CAREC 国家之间交通基础设施的贸易效应Suprabha Baniya 和 Kiyoshi Taniguchi不。 6692022 年 9 月亚行经济学工作论文系列亚洲开发银行 亚行经济学工作论文系列CAREC国家间交通基础设施的贸易效应Suprabha Baniya 和 Kiyoshi Taniguchi No. 669 | 2022 年 9 月Suprabha Baniya (subaniya@clarku.edu) 是克拉克大学经济学助理教授。 Kiyoshi Taniguchi (ktaniguchi@adb.org) 是亚洲开发银行 (ADB) 中西亚部的首席经济学家。这项研究由题为“KSTA 9441：亚洲基础设施洞察”的知识和支持技术援助资助。我们要感谢 Daisy Caranay 和 Che Belo Bejo 对本文网络分析的研究协助。我们也感谢亚行工作人员的宝贵反馈。亚洲开发银行这亚行经济学工作论文系列介绍正在进行的研究，以征求意见并鼓励就亚洲及太平洋地区的发展问题进行辩论。所表达的观点是作者的观点，并不一定反映亚行或其理事会或他们所代表的政府的观点和政策。 知识共享署名 3.0 IGO 许可（CC BY 3.0 IGO）© 2022 亚洲开发银行6 ADB Avenue, Mandaluyong City, 1550 Metro Manila, Philippines 电话 63 2 8632 4444；传真 63 2 8636 2444保留一些权利。发表于 2022 年。ISSN 2313-6537（印刷版）、2313-6545（电子版） 出版物库存号 WPS220363-2DOI：http://dx.doi.org/10.22617/WPS220363-2本出版物中表达的观点是作者的观点，并不一定反映亚洲开发银行 (ADB) 或其理事会或其所代表的政府的观点和政策。亚行不保证本出版物中包含的数据的准确性，并且对使用这些数据的任何后果不承担任何责任。提及特定公司或制造商的产品并不意味着亚行认可或推荐它们优先于未提及的其他类似性质的公司或产品。通过对特定领土或地理区域的任何指定或提及，或通过在本文件中使用“国家”一词，亚行无意对任何领土或区域的法律或其他地位作出任何判断。本作品可在知识共享署名 3.0 IGO 许可 (CC BY 3.0 IGO) https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/igo/ 下获得。使用本出版物的内容，即表示您同意受本许可条款的约束。有关署名、翻译、改编和许可，请阅读 https://www.adb.org/terms-use#openaccess 上的条款和使用条款。本 CC 许可不适用于本出版物中的非亚行版权材料。如果该材料归属于其他来源，请联系该来源的版权所有者或出版商以获得复制它的许可。对于因您使用该材料而引起的任何索赔，亚行概不负责。如果您对内容有任何疑问或意见，或者如果您希望获得不属于这些条款范围内的预期用途的版权许可，或者获得使用 ADB 徽标的许可，请联系 pubsmarketing@adb.org。亚行出版物的更正可在 http://www.adb.org/publications/corrigenda 找到。笔记：在本出版物中，“$”指的是美元。亚行承认“中国”为中华人民共和国。亚行经济学工作论文系列介绍了正在进行的研究和研究的数据、信息和/或结果，以鼓励交流思想，并就亚太地区的发展问题征求意见和反馈。由于本系列中的论文旨在快速轻松地传播，因此内容可能会或可能不会被完全编辑，并且可能会在以后进行修改以供最终出版。 抽象的本文研究了亚洲开发银行 (ADB) 在中亚区域经济合作 (CAREC) 计划中资助的交通基础设施改革对贸易的影响。 为此，我们结合了地理信息系统 (GIS)、计量经济学和可计算一般均衡 (CGE) 分析。 使用 GIS 分析，我们计算了由亚行资助的 CAREC 计划中的交通改革引起的双边交通时间的减少和潜在的跨交通方式替代。 