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1、第37卷第2期财经研究V o l 37N o 2 2011年2月Journal of Finance and Eco no mics F eb 2011 金融稳定性与经济增长的机制分析基于新兴市场国家和发达国家的两组数据林 珏,杨荣海(上海财经大学国际工商管理学院,上海200433摘 要:文章通过比较新兴市场国家和发达国家1994-2008年间金融稳定性对经济增长的作用机制发现,对于新兴市场国家而言,外债占G N P的比重和国际储备与外债比例的上升不利于金融稳定状态的保持,导致经济增长率下降,但总储蓄占GDP比例的上升和贸易额占GD P比重的提高会促进金融稳定,带动经济增长;而对于发达国家而言
2、,海外证券投资与债券投资的增加以及实际利率的上升会维护金融稳定性,促进经济增长。由于一国金融稳定还受国际宏观因素的影响,因此国际金融体系的重建是保证各成员国金融稳定的重要内容。关键词:金融稳定性;经济增长;国际金融体系中图分类号:F830 9 文献标识码:A文章编号:1001 9952(201102 0049 1121世纪初以来,世界经济的不确定因素增多,尤其是2008年美国次贷危机引发的全球金融危机,促使金融稳定性研究成为各国政府与学术界探讨的重要课题。所谓金融稳定性,是指金融机构与金融市场保持相对稳定,金融体系未出现大幅动荡的一种状态。一些研究文献和实践证明,金融稳定状况对经济增长起着重要
3、的作用。本文基于新兴市场国家和发达国家的数据,从金融稳定与经济增长机制的角度展开分析。一、相关文献近年来国内外有关金融稳定性的研究颇多,其中一些提出了颇有价值的观点。在基本概念的界定方面,吴念鲁(2005认为,金融稳定性包括币值通货、信用关系和秩序、关键机构、金融市场和汇率等的稳定以及金融体系内部收稿日期:2010 07 19作者简介:林 珏(1953-,女,上海人,上海财经大学国际工商管理学院教授,博士生导师,加拿大不列颠哥伦比亚大学亚洲研究所客座教授;杨荣海(1979-,男,云南昆明人,上海财经大学国际工商管理学院博士研究生,昆明学院经济系讲师。财经研究2011年第2期不同系统之间结构协调
4、,从而保证金融运行处于稳定状态。在影响金融稳定因素的分析上,Xafa(2007认为全球性失衡影响全球经济增长和金融稳定,从政策制定者的角度出发,经济失衡的问题可以通过适当的货币政策和财政政策相互协调来解决。在金融稳定的各国合作上,Oosterloo等(2007通过对1996-2005年间世界40个国家中央银行发布的金融稳定报告(FSR的研究指出,FSR的发布有助于监督国家的金融稳定性、增强金融机构对金融稳定性的责任感以及促进不同国家金融机构之间的合作。一些学者围绕货币政策对金融稳定性的影响展开实证分析。Graeve等(2008提出对欧元区中央银行监管实行分业监管,认为加强与其他地区中央银行的金
5、融合作可以在很大程度上提高金融稳定性。Akr am和Eitrheim (2008分析了挪威的数据,发现如果稳定一国的产出总量、房地产价格、金融资产价格和信贷资金增长率就可以提高金融的稳定性。Gr anville和M allick (2009探讨了欧元区货币政策稳定性与金融稳定性之间的关系。还有一些文献则围绕通货膨胀率、产出总量、资产价格、信贷增长数量、利率、汇率和存款比率等指标展开分析,得出的结论大部分与理论研究的结论一致,即认为货币政策、财政政策、金融市场与金融稳定的关系是长期的,众多指标的稳定状况是衡量金融稳定性的关键因素。既有的文献大多集中于从稳定性与宏观经济政策选择的角度展开分析,未对
6、微观作用机制展开深入讨论,更未对金融稳定性和经济增长的相互作用机制、理论联系和实际承接模式进行探讨,尤其是实证研究较少。因此,本文试图对该主题研究做一点补充。本文的基本思路是:首先对金融稳定性和经济增长的量化指标进行描述;然后运用Probit模型,分析影响15个新兴市场国家和西方七国集团(G71994-2008年间的金融稳定性因素,同时运用非平衡面板数据分析经济增长的影响因素;最后,结合Probit模型和非平衡面板数据的分析结果,论述金融稳定性与经济增长之间的运行机制。二、因素选择与描述20世纪90年代以来,无论是新兴市场国家还是发达国家,都出现过很大程度的金融不稳定,表现为债务危机、银行危机
7、和货币危机引发的金融震荡。从影响金融稳定性的因素看,主要有经济增长方式、交叉性金融业务监督状况、财政赤字水平、金融公司治理情况、金融基础设施状况(包括金融法制、会计和审计标准、信息披露水平和征信体系建设等、国际金融环境、金融衍生性产品、资产价格波动程度和经济开放度等。不过,要进行实证分析,上述一些因素难以量化。本文参考了Klom p和H aan(2009等文献,选择可以量化的因素作为测算指标(见表1,具体可归为以下几组:(1金融资产价格波动程度。金融不稳定通常表现为金融资产价格的波动,较小的资产价格波动意味林 珏、杨荣海:金融稳定性与经济增长的机制分析着资产价格与潜在正常价格趋于一致,而较大的
