金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析-基于新興市場國家和發(fā)達國家的概要

第37卷第2期財經研究Vol37No22011年2月JournalofFinanceandEconomicsFeb2011金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析基于新興市場國家和發(fā)達國家的兩組數(shù)據林玨,楊榮海(上海財經大學國際工商管理學院,上海200433摘要:文章通過比較新興市場國家和發(fā)達國家1994-2008年間金融穩(wěn)定性對經濟增長的作用機制發(fā)現(xiàn),對于新興市場國家而言,外債占GNP的比重和國際儲備與外債比例的上升不利于金融穩(wěn)定狀態(tài)的保持,導致經濟增長率下降,但總儲蓄占GDP比例的上升和貿易額占GDP比重的提高會促進金融穩(wěn)定,帶動經濟增長;而對于發(fā)達國家而言,海外證券投資與債券投資的增加以及實際利率的上升會維護金融穩(wěn)定性,促進經濟增長。由于一國金融穩(wěn)定還受國際宏觀因素的影響,因此國際金融體系的重建是保證各成員國金融穩(wěn)定的重要內容。關鍵詞:金融穩(wěn)定性;經濟增長;國際金融體系中圖分類號:F8309文獻標識碼:A文章編號:10019952(20110200491121世紀初以來,世界經濟的不確定因素增多,尤其是2008年美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機,促使金融穩(wěn)定性研究成為各國政府與學術界探討的重要課題。所謂金融穩(wěn)定性,是指金融機構與金融市場保持相對穩(wěn)定,金融體系未出現(xiàn)大幅動蕩的一種狀態(tài)。一些研究文獻和實踐證明,金融穩(wěn)定狀況對經濟增長起著重要的作用。本文基于新興市場國家和發(fā)達國家的數(shù)據,從金融穩(wěn)定與經濟增長機制的角度展開分析。一、相關文獻近年來國內外有關金融穩(wěn)定性的研究頗多,其中一些提出了頗有價值的觀點。在基本概念的界定方面,吳念魯(2005認為,金融穩(wěn)定性包括幣值通貨、信用關系和秩序、關鍵機構、金融市場和匯率等的穩(wěn)定以及金融體系內部收稿日期:20100719作者簡介:林玨(1953-,女,上海人,上海財經大學國際工商管理學院教授,博士生導師,加拿大不列顛哥倫比亞大學亞洲研究所客座教授;楊榮海(1979-,男,云南昆明人,上海財經大學國際工商管理學院博士研究生,昆明學院經濟系講師。財經研究2011年第2期不同系統(tǒng)之間結構協(xié)調,從而保證金融運行處于穩(wěn)定狀態(tài)。在影響金融穩(wěn)定因素的分析上,Xafa(2007認為全球性失衡影響全球經濟增長和金融穩(wěn)定,從政策制定者的角度出發(fā),經濟失衡的問題可以通過適當?shù)呢泿耪吆拓斦呦嗷f(xié)調來解決。在金融穩(wěn)定的各國合作上,Oosterloo等(2007通過對1996-2005年間世界40個國家中央銀行發(fā)布的金融穩(wěn)定報告(FSR的研究指出,FSR的發(fā)布有助于監(jiān)督國家的金融穩(wěn)定性、增強金融機構對金融穩(wěn)定性的責任感以及促進不同國家金融機構之間的合作。一些學者圍繞貨幣政策對金融穩(wěn)定性的影響展開實證分析。Graeve等(2008提出對歐元區(qū)中央銀行監(jiān)管實行分業(yè)監(jiān)管,認為加強與其他地區(qū)中央銀行的金融合作可以在很大程度上提高金融穩(wěn)定性。Akram和Eitrheim(2008分析了挪威的數(shù)據,發(fā)現(xiàn)如果穩(wěn)定一國的產出總量、房地產價格、金融資產價格和信貸資金增長率就可以提高金融的穩(wěn)定性。Granville和Mallick(2009探討了歐元區(qū)貨幣政策穩(wěn)定性與金融穩(wěn)定性之間的關系。還有一些文獻則圍繞通貨膨脹率、產出總量、資產價格、信貸增長數(shù)量、利率、匯率和存款比率等指標展開分析,得出的結論大部分與理論研究的結論一致,即認為貨幣政策、財政政策、金融市場與金融穩(wěn)定的關系是長期的,眾多指標的穩(wěn)定狀況是衡量金融穩(wěn)定性的關鍵因素。既有的文獻大多集中于從穩(wěn)定性與宏觀經濟政策選擇的角度展開分析,未對微觀作用機制展開深入討論,更未對金融穩(wěn)定性和經濟增長的相互作用機制、理論聯(lián)系和實際承接模式進行探討,尤其是實證研究較少。