中国援助是否促进了非洲经济增长？

进入新世纪以来，随着中国经济实力的显著增强和中非关系的友好发展，对非洲的援助大幅增加，规模不断壮大，引起了国际社会的广泛关注。与来自OECD-DAC以及其他发达国家的援助相比，中国的援助在目标、特点和政策等方面差异较大，坚持“不附加任何政治条件”，在“南南合作”的框架下注重援助国和受援国的平等互利，实现双方共同发展。从非洲地区的经济发展来看，整体水平虽仍较落后，但近些年保持了较高的经济增速。2001—2010年的10年间，世界上经济增长最快的10个国家中有6个位于撒哈拉以南的非洲地区。非洲国家人均GDP年增长率2000—2010年为3.16%，2010—2014年为3.74%。这些非洲国家如此显著的经济增长是否得益于中国的大规模援助？这正是本文所关注的问题。中国对非洲的援助对中非关系深化发展有重要影响，对援助效果进行透彻分析，有利于国际社会更好地认识中国的对非援助，也有利于中国更好地落实对非政策。

关于中国援助对非洲经济增长影响的效果，从目前国际学术界、政府和国际组织的回答来看，评价结果莫衷一是。概括起来，主要有两种观点，第一种观点认为中国援助对非洲受援国经济增长具有积极的作用，即对非援助是有效的。Broadman（2007）指出中国援助增速快于传统援助国，为非洲经济发展注入更大潜力。林毅夫等（2016）研究表明，中国利用自身比较优势，通过援助帮助非洲国家缓解基础设施瓶颈，发展轻工制造业。第二种观点主要是西方的一种说法，认为中国援非主要是为了获取矿产资源，而资源开采又易滋生腐败和寻租行为，使受援国落入“资源诅咒”陷阱，成为中国的附庸，最终难以实现长久的中高速经济增长。概言之，认为中国对非援助是“流氓援助”“新殖民主义”。针对国际上两种褒贬不一的观点，国内学术界也对中国援非的经济增长有效性进行了相关考察，以回应第二种观点的指责和质疑。李安山（2008）指出中国援非所取得的业绩，如坦赞铁路、援非医疗队等，对非洲国家民族构建和经济建设有重要作用。谢琪等（2012）提出中国援非以“南南合作”下的平等互信为基础，对基础设施的援建和提供的贷款有利于受援国减少贫困，实现经济和社会的长远发展。但遗憾的是，与国外学者规范的因果识别、效应评估和作用机制研究相比，国内学界主要是基于定性和基本统计数据判断，严谨的理论分析和经验检验较为不足。基于此，本文利用2001—2013年对非援助数据进行深入分析，以弥补该领域研究的不足，并为“一带一路”倡议下中国对非援助和投资提供有益的现实参考。

对非援助有效性的经验检验存在一些现实困难，主要包括两个难点。其一是数据的可获得性。众所周知，非洲国家经济统计数据严重缺乏，且各国数据质量参差不齐，因此使用一种度量指标准确反映经济发展水平较为困难。其二是因果关系识别问题。中国对外援助可能会受非洲国家经济发展程度的影响，由于双向因果关系的存在，使用最小二乘法无法准确识别外部援助对地区经济增长的影响。针对上述的两个问题，本文采用如下的处理方法。首先，关于经济增长数据，Hendersonet al.（2012）指出夜间灯光具有不受人为干扰及统计误差影响的特征，是欠发达地区较好的经济发展代理变量，借鉴已有研究，本文使用夜间灯光作为受援国经济增长的数据指标。其次，使用动态面板系统GMM的估计方法以减小内生性的双向因果关系的影响，增加回归结果的稳健性。

中国对非援助的特征事实

本文对援助特征事实分析的数据来源于中国对非援助数据库（china. aiddata.org，以下简称Aiddata）。Aiddata是目前研究中国对外援助较全面的数据库，由美国威廉玛丽学院和美国全球发展研究中心联合创建，基于媒体收集的方式，公布了中国2000—2013年对非洲51个国家的援助数据。Aiddata公布的中国对非援助数据包括官方援助、非官方援助和军事援助，本文的研究仅包括官方援助数据。

