银行主导型和市场主导型金融系统(跨国比较).doc

银行主导型和市场主导型金融系统：跨国比较Asli DemirgucKunt and Ross Levine一、引言长期以来，经济学家一直在争论银行主导型金融系统和市场主导型金融系统的比较优势引证和讨论参见 Allen and Gale （1997）和Levine（1997）。这一争论主要集中在四个国家：银行主导型金融系统，如德国、日本。银行在动员储蓄、配置资本、监督公司管理者的投资决策以及在提供风险管理手段上扮演着主要的角色。市场主导型金融系统，如英格兰和美国。在把社会储蓄投向企业、行使公司控制以及减轻风险的管理上，证券市场与银行同等重要。一些分析家认为，在提供金融服务上，市场更有效率；另一些则宣扬中介的优势。争论未解决，并阻碍稳定政策建议的形成。对市场主导型与银行主导型金融系统进行比较的现有文献存在一个主要缺点：这些比较集中于人均GDP水平相似的一个很窄系列的国家。以至于这些国家有一个非常相似的长期增长率。因此，如果人们接受德国和日本是银行主导型金融系统，英国和美国是市场主导型金融系统，并且如果人们认识到所有这些国家有一个非常相似的长期增长率，那么意味着实行何种金融系统关系不大尽管其他差别（如财政、货币和管制政策）能够完全平衡金融结构差别的增长效应，但这看来是不可能的。同样，金融结构过去的研究没有对照非金融部门政策上的差别。为提供更多的关于经济重要性和金融结构决定的信息，经济学家需要把该争论扩展至包括广泛系列的国家（包括地区，下同）经验。为把该争论扩展至一个更广泛的国家的横截面，我们需要新的数据。基于一个新构建的数据系列，本文检测多至150个国家横截面的金融结构。我们利用了简单的图表、相关和回归来阐述金融结构与经济发展之间的关系，而且，我们提供金融结构潜在的法律、管制和政策决定因素的经验证据。这是自Goldsmith（1969）的有影响的著作以来对国家大量横截面的金融结构和经济发展的第一次系统检测。然而，应该指出的是本文并不检测金融结构是否会对经济增长和企业绩效产生一个因果关系的影响，并不检测银行主导型和市场主导型国家是否会对经济增长和企业绩效产生一个因果关系的影响。Levine（1999）、Demirguckunt和Makismovic（1999）在相应的论文中作了这些分析。相反，本文介绍有关金融机构与经济发展之关系以及大量校截面国家的金融结构与法律、管制政策决定因素之关系方面标准化（Stylized）事实。更具体地，本文提供有关三个问题的国际比较：1.经济发展与银行、非银行以及股票市场发展之关系；2.经济发展与银行主导型金融系统和市场主导型金融系统之关系；3.金融结构的法律、管制、税收以及宏观经济之决定因素。为分析金融结构，我们必须把国家划分为或市场主导型或银行主导型类别。基于规模检测、行为以及效率，我们构造了金融结构的一个综合指数（Conglomerate index）。具体地说，我们研究了银行部门发展（根据规模、行为和效率来检测）相对于股票市场发展（同样根据规模、行为和效率来检测）的比率。具有较大比率的国家被划分为银行主导型类别。银行部门发展对股票市场发展的综合比率低于平均值的国家被划分为市场主导型类别。因此，这个归类体系产生了国家的两个类别：市场主导型金融系统的国家和银行主导型金融系统的国家。尽管是一个有用的起点，但这个双变量体系代表了大量的含义。遗憾的是，尽管通过国际比较，一些国家的银行系统是不发达的（Poorly developed）。但这种方法把它们确认为银行主导型。之所以产生这样的结果，是由于按照国际标准，这些国家的股票市场是非常不发达的。同样，因为一些国家的银行是极端不发达的，尽管根据国际比较它们的市场是不发达的，但这种方法把它们的金融系统确认为是市场主导型。因此，我们发展了另外一个归类体系。首先，我们确定有高度不发达金融系统的国家。如果一个国家的银行和市场发展两者都低于平均值，它的金融系统被认为是不发达的。这就产生了三个类别：不发达的、银行主导型和市场主导型。尽管这个分类体系同样有问题，但它有助于比较国家的跨广泛横截面上的金融结构。因为与具有较发达金融系统或属于银行主导型类别或属于市场主导型类别相比，非常不发达的金融系统彼此之间有更多的共性。尽管当只考虑银行主导型和市场主导型金融系统时，我们能得到同样的结果，但当我们考虑金融结构的三个类别：不发达的、银行主导型和市场主导型金融系统，我们看到了清楚得多的模式。