一个持续增长的经济体需要不断地完善基础设施。亚太地区的基础设施投资规模小于维持目前增长势头所必需的规模。据估计，到2030年，亚洲的发展中国家需要每年投资1.5万亿美元用于基础设施建设，才能保持经济增长势头，解决贫困问题。本书是亚洲开发银行研究院关于基础设施投资方面的最新研究成果，总结了有关基础设施对于各种经济产出尤其是在经济增长或者财政预算方面的影响，概述了可以适用于基础设施融资项目的各类工具及其优缺点，并在此基础上，介绍了一种新的融资方式。

致　　谢 作为本书主编，我们要感谢为本书的问世做出贡献的同仁们，但又恐会挂一漏万。 首先，我们要感谢启动本项目的主管维克托·蓬迪内斯（Victor Pontines）。围绕这个主题，他组织了两次研讨会：第一次是2014年11月在亚洲开发银行研究院，第二次是2015年5月在马来西亚博特拉大学（Universiti Putra Malaysia）。因此，我们要对马来西亚博特拉大学慷慨地主办这次会议表示衷心的感谢。2016年12月，越南国家银行在河内举办了亚洲开发银行研究院和经济合作与发展组织（OECD）的第三次会议。我们要感谢来自世界银行的阿伊汉·科泽（Ayhan Kose），以及战略和国际研究中心（the Center for Strategic and International Studies）的马修·古德曼（Matthew Goodman）和丹尼尔·兰德（Daniel Runde），他们在吉野直行院长于2017年11月在华盛顿特区组织的研讨会上宣讲了本书的主要观点。特别要感谢布鲁金斯学会的阿马尔·巴塔查里亚（Amar Bhattacharya）。这些会议期间，我们收到了许多宝贵意见和建议。 其次，我们向本书各章作者深表谢意，感谢他们在整个项目中辛勤的付出、耐心的修改以及为本书提出的宝贵意见。特别感谢普拉奇·古普塔（Prachi Gupta）和谢益哲（Yizhe Daniel Xie）为第十一章提供的研究帮助。 最后，我们要感谢编辑和制作团队，特别是蒂芬妮·切尊（Tiffany Chezum）、安吉列·史密斯（Ainslie Smith）和艾琳·玛帕兰加兰（Aileen Magparangalan），感谢他们出色而迅捷的工作。特别感谢乔治·巴特塞（George Battese）详细审读了几章内容。我们还要深深感谢亚洲开发银行研究院的传播团队，包括马克·本格（Marc Benger）、耶拉·勒格（Jera Lego）和穆里尔·奥东兹（Muriel Ordonez），他们为这本书的出版和发行承担了协调工作。ⅵ亚太地区基础设施融资：影响分析和新资金来源前言ⅶ 前　　言 吉野直行　马蒂亚斯·赫布尔　乌米徳·阿彼德哈达耶夫 经济增长与基础设施投资并驾齐驱。一个持续增长的经济体需要不断地完善基础设施，尽一切可能确保货物和服务的交换能够顺利和高效。对基础设施的投资本身有助于经济增长，并能提供充足的就业机会，尽管存在强化机制，但并不意味着基础设施投资就能自给自足。通常，成本需要提前预支，中长期后才能获得回报。基础设施改善的收益因人而异，因为某些经济体会由于基础设施改善，在不增加成本的前提下获得新的机会。另外，基础设施投资通常是一种长期投资，风险难以预先评估。最后，基础设施可以由政府或私营部门投资，也可以由二者合作进行投资。而在这三种情况下，风险和收益的分配可能比较复杂。正是基于以上诸多原因，基础设施投资面临着巨大的挑战。 亚洲和太平洋地区（以下简称“亚太地区”）各国政府对基础设施投资的规模低于维持目前增长势头所必需的规模，这主要应归因于基础设施投资的复杂性。亚洲开发银行估计，到2030年，亚洲的发展中国家需要每年投资1.5万亿美元用于基础设施建设才能保持经济增长势头，以解决贫困问题。如果算上用于缓解和适应气候变化的需要，这一数字将增加到每年1.7万亿美元。基础设施投资的问题并不仅限于亚洲。