Moon-Gi Jeons, “Local Choices for development impact fees”. Urban Affais Review. Vol 41, -Nro. 3. The University of Texas- San Antonio. January 2006

• ¿Cuál es la pregunta que se plantea el trabajo?
Analiza la efectividad de las tarifas de impacto, como una nueva herramienta de los gobiernos locales para resolver el stress fiscal local y las deficiencias de infraestructura. Estas políticas son utilizadas para enfrentar el crecimiento de la demanda de servicios públicos a la vez que existe la típica resistencia a pagar más impuestos por parte de los ciudadanos
• ¿Qué modelo conceptual propone para analizar esa pregunta y que predicciones se derivan de la teoría.

Combina, como marco conceptual, los enfoques de mercado político, basados en las teorías de los grupos de interés y los derechos de la propiedad, y las teorías de innovación
• ¿Qué metodología y datos se utilizan poner a prueba las hipótesis del trabajo?

Utiliza un análisis histórico donde analiza el resultado de la adopción de tarifas de impacto en 66 condados de Florida desde 1977 a 2001. Utiliza un modelo econométrico, done la variable dependiente es el impacto de las tarifas de impacto. La utiliza como una variable dummy, es decir si una ordenanza de tarifas de impacto es eficaz, en un año determinado, ese año y los años posteriores se codifican como 1 y 0 en otro caso.
Desde el lado de las variables explicativas, separa las que pertenecen a la oferta y las que pertenecen a la demanda. Del lado de la oferta, encuentra en la estructura política un elemento clave. Por lo tanto compara los condados reformados de los no reformados, los condados reformados los mide por dos indicadores: las formas de gobierno y reforma Carta adopciones. Si el condado aprobó un ejecutivo centralizado (alcalde o gerente) forma de gobierno, se codifica como 1 y 0 en otro caso. Además, una carta condado se codifica como 1 y 0 en otro caso.
Por el lado de la demanda, también se tuvo en cuenta el bienestar de la población, a través del ingreso per cápita, considerando que los grupos de ciudadanos pertenecientes al mismo decil en términos de bienestar, tendrán similares preferencias con respecto a las tarifas de impacto. También se tiene en cuenta la capacidad administrativa para manejar e implementar las tarifas de impacto, como proxy utiliza el gasto per capita de los departamentos de finanzas y planeamiento. La difusión regional de estas políticas son medidas en términos del número de condados que adoptaron tarifas de impacto en años previos. También utilizan en el modelo un
variable que denominan “a time counter” para medir la duración de la adopción de una tarifa de impacto. Desarrolla un modelo que no tiene en cuenta la dependencia del tiempo sin esta variables y otros dos modelos que si la tienen en cuenta. Esto demostró que la probabilidad de adoptar tarifas de impacto es influenciada por el tiempo
• ¿Cuáles son los resultados que se encuentran y en qué medida responden la pregunta planteada?
Las tarifas de impacto fueron utilizadas con mayor frecuencia entre los años 1983-2001. Los resultados empíricos demuestran que los condados que han experimentado un rápido crecimiento, utilizaron activamente las tarifas de impacto. Indica que la necesidad de capital de los gobiernos para los planes de mejoras incentivan a los gobiernos locales a identificar caminos innovadores para gestionar el crecimiento.
El texto brinda una serie de preposiciones a las que arriba, las que se transcriben a continuación textualmente:
Proposition 1: Modernized (reformed) counties are more likely to adopt impact fees.
Proposition 2: The greater the political power of the development community, the lower the likelihood of adoption of impact fees.
Proposition 3: Communities with strong antigrowth constituencies are more likely to adopt impact fees.
Proposition 4: Democratic political interest will have a positive effect on impact fee adoption.
Proposition 5: The influence of demanders on the adoption of impact fees will be greater in nonreformed counties.
Proposition 6: Counties with greater administrative capacity are more likely to adopt impact fees than smaller counties.
Proposition 7: High debt outstanding for infrastructure facilitates impact-fee adoptions
Proposition 8: When border counties have already adopted impact fees, a county is more likely to adopt impact fees.
Proposition 9: Statewide adoptions of impact fees increase the likelihood a county will adopt impact fees.
Proposition 10: State legislation regarding growth management and assessment of homestead property, as well as relevant case laws, increase the likelihood of impact fee adoptions.