宏观经济学论文范文
国家政治风险，人口老龄化与主权债务违约来源：原创 作者：杜萌 时间：2015-04-27
引言
主权债务危机是指一个国家（地区）无法按期支付对外债务导致债务违约的一种经济现象，与其他债务不同的是，主权债券限制了外国债权人的执行权利。主权债务危机并非是近些年才出现的新鲜事物，Reinhart和Rogoff（2010）的研究显示，从1800年开始，希腊、洪都拉斯、美国、巴西等国就已经发生过债务违约。根据国际货币基金组织（IMF）统计的数据，从1824到2004年，总共发生了257起主权债务违约事件，其中，近30年，爆发规模较大的主权债务危机有：80年代初以墨西哥为代表的拉丁美洲债务危机；1994年墨西哥债务危机；1998年俄罗斯债务危机；2011年阿根廷债务危机和正在持续的欧洲主权债务危机。从历史的视角可以看出，主权债务违约大多发生在新兴市场国家和发展中国家，即便这次欧洲主权债务危机始于发达国家，但目前来看，大有向周边发展中国家蔓延的趋势。例如，2011年5月，白俄罗爆发金融危机；2013年3月，塞浦路斯出现了债务危机；此外，匈牙利、乌克兰等国也开始向IMF、欧盟等国际组织申请借款。严重的债务危机不仅仅造成经济上的损失，还可能在国际债券借贷市场上丧失信誉，错失长期发展机会。
国家债务支付违约风险是一个国家金融市场不稳定的重要因素，而且这种不稳定因素很容易传染到周边国家，造成地区乃至全球金融市场动荡，研究主权债务危机违约可以评估这些国家金融的脆弱性，而且国际主要信用评级机构在债券定价，纳入债务违约风险，了解主权债券违约的因素能够为债券定价提供一定的依据和参考。
主权债务违约时有发生，究竟是哪些因素促成的？本文从经济因素、国家政治风险因素、人口因素、以及国际金融市场环境因素对新兴市场国家和发展中国家债务违约风险的决定因素进行分析，发现：经济波动情况、短期债务和政府总负债、通货膨胀率，国家政治风险、人口抚养比等因素会显著影响主权债务违约风险。而储蓄率、贸易条件、以及广义货币与外汇储备率、美国利率变动以及外部金融危机对本国债务违约的影响不显著。债务违约能够在一定程度上约束政府的经济行为，有助于降低主权债务违约风险，然而，这一效应仅会在短期有效，持续时间大概为4年。
后文结构安排如下：第二部分是文献回顾；第三部分为数据和指标的说明；第四部分是实证分析部分；第五部分是基于声誉视角的进一步分析；第六部分为结论。
一、 文献回顾
从20世纪80年代墨西哥债务危机爆发开始，国内外的学者对债务违约问题展开了大量的研究。早期对债务违约的研究都是基于理论模型分析。Eaton和Gersovitz (1981)分析了为什么会出现国际信贷，并讨论了国际债务还款的激励条件。Eaton, Gersovitz 和Stiglitz (1986)[3]从道德风险和信息不对称的角度分析，认为债务违约更多地取决于 “意愿支付”（Willingness to Pay），而不是债务偿还能力和流动性不足。Ozler和Tabellini (1991)在理论模型中考虑了政治不确定性，他认为当两个政府更迭，存在一个包括债务违约的均衡结果，即政治不确定的国家会更倾向于发生债务违约。类似的研究还有Cuadra 和Sapriza (2008)，Yu（2012）等。
Cline (1984)对债务违约因素进行了实证研究，选取了从1969到1982年共60个国家作为样本，运用面板的Logit模型，以是否发生债务违约作为因变量，选取经济增长率、人均GDP、外债偿还金额占出口的比重、债务本息占出口额比重，外汇储备占出口比重等经济指标为解释变量，研究结果显示，经济增长率、外债偿还金额占出口的比重、外汇储备占出口比重与债务违约呈负相关；人均GDP、债务本息占出口额比重则与债务违约呈正相关。Citron和Nickelsburg (1987)考虑政治不稳定对债务的违约的影响，使用政党的更迭和政策的变化作为政治不稳定因素的指标，发现政治不稳定变量与债务违约呈负相关，且非常显著。