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亞太地區(qū)基礎設施融資
一個持續(xù)增長的經(jīng)濟體需要不斷地完善基礎設施。亞太地區(qū)的基礎設施投資規(guī)模小于維持目前增長勢頭所必需的規(guī)模。據(jù)估計,到2030年,亞洲的發(fā)展中國家需要每年投資1.5萬億美元用于基礎設施建設,才能保持經(jīng)濟增長勢頭,解決貧困問題。本書是亞洲開發(fā)銀行研究院關于基礎設施投資方面的最新研究成果,總結了有關基礎設施對于各種經(jīng)濟產出尤其是在經(jīng)濟增長或者財政預算方面的影響,概述了可以適用于基礎設施融資項目的各類工具及其優(yōu)缺點,并在此基礎上,介紹了一種新的融資方式。
致 謝
作為本書主編,我們要感謝為本書的問世做出貢獻的同仁們,但又恐會掛一漏萬。
首先,我們要感謝啟動本項目的主管維克托·蓬迪內斯(Victor Pontines)。圍繞這個主題,他組織了兩次研討會:第一次是2014年11月在亞洲開發(fā)銀行研究院,第二次是2015年5月在馬來西亞博特拉大學(Universiti Putra Malaysia)。因此,我們要對馬來西亞博特拉大學慷慨地主辦這次會議表示衷心的感謝。2016年12月,越南國家銀行在河內舉辦了亞洲開發(fā)銀行研究院和經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)的第三次會議。我們要感謝來自世界銀行的阿伊漢·科澤(Ayhan Kose),以及戰(zhàn)略和國際研究中心(the Center for Strategic and International Studies)的馬修·古德曼(Matthew Goodman)和丹尼爾·蘭德(Daniel Runde),他們在吉野直行院長于2017年11月在華盛頓特區(qū)組織的研討會上宣講了本書的主要觀點。特別要感謝布魯金斯學會的阿馬爾·巴塔查里亞(Amar Bhattacharya)。這些會議期間,我們收到了許多寶貴意見和建議。
其次,我們向本書各章作者深表謝意,感謝他們在整個項目中辛勤的付出、耐心的修改以及為本書提出的寶貴意見。特別感謝普拉奇·古普塔(Prachi Gupta)和謝益哲(Yizhe Daniel Xie)為第十一章提供的研究幫助。
最后,我們要感謝編輯和制作團隊,特別是蒂芬妮·切尊(Tiffany Chezum)、安吉列·史密斯(Ainslie Smith)和艾琳·瑪帕蘭加蘭(Aileen Magparangalan),感謝他們出色而迅捷的工作。特別感謝喬治·巴特塞(George Battese)詳細審讀了幾章內容。我們還要深深感謝亞洲開發(fā)銀行研究院的傳播團隊,包括馬克·本格(Marc Benger)、耶拉·勒格(Jera Lego)和穆里爾·奧東茲(Muriel Ordonez),他們?yōu)檫@本書的出版和發(fā)行承擔了協(xié)調工作。ⅵ亞太地區(qū)基礎設施融資:影響分析和新資金來源前言ⅶ
前 言
吉野直行 馬蒂亞斯·赫布爾 烏米徳·阿彼德哈達耶夫
經(jīng)濟增長與基礎設施投資并駕齊驅。一個持續(xù)增長的經(jīng)濟體需要不斷地完善基礎設施,盡一切可能確保貨物和服務的交換能夠順利和高效。對基礎設施的投資本身有助于經(jīng)濟增長,并能提供充足的就業(yè)機會,盡管存在強化機制,但并不意味著基礎設施投資就能自給自足。通常,成本需要提前預支,中長期后才能獲得回報;A設施改善的收益因人而異,因為某些經(jīng)濟體會由于基礎設施改善,在不增加成本的前提下獲得新的機會。另外,基礎設施投資通常是一種長期投資,風險難以預先評估。最后,基礎設施可以由政府或私營部門投資,也可以由二者合作進行投資。而在這三種情況下,風險和收益的分配可能比較復雜。正是基于以上諸多原因,基礎設施投資面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
亞洲和太平洋地區(qū)(以下簡稱“亞太地區(qū)”)各國政府對基礎設施投資的規(guī)模低于維持目前增長勢頭所必需的規(guī)模,這主要應歸因于基礎設施投資的復雜性。亞洲開發(fā)銀行估計,到2030年,亞洲的發(fā)展中國家需要每年投資1.5萬億美元用于基礎設施建設才能保持經(jīng)濟增長勢頭,以解決貧困問題。如果算上用于緩解和適應氣候變化的需要,這一數(shù)字將增加到每年1.7萬億美元。基礎設施投資的問題并不僅限于亞洲。McKinsey估計,到2020年,全球范圍內的基礎設施融資總額占國內生產總值(GDP)的比例將從3.8%左右上升到5.6%。即便是發(fā)達經(jīng)濟體,如美國,也提出了交通運輸基礎設施重建和現(xiàn)代化的計劃。