McKinsey估计，到2020年，全球范围内的基础设施融资总额占国内生产总值（GDP)的比例将从3.8%左右上升到5.6%。即便是发达经济体，如美国，也提出了交通运输基础设施重建和现代化的计划。 本书旨在提供基础设施投资方面的最新研究成果，包括如何为基础设施融资的新观点。编者希望本书能在帮助亚太地区缩小基础设施缺口、维持繁荣之路方面做出贡献。 本书想要达到两个目标。第一，总结基础设施关于各种经济产出影响方面的最新研究成果，尤其是在经济增长或者财政预算方面。近年来，对于基础设施投资的影响和溢出效应方面的研究成果层出不穷。本书第一部分的几章反映了某些亚洲国家的最新研究成果。希望这些研究成果能够帮助政策制定者更好地理解基础设施投资的所有潜在影响。第二，概述可以适用于基础设施融资项目的各类工具。基础设施项目的融资渠道众多，各种模式的优缺点将在本书中予以呈现。此外，新基础设施能够产生积极的溢出效应，这种效应便于掌握并反馈给投资者，从而能够提高回报率。本书在这种观点的基础上，介绍了一种新的融资方式。 基础设施的定义有很多种，一般包括供水、下水道、电网和通信等广泛的设施和服务，以及道路、隧道和桥梁等运输基础设施。除了硬基础设施外，还有软基础设施，主要建立在医疗保健、教育或金融系统等机构之上。本书重点考察的是硬基础设施，特别是运输、电力和电信方面的基础设施。本书在使用“基础设施”一词时，一般指硬基础设施。 长期以来，经济学家们一直关注基础设施投资。本书在利用亚太地区的各种案例研究基础设施的影响时，将会加入长期的文献综述。研究方法主要使用双重差分法、引力模型估计、超越对数生产函数以及其他方法。本书是将这些方法和案例研究结合用在评估亚洲基础设施影响的首部专著。 本书从多个角度考察基础设施融资，对现有的投资工具［这些工具在亚洲开发银行近期的其他出版物（2017）中也分析过］进行了有益的思考。这本书的新奇之处在于它证明了跨时间和跨地区的溢出效应的存在，并提出了一种新型的融资方案。其主要观点是将溢出效应返还给投资者，从而提高收益率。我们相信，详细解释这一创新性的解决方案，并提出一种将其付诸实践的办法，非常有价值。 全书分为四大部分。第一部分是专门关于交通基础设施对经济产出的影响的实证研究。第一章试图回答乌兹别克斯坦的铁路基础设施如何影响区域内国内生产总值的问题。第二章和第三章分别讨论了交通基础设施的改善如何增加日本和菲律宾的税收收入。 第二部分研究基础设施的改善对企业和家庭的影响。第四章考察泰国和日本的基础设施对全要素生产率的影响。第五章评估中国的公路、通信服务器和电缆对企业生产力的影响。第六章的研究发现，菲律宾港口基础设施的改善，提高了家庭收入和增加了教育产出。第七章展现了巴布亚新几内亚的道路改善情况，证明道路的改善增加了平均家庭消费，并且总结了各种可用于基础设施分析的数据来源。 第三部分重点讨论了基础设施的互联互通效应。第八章着眼于分析航运互联互通对贸易绩效的影响。第九章和第十章阐述了亚太地区基础设施的改善对贸易的影响及评估方法。 第四部分讨论基础设施融资的所有问题。第十一章回顾历史，总结教训。第十二章和第十三章评议基础设施融资的各种方案和模式。 本书的目标读者是亚太地区的决策者，他们面临着为本国日益增加的基础设施提供资金的挑战。我们希望本书能帮助他们制定以事实为基础的基础设施政策，从而促进稳定的、可持续的经济增长。也希望本书能引起研究生在发展研究方面的兴趣。各章节的作者都是基础设施分析领域的著名专家，运用了最先进的计量经济技术对各国进行分析。最后，作者努力确保他们的主要研究成果能够被那些缺乏经济学方面的专门知识但又对这些研究真正感兴趣的人所理解。一言以蔽之，本书旨在成为与亚太地区基础设施的影响和融资相关的所有问题的参考文献。 各章概述 在第一章中，吉野和阿彼德哈达耶夫检验了乌兹别克斯坦基础设施供给对地区经济绩效影响的性质和程度。