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）。而且，衍生合同也使彼此的界限变得模糊。即使最勤奋的统计局可能也很难准确区分不同类型的外国资本流入（更不用说在不确定的情况下，很多国家都倾向于把该类特定的投资归为FDI，以使其脆弱性看起来更低一些）。虽然存在这些约束，但我们仍相信发达国家的政府能够做更多的事情，以防止其过度依赖非指数的风险债务。3最后我们也应该注意到，短期债务（在触发债务危机方面诟病最多）能起到融通贸易的作用，而且在某种程度上也是私人机构执行套利保值策略所必需的。当然我们也可以推测，各国只有在相对适度的债务水平上才能获得进入国际资本市场的大部分好处。
总之，虽然债务不耐对经济增长和宏观稳定而言并不必然致命，但它仍然是一个严重障碍。然而本书介绍的连续违约经验表明，要想克服债务不耐问题，政策制定者应该在长时期内维持很低的债务水平，同时进行更多的基础结构改革，以确保本国能在不产生债务不耐的情况下消化更多的债务负担。它不仅适用于外债，同时也适用于反复出现的国内债务问题。面临大量短期压力的政策制定者仍将选择高风险的贷款，而且如果价格合理，市场也会成全他们。但是对这些基本问题的理解，至少能够指导一国国内居民的决策，更不用说国际贷款机构和更广泛的国际社会了。
在我们看来，更好地理解外债连续违约问题，是设计更好地预防和化解危机的国内国际政策所必需的。尽管还有待进一步研究，但我们相信债务不耐能够通过相对少的变量（主要包括一国自身违约和高通货膨胀的历史记录）加以系统地识别。债务不耐国家的外债阈值出奇得低，超过该阈值将使得债务违约或重组的风险显著增大。如第11章所述，由于21世纪之交国内债务的大爆炸（本书介绍了新的国内债务数据），外债阈值无疑会降至前十年的最低水平以下。最初的结果显示，外债不耐的决定因素同样也是影响国内债务不耐的重要因素，更不用说美元化（在实质上和法律上用外国货币替代本国货币，作为交易和金融产品计价的工具）等其他债务不耐的表现形式了。
最后，虽然债务不耐国家亟须把债务与GNP的比率降低至安全区间的方法，但是要做到这一点并不容易。从历史上来看，通过快速的经济增长或长期、大量的债务偿付来降低债务水平的国家只是个案1。大多数新兴市场国家是通过债务违约或重组来大幅降低其外债水平。忽略仅仅通过经济增长和债务水平的逐步降低来摆脱严重债务不耐的困难，是私人部门和官方分析师在债务危机期间进行标准计算时通常会犯的重大错误之一。
在写作本书之时，很多新兴市场国家正在效仿发达国家推出大规模的财政刺激计划，以快速启动经济。但是从债务不耐的角度来看，这些操作是值得警惕的，因为不断扩大的财政赤字将使这些国家接近债务阈值，这预示着严重的债务偿付困难。再往前看，21世纪全球金融危机平息之后，债务不耐国家面临的挑战将是如何找到非债务形式的资本补充渠道，以防止本国在随后的一个世纪里继续出现重复违约。
正文　第3章：一个基于长期视角的全球金融危机（1）。。

第3章：一个基于长期视角的全球金融危机
数据库可能有人认为，由于1800～2009年至少发生过250次主权外债违约以及68次国内公共债务违约，从中构建一个长期、完整的公共部门债务时间序列数据会相对简单一些。但是事实远非如此。政府债务是最难获取的经济时间序列数据之一。
在明确了危机定义并且初步分析了连续违约的脆弱性之后，我们现在开始转向本书的核心部分—数据集。正是通过这个丰富的信息源，我们找到了解释金融危机的各种方法。本章将简要介绍书中所使用的综合数据库，并评价其主要资料来源、优势以及不足。数据附录A。1和数据附录A。2分别按国家和时期提供了各时间序列数据进一步的文档信息，包括覆盖范围和资料来源。这些时间序列数据被相应地归类为宏观时间序列数据和公共债务数据（两者一起构成了我们分析的重点）。
本章的安排如下。第一部分描述从各个不同的数据源（主要且通常是知名的）获取和编制时间序列数据簇的过程。这些时间序列数据包括价格、现代汇率（以及早期金属本位制的汇率）、实际GDP和出口。近期的数据主要从标准的大规模数据库中获得，而更早的数据则依赖学者的研究。1随后我们描述了在资料来源和处理方法上差异更大的数据，包括政府融资数据以及通过个人努力建立的国民收入数据（主要是名义GDP和实际GDP，特别是1900年之前的数据）。最后两部分将描述建立一个跨国并且跨越几个世纪的公共债务数据库的具体过程，也包括该数据库的特征、不同的表现形式以及对经济危机（包括国内债务和外债违约、通货膨胀和银行危机、货币危机和货币贬值等）的度量等。建立国内公共债务与外债数据库的过程更像是考古学而非经济学。各类危机事件的收集使用了危机标识的机械经验法则，同时也使用了基于金融媒体和学者对过去三个多世纪中历史事件理解的主观判断法。
价格、汇率、货币贬值和实际GDP
价格
正文　第3章：一个基于长期视角的全球金融危机（2）。。

