  the  discrimination  or  does  not report the violation. 

 Some jurisdictions are actively recruiting landlords and have had some success, but in some  cases,  interviewees  said  they  have  encountered  misinformation  about  voucher holders  among  property  owners.  For  example,  according  to  interviews  with stakeholders,  landlords  often  assume  that  voucher  holders  are  going  to  destroy  the property or not pay their rent. Yet as one interviewee noted, it is unlikely that tenants would  take  these  actions  as  they  would  then  put  themselves  at  risk  of  losing  their vouchers, for which they may have waited 10 years or more. 

  Interviewees cited the age of affordable stock as another risk factor. Older properties can  face  aging  infrastructure  that  needs  upgrading  or  replacing.  Other  problems  can include pest infestations (such as bedbugs) and mildew damage. Owners either cannot or  do  not  want  to  bear  the  costs  of  addressing  problems  in  aging  properties,  thus creating  an  incentive  to  sell  buildings  to  developers  and  increasing  the  risk  that 19 Other than the City of Baltimore, only Anne Arundel County, the City of Annapolis, and the City of Havre de  Grace  (in  Harford  County)  have  housing  authorities  that  provide  traditional  (publicly  owned  and managed) public housing units. Al  counties in the study area, along with the cities of Westminster and Annapolis, operate HCV programs. 

20 https://www.huduser.gov/portal/datasets/fmr.html#2017_data 

61 

affordability  wil   not  be  preserved.  Conversely,  tenants  living  in  older  properties  that remain affordable may be addressing increasingly inhabitable or unsafe conditions. 

 National companies as well as both local private firms and nonprofit organizations own affordable  housing  in  the  region.  There  are  also  some  transitional  and  permanent supportive housing providers, although there appears to be less concern about these developments, as they seem to be well preserved.  

Resources for preserving affordable housing exist, primarily federal subsidies such as tax  credits,  but  one  interviewee  described  them  as  “superficial”  and  providing  only temporary  solutions.  Interviewees  cited  a  variety  of  institutions  in  the  region  that  are engaged  in  affordable  housing  preservation,  including  local  public  housing  agencies, jurisdictional  governments,  the  state  housing  agency,  and  other  entities  such  as  the Maryland Department of Disabilities, HUD field office, Enterprise Community Partners, Baltimore  Regional  Housing  Partnership,  Maryland  Affordable  Housing  Commission, The  Coordinating  Center,  American  Civil  Liberties  Union  of  Maryland,  Homeless Persons Representation Project, and Maryland Legal Aid. 

 Regarding the use of data to help inform preservation strategy and actions, interviewees seemed  frustrated  by  the  lack  of  reliable  and  accessible  external  data  sources  that could  help  them.  Some  agencies  used  their  own  internal  data  for  tracking  their  own activities but do not access national data. The Baltimore Metropolitan Council (BMC) is assembling a comprehensive housing preservation database from a variety of sources, including  the  National  Housing  Preservation  Database,  which  has  limitations.  For example,  the  National  Housing  Preservation  Database  uses  default  15-  and  30-year affordability  periods for  tax  credit properties,  but  Maryland  has  very  specific dates for subsidy expiration, so BMC must add those official dates from other sources. In addition to the subsidized inventory, BMC has purchased data on market rentals from REIS and intends to continue to purchase these data to follow trends in market rentals. 

  OPPORTUNITY HOUSING INVENTORY 

 The  Opportunity  Housing  Inventory  was  put  together  using  publicly  available  data provided  through  the National  Housing  Preservation  Database for  our  geographies  of interest:  Anne  Arundel  County,  Baltimore  City,  Baltimore  County,  Carroll  County, Harford  County,  and  Howard  County.  In  total,  the  National  Housing  Preservation Database provided data on 499 properties within this area. These data cover all public housing, Section 8 project-based rental assistance contracted properties, Section 236 

multifamily, rural housing Section 515, rural housing Section 538, LIHTC, FHA-insured, and HOME grants. Exhibit VI-1 shows the geographic distribution of these properties.   

62 

Exhibit VI-1. 

Opportunity Housing Inventory Map 

 Source:  National  Housing  Preservation  Database.  2015.  Public  and  Affordable Housing  Corporation  and  National  Low  Income  Housing  Coalition;  local  data  from Housing Commission of Anne Arundel County and Harford County Housing Agency; 

analysis by Urban Institute.  

  The National Housing Preservation Database provides each property’s street address and  an  urban/rural  designation.  Where  additional  information  regarding  ownership, manger, and housing quality (by REAC score) is available, it is provided. Though the ownership  of  the  majority  of  properties  within  our  criteria  is  listed,  manager  type  and REAC score are available in fewer cases. Information on the subsidies used to finance each  project  or  programs  under  which  it  fal s  is  also  included.  For  each  subsidy  and program,  start  and  end  dates  (where  applicable)  are  provided,  and  for  Section  8 

housing, rent-to-FMR ratio is also included. 

63 

After  comparing  the  National  Housing  Preservation  Database  data  against  HUD’s  “A Picture  of  Subsidized  Households”  and  a  scan  of  other  national  sources,  AREA determined  that  there  were  no  substantial  data  gaps  in  the  property  coverage  of  the National Housing Preservation Database. In addition, AREA obtained localized lists of subsidized properties from Anne Arundel County and Harford County. As a result, we were able to add to the inventory four Anne Arundel properties that contained requisite information.  The  limited  amount  of  necessary  additions  further  confirmed  that  there were no systematic gaps in the National Housing Preservation Database. 

 Because  senior  housing  was  not  of  interest  in  determining  availability  of  assisted housing  for  Thompson  households,  all  Section  202  housing  was  dropped  from  our inventory. Further, any housing property whose name included either of the keywords 

“senior”  or  “elderly”  was  also  dropped.  An  additional  61  properties  identified  as elderly/disabled projects by the project team were dropped from our inventory. 

 Al 325 remaining properties in the inventory were matched by their address to their census tract via the Census Geocoder. This tool provided tract matches for all but 47 

properties. For 45 of these properties, we used Google Maps to place their addresses and  then  overlaid  a  KML  geographic  shapefile  of  census  tracts  to  determine  the corresponding  match.  The  two  properties  without  requisite  location  identification  were dropped from our inventory.  

 After tracts  were  assigned  to each  Opportunity  Housing  Inventory  project,  our  tract-based  opportunity  scores  (including  a  measurement  of  social  opportunity,  geographic opportunity,  institutional  opportunity,  environmental  opportunity,  and  a  combined composite score) were matched to each property by census tract. 

 After the inventory was compiled, data on year constructed were added from Maryland Property View by matching records on property address. The geographic data provided by  Maryland  Property  View  was  converted  into  tabular  form  to  be  merged  with  our inventory data. Of the Opportunity Inventory’s 323 properties, 163 were matched to the Maryland  Property  View  database.  Of  these,  103 properties  contained  valid  year-built data.  

  CHARACTERISTICS OF OPPORTUNITY HOUSING  

 Using  the  data  sources  described  above,  the  total  inventory  of  assisted  housing compiled for the Opportunity Housing Inventory comprised 38,457 assisted units in 323 

properties  (Exhibit  VI-2).  A  small  share  of  these  assisted  units  can  be  found  in  high opportunity  areas,  however.  Only  about  9  percent  or  3,628  assisted  units  in  31 

properties  are  located  in  census  tracts  that  had  an  opportunity  score  of  high  or  very high. Assisted housing in high opportunity areas are therefore a rather limited resource. 

64 

 Exhibit VI-2. 

Opportunity Housing Inventory Area Breakdown 

Properties  

Assisted Units  

Number 

Percent 

Number 

Percent 

In High 

Opportunity 

31 

10% 

3,628 

9% 

Area 

 Not in High  

Opportunity 

292 

90% 

34,829 

91% 

Area 

Total 

323 

100% 

38,457 

100% 

 Source: National Housing Preservation Database. 2015. Public and Affordable 

Housing Corporation and National Low Income Housing Coalition; local data from 

Housing  Commission  of  Anne  Arundel  County  and  Harford  County  Housing 

Agency; analysis by Urban Institute.   

  Exhibit VI-3 provides more information on characteristics of assisted properties and units, both overall and those located in high opportunity areas. 

 Although Baltimore City contains 68 percent of all assisted units in the Opportunity Housing  Inventory,  none  of  these  are  located  within  high  opportunity  areas.  Harford County  also  contains  no  assisted  units  located  within  high  opportunity  areas. 

Conversely,  Howard  County  possesses  the  largest  share  of  assisted  units  in  high opportunity areas (72 percent), yet the county is home to only 7 percent of all assisted units. A slightly higher proportion of assisted units in high opportunity areas are located in Anne Arundel County and the City of Annapolis, compared with assisted units overall. 

Exhibit V-12 shows the distribution of assisted properties throughout the region. 

 Assisted properties in high opportunity areas are more likely to be owned by a for-profit entity  than  assisted  properties  overall.  Al   told,  38  percent  of  assisted  units  in  high opportunity areas have a for-profit owner, compared to 36 percent of all assisted units, according  to  HUD  data.  Among  those  with  data  reported,  most  assisted  units  are managed  by  a  for-profit  housing  manager  rather  than  a  nonprofit.  Data  on  property management have very high rates of nonreporting (over 70 percent overall), however, and so should be used with caution. 

65 

 Exhibit VI-3. 

Opportunity Housing Inventory Property and Unit Characteristics  

Properties 

Assisted Units 

In High 

In High 

  Opportunity  Opportunity  Opportunity  Opportunity 

Inventory 

Area 

Inventory 

Area 

Jurisdiction 

Anne Arundel County 

3% 

10% 

5% 

9% 

Annapolis 

6% 

6% 

7% 

9% 

Baltimore City 

70% 

0% 

68% 

0% 

Baltimore County 

9% 

10% 

9% 

8% 

Carrol  County 

2% 

10% 

1% 

2% 

Harford County  

3% 

0% 

4% 

0% 

Howard County 

6% 

65% 

7% 

72% 

Owner Type 

For Profit 

34% 

32% 

36% 

38% 

Housing Authority 

18% 

6% 

34% 

6% 

Multiple 

2% 

3% 

3% 

4% 

Nonprofit 

15% 

19% 

10% 

22% 

Unknown 

31% 

39% 

16% 

30% 

Manager Type 

For Profit 

22% 

35% 

26% 

42% 

Nonprofit 

2% 

3% 

3% 

1% 

Unknown 

76% 

61% 

71% 

58% 

REAC Score 

80 or Higher 

25% 

34% 

36% 

37% 

60 to 79 

2% 

0% 

5% 

0% 

Below 60 

0% 

0% 

0% 

0% 

No Score 

34% 

36% 

23% 

35% 

Not Applicable 

(Public 

N/A 

N/A 

N/A 

N/A 

Housing only) 

66 

 Exhibit VI-3. (continued) 

Opportunity Housing Inventory Property and Unit Characteristics 

Properties 

Assisted Units 

In High 

In High 

Opportunity  Opportunity 

Opportunity  Opportunity 

Inventory 

Area 

Inventory 

Area 

Year Built 

Before 1950 

17% 

3% 

7% 

0% 

1950–1974 

2% 

0% 

2% 

0% 

1975–1999 

6% 

10% 

6% 

7% 

2000–2014 

7% 

10% 

5% 

7% 

Unknown 

68% 

77% 

80% 

86% 

Start Date 

1970–1979 

2% 

3% 

2% 

5% 

1980–1989 

8% 

10% 

5% 

4% 

1990–1999 

28% 

26% 

19% 

29% 

2000–2009 

28% 

35% 

26% 

37% 

2010–2017 

10% 

10% 

11% 

12% 

Unknown 

17% 

6% 

32% 

6% 

Rent-to-FMR Ratio 

(Section 8 Properties)   

50–79 

24% 

20% 

21% 

22% 

80–119 

65% 

50% 

67% 

46% 

120–149 

11% 

30% 

11% 

32% 

Not Applicable (not 

Section 8) 

N/A 

N/A 

N/A 

N/A 

Total 

100% 

100% 

100% 

100% 

 Sources: National Housing Preservation Database, 2015. Public and Affordable Housing Corporation and National Low Income Housing Coalition; local data from Housing Commission of Anne Arundel County and Harford County Housing Agency; analysis by Urban Institute.  

  Less than one-quarter of the units in the Opportunity Inventory have been assessed under the REAC system. Units in high opportunity areas were slightly less likely to be in a property that received a REAC score (37 percent) than were assisted units overall (41 

percent). 21  Among  assisted  units  in  assessed  properties,  almost  all  (86  percent) received a score of 80 or higher. By contrast, every single assisted unit located in a high opportunity area received a REAC score of 80 or above. 

21 A property’s numerical REAC score is a weighted average of area and subarea scores, converted to a 1 to 100 scale that assesses the property’s site, building exterior, building systems, common areas, and dwel ing units. Properties with higher numerical scores are deemed to be in better physical condition than those receiving lower scores. A score of 60 or higher is considered “passing.”  

(From https://www.hud.gov/offices/reac/pdf/reaphyin_scoring.pdf.)  

67 

Only 32 percent of assisted properties in the Opportunity Inventory have available data on the year they were constructed. Based on data available, assisted properties in high opportunity  areas  tend  to  be  newer  than  assisted  properties  overall.  Of  all  assisted properties, 17 percent were constructed before 1950, compared with only 3 percent of assisted  properties  in  high  opportunity  areas.  Assisted  properties  in  high  opportunity areas were slightly more likely to be built between 1975 and 2014 (20 percent) relative to all assisted properties (13 percent). 

 The distribution of property subsidy start dates for assisted units in high opportunity areas does not differ substantially from start dates for assisted units overall. Both within (66 percent) and outside (45 percent) of high opportunity areas, the bulk of units had subsidy start dates between 1990 and 2009, though a significantly larger proportion of assisted  units  located  in  high  opportunity  areas  reported  start  year  data  (94  percent) than assisted units overall (78 percent). 

 The  affordability  standards  of  assisted  units  in  high  opportunity  areas  tends  to  be targeted  toward  relatively  higher  rent  levels  than  assisted  units  overall,  based  on Section  8  and  other  rental  assistance  contract  projects  where  rent-to-fair  market  rent (rent-to-FMR) ratios are reported. Assisted units in high opportunity areas are less likely to  have  rent-to-FMR  ratios  below  80  percent  compared  with  assisted  units  overall.  In fact,  over  30  percent  of  units  in  high  opportunity  areas  have  rent-to-FMR  ratios  of between 120 percent and 149 percent. In general, units with higher rent-to-FMR ratios would  be  affordable  to  households  with  relatively  higher  incomes,  but  extremely  low-income households may be able to live in units with rents up to 110 percent of FMR 

(depending on the specific payment standard set by the public housing authority) with a Housing Choice Voucher. 

 Almost all the assisted units overall are located in urbanized areas, with only one urban cluster  property  identified  in  the  Opportunity  Housing  Inventory.  This  urban  cluster property with 24 assisted units is not located in a high opportunity area. 

 Exhibit  VI-4  contains  information  on  the  subsidies  for  properties  and  units  in  the Opportunity Housing Inventory. The earliest subsidy expiration date for assisted units in a property can provide some indication of potential risk of subsidy loss. Although most owners  choose  to  renew  their  subsidy  contracts  or  maintain  tax  credit  affordability restrictions and keep the units affordable, this outcome is not guaranteed. Assisted units in  high  opportunity  areas  are  slightly  more likely  to  have  a  subsidy  expiration  date  in 2025 or later compared to assisted units overall. Almost all assisted units have subsidy expiration before 2040, however.  

 Public housing was far less likely to be in high opportunity areas, making up 6 percent of  assisted  units  in  high  opportunity  areas  compared  to  32  percent  overall.  Units financed by Section 8 contract (alone or with other subsidies), Low-Income Housing Tax Credit only, or HOME grants only are substantially more prevalent in higher opportunity areas. 

68 

Exhibit VI-4. 

Opportunity Housing Inventory Subsidy Summary 

Properties 

Assisted Units 

In High 

In High 

Opportunity 

Opportunity 

Opportunity  Opportunity 

Inventory 

Area 

Inventory 

Area 

Earliest Subsidy Expiration Date 

2017–2019 

30% 

31% 

24% 

23% 

2020–2024 

36% 

31% 

35% 

30% 

2025–2029 

22% 

31% 

23% 

40% 

2030–2039 

10% 

3% 

15% 

7% 

2040–2059 

1% 

0% 

2% 

0% 

Unknown 

1% 

3% 

0% 

1% 

Not Applicable 

N/A 

N/A 

N/A 

N/A 

 Active Subsidy Programs 

Public Housing Only 

17% 

6% 

32% 

6% 

Section 8 Only 

8% 

13% 

11% 

20% 

Section 8 and Other Subsidies 

15% 

19% 

17% 

21% 

Low-Income Housing Tax Credits 

Only 

40% 

32% 

25% 

34% 

LIHTC and Bonds Only 

3% 

3% 

3% 

2% 

HOME Only 

7% 

13% 

3% 

9% 

All Other combinations 

11% 

13% 

9% 

9% 

 Total 

100% 

100% 

100% 

100% 

 Sources: National Housing Preservation Database, 2015. Public and Affordable Housing Corporation and National Low Income Housing Coalition; local data from Housing Commission of Anne Arundel County and Harford County Housing Agency; analysis by Urban Institute.  

69 

OPT-OUT RISKS FOR OPPORTUNITY HOUSING 

 Drawing upon the risk of loss literature scan, summarized above, we analyzed available data  about  risk  of  loss  factors  for  the  Opportunity  Housing  Inventory.  Based  on  the research  literature,  we  considered a  property  in  the  Opportunity  Housing  Inventory  at higher risk of losing its affordability by way of conversion to market rate or at higher risk of loss through deterioration if it included any of the following characteristics: 

     Under for-profit ownership  

  A rent-to-FMR ratio below 100  

  Fewer than 50 units 

  A REAC score below 80 (for properties with REAC scores) 

  Built prior to 1975 

  Covered  by  Section  8  project-based  voucher,  LIHTC  pre-1990,  or  LIHTC 

reaching the end of its 15-year compliance period by 2019 

 In addition, and again based on the literature, we considered properties to be at higher risk of market-rate conversion if they were located in the top 25th percentile of tracts in the study area for any of the following characteristics: 

    High median rent 

  High median household income  

  Low poverty rate  

  Low rental and homeowner housing vacancy rate  

Exhibit  VI-5  displays  how  many  properties  within  high  opportunity  areas  and  in  total exhibit  the  characteristics  listed  above  that  contribute  to  a  higher  probability  that  an assisted  property  wil   be  at  risk  of  loss.  Compared  to  the  overal   portfolio,  assisted properties  and  units  in  high  opportunity  tracts  are  much  more  likely  to  be  located  in neighborhoods  with  low  poverty  rates,  high  median  household  incomes,  high  median rents, and low vacancy rates, which is not surprising given that these characteristics are either  directly  or  indirectly  correlated  with  our  measures  of  opportunity.  Assisted properties and units in high opportunity areas are also more likely to have subsidy types that would put them at higher risk.  

70 

Exhibit VI-5. 

Opportunity Housing Inventory Opt-Out Risk Factors 

Properties 

Assisted Units 

In High 

In High 

Opportunity  Opportunity  Opportunity  Opportunity 

Inventory 

Area 

Inventory 

Area 

Rent-to-FMR Ratio below 

100 (Section 8 

properties) 

64% 

50% 

60% 

48% 

For-Profit Owner 

34% 

32% 

36% 

38% 

REAC Score Below 80 

1% 

0% 

1% 

0% 

Built Before 1975 

23% 

3% 

13% 

0% 

Low Neighborhood 

Poverty Rate 

2% 

26% 

1% 

14% 

High Neighborhood 

Median Household 

Income 

6% 

52% 

5% 

45% 

High Neighborhood 

Median Rent 

8% 

58% 

9% 

70% 

Low Neighborhood 

Vacancy Rate 

13% 

48% 

15% 

39% 

Fewer than 50 Units 

36% 

26% 

6% 

5% 

More At-Risk Subsidy 

Type (Section 8 project-

based, LIHTC pre-

1990, or LIHTC nearing 

end of 15-year 

compliance period) 

43% 

39% 

37% 

41% 

 Sources: National Housing Preservation Database, 2015. Public and Affordable Housing Corporation and National Low Income Housing Coalition; local data from Housing Commission of Anne Arundel County and Harford County Housing Agency; analysis by Urban Institute.   

71 

These  characteristics  suggest  that  assisted  properties  and  units  in  high  opportunity areas would have a relatively higher risk of loss from market conversion compared to the portfolio overall. In contrast, the percentage of units built before 1975 is appreciably higher outside of high opportunity areas (23 percent compared to 3 percent within high opportunity areas). This suggests that risk of loss from deterioration might be greater outside areas of high opportunity. The percentage of units with REAC scores below 80 

is extremely low in each case: 1 percent in all areas and 0 percent in high opportunity areas. 

 Looking  across  all  of  the  above  criteria,  20  percent  of  subsidized  units  in  the Opportunity  Housing  Inventory  have  no  risk  factors  (Exhibit  VI-6).  However,  only  6 

percent of  subsidized  units  in  high  opportunity  areas  are  similarly  without  risk  of  loss factors. A total of 56 percent of subsidized units in high opportunity areas possess 3 or more risk factors, compared to 21 percent of all subsidized units. 

 Exhibit VI-6. 

Opportunity Housing Inventory Risk Factors Summary 

Properties 

Assisted Units 

In High 

In High 

Opportunity  Opportunity  Opportunity 

Opportunity 

Inventory 

Area 

Inventory 

Area 

Number of Risk Factors   

0 

20% 

3% 

35% 

6% 

1 to 2 

49% 

35% 

44% 

38% 

3 or more 

32% 

61% 

21% 

56% 

 Total 

100% 

100% 

100% 

100% 

 Sources: National Housing Preservation Database, 2015. Public and Affordable Housing Corporation and National Low Income Housing Coalition; local data from Housing Commission of Anne Arundel County and Harford County Housing Agency; analysis by Urban Institute.  

72 

 SECTION VII.  

CHARACTERISTICS OF OCCUPANTS VERSUS APPLICANTS AT  

ASSISTED/INSURED FAMILY HOUSING  

  NATURE OF THE RESEARCH 

 One research topic specified in the Final Settlement Agreement was “an analysis of applications  for  and  occupancy  of  federally  assisted  or  insured  non-elderly  family housing  in  the  Baltimore  region  by  income,  race,  ethnicity,  household  type  and composition, number of children, use of voucher and other rent subsidies, neighborhood demographics, performance of schools serving the units, and other relevant factors.”  

 Data are generally available to assess the characteristics of occupants of some types of affordable housing. In particular, HUD’s “A Picture of Subsidized Households” provides information on assisted housing funded by HUD. The U.S. Department of Agriculture’s Rural  Development  program  provides  data  on  characteristics  of  individuals  living  in USDA/RD-funded developments, but unlike “A Picture of Subsidized Households,” the USDA/RD  database  offers  very  limited  information  on  household  heads.  In  addition, data are not readily available on the characteristics of occupants of affordable housing developed using Low-Income Housing Tax Credits.  

 Further,  data  on  the  socioeconomic  characteristics  of  applicants  on  wait  lists  for assisted  and  insured  housing  are  generally  not  maintained  in  central  databases. 

Moreover,  application  forms  used  by  individual  management  companies  are  not standardized,  making  wait  list  comparisons  across  properties  problematic.  To  avoid discrimination in the tenant selection process, initial application forms do not ask about race or ethnicity—although they do ask about sources of income, employment status, household size, and age of household members. 

 Given  data  limitations,  this  research  focused  on  a  limited  number  of  assisted  and insured  properties  to  determine  how  much,  if  any,  information  is  available  for comparison of affordable housing applicants with current residents. The objective was primarily  to  determine  if  a  more  in-depth  analysis  of  assisted/insured  housing  would yield useful information for comparing applicants, property residents, and neighborhood residents. 

73 

METHODOLOGY 

 Research Objective 3 in the scope of services required identification of a sample of 10 

assisted/insured family properties in the region in order to examine the socioeconomic and  demographic  characteristics  of  both  current  tenants  and  applicants.  These properties were to be located in communities of opportunity, as identified in Research Objective 2b. 

 Key data sources and methods used included: 

  Review  of  secondary  data  sources,  including  HUD’s  “A  Picture  of  Subsidized Households”  and  the  USDA/RD  “Section  515  Rural  Rental  Housing  Program 

Database” 

  Initial  telephone  interviews  with  property  owners  and  managers  of  selected properties 

    In-person interviews with property owners and managers for selected properties, when feasible 

  Follow-up  distribution  of  data  collection  instruments  via  U.S.  mail  and  the Internet, and follow-up e-mails, faxes, and phone calls to encourage the return of data collection forms 

 Using  property  lists  prepared  for  Objective  2b,  AREA  identified  a  group  of  family properties.  Although  such  a  small  sample  cannot  be  deemed  representative  of  all privately  managed  affordable  housing  in  communities  of  opportunity  in  the  Baltimore metropolitan area, AREA felt that it was important that the group represent a range of property sizes, ages, unit mix, and types of subsidy. We included at least one property in each of the five counties in suburban Baltimore. 

 Initial information was collected through a combination of field visits and telephone interviews with property managers and leasing agents. AREA staff visited five properties in Anne Arundel and Howard counties in September 2016; another eight were visited in October  2016  in  Baltimore,  Carroll,  and  Harford  counties.  We  conducted  follow-up interviews  by  phone  for  a  few  properties  where  on-site  personnel  were  not  available during our field visits. In total, we contacted 13 properties. 

74 

In  an  effort  to  collect  as  much  information  as  possible  on  the  characteristics  of applicants and residents of each of the properties, we undertook the following key tasks: 

    Letters and Data Collection Forms.  After the initial interviews, AREA sent a letter and two data collection forms to all 13 properties on November 10, 2016. 

The forms requested detailed data on the characteristics of current residents as well  as  information  on  households  on  wait  lists.  (Copies  of  these  forms  are included  in  an  appendix  to  this  report.)  Recognizing  that  private  management companies  would  be  concerned  about  divulging  such  information,  AREA 

provided  a  full  explanation  of  the  purpose  of  our  research,  along  with  contact information for AREA and HUD personnel who could answer questions about the 

purpose of the research and verify the reason for our request. 

  Letter  from  HUD.   The  HUD  Government  Technical  Representative  (GTR)  for this  assignment  also  sent  a  letter  to  the  interviewees  at  the  13  properties requesting their assistance with the data collection effort, assuring them that no information on individual households would be divulged and no privacy standards 

would be violated. The GTR mailed his letter on December 8, 2016. 

    Faxes, E-mails, and Telephone Cal s.  Follow-up faxes, e-mails, and/or phone calls were made later in December and again in January and February 2017 to 

urge  managers  to  fil   out  their  forms. 22  Each  property  was  contacted  at  least twice if its forms were not returned by mid-January.  

  Offer of AREA Staff Support with Data Collection.  AREA offered to send staf to the property offices to assist in compiling data, especially wait list information that  is  often  not  computerized;  however,  no  respondents  requested  this 

assistance. 

As a result of these efforts, four properties submit ed forms that were fully or partially completed. Two property representatives indicated that they were working on the forms, but responses were never received. Yet another property representative provided partial information but did not fil  out the forms in detail. 

 Information  obtained from  the  interviews  and  completed data  collection forms  were supplemented  with  indicators  from  HUD’s  “A  Picture  of  Subsidized  Households” 

database for 2015 and the USDA’s Section 515 Rural Development database for 2016. 

HUD also provided us with household and resident information from internal sources for two LIHTC properties. 

22 Reminder letters were sent on December 14 and 15, 2016, with follow-up faxes on December 21, 2016, and telephone cal s and e-mails on January 23, and February 8 and 9, 2017.  

75 

INTERVIEWS WITH PROPERTY MANAGERS AND LEASING AGENTS 

 In-person  interviews  were  conducted  with  personnel  at  9  of  the  13  properties  in September  and  October  2016;  the  remaining  four  were  contacted  by  phone. 

Respondents  were  asked  to  provide  basic  information  on  the  properties  (number  of units, property age, unit mix, subsidy source, income mix, amenities, occupancy rate, and  length  of  the  wait  list,  if  any).  This  information  supplemented  statistics  available from the National Housing Preservation database. 

 Interviewees were also asked about tenant demographics and the characteristics of households  on  wait  lists.  Because  respondents  were  unable  (or  unwil ing)  to  divulge detailed  tenant  characteristics  due  to  privacy  and/or  fair  housing  concerns,  follow-up letters (from both AREA and the HUD GTR) were sent to the interviewees along with detailed data collection forms (see discussion below). 

 Although the in-person and telephone interviews did not yield hard numbers regarding tenant or wait list household characteristics, conversations with property staff generated several useful impressions. However, the findings must be viewed with caution because of the small number of properties in this sample. 

  DESCRIPTION OF PROPERTIES IN THE SAMPLE 

 Characteristics of the 13 properties that were visited, and whose managers or leasing agents were interviewed in the field or on the phone, are described. 

Geographic Location 

  Anne Arundel County: three properties 

  Baltimore County: two properties 

  Carroll County: four properties 

  Harford County: one property 

  Howard County: three properties 

 The largest numbers of affordable family properties in communities of opportunity were found in Howard County, with a significant number in the Columbia area. Anne Arundel County also has numerous privately managed affordable developments, but many were not  located  in  communities  of  opportunity.  There  were  far  fewer  choices  in  suburban Baltimore County and Harford County, where most affordable family properties are not located  in  opportunity  areas.  In  Carroll  County,  as  wil   be  seen  below,  properties  are small and on-site management is not present on a daily basis. 23  

23 As was shown in Section VI, the City of Baltimore as well as some other jurisdictions in the study area did  not  have  any  properties  in  very  high  or  high  opportunity  Areas.  The  13  properties  for  which  staff members  were  interviewed  included  two  in  Baltimore  County  located  in  moderate  opportunity  census tracts, as well as one in a moderate opportunity tract in Harford County. In Anne Arundel County, al  three properties  were  in  high  opportunity  areas.  In  Carrol   County,  one  property  was  located  in  a  moderate 76 

 Use of Affordable Housing Programs 

 Low-Income Housing Tax Credits 

Six  of  the  properties  provide  affordable  units  using  Low-Income  Housing  Tax  Credits (LIHTCs).  Two  of  these  properties  also  had  project-based  Section  811  funding  for  a small  number  of  units  serving  households  with  a  member  who  is  a  person  with  a disability.  Four  of  the  LIHTC  properties  serve  both  low-income  and  market-rate households,  and  two  serve  only  households  with  incomes  below  60  percent  of  area median. 24  In  all  cases,  management  accepts  households  with  Housing  Choice Vouchers (HCVs). 

  One  mixed-income  property  has  258  total  units,  of  which  102  (40  percent)  are made affordable using LIHTCs; the remainder are market rate. The respondent 

was aware that some residents have HCVs but did not know if any Thompson 

voucher holders were residing there. 

  Another mixed-income property has 196 total units, of which 49 (25 percent) are affordable  using  LIHTCs.  Moderate-income  units  built  pursuant  to  the  Howard County  inclusionary  zoning  program  (see  Section  IX  for  a  description  of  this program) account for 51 apartments in this development. Four households have 

Thompson  (Baltimore  Regional  Housing  Partnership)  vouchers,  and  two  have Howard County vouchers. The remaining units are market rate. 

 A 1980s-vintage building was renovated using LIHTCs, which cover 95 of its 140 

units; the other 45 units are market rate. The staff person we interviewed did not know  the  precise  number  of  HCV  tenants,  but  estimated  the  percentage  at  5 

percent to 10 percent of total units. 

opportunity area; the other three were in high or very high opportunity tracts. Al  three properties visited in Howard County were in high opportunity locations. 

24  HUD’s  definition  of  “low  income”  is  not  the  same  as  the  one  used  by  the  LIHTC  program.  HUD 

considers a household with an income below 80 percent of AMI to be low income. The LIHTC program defines a low-income household as having an income below 60 percent of AMI, and very low income at below 50 percent of AMI. 

77 

  Sixty-two of 84 apartments at a new property (opened late in 2015) are covered by LIHTCs, and another 13 units have project-based Section 811 vouchers. The 

property includes nine market-rate units, and it accepts HCVs. During our field 

visit, all HCVs were from Harford County; none were Thompson vouchers. 

  Another  new  property  (opened  in  2016)  has  48  LIHTC  units.  It  has  8  project-based Section 811 subsidies and 10 families who use Thompson vouchers. The 

voucher holders typical y reside in the units designated for households who earn 60 percent of AMI. 

  An  atypical  LIHTC  property  with  22  single-family  detached  homes  also  used HOME funds. The property housed six HCV holders at the time of our field visit; 

al   of  the  vouchers  were  from  the  City  of  Annapolis  or  Anne  Arundel  County; there are no Thompson voucher holders who reside there. 

 Some of the LIHTC properties have units set aside for households with incomes as low as 30 percent and 40 percent of AMI. However, most tax credit units are affordable only to households at 50 percent and 60 percent of AMI; extremely low-income households would need a voucher to afford the rents. 

 In addition to the properties where rents are affordable primarily using LIHTCs, three older  properties  (two  with  project-based  Section  8  subsidies  and  one  built  under  the USDA’s Rural Development program) were renovated using LIHTCs.  

 Properties with HUD project-based Section 8 subsidies 

AREA  interviewed  management  at  four  properties  where  the  majority  of  units  were subsidized through the HUD project-based Section 8 program. 

  At  one  property,  200  units  were  project-based  Section  8  units  and  100 

apartments were market rate. No HCV holders were said to reside in the market-

rate units. 

  One  multibuilding  property  is  a  former  HUD  Section  236  property.  (When  built, Section  236  properties  enjoyed  low-interest—1  percent—loans  that  kept  rents affordable.) Of its 108 units, 98 now have project-based Section 8 subsidies. Tax credits were used for renovations; nine units now have fixed rents affordable at 50  percent  of  AMI,  and  two  of  these  units  are  occupied  by  households  with vouchers from the Innovative Housing Institute. 

  A  third  property  had  277  project-based  Section  8  units  and  seven  LIHTC  units affordable for households with incomes at 50 percent and 60 percent of AMI. A 

small number of the LIHTC units are occupied by county voucher holders. 

  Project-based Section 8 subsidies covered all 26 units at another property. 

78 

USDA/RD properties 

U.S. Department of Agriculture Section 515 Rural Development (RD) funds were used to finance three small properties in Carroll County. 25 

     At a 32-unit property, LIHTCs were used to finance renovations in 1998, so all tenants  must  have  incomes  below  60  percent  of  AMI  at  move-in.  However, because  RD  Section  515  maximum  incomes  are  higher  than  those  permitted under LIHTC, a family of four with an income as high as $71,300 can continue to 

live there. Of the property’s 32 units, 24 have RD rental assistance subsidies. 

  Another RD property with 20 units has a mix of incomes. Seventeen units have 

rental subsidies through the RD 521 program (these tenants pay 30 percent of 

income  for  rent  and  utilities),  and  three  can  be  occupied  by  moderate-income households who meet the RD maximum income standards. Two of the moderate-income units are currently occupied by HCV holders; only one is rented at the RD 

moderate-income rate. 

  The  third  Section  515  property  has  24  units.  Twelve  households  have  Carroll County HCVs. 

 Subsidy information is summarized in Exhibit VII-1, below. 

 Property Age 

 As indicated, two properties, both LIHTC properties, were less than one year old at the time of our field visit. Both leased very quickly. Thus, neither had a full year of operating experience when we visited. Only one other property in the sample opened after 2000. 

 The oldest properties in the group have project-based Section 8 subsidies; they date from the 1970s. One of these was undergoing a major renovation when we visited. Al three RD properties date from the 1980s. 

25 The U.S. Department of Agriculture’s Rural Development program provides low-interest financing, loan guarantees, and in some cases project-based rental assistance for very low-, low-, and moderate-income households  residing  in  qualifying  locations  with  populations  below  35,000.  At  initial  occupancy,  a household  in  an  RD-financed  property  can  have  an  income  as  high  as  115  percent  of  AMI.  However, households  applying  to  older  RD  properties  that  are  renovated  using  LIHTCs  must  adhere  to  the  tax credit program’s income maximum of 60 percent of AMI upon move-in. If the household’s income rises above 60 percent of AMI, they can remain in the property if their income stays below 115 percent of AMI. 

Project-based rental assistance is available only to very low- and low-income residents. 

79 

Building Styles and Mix of Unit Sizes 

 Resident and wait list demographics are heavily influenced by the presence of larger units that can accommodate families with more than one child. Analyses of impediments to fair housing in the Baltimore region note that the limited number of affordable units with  three  or  more  bedrooms  is  a  barrier  to  mobility  for  large  families.  Typically, townhouse-style  properties  have  mostly  two-  and  three-bedroom  units;  these  larger units account for the majority at six of the properties in the sample. One project in the sample consists of single-family detached homes with three bedrooms and two or 2.5 

baths, but this style is atypical for affordable rental developments in suburban Baltimore. 

 Two large mixed-income LIHTC properties have some two-bedroom units with dens 

and/or three-bedroom apartments, but these larger units are only a fraction of the total (8 percent at one property, and 14 percent at another). The third mixed-income LIHTC 

property has mostly one-bedroom units. 

 The sample’s only property initially financed under the Section 236 BMIR program now has Section 8 subsidies for most of its units and was renovated using LIHTCs. The units are flats, but two- and three-bedroom apartments comprise 78 of the 106 units in use at the present time (two units are offline, used as office and community space). At another Section 8 property, most of the units are townhouses; a small share (10 percent) of the units has just one bedroom, and 60 percent have two bedrooms. However, the property has 91 three- and four-bedroom townhouses (30 percent), each with two baths. This is the only property in the sample with any four-bedroom units. 

 Only two buildings in the sample have elevators. One is the newest property in the group; it consists solely of two-bedroom units with one bath. Because this three-story building has an elevator, it can serve many tenants with disabilities. The other elevator building, which was renovated using LIHTCs, has four stories and offers studio and one- 

and two-bedroom units. 

80 

81 

Occupancy Rates  

 Al 13 properties were reported to be at least 95 percent occupied; eight were full at the time of our visit or phone interview. 

 In general, managers report low turnover rates. Larger units (especially those with three bedrooms)  tend  to  have  the  longest  wait  times.  In  LIHTC  buildings,  wait  times  are shortest for units affordable to households with incomes up to 60 percent of AMI and longer  for  those  with  rents  set  at  levels  affordable  to  households  with  incomes  at  30 

percent  of  AMI.  Based  on  AREA’s  experience  with  LIHTC  properties  in  other communities,  very  strong  demand  for  units  affordable  to  tenants  with  incomes  at  30 

percent of AMI is typical of properties where LIHTCs are the primary method of creating below-market rents. 

  IMPRESSIONS FROM INTERVIEWS WITH PROPERTY MANAGERS  

AND LEASING AGENTS 

 AREA’s  interviews  with  property  staff,  supplemented  with  property-specific  data available through “A Picture of Subsidized Households” and the USDA/RD Section 515 

database,  were  helpful  in  identifying  the  socioeconomic  characteristics  of  residents. 26 

However,  interviewees  were  not  able  to  provide  any  statistics  regarding  the demographic  characteristics  of  wait  list  households  during  the  in-person  or  telephone interviews.  (Property  staff  answered  questions  about  numbers  of  wait  list  households and the typical duration of waits, but responded that they had not compiled statistics on household sizes, composition, incomes, or race/ethnicity for those on the wait lists.) Presented  below  are  comments  received  from  property  managers  and/or  leasing agents: 

  Occupants in the sampled properties show a mix of household types. Although 

families with children predominate, households in affordable family housing also include single persons (including many with disabilities), low-wage couples with no children under age 18, and seniors. 

  Few  tenant  households  have  three  or  more  children.  AREA  notes  that  this probably reflects the small proportion of units with three or more bedrooms in the sampled properties. 

  Areas  with  good  schools  draw  families  with  children.  This  sentiment  was expressed by managers of properties in Anne Arundel and Howard counties. 

26 For a description of the USDA/RD data, see: 

https://www.sc.egov.usda.gov/data/MFH_section_515.html.  

82 

  Tenant households whose incomes rise above the maximum at 50 percent or 60 

percent of AMI may be wil ing to pay the property's contract rent (or market rent in the case of an LIHTC property, or the base rent in an RD building) rather than move  out.  This  is  somewhat  common  for  elderly  tenants  who  have  lived  at  a property for a long time and do not want to move. 

 LIHTC buildings (where most units have rents set to be affordable for households with  incomes  at  50  percent  or  60  percent  of  AMI)  wil   accept  Housing  Choice Vouchers,  allowing  households  with  extremely  low  incomes  to  live  there. 

However, management may have a cap on the number of voucher households 

they wil  accept. In AREA’s experience, caps on the number of voucher tenants 

are often seen at market-rate properties as well. 

  Managers  indicate  that  affordable  properties  where  tenants  pay  30  percent  of income for rent and utilities experience very little annual turnover. Vacancy rates are low, wait lists are long, and prospective tenants can wait years to reach the top  of  the  wait  list.  HUD’s  “A  Picture  of  Subsidized  Housing”  does  not  provide statistics on average wait times, but it does show that current tenants remain in these properties once they move in; it notes that the average length of residence ranged from 97 to 204 months at the four properties with project-based Section 8 

subsidies visited by AREA. 

  CHARACTERISTICS OF CURRENT TENANTS  

 Completed forms were received from only four properties, despite reminder e-mails and phone  calls  from  AREA.  Two  of  the  responding  properties  have  affordable  units financed through the LIHTC program, whereas two others are RD apartments. None of the  four  project-based  Section  8  properties  returned  their  questionnaires.  For  the properties  that  did  not  complete  the  questionnaires,  information  from  in-person interviews with property staff was supplemented with data from the 2015 “A Picture of Subsidized Households,”   the 2015 HUD LIHTC Data Collection Form (HUD-52697), and the USDA/RD's project database. 

 Demographic Characteristics and Household Income 

 LIHTC properties 

At one property (Property 11 in Howard County) with a total of 196 units, 25 percent of the  units  (49)  are  covered  by  LIHTCs;  all  were  occupied  at  the  time  of  our  survey. 

These 49 units serve households with incomes below 50 percent of AMI. As we learned during our field visit, all of the units have one or two bedrooms. 

83 

Responses to AREA’s survey form provided characteristics of the LIHTC units tenant households at Property 11: 

    There are no large families with five or more persons at this property, and only three units have four residents. Seventy-eight percent of the LIHTC apartments 

have two bedrooms. 

  Over half the LIHTC units at this property (25) house no children under age 18, and 37 percent of the units have just one child. Only six units have two or more children. Only one LIHTC apartment had three or more children. 

    Single-parent households (21) account for 43 percent of all LIHTC tenants and 87 percent of the households with children. 

    Only two LIHTC households have a member who is a person with a disability.  

    Two-thirds (33) of the LIHTC householders are White, whereas 22 percent are African  American.  Persons  of  other  races  account  for  10  percent  of  the  total. 

Most of the LIHTC householders (47 of 49) were Hispanic. 

    Six LIHTC units out of 49 (12 percent) are occupied by seniors (age 65 and 

older). 

    In total, there are 84 residents in the LIHTC apartments, for an average of only 1.7 persons per household. This is not surprising, given that there are no units with three or more bedrooms. 

  Average household income in the LIHTC units is $31,987, which is roughly twice the income of Thompson households. 

This property also has 51 units affordable to moderate-income households earning up to 85 percent of AMI under Howard County’s inclusionary zoning program (described in Section IX). Of these 51 units, 48 were occupied. 

    45 of the moderate-income units (94 percent) have two bedrooms; the others 

have one bedroom. 

  The average household size in the moderate-income units (2.3) was higher than in the LIHTC units (1.7). 

  Only  two  moderate-income  units  were  occupied  by  householders  aged  65  and older. 

  Average income in the moderate-income units is $48,450, well above that of the LIHTC households. 

84 

  Only one moderate-income household had three or more children, while 29 (60 

percent)  had  no  children.  As  is  the  case  for  the  LIHTC  units,  small  household sizes  and  relatively  few  children  are  not  unusual  in  a  property  that  offers  only one- and two-bedroom units. 

  Thirty-seven  percent  of  householders  in  moderate-income  units  are  African American; only 12 are White (26 percent) and 17 are “other.” In contrast, African Americans comprise only 22 percent of LIHTC householders. 

    Hispanic householders are a much lower share of the occupied moderate-income units than in the LIHTC apartments. 

 The other 96 units at Property 11 are market rate, with a 95 percent occupancy rate. 

 Five units at this property are occupied by HCV holders; two voucher holder households reside  in  market-rate  apartments,  and  three  live  in  moderate-income  units.  Income information for voucher holders was not provided. 

 A smaller LIHTC property (Property 3 in Anne Arundel County) has 48 units. It has no market-rate or moderate-income units. This property also answered AREA’s survey but was  too  new  to  have  been  included  in  the  HUD  2015  database.  Insights  into  the property’s  unit  mix  and  tenants  come  from  an  interview  with  the  manager  and  the completed AREA survey from. 

    Al the apartments have two bedrooms. 

  With 100 total residents, the average household size is 2.1 persons. 

  Single-parent households with children account for 81 percent of all tenants. 

  Four households have residents with disabilities. 

  92 percent of householders are African American (44); only one householder is Hispanic. 

  The manager indicates that average household income is about $30,000. 

  Eight families  (17  percent)  have  incomes  below  30  percent  of  AMI;  another  10 

(21 percent) earn between 30 percent and 50 percent of AMI. The remaining 30 

units serve households with incomes between 50 percent and 60 percent of AMI. 

 Only the two LIHTC properties described above returned detailed responses to the AREA survey. However, tabulations from the HUD-52697 form covered two additional LIHTC properties. 

