中国对非援助始于1956年，自1978年起，由单方面的政治援助向双方经济互惠共赢转变。1995年中国对非援助方式发生重大变革，主要体现在对非援助、互利合作和贸易投资相结合，以及实施以援助和投资带动贸易发展的战略方面。2006年中非合作论坛、2015年底《中国对非政策文件》明确继续扩大对非援助规模。2014年中国公布了首份《中国的对外援助白皮书》，其中明确2010—2012年中国对外援助国家121个，非洲就有51个国家，中国对外援助金额为893.4亿元，非洲比重高达51.8%。与此同时，中国对非直接投资规模也不断扩大。截止2015年底，在非投资企业已达3000余家，覆盖了非洲85%的国家和地区，投资存量也由2007年的44.62亿美元扩大到2015年的346.94亿美元。中国对非援助和对非直接投资已经成为重要的地理现象，二者空间分布的异同以及相互之间的作用关系也引起了学者的广泛兴趣。由于中国对非分国别权威公开援助数据的缺乏，上述议题的实证研究依然不足，而且，如同后文所述，援助与直接投资之间的相互关系依然没有取得共识。
与已有的相关研究不同，本文聚焦于援助的异质性，识别中国对非援助类型结构，考察不同类型对非援助项目在中国对非直接投资中的差异性影响。除了深化对外援助与对外直接投资复杂性的认识以外，研究结果也可以作为“义利结合、互利共赢”的中国对非援助原则的现实效果评价，一定程度上呼应国内外对非援助的关切和异议。
论文结构如下组织。第二部分回顾对外援助与对外直接投资关系的先行研究，提出了本文的研究框架；第三部分分析中国对非援助与直接投资的地理分布特征及其相似性，总结中国对非援助的类型结构特征；第四部分对采用的数据、计量模型以及援助类型识别标准进行讨论；第五部分在考虑中国对非直接投资规模差异的基础上，分别定量考察、比较援助总量、各援助类型在中国对非直接投资中的差异性影响；最后是总结与讨论。
2 研究回顾既有的对外援助研究，基本可以分为援助国、受援国、二者关系三大视角。援助国视角主要关心其援助分配动机和决定因素，本文侧重于其中的经济动机。虽然对外援助与直接对外投资的关系已有较多的先行研究，但并未取得共识。一种观点认为，对外援助促进对外直接投资的流入。Rahim等[1]对1995—2012年7个南亚国家、7个东亚国家的分析、Anyanwu[2]对非洲国家的分析、Yasin[3]对1990—2003年11个撒哈拉以南非洲国家的实证分析，以及Selaya等[4]对1970—2001年84个受援国的分析，均发现了援助的积极影响。张汉林等[5]的中国对非洲援助与对非直接投资的协整分析、Sanfilippo[6]和胡兵等[7]的中国对非洲41个国家、35个国家的面板数据分析，也持同样的观点。这一观点认为，援助的促进作用主要源自于援助的基础设施效应、先锋效应[8, 9]、信息效应[10]、风险效应。其中，基础设施效应强调援助是外资进驻的先期投入[11]，可以提升受援国的道路、通讯、电力、教育和行政等的投资环境质量。信息效应体现在援助的先期进入，可以降低投资过程中的东道国信息不对称、不充分的缺点[10, 12, 13]。虽然对外援助、对外投资分别是政府层面、私人部门的经济活动[11]，本质并非相关，但援助多为政府行为，可以降低后者被征收的风险。Asiedu等[14]建立了直接投资、投资风险、对外援助的关系模型，发现援助是高风险投资国的福音。此外，援助在战争冲突频发国也拥有积极信号效应[15]。
另外一种观点认为，寻租效应、荷兰病效应、腐败效应的存在，导致援助对直接投资有抑制或者替代作用。Harms[8]、木村秀美等[9]、Dalgaard等[16]、Svensson[17]指出，援助容易诱发受援国忽视技术、R&D等生产性投入，产生非生产性寻租行为，降低全要素生产率，恶化投资环境。援助，尤其是实物资本援助，增加受援国贸易品的供给，降低了国内相关产品的价格，抑制直接投资的流入。而且，当自然资源部门接受较多援助时，导致其他非资源部门衰落的荷兰病发生[18]。同时，援助经常被受援国政府视为意外之财，诱发官员寻租行为，滋生腐败[17-22]，不利于投资环境提升。Harms等[8]、Kimura等[12]、Karakaplan等[23]基于援助额、投资额的分析，Kapfer等[24]基于51个发展中国家面板数据的分析，均没有发现援助对直接投资流入的显著促进影响。
