邢天才+杜萌+馬宇

摘要：本文選用1984—2012年共37個發(fā)展中國家作為樣本，從人口結(jié)構(gòu)變遷的視角分析主權(quán)債務(wù)違約的成因。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：短期債務(wù)會提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險，而政府總債務(wù)對其影響并不明顯；通貨膨脹率也會提高主權(quán)債務(wù)違約概率，而其他經(jīng)濟變量對其影響并不明顯；政治風(fēng)險會增加主權(quán)債務(wù)違約的可能性；而外部金融環(huán)境對債務(wù)違約沒有帶來顯著影響；人口結(jié)構(gòu)對主權(quán)債務(wù)違約產(chǎn)生顯著影響。具體來說，人口老齡化程度較低時，其對主權(quán)債務(wù)違約影響不明顯，但當(dāng)人口老齡化程度越過“門限值”時，則會顯著提高主權(quán)違約風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：主權(quán)債務(wù)；政治風(fēng)險；人口老齡化；發(fā)展中國家

中圖分類號：F81245文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1000176X（2015）10006008

一、引言

人們生活水平的提高以及社會醫(yī)療保障條件的改善，延長了居民的預(yù)期壽命，死亡率和出生率大幅度下降，加速了人口老齡化的進程。20年前，人口老齡化問題僅出現(xiàn)在歐美等發(fā)達國家，而現(xiàn)在，一些發(fā)展中國家也出現(xiàn)了人口老齡化趨勢。以中國為例，至2013年，中國60歲以上老年人口已高達202億人。據(jù)相關(guān)研究機構(gòu)預(yù)測，到2020年，老年人口總數(shù)將增加到255億人，2033年會超過4億人，而到21世紀(jì)中葉將達到483億人。

資料來源：人社部2013年度第四季度新聞發(fā)布會。

收稿日期：20150618

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“美國主權(quán)債務(wù)風(fēng)險的系統(tǒng)動力學(xué)仿真、預(yù)警及中國外匯儲備優(yōu)化管理研究”（12BJL050）；國家自然科學(xué)基金項目“上市金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險傳導(dǎo)與演化機制實證與模擬研究”（71273042）；教育部人文社會科學(xué)規(guī)劃基金項目“新興市場國家（地區(qū)）銀行危機與貨幣危機的共生性研究”（13YJA790122）

作者簡介：邢天才（1961-），男，山東青島人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事資本市場理論研究。Email：xingtiancai@126.com

杜萌（1988-），男，遼寧大連人，博士研究生，主要從事國際金融研究。Email：dm19880128@126.com

馬宇（1970-），男，內(nèi)蒙古烏蘭浩特人，教授，博士，主要從事國際金融研究。Email：my555@163.com

人口老齡化是各個年齡層次人口結(jié)構(gòu)不均衡變動的結(jié)果，很多學(xué)者開始意識到，人口結(jié)構(gòu)變遷會對國家經(jīng)濟社會發(fā)展帶來深遠(yuǎn)影響。當(dāng)老年人口占比較低時，大量適齡從業(yè)人員會為社會養(yǎng)老保障體系注入資金；當(dāng)進入老齡化社會之后，從業(yè)人口數(shù)量的下降以及需要提取養(yǎng)老金人口數(shù)量的上升，打破了原有社會保障體系的均衡，使社會養(yǎng)老保障體系陷入“入不敷出”的境地，如果經(jīng)濟增長不足以支撐社會保障支出，政府財政赤字會大幅度增加，提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。所以，一些學(xué)者認(rèn)為人口老齡化以及由此引發(fā)的社會保障和政府財政支付問題是這次歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)的根源。

隨著越來越多的國家步入人口老齡化社會，人口紅利將會逐漸消失，由此引發(fā)的債務(wù)違約風(fēng)險還會進一步提高。因此，深入研究人口老齡化對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的影響，不僅能夠加深對人口老齡化問題的理解，還將有助于政府制定合理的經(jīng)濟政策，防范主權(quán)債務(wù)危機的發(fā)生。

