债务危机与银行危机共生性关系实证研究

债务危机与银行危机共生性关系的实证研究

——基于欧洲债务危机的案例分析

李玲①②，雷良海①

①上海理工大学管理学院上海200093

②杭州师范大学钱江学院杭州310012

摘要债务危机与银行危机共生方面的研究目前来看较少，尤其是从实证角度的分析更加缺乏。理论上来看，两者之间存在联系。而近几年欧洲债务危机中如影相随的银行危机又有了经验上的验证。基于此从实证的角度出发，旨在揭示出债务危机与银行危机之间的确相互影响，共生危机的发生是具有显著性的。具体来说，以2000-2011年期间89个国家危机的发生情况为研究对象，运用概率回归模型分析两种危机的共生性，结论认为，债务危机与银行危机之间存在着明显的共生关系，同时债务危机更趋向于作为银行危机即将发生的同步或者预警指标。欧元区债务危机的案例验证了银行危机的主要影响因素。

关键词债务危机；银行危机；共生危机；概率回归模型

一、引言

随着金融危机发生形态的复杂化，越来越表现为两种甚至两种以上危机形式的同时爆发，共生危机的研究成为金融危机研究领域的重要课题，但目前主要集中在开始于第三代货币危机理论的银行危机和货币危机的共生性研究。对其他两种形式的共生危机，尤其是债务危机和银行危机的共生问题关注较少。但2009年以来的欧洲债务危机中银行危机的同时爆发使我们不得不对债务危机和银行危机之间的关系加以关注。

现有文献大都从理论方面证明了债务危机和银行危机间存在联系。Beim 和Calomiris（2000）、Sturzenegger 和Zettelmeyer（2006）都认为当国内银行持有大量政府债务时，国内金融部门可能会被违约置于巨大的压力之下。[1][2]Paoli等（2006）分析了债务危机下发生银行危机的可能性。[3]Paoli等（2009）认为在过去的25年中，大多债务危机与银行危机或货币危机有联系。[4]Borensztein 和Panizza（2009）分析了主权违约会出于三方面原因导致银行危机或者国内信用危机。[5]Candelon 和Palm （2010）用资产负债表方法分析了银行危机和债务危机间的关系，认为自动稳定器机制加深了预算赤字，增加了债务，进而又引起了更多的扩大经济周期的具有任意性的财政政策。[6]Reinhart 和Rogoff（2008a，b）统计了每年银行危机和债务危机的比例，证明了金融部门的扰动对政府违约风险

有影响，增加了次贷危机向政府债务问题传导的可能性。[7][8]Joyce(2011)分析了金融全球化对1976-2002年间20个发展中国家系统性银行危机的影响，结论表明当一国积累了外债时银行危机更容易发生。[9]

上述文献都从理论方面证明了债务危机和银行危机之间存在紧密的联系。国内银行是政府的主要债权人，从而也是主权债务的重要持有人。在财政赤字的情况下，一国政府偿还外债的最终途径仍然是来自本国央行的贷款。因此债务违约不仅影响到外国债权人和国内债券持有人，对于国内银行部门同样有重要的影响。当政府对债务违约或者重组时，即使没有银行崩溃，违约事件也会对银行资产平衡表产生负面影响，尤其当拥有的违约部分很大，这会导致银行采纳更加保守的贷款策略。这种情况下，银行可能停止它们向经济提供流动性和信用的中介作用。银行问题发生导致的财政困难反过来又减弱了政府采取措施应对危机的能力。

金融体系本身的脆弱性往往被认为是银行危机的根源，而主权债务的违约又扩大和加深了这一不稳定性。债务危机与银行危机间的理论联系可以用下面的图来表示：

图1：债务危机与银行危机间的关系

二、债务危机与银行危机共生性实证研究的准备工作

对债务危机与银行危机间的联系机理缺少更为准确的实证研究。Reinhart 和 Rogoff （2008a,b ）甚至将在银行危机和债务危机方面实证研究的缺乏描述为“一个被遗忘的故事”，建议对大范围的发达国家和工业化国家从1900年开始做一个历史性的分析。[7][8]这部分对概念和数据作出定义和说明。

