Quantifying the Potential Impact of Autonomous Vehicle Adoption on Government Finances
Notice bibliographique
Résumé
There is some understanding that autonomous vehicles will disrupt public sector policies and the existing transportation industry, but this disruption is often loosely defined and tends to ignore how it would affect governments financially. The primary objective of this paper is to quantify the short-term impact of introducing autonomous vehicles on government finances. The analysis focuses on eight Canadian governments, encompassing four government tiers. Public discourse and academic literature are used to generate nine predicted changes (forecast variables) in future adoption scenarios. Using the predicted rate of autonomous vehicle adoption, the remaining variables are converted into financial changes by combining them with government financial records, infrastructure inventory datasets, and project cost estimates. The results suggest that, while revenue impacts are fairly minimal, and mostly impact Canadian provinces, the cost of implementing the expected vehicle-to-infrastructure (V2I) communication upgrades could be expensive for governments with smaller populations, especially municipalities. The revenue analysis indicates the biggest shift is likely to be a loss in gas tax, which affects federal and provincial revenues, yet this share is relatively small compared with the size of these governments’ budgets. The expense analysis suggests that, although provinces have extensive road networks, the cost of upgrading all of their highways may not be unreasonable compared with their yearly revenue intake. On the other hand, municipalities would require substantial new funds to be able to make the same upgrades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».