85 

Tenant  information  was  provided  for  18  of  22  units  at  Property  1,  located  in  Anne Arundel County. 

    Al of the units at this property have three bedrooms, and household sizes are larger than seen in the other 12 affordable properties sampled by AREA. The 18 

units had 62 total residents (3.4 persons per household). 

  Fifty-four residents are African American (87 percent); 8 (13 percent) are White. 

No other racial groups were indicated. 

    No residents are Hispanic. 

    Three residents were disabled, including one household head. 

    Average household income was $34,470. 

    Fifteen of the 18 households had children, which is not surprising given that all of the units have three bedrooms. 

    The data file did not have information on the gender of residents; therefore, it was not possible to determine the percentage of households headed by females 

or  female  parents.  However,  only  6  of  the  18  households  had  more  than  one adult in the family. 

 Property 4 is a renovated mixed-income building in Baltimore County constructed in the 1980s. It has 140 elevator apartments, 95 of which are covered by LIHTCs (targeted to households earning less than 50 percent and 60 percent of AMI); the other 45 units are market rate. There are no three-bedroom units. 

 Household demographic and income data for Property 4 comes solely from the HUD-

52697 file; it provides information on 91 of the 95 LIHTC units. 27  

    A total of 105 persons live in the 91 LIHTC units, or 1.2 persons per unit. 

  Only five residents are children, which is unusual for a family property.  

     Most householders live alone. Only nine units had more than one adult resident. 

    Sixty-eight of 91 householders were born prior to 1950. Another five adults in the building also reported birthdates prior to 1950. 

27  HUD  does  not  collect  information  on  the  characteristics  of  occupants  in  market-rate  units  in  mixed-income LIHTC buildings. 

86 

  The lack of children, the small number of two-adult households, and the age of the  householders  suggest  that  this  building,  while  open  to  all  ages,  is  what  is commonly termed to be a “naturally occurring retirement community.” 

    Fourteen household heads (15 percent) and three other adults are disabled, 

which is not surprising given the large number of elderly residents. 

    Average household income was $25,951, lower than seen in the other LIHTC 

properties but to be expected given the high share of elderly residents. 

 The  manager  of  Property  10,  an  84-unit  LIHTC  property  in  Harford  County,  was interviewed in person and again via telephone. She indicated that householders range in age from 25 to 65 and older. The property offers only two- and three-bedroom units, and its households range in size from two to seven persons. Tenants represent a mix of races and ethnicities. The property has 13 Section 811 units, resulting in 15 percent of units  housing  at  least  one  person  with  a  disability.  This  LIHTC  property  has  15 

households with county HCVs; the manager was not aware of any Thompson voucher 

holders. 

 Three other properties in the sample (5, 7, and 13) used LIHTCs to renovate their buildings. In all three cases, the vast majority of units have project-based Section 8 or RD subsidies. Their demographic characteristics are discussed below.  

 Project-based Section 8 properties 

None of the four surveyed Section 8 properties returned completed questionnaires. To provide information on the socioeconomic characteristics of households residing in the Section 8 properties, AREA used demographic and income information from HUD’s “A Picture of Subsidized Households” database for 2015. This information dates from the end  of  2015  and  includes  any  information  received  during  the  previous  18  months. 

Therefore, it is not as current as data received from property managers who responded to  AREA’s  detailed  survey,  but  it  provides  useful  information  on  tenant  household demographics, as shown in Exhibits VII-2 and VII-3. 

87 

  The four Section 8 properties show considerable variation in household size and composition, and the differences cannot be explained by the mix of unit sizes alone. 

  Although  all  four  Section  8  properties  visited  by  AREA  are  targeted  to  family occupancy, seniors are permitted to live at all of them (as is true of family Section 8 properties generally). The share of householders aged 62 and older in the four sampled Section 8 properties  ranges from 14 percent  to 48  percent;  based  on AREA’s  experience  with  affordable  housing,  the  latter  is  unusually  high  for  a general occupancy property. To some extent, the high percentage of seniors can 

be explained by the fact that the average tenant in 2015 had lived at Property 8 

for  17  years.  At  the  other  three  Section  8  properties,  the  average  length  of residence ranges from 8 to 11 years. 

  Property  managers  state  that  households  whose  family  composition  changes over  time  are  not  required  to  move  out  if  their  incomes  remain  below  the permitted maximum adjusted for household size, but they can be encouraged to 

move  to  a  smaller  unit.  The  “A  Picture  of  Subsidized  Households”  database indicates that 64 percent of households at Property 8 are overhoused (they live in units with more bedrooms than people); at the other three properties with project-based Section 8 subsidies, only 11 percent to 15 percent are overhoused. 

  Only  4  percent to 12 percent  of  households  in  the buildings  with project-based Section 8 subsidies have family members with disabilities. 

  A  clear  majority  of  households  in  the  four  Section  8  properties  are  headed  by African Americans. 

88 

  The  share  of  households  headed  by  females  ranges  from  72  percent  to  85 

percent. 

  The  lowest  share  of  total  households  headed  by  a  female  with  children  is  28 

percent. This is due to the high percentage of seniors at Property 8. At two other properties, over half of all tenants are female-headed households with children; at a third property, the share is 45 percent. 

Exhibit VII-3.

Income Characteristics: Households Residing in Section 8 Properties

Percent of 

Households 

Percent of 

Average 

w/Income with 

Households 

Property 

Household 

less than 50%  w/Income less than 

Number

County

Income ($)

AMI

30% AMI

5

Baltimore

15,177

96

73

8

Carroll

12,099

100

92

12

Howard

16,365

98

75

13

Howard

19,079

91

66

Source: HUD,  "Picture of Subsidized Households," 2015.

 At all four properties, average household incomes are extremely low, and the bulk of residents  have  incomes  below  30  percent  of  AMI.  Although  the  data  are  not  directly comparable, the information suggests that incomes of residents of LIHTC buildings are significantly  higher  than  those  at  Section  8  buildings.  At  LIHTC  properties  generally, most  units  are  targeted  to  households  with  incomes  at  or  below  50  percent  or  60 

percent of AMI. Residents pay fixed rents. At project-based Section 8 buildings, tenants pay 30 percent of income for rent and utilities 

 RD properties 

Al   three  RD  properties  in  the  sample  are  in  Carroll  County.  Two  are  in  locations suburban in character; the third is at the far northern end of the county, in a small town near the Pennsylvania border. Completed AREA survey forms were received from two of  the  three  RD  properties  (Property  6  and  Property  9),  which  is  the  source  of  the socioeconomic information presented below. 

89 

RD Property 6 has 24 two-bedroom units and is fully occupied. Management reports that half of the tenants have HCVs. 

    There are 46 residents in total, for an average of 1.9 persons per household. 

  Only nine households have minor children. 

    Three households are headed by single parents. 

    Average household income is reported by the manager at $19,812, and all but one household earns less than 50 percent of AMI. 

    The clear majority of household heads (20 of 24, or 83 percent) are White; the other four are African American. There are no Hispanic householders. 

 The manager at Property 9 indicated that 19 of 20 units are occupied, including two households with HCVs. There is one “market-rate” unit (where rents are set at the RD 

base  rate).  Of  the  19  units,  10  have  two  bedrooms  and  nine  have  three  bedrooms. 

Socioeconomic  information  for  Property  9  comes  from  the  AREA  survey  and  the  RD 

Section 515 database. 

    There are 52 total residents, or an average of 2.7 persons per occupied unit. 

   Two households at this property are single persons. 

    Five (26 percent) have no children; eight families have one or two children, and six have three or more children. 

    Eleven of the 14 households with children are headed by a single parent. 

    The manager reports the average household income of those with RD subsidies at $18,227, with $21,194 for the two households with HCVs. 28 

    Of  52  total  residents,  33  are  non-Hispanic  African  American,  four  are  non-Hispanic White, and 15 are Hispanic. 

 Data collected from property managers were supplemented with information on all three RD  properties  from  the  USDA’s  Section  515  Active  Property  Database. 29  Al   data  in Exhibits VII-4 and VII-5 derive from the RD database. The database is updated semi-annually,  but  its  indicators  are  different  from  those  collected  in  HUD’s  “A  Picture  of Subsidized  Households”  and  not  as  current  as  the  information  provided  in  the responses to the AREA survey. 

28 Resulting in a weighted average household income of $18,584. The manager’s information is more recent than that shown in Exhibit VII-5, which comes from the USDA Rural Development Database. 

29 U.S. Department of Agriculture, Rural Development Database website. 

https://www.sc.egov.usda.gov/data/MFH_section_515.html. 

90 

 As seen in Exhibits VII-4 and VII-5, the USDA’s RD database collects demographic data such  as  race  and  age  of  residents  for  individuals,  whereas  HUD  data  for  Section  8 

properties  are  collected  based  on  the  characteristics  of  household  heads  and/or spouses.  Therefore,  some  of  the  indicators  in  Exhibit  VII-4  are  calculated  as  a percentage  of  residents  rather  than  a  percentage  of  households.  Although  the  RD 

database provides information on the number of female heads of households, it does not permit calculation of the share of total households occupied by female household heads with children. 

Exhibit VII-4.

Demographic Characteristics:

Households Residing in Three RD Family Properties

Percent of 

Percent 

Average  Residents 

Female  Percent of  Percent of 

Property 

Persons 

African 

Head of  Residents  Residents 

Number County per Unit American Household over Age 62

Disabled

6

Carroll

2.0

11

71

13

30

7

Carroll

2.3

31

91

10

29

9

Carroll

2.6

77

75

15

6

Source: USDA Rural Housing Service, "Section 515 Rural Rental Housing Program Database," 2016  

The three RD properties have a low share of senior residents; the percentage of total householders that are aged 62 and older is not indicated in the dataset. The percentage of female-headed households is similar to that seen with the Section 8 properties. As shown in Exhibit VII-5, average household income is slightly higher in the RD properties than in the four Section 8 developments.   

91 

  NEIGHBORHOOD DEMOGRAPHIC AND INCOME CHARACTERISTICS 

 AREA  compared  demographic  indicators  for  the  13  sampled  properties  to  all households living in the Census tracts in which they are located, using information from the  Census  Bureau’s  American  Community  Survey  2011–2015.  We  also  examined whether there were other subsidized housing developments in the same tract using data from “A Picture of Subsidized Households.” 

 As discussed previously, “A Picture of Subsidized Households” does not include any information  on  households  living  in  LIHTC  or  RD  properties  unless  they  hold  a  HUD 

Housing  Choice  Voucher.  Data  are  provided  only  for  households  residing  in  public housing or in buildings with project-based Section 8 or 811 units, Section 202 PRAC, Section 236 BMIR, Moderate Rehab, and Rent Supplement properties, or holding HCVs that are not project based. None of the census tracts in which the sampled properties are  located  had  a  significant  number  of  public  housing  residents.  Except  for  Anne Arundel  County,  the  City  of  Annapolis,  and  the  City  of  Havre  de  Grace  in  Harford County,  jurisdictions  in  the  five-county  study  area  do  not  own  any  public  housing buildings; their housing authorities administer only HCV programs. 

 As Exhibit VII-6 shows, the 13 sampled properties account for only a small share of the total number of households residing in their respective census tracts, although in most tracts they are the bulk of affordable units, regardless of subsidy type. In some of the tracts, the number of total HCV holders exceeds their number in the sampled property, indicating that there are other subsidized households in the area. 

92 

 Exhibit VI -6.   

Household Counts: 

Sampled Affordable Family Properties and Al  Tract Households 

Total Number  Total Number 

of Subsidized 

of 

Total Number 

Percent  Total Number 

or LIHTC 

Households 

of 

Renter, Al   of Subsidized 

Number of 

Households 

with HCVs in 

Property 

Households 

Tract 

Households 

HCV Holders 

in Sampled 

Sampled 

Number 

in Tract 

Households 

in Tract1 

in Tract 

Property 

Property2 

1 

 2,188 

36.2 

132 

131 

 22  

6 

2 

 3,954 

46.9 

145 

145 

 48  

10 

3 

 2,689 

29.3 

19 

18 

 102  

10–153 

4 

 2,328 

54.9 

36 

36 

 95  

7–143 

5 

 1,379 

57.7 

244 

22 

 277  

53 

6 

 1,993 

18.9 

63 

63 

 24  

12 

7 

 1,076 

5.0 

16 

8 

 32  

6 

8 

 2,220 

31.5 

51 

26 

 26  

0 

9 

 1,155 

17.3 

25 

25 

 20  

1 

10 

 1,516 

15.6 

20 

20 

 62  

15 

11 

 3,138 

25.0 

42 

35 

 49  

6 

12 

 3,508 

51.2 

310 

152 

 200  

0 

13 

 2,921 

37.1 

231 

121 

 98  

2 

Notes: 

1 Source does not include households residing in LIHTC properties unless they hold an HCV. Also does not include units in RD developments that receive RD Section 521 subsidies. 

2 Does not include HUD Section 811 vouchers for households with disabilities. 

3 

  Estimated based on conversations with property staff. 

Sources: Census Bureau, American Community Survey, 2011–2015, Tables S2502, S1101; HUD, “Picture of Subsidized Households, 2015”; USDA/RD “Section 515 Rural Rental Housing Database, 2016”; interviews and data forms completed by property staff. 

93 

 Exhibit VI -7. 

Income Characteristics: 

Households Residing in Sampled Affordable 

Family Properties vs. Al  Tract Households Average 

Average 

Household 

Household 

Income ($), 

Income ($), 

Al  Census 

Property 

Sampled 

Tract 

Number 

Properties 

  Households 

1 

N/A 

96,199 

2 

N/A 

105,771 

3 

 30,0001    

106,679 

4 

30,328 

64,709 

5 

 15,177 

81,550 

6 

 21,772 

79,103 

7 

 18,548 

170,509 

8 

 12,099 

103,847 

9 

 16,859 

89,606 

10 

N/A 

90,631 

11 

 31,9872    

102,764 

12 

 16,365 

95,135 

13 

 19,079 

88,499 

 NA = information not available 

1 Manager's estimate. 

2 LIHTC households only. 

 Sources: Census Bureau, American Community Survey, 2011–2015, 

Table S1101; “Picture of Subsidized Households, 2015”; USDA/RD 

“Section 515 Rural Rental Housing Database, 2016”; data forms 

completed by property staff. 

  Average household income in the sampled properties is dramaticaly lower than in their surrounding census tracts. For the 11 properties for which AREA could obtain income data  from  HUD  and  RD  databases  or  property  management,  none  had  an  average household income higher than $35,000, as shown in Exhibit VII-7. 30 In contrast, average income  for  their  census  tracts  ranged  from  a  low  of  $64,709  to  a  high  of  $170,509. 

Although median income would be a better indicator (because the presence of a few 30  The  two  LIHTC  properties  for  which  information  was  available  from  the  HUD  52697  forms  provided income information for individual residents based on their household income; AREA calculated average household income for all households residing at the property. 

94 

high-earner  households  can  dramatically  raise  average  income),  HUD’s  “A  Picture  of Subsidized Households” and RD databases provide only average income statistics.  

  CHARACTERISTICS OF WAIT LIST HOUSEHOLDS  

Application Forms 

 Applications for affordable apartments collect a variety of information on prospective tenant household demographics, focusing on the number of household members, their ages,  and  relationship  to  the  household  head.  Full-time  college  students  are  typically not eligible as householders in affordable housing, so student status information is also gathered. Current employer information, job titles, and length of employment are also important, especially for LIHTC buildings where tenants must demonstrate that they can continue  to  pay  fixed  rents.  Because  of  income-eligibility  restrictions  in  affordable buildings, applications are especially detailed with respect to specific sources of income. 

Exhibit  VII-8  lists  information  typically  requested  on  applications  for  affordable  units reviewed by AREA. 

 As  discussed  earlier,  initial  application  forms  typically  do  not  require  prospective residents  to  provide  information  on  race  or  ethnicity.  (Some  management  companies ask for this information, but applicants are told that answering is voluntary.) For many affordable housing programs, race and ethnicity information is collected by HUD or state housing finance agencies once an applicant becomes a tenant but not before that time. 

  WAIT LIST HOUSEHOLDS VERSUS CURRENT RESIDENTS 

 As  discussed  earlier  in  this  section,  tabulating  and  analyzing  information  on socioeconomic  characteristics  of  households  on  affordable  property  wait  lists  is  a difficult  challenge.  Application  forms  are  inconsistent  in  format  and  content.  Also, management  companies  do  not  always  enter  all  the  applicant  information  into  their computerized  databases.  More  importantly,  affordable  housing  properties  are  not required to report detailed information on wait list families to any single source at HUD, the USDA/RD, or in Maryland, to the State of Maryland (for LIHTC buildings). There are no  databases  such  as  “A  Picture  of  Subsidized  Households”  or  the  USDA’s  Rural Rental Housing Database for wait list households. 

95 

 Exhibit VI -8. 

Information Requested in Affordable Housing Application Forms 

 Current tenure 

 Number of bedrooms, current 

 Number of bedrooms needed 

 Current rent and tenant-paid utilities 

 For each household member  

     Year of birth/age  

     Student status 

     Employment status and duration 

     Employer information 

     Monthly gross income by source* 

 Recent or anticipated changes in household composition 

 Assets** 

 Using a Housing Choice Voucher 

 Need for a handicapped-accessible unit 

 Prior felony convictions 

 Prior drug convictions 

 Prior bankruptcies 

 References: current and prior landlord 

 Other credit references 

 Personal references 

 Vehicle information 

 Pet information 

 Prior residence in another property managed by the same company 

 * Income from employment, Social Security, SSI, pension, veteran’s benefits, unemployment compensation, public assistance, financial aid for students, annuities, investment income, alimony, child support, outside assistance from persons or entities not part of the household, and any anticipated changes in income. 

 ** Bank accounts, CDs, bonds, life insurance, stocks, investment property (its value and associated expenses), recent property sales, and recent disposition of other assets. 

 Source: AREA review of property applications. 

96 

Questions  asked  about  wait  lists  during  field  and  telephone  interviews  yielded information  on  the  number  of  names  on  wait  lists  and/or  the  likely  wait  time  for  an available unit. 

  The shortest reported wait time for an apartment was four months, at a property that  had  been  recently  sold.  Management  indicated  that  the  property  needed renovation and that the new owner planned to apply for LIHTCs. 

  A  22-unit  property  (the  only  one  with  single-family  detached  rental  homes) indicated that only four units had turned over in the four years since it opened, and its wait list had 250 names. 

  A mixed-income property where 25 percent of all units have LIHTCs stated that it closes the wait list when it reaches 15 names for a particular unit size. 

  The manager of one Section 8 building said its wait list had been closed for more than three years. 

  A property with 200 Section 8 units reported that it had 182 names on its wait list. 

  Property-specific issues can result in short wait lists even for properties that are at or near full occupancy. As indicated above, one manager mentioned a recent 

change in ownership of the property and the need for renovations as factors that deterred potential tenants from applying for units. 

  A new LIHTC property indicated that its wait list had 20 to 25 names at the time of our field interview, with an expected wait time of one to two years. 

When asked about the characteristics of wait list households and how they compare to current  families,  many  interviewees  said  that  both  groups  were  similar.  However,  at several  older  Section  8  and  RD  properties,  management  indicated  that  wait  list households were younger than current residents, which would be expected given that many current residents have lived at the subject properties for many years and aged in place. 

 Four properties answered written questions about the status of their wait lists, as shown in Exhibit VII-9. 

97 

Exhibit VII-9.

Wait List Status

Number of  Number of 

Property 

Affordable Households 

Number

County

Units on Wait List

Length of Time on Wait List

Less 

than Six 

6–11 

1–2  3 years 

Months Months

Years or More

3

Anne Arundel

48

85

75%

25%

—

—

6

Carroll

24

21

—

100%

—

—

9

Carroll

20

18

11%

6%

39%

17%

11

Howard

49

24

—

38%

62%

—

Source: AREA interviews with property staff; survey form responses.

 Property 3 (in Anne Arundel County) was less than one year old at the time of AREA’s field visit, so it is not surprising that most households had been on the wait list for less than  six  months.  The  property  leased  very  quickly.  The  manager  indicated  that  she expects that the wait for a vacant unit wil  be at least one year. At Property 6 (in Carroll County), the wait is typically six months (all the units are the same size and type). At Property  11,  in  Howard  County,  where  the  affordable  LIHTC  units  have  fixed  rents targeted to households with incomes at 50 percent of AMI or less, the wait is 2.5 years; this property also has moderate-income units, for which there is no wait.  

 Three properties provided written information on the socioeconomic characteristics of households  on  their  wait  lists,  but  this  small  sample  is  insufficient  to  draw  valid conclusions  regarding  how  households  on  the  wait  list  are  similar  to  or different from families already living in the sampled properties. Data are presented in Exhibit VII-10. 

98 

Exhibit VII-10.

Characteristics of Households on Affordable Property Wait Lists

Average 

Wait List 

Wait List 

Wait List 

Wait List  Household 

Property 

Households 

Households 

Households 

Households  Income ($), 

Number/County

w/1 Person

w/2 Persons w/3-4 Persons w/5+ Persons

Wait List

3   Anne Arundel

Information not provided

6   Carroll

10%

57%

33%

—

16,866

9   Carroll

6%

33%

61%

—

12,000

11 Howard

25%

46%

25%

4%

27,798

Wait List 

Wait List 

Wait List 

Wait List 

Single 

Property 

Households w/ 

Households 

Households 

Households 

Parents 

Number/County

No Children

w/1 Child

w/2 Children w/3+ Children w/Children

3   Anne Arundel

Information not provided

6   Carroll

24%

43%

33%

—

67%

9   Carroll

11%

17%

33%

39%

77%

11 Howard

25%

42%

25%

8%

54%

African-

Other Races or 

American 

White 

Multiracial 

Hispanic 

Property 

Householders  Householders  Householders  Householders 

Number/County

on Wait List

on Wait List

on Wait List

on Wait List

3   Anne Arundel

Information not provided

6   Carroll

14%

76%

10%

—

9   Carroll

Information not provided

11 Howard

50%

29%

21%

—

Source: Property staff responses to AREA surveys. 

99 

CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS 

 A sample of only 13 properties is too small to determine with certainty the presence of any  patterns  in  demographic  and  income  characteristics  of  affordable  housing properties in the Baltimore suburbs. Also, AREA’s efforts to obtain detailed data from all of the properties in this limited sample were unsuccessful despite repeated reminders. 

Although we could supplement data obtained from interviews and questionnaires with information  from  the  HUD  and  RD  databases,  information  on  tenant  and  wait  list household  characteristics  were  especially  sparse  for  LIHTC  properties.  Given  the limited  data  that  property  owners  and  managers  collect  and  retain  on  wait  list households,  it  is  not  clear  that  a  more  detailed  examination  of  wait  list  participants based on a substantially larger sample size would produce more definitive information. 31 

Despite these limitations, the available data suggest the following for assisted/insured properties located in opportunity areas: 

  The  small  sample  of  13  affordable  properties  in  suburban  Baltimore  counties highlighted a variety of affordable housing types for family households, ranging from  small  developments  with  less  than  50  units  to  large  mixed-income 

developments with multiple buildings. As noted earlier, the sample is il ustrative of the housing stock characteristics but not necessarily representative. A larger sample and more detailed analysis were beyond the scope of this assignment. 

  Affordable  properties  in  the  sample  range  in  age  from  project-based  Section  8 

buildings constructed in the late 1960s and early 1970s to new LIHTC buildings 

opened in 2016. In many cases, LIHTCs have been used as a source of funding 

for renovations in older Section 8 and RD properties. The combination of multiple subsidies with their varying eligibility guidelines can result in different maximum permitted incomes. 

  These affordable properties were  well occupied. However, the size of wait lists and  the  length  of  time  a  family  must  wait  for  an  available  unit  can  vary considerably.  Waits  are  longest  at  properties  where  rents  are  kept  low  due  to deep financial subsidies (HUD Section 236 or USDA RD Section 521 properties, 

where mortgages carry a very low 1 percent interest rate) and/or where residents pay  30  percent  of  income  for  rent  and  utilities.  Waits  are  shortest  at  LIHTC 

properties  where  units  have  fixed  rents  that  are  set  to  be  affordable  for households with incomes at 60 percent of AMI. 

  Mixed-income LIHTC properties have relatively few units that would be affordable to a household earning only 30 percent of AMI or less. LIHTC and RD properties 

accept HCVs, which enable extremely low-income households to live there. HCV 

31  Staff  at  affordable  properties  are  most  concerned  with  maintaining  current  address  and  telephone information for applicants  on their  wait list so that they can  be reached  when  wait  lists are updated  or vacancies occur. Income, employment status, and household demographics change over time because households can remain on a wait list for months and even years. These details are typically not entered in computerized databases. 

100 

holders  may  be  housed  in  a  60  percent  of  AMI  unit  or  in  a  market-rate  unit, depending on availability. 

  According  to  data  on  the  four  sampled  properties  with  project-based  Section  8 

subsidies, obtained from “A Picture of Subsidized Households,” most household 

heads  in  these  properties  are  African  American.  However,  African-American household heads account for the majority of all   households in only one of the four census  tracts  in  which  the  sampled properties  are  located. With  respect  to  the three RD properties, there are no data on the race of household heads (because 

the  RD  database  is focused  primarily  on  individual  resident  characteristics,  not household heads). In one of the three RD properties, a majority of residents are African American. Hispanics reside in significant numbers at only one of the RD 

properties. 

  Average household incomes for residents of affordable buildings are much lower than  those  of  their  surrounding  census  tracts. This  is not  surprising,  given  that the  sampled  buildings  were  located  in  communities  of  opportunity.  Aside  from these buildings, there are few affordable housing options in their census tracts. 

  Al   the  Section  8  and  RD  family  properties  have  empty  nesters  and/or  seniors residing in them. For most of these properties, households headed by a person 

aged 62 (or 65) or older account for less than one in four tenants. Many are long-time  residents  who  are  stil   income  qualified  but  no  longer  have  children  living with them.  

Tabulations  in  HUD’s  “A  Picture  of  Subsidized  Households”  database  suggest that some of their households are “overhoused,” and while comparable data are 

not  provided  in  the  RD  database,  this  is  probably  also  the  case  in  older  RD 

Section 515 properties. Relocating seniors to age-restricted affordable properties could pose a hardship, and the wait for an available unit in a senior building could be long. Yet this would free up units for very-low-income families with children. 

Townhouse-style  units  with  two  or  three  bedrooms  are  especially  attractive  for young child-oriented families with children. 

As for the LIHTC properties, householders aged 65 or older were a very small 

share of the total in three properties that were developed in the last five years. At a mixed-income property completed in 1992, six of 49 LIHTC householders (12 

percent) were seniors. Far more unusual was a renovated mixed-income LIHTC 

building  with  elevators  that  dates  from  the  1980s,  where  the  vast  majority  of householders and other adults were now aged 65 or older. 

101 

 SECTION VIII. 

BARRIERS TO MOBILITY FOR  

HOUSING CHOICE VOUCHER HOLDERS 

  The Thompson Consent Decree required an identification of impediments for Baltimore voucher holders in accessing housing units in high opportunity areas, especially those outside of Baltimore City. The impediments to mobility are grounded in the larger issue of  impediments  to  fair  housing.  In  2011,  Mullin  &  Lonergan  Associates  prepared individual  assessments  of  the  impediments  to  fair  housing  (AIs)  for  Anne  Arundel, Baltimore, Harford, and Howard counties and Baltimore City, but not for Carroll County or  the  City  of  Annapolis. 32  Mullin  &  Lonergan  then  consolidated  the  results  of  the individual  county  assessments  into  an  “Analysis  of  Impediments  to  Fair  Housing Choice” for the Baltimore region in 2012. 

 This section includes an update to much of the information presented in the 2011–2012 

AIs  and  adds  similar  information  for  Carroll  County  and  the  City  of  Annapolis, specifically in detailed demographic and economic profiles.  

 The  demographic  and  economic  profiles  included  in  this  section  provide  a  larger background  for  the  following  subsections,  which  assess  the  particular  mobility impediments for Baltimore voucher holders and all low-income households: 

    Summary of fair housing interviews 

  Housing market profile 

  Distribution of affordable housing in the metropolitan area 

  Distribution of Housing Choice Vouchers 

  Regional considerations 

  Impediments to mobility 

  Approaches to addressing limitations to mobility 

 Mobility is closely related to fair housing policies. Housing discrimination on any basis limits  mobility  and  choice  within  a  regional  market.  This  is  particularly  true  for  low-income households who already have mobility limitations dictated by housing costs. If there  is  other  discrimination  within  the  market,  whether  based  on  race,  religion, disability, or some other factor, the impacts on personal mobility  wil  be magnified for low-income populations with those characteristics.  

32  Carroll  County  is  part  of  the  Baltimore  region  as  defined  by  the   Thompson  v.  HUD  Final  Settlement Agreement. The City of Annapolis prepared a separate AI, which was submitted to HUD in May 2015. 

102 

Regional Overview 

 Throughout this report references to the “Baltimore region” include Baltimore City and Anne  Arundel,  Baltimore,  Carroll,  Harford,  and  Howard  counties.  The  reference  does not include Queen Anne’s County on the Eastern Shore, which is included in the census definition of the Baltimore-Towson Metropolitan Statistical area but was not included in this study.  

 In addition to dense urban areas, the Baltimore region contains large areas that are rural  and  semi-rural.  Portions  of  the  rural  areas  are  beyond  urban  development boundaries mandated by the state of Maryland. Sewer and water cannot be extended to these areas, and future development wil  be extremely limited. Rural areas are generally in the southern portion of Anne Arundel County, northern portions of Baltimore County, western and northern Harford County, and large portions of Carroll County beyond the limits of the City of Westminster and several small towns. Smaller sections of western Howard  County  could  be  considered  rural,  but  most  of  the  county  has  enough  low-density  development  that  it  would  be  more  accurately  characterized  as  “semi-rural.” 

Most future growth within the region wil , therefore, be forced into the already urbanized areas. It is unclear how these future development patterns wil  impact mobility for lower-income households. 

 The  need  to  build  at  greater  density  in  order  to  lower  per-unit  costs  could  create opportunities  to  build  affordable  housing  in  underserved  areas  of  the  region  and increase the overall supply of rental units. On the other hand, increased density could increase  competition  for  land,  driving  up  prices  to  the  point  that  the  development  of affordable housing would be inhibited. 

 DEMOGRAPHIC PROFILE 

 Population Trends 

 The  2011–2012  AI  studies  by  Mullin  &  Lonergan  provided  data  and  analysis  of population  trends  from  1990  through  2008,  and  this  report  provides  updates  through 2013. Note that although information is available through 2015, this analysis uses 2013 

as  the  endpoint  in  order  to  consistently  reference 2013  throughout  all  sections of  the report. 

 The overall population of the Baltimore Region (defined here as the City of Baltimore and  the  five  counties  of  Anne  Arundel,  Baltimore,  Carroll,  Harford,  and  Howard)33 

continues to grow at a steady pace, averaging 0.6 percent per year from 2000 to 2010, and 0.3 percent per year from 2010 through 2013. The decrease in the rate of growth in the years 2010 to 2013 is likely due to the weak national economy in those years, as the U.S. economy slowly began its recovery from the financial crisis of 2008 to 2009. The 33 The City of Annapolis is part of Anne Arundel County and is included in the county totals. 

103 

region’s rate of growth is slightly slower than the overall average annual growth of the United States of 0.9 percent from 2000 to 2010, and 0.3 percent from 2010 to 2013. 

 Population growth has not been evenly shared, however, as the City of Baltimore, Carroll County, and the City of Annapolis all had near zero growth from 2010 to 2013. 

This  was  actually  an  improvement  for  the  City  of  Baltimore  from  the  average  annual decrease in population of 0.5 percent per year from 2000 to 2010.   

   Exhibit VIII-1.  

Population Trends in the Baltimore Region, 2000 to 2013 

Average Annual 

Population 

Growth 

2000 

2010 

2013 

2000–10 

2010–13 

Regional Total 

2,512,431  

2,662,691  

2,685,878  

0.6% 

0.3% 

Anne Arundel County 

489,656  

537,656  

544,426  

0.9% 

0.4% 

Annapolis City 

35,838  

38,394  

38,443  

0.7% 

0.0% 

Anne Arundel 

County-remainder 

453,818  

499,262  

505,983  

1.0% 

0.4% 

Baltimore City 

651,154  

620,961  

621,445  

–0.5% 

0.0% 

Baltimore County 

754,292  

805,029  

812,261  

0.7% 

0.3% 

Carroll County 

150,897  

167,134  

167,261  

1.0% 

0.0% 

Harford County 

218,590  

244,826  

246,664  

1.1% 

0.2% 

Howard County 

247,842  

287,085  

293,821  

1.5% 

0.8% 

United States 

281,421,906   308,745,538   311,536,594  

0.9% 

0.3% 

Sources: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009-2013, 2000 and 2010 Census Summary Files. 

  Howard County continues to grow at the fastest pace, averaging over 0.8 percent annual growth from 2010 to 2013, with Anne Arundel County the second fastest at 0.4 

percent per year from 2010 to 2013. Baltimore and Harford counties both continue to see steady growth, averaging 0.3 percent and 0.2 percent per year, respectively, from 2010 to 2013. 

 Population Trends by Race and Ethnicity.  As indicated in Exhibit VIII-2, the Baltimore region’s population continues to increase in diversity, though Whites stil  constitute the majority, at 61.7 percent of the population in 2013. The trend from 2010 through 2013 

has followed the same trend in place from 2000 to 2010: the White population is stable or  slightly  declining,  the  African-American  population  is  growing  steadily,  and  the Hispanic  and  Asian/Pacific  Islander  populations  are  both  growing  rapidly.  African Americans  now  represent  just  over  29  percent  of  the  population  in  the  region,  and Hispanics  and  Asian/Pacific  Islanders  are  both  just  under  5  percent.  Non-Whites represent 38.3 percent of the population in 2013 versus 30.3 percent in 1990 and 33 

104 

percent in 2000. The fastest growth among racial groups is in the Asian/Pacific Islander group, having increased 87.7 percent from 2000 to 2013, or 5.0 percent per year over that time period. This is much faster than the U.S. national growth trend in the Asian population  of  3.1  percent  per  year  from  2000  to  2013.  Nonetheless,  Asian/Pacific Islanders stil  only represent 4.9 percent of the regional population in 2013 (similar to the 5.1 percent of the national population). 

 Although not a racial group, the Hispanic population continues to experience the most rapid growth of any minority group in the region, increasing by 7.4 percent per year from 2000 to 2013, and represented 4.8 percent of the regional population in 2013. 

    Exhibit VIII-2. 

Population Trends by Race and Ethnicity, Baltimore Region, 2000 to 2013 

2000 

2000 

2010 

2010 

2013 

2013 

2000–2013 

 Number   Percent   Number   Percent   Number   Percent 

 Change 

Regional Total 

2,512,431   100.0%  2,662,691   100.0%  2,685,878   100.0% 

6.9% 

Race 

White Population 

1,683,195   67.0% 

1,642,039   61.7% 

1,656,460   61.7% 

-1.6% 

Non-White 

829,236  

33.0% 

1,020,652   38.3% 

1,029,418   38.3% 

24.1% 

    African American 

696,402  

27.7% 

775,581  

29.1% 

781,429  

29.1% 

12.2% 

    Asian/Pacific 

69,659  

2.8% 

123,897  

4.7% 

130,740  

4.9% 

87.7% 

    Al  Other Races 

63,175  

2.5% 

121,174  

4.6% 

117,249  

4.4% 

85.6% 

Ethnicity 

Hispanic 

50,885  

2.0% 

122,302  

4.6% 

128,802  

4.8% 

153.1% 

Non-Hispanic 

2,461,546   98.0% 

2,540,389   95.4% 

2,557,076   95.2% 

3.9% 

Sources: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013, 2000 and 2010 Census Summary Files. 

 City of Baltimore.  In the period from 2000 to 2013, Baltimore City saw a continuation of the long-term trend of Whites leaving the city. African Americans are leaving the city as well, although at a slower pace than Whites. Al  other racial groups as well as Hispanics in Baltimore City increased in population from 2000 to 2013. 

 As indicated in Exhibit VIII-3, from 2000 to 2013, the African-American population in Baltimore City decreased by 26,202 (6.3 percent), and the White population decreased by  17,880  (8.7  percent).  However,  the  Asian/Pacific  Islander  population  of  Baltimore City  grew  by  48  percent,  and  the  Hispanic  population  increased  by  142  percent.  It appears  that  the  African-American  population  is  steadily  migrating  to  the  suburban counties, but a majority (55 percent) of the suburban African-American population is in Baltimore County. 

105 

Exhibit VIII-4 indicates the population by race and ethnicity as of 2013 for each for the five  counties  and  two  cities  studied,  and  it  highlights  the  stark  difference  between Baltimore  City  and  suburban  county  populations  of  Whites  and  African  Americans. 

Exhibits VIII-5 through VIII-8 present maps showing the concentrations of the various racial and ethnic groups. 

   Exhibit VIII-3.  

Baltimore City Population Trends by Race and Ethnicity, 2000 to 2013 

2000 

2000 

2010 

2010 

2013 

2013 

2000–2013 

 Percent 

 Number   Percent   Number   Percent   Number   Percent 

Change 

Baltimore City 

Total 

651,154   100.0% 

620,961   100.0% 

621,445   100.0% 

–4.6% 

Race 

White Population 

205,982  

31.6% 

183,830  

29.6% 

188,102  

30.3% 

–8.7% 

Non-White 

445,172  

68.4% 

437,131  

70.4% 

433,343  

69.7% 

–2.7% 

    African American 

418,951  

64.3% 

395,781  

63.7% 

392,749  

63.2% 

–6.3% 

    Asian/Pacific 

10,207  

1.6% 

14,822  

2.4% 

15,073  

2.4% 

47.7% 

    Al  Other Races 

16,014  

2.5% 

26,528  

4.3% 

25,521  

4.1% 

59.4% 

Ethnicity 

Hispanic 

11,061  

1.7% 

25,960  

4.2% 

26,772  

4.3% 

142.0% 

Non-Hispanic 

640,093  

98.3% 

595,001  

95.8% 

594,673  

95.7% 

–7.1% 

Sources: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2000–2013, 2000 and 2010 Census Summary Files. 

   Exhibit VIII-4. 

Race and Ethnicity of Individuals in the Baltimore Region, 2013 

African 

Asian/Pacific 

All Other 

White 

American 

Islander 

Hispanic 

Races 

Anne Arundel County 

75.1% 

15.5% 

3.6% 

6.4% 

5.8% 

   Annapolis City 

64.8% 

22.7% 

2.0% 

18.0% 

10.4% 

   Anne Arundel County-

remainder 

75.8% 

14.9% 

3.8% 

5.5% 

5.5% 

Baltimore City 

30.3% 

63.2% 

2.4% 

4.3% 

4.1% 

Baltimore County 

64.5% 

26.4% 

5.3% 

4.4% 

3.9% 

Carroll County 

92.8% 

3.3% 

1.5% 

2.7% 

2.4% 

Harford County 

81.1% 

12.8% 

2.4% 

3.7% 

3.6% 

Howard County 

61.5% 

18.0% 

15.1% 

6.0% 

5.4% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

106 

107 

108 

109 

110 

Measuring  Segregation  with  the  Dissimilarity  Index.  As  defined  in  HUD’s Affirmatively Furthering Fair Housing Data Documentation, the dissimilarity index (or the index  of  dissimilarity)  is  a  measure  of  community-level  segregation,  representing  the extent  to  which  the  population  percentage  of  any  two  groups  differs  between  census tracts (or block groups). For example, if a city consisted of 70 percent Whites and 30 

percent  African  Americans,  then  a  perfectly  integrated  city  would  exhibit  the  same percentages in every single census tract of the city. An entirely segregated city would consist  of  all  census  tracts  having  either  100  percent  Whites  or  100  percent  African Americans, thus zero integration. 

 The values of the dissimilarity index can range from 0 to 100, with a value of zero representing  perfect  integration  between  the  two  groups  and  a  value  of  100 

representing perfect segregation. If a county has a dissimilarity value of 60 for Whites and African Americans, it means that 60 percent of the Whites would have to move to a different neighborhood in order to achieve perfect integration. In general, a value of 55 

or  higher  is  considered  a  high  level  of  segregation,  40  to  54  is  considered  moderate segregation, and 40 or lower is considered low segregation. 

 Exhibit VIII-9.  

Dissimilarity Index Values by Jurisdiction, 2013 

Dissimilarity Index Values * 

White-

African 

White-

Asian/ 

American-

African 

Asian/Pacific 

African 

Pacific 

White-

Asian/Pacific  American-

Islander-

American  Islander 

Hispanic 

Islander 

Hispanic 

Hispanic 

Entire Region 

64 

46 

42 

64 

55 

50 

Anne Arundel County 

47 

39 

40 

36 

40 

45 

    Annapolis City 

17 

21 

43 

23 

39 

25 

    Anne Arundel County-

remainder 

67 

51 

45 

66 

47 

62 

Baltimore City 

68 

44 

46 

73 

63 

64 

Baltimore County 

60 

41 

42 

56 

47 

47 

Carroll County 

37 

34 

30 

47 

40 

41 

Harford County 

51 

41 

38 

50 

32 

44 

Howard County 

38 

23 

33 

44 

24 

37 

 * A dissimilarity index value over 55 is considered a high level of segregation; a value below 40 is considered low segregation. 

Sources: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013; AREA. 

  AREA has calculated the dissimilarity index for the region and for each of the five counties and two cities included in this study using U.S. Census data for 2013 at the census tract level. Exhibits VIII-9 and VIII-10 show the dissimilarity index values and bar 111 

charts  for  the  region  and  each  jurisdiction  for  each  comparison  of  racial  and  ethnic groups. 

 Exhibit VIII-10. 

Dissimilarity Index Values*, 2013 

Dissimilarity Index Values*, 2013

80

70

60

50

40

White—African American

White—Asian/Pacific Islander

30

White—Hispanic

African American—Asian/Pacific Islander

20

African American—Hispanic

Asian/Pacific Islander—Hispanic

10

0

* Dissimilarity index values over 55 are considered high segregation.  

Below 40  is considered low segregation.

  Sources: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013; AREA. 

112 

At the regional level there are high levels of segregation between Whites and African Americans,  and  between  African  Americans  and  both  Asian/Pacific  Islanders  and Hispanics. High levels of segregation are found in Baltimore City, Baltimore County, and in  the  portion  of  Anne  Arundel  County  outside  of  Annapolis.  The  City  of  Annapolis, Howard County, and Carroll County all have low levels of segregation across most of the  racial  and  ethnic  comparisons  within  their  jurisdictions.  However,  because  these jurisdictions  have  smal   percentages  of  African  American  and  other  racial  and  ethnic minorities, they contribute to the overall high levels of regional segregation. 

 Persons with Limited English Proficiency  

 As  noted  in  the  2011–2012  AI  reports  by  Mullin  &  Lonergan,  persons  with  limited English  proficiency  (LEP),  including  immigrants,  may  have  difficulty  finding  and accessing  fair  housing  options  due  to  language  and  cultural  barriers  within  their  new environments.  Housing  advocates  and  community  officials  should  be  aware  of  their presence  in  the  community  to  assist  them  in  overcoming  both  intentional  and inadvertent barriers to accessing and understanding housing rights and options. 

 In 2013, there were 103,507 persons in the Baltimore region who spoke English less than  “very  well,”  representing  4.1  percent  of  the  regional  population.  This  population was increasing faster than the overall regional population since 2008, when there were 89,991  persons  with  LEP,  representing  3.9  percent  of  the  regional  population  at  that time.  

 Exhibit VIII-11. 

Persons with Limited English Proficiency (LEP) by Jurisdiction, 

2013 

 Number of 

Persons with LEP  Percent of Jurisdiction 

(Age 5+)  

Population (Age 5+) 

Regional Total 

103,507  

4.1% 

Anne Arundel County 

19,094  

3.7% 

   Annapolis City 

3,356  

9.4% 

   Anne Arundel County-remainder 

15,738  

3.3% 

Baltimore City 

20,197  

3.5% 

Baltimore County 

35,949  

4.7% 

Carroll County 

2,225  

1.4% 

Harford County 

4,877  

2.1% 

Howard County 

21,165  

7.7% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

113 

Exhibit VIII-12 shows the number of persons with LEP by language. The most frequently reported language spoken by LEP persons in the region is Spanish, followed by Korean and Chinese. 

   Exhibit VIII-12.  

Language Spoken at Home by Persons with LEP, Baltimore Region, 2013 

 Number of Persons  Percent of Total LEP 

with LEP 

Population  

(age 5 and over)  

(age 5 and over) 

Regional Total 

103,507  

100.0% 

Spanish 

41,266  

39.9% 

Korean 

10,556  

10.2% 

Chinese 

8,480  

8.2% 

Russian 

5,086  

4.9% 

African Languages 

4,484  

4.3% 

Tagalog 

3,927  

3.8% 

French 

3,135  

3.0% 

 Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  ECONOMIC PROFILE 

Race/Ethnicity and Income 

 Household income is a critical factor used by a lender in evaluating a household’s qualification  for  obtaining  a  home  mortgage  loan  and  by  apartment  owners  and managers when reviewing applications for rental housing. 

 In 2013, the median household income (MHI) for the Baltimore-Columbia-Towson MSA was $69,367. Exhibit VIII-13 shows that MHI and poverty rates continue to show great variation among the jurisdictions of the region. The poverty rates have increased for all of the jurisdictions studied in this report when compared to the data in 2008. The overall poverty rate of the region was 10.9 percent in 2013, compared to 14.7 percent for the United States. 

 The City of Baltimore jumped from a 19.6 percent poverty rate in 2008 to 23.8 percent in 2013. This may be indicative that persons leaving the city have higher incomes, as well as  the  fact  that  incomes  actually  decreased  in  the  city,  with  the  median  household income decreasing by 7.1 percent since 2000, after adjusting for inflation.  

