原创《援助对撒哈拉以南非洲减贫影响的实证分析》
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摘 要：发展援助的目标普遍聚焦于国际减贫,援助在减少收入贫困方面的最新表现值得关注.本文匹配出24个撒哈拉以南非洲国家的数据,对西方发达国家主导的援助在该地区的减贫效果进行检验.研究结果表明：第一,无论是当期还是滞后期的援助,没有证据表明援助能够有效减少收入贫困；第二,贫困具有强烈的惯性效应；第三,通货膨胀对撒哈拉以南非洲国家的减贫十分不利.本文认为西方发达国家主导的援助不能减少收入贫困的原因是：援助规模相对有限、援助动机不完全聚焦于减贫、大量援助项目旨在提升穷人的福利水平而不是收入水平以及存在其他影响援助效果的负面因素等.
关键词：撒哈拉以南非洲；发展援助；减贫
中图分类号：F11文献标识码：A文章编号：1006-1894（2018）06-0038-09
长期以来,发展援助的减贫效果成为国际社会关注的重要问题.现有文献如Boon（1996）、Collier和Dollar（2001）、Oyolola（2007）、莫约（2010）、Alvi等（2012）、Ljaiya等（2015）、Edrees和Azali（2016）、Mahembe（2017）等就援助对受援国减贫影响展开讨论,其研究结果表明,过去几十年以西方发达国家为主导的国际援助对受援国减贫的作用是低效的.
鉴于国际援助对减贫影响的低效性,一部分学者研究了影响援助减贫效果的因素,但大部分学者则从受援国的制度和政策因素展开讨论.Burnside和Dollar（2000）、Collier和Dollar（2001）、Easterly（2003）、Mosley等（2004）、Rajan和Subramanian（2008）、Chong等（2009）、Matteis（2013）、Boone（2016）、Bourguignon和Platteau（2017）等就影响援助减贫效果的制度和政策条件展开分析,其研究结果表明好的制度和政策条件会提升援助的减贫效果.但受援国自身的制度和政策因素并不能完全解释援助的低效率现象,受援国独特的区域性特征,比如相同的经济发展阶段、对援助的吸纳能力、政治动荡、恐怖主义和自然环境等,可能是另一个重要影响因素.
撒哈拉以南各受援国家具有相似的区域性特征：经济发展水平普遍较低、再生能力弱、政局不稳定、自然环境恶劣等.因此,单独对该地区援助减贫的效果进行检验,有助于加深对援助减贫的认识.本文尝试对撒哈拉以南非洲国家援助减贫的影响进行深入研究,以揭示以西方发达国家为主导的援助在该地区的减贫表现.
一、文献回顾
直接研究发展援助与减贫的实证文献直到20世纪末期才逐渐出现.由于受援国相关数据和资料的限制,该领域的研究成果较少,只散见于少量文献.
第一,研究直接检验援助的减贫效应.Boone（1996）使用96个国家的数据测算援助的减贫效果,发现援助对婴儿死亡率、小学入学率和预期寿命没有显著影响.Masud和Yontcheva（2005）用1990~2001年58个国家的面板数据,检验了援助与婴儿死亡率和文盲率的影响,发现非政府援助减少了婴儿死亡率,但是政府双边援助并没有减少婴儿死亡率和文盲率.后来随着世界银行对贫困数据的发布,学者更多使用收入贫困指标来估算援助的减贫效应.Oyolola（2007）利用49个国家的样本,发现总体上援助对贫困没有直接影响.Mohsen和Oyolola（2009）利用1981~2001年49个受援国的面板数据,将国际援助与减贫变量进行直接回归,他们发现,如果将援助国利益、受援国人口和婴儿死亡率作为控制变量,国际援助对减少受援国的贫困有正面影响,但同时也发现不平等对减贫有负面影响,还发现受援国经济增长对其减贫有强烈影响,因此,他们建议受援国采取减少不平等和增长导向型政策以更好地达到减贫的效果.Alvi等（2012）利用1981~2004年79个国家数据,使用动态面板技术,发现援助能够减少贫困,并发现多边援助和赠与援助比双边援助和贷款援助对减贫的效果更好.Olofin（2013）利用1975~2010年西非8国的数据,用面板模型检验发现,外国援助和食品援助对西非国家的减贫有积极影响,同时发现技术援助能够减少贫困.Baulch（2016）发现援助对改善贫困有积极效果.
