3.5 小结
前人研究的主要问题点表现在以下几个方面。第一，无论采取何种分析方法，都将援助进行均一化处理，研究过程中忽略了援助在“质”上的差异。第二，虽然受援国手续费用增加的主要原因在于援助方提供的项目，但多数关于“项目泛滥”的前人研究都仅用援助额来计算泛滥指数。同时，分析过程中忽略了DAC CRS数据的覆盖率问题，使用了可信期间之外的数据。第三，虽然项目援助并没有覆盖到发展中国家的全部部门，但在研究中认为全部部门共同承担了发展中国家应承担的手续费用。
为了修正前人研究中存在的问题，本部分不仅分析了“项目泛滥”下的援助对经济增长率的影响，还涉及特定部门，利用基于开支数据的项目数量对援助给婴幼儿死亡率和初等教育带来的影响进行了实证分析。
结果表明，在“项目泛滥”下的援助对经济增长率的影响方面，即使不增加援助额，通过集中项目援助也有可能促进经济增长。如虽然撒哈拉以南非洲地区等对援助依赖度高的国家“项目泛滥”问题严重，但通过控制援助使HHI向最适值变化，则可能在促进经济增长方面比对援助依赖度低的国家产生更好的效果。另一方面，在这些国家中，项目过度集中也非常可能会弱化经济增长的效果。
婴幼儿死亡率方面，在卫生“项目泛滥”度和对卫生援助依赖度都很高的撒哈拉以南非洲地区，集中项目援助则是有益的。另一方面，在对援助依赖度低的国家，即便改善“项目泛滥”情况，对婴幼儿死亡率的影响也可能不会发生变化。
小学毕业率方面，基本上集中援助项目都将持续产生正面效果，特别是对援助依赖度高的国家这种倾向更加明显。
综上所述，集中项目援助对不同部门的影响也是不同的。此外，HHI对经济增长、婴幼儿死亡率及小学毕业的综合影响表明，实施援助时应该同时考虑到发展中国家对援助的依赖度及该国“项目泛滥”的情况。以第3章的结论为基础，第4章将以对“减贫机制”接受度高的贫困国家为中心，考察作为“提高援助有效性的措施”而导入的GBS的效果。
【注释】
[1]木村等（2007）将众多的援助方与项目的存在称为“援助泛滥”，这些援助已经超出了受援国政府的管理能力，对公共资金流动的效率性也产生严重干扰，这一概念的意义与本书中所使用的“项目泛滥”一致。
[2]CRS基本包含了OECD发展援助委员会（DAC）几乎全部的成员国（23国）、国际开发金融机构以及联合国机构各个援助活动的相关详细信息。完整的数据集网址为：http：//www.oecd.org/dac/stats/idsonline.htm（2014年9月10日访问）。
[3]网址：http：//www.oecd.org/dac/stats/crsguide.htm（2014年9月10日访问）。
[4]Hudson（2012：1）认为通过面板数据，使用2002年以后的数据可能做出有意义的分析。
[5]Kharas（2007a）认为这一数据比ODA更准确地反映了实际情况。
[6]笔者将本次分析中构建的数据与OECD（2011）的数据进行比照后，确认了二者基本一致。
[7]本文使用的项目数量的计算方法与Frot and Santiso（2010）的方法一致，即分别给出DAC CRS中项目不同的ID，使援助行为完全独立，不同的援助方、不同的项目不会使用同一ID，同一援助方的不同项目也不使用同一ID。因此，可以利用这一性质计算出每个援助方的项目数。同时，去掉被标注了0或者负数的项目。但是，需要注意的是，有些援助项目是在多个地点展开，该项目产生的手续费用无法通过项目数来掌握，目前很难获得此类数据，这也是本研究的局限性所在。(https://www.daowen.com)
