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Enregistrement W1497849236

Public Infrastructure Financing: An International Perspective

2009· article· en· W1497849236 sur OpenAlexaboutno aff
Ben Chung-Lap Chan, Danny Forwood, Heather Roper, Chris Sayers

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceAllocative efficiencyBusinessPublic infrastructureTransaction costEquity (law)Government (linguistics)Investment (military)Private sectorProject financeCritical infrastructurePublic economicsEconomicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

General government investment in infrastructure has fallen in recent years for most of the countries in this study, (information is not available to assess whether this is true for public investment more generally). Nevertheless, overall investment in infrastructure has remained fairly steady in recent years, although volatile in some countries. Total Australian investment in infrastructure has rebounded in recent years to just below 6 per cent of GDP in 2006-07. Sub-national governments undertook 76 per cent of public infrastructure investment, with government trading enterprises accounting for around half of this. With the global financial crisis, governments are looking to infrastructure investment as a way of stimulating the economy. But financing options have also been constrained by the crisis. Financing decisions are separate from the investment decision and can be made independently. Financing differs from public funding - the latter being the commitment of public revenue to meet any gap between the costs of infrastructure provision and the revenue from user charges. Funding decisions carry an opportunity cost and deadweight loss of raising taxes. Budget appropriations, financed on a pay-as-you-go basis or from public debt, remain the major form of financing for government investment in infrastructure (63 per cent in 2006-07). Specific-purpose bonds, where repayment is linked to the performance of the asset, are a major source of finance in the United States and Canada, but were phased out in the 1980s in Australia. Public-private partnerships (PPP), where the government contracts a private partner to variously finance, design, build and operate infrastructure assets for a fixed period, are growing in use. Used extensively in the United Kingdom, in Australia they made up 6 per cent of public investment in 2006-07 - higher in New South Wales and Victoria. Some approaches used to finance public infrastructure can improve efficiency and lower the life-time project cost through - better management of project risk by aligning incentives for risk management with the capacity to manage the risk; improvements in information, contract negotiation and management and other transaction activities that pay-off in better risk management and cost savings; bringing greater market or other scrutiny to bear on the investment, and imposing the costs on potential beneficiaries to better reveal their willingness to pay. The most efficient financing vehicle will depend on the nature of the investment, the degree of asymmetry of information, the potential for competition, and the skills of the government as negotiators and contract managers. The potential for governments to shift risk onto private partners may be limited, and any non-diversifiable risk assumed by the private sector will be reflected in their required rates of return. PPPs offer considerable potential to reduce project risk, but are costly to transact. If such transactions are off-budget, this may inhibit the scrutiny needed to ensure efficient investment. The views expressed in this paper are those of the staff involved and do not necessarily reflect those of the Productivity Commission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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