本書旨在提供基礎設施投資方面的最新研究成果,包括如何為基礎設施融資的新觀點。編者希望本書能在幫助亞太地區(qū)縮小基礎設施缺口、維持繁榮之路方面做出貢獻。
本書想要達到兩個目標。第一,總結基礎設施關于各種經(jīng)濟產出影響方面的最新研究成果,尤其是在經(jīng)濟增長或者財政預算方面。近年來,對于基礎設施投資的影響和溢出效應方面的研究成果層出不窮。本書第一部分的幾章反映了某些亞洲國家的最新研究成果。希望這些研究成果能夠幫助政策制定者更好地理解基礎設施投資的所有潛在影響。第二,概述可以適用于基礎設施融資項目的各類工具;A設施項目的融資渠道眾多,各種模式的優(yōu)缺點將在本書中予以呈現(xiàn)。此外,新基礎設施能夠產生積極的溢出效應,這種效應便于掌握并反饋給投資者,從而能夠提高回報率。本書在這種觀點的基礎上,介紹了一種新的融資方式。
基礎設施的定義有很多種,一般包括供水、下水道、電網(wǎng)和通信等廣泛的設施和服務,以及道路、隧道和橋梁等運輸基礎設施。除了硬基礎設施外,還有軟基礎設施,主要建立在醫(yī)療保健、教育或金融系統(tǒng)等機構之上。本書重點考察的是硬基礎設施,特別是運輸、電力和電信方面的基礎設施。本書在使用“基礎設施”一詞時,一般指硬基礎設施。
長期以來,經(jīng)濟學家們一直關注基礎設施投資。本書在利用亞太地區(qū)的各種案例研究基礎設施的影響時,將會加入長期的文獻綜述。研究方法主要使用雙重差分法、引力模型估計、超越對數(shù)生產函數(shù)以及其他方法。本書是將這些方法和案例研究結合用在評估亞洲基礎設施影響的首部專著。
本書從多個角度考察基礎設施融資,對現(xiàn)有的投資工具[這些工具在亞洲開發(fā)銀行近期的其他出版物(2017)中也分析過]進行了有益的思考。這本書的新奇之處在于它證明了跨時間和跨地區(qū)的溢出效應的存在,并提出了一種新型的融資方案。其主要觀點是將溢出效應返還給投資者,從而提高收益率。我們相信,詳細解釋這一創(chuàng)新性的解決方案,并提出一種將其付諸實踐的辦法,非常有價值。
全書分為四大部分。第一部分是專門關于交通基礎設施對經(jīng)濟產出的影響的實證研究。第一章試圖回答烏茲別克斯坦的鐵路基礎設施如何影響區(qū)域內國內生產總值的問題。第二章和第三章分別討論了交通基礎設施的改善如何增加日本和菲律賓的稅收收入。
第二部分研究基礎設施的改善對企業(yè)和家庭的影響。第四章考察泰國和日本的基礎設施對全要素生產率的影響。第五章評估中國的公路、通信服務器和電纜對企業(yè)生產力的影響。第六章的研究發(fā)現(xiàn),菲律賓港口基礎設施的改善,提高了家庭收入和增加了教育產出。第七章展現(xiàn)了巴布亞新幾內亞的道路改善情況,證明道路的改善增加了平均家庭消費,并且總結了各種可用于基礎設施分析的數(shù)據(jù)來源。
第三部分重點討論了基礎設施的互聯(lián)互通效應。第八章著眼于分析航運互聯(lián)互通對貿易績效的影響。第九章和第十章闡述了亞太地區(qū)基礎設施的改善對貿易的影響及評估方法。
第四部分討論基礎設施融資的所有問題。第十一章回顧歷史,總結教訓。第十二章和第十三章評議基礎設施融資的各種方案和模式。
本書的目標讀者是亞太地區(qū)的決策者,他們面臨著為本國日益增加的基礎設施提供資金的挑戰(zhàn)。我們希望本書能幫助他們制定以事實為基礎的基礎設施政策,從而促進穩(wěn)定的、可持續(xù)的經(jīng)濟增長。也希望本書能引起研究生在發(fā)展研究方面的興趣。各章節(jié)的作者都是基礎設施分析領域的著名專家,運用了最先進的計量經(jīng)濟技術對各國進行分析。最后,作者努力確保他們的主要研究成果能夠被那些缺乏經(jīng)濟學方面的專門知識但又對這些研究真正感興趣的人所理解。一言以蔽之,本書旨在成為與亞太地區(qū)基礎設施的影響和融資相關的所有問題的參考文獻。
各章概述
