Policy Research Working Paper 8807 The Belt and Road Initiative Reshaping Economic Geography in Central Asia? Julia Bird Mathilde Lebrand Anthony J. Venables Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice April 2019 Policy Research Working Paper 8807 Abstract This paper develops a computable spatial equilibrium model Armington and monopolistic competition, to around 3 per- of Central Asia and uses it to analyze the possible effects of cent if there are localization economies of scale and labor the Belt Road Initiative on the economy of the region. The mobility. In the latter case, there are sizeable geographical model captures international and subnational economic variations in impact, with some areas developing clusters units and their connectivity to each other and the rest of of economic activity with income increases of as much as the world. Aggregate real income gains from the Belt Road 12 percent and a doubling of local populations, while other Initiative range from less than 2 percent of regional income areas stagnate or even decline. if adjustment mechanisms take the form of conventional This paper is a product of the Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice. 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://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at julia.bird@economics.ox.ac.uk, mlebrand@worldbank.org, and tony.venables@economics.ox.ac.uk. 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       The Belt and Road Initiative:  Reshaping Economic Geography in Central Asia?*  Julia Bird1, Mathilde Lebrand2, Anthony J. Venables1  1  University of Oxford,   2  The World Bank                                                  Keywords: regional integration, transport infrastructure, spatial modeling, economic geography,  central Asia.  JEL classification: F12, F15, R11, R13.    * This project was supported by the World Bank’s Global Solutions Group on Territorial Development  under its program on spatial productivity, with financial contributions from UK DFID. Thanks to  participants in the authors’ workshop, Washington DC, September 2018        1. Introduction  The Belt and Road Initiative (BRI) is a project that seeks to foster improved connectivity between China  and the rest of Asia, the Middle East and on to Africa and Europe. The initiative, launched in 2013,  encompasses more than 65 countries, representing over 62 percent of the world’s population; the  potential  scope  for  economic  transformation  is  large.  However,  the  benefits  of  building  new  infrastructure  for  every  country  affected  by  the  initiative  are  highly  uncertain,  and  the  spatial  incidence  of  effects  may  vary  widely  within  each  country.    Building  roads  and  railway  links  and  reducing border times can facilitate trade, but the growth of industry in some regions may be at the  expense of others. This paper focuses  on Central Asia, and  uses economic modeling techniques to  explore the possible long‐run implications of BRI projects in the region.  How might the BRI affect Central Asia? One goal of the BRI is to develop a transit route, designed to  allow goods to be shipped across the region. This in itself does not necessarily lead to increases in local  production or income. It does however provide new opportunities for local producers and workers. It  may provide better access to markets for them, and better access to suppliers. The degree to which it  does so will depend on numerous factors.  First, the comparative advantage of the local economy;  what is the initial endowment of the area in terms of primary factors of production and technologies?  This determines the initial employment share of different sectors of the economy, and in turn, the  potential  of  the  area  to  reap  the  benefits  of  improved  connections  and  access  to  suppliers  and  markets.  Second, are the improved transport links having a larger direct effect on the import or the  export costs of the affected area, and are these improvements boosting connections with the local  region  or  with  the  rest  of  the  world?    A  reduction  in  the  price  of  imports  directly  increases  real  incomes, whereas a reduction in the cost of shipping exports can boost demand for local production.  The relative size of these will influence the impact on the area. At the same time, lower trade costs  within the region increase the potential for regional specialization of production; reduction in trade  costs  with  the  rest  of  the  world  increases  exposure  to  external  trade,  and  potential  import  competition. Third, to what degree is there potential for particular areas and industries in the region  to reap economies of scale, particularly through the formation and growth of clusters of economic  activity? Reducing regional transport costs will lead to higher returns if it allows productivity gains to  be made through supporting increased geographical specialization.  These returns however may be  geographically unevenly distributed.  Finally, since it is unlikely that impacts are spread evenly across  countries, adjustment depends on the extent to which population in the country can move, growing  some areas possibly at the expense of others.     This paper explores these issues using a computable spatial general equilibrium model of the region.  To focus on the issues the model has a number of key features.  First, the model is both international  (covering 7 countries in or close to Central Asia and 4 ‘access points’ through which they trade with  the rest of the world) and subnational, capturing provinces and some cities within these countries.   The international dimension allows us to consider changes in links to the outside world, and also the  interactions between a set of neighboring countries; effects in one will not be independent of effects  in others.1  The sub‐national dimension is important because many of the countries affected are large,                                                               1  This approach complements Lall and Lebrand (2019) who look at the impact of the BRI on each country in the  region in more geographical detail, at the cell level; however they focus on each country individually,  2    and transport improvements will only affect particular areas.  Stimulus to economic activity may be  spatially concentrated so its effects – in aggregate and on regional inequalities – need to be modeled  at quite a fine level of geographical detail.  Second, the model distinguishes between three sectors of activity in each economic geographical cell;  (henceforth we refer to geographical units as cells).  Two of these sectors have limited spatial mobility.   The primary sector (accounting for around 25% of employment in the region) may have quite an elastic  supply response, but is spatially anchored because of its dependence on land and natural resource  inputs.  Non‐tradable services (accounting for around 39% of employment) are relatively immobile  because  they  serve  local  demand.    The  third  sector  is  a  composite  of  manufacturing  and  tradable  services, a sector that is relatively mobile, vulnerable to import competition, and with a potential to  expand to serve export markets. We devote considerable attention to the implications of different  supply responses by this sector.  We look first at an ‘Armington’ modeling of the sector, where the  number of ‘varieties’ (or firms) produced in a cell is held constant and constrains the supply response.   We compare this with two other cases.  One is monopolistic competition, giving entry and exit of firms  (and varieties) in response to changes; this captures relatively ‘footloose’ activities and, since there  are input‐output linkages in the model, creates some (albeit weak) incentives for cluster formation.   To  this  we  also  add  localization  economies,  i.e.  external  economies  of  scale  that  are  sector  and  location specific.2  This captures the idea that some places may be able to gain productivity advantage  by developing clusters of activity.  In this last case the potential gains from the project are greatest,  but it is difficult to predict which places will develop these clusters, so the results presented in this  paper should be regarded as indicative of possibilities, rather than predictive of actual change.  The third distinctive feature of the model is to pay attention to the mobility of labor and the possibility  of land‐use change that enables cities to grow.  Our starting case assumes that labor is immobile, tied  to its initial cell and country.  We then relax this, allowing labor to move between cells within countries  (but not internationally) in response to changes in real wages.  This additional source of economic  flexibility generally magnifies the impact of the BRI on particular cells and is important in facilitating  cluster formation. The largest benefits are derived (for some places, if not all) when labor is relatively  mobile and when cities and other manufacturing sectors are enabled to grow without driving urban  rents up too sharply.    The  main  experiment  that  we  analyze  is  the  change  in  connectivity  due  to  infrastructure  improvements from the Belt and Road Initiative.  We consider a reduction in transport times across  the region through the building and expansion of railway lines, using World Bank estimates from De  Soyres et al. (2018).  We also, in a penultimate section, add to this the effects of a package of other  measures to reduce border crossing times.   The main conclusions we derive from the modeling are as follows.  First, with limited supply response  (monopolistic competition) the full economic gains are about 36% larger than the direct transport cost  savings  created  by  building  the  BRI  infrastructure,  amounting  to  a  1.9%  increase  in  average  real                                                               simulating changes to links outside the country. This paper combines a region‐wide approach with internal  country detail.  2   ‘Localization economies’ is the term given to agglomeration economies which are both location and sector  specific, and are also sometimes referred to as Marshallian economies.  3    income per capita in the region.  This is associated with large increases in the value of trade, rising  from 38% of GDP to 43% of GDP within the region and between the region and the rest of the world.   Some cells and countries expand manufacturing production relative to the primary sector, and others  do the reverse; the former is more likely for places with a relatively high initial share of employment  in  manufacturing,  and  for  which  the  connectivity  improvements  brought  about  by  the  BRI  are  principally affecting export routes and are intra‐regional, rather than links to the rest of the world.   With a more elastic supply response – in particular localization economies and labor mobility – the  aggregate gains are likely to be much larger, rising to 2.7% of initial GDP, nearly double the direct cost  savings.    In both these cases, the effects are spatially uneven, with different cells in a country having widely  different  outcomes.    In  the  absence  of  localization  economies,  labor  mobility  tends  to  equalize  differences in GDP per capita; workers move to regions with more positive outcomes, this increase in  labor supply tending to reduce wages.  However, the presence of localization economies generally  reverses this; as workers move into a cell so scale effects tend to raise productivity, creating a virtuous  circle of growth. There are then large changes in economic geography, with some places experiencing  large‐scale manufacturing growth, per capita income increases of around 12%, and local population  doubling.  Such population increases seem large, until they are set against historical change in rapidly  developing economies.  