張之銳

【摘要】2013年習(xí)近平主席提出了“一帶一路”的發(fā)展戰(zhàn)略，這對我國自身發(fā)展乃至全球發(fā)展都有著重要意義，而在“一帶一路”戰(zhàn)略不斷務(wù)實推進的過程中，也面臨諸多風險，尤其是主權(quán)信用風險。本文以“一帶一路”沿線國家的主權(quán)信用風險為主要研究對象，選取經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占比、外債占比、經(jīng)常項目占比、進出口占比、長期外債還本付息額占比等作為預(yù)警指標，基于Logit模型構(gòu)建沿線國家的主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型，以期在一定程度上提高我國對外投資企業(yè)的風險防范意識和能力。

【關(guān)鍵詞】主權(quán)債務(wù) 預(yù)警模型 一帶一路

一、引言

自2013年習(xí)總書記提出“一帶一路”戰(zhàn)略以來，國內(nèi)國際反響熱烈，近年來也取得了豐碩的成果。今年5月舉行的“一帶一路”國際合作高峰論壇也將進一步推動“一帶一路”建設(shè)?！耙粠б宦贰睉?zhàn)略不僅具有深厚的歷史淵源也有著重要的現(xiàn)實意義，其對于開創(chuàng)亞洲區(qū)域合作新模式、引領(lǐng)和推動新型國際關(guān)系建設(shè)、推動亞歐非互聯(lián)互通、改變?nèi)蛸Q(mào)易格局、推動形成新的全球貿(mào)易投資規(guī)則和秩序、實現(xiàn)全球發(fā)展再平衡等有著重要的意義，同時，“一帶一路”戰(zhàn)略也向世界傳遞出我國“和平、合作、發(fā)展、共贏”的理念，對于我國推進人民幣國際化以及重回世界經(jīng)濟中心地位也有著重要意義。

“一帶一路”戰(zhàn)略在給我國的發(fā)展帶來機遇的同時，也伴隨著種種挑戰(zhàn)。我國與東南亞國家之間的信任赤字，美國、日本、歐盟等大國在區(qū)域內(nèi)的利益角逐，沿線國家和地區(qū)的傳統(tǒng)及非傳統(tǒng)安全隱患，沿線國家間的地緣政治、地緣經(jīng)濟關(guān)系等等都會對“一帶一路”的建設(shè)形成一定的阻礙。以上種種因素也使得中國通過“一帶一路”戰(zhàn)略進行的對外直接投資時，面臨很大的投資安全風險，并且大部分重大項目都需要東道國政府作為主權(quán)借款人或者提供主權(quán)信用擔保，而根據(jù)歷史經(jīng)驗，以主權(quán)債務(wù)違約為主要代表的主權(quán)信用風險事件屢有發(fā)生，這就使得主權(quán)信用風險在眾多風險因素中尤為突出，主要表現(xiàn)在部分沿線國家經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱、結(jié)構(gòu)單一，對外部市場依賴性大，易受外部經(jīng)濟沖擊影響；部分沿線國家債務(wù)比率較高；部分沿線國家事件敏感性和政治風險較高等方面。此外，由于沿線國家在政治、經(jīng)濟、社會環(huán)境、發(fā)展水平等方面存在巨大差異，造成沿線國家的主權(quán)信用水平差異明顯，投資的不確定性很高，這就使得對沿線國家主權(quán)信用風險的研究成為“一帶一路”戰(zhàn)略實施的必要前提，而主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型的建立則能夠在一定程度上為我國政府部門或企業(yè)的對外投資提供參考。