二、文獻回顧

關(guān)于主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險，很多學(xué)者從經(jīng)濟學(xué)和政治學(xué)的角度分析了違約的決定因素和傳導(dǎo)機制。從經(jīng)濟因素的角度來看，Cline[1]使用面板的Logit模型對主權(quán)債務(wù)違約的決定因素進行實證檢驗，以是否發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約作為被解釋變量，解釋變量包括經(jīng)濟增長率、人均GDP、外債償付比、債務(wù)本息償付比和外匯儲備比等經(jīng)濟指標(biāo)，結(jié)果表明外債償付比、外匯儲備比、經(jīng)濟增長率與債務(wù)違約風(fēng)險呈負(fù)相關(guān)，而較高水平的人均GDP和債務(wù)本息償付比則會提高主權(quán)債務(wù)違約發(fā)生的概率。在隨后的實證研究中，大體上都是沿用這一計量框架分析主權(quán)債務(wù)違約的決定因素，在經(jīng)濟影響因素指標(biāo)的選取中，主要分為短期經(jīng)濟指標(biāo)和長期經(jīng)濟指標(biāo)兩大類，短期經(jīng)濟指標(biāo)主要包括短期債務(wù)比、外匯儲備比等；經(jīng)濟增長率、政府總負(fù)債率、貿(mào)易條件等指標(biāo)則歸入長期指標(biāo)。Li[2]對主權(quán)債務(wù)的“意愿支付（Willingness to Pay）”進行了實證檢驗，發(fā)現(xiàn)主權(quán)債務(wù)累計在一定范圍之內(nèi)，“支付意愿”將會起到?jīng)Q定性作用，當(dāng)主權(quán)債務(wù)規(guī)模超過這一閾值時，國家的支付能力將會決定債務(wù)償還結(jié)果。Aylward 和Thorne[3]從金融的角度分析主權(quán)債務(wù)違約的成因，認(rèn)為外匯儲備比、出口盈余和經(jīng)濟開放度等指標(biāo)對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險有顯著的影響。Detragiache和Spilimbergo[4]分析了一些短期經(jīng)濟指標(biāo)對主權(quán)債務(wù)違約的影響，發(fā)現(xiàn)短期債務(wù)規(guī)模和債務(wù)本息償付比會提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。司明和孫大超[5]運用貝葉斯模型對主權(quán)債務(wù)違約因素進行實證檢驗，認(rèn)為經(jīng)濟增長減緩、失業(yè)率上升以及金融危機沖擊是債務(wù)危機爆發(fā)的主要原因。

從政治學(xué)的角度來看，Balkan[6]以民主程度和政治不穩(wěn)定兩個變量作為政治風(fēng)險指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)這兩個變量都會顯著提高主權(quán)債務(wù)違約概率，政局越不穩(wěn)定，國家民主程度越低，主權(quán)債務(wù)違約的可能性越大。Kraay和Nehru [7]認(rèn)為國家的制度質(zhì)量（Quality of Institutions）會對債務(wù)重組產(chǎn)生顯著影響，國家制度質(zhì)量得分越高，越不易發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約。Cuadra和Sapriza[8]發(fā)現(xiàn)政黨大選中的不確定程度越高，主權(quán)債務(wù)違約的頻率越高。

之前的學(xué)者主要從經(jīng)濟學(xué)和政治學(xué)的角度分析了主權(quán)債務(wù)違約的成因，很少有學(xué)者從人口結(jié)構(gòu)變遷的角度研究主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。針對這一缺陷，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，研究人口老齡化與主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險之間的關(guān)系，而且，我們還從非線性的角度考察不同程度人口老齡化對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的影響機理是否相同，研究的結(jié)果有助于政府相關(guān)部門在不同的人口發(fā)展階段制定出符合國情的宏觀經(jīng)濟政策。