该分析使用了基于双重差分法估计的经验证据，即乌兹别克斯坦南部的脱什古扎-博伊孙-昆库功铁路的连通与受影响地区经济产出增长率的关系，取决于各地区的时间不变的个人效用、时间变化协变量和不断演变的经济特征。为了探讨基础设施供给的差异性，作者引入了一个实证模型，考察了铁路建成后的地区效应、溢出效应和互联互通效应，以及建立效应、超前效应和滞后效应。实证结果表明，在互联互通效应的分析框架下，乌兹别克斯坦的脱什古扎-博伊孙-昆库功铁路沿线受影响地区的GDP增长率提高了2%左右。这似乎是由工业增加值和服务增加值分别提高5%和7%推动的。对农业产出的正效应约为1%，这与以往关于公共资本差异影响的文献一致。这些分析框架和结果有助于监管机构全面评估基础设施的影响，并制定相关的促进和补偿措施。 在第二章中，吉野和阿彼德哈达耶夫分析了日本九州高速铁路对各县税收的影响。该线路于2004年开始部分运营， 2011年全线开通。作者用双重差分法估算了其对日本九州地区的影响，并对沿线地区和其他不受影响地区的税收收入进行了比较。由于国内生产总值是经济活动的综合指标，财政收入直接与税收挂钩，因此作者重点关注税收总额，并将其分为个人所得税和企业所得税。分析结果表明，该地区的税收在铁路线建造阶段（1991～2003年)显著增加，2004年开始运营后下降。铁路线还对九州附近的县产生了积极的影响，但其对2004～2013年税收收入的影响要小于更远的地方。当九州线连接到现有的三洋高速线后，情况就发生了变化。研究发现，这条线路建成并与广岛、大阪等大城市连通后，对税收产生了统计上的显著影响和经济上的增长效应，铁路附近地区的税收收入高于其相邻地区。双重差分法的分析结果显示，在建造阶段，企业所得税收入低于个人所得税收入；与大城市连通后，企业所得税收入转而增加。 在第三章中，吉野直行和蓬迪内斯研究了位于菲律宾八打雁省的南他加禄干道（Southern Tagalog Arterial Road，STAR）收费公路对直接通过的城市和自治区公共财政的影响。为此，作者使用了一个独特的数据集，将八打雁省的城市和自治区的收入划分为税收（财产税和营业税）收入和非税收（管理收费和用户收费）收入。以改进的双重差分法的两套范式为基础，作者发现，南他加禄干道收费公路对营业税具有稳定的、统计意义上和经济增长上的影响。同时，这种所谓的“公路效应”延伸到毗邻八打雁省的省市和自治区。此外，深入研究发现，南他加禄干道收费公路的显著影响不仅体现在营业税上，还反映在财产税和管理收费上。这些研究发现为基础设施投资问题提供了坚实的支撑。最后，微观案例的研究表明，基础设施投资可以在增加税收和非税收入方面发挥间接作用。 在第四章中，吉野直行和中桥正树研究了泰国和日本基础设施的生产力效应。具体而言，他们利用20世纪70年代至21世纪头10年泰国和日本的产业数据，运用生产函数和全要素生产率回归测算了基础设施的影响。在泰国，按行业划分的增长核算表明，制造业和服务业的全要素生产率增长加快。相反，农业部门的全要素生产率增长降速，在所有考察的行业中，农业的全要素生产率最低。生产函数分析显示，基础设施投资仅对制造业产生了生产力效应，不过影响的程度有所提高；而在其他工业部门，基础设施投资的生产力效应较低或几乎不存在。在日本，按产业和地区划分的增长核算表明，城市地区的第二产业和第三产业的全要素生产率增长快于农村地区，城市地区的全要素生产率水平也高于其他地区。研究表明，基础设施投资对第二产业和第三产业存在生产力效应，1990～2010年日本第二产业边际生产率下降速度快于第三产业。全要素生产率回归结果表明，交通基础设施投资对日本的全要素生产率有积极的影响，尤其是在第二产业。然而，日本的人口正在减少，未来将出现运输基础设施供应过剩的情况。 在第五章中，张燕、万广华和黄友星利用2002～2007年中国4.4万多家的面板数据，对公路、通信服务器和电缆三种基础设施投资的企业层面全要素生产率模型进行了测算。