因此,本文試圖對該主題研究做一點補充。本文的基本思路是:首先對金融穩(wěn)定性和經濟增長的量化指標進行描述;然后運用Probit模型,分析影響15個新興市場國家和西方七國集團(G71994-2008年間的金融穩(wěn)定性因素,同時運用非平衡面板數(shù)據分析經濟增長的影響因素;最后,結合Probit模型和非平衡面板數(shù)據的分析結果,論述金融穩(wěn)定性與經濟增長之間的運行機制。二、因素選擇與描述20世紀90年代以來,無論是新興市場國家還是發(fā)達國家,都出現(xiàn)過很大程度的金融不穩(wěn)定,表現(xiàn)為債務危機、銀行危機和貨幣危機引發(fā)的金融震蕩。從影響金融穩(wěn)定性的因素看,主要有經濟增長方式、交叉性金融業(yè)務監(jiān)督狀況、財政赤字水平、金融公司治理情況、金融基礎設施狀況(包括金融法制、會計和審計標準、信息披露水平和征信體系建設等、國際金融環(huán)境、金融衍生性產品、資產價格波動程度和經濟開放度等。不過,要進行實證分析,上述一些因素難以量化。本文參考了Klomp和Haan(2009等文獻,選擇可以量化的因素作為測算指標(見表1,具體可歸為以下幾組:(1金融資產價格波動程度。金融不穩(wěn)定通常表現(xiàn)為金融資產價格的波動,較小的資產價格波動意味林玨、楊榮海:金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析著資產價格與潛在正常價格趨于一致,而較大的資產價格波動則表示資產價格出現(xiàn)了不穩(wěn)定。本文選擇樣本國家的實際利率、海外證券投資和債券投資金額來表示金融資產價格波動狀況。(2經濟開放程度。一國經濟開放程度對金融穩(wěn)定性影響甚大,高額債務對金融系統(tǒng)的穩(wěn)定有負面影響。本文運用外國直接投資流入量占國民生產總值(GDP的比重、外債占國民總收入(GNI的比重、持有外國凈資產占GDP的比重以及貿易額占GDP的比重來反映經濟開放程度。(3貨幣資產數(shù)量的波動。貨幣資產數(shù)量的波動往往意味著金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性增強,較低的外匯儲備意味著貨幣貶值速度加快。這里選擇總儲蓄占GDP的比重、國際儲備與外債的比例作為測算指標。(4經濟增長方式。經濟增長總是與經濟結構的改進與優(yōu)化、經濟質量的改善與提高等因素密切聯(lián)系在一起的。本文選擇樣本國家的人均GDP增長率、人口年增長率、失業(yè)率、公共教育支出(衛(wèi)生支出占GDP的比重和小學入學率等指標來分析經濟增長的進程。各變量說明如表1所示。表1變量說明代碼變量代碼變量X1金融穩(wěn)定性X8國際儲備與外債的比例X2外債占GNI的比重X9貿易額占GDP的比重X3外國直接投資、凈流入量占GDP的比重X10人均GDP年增長率X4總儲蓄占GDP的比重X11人口年均增長率X5持有外國凈資產占GDP的比重X12失業(yè)在總勞動人口中的比率,即失業(yè)率X6海外證券投資與債券投資X13公共教育(衛(wèi)生支出占GDP的比重X7實際利率X14小學毛入學率三、金融穩(wěn)定性的影響因素:Probit模型分析(一Probit模型的回歸分析本文借鑒Uhde和Heimeshoff(2009、Rousseau和Yilmazkuday(2009、Klomp和Haan(2009等文獻,采用Probit模型來驗證影響新興市場國家和發(fā)達國家金融穩(wěn)定性的因素。這里的新興市場國家選擇了經濟學家雜志認定的部分國家,即阿根廷、巴西、智利、中國、哥倫比亞、印度、印度尼西亞、立陶宛、馬來西亞、墨西哥、秘魯、菲律賓、俄羅斯、南非和土耳其15國;發(fā)達國家則為G7國家,即加拿大、法國、德國、意大利、日本、英國和美國?？疾斓臅r間跨度為1994年4月至2008年4月。樣本數(shù)據源自于世界銀行網站數(shù)據庫和國際貨幣基金組織出版的全球金融穩(wěn)定報告。我們假設各國的金融穩(wěn)定性狀態(tài)即被解釋變量設為0;在危機影響到各國經濟發(fā)展時,金融穩(wěn)定性狀態(tài)即被解釋變量為1。本文在保證模型預測正確性的基礎上,假設以p=01的顯著性水平為臨界值。如果P>01,就判定解釋變量不顯著;如果P<01,則解釋變量顯著。本文使用Eviews60統(tǒng)計分析軟件,回歸結果如表2所示。