我们的发现如下：1、在较富裕的国家，银行、非银行以及股票市场更大、更活跃、并更有效率。在平均水平上，较富裕的国家其金融系统更发达；2、在较高收入国家，相对于银行，股票市场变得更活跃和更有效率。各国金融系统演变存在这样的趋势：当国家变得较富裕时。其金融系统变得更以市场为导向（MarketOriented）；3、有习惯法（Common laws）传统，对股东权力有强有力的保护，有好的会计管制、腐败的低水平以及没有明确的存款保险的国家，其金融系统倾向于更加以市场为导向；4、有法国民法传统，对股东和信贷者权力保护不好，合约执行差、腐败的高水平、差的会计标准、限制性的银行管制以及高通货膨胀的国家，倾向于有不发达的金融系统。本文的其余部分组织如下：第二小节说明了在跨不同人均收入组别上金融系统如何不同；第三小节经验性地定义金融结构并提供跨国比较；第四小节考察了金融结构的法律、管制、税收和政策决定因素；第五小结总结了研究结果。二、跨不同人均收入组别上金融系统的差别不同的国家其金融系统有大的差别。像人们比较较贫穷国家与较富裕国家一样（以人均GDP来测度），本小节利用新搜集的多达150个国家横截面数据来说明金融系统是如何不同。在跨不同收入组别上，尽管并不是所有的金融部门发展的检测方法都会以一个系统的方式变化，但一些值得注意的模式出现了：在较富裕的国家，依据银行、非银行金融中介和股票市场的规模、行为、效率来检测的金融部门的发展倾向于更大。这个分析集中于90年代搜集的数据。当我们对60、70和80年代（数据许可的情况下）进行分析时，得出了极为相似的结果。附录显示了不同时期内金融系统是如何不同的。Beck、Demirguckunt和Levine（1999）提供了数据来源的详细信息。表1 金融中介和股票市场发展：跨国数据国家和地区人均GDP1990-1995流动负债/GDP银行资产/GDP市值/GDP总交易市值/GDP银行资产/市值阿根廷澳大利亚奥地利孟加拉国巴巴多斯比利时玻利维亚巴西加拿大智利哥伦比亚哥斯达黎塞浦路斯丹麦厄瓜多尔埃及芬兰法国德国加纳英国希腊洪都拉斯中国香港冰岛印度印尼伊朗爱尔兰以色列意大利牙买加日本约旦肯尼亚韩国马来西亚毛里求斯墨西哥尼泊尔荷兰新西兰尼日利亚挪威巴基斯坦巴拿马秘鲁菲律宾葡萄牙新加坡南非西班牙斯里兰卡瑞典瑞士泰国特立尼达突尼斯土耳其美国乌拉圭委内瑞拉津巴布韦平均值4039.1214313.9513177.30194.314777.0414481.78754.982346.3617284.792725.161432.391866.66588.4517022.551322.41042.3515892.4415232.4116573.02553.2311794.316551.64751.3210537.9818939.92385.43609.762397.49014.49259.5811504.721711.3415705.681288.78440.623908.742629.222124.692951.55199.6113954.719492.46550.9520134.81435.901950.451292.36734.064822.1011152.472379.267286.25537.6718981.5019529.791502.883684.841534.162258.7719413.522514.333166.58803.596546.68 0.150.610.890.340.640.690.350.230.760.380.300.371.240.580.240.810.580.640.660.160.960.600.291.630.370.440.420.440.520.690.650.431.911.110.460.650.970.680.250.330.830.730.200.570.410.530.150.450.711.120.440.760.370.471.440.770.520.470.220.600.390.290.350.590.210.771.260.310.521.180.370.320.660.460.180.170.810.480.170.630.801.021.210.061.160.410.251.490.490.340.490.220.360.920