貨幣升值是否會引發銀行危機?

［摘要］對18個退出固定匯率制度并經歷貨幣升值的國家的歷史數據進行分析，沒有發現嚴重的金融損害跡象。銀行危機的各項觀測指標在樣本國退出固定匯率制度、貨幣升值前后時期均值大多保持穩定，貨幣供給和通貨膨漲水平有一定降低，國內貿易平衡沒有受到明顯影響。研究結果表明，中國在實際退出固定匯率制度并保持人民幣小幅升值的經濟背景下，發生銀行危機的概率沒有明顯變化。

［關鍵詞］貨幣升值銀行危機比較分析

危機可以定義為“一種體制運行中出現崩潰的一刻，一種具有積極或消極意義的質變”。（Bobbio， Matteucci 和Pasquino， 1998， p. 139）。而銀行危機是指銀行資產質量的長期惡化，使得金融機構有可能中止其承諾，迫使政府或中央銀行宣布提供大規模金融支持的狀態。隨著全球經濟聯系越發緊密，很多國家在開放進程中遭遇了匯率波動引發的銀行危機。2010年6月19日，中國人民銀行決定進一步推進人民幣匯率形成機制改革，增強人民幣匯率彈性。在此次改革后，人民幣將參考一籃子貨幣和繼續按照已公布的外匯市場匯率浮動區間，對人民幣匯率浮動進行動態管理和調節，這表示未來人民幣匯率將更具彈性，而同時人民幣匯率兌美元在長期將包括雙向變動的風險，波動幅度將有所擴大。在國際要求人民幣升值的壓力下，假設人民幣未來繼續小幅升值，是否會引發中國的銀行危機呢？

本文力圖在歷史中找與中國目前匯率改革背景類似時期的國家樣本，從而回答中國在結束其實際固定匯率制度轉向支持貨幣升值后能從其他國家的經歷中學到什么。文章的核心樣本包括18個國家。因為樣本較小，因此分析時避開了復雜的計量經濟學。而是使用一些簡單的統計比較。

一、指標選取及數據來源

由于許多國家實際所采取的匯率制度（de facto）與其官方宣稱的匯率制度（de jure）之間往往存在較大差異。比如，一些宣稱采用浮動匯率的國家往往頻繁地采用各種手段來影響匯率水平，實際其對匯率的控制結果與采用固定匯率制度的國家沒有區別；一些國家擁有多元匯率制度，他們根據官方政策對匯率加以管理，但是同時這些國家存在其他不同變動幅度的匯率（一般存在于黑市）。正是這些因素的存在，匯率體制出現了許多不同分類的存在。這也要求我們在對樣本國進行選取時，首先需要對國家的匯率體制加以識別，而后判斷這些國家在退出固定匯率制度后是否實際升值。

本文采取了Reinhart-Rogoff (以下簡稱RR，2004) 對匯率體制劃分的方法。1 RR分類是迄今為止較為詳盡的一種匯率制度分類方法，同時還兼具事實分類的優點。該方法采用官方和黑市的匯率，通過不同匯率彈性程度對1946-2007年間218個國家的15種不同匯率體制加以區分。在前四種分類中，無法定貨幣、預先公布的盯住美元制度或貨幣局安排制度、預先公布的水平帶內釘住匯率制度（小于或等于+/-2%）以及釘住匯率制被定義為固定匯率制度。

關于實際放棄固定匯率而后經歷匯率升值的國家選取，需要考慮維持升值的時間長度和升值參照貨幣。為了更好地與中國情況相對比，文章選取貨幣持續兩年保持升值的國家，并考慮以美元和國際貨幣基金組織特別提款權（SDR）作為升值相對貨幣。選擇美元是因為長期以來它是許多國家采取固定匯率制度時唯一最重要的參考貨幣，當中也包括中國，而使用SDR能夠較好地代表主要籃子貨幣。

在對RR的107612個觀測值和IMF的美元及SDR官方數據進行篩選后，得到119個退出固定匯率制轉向更具有彈性的匯率制度的國家。由于一些樣本在升值后隨即又采用了固定匯率制度，還有一些盡管連續升值兩年，但隨后陷入了高通貨膨脹（如：Liberia），最后選取了18個國家作為觀測樣本，其中有8個國家在退出固定匯率制度后在隨后的兩年里兌美元和SDR同時保持升值，另外有10個國家僅對美元升值(Libya SDR保持不變)。

從表一可以發現，盡管不同國家經濟環境各不相同，但這些國家大多數退出固定匯率制度的時期是相似的，大都是在1971年布雷頓森林體系崩潰和1973年斯密森協議之后。馬蘭西亞在2005年追隨中國的腳步采取了參照一籃子貨幣的有管理的浮動匯率制度。其升值幅度在第一年從1%上升到了13%，中值與中國2005年8月的7%相接近。

所選取樣本國中的三個國家：日本、香港和新加坡在退出固定匯率制度前的五年都保持了兩位數的經濟增長率，這與中國目前的情況也十分相似。由此，他們的經濟增長經歷與中國目前的情況更具可比性。雖然一直以來，中國的經濟增長率大大地超過樣本其他國家，并且影響經濟發展的一些因素也與其他國家不同，比如中國的人口數量和人均收入低于大多數其他樣本國家，但考慮到其他的經濟、金融因素，中國與其他樣本國并非完全不同。

關于銀行危機發生可能性的衡量文章選取了以下指標：

1.M2增長率。Goldstein， Kaminsky， and Reinhart (2000)認為較高的M2增長率意味著較高的貨幣供給，容易造成高度通貨膨脹，而銀行危機的發生經常與急速的貨幣供給成長有所關聯。2