表2Probit模型的回歸結果(1模型(1:新興市場國家模型(2:發(fā)達國家CoefficientStdErrorzStatisticCoefficientStdErrorzStatisticX20014428***00043593309996X3001732400436900396526010103800841381200857X4-0019939*0011712-1702424000643900232930276434X5-09055301136631-07966790041328*00219861879777X6-256E-11259E-11-0986733-0410462***0138723-2958854X7-00053790006334-0849313-0077572*0059978-1693346X8000310600023441325395-00006680008241-0081101X9-0008449***0002908-2905609-00066170009019-0733664SEofregression04537930375721Loglikelihood-1330254-4425079SDdependentvar04740070408921ObswithDep=014983ObswithDep=17622Totalobs225105注:(1***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著,下同。(2由于世界銀行數(shù)據庫內缺乏發(fā)達國家X2(外債占GNI比重的數(shù)據,本文雖試圖以其他數(shù)據來替代,但均不能很好說明國家外債對金融穩(wěn)定性的影響,故在模型(2中剔除了這個因素。從模型(1的回歸結果看,X2和X9的p<001,X4的p<01,均顯著;而X3、X5、X6、X7和X8的p>01,均不顯著。從模型(2的回歸結果看,只有X6的p<001,而X5和X7的p<01,即這些變量顯著;而其他變量(X3、X4、X8、X9的p>01,說明它們不顯著。剔除不顯著變量,重新進行回歸,結果如表3所示。表3Probit模型的回歸結果(2變量代碼模型(3:新興市場國家模型(4:發(fā)達國家CoefficientStdErrorzStatisticCoefficientStdErrorzStatisticX20011413***00035333230391X4-0014397*0007512-1916608X50037681*00211901778203X6-0396416***0114862-3451236X7-0078936*0047523-1661016X9-0008216***0002649-3101759SEofregression04535180375100Loglikelihood-1349589-4501886SDdependentvar04740070408921ObswithDep=014983ObswithDep=17622Totalobs225105由表3可見,模型(3的回歸結果顯示:X2和X9的系數(shù)較為顯著,p<001;X4顯著,p<01。從變量系數(shù)看,X4和X9的系數(shù)均為負,即它們的提高會讓新興市場國家的金融穩(wěn)定性狀態(tài)趨近于0,對金融穩(wěn)定有促進作用。X2系數(shù)為正,即它的提高會讓新興市場國家的金融穩(wěn)定性狀態(tài)趨近于1,對金融穩(wěn)定造成不利影響。模型(4的回歸結果顯示:X6影響較為顯著,臨界值財經研究2011年第2期p<001;X5和X7顯著,p<01。其中,X6和X7兩變量的系數(shù)均為負,即它們的提高會對金融穩(wěn)定有促進作用;而X5系數(shù)為正,即它的提高會對金融穩(wěn)定造成不利影響。(二Probit模型的期望預測表分析上述Probit模型的被解釋變量觀測值分組是否合理需要檢測。一般來說,分組越恰當,預測概率值與實際值就越接近,模型的擬合效果也就越好。本文選擇的預測截斷值為05,得出如下分析結果(見表4:表4截斷值取05時的期望預測表預測結果模型(3EstimatedEquationConstantProbabilityDep=0Dep=1TotalDep=0Dep=1TotalCorrect919530267111100000006622Incorrect80569742889000100003378預測結果模型(4EstimatedEquationConstantProbabilityDep=0Dep=1TotalDep=0Dep=1TotalCorrect963927278190100000007905Incorrect36172731810000100002095表4中Correct和Incorrect分別代表分組正確和不正確的觀測值比率。