#精品长文创作季#
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在样本中的100份*款贷**协议中，中国进出口银行占76份。在这76笔*款贷**中，有66笔是优惠*款贷**工具（所谓的政府优惠*款贷**或优惠买方信贷）。样本中仅包括与国家开发银行签订的8份*款贷**合同，其中两份是与中国国有商业银行共同融资的。然而，我们样本中少量的国家开发银行*款贷**协议对应的财务承诺金额却大为增加：8份合同占我们样本中所获得的*款贷**总额的44％。与中国进出口银行和国家开发银行*款贷**相比，中国的国有商业银行、国有企业和中央政府发放的*款贷**规模较小。在我们的样本中，这三类*款贷**机构合计仅占合同的16％，占*款贷**量的13％。我们样本中的债权人分布与Morris等人（2020年）和Horn等人（2019年）的数据集中的债权人构成大致一致。在这两个数据集中，中国进出口银行和国家开发银行是中国国际金融承诺的两个最重要来源。
我们分析了2000年至2014年间中国向130个国家发放的1,046笔*款贷**，发现在此期间80％的*款贷**来自中国进出口银行，而14％的*款贷**来自国家开发银行。虽然中国进出口银行提供的*款贷**数量远高于国家开发银行，但其*款贷**的平均规模却远低于国家开发银行。因此（2020年）的数据集中，中国进出口银行的*款贷**承诺占总*款贷**的55％，而国家开发银行*款贷**的*款贷**承诺占总*款贷**的36％。在2019年构建的数据集中观察到非常相似的模式。在他们的数据集中，中国进出口银行的*款贷**占总数的60％，在货币价值上占总数的33％，而国家开发银行的*款贷**在数量上占总数的18％，在货币价值上占总数的42％ 。
图1和图2进一步表明，我们的样本广泛分布于世界各地，样本中47％的*款贷**协议是与非洲的政府借款方签订的，另外27％是与拉丁美洲和加勒比地区的政府借款方签订的。样本中的其余*款贷**发放给了东欧（11％）、亚洲（10％）和大洋洲（5％）的政府借款方。
图1.我们数据集中的中国*款贷**合同的区域分布
以前的研究表明，非洲、亚洲和拉丁美洲是中国政府*款贷**的主要目的地。因此，我们的样本可能没有充分代表中国对亚洲的*款贷**。如果中国合同按地区而有系统地变化，这将会影响到我们样本的外部有效性。然而，我们没有发现证据表明，合同在不同地理区域之间存在显著差异。事实上，我们对中国合同的分析表明，*款贷**条件是高度标准化的，并且很大程度上取决于债权人的身份和借贷工具的类型。
图2.在我们的数据集中有中国债务合同的国家地图
图3.中国债务合同在按借款国收入组划分的分布
本研究样本的分布与按借款国的收入水平计算的中国*款贷**的全球分布基本一致。在样本中，中等收入国家的借款方占样本中*款贷**协议的90％，而低收入国家（8％）和高收入国家（2％）的借款方占其余部分。相比之下2019年的分析表明，自世纪之交以来，中国国有债权方向中等收入国家发放的*款贷**约占其*款贷**的75％，向低收入国家发放的*款贷**占19％，向高收入国家发放的*款贷**占6％。根据这些汇总统计数据，我们得出的结论是，我们的100份合同样本总体上符合中国在全球向政府借款人提供的*款贷**组合的构成。虽然某些子组可能在数据中的代表性可能过高或过低，但没有迹象表明样本的组成存在系统性偏差。
更重要的是，我们对合同的分析表明，中国的借贷工具是高度标准化的，并没有表现出借款国、地区或收入等级的显著差异。然而，需要强调的是，这个中国债务合同数据集并不构成随机样本；在我们的分析中包含的合同之所以被选中，是因为在本研究时，它们是唯一公开可用的合同。
基准债务合同样本。中国是一个国家主导的经济体，其政府间借贷的方式往往与经合组织不同。与其他国家政府相比，我们发现中国债务合同中的放贷方、条款和政策要求更多。考虑到中国在主权*款贷**生态系统中没有明显的同行群体这一事实，我们建立了四个独立的同行群体，以进行基准测试：（1）经合组织的双边债权人，包括通过经合组织发展援助委员会进行协调的政府机构和部门；（2）非经合组织的双边债权人（即海湾国家或印度等不参加经合组织发展援助委员会的国家的政府债权人）；（3）多边债权人，包括区域开发银行；（4）商业银行。我们将前三个类别的债权人统称为官方债权人。中国并不是唯一没有公布有关其*款贷**条件详细信息的国家。