在第一章中,吉野和阿彼德哈達耶夫檢驗了烏茲別克斯坦基礎設施供給對地區(qū)經(jīng)濟績效影響的性質和程度。該分析使用了基于雙重差分法估計的經(jīng)驗證據(jù),即烏茲別克斯坦南部的脫什古扎-博伊孫-昆庫功鐵路的連通與受影響地區(qū)經(jīng)濟產出增長率的關系,取決于各地區(qū)的時間不變的個人效用、時間變化協(xié)變量和不斷演變的經(jīng)濟特征。為了探討基礎設施供給的差異性,作者引入了一個實證模型,考察了鐵路建成后的地區(qū)效應、溢出效應和互聯(lián)互通效應,以及建立效應、超前效應和滯后效應。實證結果表明,在互聯(lián)互通效應的分析框架下,烏茲別克斯坦的脫什古扎-博伊孫-昆庫功鐵路沿線受影響地區(qū)的GDP增長率提高了2%左右。這似乎是由工業(yè)增加值和服務增加值分別提高5%和7%推動的。對農業(yè)產出的正效應約為1%,這與以往關于公共資本差異影響的文獻一致。這些分析框架和結果有助于監(jiān)管機構全面評估基礎設施的影響,并制定相關的促進和補償措施。
在第二章中,吉野和阿彼德哈達耶夫分析了日本九州高速鐵路對各縣稅收的影響。該線路于2004年開始部分運營, 2011年全線開通。作者用雙重差分法估算了其對日本九州地區(qū)的影響,并對沿線地區(qū)和其他不受影響地區(qū)的稅收收入進行了比較。由于國內生產總值是經(jīng)濟活動的綜合指標,財政收入直接與稅收掛鉤,因此作者重點關注稅收總額,并將其分為個人所得稅和企業(yè)所得稅。分析結果表明,該地區(qū)的稅收在鐵路線建造階段(1991~2003年)顯著增加,2004年開始運營后下降。鐵路線還對九州附近的縣產生了積極的影響,但其對2004~2013年稅收收入的影響要小于更遠的地方。當九州線連接到現(xiàn)有的三洋高速線后,情況就發(fā)生了變化。研究發(fā)現(xiàn),這條線路建成并與廣島、大阪等大城市連通后,對稅收產生了統(tǒng)計上的顯著影響和經(jīng)濟上的增長效應,鐵路附近地區(qū)的稅收收入高于其相鄰地區(qū)。雙重差分法的分析結果顯示,在建造階段,企業(yè)所得稅收入低于個人所得稅收入;與大城市連通后,企業(yè)所得稅收入轉而增加。
在第三章中,吉野直行和蓬迪內斯研究了位于菲律賓八打雁省的南他加祿干道(Southern Tagalog Arterial Road,STAR)收費公路對直接通過的城市和自治區(qū)公共財政的影響。為此,作者使用了一個獨特的數(shù)據(jù)集,將八打雁省的城市和自治區(qū)的收入劃分為稅收(財產稅和營業(yè)稅)收入和非稅收(管理收費和用戶收費)收入。以改進的雙重差分法的兩套范式為基礎,作者發(fā)現(xiàn),南他加祿干道收費公路對營業(yè)稅具有穩(wěn)定的、統(tǒng)計意義上和經(jīng)濟增長上的影響。同時,這種所謂的“公路效應”延伸到毗鄰八打雁省的省市和自治區(qū)。此外,深入研究發(fā)現(xiàn),南他加祿干道收費公路的顯著影響不僅體現(xiàn)在營業(yè)稅上,還反映在財產稅和管理收費上。這些研究發(fā)現(xiàn)為基礎設施投資問題提供了堅實的支撐。最后,微觀案例的研究表明,基礎設施投資可以在增加稅收和非稅收入方面發(fā)揮間接作用。
在第四章中,吉野直行和中橋正樹研究了泰國和日本基礎設施的生產力效應。具體而言,他們利用20世紀70年代至21世紀頭10年泰國和日本的產業(yè)數(shù)據(jù),運用生產函數(shù)和全要素生產率回歸測算了基礎設施的影響。在泰國,按行業(yè)劃分的增長核算表明,制造業(yè)和服務業(yè)的全要素生產率增長加快。相反,農業(yè)部門的全要素生產率增長降速,在所有考察的行業(yè)中,農業(yè)的全要素生產率最低。生產函數(shù)分析顯示,基礎設施投資僅對制造業(yè)產生了生產力效應,不過影響的程度有所提高;而在其他工業(yè)部門,基礎設施投資的生產力效應較低或幾乎不存在。在日本,按產業(yè)和地區(qū)劃分的增長核算表明,城市地區(qū)的第二產業(yè)和第三產業(yè)的全要素生產率增長快于農村地區(qū),城市地區(qū)的全要素生產率水平也高于其他地區(qū)。研究表明,基礎設施投資對第二產業(yè)和第三產業(yè)存在生產力效應,1990~2010年日本第二產業(yè)邊際生產率下降速度快于第三產業(yè)。全要素生產率回歸結果表明,交通基礎設施投資對日本的全要素生產率有積極的影響,尤其是在第二產業(yè)。然而,日本的人口正在減少,未來將出現(xiàn)運輸基礎設施供應過剩的情況。