對于模型(3而言,不正確比率低于零模型(即常概率,為2889<3378,因而模型(3的預測效果較好。對于模型(4而言,不正確率低于零模型,為1810<2095,因而模型(4的預測效果較好。從以上對當前模型與零模型的比較分析中可知當前模型比零模型的預測效果好。(三Probit模型的預測分析運用Probit模型可以得到響應被解釋變量即樣本國家金融穩(wěn)定性狀態(tài)的各個預測概率值。由圖1可知,在新興市場國家中,被解釋變量的預測概率值更多地響應1,而且大部分樣本國家的預測概率都在05以上,說明1994-2008年間大部分樣本國家的金融是不穩(wěn)定的。而由圖2可知,在七國集團中,被解釋變量的預測概率值更多地響應0,且大部分國家預測概率都在05以下,說明1994-2008年間大部分樣本國家的金融是穩(wěn)定的。值得關注的是,新興市場國家金融穩(wěn)定性的預測概率值出現(xiàn)一個逆轉的形態(tài),表現(xiàn)為響應0的趨勢日趨明顯,說明金融正趨向日益穩(wěn)定的狀態(tài)。而發(fā)達國家金融穩(wěn)定性的預測概率值出現(xiàn)反彈,說明在2007年國際金融危機的沖擊下,G7經濟低迷、貨幣貶值和資產價格下降的預期都難以保證金融的穩(wěn)定性;如果資產價格下降傳導到一些較為關鍵的實體經濟行業(yè)中,就可能對樣本國家后續(xù)的政策制定帶來巨大的挑戰(zhàn)。林玨、楊榮海:金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析圖1模型(3預測概率圖圖2模型(4預測概率注:圖1和圖2中的YF是被解釋變量的預測概率值。四、金融穩(wěn)定性促進經濟增長的機制分析(一經濟增長的非平衡面板分析這里借用Bordo等(2009有關經濟危機和經濟增長關系的分析思路,對金融穩(wěn)定性與經濟增長的關系進行分析。進行非平衡面板模型分析時,在對樣本國家隨機效應模型輸出結果的基礎上,本文采用Hausman檢驗來選擇面板模型。一般來說,檢驗結果若拒絕原假設,應選擇固定效應模型。本文Hausman檢驗的結果如表5所示。表5Hausman檢驗的結果檢驗新興市場國家發(fā)達國家隨機效應ChiSqStatisticChiSqdfProbChiSqStatisticChiSqdfProb截面隨機效應2652564760000220852194500009從表5可見,對于新興市場國家,Hausman檢驗2統(tǒng)計值為26525647,P值為00002,檢驗結果拒絕了隨機效應與解釋變量無關的假設;而對于發(fā)達國家,Hausman檢驗2統(tǒng)計值為20852194,P值為00009,檢驗結果也拒絕了隨機效應與解釋變量無關的假設。這說明兩者均應選擇固定效應模型。下面基于Mankiw、Romer和Weil(1992經濟增長的經驗分析,選擇固定效應模型中的解釋變量,建立經濟增長模型:Growthit=a0+a1Stabilityit+a2SavingsGDPit+a3Pgrowthit+a4Unemploymentit+a5SpendingGDPit+a6Enrollmentit+it(1其中,Growth為樣本國家的人均GDP年增長率(X10,Stability為Probit模型中第t期的金融穩(wěn)定性變量(X1,Savings/GDP為總儲蓄占GDP的比重(X4,Pgrowth是人口年增長率(X11,Unemployment為失業(yè)率(X12,Spending/GDP為公共支出占GDP的比重(X13。為了恰當?shù)乇硎竟仓С鰧洕鲩L的影響,對于新興市場國家,本文選擇公共教育支出作為解釋變量(Glewwe和Lambert,2010;而對于發(fā)達國家,本文認為衛(wèi)生支出影響較大(Potrafke,2010,故選擇公共衛(wèi)生支出作為解釋變量。Enrollment是小學入學率(X14,it表示隨機誤差項。采用(1式,得到新興市場國家和發(fā)達國家的固定效應模型分析結果(見表6。