WPS7381 Policy Research Working Paper 7381 Climate-Informed Decisions The Capital Investment Plan as a Mechanism for Lowering Carbon Emissions Jan Whittington Catherine Lynch Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice Group July 2015 Policy Research Working Paper 7381 Abstract Global trajectories for reducing carbon emissions depend offer straight-forward low carbon alternatives to traditional on the local adoption of alternatives to conventional energy forms of infrastructure investment. Current methodologies sources, technologies, and urban development. Yet, deci- for capital investment planning that do not take climate sions on which type of capital investments to make, made change into consideration can result in prioritization of by local governments as part of the normal budget cycle, investments that diverge from a low carbon path and a typically do not incorporate climate considerations. Further- potential missed opportunity to reap financial benefits from more, current academic and professional literature specific efficiency gains. This paper concludes that relatively minor to climate change draws attention to decision-making tools alterations to common procedures can reveal the trade-offs that would require access to technical expertise, data, and and local benefits of low carbon alternatives in the capital financial support that may not be practical for cities in investment planning process. This paper was written as an low- and middle-income countries. Arguably, the method- input to the preparation of the Climate-Informed Capi- ologies most able to effect this transformation will be those tal Investment Planning Guidebook, a how-to guide for that are convenient and affordable to administer, and that local government staff, which will be published in 2015. This paper is a product of the Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at clynch@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team             Climate‐Informed Decisions:  The Capital Investment Plan as a Mechanism for Lowering Carbon Emissions    Jan Whittington  Catherine Lynch                              Author affiliations:     Jan Whittington, Assistant Professor, Urban Design & Planning Department, University of Washington,  Seattle, USA, janwhit@uw.edu.     Catherine Lynch, Senior Urban Specialist, The World Bank, Social, Urban, Rural and Resilience Global  Practice, Washington D.C., USA, clynch@worldbank.org     JEL Classification Codes:  H72, H76, Q54  Keywords: City Financial Management and Creditworthiness, Climate Change, Low Carbon City  Development, Municipal Asset Management, Local Governance    1 Introduction Half of the world’s 7.1 billion people live in cities today. By 2050, 6.2 billion people, or two‐thirds of the  world’s population, are expected to be urban dwellers. Cities hold the majority of the world’s economic  wealth and infrastructure assets, are home to some of the most highly educated populations, and are  hotbeds for innovation (World Bank, 2010a, 1). Cities and their ancillary service organizations in local  government, such as utilities, are therefore uniquely situated to be catalysts for change (Corfee‐Morlot  et al., 2009, 2).   Despite the benefits cities provide, they are also major contributors to climate change. An estimated 36  to 48 percent of global greenhouse gas emissions result from activities occurring within cities  (Marcotullio et al., 2013). These emissions come from a variety of sources, such as energy supply,  transportation, buildings, and industry (World Bank, 2013b, 1). Local governments and their  complements, such as local utilities or other special purpose organizations, retain responsibility for  planning, financing, and managing most infrastructure sectors in the modern urban economy.  Government‐owned infrastructure, in the form of office buildings, municipal power plants, waste water  treatment plants, buses, street lights, and so on, are major sources of emissions for urban areas.   Cities are small enough to engage strategies that address climate change in a manner that is location  specific and relevant to their communities. At the same time, collectively they are big enough  economically to have a voice on the global stage. The 50 largest cities in the world have a combined GDP  of $9.6 trillion; an amount larger than every country’s GDP except the United States (World Bank, 2010a,  1). As cities utilize the majority of the world’s energy, decisions made on a local level will have global  ramifications. Estimates suggest that if local governments were to select a low carbon path for the five  sectors with highest levels of GHG emissions (i.e., residential and commercial buildings, passenger and  freight transport and waste), greenhouse gas emissions on a global scale could be reduced by roughly 47  percent by 2050 (potential of avoided emissions of core sectors by 2050, figure 4 Bloomberg, et al.,  2014).   Infrastructure decisions made by local governments have path dependent implications for local and  regional development patterns. In other words, the economic system “reorganizes itself” around  infrastructure (Hallegatte et al., 2012, 2). For example, the decision to build a road into an otherwise  remote area can promote facility‐induced development. A few, or perhaps just one such investment can  implicitly adjust market conditions to encourage development along an entire corridor, and may result  in undesired externalities such as urban sprawl (Beimborn and Kennedy, 1995, 17). Studies of changes in  urban form over centuries indicate that once established, a roadway or any other infrastructure is  unlikely to be converted to another use. The implications for development patterns can be profound:  areas where particular kinds of infrastructure investments are made, such as transportation arterials or  water and sewer mains, are the places most likely to grow first (Kelly, 1993, 3).   Every year, hundreds of thousands of decisions on infrastructure investments in urban areas are made  across the globe. Most local governments in developed countries – and a growing portion of local  governments in developing countries – make these decisions as part of a formal capital investment  planning process. Capital investment plans, sometimes referred to as capital improvement plans or  Page | 2   programs, are policy tools that local governments use to prioritize, forecast, and budget for investments  in major capital projects and acquisitions. These major projects can include buildings, such as schools  and hospitals, energy generation and distribution systems, water treatment facilities, etc. Capital  investment plans are the critical juncture in local governance at which development plans are coupled  with funding, and where line departments and agencies must demonstrate the merit of their proposed  projects to the local leadership in order to move them from plan to reality. As such, the capital  investment planning process presents an opportunity to significantly alter the nature of infrastructure  investments in cities.   This paper presents a methodology for capital investment planning that illuminates the local benefits  and trade‐offs between carbon reduction and cost of infrastructure choices for local decision‐makers.  The methodology aims to illustrate the degree to which planned investments, made individually and  collectively, lock the community into future carbon emissions. Organized as minor modifications to  commonly used procedures, the methodology is designed to appeal to the pragmatics of local decision‐ making, irrespective of a city’s geographic location or pace of development. For local governments that  do not yet have a formal capital investment planning process in place, it presents an opportunity to  establish one that already integrates climate considerations. It is up to each local government to  determine how much emphasis (weight) they wish to put on climate considerations; the methodology is  climate‐informed rather than ensuring to deliver low carbon outcomes.    This paper begins with a brief outline of the current practical and academic expectations for local capital  investment planning in an era of climate change. It then analyzes the relevance of current municipal  approaches to the challenges created by climate mitigation, noting how capital investment planning  processes that do not take climate change into consideration can result in investments that diverge from  a low carbon path. This is followed by a suggested set of modifications to facilitate the identification and  prioritization of infrastructure choices that meet local objectives and lower the cost, energy demand,  and carbon output of development. The result is a procedural model that measures the difference, or  “wedge,” in projected emissions between conventional and carbon‐minimizing infrastructure choices.  2 Local Investment in an Era of Climate Change The gap between the demand and the current level of investments in infrastructure – ports, power  plants, pipelines, hospitals, highways, water, sewer, and telecommunications – is estimated to be $1  trillion annually through 2020 (World Economic Forum, 2014, 40). Population growth, unprecedented  rates of migration from rural to urban areas, and pre‐existing unmet demand for the essential services  that define urbanization are factors that drive estimates of infrastructure need considerably above the  current rate of public and private spending. Furthermore, it is estimated that a transition to more  environmentally clean infrastructure “would raise this estimate by an additional $200‐$300 million  yearly” (World Economic Forum, 2014, 40). Marginal carbon abatement curves, popularized by  McKinsey and Co., suggest that several forms of environmentally beneficial infrastructure can provide  positive returns on investment. A few forms – alternative settings for environmental controls in  buildings, or alternative building codes for new structures, for instance – may even be possible with little  or no up‐front capital costs (McKinsey & Co., 2009, 16). Still, the extent and urgency of decarbonization  Page | 3   necessary to stabilize global temperatures requires capital investments in both new and retrofitted  assets, with more environmental intent than historically observed (World Bank, 2010a, 11). Regardless  of marginal abatement curves, inertia and lock‐in to infrastructure investments with lower capital costs  and excessive emissions can be expected to continue as long as conventional rationales for prioritizing  investments predominate (Vogt‐Schlib et al., 2011, 14‐15).  Climate change is just one of many challenges faced by local governments. Scarcity of funds, competing  interests in government investment, demands for economic growth and employment, the pitfalls of  political self‐interest, public responses to inequities in fees and taxes, shortages of technical expertise,  and lack of access to financing are just a few potential challenges. In the context of rapid urbanization,  demands and desires for capital projects outstrip the capacity of the local government to fund them. For  this reason, as well as the long‐range nature of infrastructure projects and their tendency to lock‐in a  specific development path, it is necessary for local governments to make transparent, well‐defined  choices about what projects to implement, when to implement them, and how to pay for them. These  issues are brought to the forefront during the annual (or biannual) budgeting process. While many  forms of public rule‐making can be useful to combating climate change on a local level, much of the  opportunity for local governments to act depends on their willingness and ability to prioritize climate‐ smart investments within their budgeting process.   3 Finding a Low Carbon Path Currently a number of cities are actively supporting investments in low‐carbon infrastructure. However,  many local governments have not yet incorporated climate issues in their planning processes or do not  have access to the right tools to understand what needs to be considered. Capital investment planning  processes have the potential to steer cities to take a low‐carbon path. The adaptable nature of the  multi‐criteria analysis as a decision‐making tool could present an opportunity for cities to mainstream  climate mitigation considerations into their existing planning processes and build on current efforts.   