 The City of Baltimore’s poverty rate is more than five times the poverty rate in Howard County,  four  times  that  of  Carroll  County,  and  more  than  three  times  that  of  Anne 114 

Arundel and Harford counties. Further, 50 percent of all persons living in poverty in the region are in the City of Baltimore, even though Baltimore represents only 23 percent of the overall regional population. The City of Annapolis appears to have concentrations of poverty  also,  as  its  poverty  rate  of  11.2  percent  is  almost  double  the  rate  of  the remainder of Anne Arundel County, which is 5.9 percent. 

 Exhibit VIII-13. 

Household Income and Poverty Rates, 2013 

Median 

Percent of 

Household   Persons  Population 

Income 

in Poverty   in Poverty 

Regional Total 

$69,367  

286,446  

10.9% 

Anne Arundel County 

$87,430  

33,352  

6.3% 

   Annapolis City 

$72,462  

4,225  

11.2% 

   Anne Arundel County-

remainder 

N/A 

29,127  

5.9% 

Baltimore City 

$41,385  

142,162  

23.8% 

Baltimore County 

$66,486  

70,456  

8.9% 

Carroll County 

$84,790  

9,088  

5.6% 

Harford County 

$80,622  

17,988  

7.4% 

Howard County 

$109,865  

13,400  

4.6% 

 N/A indicates data are not available for this geography. 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  Exhibit VIII-14 reveals the dramatic differences among racial and ethnic groups across the Baltimore region with respect to income and poverty. In the region overall, African-American households are more than three times more likely to live in poverty than White households,  and  Hispanic  households  are  more  than  twice  as  likely  as  White households  to  live  in  poverty.  In  the  city  of  Baltimore,  almost  28  percent  of  African-American households were living in poverty in 2013, a sharp increase from 2008, when the poverty rate was 23 percent (per Mullin & Lonergan). 

115 

 Exhibit VIII-14. 

Poverty Rate of Persons by Race and Ethnicity, 2013 

Percentage Living in Poverty 

African 

White 

American 

Asian 

Hispanic 

Regional Total 

6.5% 

19.9% 

10.6% 

15.1% 

Anne Arundel County 

4.7% 

12.7% 

11.0% 

9.4% 

   Annapolis City 

6.7% 

25.1% 

18.0% 

17.0% 

   Anne Arundel County-remainder 

4.6% 

11.2% 

10.7% 

7.5% 

Baltimore City 

14.6% 

27.6% 

26.7% 

26.8% 

Baltimore County 

7.0% 

12.3% 

12.1% 

13.5% 

Carroll County 

5.0% 

15.9% 

5.3% 

13.0% 

Harford County 

6.0% 

14.7% 

5.5% 

15.5% 

Howard County 

3.0% 

8.6% 

4.9% 

12.5% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  The income distribution of White and African-American households in each jurisdiction and the region overall is presented in Exhibit VII -15. Similar to the statistics for 2008, African-American  households  were  fairly  evenly  spread  throughout  the  four  income segments,  with  28  percent  earning  less  than  $25,000  and  29  percent  earning  over $75,000,  whereas  White  households  were  skewed  to  higher  incomes,  with  only  13 

percent earning less than $25,000 and over 54 percent earning $75,000 or higher. 

116 

Exhibit VIII-15. 

Household Income Distribution by Race, 2013 

$25,000  $50,000  $75,000 

$0 to 

to 

to 

to 

$100,000 

$24,999  $49,999  $74,999  $99,999  and higher 

Percent  Percent  Percent  Percent 

Percent 

Regional Total 

18.2% 

18.7% 

17.4% 

13.1% 

32.6% 

White Households 

13.0% 

16.4% 

16.6% 

14.2% 

39.9% 

African-American Households 

27.9% 

24.7% 

18.3% 

11.3% 

17.8% 

Anne Arundel County 

11.0% 

14.6% 

16.8% 

15.0% 

42.6% 

White Households 

9.5% 

14.1% 

15.5% 

14.6% 

46.3% 

African-American Households 

16.5% 

19.3% 

18.6% 

14.5% 

31.0% 

       Annapolis City 

18.2% 

15.3% 

17.8% 

12.8% 

35.8% 

     White Households 

10.3% 

13.3% 

16.1% 

14.9% 

45.4% 

     African-American   

Households 

38.5% 

23.4% 

16.0% 

7.0% 

15.0% 

       Anne Arundel County-

Remainder 

10.4% 

14.6% 

16.7% 

15.2% 

43.2% 

  White Households 

9.4% 

14.2% 

15.5% 

14.5% 

46.4% 

     African-American 

Households 

13.5% 

18.8% 

19.0% 

15.6% 

33.2% 

 Baltimore City 

34.2% 

23.7% 

17.2% 

9.2% 

15.7% 

White Households 

22.8% 

19.0% 

17.8% 

11.5% 

28.9% 

African-American Households 

39.2% 

27.1% 

16.7% 

8.3% 

8.7% 

 Baltimore County 

16.6% 

21.2% 

19.6% 

13.6% 

29.1% 

White Households 

15.0% 

19.6% 

18.2% 

14.7% 

32.5% 

African-American Households 

17.1% 

24.9% 

21.8% 

14.1% 

22.2% 

 Carroll County 

11.8% 

16.3% 

15.5% 

15.1% 

41.4% 

White Households 

11.7% 

16.1% 

15.7% 

15.2% 

41.4% 

African-American Households 

15.2% 

25.7% 

11.0% 

12.1% 

36.0% 

 Harford County 

13.2% 

16.1% 

18.5% 

15.4% 

36.8% 

White Households 

11.9% 

15.4% 

17.6% 

15.7% 

39.4% 

African-American Households 

17.3% 

22.0% 

18.0% 

13.9% 

28.8% 

 Howard County 

7.4% 

11.5% 

13.3% 

13.5% 

54.3% 

White Households 

5.3% 

9.8% 

12.3% 

12.2% 

60.5% 

African-American Households 

11.2% 

16.0% 

16.8% 

16.4% 

39.6% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

117 

Concentrations of Low- and Moderate-Income Persons 

 HUD provides the percentage of low- and moderate-income (LMI) persons in each 

census  block  group  for  entitlement  communities,  such  as  the  jurisdictions  covered  in this report. The following table indicates the total number of LMI persons in the region and in each of the jurisdictions. The percentage of LMI persons was highest in the City of  Baltimore,  when  in  2010,  61.9  percent  of  the  city's  residents  was  considered  LMI. 

This  was  about  twice  as  high  as  the  proportion  of  LMI  persons  in  four  of  the  five suburban  counties.  The  lowest  concentration  of  LMI  persons  was  in  Howard  County, with less than one of five persons considered LMI, and the second-highest percentage of LMI persons was in the City of Annapolis, at 38.3 percent. 

    Exhibit VIII-16. 

Low- and Moderate-Income Persons, 2010  

Number of 

Total 

LMI Percent of 

LMI Persons 

Population 

Population 

Regional Total 

945,945  

2,566,910  

36.9% 

Anne Arundel County 

133,930  

508,130  

26.4% 

   Annapolis City 

13,865  

36,190  

38.3% 

   Anne Arundel County-remainder 

120,065  

471,940  

25.4% 

Baltimore City 

371,795  

600,195  

61.9% 

Baltimore County 

281,250  

780,465  

36.0% 

Carroll County 

39,020  

162,210  

24.1% 

Harford County 

67,050  

240,180  

27.9% 

Howard County 

52,900  

275,730  

19.2% 

 Source: U.S. Dept. of Housing and Urban Development, 2010. 

  Poverty and Persons with a Disability 

 The  American  Community  Survey  records  disability  status  for  non-institutionalized disabled persons aged five and older. A disability is a long-lasting physical, mental, or emotional condition that can make it difficult for a person to perform activities of daily living,  such  as  walking,  climbing  stairs,  dressing  bathing,  learning,  or  remembering. 

These conditions can also impede the ability to travel outside the home alone or work.  

118 

The  Fair  Housing  Act  of  1968  prohibits  discrimination  based  on  disability—including physical, mental, or emotional disability. Applicants for and occupants of housing may not be excluded from renter- or owner-occupied housing. 

 In  the  year  2013,  290,772  persons  aged  five  or  older  reported  a  disability  in  the Baltimore region, representing 11.8 percent of the population. In the City of Baltimore, 16.3 percent of persons reported a disability.  

Exhibit VIII-17. 

Persons with Disabilities, 2013 

Civilian Non-

With at Least 

institutionalized 

One Type of 

Population Age 5+ 

Disability 

Percent 

Regional Totals 

2,473,282  

290,772  

11.8% 

Anne Arundel County 

489,249  

49,413  

10.1% 

   Annapolis City 

34,968  

3,575  

10.2% 

   Anne Arundel County-remainder 

454,281  

45,838  

10.1% 

Baltimore City 

569,512  

92,869  

16.3% 

Baltimore County 

754,995  

89,289  

11.8% 

Carroll County 

156,498  

14,569  

9.3% 

Harford County 

229,541  

24,349  

10.6% 

Howard County 

273,487  

20,283  

7.4% 

 Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  According to data for the Baltimore region, persons living with disabilities are more than twice as likely to live in poverty. As of 2013, 19.1 percent of persons with disabilities in the  Baltimore  region  lived  in  poverty,  as  compared  to  only  8.6  percent  for  persons without any disabilities.  

119 

Exhibit VIII-18. 

Poverty Rates by Disability, Persons Age 16 or Older, 2013 

Percentage of Persons   Living in Poverty 

with Disabilities 

without Disabilities 

Regional Totals/Average 

19.1% 

8.6% 

Anne Arundel County 

11.9% 

5.2% 

   Annapolis City 

N/A 

N/A 

   Anne Arundel County-remainder 

N/A 

N/A 

Baltimore City 

32.5% 

18.7% 

Baltimore County 

13.6% 

7.4% 

Carroll County 

12.1% 

4.4% 

Harford County 

13.0% 

5.6% 

Howard County 

12.0% 

3.6% 

N/A indicates that these data are not available for this geography. 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  Familial Status and Income 

 The Census Bureau divides households into family and non-family households. Family households are married couple families with or without children, single-parent families, and other families made up of related persons. Non-family households are either single persons living alone or two or more non-related persons living together. 

 Sex is a protected basis under Title VIII of the Civil Rights Act of 1968 (the Fair Housing Act) against discrimination in housing. Protection for familial status (that is, families with children, pregnant women) was added in the 1988 amendments to Title VI I. Except in very limited circumstances involving housing reserved by government for persons aged 62  years  or  older  and  owner-occupied  buildings  of  one  to  four  units,  it  is  unlawful  to refuse to rent or sell to families with children. 

 The total number of households in the region increased by 5.5 percent from 2000 to 2013,  while  the  number  of  family  households  increased  much  more  slowly  by  1.7 

percent.  The  number  of  female-headed  households  increased  6.9  percent,  but  the female-headed  households  with  children  increased  only  0.9  percent.  Meanwhile, married  couple  families  decreased  by  0.8  percent,  and  married  couples  with  children decreased  by  11.2  percent.  Similarly,  male-headed  households  increased  by  13.2 

percent, but male-headed households with children only increased by 1.5 percent. 

120 

 Exhibit VIII-19. 

Family Status, Baltimore Region, 2000 to 2013 

% Change 

Percent of 

2000 to 

2000 

2013 

Households 

2013 

Regional Total Households 

959,013   1,012,030  

100.0% 

5.5% 

Family Households 

646,579  

657,809  

65.0% 

1.7% 

    Married-Couple Family 

467,661  

464,107  

45.9% 

–0.8% 

          With Children 

215,468  

191,439  

18.9% 

–11.2% 

          Without Children 

252,193  

272,668  

26.9% 

8.1% 

    Female-Headed Households 

139,633  

149,228  

14.7% 

6.9% 

          With Children 

78,260  

78,949  

7.8% 

0.9% 

          Without Children 

61,373  

70,279  

6.9% 

14.5% 

   Male-Headed Households 

39,285  

44,474  

4.4% 

13.2% 

          With Children 

19,298  

19,578  

1.9% 

1.5% 

          Without Children 

19,987  

24,896  

2.5% 

24.6% 

Non-family and 1-person 

Households 

312,434  

354,221  

35.0% 

13.4% 

Source: U.S. Census Bureau, American Community Survey, 2009–2013. 

  SUMMARY OF FAIR HOUSING INTERVIEWS 

 AREA  contacted  companies  with  experience  in  development,  ownership,  and/or management of affordable housing properties in metropolitan Baltimore to obtain their views on fair housing issues in the region. Although more than 20 calls were made to potential  subjects,  only  4  phone  interviews  were  conducted.  Outreach  and  interviews were conducted between November 2016 and February 2017. Interview subjects were 

seasoned  housing  professionals  with  between  25  to  30  years  in  direct  property  or management roles; for one organization, the community relations director responded to our  survey.  In  addition  to  work  experience  in  Maryland,  subjects  also  worked  in Pennsylvania, Virginia, and West Virginia. 

 Al subjects appeared to be familiar with fair housing laws in their respective jurisdictions and standard protected classes and complied with rules and regulations. Fair housing training  is  required  and  held  annually  by  all  respondents  through  in-person  or  online classes.  Very  few  subjects  indicated  participation  in  fair  housing  training  beyond  that required  by  law.  Where  municipalities  lacked  a  fair  housing  ordinance,  several organizations deferred to the more restrictive of state or federal regulations. 

 Although respondents uniformly agreed their industry was performing very well in the area of fair housing applications and management, the issue of managing reasonable 121 

accommodations was cited as one of the challenges practitioners face. 34 Because of il -

defined  eligibility  thresholds  and  qualifications,  reasonable  accommodation  requests fulfil ed for one resident often snowball into similar requests by neighboring residents. 

Examples include handicapped parking at senior facilities, service animals, or removing newly installed carpet due to a tenant’s COPD.  

 Based  on  fulfiling  required  postings,  training,  and  compliance,  the  housing professionals interviewed believed that their clients have a sufficient understanding of their housing rights. Complaints that have been filed over the years generally relate to reasonable accommodation requests, they said. One interviewee recalled a complaint of  housing  discrimination  based  on  race  that  was  later  dismissed.  Complaints  were generally resolved by the management company and identified as misunderstandings or inadequate provision of reasonable accommodations. Uniformly, subjects affirmed that housing  discrimination  was  not  common  in  the  areas  where  they  worked.  Training materials used extreme examples of discrimination by private landlords, but none of the people  surveyed  believed  discrimination  to  be  occurring,  particularly  when  trained reputable professionals were in place.  

 When asked about barriers to equal housing opportunity, interviews produced varied responses.  In  rural  Maryland,  the  barrier  is  poor  access  resulting  from  limited  public transportation  to  jobs,  medical  providers,  schools,  and  shopping.  Meeting  Americans with Disability Act (ADA) standards and providing accessible housing was a barrier cited by multiple respondents, who identified challenges from both resident and management perspectives.  Management  organizations  have  experienced  increasing  difficulty  in meeting ADA requests. Although residents believe that it is the landlord’s responsibility to provide or modify units for ADA accessibility, landlords are actually only required to allow  changes  to  occur  to  existing  units or meet new  construction  requirements.  One respondent  commented  that  housing  applicants  with  ADA  requirements  routinely struggle to find decent housing opportunities that are affordable. 

 Generally, respondents indicated that the real estate industry and government bodies were  doing  the  right  thing  by  educating  and  informing  housing  professionals  and  the residents they serve. Some suggestions for improvements include increased training in general  and  specifically  in  areas  of  reasonable  accommodations  for  persons  with  a disability.  Unbiased  classes  for  tenants  to  learn  their  rights  and  establish  a  better understanding would be best achieved through an outside, third-party vendor. 

 In spite of the positive responses from the interviews respondents, there is stil an indication  that  not  all  landlords  follow  fair  housing  guidelines.  In  2016,  the  State  of Maryland Commission on Human Rights received 98 housing discrimination complaints. 

Of  those  complaints,  59  were  disability  related,  33  were  related  to  race,  and  5  were based on national origin. 

34  For  more  information  about  reasonable  accommodations,  see  the  following  joint  statement  by  the Department of Justice and HUD: https://www.justice.gov/crt/page/file/909956/download.  

122 

HOUSING MARKET PROFILE 

 The housing stock in a given geography is both an indication of demand for that type of housing and a determinant of the types of households that wil  be attracted to the area. 

Multifamily properties have traditionally tended to be rental housing, and single-family detached  structures  have  tended  to  be  owner  occupied.  Although  this  pattern  has softened  over  the  past  25  years,  with  construction  of more  multifamily  condominiums and  more  single-family  homes  available  for  rent,  it  is  stil   dominant  in  the  Baltimore region.  

 Throughout the Baltimore  region, 74  percent  of all  housing  units  are  single  family. 

Largely because of the popularity of the row house in the City of Baltimore, only 44.8 

percent of all housing units are single-family detached, whereas 29.2 are single-family attached. Multifamily properties with two or more units account for only 28.8 percent of all housing units. The remaining 1.2 percent of housing units consists largely of mobile homes,  with  fewer  than  500  households  lodged  in  other  accommodations  (such  as boats and RVs). 

 Exhibit VIII-20. 

Baltimore Region: Housing by Units in Structure 

4.9% 1.2%

1.9%

18.0%

44.8%

Single-Family Detached

Single-Family Attached

2 to 19 Units

20 to 49 Units

50 and More Units

Mobile Home and Other

29.2%

 Sources: American Community Survey; 2009–2013, 5-year; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

123 

   Exhibit VIII-21. 

Housing by Units in Structure 

Single-

Single-

Mobile 

Family 

Family 

2–19 

20–49 

50 or 

Home and 

Detached 

Attached 

Units 

Units 

More 

Other 

Anne Arundel 

County 

61.89% 

18.55% 

13.43% 

1.94% 

2.32% 

1.87% 

Baltimore City  

14.54% 

52.83% 

21.09% 

2.39% 

8.94% 

0.22% 

Baltimore County 

47.00% 

24.15% 

21.32% 

1.60% 

4.97% 

0.96% 

Carroll County 

77.39% 

10.10% 

8.98% 

0.86% 

1.68% 

0.98% 

Harford County  

60.94% 

20.44% 

12.80% 

0.97% 

1.36% 

3.48% 

Howard County 

53.12% 

20.65% 

18.25% 

2.65% 

3.76% 

1.57% 

 Sources: American Community Survey; 2009–2013; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

  In the Baltimore region, two-thirds of the households own the unit in which they live, and one-third rent their units. Nationwide, the homeownership rate is 64.9 percent. Exhibit VIII-22 il ustrates how tenure varies by county within the region. 

 Exhibit VIII-22. 

Baltimore Region: Occupied Housing by Tenure 

Howard County

Harford County

Carroll County

Renter Occupied

Baltimore County

Owner Occupied

Baltimore City

Anne Arundel County

0%

50%

100%

 Sources: American Community Survey; 2009–2013; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

 The way in which housing stock and tenure are related is most evident in Exhibit VIII-23. 

Homeownership rates vary from 48.3 percent in Baltimore City to 82.2 percent in Carroll 124 

County.  In  Carroll  County,  78  percent  of  housing  units  are  in  single-family  detached structures,  and  another  10  percent  are  in  single-family  attached  structures.  By comparison, in Baltimore County, where 66.5 percent of households are homeowners, only  47.8  percent  of  the  housing  units  are  single-family  detached  structures,  with another 24.1 percent in single-family attached structures. 

   Exhibit VIII-23. 

Household Tenure by Units in Structure 

Anne 

Arundel  Baltimore  Baltimore  Carroll  Harford 

Howard 

County 

County 

City  County  County 

County 

Total 

199,904 

313,912 

241,455  59,909  90,708 

106,142 

  Owner-Occupied  

74.2% 

66.5% 

48.3%  82.2% 

80.2% 

73.9% 

Housing Units: 

    1, detached 

56.1% 

44.3% 

13.4% 

72.9% 

57.7% 

51.3% 

    1, attached 

13.0% 

17.3% 

31.6% 

6.8% 

15.2% 

17.1% 

    2 to 4 

0.3% 

0.4% 

1.1% 

0.4% 

0.4% 

0.3% 

    5 to 9 

0.6% 

0.7% 

0.3% 

0.1% 

0.6% 

1.2% 

    10 to 19 

1.9% 

1.8% 

0.2% 

0.7% 

3.1% 

2.0% 

    20 to 49 

0.5% 

0.5% 

0.4% 

0.1% 

0.4% 

0.8% 

    50 or more 

0.4% 

0.8% 

1.1% 

0.1% 

0.1% 

0.3% 

    Mobile home 

1.5% 

0.8% 

0.1% 

0.9% 

2.7% 

0.9% 

Renter-Occupied  

25.8% 

33.5% 

51.7%  17.8% 

19.8% 

26.1% 

Housing Units: 

    1, detached 

24.2% 

10.4% 

4.5% 

28.4% 

22.2% 

10.1% 

    1, attached 

21.7% 

20.3% 

36.9% 

17.7% 

25.5% 

14.8% 

    2 to 4 

4.6% 

7.9% 

17.9% 

18.9% 

9.0% 

4.6% 

    5 to 9 

10.2% 

16.4% 

10.7% 

7.0% 

11.4% 

15.8% 

    10 to 19 

24.4% 

29.5% 

8.8% 

14.4% 

19.6% 

33.1% 

    20 to 49 

5.8% 

3.5% 

4.2% 

4.0% 

2.9% 

6.9% 

    50 or more 

7.8% 

11.8% 

16.7% 

8.8% 

6.7% 

13.1% 

    Mobile home and other 

1.2% 

0.3% 

0.3% 

0.7% 

2.8% 

1.5% 

 Sources: American Community Survey; 2009–2013; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

125 

One  of  the  main  obstacles  to Baltimore  vouchers  holders  who  wish  to move  to  other parts of the region is simply the lack of rental housing stock. Approximately 37 percent of the region’s rental housing is in the City of Baltimore, and another third of the stock is in Baltimore County, predominately in areas just outside the city limits. The 15 percent to  16  percent  of  the  region’s  rental  units  located  in  Anne  Arundel  County  are  also concentrated in Annapolis and areas to the south of the City of Baltimore. Many of these rental  units  are  located  in  census  tracts  that  rate  as  areas  of  low  to  moderate opportunity. 

 Exhibit VIII-24. 

Distribution of Rental Housing, Baltimore Region 

8.0%

15.0%

5.4%

3.1%

Anne Arundel County

Baltimore City

Baltimore County

Carroll County

Harford County

Howard County

30.9%

37.7%

 Sources: American Community Survey; 2009–2013; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

  Where rental housing does exist in areas of high or very high opportunity, it tends to be very expensive. AREA gathered information on market-rate rental housing throughout the  Baltimore  region  between  August  15,  2016  and  February  20,  2017.  The  data included  numerous  building  types,  from  single-family  homes  to  multifamily  housing complexes. Rental information was obtained on over 2,600 units via online searches of two  websites:  Apartments.com  and  Zil ow.com.  Information  gathered  on  each  unit includes  street  address,  city,  state,  zip  code,  census tract,  rent,  number  of  bedrooms and  baths,  and  building  amenities.  In  addition  to  recording  the  unit  and  building information, the census tract was identified and reviewed to note its opportunity score. 

126 

Although  the  data  collected  by  AREA  is  not  an  exhaustive  listing  of  all  rental  units available  during  this  time  period,  all  apartments  listed  for  rent  on  these  two  websites were  recorded  for  all  communities,  with  the  exception  of  the  City  of  Baltimore, Columbia, and Laurel. Listings were quite numerous in these communities, so every fifth or tenth listing was recorded until the sampled units reached at least 30 units for that community.  

 In the sample, 1,606 units (62 percent) were located in high or very high opportunity census tracts, and 1,005 units were in census tracts with opportunity scores between very  low  and  moderate.  Of  the  units  in  high  opportunity  areas,  638  were  located  in census  tracts  that  contain  at  least  one  subsidized/assisted  building  (based  on  the Opportunity Housing Inventory compiled by the Urban Institute, described in Section VI). 

There were only seven units in the sample with six or more bedrooms, and these units were not included in the sample as they were too few to be considered representative of the region’s marketplace of those unit sizes. 

 Exhibit VIII-25 indicates the number of units in the sample from each county as well as the quantity in high opportunity areas. 

 Exhibit VIII-25. 

AREA Rental Market Sample Data 

Number of Units Located in Areas of: 

High and Very High 

Low and Very Low 

County 

Opportunity 

Opportunity 

Total 

Anne Arundel 

  455 

  204 

659 

Baltimore City 

    19 

  545 

564 

Baltimore 

  428 

  195 

623 

Carroll 

   76 

     4 

   80 

Harford 

  166 

     2 

168 

Howard 

  462 

    55 

517 

Totals* 

1,606 

1,005 

2,611 

Sources: Apartments.com; Zil ow.com; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

127 

Limitations of the Market Rent Data. Although Apartment.com and Zil ow.com have become  somewhat  dominant  vehicles  for  rental  listings,  there  are  several  other  sites and methods that owners may utilize to seek tenants. Consequently, the data collected cannot be considered an exhaustive sample of all available rental units in the region. 

The data was gathered on rents of units available for rent over a six-month period of time  to  increase  the  likelihood  of  capturing  representative  samples  of  the  overall marketplace,  though  a  full  12-month  period  would  be  optimal  to  capture  all  seasonal turnover periods. Some neighborhoods may have experienced a slight increase in rents from the start to the end of the data collection process. Other neighborhoods may be underrepresented  simply  because  owners  of  units  in  those  neighborhoods  use  other methods  to  solicit  prospective  tenants.  Further,  the  data  collection  did  not  attempt  to capture  existing  rents  of  existing  ongoing  leases.  Although  we  acknowledge  potential shortcomings  of  the  data  collection  effort,  its  main  intent  was  to  help  understand  the marketplace that voucher holders encounter when seeking a unit to rent. The fact that we found fewer units for rent in areas of low opportunity can be attributable to landlords in  those  areas  using  different  advertising  methods  and  that  lower-rent  units  in  those neighborhoods tend to stay more fully rented than the higher-rent units in opportunity neighborhoods.  

 American Community Survey Rents. Recognizing the limitations of our rental data collection, we compared its results to the most recent information available through the American  Community  Survey.  For  this  we  used  the  2015  five-year  average  table  for median  gross  rents.  The  ACS  median  rents  were,  understandably,  lower  than  the median  rents  in  data  collected  by  AREA.  In  addition  to  a  potential  bias  toward  more expensive units in our data collection, our rents are more recent and therefore reflect recent price increases. Also, the ACS surveys rent paid by the respondents rather than asking rents. Actual rents paid may lag asking rents because some landlords raise rents on available units more than on occupied units, preferring to retain good tenants and avoid turnover costs rather trying to maximize rent on every unit. 

 We reasoned that even though the median ACS rents were lower than the median rents in AREA’s data collection effort, AREA’s rents should be generally proportional to ACS 

rents across the region. We tested this assumption by calculating the ACS median rents as a percentage of the AREA medians. 

128 

 Exhibit VIII-26. 

ACS 2015 Median Rents as a Percentage of 

AREA's 2016 Median Rents

120.0%

100.0%

80.0%

60.0%

40.0%

20.0%

0.0%

Anne

Baltimore

Baltimore

Arundel

County

City

Carrol

Harford

Howard

    1 bedroom

83.3%

79.5%

64.0%

81.8%

82.0%

87.4%

    2 bedrooms

93.1%

84.4%

68.8%

83.7%

92.3%

97.2%

    3 bedrooms

94.3%

85.6%

74.6%

76.6%

87.8%

95.8%

    4 bedrooms

88.9%

73.3%

81.2%

60.1%

80.3%

89.4%

 Sources: American Community Survey; 2011–2015; Applied Real Estate Analysis, Inc. 

  AREA’s data showed the closest relationship to ACS data in Anne Arundel and Howard counties, whereas AREA’s data was the least similar to ACS data in Baltimore City. This indicates that AREA’s data collection undersampled the lower-rent neighborhoods in the city and, to a lesser extent, in Baltimore County. There is also a low correlation between ACS rents and AREA data for four-bedroom rents in Carroll County. We attribute this primarily  to  the  small  number  of  four-bedroom  units  in  our  sample  (nine)  in  Carroll County,  and  thus  it  is  probably  not  representative  of  all  four-bedroom  units  in  the county. 

 Exhibit VIII-27 shows the median rents collected by AREA for units located in census tracts  rated  as  high  or  very  high  opportunity  neighborhoods.  To  indicate  relative affordability, these median market rents are compared to the maximum affordable rent levels for households with incomes at 60 percent of area median income (AMI). The 60 

percent AMI is the maximum income level that a household can earn to qualify for a unit in a building financed with LIHTCs. The income limits used in the following tables are the  2016  LIHTC  limits  published  on  the  Maryland  Department  of  Housing  and Community  Development’s  website;  these  are  the  limits  in  effect  while  AREA  was gathering  market  rent  data.  No  properties  known  to  be  assisted  or  subsidized apartments were included in the data collection.  

129 

 Exhibit VIII-27. 

Median Rents for Market-Rate Units Located in Opportunity Areas 

Medians by County, Units in Opportunity Areas 

No. of 

60% 

Anne 

Baltimore  Baltimore 

Units 

AMI 

Unit Size 

Arundel 

County 

City 

Carrol  

Harford 

Howard 

Identified 

Rent 

Studio 

NMF(3) 

$975 

NA 

NA 

$953 

NMF(2) 

16 

$910 

1BR 

$1,488 

$1,260 

$1,056 

$1,000 

$1,000 

$1,425 

295 

$975 

2BR 

$1,649 

$1,450 

$1,455 

$1,249 

$1,200 

$1,649 

503 

$1,171 

3BR 

$1,950 

$1,784 

$1,650 

$1,800 

$1,695 

$2,098 

413 

$1,353 

4BR 

$2,375 

$2,450 

NA 

$2,525 

$2,150 

$2,668 

102 

$1,509 

5BR 

$3,000 

NMF(3) 

NMF(1) 

NMF(3) 

NMF(3) 

NMF(3) 

25 

$1,665 

Unit Count 

455 

428 

19 

76 

166 

462 

1,606 

 Note: NA indicates there were no units of that size identified for rent within the jurisdiction at the time of data collection.  

NMF(x)  indicates  that  there  were  too  few  units  of  the  size  to  establish  a  meaningful  median.  Units  with  more  than  five bedrooms were excluded from the sample because the number of such units in the collected data was too small to analyze; within the region, only 1.3 percent of occupied rental units have five or more bedrooms. 

 Sources: Applied Real Estate Analysis, Inc.; Maryland Department of Housing and Community Development. 

  As can be seen in Exhibit VII-27, the median rent in every geography and at every unit size exceeds the maximum allowable rent for LIHTC 60 percent AMI units. 35 For larger units, the median rents substantially exceed the affordable rent maximums. Rents were highest in Anne Arundel and Howard counties, where the three- and four-bedroom units were 45 percent to 75 percent higher than the maximum allowable LIHTC 60 percent AMI rent. 

 The median rent represents the midpoint of the range of rents, with half of the sample rents higher and half lower. Thus, the table shows that at least half the apartments are unaffordable to households earning 60 percent or less than the area median income. 

However,  the  real  issue  is  whether  any  market-rate  rents  would  be  considered affordable to low-income households. 

35 It is important to note that the 60 percent AMI rents are gross rents that include all utilities, whereas most market-rate listings typically include water and sewer and perhaps heat and cooking gas, but rarely include electricity. Thus, the advertised rents would have to be adjusted upward to be considered “gross” 

and the gap between the market and affordable rents would probably be even greater. 

130 

 Exhibit VIII-28. 

Percentage of Units with Rent Below 60 Percent AMI Rent  

in High and Very High Opportunity Areas 

Unit 

Anne  Baltimore  Baltimore 

  Maximum 

size 

Arundel 

County 

City 

Carroll  Harford  Howard Rent: 60% 

Studio 

NMF(3) 

36% 

NA 

NA 

NMF(4)  NMF(2) 

$910  

1BR 

4% 

12% 

NMF(6) 

46% 

36% 

2% 

$975  

2BR 

2% 

16% 

NMF(7) 

16% 

41% 

1% 

$1,171  

3BR 

1% 

1% 

NMF(5) 

3% 

7% 

0% 

$1,353  

4BR 

0% 

0% 

NA 

0% 

10% 

0% 

$1,509  

5BR 

0% 

NMF(3) 

NMF(1) 

NMF(3) 

NMF(4)  NMF(3) 

$1,665  

 Note: NMF(x) = Not meaningful. The statistic is not considered valid if there are less than 10 units in a category. 

NA indicates there were no units of that size identified for rent within the jurisdiction at the time of data collection. 

Sources: Applied Real Estate Analysis; Maryland Department of Housing and Community Development. 

  As Exhibit VIII-28 shows, outside of Carroll and Harford counties, there are very few market-rate rental units that would be affordable to a household with income at or below 60 percent AMI. Households in this income range might be able to afford a one- or two-bedroom apartment in Carroll or Harford counties, if they could find one. Unfortunately, there are very few apartments at all for rent in Carroll County (80 total units identified) and Harford County (168 total units identified). As noted above, AREA collected data on every  listing  found  in  these  two  counties  over  the  six-month  data  collection  period. 

Therefore, not only are low-income households competing with each other for the small inventory  of  affordable  market-rate  units,  they  are  also  competing  with  more  affluent households. The paucity of available rental units in these counties can be attributed to the fact that these two counties have the fewest households in the region and together account for only about 8.5 percent of the region’s rental units. Also, a February 27, 2015 

article in the  Baltimore Sun on the boom in new apartments in Baltimore’s central area indicated that the overall apartment vacancy rate throughout the Baltimore metropolitan area was 3.9 percent. 36 This is an indication of a tight rental market in which supply is not staying abreast of demand. The lack of meaningful units in Baltimore City reflects the lack of opportunity areas within the city.  

36 http://www.baltimoresun.com/news/maryland/bs-bz-apartment-bubble-20150227-story.html. 

131 

Overall, only 7.2 percent of the 1,606 opportunity area census tracts in the region had units  in  the  sample  that  might  be  affordable  to  60  percent  AMI  households.  This demonstrates that any assisted apartment buildings offering units at rents affordable at that level or lower are providing a critical housing need not available in the marketplace in opportunity areas. 

 As might be expected, median rents tend to be lower in census tracts rated as low or very low on the opportunity scale. The few exceptions could be anomalies caused by comparatively small number of units sampled and the availability of units during the data collection period. There were so few units available for rent in non-opportunity areas in Harford  and  Carroll  counties  that  we  were  unable  to  develop  median  rents  for  either county.  Given  the  comparatively  low  rents  in  opportunity  census  tracts  in  these  two counties,  we  conclude  that  the  rents  in  non-opportunity  areas  are  low  enough  to  be affordable  to  households  across  a  broad  range  of  incomes,  and  thus  they  stay  fully rented. This is consistent with the low-vacancy rate regionwide.  

 The  rental  market  in  non-opportunity  areas  reflects  the  ability  of  the  lower-income households living there to be able to pay their rent. Low-income households congregate in  these  neighborhoods  because  that  is  where  they  can  locate  relatively  affordable housing. The City of Baltimore and adjacent areas of Baltimore County have the largest percentage of market-rate rental units affordable to households with incomes below 60 

percent  AMI.  However,  even  in  these  jurisdictions,  rents  are  stil   unaffordable  to households with incomes closer to the 50 percent AMI level. Based on the comparison of AREA’s data to ACS rents, the rents and percentages for Baltimore City in Exhibit VIII-29 and Exhibit VIII-30 are probably not reflective of the actual market conditions. 

 Comparing  market  rents  to  60  AMI  levels  provides  a  gauge  for  the  comparative affordability of rental units for lower-income households. However, for many households with very low incomes, rental subsidies are needed to make housing affordable. Those households fortunate enough to have obtained an HCV have a broad range of market-rate units from which to choose. The amount of rent the voucher holder pays remains the  same  no  matter  what  the  market  rent  may  be.  The  rent  subsidy  covers  the difference  between  what  the  voucher  holder  pays  and  the  market  rent,  up  to  a predetermined maximum. 

132 

 Exhibit VIII-29. 

Median Rents by County, Units Located  

in Low and Very Low Opportunity Areas 

Unit 

Anne 

Baltimore  Baltimore 

No. of 

60% 

Size 

Arundel 

County 

City 

Carrol  

Harford 

Howard  Units 

AMI 

Identified 

Rent 

Studio 

NMF(3)  

$788  

$1,132  

NA  

NA  

NA  

38 

$910  

1BR 

$1,165  

$1,012  

$1,275  

NA  

NA  

$1,582  

186  

$975  

2BR 

$1,344  

$1,255  

$1,440  

NA  

NA  

$1,775  

298  

$1,171  

3BR 

$1,663  

$1,617  

$1,533  

NMF(3)  

NMF(1)  

$2,196  

166  

$1,353  

4BR 

$1,925  

$1,850  

$1,550  

NMF(1)  

NMF(1)  

NMF(3)  

29  

$1,509  

5BR 

NMF(4)  

NA  

NMF(2)  

NA  

NA  

NA  

6  

$1,665  

Unit 

Count 

204  

195  

545  

4  

2  

55  

1005 

 Note: NMF(x) = Not meaningful. The statistic is not considered valid if there are less than 10 units in a category. 

NA indicates there were no units of that size identified for rent within the jurisdiction at the time of data collection. 

Sources: Applied Real Estate Analysis; Maryland Department of Housing and Community Development. 

 Exhibit VIII-30. 

Percentage of Units with Rent Below 60 Percent AMI Rent  

in Low and Very Low Opportunity Areas 

Unit Size 

Anne 

Baltimore 

Baltimore 

Arundel 

County 

City 

Carrol  

Harford 

60% AMI Rent 

Studio 

NMF(3) 

80% 

29% 

NA 

NA 

$910  

1BR 

10% 

49% 

32% 

NA 

NA 

$975  

2BR 

18% 

40% 

40% 

NA 

NA 

$1,171  

3BR 

21% 

17% 

36% 

NMF(3) 

NMF(1) 

$1,353  

4BR 

10% 

NMF(7) 

44% 

NMF(1) 

NMF(1) 

$1,509  

5BR 

0% 

NA 

NMF(2) 

NA 

NA 

$1,665  

 Note: NMF(x) = Not meaningful. The statistic is not considered valid if there are less than 10 units in a category. 

NA indicates there were no units of that size identified for rent within the jurisdiction at the time of data collection. 

Sources: Applied Real Estate Analysis; Maryland Department of Housing and Community Development. 

133 

HUD establishes Fair Market Rents (FMRs) for each metropolitan area. The maximum rent the local housing authority can pay for a unit leased by a voucher holder is typically within a range of 90 percent to 110 percent of the FMR for a given unit size. FMRs are typically  set  at  the  40th  percentile  of  the  distribution  of  gross  rents  paid  for  standard quality  dwelling  units  occupied  by  recent  movers  within  the  FMR’s  metropolitan  area. 

Using median rents to compare to FMRs is reasonable, as Baltimore’s FMRs are set at the 50th percentile due to an interim Final Rule issued in 2001 that sets FMRs at the 50th percentile in areas where voucher holders are highly concentrated. Also, it should be noted that FMRs are set at the metropolitan rather than county level. Higher rents in Anne Arundel and Howard counties are offset by lower rents in Baltimore City, where large numbers of rental units are concentrated. 

 Therefore,  we  compared  AREA  median  rents  to  the  FMRs  for  the  Baltimore metropolitan area. In both Carroll and Harford counties, more than half of all units had rents  below  the  FMR  for  the  metropolitan  area,  except  among  four-bedroom  units. 

Rents in Baltimore City also fell below the FMR, as most of the city is considered a non-opportunity  area  and  the  comparatively  high  market  rents  in  revitalizing  pockets  are more than offset by the large areas with depressed market rents. 

 Exhibit VIII-31. 

AREA Median Rents and FMRs in Baltimore MSA 

$3,000

$2,500

$2,000

Efficiency

One Bedroom

$1,500

Two Bedrooms

Three Bedrooms

$1,000

Four Bedrooms

$500

$0

Anne Baltimore Baltimore Carrol

Harford Howard

 FMR

Arundel County

City

Sources: Applied Real Estate Analysis, Inc.; HUD User, 2016 FMR for Baltimore-Columbia-Towson MSA. 

134 

In  many  metropolitan  areas,  some  neighborhoods  wil   have  rents  considerably  above FMR. Therefore, HUD has historically authorized some housing authorities to pay rents higher  than  their  FMRs  would  allow.  A  payment  standard  of  110  percent  of  FMR  is allowed without HUD permission, at the discretion of local housing authorities, and thus we compared rents for units identified by AREA to this standard. However, as shown in Exhibit VIII-32, even at 110 percent of FMR, the payment limit is stil  below the median rents in Anne Arundel, Howard, and Baltimore counties. Again, this is because the lower rents in Baltimore City and Carroll and Harford counties offset the higher rents in the other counties when the metropolitan-wide FMRs are calculated. 

 Exhibit VIII-32. 

AREA Median and 110 Percent FMR Rents 

$3,000

$2,500

$2,000

Efficiency

One Bedroom

$1,500

Two Bedrooms

$1,000

Three Bedrooms

Four Bedrooms

$500

$0

Anne Baltimore Baltimore Carrol

Harford Howard

110%

Arundel County

City

FMR

 Sources: Applied Real Estate Analysis Inc.; HUD User, 2016 FMR for Baltimore-Columbia-Towson MSA. 

  Exception Payment Standards. In some cases, HUD may grant exception payment standards above 110 percent of FMR. For example, at one time Howard County had a 150  percent  exception  payment  standard  for  Columbia,  but  it  was  subsequently reversed. In Baltimore County, households moving in to opportunity areas may secure an exception payment standard of 120 percent of FMR. Exhibit VI I-33 shows median rents  in  areas  of  high  and  very  high  opportunity  in  comparison  with  120  percent exception rents. 

 Rents of 120 percent of median would be sufficient to broaden the housing choices of voucher households, but they would stil  be below the median rents for units on which we collected data in many opportunity area neighborhoods. 

135 

 Exhibit VIII-33. 

AREA Median Rents in Opportunity Areas, 120 Percent FMR Rents 

$3,000

$2,500

$2,000

One Bedroom

$1,500

Two Bedrooms

Three Bedrooms

$1,000

Four Bedrooms

$500

$0

Anne

Baltimore

Carrol

Harford

Howard 120% FMR

Arundel

County

 Sources: Applied Real Estate Analysis, Inc.; HUD User, 2016 FMR for Baltimore-Columbia-Towson MSA. 

  DISTRIBUTION OF AFFORDABLE HOUSING IN THE METROPOLITAN AREA 

 Affordable  housing  developments  for  families,  including  Low-Income  Housing  Tax Credit developments, are heavily concentrated in the center of Baltimore City. Of 323 

developments,  71  percent  are  located  in  Baltimore  City.  There  are  small  clusters  in other  communities,  including  18  developments  in  Annapolis,  13  in  Columbia,  and  6 

each  in  Glen  Burnie,  Essex,  and  Owens  Mil s.  The  remaining  45  developments  are scattered  throughout  the  five-county  region,  but  even  these  developments  are frequently  close  to  one  another.  There  are  five  developments  in  Westminster  and Edgewood  and  four  in  El icott  City.  Affordable  housing  developments  can  be  an important component in efforts to provide decent housing for low-income households. 

However, if those developments are clustered in neighborhoods of low opportunity, the effect is the same as concentrating voucher holders in low opportunity neighborhoods. 

136 

 Exhibit VIII-34. 

 Source: Applied Real Estate Analysis, Inc. 

137 

DISTRIBUTION OF HOUSING CHOICE VOUCHERS 

 Using HUD data, the AREA team examined where HCV holders were living in 2013. 

Though there are individual vouchers holders located throughout the region, we used 

“heat” maps to show general geographic areas with concentrations of voucher holders. 

 Outside the City of Baltimore, which has the densest concentration of voucher holders in the region, the main concentrations are in Baltimore County. The Baltimore County Office of Housing received 6,345 vouchers for its program, according to HUD’s website, although the number of vouchers in use is somewhat lower. To the west of Baltimore City,  Woodlawn,  Lochearn,  Randallstown,  and  Pikesvil e  all  have  concentrations  of voucher holders. A lighter concentration of voucher holders extends along State Route 140  in  Garrison,  Owings  Mil s,  and  Reisterstown.  Other  Baltimore  County concentrations of voucher holders are in Parkvil e, northeast of the city, and the eastern suburbs of Essex, Middle River, and Dundalk.  

 Outside of Baltimore County, there is a small concentration of voucher holders in the Harford  County  community  of  Edgewood. The  City  of Westminster,  in  Carroll  County, has a concentration of voucher holders, primarily because the City’s Housing Office has 293 vouchers available for area residents, of which an estimated 255 to 260 were in use in 2016. Westminster is the county seat for Carroll County; the County has a separate allocation of 649 available vouchers, of which 644 were in use as of February 2015. 

 In Anne Arundel County, multiple HCV holders are found in the Lansdown-Brooklyn Park  area  adjacent  to  the  City  of  Baltimore,  in  South  Gate,  and  in  portions  of  Glen Burnie. There is a lighter concentration of voucher holders in an area just east of Fort Meade  and  a  small  concentration  in  and  around  Annapolis.  The  Annapolis  Housing Authority has authority to issue 384 vouchers, of which 351 were under lease in June 2016.  The  Anne  Arundel  County  Housing  Commission  had  an  allocation  of  2,099 

vouchers in July 2016, but only 1,761 were in use. There were 1,055 vouchers available to county residents through the Howard County Housing Commission in 2016, and all of them  were  in  use.  In  addition  to  a  small  concentration  of  its  own  voucher  holders, Columbia appears to have a concentration of Thompson voucher holders. 