第二,研究探讨了受援国的制度和政策对援助减贫效应的影响.Burnside和 Dollar（1998）发现援助能够有效减少拥有良好政策国家的婴儿死亡率.Collier 和 Dollar（2001）发现援助能够减少具有良好政策和制度国家的绝对贫困和累计贫困水平.Kosack（2003）发现援助对贫困的影响依赖于受援国的制度质量,研究表明援助能够改善体制下受援国的生活质量.Chong等（2009）利用1971~2002年的数据,用横截面和面板数据模型进行分析,发现没有证据显示援助能够减少贫困,但考虑制度因素后,国际援助对改善收入分配和减少贫困是有益的,但是这种影响并不太明显.Mosley等（2004）发现益贫支出指数、不平等、腐败是决定援助产生减贫效应的关键因素,援助对益贫支出存在正向的杠杆效应,建议援助国采取更加灵活的政策来提高援助对益贫支出的影响.Matteis（2013）聚焦于贫困的援助制度且受援国具有良好的制度时,能提高援助的减贫效果.Kalyvitis等（2012）利用64个受援国1967~2002年的数据进行回归分析,分析援助降低了受援国进行改革的可能性.Young等（2014）发现援助有害于受援助国的政治和经济制度建设.Glennie和Sumner（2016）也认为援助的有效性取决于受援国经济政策.
第三,关注援助分配的减贫效果.Collier和Dollar（2002）考察了援助分配对减贫的影响,发现援助分配能够在很大程度上影响贫困水平,并指出现行的援助分配模式在减少贫困方面是缺乏效率的,为此他们设计了一个新的援助分配机制.Oduor和Khainga（2009）利用2003~2008年肯尼亚69个地区的数据,评估了发展援助的地区分配对肯尼亚减贫的影响,发现发展援助对肯尼亚减贫影响显著,并发现ODA支出对最穷地区的影响比贫穷程度较轻地区的减贫影响更强,认为过去的发展援助过多地偏向于投入最穷地区,而忽视对那些贫困较轻地区的援助,呼吁发展援助分配要更均匀化.Fox等（2015）认为对于赤贫家庭的减贫,援助是最有效的援助形式.
已有的文献存在几个不足：一是没有考虑援助效果的延迟性,二是数据没有覆盖至最新年份,三是未单独讨论撒哈拉以南非洲的情况.基于此,本文在已有研究的基础上做了改进：首先,本文分析了援助对减贫影响的时间滞后性问题；其次,本文将研究时间聚焦于千年发展目标推出以来的最新变化,将数据拓展至最新年份,①
以考察受援国减贫效果的最新变化；最后,本文重点关注以发达国家为主导的援助在撒哈拉以南地区的援助减贫效果,观察发展援助对再生能力相对较弱地区的特殊影响.
二、变量选取与模型设定
（一）数据来源与变量说明
本文所使用的贫困数据来自于世界银行PovcalNet数据库,发展援助、人均GDP、通胀率、开放度、金融发展水平、老年抚养比、工业增加值、农业增加值等控制变量数据来自于世界银行发展指数（WDI）.各数据来源见表1.
本文首先收集了全部非洲国家1981~2011年的贫困数据,将被解释变量（贫困水平）与解释变量（援助水平）和控制变量（主要发展指标）匹配后,在删除缺失数据的国家后,整理出24个受援国1999~2011年的数据.由于世界银行的贫困数据是每3年发布一次,最近5次分别是1999年、2002年、2005年、2008年和2011年.为了重点关注2000年以来的援助减贫效果,本文选取了最近5期的数据作为考察对象,因此本文在回归分析中所有的变量只保留1999年、2002年、2005年、2008年和2011年的数据.