三、數(shù)據(jù)及指標(biāo)的說明

1被解釋變量：主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險

穆迪公司認(rèn)為，只要出現(xiàn)本息拖欠，或債務(wù)人要求債權(quán)人減少金融合約責(zé)任就被認(rèn)為是債務(wù)違約。Cline[1]使用啞變量表示主權(quán)債務(wù)違約，在一定程度上解決了主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險度量的問題，然而也存在一些不足；首先，主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險表明一個國家債務(wù)違約的可能性，是一個連續(xù)變量，不是二元選擇變量；其次，違約風(fēng)險閾值是主觀設(shè)定的，不同的閾值可能會產(chǎn)生不同的實證結(jié)果，結(jié)果不具有說服力；此外，上述度量方法沒有考慮到為其他國家擔(dān)保貸款與本國主權(quán)債務(wù)的關(guān)系，如果被擔(dān)保國出現(xiàn)債務(wù)違約，本國將不得不為其償還債務(wù)，提高了本國的主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。我們結(jié)合穆迪公司的定義、基于數(shù)據(jù)的可得性，選用債務(wù)本息拖欠、公共和公共擔(dān)保貸款之和占GDP的比重作為主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險指標(biāo)。

2解釋變量：人口老齡化指標(biāo)

人口老齡化導(dǎo)致主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)的理論邏輯是相對清晰的。一方面，隨著人口老齡化程度加深，減少了適齡的勞動人員數(shù)量，降低了社會創(chuàng)造財富的能力；另一方面，隨著人們平均壽命的提高，老年人口的社會保障等需求不斷增加，使政府的公共債務(wù)規(guī)模迅速增加。綜上所述，人口老齡化所帶來的經(jīng)濟減速以及公共債務(wù)累積增加的不對稱局面，最終將會提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。

Lee和Edwards[9]認(rèn)為人口老齡化會給美國的財政帶來嚴(yán)重后果，隨著人口撫養(yǎng)比的上升，人口老齡化會顯著提高財政支出占GDP的比例。Brouninger[10]認(rèn)為人口老齡化使社會醫(yī)療保障以及養(yǎng)老金支出不斷增加，導(dǎo)致政府財政赤字，提高了公共債務(wù)水平。Kiuchi[11]在研究日本主權(quán)債務(wù)可持續(xù)性時，認(rèn)為人口老齡化是日本公共債務(wù)居高不下的重要原因。人口老齡化主要表現(xiàn)在人口撫養(yǎng)比上，人口撫養(yǎng)比越高，人口老齡化越嚴(yán)重。由此，本文選用人口撫養(yǎng)比來衡量社會人口老齡化程度。

3其他控制變量

（1）經(jīng)濟指標(biāo)

一般來說，經(jīng)濟發(fā)展速度越快，政府的財政收入越多，發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的可能性越小。但在現(xiàn)實中，經(jīng)濟增長波動幅度可能對主權(quán)債務(wù)違約的影響更大，經(jīng)濟波動幅度過大，會危及國民經(jīng)濟健康發(fā)展，打亂了政府債務(wù)償還計劃，更容易出現(xiàn)債務(wù)違約[12]。因此，我們使用GDP增長率的方差代表經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)。

債務(wù)規(guī)模（債務(wù)負(fù)擔(dān)比）是主權(quán)債務(wù)違約最直接的影響因素，為了考察不同期限債務(wù)對債務(wù)違約風(fēng)險的影響，我們分別使用政府債務(wù)總額與GDP的比率、短期債務(wù)規(guī)模與外匯儲備的比率作為長短期債務(wù)指標(biāo)，債務(wù)規(guī)模越大，債務(wù)違約風(fēng)險越高。

通貨膨脹也會影響主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。通貨膨脹率較高，一般認(rèn)為政府的融資出現(xiàn)了問題。通貨膨脹不能減少對外債務(wù)規(guī)模，但通貨膨脹所形成的隱形債務(wù)違約暗示著較高的違約風(fēng)險[13]，本文使用GDP平減指數(shù)代表通貨膨脹率。此外，還選取了貿(mào)易條件、儲蓄率、經(jīng)濟開放度等指標(biāo)作為控制變量，分析其對主權(quán)債務(wù)違約的影響。

（2）政治因素指標(biāo)