138 

 Exhibit VIII-35. 

Distribution of Non-Thompson Voucher Holders in the Study Area 

 Source: Urban Institute. 

139 

 Exhibit VIII-36.   

Distribution of Thompson Voucher Holders in the Study Area 

 Source: Urban Institute. 

  Thompson voucher holders tend to concentrate in many of the same geographic areas as voucher holders in general. However, areas of concentration for Thompson voucher holders  appear  to  be  more  widespread.  The  densest  concentration  of  Thompson households was in Columbia, but there were lighter concentrations in areas of Howard County  around  Columbia  where  other  voucher  holders  were  not  concentrated.  There was also a concentration of Thompson households in El icott City, which did not have a concentration  of  other  voucher  holders.  In  Baltimore  County,  concentrations  of Thompson  households  in  the  areas  northeast  of  the  city  cover  a  broader  geographic area  and  extend  father  out  from  the  city  than  do  the  concentrations  of  all  voucher holders. There was a concentration of Thompson voucher holders in the small area of Harford  County  around  Edgewood,  where  other  voucher  holders  were  also 

concentrated, but a light concentration of Thompson households extends father to the northeast into Abingdon and Belcamp. This same pattern was evident in Anne Arundel, where light concentrations of Thompson households were spread more evenly and in a 140 

broader  corridor  extending  south  from  Brooklyn  Park  through  Glen  Burnie  and  South Gate, than smaller concentrations of other voucher holders in these communities. 

  REGIONAL CONSIDERATIONS 

 Regional Transportation 

 There are more than 117,000 households living in the Baltimore Region who do not have access to an automobile. Although a few households may choose not to possess a car, most households with no car have low incomes and simply cannot afford a car. 

These  households  are  at  a  disadvantage  in  accessing  jobs  and  services.  Access  to public  transit  is  very  important  to  these  households  for  everyday  activities  such  as shopping for food and clothing, obtaining medical care, and getting to work. Even if the trip to work requires changing modes of transit or accessing multiple transit routes, the commute can stil  be preferable to having no access to employment.  

 Of the transit-dependent households in the Baltimore region, approximately 62 percent are located In Baltimore City, where they have access to subway and light rail lines as well as a reasonably dense system of bus routes. Although the percentage of transit-dependent  households  is  larger  in  Baltimore  County  than  in  the other  counties  in  the region,  it  is  less  than  one-third  of  the  percentage  of  transit-dependent  households  in Baltimore City. Annapolis is a much smaller and more auto-oriented city than Baltimore, but it stil  has a percentage of transit-dependent households approximately three times as large as the remainder of Anne Arundel County. 

 The  main  provider  of  public  transportation  in  the  Baltimore  region  is  the  Maryland Transportation  Administration  (MTA).  MTA  operates  a  subway,  light  rail  line,  and  77 

local  and  commuter  bus  routes. The bus  system  is  heavily  concentrated  in  Baltimore City and Baltimore County. It also connects with local bus routes in Harford and Howard counties  and  with  local  routes  in  Annapolis  and  Laurel  in  Anne  Arundel  County. 

Northern  Anne  Arundel  County  suburbs  of  Baltimore  City  have  limited  public transportation alternatives. Carroll County contracts with a private company to provide limited bus service to serve population and employment concentrations in the county. 

Exhibits VIII-38 and VII -39 indicate how individuals within the region get to work.  

141 

 Exhibit VIII-37. 

Public Transit–Dependent Households 

Counties 

Percentage of Households without Access to an Auto 

Anne  Baltimore 

Arundel* 

County 

Carroll  Harford  Howard 

Al  Households 

3.4% 

8.1% 

4.3% 

4.6% 

3.5% 

1-Person Households 

7.9% 

17.3% 

14.2% 

12.3% 

10.4% 

2-Person Households 

1.7% 

4.8% 

1.7% 

2.6% 

2.0% 

3-Person Households 

2.4% 

4.5% 

1.6% 

3.1% 

1.3% 

4-or-more-Person 

Households 

2.2% 

3.4% 

1.4% 

1.8% 

1.5% 

 Cities 

Percentage of Households without Access to an Auto 

Annapolis  

Baltimore  

Al  Households 

10.2% 

30.3% 

1-Person Households 

15.9% 

40.5% 

2-Person Households 

7.1% 

22.2% 

3-Person Households 

8.3% 

24.1% 

4-or-more-Person  

5.2% 

25.6% 

 Households 

 *Excludes Annapolis City. 

Source: U.S. Census Bureau (2009–2013 ACS 5-Year Estimates). 

142 

 Exhibit VIII-38. 

Means of Transportation to Work: Counties 

Anne  Baltimore 

Arundel* 

County  Carrol   Harford  Howard 

White (only, not Hispanic) 

Total 

193,539 

251,842  79,389  100,843 

95,950 

Car, truck, or van (drove alone) 

83.0% 

82.7% 

84.1% 

84.8% 

82.6% 

Car, truck, or van (carpooled) 

7.3% 

8.3% 

8.2% 

8.2% 

6.0% 

Public transportation (excluding taxicab) 

2.4% 

2.0% 

1.0% 

1.1% 

3.0% 

Walked 

1.9% 

1.9% 

1.1% 

1.2% 

0.8% 

Taxicab, motorcycle, bicycle, or other 

1.0% 

0.9% 

0.5% 

0.6% 

0.7% 

Worked at home 

5.0% 

4.1% 

4.8% 

4.1% 

6.9% 

African American 

Total 

37,318 

104,450 

2,530 

15,211 

26,646 

Car, truck, or van (drove alone) 

78.8% 

74.5% 

73.3% 

76.6% 

80.8% 

Car, truck, or van (carpooled) 

8.9% 

9.7% 

13.5% 

12.2% 

6.8% 

Public transportation (excluding taxicab) 

7.5% 

10.3% 

1.3% 

4.2% 

6.2% 

Walked 

2.2% 

2.1% 

4.7% 

2.3% 

1.7% 

Taxicab, motorcycle, bicycle, or other 

0.9% 

1.2% 

1.0% 

1.5% 

1.1% 

Worked at home 

1.7% 

2.2% 

6.2% 

3.0% 

3.3% 

Asian 

Total 

9,909 

21,727 

1,459 

3,296 

22536 

Car, truck, or van (drove alone) 

76.8% 

72.2% 

81.5% 

84.2% 

75.2% 

Car, truck, or van (carpooled) 

12.8% 

16.7% 

11.9% 

11.2% 

14.1% 

Public transportation (excluding taxicab) 

4.5% 

3.8% 

0.9% 

2.7% 

4.0% 

Walked 

0.8% 

2.8% 

2.5% 

1.0% 

1.0% 

Taxicab, motorcycle, bicycle, or other 

0.5% 

1.1% 

2.1% 

0.9% 

0.4% 

Worked at home 

4.7% 

3.3% 

1.2% 

0.0% 

5.4% 

Hispanic 

Total 

13,859 

16,854 

2,286 

4,112 

8,845 

Car, truck, or van (drove alone) 

61.9% 

63.8% 

76.5% 

83.5% 

76.8% 

Car, truck, or van (carpooled) 

20.9% 

19.2% 

9.6% 

10.6% 

13.6% 

Public transportation (excluding taxicab) 

3.8% 

7.3% 

0.0% 

2.7% 

2.4% 

Walked 

1.0% 

4.2% 

6.3% 

1.1% 

2.5% 

Taxicab, motorcycle, bicycle, or other 

1.5% 

2.5% 

3.3% 

0.0% 

1.8% 

Worked at home 

3.4% 

3.0% 

4.2% 

2.2% 

2.8% 

 *Excludes Annapolis City. 

 Source: U.S. Census Bureau (2009–2013 ACS 5-Year Estimates). 

143 

 Exhibit VIII-39. 

Means of Transportation to Work: Cities 

 White (only, not Hispanic) 

Annapolis  Baltimore 

Total 

13,042 

92,889 

  Car, truck, or van (drove alone) 

77.0% 

67.9% 

  Car, truck, or van (carpooled) 

6.1% 

8.3% 

  Public transportation (excluding taxicab) 

3.8% 

7.7% 

  Walked 

4.5% 

9.4% 

  Taxicab, motorcycle, bicycle, or other means 

1.5% 

2.9% 

  Worked at home 

7.2% 

3.9% 

African American 

Total 

3,358 

144,917 

  Car, truck, or van (drove alone) 

68.1% 

57.8% 

  Car, truck, or van (carpooled) 

14.7% 

10.4% 

  Public transportation (excluding taxicab) 

7.9% 

24.4% 

  Walked 

1.2% 

4.0% 

  Taxicab, motorcycle, bicycle, or other means 

5.6% 

1.5% 

  Worked at home 

2.5% 

2.0% 

Asian 

Total: 

536 

8,077 

  Car, truck, or van (drove alone) 

72.8% 

50.7% 

  Car, truck, or van (carpooled) 

6.5% 

19.2% 

  Public transportation (excluding taxicab) 

9.7% 

16.8% 

  Walked 

5.8% 

17.1% 

  Taxicab, motorcycle, bicycle, or other means 

2.1% 

3.4% 

  Worked at home 

3.2% 

2.7% 

Hispanic 

Total 

3,351 

13,078 

  Car, truck, or van (drove alone) 

55.0% 

42.9% 

  Car, truck, or van (carpooled) 

22.7% 

22.4% 

  Public transportation (excluding taxicab) 

10.6% 

18.6% 

  Walked 

4.2% 

14.5% 

  Taxicab, motorcycle, bicycle, or other means 

5.8% 

4.7% 

  Worked at home 

1.7% 

3.1% 

 Source: U.S. Census Bureau (2009–2013 ACS 5-Year Estimates). 

144 

It  is  not  surprising  that  that  a  higher  percentage  of  Baltimore  City  and  Annapolis residents used public transportation to get to work than did the residents of the region’s counties. Across jurisdictions minorities used public transportation to commute to work more frequently than Whites. This indicates that minority populations are more likely to be  heavily  transit  dependent,  and  this  transit  dependency  would  hinder  households trying to move from Baltimore City to suburban locations where there are fewer transit alternatives.  Even  if  a  transit-dependent  household  found  housing  near  transit  that would facilitate commuting to work, that transit line would also need to serve shopping and other community services on a regular basis.  

 Landlords 

 As part of the research on the impediments to Baltimore City voucher holders moving to opportunity areas, AREA attempted to interview suburban rental property owners and/or managers on their experiences with voucher holders. However, most landlords chose not to respond to our efforts, and we realized that we were unlikely to obtain enough reliable information on which to base conclusions. 

 From newspaper accounts and interviews with housing advocates, we know that some landlords  do  not  lease  to  voucher  holders.  Housing  advocate  agencies,  including  the Public  Justice  Center,  Homeless  Persons  Representation  Project,  and  the  Citizens Planning  and  Housing  Association,  discussed  management  companies  that  accept voucher  holders  in  some  of  their  properties  but  not  others.  Some  accept  voucher holders  but  put  a  cap  on  how  many  they  wil   accept  in  a  single  development.  This practice  apparently  occurs  in  both  Baltimore  City  and  Baltimore  County.  One  specific example was cited in a  Baltimore Sun article (Davis, 2013). The voucher holder seeking an apartment was quoted, “I’d stop by a leasing office and it’d be going well, but when I told them I had a voucher, they turned me away.” The article indicated that landlords’ 

negative response to voucher holders may stem from a combination of relying on the stereotype that voucher holders are troublemakers to not wanting to deal with the extra paperwork and effort required to lease to a voucher holder. For example, the unit must be  inspected  by  the  housing  authority  issuing  the  voucher,  and  then  there  may  be additional  time  required  for  the  tenant  to  accept  the  lease;  the  article  quoted  one Baltimore  landlord  who  claimed the  process  can  take  up  to a month. This  perception could definitely impact a landlord’s wil ingness to accept a voucher tenant, especially in a tight housing market, when the non-voucher tenant may be ready to take possession immediately,  

 There is limited literature on how landlords interact with voucher holders, though several studies  have  attempted  to  analyze  the  effect  of  vouchers  on  rent.  One  of  the  more recent  studies  found  that  the  impacts  of  vouchers  on  rents  were  tied  to  the  varying supply  of  vouchers  in  comparison  to  the  elasticity  of  the  housing  market  (Erickson, 2015).  However,  Eva  Rosen,  a  postdoctoral  fellow  at  Johns  Hopkins  University,  has documented that voucher holders frequently pay more in rent than non-voucher holders and that many landlords in marginal neighborhoods in Baltimore develop business plans based  on  recruiting  voucher  holders  (Rosen,  2014).  She  concluded  that  landlords  in 145 

these  neighborhoods  play  a  significant  role  in  contributing  to  the  geographic concentration of voucher holders in certain neighborhoods. 

 We also interviewed directors of voucher programs in several housing authorities in the region and found that their experiences varied considerably. In Howard County, which has passed source-of-income legislation making it il egal to refuse to lease to someone because they are using a voucher to pay a portion of their rent, there is little landlord resistance. The interviewee said that occasionally the owner of a single-family home or a  landlord  with  two  or  three  small  properties  wil   resist  leasing  to  a  voucher  holder. 

When  confronted,  they  plead  ignorance  of  the  law.  In  addition,  Howard  County  has strong  outreach  programs  to  work  with  landlords.  The  main  limiting  factor  in  Howard County is prevalence of rents that are above the payment standard. 

 According to interviews with local housing advocates, in Anne Arundel County there seems  to  be  little  resistance  to  voucher  holders  from  the  large  rental  complexes. 

However,  the  interviewee  said  that  landlord  resistance  to  vouchers  is  stil   prevalent among owners of single-family homes and small rental properties. Anne Arundel County has  been  particularly  conscious  of  the  need  to  work  with  landlords  to  streamline  the process of leasing to a voucher holder, and it has a strong outreach program that has been  able  to  overcome  some  landlord  resistance  to  using  the  program.  Carroll  and Harford  counties  have  much  smaller  programs;  persons  associated  with  running  the voucher  programs  report  less  resistance  and  talked  of  landlords  contacting  them interested in becoming a part of the program. Across the region, landlord resistance to renting to voucher holders appears to be closely linked to the landlords’ preconceptions about either the characters of the voucher holders as tenants or the “hassle” of working with the voucher program. 

 Housing Market/Neighborhood Search Information 

 Although  information  is  becoming  increasingly  available  for  households  who  are Internet-savvy  to  find  a  home  as  well  as  the  neighborhood  of  their  choice,  too  few voucher recipients have access to this information. Lacking counseling and/or Internet access, voucher recipients located in cities across the country—not just the Baltimore region—often  rely  on  limited  apartment  listing  services,  which  are  provided  by  local housing  agencies.  A  key  concern  of  these  agencies  is  to  identify  affordable  housing operated by voucher-friendly landlords—not always to find the broad range of available market-rate housing units. 

 Recently,  a  variety  of  Internet  sites  have  been  constructed that  attempt to  provide information to home seekers—both buyers and renters—to help them find not only their ideal housing unit but also a neighborhood that best meets their needs and preferences. 

Now available to the general public are websites such as “PlaceILive,” “Walkscore,” and 

“PicketFencer”  that  address  questions  not  only  about  housing  costs  and  unit characteristics, but also questions such as: Is the neighborhood safe? Are there good schools?  Are  exercise  classes  readily  available? What  restaurants  and  entertainment venues are located in the area? Similarly, sites such as “StreetAdvisor” offer to identify 146 

the  “best  neighborhoods”  in  specific  cities  and  allow  home  seekers  to  specify preferences  in  various  categories,  such  as  people  (professionals,  retirees,  hipsters, students,  families);  price  range  (from  super  wealthy  to  low  income);  character (neighborly or peaceful); and activities (shopping options and nightlife). “StreetAdvisor,” 

which is linked to Zil ow for related information on available rental units, enables people seeking rental units to quickly identify units in their preferred price range, unit type, and neighborhood. 

 Sites such as Zilow, Apartments.com, and Craigslist have long offered assistance in locating  particular  housing  units  within  certain  unit  sizes,  rent  ranges,  building  types, and specific amenities and features. However, renters had to search a wide variety of additional sites to obtain information about the neighborhoods in which the units were located. Sites such as “greatschools.org” provide information about school quality, local crime reports in some communities provided crime data, and the Census Bureau site was  available  for  demographic  information.  However,  the  search  for  detailed neighborhood  information  available  from  numerous  sources  was  time  consuming, arduous, and required skil s that few home seekers had. Although the new sites have limitations  (PicketFencer  is  limited  to  the  New  York  City  area),  they  offer  to  quickly match home seekers with neighborhoods that correspond to their preferences. 

 Voucher recipients as well as market-rate renters have access to these neighborhood search  sites,  but  all  too  frequently  voucher  households  in  many  cities  instead  are referred  to  apartment  listing  services  that  identify  affordable  housing  options. 

Fortunately, the Baltimore Regional Housing Partnership provides additional counseling to  households  with  Thompson  program  vouchers  to  assist  with  housing  and neighborhood  searches,  including  three  direct  referrals  to  each  voucher  holder  for available  units  in  opportunity  areas  and  affordable  for  the  household.  For  Thompson and other affordable housing seekers in the Baltimore region, the Maryland Department of  Housing  and  Community  Development  has  an  apartment  search  site 

(MDHousingsearch.org) that is accessed via SocialServe, which has listings for rental units located throughout the state. Individual unit listings include not only unit features, rent,  utilities,  parking  availability,  and  building  features,  but  also  distance  to neighborhood  features,  such  as  playgrounds,  other  recreational  facilities,  grocery stores,  and  public  transportation  stops.  The  site’s  listings  also  indicate  if  a  property accepts vouchers. 

 SocialServe, GoSection8, affordablehousingonline.com, and other affordable housing sites are similar to general apartment listing services, such as rent.com, which focus on unit  and  rental  property  characteristics  and  provide  some  information  on  proximity  to services  and  facilities  but  do  not  assess  neighborhood  characteristics  or  quality. 

Unfortunately, research by the Poverty and Race Action Council suggests that many of the  listings  available  on  these  sites  are  located  in  high  poverty  neighborhoods.  As  a result, voucher recipients searching for housing are not readily exposed to rental units available in opportunity neighborhoods (Gayles, 2015). 

147 

In  general,  counseling  and  efforts  to  make  voucher  households  more  aware  of  the services that are already available in the private housing market could greatly facilitate efforts to move voucher recipients to opportunity neighborhoods. Although households participating  in  the  Thompson  voucher  program  receive  assistance  with  their  housing searches,  most  voucher  recipients  could  benefit  from  better  access  to  information  on market-rate housing, including access to Internet-based search sites.  

  IMPEDIMENTS TO MOBILITY 

 The impediments to mobility for voucher households are numerous and intertwined and wil  vary by the needs and priorities of the individual household. We identified four key issues. 

 Housing Market 

 A  significant  impediment  to  voucher  holders  moving  to  suburban  locations,  and especially  to  areas  of  opportunity,  is  the  price  of  housing  in  relation  to  FMRs.  The disparity  between  median  rents  collected  by  AREA  and  FMRs  was  greatest  for  units with  three  or  more  bedrooms.  In  opportunity  areas,  households  could  have  difficulty finding  a  unit  they  could  afford  even  if  they  were  able  to  pay  120  percent  of  FMR. 

Finding a suitable unit is even more difficult for renters with large households. Over 90 

percent of occupied housing units with four or more bedrooms are owner occupied. 

 Another important impediment to mobility for Baltimore City households that may be searching for a suburban location is competition. In each of the suburban counties there are agencies that issue Housing Choice Vouchers. Residents of those counties provide strong competition to Baltimore City residents for the limited supply of units that may be affordable to voucher holders. 

 The issue of high rents for market-rate units is compounded by the lack of affordable assisted insured housing in the suburbs, especially in opportunity neighborhoods. 

 Transportation 

 Transportation is a factor limiting mobility for a subset of voucher holders. Although the comparative paucity of public transportation in the suburbs relative to the city may not affect many voucher holders, it is a particularly severe limitation for transit-dependent households.  Even  if  a  household  is  able to locate a  unit  that  is  transit  convenient for work, it may not be as convenient for school or shopping. 

 Landlords 

 Although it is difficult, perhaps impossible, to quantify, landlord resistance to renting to voucher  holders  is  an  impediment  to  those  voucher  holders  trying  to  move  into opportunity neighborhoods, as indicated by housing advocates. The advocates cite the 148 

practice  of  management  companies  accepting  voucher  holders  in  some  of  their developments and not others as an indication that resistance is strongest in comparably more  affluent  neighborhoods.  Based  on  the  research  of  Eva  Rosen  (2014)  and comments from the housing advocates, it is apparent that the landlords’ role in limiting mobility is a two-sided issue. In addition to landlords who may not want to be bothered renting  to  voucher  holders,  landlords  who  recruit  voucher  holders  and  steer  them  to other city neighborhoods also play a role in limiting mobility and concentrating voucher holders geographically.  

 Voucher Holder’s Perceptions 

 In addition to the external factors that can limit mobility for voucher holder, the voucher holder’s  limited  life  experiences  may  also  make  it  difficult  for  them  to  venture  too  far geographically  when  searching  for  a  new  place  to  live.  Researchers  at  Harvard  and Johns  Hopkins  interviewed  voucher  holders  in  Baltimore  and  Chicago  who  were involved in Moving to Opportunity programs (Edin, 2012). They found that, in addition to the  structural  issues  of  the  housing  market,  landlord  resistance,  and  lack  of  transit access, the voucher holders themselves often had perceptions of where they belonged and had  developed  coping  mechanisms  that  enabled  them  to  continue  to  live  in  high poverty  areas.  These  perceptions  and  coping  mechanisms  make  voucher  holders susceptible to landlords who recruit them to stay in non-opportunity neighborhoods.  

  APPROACHES TO ADDRESSING LIMITATIONS TO MOBILITY  

 Though suburban landlord resistance to vouchers holders may provide one limitation on mobility, it is probably secondary to and reinforced by the high rents on rental properties in the more desirable neighborhoods. In addition, mobility is also inhibited by landlords in city neighborhoods who recruit voucher holders and encourage them to stay in high poverty  neighborhoods.  This  pull  to  remain  combined  with  even  modest  landlord resistance makes it easy for many voucher holders to not make the effort to move to a new and unfamiliar environment. 

 The main recommendation for addressing both sides of this issue is education and counseling.  Edin,  DeLuca,  and  Owens  (Edin,  2012)  concluded  that  without  support, voucher  holders  are  less  likely  to  be  aware  of,  and  seek  out,  areas  of  opportunity. 

Additional  counseling  is  needed  to  help  these  households  navigate  the  suburban landscape. At the same time, renewed efforts to recruit and educate suburban landlords about the voucher program and character of voucher holders as tenants wil  help reduce some  of  the  resistance  to  leasing  to  voucher  holders.  Educational  efforts  should  be reinforced, and housing authorities should streamline their voucher leasing process to make them as easy and seamless as possible. Al  of these efforts wil  be reinforced with the  eventual  passage  of  source-of-income  legislation,  as  discussed  in  the  analysis  of institutional barriers to mobility in the next section of this report. 

149 

High  prices  for  rental  units  in  opportunity  areas  could  be  addressed  with  higher exception rents or the use of small area FMRs that help to capture the differences in rents between neighborhoods. However, both solutions have cost implications. Because housing  authorities  have  limited  funds  for  vouchers,  higher  subsidies  for  some households results in fewer households receiving assistance. More affordable housing in  opportunity  areas  would  help  alleviate  this  situation,  especially  if  the  affordable housing  were  developed  proximate  to  transit  to  lessen  the  limitations  on  mobility  for transit-dependent households. 

150 

 SECTION IX.  

BARRIERS TO DEVELOPMENT OF  

ASSISTED/INSURED FAMILY HOUSING  

  This  section  looks  at  the  obstacles  and  constraints  faced  by  local  government, developers,  and/or  nonprofit  organizations  in  their  efforts  to  increase  the  supply  of affordable  housing  for  families  in  the  study  area.  The  review  of  housing  stock characteristics  in  Section  VIII  focuses  on  the  nature  of  the  rental  stock  and  its importance in the housing market. In this section, recent construction activity levels are examined  using  building  permit  data  to  determine  if  progress  is  being  made  in increasing the supply of rental housing. The analysis continues with an examination of state funding criteria, planning and growth management policies, and regulatory barriers at  the  state  and  county  levels,  expanding  upon  previous  analyses  of  impediments (hereinafter referred to as AI reports) prepared in 2010 and 2011. 

  METHODOLOGY 

 AREA completed the following tasks: 

  Review of AI reports on “Impediments to Fair Housing Choice” completed by the consulting firm Mullin & Lonergan Associates in 2011 and 2012, as they relate to state and local government policies and ordinances. 37 

  Review  of  the  Baltimore  Regional  Housing  Plan  and  Fair  Housing  Equity Assessment,  issued  in  November  2014  by  the  Baltimore  Metropolitan  Council and the Opportunity Collaborative. 

  Review of the literature, both national and local, on barriers to the development of new affordable housing. 

  Interviews with staff at housing agencies and planning/zoning departments in the suburban counties, the City of Annapolis, and the City of Westminster as well as a  review  of  published  information  to  learn  about  recent  efforts  to  encourage provision of affordable housing and to understand existing incentive programs. 

37 Carroll County  was not included in the scope of services for the Mullin & Lonergan reports, and  we found no evidence of an AI report having been completed since that time. AREA’s scope of services for this research did not require preparing a full AI report for Carroll County. However, AREA reviewed Carroll County planning  documents,  zoning codes, rental housing  programs, and housing production incentive programs. The County did participate in the Opportunity Collaborative. 

151 

  Examination  of  the  Maryland  Qualified  Al ocation  Plan,  which  sets  forth  the criteria for awarding Low-Income Housing Tax Credits (LIHTCs), as this is the 

major source of funding for construction of new affordable rental units. 

  Review of growth management programs, master plans, and zoning ordinance 

provisions for the State of Maryland, suburban counties, and local jurisdictions in the study area. This task included review of parking requirements affecting new 

residential development costs. 

  Obtaining  information  on  progress  made  by  the  State  of  Maryland  and  local jurisdictions in adopting so-called “source of income” legislation, which prohibits landlords in privately owned market-rate apartments from discriminating against 

HCV holders when seeking tenants to fil  vacant apartments. 

  Examination  of  multifamily  development  fees,  including  building  permits, infrastructure fees, and required inspections. 

HOUSING DEVELOPMENT ACTIVITY  

 Exhibit IX-1 summarizes building permit activity for each suburban county and the City of Annapolis by type of structure. 38 Whereas most new single-family houses are built for sale,  a  portion  is  rented  (especially  townhouses).  Similarly,  multifamily  units  include both  rentals  and  condominiums. 39  Also, not  al   units for  which  permits  are  issued  get built. 

 Clear differences can be seen among the jurisdictions. During the eight-year period indicated in the exhibit, nearly 43,500 residential building permits were issued, of which 66 percent were for single-family homes (both detached and attached), and 34 percent were in multifamily buildings with two or more units. Just over 60 percent of total permits were  issued  in  unincorporated  Anne  Arundel  and  Howard  counties,  and  another  19 

percent  in  Baltimore County.  Looking  at  multifamily  permits, Anne  Arundel  accounted for 38 percent, with 27 percent in Howard County and 20 percent in Baltimore County. 

Multifamily  construction  activity  increased  in  Harford  County.  In  Carroll  County, apartments are stil  a very small share of total permits. 

38Single-family permits include townhouses, which are considered single-family attached units. Multifamily permits include al  other structures with two or more units. Very few units were in buildings with only two to four units. 

 39Permit data reported for individual jurisdictions do not distinguish between large multifamily buildings with 20 or more units and those with 5 to 19 units. Nationally, units in these larger buildings accounted for 84 percent of al  multifamily units in 2015.  

152 

 Exhibit IX-1 

Residential Building Permits Issued in Suburban Baltimore 

Jurisdictions 

2008–2015 

Units, 2008–2015 

Share of Total Units 

Single 

Multi- 

Single 

Multi- 

Jurisdiction 

Total 

Family  Family 

Family 

Family 

Anne Arundel County 

 14,547  

 8,929  

 5,618  

61.4% 

38.6% 

City of Annapolis 

 420  

 389  

 31  

92.6% 

7.4% 

Unincorporated Anne 

Arundel County 

 14,127  

 8,540  

 5,587  

60.5% 

39.5% 

Baltimore County 

 8,021  

 5,059  

 2,962  

63.1% 

36.9% 

Carroll County 

 2,172  

 1,928  

 244  

88.8% 

11.2% 

Harford County 

 6,441  

 4,527  

 1,914  

70.3% 

29.7% 

Howard County 

 11,740  

 7,715  

 4,025  

65.7% 

34.3% 

    Total 

 42,921    28,158    14,763  

65.6% 

34.4% 

 Note: Single family includes both detached and attached. Multifamily includes all other units, regardless of structure type. 

Source: U. S. Bureau of the Census. 

 REVIEW OF PREVIOUS REPORTS 

 As indicated above, reports on barriers and impediments to fair housing choice were completed in 2011 and 2012 for all study area jurisdictions (other than Carroll County). 

Research was conducted primarily in 2010 and reflects state and local planning, zoning, and other policies and programs in effect at that time. 

 The Opportunity Collaborative, a partnership comprised of state and local agencies and nonprofit groups in the greater Baltimore area, was formed in 2012 to create a regional plan  for  sustainable  development  and  formulate  strategies  for  implementation.  The Baltimore  Metropolitan  Council  (BMC)  was  charged  with  staffing  and  supervising  the planning process and formulating implementation strategies. The collaborative issued a housing  plan  in  November  2014  that  identified  impediments  to  expanding  affordable housing choices in the region. The BMC prepares periodic updates on the status of plan implementation efforts.  

153 

Comments  from  these  reports  and  updates  regarding  policy  and  program  changes made  since  2011  are  presented  later  in  this  section.  Although  the  2011  AI  and BMC/Opportunity  Collaborative  reports  covered  challenges  facing  development  of senior  housing  and  the  need  to  better  serve  low-income  persons  with  disabilities, AREA’s research as part of this report focuses on affordable family housing. 40 

  LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS  

 One  of  the  key  research  objectives  of  the   Thompson  v.  HUD  settlement  is  an assessment  of  the  barriers  that  preclude  development  of  affordable  housing  in communities  of  opportunity.  AREA  conducted  a  scan  of  literature  focused  on  those regulatory  barriers  that  affect  the  development  of  new  affordable  housing  without necessarily  enhancing  public  safety  and  identifying  best  practices  that  are  working  to address these barriers. 

 Key  regulatory  barriers  in  the  literature  are  categorized  by  those  that  1)  impose additional cost burdens on development or construction and 2) constrain the supply of either land or housing. Parking regulations and inclusionary zoning tend to fall into both groups  and  are  often  viewed  as  both  the  problem  and  the  solution.  Finally,  best practices are identified to provide insight for overcoming regulatory barriers to affordable housing development. 

 Regulations That Contribute to Higher Housing Costs 

 The  general  consensus  of  the  literature  is  that  regulations  negatively  impact  the development and availability of affordable housing. Regulatory barriers have expanded and  accumulated  over  the  past  three  decades,  resulting  in  exacerbated  affordability conditions in a number of cities, particularly high-growth metropolitan areas. The cost of regulation is trending higher, increasing nearly 30 percent since 2011 and rising more than twice as fast as the increase in disposable income per capita (Emrath, 2016). 41 

 Regulatory burdens at all levels of government add to affordable housing development costs but are most evident at the local level. In addition to having to adhere to the same building  code  and  development  regulations  as  market  rate  projects,  affordable developments are characterized by long pre-development periods, challenging sites of size or environmentally hazardous conditions, complex and layered funding from public and private sources, and difficult community acceptance. Longer project assembly leads 40 The summaries in Section IX focus on the housing needs of families, although many of the documents reviewed  by  AREA  also  included  zoning,  planning,  and  housing  incentive  programs  that  address  the unique needs of low-income seniors and persons with disabilities. 

41  The  National  Association  of  Home  Builders  completed  a  special  study  focusing  on  the  costs  of government  regulations  on  the  home-building  industry  and  price  of  a  new  home  and  how  they  have changed over time. Based on a survey of single-family home developers nationwide, the study found a 29.8  percent  increase  in  overal   regulatory  costs  between  2011  and  2016;  this  compares  with  a  14.4 

percent increase in disposable per capita income in the same time frame. 

154 

to additional soft costs (for site planners, architects, and attorneys) and holding costs. 

Higher code standards are often required of affordable housing developments to qualify for  grant  funding  or  incentive  programs,  which  can  include  LEED  certification,  ADA compliance, historic preservation, and higher quality materials. Policies, programs, and regulations that allow or require community input increase both costs and risks through time delays, imposition of design changes that decrease scale and/or increase required parking,  and also  create financial  gaps.  Stricter  standards for  affordable  development often prevent new and more innovative design and construction that could achieve more affordable housing options. 

 Regulations That Increase Housing Costs by Constraining Supply 

 Housing is a prime example of a product that reflects the laws of supply and demand. 

The  literature  consistently  points  to  government-imposed  land  use  and  development constraints  as  a  primary  contributor  to  higher  housing  costs.  A  decades-long  trend toward lower densities is contributing to the high cost of living in many places. As an example, the city of Los Angeles was zoned to accommodate 10 mil ion people in 1960 

but  through  steady  downzoning  over  three  decades  was  zoned  to  accommodate  just over four million people in 1990. With growing population and declining densities, the city’s capacity for housing has been dropped from 25 percent of capacity in 1960 to 88 

percent of capacity in 1990 (Morrow, 2013). 

 Zoning regulations that limit the scale, density, and quantity of multifamily development were  most  impactful  on  housing  prices.  In  many  communities,  multifamily  zoning  is limited to undevelopable areas or prohibited entirely. Minimum lot sizes and low-density zoning  encourage  large  home  development  and  serve  as  primary  barriers  to development  of  affordable  housing  and  drivers  of  higher  housing  costs.  Regulatory constraints on height, density, floor area coverage, parking requirements, and setbacks individually and collectively limit scale and drive housing prices higher. 

 Parking Regulations 

 Parking regulations were among the most frequently cited constraints on both affordable and market-rate housing development. Parking minimums that are uniformly required of housing developments  without flexibility  or  regard  to  a  project’s  proximity  to  transit  or type  of  housing  add  construction-related  costs  to  the  project  and  constrain  supply, taking  up  otherwise  developable  space  where  more  units  could  be  provided.  Where land  is  limited,  parking  costs  can  be  an  even  greater  issue  due  to  the  need  for structured parking or belowground parking. For affordable developments, parking may be  included  within  restricted  rent  levels  at  no  extra  charge,  further  limiting  the developer’s ability to recoup costly parking expenditures. 

155 

Impact of Inclusionary Zoning Practices 

 The  majority  of  the  literature  suggests  that  inclusionary  zoning,  where  zoning ordinances require that approvals or variances be contingent on the provision of below-market housing units, yields the best access to affordable housing in opportunity areas. 

The  most  effective  programs  are  mandatory  rather  than  voluntary,  achieved  without government  subsidies  but  rather  by  granting  height  or  density  bonuses.  In  these markets, the ability to meet additional demand for market-rate units through density or height bonuses can offset the losses associated with providing affordable units. Pricing is important, however; units must be priced low enough to meet affordability thresholds but  cannot  be  priced  so  low  that  the  totality  of  the  market-priced  units  cannot  offset them.  

 Inclusionary zoning has withstood critics who are both advocates and opponents of affordable housing and is currently utilized by more than 500 cities and counties in 27 

states.  Legal  challenges  brought  by  developers  contend  that  the  practice  acts  as  a 

“taking”  by  constraining  the  property’s  highest  and  best  use.  To  date,  these  lawsuits have failed to show that inclusionary zoning practices are takings that constrain supply or  drive  up  the  cost  of  construction.  Other  critics  contend  that  inclusionary  zoning programs do not go far enough to serve the people with the greatest need (those under 50  percent  of  AMI).  In  New  York  City,  the  City  has  combined  multiple  economic incentive programs to achieve deeper (lower) household income goals. 

  BEST PRACTICES AND RECOMMENDATIONS 

 Local and regional governments can alleviate or prevent the unintended accumulation of  regulations  that  adds  costs  to  the  already  low  margins  associated  with  affordable housing  development and  construction  in  a number of  ways. We have  listed below  a few of the best practices employed by local and regional governments to address key regulatory barriers to affordable housing development. A more complete list is found in Appendix D. 

 Property Assembly and Development 

    Create a “first look” program whereby affordable housing developers are given the right of first refusal in the disposition of public land. 

    Simplify and streamline the entitlement, approval, and permitting process. Cities such  as  San  Diego  and  Austin  have  implemented  expedited  review  processes and  fee  waivers  for  affordable  housing  projects.  Rhode  Island  imposes  strict deadlines for decision making, and Massachusetts has developed a model set of 

permitting  practices  that  emphasize  predictability  and  “by  right”  zoning  criteria, with uniform timelines across localities for affordable housing projects. 

156 

  To  preserve  existing  housing  stock,  increase  government  funding  for 

accessibility,  energy  efficiency,  and  general  maintenance  modifications  to existing housing stock.  

    Reduce  jurisdictional  fragmentation  by  coordinating  building  codes,  zoning procedures, regulations, and planning processes at a regional level. Models are 

commonly found in regional plans. Nashvil e and Davidson County, Tennessee, 

share unified codes for land use, building, and safety for the region. 

    Make rehabilitation a unique regulatory category and include requirements for structural integrity, safety, and energy efficiency that do not set the same costly standards as new construction. New Jersey created a set of code requirements 

for existing buildings.  

    Support alternative housing options and innovative building techniques such as microunits,  accessory  dwelling  units,  and  prefabricated  housing  (modular, panelized,  or  manufactured  housing).  NextStep,  a  Kentucky  nonprofit 

homebuilders  network,  is  developing  partnerships  with  prefabrication  industries and achieving cost efficiencies and innovation. 

    To address opposition to affordable housing—often referred to as NIMBYism— 

the Institute for Local Government recommends three key components to engage 

the public and secure support: 1) implementing early a well-designed, clear, and timely communication plan; 2) addressing different points of view in presentation of developments, particularly controversial issues; 3) validating participation and ensuring  that  public  views  are  welcomed  and  respected.  The  Chicago 

Metropolitan  Planning  Council  utilizes  bus  tours  of  successful  developments  to address perceived concerns and overcome resistance from community residents. 

Zoning  

    Expedited review and permitting for affordable housing developments can be provided at no cost, with clear and consistent expectations for inspection reviews and  permitting  timelines  to  reduce  holding  costs  and  risks.  The  Montgomery County,  Maryland,  Green  Tape  program  provides  expedited  review  and 

permitting of housing developments that include 20 percent or more moderately 

priced units. 

    Implement zoning reform to permit higher densities, taller buildings, relaxed lot coverage  maximums,  and  larger  developments,  all  of  which  take  advantage  of economies of scale and would allow more affordable housing development. 

    Alow “by right” development at the local and/or state level, which can provide both  zoning  relief  and  decreased  time  delays.  Massachusetts  and  Connecticut have  by-right  policies  that  allow  affordable  housing  “by  right,”  permitting 157 

developers to build at higher densities in locations where less than 10 percent of housing is affordable. 

 Parking  

    Relax parking requirements by allowing offsite parking to be provided within a half-mile of an affordable development. Seattle eliminated parking requirements 

in  the  center  city  and  reduced  by  half  parking  requirements  in  transit-served neighborhoods.  A  wave  of  new  development  ensued  with  little  or  no  parking requirements. 

    Implement  flexible  parking  requirements  based  on  site  characteristics  and surrounding  land  uses.  Examples  include  Boston,  San  Francisco,  and  Seattle. 

Denver, Minneapolis, and New York City have also lowered parking minimums 

based on the type of housing or proximity to transit.  

 Inclusionary Zoning 

   Inclusionary zoning is a municipal tool designed to increase the development of new affordable housing units by requiring or encouraging developers to provide 

below-market  rate  units  in  exchange  for  development  incentives  that  allow  for higher density, expedited approval, or fee waivers. Inclusionary zoning depends 

on sufficient revenues from market-rate units to offset the lower rents charged for subsidized  units.  As  a  result,  inclusionary  zoning  works  best  in  strong  housing markets. 

    Ideally,  incentives  enable  the  development  to  generate  enough  additional revenue  to  offset  the  loss  from  the  below-market  set-aside.  However,  in  softer markets or when deeper subsidies are required to target low- or very-low-income 

households,  additional  municipal,  county,  or  federal  government  assistance programs  can  be  combined  with  inclusionary  zoning  policies  to  bridge  the financial gap created by providing below-market housing units. 

   To achieve lasting affordability, inclusionary zoning programs require long-term affordability  periods,  ranging  from  30  years  to  99  years.  States  such  as Massachusetts,  Michigan,  and  Vermont  require  perpetual  affordability  periods. 

Montgomery County, Maryland, moved from a five-year affordability period to a 

perpetual affordability requirement to stem the loss of inclusionary housing units to  market  rates.  In  Fairfax  County,  Virginia,  the  County  retains  a  right  of  first refusal to purchase homes that have reached the end of their affordability period (Hickey, 2014). 

158 

 EXHIBIT IX-2.  

Share of Total Acreage in Five Suburban Baltimore Counties by Land Use, 2010 

Percent of Total Acreage by Land Use  

Residential 

Total 

Total 

Very Low 

Low 

Medium 

High  Commercial

Other 

Total 

Resource 

County 

Acreage 

Density1 

Density2 

Density3  Density4 

/Industrial5  Developed6  Developed 

Lands7 

Anne Arundel  265,437 

4.7% 

15.9% 

13.2% 

3.1% 

6.0% 

7.9% 

50.9% 

49.1% 

Baltimore 

384,785 

7.3% 

13.1% 

10.5% 

4.5% 

5.7% 

6.0% 

47.1% 

52.9% 

Carroll 

286,186 

8.0% 

14.7% 

2.5% 

0.4% 

1.9% 

1.9% 

29.4% 

70.6% 

Harford 

280,726 

7.8% 

13.3% 

4.6% 

1.6% 

2.5% 

7.9% 

37.7% 

62.3% 

Howard 

161,176 

8.6% 

17.8% 

10.1% 

3.0% 

5.7% 

5.5% 

50.6% 

49.4% 

Notes: 

1 Greater than 0.2 units per acre and less than one unit per acre. 

2 One to less than 3.5 units per acre. 

3 3.5 to less than 10 units per acre. 

4 Ten or more units per acre.   

5 Includes retail, wholesale, telecommunications, boat marinas, warehouses, manufacturing, storage yards, labs, and associated parking areas. 

6 Includes transportation and institutional uses (schools, military installations, churches, medical/health facilities, correctional facilities, campgrounds, government offices, airports).   

7 Agriculture, forest, mineral extraction, barren, and wetland acreage. 

Source: State of Maryland, Department of Planning. Residential density classifications are based on state definitions, which may not reflect those used by individual counties. 

159 

IMPACT OF STATE PLANNING AND DEVELOPMENT POLICIES AND REGULATIONS 

ON AFFORDABLE HOUSING DEVELOPMENT  

 The Maryland Department of Planning is responsible for implementing state land use legislation. It also provides technical assistance to local jurisdictions as well as mapping resources, demographic and economic data, and information on best practices in land use. 

 To  track  changes  in  land  use  and  allow  comparisons  among  jurisdictions,  the department created generalized land use categories and measured acreage for each of the counties in 2010, as shown in Exhibit IX-2. 42 There are four residential categories; the highest density category is for development with at least 10 units per acre. 

 Although these measurements are a few years old (and predate the uptick in multifamily development activity post-recession), they indicate the relative scarcity of land occupied by  medium-  and  high-density  residential  uses.  Most  affordable  multifamily  housing  is built at densities higher than 10 units per acre, yet none of the suburban counties had more than 5 percent of their acreage in high-density apartment development in 2010. 43 

Moreover, resource lands (acreage protected from development) account for about half the  total  land  area  in  Anne  Arundel,  Baltimore,  and  Howard  counties,  62  percent  in Harford  County,  and  over  70  percent  in  Carroll  County,  limiting  the  supply  of undeveloped acreage that can be used for new housing development. 

 State planning and environmental policies affect the feasibility of new development in many ways. Although not specifically focused on the provision of affordable housing, the following state policies influence the location and density of residential development: 

  Farmland and forest preservation programs 

  Environmental protection efforts that limit development in wetlands, floodplains, and other sensitive areas 

  Adequate  public  facilities  policies  that  discourage  development  in  areas  with insufficient  capacities  in  water  supply  systems,  sewage  treatment  plants, schools, and roads 

 State legislation adopted in 1997 required of icial designation of Priority Funding Areas (PFAs)  where  state  funding  for  infrastructure  and  economic  development  would  be targeted, with the goal of containing sprawl and promoting smart growth. PFAs include any  municipality  existing  in  1997,  all  land  inside  the  boundaries  of  the  Baltimore Beltway, enterprise zones, industrial areas, designated neighborhood revitalization and heritage  areas,  designated  sustainable  communities,  rural  vil ages,  and  other  areas where county or municipal governments have provided or have plans to provide water and sewer services. 

42 The data have not been updated by the State. 

43 The State uses similar categories to tabulate acreage by zoning district, but this has not been recently calculated. 

160 

In  addition  to  designating  PFAs,  the  suburban  counties  have  established  their  own growth  control  policies,  described  later  in  this  section.  Comprehensive  plans  are required  to  designate  growth  tiers,  indicating  areas  where  public  water  and  sewer services are already available or programmed for future installation. Growth tier maps also show areas where residential development wil  be limited to small subdivisions with homes on large lots capable of safely using septic tanks or private sewer systems. As wil  be discussed below, Anne Arundel, Baltimore, Harford, and Howard counties have adopted  their  own  urban  growth  boundaries;  municipalities  in  Carroll  County  have undertaken similar efforts. 