作者发现，三类基础设施投资对企业生产率都存在积极的影响，中西部省份企业的受益程度要大于东部省份企业。此外，作者还观察到基础设施建设可能会对邻近省份产生溢出效应。 在第六章中，弗朗西斯科和赫布尔通过考察菲律宾的滚装船（Roll-on/Roll-off）政策的实践，探讨了一国之内提供有效且可负担的交通系统的影响。他们对家庭和城市层面的影响进行了三次分析。第一次分析结果表明，滚装船港口的运营提高了农业和非农业收入，家庭因此受益。此外，估计结果表明，农业家庭所处的岛屿位置并不妨碍其从滚装船政策中获益。第二次分析结果表明，滚装船港口附近城市的儿童入学率出现上升（学前教育阶段，女生的入学率要高于男生）。第三次分析揭示了滚装船港口附近地区家庭在食品、酒精和烟草上的支出降低。同样，作者注意到这些家庭的收入提高了，意味着滚装船港口创造了工作机会。总体来说，本章强调加强一国之内地方经济之间的物理联系会产生若干意想不到的影响。 在第七章中，埃德蒙兹等人详细介绍了数据收集、整理的过程，在此基础上评估了巴布亚新几内亚的道路基础设施对农村发展的影响。在评估过程中，作者将国民收入和支出调查的多个横截面数据与道路质量和其他空间数据来源整理成两个时间段的面板。本章首先概述了作者为探索新的数据源（如夜景数据或光度数据和卫星图像数据)所做的初步努力，以支撑道路的影响评估，从而指导研究人员获得像巴布亚新几内亚这样数据贫瘠的国家的空间数据。此外，作者还简要地评价了这些数据来源在实证研究背景下的有用性。最后，本章总结了道路对农村发展影响的计量经济学评估结果。 交通基础设施投资通常会降低经济活动中心之间的贸易成本，从而促进经济交流。在第八章中，赫布尔利用14个太平洋岛国的案例，研究了交通设施连通对国际贸易的重要性。太平洋国家面临着若干结构性约束，其中最重要的是规模小、距离远，这使其难以融入世界经济。本章重点关注太平洋岛国的航运连通及其对贸易绩效的影响，首先介绍了太平洋岛国与世界其他地区的航运连通的新数据集，然后将该数据集与相应的贸易流动结合在一起，从而测算互联互通在太平洋贸易绩效中的重要性。 在第九章中，依斯迈尔和玛希丁考察了近期亚洲的贸易自由化导致关税大幅度下降以来，基础设施促进贸易的作用。研究量化了硬基础设施和软基础设施对本地区出口和进口贸易量的影响以及对各种经济增长指标的影响。结果表明，运输基础设施（即公路密度、航空运输、铁路运输和港口运输)的改善导致贸易流量增加。信息和通信技术基础设施也促进了贸易，因为电话线路、手机用户、固定宽带、互联网用户和互联网安全服务的增加对进出口双方的贸易都产生了积极影响。关于软基础设施，作者采用了三个指标，即进出口成本、进出口所需文件以及进出口时间。结果表明，软基础设施改革可以通过降低成本、减少所需文件数量和完成程序所需时间来改善贸易流动。作者的结论是，尽管硬基础设施历来受到更多关注，但也要更多地研究软基础设施对贸易流动的影响。 由柬埔寨、老挝、缅甸、越南、泰国以及中国云南省和广西壮族自治区组成的大湄公河次区域最近在经济走廊框架下发展跨境交通基础设施方面取得了显著进展。在第十章中，藤村信久利用三种方法来评估大湄公河次区域的跨境交通基础设施。首先，作者进行了为南北、东西和南部经济走廊制定收益成本率的部分尝试。据测算，南部走廊在经济上最为可行，其次是南北走廊和东西走廊。南部走廊的结果与重力模型框架非常吻合，因为这条走廊包括曼谷、胡志明市和金边三大经济体，长度相对较短（约900千米)。与此形成对比的是，东西走廊大约长1450千米，沿线不包括大型经济体（除了大型港口)。东西走廊的建设需要10～20年，主要出于长远利益考虑。 在第十一章中，吉野直行和斯蒂尔曼回顾了基础设施融资的历史，重点介绍了美国和日本的经验。过去，许多具有公益性质的基础设施项目是通过吸引私人资金完成的。