.740.281.310.710.290.550.820.540.240.221.120.850.110.690.360.580.120.370.790.950.660.960.270.541.770.820.370.550.190.730.280.150.210.580.110.710.120.040.210.360.020.190.590.840.130.070.220.340.100.100.290.330.240.151.130.150.051.960.110.280.180.040.260.330.170.420.790.650.160.372.010.270.320.050.690.490.060.260.160.090.110.520.131.371.660.300.160.620.980.570.120.100.140.800.010.120.230.390.040.330.080.010.000.050.000.120.290.090.010.000.020.160.010.020.120.170.280.000.550.060.021.080.010.080.080.010.140.190.080.050.280.120.000.441.140.010.130.000.430.140.000.140.060.000.040.150.050.700.150.230.020.330.760.400.010.010.160.620.000.030.010.171.911.0810.57.752.483.2818.51.681.120.551.382.433.681.411.706.32.763.095.040.41.022.7350.764.451.212.725.51.382.794.350.671.661.091.811.490.4120.754.41.621.731.832.652.256.441.090.716.080.690.403.21.690.871.801.443.085.51.360.91281.250.911.49注：该表格仅将原文表格中的部分指标进行了摘录，其中银行资产/GDP为本人整理。1、中介在较高收入国家，银行和其他金融中介规模倾向于更大、更活跃并更有效率。考虑四个检测。（1）流动负债/GDP，即银行流动负债加上非银行金融中介的流动负债/GDP，这是衡量金融中介规模相对于经济规模的常用指标，也被经常用来作为金融部门发展的总量检测方法（King and Levine 1993a,b）。（2）银行资产/GDP，即存款货币银行国内总资产/GDP，提供了一个银行部门总规模的检测方法。（3）存款货币银行在私有部门的索取权/GDP，即存款货币银行贷给（以及其他在私有部门的索取权）私有部门的信贷占GDP的份额，排除了对公共部门的信贷（政府和公共企业）。这是衡量在私有部门上银行行为的一个常用指标。（4）其他金融机构在私有部门的索取权/GDP，这里的其他金融机构包括保险、金融公司、集中的投资计划（共同基金）、储蓄银行、私人养老金和发展银行。这个指标表示非银行机构贷给（以及其他在私有部门的索取权）私有部门的信贷占GDP的份额。在计算了金融中介规模和行为的这些测度后，我们把国家归于1997年世界银行发展指标中定义的低、中低、中高和高收入国家类别 国家的分类依据它们1995年的人均GNP。低收入国家指人均GNP小于765美元；中低收入国家指人均GNP766美元-3035美元；中高收入国家指人均GNP3036美元-9385美元；高收入国家指人均GNP大于或等于9386美元。基于这个收入组别排列，每个组别的国家数目大体相同。然而，对四个组别中的每一个组别，我们计算了金融中介发展指标的平均值。表1 参见奥尔多投资评论第1卷第2辑金融系统演变考第61-63页。给出了每个国家的数据。图1显示了当把较为富裕的国家和较为贫穷的国家加以比较时，在较为富裕的国家，流动资产/GDP，银行资产/GDP，存款货币银行在私有部门的索取权/GDP以及其他金融机构在私有部门的索取权/GDP都上升了，这个模式在统计上是显著的。表2显示了人均GDP与流动性负债/GDP、银行资产/GDP、存款货币银行在私有部门的索取权/GDP以及其他金融机构在私有部门的索取权/GDP之间的相关在5的水平上都是显著的。具体到国家和地区，奥地利、德国、法国、英国、中国香港、日本、荷兰以及瑞士有比较大的、活跃的银行体系。