Long‐range planning: City‐scale approaches Master plans, be they citywide or sectoral, are one means by which governments could encourage  investment in infrastructure projects that can help mitigate, versus contribute to, climate change.  Stating in these long‐range plans that climate change is an important issue encourages government  officials to take climate change into account when making decisions, and may reduce barriers to  information between departments. However, these master plans, and even climate action plans, do not  always translate into action (Millard‐Ball, 2012, 4‐5). This is likely because when it comes time for  decisions to be made, short‐term financial considerations are given sway over broader long‐term goals.  Moreover, many climate action plans are developed as special initiatives in isolation from general  infrastructure planning and budgeting processes of the local government. Climate change is occurring,  but people generally perceive its dangers in the distance, 20 years or more down the road (Hulme and  Turnpenny, 2004, 105). As the capital investment plan is the document where master plan elements can  be translated into actual infrastructure projects, incorporating climate criteria into the capital  investment planning process can ensure that these long‐range goals are realized (Elmer, 2014, 137).  Page | 4   Major project planning Low carbon infrastructure investments often bring efficiencies in operations and maintenance that are  only achievable with a commitment of capital. Technical guidance on capital investment planning  encourages the incorporation of forecasted operation and maintenance costs of proposed projects,  through the use of lifecycle cost analysis (Kaganova, 2011; Marlowe 2009; Elmer 2014).   Local governments in developing countries rarely take operating and maintenance costs into  account when evaluating proposed capital projects. Historically, they have been more likely to  do so when the projects are very large in scale. The city of Bangkok, Thailand, for instance,  realized this potential and decided to power their newly constructed international airport in the  early 2000s with a cogeneration and district energy network of natural gas and steam power.  This cogeneration system came at a greater upfront cost than a natural gas system, which is  more traditional in Thailand. The decision was therefore based on the premise that the  cogeneration system would decrease energy consumption within the airport, while at the same  time increasing the reliability of the system and reducing costs in the long run.  Based on  engineering calculations, the designers estimated that the airport would require 66 MW of  electricity to run smoothly.  They therefore designed the cogeneration system to produce 50  MW of electricity, all of the airport’s electricity needs minus air conditioning. To provide air  conditioning, they designed a system to recover the waste energy – low‐pressure steam – and  cycle it through “vapor absorption machines” to cool the entire airport (Mohanty, 2011, 9).   While this is a great example of achieving carbon reductions and cost savings, the decision was  project‐specific rather than based on a comparison with other projects competing for the same  scarce resources.  Signaling the local benefits of low‐carbon investment The potential savings from low carbon investments can be significant, but difficult for local governments  to foresee if plans and procedures do not adequately signal the local benefits of low‐carbon alternatives.   Local government investments, in turn, signal the potential returns from these investments to  participants in the private market for development.  State and local governments in the US, for instance, are responsible for more than 16 billion square feet  of building space, and the total annual energy cost of these facilities is estimated to be between $10  billion and $19 billion. Investments in efficient operations and maintenance of building systems could  save 35‐50% of these energy costs (i.e., heating, ventilation, and air conditioning as well as lighting  improvements), with payback periods of less than four years. However, with energy costs comprising  about 10% of operating budgets, government officials may not consider the need to invest upfront  capital in alternative HVAC and lighting systems to be as urgent as other demands (USEPA, 2009, 9).   If longer time horizons were included in capital investment plan decision‐making the reduction in  operating costs over time that come with low carbon decisions would become more apparent and allow  decision makers to see their economic value. Payback periods on investments in clean energy systems,  such as wind and solar, vary with site conditions and fluctuate with the capital cost of these  technologies, but they are generally longer than current capital investment planning horizons. In windy  locations in the UK, large, free‐standing wind turbines have been estimated to have a four to eight year  Page | 5   payback period, but building‐mounted types may take 20 years or more. For solar photovoltaic,  estimates are between five and ten years. Wind turbines require periodic maintenance, although solar  operating and maintenance costs are negligible (Carbon Trust, 2012, 8 and 44).   Local government dedication of capital to low carbon assets may appear to impact a small portion of a  city’s carbon footprint, but local governments “lead by example,” signaling market opportunities  through their analyses and investments (USEPA, 2014, 62). In the US, 58% of green energy purchases  have been made by government, yet the capital assets of government and private industry are similar  enough to benefit from the same types of carbon reducing improvements (USEPA, 2009, 62). The  financial projections of capital, operating, and maintenance costs estimated by governments in the  capital investment planning process signal to the community the economic returns possible from various  low carbon investments. Businesses may perceive a payback period of more than two or three years to  be too long to justify energy saving capital investments, and overcoming this hurdle involves  demonstrating how the government achieved returns for the same types of investments. Local  government plans that lack the time horizon and metrics necessary to convey the business case for low  carbon investment miss this opportunity (Koh et al., 2011, 2050).  Measuring carbon to reduce carbon Greenhouse gas inventories originated from the need to determine whether or not – and to what extent  – anthropogenic emissions contribute to observed patterns of rising global temperature. Having  unequivocally served that purpose, greenhouse gas inventories have since become one of several steps  governments, commercial entities, and communities may take in order to reverse the causal trend of  rising temperature from rising emissions. Emissions are measured today – or in reference to a  meaningful point in history, such as the 1990 numbers cited in the Kyoto Protocol – to form a baseline  from which local governments and nation‐states can then measure change over time. If local  governments can associate changes in emissions over time with specific policy and investment actions,  they can begin to manage greenhouse gas emissions.   City networks such as Local Governments for Sustainability (ICLEI) and C40 Cities Climate Leadership  Group (C40) are promoting the creation of greenhouse gas emission inventories at the local level.  Additionally, many mayors have already signed climate agreements to reduce their city’s carbon  footprint based on the merits of climate change science, or to promote the “green” image of their city  for branding purposes. Regardless of the catalyzing rationale, the technical information created through  these inventories can prove useful to local governments in addressing climate change. Inventories  create opportunities to set targets for greenhouse gas reductions, and then help local governments  track their progress toward these goals. Capital investment plans are developed at a critical juncture,  when determining which investments will be made in infrastructure goods and services, all of which  raise implications for carbon emissions. Just as greenhouse gas inventories back‐cast carbon emissions,  capital investment plans present opportunities to forecast the carbon emissions anticipated from  proposed projects.     Page | 6   4 The Capital Investment Plan Capital investment plans are policy tools used by local governments to forecast and budget capital  projects and acquisitions over a given timeframe (Marlowe et al., 2009, 27). Capital investment plans are  integral to capital and operating budgets, asset management, long‐term plans for development (e.g.,  comprehensive or master plans), and financial management of cities (Bowyer, 1993, 1‐2; Kelly, 1993, 9‐ 10; Neuman and Whittington, 2000, 59‐60; Dowall and Whittington, 2003 108; Kaganova, 2011, 6;  Marlowe et al., 2009, 11‐13 and 28‐29; Farvacque‐Vitkovic and Kopanyi, 2014, 230 and 281). When  executed properly, the capital investment plan acts as a strategic management tool that supports the  vision of the community (Kaganova, 2011, 4; Marlowe et al., 2009, 33).   A local government’s budget is typically made up of two parts, the operating budget and the capital  budget. The operating budget usually includes revenues from tax and rent collections, and expenses  relating to salaries, office supplies, and minor maintenance and repairs (Farvacque‐Vitkovic and Kopanyi,  2014, 97). In contrast, the capital budget includes investments in the acquisition or construction of new  assets that have an economic life longer than one year and a value above a specified threshold  (Kaganova, 2011, 3). The threshold is set to avoid confusion over minor and major expenditures for the  repair and maintenance of assets.  Projects included in the capital budget often consist of new  construction of buildings and infrastructure, major repairs, rehabilitation, retrofits, replacement of  assets, major equipment, and vehicles and machinery. Plan‐making activities and projects that  anticipate alternative forms of procurement, such as public‐private partnerships, are included as well.  Capital investments are by definition more costly than operating expenses, and hinge on higher‐stakes  decisions with long‐term impacts. Their planning often involves collecting and consolidating revenue  from multiple sources, the use of debt instruments, and a commitment to expenditures into the future.  In developing countries particularly, the central and regional governments often choose to circumvent  the local capital investment planning process and invest in capital projects that are not coordinated with  local capital budgets, but have major implications on these (Kaganova, 2011, 16). The methodology  proposed here applies to capital investments that are under the jurisdiction of local governments.  Capital budgets are guided and supported through the development of a capital investment plan. Simply  stated, the capital investment plan is a plan for allocating resources to project‐specific expenditures in  current and future years. Completed capital investment plans allow governments to prioritize the  funding and timing of their most urgent projects, while planning for the future implementation of  others. Projects prioritized for the current capital investment plans are added to next year’s budget, and  others are scheduled for future budgets based on their need and the availability of funding. By adopting  a longer outlook than the current budget year, capital investment plans give local governments time to  arrange financing, determine project design, hire contractors, and purchase land for future projects  (Marlowe et al., 2009, 28‐29). A typical capital investment plan covers the current budget year and an  additional five years, and is updated by budgeting officials on an annual or biennial basis. The frequency  of updates depends on the calendar for adoption of the local government budget (Marlowe et al., 2009,  30; Farvacque‐Vitkovic and Kopanyi, 2014, 230).     