 These  policies  are  rooted  in  sound  planning  theory;  they  limit  sprawl,  encourage compact  development,  conserve  valuable  natural  features,  reduce  land  and  water pollution,  enhance  the  feasibility  of  public  transportation,  and  reduce  spending  for infrastructure  extensions.  State  legislation  also  requires  that  comprehensive  plans include provisions for flexible development regulations, cost-saving design techniques, and streamlined review of development applications within PFAs in an effort to contain escalating housing costs. 

 However,  smart  growth  policies  can  limit  the  construction  of  new  affordable  rental housing  in  communities  of  opportunity.  Land  at  the  suburban  fringe  is  generally  less expensive  than  infil   sites  in  developed  areas,  especially  if  the  infil   sites  require demolition  or  environmental  remediation.  Although  suburban  sprawl  is  more  closely associated with low density, single-family for-sale housing than small-scale affordable rental buildings, planning policies that limit the supply of developable land can indirectly affect the feasibility of multifamily rental development. 

 Counties and  municipalities  experiencing  population and  household  growth  need to incrementally  expand  areas  within  their  growth  boundaries  and  provide  infrastructure and school capacity to meet housing need generated by future demand. Yet efforts to increase  the  amount  of  developable  land  within  PFAs  can  meet  with  resistance  from agricultural  and  environmental  protection  advocates  as  well  as  citizens  who  resist efforts to increase housing supply and density. 

 Counties and municipalities in Maryland must update their comprehensive plans every 10  years. 44  Once  new  plans  have  been  adopted,  jurisdictions  can  review  and  make changes to their zoning ordinances. Spot re-zonings are uncommon in Maryland; once a new zoning ordinance is adopted, a land owner can request a rezoning only if he or she  can  demonstrate  that  mistakes  were  made  in  preparing  the  zoning  map  or  that conditions had changed so dramatically as to warrant a different zoning category. 45 

44 When  the  AI  reports  were  written,  plans  were  required  to  be  reviewed  every  six  years.  Changes  to state  planning  law  adopted  in  2013  now  provide  for  a  10-year  cycle,  with  guidance  for  the  transition period.  

45 Special exceptions and variances can be requested to address site design requirements, such as side yards,  setbacks,  and  off-street  parking,  but  the  use  must  be  permitted  in  the  zone.  Applications  for variances or special exceptions require a hearing. 

161 

Growth management tiers and boundaries for each county in the study area are shown in the discussion of planning policies later in this section. 

  SUMMARY OF BUILDING PERMIT COSTS AND APPROVALS 

 AREA  examined  whether  the  costs  of  permits  for  building  construction  and/or cumbersome permitting processes served as a barrier to the development of affordable housing. Higher fees and costs, complex fee structures, and excessive time expended on multiple approvals from various departments in scattered locations could reasonably serve as a deterrent to the construction of new affordable housing, which has narrow profit margins without added obstacles. 

 AREA  conducted  an inventory  of  all  permit  and fee  schedules associated  with  the construction  of  a  new  multifamily  residential  building.  Fee  schedules  were  limited  to construction  permits,  plan  review,  and  inspection  fees  for  the  various  building  trades and  did  not  include  planning  and  zoning  fees,  impact  fees,  or  other  pre-construction costs or approvals. Most municipalities within the study area have adopted the building code  of  their  respective  counties  and/or  rely  on  their  county  for  construction  permit review  and  approvals,  with  the  exception  of  Baltimore  City,  Annapolis  and  Havre  de Grace.  Research  also  included  a  qualitative  analysis  of  the  permit  approval  process, including, where possible, study of how many separate approvals must be sought by the developer,  the  number  and  location  of  departments  that  must  be  visited  by  the developer, and a general time frame for permit review and approvals.  

 The most expensive building permit fees and the most complex fee structure were found  in Baltimore  City,  followed  by  Baltimore  County  and  Howard  County.  Baltimore City charged the highest fees, starting with an application/filing fee of $150, compared to  $100  in  Howard  County  and  $0  to  $50  in  the  remaining  counties.  Permit  fees  are calculated differently across the jurisdictions researched. Baltimore City and Baltimore County  permit  fees  are  based  on  a  per-cubic-foot  measurement,  with  Baltimore  City charging  twice  the  cost  per  cubic  foot  as  Baltimore  County.  Anne  Arundel  County charges  a  flat  fee  plus  a  fraction  of  the  total  construction  value,  whereas  Carroll, Howard,  and  Harford  counties  calculate  permit  fees  on  a  per-square-foot  basis,  with Howard County standing out as having the highest fees in this group. In terms of the sheer number of fees charged, Baltimore City again had the most, with more than 50 

percent  as  many  itemized  fees  (33)  compared  with  the  other  five  jurisdictions,  which averaged less than 20 itemized fees. By contrast, Carroll County has the simplest fee schedule, with 14 itemized fees. These contrasting counties are measurably different in more ways than simply permit fees and procedures, which underscores a much more 

complex  array  of  factors  that  influence  the  development  of  affordable  housing.  The types  of  buildings  and  complexity  of  construction  in  Baltimore  City  compared  with suburban  and  rural  locations  probably  affect  the  diversity  in  the  number  of  fees  in various jurisdictions. 

162 

Although  the  efficiency  of  the  permit-approval  process  is  as  dependent  on  the organization  and  preparedness  of  the  developer  as  it  is  on  the  efficiency  of  the institutional  process,  AREA  examined  the  timing  and  efficiency  of  the  governmental permit  approval  process  based  on  timely  developer  submittals,  accurate  plans  and specifications,  and  familiarity  with  fee  schedule  calculations  and  permit  applications. 

Building  review  and  approval  procedures  generally  included  initial  plans  and specifications,  building  shell  construction,  electrical  and  plumbing  trade  permits, followed by requisite inspections and construction completion. Recognizing that not all developments require the same review, agencies indicated a range of building review and approval periods, from 10 days on the shorter end (Carroll County) to 12 weeks on the longer end (Howard County). Baltimore County was identified as having among the longer  time  frames  but  included  plan  review  within  its  estimate;  plan  review  was  not included in other county estimates. 

 Permit research was cross referenced with (previously collected) affordable housing inventories for those same regions to determine whether higher costs and complicated processes are preventing more affordable housing development. Findings indicate that higher costs and more complexity in the permit process do not have a strong correlation with  lower  quantities  of  affordable  housing  development.  Rather, the  jurisdictions  that reflect  the  highest  costs,  most  complexities,  and  longer  permit  processes,  such  as Baltimore City and Baltimore County, were also the regions with the largest number of existing  affordable  housing  properties.  Of  the  563  affordable  housing  properties currently located in the six jurisdictions (including Baltimore City and the five suburban counties), 298 properties (52 percent) are in Baltimore City and 94 (17 percent) are in Baltimore County. By contrast, Carroll County imposes the simplest permit fee structure and shortest permit review and approval time frame but contains the smallest quantity of affordable housing properties at 25, or 4.4 percent of the total. This incongruence could be attributable to a number of other factors that offset these deterrents such as access to transportation or higher densities. 

  ALLOCATION OF AFFORDABLE HOUSING FUNDING IN MARYLAND 

 The  most  important  government  program  for  production  of  affordable  housing  in Maryland  is  the  federal  Low-Income  Housing  Tax  Credit  (LIHTC)  program.  The  most recent criteria for allocating LIHTCs are set forth in the 2016 Qualified Al ocation Plan (QAP) prepared by the state’s Department of Housing and Community Development. 46 

This agency also administers the state’s Rental Housing Financing program (often used in  conjunction  with  9  percent  LIHTCs),  a  multifamily  bond  program  (used  for  projects seeking 4 percent tax credits), and the HOME Investment Partnership program. 

46 Maryland Department of Housing and Community Development, “Multifamily Rental Financing Program Guide: Attachment to Maryland Qualified Al ocation Plan for the Al ocation of Federal Low Income Housing Tax Credits,”   August 9, 2016. 

163 

Current LIHTC Provisions 

 All applications for nine percent LIHTCs are scored competitively using a points system. 

Proposed  sites  for  new  LIHTC  buildings  must  be  located  in  Priority  Funding  Areas (PFAs). The 2016 QAP uses a maximum score of 197 points, which are awarded for 

criteria  such  as  developer  experience  and  community  impact  (for  projects  that  wil promote neighborhood revitalization). 

 In  response  to  a  fair  housing  complaint  filed  by  the  Baltimore  Regional  Housing Campaign after the 2011 QAP was issued, subsequent revisions have been designed to encourage construction of family housing in opportunity areas. 47 New provisions in the 2016  Rental  Financing  Program  Guide  (an attachment  to  the QAP)  make  it  easier  to develop affordable family housing or provide more points for such projects if located in communities  of  opportunity. 48  Despite  a  recommendation  in  the  MPC/Collaborative housing plan, the QAP stil  does not have a specific set-aside for new LIHTC projects in such areas. 

 An earlier QAP policy requiring county or local government endorsement and letters of support  for  LIHTC  proposals  has  been  eliminated.  This  change  makes  it  easier  for developers to propose LIHTC projects even if there is opposition from local residents and/or  elected  officials.  Counties  or  municipalities  are  given  an  opportunity  to  review and comment on LIHTC applications, but the review must be completed within 45 days. 

In most cases, local governments are already aware of the proposed development and may have seen a preliminary site plan and/or handled a request for a zoning variance. 

(The  site  must  be  approved  for  use  and  density  by  the  municipality  at  the  time  of application, but final site plan approval can occur later.) 

 Among other changes adopted: 

  Under earlier provisions, a property involving acquisition and rehab could not use state  financing  for  acquisition  pricing  exceeding  “as  is”  value.  The  new  guide indicates  that  a  family  project  in  a  community  of  opportunity  could  finance acquisition at up to 120 percent of “as is” value. 

  Preservation  projects  located  in  communities  of  opportunity  receive  one  extra point when compared with other proposals. 

47 Changes in the QAP and the point-scoring system respond to findings and recommendations in the 2011 and 2012 fair housing reports, Baltimore Regional Housing Plan, and Baltimore County Conciliation Agreement that stress the need to build more affordable family housing in the suburbs. Properties serving seniors  or  special  needs  populations  are  stil   eligible  for  funding  and  can  earn  points  if  located  in communities of opportunity. 

48 The QAP uses a “Composite Opportunity Index” to define communities of opportunity that is based on three  major  factors:  1)  community  health,  which  includes  measures  such  as  income,  owner-occupied housing,  and  housing  values;  2)  economic  opportunity,  which  is  based  on  unemployment  rates  and median  commute  time  to  work;  and  3)  educational  opportunity,  which  includes  measures  such  as Maryland  School  Assessment  scores  and  percentages  of  population  with  a  col ege  degree  or  a  high school degree. 

164 

  Site  control  requirements  are  not  applicable  for  scattered-site  projects  in communities  of  opportunity,  although  the  developer  must  provide  detailed information on how it wil  find sites and obtain control. 

  Criteria  that  in  the  past  awarded  points  only  to  projects  located  in  difficult development  areas  or  qualified  census  tracts  are  broadened  to  include 

communities of opportunity. 

  Proposals  for  projects  with  HCVs  awarded  through  a  “recognized  mobility program” wil  receive points for income targeting.  

  LIHTC proposals in communities of opportunity have an easier time qualifying for the maximum points under the guide’s income-targeting provisions, which award 

more points for properties with a higher percentage of units and bedrooms set 

aside for households with very low incomes. 

    Most relevant to this analysis are 16 possible points that may be awarded to a project located (1) in a community of opportunity as defined and mapped in the 

QAP, or (2) in a geographic area defined by law or court order as a community of opportunity  for  affordable  family  housing.  The  QAP  specifically  mentions  the Thompson settlement as well as the more recent Baltimore County conciliation 

agreement (discussed below). 

  Applicants  receive  four  points  if  at  least  10  percent  of  units  are  targeted  to households  with  incomes  below  30  percent  of  AMI;  this  criterion  can  be  met through use of project-based HCVs or other project-based assistance. 

  Up  to  10  additional  points  can  be  allocated  based  on  the  project’s  weighted average  income  targeting  by  number  of  bedrooms.  This  favors  LIHTC 

applications  with  a  higher  percentage  of  units  targeted  to  households  with incomes at 30 percent or 40 percent of AMI weighted by the number of bedrooms 

to be provided. 

  Up  to  eight  additional  points  can  be  awarded  for  non-age-restricted  projects targeting the needs of families with children. 49 Five points are given for projects where at least 50 percent of all units have two or more bedrooms, and four points for  properties  where  40  percent  of  units  have  two  or  more  bedrooms.  Three additional  points  can  be  earned  by  a  proposal  in  which  at  least  10  percent  of units have three or more bedrooms. 

49  Changes  in  the  QAP  and  the  point  scoring  system respond  to  findings  and  recommendations  in  the 2011 and 2012 fair housing reports, Baltimore Regional Housing Plan, and Baltimore County Conciliation Agreement stressing the need to build more affordable  family housing in the suburbs. Properties serving seniors  or  special  needs  populations  are  stil   eligible  for  funding  and  can  earn  points  if  located  in communities of opportunity. 

165 

Properties  that  are  awarded  LIHTCs  cannot  give  preference  to  local  community residents when selecting tenants, nor can they create separate income requirements for HCV holders applying for units. This provision can be viewed as prohibiting “source of income” discrimination, which helps promote mobility. 

 Applications for LIHTCs must include an affirmative fair housing marketing program. 

Properties must give priority to households on public housing wait lists during the lease-up period. 

 Recent LIHTC Awards 

 Exhibit IX-3 shows the number of properties and units awarded either 9 percent or 4 

percent LIHTCs from 2012 through 2016 in Maryland. If information was available, the exhibit also indicates how many of the properties and units involved new construction (versus rehabilitation), and of these, how many were designed to serve families (rather than seniors or persons with disabilities). Family properties located within the study area are noted, particularly those located in the Baltimore suburbs. 50 

 AREA’s tabulation of available award data shows differences between the types of properties awarded 9 percent LIHTCs (based on competitive point scores) versus those that use 4 percent credits and volume cap bonds. The 9 percent LIHTCs are more likely to involve new construction for family occupancy. In contrast, most projects and units financed  with  4  percent  credits  and  bonds  were  rehabilitation  projects.  Of  those  4 

percent projects involving new construction, some years had no family project awards. 

In 2016, only 5 of 18 projects receiving 4 percent credits involved new construction. Of these, three were family properties. Only one new 4 percent family property was to be located in the Baltimore region (in the City of Baltimore); none were in the suburbs. 

 The  Department  of  Housing  and  Community  Development  (DHCD)  enhances  the financial feasibility of projects using 4 percent credits through its Rental Housing Works program,  which  provides  subordinate  gap  financing  of  up  to  $2.5  mil ion  per  project. 

Loan  terms  are  typically  40  years  at  2  percent  interest,  but  there  are  alternative structures. Funding requests are made at the same time as the application for LIHTCs and multifamily bond financing are submitted. Other state programs include Partnership Rental  Housing  and  the  EmPOWER  assistance  program  for  energy  efficiency.  The partnership program provides loans for new or rehabilitated rental housing that wil  be occupied by households with incomes at or below 50 percent of the statewide median. 

Loan  amounts  are  limited  to  $75,000  per  unit  for  large  projects  and  up  to  $2  mil ion (without  a  per-unit  cap)  for  small  projects  (those  with  less  than  40  units).  Both  local governments and housing authorities can apply for these loans. 

50 Available information on the DHCD website regarding the characteristics of projects awarded 9 percent credits from 2014 to 2016 is more limited than for earlier years. The 2014 and 2015 lists do not indicate the  total  number  of  units  that  would  be  built  in  each  project;  however,  this  information  is  provided  for 2016. Lists for all three years do not indicate if the properties awarded credits were new construction or rehabilitation  of  existing  affordable  units.  Repeated  efforts  to  obtain  better  data  from  DHCD  staff  were unsuccessful. The limited information for these years does not al ow us to determine whether DHCD has been successful in focusing LIHTC funds for family housing in communities of opportunity. 

166 

Exhibit IX-3.

LIHTC Awards Statewide and in the Study Area, 2012–2016

2016

2015

2014

2013

2012

9% Credits

Total Projects

18

17

10

14

12

New Construction Projects

NA

NA

NA

12

10

New Family Projects

NA

NA

NA

9

7

New Family Projects in Study Area

NA

NA

NA

3

4

Total Units

1,443

NA

NA

919

838

Total New Construction Units

NA

NA

NA

814

657

New Family Units

NA

NA

NA

540

415

New Family Units in Study Area

NA

NA

NA

146

211

New Family Units in Study Area 

Outside Baltimore City

NA

NA

NA

54

22

4% Credits/Bond Financing

Total Projects

18

20

13

15

5

New Construction Projects

6

5

2

6

0

New Family Projects

3

3

0

4

0

New Family Projects in Study Area

1

1

0

1

0

Total Units

2,372

3,160

1,871

1,615

557

Total New Construction Units

609

443

282

543

0

New Family Units

437

287

0

347

0

New Family Units in Study Area 

68

84

0

64

0

New Family Units in Study Area 

Outside Baltimore City

0

84

0

0

0

NA=Information not available

Source: Maryland Department of Housing and Community Development.

167 

OTHER STATE PROGRAMS 

 The State of Maryland established an Affordable Housing Trust in 1992. The trust provides  leveraging  for  construction,  renovation,  and  supportive  services  for developments  serving  households  with  incomes  below  50  percent  of  AMI,  although preference  is  given  to  projects  serving  households  with  incomes below  30  percent  of AMI and that provide housing for families with children. Revenues come from interest earned on title company escrow accounts and other sources. Funds are awarded on a competitive  basis,  and  they  can  cover  pre-development  expenses  and  gap  financing. 

Projects do not have to be located in communities of opportunity. Maximum funding per project is $75,000. 

  COUNTY AND MUNICIPAL COMPREHENSIVE PLANS 

 As  indicated  above,  jurisdictions  must  update  their  comprehensive  plans  every  10 

years,  and  the  planning  process  must  include  citizen  participation.  Charter  counties must  have  a  housing  element  in  their  plans,  in  addition  to  the  standard  land  use, transportation,  and  community  facilities  elements.  (Carroll  County  is  not  a  charter county, so its housing element is optional.) AREA reviewed the most recently adopted plans,  examining  housing  goals  and  policies  as  well  as  land  use  and  growth management guidance that can affect housing production, including affordable housing development. 

 Anne Arundel County 

 Anne Arundel  County  is  home  to  Baltimore-Washington  International  Airport,  which provides  many  jobs for  low-  and moderate-income  workers  in the  Baltimore  region.  It also has a number of military-related facilities, the largest of which is Fort Meade. The Department  of  Planning  and  Zoning  is  responsible  for  long-range  planning  and environmental planning. The County's General Development Plan was adopted in April 2009; its housing element was drafted in 2008. 51 

 The  area  to  the  north  of  MD  Route  214  (an  east–west  route  running  from  Prince George’s County to Chesapeake Bay) encompasses roughly two-thirds of the acreage in Anne Arundel County and is suburban in character. Development density is greatest in the Glen Burnie area, which is close to the airport and the Baltimore Beltway (I-695). 

The  southern  third  of  the  county  is  more  rural  in  character  and  has  few  affordable choices for voucher holders. Many areas lack water and sewer or are environmentally sensitive  waterfront  locations  along  Chesapeake  Bay.  As  required  by  state  law,  land development within 1,000 feet of high tide or the edge of tidal wetlands along the bay and its tributaries is subject to special restrictions. 

51  Anne  Arundel  County,  “Anne  Arundel  General  Development  Plan,”  April  2009.  Adopted  October  19, 2009. 

168 

The housing element of the County’s general development plan acknowledged the need for  more  affordable  housing,  with  a  stated  goal  of  offering  “a  wide  variety  of  housing types  and  prices  to  meet  the  needs  of  people  of  all  ages  and  income  levels.”  The County recognized that growth in employment wil  only add to the need. The plan noted that only 1 percent of the County’s land area (2,704 acres) was planned for residential development at densities of 15 units per acre or higher. One percent of the County’s land  (2,505  acres)  was  designated  for  town  center  development  where  multifamily housing  would  be  permitted;  medium  density  development  (at  densities  of  five  to  ten units  per  acre)  accounted  for  4.2  percent  of  total  acreage  in  the  County.  The  data suggest that, despite the County’s stated commitment to providing affordable housing, the supply of land for such units would be limited. 

 The plan also recommended consideration of an inclusionary housing program, but this has  yet  to  be  adopted  due  to  opposition  from  real  estate  interests  and  some  elected officials  and  community  representatives.  Creation  of  a  housing  trust  fund  was  also suggested, to be funded with proceeds from the sale of surplus County-owned property. 

The trust fund has not yet been implemented. 

 Suggestions for reducing housing development costs, including regulatory streamlining tax  credits,  density  bonuses,  and  public–private  partnerships  were  also  mentioned  in the  2009  housing  plan.  The  County  subsequently  adopted  a  fee  waiver  program  that helps to reduce costs for affordable housing developments. 

 The plan also recommended re-examination of the Adequate Public Facilities Ordinance to  determine  how  it  impacts  housing  prices  and  the  types  of  housing  being  built. 

Possible reuse of obsolete commercial facilities for workforce housing was suggested. 

 The  2009  plan  stated  that  the  County  would  identify  areas  suitable  for  mixed-use development  and  workforce  housing  so  that  residents  could  live  near  employment concentrations.  The  state  defines  “workforce  housing”  as  housing  that  serves households earning between 50 percent and 100 percent of AMI if rental, and between 60  percent  and  120  percent  of  AMI  if  designed  for  homeownership.  In  2011,  the  AI consultants concluded that, in emphasizing workforce housing, the 2009 plan made no mention of ways to increase the supply of units affordable to very-low- and extremely low-income  households.  Greater  attention  to  the  housing  needs  of  these  households should  be  a  priority  when  the  County  undertakes  its  next  general  development  plan update and comprehensive zoning review. 

169 

The  County’s  Office  of  Planning  and  Zoning  adopted  a  Growth  Tiers  map  in  2013  in response to state legislation passed in 2012 requiring identification of locations where residential  growth  is  anticipated  and  delineation  of  where  sewer  services  would  be provided.  Housing  built  in  Tier  1  must  connect  to  public  sewers.  In  Tier  2,  larger developments must connect to sewers. Minor subdivisions in designated Tier 2 areas can use septic systems temporarily but must connect when sewer service is available. 

Development  of  sites  in  Tiers  3  and  4  is  generally  prohibited  except  at  very  low densities not requiring public water and sewer. 52 

 City of Annapolis 

 Annapolis  is  the  only  incorporated  municipality  of  significant  size  in  Anne  Arundel County.  The  city  has  its  own  planning  and  zoning  powers.  Along  with  serving  as  the county seat, Annapolis is also the state capitol and home to the U.S. Naval Academy and naval base. The city was founded during the colonial era. Not surprisingly, historic preservation plays an important role in crafting planning policies and zoning regulations. 

Virtually  all  of  Annapolis  is  served  by  public  water  and  sewer  and  is  designated  a Priority Funding Area. 

 Annapolis was not part of the Analysis of Impediments report for the Baltimore region prepared in 2011. The City commissioned an AI report in 2006, and a new report was submit ed to HUD in May 2015. The Annapolis Human Relations Commission handles 

fair housing complaints. The City’s “Guide to Fair Housing” specifically mentions that a tenant  is  a  victim  of  discrimination  if  a  landlord  “refuses  to  accept  Housing  Choice Vouchers.” 

52 In Tier 3, subdivisions are permitted only with on-site septic systems or private community systems. In Tier 4, subdivisions with five or fewer lots are permitted, but only with on-site septic systems. 

170 

171 

The City’s Comprehensive Plan was adopted in 2009. It expressed concern about rising housing  costs  that  had  made  homeownership  “affordable  only  for  the  affluent”  and laments that little help is available for middle-income households. It also discussed the age of the housing stock and need for repairs. The plan’s housing element states that the City will:  

  Support the development of housing affordable to workforce and middle-income 

households 

  Reinvent public housing 

  Support housing programs that assist low- and moderate-income households 

with homeownership and housing rehabilitation 

 Elsewhere, the plan voices support for infil development “that respects the size, scale, and use of existing and historic development patterns.” It encourages redevelopment of land  with  obsolete  or  deteriorated  buildings  to  accommodate  new  residential  and commercial growth.  

 At the time the plan was adopted, one-third of the City’s rental units was either in public housing properties or subsidized through other programs. Since that time, some public housing properties were privatized. The plan recommends consideration of accessory apartments as a way to increase the rental supply “if acceptable to the community.” Few other suggestions were offered. 53  

    The plan update issued in September 2014 indicated that many policies from the 2009  plan  were  implemented.  The  Housing  Authority  was  successful  in 

demolishing  and  rebuilding  obsolete  public  housing.  Some  public  housing 

properties were privatized. 

  Habitat for  Humanity  built  24  homeownership  units for  low-income  households, with two more under construction when the 2014 update was prepared. The City 

provided financial assistance for this project. 

  Changes  were  made  in  the  development  approval  process  to  reduce  the  time and costs associated with new housing construction. A PUD project or housing 

development  requiring  a  special  exception  under  the  zoning  ordinance 

henceforth required only one public hearing, not two. 

 Nevertheless,  much  work  remains  to  be  done  to  implement  all  the  2009  plan recommendations  with  respect  to  affordable  housing  supply.  The  lack  of  vacant  land remains  an  obstacle  to  new  housing  development  and  expanded  housing  choice  in Annapolis.  Conflicts  between  the  need  to  expand  affordable  housing  options  and  the desire  to  preserve  the  community’s  historic  character  are  not  surprising.  The  city’s history is a key draw for tourists whose spending supports the local economy. 

53 An accessory apartment is defined as a rental unit within a single-family owner-occupied home (such as an in-law suite) or in a separate structure on the lot. 

172 

Because of limited municipal resources and a very small staff, the City’s Department of Planning and Zoning works closely with Arundel Community Development Services, Inc. 

in implementing housing rehabilitation programs. 54  

 When  the  2009  plan  was  prepared,  the  City  had  3,335  acres  of  land  zoned  for residential use. Most of this was already developed, with only 3 percent of the total land area of the city vacant. Four opportunity areas for new construction were identified, but not  all  were  programmed  for  housing.  The  scarcity  of  vacant  sites  has  resulted  in relatively little new residential construction within the city limits in recent years. 

 Baltimore County 

 At its southern end, Baltimore County surrounds the City of Baltimore, but much of the acreage in the northern part of the County (near the Pennsylvania border) is stil  very rural.  Unlike  Carroll  and  Harford  counties,  Baltimore  County  has  no  incorporated municipalities. Hence, planning policies and zoning ordinances apply everywhere, and the County is the only authority that issues vouchers. 

 Baltimore County has an “urban/rural demarcation line” (URDL) that indicates areas that are already served by water and sewer and those where utility extensions are permit ed. 

Land within the URDL houses 90 percent of the county’s population but accounts for only one-third of its acreage. The line was established in 1967, long before state law required identification of growth tiers. The boundary has been “occasionally” expanded but rarely in areas where public water and sewer are not or wil  not be available. The map  that  follows  shows  the  URDL  boundaries  juxtaposed  with  the  location  of communities of opportunity. As the map suggests, opportunity areas extend beyond the URDL  boundary  but  utility  services  may  not  be  available  for  new  multifamily construction. 

 The State’s Priority Funding Areas (PFAs) in Baltimore County were created to direct at least 68 percent of future development within areas served by utilities and other public facilities. The boundaries of the URDL and the PFAs are essentially the same. Pursuant to  state  legislation  described  earlier,  the  County  also  adopted  a Growth  Tiers map  in 2015. Tier 1 areas (inside the URDL and served by public sewer) include all land within the Baltimore Beltway (Interstate 695) as well as considerable area north of the Beltway along I-83 to the north, I-795 to the northwest, and I-95 to the east. Small areas outside the URDL already have sewers (Tier 1A) or are within the URDL and planned for sewer service  in  the  future.  The  map  also  indicates  that  more  than  half  the  acreage  in Baltimore County is designated for large lot development or preservation/conservation (Tiers  3  and  4),  essentially  making  these  tracts  unavailable  for  affordable  housing development. 

54 A quasi-public agency established by Anne Arundel County to provide certain housing and community development services. 

173 

174 

Master  Plan  2020  was  adopted  in  November  2010.  The  plan  gave  much  attention  to sustainability as well as environmental and agricultural resource protection. Growth was to be channeled near existing population and business centers, although new centers would  be  given  consideration.  The  plan  states  that  88  percent  of  growth  had  been directed within PFAs. Continuation of this policy is an important objective of Master Plan 2020. The plan also provides for redevelopment of areas with older obsolete residential, commercial, and industrial structures. 

 Vision 7 in the 2020 plan relates to housing and recommends a range of housing 

densities, types, and sizes that provide residential options for citizens of all ages and incomes. 

 Carroll County 

 The City of Westminster is the seat of government in Carroll County. In addition, Carroll County includes seven small incorporated towns: Hampstead, Manchester, Mount Airy, New Windsor, Sykesvil e, Taneytown, and Union Bridge. 55 Each incorporated place has its own zoning and planning power. Some have zoning classifications similar to those used by the County; others are quite different. 56  

 Carroll  County  has  land  use  powers  only  in  unincorporated  areas.  There  is  no countywide  urban  growth  boundary.  However,  each  municipality  has  a  designated growth  area,  as  required  by  state-mandated  growth  management  policies.  These boundaries are reflected in County plans. 

 The County’s 2014 Master Plan encourages a range of housing types, densities, and affordability but gives little attention to affordable housing as something needed by the County.  The  County  supports  development  activity  in  PFAs  as  required  by  Maryland law. However, in 2015, only 55 percent of all housing units in the county were in PFAs. 

The County also defines municipal growth areas (MGAs) and designated growth areas (DGAs). In 2015, 56 percent of all units were in MGAs/DGAs. Of new units built in 2015, 72 percent were in MGAs/DGAs. (These boundaries are not the same as PFAs.) Unlike PFAs  in  more  urbanized  counties,  Carroll  County’s  PFAs  are  not  contiguous;  rather, they  consist  of  the  City  of  Westminster,  small  towns,  and  locally  designated  acreage adjacent to their boundaries. 

55  In  2015,  these  seven  towns  ranged  in  population  size  from  less  than  1,000  (Union  Bridge)  to  9,380 

(Mount Airy). 

56  AREA’s  scope  of  services  did  not  require  investigation  of  regulatory  barriers  to  affordable  housing development  in  each  of  the  small  communities.  AREA  included  summary  information  on  the  City  of Westminster because of its size. 

175 

176 

Large portions of the unincorporated county lack water and sewer service, so residential development activity in Carroll County is limited in general and multifamily development even more so. In 2015, preliminary plans for only 42 lots were approved in the City of Westminster,  the  towns,  and  the  unincorporated  county;  257  lots  were  recorded,  and 121  residential  building  permits  were  issued.  Only  95  multifamily  units  received occupancy certificates in 2015. 

 Harford County 

 Harford County has three separate incorporated municipalities: Aberdeen city, Bel Air town, and Havre de Grace city. Aberdeen and Havre de Grace have their own planning and zoning functions. 

 The County Council approved a new Master Plan in September 2016. It indicates that 55  percent  of  the  county’s  total  land  area  is  in  agricultural  use.  Residential  land accounts for another 25 percent, with commercial and industrial uses comprising only 3 

percent.  Open  space  and  “other”  uses  account  for  the  remainder.  A  large  federal weapons testing facility (Aberdeen Proving Ground) occupies substantial acreage. 

 The plan defines high-density residential development as six or more units per acre, which  is  not  sufficient  to  support  multistory  affordable  housing.  The  high-density category accounts for only 5 percent of residential acreage, with medium density (three to six units per acre) taking 9 percent of residential land. Low-density residential (one to three  units  per  acre)  covers  19  percent  of  residential  acreage.  The  remainder  (67 

percent)  is  rural  residential.  However,  new  apartment  construction  has  occurred  over the past two to three years, often in non-residential zones. 

 In 1977, the County established a “development envelope” as a growth management tool. As seen in other study area jurisdictions, the purpose of the envelope is to curb sprawl  and  protect  agricultural  and  environmentally  sensitive  areas.  Public  water  and sewer  services  are  provided  only  within  the  envelope,  which  has  been  incrementally expanded  over  the  years.  However,  not  all  properties  within  the  envelope  are  fully served, and some properties outside it might be eligible for future service extensions for safety  reasons.  A  sewer  expansion  in  the  Fallston  area  was  being  considered  while AREA was conducting interviews. 

 The most recent expansion to the envelope occurred when the 2016 plan was adopted. 

Planning  staff  indicate  that  the  changes  were  very  modest  and  targeted  mainly  to properties with commercial development potential. It is not possible to build multifamily buildings outside the envelope. 

 A tabulation prepared by the County at the end of 2014 indicated that room to build 18,883 housing units stil  exists within the envelope in the unincorporated county, and another 2,652 within the three municipalities, for a total potential development of 21,535 

units. 

177 

178 

Projections prepared as part of the new plan suggest that the County wil  need 119,053 

housing units by 2040. It now has an estimated 99,053 units, of which 74,871 are within the  envelope.  Based  on  current  trends,  the  plan  estimates  that  the  county  wil   have 90,914 units inside the envelope in 2040. 

 The 2016 plan contains statements: 

  Encouraging rehabilitation, investment in transit-oriented development around the county’s two MARC stations, and a more diversified housing stock.  

  Supporting affordable housing that allows older residents to remain in the county while also attracting young families. 

  Encouraging a “mix of residential densities and housing types affordable and 

accessible to all age groups” and “homeownership programs to meet projected 

affordable housing needs.” 

  Asking  for  identification  of  barriers  to  homeownership  and  tailoring  affordable housing programs to remove them. 

  Creating  partnerships  and  offering  incentives  to  large  employers  for  workforce housing. 

  Developing  educational  programs  for  the  public  on  affordability,  cost  burdens, and available housing assistance programs. 

  Asking  for  incentives  to  address  the  redevelopment  needs  of  aging  multifamily buildings, including loans, grants, or tax abatements. 

The  plan  is  not  very  specific  about  how  to  create  or  implement  these  programs.  It emphasizes  homeownership  and  seeks  ways  to  encourage  provision  of  workforce housing but says little about the needs of very-low-income renter families. 

 To  encourage  more  innovative  development  patterns,  the  plan  recommends  PUD 

zoning in designated redevelopment areas, adoption of form-based codes, creation of overlay  districts,  and  determination  of  impediments  to  mixed-use  development  (see zoning discussion, below).  

 Howard County 

 Howard  County  is  the  fastest-growing  jurisdiction  in  the  study  area.  The  county  is considered  a  desirable  location  due  to  its  good  schools,  parks,  extensive  highway system  (I-95,  I-70,  US  29,  US  40,  US  1)  and  job  base,  as  well  as  its  proximity  to employment in both the Baltimore and Washington metropolitan areas (similar to Anne Arundel  County).  There  are  no  incorporated  municipalities  in  Howard  County;  the County’s  master  plan,  zoning  ordinance,  and  housing  programs  cover  the  entire  land 179 

area.  The  Howard  County  Department  of  Planning  and  Zoning  is  responsible  for comprehensive planning and zoning administration. 

 For  planning  purposes,  the  county  is  divided  into five  areas: Elicott  City,  Elkridge, Columbia, 57 Southeast, and Rural West. The first four areas are in Growth Tier I and have public water and sewer service. Acreage to the west of the El icott City planning area  is  designated  for  future  utility  expansion.  The  Rural  West  area  is  largely designated Tier II  and Tier IV, with a focus on preservation of agricultural and natural areas. In 2016, adjustments were made to the Tier IV boundary, resulting in a net loss of 1,479 acres in this Tier. 58 

 The County’s 2000 comprehensive plan was updated in 2015 (PlanHoward 2030). Work on the revisions started years earlier, and adoption was delayed. Much of the work was done in 2011 and 2012. 

 The 2015 update gives primary attention to environmental and conservation issues, but more  attention  is  given  to  housing  policies  and  the  need  to  produce  more  affordable housing than in the plans reviewed for other jurisdictions in the study area.  

 The plan states that the County is committed to: 

   Supporting  the  preservation  and  rehabilitation/modernization  of  existing affordable housing stock. 

  Identifying  actions  that  would  expand  affordable  housing  choices for  minorities, female-headed  households,  persons  with  disabilities,  and  families  with  at  least one foreign-born parent. 

  Encouraging  mixed-income  communities  through  zoning  incentives  so  that  “full spectrum” housing is available for residents at diverse income levels and ages. 

  Using older homes as one way to provide affordable options. 

  Promoting  universal  design  principles  to  encourage  construction  of  accessible units. 

57  Columbia  was  developed  beginning  in  the  1960s  as  a  master-planned  community  with  a  variety  of housing types, including townhouses and apartments (both for sale and for rent) as well as single-family detached  homes.  Affordable  rental  and  for-sale  housing  were  part  of  the  community  fabric  from  its inception,  which  helps  to  explain  why  Howard  County’s  plans  and  programs  are  more  committed  to maintaining and expanding the supply of affordable housing than are the other suburban jurisdictions. 

58 Howard County did not designate any Tier II areas. 

180 

181 

The plan indicates that the county included 160,640 total acres in 2015, of which: 

  18 percent is in open space and parkland 

  20 percent has preservation easements 

  11 percent remains undeveloped (including non-preserved agricultural land) 

  35 percent is developed for residential use 

  16 percent  is  developed for  commercial,  industrial,  government,  transportation, and utility purposes59 

 Thus,  approximately  half  the  acreage  in  the  county  was  developed,  and  half  was protected space or undeveloped. However, there were nearly 14,000 acres that could be developed for residential uses; most are smaller scattered sites. The county has little undeveloped land available for townhouses or apartments, although some may be built in mixed-use districts. Uncommitted parcels consist mainly of small scattered infil  sites. 

 The County’s development monitoring system issues reports every few years. The 2015 

report  was  released  in  April  2016.  In  its  discussion  of  housing,  the  report  indicates which types of units have been approved or are in the review process, by location. In 2015, 46 percent of units built were apartments, 26 percent were townhouses, and only 28  percent  were  single-family  detached homes. Plans  were  approved  for  90 units for low- and moderate-income households (50 townhouses and 40 apartments), a decline from  177  approved  in  2014,  and  625  units  were  in  various  stages  of  review  (three single-family homes, 112 townhouses, and 510 apartments or condominiums). None of these  were  age-restricted.  These  numbers  suggest  the  County’s  commitment  to multifamily development.  

  COUNTY AND MUNICIPAL ZONING 

 Zoning  ordinances  adopted  by  all  the  jurisdictions  in  the  study  area  have  some provisions  for  multifamily  dwellings.  However,  there  are  substantial  differences  from county to county in the densities permitted in multifamily zones. Most importantly, the amount of land zoned in the higher-density categories (where construction of affordable rentals might be feasible) is difficult to determine, as is the extent to which the zoned acreage  is  vacant,  underutilized,  non-conforming,  or  truly  available  for  development under current zoning provisions. 

59 Howard County Department of Planning and Zoning, “Howard County Land Use,” September 30, 2015. 

182 

Jurisdictions may permit multifamily development in commercial zones as part of mixed-use  projects  or  use  planned  unit  development  (PUD)  provisions  or  overlay  zones  as techniques for creating more flexibility with zoning ordinances. Some zoning ordinances also provide for flexible zoning in areas close to transit. 

Anne Arundel County Zoning 

 When  the  Anne  Arundel  County  AI  report  was  completed  in  2011,  multifamily construction was permitted in only three zones (R10, R15, and R22); as of 2016, this was stil  the case. The last comprehensive reexamination of the zoning ordinance took place more than a decade ago, although some changes were made in 2012 and 2013 

after  the  County’s  General  Plan  was  adopted.  Environmental  constraints  limited multifamily  development  in  much  of  the  southern  third  of  the  county  and  along  the Chesapeake Bay shoreline. Multifamily zones were located mainly in the northern part of the county. The AI consultants concluded that undeveloped land zoned for medium- 

and high-density development was in short supply, even in areas with access to transit. 

 The current zoning ordinance has seven residential zones, as shown in Exhibit IX-9, along  with  a  rural  agricultural  district  with  one-acre  minimum  lot  sizes  and  an  open space  district  where  no  residential  development  is  permitted.  Residential  zoning provisions are briefly summarized below: 

  RLD  (residential  low  density):  One  unit  per  five  acres;  structure  can  cover  a maximum of 25 percent of the lot 

  R1: One acre lot with maximum 25 percent coverage 

  R2: 20,000-square-foot minimum lot size if there is no water and sewer, 15,000 

square feet if served by sewer; maximum coverage 30 percent 

  R5:  Minimum  lot  size  7,500  square  feet  (5  units  per  acre),  with  maximum coverage 40 percent 

  R10:  10  units  per  acre;  permits  semi-detached,  duplex,  and  townhouses  as  of right. There is no minimum lot size. Maximum building and parking coverage is 

45 percent 

  R15: Similar to R10, but it permits 15 units per acre 

  R22: Multifamily (apartment) zone, with maximum density of 22 units per acre. 

Maximum coverage 45 percent. Height limit is 40 feet, but it can be increased 

indefinitely with greater setbacks 

183 

184 

It is interesting to note that the zoning ordinance has special provisions for affordable housing for seniors “of modest means.” Age-restricted affordable properties can be built at  densities up  to  22 units  per  acre  in areas  zoned for  less dense  housing,  but  such developments  require  a  special  exception  and  site  plan  approval  from  the  County Council. Water and sewer fees are waived for these developments. Workforce housing can  be  built  in  R10  and  R15  zones  at  R22  densities,  but  citizen  resistance  to  such development often  occurs. 60  There  are  no provisions  for  higher  density  for  affordable general occupancy buildings serving families with incomes less than 50 percent of AMI. 

 The  ordinance  provides  for  PUDs,  but  maximum  densities  must  conform  to  the requirements  of  the  underlying  zoning  district.  Therefore,  not  many  PUDs  are  being developed with densities higher than are typical of older multifamily projects. 

 The 2009 plan mentions the need to expand the number of areas zoned for mixed uses. 

(Four mixed-use zones were established after adoption of the 1997 plan; however, the mixed-use  zone  provisions  were  initially  applied  to  only  six  sites.)  Mixed-use  districts near  transit  or  in  town  centers  are  part  of  the  zoning  ordinance.  In  the  “town  center” 

designation, residential densities permitted in R15 and R22 are allowed. Buildings can be 45 to 60 feet in height, but setbacks are increased. Land to the west of the Annapolis municipal  border  has  this  designation,  as  does  the  master-planned  Odenton  Town Center.  One  LIHTC  development  (four  stories  with  44  units)  has  been  built  in  the Odenton  Town  Center  area  since  this  area  was  designated.  Other  new  apartment developments in town center zones have offered market-rate units. Most units at these new  apartment  developments  would  not  be  affordable  for  voucher  holders,  given  the voucher maximum ($1,427 gross in most census tracts; $1,557 in tracts where higher voucher amounts have been approved by HUD). 

 A residential development capacity analysis prepared in 2008 (as part of the 2009 

General  Development  Plan  update)  concluded  that  most  of  the  remaining  residential development  opportunities  were  in  the  low-  to  medium-density  zones  (R2  and  R5), mainly  on  vacant  lots  but  also  on  land  suitable  for  redevelopment.  Of  a  total  future development  capacity  of  26,390  units,  only  940  units  (3.6  percent)  could  be  built  on vacant  lots  with  R10  zoning  and  another  1,170  units  (4.4  percent)  on  lots  with  R15 

zoning. No mention is made of land with R22 zoning. Little land was available for new development in areas with town center zoning. As discussed earlier, the 2011 AI report recommended  amending  Anne  Arundel’s  zoning  ordinance  to  increase  the  supply  of land  zoned  for  multifamily  housing  as  of  right.  However,  there  has  been  no 60 A proposed 84-unit mixed income apartment development in the Pasadena area of the County was to include  LIHTC  units  targeting  households  with  incomes  below  60  percent  of  AMI.  In  response  to community opposition to higher-density housing in a single-family zone, the County Council passed a law in January 2015 stripping workforce housing as a special exception in R2 and R5 zones. Although similar projects would stil  be permitted in R10 and R15 zones (with special exceptions) and in R22, the Council’s action in effect eliminated most of the land area where such development would be possible. See Rema Rahman,  “County  Council  Debates,  Passes  Measure  Limiting  Workforce  Housing,”   Capital  Gazette, January 6, 2015. 

185 

comprehensive  zoning  revision  since  2009.  An  update  to  the  general  plan  would  be needed before the zoning ordinance could be revamped. 

 City of Annapolis Zoning 

 The City of Annapolis has numerous residential zoning districts, some of which are designed  to  preserve  the  character  of  existing  historic  neighborhoods  by  curtailing demolition  for  large-scale  assemblages  or  minimizing  conversions  from  single-family homes to multifamily or commercial uses. Where permitted densities are spelled out in the  zoning  ordinance,  they  range  from  two  to  eight  units  per  acre.  In  addition  to residential zones, multifamily housing is now permitted in one commercial zone, but little land has this designation. 

 Annapolis has inclusionary zoning provisions (passed in 2004), which require that 12 

percent  of  housing  units  in  for-sale  subdivisions  (including  condominiums)  and  6 

percent  of new  rental units  in projects  with  10 or more  units are priced affordably for households  earning  up  to  100  percent  of  the  Baltimore  MSA’s  AMI.  Known  as  the Moderately  Priced  Dwelling  Unit  (MPDU)  program,  developments  that  participate receive  a  density  bonus  (15  percent  for  for-sale  housing  and  10  percent  for  rental properties). 

