2007–09年全球金融危机带来了自20世纪80年代初以来最严重的全球经济放缓（O’Rourke and Eichengreen 2010）。不过，与那一早期情形相比，负面产出效应在发达经济体中相对而言比大多数发展中地区更为严重，而反弹在发展中世界总体上也更为强劲。
如图1所示：
即便到2010年，欧元区、日本、英国和美国的产出水平仍仅略高于其2006年水平，甚至低于该水平。
2007年金融“地震”的严重余震——以欧元区主权债务危机和银行业困境的形式——仍在持续，且未见缓和。1
图1。 实际GDP相对于2006年水平
资料来源： 国际货币基金组织，2011年9月《世界经济展望》数据库；2011年、2012年为预测值
世界不同地区的危机影响为何看似各不相同？对这一问题的回答，在预测未来危机方面可能尤为有用。
在近期研究中（Gourinchas and Obstfeld 2012），我们试图通过将2007–09年危机与全球各地早期的银行、货币和主权债务困境事件加以比较，理解成熟经济体与新兴经济体的不同表现。借鉴早期的危机年表，并加入我们自己的判断与一手研究，我们构建了一个数据库，涵盖1973年至21世纪初发生的各类金融危机事件。2 随后，我们依托事件研究方法，考察危机的前因与后续影响，并将分析聚焦于一组有限变量，这些变量已被早期研究者确定为金融压力即将来临的重要经验或理论指标。
我们的主要目标是考察：过往危机的前兆在发达国家与新兴国家之间是否存在共性；以及近期衰退中各全球地区的相对境遇，是否因政策选择或金融市场发展的显著差异而有所不同。这些信息进而有助于预测未来危机。
何为“确凿预警信号”（smoking guns）？
我们的事件研究分析指出：
杠杆率攀升是银行业危机和货币危机爆发前的关键“确凿预警信号”之一。
与平静时期相比，所有类型危机爆发前，实际汇率往往也处于强势水平。
2007–09年危机前的国内信贷扩张，在发达经济体中远比新兴经济体显著。在后一组国家中，杠杆率的主要攀升发生在中东欧，而这一地区也并非偶然地遭受了最严重的负面产出效应。3
我们的结果与一系列早期研究的观点相一致，这些研究强调了国内信贷快速增长的风险，也与国际清算银行研究人员自21世纪初以来发出的警告相吻合。4
尽管我们的事件研究分析表明，国内信贷繁荣等情形平均而言往往先于危机出现，但它无法判断这些情形是否也可能在 未 引发危机的情况下出现——即发出假阳性信号，正如保罗·萨缪尔森那句广为人知的关于股市的著名论断。
为探讨这一问题，我们沿循成熟的“早期预警”文献，估计了一个计量经济模型，用以刻画在一组潜在脆弱性指标（如国内信贷繁荣、经常账户赤字、国际储备、实际货币升值以及产出缺口）条件下出现不同类型危机的概率。
估计模型表明：
在发达经济体与新兴经济体中，国内信贷繁荣和实际货币升值是未来危机最稳健、最显著的预测指标。5
对于后一组国家而言，较高的国际储备也与随后发生危机的概率较低相关。
最后，我们发现公共债务在银行业危机中发挥了作用。
这些知识能否帮助今天的危机管理者？
作为对这些结果政策相关性的检验，可以提出这样一个问题：若一位政策制定者手握我们的经验概率模型和现有数据，他能否在2000年代后期推断出工业经济体正进入危机高发期？
图2运用我们的实证方法，构建了1991年至2009年发达经济体系统性银行业危机概率的三年期样本外预测。事实上，银行业危机的平均风险自1993年起稳步上升，并于2003年达到50%。截至该时点，未来三年内银行业危机风险极高（超过90%）的发达经济体包括希腊、丹麦、意大利、新西兰、澳大利亚、西班牙、荷兰、爱尔兰、葡萄牙和冰岛。虽然对部分国家（尤其是澳大利亚和新西兰）而言，这些风险并未成为现实，但对于爱尔兰、西班牙、葡萄牙、冰岛和荷兰等国，我们的估计早在2000年就已显示风险上升。
图2。 发达经济体银行业危机的三年期样本外概率
图3展示了1991年至2008年新兴经济体（整体及分地区）系统性银行业危机的同一三年期样本外概率。自1990年代处于较高水平起，我们观察到1990年代末之后样本外概率急剧下降。总体而言，此后概率维持在较低水平，新兴亚洲尤其如此。然而，我们确实发现，2002年之后新兴欧洲的银行业危机风险显著上升，拉丁美洲的风险也有较为温和的上升，这与图1所示的增长表现相一致。不过，我们的模型并未预测俄罗斯的银行业危机。
图3。 新兴经济体银行业危机的三年期样本外概率
新兴市场近期的一个关切，是资本流入规模较高，这一现象得益于外汇干预，并与国内信贷快速增长及所谓的资产价格泡沫相关。鉴于我们的模型能够预测发达经济体2007–09年的银行业危机，询问新兴市场的预测危机概率目前处于何种水平，或许颇具启发性。图4对此问题作出了回答。该图报告了新兴经济体五年期银行业危机概率对数赔率比的分解，分解至各实证决定因素，并以1973年为基准。对数赔率比以黑色实线表示，其对应数值标注于右侧纵轴。7 各条形在左轴上显示我们实证模型中每个变量的贡献，以相对于1973年数值的变化表示。8
图4。 新兴经济体银行业危机五年期对数赔率比的分解
东亚金融危机之后，随着国内信贷相对GDP的水平保持低迷、各国央行大量积累国际储备，以及经济体避免了过热，银行业危机概率显著下降。该图显示，新兴市场经济体目前正重新转向较高的风险水平。尽管与历史标准相比，储备存量仍处于高位，但当前的风险来自潜在过热和初现的国内信贷繁荣。虽然根据我们的模型，总体危机概率仍然较小，但自2003年以来的趋势可能引起政策制定者的关注，尤其是在保加利亚、委内瑞拉、斯里兰卡和阿根廷等国——这些国家未来五年内银行业危机概率迅速上升（2007年或2008年上升幅度超过十个百分点）。
结论
这类简单概率模型无法涵盖可能影响危机在短期或中期爆发可能性的全部因素，包括部分社会和政治因素。尽管如此，我们认为，这些模型所隐含的危机概率大幅上升，至少应促使政策制定者就国家经济与金融基本面的健康状况，以及采取纠正行动的必要性，提出严肃的问题。
参考文献
Bordo, Michael, Barry Eichengreen, Daniela Klingebiel and Soledad Martinez-Peria（2001），“Is the Crisis Problem Growing More Severe?” 《Economic Policy》，16（4月）：5–82。
