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Enregistrement W2909775384 · doi:10.1111/jacf.12309

Financing Urban Revitalization: A Pro‐Growth Template

2018· article· en· W2909775384 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of applied corporate finance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProperty taxProsperityRevenuePopulationRedevelopmentEconomicsFinanceBusinessEconomic growthPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The co‐authors recommend American cities adopt a particular property‐tax rate cutting strategy. They contrast relatively prosperous San Francisco with impoverished Baltimore. Both cities actually raised property taxes frequently between 1950 and 1975 with roughly the same results–falling population and rising crime. During the same period, many other cities also raised tax rates to make up for lower economic output, thereby encouraging more people and businesses to leave. The change in San Francisco's economic fortunes did not arise out of either a successful crime‐fighting program (it had worse crime than Baltimore in 1975) or through the rising prosperity of Silicon Valley forty miles to its south (still too small and far away to make a difference). Rather, the inflection point for San Francisco was in 1978 when a statewide referendum (“Proposition 13”) limited property taxes to 1% of assessed value. San Francisco's revenue declined by 18% the next year, 1979, but by 1982, its revenue was 66% higher than before Prop 13, despite the lower rates. Prop 13 improved cash flows to owners of real property in San Francisco and protected their property rights. Investors bought, built, and improved the city's residential and commercial capital stock, attracting new residents and creating new job opportunities Politicians are reluctant to try to adopt Prop 13‐like measures on their own, however, because the short‐term consequences for politicians are painful as several years are required for underlying economic activity to grow enough to offset rate cuts. The key is to build a financial bridge before crossing the river through four‐steps: 1. Announce a property tax rate cap that is immediately binding but which would take effect over several years in the future. Rational investors would immediately begin to invest and expand the city's tax base. 2. During the transition period, the city should limit its spending to a “maintenance of service” level, while allocating any added revenue to an escrow fund. 3. The city should supplement this reserve with the proceeds of sales of assets on its balance sheet via sale‐and‐leaseback contracts (SLBs). 4. If revenue falls in the short run, cash would be withdrawn from the escrow fund in order to continue to maintain levels of government services at accustomed levels.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,162 · 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