表6新興市場國家和發(fā)達國家的固定效應模型分析結果模型(5:新興市場國家模型(6:發(fā)達國家X1-1605348*(0916083-0983873**(0439523X40265810***(01011150226527**(0090269X11-3742443***(1267844X12-0549983***(0127256-1804321***(0562185X13-1199841**(05779611762581(3650004X14-0050666(00782990024934(0039751C1851602*(9396595-8562598(9263695Rsquared05234960411668Fstatistic52733574071099Prob(Fstatistic00000000000157DurbinWatsonstat19253021831499非平衡面板觀測數(shù)目11776組數(shù)157注:括號中為標準差。在模型(6中,由于世界銀行數(shù)據庫中發(fā)達國家的人口年增長率數(shù)據嚴重缺失,剔除了這個因素;X13在模型(5中表示公共教育支出占GDP的比重,而在模型(6中表示公共衛(wèi)生支出占GDP的比重。模型(5的結果顯示:X4、X11和X12很顯著,p<001;X13也顯著,p<005;X1顯著,p<01;但X14不顯著。從變量的系數(shù)來看,X1、X11、X12和X13的系數(shù)均為負,即這些變量的提高對新興市場國家人均GDP年增長率的影響為負,不利于經濟增長。只有X4的系數(shù)為正,即該變量的提高會提高人均GDP年增長率。模型(6的結果顯示:X12顯著,p<001;X1和X4也是顯著的,p<005。從變量的系數(shù)來看,X1和X12的系數(shù)均為負,即這些變量的提高對發(fā)達國家人均GDP年增長率的影響為負,不利于經濟增長。只有X4的系數(shù)為正,即該變量的提高會提高人均GDP年增長率。對比新興市場國家和發(fā)達國家的結果,部分結果與一些分析經濟增長的文獻一致,如國內儲蓄與GDP的比率對經濟增長起到了顯著的促進作用,而失業(yè)率對經濟的增長卻產生了顯著的不利影響,金融趨近于不穩(wěn)定對經濟增長的影響從這兩個模型得到的結論來看都是負面的。當然,對于新興市場國家,人口依然是較嚴重的負擔。而教育對經濟增長的促進作用并沒有顯現(xiàn)出來。究其原因,本文認為新興市場國家由于經濟增長較快形成了高投入、高產出和低效能的模式,帶來了教育差距的迅速擴大,這是不利于經濟增長的。一般而言,公共教育支出占GDP比重的提高會促進經濟增長,但由于新興市場國家的教育差距帶來城鄉(xiāng)差距和地區(qū)差距,導致這些國家落后地區(qū)陷入貧窮教育投資差失業(yè)收入差貧窮的惡性循環(huán),最終導致國家教育的投入與經濟增長之間呈現(xiàn)出了負向關系。(二金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析下面將Probit模型和經濟增長回歸模型結合在一起分析金融穩(wěn)定性對經濟增長的影響。這里修改了Bordo等(2009關于經濟危機與經濟增長關系的分析模型,將金融穩(wěn)定性和經濟增長的關系描述為:E(Growth|X=a^X+a^2E(stability=a^X+a^21^z+01-^z=a^X+a^2(^z(2其中,(表示Probit模型中的標準正態(tài)分布函數(shù),變量X表示經濟增長回歸方程中除金融穩(wěn)定性之外的其他變量。下面利用(2式分析新興市場國家和發(fā)達國家金融穩(wěn)定性與經濟增長之間的關系。1新興市場國家(1外債對金融穩(wěn)定性和經濟增長的影響。從表6和表3的分析結果可以看到,對于新興市場國家而言,假設模型(3的其他因素不變,外債占GNI的比重(X2的上升會帶來金融不穩(wěn)定性的增加,而金融不穩(wěn)定因素上升1%,會導致人均GDP年增長率(X10下降1605348%。這里分析的結果與國外一些學者的觀點是一致的,如Alfaro和Kanczuk(2009認為,適度的經濟增長可通過負債來促進消費。如果一個經濟體對外大量負債,則會給金融系統(tǒng)帶來不可預料的沖擊。因此,對于新興市場國家而言,過多地持有美元債務會帶來潛在的風險。新興市場國家要實現(xiàn)金融穩(wěn)定,就必須改革現(xiàn)行的國際貨幣體系,建立新的儲備貨幣體系。(2其他因素對金融穩(wěn)定性和經濟增長的影響。由(2式可知,總儲蓄占GDP的比重(X4的上升會促進金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經濟增長上升1605384%?？梢?儲蓄率的提高不僅可以保持金融穩(wěn)定,而且可以促進經濟增長,這從表6中新興市場國家的分析結果也可看出。