在第五章中,張燕、萬廣華和黃友星利用2002~2007年中國4.4萬多家的面板數(shù)據(jù),對公路、通信服務器和電纜三種基礎設施投資的企業(yè)層面全要素生產率模型進行了測算。作者發(fā)現(xiàn),三類基礎設施投資對企業(yè)生產率都存在積極的影響,中西部省份企業(yè)的受益程度要大于東部省份企業(yè)。此外,作者還觀察到基礎設施建設可能會對鄰近省份產生溢出效應。
在第六章中,弗朗西斯科和赫布爾通過考察菲律賓的滾裝船(Roll-on/Roll-off)政策的實踐,探討了一國之內提供有效且可負擔的交通系統(tǒng)的影響。他們對家庭和城市層面的影響進行了三次分析。第一次分析結果表明,滾裝船港口的運營提高了農業(yè)和非農業(yè)收入,家庭因此受益。此外,估計結果表明,農業(yè)家庭所處的島嶼位置并不妨礙其從滾裝船政策中獲益。第二次分析結果表明,滾裝船港口附近城市的兒童入學率出現(xiàn)上升(學前教育階段,女生的入學率要高于男生)。第三次分析揭示了滾裝船港口附近地區(qū)家庭在食品、酒精和煙草上的支出降低。同樣,作者注意到這些家庭的收入提高了,意味著滾裝船港口創(chuàng)造了工作機會?傮w來說,本章強調加強一國之內地方經(jīng)濟之間的物理聯(lián)系會產生若干意想不到的影響。
在第七章中,埃德蒙茲等人詳細介紹了數(shù)據(jù)收集、整理的過程,在此基礎上評估了巴布亞新幾內亞的道路基礎設施對農村發(fā)展的影響。在評估過程中,作者將國民收入和支出調查的多個橫截面數(shù)據(jù)與道路質量和其他空間數(shù)據(jù)來源整理成兩個時間段的面板。本章首先概述了作者為探索新的數(shù)據(jù)源(如夜景數(shù)據(jù)或光度數(shù)據(jù)和衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù))所做的初步努力,以支撐道路的影響評估,從而指導研究人員獲得像巴布亞新幾內亞這樣數(shù)據(jù)貧瘠的國家的空間數(shù)據(jù)。此外,作者還簡要地評價了這些數(shù)據(jù)來源在實證研究背景下的有用性。最后,本章總結了道路對農村發(fā)展影響的計量經(jīng)濟學評估結果。
交通基礎設施投資通常會降低經(jīng)濟活動中心之間的貿易成本,從而促進經(jīng)濟交流。在第八章中,赫布爾利用14個太平洋島國的案例,研究了交通設施連通對國際貿易的重要性。太平洋國家面臨著若干結構性約束,其中最重要的是規(guī)模小、距離遠,這使其難以融入世界經(jīng)濟。本章重點關注太平洋島國的航運連通及其對貿易績效的影響,首先介紹了太平洋島國與世界其他地區(qū)的航運連通的新數(shù)據(jù)集,然后將該數(shù)據(jù)集與相應的貿易流動結合在一起,從而測算互聯(lián)互通在太平洋貿易績效中的重要性。
在第九章中,依斯邁爾和瑪希丁考察了近期亞洲的貿易自由化導致關稅大幅度下降以來,基礎設施促進貿易的作用。研究量化了硬基礎設施和軟基礎設施對本地區(qū)出口和進口貿易量的影響以及對各種經(jīng)濟增長指標的影響。結果表明,運輸基礎設施(即公路密度、航空運輸、鐵路運輸和港口運輸)的改善導致貿易流量增加。信息和通信技術基礎設施也促進了貿易,因為電話線路、手機用戶、固定寬帶、互聯(lián)網(wǎng)用戶和互聯(lián)網(wǎng)安全服務的增加對進出口雙方的貿易都產生了積極影響。關于軟基礎設施,作者采用了三個指標,即進出口成本、進出口所需文件以及進出口時間。結果表明,軟基礎設施改革可以通過降低成本、減少所需文件數(shù)量和完成程序所需時間來改善貿易流動。作者的結論是,盡管硬基礎設施歷來受到更多關注,但也要更多地研究軟基礎設施對貿易流動的影響。
由柬埔寨、老撾、緬甸、越南、泰國以及中國云南省和廣西壯族自治區(qū)組成的大湄公河次區(qū)域最近在經(jīng)濟走廊框架下發(fā)展跨境交通基礎設施方面取得了顯著進展。在第十章中,藤村信久利用三種方法來評估大湄公河次區(qū)域的跨境交通基礎設施。首先,作者進行了為南北、東西和南部經(jīng)濟走廊制定收益成本率的部分嘗試。據(jù)測算,南部走廊在經(jīng)濟上最為可行,其次是南北走廊和東西走廊。南部走廊的結果與重力模型框架非常吻合,因為這條走廊包括曼谷、胡志明市和金邊三大經(jīng)濟體,長度相對較短(約900千米)。與此形成對比的是,東西走廊大約長1450千米,沿線不包括大型經(jīng)濟體(除了大型港口)。東西走廊的建設需要10~20年,主要出于長遠利益考慮。