Li（1992）以拉丁美洲地区作为样本，对Eaton，Gersovitz 和Stiglitz (1986)所提出的“意愿支付”理论进行了实证研究，结果发现在债务达到一定额度之前，“愿意支付”会起作用，而当债务超过一定额度，支付能力将会决定最终的债务支付结果。Hajivassilou(1994) 采用了基于Gibbs抽样模拟的最大似然估计的方法，对发展中国家的债务偿付问题进行分析，发现使用这种计量方法所得到的结果与理论推理得到的结果相关性更强。Aylward 和Thorn(1998)考虑了金融因素对一国债务偿付的影响，结果显示，外汇储备占进口额的比例，出口占GDP的比例以及进口占GDP的比例对债务违约存在着显著的影响。Detragiache和Spilimbergo(2001)检验了流动性在债务违约中的作用，以短期债务，外汇储备以及债务利息作为流动性指标，对1971—1998年69个国家进行了分析，发现流动性与债务违约存在着显著的负相关。Peter(2002)[13]没有像以往的文献那样使用债务的绝对值来定义债务违约，而是使用债务的变化值，结果表明，前五年的债务偿还，国际信用的成本，人均收入的波动性，政治风险，以及汇率的离差是影响债务违约最重要的因素。Reinhart et al. (2003)从历史的视角，搜集了大量数据，对过去发生的债务危机进行比较分析，发现一国发生债务危机时的债务占GDP比重和债务占出口额的比重是由历史的还本付息状况决定的，他们还强调了声誉对债务危机的影响。Zeaiter(2008)在研究发展中国家的债务违约原因时，使用连续的方法度量违约风险，发现政治不稳定以及通货膨胀率，实际利率等经济因素对债务违约产生显著影响。Laušev et al. (2011) 对东欧15个国家1990-2005年的债务违约情况进行分析，发现减少政府支出，吸引国外直接投资（FDI），增加出口收入，维持良好的债务偿还记录有助于降低主权债务违约率。
之前的学者主要从经济和政治的角度研究主权债务违约情况，尽管这些研究存在一定的合理性，但上述研究存在三点不足：一是在分析主权债务违约没有将人口老龄化，退休金和医疗保障支出已经成为政府财政的沉重负担，而在上述文献中，几乎没有学者考虑人口结构因素对主权债务违约的影响。二是主权债务违约通常伴随着货币危机的发生，即债务危机和货币危机存在这共生性，说明债务危机的发生通常与国际经济环境相关，而大多数文献都是从国内经济指标和政治不稳定的角度来分析债务违约的决定因素，针对上述缺陷，本文试图将国内经济因素、政治因素、人口因素以及国际金融市场环境纳入一个统一的分析框架，构建计量模型，对主权债务违约的决定因素展开分析。此外，本文还从声誉的角度研究债务违约，考察债务违约历史对主权债务违约率的影响。
二、 数据和指标的说明
（一） 被解释变量：主权债务违约风险
国际著名信用机构穆迪公司认为只要出现以下三种情况就可以被认定为债务违约：第一，任何形式拖欠本息支付的行为；第二，债务人给与债权人一份减少金融责任的合约，如降低利息，改变本息的支付日期等；第三，债权人与债务人的交易明显带有帮助债务人避免违约的目的。从上述定义可以看出，债务本金和利息的累计更容易导致债务违约的发生，而且，债务重组也被认为是债务违约的一种形式。但在现实经济中，一国政府与国外债权者关于主权债务重组之间安排的数据难以得到，对此，Cline（1984）认为使用总体拖欠、违约债务指标可以在一定程度上弥补这一缺憾，他使用哑变量表示债务违约因素，将拖欠债务设定一个门槛值，如果拖欠债务大于门槛值，表示该国发生债务违约，记为1；如果小于门限值，记为0。此后，关于主权债务违约指标的选取，大体上都沿着这种思路进行（Peter, 2002）。尽管上述方法在一定程度上解决了主权债务违约的度量问题，但也存在一些缺憾，债务违约门槛的设定存在着主观性的问题，不同的门限值将会产生不同的实证结果，得到的结论不具有说服力；而且，上述文献没有考虑到为第三国担保贷款与本国主权债务违约关系，如果第三国发生债务违约，债权国将会对本国执行债务偿付条约，如果不考虑这一点，计算得到的债务违约率较真实值可能偏低，本文试图分析新兴市场国家主权债务违约风险的影响因素，所以我们将根据穆迪公司关于债务的定义、数据的可得性以及参考Zeaiter（2008）[15]的做法，选用债务本金拖欠、公共和公共担保贷款与GDP的比例作为主权债务违约风险指标。