然后，使用计量经济学分析，我们研究了运输时间对广泛和密集贸易边际的直接影响。 我们使用贸易伙伴的平均地理特征作为双边运输时间的工具来解决贸易和基础设施之间的内生性。 最后，在全球贸易分析项目 (GTAP) 的企业异质性 CGE 模型中实施运输时间减少对贸易的部分均衡影响，我们研究了运输时间对贸易的额外内生影响。 结合 GIS 分析对双边运输时间减少的估计和两部分模型对贸易的广泛和集约利润的估计，我们发现 CAREC 国家的亚行运输改革使现有出口商的贸易价值增加了 3 倍。31%，贸易参与度为 1。平均为 21%。使用 CGE 分析，我们发现 CAREC 国家的贸易价值增加了 2。04% 到 8。由于对贸易的额外内生效应，平均为 72%。 我们还发现 CAREC 国家的总体福利发生了积极变化。关键词：CAREC，交通基础设施，贸易模式和时间敏感性，CGE分析，GIS分析JEL 代码：R13、R41、F15 I. 介绍本文研究了由亚洲开发银行 (ADB) 在中亚区域经济合作 (CAREC) 地区资助的公路和铁路方面的交通基础设施改革对贸易的影响。亚行倡导将阿富汗1、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦共和国、蒙古、巴基斯坦、中华人民共和国（PRC）、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦等11个国家结成联盟，作为CAREC项目，以加强经济发展。合作、增长和减贫。2 这个雄心勃勃的计划旨在通过加强交通基础设施和降低贸易壁垒，将 CAREC 的主要经济中心在该地区和全球市场，特别是欧亚大陆整合起来。该倡议是沿着六个经济走廊提出的一系列交通网络、能源管道、信息和通信基础设施项目、工业园区和简化的边境口岸（图 1）。图1：中亚区域经济合作走廊注：本报告基于截至 2021 年 7 月 31 日的阿富汗可用信息编制。资料来源：改编自亚行。 2020. CAREC 2030 年交通战略。马尼拉：亚洲开发银行。交通瓶颈是中亚内陆贸易的最大障碍之一。图 2 和图 3 显示，与 2012 年（本研究的基准年）世界其他地区相比，CAREC 国家的贸易时间延迟最大，物流绩效指数 (LPI) 仅次于撒哈拉以南非洲地区。其次，图 4 表明，交通基础设施质量较高的国家出口的附加值较高的国家和1亚行自 2021 年 8 月 15 日起暂停对阿富汗的援助。亚行关于阿富汗的声明 |亚洲开发银行（2021 年 11 月 10 日发布）。马尼拉。2 CAREC 计划信息可在 CAREC 中找到。关于 CAREC：CAREC 计划。 https://www.carecprogram.org/?page_id=31。 2加工品与初级商品相比。这是因为与加工和高附加值商品相比，初级商品使用的时间敏感度相对较低，在全球生产链中的整合较少；因此，交通基础设施的改善促进了加工和高附加值商品的贸易增长（Baniya 2017）。事实上，图 5 显示，交通基础设施质量较高的国家出口的产品相对较多，这些产品高度使用时效性投入。因此，CAREC 计划不仅将促进 CAREC 国家的贸易，还将改变它们的比较优势格局。图 2：边境延误CAREC = 中亚区域经济合作计划，G7 = 七国集团，PRC = 中华人民共和国。资料来源：世界银行。 2012. 做生意。华盛顿特区。图 3：物流绩效指数CAREC = 中亚区域经济合作，G7 = 七国集团，LPI = 物流绩效指数，PRC = 中华人民共和国。资料来源：世界银行。物流绩效指数数据集。 https://lpi.worldbank.org/about（2016 年 5 月 25 日访问）。 3图 4：商品在商品出口总额中的份额资料来源：Suprabha Baniya。 2017.“时效性对初级产品和加工产品之间贸易模式的影响”。基金组织第 17/44 号工作文件。国际货币基金组织。