在第十一章中,吉野直行和斯蒂爾曼回顧了基礎設施融資的歷史,重點介紹了美國和日本的經(jīng)驗。過去,許多具有公益性質的基礎設施項目是通過吸引私人資金完成的。美國和日本的私營鐵路公司主要通過出售或開發(fā)有升值潛力的房地產來償還巨額債務,這些房地產要么與鐵路相鄰,要么是通行權的一部分。吉野直行和斯蒂爾曼從被遺忘的經(jīng)驗和被忽視的原型中吸取有用的要素,通過本書第一部分中的溢出效應測算,歸納了基礎設施融資的實際特征。
在第十二章中,里根介紹了截至2017年亞太地區(qū)基礎設施融資的方法、優(yōu)勢和局限性。亞太地區(qū)是世界上增長最快的區(qū)域,這一地位已經(jīng)持續(xù)了十多年。區(qū)域持續(xù)增長和發(fā)展以及各國經(jīng)濟之間更多參與的一個重大挑戰(zhàn)是增加對經(jīng)濟和社會基礎設施的投資。政府投資的大部分基礎設施是公共產品;然而,自2005年以來,私人資本占到投資的22%左右,約占基礎設施融資的40%,主要分布在電信、能源和運輸部門。這一章從實證的角度考察了當前的供求狀況,并對本地區(qū)各國未來的政策發(fā)展提出了若干建議。
與第十二章相似,因德斯特撰寫的第十三章從全球角度評估了亞洲的基礎設施投資和融資。這一章概述了基礎設施的需求以及全球和亞洲內部各種私營融資的來源,利用一個簡單的框架——占國內生產總值的百分比——繪制了基礎設施資本需求和供給的“宏圖”。盡管與一般預計亞洲的情況有所出入,但因德斯特從全球比較中揭示了一些有趣的特征?傮w來說,私營部門的作用仍然相對較弱。銀行貸款在基礎設施私營融資中占主導地位,資本市場還有很大的發(fā)展空間。與投資需求相比,上市和未上市的投資工具、項目融資和公私伙伴關系的規(guī)模仍然很小,遠遠低于全球平均水平。不過,也存在一些值得注意的特例。
機構投資者被廣泛視為基礎設施融資的新來源。亞洲的投資格局具有一些鮮明的特征,如大型養(yǎng)老儲備基金和主權財富基金的地位突出,私營長期儲蓄機構相對弱小。目前,國內投資者在基礎設施的資產配置方面總體上非常低,基礎設施對外國投資者的吸引力仍然不大。今后,投資者有望參與到這一領域,而且必須清除一些障礙和規(guī)避風險。亞洲各國政府可以采取措施吸引更多的私營資本。
圖表和方框目錄/1
撰稿人簡介/ⅰ
縮略詞/ⅲ
致謝/ⅴ
前言/ⅶ
第一部分 基礎設施投資的經(jīng)濟影響
第一章 基礎設施投資的影響評估
——對烏茲別克斯坦脫什古扎-博伊孫-昆庫功鐵路線的案例分析/3
第二章 基礎設施投資對稅收的影響:日本九州高速鐵路線對區(qū)域稅收的溢出效應評估/33
第三章 公共財政的“公路效應”——以菲律賓南他加祿干道收費公路為例/61
第二部分 基礎設施的發(fā)展影響
第四章 泰國和日本基礎設施投資的生產力效應/79
第五章 基礎設施對企業(yè)生產效率的影響:來自中國制造業(yè)的分析/122
第六章 港口改善對菲律賓教育的影響/134
第七章 巴布亞新幾內亞農村公路發(fā)展對家庭福利的影響評估/159
第三部分 互聯(lián)互通與跨境基礎設施
第八章 航運互聯(lián)互通對貿易績效的影響:以太平洋為例/195
第九章 基礎設施對亞洲特定經(jīng)濟體貿易和經(jīng)濟增長的影響/213
第十章 跨境交通基礎設施在大湄公河次區(qū)域的影響評估:三種方法/247
第四部分 基礎設施融資
第十一章 從過去到未來:基礎設施私人融資創(chuàng)新的啟示性特征/277
第十二章 亞太地區(qū)基礎設施融資模式:優(yōu)勢和局限/306
第十三章 基礎設施、私人融資和機構投資者:全球視角下的亞洲/338
結論/381
附錄 引入基礎設施退稅債券:未來稅收增長背景下證券化后端參與的建議/386
索引/410
表目錄
表1.1 使用雙重差分法對2005~2008年和2009~2012年烏茲別克斯坦地區(qū)數(shù)據(jù)進行的數(shù)
值估計/9
表1.2 2005~2013年烏茲別克斯坦交通模式的長度/13
表1.3 地區(qū)效應結果變量的統(tǒng)計概要/16
表1.4 溢出效應結果變量的統(tǒng)計概要/17
表1.5 互聯(lián)互通效應結果變量的統(tǒng)計概要/17
表1.6 地區(qū)GDP增長率與鐵路互聯(lián)的關系:長期互聯(lián)互通效應背景下的產出估計/20
