韩冬临黄臻尔

中国人民大学国际关系学院

【关键词】中国对非援助；公众评价；对外援助效果；非洲

JELClassification:C300,F350,O190,O55

一引言

自新中国成立以来，中国向非洲国家提供了大量不附带任何条件的国际援助。特别是进入21世纪以后，随着中国经济的崛起和中非关系的不断发展，中国对非援助更是达到了一个历史新高度。《中国的对外援助(2014)》白皮书的数据显示，2010年至2012年，中国对外援助金额达893.4亿元人民币，其中51.8%投入到了非洲地区。中国的援助积极支持非洲国家建设基础设施，加强贸易发展，帮助受援国实现经济社会发展、减少贫困和改善民生。

随着中国对非援助规模的不断扩大，中国援助的效果也引发了广泛的反响。一方面，中国的援助受到世界广大国家包括非洲国家政府和人民的高度称赞。例如，前世界银行行长罗伯特·佐利克(RobertZoellick)在2007年曾赞扬中国对非洲的援助和投资，认为“中国在非洲的投资是非常有利的，能够帮助非洲国家开发基础设施，帮助这些国家利用它们拥有的自然资源”（李小云，武晋，2009）。然而，中国的对非援助也受到了许多质疑，有学者认为中国对非援助的同时导致了中国企业在非进行寻租行为、攫取抢占当地的自然资源、扶植不民主的政权等（Stephanie，2004；Halper,2010）。由此，中国的对非援助又产生了争议。

面对争议，中国学者一直为中国的对非援助正名，驳斥各种“新殖民主义”论调。例如，罗建波和刘鸿武（2007）分析了过去50年中国对非洲援助政策的历史演变过程，提出基于真诚相待、平等互利基础上的对非洲提供援助是推动中非关系不断发展的助力，是维系中非友谊的重要纽带。然而，现有的研究缺少非洲公众对中国对非援助的主观评价研究，也缺少结合宏观因素和微观因素共同分析公众评价援助效果的研究。因此，本文采用非洲民主动态调查2010年的数据，结合美国华盛顿全球发展研究中心（CenterforGlobalDevelopment）和AidData共同创建的中国对非援助数据库（）2000—2010年的数据以及其他政体和经济发展的数据库，对非洲公众评价中国援助进行多层分析，试图从实证数据出发，分析非洲公众如何评价中国的援助及其影响因素，也就是基于受援者的视角分析中国对非援助的效果。

从现实角度看，自2013年中国提出建设丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路（以下简称“一带一路”），将非洲纳入以基础设施互通互联为主的“一带一路”大战略的范围是深化中非之间经贸发展等各方面合作的一个绝佳契机，中非之间的互利合作在未来也将进一步得到加强。特别是习近平2015年年末访问非洲并出席中非合作论坛约翰内斯堡峰会，强调中非历来是命运共同体，提出把中非双边关系提升为全面战略合作伙伴关系，并承诺北京将同非洲一起迎接中非“双赢合作新时代”的到来，中国愿在未来3年内提供600亿美元无偿援助以重点开展广泛惠及非洲国家的“十大合作计划”。展开大规模的对非援助，只有认真分析之前援助的经验和教训，才能更好地落实中国对非洲的承诺，为世界发展做出贡献。

根据经济合作与发展组织(OECD)援助委员会的定义，官方发展援助(ODA)被定义为当某国政府或政府机构在一定的财政优惠条件下，以提高经济发展和福利为目的，对发展中国家提供赠款或贷款，其行为就属于海外发展援助的范畴。中国对于“对外援助”的理解与经合组织的定义大体符合，但存在一些差异。中国的对外援助政策包含更广泛的内容，并更具弹性和灵活性（Davies,2008）。本文所探讨的中国对非援助包含援助政策中的两个部分，即合作与海外发展援助。合作是指与非洲国家的经济技术合作，包括直接投资；海外发展援助则是指赠款、优惠贷款、减免债务、无息贷款补助，或是根据需要来提供技术援助等。此外，还包括在饥荒、自然灾害或类似情况下提供的人道主义援助，如非政府组织捐款。本文采用美国华盛顿全球发展研究中心（CenterforGlobalDevelopment）和AidData共同创建的中国对非援助数据库（）的数据进行分析(Tierney,Nielson,Hawkins,etal.,2011)。该数据库通过对不同中外媒体源的相关报道进行挖掘与整理，搜集到大量公开或者未公开的中国对非援助项目层面的数据，然后根据援助主体类别的不同，将中国对非援助区分为官方对非援助和非官方对非援助。本文以下内容会分析官方与非官方援助效果评价的差异。

