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- Allcott、Hunt、Rebecca Diamond、Jean-Pierre DubeÌ、Jessie Handbury、Ilya Rahkovsky和Molly Schnell，《食物沙漠和营养不平等的原因》，《经济学季刊》，2019，134（4），1793–1844。
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- 虽然ACS自2000年起可用，但我们排除了2005年之前的年份，因为公开可用的数据除了居住状态外，没有报告个人的位置。在我们的所有分析中，我们使用了ACS中可用的最佳地理单元，即公共使用微数据区（PUMA）。共有2351种不同的PUMA覆盖美国所有领土，它们是特定于州的，这意味着PUMA不跨越州边界。我们在分析中使用的主要ACS变量是家庭总收入（HHINCOME）和房屋价值（VALUEH）。我们的收入分离结果对于考虑其他收入变量（如个人总收入（INCEARN）或个人总收入，INCTOT）是稳健的。
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- Charles、Kerwin Kofi、Erik Hurst和Nikolai Roussanov，《引人注目的消费和种族》，《经济学季刊》，2009年，124（2），425–467。
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- 杰西卡·特朗斯廷（Jessica Trounstine），《设计的隔离：美国城市中的地方政治和不平等》，剑桥大学出版社，2018年。
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- Zheng、Angela和James Graham，《公共教育不平等和代际流动》，见SSRN 30927142020。附录A数据附录A.1数据源在本节中，我们将进一步详细描述我们使用的其他数据源。我们首先对ACS和尼尔森家庭扫描数据集进行了全面概述。我们还提供了Infutor数据结构的更多详细信息，以及我们用于测量住房和汽车消费隔离的变量。最后，我们解释了汽车和房价的插补程序，并提供了有关地理人行横道的更多详细信息。
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