金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析-基于新興市場國家和發(fā)達(dá)國家的概要

第37卷第2期財經(jīng)研究Vol37No22011年2月JournalofFinanceandEconomicsFeb2011金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析基于新興市場國家和發(fā)達(dá)國家的兩組數(shù)據(jù)林玨,楊榮海(上海財經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院,上海200433摘要:文章通過比較新興市場國家和發(fā)達(dá)國家1994-2008年間金融穩(wěn)定性對經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)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(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長率下降,但總儲蓄占GDP比例的上升和貿(mào)易額占GDP比重的提高會促進(jìn)金融穩(wěn)定,帶動經(jīng)濟(jì)增長;而對于發(fā)達(dá)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(hù)金融穩(wěn)定性,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)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(nèi)容。關(guān)鍵詞:金融穩(wěn)定性;經(jīng)濟(jì)增長;國際金融體系中圖分類號:F8309文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:10019952(20110200491121世紀(jì)初以來,世界經(jīng)濟(jì)的不確定因素增多,尤其是2008年美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī),促使金融穩(wěn)定性研究成為各國政府與學(xué)術(shù)界探討的重要課題。所謂金融穩(wěn)定性,是指金融機(jī)構(gòu)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(xiàn)和實踐證明,金融穩(wěn)定狀況對經(jīng)濟(jì)增長起著重要的作用。本文基于新興市場國家和發(fā)達(dá)國家的數(shù)據(jù),從金融穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制的角度展開分析。一、相關(guān)文獻(xiàn)近年來國內(nèi)外有關(guān)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(rèn)為,金融穩(wěn)定性包括幣值通貨、信用關(guān)系和秩序、關(guān)鍵機(jī)構(gòu)、金融市場和匯率等的穩(wěn)定以及金融體系內(nèi)部收稿日期:20100719作者簡介:林玨(1953-,女,上海人,上海財經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)亞洲研究所客座教授;楊榮海(1979-,男,云南昆明人,上海財經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院博士研究生,昆明學(xué)院經(jīng)濟(jì)系講師。財經(jīng)研究2011年第2期不同系統(tǒng)之間結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào),從而保證金融運(yùn)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(rèn)為全球性失衡影響全球經(jīng)濟(jì)增長和金融穩(wěn)定,從政策制定者的角度出發(fā),經(jīng)濟(jì)失衡的問題可以通過適當(dāng)?shù)呢泿耪吆拓斦呦嗷f(xié)調(diào)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(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對金融穩(wěn)定性的責(zé)任感以及促進(jìn)不同國家金融機(jī)構(gòu)之間的合作。一些學(xué)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(rèn)為加強(qiáng)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(jù),發(fā)現(xiàn)如果穩(wěn)定一國的產(chǎn)出總量、房地產(chǎn)價格、金融資產(chǎn)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(guān)系。還有一些文獻(xiàn)則圍繞通貨膨脹率、產(chǎn)出總量、資產(chǎn)價格、信貸增長數(shù)量、利率、匯率和存款比率等指標(biāo)展開分析,得出的結(jié)論大部分與理論研究的結(jié)論一致,即認(rèn)為貨幣政策、財政政策、金融市場與金融穩(wěn)定的關(guān)系是長期的,眾多指標(biāo)的穩(wěn)定狀況是衡量金融穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素。既有的文獻(xiàn)大多集中于從穩(wěn)定性與宏觀經(jīng)濟(jì)政策選擇的角度展開分析,未對微觀作用機(jī)制展開深入討論,更未對金融穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長的相互作用機(jī)制、理論聯(lián)系和實際承接模式進(jìn)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(bǔ)充。本文的基本思路是:首先對金融穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長的量化指標(biāo)進(jìn)行描述;然后運(yùn)用Probit模型,分析影響15個新興市場國家和西方七國集團(tuán)(G71994-2008年間的金融穩(wěn)定性因素,同時運(yùn)用非平衡面板數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)增長的影響因素;最后,結(jié)合Probit模型和非平衡面板數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,論述金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長之間的運(yùn)行機(jī)制。二、因素選擇與描述20世紀(jì)90年代以來,無論是新興市場國家還是發(fā)達(dá)國家,都出現(xiàn)過很大程度的金融不穩(wěn)定,表現(xiàn)為債務(wù)危機(jī)、銀行危機(jī)和貨幣危機(jī)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(jīng)濟(jì)增長方式、交叉性金融業(yè)務(wù)監(jiān)督狀況、財政赤字水平、金融公司治理情況、金融基礎(chǔ)設(shè)施狀況(包括金融法制、會計和審計標(biāo)準(zhǔn)、信息披露水平和征信體系建設(shè)等、國際金融環(huán)境、金融衍生性產(chǎn)品、資產(chǎn)價格波動程度和經(jīng)濟(jì)開放度等。