部分学者注意援助对直接投资的影响，受到许多控制因素的影响。
（1）援助时间。王逸汇[25]将对非援助分为短期冲击型援助、长期影响型援助和纯援助，发现法国、德国、日本、英国和美国的短期冲击型援助在10%显著水平上促进直接投资流入，长期影响型援助和纯援助却不显著。但是，17个OECD国家对中国援助的实证研究[26]，却发现中长期援助的促进效应显著，且随时间延长而增强，短期双边援助的抑制效果明显。Masoud等[27]除了认同短期援助没有显著性影响外，强调长期援助的作用受到双边援助和多边援助方式的影响。研究发现，长期双边援助对卢旺达、乌干达分别有消极影响、积极影响，长期多边援助对卢旺达有积极影响，对乌干达没有影响。
（2）援助类型。部分学者关注到援助类型差异带来的影响。相关研究把援助分为大类、中类的两个层级（表 1）。前者包括Selaya等[4]、Kimura等[12]、Kapfer等[24]、Carro等[28]、Bhavan等[29]、Amusa等[30]。其中，Kapfer等[24]仅分为基础设施援助，实为经济基础设施。Selaya等[4]、Amus等[30]关心经济基础设施+社会基础设施、生产部门援助。Kimura等[12]、Carro[28]、Bhavan[29]等的基础设施部门援助同时包括了经济基础设施援助、社会基础设施援助、生产活动部门援助，与Selaya等[4]的基础设施部门援助不同，考察了非基础设施援助（即其他部门援助）。
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表 1 援助类型的划分 Tab.1 Division of Aid Types |
Selaya等[4]认为物质资本型援助（或者基础设施援助）虽然直接增加了受援国的生产能力，提高了国民收入，但既定储蓄水平的情形下，受援国资本边际产出率下降，会挤出投资。补充要素型援助（非基础设施援助）体现为人力资本、技术的进入，能够提高受援国资本的边际产出率，可以吸引投资。王翚等[26]基于Solow模型，证明了生产部门援助通过资本积累途径挤出投资，基础设施部门援助和其他部门援助通过全要素生产率途径吸引投资，在理论上支持了Selaya等。但与之相反，Kapfer等[24]、Bhavan等[29]的实证研究，虽然确认了基础设施援助的促进效应，却没有发现非基础设施效应的显著性。法国、印度、日本、英国和美国对29个低收入/中收入国家援助的GMM回归分析，甚至连基础设施援助的显著正向效果也没有发现[12]。
理论演绎和实证研究的差异，可能与基础设施援助的内部复杂性有关。Bhavan等[29]将基础设施援助细分为社会性基础设施援助、经济性基础设施援助、生产性活动援助，发现社会性基础设施援助、生产性活动援助的促进效应明显，且前者更强，经济性基础设施援助边际效应明显。但是，Amusa等[30]在对31个撒哈拉沙漠以南非洲国家1995—2012年面板数据的估算中，虽然确认了生产性基础设施援助的促进效应，但未发现社会经济基础设施援助的显著影响。王翚、甘小军[31]基于72个国家面板数据的系统GMM回归分析结果，与上述两研究也有不同：第一，生产活动援助的替代效应强且显著，并不是促进效应；第二，社会基础设施援助、经济基础设施援助的正向效应显著，经济基础设施援助的边际效果最好。
（3）受援国属性及援助国、受援国间双边关系。援助对直接投资的影响，并非在真空环境中进行。受援国的制度、经济、资源、文化等属性信息，以及援助国与受援国之间的社会关系、空间关系、贸易关系等双边关系变量，可能会施加强度不同、方向各异的影响，导致援助与直接投资关系的复杂化[8, 31-34]。相关研究主要关注制度因素，但观点迥异。一种观点认为，良好的制度水平是援助促进直接投资的前提。政府治理能力和金融市场环境良好[23]、经济政策环境优异[35]、市场经济制度改革成效显著[36]的国家，援助促进投资的效果显著。反之，则有挤出效应。72个亚非国家的实证研究表明，国家制度水平对各类型援助（经济基础设施援助、社会基础设施援助、生产援助以及其他援助）均有正向影响[37]。