图 5：出口中输入的时间敏感性LPI = 物流绩效指数。资料来源：Suprabha Baniya。 2017.“时效性对初级产品和加工产品之间贸易模式的影响”。基金组织第 17/44 号工作文件。国际货币基金组织。在 Baniya、Rocha 和 Ruta（2020 年）之后，我们首先评估了由于亚行资助的 CAREC 国家公路和铁路运输改革而导致的双边运输时间变化。在此过程中，我们调查了由基础设施改革引起的潜在模式替代。例如，对公路的大量投资可能会激励出口商从较慢但更便宜的铁路转向更快但更昂贵的公路运输，从而额外节省运输时间。接下来，我们探讨这些双边旅行时间的减少是否会导致贸易流量发生重大变化，并确定对时间敏感的产品的贸易模式。在 4这样做，我们必须承认我们正在分析长途贸易（例如，中欧贸易），因此，我们必须检查考虑到所涉及的贸易伙伴，减少运输时间是否显着重要。此外，我们必须识别CAREC国家贸易产品的特征，以全面分析贸易影响。我们进行地理信息系统 (GIS) 分析，以计算亚行资助的交通改革前后 CAREC 国家首都和主要城市之间的交通时间。然后，我们进行计量经济分析，以估计双边运输时间对基准年 2012 年广泛和集约贸易边际的影响。广泛边际分析衡量运输时间对观察到正贸易流量的概率的影响。相比之下，密集的边际分析衡量运输时间对出口价值的影响，条件是出口参与。第三，我们通过结合双边运输时间减少的 GIS 估计和贸易弹性的计量经济学估计，计算 CAREC 计划中亚行资助的改革对贸易的直接影响。受到最大基础设施冲击的国家在贸易促进方面获得的收益更多。对时间敏感的部门来说，最大的贸易利益来自运输时间的减少，这些部门高度重视及时交付中间投入。最后，根据 Baniya 和 Akgul (2017)，我们在全球贸易分析项目 (GTAP) 的企业异质性可计算一般均衡 (CGE) 模型中实施估计的部分均衡贸易影响，以探索运输时间减少对贸易的额外内生影响通过价格和品种数量的变化。我们使用贸易伙伴的平均物理地理特征（包括地形崎岖程度和到海岸的距离）作为双边运输时间的工具来解决基础设施和贸易之间的潜在内生性。此外，我们进行了多项稳健性测试，以确定运输时间对贸易的影响。特别是，我们使用两部分模型来检验双边运输时间对出口参与和以出口参与为条件的贸易价值的影响。此外，我们进行泊松伪最大似然 (PPML) 估计，以在回归分析中包括零贸易流量，以控制选择偏差。我们还包括一组广泛的固定效应，以控制跨国家-产品和出口商-进口商水平的任何未观察到的异质性。最后，我们控制贸易政策、贸易协定、市场潜力和重力变量，如殖民关系、共同语言、共同法律起源和估计中的邻接性。我们发现，亚行资助的 CAREC 国家交通改革将城市对之间的交通时间平均减少了 1.00% 至 2.18%。这相当于现有出口商的双边贸易价值平均增长 3.31%，贸易参与度平均增长 1.21%。国家对之间存在相当大的差异，现有出口商的贸易价值增加 0% 至 9.87%，贸易参与增加 0% 至 3.6%。在上限情景中，贸易时间减少来自基础设施改革以及模式替代带来的额外时间节省，而旅行时间减少的下限估计是通过限制网络分析中的模式替代来计算的。下限估计是，平均而言，现有出口商的双边贸易价值增加 1.16%，贸易参与度增加 0.45%，国家对之间存在显着差异，前者在 0% 至 6.7% 之间，在 0 之间后者为 2.59%。我们预测哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、中国和塔吉克斯坦等国家的运输时间和贸易以及对时间敏感的产品的最大改进。使用一般均衡分析，我们发现 CAREC 国家的贸易价值（包括广泛利润）平均增长 2.04%（下限）至 8.72%（上限），这是由于对贸易的额外内生效应。 5本文组织如下：第二部分提供了激励本文方法论的文献综述。第三部分讨论了为计算 CAREC 计划中亚行资助的交通改革前后的双边交通时间而进行的网络分析。第四节讨论了为估计双边运输时间对广泛和密集贸易边际和贸易模式的直接