表1.7 GDP產出變量的雙重差分系數(shù)/24
表1.8 農業(yè)結果變量的雙重差分系數(shù)/25
表1.9 工業(yè)結果變量的雙重差分系數(shù)/26
表1.10 服務業(yè)結果變量的雙重差分系數(shù)/27
表2.1 假設受九州高速鐵路線建造和運營影響的各縣/37
表2.2 九州高速鐵路線建造和運營時間段/38
表2.3 高速鐵路線建造前階段(1982~1991年)計算受影響的縣及其毗鄰的稅收總額平均
值之間的最小歐幾里得距離/40
表2.4a 三個階段的稅收收入結果變量的雙重差分實證結果(不包括控制組對東京、愛知、
神奈川和大阪等地的觀測值)/41
表2.4b 三個階段的個人所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(不包括控制組對東京、
愛知、神奈川和大阪等地的觀測值)/42
表2.4c 三個階段的企業(yè)所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(不包括控制組對東京、
愛知、神奈川和大阪等地的觀測值)/43
表2.5a 三個階段的稅收收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛知、神
奈川和大阪等地的觀測值)/45
表2.5b 三個階段的個人所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛
知、神奈川和大阪等地的觀測值)/45
表2.5c 三個階段的企業(yè)所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛
知、神奈川和大阪等地的觀測值)/46
表2.6 個人所得稅率/47
表2.7 工作收入扣減/48
表2.8 企業(yè)收入的稅收負擔/48
表2.9a 三個階段的個人所得稅收入實證結果(包括控制組對東京、愛知、神奈川、大阪等
地的觀測值)/49
表2.9b 三個階段的企業(yè)所得稅收入實證結果(包括控制組對東京、愛知、神奈川、大阪等
地的觀測值)/49
表2.9c 三年期的個人所得稅收入實證結果(包括控制組對東京、愛知、神奈川、大阪等地
的觀測值)/50
表2.9d 三年期的企業(yè)所得稅收入實證結果(包括控制組對東京、愛知、神奈川、大阪等地
的觀測值)/51
表2.10a 三年期的稅收收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛知、神
奈川、大阪等地的觀測值)/52
表2.10b 三年期的個人所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛
知、神奈川、大阪等地的觀測值)/52
表2.10c 三年期的企業(yè)所得稅收入結果變量的雙重差分實證結果(包括控制組對東京、愛
知、神奈川、大阪等地的觀測值)/53
表2.11 根據(jù)1982~1990年平均稅收收入之間的歐幾里得距離,使用最近毗鄰匹配法,得
到稅收收入結果變量的雙重差分實證結果/54
表2.12 根據(jù)1982~1990年平均稅收收入之間的歐幾里得距離,使用最近毗鄰匹配法,得
到個人所得稅結果變量的雙重差分實證結果/55
表2.13 根據(jù)1982~1990年平均稅收收入之間的歐幾里得距離,使用最近毗鄰匹配法,得
到企業(yè)所得稅結果變量的雙重差分實證結果/56
表3.1 八打雁省內直轄市組成的四個非受益組/66
表3.2a 改進的雙重差分法對財產稅的回歸結果——受益人與非受益組1~4的比較/68
表3.2b 改進的雙重差分法對營業(yè)稅的回歸結果——受益人與非受益組1~4的比較/69
表3.2c 改進的雙重差分法對管理收費的回歸結果——受益人與非受益組1~4的比較/69
表3.2d 改進的雙重差分法對用戶收費的回歸結果——受益人與非受益組1~4的比較/70
表3.3 計算的受益組比非受益組4增加的營業(yè)稅收入/71
表3.4 改進的雙重差分回歸結果——溢出效應/72
表3.5 回歸結果——使用南他加祿干道收費公路的連續(xù)距離/74
表4.1 泰國各行業(yè)的經(jīng)濟增長情況/82
表4.2 日本地區(qū)劃分/83
表4.3 日本各產業(yè)和地區(qū)的經(jīng)濟增長情況/84
表4.4 泰國和日本的基礎設施水平/87