 The units in the City’s MPDU program must be priced below the market rate of other units offered in the same development. Purchasers or renters must be city residents or employed in the city, at the Naval Academy, or at the naval base for the previous 12 

months;  a  municipal  employee  who  has  passed  their  probationary  period;  or  a  staff member at a school within the Annapolis High School attendance district. The program is  administered  by  Arundel  Community  Development  Services,  Inc.  (ACDS,  Anne Arundel  County’s  quasi-public  nonprofit  housing  agency)  subject  to  City  of  Annapolis guidelines and policies. 

 As  of  August  2016,  ACDS  staff  reported  that  four  affordable  for-sale  units  were available (one single-family home at $286,000, three townhouses at $169,000, and one condominium at $159,000) to first-time buyers who can qualify for a mortgage. Buyers must  participate  in  housing  counseling,  must  maintain  the  MPDU  unit  as  a  primary residence, and can sel  them only to other MPDU-qualified buyers. Buyers are eligible for up to $20,000 for closing costs or to help with downpayments. 

 City staff reported that another 45 for-sale homes in properties under development review could be added to the program but that the approval process is slow. The 2014 

Comprehensive Plan update indicates that the program’s residency restrictions made it difficult to find qualified first-time buyers. Small townhouses and condominiums do not appeal  to  all  qualified  buyers,  and  some  units  with  only  two  bedrooms  and  one  bath have been very slow to sell. Demand for larger homes with three or more bedrooms is strong. 

186 

In 2016, 18 rental units were occupied by tenants approved under the MPDU program at The Point at Annapolis, the only apartment complex in the program; it has a wait list. 

Although tenants could have incomes as high as 100 percent of AMI, most renters earn 60  percent  or  less.  If  an  MPDU  tenant’s  income  increases  above  the  permitted maximum,  he  or  she  has  six  months  to  move  out.  The  ACDS  administrator  for  the program reports that there are rarely any vacancies. 

 In general, production of affordable units under this program has been very limited, and the for-sale program is not especially successful. The relatively low percentage of units required  and  program  rules  limiting  eligibility  to  households  already  connected  to  the city curtail the impact of Annapolis’s inclusionary zoning provisions on reducing regional low-income  housing  needs.  Also,  small  projects  can  make  a  cash  contribution  to  the City's Housing Assistance Trust Fund in lieu of providing affordable units. In a city with little  vacant  land,  cash  contributions  may  not  result  in  the  construction  of  additional affordable supply. Annexation is the only way to develop larger projects. 

 City  staff  suggested  that  needed  legislative  changes  to  this  program  have  been recommended  for  years  but  not  pursued.  One  possibility  is  to  open  the  program  to persons living in Anne Arundel County but not within the city limits.  

 Baltimore County Zoning 

 In Baltimore County, zoning is reviewed every four years (see below). The County Charter requires that zoning be consistent with its master plan. Zoning is much more restrictive outside the boundaries of the URDL, with very limited options for multifamily construction. 

 The County zoning ordinance, shown in Exhibit IX-10, provides for 37 distinct zones, some  of  which  are  overlays.  Residential  units  are  permitted  in  all  zones  except  for industrial,  but  with  limitations.  Baltimore  County  zoning  provides  for  planned  unit developments  (PUDs).  The  PUD  process  is  said  to  result  in  more  multifamily construction than would occur under conventional zoning. Staff indicate that, in a typical year, 5 to 10 PUD applications are submitted. PUDs can be approved only within the URDL. 

 There are 10 rural and resource conservation zones in the county. In these zones, minimum lot sizes can be as small as one acre and as large as three acres, but there are also limits on the total number of units that can be built on a parcel. In some zones, there is a minimum parcel size for which subdivision is permitted. Cluster development is encouraged. 

187 

188 

There are six residential zones (DR), all of which permit single-family detached and two-family homes. There are no minimum lot sizes for subdivisions with more than six lots. 

Permitted  densities  range  from  1  unit  to  16  units  per  acre.  In  the  DR-16  zone,  an efficiency counts as half a unit, a one bedroom as 0.75 units, two-bedroom units as 1 

unit, and an apartment with three or more bedrooms as 1.5. Such provisions discourage production of larger units suitable for families. 

 In DR1, DR2 and DR 3.5, single-family, semi-detached, and duplex units are allowed. In DR5.5,  single-family  attached  and  multifamily  buildings  are  also  allowed  with  a 

“compatibility  finding.”  In  DR  10.5  and  DR  16,  all  housing  types  are  allowed.  Higher-density  single-family  detached  housing  types  are  permitted  in  certain  cases,  such  as zero lot line, zipper lots, and traditional homes with rear garages. 

 Two elevator apartment zones permit 40 units and 80 units per acre, respectively. The RAE 1 zone (40 units per acre) is for elevator apartments accessible to community or town  centers,  especially  if  there  is  pedestrian  access.  The  RAE  2  zone  (with  a maximum of 80 units per acre) is designated for apartment buildings in town centers. 

These high-density zones are not seen anywhere else in the study area. It is not clear how  much  land  is  zoned  for  these  high-density  uses  or  the  amount  of  RAE  land  stil available  for  development,  but  tall  buildings  are  not  commonplace  outside  of  the Towson area (the county seat). 

 The  County  undertakes  a  Comprehensive  Zoning  Map  Process (CZMP)  every  four years and issues a report on emerging issues and proposed changes. As was noted in the 2011 AI report, the CZMP process is not a comprehensive reexamination of zoning provisions  or  mapping  but  rather  an  incremental  examination  of  specific  issues  or problems. The County Council approved the results of the last CZMP review on August 28,  2016.  New  provisions  recommended  to  the  council  included  a  Neighborhood Commons designation that could prohibit surplus County-owned properties from being developed. A private owner who purchases such sites from the County would have to petition  to  have  the  restrictions  lifted.  Press  reports  indicate  that  1,200  acres  in  one council  district  were  proposed  for  downzoning  due  to  concerns  over  school overcrowding.  In  general,  the  2016  process  resulted  in  some  changes  that  would encourage development and others that downzoned acreage so that only single-family detached homes could be built. 

 On August 1, 2016, the Council approved a totally revised zoning overlay for downtown Towson,  with  stronger  design  requirements  (including  open  space,  lighting,  signage, 

“green” building requirements, architectural review provisions, and standards for use of building  materials). There  are  no minimum parking  requirements, but developers  who want to build in the new downtown Towson zone must specify what parking needs wil be generated by a project and how the parking wil  be provided. 

 Property owners can petition for changes in between CZMP years, but it is difficult to prove the need for changes. 

189 

The  County  Council  has  a  tradition  of  “councilmanic  courtesy”;  that  is,  members  are reluctant  to  oppose  another  council  member’s  support  of  or  opposition  to  zoning changes in her or his district. 

 Carroll County Zoning 

 In Carroll County, the most recent county zoning ordinance revision took place in 2014. 

The ordinance covers only the unincorporated portions of the county. AREA interviewed the  zoning  administrator,  and  he  indicated  that  no  changes  have  been  made  in  the ordinance that would affect housing development since 2014. He noted that 80 percent of the acreage in the unincorporated county is in conservation or agricultural zones. The zoning  ordinance  has  no  inclusionary  zoning  provisions  that  would  apply  to  either single-family or multifamily developments. 

 Although conservation zoning allows single-family detached homes, lots must be at least three acres; if development is clustered, the lot size can be as small as one acre. 

Very little acreage in the Conservation District is serviced with public water and sewer. 

In  the  R40,000  Residence  District,  single-family  homes  must  be  on  a  lot  of  at  least 40,000 square feet. Two-family homes are permitted. 61  

 In the R20,000 Residence District, density is generally limited to two units per acre. 

Some  areas  with  this  designation  do  not  have  public  water  and/or  sewer.  State  law requires any subdivisions with seven or more units to have public utility services. 

 In  the  R10,000  and  R7,500  zones  (minimum  10,000  and  7,500  square  foot  lots, respectively), public water and sewer are required. Single-family homes are permit ed as of right. In an R7,500 zone, a semi-detached or two-family home needs 5,000 square feet of lot area per unit. A two-family home requires a conditional use approval from the Board of Zoning Appeals. The height limit for buildings in the R10,000 zone is 35 feet or 2.5 stories; in R7,500, buildings can be three stories tall, or 40 feet. Residential uses are permitted in a Neighborhood Retail District if they meet the requirements of an R10,000 

zone. 

 Multifamily development is permit ed in a PUD provided that the lot has at least 10 

acres in R7,500 and 20 acres in R10,000. A limiting factor is that only 60 percent of a PUD’s units can be multifamily, and the gross density cannot exceed six units per acre. 

These provisions would discourage most multistory affordable family rentals other than (perhaps) townhouses.  Also, the zoning regulations discourage larger units by counting an  efficiency  as  0.5  units  but  a  three-bedroom  home  as  1.5  units,  as  is  true  also  in Baltimore  County.  Any  residential  construction  in  a  PUD  must  be  single  family  if  it  is within 100 feet of property zoned R10,000 or less dense. 

61 Low-density retirement communities are also permitted in these zones. 

190 

191 

 The County zoning administrator indicates that the PUD provisions are not widely used by  developers  —  not  because  they  are  unwieldy  or  uneconomical,  but  because  the county has little land area zoned R10,000 or R7,500. There are no inclusionary zoning provisions  that  mandate  affordable  units  in  either  single-family  or  multifamily developments. 

 Rezoning is very difficult. As in other jurisdictions in the Thompson study area, rezoning can be approved only if the character of land uses in the area has changed significantly or if it can be proven that an error was made in the zoning designation. 

 In 2011, the County prepared a Buildable Land Inventory. This analysis included both the  incorporated  municipalities  and  unincorporated  areas.  A  limitation  of  this  study  is that buildable parcels were tabulated as “lots,” as if each one would be developed only with single-family housing, even though PUDs with multifamily buildings are permitted in R10,000 and R7,500 zones. Also, parcels outside of a planned water and sewer service area and less than three-quarters of an acre in size were deemed unbuildable. 

 A very high share of total land area in the unincorporated county was determined to be 

“absolutely constrained,” according to the inventory. This acreage includes: 

  Publicly owned land (some of which may not be needed for government 

purposes) 

  Land subject to agricultural preservation easements 

  Open space 

  Active quarries 

  Landlocked parcels 

  Road rights-of-way 

  Other sites deemed non-buildable 

 Partially constrained acreage includes land in 100-year floodplains, with steep slopes (greater  than  25  percent),  wetlands,  wellhead  buffers,  and  other  sites.  To  determine buildable residential lots, commercial and industrial acreage was also subtracted. 

 The  Buildable  Land  Inventory  found  only  21  acres  with  R7,500  zoning  in  the unincorporated  areas  of  Carroll  County,  with  a  potential  for  90  lots  (although,  as explained above, there could be more units allowed). A total of 967 acres were found with R10,000 zoning, with a potential for 3,300 “lots.” Given that PUDs are not permitted on lots with less than 20 acres and that typical densities are six units per acre, the data suggest  little  opportunity  to  build  multistory  affordable  housing  in  Carroll  County.  The County’s  2014  zoning  revisions  did  not  result  in  major  changes  to  the  inventory  of buildable lots in unincorporated areas. 

192 

When  interviewed  by  AREA,  the  County  zoning  administrator  was  unaware  of  any general  occupancy  apartment  complexes  with  50  or  more  units  built  in  the  previous three years or under construction at the time. However, the County does have market-rate buildings (three stories with elevators) for households aged 55 or older. 

 The City of Westminster (the county seat) has three basic residential zoning districts: R20,000,  R10,000,  and  R7,500.  The  R20,000  zone  allows  single-family  detached homes and farm tenant houses, with a minimum lot size of 20,000 square feet. R10,000 

allows  semi-detached homes  if a  special  exception  is  approved;  lots must be 40 feet wide or more. In the R7,500 zone, both single-family detached and attached homes are permitted, but there are restrictions on replacing historic structures. There is a 35-foot height  limit  in  all  three  residential  zones,  but  this  does  not  seem  to  be  a  barrier  for single-family or semi-detached homes. Only 40 percent of a lot’s area can be covered by buildings. 

 In R7,500 zones, land can be reclassified to PD-4 or PD-9 (planned development). The PD-4  Zone  is  primarily  designed  for  development  at  the  edge  of  the  city.  Multifamily construction  up  to  three  stories  is  permitted,  with  four  stories  requiring  a  special exception. However, no more than 12 units are allowed per building. PD-4 also permits single-family detached homes as well as rowhouse/townhouse structures with no more than six units in a building, and 20 percent of the land area must be open space deeded to  the  city.  Buffers  are  required  between  PD-4  and  adjacent  single-family  detached homes  already  in  existence.  Overall  residential  density  is  limited  to four  units  per net acre,  which  is  difficult  to  achieve. 62  The  PD-9  zone  is  similar,  except  that  multifamily homes can reach six stories with a special exception. 

 Note that there are Neighborhood Preservation Overlay Zones that can also limit new construction  on  parcels  zoned  R10,000  and  R7,500;  where  these  are  applied,  only single-family  detached  and/or  semi-detached  homes  are  permit ed.  There  is  also  a Compatible  Neighborhood  Overlay  Zone,  which  seems  more  flexible  and  permits multifamily development, but the plans must be very specific as to what is being built. 

 Where multifamily development is permitted only as a special exception (on small sites under an acre), the maximum number of units is determined by dividing the lot area by 2,500. An efficiency counts as half a unit, a two bedroom as 1.25. (Nothing specific is said about three-bedroom units.) Ten percent of the land area must be open space, and the maximum height is three stories or that of adjacent structures. For larger sites, the maximum density is 15 units per acre. 

62 These standards suggest that a 12-unit apartment building would require a minimum three-acre site. 

193 

Westminster has a Mixed Use Infil  Zone that can be used to accommodate housing in business districts (downtown or neighborhood). In this zone, maximum density can be 25  units  per  acre  or  even  higher  if  public  facilities  are  adequate  and  the  project  is consistent  with  the  Comprehensive  Plan.  There  are  design  standards  regarding  such matters  as  facades,  building  materials,  colors,  and  awnings.  Buildings  must  have  a minimum of three stories and a maximum of five. Shared parking with commercial uses is permitted with the approval of the planning director. 

 The Buildable Land Inventory report indicates that the City of Westminster had 32 acres of still-buildable land zoned R7,500 in 2011, and another 248 acres zoned R10,000. In addition,  there  were  14  acres  zoned  either  PD-4  or  PD-9.  Overall,  the  City encompasses 4,193 acres, of which 673 (16 percent) were deemed buildable. Buildable land in the four aforementioned zoning categories where multifamily might be permitted totaled 294 acres, or 44 percent of the remaining buildable land. 

 The City's designated growth area extends well beyond the 2011 city limits, suggesting that  with  extension  of  water  and  sewer  service,  additional  multifamily  units  would  be possible in Westminster. 

 Harford County Zoning 

 Hartford  County’s  zoning  ordinance  was  adopted  in  December  2008.  The  County website incorporates approved amendments through May 17, 2016. It is not clear how many changes affecting residential uses have been approved since the 2008 ordinance was adopted. The conclusions of the 2011 AI report are probably stil  accurate. 

 The County Code requires a comprehensive zoning review every eight years. With the recent adoption of a new Master Plan, a review and revision of the zoning ordinance has  begun;  the  process  wil   extend  well  into  2017.  For  property  owners  who  want  a change in zoning, requesting modifications during this process is said to be easier and less  expensive  than  piecemeal  zoning  change  requests,  the  costs  of  which  must  be covered by the property owner.  

194 

195 

Currently, the county has five residential zones. Residential development can take one of three forms: Conventional, Conventional with Open Space (on a minimum five-acre site),  and  Planned  Residential  Development  (with  a  minimum  five-acre  parcel; applicable  only  in  R3  and  R4  zones).  These  distinctions  are  a  way  to  encourage developers  to  provide  detailed  plans  and  common  open  space  in  return  for  greater density.  Minimum  lot  sizes  tend  to  be  smaller  when  using  non-Conventional  options. 

Zoning staff indicated that the Planned Residential Development has not been used. 

 In residential zones, the minimum lot size for a single-family detached home is 6,000 

square feet. Open space needs to account for 10 percent to 20 percent of the lot area. 

Other  housing  forms,  including  duplexes,  zero  lot-line  homes,  townhouses,  garden apartments,  and  mid-rises  are  permit ed  in  the  R3  and  R4  zones  subject  to  “special development regulations.” The ordinances specify minimum lot area per unit for these housing  types.  Garden  apartments  in  an  R4  zone  can  be  no  taller  than  three  stories plus loft. Mid-rises can be up to five stories, with a minimum lot area per unit of 1,600 

SF in R4. High rises can go up to be six stories tall, with a minimum lot area per unit of 1,200,  but  require  a  special  exception.  Open  space  requirements  for  multifamily buildings range from 20 percent of lot area in an R3 zone to 30 percent for a high-rise in R4.  

 Staff estimates that there are approximately 300 vacant acres zoned R3 or R4, and another 33 that are underutilized. R3 and R4 zoning is concentrated along US 40, I-95, MD 22, and US 1, and most of the acreage is already developed. Much of the acreage along  US  40  is  not  located  in  communities  of  opportunity.  As  discussed  previously, some of the newest multifamily properties have been built in commercial zones. New apartment complexes, including market-rate and affordable properties for both seniors and families, have been built since the economic recovery began, but one interviewee indicated that the pace of development is slowing now that supply has increased.   

 The City of Aberdeen has been working for some time to assemble land for a transit-oriented development near its MARC/Amtrak station, but nothing has been built to date. 

196 

197 

Howard County Zoning 

 Howard  County  zoning  is  modified  periodically.  The  current  zoning  ordinance  was adopted  in  2007  and  examined  in  the  2011  AI  report.  Some  changes  were  made  in 2013. 

 Currently there are two single-family detached zones (one for half-acre lots, the other for lots of 12,000 square feet), one single-family cluster zone (6,000-square-foot lots), one  focused  on  townhouses  (6,000  square  feet  of  lot  area  per  unit),  and  two  for apartments (at 15 and 25 units per acre). 

  In  the  R-A-15  zone,  single-family  detached  and  attached  units  as  well  as apartments  are  permitted  as  a  matter  of  right,  with  a  height  limit  of  55  feet. 

Single-family attached buildings can have no more than eight units per structure, with overall density no greater than 15 units per acre. This zone is designed to serve as a land use transition near highways or non-residential uses. 

   R-APT is a higher-density apartment zone designed for sites adjacent to retail concentrations. The height limit is 65 feet, and density is 25 units per net acre. 

   Howard  County  has  a  transit-oriented  development  provision  in  its  zoning ordinance,  even  though  it  has  only  one  MARC  rail  station.  The  zoning  is designed to encourage multiple uses; apartments and townhouses are permitted, 

but residences cannot exceed 50 percent of the land area. Sites must be at least 50 acres. Fifteen percent of any residential units must be for moderate-income 

households  (see  discussion  of  the  Moderate  Income  Housing  Unit  program 

below). 

   The County has used density bonuses to encourage provision of desired housing types.  For  example,  Howard  County’s  zoning  ordinance  includes  a  planned senior  community  zone,  which  must  have  at  least  50  units  with  two  types  of senior housing, one of which must be independent living. Permitted density (only eight units per acre) can be increased to 12 units if more than 10 percent of units are affordable to moderate-income senior households. 

  Modular construction is permitted in residential zones, which is another technique that can reduce costs. There is also a mobile home zone. 

  Accessory apartments with no more than two bedrooms are also permitted, with 

different requirements depending on lot sizes. 

  “Housing  Commission  Developments”  (affordable  housing  wholly  owned  by  the Commission, or by a limited partnership using LIHTCs, in which the Commission 

is  general  partner  or  a  managing  member)  are  permitted  in  certain  non-

198 

residential  zones,  with  a  50-  to  80-foot  height  limit  depending  on  setbacks. 

Twenty-five percent of the land area must be set aside for open space. 63 

 Howard  County  has  inclusionary  zoning  requirements.  Under  its  Moderate  Income Housing  Unit  (MIHU)  program,  10  percent  to  15  percent  of  all  new  units  built  in residential zones must be affordable for low- and moderate-income households earning up  to  60  percent  of  AMI  for  renters  and  80  percent  of  AMI  for  homebuyers.  (The program  uses  the  2016  Howard  County  median  income  of  $107,490.)  Requirements apply  to  age-restricted  projects,  mixed  use,  planned  communities,  and  mobile  home developments  as  well  as  conventional  apartments  or  condominiums.  The  required number  of  MIHUs  must  be  distributed  throughout  all  phases  and  in  proportion  to  the overall unit mix. 

 If  the  number  of  required  moderate-income  units  makes  a  project  economically unfeasible  or  if  the  project  has  a  package  of  amenities  and  services  that  makes  it unaffordable  to  income-qualified  households,  a  developer  can  request  to  provide  the required units at a different location. However, the MIHU share of total units is increased if off-site development is used to satisfy the inclusionary requirements. 

 MIHU rental units were available in 10 new developments in mid-2016. Units were mainly one or two bedrooms with rents between $1,000 and $1,300 exclusive of utilities. 

Only one development had any three-bedroom rental units. One community is for active adults,  and  another  is  a  continuing  care  property,  both  for  those  aged  62  and  older. 

Thus, it appears that most of the MIHU rentals would not be suitable for large families. 

 The  County  monitors  ongoing  compliance  through  reporting  requirements  and  site visits. As of May 2016, 543 units were rented to qualified households under the MIHU 

program, with another 289 pending but not yet completed. Properties were located in communities throughout the county. 

 The MIHU program was recently expanded to include single-family developments. A fee-in-lieu  option  is  part  of  the  program  (7.5  percent  of  the  sales  price).  Even  small projects must contribute. (Al  fees must be paid before the first unit in the development is occupied.) Alternatively, a developer can sell units at prices affordable to households with incomes lower than 80 percent of AMI and receive a reduction in the number of required units. Priority must be given to first-time buyers with the lowest incomes if they can  qualify  for a  mortgage  and  to households  who  already  reside  or  work  in  Howard County. Townhouses offered for sale in June 2016 were priced between $250,000 and $300,000. 

 Between 2007 and 2015, sales of 178 units were closed through the MIHU program; through  the  first  five  months  of  2016,  another  14  were  added.  Resale  activity  is  also controlled by the County to assure continued affordability. 

63 For example, in the Planned Office Research District (POR) or Corridor Employment District (CE). 

199 

The County’s Development Monitoring Report indicated that 90 moderate-income units were included in plans approved in 2015 (50 townhouses and 40 apartments). (These numbers are smaller than the 177 MIHU approved in 2014.) Another 625 units were in various  stages  of  the  approval  process—three  single-family  detached  homes,  112 

townhouses,  and  510  apartments  and  condominiums.  None  were  age  restricted.  The preponderance of multifamily units reflects the County’s support for rental housing. 

 Most of the county’s MIHU units serve households with incomes from 50 percent to 80 

of AMI, not very-low or extremely-low incomes. To encourage developers to target lower income households, the program guidelines were recently modified. For example, if a project  is  located  in  a  zone  that  requires  15  percent  of  all  units  be  set  aside  for moderate-income households, the developer can provide only 10 percent MIHUs in a rental property if half of these serve very-low-income households (defined by the County as having incomes at or below 40 percent of the area median income). 

 Off-Street Parking Requirements 

 Parking  requirements  for  new  residential  buildings  are  often  contained  in  zoning ordinances. Although parking standards can be modified by variances, through shared parking arrangements in mixed-use projects, or as part of PUD approvals, providing the required  number  of  spaces  can  be  viewed  as  a  cost  burden,  especially  if  they  are unlikely to be used by the target population. 

 Demand for off-street parking depends not only on the size of residential units being built  but  the  characteristics  of  tenant  households  (number  of  adults,  number  of employed persons) and the availability of transit as an alternative to driving. Affordable senior  housing  proposals  are  more  likely  to  obtain  relief  from  parking  standards  than family housing, where some households may have more than one car. 

 Exhibit IX-14 compares parking standards for jurisdictions in the study area by type of housing and number of bedrooms. County ordinances require two spaces per unit for single-family homes, duplexes, or townhouses, but the exhibit shows that municipalities may  require  more  spaces.  Why  requirements  are  higher  for  single-family  attached housing is not clear. Required spaces range from 1 to 1.5 per unit for studios and one-bedroom  units  to  1.5  to  3  spaces  for  larger  apartments.  Governments  argue  that additional parking is needed for visitors, especially where street parking is unavailable, resulting in higher standards. 

200 

 Exhibit IX-14. 

Parking Requirements for New Residential Buildings  

Minimum Required Spaces per Unit 

Single-

Single-

Studio or 

Family 

Family 

Efficiency 

1 

2 

3 

4+ 

Detached 

Attached  

Apartment  Bedroom  Bedroom  Bedroom  Bedroom 

County 

Anne Arundel 

2.0 

2.0 

1.0 

1.0 

2.0 

3.0 

3.0 

Baltimore 

2.0 

2.0 

1.25 

1.5 

1.5 

2.0 

2.0 

Carroll 

2.0 

2.0 

1.25 

1.5 

1.5 

2.0 

2.0 

Harford 

2.0 

2.0 

1.25 

1.5 

2.0 

2.0 

2.0 

Howard 

2.0 

2.0 

2.0 + 0.3 for visitors in al  apartments regardless of size 

City 

Aberdeen 

2.0 

2.5 

Not specified 

1.5 

2.0 

3.0 

4.0 

Annapolis 

2.0 

1.0–2.0 

1.0–1.8 in commercial zones; 1.5 in residential zones regardless of unit 

depending on 

size 

zone 

Havre de 

Grace 

2 for all unit types and sizes; 3.0 (or 2 + $1,000 for a dedicated parking fund, per unit) in a specified zone Westminster 

2.0 

3.0 

1.0 

1.5 

2.0 

2.0 

2.0 

 Source: Applied Real Estate Analysis, Inc., based on county and municipal codes. 

201 

LOCAL REGULATIONS AND PROGRAMS THAT ENCOURAGE PROVISION OF 

AFFORDABLE HOUSING 

 Other than the City of Baltimore, only Anne Arundel County, the City of Annapolis, and the  City  of  Havre  de Grace  (in  Harford  County)  have housing  authorities  that  provide traditional (publicly owned and managed) public housing units. Both Anne Arundel and Howard  counties  have  purchased  existing  apartment  complexes  with  modest  rents  to preserve  their  affordability,  and  Howard  County  has  entered  into  partnerships  with private developers to build new affordable units. Al  the counties in the study area, along with the cities of Westminster (Carroll County) and Annapolis (Anne Arundel County), administer their own HCV programs. 

  County and local governments in the study area assist in or encourage the construction of new affordable housing in a variety of ways: 

    Inclusionary zoning requires developers to set aside a percentage of units in every new development (or payment of a fee in lieu) at rents or prices that would be affordable for low- and moderate-income households. The City of Annapolis 

and  Howard  County  have  inclusionary  zoning  provisions  (as  do  other  counties and cities in Maryland). Other jurisdictions in the study area do not. 64  

  Government  can  provide  density  bonuses  for  projects  where  a  percentage  of units are affordable. 

  Permitting  PILOTs  (payments  in  lieu  of  taxes)  for  affordable  housing developments  reduces  the  property  tax  burden  associated  with  new  rental development. 

  Eliminating fees,  as  Anne Arundel  County  does for  utility  hookups  serving  low-income senior housing, reduces upfront costs. 

  Most  jurisdictions  have  one  or  more  programs  designed  to  assist  low-  and moderate-income households to become homeowners. These programs take the 

form  of  downpayment  assistance,  “soft  second”  mortgages,  grants  and/or  low-interest (or no-interest) loans for repairs and weatherization, and homeownership counseling. 

 As discussed previously, governments can make it easier for voucher holders to find privately  owned  units  by  passing  “source  of  income”  legislation,  which  prohibits landlords from discriminating against potential tenants based on their method of paying rent. In other words, a prospective tenant who uses an HCV (or income from another program, such as a disability payment) to cover the rent must not be rejected because 64 As discussed earlier, Annapolis’s inclusionary program has not been very effective; it has produced few units since its adoption. 

202 

payments come from the government. The City of Annapolis and Howard County have 

passed  this  type  of  legislation;  in  Baltimore  County,  the  council  considered  it  2016. 

Despite  support  from  the  county  executive,  planning  director,  and  director  of  the County’s  housing  office,  it  did  not  pass.  Although  a  bil   prohibiting  source-of-income discrimination has been submit ed to the state legislature numerous times, it has not yet been successfully passed. 

 In  a  tight  housing  market,  it  is  difficult  to  generate  support  for  source-of-income legislation from landlords and the professional associations that represent them, even though  property  owners  would  continue  be  able  to  screen  potential  HCV  tenants  for such factors as previous rent payment history or criminal background. 

 Anne Arundel County Affordable Housing Programs 

 The Housing Commission of Anne Arundel County administers public housing with five projects totaling 918 units. Two of these are for family occupancy, with a total of 433 

units. Public housing properties built prior to 1981 are open to household with incomes below 80 percent of AMI; newer properties serve only households with incomes below 50  percent  of  AMI.  The  County  is  converting  public  housing  complexes  to  HUD’s Residential  Assistance  Demonstration  (RAD)  program.  Conversion  at  two  family complexes (Meade Vil age and Freetown Vil age) is expected to begin in 2017. 65 

 As of 2016, the County had authority for 2,099 HCVs, but only 1,761 were in use due to cost constraints. The voucher wait list has over 6,000 households (families and seniors); it  was  closed  in  July  2014,  when  the  wait  for  an  HCV  was  7  to  10  years.  No  new vouchers  had  been  issued  since  2011,  but  the  Commission  expected  to  issue  50  in 2016  because  it  received  some  additional HUD  funding  and because  some  vouchers had not been used. 

 According  to  information  provided  by  Housing  Commission  staff,  291  Thompson voucher holders were said to be living in Anne Arundel County as of May 2016. Most voucher households are looking for two- or three-bedroom units. Although townhouses are  attractive  to  families  with  children,  most  are  in  properties  with  homeowners’ 

associations, and vouchers do not cover homeowner association fees. 

 The Commission also allocates project-based HCVs; four family properties had received project-based vouchers as of 2016. 

65 At the end of 2016, the Housing Commission was planning to increase the number of units at Meade Vil age from 200 to 231, and at Freetown Vil age from 154 to 231. 

203 

Arundel  Community  Development  Services,  Inc.  (ACDS)  is  responsible  for 

administering the County’s CDBG programs funded by HUD. Its services also include running  homeownership  counseling  programs  and  providing  housing  rehabilitation assistance  to  homeowners.  (ACDS  also  manages  housing  rehabilitation  programs  for the City of Annapolis). The County’s housing programs include: 

    Zero-interest, deferred-payment loans for income-qualified disabled homeowners to  retrofit  their  homes.  Loans  are  available  using  CDBG  or  state  funds,  with different maximum income standards. 

  A  general  housing  rehabilitation  program  for  homeowners  offering  zero-interest loans,  with  repayment  deferred for  30  years.  The  County’s  2017 CDBG  Action Plan expects to provide this assistance for 15 households. 

  Counseling for homeowners in foreclosure avoidance. 

  A mortgage assistance program for first-time buyers, providing up to $20,000 in assistance with downpayments and closing costs, also using a zero-interest loan 

repayable  when  the  home  is  sold  or  in  30  years,  whichever  occurs  first. 

Homeownership counseling is required.  

  A  Rental  Housing  Production  program  that  offers  low-interest  gap  financing  for acquisition,  rehabilitation,  and/or  new  construction  of  rental  housing  serving households  with  incomes  at  or  below  60  percent  of  AMI.  These  funds  are typically  combined  with  LIHTCs  and  state  financing  assistance.  The  target  for 2017 is for 50 units to be assisted through this program. 

  Approving payments in lieu of taxes (PILOTs) and waiving fees as incentives to encourage rental construction for low-income households. 

  County  purchase  and  renovation  of  homes  that  are  rented  to  income-qualified tenants. 

 As these program descriptions suggest, most of ACDS’s programs are oriented to low and moderate-income homeowners, not renters. However, ACDS’s Consolidated Plan 

for FY 2016–2020 has a goal of encouraging provision of 50 privately developed rental units  in  communities of  opportunity,  with  priority  for family  units,  through  PILOTs  and other financial incentives. The plan also seeks to provide 25 additional households with tenant-based  rent  subsidies  and  to  fund  the  renovation  of  120  affordable  rental  units through technical and financial assistance to property owners. These numbers are small given the number of households on the wait list for vouchers. 

204 

City of Annapolis Affordable Housing Programs 

 The  Housing  Authority  of  the  City  of  Annapolis  (HACA)  owns  and  manages  790 

affordable rental units, of which 154 are in general occupancy buildings. Each property maintains its own wait list. HACA also manages 384 vouchers (53 of which are project based); 351 were leased as of June 2016, and 623 applicants were on the wait list. The payment standard for tenant-based vouchers is 110 percent of the Baltimore regional FMR. 

 Two private firms manage 253 additional affordable rentals that were formerly part of the  Housing  Authority  inventory.  Some  units  were  demolished  and  others  were renovated using LIHTCs. 

 HACA staff indicated that some landlords are unwiling to accept vouchers despite the fact  that  discrimination  by  source  of  income  is  a  violation  of  Annapolis  fair  housing law. 66 Even so, households with vouchers can usually find suitable units in Annapolis or elsewhere in Anne Arundel County without great difficulty. The housing authority works with landlords to increase understanding of how the voucher program operates. 

 The Community Development Division of the City’s Department of Planning and Zoning funds  a  variety  of  home  renovation  program  for  owners.  One  program  assists  with modifications  needed  for  homeowners  with  disabilities.  Another  provides  financial assistance  (grants  and  loans)  using  state and federal funds to  repair  roofs, furnaces, wiring, and windows, for example. Applicants must meet income criteria, and budgeted funds are modest. 

 In its CBDG Action Plan for FY 2016, Annapolis recommended the creation of a First-Time  Homebuyers  Program  that  would  assist  with  closing  costs,  provide  mortgage write-downs,  and  expand  housing  counseling  efforts.  This  would  be  in  addition  to financial  assistance  and  counseling  provided  to  buyers  under  the  Moderately  Priced Dwelling  Unit  program.  The  County  funds  housing  counseling  for low-  and  moderate-income households in Annapolis who wish to become homeowners. 

 City assistance programs for renters or for rental housing production are limited. The state-funded Rental Al owance   Program provides rent subsidies to low-income families who  are  homeless,  in  danger  of  becoming  homeless,  or  have  emergency  needs. 

Participation is limited to households earning less than 30 percent of AMI. 

66 As is the case in Howard County, prospective tenants must file fair housing complaints with the City’s Human Relations Commission. If commission staff determine that a complaint has merit, they attempt to resolve the issue through mediation. If this fails, the commission holds a hearing. The time required to complete the complaint process varies. 

205 

The  Emergency  Shelter  Grant Program  is a  competitive  effort funded by  the State  of Maryland  using  federal  dollars  to  help  with  operating  expenses  at  homeless  shelters. 

The City currently assists Lighthouse Shelter, the only place within the city limits that assists homeless single adults (both men and women) year round. 

  Baltimore County Affordable Housing Programs 

 The  County  does  not  own  or operate  any  public  housing properties. The  Office  of Housing,  part  of  the  Department  of  Health  and  Human  Services,  administers  the voucher program. HUD allocated over 5,700 vouchers to the County as of October 2016 

(including special-purpose HCVs), but only 5,040 were in use. As is the case elsewhere in  the  study  area,  the  high  cost  of  sound  rental  housing,  the  desire  to  place  voucher holders in opportunity areas, and the space needs of large families make it difficult to stretch voucher funding to reach the maximum number of households. Nearly 19,000 

households were on the HCV wait list, but it was stil  open. The average wait time to get to the top of the wait list is approximately 10 years. 

 Exception rents up to 120 percent of FMR can be approved for voucher holders in Baltimore County who move to communities of opportunity. 

 The Office’s Five-Year Plan draft indicates that the County intends to apply for more vouchers, including special purpose vouchers and project-based Section 811 vouchers. 

The Office intends to actively market the HCV program to landlords, not only to increase the number of properties participating but to expand choices outside of neighborhoods with  concentrated  poverty  or  minority  residents.  However,  Baltimore  County  has  no source of income protections in its fair housing laws. 

 Baltimore County is shifting its strategy to dedicate more vouchers for project-based assistance, which wil  presumably allow it to target new development in areas outside of poverty concentrations. As of mid-2016, four properties had project-based vouchers. Al were for seniors, persons with disabilities, or households needing supportive services: TABCO  Towers  (182  units,  elderly);  Prospect  Place/Nehemiah  House  (20  units,  for those  needing  case  management  services);  Remington  (100  scattered-site  units  for households  requiring  accessible  units);  and  50  units  (also  scattered  site)  for  persons with disabilities. These properties have their own wait lists, and none is a large general-occupancy  property.  The  County  is  also  committed  to  applying  for  special  HUD 

vouchers for existing project-based Section 8 buildings where the subsidies are expiring and landlords are opting out. 

 The County has a short-term assistance program (Rental Alowance Program, or RAP, using state funds) that can help eligible homeless households or those with emergency financial  needs  for  up  to  one  year.  A  four-person  household  would  receive  $380  per month, which would not stretch very far given local rental costs. 

206 

The  Office  of  Housing  also  maintains  an  online  listing  of  affordable  rental  properties available  in the  private  sector;  it  is  searchable  by  zip  code. As  of  July  21, 2016,  239 

listings were on the list. However, virtually all of those listed are located to the east of I-95, primarily in the Dundalk, Essex, and Middle River areas. Many of these areas do not qualify as communities of opportunity. 

 In November 2011, three individuals, two local housing advocacy groups—Baltimore Neighborhoods,  Inc.,  and  the  NAACP—filed  multiple  administrative  complaints  with HUD regarding the policies and practices of the Baltimore County Housing Office and the County’s housing policies in general. They alleged violations of the Fair Housing Act and Americans with Disabilities Act. The County denied the allegations but agreed to participate  in  a  conciliation  process.  After  more  than  four  years  of  negotiations,  the County executed a conciliation agreement in March 2016. 

 The  County  avoided  having  to  go  to  court.  Litigation  could  have  resulted  in  a requirement to build public housing, 67 risked the loss of federal funding, and required the  County  to  pay  attorneys’  fees  and  fines. 68  As  part  of  the  settlement,  the  County agreed  that  there  is  not  enough  affordable  rental  housing  for  families  and  needed  to encourage more workforce housing by providing financial assistance to developers and undertaking  efforts  to  improve  the  mobility  of  low-income  and  minority  households. 

Provisions of the agreement included commitments to: 

  Build 1,000 affordable rental units over the fol owing 12 years (83 per year), with all  but  142  units  to  be  dispersed  across  132  high  and  very  high  opportunity census tracts. The units could be provided through new construction, substantial rehabilitation,  and/or  acquisition  of  privately  owned  properties.  Existing subsidized units cannot be counted toward this goal. 

  Require deed restrictions that assure 15 years of affordability. 

  Target  at  least  150  units  to households  with  incomes under  30 percent of  AMI and  650  for  households  under  60  percent  of  AMI  through  new  construction  or substantial rehab. 

  Require that 100 units be wheelchair accessible and 500 units must have three or more bedrooms. 

  Al ow occupancy of units created under this agreement to any household with an income under 60 percent of AMI, not just voucher holders. 

67 The County does not own any public housing units.  

68 The agreement did not require Baltimore County to pay any penalties to HUD. The County did have to pay  legal  fees  for  the  three  individual  complainants  and  the  two  organizations  that  were  party  to  the agreement. 

207 

  Market the units specifically to African-American households with children. 

  Provide  $3  mil ion  per  year  in  County  funds  for  10  years  to  leverage  other sources of financing. 

  Establish a mobility counseling program. 

  Work to preserve the existing affordable stock. 

  Create affordable senior housing that is not part of the agreement. 

 The conciliation agreement does not mention the URDL; no changes were required in Baltimore  County’s  smart  growth  policies  and  protections  for  agricultural  land  and environmentally sensitive areas. Zoning and development approval processes were not changed. 

 Exhibit IX-15, on the following page, shows where the affordable units can be built. 

Census tracts where unlimited new affordable housing construction would be permitted are  located  in  many  parts  of  the  County,  but  these  tracts  also  include  vast  acreage beyond the URDL where public services are limited and utility extensions are unlikely. 

The agreement greatly limits construction of affordable family units in neighborhoods to the  east  of  Interstate  95  that  have  poverty  and  minority  concentrations,  as  well  as  in some areas along Interstate 795 and the Baltimore Beltway. 

 Households participating in this program must be employed, in a job training program (or wil ing to enroll in one), or disabled. They wil  receive financial counseling that wil help with understanding leases and home maintenance responsibilities. The County wil also allocate funds for accessibility modifications ($300,000 per year for 10 years), as well as outreach and education for landlords and citizens at large. 

 The  conciliation  agreement  also  requires  that  source-of-income  legislation  must  be brought  to  the  County  Council.  Although  submit ed  by  the  County  Executive,  the legislation did not pass the County Council when it was brought for a vote on August 1, 2016. Pursuant to the agreement with HUD, the legislation must be resubmit ed to the council. 

 To  assist  in  implementing  the  agreement,  the  County  established  a  fund  to  help developers  seeking  to  create  affordable  rental  housing.  The  fund  was  given  an appropriation of $3 mil ion per year in fiscal year 2016. 

208 

209 

Carroll County Affordable Housing Programs 

 The  County’s  PHA  is  the  Carroll  County  Bureau  of  Housing  and  Community Development (BHCD), which is part of the Department of Citizen Services. The bureau does  not  own  or  operate  any  public  housing  buildings;  however,  it  administers  the County’s HCV program. Reports filed with HUD indicate that BHCD was authorized for 649 HCVs, of which 644 were in use as of February 2015. 69  

 BHCD encourages rental property owners outside of areas with concentrated poverty or minority  group  residents  to  participate  in  the  HCV  program.  Staff members  work  with real  estate  organizations  representing  rental  property  owners  and  managers  and encourage landlords to list vacancies on mdhousingsearch.org. The bureau focuses on extremely low-income households with incomes under 30 percent of AMI. The County’s voucher  payment  standard  is  110  percent  of  FMR,  but  BHCD  used  a  95  percent standard in 2015 to stretch its funds to serve more extremely low-income households. 

 BHCD’s 2015 report to HUD shows that it serves 644 voucher households with 1,304 

individuals. In 2016, the agency hoped to dedicate 10 to 20 vouchers to a pilot program designed to help homeless families find permanent housing. 

 In 2015, the BHCD wait list had over 1,600 households; reports indicate that wait time had increased from 22 to 42 months over the previous five years. 

 The City of Westminster has its own PHA (the Office of Housing Services) and its own allocation  of  HCVs  from  HUD  (293,  none  of  which  are  restricted  for  use  by  special needs  populations).  It  does  not  own  any  public  housing  units.  When  interviewed  by AREA,  City  staff  reported  that  an  estimated  255  to  260  vouchers  were  in  use. 

Households that need larger units, which are more expensive, use funds that make it difficult for the City to issue all the vouchers allotted by HUD. 

 The wait for a Westminster voucher was reported to be over one year, but the list is open.  Exception  rents  are  not  approved  for  Westminster.  City  voucher  holders  are generally  able  to  find  a  unit  within  the  city  limits,  although  at  times  available  single-family rentals that would be attractive to families with children are too expensive. 

69  Carroll  County’s  housing  office  did  not  respond  to  repeated  requests  for  detailed  information  on  its programs. Some information on policies and programs was available from the County’s website, but it is not always current. 

210 

Harford County Affordable Housing Programs 

 Harford County does not own any public housing units but has received 1,269 HCVs, according  to  HUD’s  database.  The  Department  of  Housing  and  Community 

Development (DHCD) operates the County’s HCV program, which has a wait list of over 1,700 households. Preference is given to current Harford residents or persons who work in  Harford.  The  HCV  wait  list  is  open,  and  applicants  can  check  their  status  online. 

Certain  vouchers  are  targeted  to  special  populations—such  as  households  with  a member  with  HIV/AIDs  or  other  disability,  and  homeless  families.  Some  market-rate properties have received project-based vouchers as well. 

 Individual households with vouchers are said to encounter difficulty in finding a sound unit within the HCV rent limits, and they can also experience resistance from landlords unwil ing to accept vouchers. (The County does not have rules prohibiting discrimination by landlords based on source of income.) The County discourages voucher households from  moving  to  areas  with  concentrations  of  poverty  or  minority  population,  which further limits the supply of possible rentals. 

 The City of Havre de Grace has its own housing authority. The housing authority owns and  operates  a  60-unit  townhouse  development  (Somerset  Manor)  that  provides  10 

one-bedroom units for seniors and the disabled, and 50 two- to five-bedroom units for families. Somerset Manor is the only public housing in Harford County. The wait for a unit is one to three years depending on the number of bedrooms. 

 The  County’s  three  municipalities  do  not  have  their  own  Housing  Choice  Voucher allocation; their residents must register for the County wait list. 

 Aside from vouchers, the County has a limited number of housing programs that assist households  with  very  low  incomes  or  encourage  the  development  of  affordable multifamily units. 

    HCV program information is provided on the DHCD’s website and in printed 

materials  available  at  County  offices  that  are  used  in  outreach  efforts  with landlords. These materials discuss the rights and responsibilities of the DHCD, 

tenant,  and  landlord;  describe  the  paperwork  and  inspections  involved  in becoming  a  program  participant;  and  provide  a  sample  housing  assistance payment contract. 

  The County’s Rental Al owance Program provides a rent subsidy to low-income 

residents who are either homeless or in need of temporary emergency housing 

and  not  eligible  for  any  other  housing  assistance  program.  One  year  is  the maximum period for the subsidy. Limited funding is available. 

  Housing  Assistance  for  Families  with  Disabilities  provides  tenant-based  rental assistance and supportive services to income-eligible families with HIV/AIDS. 