因此,總儲蓄占GDP比重(X4的提高對新興市場國家而言,會導致信貸資金快速增加,在帶來高額消費和投資的同時,也會導致資本市場價格快速上漲。這就是通常意義上金融震蕩的原因,這些因素不應被忽略(White,2008。由(2式還可看到,貿易額占GDP的比重(X9的上升會促進金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經濟增長率上升1605384%。也就是說,新興市場國家過度依賴擴大出口來推進經濟增長,一方面出口擴大會使該國的外部條件有所改善,對國內金融體系具有良性的促進作用;但另一方面,持續(xù)擴大的貿易順差和外國直接投資順差會導致國際收支失衡,給國內金融體系造成負面沖擊,從而給國內金融體系的穩(wěn)定造成壓力。2發(fā)達國家對于發(fā)達國家,假設模型(4的其他因素不變,海外證券投資與債券投資(X6的上升會促進金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經濟增長率上升0983873%。實際利率(X7的上升會促進金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經濟增長率上升0983873%。持有外國凈資產占GDP的比重(X5的上升會導致金融的不穩(wěn)定性因素加大,而金融不穩(wěn)定因素上升1%,則導致經濟下降09838873%?？梢?發(fā)達國家的金融穩(wěn)定來自于金融資產價格和微觀金融市場。另外,對于發(fā)達國家的金融市場,一個健康的金融體系可以避免金融不穩(wěn)定現(xiàn)象的出現(xiàn)。發(fā)達國家的微觀金融機構需要不斷提高金融資產的流動性和不良資產的償付能力,以達到保證金融穩(wěn)定促進經濟增長的目的。當然,發(fā)達國家形成的一系列商業(yè)法律、金融管理機構的規(guī)章制度、金融機構的市場規(guī)則、金融信息的公開和健全的金融機構可以有效地避免金融不穩(wěn)定性現(xiàn)象的出現(xiàn)(Allen和Wood,2006。五、結論本文研究發(fā)現(xiàn):第一,影響金融穩(wěn)定性因素在兩類國家的重要性有所不同。對于新興市場國家而言,總儲蓄占GDP中的比重(X4和貿易額占GDP的比重(X9對金融穩(wěn)定影響較大,其比重上升會促進金融穩(wěn)定,帶動經濟增長。而對于發(fā)達國家而言,持有外國凈資產占GDP的比重(X5、海外證券投資與債券投資(X6和實際利率(X7對金融穩(wěn)定至關重要,三者的擴大或上升能促進金融穩(wěn)定,推動經濟增長。第二,盡管外債提高對兩類國家的金融穩(wěn)定均不利,但對新興市場國家的不利影響更大。實證結果顯示,對于新興市場國家,外債占GNI的比重(X3對金融穩(wěn)定影響較大。由于缺乏統(tǒng)一口徑的數(shù)據,本文沒有對發(fā)達國家的這個因素進行相關性分析并測度其影響程度。但目前G7中最大的兩個發(fā)達國家(日本和美國已經債務累累,這對金融穩(wěn)定是不利的?，F(xiàn)存的國際儲備體系也不利于新興市場國家的金融穩(wěn)定和經濟增長,增加國際儲備的多樣性、推動國際貨幣基金組織儲備系統(tǒng)的改革等措施可能是新興市場國家實現(xiàn)金融穩(wěn)定、帶動經濟增長的較好選擇。第三,加強監(jiān)管是實現(xiàn)金融穩(wěn)定的制度保證。缺乏監(jiān)管的金融市場會崩潰,發(fā)達國家為實現(xiàn)金融穩(wěn)定、促進經濟增長,應當加強對金融市場的監(jiān)管。第四,國內宏觀經濟政策的不適宜、信用體系的膨脹、外部經濟的沖擊、大國政治和外交政策的變化等因素也會帶來金融的不穩(wěn)定性。為此,一個富有成效的金融體系應當包括國際金融救援機制、金融自由化調節(jié)措施、主權債務基金運作機制以及標準化金融體系會計準則,這也是實現(xiàn)金融穩(wěn)定的基本條件。注釋:在這一部分的變量選擇中,本文曾經考慮選擇人均二氧化碳排放量,但由于世界銀行數(shù)據庫中新興市場國家的這一數(shù)據嚴重缺失,考慮到模型的繼續(xù)分析,剔除了這個因素。參考文獻:[1]吳念魯.對我國金融穩(wěn)定性的再認識[J].金融研究,2005,(2:152-158.[2]BrigitteGranville,SushantaMallick.MonetaryandfinancialstabilityintheEuroarea:Procyclicalityversustradeoff[J].JournalofInternationalFinancialMarkets,InstitutionsandMoney,2009,19(4:662-674.