（二） 解释变量
解释变量的选择主要包括四类：经济因素指标，政治因素指标，人口因素指标以及国际经济环境指标。
1. 经济因素指标
之前的很多研究表明经济发展速度将会影响主权债务违约风率，一般认为较高的GDP（或人均GDP）增长率，会降低债务危机的发生的可能性（Berg, Sach，1988；Kalliomäki, 2012）。而实际上，经济增长速度的波动情况对债务违约风险的影响更大，经济剧烈波动，使政府在制定和执行宏观经济政策时措手不及，打乱政府之前的债务借贷计划，从而更容易发生债务危机（Peter, 2002；Zeaiter, 2008）。而且，本文的解释变量债务违约率变量的分母是GDP总额，而GDP（人均GDP）增长率与GDP总额之间存在较高的相关性，如果使用GDP（人均GDP）增长率作为解释变量，更倾向于得到GDP（人均GDP）增长率与债务违约率负相关的结论，因此，本文将使用GDP增长率的方差作为经济发展程度变量。其中，GDP增长率的平均值是以连续5年数据移动平均计算得到的。
外汇储备是偿付国外债务的重要工具，较多的外汇储备代表着较强的偿付能力，本文使用广义货币（M2）与外汇储备的比率作为外汇储备指标。M2与外汇储备比率是衡量一国中央银行隐形负债的一个指标，M2与外汇储备比率越高，发生货币危机债务危机的可能性越大（Calvo, Mendoza,1996; Peter,2002），所以，我们预期该变量符号为正。
一国债务的规模直接影响债务的违约数量，在债务指标中，选择短期债务规模与外汇储备率、政府债务总额与GDP的比率作为债务指标。我们预期这些变量的估计系数均为正值，即债务指标与债务违约存在着正相关。
在经济因素中，影响主权债务违约风险的因素还有通货膨胀率，通货膨胀率变量估计系数的预期符号为正。高通货膨胀率一般说明政府的融资出现问题，当政府不愿意通过增加税收和发行债券来解决财政支出，从而转向发行更多的货币，由此带来的通货膨胀就会减轻政府债务负担，形成了国内债务的隐性地违约。尽管通货膨胀不能减少国外债务的偿付，但高通货膨胀率暗示着较高的违约风险（Lee, 1991）[20]，通货膨胀率以GDP平减指数为基础计算得到。
此外，在经济指标中我们还加入了贸易条件和总储蓄率作为控制变量，我们预期这两个变量的符号均为负。
2.政治风险因素指标
本文的政治风险因素指标来源于美国政治风险服务集团（PRS Group）公布的月度数据，然后通过简单加权平均计算得到年度数值。政治风险指数由12个相关风险指数相加组成，具体指标参数见附录。PRS政治风险指数的取值在0-100之间，指数值越高，表明经济社会更稳定，政治风险较小，反之亦然。政治风险指数在0-65之间为高政治风险国家，在65-80之间属于中等政治风险国家，而高于80则为低政治风险国家。除此之外，本文还将选择政府稳定性这一子指标作为衡量国家政治风险的因素指标。
政治风险指数的预期估计系数为负，政治风险指数越高，表明国家政治、经济和社会环境稳定。如果一国政治经济环境较差，例如，政权更迭，很有可能不认可前任政府所留下的债务，从而发生债务违约（Lee, 1991；Yu, 2012）。
3.人口因素指标
随着人们生活水平的不断提高，人们的预期寿命在不断上升，人口老龄化的问题也变得日益突出。人口老龄化加速，从政府提取养老金的人口比例不断上升，如果经济增长速度不足以支持由此带来的高额国家社会保障和医疗支出，财政赤字就会大幅度增加，最终很有可能就会演变为债务危机。Kiuchi（2012）在研究日本主权债务危机可持续性问题时，认为日本人口老龄化是日本负债高筑的一个重要的原因。一国人口老龄化的程度主要体现在人口抚养比上，一国的人口抚养比越高，则表示该国的人口老龄化问题越严重，由此，本文选用人口抚养比作为人口因素指标。
4.全球金融市场环境