211 

  The  County  used  CDBG  funds  to  acquire  land  for  an  84-unit  affordable apartment  development  built  with  LIHTCs.  Harford  County  also  acquired  and rehabilitated six homes that were later sold to first-time homebuyers. 

  Harford’s website has a list of apartments where vouchers are accepted, which can be very helpful to households searching for a unit. 

  It runs workshops for first-time buyers and holds two housing fairs each year. 

 Howard County Affordable Housing Programs 

 The  Howard  County  Housing  Commission  and  the  Department  of  Housing  and Community  Development  (DHCD)  have  responsibility  for  housing  program 

administration. The Commission is an independent agency that serves as the county’s PHA,  similar  to  the  system  used  in  Anne  Arundel  County.  It  acquires,  develops,  and manages  property  with  other  agencies  and  with  private  sector  partners,  and  it administers  the  HCV  program.  The  Commission  owns  12  rental  complexes,  some  of which are older properties purchased and renovated to protect affordability, and others are  new  projects  built  using  public–private  partnerships.  DHCD  offers  incentive programs  to  encourage  affordable  housing  construction,  handles  their  administration and monitoring, and conducts educational programs for landlords, tenants, homebuyers, and the real estate and banking industries. 

 As of 2016, the housing commission has a HUD allocation of approximately 800 HCVs and  another  525  portable  vouchers.  Interviewees  indicated  that  many  households receiving  vouchers  from  other  jurisdictions  port  into  Howard  County.  This  may  reflect the  county’s  supply  of  rental  apartments  and  the  fact  that  its  prohibition  against discrimination  due  to  source  of  income  may  encourage  HCV  holders  to  try  to  find housing in Howard. Al  of the county’s vouchers were being used. The voucher wait list (which is closed) has over 5,000 households, and staff estimate the wait time at eight to nine years. Program staff indicate that approximately 65 percent to 70 percent of HCV 

households are families; the remainder are seniors or persons with disabilities. 

 In prior years, HUD approved an exception rent of 130 percent of FMR for HCV holders who  found  housing  in  Columbia,  the  county’s  highest-rent  area.  The  countywide standard  is  now  110  percent  of  FMR.  Households  have  to  demonstrate  difficulty  in locating an affordable unit at 100 percent of FMR to receive approval for the higher rent. 

Commission  staff  members  indicate  that  80  percent  of  voucher  holders  reside  in Columbia because it has the county’s largest supply of apartments and townhouses. 

212 

Through  DHCD,  Howard  County  provides  a  wide  range  of  homeownership-related services, including:  

    Individual buyer counseling 

  Monthly homebuyer education workshops 

  Foreclosure prevention programs 

  An  annual  housing  fair  with  educational  sessions  for  both  owners  and  renters (multilingual) 

  Participating  in  local  Realtors’  fair  housing  training  sessions  for  brokers  and lenders 

  Conducting tours of inclusionary housing developments 

  Providing  settlement  and/or  downpayment  assistance  for  low-  and  moderate-income buyers once they have been approved for a first mortgage 

  In  partnership  with  the  state,  establishing  a  housing  repair  program  using  low-interest deferred payment loans 

  Providing  funds  to  low-income  homeowners  with  disabilities  to  improve  safety and mobility in their homes 

In addition to the MIHU law discussed in the zoning section, Howard County also offers programs designed to assist landlords and low-income tenants. 70  

    For sponsors of rental projects where at least 20 percent of units wil be rented to tenants  with  low  or  moderate  income,  grants  of  up  to  $4,000  per  unit  are available to cover costs such as development fees, building permits, and utility connection fees. The income restrictions must be for 20 years unless waived by 

the county executive. 

  Another  County  program  provides  loans  to  sponsors  for  capital  and  operating expenses,  or  for  settlement  costs  related  to  acquisition  and  rehab,  if  no  other sources of funds are available. 

  A  low-income  household  that  needs  to  move  due  to  storms  or  floods,  or acquisition,  rehabilitation,  redevelopment,  or  demolition  of  a  property  involving state, county, or federal action, can receive funds for relocation. The grant pays for  moving  expenses;  it  can  also  cover  settlement  costs,  downpayment  for  a purchase, or rent differential for 24 months. The grant amount is up to $5,000. 

  The  County’s  Retrofit  Loan  and  Grant  Program  provides  loans  to  credit-worthy borrowers  with  disabilities  and  grants to  very  low-income  tenant  households  to retrofit  their  dwellings  to  improve  accessibility  and  safety.  Homeowners  must 70 AREA did not obtain data on the number of households served under each program and how funding may or may not have changed over time. 

213 

have  incomes  below  110  percent  of  AMI,  and  renters  must  earn  below  40 

percent of AMI. 71 

  At a rental property converting to condominium, the County can require that up to 20 percent of units be subject to lease extension provisions for tenants that are current in their rent payments and not in violation of their leases. An extension of three to six years is applicable for households with incomes below 80 percent of AMI  or  where  the  household  includes  a  senior  or  person  with  a  disability.  The length of the extension depends on how long the household lived in the property 

prior to notice of conversion. If not enough tenants qualify to fil  20 percent of the units, the owner must offer the remainder to the Housing Commission as part of 

the MIHU program. 

  When  an  affordable  rental  property  is  being  sold,  Howard  County  must  be notified.  Although  the  County  does  not  have  the  right  of  first  refusal,  advance information allows the County to make a bid to acquire at-risk properties. 

  The County purchased land to provide 35 units of permanent supportive housing for  the  homeless  (small  efficiencies)  and  purchased  a  market-rate  apartment community with moderate rents in 2014. Other existing affordable developments 

have been purchased and renovated with County funds. 

  The County has also acquired foreclosed and older homes and renovated them 

for use by low- and moderate-income households, both purchasers and renters. 

  Lists of developments with affordable units are provided on the County website. 

However, they are not prominently featured, and some tenants may be unable to 

find them. 

  Howard County wil  approve PILOTs (payments in lieu of taxes) to enhance the 

financial feasibility of proposed affordable development projects. 

71 As indicated earlier, Howard County’s own housing programs use income-eligibility standards based on Howard County’s median income, not that of the Baltimore MSA as a whole. 

214 

CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS 

    Government  policies  designed  to  curb  sprawl  and  protect  natural resources are laudable. The State of Maryland has strong growth management policies  designed  to  conserve  productive  farmland  and  forests,  protect 

environmentally sensitive land, curb pollution from storm runoff and septic tanks, and limit creeping suburbanization. Al  five suburban counties in the study area have  growth  limits  that  reflect  these  State  policies,  which  also  serve  to  curtail wasteful  spending  on  unnecessary  infrastructure  extensions.  These  policies serve a positive public purpose. 

  However, designation of acreage in opportunity areas for large-lot single-

family  development  on  land  with  septic  tanks  results  in  exclusion  of affordable multifamily  housing and moderately priced, market-rate single-family development. Growth-restricted areas represent a large proportion of the high and very high opportunity land inventory,  where construction of affordable rental housing is needed. 

 Whether  these  policies  are  expressed  as  growth  tiers,  demarcation  lines,  or urban  growth  boundaries,  they  have  the  same  result:  the  extension  of  public services  to  undeveloped  areas  rarely  happens.  Developing  multifamily  rental units without public water and sewer is practically impossible, whereas large-lot single-family homebuilding may stil  be possible. 

 Al the study area jurisdictions, with the exception of Annapolis, are experiencing population  growth  and  clearly  need  more  affordable  housing.  AREA  did  not examine  Maryland’s  state  budget  in  detail.  However,  state  funding  to  defray  a portion of demolition and site improvement costs would help encourage use of 

infil  or obsolete properties in areas where utility and road infrastructure already exists. 

  The State of Maryland has made changes to the Qualified  Al ocation Plan 

(QAP)  governing  LIHTC  al ocation  to  encourage  more  development  of 

family housing in communities of opportunity. Such proposals now have a 

chance  to  earn  a  higher  number  of  points  in  the  competitive  rankings  used  to award LIHTCs. Also, local government endorsement of developer proposals for 

affordable  family  projects  is  no  longer  a  condition  of  receiving  an  LIHTC 

allocation.  Such  changes  were  recommended  in  the  2011  AI  studies  and  the 2014 regional housing plan. However, the QAP still does not have a special set-aside  for  LIHTC  proposals  located  in  the  Baltimore  suburbs,  as  was  also recommended. 

  All jurisdictions have zoning categories that permit single-family attached and/or  multifamily  development,  but  permitted  densities  vary  widely. 

Townhouse  densities  of  six  to  eight  units  per  acre  are  not  sufficient  to  make development  of  three-story  walkup  apartments  feasible.  PUD  provisions  and 215 

mixed-use zones are one way to allow greater flexibility in residential density, but they are not always widely used. Interviewees reported regular use of PUDs in 

Baltimore  County  but  not  in  Harford  County.  In  unincorporated  Carroll  County, PUD  sites  need  10  to  20  acres,  which  is  more  land  than  is  needed  for  small multifamily properties typically found in a rural setting. 

  In  jurisdictions  where  zoning  ordinances  al ow  development  at  densities appropriate  for  apartment  construction  (10  to  15  units  per  acre  or  more), little acreage is zoned at these densities, and much of the land is already 

developed. Developers who are wil ing to build affordable rentals must look for infill  parcels,  build  on  commercial-  or  industrial-zoned  land,  or  redevelop  sites with obsolete uses. Preparing these sites for development is inherently costlier than  building  on  greenfield  sites  at  the  urban  fringe.  Further,  infill  or redevelopment proposals in mature communities can encounter opposition from 

citizens concerned about the impact of new affordable housing on traffic, school capacity,  and/or  nearby  property  values.  At  a  minimum,  such  developments encounter delays in the approval process or are ultimately rejected. 

  Town  center  or  transit-oriented  zones  al ow  higher  density  development than is typically seen in suburbia, but land near successful town centers or 

train  stations  wil   be  expensive.  Carroll  and  Howard  counties  have  no commuter  rail  stations;  Howard  County  commuters  use  MARC’s  Laurel  train station just over the border with Prince George’s County or use bus service to 

Baltimore or Washington. 

  Affordable  family  housing  developers  are  using  land  with  commercial zoning  if  nearby  business  activities  are  compatible  with  housing  for  families. 

Redevelopment of marginally occupied or underused commercial sites should be 

encouraged, as these sites are often near jobs and transit. 

  Inclusionary  zoning  provisions  can  be  helpful  in  increasing  the  supply  of affordable housing, but not all programs are equally successful. Only two study area  jurisdictions  have  inclusionary  provisions.  In  Howard  County,  the  MIDU 

program  has  resulted in  a  substantial  number  of  new  rental  and for-sale  units. 

However, these units are not deeply subsidized; without project-based vouchers, 

the properties do not reach households with very low or extremely low incomes. 

As a result, the County is modifying the MIDU program to encourage allocation of more units affordable to households with incomes below 50 percent of AMI. In 

contrast,  the  Annapolis  inclusionary  zoning  program  has  been  less  successful. 

Only  one  apartment  complex  has  inclusionary  units,  and  though  these 

apartments are well occupied, little development activity occurs in Annapolis at a scale that can make use of the program. The for-sale inclusionary program has 

been problematic, with some units slow to sell. Modifications are needed. 

 The 2011 AI report recommended adoption of an inclusionary zoning ordinance 

along  with  financial  incentives  to  encourage  development  of  new  affordable 216 

housing  in  Anne  Arundel  County,  but  elected  officials  have  not  approved  such proposals.  The  2014  BRC/Opportunity  Collaborative  housing  plan  stressed  the need for inclusionary zoning legislation throughout the region and recommended 

inclusion of units that are affordable to households with extremely low incomes. 

Thus far, no additional jurisdictions have adopted such zoning modifications.  

  The development approval process can be time consuming, unpredictable, 

and expensive.  From what we learned in the literature review and by reviewing plans  and  ordinances,  there  is  no  way  to  generalize  about  how  much  time  a 

“typical” family project (say, an 80-unit LIHTC project) might need. The answer 

depends  on  the  existing  zoning,  whether  any  variances  are  needed,  if  a  PUD 

process is used, whether the site has any environmental constraints, how many 

public  hearings  are  held,  and  whether  changes  need  to  be  made  between preliminary and final site plan approval. Uncertainty and delays affect affordable housing developments more than market-rate multifamily projects because of the 

need  to  apply  for  multiple  government  funding  sources  (such  as  Maryland’s  9 

percent LIHTCs or bond financing, loans, HOME, grants from the Federal Home 

Loan  Bank,  and  trust  fund  dollars  from  County  government);  often  there  are varying  deadlines.  County  planning  and  zoning  officials  recognize  that 

uncertainty  is  frustrating  and  expensive  for  affordable  housing  developers,  but changes are difficult to implement. 

 However,  high  fees  and  more  complexities  in  the  construction  permitting processes  do  not  appear  to  serve  as  a  barrier  to  the  construction  of  new affordable housing.  Based on a comparison of the number of required permits, permit  fees,  cost  per  unit,  and  the  complexity  of  the  building  permit  and inspection process, the City of Baltimore stands out as the most regulated and 

costly of all the jurisdictions studied. Carroll County is the least costly and has the simplest permitting process. Despite these challenges, Baltimore City claims the highest number of affordable multifamily housing developments, whereas Carroll 

County provides the fewest number of affordable housing properties.  

  Wait lists for HCVs are long, and many are closed. More voucher funding is the  only  solution  to  this  problem.  Existing  programs  designed  to  encourage affordable  housing  production,  including  the  LIHTC  program  and  inclusionary zoning,  do  not  produce  enough  units  to  make  a  dent  in  the  need  for  housing serving very-low- or extremely low-income households. 

  County  and  municipal  programs  designed  to  encourage  production  of 

rental housing are limited in scale and funding levels are uncertain. Most local housing programs in study area jurisdictions are designed to help low- and moderate-income families  buy  a  home  or address financial  problems  they  may encounter once they do. 

  Jurisdictions  should  consider  waiving  or  reducing  fees  paid  by  affordable properties for costs such as utility hookups, building permits, and site plan filing. 

217 

For developers who wish their fees to be waived or reduced, properties should 

provide  at  least  20  percent  of  their  units  that  are  affordable  to  households earning less than 60 percent of AMI.  

  Source-of-income legislation protects voucher holders from discrimination 

in the rental market. It is difficult to encourage landlords to accept tenants with vouchers, especially in opportunity areas where vacancy rates are low and rents 

are on the rise. Enacting this legislation at the state level and in Baltimore County (where it was proposed but not passed by the council) would be helpful not only 

to Thompson households but those with county or city vouchers. State legislation would encourage all the Baltimore metropolitan area jurisdictions to follow suit. 

(In addition to the City of Baltimore, only Howard County and Annapolis consider discrimination against voucher holders to be a violation of fair housing laws at the time of this research.) In jurisdictions that lack fair housing protection for voucher holders,  holding  workshops  in  cooperation  with  local  real  estate  organizations and  disseminating  printed  information  on  the  rights  and  responsibilities  of landlords  and  tenants  participating  in  the  HCV  program  can  help  to  reduce landlord reluctance to rent to HCV holders. 

Even  when  voucher  holders  are  protected  under  source  of  income  laws, 

prospective tenants must file complaints with the office responsible for enforcing local  fair  housing  ordinances  when  they  encounter  landlord  resistance. 72  It  is important that local housing agencies provide HCV holders with information on 

how to file complaints and where to file them when they receive their vouchers. 

 Efforts by local housing agencies to educate landlords about the HCV program 

are  very  important  (especially  small-scale  property  owners).  These  efforts  are expanding.  The  Opportunity  Collaborative  and  the  Community  Development 

Network of Maryland formulated their “Consider the Person” program to provide 

information  on  how  the  HCV  program  works  as  well  as  the  rights  and 

responsibilities of both landlords and tenants who participate. 

  As  indicated  in  Section  VI I  of  this  report,  voucher  payment  rates  at  100 

percent  or  110  percent  of  FMR  are  often  insufficient  in  communities  of opportunity  in  the  suburbs.  Voucher  rates  in  the  Baltimore  MSA  are  heavily influenced by large numbers of low-priced rentals in the City of Baltimore. In the suburbs,  even  110  percent  FMR  rates  are  often  not  high  enough  to  find  an apartment at a good-quality property in a community of opportunity. Housing staff indicate that HUD is slow in approving exception rents. As indicated in Section 

VIII,  small  area  FMRs  that  more  accurately  reflect  actual  local  rental  market conditions  could  make  it  easier  for  voucher  holders  to  find  units  in  opportunity 72  In  Howard  County,  housing  discrimination  complaints  are  handled  by  the  Office  of  Human  Rights. 

Relatively few source of income discrimination complaints are filed each year (18 in 2016, 23 in 2015). 

Housing staff report that 85 percent to 90 percent of complaints are resolved before they reach the formal hearing stage. 

218 

areas,  but  this  could  have  budget  implications  for  PHAs  trying  to  assist  the maximum number of households. 

  Counties  are  moving  toward  awarding  more  project-based  vouchers  from their  respective  allocations.  With  project-based  vouchers  covering  a percentage  of  units  in  affordable  or  mixed-income  properties,  lenders  and investors  see  a  more stable and  secure  income  stream.  County  and municipal housing  agencies  wil   see  economies  of  scale  in  completing  HUD-required paperwork and conducting inspections. 

  Recognizing the need to strategically use voucher allocations, jurisdictions in the Baltimore MSA, using HUD seed money, formed a consortium that wil  provide 

100 project-based vouchers (called the Regional PBV program). 73 A request for proposals  to  developers  was  issued  in  July  2016.  The  Baltimore  Regional Housing  Partnership  wil   administer  the  vouchers.  No  more  than  25  percent  of units in a proposed project (either new construction or substantial rehabilitation) can receive vouchers; there is a minimum of five vouchers per award. At least 

two-thirds of the vouchers must be allocated to sites in high opportunity areas. 

The state pledged to support this effort when scoring LIHTC applications for the 2016 round. 

 The consortium initially awarded 16 project-based vouchers to a mixed-income 

property in El icott City, in Howard County. A second round of proposals wil  be solicited in 2017. 

73 Carroll County is not part of the consortium. 

219 

APPENDIX A. 

THE CARTOGRAPHY OF OPPORTUNITY 

A-1 

  The complete paper can be found at: http://knaaptime.com/papers/carto_of_opp.pdf.  

A-2 

APPENDIX B. 

ASSISTED/INSURED HOUSING  

RECONNAISSANCE INTERVIEWS 

B-1 

 APPENDIX B. 

ASSISTED/INSURED HOUSING RECONNAISSANCE INTERVIEWS 

  The  purpose  of  the  reconnaissance  interviews  was  to  obtain  insights  from  key stakeholders  into  the current  status  of  assisted  or  insured  properties  and units  in  the Baltimore region, especially their risk of opt-out and if information on properties that opt out or are at risk of opting out is being tracked. Conversations were primarily conducted by telephone. We reached out to representatives of the following stakeholder entities: 

      HUD 

  Office of Multifamily Housing 

  Office of Public and Indian Housing 

  Baltimore field office 

  Local government 

  Maryland Department of Housing and Community Development 

  Baltimore County Office of Housing 

  Housing Commission of Anne Arundel County 

  Carroll County Bureau of Housing 

  Harford County Housing Agency 

  Howard County Housing Commission 

  Housing Authority of the City of Annapolis 

  Selected other stakeholders 

  Enterprise Community Partners 

  Baltimore Metropolitan Council 

 We made multiple attempts to receive positive responses from each of the entities listed above. We received responses and were able to conduct interviews  with six of these entities  for  the  reconnaissance  phase  of  this  project.  Interviews  followed  the  general discussion guide provided below. Interviewees were told at the start of the interview that their participation was optional and that they were not required to answer any particular question. No respondents declined to be interviewed. Interviewees were also assured that  individuals’  identities  would  be  protected  in  the  final  reporting  of  the  information. 

During  interviews  conducted  by  telephone,  the  research  team  took  written  notes. 

Interview comments were then reviewed and summarized for the appropriate sections of this report. 

B-2 

RECONNAISSANCE INTERVIEW DISCUSSION GUIDE 

  Interviewer introduction: Good morning/afternoon. This is [interviewer’s name] from the Urban Institute. Thank you for taking the time to speak with me today. 

 Our goal for this conversation is to gain insight into the current status of assisted or insured  properties  and  units  in  the  Baltimore  region,  especially  their  current  opt-out status and whether anyone is currently tracking properties that opt out or are at risk of opting out. Before we begin, I want you to know that the information you share in this telephone interview wil  be kept private but we do not ensure confidentiality due to the fact  that  there  are  few  respondents.  That  means  your  individual  answers  wil   not  be shared  with  anyone  outside  the  research  team  working  on  the  evaluation.  When  we report our findings, we wil  combine information from everyone we interview and present it in a way that individual answers cannot be easily identified. Every effort wil  be made by  the  research  team  to  preserve  your  privacy  by  not  using  your  name  or  any  other identifying information that can be linked to a specific comment in our report. 

 (If there is more than one participant in the interview): However, because there is more than one participant in this interview we cannot ensure that what is shared during this conversation not be shared with outside stakeholders. We encourage participants not to share what other respondents say in respect of their privacy. 

 We want to be sure that you freely consent to participate in this interview and that you are aware that you are not obligated to answer any questions you do not wish to. Do you consent to participate in the interview? (If yes, note time. If no, address concerns and  explore  possibility  of  participation.  If  wil   not  participate,  ask  if  there  is  another person in their organization that they can recommend.) 

 With  your  permission,  we  would  also  like  to  record  our  interview  for  note-taking purposes. Do you consent to have the interview recorded? (If yes, begin recording). 

Before we begin, do you have any questions for us? 

  Interview questions: 

    Current housing market conditions 

  How  would  you  describe  the  current  rental  housing  market  in 

[[LOCATION]]? 

  Are rents stable? Increasing rapidly? Declining? 

  What are rental vacancy rates like? 

  Is  there  a  shortage  of  affordable  units?  For  particular  income 

levels? In particular communities/neighborhoods? 

  How  would  you  describe  the  current  homeownership  market  in 

[[LOCATION]]? 

  Are prices flat? Increasing? Decreasing? 

  Are prices affordable for entry level buyers? 

  Is affordability limited to certain communities/neighborhoods? 

B-3 

  Affordability risks 

  What  are  the  particular  risks  to  preserving  affordable  housing  in 

[[LOCATION]]? 

  Are properties aging? 

  Do they require substantial rehabilitation/reinvestment? 

  Are they undercapitalized?  

  What  types  of  owners  possess  affordable  properties?  Large/small 

portfolio? For profit/nonprofit? 

  What resources are available for preservation? Are they sufficient? 

  Key players 

  Who are the major entities involved with affordable housing preservation 

in [[LOCATION]]? 

  Public sector (federal, state, county, local)? 

  Developers? Private nonprofit? Private for-profit? 

  Legal services? 

  Tenant organizing? 

  Investors? Financial services? 

  Networks or coalitions? 

  Others? 

  Data sources 

  What data sources are used for affordable housing preservation? 

  National sources? 

  Local sources? 

  How are those data sources used? 

  Are they easy to access? 

  Are there crucial data that are missing or unavailable? 

  FOR FEDERAL RESPONDENTS: What internal agency data can be used 

to  identify  and  characterize  affordable  housing  in  the  Thompson  impact 

area? 

B-4 

. 

APPENDIX C. 

ASSISTED/INSURED PROPERTY  

DETAILED DATA COLLECTION FORMS 

C-1 

Property Name: ___________________________________________

Date Form Was Completed: _____________________

Property Address: _________________________________________

Information Current as of __________________(date)

Total Units at this Property: ________

Occupancy Rate: ______%

Total Assisted/Affordable Units (regardless of program/subsidy type): _______    Occupancy Rate for Assisted/Affordable Units: _____%

Total Market-Rate Units: _______                          Occupancy Rate for Market-Rate Units: __________%

Characteristics of Households Currently Residing in Affordable Units

(Count each household only once, even if the property has multiple project-based subsidies.) Project-Based Assistance

Households in Units with 

Project-Based Assistance 

(Project-Based Section 8, Sec. 

Units Occupied by 

Households in Units With 

236 BMIR, Section 8811 PRAC, 

Households with Housing 

Low Income Housing Tax 

Section 202 PRAC, HUD Rent  Total Project-Based  Choice Vouchers (from 

Credits Only (no other 

Supplement, Rural Housing Sec.  Assisted/Affordable  any county or city housing subsidies)

515, State or Local Assistance)

Units

authority/agency)

Total Number of Units

Total Number of Market-Rate Units

Total Number of Assisted/Affordable Units 

by Program

Total Number of Assisted/Affordable Units by Unit Type*

     Studio 

     1 bedroom 

     2 bedrooms 

     3 bedrooms 

     4+ bedrooms 

Total Number of Residents (adults and 

children)

Number of Households by Age of Household Head/Spouse (whichever is older) 

     Under 25 years old 

     25-34 

     35-44 

     45-54 

     55-64 

     65 or older 

Number of Households by Size

     1 person 

     2 persons 

     3 persons 

     4 persons 

     5 or more persons 

C-2 

     25-34 

     35-44 

     45-54 

     55-64 

     65 or older 

Number of Households by Size

     1 person 

     2 persons 

     3 persons 

     4 persons 

     5 or more persons 

Characteristics of Households Currently Residing in Affordable Units (Page 2) (Count each household only once, even if the property has multiple project-based subsidies.) Project-Based Assistance

Households in Units with 

Project-Based Assistance 

(Project-Based Section 8, Sec. 

236 BMIR, Section 8811 PRAC, 

Units Occupied by 

Households in Units With 

Section 202 PRAC, HUD Rent 

Households with Housing 

Low Income Housing Tax 

Supplement, Rural 

Total Project-Based  Choice Vouchers (from 

Credits Only (no other 

Development Sec. 515, State  Assisted/Affordable  any county or city housing 

subsidies)

or Local Assistance)

Units

authority/agency)

Number of Households by Number of Minor Children

     Households with no minor children 

     Households with 1 child 

     Households with 2 children 

     Households with 3+ children 

Number of Single-Parent Households with 

Children 

Number of Households with a Member 

Having a Disability 

Average Household Income ($)**

Number of Households by AMI**

     Extremely low income (<30% of AMI)

     Very low income (30%-50% of AMI)

     Low income (50-60% Of AMI)

     Moderate income (60%-80% of AMI)

     Income >80% of AMI

C-3 

Property Name: _________________________________________________ Date Form Was Completed: _____________________

Property Address: ________________________________________________Information Current as of __________________(date) Total Units at this Property: ________

Occupancy Rate: ______%

Total Number of Currently Vacant Units: ___________

    Total Number of Currently Vacant Assisted/Affordable Units: _______

    Total Number of Currently Vacant Market-Rate Units: _______

Characteristics of Households Currently on the Wait List for Any Unit 

(Assisted/Affordable or Market Rate)

Number 

Total Number of Households on Wait List

Length of Time on Wait List

     Less than 6 months

     6 to 11 months

      1 year

      2 years

      3 years

      4 or more years

Total Number of Residents (adults and children)

Number of Households by Age of Household Head/Spouse (whichever is older) 

     Under 25 years old 

     25-34 

     35-44 

     45-54 

     55-64 

     65 or older 

Number of Households by Size

     1 person 

     2 persons 

     3 persons 

     4 persons 

     5 or more persons 

C-4 

Characteristics of Households Currently on the Wait List for Any Unit (Page 2) (Assisted/Affordable or Market Rate)

Number of Households by Number of Minor Children

     Households with no minor children 

     Households with 1 child 

     Households with 2 children 

     Households with 3+ children 

Number of Single-Parent Households with Children 

Number of Households with a Member Having a Disability 

Average Household Income* ($)

Number of Households by AMI*

     Extremely low income (<30% of AMI)

     Very low income (30%-50% of AMI)

     Low income (50-60% Of AMI)

     Moderate income (60%-80% of AMI)

     Income >80% of AMI

Number of Household Heads by Race

     Black or African American

     White

     Other**

     Multi-Racial

Number of Household Heads by Hispanic Origin

     Hispanic

     Non-Hispanic

AMI = Area median income.

*Income specified at time of application or most recent update.

**Includes Asian, Native Hawaiian or Other Pacific Islander, American Indian or Alaska Native, and Others.

C-5 

APPENDIX D. 

LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS 

D-1 

 APPENDIX D.  

LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS THAT AFFECT 

AFFORDABLE HOUSING AVAILABILITY AND BEST PRACTICES FOR 

OVERCOMING THESE BARRIERS  

  One of the key objectives of research mandated by the  Thompson v. HUD settlement is to  provide  an  assessment  of  the  barriers  that  preclude  development  of  affordable housing in communities of opportunity. Numerous housing regulations are enacted for safety reasons but effectively increase costs. AREA conducted a scan of literature that focused  on  those  regulatory  barriers  that  affect  the  development  of  new  affordable housing without necessarily enhancing public safety and identifying best practices that are working to address these barriers.  

 The literature available on regulatory barriers and their impact on affordable housing is extensive and been a topic of discussion for several decades. Sources for this literature scan  included  more  than  30  studies,  reports,  papers,  and  articles  from  academia, public,  and  quasipublic  sources,  including  HUD,  Harvard  University,  Urban  Land Institute,  American  Planning  Association,  Lincoln  Institute  of  Land  Policy,  National Association of Home Builders, the White House, and many others. There are so many studies, reports, and data that HUD maintains the Regulatory Barriers Clearinghouse, a searchable  database  of  documents  related  to  regulatory  barriers  and  strategies  that affect affordable housing development and preservation. These studies were reviewed for common threads, contradictions, and conflicts in evidence or conclusions. 

 The literature addresses the ways in which government regulations impact both the overall  housing  market  and  affordable  housing  in  particular.  These  can  generally  be grouped  by  1)  regulations  that  impose  additional  cost  burdens  on  development  or construction  and  2)  regulations  that  constrain  the  supply  of  either  land  or  housing. 

Parking  regulations  tend  to  fall  into  both  groups  and  are  consistently  regarded  as  a significant  contributor  to  increased  housing  costs.  Inclusionary  zoning,  generally enacted as a tool for providing affordable housing, is sometimes viewed as one of the contributors to the affordability crisis; literature on this regulatory incentive was reviewed to assess its overall impact on the availability of affordable housing. Out of this review, best practices and lessons learned from the industry are identified to provide insight for overcoming regulatory barriers to affordable housing development. 

 Complexities and limited availability of financing, although cited by several sources as a significant  obstacle  in  the  development  of  affordable  housing,  is  not  assessed  in  this review and might be better served as a singular topic of study. Also not addressed in this analysis are the direct and indirect public benefits of the various regulatory barriers cited  in  the  reviewed  literature,  which  may  serve  as  a  justification  or  offset  for regulations. 

D-2 

Regulations That Contribute to Higher Housing Costs 

 The general consensus of the reviewed literature is that regulations do add to the cost of housing construction and development, directly or indirectly, and therefore impact the development of affordable housing. Although some articles highlight the singular impact of  regulations,  the  broader  literature,  including  most  empirical  studies  and  reports, report  that  the  influences  are  multifaceted  and  layered,  with  potential  barriers  and additional costs at every level of government: local, regional, state, and federal. Local regulatory barriers, in particular, have intensified over the last three decades, and the accumulation of such barriers has exacerbated affordability in high-growth metropolitan areas. The cost of regulation is trending higher, increasing 29.8 percent since 2011—

and  rising  more  than  twice  as  fast  as  the  increase  in  disposable  income  per  capita (Emrath, 2016). 

  Reliability  and  consistency  are  hallmarks  for  efficiency  and  determining  project feasibility.  Conversely,  unknowns  and  irregularities  caused  by  discretionary  approval processes, multiple jurisdictional reviews, and community input can add time and costs to the development process and sometimes derail an affordable housing development entirely.  A  2016  survey  by  the  National  Association  of  Home  Builders  reported  that acquisition, development, and construction regulations constituted an average of 24.3 

percent of the cost of a single-family home. 

 Regulatory burdens at the local level often begin with the approval process. Affordable housing  projects  often  rely  on  publicly  owned  land  acquired  through  abandonment  or foreclosure.  These  sites  can  require  site  preparation  due  to  environmental  issues, below-market  challenges,  and  layered  financing  structures  that  create  extended acquisition periods with repeated renewal options before closing on the land. The longer a project takes to assemble, the more soft costs and land-holding costs are incurred. 

Evidence  suggests  that  where  housing  prices  are  expensive,  difficult  zoning  and building restrictions that add delays are the cause of the high housing costs. In higher-cost areas, the mean waiting time for rezoning was at least six months, compared with lengths of two to three months for “by-right” developments. 74 A strong correlation exists between  the  time  required  for  securing  a  zoning  permit  and  higher  costs,  with incremental  increases  in  permit  issuance  lag  time  adding  nearly  seven  dollars  per square foot to costs (Glaeser, 2003). 

 Regulations that burden the development rights of the property owner to include the larger community to preserve the status quo, often referred to as “not-in-my-back-yard” 

issues  (or  “NIMBYism”),  tend  to  increase  housing  costs  (Gruen,  2016).  Community issues and concerns can include regulations such as land use and zoning controls as 74  Most  jurisdictions  impose  a  number  of  conditions  before  allowing  developers  to  proceed  with construction.  Existing  zoning  codes  and  land  use  regulations  set  restrictions  on  the  type  and  size  of developments that can be built on a specific parcel. Developments that fall within those parameters are generally  considered  “by-right”  and  can  general y  proceed  without  extensive  review  and  approval. 

Proposed developments that do not fall within this framework must receive the necessary variances and entitlements in order to proceed (Jakobovics, 2014). 

D-3 

well  as  environmental  and  historic  preservation  regulations.  Regulations  that  are intended to “exert greater control over the types of projects that are built and address community concerns” result in long delays, unpredictable timing and, ultimately, higher development costs. In the best circumstances, community buy-in requires time and may lead  to  more  expensive  design  changes.  If  poorly  managed,  community  input requirements can derail an entire development (Jakobovics, 2014).   

 Community  opposition  can  increase  costs  indirectly  through  time  delays;  generate substantial  expenses  for  planning  and  design  consultants,  architects,  engineers,  and attorneys; or obstruct the project completely. Design changes resulting from community input may add to further delays or cause plans to be altered or reduce the number of approved units—thus adding to development and financial inefficiencies. Projects where community opposition resulted in four or more community meetings experienced a five 5 

percent increase in costs compared with projects with little or no opposition (California Tax  Credit  Al ocation  Committee,  2014).  Affordable  housing  developments  face  dual challenges  where  community  opposition  is  strong  but  investor  interest  and  housing programs prioritize funding based on proposals that have community support. 

 Butternut Farms, an old farmhouse with nearby transit and existing infrastructure in Amherst, Massachusetts, was viewed by the City government as an ideal location for much-needed  affordable  housing.  However,  the  development  was  met  with  strong community  objections  and  required  10  years  to  come  to  fruition—after  various  court cases, appeals, and $150,000 in legal costs (Semuels, 2016).  

 Among the highest impacts to housing price, during both development and construction phases,  are  regulatory  changes  in  development  standards  (such  as  setbacks  or  road widths)  and  building  code  updates  and  changes.  Costs  include  direct  fees  for entitlements and permitting as well as indirect costs resulting from long approval periods (Emrath, 2016). Impact or development fees are imposed to cover the cost of related infrastructure  needs.  Infrastructure  costs  are  a  significant  barrier  of  their  own,  made more  onerous  when  flat  impact  fees  are  applied  that  do  not  appropriately  reflect  the scale or impact of the project.  

 Builders must adhere to hundreds of rules, from critical building code regulations to nuanced  building  elements,  design,  and  fixture  requirements.  In  Minneapolis, Minnesota, regulations intended to ensure minimum levels of quality range from safety measures  such  as  fire  sprinklers  and  window  size  and  placement  to  more  qualitative requirements  such  as  the  use  of  high-efficiency  appliances  or  a  certain  type  of  glue (Shaw,  2015).  No  exceptions  are  given  to  these  rules  for  affordable  housing developments. 

 Regulations that dictate uniform finishes regardless of the end user (market rate or affordable)  can  add  unnecessary  costs  to  development.  Public  funding  program requirements compound a strict regulatory environment by demanding higher standards than  those  required  by  market  demands  or  by-right  developments,  adding  significant costs  to  the  development  of  new  housing.  Typical  requirements  can  include  LEED 

D-4 

building  certification  or  Americans  with  Disability  Act  provisions  that  apply  to  all  units rather than a portion of the total. 75 Affordable housing developments are often required to conform to the long-term time frame for receiving public funds, which adds to upfront cost of development but bring long term savings that could pay for them in the long run (Jakobovics, 2014). 

 Additional regulations and project requirements may be imposed to meet local goals for prevailing wage, minority and women business participation, or sustainability. Affordable projects  that  receive  local  redevelopment  funding  are  approximately  7  percent  more expensive per unit than projects without such funding (Jakobovics, 2014). Contributing factors  include  disproportionately  higher  financing  costs  for  origination,  underwriting, servicing,  and  asset  management  as  well  as  limited  sources  of  funding,  resulting  in higher interest rates and lower returns on investment. 

 Although the design and material costs of construction are not the largest contributor to the rising cost of housing in most areas, various literature indicate that there is room for construction  efficiencies  and  cost  savings  through  better  project  management  and material  choices.  The  most  effective  affordable  housing  programs  include  both  new affordable housing and preservation of existing housing stock. A number of articles cite poor or absent building code standards for rehabilitation projects, whereas others note municipal inflexibility when it comes to considering creative housing solutions, including accessory units and microunits, or innovative construction and design approaches such as wood framing for multistory buildings.  

 Regulations That Increase Housing Costs by Constraining Supply 

 Research shows that housing prices closely follow the physical cost of construction for most of the country. High housing prices, which are subject to the laws of supply and demand,  are  a  reflection  of  high  consumer  demand  plus  some  sort  of  restriction  on supply.  Several  studies  of  land  scarcity  versus  housing  scarcity  indicate  that  both components play a strong role in determining housing price. 

 A large percentage of the literature involves case studies and examples of cities and towns  along  the  coasts,  particularly  in  California.  San  Francisco  is  among  the  most often-used examples: it is highly regulated locality with among the highest housing costs in the nation. Rents in San Francisco have risen steadily at 6.6 percent per year since 1956,  approximately  50  percent  higher  than  the  national  average  (Eagle,  2016).  San Francisco  is  an  extreme  example  of  how  the  laws  of  supply  and  demand  have 75  LEED  is  a  widely  used  green  building  rating  system  certified  by  the  United  States  Green  Building Council that provides independent verification of a building or neighborhood’s green features, allowing for the  design,  construction,  operations,  and  maintenance  of  resource-efficient,  high-performing,  healthy, cost-effective buildings. Based on the number of points achieved, a project can receive one of four LEED 

rating levels: Certified, Silver, Gold and Platinum. 

D-5 

conspired  to  create  a  true  affordable  housing  crisis.  Because  land  that  can  be developed in San Francisco is scarce and the city has desirable amenities, land values are  at  a  premium.  Geographic  challenges  as  well  as  external y  imposed  historic preservation  policies  and  environmental  goals  limit  height,  density,  and  significant building alteration, creating a confluence of constraints on new housing development. 

As such, San Francisco cannot begin to meet the level of housing demand. 

 Despite the often-cited examples of high-cost and high-density areas such as New York City and San Francisco, high densities are not uniformly associated with high prices. In fact, a decades-long trend toward lower densities is contributing to the high cost of living in  many  places.  For  example,  in  1960  Los  Angeles  was  zoned  to  accommodate  10 

mil ion people. Today, the city is zoned for four mil ion (United States, 2016). Literature consistently points to government-imposed land use and development constraints as a primary contributor to higher housing costs. 

  Zoning regulations that limit the scale, density, and quantity of multifamily developments were  among  the  most  frequently  cited  regulations  that  impacted  housing  prices.  Few multifamily developments are allowed by-right and without the need to secure special zoning approvals as a planned development. In many communities, multifamily zoning is  limited  to  undevelopable  areas  or  prohibited  entirely.  Minimum  lot  sizes  and  low density  zoning  ordinances  encourage  the  development  of  large  homes  and  serve  as primary  barriers  to  development  of  affordable  housing  and  drivers  of  higher  housing costs. 

 Multifamily projects utilize economies of scale to offset the constraints created by limited availability  of  land  in  opportunity  areas.  To  develop  affordable  housing  in  a  desirable location,  the  project  scale  and  size  wil   generally  dictate  the  feasibility  of  a  project. 

Regulatory  constraints  on  height,  density,  floor  area  coverage,  parking  requirements, and  setbacks  individually  and  collectively  drive  efficiencies  lower  and  housing  prices higher.  

 Project characteristics, including the number of stories, bedrooms, and type of parking, can  interact  in  ways  that  increase  costs.  Four-story  or  larger  buildings  are  more expensive to build and cost an additional $28,000 per unit than a smaller building. Taller buildings trigger more stringent, and costlier, code regulations, including requirements for elevators and the use of steel rather than wood framing to offset fire hazards. Taller buildings are also more likely to require podium or structured parking, resulting in unit housing  prices  that  are  on  average  6  percent  more  expensive  than  projects  without such parking. However, larger projects that have these premiums are also better able to take advantage of economies of scale, suggesting that higher density can offset the tall building premiums. For each 10 percent increase in the number of units, the cost per unit declines by 1.7 percent (California Tax Credit Al ocation Committee, 2014). 

D-6 

Parking Regulations 

 Parking regulations were among the most frequently cited constraint on both affordable and  market-rate  housing  development.  The  literature  recognizes  that  parking requirements  based  on market  demand  or  in  areas  lacking public  transit  are  ordinary development costs. In the context of the literature scan, parking requirements applied without flexibility or consideration for the building’s proximity to transit or type of housing (such as senior housing developments) are considered excessive and add unnecessary costs  to  housing  development. Greater  parking  requirements  add construction-related costs  to  the  project  and  constrain  supply,  taking  up  otherwise  developable  space. 

Where land is limited, parking costs can be even higher due to the need for structured parking  or  below-ground  parking.  Uniform  parking  requirements  can  cause  additional hardships for affordable housing developments financed with housing credit equity. In these cases, the cost of the parking space may be included within restricted rent levels, limiting  the  developer’s  ability  to  recoup  the  cost  of  excessive  parking  spaces (Jakobovics, 2014). 

 Impact of Inclusionary Zoning Practices 

 Numerous  articles  and  opinion  pieces  have  been  written  on  the  topic  of  singular regulatory  barriers  that  affect  the  development  of  affordable  housing.  Inclusionary zoning is one such tool that is viewed as both the cause of the problem as well as a solution. Inclusionary zoning functions as an incentive, whereby a developer sets aside a  number  of  affordable  housing  units  within  a  development  in  exchange  for  density, height,  or  other  development  bonus.  The  majority  of  the  literature  reviewed  suggests that  inclusionary  zoning  programs  tend  to  yield  the  best  access  to  opportunity  areas without public subsidies by utilizing incentives to developers in return for affordable units (Hickey, 2013). 

 The most effective programs are mandatory rather than voluntary, achieved without government  subsidies  but  rather  by  granting  zoning  bonuses  related  to  height  or density. Inclusionary zoning policies in which developers are granted incentives to price affordable units low, but not so low that the market-priced units cannot offset them, are able  to  achieve  a  reasonable  rate  of  return  on  the  project.  As  a  result,  inclusionary zoning  works best in “hot” real estate markets where demand for market-rate units is high.  

 Inclusionary housing programs are most effective when they are producing new units and preserving existing housing. Existing affordable housing units are lost when owners opt out of the program, mature out of the assisted mortgages, or fail to maintain HUD 

property  standards.  Approximately  10,000  to  15,000  housing  units  leave  the federally subsidized housing inventory each year (Hickey, 2015). Research shows that it costs 40 

percent  less  to  preserve  an  existing  affordable  unit  than  to  build  a  new  one.  The Shimberg Center for Housing Studies at the University of Florida established a housing data clearinghouse that allows local Florida communities to conduct risk assessments of 

D-7 

current affordable housing properties and focus limited resources on select properties that are at risk of leaving the affordable housing stock. 

 Developers in California have filed several lawsuits to stop inclusionary zoning, claiming such  policies  effectively  serve  as  a  “taking”  of  private  property  and  arguing  that  the practice  constrains  housing  supply  and  drives  cost  upward  (Mock,  2016). 76  Other reports indicate that inclusionary zoning misses the lowest income households with the greatest  housing  needs  and  is  more  effective  for  families  with  moderate  incomes (Fernald, 2016; Gruen, 2016; Anuta, 2015). Because inclusionary zoning functions as an offset, the deeper the affordability threshold is set, the higher the market units must be priced. As a result, the affordability threshold rarely benefits people with incomes at 50  percent  Average  Median  Income.  To  address  this  unintended  consequence,  New York City wil  allow “double dipping” incentives, combining inclusionary zoning with tax exemptions to achieve deeper income affordability (Anuta, 2015). 

  BEST PRACTICES 

 Zoning is interwoven into a majority of the research and writing on regulatory barriers to affordable housing development; zoning as a regulatory barrier is discussed in greater detail in Objective 6. In the context of this literature scan, we have highlighted supply and demand solutions to overcome this barrier.  

    Zoning reform is most frequently mentioned as a solution or recommendation for increasing housing stock, but no best practice examples were forthcoming from 

the  literature.  Reform  recommendations  include  permitting  higher  densities, allowing  taller  buildings,  relaxing  lot  coverage  maximums,  and  allowing  larger developments,  all  of  which  take  advantage  of  economies  of  scale  and  would allow the development of more affordable housing units. Although the extent of 

identified flexible zoning practices varies by author or study, the goal generally is to create a less restrictive environment and let the laws of supply and demand 

play a stronger regulatory function (Glaeser and Gyourko, 2003). 