另一方面，阿根廷、哥伦比亚、哥斯达黎加、加纳、尼泊尔、尼日利亚、秘鲁、土耳其以及津巴布韦有特别小的、不活跃的银行体系。在非银行方面，日本、韩国、荷兰、南非、瑞典以及美国有非常强大的金融中介（见表1）。事实上，在美国、瑞典和韩国，其他金融中介发放给私有部门的信贷比存款货币银行发放的多。同样，注意到在较富裕国家，中央银行在信贷配置上的直接作用是较小的（见图1和表2）。表2 金融中介与股票市场发展人均GDP水平下之间的相关相关P值流动负债/GDP银行资产/GDP存款货币银行在私人部门索取权/GDP其他金融中介在私人部门索取权/GDP中央银行资产/GDP一般管理成本银行净利差银行集中指数国外银行资产/总银行资产总银行资产中的公众股份市值/GDP总交易市值/GDP换手率0.4650.6630.6390.636-0.442-0.353-0.4430.017-0.371-0.4620.2820.4090.424（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）（0.005）（0.001）（0.898）（0.009）（0.004）（0.025）（0.001）（0.001）现在考虑银行部门效率的两个检测。一般管理成本（Overhead cost）等于银行一般管理成本与银行总资产的比率。尽管不是明确的，我们还是把较低的一般管理成本看作是较高效率的标志。过多的一般管理成本支出可能反映了浪费和缺乏竞争。然而，同样必须认识到竞争性的银行可能从事大量投资以提供高质量的金融服务，这些提高生产率的投资可能引起一般管理成本的上升。因此，极低的一般管理成本可能反映不充分竞争和在提供好的银行服务上投资不足。可见，一般管理成本不是效率的一个明确清楚的检测方法。图1：90年代金融中介的发展注：表中横向坐标轴数字含义：1表示流动负债GDP；2表示银行资产GDP；3表示存款货币银行在私有部门索取权GDP；4表示其他金融机构在私有部门索取权GDP；5表示中央银行资产GDP；6表示一般管理成本；7表示银行净利差；8表示银行集中指数；9表示外国银行资产份额；10表示公众持有的商业银行股份。银行效率的第2个检测是银行净利差，它等于银行利率收入减去利率支出再除以总资产。尽管许多因素影响利差，较小的利差通常被认为代表较强的竞争和较高的效率。我们获得了 8个国家基于银行水平的一般管理成本和银行利差的数据。对每一个国家我们计算了单个银行的平均值。图1显示了较高收入的国家倾向于有较低平均的一般管理成本和较低的平均银行净利差。人均GDP与一般管理成本和银行利差之间的相关（以及p值）进一步证明了人均GDP和银行效率之间的负相关关系（见表2）。银行集中度与人均GDP之间的关系没有统计上的显著性。我们以三个最大银行的资产在总的银行部门资产中的比重来检测银行部门的集中度，并称之为银行集中指数。图1显示了当从较低收入向较高收入国家银行移动时，银行集中度倾向于下降。然而，这种银行部门集中度的下降在统计上不显著，如表2所示。在表1中我们同样报告了在银行总资产中外国银行和公有银行的份额。当我们移向较高收入国家时（图1），这两个检测都下降了。从表2我们能看出这种关系同样在统计上是显著的。2跨国股票市场在较高收入国家，股票市场倾向于较大、更活跃并更有效率。为检测市场规模，我们采用了作为GDP份额的市值指标，它等于国内股票价值（在国内股票交易所交易的）与GDP的比率。为检测市场行为，我们采用了作为GDP份额的交易总价值指标，它等于在国内交易所国内股票的交易市值除以GDP。作为GDP份额的总交易市值检测相对于经济规模的股票交易市值，作为GDP份额的总交易市值被经常用来检测市场流动性，因为它检测了相对于经济行为的交易（例如Levine and Zervos，1998）。最后，为检测市场效率，我们利用了换手率（Turnover ratio），它等于国内股票在国内交易所交易的价值除以国内股票的价值（在国内交易所交易的）。换手率不是效率的一个直接检测指标，它没有检测交易成本。进一步说，换手率是检测相对于市场规模的股票交易市值，并被经常用作检测流动性的方法。图2 不同收入国家金融市场的市值和交易情况注：表中横向坐标轴数字含义：l表示市值GDP；2表示总交易市值GDP；3表示换手率。