[3]FDeGraeve,TKick,MKoetter.Monetarypolicyandfinancial(instability:Anintegratedmicromacroapproach[J].JournalofFinancialStability,2008,4(3:205-231.[4]LauraAlfaro,FabioKanczuk.Optimalreservemanagementandsovereigndebt[J].JournalofInternationalEconomics,2009,77:23-36.[5]MichaelDBordo,ChristopherMMeissner,DavidStuckler.Foreigncurrencydebt,financialcrisesandeconomicgrowth:Alongrunview[R].NBERWorkingPaperNo.15534,2009.[6]MirandaXafa.Globalimbalancesandfinancialstability[J].JournalofPolicyModeling,2007,29(5:783-796.[7]NiklasPotrafke.ThegrowthofpublichealthexpendituresinOECDcountries:Dogovernmentideologyandelectoralmotivesmatter?[J].JournalofHealthEconomics,2010,29(6:797-810.[8]PeterLRousseau,HakanYilmazkuday.Inflation,financialdevelopment,andgrowth:Atrilateralanalysis[J].EconomicSystems,2009,33(4:310-324.[9]GlewweP,SLambert.Educationproductionfunctions:Evidencefromdevelopingcountries[A].BakerE,BMcGaw,PPeterson.Theinternationalencyclopediaofeducation[C].Elsevier,2010:412-422.[10]QFarooqAkram,yvindEitrheim.Flexibleinflationtargetingandfinancialstability:Isitenoughtostabilizeinflationandoutput?[J].JournalofBanking&Finance,2008,32(7:1242-1254.[11]SanderOosterloo,JakobdeHaan,RichardJongAPin.Financialstabilityreviews:Afirstempiricalanalysis[J].JournalofFinancialStability,2007,2(4:337-355.[12]WilliamAAllen,GeoffreyWood.Definingandachievingfinancialstability[J].JournalofFinancialStability,2006,2(2:152-172.[13]WilliamRWhite.Pastfinancialcrises,thecurrentfinancialturmoil,andtheneedforanewmacrofinancialstabilityframework[J].JournalofFinancialStability,2008,4(4:307-312.林玨、楊榮海:金融穩(wěn)定性與經濟增長的機制分析AnalysisontheEffectofFinancialStabilityonEconomicGrowthBasedontheDataofEmergingMarketCountriesandDevelopedCountriesLINJue,YANGRonghai(SchoolofInternationalBusinessAdministration,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,ChinaAbstract:Throughacomparativeanalysisoftheeffectoffinancialstabilityoneconomic