与上述观点不同，Harms等[8]认为，低制度水平（比如对外资管治严格等）下，基础设施援助的促进效应超过了寻租效应。Addison等[32]、Blonigen等[33]强调政府管制本身的援助效果并不明显，在与社会凝聚力、人力资本交互的情境下，才会对直接投资分别产生倒U型、U型影响。Alexander[34]也强调，援助作用与受援国制度水平高低无关，只有在与援助国近似的体制框架下，援助才会充当直接投资的先锋。
（4）国别因素。这一因素主要是关注援助先锋效应的有无。援助与投资同属一国的情形下，实证结果也有分歧。Blaise[38, 39]、Hien[40]发现了日本对印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、中国、越南的援助具有先锋促进效应。Kimura等[12]也认同日本援助的先锋效应，但没有发现法国、德国和英国援助的先锋效应，美国非但没有先锋效应，还对美国投资产生抑制作用。即使在Kimura等[12]基础上增加了韩国、荷兰的援助后，Kang等[13]也仅仅是发现了韩国、日本AID的先锋效应。为什么只有日本、韩国的对外援助具有先锋效应？中国援助是否也有先锋效应？日本援助的先锋效应与其援助的重商主义有关，若中国先锋效应存在，是否也有对外援助与经贸投资结合战略的因素在内？
上述研究，主要关注于援助本身以及受援国的属性特征，但对直接投资因素没有给予足够的重视。援助效应，无论是促进效应还是替代效应，均是基于改变受援国的投资环境，或者改变受援国信息完备程度的前提之上。但是，直接投资本身在这两个途径上也有相应的贡献。比如，随着直接投资项目数量从无到有，由少到多，会从需求方的角度引导外资流入国逐步改善投资环境，完备投资环境信息，诱发直接投资。在这一过程中，援助先锋的中介作用可能会有相应的变化。目前虽然已有个别研究注意到了直接投资规模差异的影响，但实证研究依然相对缺乏。
综上所述，援助与直接投资的关系非常复杂，援助类型、援助时间、援助方式、受援国属性、以及投资规模等均有影响。本文综合考虑上述影响因素，提出图 1所示的分析框架。利用中非双边援助项目和投资项目的截面数据，控制受援国的属性特征，结合援助对直接投资的时滞性，分援助类型，重点讨论投资规模差异条件下，不同类型援助对投资的促进或者抑制影响，加深援助与直接投资复杂关系的理解。
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图 1 直接投资的对外援助效应分析框架 Fig.1 Aid Effect Analysis Framework of FDI |
中国官方公开的、系统的对外援助数据相对较少，仅在2011和2014年通过白皮书的形式公布了部分年度的对外援助总额，但是缺乏受援国的援助明细，无法讨论援助国别分配的空间和时间推移特征。
本文使用的援助数据来源于China AidData数据库。这一数据库是由美国威廉玛丽学院、杨百翰大学、非盈利组织发展之路（Development Gateway）基于传统媒体、广播、非政府组织报告、政府网站等信息建立起来的，具有较高的可信度，并得到了国内学者的认可。后文中的中国对非援助除特殊标明外，均源自于该数据库。
2000—2012年中国对非援助项目共计2043个，时间变动如图 2所示。可以看出，自2000年中非合作论坛成立以来，中国对非援助项目增加明显。尤其是中非合作论坛北京峰会（2006）宣布扩大对非援助后，增长更是显著。此后，虽然援助项目增长有所减缓，但援助项目金额增加明显，这是单个援助项目的规模扩大的缘故。
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图 2 2000—2012年中国对非援助项目数的变动 Fig.2 Temporal Change of China's Aid to Africa (2000—2012) |