In addition to zoning flexibility, some economists believe that gentrification needs to be reframed as a natural market agent that allows for downward filtration of 

older  housing  stock  that  is  priced  more  modestly  than  new  developments.  To address  aging  housing  stock,  increased  government  funding  could  be  made available  for  accessibility,  energy  efficiency,  and  general  maintenance 

modifications to existing housing stock. Where the criticism of gentrification is the 76 The Takings Clause of the Fifth Amendment to the U.S. Constitution reads: “nor shall private property be  taken  for  public  use,  without  just  compensation.”  Most  jurists  and  legal  scholars  agree  that  the founding  fathers  intended  the  Takings  Clause  to  apply  only  to  direct  expropriations  or  government-compelled permanent occupations of property. However, in the early part of the 20th century, the U.S. 

Supreme Court extended the principle beyond physical seizure of property, holding “the general rule at least  is  that,  while  property  may  be  regulated  to  a  certain  extent,  if  regulation  goes  too  far,  it  wil   be recognized as a taking” (American Planning Association, 2008). 

D-8 

displacement of existing residents, consideration should be given to offering new housing units to displaced tenants at an affordable rent for a period of time equal to the number of years they have lived in the neighborhood to date or the option of  paying  displaced  residents  a  cash  equivalent  for  moving  elsewhere  (Gruen, 2016). 

    Because  land  costs  are  an  early  barrier  to  development  in  strong  markets, jurisdictions  can  support  affordable  housing  development  via  expeditiously released land acquisition subsidies to developers to gain site control and reduce the  predevelopment  timeline.  In  high  cost  areas,  land  should  be  made  more readily available for development at a higher density (Hoban, 2016). Government 

agencies  could  create  a  “first  look”  program  whereby  affordable  housing developers  are  given  the  right  of  first  refusal  in  the  disposition  of  public  land (Jakobovics, 2014). 

    Vacant land can be a financial drag and threat to community health and safety, causing  local  governments  mil ions  of  dollars  per  year  in  lost  revenue, maintenance costs, and costs associated with finding negligent property owners 

or owners of abandoned properties. Tools to address this obstacle include taxes 

on  privately  owned  vacant  land  to  encourage  productive  use  or  donations  of publicly owned and acquired properties to nonprofit developers. Cities in Florida, California,  Il inois,  and  Michigan  have  established  property  inventories  by requiring owners to register vacant properties, and some communities include a 

fee  that  increases  over  time  to  discourage  absentee  ownership  and  neglect. 

Dallas,  Texas  and  Cook  County,  Il inois  utilize  land  banks  to  pursue  tax foreclosure and acquisition of vacant properties to return them to productive use (United States, 2016). 

    Allowing by-right development at the local and/or state level is a method that can provide  both  zoning  relief  and  decreased  time  delays.  Massachuset s  and Connecticut  have  by-right  policies  that  al ow  affordable  housing  by  right, permitting developers to build at higher densities in locations where less than 10 

percent of housing is affordable (Jakobovics, 2014). 

    Municipalities can reduce housing cost burdens and developer risk by simplifying and streamlining the entitlement, approval, and permitting process (Hickey, 2014; Hoban, 2016). Cities such as San Diego and Austin have implemented expedited 

review processes and fee waivers for affordable housing projects. Rhode Island 

imposes strict deadlines for decision making, and Massachusetts has developed 

a model set of permitting practices that emphasize predictability, by right zoning criteria, and uniform timelines across localities (United States, 2016). 

    Developers  are  often  subject  to  redundant  and  conflicting  regulations  by overlapping  governmental  regulations.  This  jurisdictional  fragmentation  can  be alleviated  by  coordinating  building  codes,  zoning  procedures,  regulations,  and planning processes at a regional level, using models commonly found in regional 

D-9 

plans. Nashvil e and Davidson County, Tennessee share unified codes for land 

use, building, and safety that apply to the whole region (Jakobovics, 2014). 

    To  encourage  affordable  housing  preservation,  municipalities  should  include rehabilitation as a unique regulatory category with appropriate requirements for structural  integrity,  safety,  and  energy  efficiency  that  do  not  trigger  standards more  appropriate  for  new  construction.  New  Jersey  created  a  set  of  code requirements for existing buildings (Jakobovics, 2014). 

    Expedited review and permitting for affordable housing developments should be provided  at  no  cost  with  clear  and  consistent  expectations  for  review  and permitting to reduce holding costs and risks. The Montgomery County, Maryland, 

Green  Tape  Program  provides  expedited  review  and  permitting  housing 

developments  that  include  20  percent  or  more  moderately  priced  units  (United States, 2016). 

    Building codes and standards should be written with the flexibility to adapt or accommodate  alternative  housing  options  and  innovative  building  techniques, such  as  microunits,  accessory  dwelling  units,  and  prefabricated  housing. 

Modular, panelized, or manufactured housing takes advantage of factory-based 

work  and  economies  of  scale  to  achieve  cost  savings.  This  type  of  building method, traditionally associated with single-family housing, is now employed on 

multistory housing, including a 32-story apartment building in Brooklyn, New York (Jakobovics,  2014).  NextStep,  a  Kentucky  nonprofit  homebuilders  network,  is developing  partnerships  with  prefab  industries  and  achieving  cost  efficiencies and innovation (Fernald, 2016). 

    The literature reviewed is light on best practices to counter NIMBYism, but the Institute for Local Government recommends three key components to minimize 

local  opposition  and  gain  support:  1)  engaging  stakeholders  in  early,  well-designed, clear, and timely communication; 2) addressing different points of view in  presentation  of  developments,  particularly  those  that  involve  controversial issues;  and  3)  validating  participation  and  ensuring  that  public  views  are welcomed  and  respected.  The  Chicago  Metropolitan  Planning  Council  utilizes bus  tours  for  interested  community  members  to  successful  developments  to address  perceived  concerns  and  overcome  resistance  (Chicago  Metropolitan 

Agency for Planning, 2009). 

 Best  practices  for  addressing  onerous  costs  associated  with  parking  regulations generally move away from the standardized minimum per-unit parking ratio and toward a  more  flexible  site-by-site  evaluation,  with  consideration  of  the  types  of  units  under development and proximity to transit. 

    Consideration may be given to relaxing parking requirements by allowing offsite parking within a half-mile of the development (Hickey, 2014). Seattle eliminated parking requirements in the center city and reduced parking requirements by half 

D-10 

in transit-served neighborhoods; a wave of new development ensued with little or no parking (United States, 2016). 

    Several cities including Boston, San Francisco, and Seattle have implemented flexible  parking  requirements  based  on  site  and  surrounding  land  use 

(Jakobovics, 2014). Denver, Minneapolis, Chicago, and New York City have also 

lowered parking space minimums based on the type of housing or proximity to 

transit (United States, 2016). 

Much literature is available on the subject of inclusionary zoning and its effectiveness for households with moderate incomes—and its lesser impact or success for those with lower  incomes.  Recognizing  this  disconnect,  the  literature  provides  a  number  of  best practices with regard to inclusionary zoning:  

   Market strength matters. Inclusionary zoning works well on its own in strong markets  that  achieve  affordable  housing  for  moderate-income  households. 

Where  deeper  targets  of  low  or  very  low  household  incomes  are  desired,  the municipal, county, or federal government assistance programs can be combined 

with  inclusionary  zoning  policies  (Hickey,  2014;  Sturtevant,  2016).  To  achieve lower income targets, New York City combines the inclusionary zoning program 

with one or more additional incentives such as reduced parking requirements, tax abatements,  tax-exempt  bond  financing,  and  low-income  housing  tax  credits (Anuta, 2015). 

    Dual focus on development and preservation.  Inclusionary housing programs are most  effective  when  they  produce  new  units  and  preserve  existing  housing. 

Research shows that it costs 40 percent less to preserve an existing affordable 

unit than to build a new one. In an effort to preserve affordable housing stock, the Shimberg Center in Florida created a tool for local governments to inventory their affordable  housing  developments  and  target  properties  at  risk  of  leaving  the affordable housing pool (Hickey, 2015). 

   Balancing  affordability  goals  and  financial  feasibility.  Inclusionary  zoning incentives  should  be  strategically  set,  whereby  affordable  units  are  priced  low enough to achieve affordability goals but not so low that the price of market units cannot  offset  them.  This  balance  achieves  affordability  goals  but  also  allows  a reasonable rate of return to the developer (Gruen, 2016). 

    Longer  affordability  terms.   To  achieve  lasting  affordability,  states  such  as Massachusetts,  Michigan,  and  Vermont  require  perpetual  affordability  periods. 

Alternative  approaches  can  include  longer  terms,  such  as  California’s  55-year LIHTC  affordability  requirement,  or  affordability  restarts  that  are  triggered whenever a property is resold (Hickey, 2013). 

    Provide  incentives  that  reduce  costs  during  construction  and  operation  and eliminate  obsolete  or  counterproductive  incentives.  Portland,  Oregon  offers  tax 

D-11 

abatements equal to 100 percent of the value of the improvements that start one 

month  after  the  building  permit  is  issued.  Developers  and  investors  or  lenders could be incentivized to reduce costs by being allowed to share in a portion of 

cost  savings  to  the  contractor/developer  or  keep  a  percentage  of  unused contingency  funds,  while  ensuring  that  project  quality  is  maintained. 

Pennsylvania  Housing  Finance  Authority  reserves  5  percent  of  its  annual  low- 

income housing tax credits for projects whose developers reinvest 15 percent of 

the developer fee toward reducing costs (United States, 2016). 

D-12 

. 

APPENDIX E. 

BARRIERS TO DEVELOPMENT:  

INTERVIEWS AND CONTACTS 

E-1 

 APPENDIX E. 

BARRIERS TO DEVELOPMENT: INTERVIEWS AND CONTACTS 

  Maryland Department of Housing and Community Development 

Anne Arundel County 

Housing Commission of Anne Arundel County  

Arundel Community Development Services Inc. 

Anne Arundel County Office of Planning and Zoning, Zoning Division 

Anne Arundel County Office of Planning and Zoning, Long Range Planning Section 

City of Annapolis 

City of Annapolis, Department of Planning and Zoning, Community Development 

Division 

Housing Authority of the City of Annapolis 

Baltimore County 

Baltimore County Office of Housing 

Baltimore County Zoning Office 

Baltimore County Department of Planning 

Carroll County 

Carroll County Department of Citizen Services, Bureau of Housing and Community 

Development 

Carroll County Department of Planning and Zoning 

City of Westminster Office of Housing Services 

Harford County 

Harford County Housing Agency 

Harford County Department of Planning and Zoning, Comprehensive Planning Section Harford County Department of Planning and Zoning, Development Review Section 

Housing Authority of the City of Havre de Grace 

E-2 

Howard County 

Howard County Housing Commission 

Howard County Department of Planning and Zoning, Division of Public Service and 

Zoning Administration 

Howard County Department of Housing and Community Development 

E-3 

. 

APPENDIX F. 

LIST OF REFERENCES 

F-1 

REFERENCES FOR SECTION I 

 Rosen, Eva. 2014. “Rigging the Rules of the Game: How Landlords Geographically Sort Low-Income Renters,”  City and Community  13 (4): 310–340. 

  REFERENCES FOR SECTION II 

 Chetty, Raj, and Nathaniel Hendren. 2015. “Executive Summary: The Impacts of 

Neighborhoods on Intergenerational Mobility: Childhood Exposure Effects and County-Level Estimates.” Cambridge, MA: Harvard University.  http://www.equality-of-

opportunity.org/images/nbhds_exec_summary.pdf (accessed July 20, 2016). 

 Gayles, Ebony, Silva Mathema, and Rosalind Kotz. 2015.  Constraining Choice: The Role of Online Apartment Listing Services in the Housing Choice Voucher Program. 

Civil Rights Research. Washington, DC: Poverty and Race Research Action Council. 

  REFERENCES FOR SECTION II 

 Chetty, Raj, and Nathaniel Hendren, 2015. “Executive Summary: The Impacts of 

Neighborhoods on Intergenerational Mobility: Childhood Exposure Effects and County-Level Estimates.” Cambridge, MA: Harvard University.  http://www.equality-of-

opportunity.org/images/nbhds_exec_summary.pdf (accessed May 19, 2017). 

 Coulton, Claudia J., Brett Theodos, and Margery Austin Turner. 2009.  Family Mobility and Neighborhood Change: New Evidence and Implications for Community Initiatives. 

Washington, DC: Urban Institute. http:/ www.urban.org/research/publication/family-

mobility-and-neighborhood-change/view/full_report (accessed May 19, 2017). 

Cunningham, Mary K., and Audrey Droesch. 2005.  Neighborhood Quality and Racial Segregation. Washington, DC: Urban Institute. 

 Popkin, Susan J., and Mary K. Cunningham. 2000.  Searching for Section 8 Housing in Chicago. Washington, DC: Urban Institute. 

 Devine, Deborah J., Robert W. Gray, Lester Rubin, and Lydia B. Taghavi. 2003. 

Housing Choice Voucher Location Patterns: Implications for Participant and 

Neighborhood Welfare. Prepared for the U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. Washington, DC: 

Government Printing Office. 

 Ellen, Ingrid Gould, and Sherry Glied. 2015. “Housing, Neighborhoods, and Children’s Health,” The Future of Children 25 (1): 135–153. 

F-2 

El en, Ingrid Gould, and Margery Austin Turner. 1997. “Does Neighborhood Matter? 

Assessing Recent Evidence,”  Housing Policy Debate 8 (4): 833–866.  

 Galster, George. 2010. “The Mechanism(s) of Neighborhood Effects Theory, Evidence, and Policy Implications.” ESRC Seminar, 1–32. doi:10.1007/978-94-007-2309-2. 

 Galvez, Martha M. 2010.  What Do We Know About Housing Choice Voucher Program Location Outcomes? A Review of Recent Literature. Washington, DC: Urban Institute. 

http://www.urban.org/sites/default/files/publication/29176/412218-What-Do-We-Know-

About-Housing-Choice-Voucher-Program-Location-Outcomes-.PDF (accessed May 19, 2017). 

 Jargowsky, Paul. 2003.  Stunning Progress, Hidden Problems: The Dramatic Decline of Concentrated Poverty in the 1990s. Washington, DC: The Brookings Institution. 

https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/jargowskypoverty.pdf 

(accessed May 19, 2017). 

 Jargowsky, Paul A. 1996.  Poverty and Place: Ghettos, Barrios, and the American City. 

New York: Russell Sage Foundation. 

 Kasarda, John D. 1993. “Inner-City Concentrated Poverty and Neighborhood Distress: 1970–1990,”  Housing Policy Debate 4 (3): 403–409. 

 Khadduri, Jil. 2001. “Deconcentration: What Do We Mean? What Do We Want?” 

Cityscape  5 (2): 69–84. 

 Kingsley, G. Thomas, Jennifer Johnson, and Kathryn S. Pettit. 2003. “Patterns of Section 8 Relocation in the HOPE VI Program,”  Journal of Urban Affairs 25 (4): 427–

447.  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9906.00171/abstract (accessed May 19, 2017). 

 Kirwan Institute for the Study of Race and Ethnicity. 2013.  Opportunity Metrics Resource of Data and Research. Columbus, OH: Kirwan Institute for the Study of Race and Ethnicity.  

 Knaap, Elijah. 2016. “The Cartography of Opportunity,”  Housing Policy Debate.  

http://knaaptime.com/papers/carto_of_opp.pdf (accessed May 19, 2017). 

 Liu, Chao, Eli Knaap, and Gerrit-Jan Knaap. 2014.  Opportunity Mapping: A Conceptual Analysis and Application to the Baltimore Metropolitan Area. College Park, MD: National Center for Smart Growth. 

http://www.appam.org/assets/1/7/Opportunity_Mapping_A_conceptual_analysis_and_a

pplication_to_the_Baltimore_Metropolitan_Area.pdf (accessed May 19, 2017). 

 Ludwig, Jens, Greg J. Duncan, Lisa A. Gennetian, Lawrence F. Katz, Ronald C. 

Kessler, Jeffrey R. Kling, and Lisa Sanbonmatsu. 2012. “Neighborhood Effects on the 

F-3 

Long-Term Well-Being of Low-Income Adults,”  Science 337 (6101): 1505–1510. 

http://science.sciencemag.org/content/337/6101/1505 (accessed May 19, 2017). 

 Massey, Douglas S., and Nancy A. Denton. 1993 . American Apartheid: Segregation and the Making of the Underclass. Cambridge, MA: Harvard University Press. 

Pendall, Rolf. 2000. “Why Voucher and Certificate Users Live in Distressed 

Neighborhoods,”  Housing Policy Debate 11 (4): 881 – 910. 

Popkin, Susan, and Mary Cunningham. 2000.  Searching for Rental Housing with 

Section 8 in Chicago. Washington, DC: Urban Institute. 

http://www.urban.org/research/publication/searching-rental-housing-section-8-chicago-

region (accessed May 19, 2017). 

Powell, John. 2005. “Remedial Phase Expert Rebuttal Report.” In  Thompson  v.   HUD, January 6. 

Reece, Jason, Samir Ghambir, Craig Ratchford, Matthew Martin, Jillian Olinger, and John A. Powell. 2010.  The Geography of Opportunity: Mapping to Promote Equitable Community and Development and Fair Housing in King County, Washington. 

Columbus, OH: Kirwan Institute for the Study of Race and Ethnicity, Ohio State 

University. 

Wilson, Wil iam Julius. 1987.  The Truly Disadvantaged: The Inner City, the Underclass, and Public Policy. Chicago: The University of Chicago Press. 

REFERENCES FOR SECTION V 

 Chetty, Raj, and Nathaniel Hendren, 2015. “Executive Summary: The Impacts of Neighborhoods on Intergenerational Mobility: Childhood Exposure Effects and County-Level Estimates.” Cambridge, MA: Harvard University.  http://www.equality-of-

opportunity.org/images/nbhds_exec_summary.pdf (accessed May 19, 2017). 

 DeLuca, Stephanie, and Peter Rosenblatt. 2017. “Walking Away From The Wire: 

Housing Mobility and Neighborhood Opportunity in Baltimore,”  Housing Policy Debate. 

http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10511482.2017.1282884.  

 Devine, Deborah J., Robert W. Gray, Lester Rubin, and Lydia B. Taghavi. 2003. 

Housing Choice Voucher Location Patterns: Implications for Participant and 

Neighborhood Welfare. Prepared for the U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. Washington, DC: 

Government Printing Office. 

 Galvez, Martha M. 2010.  What Do We Know About Housing Choice Voucher Program Location Outcomes? A Review of Recent Literature. Washington, DC: Urban Institute. 

http://www.urban.org/sites/default/files/publication/29176/412218-What-Do-We-Know-

F-4 

About-Housing-Choice-Voucher-Program-Location-Outcomes-.PDF (accessed May 19, 2017). 

 Knaap, Elijah. 2016. “Who Moves to Opportunity? Spatial Returns to Housing 

Assistance and the Effect of Specialized Mobility Programs.” Unpublished paper. 

 Pendall, Rolf. 2000. “Why Voucher and Certificate Users Live in Distressed 

Neighborhoods,”  Housing Policy Debate 11 (4): 881 – 910. 

  REFERENCES FOR SECTION VI 

 Finkel, Meryl, Charles Hanson, Richard Hilton, Ken Lam, and Melissa Vandawalker. 

2006.  Multifamily Properties: Opting In, Opting Out and Remaining Affordable. Prepared for the U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy 

Development and Research. Washington, DC: Government Printing Office. 

Melendez, Edwin, Alex F. Schwartz, and Alexandra de Montrichard. 2008. “Year 15 and Preservation of Tax-Credit Housing for Low-Income Households: An Assessment of 

Risk,”  Housing Studies 23 (1): 67–87. 

Poverty & Race Research Action Council (PRRAC). 2017. “Expanding Choice: Practical Strategies for Building a Successful Housing Mobility Program,” Appendix B. Updated April 2017.  http://www.prrac.org/pdf/AppendixB.pdf (accessed May 19, 2017). 

Ray, Anne, Jeongseob Kim, Diep Nguyen, and Jongwon Choi. 2015.  Opting In, Opting Out a Decade Later. Prepared for the U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. Washington, DC: 

Government Publishing Office. 

Rodriguez, Corrine, and Stephanie Green. 2007.  Affordable Housing on the Brink: A Risk Assessment of Privately Held, Subsidized Rental Housing in Manhattan Valley, Morningside Heights, and the Upper West Side. New York: Westside Nonprofit Affordable Housing Group. 

Rosset-Zupa, Patricia. 2008. “Curbing the Loss of Affordable Rental Housing in Florida: A Risk Assessment Approach,”  Cornell Real Estate Review 6: 54–69. 

Tighe, J. Rosie, Megan E. Hatch, and Joseph Mead. 2017. “Source of Income 

Discrimination and Fair Housing Policy,”  Journal of Planning Literature  32 (1): 3–15 .  

U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. 2013.  Preserving Affordable Rental Housing: A Snapshot of Growing Need, Current Threats, and Innovative Solutions. Washington, DC: Government Publishing Office. https://www.huduser.gov/portal/periodicals/em/summer13/highlight1.html 

(accessed May 19, 2017). 

F-5 

REFERENCES FOR SECTION VI   

 U.S. Department of Agriculture, Rural Development. n.d. “Section 515 database.” 

https://catalog.data.gov/dataset/usda-rural-development-multi-family-housing (accessed February 17, 2017). 

 U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. n.d. “Picture of Subsidized Households, 2015.” Database. 

https://www.huduser.gov/portal/datasets/assthsg.html#2009-2016_data 

REFERENCES FOR SECTION VI I 

 Davis, Nayana. 2013. “Coalition Aims To End Discrimination Against Housing Choice Voucher Recipients,”  Baltimore Sun, November 28 .  

 Edin, Kathryn, Stephanie DeLuca, and Ann Owens. 2012. “Constrained Compliance: 

Solving the Puzzle of MTO’s Lease-Up Rates and Why Mobility Matters ,” Cityscape  14 

(2): 181–194. 

 Erickson, Michael D., and Amanda Ross. 2015. “Housing Vouchers and the Price of Rental Housing,”  American Economic Journal  7 (3): 154–176. 

 Gayles, Ebony, Silva Mathema, and Rosalind Kotz. 2015.  Constraining Choice: The Role of Online Apartment Listing Services in the Housing Choice Voucher Program. 

Civil Rights Research. Washington, DC: Poverty and Race Research Action Council. 

 Mullin & Lonergan Associates, Inc. 2012.  Analysis of Impediments to Fair Housing Choice: Baltimore Metropolitan Region. Prepared for Anne Arundel County, Baltimore County, City of Baltimore, Harford County, and Howard County. 

http://baltometro.org/phocadownload/Publications/OpportunityCollaborative/170508_An

alysis_of_Impediments_to_Fair_housing_choice.pdf (accessed September 1, 2016). 

 Rosen, Eva. 2014. “Rigging the Rules of the Game: How Landlords Geographically Sort Low-Income Renters,”  City and Community  13 (4): 310–340. 

 Sherman, Natalie. 2015. “As Apartments Boom in City, a New Market Reality Emerges,” 

The Baltimore Sun, February 27. http://www.baltimoresun.com/news/maryland/bs-bz-

apartment-bubble-20150227-story.html (accessed April 17, 2017). 

 U.S. Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research. 2016.  Affirmatively Furthering Fair Housing Data Documentation. Version 

F-6 

3.1 .  https://www.hudexchange.info/resources/documents/AFFH-Data-

Documentation.pdf (accessed April 24, 2017). 

  REFERENCES FOR SECTION IX 

 Anne Arundel County, MD, Office of Planning and Zoning. 2009.  General Development Plan. http://www.aacounty.org/departments/planning-and-zoning/forms-and-

publications/GDP2009.pdf (accessed June 17, 2016). 

 Anne Arundel County, MD, Long Range Planning Division. 2013.  Growth Tiers Map. 

http://dev.aacounty.org/departments/planning-and-zoning/forms-and-

publications/GrowthTiersMap_06032013.pdf (accessed October 7, 2016). 

 Anne Arundel County, MD, Zoning Division. 2016a.  Summary of Zoning Districts and Zoning Classifications Guide. http://www.aacounty.org/departments/planning-and-

zoning/zoning/zoning-classifications-guide/ (accessed June 14, 2016). 

 ———. 2016b.  Map of Existing Zoning. http:/ dev.aacounty.org/departments/planning-

and-zoning/forms-and-publications/GISZoning.pdf (accessed August 24, 2016). 

 Baltimore County, MD. n.d.a. Code of Ordinances. Article 32. Title 3.  Zoning. 

https://www.municode.com/library/md/baltimore_county/codes/code_of_ordinances?nod

eId=ART32PLZOSUCO (accessed August 30, 2016). 

 Baltimore County, MD, Department of Planning. n.d.a.  Zoning Classifications. 

http://www.baltimorecountymd.gov/Agencies/planning/zoning/classifications.html. 

(accessed August 30, 2016). 

 ———. n.d.b. Urban-Rural Demarcation Line Map. 

http://resources.baltimorecountymd.gov/Documents/Planning/maps/urdl8x112013.pdf 

(accessed October 7, 2016). 

 ———. n.d.c.  HUD Conciliation Agreement: Frequently Asked Questions.  

http://www.baltimorecountymd.gov/Agencies/planning/fairhousing/hudconciliation.html.  

(accessed July 20, 2016). 

 ———. n.d.d. Conciliation Agreement Affordable Housing Areas (map). 

http://resources.baltimorecountymd.gov/Documents/Planning/maps/affordablehousingm

ap.pdf (accessed July 20, 2016). 

 ———. 2015.  A Citizen’s Guide to Zoning (and Other Land Use Regulations).  

http://resources.baltimorecountymd.gov/Documents/Planning/citizensguidetozoning/citiz

ensguide.pdf (accessed August 30, 2016). 

F-7 

———. 2016a.  Growth Tiers Map. Revised March 27, 2015. Amended October 25, 2016. 

http://resources.baltimorecountymd.gov/Documents/Planning/sb236/sb236amended201

6poster.pdf (accessed May 3, 2017). 

 ———. 2016b. “Maryland Desegregation Plan Setback,”  Housing Affairs Letter 16 (31): 1. August 5. 

 Baltimore Metropolitan Council and Opportunity Collaborative for A Greater Baltimore Region. 2014.  Strong Communities, Strong Region: The Baltimore Regional Housing Plan and Fair Housing Equity Assessment. 

http://baltometro.org/phocadownload/Publications/OpportunityCollaborative/170508_Str

ong-Communities-Strong-Region_The_Baltimore_Regional_Housing_Plan_and_Fair_ 

Housing_Equity_Assessment-November_2014.pdf (accessed September 1, 2016).   

  Carroll County, MD. Code of Ordinances. n.d. Title 15. Land Use. Chapter 158.  Zoning Regulations. 

http://library.amlegal.com/nxt/gateway.dll/Maryland/carrollcounty_md/carrollcountymaryl

andcodeofordinances?f=templates$fn=default.htm$3.0$vid=amlegal:carrollcounty_md 

(accessed August 22, 2016). 

 Carroll County, MD, Department of Land and Resource Management. Office of Zoning Administration. 2015.  County-wide Zoning Map. 

http://ccgovernment.carr.org/ccg/mapserver4/gis/webpage/images/WebMaps/Countywi

deZoningMap_Nov2015.pdf (accessed May 4, 2017). 

 Carroll County, MD, Department of Planning. 2012.  Buildable Land Inventory. 

http://ccgovernment.carr.org/ccg/compplanning/BLI/ (accessed October 16, 2016). 

 ———.  Carroll County Master Plan. 2014. 

http://ccgovernment.carr.org/ccg/compplanning/MasterPlan/2014/doc/Master%20Plan%

202014%20-%20Adopted%202-26-15%20Final.pdf?x=1494181347626 (accessed September 22, 2016). 

 City of Annapolis, MD. n.d. Code of Ordinances. Title 21.  Planning and Zoning. 

https://www.municode.com/library/md/annapolis/codes/code_of_ordinances?nodeId=TI

T21PLZO (accessed August 8, 2016). 

 City of Annapolis, MD, Department of Planning and Zoning, Community Development Division, and Urban Design Ventures LLC. 2015.  Analysis of Impediments to Fair Housing. Submitted to the U.S. Department of Housing and Urban Development. 

 City of Annapolis, MD, Planning Commission. 2009.  Annapolis Comprehensive Plan. 

https://www.annapolis.gov/DocumentCenter/Home/View/1240 (accessed August 11, 2016). 

F-8 

City of Westminster, MD. n.d.  Zoning Code. http://ecode360.com/10164977 (accessed August 24, 2016). 

 Donovan, Doug. 2016. “Baltimore County to Curb Housing Segregation,”  The Baltimore Sun, March 15.  http://www.baltimoresun.com/news/maryland/baltimore-county/bs-md-

hud-county-deal-20160315-story.html.  

  Harford County, MD, Department of Planning and Zoning. n.d.  Development Envelope and Growth Tiers Map. http://www.harfordcountymd.gov/DocumentCenter/View/8989 

(accessed October 7, 2016). 

 ———. 2008.  Zoning Code. 

http://www.harfordcountymd.gov/DocumentCenter/Home/View/2257 (accessed August 22, 2016). 

 ———. 2009.  Zoning Map. 

http://www.harfordcountymd.gov/DocumentCenter/View/8979 (accessed July 20, 2016). 

 ———.  Zoning (2009) and Land Use (2015) Interactive Map. 

http://harfordgis.maps.arcgis.com/apps/Viewer/index.html?appid=bf98d6414847405a80f

b6838eacbf739 (accessed July 20, 2016). 

 ———. 2010.  Residential Land Study in the Development Envelope. 

http://www.harfordcountymd.gov/documentcenter/view/3760 (accessed July 20, 2016). 

 ———. 2016.  HarfordNext: A Master Plan for the Next Generation. 

https://harfordcounty.opencomment.us/ (accessed July 20, 2016). 

 ———. 2017.  Permitted Uses by District. 

http://www.harfordcountymd.gov/DocumentCenter/Home/View/2279 (accessed July 20, 2016). 

 Housing Strategies Group, National Center for Smart Growth Research and Education. 

2012.  Barriers to Development Inside Maryland’s Priority Funding Areas.  

Howard County, MD. Zoning Ordinance. 

https://www.municode.com/library/md/howard_county/codes/zoning/220814 (accessed May 31, 2016). 

 Howard County, MD, Department of Housing and Community Development. 2016.  

Moderate Income Housing Program Report. 

https://www.howardcountymd.gov/Portals/0/Documents/Housing/Publications/MIHU%20

July%202016%20Report%20REV.pdf?ver=2017-01-24-121034-043 (accessed July 20, 2016). 

F-9 

Howard County, MD, Department of Planning and Zoning. 2015.  PlanHoward 2030. 

https://www.howardcountymd.gov/LinkClick.aspx?fileticket=T5Yn58WbdKQ%3d&portali

d=0  (accessed May 31, 2016). 

 ———. 2014.  Zoning Map. 

http://cc.howardcountymd.gov/LinkClick.aspx?fileticket=4syFJxpWy-0%3d&portalid=0 

(accessed August 8, 2016). 

 ———. 2015.  PlanHoward 2030 Growth Tiers Map. 

https://www.howardcountymd.gov/LinkClick.aspx?fileticket=vHK_cjh13Dc%3d&portalid=

0  (accessed August 8, 2016). 

 Howard County, MD, Research Division. 2016.  Development Monitoring System Report.  

https://www.howardcountymd.gov/LinkClick.aspx?fileticket=9ZBZjA5L36M%3d&portalid

=0  (accessed January 20, 2017). 

 Maryland Department of Housing and Community Development. 2016a.  Qualified 

Al ocation Plan for the Al ocation of Federal Low Income Housing Tax Credits. 

http://dhcd.maryland.gov/HousingDevelopment/Documents/lihtc/Final%202016%20MD

%20QAP%20Signed%20by%20Governor%208-9-16.pdf (accessed January 20, 2017). 

 ———. 2016b.  Multifamily Rental Financing Program Guide: Attachment to the August 9, 2016 Qualified Al ocation Plan.  

http://dhcd.maryland.gov/HousingDevelopment/Documents/lihtc/Final%202016%20MD

%20MF%20Rental%20Financing%20Program%20Guide%20Signed%20by%20Govern

or%208-9-16.pdf (accessed January 20, 2017). 

 Maryland Department of Planning. 2006.  Image of the Possible: Report of the Governor’s Task Force on Workforce Housing. 

 Mullin & Lonergan Associates, Inc. 2012.  Analysis of Impediments to Fair Housing Choice: Baltimore Metropolitan Region. 

https://www.princegeorgescountymd.gov/DocumentCenter/View/4098/Department-of-

Housing-and-Community-Development-Analysis-Impediment-Fair-Housing-PDF 

(accessed August 8, 2016). 

 Rahman, Rema. 2015. “County Council Debates, Passes Measure Limiting Workforce 

Housing,”  Capital Gazette,  January 6 

http://www.capitalgazette.com/news/government/ph-ac-cn-county-council-0106-

20150106-story.html (accessed January 20, 2017). 

REFERENCES FOR APPENDIX D 

 American Planning Association. 2008.  PAS QuickNotes No. 14, Understanding Takings.  

Washington, DC: American Planning Association. 

F-10 

 Anuta, Joe, and Buck Ennis. 2015. “De Blasio Administration Shifts Stance on Housing Subsidies,”  Crain’s New York Business, August 5. 

http://www.crainsnewyork.com/article/20150805/REAL_ESTATE/150809955/de-blasio-

administration-shifts-stance-on-housing-subsidies (accessed September 13, 2017). 

 California Tax Credit Alocation Committee, California Debt Limit Alocation Committee, Department of Housing and Community Development, and California Housing Finance 

Agency. 2014.  Affordable Housing Cost Study: Analysis of the Factors That Influence the Cost of Building Multi-Family Affordable Housing in California.  

 Chicago Metropolitan Agency for Planning. 2009.  Regulatory Barriers and Housing Affordability.  http://www.cmap.il inois.gov/about/2040/supporting-materials/process-

archive/strategy-papers/regulatory-barriers (accessed December 12, 2016). 

 Eagle, Steven J. 2016. “‘Affordable Housing’ as Metaphor,”  Fordham Urban Law Journal 44: 16–34. 

 Emrath, Paul. 2016.  Government Regulation in the Price of a New Home. 

HousingEconomics.com, Special Studies, May 2. 

https://www.nahbclassic.org/generic.aspx?sectionID=734&genericContentID=250611&

%2BchannelID=311  (accessed October 12, 2016). 

 Fernald, Marcia, ed. 2015.  America’s Rental Housing—Expanding Options for Diverse and Growing Demand.  Washington, DC: Joint Center for Housing Studies of Harvard University. 

 Franko, James. 2009.  Barriers to Affordable Housing.  National Center for Policy Analysis. December 1.  http://www.ncpa.org/pub/ba680 (accessed December 12, 2016). 

 Glaeser, Edward L., and Joseph Gyourko. 2003. “The Impact of Building Restrictions on Housing Affordability,”  FRB New York—Economic Policy Review 2003 (9): 21–39. 

 Gruen, Claude. 2016. “Getting Inclusionary Zoning Right,”  Urban Land Magazine 75 

(July/August): 78–81. 

 Hickey, Robert. 2013.  After the Downturn: New Challenges and Opportunities for Inclusionary Housing. Washington, DC: National Center for Housing Policy. 

 Hickey, Robert, Lisa Sturtevant, and Emily Thaden. 2014.  Achieving Lasting 

Affordability Through Inclusionary Housing. Cambridge, MA: Lincoln Institute of Land Policy. 

 Hoban, Michael. 2016. “Housing 9 Milion New Renters in the United States,”  Urban Land Magazine 75 (January/February). 

F-11 

———. 2016. “Regulatory Environment One of Many Impediments to More 

Homeownership,”  Urban Land Magazine 75 (May/June). 

 Jakabovics, Andrew, Lynn Ross, Molly Simpson, and Michael Spotts. 2014.  Bending the Cost Curve: Solutions to Expand the Supply of Affordable Rentals. Washington, DC: Urban Land Institute. 

 Mock, Brentin. 2016. “Inclusionary Zoning Does Not Drive Up Housing Costs,”  CityLab. 

http://www.citylab.com/housing/2016/06/what-we-know-about-inclusionary-zoning-thus-

far/485072/ (accessed September 16, 2016). 

 Morrow, Gregory D. 2013.  The Homeowner Revolution: Democracy, Land Use and the Los Angeles Slow-Growth Movement, 1963–1992. Los Angeles: University of California at Los Angeles. 

 Schuetz, Jenny. 2007.  No Renters in My Suburban Backyard: Land Use Regulation and the Rental Housing Market in Massachusetts. New York: Furman Center for Real Estate and Urban Policy. 

 Semuels, Alana. 2015. “Where Should Poor People Live?”  The Atlantic,  June 2. 

 Shaw, Robert. 2015. “This Is Why Low-Income Housing Is So Costly in the Twin Cities,” 

TwinCities.com, October 27. http://www.twincities.com/2015/06/06/this-is-why-low-

income-housing-is-so-costly-in-the-twin-cities (accessed September 9, 2016). 

 Sturtevant, Lisa. 2016.  Separating Fact From Fiction to Design Effective Inclusionary Housing Programs. Washington, DC: National Housing Conference Center for Housing Policy. 

 Taylor, Heather. 2015. “Cost of Constructing a Home.” HousingEconomics.com, Special Studies, November 2. 

https://www.nahbclassic.org/generic.aspx?genericContentID=248306 (accessed October 12, 2016). 

 United States. 2016.  The Housing Toolkit. Whitehouse.gov ,  September. 

https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/Housing_Development_

Toolkit f.2.pdf (accessed September 29, 2016).  

 Williams, Stockton, Ian Carlton, Lorelei Juntunen, Emily Picha, and Mike Wilkerson. 

2016. The Economics of Inclusionary Development. Washington DC: Urban Land Institute.  

F-12 

Document Outline

Interface of Mobility and Sustainability: Thompson v. HUD Final Report

ACKNOWLEDGEMENTS

FORWARD

TABLE OF CONTENTS

FINDINGS

TECHNICAL APPENDICES

SECTION I. EXECUTIVE SUMMARY

KEY RESEARCH OBJECTIVES

KEY FINDINGS

Thompson Program Location Outcomes

Availability and Risk of Loss of Federally Assisted/Insured Family Housing

Characteristics of Occupants versus Applicants at Assisted/Insured Family Housing

Barriers to Mobility for HCV Households

Barriers to Development of Assisted/Insured Family Housing

SECTION II. INTRODUCTION

BACKGROUND

THOMPSON MOBILITY PROGRAM OVERVIEW

RESEARCH OBJECTIVES

SELECTED DATA SOURCES FOR RESEARCH OBJECTIVES 3, 4, AND 6

THE THOMPSON STUDY AREA OVERVIEW

SECTION III. KEY DATA AND METHODS FOR OPPORTUNITY AREA ANALYSIS

OPPORTUNITY MAPPING APPROACH

What Is Opportunity Mapping?

Opportunity Mapping and the Thompson Settlement

Opportunity Measure for This Study

DATA AND MEASURES

Data for Housing Choice Voucher Holders in the Baltimore Metropolitan Area

Thompson Voucher Holders

DATA LIMITATIONS

Opportunity Analyses

Thompson, HABC, and Other Regional Voucher-Assisted Households

LOCATIONS OF OPPORTUNITY NEIGHBORHOODS IN THE BALTIMORE REGION

SECTION IV. CHARACTERISTICS OF THOMPSON AND COMPARISON HOUSEHOLDS

SECTION V. OPPORTUNITY ANALYSIS RESULTS

RECENT EVIDENCE ON THOMPSON PROGRAM LOCATION OUTCOMES

LOCATION OUTCOMES FOR THOMPSON HOUSEHOLDS AND COMPARISON GROUPS

2013 Outcomes Based on Minimum Consent Decree Criteria

2013 Thompson Opportunity Score Outcomes

EXAMINING THOMPSON AND COMPARISON GROUP MOVES OVER TIME

Opportunity Outcomes for First Moves

Opportunity Outcomes for Last Recorded Move

Opportunity Outcomes over Multiple Moves

Total Time Spent in High Opportunity Neighborhoods

Time Spent in Opportunity Neighborhoods Compared to White Households

CONCLUSIONS

SECTION VI. FEDERALLY ASSISTED OR INSURED MULTIFAMILY HOUSING IN THE BALTIMORE REGION

RISK OF LOSS LITERATURE SCAN

RISK FACTORS

RECONNAISSANCE DISCUSSIONS WITH LOCAL STAKEHOLDERS

OPPORTUNITY HOUSING INVENTORY

CHARACTERISTICS OF OPPORTUNITY HOUSING

OPT-OUT RISKS FOR OPPORTUNITY HOUSING

SECTION VII. CHARACTERISTICS OF OCCUPANTS VERSUS APPLICANTS AT ASSISTED/INSURED FAMILY HOUSING

NATURE OF THE RESEARCH

METHODOLOGY

INTERVIEWS WITH PROPERTY MANAGERS AND LEASING AGENTS

DESCRIPTION OF PROPERTIES IN THE SAMPLE

Geographic Location

Use of Affordable Housing Programs

IMPRESSIONS FROM INTERVIEWS WITH PROPERTY MANAGERS AND LEASING AGENTS

CHARACTERISTICS OF CURRENT TENANTS

Demographic Characteristics and Household Income

NEIGHBORHOOD DEMOGRAPHIC AND INCOME CHARACTERISTICS

CHARACTERISTICS OF WAIT LIST HOUSEHOLDS

Application Forms

WAIT LIST HOUSEHOLDS VERSUS CURRENT RESIDENTS

CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS

SECTION VIII. BARRIERS TO MOBILITY FOR HOUSING CHOICE VOUCHER HOLDERS

Regional Overview

DEMOGRAPHIC PROFILE

Population Trends

Persons with Limited English Proficiency

ECONOMIC PROFILE

Race/Ethnicity and Income

Concentrations of Low- and Moderate-Income Persons

Poverty and Persons with a Disability

Familial Status and Income

SUMMARY OF FAIR HOUSING INTERVIEWS

HOUSING MARKET PROFILE

DISTRIBUTION OF AFFORDABLE HOUSING IN THE METROPOLITAN AREA

DISTRIBUTION OF HOUSING CHOICE VOUCHERS

REGIONAL CONSIDERATIONS

Regional Transportation

Landlords

Housing Market/Neighborhood Search Information

IMPEDIMENTS TO MOBILITY

Housing Market

Transportation

Landlords

Voucher Holder’s Perceptions

APPROACHES TO ADDRESSING LIMITATIONS TO MOBILITY

SECTION IX. BARRIERS TO DEVELOPMENT OF ASSISTED/INSURED FAMILY HOUSING

METHODOLOGY

HOUSING DEVELOPMENT ACTIVITY

REVIEW OF PREVIOUS REPORTS

LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS

Regulations That Contribute to Higher Housing Costs

Regulations That Increase Housing Costs by Constraining Supply

Parking Regulations

Impact of Inclusionary Zoning Practices

BEST PRACTICES AND RECOMMENDATIONS

Property Assembly and Development

Zoning

Parking

Inclusionary Zoning

IMPACT OF STATE PLANNING AND DEVELOPMENT POLICIES AND REGULATIONS ON AFFORDABLE HOUSING DEVELOPMENT

SUMMARY OF BUILDING PERMIT COSTS AND APPROVALS

ALLOCATION OF AFFORDABLE HOUSING FUNDING IN MARYLAND

Current LIHTC Provisions

Recent LIHTC Awards

OTHER STATE PROGRAMS

COUNTY AND MUNICIPAL COMPREHENSIVE PLANS

Anne Arundel County

City of Annapolis

Baltimore County

Carroll County

Harford County

Howard County

COUNTY AND MUNICIPAL ZONING

Anne Arundel County Zoning

City of Annapolis Zoning

Baltimore County Zoning

Carroll County Zoning

Harford County Zoning

Howard County Zoning

Off-Street Parking Requirements

LOCAL REGULATIONS AND PROGRAMS THAT ENCOURAGE PROVISION OF AFFORDABLE HOUSING

Anne Arundel County Affordable Housing Programs

City of Annapolis Affordable Housing Programs

Baltimore County Affordable Housing Programs

Carroll County Affordable Housing Programs

Harford County Affordable Housing Programs

Howard County Affordable Housing Programs

CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS

APPENDIX A. THE CARTOGRAPHY OF OPPORTUNITY

APPENDIX B. ASSISTED/INSURED HOUSING RECONNAISSANCE INTERVIEWS

RECONNAISSANCE INTERVIEW DISCUSSION GUIDE

APPENDIX C. ASSISTED/INSURED PROPERTY DETAILED DATA COLLECTION FORMS

APPENDIX D. LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS

APPENDIX D. LITERATURE SCAN OF REGULATORY BARRIERS THAT AFFECT AFFORDABLE HOUSING AVAILABILITY AND BEST PRACTICES FOR OVERCOMING THESE BARRIERS

Regulations That Contribute to Higher Housing Costs

Regulations That Increase Housing Costs by Constraining Supply

Parking Regulations

Impact of Inclusionary Zoning Practices

BEST PRACTICES

APPENDIX E. BARRIERS TO DEVELOPMENT: INTERVIEWS AND CONTACTS

Maryland Department of Housing and Community Development

Anne Arundel County

City of Annapolis

Baltimore County

Carroll County

Harford County

Howard County

APPENDIX F. LIST OF REFERENCES

REFERENCES FOR SECTION I

REFERENCES FOR SECTION II

REFERENCES FOR SECTION III

REFERENCES FOR SECTION V

REFERENCES FOR SECTION VI

REFERENCES FOR SECTION VII

REFERENCES FOR SECTION VIII

REFERENCES FOR SECTION IX

REFERENCES FOR APPENDIX D