本文用收入贫困指标衡量受援国的贫困状况,并用3个不同的子指标衡量其贫困水平,它们分别是贫困率（Poverty Rate）、贫困差距（Poverty Gap）和贫困强度（Squared Poverty Gap）.其中,贫困率也称为贫困发生率,指生活在贫困线（1.25美元/每天）以下人口的比例,该指标的缺点是不能够区分贫困的分布状况,不能反映贫困程度的大小.贫困差距也称为贫困缺口率,该指标反映了贫困的平均深度,其计算公式可表示为：P等于(S-y*)/S,其中,P为贫困差距,S为贫困线,y*为贫困人口平均收入水平,该指标反映了贫困程度,但是不能反映贫困人口的规模和其占总人口的比重,也不能反映贫困人口内部收入高低不均的状况.贫困强度反映贫困的严重程度,是将贫困差距进行平方,然后进行算术平均,其公式为P等于(1/N)×∑[(S-yi)/S]2,其中,N表示贫困人口总数,S表示贫困线,yi表示第i个贫困人口的收入水平,其实质是赋予贫困人口中最贫困人群最大的权重.
Aid代表接受援助规模,为受援国接受的援助金额占当年GNI（国民总收入）的百分比.世界银行提供的援助数据中,援助方主要是西方发达国家和国际组织,中国和其他金砖国家不包括在内.用人均GDP代表经济发展水平,按照2005年不变价美元金额计算,为减少异方差,取自然对数.考虑到通胀可能对贫困的影响,加入消费者水平变化对贫困的影响,用Inflation表示.考虑到一国的经济开放程度对减贫有重要影响,引进开放度Openness,即用一国的进出口总额占GDP的比重来衡量一国的开放程度,为减少异方差,取自然对数.Finance代表受援国的金融发展水平,用一国银行部门提供的国内信贷占GDP的比重来衡量.Industry表示一国的工业化发展水平,用一国工业增加值占GDP的比重来衡量.Agricultural表示一国的农业发展水平,用一国农业增加值占GDP的比重来衡量.用Age dependency ratio代表老年抚养比,用被抚养老年人口与工作年龄人口之比来衡量,比例越高,说明养老负担越重.数据来源与变量说明参见表1.
（二）模型设定
从援助减贫实践看,一笔国外的援助投入到受援国的家庭、企业或政府部门,往往是通过不同的项目来实施的.这些项目的实施或旨在帮助受援国培养经济增长的能力,或直接救助贫困人群,并通过这些能力的培养和对贫困民众的救助推进受援国经济发展和社会进步,最终实现减贫目标.然而这一系列的过程都需要时间,难以当期见效,因此本文在基础模型的基础上加入当期援助和滞后期援助.由于本文所考察的数据为每3年一次,滞后一期实际上对应3年,且考虑到样本的过快衰减,本文只考虑滞后一期的援助带来的减贫效果.
根据以往的文献研究,一般认为贫困存在较大的惯性（Stevens,1999；Hoynes 等,2006；Chong等,2009；Alvi等,2012）,并认为经济发展水平对贫困存在较大影响.为了深入研究援助的减贫效果,同时考虑到援助的延迟效应,所以,基础的解释变量为滞后期的贫困、经济发展水平(用人均GDP衡量)、当期的援助规模和滞后一期的援助规模,建立如下基础模型：
其中,i和t分别代表国家和年份,Pit和Yit分别代表i国家t时期的贫困水平和人均收入水平,Pi,t-1代表i国家t-1期的贫困水平,Aidi,t-1代表i国家t-1期接受的援助水平,Aidit代表i国家t期所接受的援助水平.vi是不可观测的国家异质项,εit是随国家与时间而改变的扰动项,b1、b2、b3和b4是回归系数.