图 3为2043个中国对非援助项目的内部结构图。可以看出，中国对非援助项目主要集中在政府和民间社会、健康、教育、运输和储存、农林牧渔业、其他社会基础设施和服务、通讯以及能源发电等方面。其中，健康和教育援助小计超过400项。从援助金额来看，工业、采矿、建筑的援助额最高，高达740.03亿美元，其次是运输、仓储和通讯援助，为141.52亿美元，社会服务/社会发展、政府和民间社会援助最少，分别为32.82亿美元、1.021亿美元。这一结构与OECD国家有着显著的差别（图 4），后者交通和运输、债务减免比重高，工业采矿和建筑比重低。
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图 3 Aid Data官网的中国对非援助部门 Fig.3 The Sectors of China's Aid to Africa in Aid Data Official Website |
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图 4 2000—2012年英、美、日、德、法的官方发展援助的内部结构 Fig.4 Sector Structure of Aid Size of Official Development Assistance in Britain, America, Japan, Germany and France (2000—2012) |
2000—2012年中国对非援助项目主要集中在东非、南非。前十位的国家累计比重为40.71%，其中，津巴布韦、埃塞俄比亚、加纳、苏丹、利比里亚、肯尼亚、纳米比亚、坦桑尼亚援助项目数超过70个。对非投资同样集中在东非和南非，累计比重为59.02%，其中，尼日利亚、南非、赞比亚、埃塞俄比亚、坦桑尼亚、苏丹、刚果（金）均超过150项。图 5提供了各类型援助的地理分布，不同类型的援助也主要集中在南非和东非。
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图 5 中国对非投资、对非援助的空间分布图 Fig.5 Spatial Distribution of China's Investment and Aid to Africa 底图来源：国家测绘地理信息局标准地图服务网站，审图号GS(2016)2940，底图无修改。 |
表 2提供了52个非洲国家的中国援助项目之间、援助项目与直接投资之间的皮尔逊相关系数，可以看出：①如图 6所示，中国对非援助项目与对非投资项目的空间分布相似性高，皮尔逊相关系数为0.512，通过了0.01水平的显著性检验。②中国对非直接投资项目与各类型援助项目的相关系数均通过了0.01水平的显著性检验，且与经济基础设施援助项目数、实物资本类援助项目数的相关性更高。③各类型援助项目数的空间分布有较强的相似性。④援助项目总数与各类型援助项目数的相关系数相差不大，印证了表 2中对非援助项目类型均衡的特征。
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表 2 中国对非援助的类型结构 Tab.2 Type Structure of China's Aid to Africa |
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图 6 中国对非洲投资企业数、援助项目数的关系 Fig.6 Relationship Between Amounts of China's Investment Enterprises and Aid Projects in Africa |
基于双边援助，参考Sanfilippo[6]、胡兵等[7]，确定分析模型：