本文共分六个部分。第一部分是引言。第二部分描述了中国对非援助的背景，对21世纪以来的中国对非援助特征展开分析。第三部分总结了公众对援助评价的相关研究，并在前人基础上提出研究的变量与模型。第四部分是数据和变量的测量。第五部分是运用多层模型对研究的问题进行实证分析的结果和分析。第六部分是简单的总结和讨论。

二中国的对非援助

自2000年中非合作论坛成立以来，中国对非援助呈现快速增长的发展态势。根据中国对非援助数据库的不完全统计，2000—2012年间中国在50个非洲国家进行了2546项援助项目，援助金额共计830亿美元。图1显示的是中国对非援助的金额和项目数，在金额上，从2007年开始有了较大规模的提升，2010年以后提升尤其明显。

中国对非援助项目和金额大幅增长的同时，援助的主体也不断地多元化，企业、金融机构、科研院所等不同类型的法人主体都积极在对非援外项目下开展经济技术合作。图1同时显示了对非援助的不同主体。从不同援助主体涉及的项目数量来看，有政府背景的官方援助是中国对非援助的主体，在2000年至2012年间官方援助主体涉及的项目数量远超非官方援助主体参与的项目数，占据每年总项目的比例均在70%以上。但是官方援助金额的波动具有周期性，每三年到四年为一个变化周期，而非官方援助金额在2002年至2011年间增长速率惊人但起伏波动较大。

中国对非援助存在不同的形式，最主要的表现形式是经济援助。图2显示的是不同形式援助的数量和金额。总体上看，中国对非经济援助以提供无偿援助或者贷款方式居多，其他援助方式还包括有减免或重组债务、与贸易和投资结合的援助、技术援助、人才培养奖学金等。此外，中国对非援助还采取与贸易和投资相结合的形式，为提升中国对非洲援助的有效性提供了强有力的支撑。

中国对非援助的领域包括经济基础设施，如道路通讯、工业设施等，也包括社会公共基础设施，如公共建筑、医院、学校等。图3显示的是AidData统计的2000年至2012年中国对非援助的不同领域。该数据表明，中国在基础设施领域投入援助最多，援助金额远超其他领域。细分中国对非援助涉及的领域，工业设施建设的对非援助金额位居首位，高达7.4亿美元，涉及工业化发展的基础设备、采矿、发电等，与道路通信有关的基础设施建设的援助金额次之。除去未分类的援助资金，在农业、社会服务等其他领域的援助投入的金额远小于基础设施领域，而政府运行方面所投入的援助资金最少。

三公众对援助评价的研究

此外，考察公众评价的影响因素还应该控制收入、意识形态、性别、年龄和城乡等。首先，个人的社会经济地位和政治价值观与态度有着密切的联系，不同的收入群体有不同的甚至是独特的价值观。对政府评价的研究发现，失业群体或低收入群体对服务的评价通常偏低(Swindell,Kelly,2005)。其次，意识形态也是影响公众对政策评价的因素。由于个人价值观的不同，对具体政策的评价也会不同。例如，有学者通过对2000年美国选民调查（NAES）的分析，发现意识形态较为保守的公众更容易受政治信任的影响从而改变对政府支出政策的评价(Rudolph,Evans,2005)。从次，性别也是影响公众评价的一个变量。参考政治信任的研究，女性的评价往往趋于正面(Christensen,Laegreid,2005)。最后，年龄也会对公众评价产生影响，但是显示不一致的结果(Stipak,1979)。另外，考虑到非洲国家的城乡差别巨大，所以城乡差异也需在模型中得到控制。

四数据与变量

（一）数据与变量

（二）变量

本文的因变量是非洲公众对中国对非援助的评价。在第四轮非洲民主动态调查中，具体问题（Q98H）如下：“在您看来，中国在多大程度上对您的国家有所帮助？”受访者的回答为一个从“毫无帮助”到“帮助很大”的李克特量表。为了分析的方便，我们将回答赋值0-3。

（三）自变量

个人层面的变量选自第四轮非洲民主动态调查数据库，包括年龄、受教育程度、工作状况、性别、种族、居住地类型、生活条件、意识形态倾向、媒体消费。其中，年龄采用受访者在2010年的实际年龄；受教育程度采用受访者受教育的年限；工作状态按照有无受雇佣来区分（目前无工作=0，目前有工作=1）；性别按照男女区分（男性=0，女性=1）；种族按照是否为黑色人种区分（非黑色人种=0，黑色人种=1）；居住地类型按城乡区分（农村=0，城镇=1）。

个人生活条件指标选取受访者对个人生活条件的评价，一个从“非常差”到“非常好”的李克特量表，将回答赋值为1-5。此外，我们选取了选举、军人执政和统治者三个指标来测量个人意识形态倾向自由主义程度，将回答赋值并且将每个指标的分值累加，从而获得个人意识形态的分值。类似地，我们选取问卷中的媒体消费一系列指标测量个人媒体消费程度，累加各个指标从而获得个人媒体消费程度的分值。