如图2所示，按照收入划分的四个组别，当我们从最穷的国家移向最高收入的国家组别时，作为GDP份额的市值、作为GDP份额的总交易市值和换手率都上升了。人均GDP与作为GDP份额的总交易市值和换手率之间的相关系数大约都是0.4，并在1的水平上显著。人均GDP与市值之间的相关系数接近0.3，并在5的水平上显著。在较富裕的国家，股票市场更为发达。在单个国家方面，其排名严重依赖于股票市场发展的特定检测方法。一些国家和地区通过任何检测方法都显示其股票市场有较好的发展（表1中显示的澳大利亚、英国、中国香港、马来西亚、荷兰、新加坡、瑞典、瑞士、泰国和美国）；一些国家有大的但流动性差的股票市场，如智利和南非（见表1）；另一些国家有活跃的但小的股票市场，特别值得一提的是韩国和德国。3跨国非银行金融中介在较富裕国家，保险公司、养老基金以及其他非银行金融中介占GDP的份额是较大的。具体地，我们检测了保险公司、养老基金、集中性投资计划（共同基金）、发展银行以及其他非银行金融机构发放给私有部门的贷款，以这些机构发放的私有部门的贷款占GDP的份额来计算。图3l显示了在较为富裕的国家，这些非银行金融中介的每一个检测值都较大，但当国家变得更富裕时，相对于发展银行与其他非银行金融机构，保险公司、养老基金和共同基金的作用上升了（图32）。对于人寿保险公司，我们包括了一个另外的规模和两个另外的行为检测方法（图略）。人寿保险部门的规模，定义为人寿保险公司发放给私人信贷占 GDP的百分比，它随着收入的增加而增加。用保险费/GDP来检测人寿保险的深度，用人均保险费来检测人寿保险的密度。结果出现了同样的模式：高收入国家显示出人寿保险的深度是中低收入国家的10倍，并且高收入国家的人寿保险密度几乎比低收人国家的人寿保险密度高100倍。图3l 非银行中介在私有部门索取权占GDP的比例注：表中横坐标数字含义：1表示银行类机构；2表示保险公司；3表示私人养老基金；4表示集中性的投资计划；5表示开发银行。图2 非银行中介在私有部门索取权占总的非银行在私有部门的索取权的比例注：表中横坐标数字含义：1表示银行类机构；2表示保险公司；3表示私人养老基金；4表示集中性的投资计划；5表示开发银行。表3 跨国金融部门总规模和效率国家和地区人均GDP1990-1995总规模（存款货币银行国内资产+股票市值）/GDP总效率（总交易市值/净利差）总效率（总交易市值/一般管理成本）总效率（换手率/净利差）总效率（换手率/一般管理成本）阿根廷澳大利亚奥地利孟加拉国巴巴多斯比利时玻利维亚巴西加拿大智利哥伦比亚哥斯达黎加塞浦路斯丹麦厄瓜多尔埃及芬兰法国德国加纳英国希腊洪都拉斯中国香港冰岛印度印尼伊朗爱尔兰以色列意大利牙买加日本约旦肯尼亚韩国马来西亚毛里求斯墨西哥尼泊尔荷兰新西兰尼日利亚挪威巴基斯坦巴拿马秘鲁菲律宾葡萄牙新加坡南非西班牙斯里兰卡瑞典瑞士泰国特立尼达突尼斯土耳其美国乌拉圭委内瑞拉津巴布韦4039.1214313.9513177.30194.314777.0414481.78754.982346.3617284.792725.161432.391866.66588.4517022.551322.41042.3515892.4415232.4116573.02553.2311794.316551.64751.3210537.9818939.92385.43609.762397.49014.49259.5811504.721711.3415705.681288.78440.623908.742629.222124.692951.55199.6113954.719492.46550.9520134.81435.901950.451292.36734.064822.1011152.472379.267286.25537.6718981.5019529.791502.883684.841534.162258.7719413.522514.333166.58803.59.321.481.38.35.741.53.38.501.241.30.31.241.03.82.28.731.091.351.45.212.29.56.303.45.60.62.68.26.631.25.91.702.101.36.45.922.83.81.56.271.801.34.17.95.52.66.23.88.922.322.321.27.431.162.751.39.49.650.331.530.300