第一，从援助总量来看，2000—2013年间中国向非洲地区进行了2647项援助，援助总金额约1178亿美元。除2008年受全球金融危机影响援助有大幅下降和2012年的增量稍有回落外，中国对非援助逐年增加。第二，从援助方式看，包括资金援助、经济合作和其他发展援助。具体来看，2000—2013年的援助中，贷款的比重最高，约为74%，无偿援助占比约11%，其余援助方式按所占比重由高至低依次为建立合资企业、出口信贷、债务豁免与重组、直接投资、技术援助、奖学金和人才培训等。第三，从援助类型看，基础设施部门的援助资金最高，此外还包括对生产部门援助和政府财政的支持。以OECD的CRS代码为标准，可将援助作如下细分，第一类为社会基础设施援助，主要包括教育、健康、生育、水供应等；第二类为经济基础设施援助，包括交通、仓储、通讯、能源、金融服务、商业服务等；第三类为生产性部门的援助，包括农业、林业、渔业、工业、采矿业、建筑业、贸易政策和管理、旅游业等；第四类为对政府的各项财政支持，包括环境保护、多部门援助、一般预算支持、粮食援助、债务相关援助、人道主义援助等。2000—2013年中国对非援助中，社会基础设施、经济基础设施、生产性部门和政府财政支持援助占比分别为10.0%、48.9%、12.2%和28.9%。经济基础设施是中国援非的重要领域，其中的运输、仓储和能源部门援助金额合计占比42.12%。健康、教育和水供应等社会基础设施的援助远少于经济基础设施的援助。生产部门的援助中，工业、矿业与建筑业的援助高于农林业和渔业的援助。

模型、方法与数据

（一）模型设定

本文的被解释变量为经济增长，核心解释变量为援助，参考Wamboye（2014）和Anyanwu（2014）的研究，选择资本投入、劳动投入、外向国际化程度、制度等作为影响非洲经济增长的控制变量。文中构建如下回归模型：

其中，下标i表示不同截面地区，t表示第t年；lightit为灯光均值的年增长率，作为经济增长的代理变量；aidit为中国援助占受援国GDP的比重；控制变量包括，capitalit代表资本投入，laborit代表劳动投入，tradeit代表贸易开放程度，fdiit代表外商直接投资水平，prit代表制度因素；μi是不同国家的个体固定效应；vt是时间固定效应；εit是误差项。

（二）估计方法

本文采用动态面板系统广义矩估计（GMM）方法进行回归，以减轻内生性可能引致的回归结果偏误问题。援助变量的内生性主要表现在三点。其一，可能出现反向因果关系，援助可能会促进受援国经济增长，但受援国所获得的援助总量也可能有赖于其经济增长表现。因此如果不考虑经济增长对援助的负向作用，很可能会得出援助对经济增长的作用并不显著的结论。其二，测量误差问题。本文援助数据来自于Aiddata基于媒体收集的方式获得，数据的采集、整理和统计过程中可能存在一定的误差。其三，模型构建中被遗漏的变量也会产生内生性问题，影响援助对经济增长关系的回归结果。对内生性问题的处理需要使用合适的工具变量，本文以解释变量的高阶滞后项作为工具变量。

（三）变量与数据

（1）被解释变量。本文以非洲受援国的夜间灯光均值年增长率来度量经济增长。非洲国家的经济发展水平、政治和社会稳定性存在较大差别，在政局不稳、政权更迭频繁的非洲国家，经济发展的统计数据可能存在缺失或潜在的高估与低估问题。在较落后的非洲国家，由于统计基础差，投入的人力和资金有限，GDP数据的质量和真实性得不到保证。徐康宁等（2015）的研究表明，夜间灯光亮度和GDP之间存在明显的相关关系，灯光数据一定条件下可以作为地区经济活动数据的来源。本文选用NOAA所提供数据中的稳定灯光数据进行分析，并参考Liu et al.（2012）的做法对灯光数据进行校准、合并和修复，以提高数据准确性。为保证回归结果的稳健性，同时以实际人均GDP年增长率作为经济增长的代理变量，数据来源为世界银行WDI数据库。

（2）核心解释变量。以中国对非援助占受援国GDP的比重度量，数据来源为中国对非援助数据库（Aiddata）。

（3）控制变量。物质资本（capital），以固定资本形成总额占GDP的比重表示；劳动投入（labor），以15-64岁劳动人口占总人口比重表示；外向国际化程度的度量指标包括贸易开放程度（trade）和外商直接投资水平（fdi），其中，贸易开放程度由进出口总额占GDP的比重表示，外商直接投资水平以外商直接投资净流入占GDP的比重表示。以上数据均来源于世界银行WDI数据库。制度因素代理变量的选取参考Baldé（2009）的研究方法，以政治权力指数（Political Rights）衡量非洲国家的民主化程度，数据来源于Freedom House（freedomhouse.org）。政治权力指数取值范围为[1,7]，取值为1时表示民主化程度最高。为方便对文中变量相关系数进行解释，构建变量pr，使pr=7-Political Rights，pr的取值范围为[0,6]，取值为6时民主化程度最高。

由于莱索托、吉布提等部分受援国的关键数据如固定资本投资或外商直接投资等数据缺失，本文选取2001—2013年38个非洲国家为分析样本，包括35个撒哈拉沙漠以南的非洲国家和3个北非国家。

