The Impact of Sufficient Infrastructure Investment on Regional Macro-economy – Taking California High-Speed Rail Project vs LaGuardia Airport Reconstruction Project as Examples
Notice bibliographique
Résumé
This paper employs case study methodologies to scrutinize the macroeconomic ramifications of the California High-Speed Railway project and the LaGuardia Airport reconstruction project on the regional economy and explore the multidimensional impact of infrastructure initiatives on their regional economies. It delves into the multifaceted impacts of infrastructure investments in fostering regional economic expansion, augmenting employment opportunities, and bolstering regional competitiveness. The research approach integrates qualitative analysis, invoking pivotal economic theories to substantiate the comprehensive assessment of these two monumental projects' effects on the regional economy, encompassing social responsibility, sustainability, and governmental governance. The California High-Speed Railway Project facilitates the circulation of economic resources within California and the connectivity and commercial development of small and medium-sized cities by building a convenient high-speed transportation network that reduces dependence on car travel. Conversely, the LaGuardia Airport Redevelopment Project strengthens New York's function as a global transportation hub and an important port on the East Coast by upgrading the airport's aviation infrastructure and logistics clearance efficiency. Studies have shown that these infrastructure investment projects create many jobs, improve the labor market's employment flexibility and social inclusiveness, and promote sustainable development that reduces costs and increases efficiency through green building and energy-saving and emission-reduction technologies. This paper comprehensively verifies the endogenous growth theory and regional competition theory as a strategy for future investment in the construction of metropolitan infrastructure. It provides empirical support and scientific optimization suggestions for policy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».