不過,要進(jìn)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(xiàn),選擇可以量化的因素作為測算指標(biāo)(見表1,具體可歸為以下幾組:(1金融資產(chǎn)價格波動程度。金融不穩(wěn)定通常表現(xiàn)為金融資產(chǎn)價格的波動,較小的資產(chǎn)價格波動意味林玨、楊榮海:金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析著資產(chǎn)價格與潛在正常價格趨于一致,而較大的資產(chǎn)價格波動則表示資產(chǎn)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(chǎn)價格波動狀況。(2經(jīng)濟(jì)開放程度。一國經(jīng)濟(jì)開放程度對金融穩(wěn)定性影響甚大,高額債務(wù)對金融系統(tǒng)的穩(wěn)定有負(fù)面影響。本文運(yùn)用外國直接投資流入量占國民生產(chǎn)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(chǎn)占GDP的比重以及貿(mào)易額占GDP的比重來反映經(jīng)濟(jì)開放程度。(3貨幣資產(chǎn)數(shù)量的波動。貨幣資產(chǎn)數(shù)量的波動往往意味著金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性增強(qiáng),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(biāo)。(4經(jīng)濟(jì)增長方式。經(jīng)濟(jì)增長總是與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)與優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)質(zhì)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(xué)入學(xué)率等指標(biāo)來分析經(jīng)濟(jì)增長的進(jìn)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(mào)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(chǎn)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(xué)毛入學(xué)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(xiàn),采用Probit模型來驗證影響新興市場國家和發(fā)達(dá)國家金融穩(wěn)定性的因素。這里的新興市場國家選擇了經(jīng)濟(jì)學(xué)家雜志認(rèn)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(dá)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(jù)源自于世界銀行網(wǎng)站數(shù)據(jù)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(shè)各國的金融穩(wěn)定性狀態(tài)即被解釋變量設(shè)為0;在危機(jī)影響到各國經(jīng)濟(jì)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(yù)測正確性的基礎(chǔ)上,假設(shè)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(jié)果如表2所示。表2Probit模型的回歸結(jié)果(1模型(1:新興市場國家模型(2:發(fā)達(dá)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(jù)庫內(nèi)缺乏發(fā)達(dá)國家X2(外債占GNI比重的數(shù)據(jù),本文雖試圖以其他數(shù)據(jù)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(jié)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(jié)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(jìn)行回歸,結(jié)果如表3所示。表3Probit模型的回歸結(jié)果(2變量代碼模型(3:新興市場國家模型(4:發(fā)達(dá)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(jié)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(fù),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(jìn)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(jié)果顯示:X6影響較為顯著,臨界值財經(jīng)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(fù),即它們的提高會對金融穩(wěn)定有促進(jìn)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(yù)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(dāng),預(yù)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(yù)測截斷值為05,得出如下分析結(jié)果(見表4:表4截斷值取05時的期望預(yù)測表預(yù)測結(jié)果模型(3EstimatedEquationConstantProbabilityDep=0Dep=1TotalDep=0Dep=1TotalCorrect919530267111100000006622Incorrect80569742889000100003378預(yù)測結(jié)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(yù)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(yù)測效果較好。從以上對當(dāng)前模型與零模型的比較分析中可知當(dāng)前模型比零模型的預(yù)測效果好。(三Probit模型的預(yù)測分析運(yùn)用Probit模型可以得到響應(yīng)被解釋變量即樣本國家金融穩(wěn)定性狀態(tài)的各個預(yù)測概率值。