The Role of Central Bank Independence and Policy Transparency in Inflation Targeting: A Comparative Empirical Analysis of Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
Inflation targeting has become a cornerstone framework for contemporary monetary policy governance, yet its effectiveness varies significantly across countries. This study employs panel data from five countries—New Zealand, Canada, South Korea, Poland, and South Africa—over the period 2010 to 2020 to empirically examine the impact mechanisms of central bank independence and policy transparency on inflation dynamics. The findings indicate that institutional independence of central banks significantly contributes to curbing inflation levels, enhancing policy credibility and implementation stability. Meanwhile, policy transparency effectively reduces inflation volatility by stabilizing public expectations and strengthening market communication. Macroeconomic control variables, including the share of foreign exchange reserves and GDP growth rate, also play a moderating role in inflation fluctuations. Regression results reveal that the two core variables are statistically significant at the 1% level, with robust explanatory power of the model. Further analysis incorporating institutional heterogeneity demonstrates path-dependent differences in policy design and outcomes between developed and transition economies. Building on these findings, this paper proposes relevant policy recommendations that underscore the importance of strengthening central bank independence, enhancing policy transparency, improving exchange rate management frameworks, and promoting the gradual implementation of inflation targeting—particularly for emerging economies such as China. The conclusions provide theoretical support and empirical evidence for optimizing monetary policy institutions and macroeconomic regulation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».