1、对债务危机的定义

对债务危机的定义经常取决于特定的研究问题和可用数据库中的可得信息。Beers 和Bhatia （1999）、Beim 和Calomiris （2001）通过事件研究收集系列债务危机或者违约。[10][11]Detragiache 和 Spilimbergo （2001）将对外部商业债权人合约债务拖延超过5%，或者同商业债权人有重新安排或者调整协议的国家定义为处于债务危机。[12]但这个定义没有将主权和私人部门的拖延和重新安排区分开，并且它可能会排除掉某些大规模接受国际金融机构金融援助的危机。

Lee （1991），Balkan （1992）使用的债务重组的概念定义债务危机，

Marchesi

资产重组

财政成本增加

政府对银行贷款违约

（2003）也是使用债务重组的概念来定义债务危机。[13][14][15]但仅使用债务重组来定义债务危机，会缩小危机的识别比例，影响对全面的债务危机事件的研究。除了债务重组能表明债务国已经陷入严重的债务困境，延期支付本金或者利息也表明债务国处于债务困境中，也应该作为债务危机的衡量标准。Reinhart（2002）将主权国家的债务违约作为相关国家的债务危机标准，使用了标准普尔（S&P）对主权债务违约的标准。[16]

Bauer，Herz 和Karb（2007）使用巴黎俱乐部（Paris Club）中的借款国出现债务重新安排（debt rescheduling）这一事件作为借款国发生债务危机的标志。[17]在使用巴黎俱乐部（Paris club）中的借款国出现债务重新安排这一事件作为债务危机发生的标志时，期涵盖的债务危机范围较标准普尔（S&P）的主权债务违约要多。本文也沿用这一标准，选取巴黎俱乐部1970到2011年间发布的债务重新安排事件作为标准，将一国债务重新安排的前一年视为该国发生了债务危机。即假设2001年有一个重新安排方案，那么我们将2000年视为有债务危机发生。

2、对银行危机的定义

银行危机是指整个银行体系的危机，即银行业危机，银行危机的界定由于银行业本身的特殊性和数据的可得限制显得更加困难。国际货币基金组织（IMF）在1997年11月出版的《国际资本市场》中认为，银行业危机是“许多银行面临严重的流动性或清偿力问题或两种问题兼而有之的情况”。1998年5月出版的《世界经济展望》中认为，银行危机是指“实际或潜在的银行运行障碍或违约导致银行终止其负债的内部转换，或迫使政府提供大规模援助进行干预以阻止这种局势发生”。

Kaminsky 和Reinhart（1999）认为可借助于以下两类事件来判断银行危机的开始：（1）银行挤兑导致一系列金融机构的关闭或兼并，或是被国有化（如1993 年委内瑞拉银行危机）；（2）虽不存在挤兑现象，但银行关闭、兼并、接管或是政府大规模地救助某些重要的金融机构。[18]DemirgucKunt和Detragiache将凡有下列条件之一的状况定义为银行危机：（1）银行系统不良资产占总资产的比例超过10%；（2）救助银行的成本至少是GDP的2%；（3）银行系统出现的问题导致大量银行国有化；（4）发生银行大量挤兑，或是政府采取了紧急措施，如冻结存款、延长银行假日或全面实行存款保险等。[19]

基于数据的可得性，本文采用沈中华（2000）关于银行危机的定义，选择银行不良贷款比率作为分析银行危机的基准代理指标。[20]并且将DemirgucKunt和Detragiache定义的超过10%的银行不良贷款率作为分析银行危机的标志。