The  results,  particularly  those  concerning  the  exact  places  where  development  takes  place,  are  sensitive to the  description  of the  direct  effects of  the BRI; for  example, western  regions  of  China  benefit much more in the combined infrastructure plus border improvements experiment than in the  experiment with transport infrastructure alone.  This dependence of results on the experiment is of  course as it should be, but does alert us to the fact that the direct effects – which parts of the transport  network have the largest improvement – are not known with any precision; a fortiori, the results from  modeling their full economic impacts are indicative, not predictive.   This paper supplements other recent work written on the BRI. Lall and Lebrand (2019) also provide  analysis  of  the  spatially  differentiated  effects  of  the  initiative,  using  similar  data.  They  build  an  economic geography model, a development of work by Fajgelbaum and Redding (2014) in Argentina,  which allows them to find the potential winners in terms of population and wages. They find that gains  are  concentrated  in  locations  near  to  border  points,  and  in  urban  centers.  Higher  levels  of  labor  mobility help lower any potential impacts on spatial inequalities. Our paper complements this work,  looking  at  the  cells  and  countries  as  part  of  one  wider  trading  system  rather  than  as  individual  countries each facing an independent shock, and also providing a richer modeling of the supply side  response of the economy to shocks.  We draw heavily on de Soyres et al. (2018), who estimate the  transport  costs  within  and  across  the  region,  and  how  these  may  be  affected  by  the  Belt  Road  Initiative, including through improving rail infrastructure and reducing border times. From this they  construct a detailed database of transport times pre‐ and post‐BRI for cities across the region, and  beyond.  They  use  the  data  in  a  quantitative  trade  model  assessing  how  the  BRI  may  increase  international  trade  flows.  We  use  their  analysis  to  construct  our  transport  network  and  the  experiments that we simulate.   4    This  paper  builds  on  work  in  several  areas  of  economic  literature.  First,  the  model  developed  is  essentially a quantitative economic geography model, with the location of population and economic  activity  endogenously  determined  across  the  economic  space  by  the  geography  and  underlying  parameters  and model  structure. This field has rapidly grown in recent years, and  a review of this  literature and the types of analysis that can be performed is laid out in Redding and Rossi‐Hansberg  (2017). Many papers in this field look at the distribution of aggregate economic activity across space;  in  this  paper  we  develop  a  model  that  allows  three  sectors  of  production  to  be  distinguished,  so  capturing traditional comparative advantage as well as economic geography forces.  Second, the paper  also  builds  on  work  related  to  the  impact  of  infrastructure  on  both  trade  and  regional  growth,  including Donaldson (2018), Duranton et al. (2014) and Allen and Arkolakis (2019). Third, the impact  of the BRI is modeled through a reduction in travel costs between pairs of cells both within and across  national  borders;  we  combine  both  internal  trade  and  cross‐country  trade  in  a  same  setting.  This  builds on work that looks at how high transport times act as barriers to trade, and the relationship  between travel times and trade costs including Djankov et al. (2010), Hummels and Schaur (2013), and  Roberts et al. (2012). Finally, the paper also highlights the importance of internal migration in the level  of  spatial  inequalities  that  result  from  the  BRI,  building  on  other  work  on  within‐country  factor  mobility and trade, including Redding (2016).  The paper continues as follows. In section 2, we outline the model, and in section 3 we discuss the  data and the calibration process.  Section 4 describes the BRI experiment and presents our central  results.  Section  5  extends  the  BRI  experiment  to  include  reductions  in  border  delays,  as  well  as  infrastructure investments, and section 6 concludes.     2. The model  The model is described in full detail in appendix 2 and here we outline, in technical but largely non‐ mathematical terms, the structure of the model.    Geography  The  spatial  foundations  of  the  model  are  52  geographical  cells,  covering  the  whole  of  6  countries  (Kazakhstan,  Kyrgyzstan,  Pakistan,  Tajikistan,  Turkmenistan,  Uzbekistan)  and  including  3  western  provinces of China (which we will refer to as China‐3).  Some of the cells are quite large provinces (or  oblasts) and others are specific cities; they are listed in appendix 1.  In addition to these cells, the  model contains 4 ‘access points’ through which the region trades with the rest of the world, namely  Moscow, Istanbul, Gwadar and Chongqing.  The economies of the 52 cells are modeled in detail, while  the 4 access points are modeled just as supply and demand functions for trade with rest of the world.  The cells and access points are connected by a transport network and the experiments we consider  are reductions in shipping times (and hence costs) in this network.  Cells and access points are mapped  in Figure 1.  Each cell has initial endowments of land and labor, as given by the data.  Land is distinguished as rural  and urban, and in our experiments, we allow this pattern of use to change, in particular urban land  areas can expand or contract in response to changes in relative land rents in each.  We assume a single  type of labor, not distinguishing by skill level.  In some of our experiments we hold the labor force of  5    each cell constant, while in others we allow for varying degrees of labor mobility between cells within  each country, but not internationally.     Figure 1: Map of countries, cells, and access points      Production and trade  There are three sectors of economic activity.  Primary good production (agriculture and also mining):  manufacturing and tradable services: non‐tradable goods and services, including housing and retail.   The first of these is spatially immobile because it uses rural land, and the last has very limited mobility,  constrained by the size of local markets.  Manufacturing and tradable services (which henceforth we  will refer to collectively as manufacturing) is potentially ‘footloose’, and we explore different degrees  of mobility.  In each of these sectors there is some degree of product differentiation so that, in general,  goods produced in each cell  face demand curves  from all cells and access points.   Shipping occurs  through the transport network, at iceberg costs per unit distance which are sector specific (e.g. near  prohibitive for non‐tradable services).   Primary sector:  Production uses labor, rural land and intermediates (composites of goods from each  sector entering through an input‐output structure) combined in a Cobb‐Douglas production function.  Each  cell  produces  a  single  ‘variety’,  differentiated  from  production  elsewhere.  Differentiation  is  derived from a CES structure and creates iso‐elastic demands for each cell’s output, both as a final  good and an intermediate, from all cells and access points.   Two sorts of parameters describe the  sector.  The first is the factor shares, input‐output relationships, demand elasticities and trade cost  parameters,  and  these  are  listed  in  appendix  3.   The other is cell‐specific  productivity  parameters,  denoted  z   where  s  indexes  the  sector  and  i  indexes  cells;  these  parameters  are  derived  from  calibration, such that employment and output levels for each cell match the data.  6    Manufacturing:    Production is undertaken by distinct firms, each with its own variety.  This follows  the  standard  CES  modeling  of  product  differentiation  again  implying  that,  in  general,  each  firm’s  output is sold in all markets, facing demand as both a final and intermediate good.  Production uses  labor, urban land and intermediates in a Cobb‐Douglas production function.  As in the primary sector,  technology and demand parameters are listed in appendix 3. Cell specific productivities are derived  from calibration to match the data; these are a combination of underlying cell level productivities plus,  in one of the cases we study, localization economies, i.e. increasing returns to scale that arise from  higher densities of manufacturing firms.   Our simulations explore the implications of different responses by manufacturing firms.  The simplest  case is that the number of firms in each cell is held constant, and shocks cause a response in the scale  of operation of each firm.  This is the Armington case where there is no entry, exit, or relocation of  firms/ varieties.  A second is case is monopolistic competition, where the number of firms in each cell  changes in response to profit/ loss opportunities, in the standard Dixit‐Stiglitz manner.  This generates  larger quantity responses than the Armington case, as we shall see. The third case is where we assume  the presence of localization economies, so the productivity of firms in the cell‐sector is increasing in  the number of firms active in the same cell‐sector. The calibrated cell‐sector productivity parameter   is then split into two elements; a cell level productivity level, times an increasing function of the  density of the sector’s firms per person in the cell.  As the manufacturing density grows in a cell, this  tends to raise profits via this productivity effect, at the same time as the usual forces of product market  competition and increasing factor prices tend to reduce profits.  The equilibrium distribution of firms  and output is determined as the outcome of these forces, and can support significant spatial clustering  of activities.    Non‐traded  goods  and  services:      This  sector  has  the  same  basic  production  structure  as  manufactures, but with parameters set such that trade flows are very low.  It follows that the scale of  the sector is set principally by local demands, and that radical shifts in the location of production are  not possible.  Access points:   The  4  access points,  Moscow, Istanbul, Gwadar  and Chongqing,  are cities  at which  goods and services can be traded with the rest of the world. At these points, imports can be bought  at fixed world prices, and exports can be sold according to a highly elastic rest of world demand curve.   Households and population  The data give the initial population of each cell, which is scaled to match the size of the labor force in  each city. Every household is assumed to consist of a representative individual who works in their cell  of residence and supplies a fixed amount of labor.   In our base experiments labor is assumed to be  immobile; in some scenarios we relax this to allow partial labor mobility within each country (but not  between countries) in response to changes in real wages (utility) across cells in a country.  Household income comes principally from the wage in the cell in which the household lives and works.   Households also receive a lump sum transfer as land rents (and profits, if any) are distributed.  We  assume that each household in a country receives an equal share of the total rents and profits earned  in that country.  Given their income, utility maximizing households demand composite goods from the  three sectors according to Cobb‐Douglas preferences; demands for individual varieties come from CES  sub‐utility functions.  7    Trade   Goods  and  services  move  within  and  across  countries.  Within  each  country,  these  flows  are  determined by the relative demand and supply of goods in each cell together with iceberg trade costs.   