二、文獻綜述

主權(quán)債務(wù)的定義是研究主權(quán)信用風險的關(guān)鍵問題。對于主權(quán)債務(wù)定義的界定，主要分歧在于主權(quán)債務(wù)中是否應(yīng)該包含內(nèi)債部分。Barro（1979）和Blanchad等（1991）是從一國財政角度來定義主權(quán)債務(wù)的；而Eaton and Fernandez（1995）是從公共外債的角度定義主權(quán)債務(wù)的；張虹（2007）則認為主權(quán)債務(wù)應(yīng)包括內(nèi)債和外債。鑒于本文是基于“一帶一路”視角的，應(yīng)該從國際金融市場角度對主權(quán)債務(wù)進行界定，也就是本文中主權(quán)債務(wù)的定義為主權(quán)國家以國家的公信力作為保證，向外借來的債務(wù)。此外，對于主權(quán)債務(wù)危機的界定不同學(xué)者也持有不同意見，比如國際貨幣基金組織IMF（2002）認為出現(xiàn)拖欠債務(wù)超過債務(wù)總額的5%、債務(wù)重組、在IMF的非優(yōu)惠貸款超過其基金份額50%三種情況之一的，即為主權(quán)信用風險事件；Moody's Investors Service（2003）將債務(wù)危機定義為債務(wù)國在債務(wù)期限內(nèi)沒有按規(guī)定還本付息或進行債務(wù)重組；Manasse等（2003）認為當債務(wù)國滿足被評級機構(gòu)認定拖欠債務(wù)或在IMF中的非優(yōu)惠貸款超過該國份額的100%的情況時，認定該國出現(xiàn)債務(wù)危機。綜上，本文認為當一國出現(xiàn)如下情況時，認定該國發(fā)生了債務(wù)危機：（1）沒有在規(guī)定時間內(nèi)還本付息；（2）與債權(quán)國達成了債務(wù)重組協(xié)議；（3）接受其他國家或國際組織的貸款援助。

關(guān)于主權(quán)債務(wù)危機影響因素的研究主要有以下幾方面。（1）債務(wù)方面。Alesina等（1990）發(fā)現(xiàn)過高的負債率會導(dǎo)致債務(wù)危機的產(chǎn)生；Cole and Kehoe（2000）發(fā)現(xiàn)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)也會影響債務(wù)危機爆發(fā)的可能性，短期債務(wù)占比越高，債務(wù)危機爆發(fā)的可能性越大；Jeanne（2006）也有同樣發(fā)現(xiàn)。（2）政治方面。Alesina等（1987）最早發(fā)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)人任期過短、更替頻繁的政府，其負債通常會過度，從而提高了債務(wù)違約的可能性；Balkan（1992）發(fā)現(xiàn)一國民主程度與債務(wù)重組發(fā)生的概率呈負相關(guān)關(guān)系，且政治不穩(wěn)定性會直接提高其債務(wù)違約的可能；Zeaiter（2008）在對發(fā)展中國家的債務(wù)違約原因進行研究時，發(fā)現(xiàn)政治不穩(wěn)定、通貨膨脹率等對債務(wù)違約影響顯著。（3）宏觀經(jīng)濟方面。Cline（1986）發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長率等因素與債務(wù)違約呈負相關(guān)關(guān)系，而人均GDP等因素則與債務(wù)違約呈正相關(guān)；Calvo and Reinhart（2002）發(fā)現(xiàn)債務(wù)危機產(chǎn)生的原因在于一國財政政策和貨幣政策的失衡，債務(wù)危機發(fā)生前期引發(fā)市場恐慌，導(dǎo)致大規(guī)模拋售該國國債，進一步推動了債務(wù)危機的發(fā)生；司明、孫大超（2013）發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長率下降、金融危機沖擊、失業(yè)率升高、人口老齡化等因素是導(dǎo)致債務(wù)危機爆發(fā)的主要原因。