3、债务危机与银行危机的决定性因素

本文的研究中，对债务危机和银行危机决定性因素的选择主要是以现有的债

务危机理论为依据，同时兼顾数据的可获得性。目的就是，建立债务危机与银行危机之间的联系。包括的变量可以分为以下几组：

·反应债务状况的指标：外债/GDP比率、债务清偿（还本付息）占总要素出口的比率、短期债务占总债务的比率。

·反应银行状况的指标：通货膨胀率（用CPI的年度增长率衡量）、银行机构提供的国内信用/GDP、货币供应量（用M2表示）占总储备的比率、货币和准货币年增长率、借贷利差。

·其他宏观经济指标：外汇储备/进口比率、GDP增长率、FDI净流入占GDP 的比率、总支出占GDP的比率、预算平衡占GDP的比重。

下面的计量检验中，我们用DC代表债务危机、CC代表货币危机、CPI代表通货膨胀率、Credit代表国内信用占GDP的比率、DS代表债务清偿占总要素出口的比率、ED代表外债/GDP比率、Expenditure代表总支出占GDP的比率、FDI 代表FDI净流入占GDP的比率、GDP代表GDP增长率、IR代表借贷利差、M2代表货币供应量占总储备的比率、MG代表货币增长率、Reserve代表外汇储备/进口比率、SD代表短期债务占总债务的比率、BB代表预算平衡。

数据来源为世界银行世界发展指数数据库（the World Bank’s World Development Indicators），预算平衡为根据预算收入和预算支出计算得出。对所有数据进行ADF单位根检验，结果表明均为平稳数据。为了消除内生性，所有宏观经济变量取一年期的滞后。

4、数据样本的采集

数据样本来源于巴黎俱乐部（https://www.360docs.net/doc/c911345309.html,）公布的1970年到2011年的债务重新安排，共89个样本国家，除斯洛文尼亚（Slovenia）是发达国家外其他都是发展中国家。债务重新安排的前一年为债务危机发生年。基于样本国银行不良贷款率的数据可得性，我们考察的样本期间为2000年-2011年。

5、数据的描述性统计

在对样本国家在样本期内的债务危机和银行危机发生情况进行统计分析，共识别了100次债务危机，187次银行危机，18次共生性危机。共生性危机占债务危机发生总数的比例为18%；占银行危机发生总数的比例为10%。从统计数据可以看出，样本期内银行危机发生的次数多于债务危机发生的次数；债务危机发生的同时银行危机发生的概率高于银行危机发生的同时债务危机发生的概率。

下图描述了样本期内债务危机和银行危机发生的次数统计。

图2：样本期内债务危机和银行危机发生次数统计

从上图可以看出，2002年前银行危机发生的次数呈上升趋势，债务危机发生的次数呈下降趋势。2002年到2003年呈现出相反的态势。2003年后到2007债务危机次数和银行危机次数都趋于下降。2007年后银行危机次数又明显上升，直到2010年有所好转。

三、运用概率回归模型研究债务危机与银行危机之间的共生性

我们使用DC（Debt Crisis）作为债务危机的代理变量，按照债务危机的确定标准，识别出样本国家第n年发生债务危机时，DC记为1，如果没有发生债务危机DC记为0。债务危机变量的取值可由下面的表达式简要表述：

使用BC（Bank Crisis）作为银行危机的代理变量，样本国家第n年发生银行危机时，BC记为1，如果没有发生银行危机记为0。银行危机变量的取值可由下面的表达式简要表述：

运用二元选择模型中的Probit模型对债务危机和银行危机间的关系进行计量经济分析，分别考察银行危机对债务危机的影响和债务危机对银行危机的影响。

1、考察银行危机对债务危机的影响

在分析银行危机对债务危机的影响时，我们将表示银行危机的变量BC作为解释变量，表示债务危机的变量DC作为被解释变量，对两者之间的关系用Probit 模型进行回归分析。回归结果如下：

