Economics of the U.S. highway infrastructure : why are prices rising and how to measure them?
Notice bibliographique
Résumé
The rising price to build transport infrastructure poses a challenge to policymakers who are grappling with increasingly limited available resources. The United States now gets less per dollar of infrastructure spending than it used to. Although transport infrastructure is a key input into long-term growth of the broader economy, the knowledge around the infrastructure prices and their potential drivers is limited. Therefore, this thesis aims to fill this gap by documenting and analyzing highway infrastructure spending between 2005 and 2017. More specifically, this thesis aims to improve current measures of productivity and price growth, and identify explanations for the increasing price of highway infrastructure. To improve the productivity measures in the sector, quality-adjusted producer price index of highway infrastructure is generated. The indicator of quality is the deterioration rate of a roadway. The developed deterioration model captures the effect of pavement performance improvements (i.e., quality) across time. By using an iterative-reweighted least squares approach, the model is applied to publicly available roughness data of asphalt concrete pavements collected as part of the FHWA’s long-term pavement performance program. Through analysis of highway projects across the contiguous U.S., the proposed quality-adjusted index reveals that annual productivity growth in the sector was underestimated by 2.0 percent. An econometric analysis of the highway sector aims to evaluate for decision-makers possible explanations for the price growth. The developed model identifies that highway prices are largely influenced by changes in labor, material input prices, and demand for more expensive roads. In addition, the results strongly suggest the presence of the Baumol effect, a phenomenon in which labor compensation growth outpaces productivity growth leading to an increase in prices. The primary contribution of this research is two-fold. First, the findings around price-drivers of the highway construction provide policymakers with new information that may help them evaluate opportunities to mitigate price growth. Second, the proposed methodology to improve productivity and price growth measures motivate economists and statistical agencies to reconsider their current approaches. The new insights around productivity growth in the sector also motivate further investigation of the topic by the research community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».