The Politics of Funding Urban Infrastructure in Canada and the United States: Implications for Resilience and Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure is a core municipal expenditure and an important component of local climate change strategies. There is a general consensus that cities never have enough funding to meet their infrastructure needs. Attention is rarely paid, however, to how cities fund and finance infrastructure, which can vary meaningfully between cities in different jurisdictions. While U.S. cities are highly reliant on issuing voter-approved municipal bonds to finance infrastructure, Canadian cities often depend on transfers from higher levels of government. This dissertation uses a mixed-method comparative approach to investigate how the policies governing cities’ capital revenue sources (which I label “multilevel fiscal institutions”) shape local infrastructure policy processes and climate change outcomes. Using an original dataset of infrastructure investments in four North American cities dating back to 1957 (Calgary, Edmonton, San Antonio and Austin) and drawing on in-depth qualitative interview data from Calgary, AB, and San Antonio, TX, I argue that how cities fund and finance infrastructure is critical to what they build, with important implications for local investments in sustainability and resilience. Multilevel fiscal institutions set the capital revenue options available to cities, which in turn influence accountability channels and power distribution. I find that local policy actors (namely, local bureaucrats) respond to these power and accountability dynamics by shaping policy processes and structuring investment choices in order to advance the projects that are best poised to secure the highest levels of funding. Because different projects are more likely to advance under different capital revenue arrangements, multilevel fiscal institutions have important consequences for infrastructure outcomes and how cities choose to advance their sustainability objectives. These findings highlight the various democratic trade-offs involved in different multilevel fiscal arrangements and push back against the commonly held assumption that more fiscal autonomy is inherently good. While local fiscal autonomy and voter approval requirements can heighten citizen influence and accountability over infrastructure investment processes, they may not be conducive to equity and sustainability over the long-term. I close with policy recommendations and areas for further research.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».