2.國內信貸增長率。該值越高，表示間接金融程度越大，在貸款品質不良的情況下，信用過度擴張也易引發銀行危機。

3.外匯儲備/M2。一般認為，外匯儲備與銀行危機是負相關關系，外匯儲備為資本流動的緩沖器，可提供本國貨幣持有者信心。而M2作為信貸市場深度和廣度的調整手段，官方很可能用官方儲備作為支撐，因此根據Obstfeld， Shambaugh and Taylor (2009)3的研究，本文將外匯儲備用M2標準化。

4.出口增長率。Goldstein， Kaminsky， and Reinhart (2000)認為較低的出口增長率會引發國際收支危機，進一步加深銀行部門的脆弱性。當一國的貿易條件急劇變化，會使許多企業的償債能力削弱，進而使銀行壞賬增加。Caprio–Klingebiel (1995)也發現在經歷銀行危機的發展中國家中，75%的國家在事前存在貿易條件惡化10%以上（平均惡化17%）的情況。

5.進口增長率。較高的進口增長率可能意味著貿易平衡產生問題，在危機前，一國進口量傾向于增加（Goldstein， Kaminsky， and Reinhart， 2000）。

文章所有數據來源于貨幣基金組織IFS數據庫。

二、實證分析

由于核心樣本只包括18個國家，小樣本情況下使用復雜的計量經濟學難以得出有效結論，因此本文只使用一些簡單的統計比較來做相應研究。文章對18個樣本國匯率升值前、后的相應指標做出考察，如圖一至圖六所示，橫坐標表示年份，圖中垂直于橫軸并與其相交于第6年的垂線表示樣本國放棄固定匯率制度并開始貨幣升值的年份。

從圖1和圖2可看出，18個國家的平均出口增長率從升值前五年的15.13%上升至后五年的20.75%，這種差異在5%的置信度下是顯著的。同時，進口增長率在貨幣升值后有大幅度增加，最高達到了31.39%，從升值前后五年的均值來看，升值之前五年的進口增長率均值為13.1%，升值之后五年為20.37%，雖然增幅較大，但均低于出口增長率（雖然統計上不顯著），因而并不會對一國貿易平衡產生影響。

同樣，2005年人民幣進入升值軌道開始，出口增長率趨于下降，從2004年的年增長35.39%下降至2005年的28.42%和2008年的17.32%，但值得注意的是，同時期進口增長率經歷了更大幅度的下降趨勢，從2004年的39.97%降為2005年的17.59%和2008年的18.34%。

圖3表明，無論是外匯儲備/M2還是出口增長率，在退出固定匯率制度并升值后都在長期保持增長趨勢。外匯儲備與M2比率雖然在升值后有所下降，但是升值前五年與升值后五年均值相比基本沒有變化，都約等于0.36。同時也可以看出，雖然目前我們對中國巨額外匯儲備存在爭議，但是與18個退出固定匯率制度后升值的國家相比，這并不是那么明顯。

從圖4、圖5可以看出，平均M2增長率從12.61%快速增長到了退出固定匯率制度前一年的20.31%。在退出固定匯率制度當年，M2增長率開始下降，之后保持在17%左右的水平。國內信貸增長率也同時開始緩慢下降。在退出固定匯率制度當年，樣本國的通貨膨脹率達到9.21%，之后逐年下降。由此可見退出固定匯率制度后貨幣保持小幅升值，對緩解一國較高貨幣供給、降低通貨膨脹起到一定作用。

表二給出了中國2000年至2009年10年間各個指標均值?？梢钥闯觯袊黜椫笜?0年間的均值都位于置信區間內，這不但說明說選樣本國的相關數據對中國的情況具有解釋力，并且說明中國銀行體系面對的危機概率與所選樣本國有很大不同。

由以上分析可看出，18個樣本國在退出固定匯率固定匯率制度并選擇升值后的5年間，銀行危機指標并沒有顯著變化，而發生銀行危機的可能性在退出固定匯率制度并且升值后比之前反而有所下降。

三、結論

從18個退出固定匯率制度并經歷貨幣升值的國家的數據分析來看，我們幾乎沒有發現嚴重的金融損害跡象。用來觀測銀行危機的各項指標在樣本國退出固定匯率制度、貨幣升值后的時期均值大多保持穩定，貨幣供給和通貨膨漲水平有一定降低，國內貿易平衡沒有受到明顯影響。而當前人民幣升值時間和幅度較小，目前平均每年僅升值7%，在我國充足的外匯儲備支持下，由貨幣危機引發銀行危機的可能性不大。因此，從歷史經驗與中國目前各項危機指標的對比來看，沒有跡象表明中國當前實施的匯率改革會增加銀行危機發生的概率，相反，一定程度上會降低其發生的可能性。

參考文獻：

[1]Reinhart， Carmen and Kenneth Rogoff (2004)， “The Modern History of Exchange Rate Arrangements: A Reinterpretation，” Quarterly Journal of Economics 119， pp.1-48.

[2]Goldstein， M.， G. L. Kaminsky， and C. Reinhart. 2000. Assessing financial vulnerability: an early warning system for emerging markets. Institute for International Economics， Washington DC， June.

[3] Obstfeld， Maurice， Jay Shambaugh and Alan Taylor (2009)， “Financial Instability， Reserves and Central Bank Swap Lines in the Panic of 2008，” NBER Working Paper no.14826 (March).