我们在分析时一个颇具野心的想法是，记录历史上各类征用或违约的发生时间与幅度。该领域的任何一个研究，如果不考虑大量以通货膨胀形式进行的征用，都是不完整的。随着法币（纸币）的广泛使用，通货膨胀成为现代版的“货币减值”，而在纸币印刷推广之前，金属货币的全面减值是统治者攫取资源更好的方法。我们一般使用消费者物价指数或与之密切相关的生活成本指数来衡量通货膨胀。近期的数据主要来源于国际货币基金组织的标准数据库：《国际金融统计》（IFS）和《世界经济展望》（WEO）。而第二次世界大战前的数据（通常始于19世纪末或20世纪初），其主要来源包括：全球金融数据（GFD）、威廉姆森的一些研究1以及剑桥拉丁美洲经济历史数据库（OXLAD）2。
对于我们分析所覆盖的800年历史，早期的数据更依赖于大量经济史学家认真细致的研究，他们从原始数据中逐一建立了这些价格指数（其中大多数是以城市而非国家为单位）。在该方面，加利福尼亚大学戴维斯分校“全球价格和收入历史分组”研究项目的学者与他们荷兰社会历史国际学院的搭档一起，为亚洲和欧洲提供了有价值的物价信息3。同样，附录和参考文献也按作者顺序列示了该类文献完整的信息。对于殖民地时期的美洲，美国的数据由美国历史统计数据（HSOUS，近期更新）提供，而拉丁美洲主要城市的数据由理查德加纳（RichardGarner）的《经济史数据集：1500～1900年拉丁美洲、美国以及新世界的经济史》提供4。
消费者物价指数的编制方法
当一国存在多个物价指数时，我们通过简单算术平均得到消费者物价指数（CPI）。对于一国存在多个城市物价指数的情况，例如19世纪之前的数据，该方法最为有效。如果这些消费者物价指数不存在，我们就使用批发物价指数或生产者价格指数（PPI）来替代（例如，19世纪中国与18世纪20年代美国的数据）。如果不存在任何综合指数，我们就用单个商品价格来填补空白。欧洲通常选用小麦价格，而亚洲通常选用大米价格。但是我们也意识到，单个商品的价格（即便它是最重要的）只是一个相对价格，而非我们所需的综合价格指数。因此，在给定年份只要同时存在消费者物价指数（或生活成本指数）和小麦（或大米）价格，我们不会把它们简单平均，而是赋予综合价格指数100％的权重。最后，从1980年至今我们主要使用国际货币基金组织的《世界经济展望》数据，因为它增强了统一性。
早期汇率与现代汇率，以及货币减值
伴随通货膨胀发生的当然是货币减值了。第二次世界大战后的官方汇率数据主要来源于IFS，而市场汇率数据来源于Pick的货币年鉴，莱因哈特和罗格夫对此有详细的量化分析和文档记录。1对于第二次世界大战前的现代汇率数据，其主要来源有GFD、OXLAD、HSOUS以及国家联盟年报。如数据附录A。1所述，我们有时也用学术性数据来弥补单个国家数据的不足。更早期的数据是17世纪末至19世纪初一些欧洲国家的汇率数据，它们取自于约翰卡斯塔因（JohnCastaing）的外汇行情表，后者从1698年开始直至其后的一个世纪每周发布两次（周二和周五）2。
正文　第3章：一个基于长期视角的全球金融危机（3）。。

我们主要通过罗伯特艾伦（RobertAllen）和理查德昂格尔（RichardUnger）提供的时间序列数据来计算早期银本位制下的汇率，他们为一些欧洲国家构建了连续的货币含银量时间序列数据（其他资料来源见附录中各表格，表中列出了数据作者）。3其中最早的时间序列数据是始于13世纪中期的意大利和英格兰数据。如数据附录表A4所示，这些时间序列数据是标识和量化货币减值危机的基础，而货币减值危机正是现代货币贬值的先驱。我们将在第11章对此加以分类和讨论。
实际GDP
为了使如此多的样本国家在约200年的时间跨度里尽可能地保持同质性，我们主要采用了安格斯麦迪森（AngusMaddison）的数据。该数据覆盖了1820～2003年（具体覆盖区间取决于各国具体情况），并且由格罗宁根增长和发展中心的全面经济数据库（TED）更新至2008年。1GDP的计算是基于1990年的购买力平价（PPP）2。TED包括从1950年至今125个国家的真实GDP、人口数量、人均GDP等数据。这些国家的人口占全世界人口的96％。同时由于TED数据库不包含很小以及很贫穷的国家，因此上述125个国家的GDP占全球GDP的比例达到99％。我们不打算把1800年之前的实体经济活动总体指标纳入分析。3
为了每年持续计算一国在世界GDP中的占比，我们发现有时不得不对麦迪森数据做些修改。（修改后的GDP数据基本上只用于计算权重以及各国在全球GDP中的占比，并不用于标识或确定危机。）这是因为大多数国家的GDP数据只在一些基准年份发布，如1820年、1850年、1870年等。数据的修改采取三种形式，从最好或首选的做法到最初级的做法依次选择。当某个时期的麦迪森数据出现缺失且我们拥有该时期的实际GDP数据（源于官方或其他学者的研究）时，我们通过该国麦迪森数据对实际GDP时间序列数据的辅助回归来填充缺失的数据。这使得我们能够维持跨国可比性，同时便于我们汇总统计各地区以及全球的GDP。如果不存在其他GDP数据，我们就利用麦迪森GDP时间序列数据对其他经济活动指标的辅助回归来填充缺失数据，如产出指数或中央政府收入（经常使用，而且我们拥有该指标的长期时间序列数据）1。如果不存在任何潜在的回归变量，作为最后的手段，我们通过简单地假定GDP在不同基准年份之间保持固定的增长速度来填充缺失数据。虽然这种数据填充方法并没有考虑任何GDP的周期变动模式，但它