二、实证研究框架

本节介绍了我们的鉴别方法，并讨论了一些关于对外借款和金融监管的测量的数据。

我们估计以下方程的变量：

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其中F表示t时间从I国银行体系向j国非银行体系的真实资本流动，在本章第二节将详细阐述该因变量。

因为我们的样本包括20000个观测值，我们广泛使用固定效应尽可能地衰减省略变量的问题。大量随时间变化和不变的因素是与金融监管和非银行的对外借款相关的。控制他们隔离金融监管的影响是非常重要的。由于全球性的因素和债权国家的条件不是本文的重点，我们通过固定效应反应他们，ａt是一个固定效应的年份变量，主要针对全球流动性如金融全球化的条件和其他全球性趋势。ａit是一个债权国家固定效应年份变量，用来反映所有债权国家的特点，包括他们的金融监管、银行部门条件，和利率。ａj是债务国家固定效应变量，用以反映不随时间变化的借款人属性。

Deregulationjt是一个金融监管的通用指数或一个表示借款国监管措施的向量，变量的值越高，监管越软化（在下一小节中详细介绍）。 β是利率的关键系数。负的且显著的β将证明，国内监管越严格，非银行体系从境外银行借款更多的假设。

Xij是不随时间改变的由地理因素决定资金流动的国家控制变量的向量。这些变量的代表着信息和交易成本。包括国际贸易文献中的经典变量，如日志距离，陆地边界假说，常见官方语言假说和殖民链接假说。

在基准方程中，Xijt只包含双边贸易总额（以实质计算）的对数，但在稳健性监测中，它也包括双边名义汇率的变化和波动。贸易可能对资金流动的影响，至少有两个原因。首先，资金流动可能是对冲有关货物贸易的冲击。其次，重复的商品贸易关系可能会减少信息不对称并增加资产交易。

Xjt控制随时间变化的可能与国内法规有关的借款人特征。我们用实际GDP增长作为经济状况的主要指标，用银行的流动负债占GDP比重最为金融深度指标（King and Levine (1993)）。随着国际贸易引力模型，我们以美元不变价值计算的实际GDP代表国家规模。

资本流动的理论模型强调利率差在解释国际资本流动的模式中的作用。同波特斯等人（2001）的研究一样，本文的实证分析不明确控制利率差，不包括利率水平。债权人年固定效应（αit）控制债权国的利率，表D和E显示纳入借款国的贷款利率后结果是显著的。

布赫（2005年）研究显示，金融监管进入方程（1）的是其水平值，而非差异值。严格地说，本文的政策教训适用于任何给定的债务国的金融监管的绝对水平。但是，这并不意味着我们的结果会因为我们忽略了债权国监管而出现偏差，：债权人监管被纳入债权人年固定效应之中。

关于监管变量的内生性是一个潜在问题。严格地说，方程（1）得到了国内监管与从外国银行向境内非银行资本流入之间的相关性。然而，我们相信它在因果意义上解释国内监管的系数是合理的。反向因果关系应该是较弱的，因为来自个别国家i的资本流动，不可能驱动j国的政策选择（相反，总资本流动显然会影响决策）。我们认为，监管对金融深度等其它右端的变量的潜在内生性并不是问题，因为监管是一个缓慢移动的制度变量，不可能对经济环境的变化作出完全同步的反应。

在描述了我们的计量方法之后，我们接下来讨论如何衡量国内金融监管和对外借款。

（一）国内金融监管

关于不同国家的金融自由化措施已有几个数据集（Williamson和Mahar（1998年），Kaminsky和Schmukler（2003年），Abiad等（2008）。

我们采用Abiad等（2008）设置的数据极基于以下两个基本原因。首先，他们的国家和时间的覆盖面很广（1973年至2005年期间的91个国家）。其次，他们的数据集，特别强调对国内金融改革的七个分级组件。前期的指数（例如，Kaminsky和Schmukler（2003年））更加侧重于资本流动的自由化，这不是本文研究的核心对象。我们更详细地描述了数据集的七个组成部分，作为我们讨论的结果，分别是：信贷管制，利率管制，进入壁垒，银行业的国有化，审慎监管，证券市场的政策和资本账户的限制。每个组件都可以在{0,1,2,3}中取值，数值越高，意味着管制越少，（审慎监管组件是一个例外，较高的值反映了更多的审慎规则）。

在我们的回归中，我们通过两种途径引入监管措施。作为第一个途径，我们平均除资本账户的开放以外的所有组件，以产生一个反映国内金融管制放松的通用指数。然后，我们探索数据集的各个组成部分的作用。

图1表示了通用管制放松指数和选定国家的因素。正如预期的那样，我们在面板（a）观察到放松管制的大势所趋。先进经济体系的这种趋势是最强的。面板（b）至（h）表明，各国都遵循多样化的开放战略。例如，英国在20世纪80年代中后期取消了一切障碍，但美国直到20世纪90年代末才跟随放松。

图1：选定国家的放松管制指数

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值得注意的是，没有指数能够系统地捕获到金融监管的所有相关层面。读者应该知道，本文对某些方面的监管是沉默的。例如，动态配置（Saurina（2009）），可能是一个未来潜在的宏观审慎工具，吸引了很多关注，并没有被到任何现有的指数捕捉到。其他方面如金融监管的真实有效性也未被捕获。

作为数据质量检查，我们检查Kaminsky和Schmukler（2003）的自由化指数集是否被Abiad等（2008）所采用。 Kaminsky和Schmukler采用了31个自由化事件，Abiad等捕获其中的29个（无论是在同一年或超前或滞后一年）。这表明，我们使用的该指数与现有的文献是非常一致的。作为第二种检查，我们测试放松管制与银行的净息差指数之间的关系。Saunders和Schumacher（2000）和Demirgüç  Kunt等（2004）表明，放松管制减少的净息差。Abiad等放松管制指数和净息差之间的关系的一个全面分析超出了本文的范围，但表A显示，这两个变量之间的相关性是负的（在国家和年份固定效应的条件下）。

（二）对外借款

国际清算银行统计数据提供了从1978年以来19个报告国家200多起国际银行双边债权案。报告中流量数据以美元计算，但基于对债权存量的货币构成进行了汇率变动的调整。更具体地说，我们关注某个地区的银行统计。我们的因变量立足于银行对非银行在所有货币和所有形式的债权。简而言之，我们捕获位于国家I的银行对国家j非银行的债权。这意味着，如果一家银行总部设在国家i，并在j国设立分支机构，该分支机构对J国居民的贷款不会增加我们的因变量。如果这是正确的做法，这是不容易判断的。理想的情况下，我们的因变量将捕获不受国内监管的所有银行贷款，而与它们的物理位置无关。不幸的是，构造这样一个变量是不可能的，因为，我们不知道不同国家的国内法规是否适用于外国分公司和子公司。使用国际清算银行综合数据进行替代存在同样的问题，它根据一家银行总部设立的国家分配债权。鉴于这两个选项各有缺陷，我们更赞成地区数据，因为其时间范围是更好的 ——这是一个关键因素，可以尽可能多的捕捉到监管的变化 。

监管和国际清算银行数据集的交叉产生了一个1978年至2005年期间1390国家的不平衡的面板。表I列出了其余的自变量的来源。