From the network data we derive iceberg trade cost factors  ,  i.e. the cost of shipping goods from  sector s across the transport network from origin cell i to destination j.  The experiment we study is a  change in these costs.  Internationally, in addition to network trade costs  , there are country origin‐ destination  shift  parameters,  ,  which  are  sector  specific,  and  capture  national  preferences  for  goods from other countries.   For origins and destinations i, j both in the same country these take value  unity.  Between countries they may differ from unity but take a common value ,  , for trade between  all origin cells i in one country and destination cells j all in one other; i.e. for each sector s this is a block  matrix, with values of   the same for any particular bilateral international trade.3  The parameter  applies both for final consumption and intermediate usage of such goods.   These shift parameters are  calibrated such that international trade flows match the trade flows in the data.  They apply only to  international flows, since we only have trade data internationally, and they calibrated on top of the  trade barriers created by the transport network.     The initial international trade flows are defined by the data, in which national trade balances are non‐ zero.  We assume that net imports are paid for by remittances from migrants or other capital flows;  the  base  levels  of  remittances/  capital  flows  do  not  change  with  the  experiments,  and  neither  therefore do national trade balances.  Equilibrium and calibration  Given the transport network, endowments of labor and land, and parameters of the model (including  productivity  parameters      and  country  origin‐destination  shift  parameters  ),  the  model  generates,  in each cell, prices  for all goods, wages, and land rents such that markets clear.  These  prices shape the behavior of firms and the income levels and behavior of households, such that the  associated  levels  of  supply  and  demand  are  equal.    The  calibration  sets  values  of  productivity  parameters   and country origin‐destination shift parameters   such that equilibrium employment  in each sector and cell matches the employment data, per capita incomes match country level income  data, and international trade flows match the trade data.    Simulations  The calibrated model is then ‘shocked’ with new transport times in the trade network, and firms and  households  adjust  their  decisions  to  optimally  respond  to  the  new  geography  of  the  region.    We  explore different degrees of response under combinations of five different assumptions which are, in  summary:  (1) Direct  effect:    To  quantify  the  scale  of  the  shock  we  calculate  transport  cost  savings  at  unchanged base level prices and quantities, i.e. take the transport cost reduction times the  base value of exports from each cell to all other cells.4 This allows us to observe the direct                                                               3   If cells are grouped by country then the matrix of values of   is, for each s, a block matrix with common  value  ,  for all  country  ,  country , and values unity on the block diagonal, , in the same  country.  4   This is an ‘out of equilibrium’ calculation, designed purely to quantify the size of the initial shock.  8    savings at the region wide level. Between each pair of cells, we take a mean of the reduction  in costs of exports and imports as a simple measure of the extent to which a cell is directly  affected by the change in transport costs.   (2) Armington supply response:  Consumers and producers adjust behavior, but the number of  varieties (firms) in each sector and cell is held constant.  (3) Monopolistic competition in manufacturing and non‐tradable services sectors:  Firms enter  and exit in response to profit opportunities, so that equilibrium profits are zero.  As usual in a  Dixit‐Stiglitz setting, this means that equilibrium firm size is constant.  (4) Labor  mobility:    While  the  total  population  of  each  country  remains  constant,  households  move between cells in response to changes in relative real per capita income across cells.  We  compare zero mobility with a high (but not ‘perfect’) level of mobility.  Population movement  has a significant effect on urban land rents, so we also allow  land to convert from rural to  urban in response to changes in relative urban‐rural rents.  (5) Localization  economies:      Calibration  gives  sector‐cell  specific  productivity  parameters  .   These are split into two multiplicative elements, the initial calibrated productivity parameter,  and a part depending on the ratio of the number of firms in the cell to the base population in  the  cell.  An  increase  in  this  ratio  raises  productivity.    Further  details  of  this  and  other  relationships are given in appendix 2.       3. Data  The Belt and Road Initiative (BRI) aims to better connect China to the rest of Asia, Europe and Africa  through the development of six major transport corridors.  Our focus is on the impact of potential rail  investments and of reductions in the time taken to cross borders in an area of Central Asia that spans  the  seven  countries  indicated  in  Figure  1.    Each  of  these  countries  except  Turkmenistan  contains  multiple cells, and these are listed in appendix 1. The model is calibrated to data on employment,  population, land area, national accounts and trade. It also uses a network of current transport times  and their projected changes.  We discuss each of these sources of data in turn.  Employment:  Employment data were gathered on a country by country level. For China, the data for  the three Western cells, Gansu, Xinjiang, and Qinghai, come from the National Bureau of Statistics in  China, http://www.stats.gov.cn.  For Kazakhstan, the data come from the Agency of Statistics of the  Republic of Kazakhstan http://stat.gov.kz, reported at the sector and province level. In Kyrgyzstan,  employment data at the region and sector level are from the National Statistical Committee of the  Kyrgyz Republic http://www.stat.kg/en/. In Uzbekistan, the sector and region employment data are  from the State Committee of the Republic of Uzbekistan on Statistics, https://www.stat.uz/en/. For all  these countries, we select data from 2016. In Tajikistan, regional data are calculated from the Labor  Force Survey 2016, Statistics Agency of Tajikistan. In Pakistan, cell and sector data are from the Labor  Force Survey 2014‐2015 available from the Pakistan Bureau of Statistics http://www.pbs.gov.pk. In  Turkmenistan,  data  are  only  available  at  the  national  level,  broken  into  sectoral  employment  http://www.stat.gov.tm/. We therefore only have one location within the country in our analysis.    9    Population:  Population data are from the Gridded Population of the World v4. GPWv4 depicts the  distribution of human population across the globe. Source data are provided in 30 arc‐second (~1 km)  grid cells (CIESIN 2016).  Land area:  Land areas are extracted from European Space Agency data, with land types reported in  300m square pixels. These are aggregated into our land areas. Rural land is defined as irrigated and  rain‐fed land, and mosaic cropland. Urban land includes all built areas (Defourny 2017).  National Accounts:  National Accounts data on Gross Value Added by sector are from United Nations  accounts data for 2016 http://data.un.org . Total populations and GDP are given below in Table 1.  There is large variation between the countries in the region, with per capita GDP nearly 10 times as  large in Kazakhstan as it is in Tajikistan. The share of each sector in GVA is shown in Table 2 below.  China‐3 and Kazakhstan have the highest share of GVA in manufacturing, while primary sectors are  relatively important in Turkmenistan and Tajikistan.  Table 1: GDP and Population of sample countries.     GDP (Billion USD)  GDP per capita (USD)  Population (Millions)  China‐3  280.5  5066  55.4  Kazakhstan  135.0  7585  17.8  Kyrgyzstan  6.6  1101  6.0  Pakistan  282.5  1580  178.8  Tajikistan  7.0  796  8.7  Turkmenistan  36.2  6712  5.4  Uzbekistan  67.8  2128  31.9  Table 2: Sectoral shares of GDP (percent)    Primary  Manufacturing  Non‐tradables  China‐3  14.7  40.7  44.7  Kazakhstan  20.5  34.7  44.8  Kyrgyzstan  17.3  19.0  63.7  Pakistan  29.5  24.9  45.6  Tajikistan  29.4  23.3  47.3  Turkmenistan  37.0  28.0  35.0  Uzbekistan  21.8  33.2  45.0      Trade:  Trade  values  are  reported  on  a  country  to  country  basis,  using  value  data  from  the  BACI  database of CEPII, 2016, www.cepii.fr (Gaulier and Zignago 2010). These data are split by sector into  agricultural and mining trade (primary production) and manufacturing and  services trade.  For the  countries we consider, the trade data report the value of total trade in business services to be just  1.4% of the value of total trade in manufacturing, and we combine this trade and business services  10    (finance, insurance) with manufacturing.  Over 95% of the services in our employment data are local  services (housing, local utilities, retail etc.), and these constitute our non‐tradable service sector.  The total value of trade – exports in particular – is relatively small compared to GDP, and notably so  for some of the smaller countries in the region (Table 3). There are also large imbalances in terms of  the trade  levels, with the three Chinese regions and Kazakhstan having trade surpluses, and other  countries having deficits (explained through the presence of large remittances and other transfers).  Kyrgyzstan’s imports amount to more than 70% of its GDP.  Table 3: Exports and Imports relative to GDP (percent)    Primary  Manufacturing  Primary  Manufacturing  exports  exports  imports  imports  China‐3  0  34  5  14  Kazakhstan  14  11  2  19  Kyrgyzstan  5  12  3  77  Pakistan  1  8  3  14  Tajikistan  5  7  4  48  Turkmenistan  17  2  0  13  Uzbekistan  2  9  1  13      Transport:  Our measure of bilateral trade costs between cells (including access points) is based on  travel times from De Soyres et al. (2018), who calculate the travel time between various pairs of cities  in  Central  Asia.  They  use  the  current  transport  infrastructure  network  to  compute  shipping  times  before the BRI, and enrich this with planned projects related to the BRI to compute a post‐BRI matrix  of shipping times. They also compute a matrix of shipping times enhanced by additional reductions in  border crossing times, resulting in three matrices covering 1,818 cities in 71 countries. We connect  the main urban area in each cell of our study to the nearest city in their database, and calculate the  optimal travel time,  , expressed in days, through this location to all other cells in the data.  This  is  done  for  three  scenarios:  pre  the  BRI,  after  the  construction  of  infrastructure,  and  after  the  additional reduction in border times.  We map transport times into transport costs   according to  functional form , 1  as in Alder (2017) and Roberts et al., (2012). Time is measured  in days, and we set  0.75 reflecting similar assumptions elsewhere in the literature such as for  rural  goods  in  China  in  Roberts  et al.  (2012).    varies by  sector, highest  for non‐tradable  services  ( 1.8  which are produced and sold predominantly in the same location, lowest for manufacturing  (which, while heavy to transport, is less time sensitive than agriculture  0.09 , and primary goods  lying between the two ( 0.18 .   For  example,  prior  to  the  BRI,  the  shipment  of  goods  between  Urumqi  in  China  and  Almaty  in  Kazakhstan takes nearly 8 days, including border times, which is equivalent to an iceberg transport  cost  factor  of  1.42  for  manufacturing  and  1.84  for  primary  goods.  