Borio, Claudio and Philip Lowe（2002），“Assessing the Risk of Banking Crises”， 《BIS Quarterly Review》 （12月）：43–54。
Borio, Claudio and William R. White（2004），“Whither Monetary and Financial Stability? The Implications of Evolving Policy Regimes”，载于 《Monetary Policy and Uncertainty: Adapting to a Changing Economy》。Kansas City, MO: Federal Reserve Bank of Kansas City。
Didier, Tatiana, Constantino Hevia, and Sergio Schmukler（2011），“How Resilient Were Emerging Economies to the Global Crisis?”，Policy Research Working Paper 5637，世界银行，4月。
O’Rourke and Eichengreen（2010）， A tale of two depressions: What do the new data tell us? February 2010 update，VoxEU.org，3月8日。
Gourinchas, Pierre-Olivier and Maurice Obstfeld（2012），“Stories of the Twentieth Century for the Twenty-First”， 《American Economic Journal: Macroeconomics》，4（1月）：226–65。
Hume, Michael and Andrew Sentance（2009），“The Global Credit Boom: Challenges for Macroeconomics and Policy”， 《Journal of International Money and Finance》，28（12月）：1426–61。
Kose, M. Ayhan and Eswar S. Prasad（2010）， 《Emerging Markets: Resilience and Growth amid Global Turmoil》，华盛顿特区：布鲁金斯学会出版社。
Laeven, Luc and Fabian Valencia（2010），“Resolution of Banking Crises: The Good, the Bad, and the Ugly”，IMF Working Paper WP/10/146，6月。
Prasad, Eswar S（2011），“Role Reversal in International Finance，”Federal Reserve Bank of Kansas City Jackson Hole Symposium，8月。
Reinhart, Carmen M and Kenneth S Rogoff（2009）， 《This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly》， 新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社。
Schularick, Moritz and Alan M Taylor（即将发表），“Credit Booms Gone Bust: Monetary Policy, Leverage Cycles and Financial Crises, 1870-2008”， 《American Economic Review》 102。
1 关于发展中世界近年来的相对韧性，参见Kose and Prasad（2010）、Didier 等人 （2011）、Prasad（2011）。当然，并非所有新兴地区的表现都相同。按大多数指标衡量，中东欧和独立国家联合体所遭受的下行最为严重。
2 我们借鉴了Bordo 等人 （2001）、Reinhart and Rogoff（2009）、Laeven and Valencia（2010）以及其他人的早期研究。我们的方法区分银行业危机、货币危机和违约危机，其中违约类别涵盖公共部门债务的内部与外部违约及重组事件。
3 近期有大量文献考察了各经济体的初始特征与近期危机期间产出崩溃严重程度之间的相关性。此处篇幅有限，无法综述该文献，但可参见Gourinchas and Obstfeld（2012）中的总结。
4 关于国际清算银行的观点，参见Borio and Lowe（2002）以及Borio and White（2004）。关于强调杠杆作用的近期研究，参见Hume and Sentance（2009）以及Schularick and Taylor（即将发表）。在Gourinchas and Obstfeld（2012）中，我们提供了一份早期参考文献的选编。
5 Borio and Lowe（2002）就新兴市场得出了类似结论。针对新兴市场，我们将外部短期债务纳入了可能具有信息价值的变量清单。
6 该图报告了发达经济体集团系统性银行业危机的平均概率。为构建样本外预测，我们从1991年起每一期重新估计（面板logit）模型，仅使用预测者在当时实际可获得的过去及当期数据。所有预测部分基于去趋势数据，但我们谨慎地仅使用截至预测时点可得数据计算的滚动趋势。（不过，我们并未考虑各国统计机构对历史数据的追溯修订。）
7 对数赔率比指危机概率与非危机概率之比的对数。对数赔率比为零，意味着危机与非危机结果看似同样可能。
8 具体而言，某一年内所有条形之和，等于该年与1973年之间对数赔率比的变化。
本文系与 VoxEU合作发表。发表并不代表世界经济论坛认同文中观点。
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作者：Pierre-Olivier Gourinchas是加州大学伯克利分校经济学教授。Maurice Obstfeld已被任命为国际货币基金组织下一任首席经济学家。
图片：2012年5月11日，一名男子在东京一家证券经纪行外查看股票报价板。REUTERS/Toru Hanai。