由于存在其他因素影响,为更加科学地考察援助的减贫效应,需要加入一系列的控制变量,参照Chong等（2009）和Alvi等（2012）的计量模型,本文建立如下回归模型.①
式（2）与式（1）相同的变量含义相同.其他的控制变量,通胀水平、贸易开放度、金融发展水平、老年抚养比例、工业增加值和农业增加值分别用Inflait、Openit、Finit、Ageit、Indit和Agrit表示.b3和b4分别表示援助对贫困的当期和滞后期影响系数,也是重点关注的参数.vi和εit的含义与式（1）相同.
（三）特征描述与计量方法
表2是24个受援国主要变量的统计特征.从该表可知,这些国家各自接受的总援助占其GNI比重的分布范围为0.22%~55.09%,生活在贫困线（每天1.25美元）以下人口占总人口的分布范围为0.07%~86.17%,贫困差距指标在0.01%~46.48%之间,贫困强度指标在0~29.64%之间.
表3是24个受援国主要变量间的相关系数,从该表可知,一国贫困水平与其人均GDP、贸易开放度、金融发展水平、老年抚养比例和工业增加值负相关.从统计角度看,这说明一国人均收入水平、贸易开放程度、金融发展水平和工业化水平越高,越有利于其减少贫困.其中老年抚养比例与贫困水平负相关,可能说明那些贫困程度越高的国家人均寿命越低,反映为老年人口比例越低,而不是说老年抚养比例越高,越能减少贫困.贫困与援助、通胀率和农业增加值正相关,说明通货膨胀和农业增加值比重越高,越不利于减贫.援助与贫困的正相关可能说明越贫困的国家接收的援助越多,而不是说援助提高了贫困水平.
从变量相关系数表可知,援助和贫困是正相关的,这可能意味着援助受到贫困的反向影响,即越贫困的国家越容易得到外部的援助,因此援助与贫困可能存在内生性问题,本文在计算过程中将当期援助视为内生性变量.由于回归模型中存在被解释变量的滞后项,为避免内生性和惯性导致估计的不一致性,于是选用动态面板的系统GMM方法进行估计.另外,考虑到援助贷款会影响受援国的金融变量,于是将金融（Finance）变量也视为内生性变量,其他控制变量都视为外生性变量.①
三、实证结果及分析
本文使用Arellano-Bond test检验扰动项的1阶和2阶自相关性,用Sargan test检验工具变量的有效性,使用稳健性标准误差进行估计.
（一）撒哈拉以南非洲地区的减贫效果分析
由于撒哈拉以南非洲是国际社会重点减贫地区,大量发展援助资源投向该地区,因此单独分析该地区的援助减贫效果是有必要的.本文在58个样本国家中筛选出24个撒哈拉以南非洲国家,以分析千年发展目标实施以来该地区的援助减贫效果.
表4是24个撒哈拉以南非洲国家的减贫效果.同样分别用3个不同的贫困指标考察援助的减贫效果,重点关注模型②、④和⑥的回归结果.
首先,回归结果表明,无论是滞后期的援助还是当期的援助,没有证据显示援助能够减少贫困.
其次,贫困具有较强的惯性效应.无论是采用贫困率还是贫困差距或贫困强度指标,滞后期的贫困对下一期的贫困有非常强的影响,回归系数都在0.6以上,且都在1%的概率水平上显著.
再次,用人均GDP指标衡量的受援国经济发展水平对减贫的影响依赖贫困指标不同而不同,仅在5%的概率水平上保证人均GDP的提高对减少贫困率是有效的,而对贫困差距和贫困强度减低并不显著.
最后,撒哈拉以南非洲国家通货膨胀对减贫是不利的.从模型②、④和⑥可知,通货膨胀的上升使贫困状况更加恶化,这也符合人们的普遍认知,即物价水平的上涨对穷人更加雪上加霜.因此,各国政府在保护穷人利益时,应充分重视对通货膨胀的控制.此外,该样本下并未发现贸易开放度的提升能够有效减少贫困,不过贸易开放度的系数都为负数,从方向上看提高开放水平有利于减贫.受援国的金融发展水平、老年抚养比率、工业增加值和农业增加值对减贫效果不明确.