实证结果与分析

（一）援助总量检验

使用灯光均值年增长率和实际人均GDP年增长率作为被解释变量的系统GMM回归结果显示，援助的系数均显著为正。援助占受援国GDP的比重每增加1%，夜间灯光均值年增长率和实际人均GDP年增长率分别上升1.988%和0.209%。因此，就以撒哈拉沙漠以南的非洲国家为主的样本国家而言，中国援助对经济增长有正向促进作用。Parks et al.（2016）使用2SLS方法的研究显示，中国对非发展资金增加1%将带动非洲人均灯光产出上升0.6%～1.1%，地区GDP将增长0.2%～0.3%，得出“中国照亮非洲”的结论。本文使用动态系统GMM方法，以灯光均值年增长率作为经济增长度量指标，为中国援助促进非洲经济发展的结论增添了新的实证依据。中国援助不是西方某些国家所说的在非洲进行资源掠夺和实施新殖民主义，中国持续稳定的援助能帮助非洲国家实现经济的有效增长。

控制变量中，资本投入的系数在1%的水平下均显著为正，表明资本投资是非洲国家经济增长的关键要素，这与经典经济增长理论相吻合。劳动投入的系数在两个模型中分别为显著为负和不显著，这表明非洲劳动力投入数量的增加并非促进经济发展的主要原因，相反，存在一定的负向作用。非洲经济增长的关键在于提升劳动者的知识积累水平。贸易开放程度和外商直接投资的系数都不显著，主要原因在于非洲国家的经济发展水平整体较低，对于来自发达国家跨国公司的国际竞争缺乏抵御能力，难以从对外开放中获益，较弱的吸收能力也抑制了技术溢出效应的发挥。制度因素的系数均显著为正，回归结果表明民主化程度越高，越有利于非洲的经济增长。

本文进行了两方面的稳健性检验，包括改变样本容量和替换解释变量。首先，在样本中剔除三个北非国家，分别是埃及、摩洛哥和突尼斯。北非国家在自然资源、气候特征、经济发展等方面和撒哈拉沙漠以南的非洲国家有较大差别，援助带来的影响可能会因此而异。其次，替换劳动投入和制度环境的代理变量。劳动投入从数量指标更换为质量指标，以各国中学入学率表示。制度环境指标更换为世界银行的全球治理指标（WGI）。回归结果显示援助的系数均显著为正，其余控制变量回归结果的系数方向并无明显差异，仅系数值和显著性水平有所变化，这表明本文的实证结果是稳健的。

（二）分援助类型检验

由于生产性援助数据的空白值较多，且所占比重较小，本文仅考虑社会基础设施援助、经济基础设施援助和对政府的财政支持援助对经济增长的影响，并以各类援助占受援国GDP的比重作为代理变量进行援助经济增长效应的异质性检验。检验结果表明，对基础设施的援助以及对政府的财政支持援助都显著促进了非洲的经济增长。基础设施薄弱是非洲地区实现经济增长的首要障碍，而这正是中国对非援助的重要领域。Chen（2013）的研究表明，中国对撒哈拉以南非洲地区的基础设施官方援助超过其他任何一个北方传统援助国。2001—2010年间的基础设施援助项目帮助非洲解决了水、电力、公路与铁路、航空运输和电信这五个部门的瓶颈（林毅夫等，2016）。此外，对教育、健康等的援助，提升了受援国的劳动力素质与教育水平，为经济增长创造了良好基础。对政府财政的支持可以增加政府的财政收入，扩大公共投资比例，刺激经济增长。

结论与建议

本文采用Aiddata中国对非援助数据库，以夜间灯光数据衡量非洲的经济增长，运用动态面板系统GMM的方法就援助对非洲经济增长的影响进行了研究，并进一步分析不同类型援助经济增长效应的异质性。主要得出如下结论：第一，在样本数据期内，中国持续稳定的援助确实推动了非洲的经济增长；第二，分援助类型看，社会基础设施、经济基础设施和政府财政支持领域的援助均对非洲经济增长有积极促进作用。

据此，本文提出如下建议。首先，适度增加中国对非援助，合理配置援助资金结构。中国作为发展中大国，援助规模的扩大需在考虑本国经济发展的前提下尽可能增进。积极拓宽对非援助的融资渠道，注重援助和直接投资的结合，除政府部门的援助资金外，引入更多的企业资金，实现援助主体多样化。提升援助资金结构的合理度，经济基础设施是中国援非的重点和优势领域，此外，还应适当增加生产性部门的援助，尤其是农业部门的援助。其次，完善援助的管理体系，提升援助效率。随着对外援助活动的增加，应逐步完善援助的法律法规制度建设。尽快统一援助的管理与协调部门，避免援助工作的低效率。进一步健全援助的监督及效果评估机制，以实际国情为前提，可考虑适当增加援助透明度，发挥社会公众对援助的监督作用。增加与其他援助国以及国际组织的沟通和合作，避免援助的资源浪费，促进国际援助体系的协调发展。