Page | 7   The Public Purpose of Capital Investment Plans Capital investment planning is meant to help allocate scarce resources toward physical investments that  serve a public purpose. Today’s literature on the subject of capital investment planning is cross‐ disciplinary, spanning political science, economics, sociology, and applied fields such as urban planning,  engineering, public finance, public administration, and environmental and natural resource economics.  Capital investment plans can assist local governments in simultaneously accomplishing several  objectives. These include:   Implementation of plans such as master, comprehensive, and development Plans (Kaganova,  2011, 8; Berke, 2006, 60; Kelly, 1993, 5; Bowyer, 1993, 4; Farvacque‐Vitkovic and Kopanyi, 2014,  309; Elmer, 2013, 88);   Involvement of the public in resource allocation decisions in a meaningful way (Kaganova, 2011,  22‐23, Marlowe et al., 2009, 42; Rubin, 1996, 115);   Serving public preferences in a balanced way (Lucy, 1988, 229; Beatley, 1988, 211‐212);   Spending cost‐effectively, within prudent fiscal limits and administrative capacities (Marlowe et  al., 2009, 7‐11); and   Making the process of decision‐making and the outcome transparent (Rubin, 1996, 115;  Kaganova, 2011, 5, 29 and 43).  Another possible objective of capital investment planning is to maintain or establish a local  government’s standing in the bond market. Formally approved by local governing bodies, capital  investment plans become statements of commitment to finance and otherwise support the  development of specific assets. Many large infrastructure projects are debt‐financed through bonds,  loans, or other financial instruments. Capital investment plans signal to intermediaries in financial  markets how the government intends to pay for its projects. Financial entities such as credit rating  agencies observe and monitor local governments for the extent to which they keep these commitments.  Well‐designed, implemented capital investment plans can assist local governments in obtaining better  bond ratings and lower interest rates on debt. Thus, the creation of a well‐designed capital investment  plan can increase a municipality’s capacity to fill the gap in infrastructure investment (Marlowe et al.,  2009, 29).   Historically, the methods used by government for capital investment planning have generated mixed  results. These procedures and the investments that resulted have not been equally effective at  supporting human settlements over the long run, nor have they been equal in their advancement of  economies or distribution of wealth, to economic effect (Diamond, 2005; Acemoglu and Robinson,  2012). The abovementioned objectives have gained widespread appeal through the perceived success of  plans and procedures adopted in today’s advanced urban economies. These objectives are increasingly  viewed as expectations for the capital investment planning methodologies adopted by local  governments in developing countries.    Page | 8   5 Capital Investment Planning Methodologies While there are numerous possible ways for local government to structure capital investment decision‐ making, opinions in research and practice have supported cost‐benefit analysis and, more recently,  turned to multi‐criteria analysis.   Cost‐benefit analysis Cost‐benefit analysis has been recommended for evaluating public expenditures in the United States  since at least the 1930s, and is widely understood to be instrumental in preparing infrastructure projects  for financial investment from international donors and private investors. However, local governments  have not adopted the practice with the frequency one might expect. As late as 1987, a survey of US  municipal finance officers found that only 40% of cities used cost‐benefit analysis as the primary method  of project evaluation, and 33% did not use any quantitative evaluation technique (Kee et al., 1987, 17‐ 18). In Europe as well as the US, economists and spatial planners explained the situation by noting that  the evaluation of infrastructure projects requires the consideration of multiple conflicting objectives  which, despite the introduction of shadow pricing to cost‐benefit methods, did not appear to be  addressed or reconciled to the satisfaction of local decision‐makers (Nijkamp et al., 1990, vii).   Multi‐criteria analysis From the 1980s onward, analysis with multiple criteria grew in popularity (see Roy, 1972, and Cochrane  and Zeleny, 1973). The “goals‐achievement matrix” was developed as a methodology that sought to  “allocate benefits (i.e. movement toward achieving a goal) to groups within society by looking at the  different mixes of goal satisfaction and full achievement within each strategy” (Shefer et al., 1990, 149).  Similarly, an evaluative framework based on the French ‘multi criteria decision aid’ became popular  (e.g., the ELECTRE‐techniques, see Roy 1996; Wang 2009, 265). Summarizing the reasons for the rise of  multi‐criteria evaluation techniques in public planning and administration, economists Nijkamp and  Rietveld, and spatial planner Voogd (1990, 2) list:   The possibility of including intangible and incommensurable effects in the conventional cost‐benefit  methodology;   The conflicting nature of modern planning problems, so that – instead of a single decision‐maker –  various (multi‐level) formal and informal decision agencies influence or determine a final choice;   The shift from conventional “one‐shot” decision‐making to institutional and procedural decision‐ making, where many political aspects play a major role; and   The desire in modern public decision analysis not to end up with a single and “forced” solution  dictated by a researcher but with a spectrum of feasible solutions from which a choice can be made.    Multi‐criteria analysis as a public, participatory budgeting process Methodologies using multi‐criteria analysis range in complexity from assessments that can be  performed by any person with basic algebra skills to complex modeling. The choice of approach involves  trading‐off technological complexity for transparency, and therefore the ability of the public to hold  decision‐makers accountable in the use of public funds. One could argue that the selection of a  methodology that appears as a “black box” would defeat the purpose of collective decision‐making in a  Page | 9   political environment, in the public interest (Shefer et al., 1990, 117). Although subjective assessment  can be a source of criticism, it is to be expected that different stakeholder groups would prioritize  outcomes differently, and methodologies that enable the exploration of the consequences of those  differences can be beneficial (Scrieciu et al., 2014). For example, public participants – as well as  governmental officials – can be given a set of points to freely allocate across projects in an expression of  the perceived relative performance of each project against each criterion. Project scores, whether the  result of technical forecasts or the opinions of participants, can then be aggregated to produce a  preference rank‐ordering of projects. The successful use of multi‐criteria methods in capital investment  planning depends on a well‐defined set of criteria, a simple scoring system, and robust information  (Miller, 1989, 86‐93).  The strategies described above have been used successfully by a number of cities in developed  countries, and are recommended for cities around the world (Matzer, 1989, 121‐131; Kaganova 2011).  For example, a decision‐making strategy for the allocation of capital expenditures that embraces the  expression of multiple‐subjective preferences has proven quite effective in Brazil. Known as  participatory budgeting, the process was developed in Porto Alegre in the late 1980s, in response to the  widespread need to provide basic services such as water connections to a significant portion of the  population (World Bank, 2003). The process “aims to involve citizens in the decision‐making process of  public budgeting,” and is therefore pro‐poor. “By creating a channel for citizens to give voice to their  priorities, [the process] can be instrumental in making the allocation of public resources more inclusive  and equitable” (World Bank, 2013d). More than 240 municipalities in Brazil have since begun to utilize  these practices, and impacts can be seen in tangible improvements to the circumstances of low‐income  residents, such as increased access to schools, public housing units, and water and sewer connections  (World Bank, 2003, 3).  Multi‐criteria analysis as a vehicle to address sustainable development and climate change mitigation In a recent article, De Brucker et al. (2013, 122) explore how “stakeholder‐oriented multi‐criteria  analysis can adequately address a variety of sustainable development dilemmas in decision‐making.”  They express the challenges of evaluating for sustainable development that low carbon frameworks  face:  First, project evaluation by definition entails making choices, whereby not all projects considered  contribute equally to sustainable development. Large‐scale project evaluations nearly always  involve trade‐offs among multiple objectives, such as narrow‐scope economic goals, broader  social objectives and environmental considerations. Second, in complex cases, specific subsets of  objectives typically reflect the interests of stakeholder groups, such as project developers,  consumers, and third parties affected by the project. These interests must ultimately be aligned  to guarantee effective project implementation. Third, in most cases the selection of specific  projects typically has distributional consequences, with different stakeholder groups affected in  an idiosyncratic way, and becoming ‘winners’ or ‘losers’, i.e., enjoying net benefits or incurring  net costs as a result of project implementation. Often this also implies an excessive weight given  Page | 10   to narrow‐scope economic considerations, at the expense of the social and environmental  elements (De Bruker et al., 2013, 122).  They conclude that the use of multi‐criteria analysis allows for the movement from the expression of  ‘individual’ to ‘collective preferences.’ The transition creates an opportunity for resolving complex,  multi‐objective decisions (De Bruker et al., 2013, 130). Addressing climate change at the local level is a  prime example of a challenge requiring such complex, multi‐objective decisions.    6 A Procedural Model of Capital Investment Planning There are many ways to proceed in the use of multi‐criteria analysis for capital investment planning, but  what existing methodologies have in common is the sequential approach to decision‐making defined  below (Kaganova, 2011, 30; Marlowe et al., 2009, 41‐32; CDIA, 2010; Bowyer, 1988):  1. Prepare the organization and schedule applicable to the task of capital investment planning,  including policies (e.g., identified personnel with proper authority for tasks) and budgetary  decisions (e.g., the allocation of funds).  2. Establish fiscal policies to be applied in the development of the capital investment plan.  3. Establish the criteria to be used in evaluating proposals for capital investment.  4. Assign weight to each criterion.  5. Identify the objectives to be served by capital investments.  6. Generate proposals describing the capital investments to be evaluated.   7. Evaluate, with subjective and/or objective (standardized) scores, each proposal against each  pre‐determined criterion.  8. Aggregate the scores given to each proposal for each criterion (e.g., average score), apply the  weights given to each criterion to produce a single score for each proposal (e.g., weighted  average score), and rank proposals in order of indicated preference (e.g., high to low weighted  average score).  9. Arrange proposed investments, with preference to rank order, into one or more draft capital  investment plans within the limits accorded by fiscal policies, human resources, and  current/forecasted available funds over time (including commitments to prior approved  capital investments).  10. Select and formally adopt (by ordinance or resolution) a capital investment plan.  