由圖1可知,在新興市場國家中,被解釋變量的預(yù)測概率值更多地響應(yīng)1,而且大部分樣本國家的預(yù)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(tuán)中,被解釋變量的預(yù)測概率值更多地響應(yīng)0,且大部分國家預(yù)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(guān)注的是,新興市場國家金融穩(wěn)定性的預(yù)測概率值出現(xiàn)一個逆轉(zhuǎn)的形態(tài),表現(xiàn)為響應(yīng)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(dá)國家金融穩(wěn)定性的預(yù)測概率值出現(xiàn)反彈,說明在2007年國際金融危機(jī)的沖擊下,G7經(jīng)濟(jì)低迷、貨幣貶值和資產(chǎn)價格下降的預(yù)期都難以保證金融的穩(wěn)定性;如果資產(chǎn)價格下降傳導(dǎo)到一些較為關(guān)鍵的實體經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析圖1模型(3預(yù)測概率圖圖2模型(4預(yù)測概率注:圖1和圖2中的YF是被解釋變量的預(yù)測概率值。四、金融穩(wěn)定性促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析(一經(jīng)濟(jì)增長的非平衡面板分析這里借用Bordo等(2009有關(guān)經(jīng)濟(jì)危機(jī)和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的分析思路,對金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行分析。進(jìn)行非平衡面板模型分析時,在對樣本國家隨機(jī)效應(yīng)模型輸出結(jié)果的基礎(chǔ)上,本文采用Hausman檢驗來選擇面板模型。一般來說,檢驗結(jié)果若拒絕原假設(shè),應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。本文Hausman檢驗的結(jié)果如表5所示。表5Hausman檢驗的結(jié)果檢驗新興市場國家發(fā)達(dá)國家隨機(jī)效應(yīng)ChiSqStatisticChiSqdfProbChiSqStatisticChiSqdfProb截面隨機(jī)效應(yīng)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(jié)果拒絕了隨機(jī)效應(yīng)與解釋變量無關(guān)的假設(shè);而對于發(fā)達(dá)國家,Hausman檢驗2統(tǒng)計值為20852194,P值為00009,檢驗結(jié)果也拒絕了隨機(jī)效應(yīng)與解釋變量無關(guān)的假設(shè)。這說明兩者均應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。下面基于Mankiw、Romer和Weil(1992經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)驗分析,選擇固定效應(yīng)模型中的解釋變量,建立經(jīng)濟(jì)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(dāng)?shù)乇硎竟仓С鰧?jīng)濟(jì)增長的影響,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(dá)國家,本文認(rèn)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(xué)入學(xué)率(X14,it表示隨機(jī)誤差項。采用(1式,得到新興市場國家和發(fā)達(dá)國家的固定效應(yīng)模型分析結(jié)果(見表6。表6新興市場國家和發(fā)達(dá)國家的固定效應(yīng)模型分析結(jié)果模型(5:新興市場國家模型(6:發(fā)達(dá)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(biāo)準(zhǔn)差。在模型(6中,由于世界銀行數(shù)據(jù)庫中發(fā)達(dá)國家的人口年增長率數(shù)據(jù)嚴(yán)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(jié)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(fù),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(fù),不利于經(jīng)濟(jì)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(jié)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(fù),即這些變量的提高對發(fā)達(dá)國家人均GDP年增長率的影響為負(fù),不利于經(jīng)濟(jì)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(dá)國家的結(jié)果,部分結(jié)果與一些分析經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)一致,如國內(nèi)儲蓄與GDP的比率對經(jīng)濟(jì)增長起到了顯著的促進(jìn)作用,而失業(yè)率對經(jīng)濟(jì)的增長卻產(chǎn)生了顯著的不利影響,金融趨近于不穩(wěn)定對經(jīng)濟(jì)增長的影響從這兩個模型得到的結(jié)論來看都是負(fù)面的。當(dāng)然,對于新興市場國家,人口依然是較嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。而教育對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用并沒有顯現(xiàn)出來。究其原因,本文認(rèn)為新興市場國家由于經(jīng)濟(jì)增長較快形成了高投入、高產(chǎn)出和低效能的模式,帶來了教育差距的迅速擴(kuò)大,這是不利于經(jīng)濟(jì)增長的。一般而言,公共教育支出占GDP比重的提高會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)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(dǎo)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(dǎo)致國家教育的投入與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)出了負(fù)向關(guān)系。(二金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制分析下面將Probit模型和經(jīng)濟(jì)增長回歸模型結(jié)合在一起分析金融穩(wěn)定性對經(jīng)濟(jì)增長的影響。這里修改了Bordo等(2009關(guān)于經(jīng)濟(jì)危機(jī)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的分析模型,將金融穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)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(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù),變量X表示經(jīng)濟(jì)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(dá)國家金融穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。