使用美國政治風(fēng)險服務(wù)集團（PRS Group）所公布的政治風(fēng)險月度指數(shù)代表國家政治風(fēng)險。然后進行加權(quán)平均得到年度數(shù)據(jù)，PRS政治風(fēng)險指數(shù)值越高，表明經(jīng)濟社會越穩(wěn)定，發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約的概率越低。

（3）國際金融環(huán)境指標(biāo)

外部的金融環(huán)境會影響主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。林河[14]認(rèn)為外部金融危機會對本國的實體經(jīng)濟帶來負(fù)面沖擊，減少政府財政收入。政府為了刺激本國經(jīng)濟復(fù)蘇，實施積極的財政政策，惡化了政府財政收支狀況，容易出現(xiàn)危機共生的情形。而金融危機對國內(nèi)經(jīng)濟帶來負(fù)面沖擊通常具有一定的滯后效應(yīng)，大約會持續(xù)兩年。根據(jù)上述描述，我們選用當(dāng)期及隨后兩期的金融危機啞變量作為國際金融環(huán)境指標(biāo)之一。

國際借貸成本也會影響主權(quán)債務(wù)償還狀況，而當(dāng)國際利率水平提高時，借貸成本增加，增加了政府還債壓力，提高違約風(fēng)險。我們選用美國利率變動幅度作為國際借貸成本變化指標(biāo)。

4數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

經(jīng)濟因素變量中的所有數(shù)據(jù)、人口撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)以及美國基準(zhǔn)利率數(shù)據(jù)均來自于國研網(wǎng)，政治因素指標(biāo)數(shù)據(jù)來自于美國政治風(fēng)險服務(wù)集團（PRS Group）。在樣本中，剔除了人口較少和人均GDP較低的國家，選取了1987—2012年共37個發(fā)展中國家的平衡面板數(shù)據(jù)，

如對本文所選取的國家樣本感興趣，可以向作者索取。變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1變量的描述性統(tǒng)計

四、模型設(shè)立與經(jīng)驗分析

1靜態(tài)面板回歸

根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，本文選擇固定效應(yīng)模型。在估計過程中，同時控制時間效應(yīng)和截面效應(yīng)，模型的具體形式如下：

從表2中可以看出，模型（1）中，短期債務(wù)在5%的統(tǒng)計水平上顯著，且估計系數(shù)為正，說明短期債務(wù)越多，債務(wù)違約風(fēng)險越高。在加入政治因素、人口結(jié)構(gòu)因素以及國際金融因素后，盡管顯著性降低了，但也都在10%左右的統(tǒng)計水平下顯著，

在模型（4）中，短期債務(wù)指標(biāo)在10%的統(tǒng)計水平上顯著。我們大致可以認(rèn)為，短期債務(wù)會提高主權(quán)債務(wù)違約的可能性。通貨膨脹率在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，表明具有較高通貨膨脹的國家，發(fā)生主權(quán)債務(wù)危機的可能性也越大，加入其他變量之后，結(jié)果依舊顯著。貿(mào)易條件在1%的統(tǒng)計水平下顯著，符號為正，這與我們的預(yù)期不一致，這可能與發(fā)展中國家的工業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)，發(fā)展中國家依靠較低的商品出口價格贏得市場份額，換回大量的外匯收入，而進口的價格保持不變，此時貿(mào)易條件相對惡化，但國際收支賬戶卻存在著貿(mào)易盈余，因此，發(fā)展中國家的貿(mào)易惡化并沒有提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。在模型（1）和模型（2）中，政府總負(fù)債率對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的影響并不明顯，而加入人口撫養(yǎng)比和國際金融環(huán)境因素后，政府債務(wù)規(guī)模對主權(quán)債務(wù)違約產(chǎn)生了顯著影響，出現(xiàn)這一現(xiàn)象可能是模型存在內(nèi)生性的緣故，我們將用動態(tài)面板回歸模型對此做進一步檢驗。貿(mào)易開放度和總儲蓄率估計系數(shù)不顯著，表明這兩個變量對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的影響不明顯。

