Flood Insurance, Building Codes, and Public Adaptation: Implications for Airport Investment and Financial Constraints
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of flood management policies on airport investment and the resulting financial constraints. Specifically, it examines the effects of flood insurance, building codes, and public adaptation investment on the investment decisions of 100 United States airports located in flood-prone areas. The paper estimated the financial loss from extreme precipitations and flooding using novel data from the United States Federal Emergency Management Agency, and a differences-in-differences framework leveraging the introduction of the 2012 Biggert–Waters reform of the National Flood Insurance Program. The findings reveal that while flood insurance costs negatively influence overall airport investment, they do not significantly affect investment–cash sensitivity. On the other hand, the introduction of stricter building codes and public adaptation investment leads to increased cash usage for investment purposes, particularly among airports exposed to extreme precipitation and flood risks. Furthermore, the analysis suggests that the observed increase in financial constraints resulting from stricter building codes and public adaptation investment is likely driven by the asymmetry of information rather than the materiality of flood risk. In other words, public investment in flood risk reduction appears to signal to investors that the airport is exposed to flood risk, potentially leading to increased financial constraints. This finding highlights the importance of considering information asymmetry when assessing the impact of flood management policies on financial constraints. Understanding the underlying drivers of these effects is crucial for supporting resilient infrastructure development and informing effective decision-making in flood-prone areas.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».