美国和日本的私营铁路公司主要通过出售或开发有升值潜力的房地产来偿还巨额债务，这些房地产要么与铁路相邻，要么是通行权的一部分。吉野直行和斯蒂尔曼从被遗忘的经验和被忽视的原型中吸取有用的要素，通过本书第一部分中的溢出效应测算，归纳了基础设施融资的实际特征。 在第十二章中，里根介绍了截至2017年亚太地区基础设施融资的方法、优势和局限性。亚太地区是世界上增长最快的区域，这一地位已经持续了十多年。区域持续增长和发展以及各国经济之间更多参与的一个重大挑战是增加对经济和社会基础设施的投资。政府投资的大部分基础设施是公共产品；然而，自2005年以来，私人资本占到投资的22%左右，约占基础设施融资的40%，主要分布在电信、能源和运输部门。这一章从实证的角度考察了当前的供求状况，并对本地区各国未来的政策发展提出了若干建议。 与第十二章相似，因德斯特撰写的第十三章从全球角度评估了亚洲的基础设施投资和融资。这一章概述了基础设施的需求以及全球和亚洲内部各种私营融资的来源，利用一个简单的框架——占国内生产总值的百分比——绘制了基础设施资本需求和供给的“宏图”。尽管与一般预计亚洲的情况有所出入，但因德斯特从全球比较中揭示了一些有趣的特征。总体来说，私营部门的作用仍然相对较弱。银行贷款在基础设施私营融资中占主导地位，资本市场还有很大的发展空间。与投资需求相比，上市和未上市的投资工具、项目融资和公私伙伴关系的规模仍然很小，远远低于全球平均水平。不过，也存在一些值得注意的特例。 机构投资者被广泛视为基础设施融资的新来源。亚洲的投资格局具有一些鲜明的特征，如大型养老储备基金和主权财富基金的地位突出，私营长期储蓄机构相对弱小。目前，国内投资者在基础设施的资产配置方面总体上非常低，基础设施对外国投资者的吸引力仍然不大。今后，投资者有望参与到这一领域，而且必须清除一些障碍和规避风险。亚洲各国政府可以采取措施吸引更多的私营资本。

图表和方框目录／1 撰稿人简介／ⅰ 缩略词／ⅲ 致谢／ⅴ 前言／ⅶ 第一部分　基础设施投资的经济影响 第一章　基础设施投资的影响评估 　　　　——对乌兹别克斯坦脱什古扎-博伊孙-昆库功铁路线的案例分析／3 第二章　基础设施投资对税收的影响：日本九州高速铁路线对区域税收的溢出效应评估／33 第三章　公共财政的“公路效应”——以菲律宾南他加禄干道收费公路为例／61 第二部分　基础设施的发展影响 第四章　泰国和日本基础设施投资的生产力效应／79 第五章　基础设施对企业生产效率的影响：来自中国制造业的分析／122 第六章　港口改善对菲律宾教育的影响／134 第七章　巴布亚新几内亚农村公路发展对家庭福利的影响评估／159 第三部分　互联互通与跨境基础设施 第八章　航运互联互通对贸易绩效的影响:以太平洋为例／195 第九章　基础设施对亚洲特定经济体贸易和经济增长的影响／213 第十章　跨境交通基础设施在大湄公河次区域的影响评估：三种方法／247 第四部分　基础设施融资 第十一章　从过去到未来：基础设施私人融资创新的启示性特征／277 第十二章　亚太地区基础设施融资模式：优势和局限／306 第十三章　基础设施、私人融资和机构投资者：全球视角下的亚洲／338 结论／381 附录　引入基础设施退税债券：未来税收增长背景下证券化后端参与的建议／386 索引／410 表目录 表1.1　使用双重差分法对2005～2008年和2009～2012年乌兹别克斯坦地区数据进行的数 　　　　值估计／9 表1.2　2005～2013年乌兹别克斯坦交通模式的长度／13 表1.3　地区效应结果变量的统计概要／16 表1.4　溢出效应结果变量的统计概要／17 表1.5　互联互通效应结果变量的统计概要／17 表1.6　地区GDP增长率与铁路互联的关系：长期互联互通效应背景下的产出估计／20 表1.7　GDP产出变量的双重差分系数／24 表1.8　农业结果变量的双重差分系数／25 表1.9　工业结果变量的双重差分系数／26 