The process creates opportunities for the expression of preferences on multiple dimensions, though  limited to the evaluation of a given set of proposals for investment. In local government, proposals are  often generated by managers or technical staff responsible for various sectors of public infrastructure  (e.g., energy, electricity, transportation, water, and/or wastewater), and particular lines of public service  (e.g., education, justice, police, fire). The other steps, including the final decision of which projects to  fund, are often the purview of elected officials or personnel appointed for this purpose such as budget  and finance officers. It is important to distinguish between the project scale (i.e., how do we make this  proposed facility greener?) and the portfolio scale (i.e., looking at an array of projects, how do we select  which ones to prioritize?). The process and criterion described above apply to the latter – the portfolio  Page | 11   of projects that have been put forth for inclusion in the capital investment plan by technical  departments.    As designed, the process may allow local government officials and any other participants to reconcile  competing demands for capital investment in observance of the preferences exhibited and weighed in  criteria. This assumes, however, that participants do not skew weights and scores in pursuit of ulterior  motives. Table 1 illustrates how changes in weights can affect project rankings through the application  of three weighting schemes and the resulting project rankings. This is the type of content elicited in step  8 of the process (see above). The section on the far left shows the average of (hypothetical) scores  participants gave to each of the three projects indicating their perception (using subjective scores or  objective data) of the extent to which each project would meet each of the ten criteria for evaluation.  The weights assigned to each criterion are multipliers. The sections to the right show how the overall  scores and thus ranking of projects is sensitive to the weight given to each criterion. These projects  would be ranked in a capital investment plan from highest to lowest total score. Note how rankings  differ with changes in weighting schemes: if weighting scheme A were applied, project 2 would be first  in rank, while scheme B would give project 1 top marks.  Table 1: Three Project Scores Ranked According to Three Schemes for Weighting Criteria  Project  1 Project  2 Project  3 Project  1 Project  2 Project  3 Project  1 Project  2 Project  3 Project  1 Project  2 Project  3 Criteria for  Project  averaged  averaged  averaged  Weight B averaged  averaged  averaged  Weight C averaged  averaged  averaged  averaged  averaged  averaged  Weight A Prioritization score x  score  x  score x  score x  score x  score  x  score x  score x  score x  score score score weight  A weight A weight A weight  B weight B weight B weight C weight  C weight C Criterion 1 9 9 9 3 27 27 27 10 90 90 90 10 90 90 90 Criterion 2 10 10 10 5 50 50 50 20 200 200 200 6 60 60 60 Criterion 3 6 10 6 5 30 50 30 13 78 130 78 12 72 120 72 Criterion 4 0 3 9 7 0 21 63 10 0 30 90 15 0 45 135 Criterion 5 9 5 6 7 63 35 42 15 135 75 90 5 45 25 30 Criterion 6 7 7 5 10 70 70 50 7 49 49 35 10 70 70 50 Criterion 7 7 8 4 10 70 80 40 7 49 56 28 10 70 80 40 Criterion 8 9 5 2 13 117 65 26 5 45 25 10 7 63 35 14 Criterion 9 6 2 4 20 120 40 80 10 60 20 40 10 60 20 40 Criterion 10 3 9 4 20 60 180 80 3 9 27 12 15 45 135 60 Total 38 36 44 607 618 488 715 702 673 575 680 591   Carefully prepared criteria can sharpen distinctions among projects, narrow the range of disagreement,  provide a basis for discussion, and, hopefully, make the entire process more transparent (Kaganova,  2011, 33). A remarkable degree of transparency is possible through the publication of participant scores,  investment proposals, evaluations, and results at each step of the process. Making this information  available to the public can enhance the opportunity for the public to hold decision‐makers accountable.  As Valerie Belton and Theodor Stewart note in their synthesis of multi‐criteria decision analysis,  “subjectivity is inherent in all decision‐making, in particular the choice of criteria on which to base the  decision, and the relative ‘weight’ given to those criteria. Multi‐criteria analysis does not dispel that  subjectivity; it simply seeks to make the need for subjective judgments explicit and process by which  they are taken into account transparent” (2002, 3).   The nature of the capital investments in the resulting plan depends on the capital investments  proposed, the fiscal policies exercised in the process, the criteria and measures applied to evaluate the  proposals, and the regulatory framework in which the local government operates. The efficiency of the  process as a plan‐making activity, depends on the arrangement of the abovementioned elements, and  Page | 12   the experience of the participants as the process unfolds (i.e., the relative success of the procedure in  addressing the public’s general lack of information and understanding about capital budgeting and the  ways in which such decisions made by local government affect their livelihood and well‐being). It also  depends on the number of criteria and demands for data they generate, and the multiple uses of  documentation produced for the process.   7 Modifications to the Capital Investment Planning Process While local governments have adopted particular conventions when using multi‐criteria analysis for  capital investment planning, there is reason to believe that simple adjustments to the process can assist  local governments in discerning the degree to which proposed infrastructure projects place the city on a  low carbon path of development, or may be modified to do so. Specifically, we suggest that capital  investment plans and planning:   Include “climate‐smart” criteria;    Generate low carbon alternatives to conventional projects;   Expand the time horizon of the capital investment plan to 15+ years; and   Forecast carbon emissions from proposed investments.  “Climate‐Smart” criteria Climate mitigation goals may be fashioned into criteria for evaluating proposed investments. In general,  criteria should be clearly linked to identified values or goals, understandable, measureable, non‐ redundant, independent, appropriately comprehensive, appropriately simple, and operational (Belton  and Stewart, 2002, 55‐58).  If the goal is a low carbon future, one could create criteria that speak directly to the goal of reducing  carbon emissions – on an annual basis, for the lifecycle of facilities, and used in the production of  materials and construction for the facilities. However, there are several pathways to reducing carbon  emissions in infrastructure and, because each approach entails trade‐offs, those who evaluate project  proposals may appreciate knowing which approaches are being proposed. In particular, there are four  common approaches, which may be used together or separately to strategically reduce the carbon  emissions of any given project:   Reductions in scale or increases in density of the physical structure;   Reducing the carbon‐intensity of the fuel sources generated by or served to the structure;    Designing or installing energy efficient or carbon sink technologies; and   Designing to reduce the embedded carbon in materials and processes used in construction.  Together, these approaches would comprehensively address the goal of reducing carbon, and do so in a  manner that explains to evaluators how the project would still manage to serve its intended objectives.  Further, climate‐specific criteria can be applied together with criteria to evaluate the costs of proposed  projects. In combination, proposals would be evaluated for cost‐effectiveness. Similarly, revenue can be  Page | 13   made part of the evaluation, as could energy security, community health, or any other desired benefit  from climate mitigation. Criteria appropriate to costs include:   “Project exhibits strategic and prudent use of available funds for:  1. Capital costs,   2. Operations, maintenance, repair, and rehabilitation, and/or   3. Lifecycle costs.”   It is also important to note that most infrastructure investments are expected to address needs other  than climate change, such as public health and safety, equitable access to public services, the  rehabilitation of existing assets, and economic growth. Any local government attempting to incorporate  climate change into their capital investment planning process will need to place climate‐specific criteria  alongside other locally determined criteria for evaluating proposed investments. The goal is not to  prioritize low‐carbon projects over other important community investments; rather, the goal is to  prioritize low‐carbon alternatives of important community investments. The integration of low‐carbon  criteria with the variety of existing criteria for evaluating projects (e.g., public health and safety,  economic growth) allows carbon emissions to become one additional measured area of performance for  proposed capital projects.  In the application of weights to criteria, decision‐makers express preferences for each criterion and the  outcomes they imply. Considering the extent to which opinions can differ regarding the relative  importance of criteria, the weighting process should include a diverse and, in the best case,  representative set of participants for concerns and preferences of the community. To bring long‐term  value and awareness of environmental considerations such as climate change to bear, decision‐making  should include parties with concern for sustainability, the conservation of natural resources, and the  integrity of ecosystem services.  There are many techniques that can be used to determine weights: rating, ranking, percent of base  point, paired comparisons, and distribution of points, are just a few. A distribution of points is perhaps  the easiest to execute and most easily understandable for the variety of stakeholders that may  participate in the capital investment planning process. As noted above, in this technique a budget of  points is allotted to each participant, who then distributes the points across the criteria based on their  subjective assessment of relative importance. A participant may score more than one criterion the  same, or assign zero points to one or more criterion, as long as the total points distributed are the same  as the total points allotted. When 100 points are allotted, this suggests implicitly that the participants  are to indicate the importance of each criterion proportionately. The mean of the points allotted from  all participants is usually the figure used to weight each criterion.  The outcome of the process will only result in lower carbon emissions if the criteria specific to climate  change are allotted an influential proportion of weight. Table 2 illustrates this point with a hypothetical  evaluation of eight projects using a combination of climate‐smart and other criteria. It highlights how  the relative proportion of weight given to climate‐smart criteria can affect the ranking of projects in a  capital investment plan.  Before weights are applied, each project would be assessed against each  Page | 14   criterion. The scores shown on the left are the sum of scores each project received when evaluated  against ‘typical municipal’ and ‘climate‐smart’ criteria, along with the total score received. The section to  the right shows the project scores and resulting rank order of projects after they have been multiplied  by the weights.  