虽然许多国家和多数多边机构以不同程度的细节发布了有关其*款贷**的信息，而且许多国家还与其他债权人共享这些信息，但双边官方贷方并没有统一的公开披露标准或惯例。为了解决这一信息缺口，尤其是在合同层面的可比性问题上，我们为单个主权借款国喀麦隆构建了一个基准样本，据我们所知，喀麦隆是唯一一个与所有外部债权人签订的与项目有关的*款贷**合同保持可公开访问的数据库的发展中国家。该数据库原则上应涵盖喀麦隆政府与外部债权方签订的所有与项目有关的*款贷**合同。但是，存储在数据库中的一些合同不完整或处于无法读取的状态。此外，对于数据库中的一些*款贷**，没有合同文件可用。我们能够检索到与28个不同债权方的142个债务合同，这些债权方是来自10个不同国家/地区的8家商业银行和10个双边债权机构
（包括3个官方出口信贷机构）以及11个政府间组织（这些机构在附录I的表A2中进行了详细列出）。样本的组成如图4所示。国际开发协会、伊斯兰开发银行、非洲开发银行和法国开发署在基准设置中有很大的代表性，这很可能反映了它们的机构职责和喀麦隆的殖民历史。图4.按债权方群体划分的基准样本的构成
为了评估基准样本和中国样本中的*款贷**是否具有合理的可比性，我们探讨了它们是否旨在达到相似的目的。图5总结了中国*款贷**的行业构成和基准样本。我们发现样本之间有相当大的重叠：在基准样本和中国样本中，大多数*款贷**用于交通、能源和供水部门的项目和计划。这三个领域的合同约占中国样本合同的60％，在基准样本中约占合同的50％。
图5.*款贷**合同的部门分布
基准样本和中国样本所代表的借款方类型也非常相似。在这两个样本中，借款方几乎都是中国（基准样本中为99％，中国样本中为94％）。其余的借款方是国有企业、一家机构和两个由中国提供明确担保的特殊目的机构（项目公司）（请参见下面的图6）。图6.按借款方类型划分的样本构成
在我们的主要分析中，我们将100份中国合同样本的*款贷**条款与28份基准债权人的142份合同进行了比较。因此，我们的分析需要将中国与全球借款方（包括喀麦隆）的合同与作为单一主权债务国的喀麦隆的基准合同进行比较。如果中国与喀麦隆以外的主权借款方签订的*款贷**合同与中国与喀麦隆签订的*款贷**合同存在实质性差异，那么这种比较会引入偏差的范围。幸运的是，情况似乎并非如此，因为我们样本中的中国*款贷**合同的条款在各个国家/地区都是高度标准化的。如附录三所示，当我们将比较仅限于与喀麦隆签订的中国和基准债权方合同时，我们的所有主要发现都成立。一个相关的担忧是，喀麦隆作为借款国的具体特点可能使该国的承包业务很难与其他地方的承包业务相提并论。
换句话说，对于其他发展中国家和新兴市场国家，我们的基准样本可能有所不同。我们所看到的所有证据都加强了我们对债权方标准化的印象，银行通常遵循范本，而双边和多边债权方则严重依赖其各自的一般条款和条件。为了反映高度的标准化，尽管如此，我们不能排除喀麦隆的合同在某些方面存在系统性差异，因为缺乏系统性数据，也缺乏可公开获得的主权*款贷**合同。有了更多的数据，我们可以将分析范围扩大到更广泛的基准国家及其与双边、多边和私人债权方的合同。
方*论法**和编码方法。为了便于比较中国*款贷**合同样本和基准*款贷**合同中的条款和条件，我们开发了一组变量，可以进行系统分类。我们选择的变量遵循发展中市场中的单一货币定期*款贷**协议*款贷**市场协会模板的结构。我们之所以采用这种方式，是因为虽然双边官方主权债务合同没有“国际标准”，但中国境内外的各种私人和一些贷方都使用模板作为其合同设计的基础。我们总共对100个变量进行了编码，将其分为八个分析类别：1. 本金付款条件：这些变量包括*款贷**安排、债务期限、宽限期、还款计划、面额货币以及双边注销和债务方提前还款的权利。2. 利息和费用：这类变量包括利率、支付利息的时间和货币，以及承诺费用和安排或管理费用。3. 其他的付款义务：
这是一个笼统的定性变量，用于反映借款人未包括在第（1）和第（2）项中的任何付款义务，例如货币兑换成本、赔偿成本或与合同重新谈判或执行相关的费用。此类别还包括了稳定条款或增加成本条款，要求借款人就由于借款国或债权国政策变化而增加的成本向出借人做出补偿。4. 信用增级：这些变量捕获有关第三方信用增强和担保权益的信息。它们涵盖担保（包括担保人身份和担保条款和条件）、正式和非正式担保权益以及托管和特别账户（包括账户资金和管理安排）。5. 条件、契约及修改条款：这些变量除了确定要偿还债务的利息以外，还确定了债务人的承诺。其中包括关于地位的承诺（从属合同等条件条款，如果有的话）、信息披露、负面质押、集体和双边重组程序（如果有）以及与任何其他合同（包括商品销售和项目运作）的联系。
6. 违约事件：这些变量确定了违约事件及其后果，包括加速还款、暂停支付和终止合同。交叉违约条款的各种特征在样本和基准合约集中都具有突出的特征。7. 转让和委托：这些变量反映了主权债务方或债权方是否以及在何种条件下可以将其权利转让或将其义务委托给非当事方。
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