Local and regional governments in the U.S. rely increasingly on voter-approved local option sales taxes (LOSTs) to fund transportation capital investments, maintenance, and operations. LOSTs typically present voters with lists of local transportation projects and programs to be funded by a ¼ to 1 percent sales tax increase. Most research on LOSTs are case studies, which make generalizations about LOSTs difficult. We conducted a comprehensive, multi-jurisdictional analysis of LOST measures in California, the U.S. state with the greatest number of LOST measures. We examined 76 LOST measures put to voters between 1976 and 2016 to assess factors associated with voter support. LOSTs in California are enacted by counties, which we examined in addition to smaller intra-county geographies using both regression models and case studies. We tested several explanatory variables for association with voter support including macroeconomic and political context, planned measure expenditures, voter characteristics, and spatial distribution of proposed projects. We found that funding dedicated to public transit and returned to local jurisdictions predicts support at the county level, and that LOSTs that create new taxes—as opposed to extending or renewing existing taxes—are less popular with voters, all else equal. Our analyses of sub-county geographies revealed that political party affiliation is the strongest predictor of local voter support for LOSTs and that voters living adjacent to funded projects tended to be more supportive of LOSTs.

中文翻译：

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分析选民对加利福尼亚州地方运输选择销售税的支持

美国的地方和地区政府越来越依赖选民批准的地方期权销售税 (LOST) 来为交通资本投资、维护和运营提供资金。LOST 通常会向选民提供当地交通项目和计划的清单，这些项目和计划将由 ¼ 到 1% 的销售税增加提供资金。大多数关于 LOST 的研究都是案例研究，这使得对 LOST 的概括很困难。我们对加利福尼亚州的 LOST 措施进行了全面的、跨司法管辖区的分析，加利福尼亚州是 LOST 措施数量最多的州。我们检查了 1976 年至 2016 年间向选民提出的 76 项 LOST 措施，以评估与选民支持相关的因素。加利福尼亚州的 LOST 是由县制定的，除了使用回归模型和案例研究对较小的县内地理区域外，我们还对其进行了检查。我们测试了几个与选民支持相关的解释变量，包括宏观经济和政治背景、计划的措施支出、选民特征和拟议项目的空间分布。我们发现，专用于公共交通并返回到地方司法管辖区的资金可以预测县级的支持，并且在其他条件相同的情况下，创造新税收的 LOST 与扩大或更新现有税收相比不太受选民欢迎。我们对次县地理的分析表明，政党隶属关系是当地选民支持 LOST 的最有力预测因素，居住在资助项目附近的选民往往更支持 LOST。选民特征和拟议项目的空间分布。我们发现，专用于公共交通并返还给当地司法管辖区的资金可以预测县级的支持，并且在其他条件相同的情况下，创造新税收的 LOST 与扩大或更新现有税收相比不太受选民欢迎。我们对次县地理的分析表明，政党隶属关系是当地选民支持 LOST 的最有力预测因素，居住在资助项目附近的选民往往更支持 LOST。选民特征和拟议项目的空间分布。我们发现，专用于公共交通并返回到地方司法管辖区的资金可以预测县级的支持，并且在其他条件相同的情况下，创造新税收的 LOST 与扩大或更新现有税收相比不太受选民欢迎。我们对次县地理的分析表明，政党隶属关系是当地选民支持 LOST 的最有力预测因素，居住在资助项目附近的选民往往更支持 LOST。其他都一样。我们对次县地理的分析表明，政党隶属关系是当地选民支持 LOST 的最有力预测因素，居住在资助项目附近的选民往往更支持 LOST。其他都一样。我们对次县地理的分析表明，政党隶属关系是当地选民支持 LOST 的最有力预测因素，居住在资助项目附近的选民往往更支持 LOST。