Shipment  between  Almaty  and  Astana, both in Kazakhstan, takes 1.1 days, equivalent to an iceberg transport cost factor of 1.09 for  manufacturing and 1.19 for primary goods.  11    Other Parameters: Other parameters are taken from elsewhere in the literature and are reported in  Appendix 3.     4. The BRI: Building infrastructure                Our main experiment considers the effects of building the BRI infrastructure and thereby reducing  travel  times  within  the  region  and  with  the  rest  of  the  world.  Figure  2  shows  the  main  rail  improvements that will affect the region; the three corridors that will affect Central Asia include the  new Eurasian Land Bridge, the China‐Central Asia‐West Asia corridor, and the North‐South corridor.   The reductions in transport times that occur as a result of building new rail infrastructure are reported  in table 4 below, aggregated to the bilateral change at the national level (as unweighted averages of  the  fall  in  transport  times  between  each  pair  of  cells  in  the  respective  countries).  Reductions  in  transport times to four access points with the rest of the world are reported below the line.   Using  the relationship between travel time and travel costs from the preceding section, this gives transport  cost reductions for trade in manufactures ranging from no reduction (for e.g. Pakistan to Kazakhstan)  to 19.5% of the value of trade (Kazakhstan – Turkmenistan). The reductions are clearly highly variable  and in many cases large.    Figure 2: Map of Transport Improvements under the BRI.                                    12    Table  4:    Reduction  in  Average  Transport  Time,  average  from  cells  within  country  to  cells  in  corresponding country.     China‐3  Kazakhstan  Kyrgyzstan  Pakistan  Tajikistan  Turkmenistan  Uzbekistan  China‐3  0%  13%  46%  40%  0%  0%  8%  Kazakhstan  13%  17%  1%  0%  46%  63%  28%  Kyrgyzstan  46%  1%  0%  0%  33%  41%  37%  Pakistan  40%  0%  0%  32%  6%  7%  5%  Tajikistan  0%  46%  33%  6%  0%  4%  7%  Turkmenistan  0%  63%  41%  7%  4%  0%  13%  Uzbekistan  8%  28%  37%  5%  7%  13%  1%  Chongqing  0%  11%  41%  8%  0%  0%  8%  Gwadar  42%  0%  1%  28%  10%  11%  8%  Istanbul  21%  15%  11%  10%  0%  0%  19%  Moscow  12%  2%  0%  14%  0%  0%  15%      4.1  BRI and real incomes:  National aggregates  What is the effect of applying these changes in transport times and hence costs, at the cell‐to‐cell  level, on economic outcomes?   We first report results aggregated up to the national level, and then  discuss the richer picture that occurs at the cell level.  Although  some  of  the  trade  cost  reductions  reported  in  Table  4  are  large,  they  are  applied  to  sometimes  small  volumes  of  initial  trade.    In  aggregate,  with  no  economic  adjustment,  the  BRI  infrastructure  improvement yields direct cost saving equivalent to a  1.4% real income gain for the  region.  This  is  the  value  of  the  reduction  in  transport  costs  times  the  initial  levels  of  trade.  This  measure assumes that there is no response whatsoever to trade or output in any cell or country and  can be thought  of  as  a  summary measure  of  the  extent  to  which  the  region  as  a whole  is directly  affected.5   Table 5 gives average real income gains of each country that follow from this reduction in transport  times and subsequent economic responses. The first column (Armington) is a conservative benchmark  case.    In  aggregate,  the  gains  are  only  marginally  greater  than  the  direct  effect,  but  there  are  noteworthy cross‐country differences.  Real income growth is particularly large for Kyrgyzstan, which  faces a large fall in transport costs while being a net importer of manufacturing. This has two main  consequences.   First, the cost of  Kyrgyzstan’s  imports falls substantially, leading to  lower  prices of  imports and hence real income growth. Second, there is significant structural change. To understand  this, it is helpful to look at the changes in sectoral production given in Table 6.  Kyrgyzstan experiences  a  relatively  large  expansion  in  primary  output  and  corresponding  contraction  of  manufacturing                                                               5   In some following figures we will rank cells according to a measure of this direct effect.  However, the direct  effect has no real income interpretation at the country or cell level because we do not know (without using the  model) the division of the cost saving between countries, i.e. the incidence of the cost reduction.  In aggregate,  for the region as a whole, it does have a real income interpretation as noted above.    13    production which faces import competition.  This is in line with comparative advantage (as indicated  by the production shares reported in Table 2) and hence contributes to the gain.  The effect is smallest for Turkmenistan and Uzbekistan, which also see growth in the primary sector,  however with a far smaller reduction in the cost of their imports. Prices remain relatively static, and  real  income  growth  is  small.    China‐3,  Kazakhstan  and  Pakistan  all  experience  growth  in  manufacturing, following reductions in their costs of exporting.   In the second column of Table 5, monopolistic competition allows manufacturing firms to enter, exit,  and relocate in response to changes in their profitability.  At the aggregate level this increases the real  income gain to 1.9%, more than a third greater than the Armington effect.  At the national level, the  additional gain accrues principally to China‐3, Kazakhstan, and Pakistan.  These are all countries with  a  relatively  large  manufacturing  base  and,  as  is  apparent  from  Table  6,  they  are  countries  that  experience expansion of manufacturing output relative to primary (such countries flagged M in the  tables).    By  contrast,  Kyrgyzstan,  Tajikistan  and  Turkmenistan  experience  contraction  of  manufacturing,  and  real  income  gains  that  are  smaller  in  this  monopolistic  competition  case  than  under the Armington assumption.  Now the growth of manufacturing in other countries within the  region has increased import competition, hurting the manufacturing sectors within these countries,  which further specialize in primary good production.     Table 5:  Real income gains by country.    Real Income Growth  Armington  Monopolistic Competition    (1)  (2)  China‐3  1.2%         2.0%    M  Kazakhstan  1.6%        2.1%    M  Kyrgyzstan  4.9%  4.4%           Pakistan  1.8%          2.3%    M  Tajikistan  1.7%  1.5%     Turkmenistan  0.3%  0.0%    Uzbekistan  0.8%  1.0%     Aggregate  1.4%  1.9%                  14    Table 6. Growth in GVA, by sector    Armington  Monopolistic Competition  Primary  Manuf.  Primary  Manuf.    (1)  (2)  (3)  (4)  China‐3  ‐2%  3%  ‐2%         4%     M  Kazakhstan  3%  2%  3%        3%     M  Kyrgyzstan  6%  ‐3%  7%  ‐6%       Pakistan  1%  3%  2%          4%    M  Tajikistan  4%  0%  4%  ‐1%      Turkmenistan  2%  0%  3%  ‐1%      Uzbekistan  2%  1%  2%  2%           4.2:  BRI and real incomes:  Cell‐level changes  The model operates at the level of the cell which gives a finer picture of the effect of the BRI.  We  summarize results in three scatter plots, figures 3‐5.  The horizontal axis of each is the direct effect of  the decline in trade costs, and the vertical is the percentage change in real incomes. The direct effect  is measured as an average of the reduction in the transport costs of export and of imports experienced  by each country. The straight lines show the line of best fit from linear OLS regression for which the  slope and R2 are reported in the graphs.  Figure 3 gives the Armington case, corresponding to the first column of table 5.  Several points stand  out.  First, all cells experience an increase in real per capita income, and the range of gains is quite  dispersed, from close to zero to around 7%.  Second, as expected, there is a strong positive relationship  between the direct effect and the full effect, with the direct effect accounting for 97% of the variance  of the change in per capita income.  Third, the cells that gain the most are in Kyrgyzstan, namely Osh  city, Osh oblast, Naryn and Batken.  While the  direct effects reported on the x‐axis are a  mean of  export and import weighted reductions in trade costs, Kyrgyzstan has the highest reduction in import  costs, which fall by 11% at the country level (compared to 1‐2% reductions elsewhere). This is driving  the growth in real incomes in Kyrgyzstan.   Figure  4,  monopolistic  competition,  allows  for  fuller  adjustment  in  manufacturing,  although  holds  labor  immobile,  fixed  in  its  initial  cell.    Visually,  the  figure  is  similar  to  the  previous,  although  the  relationship between the direct reduction in trade costs and the real income growth is slightly less  strong,  with  the former  now explaining  84% of  the variation  in  the  latter. This  is  due to  increased  variation both within and across country, as the economy adjusts to the changing costs of trade. For  example, while Kazakhstan’s average per capita income growth is 2.1%, this ranges from a minimum  cell level growth of 1.25% (Shymkent) to a maximum of 6.3% (Aqtau).  Figure 5 shows monopolistic competition with some (but not perfect) labor mobility between cells in  each country.  At the country aggregate level, the addition of labor mobility makes only very small  differences to results  (so  was  not reported in  tables 2  and  3).   But  at the cell level,  labor  mobility  narrows  the  variance  in  real  income  changes.  People  move  into  areas  where  the  economy  grows,  dampening  real  wage  growth  in  these  cells  by  putting  downward  pressure  on  wages  and  upward  15    pressure on demand for local services and rents. This results in lower variation between cells within  countries. The slope of the regression line flattens somewhat, decreasing the difference in effect for  those  cells  which  gain  the  most  versus  those  that  gain  the  least.  For  example,  in  Kazakhstan  the  minimum remains Shymkent, but now at 1.6%, and the maximum Aqtau, at 4.25%.  The population  changes that bring about this leveling of per‐capital incomes are – in proportionate terms – quite large  in some places.  The western oblasts of Kazakhstan (Aqtau, Atyrau and Aqtobe) experience population  increases of respectively 25%, 12% and 11%.  This is accompanied by declines in other areas in the  country (a maximum decline of 4% in Shymkent).  Of course, the decline is against a model assumption  of  constant  total  population;  they  are  long  run  changes  which  will,  in  reality,  be  accompanied  by  changes in total national population.    The cell level detail enables a finer exploration of the reasons for the spatial variation in outcomes.    Table  7  reports  cross‐cell  regressions  of  outcome  variables  on  the  initial  share  of  employment  in  manufacturing, and on direct trade cost changes, now split according to whether these are impacting  imports (i.e. along routes through which a cell imports large values in the base period) or exports.    Results are reported just for the case of monopolistic competition without labor mobility; they are  qualitatively similar in other cases.   The results indicate that,  first, the growth of manufacturing  is positively correlated with the  initial  manufacturing share and with the decline in export trade costs, and negatively with the decline in  import trade costs.  The effects are significant and quantitatively important; a 1% fall in export trade  costs leads to 4% increase in manufacturing output, as better connectivity enables countries to exploit  regional advantage in manufactures.  