關(guān)于危機預(yù)警的研究主要有以下幾種模型。（1）KLR信號分析模型。通過危機前有關(guān)變量所發(fā)出的“信號”來進行預(yù)警，是目前使用最廣泛的一種模型。Kanminsky等（1998）首先應(yīng)用了這一模型，先選出有關(guān)經(jīng)濟變量，剔除無顯著關(guān)系變量，將剩余變量納入預(yù)警指標體系中，然后給這些變量設(shè)定“閾值”，當變量的數(shù)值超過“閾值”時，認為該變量發(fā)出預(yù)警信號，貨幣危機有可能在未來24個月內(nèi)爆發(fā)，若多指標發(fā)出預(yù)警信號，則危機發(fā)生概率增加；鄭振龍（1998）、馮蕓等（2002）、史建平等（2009）也使用了KLR預(yù)警模型來進行危機預(yù)測。（2）Probit模型。Frankel and Rose（1996）運用面板Probit模型，通過選取一系列經(jīng)濟指標，并對指標數(shù)據(jù)進行極大對數(shù)似然估計，求得參數(shù)值建立聯(lián)合概率分布，預(yù)測貨幣危機發(fā)生的概率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)國內(nèi)信貸增長率、國際市場利率等與危機發(fā)生概率成正比，經(jīng)濟增長率、FDI與外債比、外匯儲備等與危機發(fā)生概率成反比；Detragiache and Spilimbergo（2001）、顏建曄等（2014）在其研究中也使用的Probit模型。（3）Logit模型。Kumar等（2002）提出了基于滯后宏觀經(jīng)濟和金融數(shù)據(jù)的Logit模型，該模型不僅能夠進行樣本內(nèi)預(yù)測，還能夠進行樣本外檢驗，克服了貨幣危機預(yù)警模型由于只進行樣本內(nèi)的預(yù)測而出現(xiàn)“假關(guān)系”的現(xiàn)象。隨后，Manasse等（2003）也通過Logit模型對債務(wù)危機進行了預(yù)測，Ciarlone and Trebeschi（2005）在其研究中使用了多變量嵌套Logit模型，Matthieu等（2006）使用了多元Logit模型。（4）ANN模型。即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是通過樣本訓(xùn)練，模擬專家行為，使其能夠處理包含大量數(shù)據(jù)的非線性方程近似問題。Nag and Mitra（1999）、Franck and Schmied（2004）、Fioramanti（2006）等均使用ANN模型進行危機預(yù)測。還有一些其他的預(yù)警模型，篇幅所限這里不再一一列出。endprint

三、實證分析

本文以“一帶一路”沿線國家為研究對象，但由于一些國家主要數(shù)據(jù)缺失或在樣本時間從未發(fā)生過債務(wù)危機，最終選取印尼、泰國、菲律賓、土耳其、約旦、巴基斯坦、斯里蘭卡、俄羅斯、羅馬尼亞等9個國家1986～2010年的數(shù)據(jù)進行研究?；谇叭宋墨I，本文最初所選的預(yù)警指標為GDP增長率、通貨膨脹率、進出口占比、經(jīng)常項目余額占比、外國直接投資占比、外債占比、償還債務(wù)總量占比、短期債務(wù)占比、長期外債還本付息額占比、國內(nèi)信貸占比、廣義貨幣占比等，通過逐步剔除不顯著變量，最終預(yù)警指標體系包括經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占比、外債占比、經(jīng)常項目占比、進口和出口占比、長期外債還本付息額占比等指標。本文通過對以往各類危機預(yù)警模型進行研究比較，選取了Logit模型來構(gòu)建預(yù)警模型，一是該模型的被解釋變量通常是0-1變量，便于界定危機發(fā)生與否；二是該模型既能進行樣本內(nèi)預(yù)測，又能對樣本外國家主權(quán)債務(wù)危機發(fā)生與否進行預(yù)測，其實用性較強。模型設(shè)定如下：

常項目占GDP的比ca、出口與GDP之比ex、進口與GDP之比im、長期外債還本付息總額占總儲備的比lcr，原始數(shù)據(jù)來源于世界銀行世界發(fā)展指標數(shù)據(jù)庫，部分數(shù)據(jù)通過簡單計算得到；βit代表對應(yīng)的參數(shù)。

本文的實證過程通過軟件STATA12.0完成。本文先使用固定效應(yīng)模型與混合回歸進行估計，接著進行豪斯曼檢驗，結(jié)果中P值為0.3260，認為應(yīng)使用混合回歸；接著進行隨機效應(yīng)面板Logit估計，從LR檢驗的P值為0.015，在5%的水平下拒絕原假設(shè)，故認為應(yīng)使用隨機效應(yīng)模型。由于篇幅所限，下表只列出隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果，逐步剔除不顯著變量，模型7為最終的預(yù)警模型。