1新興市場國家(1外債對金融穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長的影響。從表6和表3的分析結(jié)果可以看到,對于新興市場國家而言,假設(shè)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(dǎo)致人均GDP年增長率(X10下降1605348%。這里分析的結(jié)果與國外一些學(xué)者的觀點是一致的,如Alfaro和Kanczuk(2009認(rèn)為,適度的經(jīng)濟(jì)增長可通過負(fù)債來促進(jìn)消費(fèi)。如果一個經(jīng)濟(jì)體對外大量負(fù)債,則會給金融系統(tǒng)帶來不可預(yù)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(wù)會帶來潛在的風(fēng)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(jīng)濟(jì)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(jìn)金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經(jīng)濟(jì)增長上升1605384%。可見,儲蓄率的提高不僅可以保持金融穩(wěn)定,而且可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,這從表6中新興市場國家的分析結(jié)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(dǎo)致信貸資金快速增加,在帶來高額消費(fèi)和投資的同時,也會導(dǎo)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(yīng)被忽略(White,2008。由(2式還可看到,貿(mào)易額占GDP的比重(X9的上升會促進(jìn)金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經(jīng)濟(jì)增長率上升1605384%。也就是說,新興市場國家過度依賴擴(kuò)大出口來推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,一方面出口擴(kuò)大會使該國的外部條件有所改善,對國內(nèi)金融體系具有良性的促進(jìn)作用;但另一方面,持續(xù)擴(kuò)大的貿(mào)易順差和外國直接投資順差會導(dǎo)致國際收支失衡,給國內(nèi)金融體系造成負(fù)面沖擊,從而給國內(nèi)金融體系的穩(wěn)定造成壓力。2發(fā)達(dá)國家對于發(fā)達(dá)國家,假設(shè)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(jìn)金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經(jīng)濟(jì)增長率上升0983873%。實際利率(X7的上升會促進(jìn)金融穩(wěn)定,而金融穩(wěn)定性因素上升1%,會促使經(jīng)濟(jì)增長率上升0983873%。持有外國凈資產(chǎn)占GDP的比重(X5的上升會導(dǎo)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(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下降09838873%。可見,發(fā)達(dá)國家的金融穩(wěn)定來自于金融資產(chǎn)價格和微觀金融市場。另外,對于發(fā)達(dá)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(dá)國家的微觀金融機(jī)構(gòu)需要不斷提高金融資產(chǎn)的流動性和不良資產(chǎn)的償付能力,以達(dá)到保證金融穩(wěn)定促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的目的。當(dāng)然,發(fā)達(dá)國家形成的一系列商業(yè)法律、金融管理機(jī)構(gòu)的規(guī)章制度、金融機(jī)構(gòu)的市場規(guī)則、金融信息的公開和健全的金融機(jī)構(gòu)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(jié)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(mào)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(jìn)金融穩(wěn)定,帶動經(jīng)濟(jì)增長。而對于發(fā)達(dá)國家而言,持有外國凈資產(chǎn)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(guān)重要,三者的擴(kuò)大或上升能促進(jìn)金融穩(wěn)定,推動經(jīng)濟(jì)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(jié)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(jù),本文沒有對發(fā)達(dá)國家的這個因素進(jìn)行相關(guān)性分析并測度其影響程度。但目前G7中最大的兩個發(fā)達(dá)國家(日本和美國已經(jīng)債務(wù)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(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)增長的較好選擇。第三,加強(qiáng)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(dá)國家為實現(xiàn)金融穩(wěn)定、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對金融市場的監(jiān)管。第四,國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不適宜、信用體系的膨脹、外部經(jīng)濟(jì)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(yīng)當(dāng)包括國際金融救援機(jī)制、金融自由化調(diào)節(jié)措施、主權(quán)債務(wù)基金運(yùn)作機(jī)制以及標(biāo)準(zhǔn)化金融體系會計準(zhǔn)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(jīng)考慮選擇人均二氧化碳排放量,但由于世界銀行數(shù)據(jù)庫中新興市場國家的這一數(shù)據(jù)嚴(yán)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(xiàn):[1]吳念魯.對我國金融穩(wěn)定性的再認(rèn)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:Dogovernmentideologyandelectoralmotives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