Table 2: Sensitivity of Project Score and Rank to the Weight Distributed to Two Groups of Criteria  Hypothetical Projects Scores before Weights are Applied Score and Rank Order of Projects as the Weight of Climate‐ Smart and Local Criteria are Redistributed Climate‐ Smart  Climate‐Smart  0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Name Local  Criteria Total Rank Rank Rank Rank Rank Rank Rank Rank Rank Rank Rank Criteria  Local   100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Wa ter Dis tri buti on  System 73.3 39.6 112.9 812 1 810 1 808 1 806 1 804 1 802 1 800 1 799 2 797 2 795 2 793 4 Wi nd  Power Ins ta ll a ti on 64.0 43.0 107.0 717 2 730 2 743 2 756 2 769 2 782 2 795 2 808 1 821 1 834 1 847 1 Hospi ta l 59.0 36.7 95.7 659 3 664 3 669 3 674 3 679 3 684 3 689 4 694 5 698 5 703 5 708 5 Wa s tewa ter Trea tment Pl a nt 56.0 19.9 75.9 617 4 600 4 583 4 567 5 550 8 534 8 517 8 500 8 484 8 467 8 451 8 La ndfil l 45.0 33.5 78.5 517 5 528 6 540 6 551 6 563 6 574 6 585 6 597 6 608 6 620 6 631 6 Sol a r  Energy Grid 46.3 33.4 79.7 515 6 526 7 537 7 547 7 558 7 568 7 579 7 590 7 600 7 611 7 622 7 Government Bui ldi ng 43.7 41.4 85.1 510 7 540 5 571 5 601 4 632 4 662 4 692 3 723 3 753 3 784 4 814 3 Street Li ghts 34.7 40.3 75.0 399 8 442 8 486 8 530 8 574 5 617 5 661 5 705 4 749 4 793 3 836 2   Note how the rank order of projects changes as the weight of climate‐smart criteria increases (from left  to right). The first column suggests the rankings that would result if only typical municipal criteria were  considered in decision‐making, while the final column shows rankings possible if only climate‐smart  criteria were considered.  The water distribution system is at the top of the rankings according to typical  criteria, and continues to fare well as climate‐smart criteria are given greater weight. If only climate‐ smart criteria were applied, however, the top ranked projects would be the wind power installation and  the conversion of street lights from incandescent to more energy‐conserving LEDs. Note that climate‐ smart criteria include the evaluation of projects for cost‐effectiveness. The solar energy grid  (concentrated solar facility and electrical distribution system), as a relatively costly investment, would  have received a much higher ranking on the right half of the table if criteria for cost‐effectiveness were  not part of the climate‐smart group of criteria.  This hypothetical evaluation illustrates how criteria may be grouped and given proportional weight in  the evaluation of projects, and shows how the weighting of climate‐smart criteria can influence the rank  order of projects and, by extension, the chances that any given project will be funded in a capital  investment plan.  Generating low carbon alternatives to conventional projects The decarbonizing potential of any capital investment plan is only as great as the set of projects  proposed by local government departments.  Technical staff must lead the process of identifying  “climate‐smart” alternatives to conventional projects. When this approach is adopted together with  capital investment planning criteria that incentivize low carbon options at the portfolio level, the local  government can catalyze a virtuous cycle of low carbon investment, because departments that submit  low carbon projects would be more likely to secure funding in the budget. The green low‐income  housing sector in the US provides an interesting example of such a virtuous cycle (Box 1).         Page | 15   Box 1: “Climate Smart” Criteria for Affordable Housing in the United States    The federal low‐income housing tax credit (LIHTC) program was established in 1986 to serve as an  incentive for private investment in affordable rental housing. Although it is a federal program, state  housing finance agencies guide the annual distribution of LIHTC through published documents called  Qualified Allocation Plans (QAP). These QAPs define how applications for LIHTC money will be  evaluated – and developers seeking this money must earn high marks against these criteria in order  to compete for these funds. Since 2005, the number of green criteria – those related to smart growth,  energy efficiency, resource conservation, and health protection—have steadily increased. In 2012,  Connecticut and Maryland became the first states to achieve perfect scores on Global Green’s annual  ranking of QAPs. Moreover, for the first time, the proportion of “A” states was greater than every  other grade category. This is in stark contrast to the 2005 results in which no states received an “A”  and seven states received an “F”.    The impact of including green criteria in QAPs is significant. According the Department of Housing and  Urban Development, LIHTC units account for over one‐third of all multifamily rental housing  constructed each year. In 2010 and 2011, LIHTC units accounted for over half of all new multifamily  rental units.     Sources:   Global Green USA. “2013 QAP Analysis: Green Building Criteria in Low‐Income Housing Tax Credit Programs.” (November  2013).  Fuhry, Lauren and Walker Wells. “Green Goes Mainstream in Low‐Income Housing.” Planning Magazine Volume 79, Number  9 (2013): 31‐35.  www.huduser.com “Characteristics of LIHTC Projects, 1995 ‐2012”. Accessed November 11, 2014.    As suggested by the “climate‐smart” criteria offered above, there are several approaches available to  design projects that meet performance goals along with reduced carbon emissions:   Reductions in scale or increases in density of the physical structure;   Reducing the carbon‐intensity of the fuel sources generated by or served to the structure;    Designing or installing energy efficient or carbon sink technologies; and   Designing to reduce the embedded carbon in materials and processes used in construction.  In this section, we offer a brief explanation of how these approaches may be implemented to produce  low carbon alternatives to conventional infrastructure projects.  The scale of an individual project, both in physical size and density, is an essential driver of energy use  and greenhouse gas emissions. With buildings, for instance, an extensive literature documents the  relationships between energy consumption, area of interior space, area of the exterior walls, and  numerous other endogenous and exogenous variables that are predictive for carbon emissions. Density  influences wall space, and can be changed through either reductions in scale or increases in scale.  Though planners debate this subject, all measures generally treat density as a function of the scale of  the structure divided by the scale of the parcel it occupies (altered, for instance, by floor area ratios).  Efficiencies in the use of space can have the effect of reducing energy demand by reducing the cubic  meters of heated and cooled space needed to perform the same amount of work. Scaled up, efficiencies  reduce demand for development.   Page | 16   Projects proposed in capital investment plans are intended to serve a programmatic purpose, which can  also be expressed in quantified units. Performing the same programmatic function in a facility that is  reduced in physical size will reduce the energy needed to power that facility and provide that  function. Increases in density allow further energy reductions per programmatic unit. Conversely,  proposed projects may be bigger than necessary, utilizing more energy during a lifetime of operations  and maintenance, as well as greater capital costs (Jowitt et al., 2011, 92). ‘Right sizing’ buildings and  other common urban infrastructure investments such as roads can also help to reduce embodied  carbon—carbon emitted into the atmosphere during the production of the construction materials  themselves. Although there will be some major infrastructure projects, such as the electrical  transmission system for a city, that cannot be downsized, the scale of a project is often one helpful  dimension to consider.   One of the most effective ways to reduce carbon emissions is to switch to less carbon‐intensive fuels  (IPCC Working Group III, 2014, 41). According to the most recent report by the IPCC, over 25% of global  emissions come from the energy supply utilized—more than any other sector (IPCC Working Group III,  2014, 14). This is because most of the world’s infrastructure is powered by fossil fuels such as coal, oil,  and natural gas. In 2010, these three types of fuel provided 80% of the world’s energy (U.S. Energy  Information Administration, 2013). Every kWh of energy switched to renewable sources such as wind,  solar, and hydroelectric power eliminates the direct emissions associated with energy supply. Also,  switching between fossil fuels can provide emission reductions. For instance, natural gas generates less  CO2 per kWh than oil or coal (U.S. Energy Information Administration, 2011). This reduction will not be  nearly as great as switching to renewable sources, but a reduction in emissions will occur nonetheless.  All approaches matter – emission reductions can be achieved through investments in localized  renewable energy generation (e.g., distributed solar or wind), in the local movement toward increased  proportions of renewable sources, and in the movement of centralized generation to lower carbon  sources.  To incorporate energy saving (or carbon sink) technologies into proposals would require the designers of  buildings and other infrastructure assets to collaborate for this purpose, perhaps consulting different  references (e.g., product specifications) and vendors than they may be accustomed to, and familiarizing  themselves with the features, specifications, and tolerances of alternative materials and products. The  process of design would be similar to that undertaken for a conventional facility, but the phasing of  participation and the parameters governing the approach to the design would be different. For example,  passive design strategies are critical to reducing energy loading in buildings and infrastructure. Passive  design is a way to utilize the natural resources available at the site to reduce required inputs. By  considering site characteristics, the design team can maximize the use of existing features in the natural  environment (as opposed to manufactured, energy intensive features) to provide desired operating  parameters and uses for the facility (Grondzik et al., 2009, 287). One example of a passive design  strategy, for instance, is the incorporation of daylight and solar radiation through the installation of  insulated windows to reduce electricity needs. Technologies that take advantage of passive design  strategies, such as cross ventilation for a building and geothermal heat for power generation can  dramatically cut a project’s greenhouse gas emissions. There are hundreds of such technologies.   Page | 17   The designers of facilities are also key participants in decisions about the scope, materials, and  procedures to be used in construction, and thus the amount of carbon embedded in the materials and  emitted as a result of construction. The rehabilitation, retrofit, and recycling of existing infrastructure  and materials takes advantage of the fact that carbon was already emitted during the production  process of existing concrete, steel, brick, and wood. As with the pursuit of lower carbon emissions in the  operation of facilities, designing for lower carbon embedded or emitted during construction  necessitates a shift in the process, references, and expertise utilized.  Expanding the time horizon of the capital investment plan The purpose of extending the timeframe is to allow the capital investment plan to reflect, more directly,  the goals expressed in long‐range plans, and to create the expectation of exhibiting, in the capital  investment plan, the savings to operations and maintenance that are made possible through low‐carbon  investments. The intention is for plans to result in a set of proposals plausibly financed in current and  immediate future budget years, with a more coherent picture of their fiscal impact and ties to other  planned future commitments.  Forecasting carbon from projects proposed in the capital investment plan Local governments that forecast the aggregated carbon anticipated from proposed infrastructure  projects in their capital investment plan will be taking a critical step toward recognizing, and thus  potentially avoiding, unnecessary contributions to global warming.   Measuring carbon in the capital investment planning process will also allow for the direct transfer of  information from a local government’s greenhouse gas inventory to its capital investment plan, and vice  versa. Quantifying a city’s emissions allows the government to identify which sectors contribute most to  overall GHG emissions and thereby strategize how best to reduce those emissions.  The capital  investment plan is the most opportune place to apply inventory information, if it is to be put to use in  reducing emissions.   