在模型（2）—模型（4）中，發(fā)現(xiàn)政治風(fēng)險變量的回歸系數(shù)均為為負(fù)，且在1%的統(tǒng)計水平上拒絕原假設(shè)，表明政治風(fēng)險較低的國家發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約的可能性較小，而且，我們在加入人口撫養(yǎng)比變量、國際金融變量之后，估計結(jié)果依舊如此，表明所得結(jié)果比較穩(wěn)健。

人口撫養(yǎng)比指標(biāo)在模型（3）和模型（4）都非常顯著，且符號為正，這說明社會老齡化程度越高，其主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險越高。目前，老齡化社會不僅在發(fā)達國家存在，人口老齡化問題也開始向發(fā)展中國家蔓延，隨著發(fā)展中國家人口紅利的消失，步入老齡化社會，養(yǎng)老金及醫(yī)療保障隱形債務(wù)問題開始凸顯，政府支出會迅速增加，打破原有的財政收支平衡，提高發(fā)生債務(wù)違約風(fēng)險。

在模型（4）中，發(fā)現(xiàn)美國利率變動幅度以及金融危機啞變量對主權(quán)債務(wù)違約的影響不明顯，這說明債務(wù)違約主要受國內(nèi)因素的影響，而國際金融市場環(huán)境對其影響較小。

2動態(tài)面板回歸

盡管靜態(tài)面板回歸模型較好地檢驗了哪些因素影響主權(quán)債務(wù)違約，卻無法解決模型中的內(nèi)生性問題，為了克服這一問題，我們將使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型做進一步分析。動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的解釋變量中含有因變量的滯后項，即使隨機擾動項與當(dāng)期被解釋變量無關(guān)，由于模型中存在個體效應(yīng)，也會得到有偏的估計結(jié)果。Arellano和Bond[15]提出的廣義矩估計（GMM）可以很好地解決這一問題，系統(tǒng)GMM估計分為差分矩估計（DIF-GMM）和系統(tǒng)矩估計（SYS-GMM），系統(tǒng)矩估計分為一步估計法和兩步估計法。Bond和Windmeijer[16]建議選用一步估計法，原因在于一步系統(tǒng)矩估計的方法更有效。所以，本文將會同時使用差分矩估計和一步系統(tǒng)矩估計進行經(jīng)驗分析。估計結(jié)果如表3所示。

表3動態(tài)面板回歸結(jié)果

在表3中，我們發(fā)現(xiàn)主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的一階滯后項均在1%的統(tǒng)計水平下顯著，符號為正，表明主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險具有一定的慣性，且違約風(fēng)險通常會延續(xù)至下一期。短期債務(wù)在5%的統(tǒng)計水平上顯著，而政府總債務(wù)并不顯著，這說明主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險主要受短期債務(wù)影響，而非政府總債務(wù)這樣長期債務(wù)的影響。這也提醒政府應(yīng)該密切關(guān)注本國的短期債務(wù)水平，防范債務(wù)危機的發(fā)生。表3的結(jié)果也從側(cè)面證實了靜態(tài)模型中具有內(nèi)生性，其他變量估計系數(shù)與靜態(tài)面板所得到的結(jié)果類似，就不一一贅述。

3人口撫養(yǎng)比門限特征分析

（1）人口撫養(yǎng)比門限模型的設(shè)立

上述分析表明，人口老齡化會提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。然而，從各國的發(fā)展歷程來看，在人口老齡化程度較低的時候，其對主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險的影響不明顯；當(dāng)人口老齡化到達一定程度時，就容易爆發(fā)主權(quán)債務(wù)危機。因此，可以推斷人口老齡化對主權(quán)債務(wù)違約的影響過程應(yīng)該是非線性。而Hansen[17]發(fā)展的面板門限回歸模型（PTR）可以很好地對上述推斷進行經(jīng)驗檢驗。