表1显示是自变量描述性统计的结果。从个人层面变量来看，受访者的平均年龄在36岁左右，受教育年限均值为6.7年并且工作状况的均值为0.281，可知受访者多数为受过一定教育但是并无稳定工作的青壮年群体。样本中的性别比例相对平均，接近1：1。调查的非洲公众仅有38%在城镇地区生活，大多数受访者生活在农村地区且生活条件中等偏下。

从国家层面看，受访者所在的国家民主程度均值为16.245，反映出非洲地区民主程度相对较高。从各国2009年的GDP数据来看，非洲各国间的贫富差距非常严重，非洲地区平均经济发展水平落后。从中国援助金额来看，非官方援助的均值为56.230百万美元，官方援助的均值为21.536百万美元，非官方援助水平远高于官方援助水平。但比较两者的标准差，可得官方援助在国家间分配比非官方援助更为均等。

五分析与结果

其次，在模型A0的基础上，我们加入个人层面的解释变量，结果如模型A1所示。具体而言，被调查者对于中国援助的评价与年龄和受教育年数呈显著的正相关关系。受雇佣情况对援助评价有正面影响，但不显著。女性对于中国援助的评价要显著低于男性。不同种族中，黑色人种对于中国援助的评价显著高于非黑色人种。公众的意识形态可能会影响援助评价，但影响也不显著。而公众接触媒体的程度则对援助评价有显著的正相关性，接触媒体程度越高，对于中国援助的评价越高。

再次，我们在模型A2中加入宏观层面的变量，包括非官方援助金额变量以及各国的GDP和政体类型。从模型A2的结果来看，2000-2010年的非官方援助金额对于非洲公众对中国援助的评价并不显著。在国家层面的变量中，GDP对于援助评价的影响也显示不显著。另外，国家的民主程度对于援助评价有显著的积极影响，国家的民主程度越高，该国公众对于中国援助的评价越高。在模型2的结果中，我们看到受教育年数、受雇佣情况、男性与黑色人种四个变量都与援助评价有显著的正相关性。与模型1对比，年龄和媒体接触程度两个变量对于援助评价的正面影响从显著变为不显著。这有可能是由于非官方援助中包含大量投资的部分，而中国的投资促进了当地的就业。有工作的人更倾向于高度评价中国的援助，但是年长的人往往无法得益于中国的投资，因此该变量显著性消失了。同时，投资往往趋向于城市而不是农村，所以城市的因素由原来负向变成了正向。

然后，模型A3加入官方援助金额变量，结果显示2000-2010年的官方援助金额对于非洲公众对中国援助的评价同样呈现负相关，但是不显著。在国家层面的变量中，GDP对于援助评价的影响依然显示不显著的负相关关系，与模型A2一致。此外，国家的民主程度对于援助评价有显著的积极影响，国家的民主程度越高，该国公众对于中国援助的评价越高，与模型A2的结果一致。

最后，模型A4是加入总援助金额变量的整体模型，结果显示2000-2010年的总援助金额与非洲公众对中国援助的评价关系不显著。国家层面的GDP和国家的民主程度对于援助评价的影响也与模型A2和A3一致。同时，对照模型A3和A4可以得出，模型A4中个人层面的每个变量对于因变量公众对中国援助评价的影响与模型A3中的结果一致（不考虑系数大小）。

为了分析援助项目数量对非洲公众评价中国援助的影响，我们在模型A5、A6和A7的整体模型中分别加入非官方援助项目数量、官方援助项目数量和总援助项目数量的变量。A5和A6的结果显示，2000-2010年的非官方援助项目数量和官方援助项目数量对非洲公众对中国援助的评价呈现负相关，但是不显著。将模型A5和A6分别对照模型A2和A3，国家层面的GDP和国家的民主程度对于援助评价的影响一致。同时，模型A5和A6中个人层面的每个变量对于因变量公众对中国援助评价的影响与模型A2和A3中的结果一致（不考虑系数大小）。

值得注意的是，模型A7的结果显示2000-2010年的总援助项目数量与非洲公众对中国援助的评价关系显著，呈现负相关。国家层面的GDP和民主程度对于援助评价的影响与模型A5、A6结果一致。此外，在模型A7中，个人层面的变量年龄对于援助评价呈现负相关的显著影响，与模型A5和A6的结果不一致。除年龄以外，其余个人层面的每个变量对于非洲公众对中国援助评价的影响与模型A5和A6的结果完全相符。模型A5-模型A7的结果都显示，援助的数量与援助的评价呈现负相关的关系。因此，就对外援助而言，随着援助数量的增加，管理的难度也同时增加，公众的评价趋向负面。