8、资产价格波动则表示资产价格出现了不稳定。本文选择样本国家的实际利率、海外证券投资和债券投资金额来表示金融资产价格波动状况。(2经济开放程度。一国经济开放程度对金融稳定性影响甚大,高额债务对金融系统的稳定有负面影响。本文运用外国直接投资流入量占国民生产总值(GDP的比重、外债占国民总收入(GN I的比重、持有外国净资产占GDP的比重以及贸易额占GDP的比重来反映经济开放程度。(3货币资产数量的波动。货币资产数量的波动往往意味着金融系统的不稳定性增强,较低的外汇储备意味着货币贬值速度加快。这里选择总储蓄占GDP的比重、国际储备与外债的比例作为测算指标。(4经济增长方式。经济增长总是与经济结构的改进
9、与优化、经济质量的改善与提高等因素密切联系在一起的。本文选择样本国家的人均GDP增长率、人口年增长率、失业率、公共教育支出(卫生支出占GDP的比重和小学入学率等指标来分析经济增长的进程。 各变量说明如表1所示。表1 变量说明代码变 量代码变 量X1金融稳定性X8国际储备与外债的比例X2外债占GNI的比重X9贸易额占GDP的比重X3外国直接投资、净流入量占GDP的比重X10人均GDP年增长率X4总储蓄占GDP的比重X11人口年均增长率X5持有外国净资产占GDP的比重X12失业在总劳动人口中的比率,即失业率X6海外证券投资与债券投资X13公共教育(卫生支出占GDP的比重X7实际利率X14小学毛入学
10、率三、金融稳定性的影响因素:Probit模型分析(一Probit模型的回归分析本文借鉴Uhde和H eimeshoff(2009、Rousseau和Yilm azkuday (2009、Klo mp和H aan(2009等文献,采用Pro bit模型来验证影响新兴市场国家和发达国家金融稳定性的因素。这里的新兴市场国家选择了 经济学家 杂志认定的部分国家,即阿根廷、巴西、智利、中国、哥伦比亚、印度、印度尼西亚、立陶宛、马来西亚、墨西哥、秘鲁、菲律宾、俄罗斯、南非和土耳其15国;发达国家则为G7国家,即加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国。考察的时间跨度为1994年4月至2008年4月。样
11、本数据源自于世界银行网站数据库和国际货币基金组织出版的 全球金融稳定报告 。我们假设各国的金融稳定性状态即被解释变量设为0;在危机影响到各国经济发展时,金融稳定性状态即被解释变量为1。本文在保证模型预测正确性的基础上,假设以p=0 1的显著性水平为临界值。如果P0 1,就判定解释变量不显著;如果P0 1,则解释变量显著。本文使用Eview s6 0统计分析软件,回归结果如表2所示。表2 Probit模型的回归结果(1模型(1:新兴市场国家模型(2:发达国家Coeff i cient Std Error z Sta tistic Coeff i cient Std Erro r z Sta ti
12、stic X2 0 014428*0 0043593 309996X30 0173240 0436900 3965260 101038 0 0841381 200857X4-0 019939*0 011712-1 7024240 0064390 0232930 276434X5-0 9055301 136631-0 7966790 041328*0 0219861 879777X6-2 56E-112 59E-11-0 986733-0 410462*0 138723-2 958854X7-0 0053790 006334-0 849313-0 077572*0 059978-1 693346
13、X80 0031060 0023441 325395-0 0006680 008241-0 081101X9-0 008449*0 002908-2 905609-0 0066170 009019-0 733664 S E o f reg ression0 4537930 375721L og likelihoo d-133 0254-44 25079S D dependent v ar0 4740070 408921Obs wi t h Dep=014983Obs wi t h Dep=17622T o tal o bs225105注:(1*、*和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著,
14、下同。(2由于世界银行数据库内缺乏发达国家X2(外债占G NI比重的数据,本文虽试图以其他数据来替代,但均不能很好说明国家外债对金融稳定性的影响,故在模型(2中剔除了这个因素。从模型(1的回归结果看,X2和X9的p0 01,X4的p0 1,均不显著。从模型(2的回归结果看,只有X6的p0 01,而X5和X7的p0 1,说明它们不显著。剔除不显著变量,重新进行回归,结果如表3所示。表3 Probit模型的回归结果(2变量代码模型(3:新兴市场国家模型(4:发达国家Coeff i cient Std Error z Sta tistic Coef fici ent St d Error z St