門限模型是在傳統(tǒng)的 Chow 檢驗的基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的，Chow檢驗中的結(jié)構(gòu)突變是主觀設(shè)定的，為了解決這一問題，Hansen采用“格點搜索”法對數(shù)據(jù)進行自動搜索確定門限值。面板門限回歸模型不僅具有傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型的良好特性，而且還能自動捕捉到經(jīng)濟中的結(jié)構(gòu)突變等非線性特征，下面以兩機制的門限模型為例，其具體形式為：

從表6可以看出，人口結(jié)構(gòu)和主權(quán)債務(wù)違約存在著非常明顯的非線性特征。老年人口的社會保障和醫(yī)療支出已經(jīng)成為國家財政支出的重要部分，社會人口老齡化程度不同，其對政府債務(wù)負(fù)擔(dān)的影響機制也存在著差異。當(dāng)一個國家的人口老齡化程度較低時，社會保障和醫(yī)療支出占財政支出比重較低，政府有足夠的經(jīng)濟能力支撐社會保障體系的正常運行；當(dāng)一國已經(jīng)開始步入人口老齡化社會時，社會保障支出加重了政府財政負(fù)擔(dān)，提高了主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險，當(dāng)人口撫養(yǎng)比增長一個百分點時，主權(quán)債務(wù)違約概率就會大約提高0003；當(dāng)人口撫養(yǎng)比超過96350時，表明社會老齡化已經(jīng)非常嚴(yán)重，人口撫養(yǎng)比系數(shù)已經(jīng)上升至0008，此時，主權(quán)債務(wù)違約的可能性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中度老齡化社會，老年人的醫(yī)療和社會保障支出已經(jīng)成為政府財政的嚴(yán)重負(fù)擔(dān)，很有可能出現(xiàn)債務(wù)違約[18-19]。而且，我們還發(fā)現(xiàn)中度人口老齡化社會的過度階段非常短，這區(qū)間還不到一個百分點，一個國家一旦步入中度人口老齡化社會，極有可能進入重度人口老齡化社會，大幅度提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險，容易發(fā)生債務(wù)危機。

五、結(jié)論與政策啟示

本文從人口老齡化的角度對37個發(fā)展中國家的主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險進行了經(jīng)驗分析，研究發(fā)現(xiàn)：

第一，人口老齡化能夠?qū)χ鳈?quán)債務(wù)違約帶來明顯影響，而且具有非線性效應(yīng)。具體來說，當(dāng)社會人口老齡化程度較低時，其對主權(quán)債務(wù)違約的影響并不明顯，當(dāng)社會人口老齡化程度跨入“門限值”后，會顯著提高主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險。

第二，在經(jīng)濟因素中，短期債務(wù)、通貨膨脹和貿(mào)易條件能夠顯著影響主權(quán)債務(wù)風(fēng)險，而經(jīng)濟波動率、政府總債務(wù)負(fù)擔(dān)比、儲蓄率以及經(jīng)濟開放度等指標(biāo)對主權(quán)債務(wù)違約的影響并不明顯。

第三，國家政治風(fēng)險越高，發(fā)生主權(quán)債務(wù)違約的可能性越大。主權(quán)債務(wù)違約風(fēng)險主要由國內(nèi)經(jīng)濟政治環(huán)境來決定的，外部環(huán)境對其影響不顯著。

中國政府債務(wù)凈值規(guī)模一直處于增長之中，在相當(dāng)長的時期內(nèi)，發(fā)生主權(quán)債務(wù)危機的可能性不大。然而，很多地方政府過度負(fù)債，處于失控狀態(tài)，連同養(yǎng)老金缺口在內(nèi)的或有負(fù)債風(fēng)險仍有值得我國政府密切關(guān)注。關(guān)于如何降低債務(wù)違約風(fēng)險，基于本文的研究結(jié)論，提出如下政策建議：

首先，隨著我國開始進入人口老齡化社會，隱性養(yǎng)老金債務(wù)問題已經(jīng)出現(xiàn)，對此，政府應(yīng)該未雨綢繆，重視社會養(yǎng)老金改革。一是應(yīng)該提高法定退休年齡。延遲退休年限可以增加勞動力數(shù)量，降低人口撫養(yǎng)比率，減輕政府財政支出壓力。二是完善我國養(yǎng)老保障體系制度。積極引入商業(yè)保險參與養(yǎng)老金建設(shè)，減輕公共養(yǎng)老金的壓力，減少政府的財政支出負(fù)擔(dān)，降低債務(wù)違約風(fēng)險。