变量系数

常数项-1.758347***

（-13.42974）

BC 0.470508***

（2.578374）

LR统计量 6.716656***

注：***代表在1%水平下显著，括号里为Z值。

变量回归结果实际表达为：

DC=，其中

BC的系数为正，说明解释变量越大，因变量取1的概率较大。从回归结果可以看出，银行危机的系数在1%的水平下依然通过了检验，说明银行危机的发生显著地增加了债务危机发生的概率。标识模型整体显著性的LR统计量，也具有较好的显著性。因此，从回归结果我们可以得出银行危机和债务危机之间显著正相关。

为了全面分析银行危机和债务危机之间的关系，我们进一步考察滞后一阶的银行危机（用）对债务危机发生的影响，在解释变量中加入项，回归结果见下表3。

表3

变量系数

常数项-1.787973***

（-12.75419）

BC 0.108693

（0.396984）

BC-1 0.377056

（1.379208）

LR统计量 5.685510*

注：***代表在1%水平下显著，*代表在10%水平下显著

加入滞后一阶的银行危机变量后，可以看出，模型整体显著性下降，仅在10%水平下通过检验。变量BC和的系数均不具有显著性，滞后一阶的银行危机对债务危机不具有显著影响，不能成为债务危机发生的预警指标。

2、考察债务危机对银行危机的影响

为考察债务危机对银行危机的影响，我们将BC作为被解释变量，DC作为解释变量。Probit回归结果如下：

表4：债务危机对银行危机的Probit回归结果

变量系数

常数项--0.361502***

（-6.020903）

DC 0.614849**

（2.570757）

LR统计量 6.716656***

注：***代表在1%水平下显著；**代表在5%水平下显著，括号里为Z值

变量回归实际结果表达式为：

BC=，其中

从回归结果可以看出，债务危机的系数为正，且在5%的水平下通过了检验，说明债务危机的发生显著地增加了银行危机发生的概率。标识模型整体显著性的LR统计量，也具有较好的显著性。因此，从回归结果我们可以得出债务危机和银行危机之间显著正相关，债务危机发生显著增加了银行危机发生的可能性。

进一步考察滞后一阶的债务危机（用）对银行危机发生的影响，在解释变量中加入用，再次进行Probit回归，结果如下：

表5

变量系数

常数项-0.398772***

（-6.403428）

DC 0.601294**

（2.507179）

DC-1 0.538397**

（2.356198）

LR统计量12.32369***

注：***代表在1%水平下显著；**代表在5%水平下显著，括号里为Z值

相应的回归表达式为：

BC=，其中

加入滞后一阶的债务危机变量后，可以看到，模型的整体显著性没有下降，且变量DC的显著性也没有下降，仍然是在5%水平下显著。与前面我们在分析滞后一阶的银行危机对债务危机的影响时所得到的结论不同，回归结果中的系数在5%的显著性水平下也通过了检验，说明滞后一阶的债务危机对银行危机有显著的影响。意味着第n年发生的债务危机，将显著地增加第n+1年银行危机发生的概率。这一结论与现实情况相符。一国一旦发生债务危机，作为最终还本付

息的银行将不可避免的受到影响，引发银行业危机。近几年发生的次贷危机和欧债危机就是鲜活的例子。

4、银行危机影响因素分析

以银行危机作为被解释变量，将滞后一组的宏观经济变量（包括同期债务危机和滞后一期债务危机）分别作为解释变量进行估计，结果显示对银行危机的发生具有显著解释意义的变量有DC、DC（-1）、BB（-1）、CPI（-1）、DS（-1）、ED（-1）、GDP（-1），且变量系数均在1%水平下显著。将这7个变量同时代入方程进行检验，具有显著统计解释意义的变量为预算平衡变量BB（-1）、外部债务变量ED（-1）、增长率变量GDP（-1）。再将得到的3个显著变量同时代入，Probit回归结果如下：

注：***代表在1%水平下显著；**代表在5%水平下显著，

*代表在10%水平下显著，括号里为Z值

结果显示，以GDP增长率衡量的经济增长率的提高在10%水平下显著降低了银行危机发生的概率；债务指标ED（-1）系数为正，且在5%水平下显著，意味着外债比重的提高显著增加了银行危机的发生概率；预算平衡指BB（-1）系数为负，且具有1%水平下的显著性，意味着政府财政赤字的增加显著增加了银行危机发生的可能性。