15、atisticX2 0 011413*0 003533 3 230391X4-0 014397*0 007512-1 916608X50 037681*0 0211901 778203X6-0 396416*0 114862-3 451236X7-0 078936*0 047523-1 661016X9-0 008216*0 002649-3 101759S E o f reg ression0 4535180 375100L og likelihoo d-134 9589-45 01886S D dependent v ar0 4740070 408921Obs wi t h Dep=014
16、983Obs wi t h Dep=17622T o tal o bs225105由表3可见,模型(3的回归结果显示:X2和X9的系数较为显著,p 0 01;X4显著,p0 1。从变量系数看,X4和X9的系数均为负,即它们的提高会让新兴市场国家的金融稳定性状态趋近于0,对金融稳定有促进作用。X2系数为正,即它的提高会让新兴市场国家的金融稳定性状态趋近于1,对金融稳定造成不利影响。模型(4的回归结果显示:X6影响较为显著,临界值财经研究2011年第2期p0 01;X5和X7显著,p0 1。其中,X6和X7两变量的系数均为负,即它们的提高会对金融稳定有促进作用;而X5系数为正,即它的提高会对金融稳
17、定造成不利影响。(二Probit模型的期望预测表分析上述Probit模型的被解释变量观测值分组是否合理需要检测。一般来说,分组越恰当,预测概率值与实际值就越接近,模型的拟合效果也就越好。本文选择的预测截断值为0 5,得出如下分析结果(见表4:表4 截断值取0 5时的期望预测表预测结果模型(3Estimated Equation Co nstant P robabilityD ep=0Dep=1T otal Dep=0Dep=1T o talCor rect91 9530 2671 11100 000 0066 22 Incor rect8 0569 7428 890 00100 0033 78
18、预测结果模型(4Estimated Equation Co nstant P robabilityD ep=0Dep=1T otal Dep=0Dep=1T o talCor rect96 3927 2781 90100 000 0079 05 Incor rect3 6172 7318 100 00100 0020 95表4中Cor rect和Incorrect分别代表分组正确和不正确的观测值比率。对于模型(3而言,不正确比率低于零模型(即常概率,为28 8933 78,因而模型(3的预测效果较好。对于模型(4而言,不正确率低于零模型,为18 1020 95,因而模型(4的预测效果较好。从以
19、上对当前模型与零模型的比较分析中可知当前模型比零模型的预测效果好。(三Probit模型的预测分析运用Probit模型可以得到响应被解释变量即样本国家金融稳定性状态的各个预测概率值。由图1可知,在新兴市场国家中,被解释变量的预测概率值更多地响应1,而且大部分样本国家的预测概率都在0 5以上,说明1994-2008年间大部分样本国家的金融是不稳定的。而由图2可知,在七国集团中,被解释变量的预测概率值更多地响应0,且大部分国家预测概率都在0 5以下,说明1994-2008年间大部分样本国家的金融是稳定的。值得关注的是,新兴市场国家金融稳定性的预测概率值出现一个逆转的形态,表现为响应0的趋势日趋明显,
20、说明金融正趋向日益稳定的状态。而发达国家金融稳定性的预测概率值出现反弹,说明在2007年国际金融危机的冲击下,G7经济低迷、货币贬值和资产价格下降的预期都难以保证金融的稳定性;如果资产价格下降传导到一些较为关键的实体经济行业中,就可能对样本国家后续的政策制定带来巨大的挑战。林 珏、杨荣海:金融稳定性与经济增长的机制分析图1 模型(3预测概率图 图2 模型(4预测概率注:图1和图2中的Y F是被解释变量的预测概率值。四、金融稳定性促进经济增长的机制分析(一经济增长的非平衡面板分析这里借用Bordo等(2009有关经济危机和经济增长关系的分析思路,对金融稳定性与经济增长的关系进行分析。进行非平衡面
21、板模型分析时,在对样本国家随机效应模型输出结果的基础上,本文采用H ausm an检验来选择面板模型。一般来说,检验结果若拒绝原假设,应选择固定效应模型。本文H ausman检验的结果如表5所示。表5 Hausman检验的结果检验新兴市场国家发达国家随机效应Ch i S q Statistic Chi Sq d f Prob C hi S q Statistic Ch i S q d f Pr ob截面随机效应26 52564760 000220 85219450 0009从表5可见,对于新兴市场国家,H ausm an检验 2统计值为26 525647, P值为0 0002,检验结果拒绝了随