由上表所顯示的估計結(jié)果我們可以得出以下主要結(jié)論：（1）經(jīng)濟增長率與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比，即經(jīng)濟增長率越大，發(fā)生債務(wù)危機的可能性越小。經(jīng)濟增長率可以直觀地反映出一國宏觀經(jīng)濟的運行狀況，一般來說，一國GDP增長率越高，則說明該國經(jīng)濟發(fā)展越快，其償還債務(wù)的能力也就越強，發(fā)生債務(wù)危機的可能性就越小。（2）債務(wù)償還總量占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。該比值越小，說明該國已償還的債務(wù)越少，還需償還的債務(wù)越多，債務(wù)危機發(fā)生的可能性就越高。（3）外債占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。該比值越小，說明債務(wù)水平越低，該國償還債務(wù)的能力越大，發(fā)生債務(wù)危機的可能性越小。（4）經(jīng)常項目余額占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。長期經(jīng)常項目逆差必然會引起外匯儲備的減少，而外匯儲備不足則會使一國央行在應(yīng)付外匯投機交易時捉襟見肘，易引發(fā)危機。該比值較高也從側(cè)面反映出該國對外出口的依賴性較高，若出口量出現(xiàn)巨幅減少，易影響該國經(jīng)濟穩(wěn)定，從而引發(fā)危機。（5）出口占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。出口占比越高，說明了該國經(jīng)濟在一定程度上對外依賴越大，一旦國際經(jīng)濟形勢不佳，很有可能影響該國的經(jīng)濟，從而易引發(fā)危機。（6）進口占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。進口占比在一定程度上體現(xiàn)了一國的國內(nèi)需求，進口占比降低時，國內(nèi)需求較之前減少，說明該國經(jīng)濟運行狀況不佳，從而易引發(fā)債務(wù)危機。（7）長期外債還本付息額占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。其比值越大，說明總儲備中用于償還長期外債的比例越高，剩余外匯儲備越少，抵御風險的能力越低，債務(wù)危機發(fā)生的可能性越大。

為檢驗預(yù)警模型的有效性，進行樣本內(nèi)檢驗。將樣本數(shù)據(jù)代入模型中，得到危機發(fā)生概率，與實際情況進行對比。本文為非配對樣本，參照盛藝娜（2014）的做法將臨界值定為0.34，當計算出的概率超過0.34時，則預(yù)測該國會發(fā)生債務(wù)危機。檢驗結(jié)果如下表，從下表可以看出該模型能夠成功預(yù)測危機發(fā)生的概率為66.7%，成功預(yù)測危機不發(fā)生的概率為92.5%，模型整體預(yù)測的準確率為88.5%。

四、總結(jié)

在“一帶一路”戰(zhàn)略不斷推進的過程中，諸多風險問題逐漸顯現(xiàn)，其中主權(quán)信用風險尤為突出，因此，為了在一定程度上提高我國對外投資企業(yè)的風險防范意識和能力，為其對外投資決策提供參考，本文選取“一帶一路”沿線的九個國家1986～2010年的數(shù)據(jù)，基于Logit模型構(gòu)建主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型，預(yù)警指標包括經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占GNI的比、外債存量占GNI的比、經(jīng)常項目占GDP的比、出口與GDP之比、進口與GDP之比、長期外債還本付息總額占總儲備的比，從模型估計結(jié)果可以看出所選取的各指標均顯著，且在進行了樣本內(nèi)檢驗之后，發(fā)現(xiàn)模型的整體預(yù)測準確率達到88.5%。但是由于數(shù)據(jù)缺失的問題，本文的所選取的樣本不夠充足，因此該預(yù)警模型存在一定的局限性。

參考文獻

[1]鄭振龍.貨幣危機預(yù)警系統(tǒng)：理論與實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，1998（9）：48-51.

[2]欒彥，李鵬.主權(quán)債務(wù)危機的預(yù)警與防范[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013（8）：1202-1218.

[3]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）：86-72.

[4]盛藝娜.基于Logit模型的發(fā)展中國家債務(wù)危機預(yù)警分析[D].青島：中國海洋大學(xué)，2014.

[5]顏建曄，楊小玄，殷琳.主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型及跨國傳染效應(yīng)—基于probit面板估計[J].浙江社會科學(xué)，2014（12）：18-29.

[6]閻衍，張英杰，張婷婷.“一帶一路”沿線主權(quán)風險[J].中國金融，2015（13）：55-57.

基金項目：本文為浙江財經(jīng)大學(xué)2016年研究生校級科研項目階段性研究成果。endprint