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式中，OFDIit：中国第t年对非洲i国投资的企业数，AIDit：t年中国对非洲i国提供的援助项目数。Xit表示非洲i国的控制变量，包括经济发展水平、市场规模、对外开放程度、自然禀赋要素、投资环境、国家腐败指数、外商投资规模以及与我国政治关系等；εit为误差项。i表示受援国，t表示年份。
4.2 变量说明（1）因变量为2006—2014年的中国对非投资企业数。中国商务部对外投资和经济合作网提供了中国对非洲投资的境外企业机构名录，具体包括投资目的国、年份、境内投资主体、境外投资企业经营范围，但缺乏各企业的投资额。论文考虑到当年及过去援助对直接投资的累积影响，以2006—2014年的中国对非直接投资的企业数为因变量。这种处理与Kang等[13]将对外直接投资、援助变量以存量形式表达有相通之处，能够考察对外援助对直接投资的长期影响，优于仅能处理短期效应的面板数据。
（2）对外援助项目数是自变量，选用2000—2012年中国对非洲各国援助项目的累加值标度，数据来自China AidData。自变量的数据年份早于因变量，可以包含援助的时滞效应。
（3）X为控制变量集。参照既有的相关研究，共设计两类控制变量。一是非洲各国与中国的关系变量群。关系变量的引入能够有效提升直接投资国家差别的解释力度[41]，具体包括出口关系、政治关系、社会关系、空间关系。二是基于Dunning的FDI区位选择理论遴选的变量群，包括东道国的经济发展水平、市场规模、资源禀赋（自然资源、技术资源）、对外开放程度、制度环境与投资风险等方面，体现东道国的区位优势。控制变量的标度及数据来源见表 3。
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表 3 模型变量、数据来源及描述性统计 Tab.3 Model Variables, Data Sources and Descriptive Statistics |
双边政治关系，用中国与非洲各国的友好城市对、双边关系赋值表示。已有研究表明，友好的外交活动能促进一国对外直接投资，保护部分敏感行业的投资，对东道国部分制度缺陷起着润滑效应，可以弥补制度距离对中国直接投资的抑制[42, 43]。国际友好城市作为城市外交的重要形式，已由提供友谊、文化联系的“相互合作阶段”、提供交流项目和活动载体的“互惠阶段”，转向经贸和商业联系密切的“经济阶段”[44]，赋予了跨国企业新的所有权优势。中非双边关系包括依次递进的非建交国家、正常建交国家，大使级外交关系、友好合作关系、战略伙伴关系，依次赋值为1分、2分、3分、4分和5分。分数越高，代表两国政府关系越紧密。
双边空间关系，用国家间航空客运量测度。部分研究用东道国与母国间的地理距离测度空间关系，发现了地理距离通过交易成本影响直接投资[10, 45, 46]。但在洲际尺度上，东道国与母国地理距离差异的重要性已经让位于航空联系的便捷性差异。
出口关系，用货物和服务出口测度。出口和直接投资的关系，有替代[47]、互补[48]两种对立的看法。引入这一变量，意在考察中国对非出口对直接投资的影响在非洲是否有差异性表现。
制度风险，采用了国家腐败指数测度，数据来自《国家政治风险指南》。该指数在0—100之间，数值越低，政治风险越大。制度风险对中国对外直接投资的影响，学术界尚未达成共识。Henry等[49]、Mork等[50]强调中国对外直接投资偏好制度环境不透明的国家，王永钦等[51]却认为制度环境优越的国家对中国企业更具吸引力。王碧珺等[52]、韦军亮等[53]、张雨等[54]则强调中国投资者并不关心东道国的制度风险。王茂军等[41]发现中国在美洲的直接投资虽有风险规避意识，但不显著。选用该指标意在考察制度风险在非直接投资中的表现。
自然资源，使用自然资源租金占GDP的比重测度，用来验证对外直接投资对自然资源寻求意愿的程度。Buckley等[55]、Wang等[56]认为中国对非洲进行直接投资的主要动因是获取非洲丰富的自然资源，但也有相反的观点。
投资环境，使用投资环境指数测度。后者是世界银行对全球各国能源与交通、金融服务获取途径、R&D投入等12项指标排名的结果，分值越高，投资环境越好。