[8]计算集中度时，除HHI外还可以使用泰尔指数（Theil Index）。Acharya et al.（2006）使用泰尔指数的倒数来计算“援助方离散指数”，即援助方将一定的援助预算分散到潜在受益国的程度。据Acharya et al.（2006：37）的解释，可以用下列公式求出泰尔指数。受益国i所受援助占该援助方援助总额的比例用xi表示，首先求出H（x）的结果（潜在的受益国数用n表示）：
H的最大值出现在等额的援助平均分配在n个国家时，各受益国获得的援助额为
，此时，
泰尔指数为最大值与H（x）实际值的差
：
当所有潜在受益国获得等额援助时，泰尔指数T的最小值为0，援助差额越大，T的数值越大。如果潜在受益国只有一国（n=1），则T=0。可见，当援助国仅对部分潜在受益国进行援助时，泰尔指数可以作为有用的指标，但如果考察特定的援助国的援助时，则更适合使用HHI。
[9]图3-1、图3-2、图3-3中的英文“Fitted values”“95%CL”“Natural logarithm of GDP/capita dollars”“Mortality rate，under-5（per 1，000）”“Primary completion rate，total（% of relevant age group）”分别译为“拟合值”“95%置信水平”“GDP的自然对数/人均美元”“死亡率千分之五以下”“小学毕业率，总计（相关年龄组别的百分率）”。（译者注）
[10]差分广义矩可以通过戴维·鲁德曼（David Roodman）制作的stata命令xtabond2进行估计。
[11]图3-4中的“経済成長率への効果”“対GDP援助比”“サブサハラ·アフリカ”“東アジア”的中译文分别是“对经济增长率的影响”“援助占GDP比”“撒哈拉以南非洲”“东亚”。（译者注）
[12]原著表3-3、表3-4、表3-6、表3-7、表3-9、表3-10中出现了“南·中欧アジア”一词，经查阅不存在“南、中欧亚洲”这一地理概念。此词应为“南·中央アジア”。（译者注）
[13]图3-5、图3-6、图3-7中的“経済成長率への効果”“対GDP援助比”的中译文为“对经济增长率的影响”“援助占GDP比”。（译者注）
[14]图3-8中的“経済成長率への効果”“サブサハラ·アフリカ”的中译文为“对经济增长率的影响”“撒哈拉以南非洲”。（译者注）
[15]图3-9中的“経済成長率への効果”“東アジア”的中译文为“对经济增长率的影响”“东亚”。（译者注）
[16]图3-10中的“経済成長率への効果”“対GDP援助比”的中译文为“对经济增长率的影响”“援助占GDP比”。（译者注）
[17]图3-11中的“乳幼児死亡率への効果”“対GDP援助比保健援助額”“サブサハラ·アフリカ”“東アジア”的中译文为“对婴幼儿死亡率的影响”“卫生援助额占GDP比”“撒哈拉以南非洲”“东亚”。（译者注）
[18]图3-12、图3-13、图3-14、图3-15、图3-16、图3-17中的“乳幼児死亡率への効果”“対GDP比援助額”“サブサハラ·アフリカ”“東アジア”“対GDP比保健援助額”的中译文为“对婴幼儿死亡率的影响”“援助占GDP比”“撒哈拉以南非洲”“东亚”“卫生援助额占GDP比”。（译者注）
[19]图3-18中的“初等教育修了率への効果”“対GDP援助比教育援助額”“サブサハラ·アフリカ”“東アジア”的中译文为“对小学毕业率的影响”“教育援助额占GDP比”“撒哈拉以南非洲”“东亚”。（译者注）
[20]图3-19、图3-20、图3-21、图3-22、图3-23、图3-24中的“初等教育終了率への効果”“対GDP比援助額”“サブサハラ·アフリカ”“東アジア”“対GDP比教育援助額”的中译文为“对小学毕业率的影响”“援助占GDP比”“撒哈拉以南非洲”“东亚”“教育援助额占GDP比”。（译者注）