表4.5 泰國的數(shù)據(jù)/93
表4.6 泰國生產函數(shù)的估算結果/94
表4.7 泰國公共資本生產力效應的點估計/95
表4.8 泰國基于物理指標的全要素生產率回歸/96
表4.9 泰國基于國內生產總值和實際價值的全要素生產率回歸/97
表4.10 日本的數(shù)據(jù)/100
表4.11 日本生產函數(shù)的估算結果——第一產業(yè)/102
表4.12 日本生產函數(shù)的估算結果——第二產業(yè)/103
表4.13 日本生產函數(shù)的估算結果——第三產業(yè)/104
表4.14 日本2010年公共資本生產力效應的點估計/105
表4.15 日本基于物理指標的全要素生產率回歸——考慮趨勢/110
表4.16 日本基于物理指標的全要素生產率回歸——不考慮趨勢/111
表4.17 日本基于實際價值的全要素生產率回歸——考慮趨勢/112
表4.18 日本基于實際價值的全要素生產率回歸——不考慮趨勢/113
表5.1 回歸變量的統(tǒng)計匯總/126
表5.2 基礎設施對企業(yè)生產率的影響/126
表5.3 區(qū)域基礎設施效應模型的實證結果/128
表5.4 空間基礎設施效應模型的實證結果/129
表6.1 滾裝船港口運營對農業(yè)家庭收入的影響/141
表6.2 滾裝船港口運營對農業(yè)資源和活動收入的影響/143
表6.3 滾裝船港口運營對非農業(yè)資源和活動收入的影響/144
表6.4 學校出勤率估算/145
表6.5 學校出勤率同等提高情況/147
表6.6 人均稅收收入情況/148
表6.7 人均家庭收入情況/149
表6.8 人均食物支出情況/151
表6.9 人均酒精支出情況/152
表6.10 人均煙草支出情況/153
表7.1 2000年和2009年公路網(wǎng)數(shù)據(jù)集中描述的路面類型和公路狀況/164
表7.2 2000年和2009年路段路面類型的過渡矩陣/166
表7.3 2000年和2009年路段公路狀況的過渡矩陣/166
表7.4 1996年和2009~2010年住戶調查中包含的福利指標/167
表7.5 1996年和2009~2010年住戶調查中包含的基礎服務可及度和距離指標/168
表7.6 線性掃描業(yè)務系統(tǒng)穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)中的關鍵數(shù)據(jù)/176
表7.7 路面類型對家庭福利指標的影響/181
表7.8 路面類型和距離對各亞組實際每個成人當量消費量對數(shù)的影響/182
表7.9 關于路面類型消費的廣義分位數(shù)回歸/183
表8.1 2013年太平洋發(fā)展成員國的海事網(wǎng)絡連通概述(起運港與目的港之間的活動連通數(shù)量)/199
表8.2 航運的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)/200
表8.3 太平洋發(fā)展成員國出口引力估算結果(2011~2013年平均)/205
表8.4 使用工具變量法的引力估算結果/206
表8.5 基于完整距離的貿易流量引力估算結果/207
表9.1 2000年和2012年亞洲貿易情況/214
表9.2 2006年、2010年、2013年亞洲特定經(jīng)濟體的基礎設施表現(xiàn)/216
表9.3 2013年亞洲特定經(jīng)濟體基礎設施指標的質量/217
表9.4 2013年亞洲特定經(jīng)濟體信息和通信技術的基礎設施表現(xiàn)/218
表9.5 運輸基礎設施對亞洲貿易的影響/228
表9.6 信息和通信技術基礎設施對亞洲貿易的影響/231
表9.7 軟基礎設施對亞洲貿易的影響/233
表9.8 運輸基礎設施對農業(yè)出口和制造業(yè)出口的影響/235
表9.9 信息和通信技術基礎設施對農業(yè)出口和制造業(yè)出口的影響/237
表9.10 軟基礎設施對農業(yè)出口和制造業(yè)出口的影響/238
表9.11 運輸基礎設施對經(jīng)濟增長的影響/240
表9.12 ICT和能源基礎設施對經(jīng)濟增長的影響/240
表10.1 南北走廊收益成本對比/248
表10.2 東西走廊收益成本對比/250
表10.3 南部走廊收益成本對比/251