.270.440.5016.304.220.700.112.371.0916.801.960.210.030.393.310.191.447.424.9111.180.0526.971.730.2945.542.581.859.955.862.180.5515.845.350.0819.7744.240.452.540.0628.836.064.822.170.120.513.881.5532.203.466.300.4312.9147.0413.70.380.521.6115.760.380.300.3612.872.90.260.081.871.1012.862.780.160.020.574.430.181.137.033.8710.010.0720.651.480.4844.902.862.7019.955.162.150.6320.174.820.1317.8674.910.752.440.1038.75.665.942.050.150.393.151.9354.624.076.650.4512.2415.7619.720.320.592.5716.950.490.304.7021.1034.3711.300.477.035.1726.762.201.510.521.779.532.0710.2321.2214.4745.390.3823.5410.559.5722.1011.7210.7643.3922.1312.261.0919.808.540.4454.9319.451.638.210.9537.4511.3517.8812.141.763.916.7312.5523.041.9817.172.4418.4345.9226.352.543.9910.7218.643.031.483.3816.6723.654.200.345.565.2020.493.131.180.432.5712.741.917.9821.1211.4140.640.5318.029.0116.0921.7913.0215.6887.1819.5112.071.2525.227.69.7549.6032.932.747.881.5650.2710.6022.0311.462.133.055.4615.6439.082.3318.112.5717.4815.3837.932.134.6017.0620.053.841.504、总体效率在较高收入国家，总体的金融系统变得更大，更活跃并更有效率。直到现在，我们的分析要么集中于金融中介，要么集中于股票市场。这里，我们进行总体金融系统的效率检测。我们考虑检测总体金融部门发展的五个方法。（1）我们检测金融系统的总规模，通过将存款货币银行的国内资产和股票市值加在一起，再除以GDP。如图4所示，金融部门的总规模随着人均GDP的增长而急剧上升，并在1%的水平上显著相关。图4 金融系统总规模和效率注：表中横坐标数字含义：1=总规模，为（存款货币银行国内资产加上股票市值）/GDP；2=总效率，即总交易市值/净利差；3=总效率，即总交易市值/一般管理成本；4=总效率，即换手率/净利差；5=总效率，即换手率/一般管理成本。表4 人均GDP水平下金融部门效率与总规模之间的相关相关P值总规模（存款货币银行国内资产加上股票市值）/GDP总效率（总交易市值/净利差）总效率（总交易市值/一般管理成本）总效率（换手率/净利差）总效率（换手率/一般管理成本）0.5190.4700.3040.5740.400（0.001）（0.001）（0.020）（0.001）（0.002）（2）我们考虑了总体金融部门发展的四个检测方法。我们固定和匹配（Fixand-match）了股票市场和银行业发展的不同检测方法。我们利用了换手率和总交易市值/GDP来检测股票市场的流动性。我们把较高的水平解释为表示更有效运作的股票市场。为在一个广泛经济基础上来测度股票市场的发展，我们宁愿要总交易市值/GDP的检测方法，而不是换手率。总交易市值/GDP检测相对于经济规模的交易，而换手率检测相对于市场规模的交易。因此，一个小的活跃的市场可能有高的换手率和低的总交易市值/GDP。因为我们正在寻求检测一个国家的企业交易所有权的容易性，用总交易市值/GDP检测它更为直接。不过，我们利用两种方法提供了检测结果。同样，我们利用一般管理成本（Overhead cost）和银行净利差去检测银行部门的非效率。