（二）援助不能减少贫困的原因分析
本文的实证检验结果并未发现援助能够有效减少受援国的收入贫困.导致援助不能减少收入贫困的原因有如下几点：
第一,受援国接受的援助规模有限,无法发挥出大规模的减贫效果.各国接受的援助占GNI(或GDP)比重一直比较低.21世纪以来,全部发展中国家接受的援助额占GNI比重在1%左右徘徊,并有逐步下降的趋势,2000年为0.89%,到2012年为0.62%.由于援助资源的有限性,诸多援助项目往往集中在家庭、村落和社区等,其减贫效果可能体现在微观领域,而无法观察到全国性的减贫效果.可见,由于援助规模有限,要发挥大规模的减贫效果难以奏效.
第二,发展援助的动机并不单纯,对减贫聚焦不够.虽然发展援助主要致力于帮助受援国经济增长和减贫,然而现实中的援助动机并不单纯,援助除了经济动机和人道主义动机外,还包括政治动机.政治动机旨在发展同受援国的关系,更多地服务于援助国的利益,对减贫的关注并不重视.实际上,发达国家的援助70%属于双边援助,30%属于多边援助.其中双边援助主要通过援助方和受援方直接执行,许多援助基于政治动机的考虑,对受援国的贫困问题关注不够.所以说,由于援助动机的多样化,使得对减贫的聚焦力度不够,导致减贫效果不佳.
第三,大量援助项目并不能提高收入,而是体现在福利改善上.大量援助项目旨在提高穷人的福利水平,而对提高经济收入并无直接帮助.比如,提供安全饮用水、疫苗接种、防治艾滋病、免费小学教育、家庭厕所改造和学生营养午餐等.这些项目更多地有利于提高穷人的福利,改善其生存状况,而对提高经济收入并无多大作用,因此无法观察到收入的提高.
第四,存在其他影响援助效率的负面因素.比如受援地区的再生能力弱可能影响援助减贫效果,撒哈拉以南地区长期处于落后状态,其利用援助资源的能力非常有限,因此会降低援助的效果.此外,制度低效、分配不公、腐败、政治动荡和通货膨胀等因素都可能影响援助的减贫效果,而这些因素在撒哈拉以南地区经常存在.
四、结论与启示
首先,自千年发展目标实施以来,没有发现西方发达国家为主导的援助能够有效减少撒哈拉以南非洲地区的收入贫困.从考察的1999~2011年时间段来看,对全部24个撒哈拉以南受援国而言,没有证据表明当期或滞后期的总援助能够减少贫困.
其次,贫困确实存在较强的惯性.实证表明,当期贫困水平与上期贫困水平高度相关,即贫困存在较强的持久性.这一结论说明援助在减贫投入上需要注重持续性.
再次,实证结果发现,对于撒哈拉以南非洲受援国家,较高的通货膨胀会增加受援国的贫困水平.
最后,援助规模相对有限、援助动机不完全聚焦于减贫、大量援助项目旨在提升穷人的福利水平而不是收入水平、援助在促进利贫性增长方面可能并不那么有效等原因都是导致援助不能有效减少收入贫困的原因.
总之,虽然千年发展目标聚焦于国际减贫,然而在本文考察的时间和样本内,并没有足够证据显示援助能够改善收入贫困.不过,应该明确的是：一方面,本文使用的是国家层面的宏观数据,若对减贫效果的分析着眼于家庭、村落和社区等微观层面可能更好,然而缺乏相关的数据,使得分析存在困难.另一方面,援助的减贫效果不仅仅体现在收入提高方面,穷人福利的改善可能是另一个好的衡量角度.此外,深入细分多边援助和双边援助、贷款援助和赠与援助的不同减贫效果,可能会使分析更加科学和合理.
（责任编辑：黄梅波）
实证分析论文参考资料：
本文结论，该文是关于经典实证分析专业范文可作为实证分析和撒哈拉和援助方面的大学硕士与本科毕业论文实证分析论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献。