表1.10　服务业结果变量的双重差分系数／27 表2.1　假设受九州高速铁路线建造和运营影响的各县／37 表2.2　九州高速铁路线建造和运营时间段／38 表2.3　高速铁路线建造前阶段（1982～1991年）计算受影响的县及其毗邻的税收总额平均 　　　　值之间的最小欧几里得距离／40 表2.4a　三个阶段的税收收入结果变量的双重差分实证结果（不包括控制组对东京、爱知、 　　　　神奈川和大阪等地的观测值）／41 表2.4b　三个阶段的个人所得税收入结果变量的双重差分实证结果（不包括控制组对东京、 　　　　爱知、神奈川和大阪等地的观测值）／42 表2.4c　三个阶段的企业所得税收入结果变量的双重差分实证结果（不包括控制组对东京、 　　　　爱知、神奈川和大阪等地的观测值）／43 表2.5a　三个阶段的税收收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱知、神 　　　　奈川和大阪等地的观测值）／45 表2.5b　三个阶段的个人所得税收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱 　　　　知、神奈川和大阪等地的观测值）／45 表2.5c　三个阶段的企业所得税收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱 　　　　知、神奈川和大阪等地的观测值）／46 表2.6　个人所得税率／47 表2.7　工作收入扣减／48 表2.8　企业收入的税收负担／48 表2.9a　三个阶段的个人所得税收入实证结果（包括控制组对东京、爱知、神奈川、大阪等 　　　　地的观测值）／49 表2.9b　三个阶段的企业所得税收入实证结果（包括控制组对东京、爱知、神奈川、大阪等 　　　　地的观测值）／49 表2.9c　三年期的个人所得税收入实证结果（包括控制组对东京、爱知、神奈川、大阪等地 　　　　的观测值）／50 表2.9d　三年期的企业所得税收入实证结果（包括控制组对东京、爱知、神奈川、大阪等地 　　　　的观测值）／51 表2.10a　三年期的税收收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱知、神 　　　　奈川、大阪等地的观测值）／52 表2.10b　三年期的个人所得税收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱 　　　　知、神奈川、大阪等地的观测值）／52 表2.10c　三年期的企业所得税收入结果变量的双重差分实证结果（包括控制组对东京、爱 　　　　知、神奈川、大阪等地的观测值）／53 表2.11　根据1982～1990年平均税收收入之间的欧几里得距离，使用最近毗邻匹配法，得 　　　　到税收收入结果变量的双重差分实证结果／54 表2.12　根据1982～1990年平均税收收入之间的欧几里得距离，使用最近毗邻匹配法，得 　　　　到个人所得税结果变量的双重差分实证结果／55 表2.13　根据1982～1990年平均税收收入之间的欧几里得距离，使用最近毗邻匹配法，得 　　　　到企业所得税结果变量的双重差分实证结果／56 表3.1　八打雁省内直辖市组成的四个非受益组／66 表3.2a　改进的双重差分法对财产税的回归结果——受益人与非受益组1～4的比较／68 表3.2b　改进的双重差分法对营业税的回归结果——受益人与非受益组1～4的比较／69 表3.2c　改进的双重差分法对管理收费的回归结果——受益人与非受益组1～4的比较／69 表3.2d　改进的双重差分法对用户收费的回归结果——受益人与非受益组1～4的比较／70 表3.3　计算的受益组比非受益组4增加的营业税收入／71 表3.4　改进的双重差分回归结果——溢出效应／72 表3.5　