其次，優(yōu)化地方債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，對債務(wù)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成進行優(yōu)化管理，合理配置短期債務(wù)和長期債務(wù)的比例，以達到降低成本、保證償還的目的。政府應(yīng)該穩(wěn)定物價水平，保持通貨膨脹率處在一個合理的區(qū)間，提高政府的公信力，以增強公眾對政府債券的信心。

最后，建立完善的法律制度，約束地方政府的不合理負(fù)債，降低政府的負(fù)債規(guī)模。而且，良好的法律也會敦促政府按時履行債務(wù)合約，防止主權(quán)債務(wù)違約的發(fā)生。

參考文獻：

[1]Cline， WInternational Debt： Systemic Risk and Policy Response[M]Institute for International Economics，1984

[2]Li， CADebt Arrears in Latin America： Do Political Variables Matter？[J]Journal of Development Studies， 1991， 28（4）：668-688

[3]Aylward， L， Thorne， RAn Econometric Analysis of Countries′ Repayment Performance to the International Monetary Fund [R]IMF Working Paper， 1998

[4]Detragiache， E， Spilimbergo， ACrises and Liquidity： Evidence and Interpretation[R]IMF Working Paper， 2001

[5]司明，孫大超發(fā)達國家主權(quán)債務(wù)危機成因分析及啟示——基于貝葉斯模型平均方法的實證研究[J]中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報，2013，（4）：86-92

[6]Balkan， EMPolitical Instability， Country Risk and Probability of Default[J].Applied Economics， 1992， 24（9）：999-1008

[7]Kraay， A， Nehru， VWhen Is External Debt Sustainable？[J]World Bank Economic Review， 2006， 20（3）：341-365

[8]Cuadra， G， Sapriza， HSovereign Default， Interest Rates and Political Uncertainty in Emerging Markets[J]Journal of International Economics， 2008， 76（1）：78-88

[9]Lee，L， Edwards， RThe Fiscal Effects of Population Aging in the US： Assessing the Uncertainties[R]NBER Working Paper， 2002

[10]Brouninger， MRetirement Pensions and Sovereign Debt in the Euro Area[R]Deutsche Bank Research， 2011

[11]Kiuchi，T日本的經(jīng)驗——主權(quán)債務(wù)影響未知領(lǐng)域[C]第12屆KAS-SIFT WTO年度論壇，2012

[12]Peter， MEstimating Default Probabilities of Emerging Market Sovereigns： A New Look at a Not-so-New Literature[R]HEI Working Paper， 2002

[13]Zeaiter， HFDeterminants of Sovereign-Debt Default in Developing Countries[D]The University of Wisconsin-Milwaukee， 2008

[14]林河債務(wù)危機與貨幣危機相關(guān)性研究[D]上海：復(fù)旦大學(xué)碩士學(xué)位論文， 2011

[15]Arellano， M， Bond， SSome Tests of Specification for Panel Data： Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equation[J]Review of Economic Studies， 1991， 58（2）：277-297

[16]Bond， S， Windmeijer， FProjection Estimators for Autoregressive Panel Data Models[J]Econometrics Journal， 2002， 5（2）：457-479

[17]Hansen， BEThreshold Effects in Non—Dynamic Panels： Estimation， Testing and Inference[J]Journal of Econometrics， 1999， 93（2）：345-368.

[18]齊紅倩，莊曉季中國公共債務(wù)對經(jīng)濟增長的傳導(dǎo)效應(yīng)[J]財經(jīng)問題研究，2015，（6）：59-64

[19]張作云國際金融和經(jīng)濟危機后我國面臨的挑戰(zhàn)[J]管理學(xué)刊，2014，（3）：28-43

（責(zé)任編輯：孟耀）