空间集聚，使用东道国外资净流入规模测度。考察中国对非直接投资是否有扎堆他国投资集聚地的区位倾向。王翚等[31]、Wheeler等[57]、Markusen等[58]、Asiedu等[59]研究表明外商直接投资具有较强的空间集聚特征。
市场规模，使用现状总人口规模、现状GDP规模测度。税负，使用利润税占商业利润的百分比测度。
4.3 研究方法已有援助对FDI影响的定量研究多采用GMM面板数据回归和最小二乘法回归。前者适用于宏观面板数据，本文截面数据难以满足要求。后者为均值回归，当数据为尖峰或厚尾分布、存在显著异方差时，稳健性较差。基于此，本文采用对误差分布条件要求不高、适于非正态分布的分位数回归方法。该方法作为均值回归的拓展，是一种基于因变量条件分布拟合自变量线性函数的回归方法[60]，估计系数为自变量对因变量在特定分位点的边际效应。随着分位点取值由0到1，可以获得因变量与自变量的条件分布轨迹，据此，能够获得不同分位点上自变量对因变量的效应差异及其变动。中国对非投资和对非援助均为明显非正态分布，适用于分位数回归方法。下文选择0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位点进行回归分析。
5 援助的投资促进效应利用分位数回归方法，考察对非援助位于不同分位点上的对中国在非直接投资的影响。考虑到援助类型的差异，分别对52个国家的援助项目总量、四种类型援助项目数进行回归，表 4为回归模型的校正R2和援助变量的回归系数。可以看出，随着分位数的提高，无论是援助项目总数模型，还是各援助类型项目数模型，其校正R2均有所增大，各方程的解释力均增强。
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表 4 分位数回归模型中的校正R2及援助变量的回归系数 Tab.4 Correction for Quantile Regression Models R2 and Regression Coefficients for Assisting Variables |
在控制东道国经济发展、开放度等属性特性和中非国家间政治关系、出口关系等的前提下，援助总数和各类型援助的回归系数，在不同分位点上均为正值，说明中国对非援助总体上促进了中国对非直接投资，具有先锋作用，证实了Quazi[1]、Anyanwu[2]、Yasin[3]、Selaya[4]、Asiedu[14]的结论，这是由中国“援助、投资和贸易打包”的独特援助模式决定的，援助项目越多，意味着被打包的投资企业可能越多。
但是，从援助变量的显著程度来看，各模型在不同分位点上有明显的差别。
经济基础设施援助：各分位点上，模型均通过显著性检验，校正R2和回归系数在四类援助中最大，意味着其促进效应强健及稳定。这是由经济基础设施援助的内容决定的，运输和储存、通讯、能源发电和供应等援助，作为受援国的资本补充，可以搭建和改善受援国吸引投资的区位支撑条件。从区位系数的强弱变动来看，经济基础援助提高1个单位时，Q10、Q25、Q50、Q75、Q90组的直接投资项目数平均增加5.55个、4.25个、4.88个、5.58个、5.35个单位，表现为浅“U”型过程，这一过程不同于董艳等[61]的倒U型过程。原因在于，初始直接投资主要集中在能源、运输和交通项目，与经济基础设施援助的相关性更强。随着直接投资向其他行业延伸，加之援助起始，经济基础设施援助对受援国的交通、通讯、能源供应的提升效应尚待显现，边际促进效应短期降低。随着基础设施条件的持续改善，受援国的区位比较优势提高，加之直接投资的区位追随，援助的诱发效应增强。此后援助基础设施效应的规模报酬递减，导致促进效应的再次微降。
政府和民间援助：回归系数为正值，且随分位点的增加而增加。这一结果不同于Kimura等[12]、董艳等[61]的替代效应、U型过程，在各分位点上均没有通过显著性检验，与Kimura等[12]、Bhavan等[29]中非基础设施效应的显著性检验结果相一致。这是因为政府和民间援助，多以减免债务、预算支持、应急反应援助等方式进行，不直接影响东道国资本的积累，与受援国投资环境质量提升关联性不强，加之其非捆绑性质，容易导致受援国负向寻租，滋生腐败，一定程度上会抑制投资。