Second, the converse seems to be true for the primary sector;  the initial share of manufacturing is negative and significant, as expected, and the decline in import  trade costs is positively correlated with primary growth while a decline in export costs is negatively  correlated with primary growth.    These asymmetric responses arise from the general equilibrium of the model, and the fact that the  quantity  response  of  manufacturing  is  more  elastic  than  that  of  the  primary  sector.    Monopolistic  competition,  with  the  consequent  entry  and  exit  of  firms  (and  varieties),  makes  this  sector  more  ‘footloose’  and  more  responsive  to  changes  in  trading  opportunities.    Thus,  the  results  of  Table  7  indicate that a cell receiving equal reductions in export and import costs could expect an expansion of  manufactures and (small) contraction of the primary sector.6  It also points to the importance of the  reduction  in  trade  costs  being  (at  least)  reciprocal,  i.e.  with  export  cost  reduction  not  being  overwhelmed by import cost reduction.  These things matter because, as indicated in column 1 of  Table 7, it is reductions in export trade costs and growth of manufacturing that are associated with  relatively larger increases in real income.    The  degree  to  which  import  or  export  routes  are  affected  also  depends  on  whether  or  not  the  improved transport links foster regional trade or that with the rest of the world. Table 8 splits the  reductions in trade costs according to whether they are with other cells in the region of study, or with  the Rest of the World (RoW) through one of the four access points. The importance of the fall in export                                                               6  Under the Armington case, the responsiveness of both sectors to the reduction in transport cost is more  aligned; the equivalent regression shows that an equal reduction in export and import costs on average leads  to a small positive expansion of both primary good and manufacturing production.   16    costs  for  manufacturing  growth  is  particularly  through  links  within  the  wider  region,  as  better  connectivity within the region allows for some clustering and higher manufacturing output growth.  For real incomes in column one, however, whether the fall in trade costs is with the region or the rest  of the world does not make a substantial difference.     Figure 3: Growth in real per capita incomes: Armington   Osh oblast 7% Naryn 6% Batken 5% Talas % GROWTH IN REAL INCOMES Dushanbe city Osh city Quetta    4% Almaty city Aqtau   Xining Astana city Aqtobe R2 = 0.970 3% Karachi Slope = 0.988 Bishkek City Tashkent city Urumqi 2%   Peshawar Atyrau                     1% Ashgabat Lahore               0% Kokshetau 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Lanzhou Shymkent ‐1% DIRECT EFFECT OF DECLINE IN TRADE COSTS         17    Figure 4: Growth in real per capita incomes: Monopolistic Competition, no labor mobility  7% Osh oblast Aqtau Naryn 6% Batken Atyrau 5% % GROWTH IN REAL INCOMES Aqtobe Talas Osh city Quetta 4% Karachi Astana city Kokshetau      R2 = 0.845   3% Slope = 0.894 Xining Urumqi Bishkek City Lanzhou Peshawar 2%               Tashkent city            Lahore 1% Ashgabat             Shymkent      0% Dushanbe city 0% Almaty city 1% 2% 3% 4% 5% 6% ‐1% DIRECT EFFECT OF DECLINE IN TRADE COSTS     Figure 5: Growth in real per capita incomes: Monopolistic Competition and within‐country labor mobility  7% Osh oblast 6% Osh city Naryn Aqtau 5% Batken % GROWTH IN REAL INCOMES Bishkek City Atyrau Talas 4% Astana city      Kokshetau Karachi 3% Urumqi La… Xining R2 = 0.934 Slope = 0.794 2%   Aqtobe Quetta Lanzhou      Peshawar                 1% Almaty city      Shymkent             0% Dushanbe city 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Ashgabat Tashkent city ‐1% DIRECT EFFECT OF DECLINE IN TRADE COSTS     18    Table 7:  OLS regression of impacts under Monopolistic Competition, on initial characteristics of cells  and changes in trade costs      Real Income Growth  Primary GVA Growth  Manufacturing GVA  Growth    (1)  (2)  (3)  Share of Employment  0.00612  ‐0.0565**  0.164***  in Manufacturing  (0.00643)  (0.0219)  (0.0464)          Decline Export  0.901***  ‐0.496*  3.932***  Trade Cost  (0.0830)  (0.252)  (0.598)          Decline Import  0.301***  0.414***  ‐0.750***  Trade Cost  (0.0220)  (0.0672)  (0.159)          Constant  ‐0.268  4.261***  ‐8.272***    (0.307)  (0.963)  (2.211)  Observations  52  49  52  Adjusted R2  0.898  0.617  0.622  OLS regression with all variables expressed as percentages. Standard errors in parentheses  *  p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01      Table 8: OLS regression of impacts under Monopolistic Competition, on initial characteristics of cells  and changes in trade costs    Real Income Growth  Primary GVA Growth  Manufacturing GVA  Growth    (1)  (2)  (3)  Share of Employment  0.00635  ‐0.0632***  0.182***  in Manufacturing  (0.00680)  (0.0226)  (0.0466)          Decline Export  0.940***  ‐1.501**  5.116***  Trade Cost with Region  (0.251)  (0.738)  (1.719)          Decline Export  0.892***  ‐0.281  2.205**  Trade Cost with RoW  (0.148)  (0.443)  (1.016)          Decline Import  0.268  1.286**  ‐0.647  Trade Cost with Region  (0.195)  (0.572)  (1.332)          Decline Import  0.306***  0.280**  ‐0.628**  Trade Cost with RoW  (0.0379)  (0.113)  (0.259)          Constant  ‐0.273  4.424***  ‐8.808***    (0.317)  (0.972)  (2.168)  Observations  52  49  52  Adjusted R2  0.894  0.620  0.645  OLS regression with all variables expressed as percentages. Standard errors in parentheses  *  p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01.    19    4.3:  BRI and economic geography: Productivity and clustering  The changes reported above yield real income gains somewhat larger than direct effects and, if labor  is mobile, some quite large changes in the distribution of population and economic activity.  We now  explore more radical possibilities in which localization economies are present in the manufacturing  sector so that an increase in economic activity in a particular cell and sector has a positive effect on  productivity in the cell‐sector.  We set the magnitude of these scale economies such that the elasticity  of productivity with respect to the scale of output in the cell‐sector has a mean value of 0.07 and a  maximum value of  0.088, numbers at the mid‐to‐top end of the range of agglomeration economies  that are found by empirical work, largely from studies in high income countries.7  The presence of such  effects  means  that  there  are  benefits  from  clustering  of  firms  in  a  particular  place  and  as  a  consequence  there  may  be  multiple  equilibria;  firms  derive  advantage  not  solely  from  the  fundamental characteristics of each place, but from the presence of other related firms.8  In this world  the actual equilibrium – and that selected by an economic model such as this – is likely to be path  dependent  and  highly  sensitive  to  small  variations  in  initial  conditions.    This  means  that  exact  predictions of where clusters form are more than usual subject to doubt.  However, development of  clusters  in  some  cells  is  a  possible  outcome  of  the  improvement  in  connectivity,  and  merits  the  exploration that follows.  Table 9 reports real income effects at the country level; columns (1) and (2) are as in table 5, and  columns  (4)  and  (5)  add  the  localization  economies  (increasing  returns)  without  and  with  labor  mobility.  In the absence of labor mobility, real income gains are somewhat larger than in previous  cases,  exceeding  Armington  effects  by  60%.    Structural  change  is  also  greater  (Table  8,  comparing  columns (1) and (2) with (3) and (4)).    Without labor mobility, the returns to scale created by clustering of firms is choked off by constraints  on  the  supply  of  labor.    The  final  column  of  table  9  relaxes  this  constraint  (without  removing  it  altogether) by allowing limited mobility of labor.  The real income effect of the BRI becomes nearly  twice as large as in the Armington setting.  Structural change (Table 9 columns (5) and (6)) increases  and  Kazakhstan,  China‐3  and  Pakistan  in  particular  are  beneficiaries  with  5‐8%  growth  in  manufacturing and a 2.4‐5.6% increases in real income.                                                                           7  The elasticity is variable, because of the functional form employed, see appendix 1.  In the literature,  Rosenthal and Strange (2004) suggest a consensus range of elasticities of agglomeration between 3% and 8%;  our relatively high levels capture the fact we are only considering agglomeration effects in manufacturing, and  allow us to highlight the variation coming from potential increasing returns to scale. A detailed meta‐analysis is  provided by Melo et al. (2009).  Recent work suggests that the elasticity is somewhat higher in lower and  middle income countries (Glaeser and Xiong 2017).   8   For analytical investigation of these effects see Fujita et al. (1999).  20    Table 9:  Real income gains by country.      Real Income Growth  Armington  Monopolistic  Increasing  Increasing  competition  returns  returns  & labor  mobility    (1)  (2)  (3)  (4)  China‐3  1.2%  2.0%  2.4%  2.4%  Kazakhstan  1.6%  2.0%  2.5%  5.6%  Kyrgyzstan  4.9%  4.4%  3.9%  5.1%  Pakistan  1.8%  2.3%  2.5%  2.7%  Tajikistan  1.7%  1.5%  1.2%  0.9%  Turkmenistan  0.3%  0.0%  ‐0.2%  ‐0.3%  Uzbekistan  0.8%  0.9%  1.1%  1.5%  Aggregate  1.4%  1.9%  2.1%  2.7%    Table 10. Growth in GVA, by sector    Monopolistic  Increasing returns  Increasing returns  &  competition  labor mobility  Primary  Manuf.  Primary  Manuf.  Primary  Manuf.    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  China‐3  ‐2%  4%  ‐2%  5%  ‐2%  5%  Kazakhstan  3%  3%  2%  4%  5%  8%  Kyrgyzstan  7%  ‐6%  8%  ‐9%  8%  ‐5%  Pakistan  2%  4%  2%  5%  2%  5%  Tajikistan  4%  ‐1%  5%  ‐2%  8%  ‐9%  Turkmenistan  3%  ‐1%  3%  ‐1%  3%  ‐1%  Uzbekistan  2%  1%  2%  2%  3%  0%      Clustering and localization economies occur at the cell level, and population movement is between  cells within countries.  It is therefore at the cell level that the story appears most clearly, as shown in  figures 6 and 7 (shown on smaller vertical scales than preceding scatter plots).  With increasing returns  and labor mobility, cells in manufacturing areas of Western Kazakhstan experience increases in real  incomes  in  excess  of  10%.    Driving  this  is  large  growth  of  manufacturing,  which  doubles  in  size  in  Aqtobe, Aqtau, and increases to four times its initial output in Qostanay in Kazakhstan.  This occurs  alongside  population  growth,  enabling  scale  economies  to  be  realized.    Similar,  though  smaller,  transformations occur in Quetta in Pakistan and Osh city in Kyrgyzstan.   This is also clear in the Table 11, which shows the correlation between the falls in trade costs and real  income  growth  under  Armington,  Monopolistic  Competition,  and  Increasing  Returns  with  Labor  Mobility.  First, while base manufacturing shares have little impact on income growth in the Armington  setting (and in fact, a slight negative one), once increasing returns to scale are considered, cells with  higher manufacturing employment shares are better able to reap the benefits of declines in trade  costs.  Second,  the  impact  of  reductions  in  import  costs  remains  similar  in  the  three  settings,  21    influencing prices and boosting real incomes.  Third, however, the reduction in export trade costs has  increasing impact on real income growth across the three settings; when there are increasing returns  to scale the falls in the cost of transporting exports to destinations allow cells to specialize, growing  clusters of manufacturing, and hence boosting productivity and output.   