22、机效应与解释变量无关的假设;而对于发达国家,H ausm an检验 2统计值为20 852194,P值为0 0009,检验结果也拒绝了随机效应与解释变量无关的假设。这说明两者均应选择固定效应模型。下面基于M ankiw、Rom er和Weil(1992经济增长的经验分析,选择固定效应模型中的解释变量,建立经济增长模型:Gro wt h it=a0+a1Stability it+a2Saving sG DP it+a3Pg r owt h it+a4U nemploy ment it+a5SpendingGDP it+a6Enro llment it+ it(1其中,Grow th为样本国家的人
23、均GDP年增长率(X10,Stability为Pr obit模型中第t期的金融稳定性变量(X1,Savings/GDP为总储蓄占GDP的比重(X4,Pg row th是人口年增长率(X11,Unemployment为失业率(X12, Spending/GDP为公共支出占GDP的比重(X13。为了恰当地表示公共支出对经济增长的影响,对于新兴市场国家,本文选择公共教育支出作为解释变量(Glew w e和Lamber t,2010;而对于发达国家,本文认为卫生支出影响较大(Po tr afke,2010,故选择公共卫生支出作为解释变量。Enrollm ent是小学入学率(X14, it表示随机误差项
24、。采用(1式,得到新兴市场国家和发达国家的固定效应模型分析结果(见表6。表6 新兴市场国家和发达国家的固定效应模型分析结果模型(5:新兴市场国家模型(6:发达国家X1-1 605348*(0 916083-0 983873*(0 439523X40 265810*(0 1011150 226527*(0 090269X11-3 742443*(1 267844X12-0 549983*(0 127256-1 804321*(0 562185X13-1 199841*(0 5779611 762581(3 650004X14-0 050666(0 0782990 024934(0 039751C
25、18 51602*(9 396595-8 562598(9 263695 R squared0 5234960 411668F statistic5 2733574 071099Prob(F statistic0 0000000 000157Durbin Watson stat1 9253021 831499非平衡面板观测数目11776组数157注:括号中为标准差。在模型(6中,由于世界银行数据库中发达国家的人口年增长率数据严重缺失,剔除了这个因素;X13在模型(5中表示公共教育支出占GDP的比重,而在模型(6中表示公共卫生支出占GDP的比重。模型(5的结果显示:X4、X11和X12很显著,p
26、0 01;X13也显著, p0 05;X1显著,p0 1;但X14不显著。从变量的系数来看,X1、X11、X12和X13的系数均为负,即这些变量的提高对新兴市场国家人均GDP年增长率的影响为负,不利于经济增长。只有X4的系数为正,即该变量的提高会提高人均GDP年增长率。模型(6的结果显示:X12显著,p0 01;X1和X4也是显著的,p0 05。从变量的系数来看,X1和X12的系数均为负,即这些变量的提高对发达国家人均GDP年增长率的影响为负,不利于经济增长。只有X4的系数为正,即该变量的提高会提高人均GDP年增长率。对比新兴市场国家和发达国家的结果,部分结果与一些分析经济增长的文献一致,如国
27、内储蓄与GDP的比率对经济增长起到了显著的促进作用,而失业率对经济的增长却产生了显著的不利影响,金融趋近于不稳定对经济增长的影响从这两个模型得到的结论来看都是负面的。当然,对于新兴市场国家,人口依然是较严重的负担。而教育对经济增长的促进作用并没有显现出来。究其原因,本文认为新兴市场国家由于经济增长较快形成了高投入、高产出和低效能的模式,带来了教育差距的迅速扩大,这是不利于经济增长的。一般而言,公共教育支出占GDP比重的提高会促进经济增长,但由于新兴市场国家的教育差距带来城乡差距和地区差距,导致这些国家落后地区陷入 贫穷 教育投资差 失业 收入差 贫穷 的恶性循环,最终导致国家教育的投入与经济增