实物资本援助：回归系数为正值，与Bhavan等[29]的结论一致，不同于Selaya等[4]、王翚等[31, 37]、董艳等[61]，后者强调实物资本援助的挤出效应。从各分位点的回归系数变动来看，Q10—Q25提高且显著，Q25以后降低，但不显著。这是因为该援助直接投向农业和林业、工业、矿业、建筑业、旅游业等生产领域，虽然增加资本积累，短期内填补受援国相关产业，为直接投资提供初始配套条件，但不能提高产业的全要素生产率，加之大规模的实物资本援助带来的投资抑制，导致其显著的促进效应难以持续。
社会基础设施援助：回归系数持续为正，总体上随分位点而增加。这一结果与Bhavan等[29]、王翚等[31, 37]一致，不同于董艳等[61]的社会基础设施援助回归系数随分位数增加由负变正的观点，后者难以解释表 2中的社会基础设施援助与对外直接投资的正相关关系。社会基础设施援助的促进效应仅在Q50时通过了显著性水平检验。这是因为社会基础设施类援助集中于注重人力资本提升的教育、卫生、健康方面，促进效应发挥有一定的时滞。当前中国对非投资的主体是劳动密集型制造业、批发零售业，中等质量的人力资本更为契合。
援助总数：回归系数随着分位数增加而增大，仅在Q50时通过显著性水平检验，虽与撒哈拉以南非洲和拉丁美洲国家的特征相吻合[32]，但不同于胡兵等[7]的发现：正向效应随投资规模增大而趋弱，且各分位点均显著。原因可能有三：第一，直接投资与援助正相关的后果是投资项目少的国家，援助项目也少，后者则意味着进入非洲时间短，援助消息效应不充分，正向基础设施效应小且未充分体现。投资项目多的国家，援助项目也多，意味着援助时间长，其消息效能边际递减，加之可能发生的援助依赖症、荷兰病效应等原因，会弱化二者关系的显著性。第二，胡兵等[7]选用的是中非经济合作值和直接投资额，本文选用的是援助项目数和直接投资企业数，两组不存在严格的数据对应关系。第三，更重要的是，不同援助总量的效应是各种类型援助效应的联合结果，而各类型的援助，在不同分位点上的显著程度并不完全相同。
6 控制变量的影响表 5提供了各控制变量在不同分位点上的回归系数及显著性检验。
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表 5 分位数回归模型中的控制变量 Tab.5 Control Variables of Quantile Regression Model |
（1）航空运输联系变量：各类型援助中，各分位点上回归系数多为负值，且仅政府和民间资本援助模型在分位点Q50显著。显然，空间联系对中国在非投资的影响稳健。
（2）友好城市对变量：除社会基础设施援助模型和实物资本援助模型的Q90外，其他回归系数均为正值。友好城市的促进作用显著体现在分位数较低的模型之中。比如，援助总数模型、实物资本援助模型的Q10、Q25，社会基础设施援助模型的Q10。这就意味着，投资初始，良好地方城市外交的润滑剂效应更为重要。
（3）双边政治关系：除政府和民间资本援助模型的Q10为负值外，其他回归系数多为正值。与地方城市外交不同，两国良好的政治关系，对大规模的对外直接投资更为重要。比如，社会基础设施援助模型在Q90、经济基础设施援助模型在Q75、Q90上显著。但是，政府和民间资本援助、实物资本援助模型并不显著。由此，导致援助总数模型也不显著。
（4）出口变量：除Q90有差异外，其他分位点的回归系数均为正值，这一结果与王茂军等[41]、Buckley等[55]、项本武[62]、宋维佳等[63]相一致。但是，该变量在经济基础设施援助模型、实物资本援助模型中并不显著。出口与直接投资的互补关系仅在其他模型中的Q50或者Q75分位点显著。
6.2 受援国属性变量（1）GDP规模和人口规模：回归系数前者多为负值，且在经济基础设施援助模型、政府和民间资本援助模型、援助总量模型中的Q50显著；后者均为正值，各模型均显著。显然，人口规模大，经济体量小的非洲国家，对于中国对非直接投资更有吸引力，这是未来的发展潜力影响的结果。