表10.4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時面臨的限制和所做的調整/254
表10.5 經(jīng)濟走廊位置與分配虛擬值的標準/255
表10.6 每個行政單位虛擬變量賦值所依據(jù)的信息/256
表10.7 次國家層面面板數(shù)據(jù)分析估算結果(因變量=人均GDP增長)/264
表10.8 大湄公河次區(qū)域內部貿易發(fā)展趨勢/266
表10.9 描述性統(tǒng)計/270
表10.10 模型(6)估算結果(因變量=成對進口值)/271
表10.11 模型(7)估算結果(因變量=成對進口值)/272
表11.1 首條橫貫大陸鐵路的融資計劃條款/279
表11.2 政府債券最終結算估計/280
表11.3 蘇伊士運河第一期工程項目的利益相關者對未來利益的分配/282
表11.4 蘇伊士公司股票首次公開募集的實收資本表/283
表11.5 蘇伊士公司1867年11月發(fā)行的1億法郎(歷史價)債券的關鍵條款和最終結果/284
表11.6 20世紀日本私營鐵路的發(fā)展階段/285
表11.7 加利福尼亞州“加強地區(qū)基礎設施融資”計劃的主要授權項目和功能/289
表12.1 2004~2014年全球和亞太地區(qū)的項目融資情況/314
表12.2 2004~2014年亞太地區(qū)項目融資的來源/315
表13.1 到2030年全球基礎設施投資需求占全球GDP的比例/341
表13.2 2010~2020年基礎設施投資需求占GDP的比例/343
表13.3 新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體基礎設施融資渠道/346
表13.4 基礎設施投資工具/349
表13.5 各地區(qū)項目融資金額/355
表13.6 基礎設施機構投資者的障礙/367
表A.1 發(fā)行人的附屬關系以及與政府或擔保機構的距離/392
表A.2 按流動分類確定為試點區(qū)的潛在稅種清單/395
圖目錄
圖1.1 GDP增長率結果變量的雙重差分法/8
圖1.2 2005~2012年烏茲別克斯坦運輸模式選擇/12
圖2.1 含有稅收收入結果變量的雙重差分法/36
圖3.1 雙重差分法/64
圖3.2 營業(yè)稅:受益組vs非受益組/167
圖4.1 泰國各行業(yè)的全要素生產率水平/83
圖4.2 日本各產業(yè)和地區(qū)的全要素生產率水平/86
圖4.3 1990年和2010年日本第二產業(yè)的公共資本邊際生產力/108
圖4.4 1990年和2010年日本第三產業(yè)的公共資本邊際生產力/109
圖8.1 2002~2016年亞太地區(qū)的出口貿易/197
圖8.2 亞太地區(qū)和太平洋地區(qū)間直航運輸和貿易流量/202
圖10.1 大湄公河次區(qū)域內部電器與運輸工具貿易/268
圖11.1 從政府部門到私人發(fā)行人的典型進展/295
圖11.2 將后端稅收參與轉移給原始投資者的潛在方式/299
圖12.1 2004~2014年亞太地區(qū)的項目融資占比(按部門劃分)/314
圖12.2 2004~2014年全球債券和貸款項目融資/319
圖13.1 1992~2011年基礎設施支出占GDP的比例/339
圖13.2 基礎設施融資渠道/345
圖13.3 亞洲基礎設施指數(shù)的經(jīng)濟體權重/351
圖13.4 2010~2015年亞洲各國的基礎設施交易占比/353
圖13.5 亞太地區(qū)各國項目融資貸款規(guī)模/356
圖13.6 各地區(qū)公私伙伴關系交易量/359
圖13.7 新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體基礎設施的私人投資/360
圖13.8 機構投資者資產/362
圖13.9 2015年亞洲基礎設施投資者占比情況/365
圖13.10 各地區(qū)投資于基礎設施的主權財富基金占比/366
圖14.1 基礎設施項目的利潤流/384
圖A.1 縮小基礎設施債券的市場缺口/389
圖A.2 一種新的統(tǒng)一模型示意圖/398
方框目錄
方框1:經(jīng)濟走廊如何成為地區(qū)發(fā)展當局的稅收試點區(qū)/396
方框2:雙重差分計算公式/407
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