外部的经济、金融环境也会对主权债务违约风险产生影响。20世纪90年代以来，金融危机的一个显著的特征就是货币危机、债务危机和银行危机同时或者相继爆发，即出现了危机共生的现象。金融危机的爆发所带来的负面总需求冲击会导致出口行业萎缩，进而对本国实体经济产生不利的冲击，实际产出下降，政府的财政收入将会减少，为了应对金融危机，政府在应对失业、政府转移支付、刺激经济复苏等方面将会扩大财政支出，财政收支将会出现不平衡，在难以获得外部融资的情况下，债务危机爆发的可能性将会提高（林河，2011）。
如果国际金融市场的利率提高，会增加借款者的成本，以前那种依靠低成本融资偿还债务的模式将变的不可行。而且，国际利率水平提高，国际资本将会逃离本国，造成本币贬值，由于主权债务大多都是以外币计价，本币贬值无疑增加了政府还债的压力，也提高了主权债务违约风险。
在本文中，选用金融危机哑变量和美国利率变动情况两个变量作为衡量全球金融市场环境指标。金融危机哑变量是指如果某年世界爆发了较大的金融危机，我们就记为1，否则为0。我们计算美国基准利率的上升百分比得到美国利率变动情况这一变量。我们预期否发生金融危机哑变量的符号为正，即金融危机的爆发会提高债务危机发生的概率；而美国基准利率提高，也会提高债务违约风险，因此，美国基准利率变动幅度变量系数的预期符号也为正。
（三） 数据的来源及数据描述性统计
除了政治风险因素指标之外，其他数据来自于国研网中的世界银行（World Bank）和国际货币基金组织（IMF）数据库，政治风险因素指标来自于美国政治风险服务集团（PRS Group），由于数据的缺失，本文最终选择1984~2012年共70个国家的数据，其中包括全部新兴市场国家以及部分发展中国家。变量的数据描述性统计见表1。
表1 变量的描述性统计
|
名称 |
符号 |
样本数 |
平均数 |
标准差 |
|
主权债务违约率 GDP波动率 短期债务比率 政府总负债率 通货膨胀率 M2/外汇储备 贸易条件 汇率的贬值幅度 国家政治风险 政府稳定性 人口抚养比 金融危机哑变量 美国利率变动程度 储蓄率 |
default_ratio var_gdp short_debt total_debt inflation m2_reserve trade_term ex_de po_risk gov_stability age crisis us_rate save |
1692 2009 1750 1772 1715 1831 1556 1864 1844 1844 2024 2030 2030 1878 |
0.0594 21.995 1619.496 36.825 53.352 22.851 107.240 1.7494 59.78685 7.496215 67.5025 .4310345 -1.164829 28.82154 |
0.223 150.7609 19663.15 62.854 418.307 151.156 27.868 59.595 11.82495 2.186789 17.54859 0.4953429 29.31333 321.6904 |
三、 模型设立与实证分析
本文使用面板数据模型进行回归分析，根据Hausman检验结果以及Woodridge（2002）的建议，使用固定效应模型可以捕捉到截面个体的特性，而且能够得到参数的一致估计，因此，本文选用面板的固定效应模型进行估计。在具体估计分析中，我们同时控制年度固定效应和截面固定效应，模型的具体形式如下：
其中，
代表主权债务违约率，
、
和
分别代表影响主权债务违约的经济因素、政治风险因素以及国际金融环境因素，
代表人口结构指标。
为待估参数，
为随机扰动项。在做实证分析之前，对所有解释变量进行了皮尔逊相关系数检验，发现除了国家政治风险指数和政府稳定性指数之间存在较强的相关性之外，其他变量之间的相关系数很低，为了避免多重共线性的影响，我们将会在模型中依次交替加入这些变量。具体的回归结果如表2所示。