回归结果——使用南他加禄干道收费公路的连续距离／74 表4.1　泰国各行业的经济增长情况／82 表4.2　日本地区划分／83 表4.3　日本各产业和地区的经济增长情况／84 表4.4　泰国和日本的基础设施水平／87 表4.5　泰国的数据／93 表4.6　泰国生产函数的估算结果／94 表4.7　泰国公共资本生产力效应的点估计／95 表4.8　泰国基于物理指标的全要素生产率回归／96 表4.9　泰国基于国内生产总值和实际价值的全要素生产率回归／97 表4.10　日本的数据／100 表4.11　日本生产函数的估算结果——第一产业／102 表4.12　日本生产函数的估算结果——第二产业／103 表4.13　日本生产函数的估算结果——第三产业／104 表4.14　日本2010年公共资本生产力效应的点估计／105 表4.15　日本基于物理指标的全要素生产率回归——考虑趋势／110 表4.16　日本基于物理指标的全要素生产率回归——不考虑趋势／111 表4.17　日本基于实际价值的全要素生产率回归——考虑趋势／112 表4.18　日本基于实际价值的全要素生产率回归——不考虑趋势／113 表5.1　回归变量的统计汇总／126 表5.2　基础设施对企业生产率的影响／126 表5.3　区域基础设施效应模型的实证结果／128 表5.4　空间基础设施效应模型的实证结果／129 表6.1　滚装船港口运营对农业家庭收入的影响／141 表6.2　滚装船港口运营对农业资源和活动收入的影响／143 表6.3　滚装船港口运营对非农业资源和活动收入的影响／144 表6.4　学校出勤率估算／145 表6.5　学校出勤率同等提高情况／147 表6.6　人均税收收入情况／148 表6.7　人均家庭收入情况／149 表6.8　人均食物支出情况／151 表6.9　人均酒精支出情况／152 表6.10　人均烟草支出情况／153 表7.1　2000年和2009年公路网数据集中描述的路面类型和公路状况／164 表7.2　2000年和2009年路段路面类型的过渡矩阵／166 表7.3　2000年和2009年路段公路状况的过渡矩阵／166 表7.4　1996年和2009～2010年住户调查中包含的福利指标／167 表7.5　1996年和2009～2010年住户调查中包含的基础服务可及度和距离指标／168 表7.6　线性扫描业务系统稳定灯光数据中的关键数据／176 表7.7　路面类型对家庭福利指标的影响／181 表7.8　路面类型和距离对各亚组实际每个成人当量消费量对数的影响／182 表7.9　关于路面类型消费的广义分位数回归／183 表8.1　2013年太平洋发展成员国的海事网络连通概述（起运港与目的港之间的活动连通数量）／199 表8.2　航运的描述性统计数据／200 表8.3　太平洋发展成员国出口引力估算结果（2011～2013年平均）／205 表8.4　使用工具变量法的引力估算结果／206 表8.5　基于完整距离的贸易流量引力估算结果／207 表9.1　2000年和2012年亚洲贸易情况／214 表9.2　2006年、2010年、2013年亚洲特定经济体的基础设施表现／216 表9.3　2013年亚洲特定经济体基础设施指标的质量／217 表9.4　2013年亚洲特定经济体信息和通信技术的基础设施表现／218 表9.5　运输基础设施对亚洲贸易的影响／228 表9.6　信息和通信技术基础设施对亚洲贸易的影响／231 表9.7　软基础设施对亚洲贸易的影响／233 表9.8　运输基础设施对农业出口和制造业出口的影响／235 表9.9　信息和通信技术基础设施对农业出口和制造业出口的影响／237 表9.10　软基础设施对农业出口和制造业出口的影响／238 表9.11　运输基础设施对经济增长的影响／240 表9.12　ICT和能源基础设施对经济增长的影响／240 表10.1　南北走廊收益成本对比／248 