28、长之间呈现出了负向关系。(二金融稳定性与经济增长的机制分析下面将Pr obit模型和经济增长回归模型结合在一起分析金融稳定性对经济增长的影响。这里修改了Bordo等(2009关于经济危机与经济增长关系的分析模型,将金融稳定性和经济增长的关系描述为:E(Gr ow th|X=aX+a2E(stability=aX+a21 z+0 1- z=aX+a2 ( z(2其中, ( 表示Probit模型中的标准正态分布函数,变量X表示经济增长回归方程中除金融稳定性之外的其他变量。下面利用(2式分析新兴市场国家和发达国家金融稳定性与经济增长之间的关系。1 新兴市场国家(1外债对金融稳定性和经济增长的影响。从
29、表6和表3的分析结果可以看到,对于新兴市场国家而言,假设模型(3的其他因素不变,外债占GNI 的比重(X2的上升会带来金融不稳定性的增加,而金融不稳定因素上升1%,会导致人均GDP年增长率(X10下降1 605348%。这里分析的结果与国外一些学者的观点是一致的,如Alfaro和Kanczuk(2009认为,适度的经济增长可通过负债来促进消费。如果一个经济体对外大量负债,则会给金融系统带来不可预料的冲击。因此,对于新兴市场国家而言,过多地持有美元债务会带来潜在的风险。新兴市场国家要实现金融稳定,就必须改革现行的国际货币体系,建立新的储备货币体系。(2其他因素对金融稳定性和经济增长的影响。由(2
30、式可知,总储蓄占GDP的比重(X4的上升会促进金融稳定,而金融稳定性因素上升1%,会促使经济增长上升1 605384%。可见,储蓄率的提高不仅可以保持金融稳定,而且可以促进经济增长,这从表6中新兴市场国家的分析结果也可看出。因此,总储蓄占GDP比重(X4的提高对新兴市场国家而言,会导致信贷资金快速增加,在带来高额消费和投资的同时,也会导致资本市场价格快速上涨。这就是通常意义上金融震荡的原因,这些因素不应被忽略(White,2008。由(2式还可看到,贸易额占GDP的比重(X9的上升会促进金融稳定,而金融稳定性因素上升1%,会促使经济增长率上升1 605384%。也就是说,新兴市场国家过度依赖扩
31、大出口来推进经济增长,一方面出口扩大会使该国的外部条件有所改善,对国内金融体系具有良性的促进作用;但另一方面,持续扩大的贸易顺差和外国直接投资顺差会导致国际收支失衡,给国内金融体系造成负面冲击,从而给国内金融体系的稳定造成压力。2 发达国家对于发达国家,假设模型(4的其他因素不变,海外证券投资与债券投资(X6的上升会促进金融稳定,而金融稳定性因素上升1%,会促使经济增长率上升0 983873%。实际利率(X7的上升会促进金融稳定,而金融稳定性因素上升1%,会促使经济增长率上升0 983873%。持有外国净资产占GDP的比重(X5的上升会导致金融的不稳定性因素加大,而金融不稳定因素上升1%,则导
32、致经济下降0 9838873%。可见,发达国家的金融稳定来自于金融资产价格和微观金融市场。另外,对于发达国家的金融市场,一个健康的金融体系可以避免金融不稳定现象的出现。发达国家的微观金融机构需要不断提高金融资产的流动性和不良资产的偿付能力,以达到保证金融稳定促进经济增长的目的。当然,发达国家形成的一系列商业法律、金融管理机构的规章制度、金融机构的市场规则、金融信息的公开和健全的金融机构可以有效地避免金融不稳定性现象的出现(Allen和Woo d,2006。五、结 论本文研究发现:第一,影响金融稳定性因素在两类国家的重要性有所不同。对于新兴市场国家而言,总储蓄占GDP中的比重(X4和贸易额占GD
33、P 的比重(X9对金融稳定影响较大,其比重上升会促进金融稳定,带动经济增长。而对于发达国家而言,持有外国净资产占GDP的比重(X5、海外证券投资与债券投资(X6和实际利率(X7对金融稳定至关重要,三者的扩大或上升能促进金融稳定,推动经济增长。第二,尽管外债提高对两类国家的金融稳定均不利,但对新兴市场国家的不利影响更大。实证结果显示,对于新兴市场国家,外债占GNI的比重(X3对金融稳定影响较大。由于缺乏统一口径的数据,本文没有对发达国家的这个因素进行相关性分析并测度其影响程度。但目前G7中最大的两个发达国家(日本和美国已经债务累累,这对金融稳定是不利的。现存的国际储备体系也不利于新兴市场国家的金
34、融稳定和经济增长,增加国际储备的多样性、推动国际货币基金组织储备系统的改革等措施可能是新兴市场国家实现金融稳定、带动经济增长的较好选择。第三,加强监管是实现金融稳定的制度保证。缺乏监管的金融市场会崩溃,发达国家为实现金融稳定、促进经济增长,应当加强对金融市场的监管。第四,国内宏观经济政策的不适宜、信用体系的膨胀、外部经济的冲击、大国政治和外交政策的变化等因素也会带来金融的不稳定性。为此,一个富有成效的金融体系应当包括国际金融救援机制、金融自由化调节措施、主权债务基金运作机制以及标准化金融体系会计准则,这也是实现金融稳定的基本条件。注释:在这一部分的变量选择中,本文曾经考虑选择人均二氧化碳排放量