从表2中可以看出，在加入经济因素后，发现回归组合（1）中GDP的波动率变量var_gdp的估计系数为正，而且在1%的统计水平上显著，这与我们预期一致，说明经济波动越大，债务违约的可能性越高。在加入政治风险因素、人口结构因素以及国际金融环境因素之后，估计结果亦然为负，而且均在1%的显著性水平上显著，这进一步说明我们所得到的结果是比较稳健的。短期债务率变量short_debt和政府总负债率变量total_debt的估计系数为正，在1%的统计水平上显著，债务规模越大，主权债务的违约风险越高，这与之前研究的结论一致，同样在加入其他变量后，结果依旧非常显著。通货膨胀率变量inflation在1%的统计水平上显著为正，表示较高通货膨胀的国家，发生主权债务危机的可能性也较高。
国内储蓄率变量save符号为负，表明较高的储蓄率可以降低债务违约的风险，但估计系数仅在10%的统计水平上显著，得到的结果并不是十分地稳健，原因可能在于债务违约可能与短期的经济指标关系更密切，而储蓄率作为长期累计变量，与债务违约的影响是间接的，可能存在一定的时滞。在加入其他因素变量后，国内储蓄率变量尽管符号依旧为负，但并不显著，得到的结果和之前基本上一致。广义货币与外汇储备率m2_reserve与贸易条件trade_term都没有通过统计假设检验，而且在其他因素变量后依旧如此，说明这两个变量与债务违约率并不能显著影响主权债务违约率。
在回归组合（2）、（3）中，政治风险变量po_risk以及政府稳定性变量gov_stability的回归系数为负，且在1%的统计水平上拒绝原假设，说明低政治风险和稳定性较高的国家一般存在着较低的主权债务违约率。同样地，在加入其他变量后，这两个政治风险变量也均在5%的统计水平上为负，表明这一结果并不受其他控制变量的影响，所得结论比较稳健。
在回归组合（4）、（5）中，发现人口抚养比指标bring-up的符号为正，且非常显著。这说明国家人口抚养比越高，发生债务违约的可能性较高，这与Kiuchi（2012）研究得到的结论相一致，表明不仅仅发达国家所存在人口老龄化的问题是影响主权债务违约的重要因素，在新兴市场国家和部分发展中国家同样也存在这一问题。
在回归组合（6）、（7）中，美国利率变动us_rate以及金融危机哑变量crisis不能显著影响主权债务违约率，加入其他变量亦是如此，表明主权债务违约主要受国内经济、政治因素影响，受国际金融市场环境的影响较小。刘亚莉（2006）在对新兴市场国家进行研究时，发现，债务危机与货币危机并不存在着必然的联系。本文与这一结论相一致。
表2 全样本回归结果
|
|
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
(6) |
(7) |
|
经济因素 |
var_gdp
short_debt
total_debt
inflation
m2_reserve
trade_term
save |
0.001*** (5.572) 0.000*** (4.499) 0.001*** (9.635) 0.000*** (12.921) 0.000 (0.224) 0.000 (0.367) -0.001* (-1.686) |
0.000*** (4.084) 0.000*** (3.606) 0.001*** (10.993) 0.000*** (12.214) 0.000 (0.178) 0.000 (0.159) -0.000 (-0.258) |
0.000*** (4.805) 0.000*** (4.166) 0.001*** (10.504) 0.000*** (12.921) 0.000 (0.152) 0.000 (0.266) -0.001 (-1.112) |
0.000*** (3.986) 0.000*** (3.327) 0.001*** (11.799) 0.000*** (12.218) 0.000 (0.201) 0.000 (0.598) -0.000 (-0.192) |
参考文献：
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