这里，我们把这两者数据的较高水平解释为银行运作的较低效率。因此，用每一个股票市场指标除以每一个银行部门非效率的检测方法，我们构造了检测总体金融部门发展的四个检测方法。利用金融部门总体效率的检测方法的结果如图4中的直方图所示，国家被划分为四个组别，较富裕的国家倾向于有更高效率的金融系统。并且所有的检测都在5的水平上显著相关。一些国家在总体金融部门效率方面是突出的。特别地，依据我们偏好的两个总体金融部门效率的检测方法（这些方法基于股票市场指标，总交易市值/GDP以及两个银行效率的检测方法：一般管理成本和净银行利差），马来西亚、中国香港、新加坡、芬兰、日本、泰国、韩国、英国、美国、瑞士、澳大利亚都被排在非常高的位置。三、金融结构：比较与定义现在转向金融结构。上面内容显示了在人均GDP较高水平的国家，中介和股票市场倾向于更大、更活跃并更有效率。本小节集中于相对于股票市场的银行。首先，我们检测了相对于股票市场的银行规模、行为和效率的跨国模式；其次，利用可得到的国家的广泛的截面数据，我们试图把国家金融系统划分为市场主导型或银行主导型。本小节强调了在利用金融结构的任何单个检测方法的困难。于是我们构造了金融结构的一个综合指数并基于这个指数划分金融结构，而且，我们也区分了有不发达金融系统的经济和有发达金融系统的经济。这提供了有关金融结构的额外信息，也就是依据国际标准，如果一个特定的银行主导型（市场主导型）金融系统具有的银行（市场）被认为是发达的，其金融系统可以被看作是发达的。比如，德国和巴基斯坦两者都被划分为银行主导型金融系统，但在巴基斯坦，银行不能实现一个银行主导型金融系统所期望的功能，因为这些银行不像德国银行那样得到了较好的发展。同样，美国和菲律宾都是市场主导型金融系统，但菲律宾的市场在提供金融服务上不是有效的。事实上，在我们考虑金融结构的决定因素时，对它们各自的以银行主导型和市场主导型金融系统相比较时，我们发现像巴基斯坦和菲律宾这样的国家彼此之间有更多的共性。1规模在较高收入国家，相对于国内股票市场规模，银行没有变得更大或更小。考虑基于规模的金融结构的检测，具体地，银行/市值等于存款货币银行的国内总资产相对于国内股票市值（也就是说，银行/市值等于银行资产除以市值）。图5画出了四个收入组别的银行/市值。图中第一个直方图列出了低收入国家的银行/市值。如图所示，相对于国内股票市场规模的国内银行资产规模与收入水平之间没有一个强的关系。图5 银行、股票市场和其他金融机构的相对规模注：表中横向坐标轴数字含义：1=股票市场vs银行，等于存款货币银行国内资产股票市值；2=银行vs其他金融机构，等于存款货币银行国内资产其他金融机构国内资产。现在，考虑银行/市值是如何划分特定的国家为银行主导型与市场主导型金融结构。表5给出了这个相对规模的检测。基于银行/市值，把国家从最低的排向最高的。这是一个大范围的排列，从0.4（南非）到 10.24（奥地利）。考虑相对于银行规模有最大市场的10个国家和地区，这包括美国、瑞典、中国香港、新加坡和马来西亚，许多观察家把它们归于市场主导型类别。然而，银行/市值的检测方法也把牙买加、墨西哥和菲律宾归于市场主导型类别。这样做的主要原因在于这些国家的银行很小并不发达，而不是由于它们有特别发达的股票市场。实际上，墨西哥的股票市值比率低于样本均值。同样，银行/市值检测方法确认智利和南非的金融系统是市场主导型，尽管如上所讨论的，它们股票市场上的交易并不太多。表5 银行与市值国家和地区人均GDP1990-1995存款货币银行国内资产/GDP市值/GDP 存款货币银行国内资产/市值南非马来西亚智利牙买加新加坡菲律宾墨西哥中国香港瑞典美国津巴布韦秘鲁英国澳大利亚约旦加拿大委内瑞拉印度哥伦比亚土耳其冰岛丹麦泰国韩国荷兰日本厄瓜多尔斯里兰卡巴西新西兰肯尼亚瑞士尼日利亚阿根廷毛里求斯巴基斯坦巴巴多斯哥斯达黎加印尼挪威芬兰以色列希腊特立尼达法国西班牙比利时塞浦路斯尼泊尔意大利爱尔兰德国洪都拉斯伊朗突尼斯葡萄牙埃及巴拿马孟加拉国奥地利2379.262629.222725.161711.3411152.47734.062951.5510537.9818981.5019413.52803.591292.3611794.3114313.951288.7817284.793166.58385.431432.392258.779014.4017022.