四、欧洲债务危机的案例分析

由于欧洲主要商业银行均持有“欧猪五国”（希腊、爱尔兰、意大利、葡萄牙、西班牙）的大量国债，且彼此之间互相持有对方发行的债券，使得债务危机很容易传递至银行业，并引发银行业的系统性风险。

（一）欧元区国家的财政赤字和债务

为了维护欧元区的生存，欧盟的《稳定与增长公约》规定各成员国的赤字和

公共债务占GDP的比例分别不得超过3%和60%，但是各国屡屡超过这个界限。希腊危机爆发前，希腊的赤字和公共债务水平分别是13.6%和130%，其他国家这两个比例也很高。虽然希腊承诺在未来几年里把赤字水平降低到3%的标准以下，但是紧缩财政可能导致GDP萎缩，赤字和债务占比下降会比较困难。

下表列出了欧元区国家2008-2012年各国的政府赤字/盈余。

数据来源：欧盟统计局官方网站

表中数据显示，2009年欧元区国家中政府赤字居前五位的分别是：希腊、爱尔兰、西班牙、葡萄牙和斯洛伐克。2012年财政赤字居前五位的分别是：爱尔兰、希腊、西班牙、葡萄牙、塞浦路斯和斯洛伐克。下图表示的是2000年到2012年希腊、爱尔兰、葡萄牙、西班牙、意大利和塞浦路斯财政赤字占GDP的比率。从图中可以看出，受次贷危机影响，2007年开始各国财政赤字大幅上升。在此之前，大多国家赤字占GDP的比率也在3%以下，希腊财政赤字占GDP的比率在2009年一度超过了15%，爱尔兰的财政赤字在2010年甚至超过了GDP的30%。

图3：希腊等国财政赤字状况（单位%）下表列出了欧元区国家2008年到2012年的债务比率。表中数据显示，2009年欧元区国家中政府债务居前五位的分别是：希腊、意大利、比利时、葡萄牙和法国。2012年财政赤字居前五位的分别是：希腊、意大利、葡萄牙、爱尔兰和比利时。从数据中看出，意大利债务水平一直居于高位，这也导致2011年9月19日起，评级机构标准普尔将意大利的主权信用评级由A+下调至A，使得意大利成为2011年以来第六个被下调评级的欧元区国家，与其他国家不同的是，意大利是欧元区第三大经济体，这意味着欧洲债务危机由边缘国家蔓延至核心国

家。

下图表示的是2000年到2012年希腊、爱尔兰、葡萄牙、西班牙、意大利和塞浦路斯主权债务占GDP的比率。从图中可以看出，受次贷危机影响，各国债务水平在2007年后均有大幅上升。希腊和意大利两个国家的债务水平十多年间基本都在GDP水平的100%以上。

图4：希腊等国债务状况（单位%）

（二）欧洲债务危机的实证分析

选取GDP增长率、用CPI增长率表示的通货膨胀率、财政预算占GDP的比重、总债务占GDP的比重和经常账户余额占GDP的比重、银行不良贷款率6个指标，分析欧元区各国经济数据的基本情况。后面的分析的指标表示中，用GDP代表GDP增长率、CPI代表通货膨胀增长率、BUDGET表示财政预算占GDP的比重、DEBT表示总债务占GDP的比重、CA表示经常账户余额占GDP 的比重、BL表示银行不良贷款率。基于数据可得性，除银行不良贷款率取值期间为1999年到2011年外，其他数据取值期间均为1999年到2012年。数据来源为世界银行数据库和IMF数据库。

这部分我们通过面板回归分析方法对以GDP增长率代表的欧元区各国经济增长的影响因素作分析。指标选取仍为前文中的六项指标，将其中的GDP指标视为被解释变量，其他指标视为解释变量。在做面板数据分析前先进行面板数据的协整检验。