An  important  further  implication  of  this  setting  is  that  labor  mobility  widens  intra‐country  income  differentials,  rather  than  narrowing  them  as  we  saw  in  the  discussion  of  figures  4  and  5.    Thus,  continuing to take cells in Kazakhstan as an example, with increasing returns and no labor mobility,  Aqtau’s real income increase is 8% and Shymkent’s is 1%.  With labor mobility, these become 12% and  2%.  Booming places experience both population growth and further income growth because of the  effects  of  localization  economies  and  increasing  returns  to  scale  in  their  productive  sectors,  this  outweighing the effects of falling labor‐to‐land ratios.  This amplification of effects is consistent with  the equilibrium being  stable, although if  labor was even more mobile than we have assumed, this  would be an unstable situation; further mobility would follow, sucking population into centers and  depopulating other areas.9  While  the  message  that  clustering may  occur  and  bring with  it  gains  is  robust,  we  emphasize that  identifying the precise places where this happens is not robust.  Quite small initial differences between  places may give the initial advantage that allows the cluster to form and grow: the data used in this  model is not accurate enough to predict this with confidence, and local policy measures not captured  in the model will influence outcomes.  Furthermore, some cities lose population; this is a consequence  of our assumption that total population in each country is fixed: over the time scale of this long‐run  experiment aggregate population growth will likely mean that all cells gain population.                                                                 9    The equilibrium is stable.  To understand this, think of two relationships on relative real wage (ω, vertical  axis) and relative population (λ, horizontal axis) space.  The migration relationship is upward sloping, as a  higher ω draws in population.  With non‐increasing returns the wage relationship is downward sloping, as  more labor (higher λ) encounters diminishing returns.  Localization economies and increasing returns to scale  mean that the wage relationship becomes upward sloping, but the equilibrium remains stable if it is less steep  than the migration relationship.  This is the case described; a shift in the wage relationship (due to the BRI  shock) now gets amplified by labor mobility.  If the direction of intersection of the relationships was reversed  (as would be the case with perfect labor mobility giving a horizontal migration relationship) then the  equilibrium would be unstable.  22    Figure 6: Growth in real per capita incomes: Increasing Returns and Labor Mobility.  13% Aqtau R2 = 0.176   Slope = 0.86 11%   Aqtobe Osh oblast 9% Atyrau Osh city % GROWTH IN REAL INCOMES Quetta Talas 7% Astana city Batken Urumqi 5% Peshawar Almaty city  Karachi Naryn Lanzhou   Bishkek City      3% Tashkent city          Lahore          1%            Shymkent   Xining ‐1% 0% 1% Kokshetau 2% 3% 4% 5% 6% Ashgabat       ‐3% Dushanbe city DIRECT EFFECT OF DECLINE IN TRADE COSTS     Figure 7: Change in cell population, Increasing Returns and Labor Mobility.  110% Aqtau R2 = 0.238 Slope = 3.00 90%     70% Aqtobe % GROWTH IN POPULATION 50% Atyrau Quetta Osh oblast Dushanbe city 30% Lanzhou     Karachi Batken Tashkent city Urumqi    Ashgabat Osh city 10%  Xining Peshawar       Talas Naryn         ‐10% 0% 1%   2% 3% 4%   5% 6%   Lahore Astana city   Almaty city     Bishkek City        ‐30%     Shymkent Kokshetau ‐50% DIRECT EFFECT OF DECLINE IN TRADE COSTS       23    Table  11:  OLS  regression  of  impacts  on  real  income  growth  under  different  settings,  on  initial  characteristics of cells and changes in trade costs.    Real income growth    Armington  Monopolistic  IRS and Labor  Competition  Mobility    (1)  (2)  (3)  Share of Employment  ‐0.00923*  0.00612  0.0459*  in Manufacturing  (0.00506)  (0.00643)  (0.0245)          Decline Export  0.512***  0.901***  2.628***  Trade Cost  (0.0653)  (0.0830)  (0.316)          Decline Import  0.356***  0.301***  0.236***  Trade Cost  (0.0173)  (0.0220)  (0.0838)          Constant  0.491**  ‐0.268  ‐3.216***    (0.241)  (0.307)  (1.167)  Observations  52  52  52  Adjusted R2  0.941  0.898  0.629  OLS regression with all variables expressed as percentages. Standard errors in parentheses  *  p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01      5.  The BRI: Infrastructure improvements and border effects  A large component of transport times between countries in Central Asia and with the rest of the world  is the time spent at borders. De Soyres et al. (2018) produced separate estimates of changes in border  delays based on reductions in importing and exporting times from the ‘trading across borders’ section  of the World Bank’s Doing Business Database. 10  Table 12 combines these estimates with those of the  preceding  section  to  give  combined  reductions  in  transport  time.    The  table  indicates  that  the  estimated  reduction  in  border  times  yield  greater  average  time  saving  than  do  the  physical  investments alone (the simple average of numbers in table 12 is a 39% reduction in travel times, as  compared to a 15% average reduction in the previous experiment, the average of numbers in table 4).   Furthermore, there are considerable differences in the geographical pattern of these changes.  For  example, reduced border delays bring Kyrgyzstan very large reductions in transport times, with many  falling by over 60%.  China‐3 has lower travel times with Pakistan and improved access to the rest of  the world through Gwadar.                                                                  10   For any border, the data on “Border Compliance” and the total delay is assumed to be the sum of export   time from the exporting country and the import time from the importing country. Documentary compliance is  not included as it does not relate to travel time.  All data are available at   http://www.doingbusiness.org/data/exploretopics/trading‐across‐borders.    24    Table 12: Reduction in Average Transport Time, infrastructure improvement and border effects:  from cells within country to all cells in corresponding country.     China‐3  Kazakhstan  Kyrgyzstan  Pakistan  Tajikistan  Turkmenistan  Uzbekistan  China‐3  0%  42%  63%  67%  41%  31%  45%  Kazakhstan  42%  17%  37%  27%  61%  71%  51%  Kyrgyzstan  63%  37%  0%  43%  61%  64%  64%  Pakistan  67%  27%  43%  32%  27%  24%  27%  Tajikistan  41%  61%  61%  27%  0%  36%  46%  Turkmenistan  31%  71%  64%  24%  36%  0%  45%  Uzbekistan  45%  51%  64%  27%  46%  45%  17%  Chongqing  0%  35%  56%  59%  36%  27%  45%  Gwadar  63%  23%  40%  28%  31%  28%  31%  Istanbul  48%  34%  36%  16%  21%  16%  37%  Moscow  52%  36%  37%  34%  26%  23%  38%    We have run the model for this larger experiment, and briefly report and comment on selected results.  A summary comparison of the two policy experiments, under four adjustment scenarios, is given in  figure  8a  (infrastructure  alone)  and  8b  (infrastructure  plus  lower  border  costs).  The  combined  experiments gives direct effects more than twice as large, at 3.4% versus 1.4% (aggregate, right hand  block of 8a and 8b), and full effects (with increasing returns and labor mobility) over three times as  large, amounting to a 8.8% increase in per capital income for the region as a whole.  Within this aggregate effect on the region there are substantial differences in national impacts.  These  are due to details of changes in the transport network and are hard to generalize about; the Armington  setting  shows  that  Kyrgyzstan  experiences  an  income  gain  of  12.8%,  compared  to  4.8%  in  the  infrastructure  only  scenario,  and  other  countries  experience  substantial  relative  changes  in  their  income growth.   Once full adjustment occurs, with increasing returns to scale and labor mobility, a  few things stand out. First, Kyrgyzstan is a large beneficiary. As a central country in this BRI network,  it gains from a fall in transport costs with every major trading partner, both within the region and in  the rest of the word. The Armington setting gives income growth of 12.8%; with full adjustment, this  is 38% higher at 17.7%. The scale of this direct effect induces a substantial economic shift; despite  being a major manufacturing importer initially, cities within Kyrgyzstan, particularly Osh, develop as  economic clusters and see increases in both productivity and manufacturing output. The creation of  these clusters generates increasing returns to scale and begins to allow the country to establish itself  as a local manufacturing hub. Other provinces within the country with slightly lower levels of base  manufacturing employment shares see growth driven by increased primary good production.    The initial manufacturing centers in the above analysis ‐ China‐3, Kazakhstan, Pakistan, and to a lesser  extent Uzbekistan ‐ continue to do well. China‐3, already a sizable economy within the region, has a  direct increase in income under the Armington setting of 5.5%, over four and a half times that in the  infrastructure scenario.  Combined with the initial large manufacturing base, China‐3 can exploit these  large falls in trade costs to reap income growth of 12.4%, enhancing pre‐existing productive clusters.  Kazakhstan, Uzbekistan, and Pakistan also observe high income growth, though not at the same rate  as China‐3. These countries have large manufacturing bases and are able to reap the benefits of lower  25    trade  costs  throughout  the  region.  They  do  however  simultaneously  experience  increased  import  competition from China‐3, Kyrgyzstan and the rest of the world. As a result, the size of the income  growth, though still large, does not reach the levels obtained by Kyrgyzstan.   Finally,  those  countries  with  little  in  the  way  of  manufacturing,  Tajikistan  and  Turkmenistan,  experience  lower  income  growth  than  under  the  direct  Armington  case  when  we  allow  for  full  economic adjustments. Tajikistan, though faced with one of the largest falls in transport costs, leading  to  income  growth  of  6.2%  under  the  Armington  case,  cannot  convert  this  into  growth  in  manufacturing.  Simultaneously,  primary  goods  can  be  imported  at  far  lower  prices,  which  while  offering lower prices to consumers also competes against local production, lowering economic growth  to  1%,  only  marginally  more  than  under  the  infrastructure  scenario  alone.  For  Turkmenistan  performance is even worse. With little in the way of manufacturing and a less competitive economy,  the  reduction  in  trade  costs  leads  to  a  substantial  fall  in  incomes.    Reduced  trade  costs  are  not  sufficient  in  themselves  to  boost  the  local  economy,  and  import  competition  may  in  fact  damage  incomes when the initial productive capacity is lower compared to that in potential trading partners.     26    Figure 8a:  Real income gains by country:  infrastructure improvements  China Kazakhstan Kyrgyzstan Pakistan Tajikistan Turkmenistan Uzbekistan Aggregate 6% 5.6% 5.1% 4.9% 5% 4.4% 4% 3% 2.7% 2.7% 2.4% 2.3% 2.0% 2.1% 1.5% 1.8% 1.7% 1.9% 2% 1.2% 1.6% 1.4% 1.0%1.5% 1.4% 0.8% 0.9% 1% 0.3% 0.0% 0% ‐0.3% ‐1% Direct Armington Monopolistic Competition IRS and Labour Mobility     Figure 8b:  Real income gains by country; infrastructure improvements and border effects  China Kazakhstan Kyrgyzstan Pakistan Tajikistan Turkmenistan Uzbekistan Aggregate 20% 17.7% 15% 14.2% 12.8% 12.4% 9.6% 10% 9.2% 8.8% 7.8% 7.8% 6.7% 6.7% 5.5% 6.2% 5.5% 4.8% 3.5% 5.0% 5% 3.6% 4.0% 3.9% 3.4% 2.2% 1.0% 0% ‐0.7% ‐5% ‐3.8% Direct Armington Monopolistic Competition IRS and Labour Mobility   27    6. Conclusions  The BRI offers Central Asia the prospect of large improvements in connectivity, linking places within  the  region  to  each  other  as  well  as  improving  connections  to  the  rest  of  the  world.    