The emissions accounting for infrastructure assets in local government’s greenhouse gas inventory can  be used as a “conventional” baseline scenario, against which to measure reduction potential from the  climate‐informed capital investment planning process. Establishing a conventional project to compare  against mitigation alternatives is extremely important for quantifying greenhouse gas reductions (World  Resource Institute, 2005, 50). Having an inventory can also ease the effort of forecasting future  emissions from proposed projects. However, given the availability of numerous tools and calculators for  estimating emissions from buildings and other various types of infrastructure, it may be fairly easy for  local governments and special purpose organizations to forecast measures of emissions for proposed  projects, even if they do not yet have a greenhouse gas inventory.  One common emissions accounting protocol, Local Government Operations Protocol, developed in a  partnership between The Climate Registry, ICLEI, and others, requires a local government to determine  the emissions from its infrastructure assets in one of two ways. Local governments with continuous  emission monitoring systems can use those systems to directly monitor emissions produced in the  exhaust stream of the asset. Local governments without this technology can estimate emissions by  Page | 18   multiplying activity data from a given project, by its emission factor, the quantity of greenhouse gases  produced per unit of energy (CCAR et al., 2010, 40). This can be done using a formula such as the one  below (CCAR et al., 2010, 42).  CO2 emissions (MTCO2) = electricity use (MWh) x emission factor (MTCO2/MWh)  The CURB (Climate Action for Urban Sustainability) tool enables local governments to analyze the  impacts of different interventions designed to reduce local GHG emissions, improve air quality, and cut  local energy demand.  The software‐based tool, developed by the World Bank in collaboration with the  C40 Cities Climate Leadership Group and AECOM, allows local governments with emissions inventories  to forecast how their city’s emissions will change over time; compare their energy and emissions  performance to peer cities; explore which actions can help the municipality achieve its reduction targets  in a cost effective manner; and access other information germane to the development of a climate  action plan.  Existing tools, however, may not contain parameters amenable to a particular proposed project. The  Climate Registry’s protocol stipulates that, in the absence of data for a given piece of infrastructure,  energy use should be estimated based on another infrastructure asset of similar size and use (CCAR et  al., 2010, 44). For example, if a municipality has energy data from an existing hospital, that data can be  used to estimate the probable energy use of a new hospital, given that it is of similar size and energy  requirements. If no such data exists, there are tools that give rough estimates of energy use for different  types of building uses per location (e.g., IFC’s EDGE tool). Again, multiplying energy data by the  appropriate emission factor yields the greenhouse gas output of the asset. This information can be fed  directly into the capital investment plan.  Even if a tool or calculator does not already exist, the specifications of the technologies incorporated in  the design of the projects may be used to generate rough forecasts of emissions from future  investments. Estimates can also be generated by comparing the energy‐related features (i.e., energy  generated and/or consumed) of common infrastructure technologies to one another (e.g., steam  compared to combined combustion and steam natural gas turbines, fluorescent compared to LED  streetlights). Though greenhouse gases occur in several forms, it is common to discuss the emissions of  gases in terms of the equivalent measure of carbon dioxide they would create (CO2e, or “carbon”). If the  emissions are in a form of gas other than carbon (i.e., methane gas), a ratio can also be applied to  convert the form of emission to carbon equivalent. The information necessary to generate these rough  forecasts would include the type of project, scale of project, sources fuel and technology used to  generate energy, and technologies incorporated in the project that consume or conserve energy. Thus, if  proposals for investments could describe the features of the project relevant to energy generation and  consumption, this information could be used to estimate future emissions, in carbon equivalent, from  the operation of the facility.   If emissions for any given infrastructure project are already estimated in the capital investment plan  prior to the beginning of operations, that information can then be incorporated into the local  government’s next greenhouse gas inventory. Before this can happen, actual energy use should be  Page | 19   monitored and reported to ensure that the estimates used were correct. Continuous emission  monitoring systems could be used as well to determine if local conditions have had an impact on the  emission factors estimated in the investment plan. Once it is confirmed that emissions are consistent  with those predicted in the capital investment plan, the information can be incorporated into the  inventory. If the actual emissions differ from those predicted, that information can be used to improve  the emission factors and/or energy use estimates for future capital projects.   8 A “Climate‐Informed” Procedural Model To incorporate the four “climate‐smart” criteria and approaches described above into the typical capital  investment planning process, would result in the following modified steps, highlighted in bold and italic  text:  1. Prepare the organization and schedule.  2. Establish fiscal policies to be applied in the development of the capital investment plan.  3. Integrate “climate‐smart” criteria into the universe of criteria to be used in evaluating  proposals for capital investment.  4. Assign weight to each criterion, ensuring that sufficient weight is devoted to “climate‐smart”  criteria.  5. Identify the objectives to be served by capital investments.  6. Identify, through pre‐design, a conventional project and low carbon alternatives to meet each  policy objective.  7. Select preferred alternatives to meet each policy objective.  8. Generate proposals describing the capital investments to be evaluated.   9. Evaluate, with subjective and/or objective (standardized) scores, each proposal against each  pre‐determined criterion (objective scores for “climate‐smart” criteria could include measures  of carbon and cost).  10. Aggregate the scores given to each project for each criterion (e.g., average score), apply the  weights given to each criterion to produce a single score for each project (e.g., weighted  average score), and rank projects in order of indicated preference (e.g., high to low weighted  average score).  11. Arrange proposed investments, with preference to rank order, into one or more draft capital  investment plans within the limits accorded by fiscal policies, human resources, and  current/forecasted available funds over time (including commitments to prior approved capital  investments).  12. Select and formally adopt (by ordinance or resolution) a capital investment plan.  Measuring the “Wedge” By evaluating the carbon output of each proposed infrastructure project in its conventional and  alternative forms, this modified, “climate‐informed” capital investment planning methodology would  allow decision‐makers to see exactly what emissions reductions they are achieving. They can use this  information to check their choices of alternatives at step 7, and to check to see whether the prioritized  Page | 20   proposals, in step 10, or funded projects in steps 11 and 12, will have the desired effect on carbon  emissions. The difference between the emissions that would have resulted from conventional  investment choices, and the emissions that would result from the actual investments selected for  financing in the capital investment plan, is the “wedge” of emissions that were avoided.   The wedge is one of several calculations that can be generated through the inputs provided in the  process. The data can illustrate to local government officials the potential impacts of their infrastructure  choices over the span of the capital investment plan. The same data can be used to show the total  amount of carbon emissions anticipated for the designed life of all proposed investments, conventional  and “climate‐smart.” These results should be illuminating. They will allow decision‐makers to see ex ante  the roles their local investments, in various sectors, would play in the global problem of climate change,  to realize their options, and to take action to reverse this trend. Moreover, the data could be used to  calculate the cost‐savings wedge of the investments, which could be a compelling rationale for climate‐ informed decision‐making across a broad spectrum of stakeholders.  In all cases, there is a need for  coordination between those who prepare, evaluate and monitor the carbon inventories and those  whose responsibility include capital investment planning.  While all cities will need to reduce carbon emissions in order to avoid the consequences of climate  change, measuring the wedge will prove especially useful for local governments that have self‐imposed  or mandated reduction targets. In the United States alone, over 200 municipalities have set greenhouse  gas reduction targets, and nations and local governments around the world are doing the same (ICLEI,  2010, 35). Successfully meeting a reduction target means that the local government must analyze  current and future emissions and come up with strategies to reduce them. ICLEI lists the identification  and prioritization of emissions reducing actions as two important parts of the process for climate action  planning (ICLEI, 2005, 9). The “climate‐informed” methodology for capital investment planning detailed  here allows local governments to do exactly this, and the wedge is the tangible product of that process.  9 Scaling Up, with Low Thresholds for Empowerment Global trajectories for reducing carbon emissions depend on the local adoption of alternatives to  conventional energy sources, technologies, and urban development. Yet, decisions on which type of  capital investments to make, made by local governments as part of the normal budget cycle, typically do  not incorporate climate‐smart considerations. Furthermore, current academic and professional  literature specific to climate change draws attention to decision‐making tools that would require access  to technical expertise, data, and financial support that may not be practical for local governments in  developing countries. Arguably, the methodologies most able to effect this transformation will be those  that are convenient and affordable to administer, and that offer straight‐forward low carbon  alternatives to traditional forms of infrastructure investment. Current methodologies for capital  investment planning that do not take climate change into consideration can result in prioritization of  investments that diverge from a low carbon path.   In many developing countries, capital investment plans tend to be wish lists, and there is often a  disconnect between the identified projects and the availability of financial resources. Moreover, the  Page | 21   process of formulating the plans is not as structured and transparent as what is advocated by experts. As  part of decentralization agendas, many countries are now requiring local governments to establish  capital investment planning processes as a tool for good urban governance and management. This is a  window of opportunity. Although the methodology described in this paper could be most readily used  by cities in developed countries that have established budgeting processes and sophisticated data  systems, the basic approach (i.e., inserting climate considerations into local decision‐making processes)  could be applied to cities with a range of capacities, even those that do not currently have a structured  capital investment planning process in place. The Climate‐Informed Capital Investment Planning  Guidebook, forthcoming in 2015, provides step‐by‐step guidance to local government staff on how to  adapt the methodology to their specific context and institutional arrangements.    