35、,但由于世界银行数据库中新兴市场国家的这一数据严重缺失,考虑到模型的继续分析,剔除了这个因素。参考文献:1吴念鲁.对我国金融稳定性的再认识J.金融研究,2005,(2:152-158.2Brig itte G ranville,Sushanta M allick.M onetary and financial stability in the Eur o area:P ro cy clicality v ersus trade offJ.Journal of International F inancial M ar kets,Institu tions and M o ney,2009,19
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42、4(4: 307-312.林 珏、 杨荣海: 金融稳定性与经济 增长的机制分析 Analysis on the Effect of Financial Stability on Economic Growth Based on the Data of Emerging Market Countries and Developed Countries LIN Jue, Y A N G Rong hai ( School of I nter natio nal Bus iness A dminis tration, Shanghai Univer sity of Finance and E con
43、omics , Shanghai 200433, China Abstract: T hro ug h a compar at ive analysis o f t he eff ect o f f inancial st a bilit y on eco nom ic g row t h in emerg ing market count ries and dev elo ped coun t ries fro m 1994 t o 2008, t his paper show s t hat, as fo r emerging market coun t ries, t he increa
44、se in t he proport ion o f ex t er nal debt t o GN P and t he o ne of int ernat ional reserves t o ext ernal debt is no t conducive t o t he m aint enance of financial st abilit y, leading t o a decline in econom ic grow t h; how ev er, t he rise in t he pr opo rt io n of gr oss saving s to GDP and
45、t he one of t he volume of tr ade t o GDP w ill prom ot e f inancial stabilit y and econo mic gr ow th. As for developed count ries, t he rise in o verseas investm ent in securit ies and bonds and real int erest rate w ill ensure f inancial st abilit y, t hus pro mot ing economic grow t h. T he fina
46、ncial st ability in a count ry is also influenced by int ernat ional macro economic f act ors, so the reco nstr uctio n o f int ernat io nal f inancial sys t em is an im por tant part to ensure f inancial st abilit y of all member s. Key words: f inancial stability ; economic g row t h; int ernat io
47、 nal f inancial syst em ( 责任编辑 喜 雯 ( 上接第 26 页 st ock exchanges in China could accommo dat e t he listing needs of 49 f oreig n com panies o n average, and t he ones of 322 f oreig n companies in t he best case, w hich is clo se to the number of f oreign co mpanies list ing in NASDAQ. Key words: f oreign company; domest ic list ing ; com pet it iveness ( 责任编辑 喜 雯 59