551502.883908.7413954.7115705.681322.40537.672346.369492.46440.6219529.79550.954039.122127.69435.904777.041866.60609.7620134.8115892.449259.586551.643684.8415232.417286.2514481.786588.45199.6111504.7218939.9216573.02751.322397.401534.164822.101042.351950.45194.3113177.300.660.820.460.280.950.370.241.490.540.730.210.121.160.770.710.660.150.340.180.190.360.480.820.551.121.310.170.270.320.850.291.770.110.210.540.360.520.170.490.690.800.920.410.371.020.961.180.810.220.740.491.210.250.220.550.790.630.580.311.261.662.010.840.421.370.520.321.960.620.800.230.111.130.710.650.590.120.280.130.140.260.340.570.370.690.790.100.160.190.490.160.980.060.110.270.160.210.070.180.260.290.330.150.120.330.300.360.220.050.170.110.240.050.040.100.130.100.090.040.120.400.410.550.670.700.710.760.760.860.910.951.011.031.081.101.121.211.241.341.351.361.401.441.481.631.661.681.691.701.731.801.801.881.902.042.172.442.512.672.692.712.762.782.953.113.203.313.734.304.454.505.015.225.245.795.846.106.747.7610.24在以银行对比市场主导型排列的另一端，我们发现了同样的问题。考虑相对于国内股票市场规模有最大银行的10个国家，金融结构相对规模的检测确认了奥地利、巴拿马、葡萄牙、突尼斯和德国的金融系统是银行主导型。然而，银行/市值的检测同样把孟加拉国、埃及和伊朗归于银行主导型。同样，把它们归于银行主导型类别，主要原因是它们的股票市场很小并不发达，而不是由于它们的银行特别发达。具体地，孟加拉国、埃及和伊朗的银行占GDP的份额低于样本均值。因此，尽管相对规模检测在关于银行对股票市场相对规模上提供了有用的信息，但它有明显的局限性。要注意的是，如果一个国家有大的银行/市值检测的值，这并没有必然表明相对于其他国家的银行体系它有一个充分发达的银行体系。同样，如果一个国家有银行/市值检测很低的值，这并没有必然表明相对于其他国家的股票市场它有一个充分发达的股票市场。表6 银行与其他金融中介国家和地区人均GDP1990-1995存款货币银行国内资产/GDP其他金融中介国内资产/GDP 存款货币银行国内资产/其他金融中介国内资产瑞典美国冰岛南非韩国日本哥伦比亚荷兰津巴布韦挪威希腊特立尼达塞浦路斯肯尼亚泰国墨西哥加拿大马来西亚委内瑞拉澳大利亚伊朗智利牙买加尼日利亚瑞士突尼斯厄瓜多尔多多巴斯洪都拉斯巴西新加坡菲律宾新西兰约旦埃及秘鲁土耳其西班牙德国奥地利玻利维亚哥斯达黎加18981.5019413.529014.402379.263908.7415705.681432.3913954.71803.5920134.816551.643684.846588.45440.621502.882951.5517284.792629.223166.5814313.952397.402725.161711.34550.9519529.791534.161322.404777.04751.322346.3611152.47734.069492.461288.761042.351292.362258.777286.2516573.0213177.307