Page | 22   References Adger, W. Neil, Katrina Brown, Donald R. Nelson, Fikret Berkes, Hallie Eakin, Carl Folke, Kathleen Galvin,  Lance Gunderson, Marisa Goulden, Karen O’Brien, Jack Ruitenbeek, and Emma L. Tompkins.  “Resilience Implications of Policy Responses to Climate Change.” Wiley Interdisciplinary Reviews:  Climate Change 2 no. 5 (September/October 2011): 757‐766. DOI: 10.1002/wcc.133.  Aronson, Richard J., and Eli Schwartz. “Cost‐Benefit Analysis and the Capital Budget.” In Management  Policies in Local Government Finance, Washington, DC: International City/County Management  Association (2012): 133–154.  Arthur, W. Brian. “On Learning and Adaptation in the Economy.” Santa Fe Institute Paper 92‐07‐038  (1992).  Aschauer, David Alan. "Is Public Expenditure Productive?" Journal of Monetary Economics 23 (1989):  177‐200. http://202.112.126.97/jpkc/public%20finance/media/document/  papers/12%20Is%20Public%20Expenditure%20Productive.pdf.  Aschauer, David Alan. “Do States Optimize? Public Capital and Economic Growth.” The Annals of  Regional Science 34 no. 3 (2000): 343‐363.  http://ideas.repec.org/a/spr/anresc/v34y2000i3p343‐363.html.  Baker, Judy L. "Climate Change, Disaster Risk and the Urban Poor." Urban Development Series.  Washington, D.C.: The World Bank (2012). http://issuu.com/world.bank.publications/docs/  9780821388457/1?zoomed=&zoomPercent=&zoomX=&zoomY=¬eText=¬eX=¬eY=&v iewMode=magazine.  Beatley, Timothy. “Equity and Distributional Issues in Infrastructure Planning: A Theoretical  Perspective.” In Public Infrastructure Planning and Management: Urban Affairs Annual Reviews.  Washington, D.C.: Sage (1988): 208‐226.  Beimborn, Edward and Rob Kennedy. “Inside the Black Box: Making Transportation Models Work for  Livable Communities.” Environmental Defense Fund (1995).  http://www.environmentaldefense.org/documents/1859_InsideBlackBox.pdf.  Belton, Valerie, and Theodor Stewart. Multiple criteria decision analysis: an integrated approach.  Springer, 2002.  Berke, Philip R. Urban Land Use Planning. 5 ed. Chicago: University of Illinois (2006).  Bloomberg, M., Stockholm Environmental Institute and C40. “Advancing climate ambition: cities as   partners in global climate action.” accessed May 23, 2014. http://www.c40.org/blog_posts/new‐ research‐cities‐have‐the‐potential‐to‐help‐close‐the‐emissions‐gap    Page | 23   Bonzanigo, Laura and Nidhi Kalra. “Making Informed Investment Decisions in an Uncertain World: A  Short Demonstration.” Policy Research Working Paper 6765 Sustainable Development Network,  Office of the Chief Economist, The World Bank: Washington, D.C. (February 2014).  Bowyer, Robert. Capital Improvement Programs: Linking Budgeting and Planning. Chicago: APA Planning  Advisory Service (1993).  Buchanan, James. “An Economic Theory of Clubs.” Economia, New Series 23 no 125 (February 1965): 1‐ 14.  Bulkeley, Harriet, and Vanesa Castan Broto. “Government by experiment? Global cities and the  governing of climate change.” Transactions of the Institute of British Geographers. (April 2012):  361‐375.  file:///Users/sarahtitcomb/Downloads/Bulkeley%202013%20TIBG%20cities%20as%20experime nts%20in%20CC%20mitigation.pdf.   California Climate Action Registry (CCAR) et al. “Local Government Operations Protocol for the  Quantification and Reporting of Greenhouse Gas Emissions inventories Version 1.1.” (May  2010). http://www.theclimateregistry.org/downloads/2010/05/2010‐05‐06‐LGO‐1.1.pdf.  Center for Climate and Energy Solutions. “Country Emission Targets: International Emission Targets.”  accessed May 23, 2014. http://www.c2es.org/international/key‐country‐policies/emissions‐ targets.  California Climate Action Registry, The California Air Resources Board, ICLEI (Local Governments for  Sustainability), and The Climate Registry. “Local Government Operations Protocol for the  Quantification and Reporting of Greenhouse Gas Emissions inventories Version 1.1.” (May  2010). http://www.theclimateregistry.org/downloads/2010/05/2010‐05‐06‐LGO‐1.1.pdf.  Carbon trust. Making Sense of Renewable Energy Technologies. (2012).  http://www.carbontrust.com/media/63632/ctg011‐renewable‐energy‐technologies.pdf.  Cities Development Initiative for Asia. “Moving from Strategies to Bankable Investment Projects: City  Infrastructure Investment Programming and Prioritization Toolkit. December 2010.   Cochrane, J.L. and M. Zeleny. Multiple Criteria Decision Making. University of South Carolina Press,  Columbia (1973).  Corfee‐Morlot, Jan, L. Kamal‐Chaoui, M. G. Donovan, I. Cochran, A. Robert, and P.J. Teasdale. “Cities,  Climate Change and Multi‐level Governance.” OECD Environmental Working Papers N° 14  (2009).  De Brucker, Klaas, Cathy Macharis, and Alain Verbeke. "Multi‐criteria analysis and the resolution of  sustainable development dilemmas: A stakeholder management approach." European journal of  operational research 224, no. 1 (2013): 122‐131.  Page | 24   Dietz, Simon and Alec Morton. “Strategic Appraisal of Environmental Risks: A Contrast between the  United Kingdom’s Stern Review on the Economics of Climate Change and its Committee on  Radioactive Waste Management.” Risk Analysis 31 no. 1 (2011): 139. DOI: 10.1111/j.1539‐ 6924.2010.01484.x.  Diamond, Jared. Collapse: How Societies Choose to Fail or Succeed. New York, NY: Penguin Group (2005).  Department of Energy and Climate Change. “UK Renewable Energy Roadmap: Update 2013.” (November  2013).  https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/255182/UK_R enewable_Energy_Roadmap_‐_5_November_‐_FINAL_DOCUMENT_FOR_PUBLICATIO___.pdf.    Dowall, David E. and Jan Whittington. Making Room for the Future: Rebuilding California’s  Infrastructure. San Francisco, CA: Public Policy Institute of California (2003).  Elmer, Vicki and Adam Leigland. Infrastructure Planning and Finance: A Smart and Sustainable Guide for  Local Practitioners.” New York NY: Routledge (2014).  Estache, Antonio and Marianne Fay. “Current Debates on Infrastructure Policy” Policy Research Working  Paper 4410 (WPS4410). Washington DC: The World Bank (November 2007).  Farrow, Scott. “Environmental Equity and Sustainability: Rejecting the Kaldor‐Hicks Criteria.” Ecological  Economics 27 (1998): 183–188.  Farvacque‐Vitkovic, Catherine, and Mihaly Kopanyi, eds. Municipal Finances: A Handbook for Local  Governments. Washington, DC: World Bank (2014). doi:10.1596/978‐0‐8213‐9830‐2.  Figueira, Jose, Salvatore Greco, Matthias Ehrgott, eds. Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art  Surveys. In International Series in Operations Research and Management 78 (2005).  Figueira, Jose, Vincent Mousseau, and Bernard Roy. “ELECTRE methods.” In Figueira, J., Greco, S., and  Ehrgott, M., eds, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys, in International  Series in Operations Research and Management 78 (2005): 133–162.  Fiorino, Daniel. Making Environmental Policy. University of California Press (1995).  Frieden, Bernard and Lynne Sagalyn. Downtown, Inc.: How America Rebuilds Cities. MIT Press (1991).  Goodwin, Paul and George Wright. Decision Analysis for Management Judgment. 3rd Ed. Hoboken, NJ:  Wiley (2004).  Gov.uk. “Policy: Improving the energy efficiency of buildings and using planning to protect the  environment.” (April, 2014). Accessed June 22, 2014.  https://www.gov.uk/government/policies/improving‐the‐energy‐efficiency‐of‐buildings‐and‐ using‐planning‐to‐protect‐the‐environment.  Page | 25   Grondzik, Walker T., Alison G. Kwok, Ben Stein, and John S. Reynolds. Mechanical and Electrical  Equipment for Buildings. Hoboken, N.J: Wiley (2009).  http://public.eblib.com/EBLPublic/PublicView.do?ptiID=468540.  Hamin, Elisabeth M. and Nicole Gurrna. “Urban Form and Climate Change: Balancing Adaptation and  Mitigation in the U.S. and Australia.” Habitat International 33 (2009): 238‐245.  doi:10.1016/j.habitatint.2008.10.005.  Hallegatte, Stéphane, Ankur Shah, Robert Lempert, Casey Brown, and Stuart Gill. “Investment Decision  Making Under Deep Uncertainty – Application to Climate Change.”  Policy Research Working  Paper 6193, Sustainable Development Network, Office of the Chief Economist, The World Bank:  Washington, DC (2012) http://dx.doi.org/10.1596/1813‐9450‐6193.  Hampton, Greg. “Environmental Equity and Public Participation.” Policy Sciences 32 no. 2 (1999): 163‐ 174. http://www.jstor.org/stable/4532455.  HM Government. “The Carbon Plan: Delivering our low carbon future.” Presented to Parliament  pursuant to Sections 12 and 14 of the Climate Change Act 2008. (December 2011).  https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/47613/3702‐ the‐carbon‐plan‐delivering‐our‐low‐carbon‐future.pdf.  Howe, J. Cullen. "Overview of Green Buildings." Environmental Law Reporter 41 no. 1 (2011).   Hulme, Mike and John Turnpenny. “Understanding and Managing Climate Change: the UK Experience.”  The Geographical Journal 170 no. 2 (2004). http://www.jstor.org.offcampus.lib.washington.edu/  stable/pdfplus/10.2307/3451587.pdf?acceptTC=true.  Hwang, C.L. and K. Yoon. Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Berlin: Springer  Verlag (1981).  ICLEI (Local Governments for Sustainability). “Benefits of Conducting a Greenhouse Gas Emissions  Inventory.” Accessed March 2, 2014.  http://www.icleiusa.org/climate_and_energy/climate_mitigation_guidance/benefits‐ ofconducting‐a‐greenhouse‐gas‐emissions‐inventory.  ICLEI (Local Governments for Sustainability). “ICLEI’s Five Milestones for Climate Mitigation.” Accessed  June 12, 2014. http://www.icleiusa.org/action‐center/getting‐started/iclei2019s‐five‐ milestones‐for‐climate‐protection.  ICLEI (Local Governments for Sustainability). “U.S. Mayors Climate Protection Agreement: Climate Action  Handbook.” (2005). http://www.icleiusa.org/action‐center/planning/climate‐action‐handbook.  ICLEI (Local Governments for Sustainability). “Empowering Sustainable Communities: ICLEI USA Annual  Report.” (2010).  http://www.icleiusa.org/library/documents/ICLEI_USA_Annual_Report_2010.pdf.  Page | 26   IFC. Excellence in Design for Greater Efficiency (EDGE) tool (2015). http://www.edgebuildings.com/#/  Intergovernmental Panel on Climate Change Working Group I. “Climate Change 2013: The Physical  Science Basis Summary for Policymakers.” (2013).  http://www.climatechange2013.org/images/report/WG1AR5_SPM_FINAL.pdf.  Intergovernmental Panel on Climate Change Working Group II. “Chapter 8: Urban Areas.” In Climate  Change 2014: Impacts, Adaptation and Vulnerability (2014a). http://ipcc‐ wg2.gov/AR5/images/uploads/WGIIAR5‐TS_FGDall.pdf.  Intergovernmental Panel on Climate Change Working Group II. “Climate Change 2014: Impacts.  Adaptation and Vulnerability Technical Summary.” (2014b). http://ipcc‐ wg2.gov/AR5/images/uploads/WGIIAR5‐TS_FGDall.pdf.  Intergovernmental Panel on Climate Change Working Group III. “Climate Change 2014: Mitigation of  Climate Change Technical Summary.” (2014). http://report.mitigation2014.org/drafts/final‐ draft‐postplenary/ipcc_wg3_ar5_final‐draft_postplenary_technical‐summary.pdf.  Janssen, Ron. Multiobjective Decision Support for Environmental Management. Dordchet, NL: Kluwer  Academic (1992).  Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, The. John Wiley & Sons, Ltd., in publication since 1992 (Online  ISSN: 1099‐1360).  Jowitt, Paul, Adrian Johnson, Stuart Moir, and Robin Grenfell. “A Protocol for Carbon Emissions  Accounting in Infrastructure Decisions.” Institution of Civil Engineers 165 no. CE2 (2011): 89‐95.  http://www.ice.org.uk/ICE_Web_Portal/media/london/A‐protocol‐for‐carbon‐emissions‐ accounting‐in‐infrastructure‐decisions.pdf.  Kaganova, Olga. Guidebook on Capital Investment Planning for Local Governments. Urban Development  Series no. 13. Washington. D.C.: The World Bank (2011) http://go.worldbank.org/N6TOLP5PT0.  Kalra, Nidhi et al. “Agreeing on Robust Decisions: New Processes for Decision Making Under Deep  Uncertainty.” Policy Research Working Paper 6906, Climate Change Group, Office of the Chief  Economist, The World Bank: Washington D.C. (June 2014).  Kee, R., W. Robbins and N. Apostolou, “Capital Budgeting Practices of U.S. Cities: A Survey,” Government  Accountants Journal, Spring 36 (1987): 16‐22.   