（2）自然资源占GDP的比重：回归系数多为正值，意味着中国对非直接投资有向自然资源富集国投资集聚的迹象，但除经济基础设施模型Q50通过显著性检验外，其他模型均没有通过检验。这是因为经济基础设施援助集中于交通和能源，与受援国的资源生产联系密切。这一结果与Buckley等[55]、Wang等[56]观点不同，后者认为中国对非洲直接投资的动因是获取非洲丰富的自然资源。不同的原因可能有二，第一，本文模型的因变量是投资项目数而非投资额，中国在非洲投资项目以批发和零售业（1580家）、制造业（1002家），租赁和商务服务业（992家）为主，采矿业仅有201家。第二，中国对非援助实行援助、贸易投资相结合模式，客观上需要控制援助的影响。
（3）利润税：回归系数均为负值，意味受援国较高的利润税抑制了中国的直接投资。但这种抑制作用，在经济基础设施模型、政府和民间援助模型中均不显著，仅在社会基础设施援助模型、实物资本援助模型以及援助总量模型的Q90显著。这就意味着受援国的利润税没有成为中国投资非洲的重要障碍。
（4）投资环境指数、腐败指数：投资环境指数的回归系数多为负值，腐败指数有正有负，且均没有通过显著性检验，意味着，受援国的腐败、投资环境对中国对非洲OFDI流入的影响不稳定和不清晰，这与王茂军等[41]、王碧珺等[52]、韦军亮等[53]、张雨等[54]的看法相同。
（5）FDI流入额：回归系数均为正值，意味着中国在非投资有追随他国投资区位的迹象。这种倾向在经济基础设施模型中最为清晰，除了Q10外，其他分位点上均通过了显著性检验。但是回归系数有下降。社会基础设施模型、援助总量模型中Q10显著，这说明，初始投资时，他国投资区位提供了相对重要的区位参考，不过这种信息指示作用，随着中国投资项目的增多而降低。
7 结论与讨论本文利用中国对非援助项目数和直接投资项目数，利用分位数回归方法，分析了投资规模下不同援助类型的促进效应。有三方面的发现：
（1）中国对非援助项目与对非直接投资项目的空间分布相似性高，各类型援助也有同样的空间分布特征；在社会基础设施援助、政府和民间社会援助、经济基础设施援助，直接进入生产性部门的实物资本类援助的分类状况下，中国对非援助项目结构相对均衡。
（2）在控制东道国属性特性和中非政治经贸关系的前提下，中国对非援助促进了中国对非直接投资，具有先锋效应。其中，经济基础设施援助对不同规模的直接投资均有显著的促进效应，且最强、最稳定。实物资本援助、社会基础设施援助的促进作用分别仅在对非直接投资项目较少的情形、中等情形下显著。政府和民间援助的促进效应不明显。这一结果表明，同步考虑援助类型和直接投资规模的研究框架是有效的。
（3）友好城市关系、出口关系与双边政治关系分别在直接投资项目较少、中等规模情形下促进效果显著，空间关系的影响不显著。人口规模的促进影响最清晰、最稳健；而成本规避、资源寻求以及受援国的投资环境质量和腐败状况的影响尚不清晰。中国在非投资虽有追随他国投资区位的倾向，但仅在经济基础设施模型中显著。
论文需要进一步完善的地方表现在以下三个方面：
第一，受制于数据的制约，本文主要利用的是中国对非直接投资项目数和对非援助项目数，虽有一些发现，但与基于援助金额的先行研究不能够简单类比。在更优数据源的情形下，后期可以按照本文的研究框架进行再尝试。
第二，如研究回顾部分所述，中国对非援助给中国直接投资的影响仅仅局限于双边关系，在后续研究中，可以从多边关系出发，讨论中国对非投资、对非援助给其他国家对非投资、对非援助的复杂影响。比如，国际社会有中国对非援助排斥他国援助的指责，但尚未有实证研究加以回应。
第三，与本文基于援助国的视角不同，后期可以基于受援国视角，讨论中国对非援助给受援国带来的深刻影响，比如经济增长效应、基础设施改善效应、人力资本改善效应等，以期回应国际社会对中国在非援助的相关指责。
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