The  tools  of  international economics and economic geography provide ways of thinking about the effects of such  improvements, and this paper applies these tools in a quantitative model of the region.   An exercise of this type faces many uncertainties, of which two are particularly critical.  The first is that  the BRI is a series of different projects, some infrastructure, others to do with logistics handling and  border controls, and all combining to reshape a complete transport network. The direct impacts of  these changes on travel times and wider measures of transport costs are hard to estimate.  A reduction  in tariffs or the construction of a particular segment of road or rail may be a fairly clearly defined policy  change, but this is not so in the case of the package of measures involved in the BRI.  Our work has  built on the work of de Soyres et al. (2018) which, while thorough and careful in its construction, leaves  many questions open due to the large degree of uncertainty about the BRI itself.  The  second  uncertainty  is  the  ability  of  economies  in  the  region  to  respond  to  these  changes  in  connectivity. This is particularly important since some areas in the region will experience changes in  connectivity that go well beyond the usual economics framework of marginal change.  The research  literature, particularly  in economic  geography,  suggests that  such  non‐marginal changes  may have  large impacts.  In the presence of economies of scale and agglomeration, places that experience an  increase  in  activity  may  achieve  productivity  growth,  and  this  will  amplify  change  as  clusters  of  economic activity develop.  The present paper is innovative in so far as it captures these effects by  including  localization  economies  in  the  manufacturing  sector.    Doing  this  raises  modeling  issues  concerning the best way to model localization economies, the possibilities that equilibria may become  unstable  (a  problem  we  solve  by  only  allowing  limited  labor  mobility),  and  the  inherent  unpredictability about the exact location of clusters of activity.  It means that the results we present  are illustrative rather than predictive, but we think it important to explore these mechanisms which  are widely believed to be present.  To place our results in context, the paper presents a series of scenarios describing different economic  environments  and  adjustment  possibilities.    We  start  with  a  conservative  approach  in  which  few  factors are mobile, meaning that adjustment rapidly runs into diminishing returns; direct benefits of  around  1.4%  of  GDP  (in  aggregate  across  the  region)  get  somewhat  amplified  by  economic  adjustment, up to around 1.9% of GDP.     We then go beyond this to increase the scale of possible response, letting more things be mobile (firms  and, to some extent, workers) and adding increasing returns to scale and agglomeration economies  to some productive sectors.  This produces much larger quantity responses, and takes aggregate real  income gains up to around 3% of GDP, with gains for some countries exceeding 5% and for some cells  exceeding 10%.  Gains are still larger in the combined experiment of infrastructure plus time savings  at borders. Within this aggregate change, there is very substantial heterogeneity, within as well as  across countries.  The top performing cells in the entire region see per capita real income gains of as  much as 21%, coupled with a tripling of the local population; the worst performing experience small  real income declines and lose a substantial fraction of their population.  Importantly, labor mobility,  which  without  increasing  returns  to  scale  served  to  limit  regional  inequalities,  can  now  serve  to  28    increase regional inequalities. Whereas in a traditional model labor mobility reduces inequality, with  increasing returns, booming regions with growing populations benefit from rising productivity and a  virtuous circle of growth.    The model developed in this paper does not offer certain predictions about where such changes will  occur,  but  it  does  point  to  the  possibility  that  the  BRI  could  be  a  catalytic  force  for  reshaping  the  economic geography of the region.   Whether – and where – it does so will depend on numerous other  aspects  of  the  economic  environment  and  economic  policy,  not  least  policy  makers’  responses  to  regionally divergent growth paths.       29    7. References  Alder, Simon, (2014). "Chinese roads in India: The effect of transport infrastructure on economic development." Working Paper, Univ. North Carolina, Chapel Hill  Allen,  Treb  and  Costas  Arkolakis,  (2014)  “Trade  and  the  Topography  of  the  Spatial  Economy,"  The  Quarterly Journal of Economics, vol. 129(3), pages 1085‐1140. 1.   Allen,  Treb  and  Costas  Arkolakis,  (2019)  “The  Welfare  Effects  of  Transportation  Infrastructure  Improvements" Working Paper.  Anderson, James E and Eric van Wincoop, (2004)  “Trade Costs,” Journal of Economic Literature, 42  (3), 691–751.  Caliendo, L. and F. Parro, (2015) “Estimates of the Trade and Welfare Effects of NAFTA,” The Review  of Economic Studies, 82 (1), 1–44.  Center  for  International  Earth  Science  Information  Network  ‐  CIESIN  ‐  Columbia  University.  2016.  ‘Gridded  Population  of  the  World,  Version  4  (GPWv4):  Population  Count  Adjusted  to  Match  2015  Revision of UN WPP Country Totals.’ Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center  (SEDAC). http://dx.doi.org/10.7927/H4SF2T42.  de Soyres, F., A. Mulabdic, S. Murray, N. Rocha, and M. Ruta, (2018) “How Much Will the Belt and  Road Initiative Reduce Shipment Times and Trade Costs?,” Policy Research working paper; no. WPS  8614. Washington, D.C.: World Bank Group  de Soyres, F., A. Mulabdic, S. Murray, N. Rocha, and M. Ruta, “The Belt and Road Initiative: A Structural  Analysis”, forthcoming  Defourny, P. (2017) ‘ESA Land Cover Climate Change Initiative (Land_Cover_cci): Land Cover Maps,  v2.0.7.’ Centre for Environmental Data Analysis.  Djankov, Simeon, Caroline Freund, and Cong S Pham, (2010) “Trading on Time,” Review of Economics  and Statistics, 92 (1), 166–173.  Donaldson,  Dave,  (2018)  “Railroads  of  the  Raj:  Estimating  the  Impact  of  Transportation  Infrastructure,”  American Economic Review, 108 (4‐5), 899–934.  Duranton, G., P. M. Morrow, and M. A. Turner, (2014) “Roads and Trade: Evidence from the US,” The  Review of Economic Studies, 81 (2), 681–724.  Fajgelbaum, Pablo and Stephen Redding, (2014) “External Integration, Structural Transformation and  Economic Development: Evidence from Argentina 1870‐1914,” NBER Working Paper 20217.  Fujita, M., P. Krugman and A.J. Venables (1999) ‘The spatial economy; cities, regions and international  trade’, MIT press, Cambridge MA.  Gaulier, G. and Zignago, S. (2010), ‘BACI: International Trade Database at the Product‐Level. The 1994‐ 2007 Version’, CEPII Working Paper, N°2010‐23  Glaeser,  E.  and  W.  Xiong.  (2018),  ‘Urban  productivity  in  the  developing  world’,  Oxford  Review  of  Economic Policy, 33.3, 373‐404.  Hummels, David L and Georg Schaur, (2013) “Time as a Trade Barrier,” American Economic Review,  103 (7), 2935–2959.  Lall,  Somik  V.  and  Lebrand,  Mathilde,  (2019)  “Who  wins,  who  loses?  Understanding  the  Spatially  Differentiated Effects of Belt and Road within Central Asia”.  Melo, Patricia C., Daniel J. Graham, and Robert B. Noland. (2009) "A meta‐analysis of estimates of  urban agglomeration economies." Regional science and urban Economics 39.3: 332‐342  30    Redding,  Stephen  J,  (2016)  “Goods  Trade,  factor  mobility  and  welfare,”  Journal  of  International  Economics, 101, 148–167.  Redding,  Stephen  J.  and  Rossi‐Hansberg,  Esteban,  (2017)  “Quantitative  Spatial  Economics"  Annual  Review of Economics, 9, 21‐58.   Roberts, Mark, Uwe Deichmann, Bernard Fingleton, and Tuo Shi, (2012) “Evaluating China’s road to  prosperity: A new economic  geography approach,”  Regional  Science  and  Urban  Economics, 42  (4),  580–594.  Rosenthal,  S.  and  W.  Strange.  (2004).  ‘Evidence  on  the  nature  and  sources  of  agglomeration  economies’. In V. Henderson and J‐F Thisse (eds.) Handbook of Regional and Urban Economics, volume  4. Amsterdam: North‐Holland, 2119–2171.        31    Appendix 1:  Cell (region/oblast) listing      Country      Region/oblast     City  1100  China  1  Gansu  10  Lanzhou  1110  China  1  Qinghai  11  Xining  1120  China  1  Xinjiang Uygur  12  Urumqi  2100  Kazakhstan  2  Aqtobe  10  Aqtobe  2110  Kazakhstan  2  Atyrau  11  Atyrau  2120  Kazakhstan  2  East Kazakhstan  12  Staro‐Semipalatinskiy  2130  Kazakhstan  2  Jambyl  13  Taraz  2140  Kazakhstan  2  Mangystau  14  Aqtau  2150  Kazakhstan  2  North Kazakhstan  15  Petropavlovsk  2160  Kazakhstan  2  Pavlodar  16  Pavlodar  2170  Kazakhstan  2  Qaraghandy  17  Qaraghandy  2180  Kazakhstan  2  Qostanay  18  Qostanay  2190  Kazakhstan  2  Qyzylorda  19  Qyzylorda  2200  Kazakhstan  2  South Kazakhstan  20  Shymkent  2210  Kazakhstan  2  West Kazakhstan  21  Uralskiy Prigorodnyy  2220  Kazakhstan  2  Aqmola  22  Astana_city  2221  Kazakhstan  2  Aqmola  22  Astana  2230  Kazakhstan  2  Almaty  23  Almaty_city  2231  Kazakhstan  2  Almaty  23  Almaty  3100  Kyrgyzstan  3  Batken  10  Batken  3110  Kyrgyzstan  3  Jalal‐Abad  11  Jalal‐Abad  3120  Kyrgyzstan  3  Karakol  12  Karakol  3130  Kyrgyzstan  3  Naryn  13  Naryn  3140  Kyrgyzstan  3  Talas  14  Talas  3150  Kyrgyzstan  3  Bishkek  15  Bishkek  3151  Kyrgyzstan  3  Bishkek  15  Bishkek_city  3160  Kyrgyzstan  3  Osh  16  Osh  3161  Kyrgyzstan  3  Osh  16  Osh_city  4100  Pakistan  4  Baluchistan  10  Quetta  4110  Pakistan  4  N.W.F.P.  11  Peshawar  4120  Pakistan  4  Punjab  12  Lahore  4130  Pakistan  4  Sind  13  Karachi  5100  Tajikistan  5  Gorno‐Badakhshan  10  Khorugh  5110  Tajikistan  5  Khatlon  11  Qurghonteppa  5120  Tajikistan  5  Leninabad  12  Khujand  5130  Tajikistan  5  Dushanbe  13  Dushanbe_city  5131  Tajikistan  5  Dushanbe  13  Dushanbe  6100  Turkmenistan  6  Ashgabat  10  Ashgabat  7100  Uzbekistan  7  Andijon  10  Andijon  7110  Uzbekistan  7  Bukhoro  11  Buxoro  7120  Uzbekistan  7  Ferghana  12  Fargona  7130  Uzbekistan  7  Jizzakh  13  Jizzax  7140  Uzbekistan  7  Karakalpakstan  14  Nukus  7150  Uzbekistan  7  Kashkadarya  15  Qarshi  7160  Uzbekistan  7  Khorezm  16  Urganch  7170  Uzbekistan  7  Namangan  17  Namangan  7180  Uzbekistan  7  Navoi  18  Navoiy  7190  Uzbekistan  7  Samarkand  19  Samarqand  7200  Uzbekistan  7  Sirdaryo  20  Bekobod  7210  Uzbekistan  7  Surkhandarya  21  Termiz  7220  Uzbekistan  7  Tashkent  22  Angren  32    7230  Uzbekistan  7  Tashkent City  23  Tashkent  Access points          8100  Chongqing  8  Chongqing  10  Chonqing  9100  Gwadar  9  Gwadar  10  Gwadar  10100  Istanbul  10  Istanbul  10  Istanbul  11100  Moscow  11  Moscow  10  Moscow    Appendix 2:  The Model  Geography  There  are    =  56  geographical  cells  (subscript  i,  j  from  1…n),  split  across  52  cells  in  7  countries,  (subscript  c  = 1…7), plus an additional 4 access points for the rest of the world. Countries, cells and  access points are listed in appendix 1.   Each cell i has an area  , divided into urban and rural land   . It is connected to all other  cells in the system, as well as the rest of the world, via a transport network.  This transport network  gives a transport cost matrix between every pair of cells (n x n).   The 4 access points, Moscow, Istanbul, Gwadar and Chongqing, are cities at which goods and services  can be traded with the rest of the world. At these points, imports can be bought at fixed world prices,  and exports can be sold according to a highly elastic rest of world demand curve discussed below.   