Keeney, Ralph L. and Howard Raiffa. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value  Tradeoffs. New York, NY: Cambridge University Press (1993).  Kelly, Eric D. Planning, Growth, and Public Facilities. Planning Advisory Service Report. Number 447.  Chicago IL: American Planning Association (1993).   Page | 27   Koh, S.C. Lenny et al. “Making the Change: The Transition to Low Carbon Supply Chains.” Centre for Low  Carbon Futures: 2050 (2011). http://www.lowcarbonfutures.org/sites/default/files/  MakingtheChange_Jan2012_Final_1328210548.pdf.  Lindley, S.J., J.F. Handley, N. Theuray, E. Peet, and D. Mcevoy. “Adaptation Strategies for Climate Change  in the Urban Environment: Assessing Climate Change Related Risk in UK Urban Areas.” Journal or  Risk Research 9 no. 5 (July 2006): 543‐568. DOI: 10.1080/13669870600798020.  Lucy, William. Close to Power: Setting Priorities with City Officials. Washington, D.C.: Planners Press,  (1988).  Marcotullio, P. John, Andrea Sarzynski, Jochen Albrecht, Niels Schulz and Jake Garcia. “The geography of   global urban greenhouse gas emissions: an exploratory analysis,” Climatic Change 121 (2013):  621–634    Marlowe, Justin, William Rivenbark, and John Vogt. Capital Budgeting and Finance: A Guide for Local  Governments. Washington D.C.: International City/County Management Association (2009).  Matzer, John Jr., ed. Capital Projects: New Strategies for Planning, Management, and Finance.  Washington D.C.: ICMA (1989).  McKinsey & Company. “Impact of the Financial Crisis on Carbon Economics: Version 2.1 of the Global  Greenhouse Gas Abatement Cost Curve.” McKinsey & Co (2010).  http://www.mckinsey.com/client_service/sustainability/latest_thinking/greenhouse_gas_abate ment_cost_curves.  McKinsey & Company. “Pathways to a Low Carbon Economy: Version 2 of the Global Greenhouse Gas  Abatement Cost Curve.” (2009).  http://www.mckinsey.com/client_service/sustainability/latest_thinking/greenhouse_gas_abate ment_cost_curves  Miller, Annie. “Selecting Capital Investment Projects for Local Government.” In John Matzer Jr., ed.  Capital Projects: New Strategies for Planning, Management and Finance. Washington D.C.”  ICMA (1989): 81‐99 and Public Budgeting and Finance 8 no. 3 (1988).  Millard‐Ball, Adam. "Do city climate plans reduce emissions?" Journal of Urban Economics 71 no. 3.  (2012):289‐311. doi: 10.1016/j.jue.2011.12.004.  Mohanty, Brahmanand. “Development of cogeneration and district energy (CDE) networks in South‐east  Asia.” 2nd European Conference on Polygeneration – 30th March‐1st April, 2011– Tarragona,  Spain. (2011). http://six6.region‐stuttgart.de/sixcms/media.php/773/ABS‐53‐Brahmanand‐ Mohanty.pdf.  Mosadeghi, Razieh, Jan Warnken, Rodger Tomlinson, and Hamid Mirfenderesk. “Uncertainty Analysis in  the Application of Multi‐Criteria Decision‐ Making Methods in Australian Strategic  Environmental Decisions.” Journal of Environmental Planning and Management 56 no. 8 (2013).  Neuman, Michael and Jan Whittington. Building California’s Future: Current Conditions in Infrastructure  Planning, Budgeting and Financing. San Francisco, CA: Public Policy Institute of California (2000).  Page | 28   Nijkamp, P., P. Rietveld, and H. Voogd. Multicriteria Evaluation in Physical Planning. North Holland,  Amsterdam (1990).  Nova. “The History of Money.” (October 1996). Accessed May 17, 2014.  http://pbs.org/wgbh/nova/ancient/history‐money.html.  Ostrom, Elinor. Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. New York,  NY: Cambridge University Press (1990).  Ostrom, Elinor. “A Polycentric Approach for Coping with Climate Change.” Policy Research Working  Paper 5095 (WPS5095). (October 2009).  http://www10.iadb.org/intal/intalcdi/PE/2009/04268.pdf.  Pickett, Steward T.A., Brian McGrath, M.L. Cadenasso, and  Alexander J. Felson. “Ecological Resilience  and Resilient Cities.” Building Research & Information 42 no. 2 (2014): 143‐157. DOI:  10.1080/09613218.2014.850600.  Pizzaro, Rafael E, Edward Blakely, and John Dee. “Urban Planning and Policy Faces Climate Change.”  Built Environment 32 no. 4 (2006).  http://www.jstor.org.offcampus.lib.washington.edu/stable/pdfplus/10.2307/23289513.pdf.  Rawls, John. A Theory of Justice. Cambridge, MA: The Belknap Press of Harvard University Press (1971).  Repetto, Robert. Punctuated Equilibrium and the Dynamics of US Environmental Policy.  Yale University  Press (2006).  Roy, Bernard. “Decision avec criteres multiples” Metra, 11 (1972): 121‐151.  Roy, Bernard. “The Outranking Approach and the Foundations of ELECTRE Methods.” Theory and  Decision 31 (1991): 49–73.   RS Means. Green Building Project Planning & Cost Estimating. Hoboken, N.J.: John Wiley and Sons  (2011). http://app.knovel.com/web/toc.v/cid:kpRSMGBPP1.  Rubin, Irene S. “Budgeting for Accountability: Municipal Budgeting for the 1990s.”Public Budgeting &  Finance 16 (1996): 112‐132. SSRN: http://ssrn.com/abstract=465666.  Scrieciu Serban S, Valerie Belton, Chalabi Zaid, Richard Mechler, and Daniel Puig. “Advancing  Methodological Thinking and Practice for Development‐Compatible Climate Policy Planning.”  Mitigation Adaptation Strategy Global Change 19 (2014): 261‐288. DOI: 10.1007/s112027‐013‐ 9538‐z.  Shefer, Daniel, Henk Voogd and Morris Hill. Evaluation methods for urban and regional plans: essays in  memory of Morris (Moshe) Hill. Pion Ltd, 1990.  7group and Bill Reed. The Integrative Design Guide to Green Building: Redefining the Practice of  Sustainability. Hoboken, NJ: Wiley (April 2009).  Page | 29   Stevens, Mark. “Implementing Natural Hazard Mitigation Provisions: Exploring the Role That Individual  Land Use Planners Can Play.” Journal of Planning Literature 24 (2010): 362. DOI:  10.1177/0885412210375821.  Stokey, Edith and Richard Zeckhauzer. A Primer for Policy Analysis. New York, NY: W.W. Norton and  Company (1978).  Stone, Brian, Jeremy J. Hess, and Howard Frumkin. “Urban Form and Extreme Heat Events: Are  Sprawling Cities More Vulnerable to Climate Change Than Compact Cities?. “Environment;  Health Perspectives 118 no. 10 (2010): 1425‐428. doi:10.1289/ehp.0901879.  UK Power Networks. “Low Carbon London: Overview.” Accessed August 17, 2014. (November 2013).  http://innovation.ukpowernetworks.co.uk/innovation/en/Projects/tier‐2‐projects/Low‐Carbon‐ London‐(LCL)/Project‐Documents/Overview‐Low‐Carbon‐London.pdf.  United Nations. “Gateway to the United Nations system work on climate change: category archives IPCC.  Human influence on climate clear, IPCC report.” (2013). Accessed June 23, 2014.  http://www.un.org/climatechange/blog/category/ipcc/.  University of Oregon and USDA Forest Service Pacific Northwest Research Station. “Climate Change:  Realities of Relocation for Alaska Native Villages.” Tribal Climate Change Profile: Relocation of  Alaska Native Communities. (April 2011). Accessed August 4, 2014.  http://tribalclimate.uoregon.edu/files/2010/11/AlaskaRelocation_04‐13‐11.pdf.  U.S. Department of Energy: Energy Efficiency & Renewable Energy. “Operations & Maintenance Best  Practices: A Guide to Achieving Operational Efficiency.” Release 3.0. (August 2010). Accessed  May 13, 2014. http://www1.eere.energy.gov/femp/pdfs/omguide_complete.pdf.  U.S. Department of Energy. 2008 Buildings Energy Data Book. (2008): Section 1.1.1.  http://buildingsdatabook.eren.doe.gov/.  U.S. Energy Information Administration. “2003 Commercial Buildings Energy Consumption Survey  (CBECS): Consumption and Expenditures Tables, Table C14. Electricity Consumption and  Expenditures Intensities for Non‐Mall Buildings, 2003.” (December 2006). Accessed June 12,  2014. http://www.eia.gov/consumption/commercial/data/2003/.  U.S. Energy Information Administration. “International Energy Outlook 2013: World Energy Demand and  Economic Outlook.” (July 2013). http://www.eia.gov/forecasts/ieo/world.cfm.  U.S. Energy Information Administration Office of Independent Statistics and Analysis. “Wyoming: State  Profile and Energy Estimates.” Accessed August 17, 2014. (December 2013).  http://www.eia.gov/state/analysis.cfm?sid=WY.  U.S. Energy Information Administration Office of Integrated Analysis and Forecasting. “Voluntary  Reporting of Greenhouse Gases Program. Table of Fuel and Energy Source: Codes and Emission  Coefficients.” (January 2011). http://www.eia.doe.gov/oiaf/1605/coefficients.html.  Page | 30   U.S. Environmental Protection Agency. Clean Energy: Lead by Example Guide (2009).  http://www.epa.gov/statelocalclimate/resources/example.html.  U.S. Environmental Protection Agency. State and local climate and energy program: Leading by example  in government operations. (April 2014). Accessed June 22, 2014.  http://www.epa.gov/statelocalclimate/local/activities/gov‐operations.html.  Vale, L., and T. Campanella. The Resilient City: How Modern Cities Recover from Disaster. Oxford, UK:  Oxford University Press (2005).  Vogt‐Schlib, Adrien and Stephane Hallegatte. “When Starting With the Most Expensive Option Makes  Sense: Use and Misuse of Marginal Abatement Cost Curves.” Policy Research Working Paper  5803 (WPS5803). Washington D.C.: The World Bank (2011).  Wang, Jiang‐Jiang, You‐Yin Jing, Chun‐Fa Zhang, and Jun‐Hong Zhao. “Review on Multi‐Criteria Decision  Analysis Aid in Sustainable Energy Decision‐Making.” Renewable and Sustainable Energy Reviews  13 no .9 (2009): 2265. DOI: 10.1016/j.rser.2009.06.021  Wasson, David, “Spokane to take over Waste‐to‐Energy Plant operations,” The Spokesman‐Review, April  17, 2014. Last accessed August 23, 2014.  http://www.spokesman.com/stories/2014/apr/17/spokane‐to‐take‐over‐waste‐to‐energy‐ plant/.  Whittington, Jan and Stefanie Young. “Resilience through transaction cost economic evaluation:  Recognizing the cost‐effectiveness of sustainable development” Surveys and Perspectives  Integrating Environment and Society (SAPIENS) 6 no. 1 (2014): 1‐13 (in press).  von Winterfeldt, Detlof and Ward Edwards. Decision Analysis and Behavioral Research. New York, NY:  Cambridge University Press (1986).  Wilbanks, Thomas J. and Steven J. Fernandez, eds. Climate Change and Infrastructure, Urban Systems,  and Vulnerabilities. Washington, D.C: Island Press (2014).   World Bank, The. “Case study 2: Porto Alegre, Brazil: Participatory approaches in budgeting and public  expenditure management” Social Development Notes: Environmentally and Socially Sustainable  Development Network, Note No. 71. (March, 2003). Accessed September 14, 2014.  http://siteresources.worldbank.org/INTPCENG/1143372‐1116506093229/20511036/sdn71.pdf  World Bank, The. Building Resilience: Integrating Climate and Disaster Risk into Urban Development.  Washington, D.C.: The World Bank (2013a). http://www‐ wds.worldbank.org/external/default/WDSContentServer/WDSP/IB/2013/11/14/000456286_20 131114153130/Rendered/PDF/826480WP0v10Bu0130Box37986200OUO090.pdf.  World Bank, The. “Cities and Climate Change: An Urgent Agenda” Urban Development Series 10  (December, 2010a): 15. http://siteresources.worldbank.org/INTUWM/Resources/340232‐ 1205330656272/CitiesandClimateChange.pdf.  Page | 31   World Bank, The. “Participatory Budget Formulation” (2013d). Accessed September 14,  2014.  http://go.worldbank.org/S9ZD1PNII0  World Bank, The. “Planning and Financing Low Carbon, Livable Cities.” (September 2013b). Accessed  August 2, 2014. http://www.worldbank.org/en/news/feature/2013/09/25/planning‐financing‐ low‐carbon‐cities.  World Bank, The. Turn Down the Heat: Climate Extremes, Regional Impacts and the Case for Resilience.  Washington, D.C.: The World Bank (2013c). http://www‐ wds.worldbank.org/external/default/WDSContentServer/WDSP/IB/2013/06/14/000445729_20 130614145941/Rendered/PDF/784240WP0Full00D0CONF0to0June19090L.pdf.  World Bank, The. World Development Report 2010: Development and Climate Change.” Washington  D.C.: The World Bank (2010b).  World Economic Forum. “Global Agenda Council on Infrastructure, 2012‐2014.” Accessed June 20, 2014.  http://www3.weforum.org/docs/GAC/2013/WEF_GAC_Infrastructure_MidtermReport.pdf.   World Resources Institute. “The GHG Protocol for Project Accounting.” (December 2005). Accessed June  12, 2014. http://www.ghgprotocol.org/files/ghgp/ghg_project_protocol.pdf.  York, Anna. “Alaskan village stands on leading edge of climate change.” Powering A Nation. (2010).  Accessed August 4, 2014, http://unc.news21.com/index.php/stories/alaska.html.    Page | 32