表10.2　东西走廊收益成本对比／250 表10.3　南部走廊收益成本对比／251 表10.4　创建数据集时面临的限制和所做的调整／254 表10.5　经济走廊位置与分配虚拟值的标准／255 表10.6　每个行政单位虚拟变量赋值所依据的信息／256 表10.7　次国家层面面板数据分析估算结果（因变量=人均GDP增长）／264 表10.8　大湄公河次区域内部贸易发展趋势／266 表10.9　描述性统计／270 表10.10　模型（6）估算结果（因变量=成对进口值）／271 表10.11　模型（7）估算结果（因变量=成对进口值）／272 表11.1　首条横贯大陆铁路的融资计划条款／279 表11.2　政府债券最终结算估计／280 表11.3　苏伊士运河第一期工程项目的利益相关者对未来利益的分配／282 表11.4　苏伊士公司股票首次公开募集的实收资本表／283 表11.5　苏伊士公司1867年11月发行的1亿法郎（历史价）债券的关键条款和最终结果／284 表11.6　20世纪日本私营铁路的发展阶段／285 表11.7　加利福尼亚州“加强地区基础设施融资”计划的主要授权项目和功能／289 表12.1　2004～2014年全球和亚太地区的项目融资情况／314 表12.2　2004～2014年亚太地区项目融资的来源／315 表13.1　到2030年全球基础设施投资需求占全球GDP的比例／341 表13.2　2010～2020年基础设施投资需求占GDP的比例／343 表13.3　新兴市场和发展中经济体基础设施融资渠道／346 表13.4　基础设施投资工具／349 表13.5　各地区项目融资金额／355 表13.6　基础设施机构投资者的障碍／367 表A.1　发行人的附属关系以及与政府或担保机构的距离／392 表A.2　按流动分类确定为试点区的潜在税种清单／395 图目录 图1.1　GDP增长率结果变量的双重差分法／8 图1.2　2005～2012年乌兹别克斯坦运输模式选择／12 图2.1　含有税收收入结果变量的双重差分法／36 图3.1　双重差分法／64 图3.2　营业税：受益组vs非受益组／167 图4.1　泰国各行业的全要素生产率水平／83 图4.2　日本各产业和地区的全要素生产率水平／86 图4.3　1990年和2010年日本第二产业的公共资本边际生产力／108 图4.4　1990年和2010年日本第三产业的公共资本边际生产力／109 图8.1　2002～2016年亚太地区的出口贸易／197 图8.2　亚太地区和太平洋地区间直航运输和贸易流量／202 图10.1　大湄公河次区域内部电器与运输工具贸易／268 图11.1　从政府部门到私人发行人的典型进展／295 图11.2　将后端税收参与转移给原始投资者的潜在方式／299 图12.1　2004～2014年亚太地区的项目融资占比（按部门划分）／314 图12.2　2004～2014年全球债券和贷款项目融资／319 图13.1　1992～2011年基础设施支出占GDP的比例／339 图13.2　基础设施融资渠道／345 图13.3　亚洲基础设施指数的经济体权重／351 图13.4　2010～2015年亚洲各国的基础设施交易占比／353 图13.5　亚太地区各国项目融资贷款规模／356 图13.6　各地区公私伙伴关系交易量／359 图13.7　新兴市场和发展中经济体基础设施的私人投资／360 图13.8　机构投资者资产／362 图13.9　2015年亚洲基础设施投资者占比情况／365 图13.10　各地区投资于基础设施的主权财富基金占比／366 图14.1　基础设施项目的利润流／384 图A.1　缩小基础设施债券的市场缺口／389 图A.2　一种新的统一模型示意图／398 方框目录 方框1：经济走廊如何成为地区发展当局的税收试点区／396 方框2：双重差分计算公式／407