在做协整检验前先对各变量做平稳性检验。ADF-Fisher单位根检验表明GDP、INFLATION、BUDGET是平稳的；ADF-Fisher单位根检验表明DEBT项非

平稳，我们对这一变量一阶差分后再进行检验，一阶平稳性检验结果表明符合平稳性条件。银行不良贷款率BL为非平稳数据，一阶差分后平稳；CA为非平稳序列，作一阶差分处理后具有平稳性。对GDP和其他各个变量做协整检验。结果表明，除银行不良贷款率外，GDP增长率与其他变量之间均具有协整关系。将各解释变量与被解释变量做面板数据回归，发现财政预算指标和债务指标对GDP增长率具有显著影响。GDP对预算赤字和债务因素的面板数据回归结果见表8和表9。欧元区17个成员国中，预算赤字对10个国家的GDP增长率具有显著影响；债务占GDP的比重对13个国家的GDP增长率具有显著影响。

表10：GDP对债务的面板数据回归结果

注：***代表在1%水平下显著；**代表在5%水平下显著，

*代表在10%水平下显著，括号里为t值

五、结论及政策建议

亚洲金融危机之后，许多国家尤其是发展中市场经济体建立了外汇储备，减少了对外汇和短期债务的依赖，从而减少了货币危机的可能性。但是政府债务对GDP的比率在大多发展中市场经济体中仍然保持高位，并且通常仍然通过国内银行体系融资，这使得银行体系更脆弱，债务违约的情况下更容易爆发银行危机。

通过对债务危机与银行危机共生关系的研究，发现（1）银行危机的发生显著增加了债务危机发生的概率，两者之间有显著正相关关系。但滞后一阶的银行危机对债务危机的发生不具有显著影响。银行危机不能成为债务危机发生的预警机制。（2）债务危机的发生显著地增加了银行危机发生的概率。滞后一阶的债务危机对银行危机有显著的影响。意味着第n年发生的债务危机，将显著地增加第n+1年银行危机发生的概率。这一结果从债务危机和银行危机间的理论联系机理可以解释。一国一旦发生债务危机，作为最终还本付息的银行将不可避免的受到影响，引发银行业危机。政府财政赤字的增加、外债的累积都显著增加了银行危机的发生概率，欧洲债务危机的案例分析验证了这一结论。

分析结论表明：政府应当采取积极的措施避免债务危机的发生。财政预算状况是导致银行危机发生的另一重要因素。对外控制债务比率，对内控制财政预算赤字能够有效降低银行危机发生的概率。

参考文献

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An Empirical Study on Twin Crises of Debt and Banking

——A Case Study on the European Debt Crises

Li Ling Lei lianghai

Business School, University of Shanghai for Science and Technology

Shanghai 200093, China

Qianjiang College, Hangzhou Normal University

Hangzhou 310030, China

Abstract: The theoretical analysis has indicated the linkages between the banking and debt crises. We conduct an empirical study which investigates the causal linkages between them based on the sample countries which the Paris Club made debt arrangement on. We adopt the bivariate and multivariate probit regression models to study joint occurrence between debt and banking crises. Our conclusion is that the strong contemporaneous correlation between them is robust and debt crisis is a significant leading indicator of future banking crisis. The recent Euro-zone debt crises verified the main factors influencing banking crises.

Key words: Debt Crises; Banking Crises; Twin Crises; Probit Regression Models

基金项目：

上海市哲学社会科学规划课题（项目编号2009BJB031）、上海市教委重点学科建设项目（项目编号J50504）、杭州师范大学钱江学院科研项目（项目编号2012QJJG04）

作者简介：

李玲（1976.12-），女，山东博兴人，杭州师范大学讲师，上海理工大学管理学院管理科学与工程专业博士研究生，金融管理研究方向

联系方式：138******** Email: llzling@https://www.360docs.net/doc/c911345309.html,

雷良海（1962.2-），男，湖北人，上海理工大学管理学院教授，金融管理研究方向