为了分析不同领域的援助对评价的影响，我们还将中国对非援助按照援助领域细分为八类，分别为服务业、政府、社会发展、金融、农业、工业、基础设施建设和其他。同样地，我们建立分层线性模型比较官方援助的金额和非官方援助金额在不同援助领域对于非洲公众评价中国援助的影响。表3所示的多层模型专门分析不同的援助领域的金额与公众评价的关系，其中各个模型都控制了年龄、教育、工作、女性、黑色人种、城镇、生活条件、自由主义、媒体消费、民主程度、GDP以及各类援助领域，但是为了表格的简洁，只显示了每一个领域的系数、标准误和显著性以及整体模型的对数似然值。结果发现，不同领域的官方援助不会对非洲公众评价中国援助产生显著影响，与之相对，与政府有关领域和工业领域的非官方援助则有明显的影响。例如，提供给非洲政府的中国非官方援助，如增加政府财政预算、援助政府机构或相关组织等，会对公众评价产生显著的负面影响，反映出非洲公众很大程度上对流向政府领域的非官方援助评价不高。此外，在工业领域，包括工业、采矿业、能源生产和供给，非官方援助会对非洲公众评价中国对非援助产生显著的负面影响。除此之外，流向其余七个领域的官方援助和非官方援助对非洲公众评价中国对非援助整体评价都不显著（），即流向这些领域的援助金额越大，不论官方援助还是非官方援助，非洲公众对于中国对非援助的整体评价都没有显著的差异。

六总结与讨论

中国的对非援助是中国对外交往中的重要内容，本文通过非洲民主动态调查第四轮的数据，分析了影响非洲公众评价中国对非援助的各种因素。本文的描述性统计发现非洲公众对中国对非援助的评价较高，但是存在国别的较大差异。进一步的多层回归模型分析发现，在个人层面，教育、性别、媒体和种族都对个人的评价有正面影响。在宏观层面，民主政体也对评价有正面影响，而援助的规模没有显示出显著性。因此，总体上看，非洲公众对中国援助的评价更加体现现代化特征，也就是经济发展对公众正面评价中国对非援助具有相关性。

现代化的特征对判断中国对非援助的性质具有重要意义。正是因为中国的对非援助中支持非洲发展中国家减少贫困和改善民生，才得到了非洲公众普遍的支持。特别是中国对非援助中帮助受援国提升教育水平、支持教育资源均衡和公平发展、改善教学条件，这些措施不仅有效提升了当地的教育水平，也对正面评价中国的对外援助起了促进作用。然而，本研究也发现中国对非援助的规模与当地公众的评价并没有必然联系。当然可能存在多方面的原因。在理论层面，公共管理学的理论已经发现，个人的感知受到一系列因素的影响，并不完全等同于真实的效果（Stipak，1979）。特别是中国的援助大量地集中在基础设施建设领域，而不是在与民生相关的领域，导致公众难以直接感知到中国援助的效果。而且，基础设施的建设需要长时间才能发挥效果，导致公众的评价与现实未必相符。在现实层面，中国的援助可能存在选择性，也就是对非洲国家的援助着重选择了中国影响力弱、软实力不足的国家，以期待通过援助提升中国的形象。而这些国家接收到中国援助之后，其公众并没有必然地正面评价中国的援助。之前的研究发现中国的援助明显偏向于非洲的英语国家（Dreher,Fuchs,etal.,2015），这为援助的选择性提供了进一步的证据。值得注意的是，援助项目的增加需要更多人力物力投入管理，否则会提高援助产生的道德风险和腐败的可能，反而引起当地公众的反感。

因此，必须通盘考虑对非援助的针对性和必要性，而不是简单地扩大援助的规模。当然，中国对非援助的客观绩效需要进一步探讨。由于现有对非援助缺少必要的绩效评价机制，因此很难对援助的效果进行客观的评价。但是对非援助不能简单停留在“撒胡椒面”式的简单拨款，相反，需要考虑优化援助的效果，特别是将援助用于与非洲公众生活密切相关的领域，用最少的开支取得更大的成效，从而真正推动受援国民生改善。

最后，模型的结果也显示出媒体对于中国对非援助评价的重要性，而中国现行援助体系面临的另一个重大挑战是如何建立一套与援助内容相符的对外宣传机制（王新影，2014）。中国对非援助一直坚持“少说多做”原则，在积极落实对非援助承诺的同时，并没有对对非援助工作进行有效的宣传。然而，我们的研究显示，非洲公众对中国的援助的评价依赖于媒体的信息，因此在国际事务上“讲好中国的故事”，提升中国的软实力，是政策层面需要进一步研究的问题。

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