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。

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