Production  There  are  three  productive  activities:  Primary  good  production  (agriculture  and  mining);  manufacturing and tradable services:  non‐tradable services, including housing and retail.  Primary  Goods:  Primary  goods  (agriculture  and  mining),  sector  s  =  1,  are  produced  using  a  Cobb‐ Douglas production function, using intermediates, rural land, and labor.  Primary producers in cell i  supply goods at price  p  per unit with  p w ∏∈ , P ⁄z   , where the right hand side  is unit costs, with  w  the wage in cell i,  P  the CES price index for sector s in cell i,  r  the rural land  rent and  z  the cell‐sector specific productivity parameter. Exponents (input shares) sum to unity,   1.   Demand for primary products (s = 1) produced in cell i, is  x ∑p τ E P , where  E  is total expenditure on primary in cell j, τ the sector‐specific bilateral iceberg trade cost, and    is a utility parameter expressing the preference for i’s agriculture in location j. The CES price index is  P ∑ p τ .  The value demand for each of the inputs into production can be expressed as follows:   Labor demand  by sector 1 in cell i:        L α p x ⁄w       Rural land demand by sector 1 in cell i:        K p x ⁄r       Intermediate demand by sector s for sector 1 in cell i:    p x ⁄P       Manufacturing and Local Services:  The two other sectors, manufacturing and local services,  2, 3  respectively, are produced under monopolistic competition with differentiated products as modeled  by Dixit‐Stiglitz.11  The number of firms from sector s in cell   is n .  Each firm choose inputs and sales  to maximize profits. Production uses labor, intermediates, and urban land.  The local producer price  is given by  p w ∏ ∈ , P ⁄z   with  1 for  2, 3.                                                                11  The Armington case holds the number of varieties produced in each country constant.  Products are  differentiated by location of production but since the number of varieties in each location is fixed,  manufacturing and local services behave like agriculture.   33    Demand  in  cell  i  is  x ∑p τ E P   and  the  local  CES  price  index  P ∑ n p τ .   At equilibrium firms make zero profits selling output quantity  x 1.  Value demands for each input are as follows:  Labor demand by sector s=2,3 in cell i:        L α p n x ⁄w       Urban land demand by sector s=2,3 in cell i:      K p n x ⁄r       Intermediate demand by sector k for sector s=2,3  in cell i:  p n x ⁄P       z  is the productivity of sector   in cell  . This is composed of two elements, a base location‐sector‐ specific level of productivity multiplied by a scale factor. For the initial analysis, we calibrate to find  z . Further details are outlined in the simulation section below.   Population  The total population of each country is given exogenously as  .  For all cells  country , the local  population   is given by the data and  ∑ .  In the simulations with labor immobility each   is  held constant.  With labor mobility    can change but   is held constant. Details are outlined in the  simulation section below.   Households work in their cell of residence and supply a fixed amount of labor (one household = one  worker) and consume the three different goods and services. Their income in cell i is a combination of  two components: the wage  ,  and  , which is a lump‐sum transfer capturing the distribution of  country‐wide  land  rents  and  profits,  assumed  to  be  equally  distributed  across  households  in  each  country.   Households have Cobb‐Douglas preferences over sector composite goods and indirect utility function  ⁄ ∏ ∈ , P   with expenditure shares  1. Total income in cell i is  equal to  , and total  household expenditure on each sector s is therefore  .   Trade  Goods and services move between cells within and across countries consistent with each cell’s supply,  demand, and trade costs.  Within each country, these flows are determined by the relative demand  and supply of goods in each location and trade costs, τ .  Across  country  the  pattern  of  trade  is  shaped  also  by  country  origin‐destination  preference  parameters, ;  these  take  a  common  value    for  goods  produced  and  consumed  in  the  same  country (i.e.,  where  i, j  are  in the  same  country c).  Across  international borders these preference  parameters take the form:  ,  the same for all  country  ,  country  .  Thus, for each  sector there are distinct n x n preference matrices, but the variation is only between countries so, if  nc denotes the number of countries,    has just nc x nc distinct values.  The values are found in the  calibration process.   Transport times between each pair of cells allows us to estimate trade costs. We assume a relationship  between the two of the form , 1  with  0.75 and  varying by industry.   The initial international trade flows are defined by the data.  In the data national trade balances are  non‐zero,  so  net  imports  are  assumed  to  be  paid  for  by  net  remittances  from  emigrants  living  elsewhere; the fixed base level of remittances does not change with the experiments, and neither  therefore do national trade balances.  Equilibrium  Within each cell, labor, land, and all three goods/services markets must clear.   34    For labor in each cell i,  ∑ ∈ , . The total value demand in cell i for sector s output is  E , which must equal the value produced in the cell net of any exports out of the  cell  and  imports  into  the  cell.    Land  market  clearing  within  each  cell  is  given  by      ,   ∑ ∈ ,   and   . Together these market clearing conditions determine  r , r , w , P , P , and P .  Lump  sum  transfer  payments,  ,  are  determined  through  splitting  total  land  rents  nationwide  equally among all the population within the country, regardless of where they live, such that, for cells  country ,   ∑ ∈ r r ⁄ .   Calibration  The model’s equilibrium is calibrated to the base data set by choice of productivity parameters,  ,   and  country  origin‐destination  shift  parameters,  .    The    are  calibrated  to  match  observed  employment levels in each sector‐cell and per capita income levels across countries.    are calibrated  to match the international trade data.   The calibration proceeds in three main steps. First, we calibrate relative   within each country, so  that  equilibrium  employment  in  each  sector  and  cell  matches  the  employment  data.  Second,  the  absolute levels of   in each country are scaled to match income per capita at a country level.  Finally,  we calibrate preference parameters   such that the share of country i output being sold in country  j is consistent with international trade data.    Simulations  The calibrated model is ‘shocked’ with new transport time matrices, and firms and households adjust  their decisions to optimally respond to the new connectivity of the region. We look at four different  levels of economic response  (1) The direct trade value of the transport cost reduction. We take the base value of exports of each  cell according to the destination and calculate the reduction in costs in shipping the same amount of  goods  and  services  that  results  from  the  decreased  travel  times.  No  demand  or  supply  response  occurs.   (2) Armington assumption; the number of firms/ varieties of products produced in each cell is held  constant.  Output per firm adjusts, as do equilibrium prices and demands.    (3) Monopolistic competition in manufacturing production, where the number of firms in each cell in  sectors 2 and 3 adjusts in response to profit opportunities until equilibrium is restored  (4)  Monopolistic  competition  with  increasing  returns  to  scale  in  manufacturing  (localization  economies) and some intra‐country labor mobility.     In setting (4), under increasing returns,  , the calibrated productivity of sector  in cell   is composed  of two elements.   First, a base productivity of sector‐cell,  ̅ , and second, an additional component  which represents potential increasing returns to as a function of the density of firms in the sector‐cell  (denoted by  ) and taking the form  ̅ 1 ⁄ . The density of firms in expressed as  a density per population in the cell in the base period, capturing the effective size of the space in which  the firm is located.   If, following the transport investment, the number of firms increases (or decreases), then returns to  scale change productivity, where  > 0 if there are increasing returns.   We assume that  > 0 only in  setting (4) and in sector 2. Parameters   and   are chosen such that areas with average firm density  are 20% more productive than comparable areas with no firms,  and that the cell will the mean value  ⁄ has an elasticity of productivity with respect to the number of firms equal to 0.08, these two  restrictions implying parameter values  6.67 and   0.093.  This translates into a point elasticity  of  productivity  with  respect  to  the  number  of  firms  that  ranges  from  0  in  cells  with  no  initial  manufacturing to a maximum of 0.088.  35    Labor mobility is captured by assuming that  / ∑ ∈ / ∑ ∈ , where   is the base  exogenous population in the cell pre any scenario, coming directly from the data.  0 implies labor  is completely immobile within the country, as in settings (1) to (3).  ∞ would imply perfect labor  mobility. The total national population must equal the sum of all cell populations within the country  ∑ ∈  .  Results with labor mobility are computed with  10.  In settings  (2) ‐ (4), the amount of urban land is able to adjust in response to changes in the urban‐ rural rent differential, so that  r ⁄̅ ⁄ r ⁄̅ .  We set  0.5.  Appendix 3: Parameters  The assumed parameters in the model are listed in the table below. Each sector of production employs  intermediates, land, and labor. Primary good production relies on rural land, whereas manufacturing  and  non‐tradeable  services  rely  on  urban  land  (the  latter  has  the  highest  value  share  of  land  in  production, as this sector includes real estate and therefore all housing production). Primary good  production is the most labor intensive of sectors/   Transport costs are calculated using a linear relationship from the transport time (in days) 1 , as in Alder (2017) and Roberts et al., (2012).  Costs are highest from non‐tradeable services  which are produced and sold predominantly in the same location, and lowest for manufacturing, for  which longer travel times do not lead to much loss in terms of the value of the good.   is chosen at  0.75 , reflecting similar assumptions elsewhere in the literature such as for rural goods in China in  Roberts et al. (2012). There are other ways of modeling the impacts of transport times on transport  costs, such as through an exponential model in Lall and Lebrand (2019).   The GVA data from the UN National Accounts, and the consequent Gross Output values calculated  from input‐output matrices, combined with the net trade flows from each country, gives a total value  of  output  of  each  sector  consumed  within  each  country.  From  these,  national  consumption  value  shares for each sector,  , , , are calculated.   Parameters    Primary  Manufacturing  Non‐Tradeable  Goods  Services  Input Shares          Primary Goods α   0  0.2  0.1    Manufacturing α   0.1  0.2  0.1    Non‐Tradable Services α   0.1  0.1  0.1    Land α   Rural 0.25  Urban 0.1   Urban 0.3    Labour α   0.55  0.4  0.4  Transport Costs            0.18  0.09  1.8      0.75  0.75  0.75  Elasticities          CES consumption σ   6  6  6    Export demand    10  10  10  Returns to scale, ρ   0  0 (0.2 IRS)  0    Mobility;  = 0 (immobile) or 10 (mobile)  Urban Land Supply elasticity, ν = 0.5    36