前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的国债发行规模的干扰因素，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
一、引言 在市场经济条件下，政府发行国债主要出于三个目的：①弥补财政赤字；②对财政预算季节性资金余缺进行调剂；③对国民经济运行进行宏观调控。我国国债自从1979年开始发行，规模不断扩大，2010年已经达到17778.17亿元。然而作为一种需要在未来还本付息的债务，迅速膨胀的国债规模也会增加政府偿债压力和风险。欧盟国家的债务危机、美国主权债务降级等全球性经济事件，说明只有合理的债务规模才能保证经济平稳运行，才能促进国家经济健康地发展。目前，有关国债发行规模影响因素的实证研究有很多，李灿（2000）等采用国民生产总值GDP、居民储蓄S等相关因素直接建立多元回归模型反映国债的发行规模。朱世武、应惟伟（2000）采用AR-GARCH模型对国债发行规模的影响因素进行研究，认为中央财政支出是影响国债发行规模的主要因素，但未预测未来的国债规模。纪凤兰、张巍用Eviews建立单方程模型，研究得出财政赤字和还本付息额是影响国债发行规模的主要因素，但忽略了数据自身是否存在非平稳性问题。李彪、卢志红（2004）采用协整理论和误差修正模型（ECM），较好地解释了我国国债发行规模与宏观经济变量之间存在的长期均衡关系以及国债发行规模短期变动的影响因素。杨宝臣、李彪（2004）建立了我国国债发行规模的长期均衡和短期误差修正模型，但在影响因素选择上与卢志红不同，他们对国债发行规模及相关影响变量进行了Granger因果关系检验，确定了国债发行规模的主要影响因素，并在此基础上应用协整理论进行单位根检验和协整关系检验。徐小平等将国债发行规模的影响因素主要确定为国民生产总值和城乡居民储蓄收入，并建立短期误差修正模型，然后运用协整理论进行协整性分析。崔治文、袁野（2010）采用GDP和财政支出中的投资性支出这两个主要变量，建立了EGARCH模型，主要预测了我国未来5年的国债发行量，并借助国债借债率、居民承债能力等指标来判断国债发行量的适度性。 二、影响国债发行规模的因素 1．国民生产总值GDP。一国的GDP反映了该国的经济发展水平，属于宏观因素，对国债发行规模具有重要的影响。一方面，GDP越大，越具有发行国债的能力和基础；而另一方面，GDP越大也削减了发行国债的目的性。 2．居民储蓄收入S。这反映了该国对于国债的应债能力和认购能力，储蓄越多，则说明居民越具有资金来购买国债。 3．财政赤字CZ。弥补财政赤字是发行国债的目的之一，在财政收入越低、财政支出越高即财政赤字增大的情况下，国债就会增加发行量，以缓解财政压力。 4.国债累计余额YE和国债还本付息额BX。有时发行新债是为了偿还已发行的旧债，所以国债累计余额和国债还本付息额两个因素也是影响国债发行规模的主要因素。其中，国债累计余额会影响负债比率，而负债比率出于保证负债的安全性又会制约国债发行额。国债还本付息额的增加会要求国债发行规模的扩大，以应对债务利息的支付。本文根据1980～2010年我国的年度经济数据，首先运用向量自回归模型（VAR）和向量自回归误差修正模型进行协整检验、Granger检验、方差分解，然后建立我国国债模型，并据此对未来5年的国债发行额进行预测和分析。 三、计量模型与数据说明 1．计量模型的选择。本文选取的计量模型如下：Yt=Z0+Z1Yt-2+…+ZiYt-i式中：Yt=（GZ，GDP，S，CZ，YE，BX），GZ表示实际国债发行额；GDP表示实际国民生产总值；S表示实际居民储蓄；CZ表示实际财政赤字，即财政支出与财政收入的差额；YE表示实际国债累计余额；BX表示实际国债还本付息额；Z0…Zi表示待估的参数矩阵，有i阶滞后期；εt表示随机扰动项。由于似然比检验法有一定的局限性，因而一般通过AIC和SC最小的准则来确定模型的最优滞后阶数。 2．数据说明。本文采用的1980～2010年的年度经济数据，主要来源于中国统计年鉴和中国财政年鉴，数据基期为1980年。在选取的数据中，着重利用价格调整指数包括1980～1985年的居民消费指数和1985～2010年的居民消费指数，并将六个变量的名义值转化为实际值，避免模型数据出现波动性，以能准确地估计国债的发行规模。这里需要解释的是，一般研究中多数采用影响因素的对数形式来建立模型，但由于本文中所选取的影响因素实际财政赤字（CZ）在1981年、2007年的数值为负，不适宜进行对数处理，故未进行数值转化。 四、关于国债发行规模影响因素的实证研究 1．单位根检验。单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，存在单位根即是非平稳时间序列。序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中出现伪回归。检测单位根目前主要使用ADF和PP检验。本文采用ADF检验对国债发行额（GZ）、国民生产总值（GDP）、居民储蓄S、财政赤字（CZ）、国债累计余额（YE）和国债还本付息额（BX）进行单位根检验，并确定单位根阶数。表1的单位根检验结果表明：受检的六个变量均在1%的置信度水平上显著，说明国债发行额（GZ）、国民生产总值（GDP）、居民储蓄（S）、财政赤字（CZ）、国债累计余额（YE）和国债还本付息额（BX）这六个变量都存在二阶单位根，故记为（I2）过程。 2．协整检验。在进行时间系列分析时，通常要求所用的时间系列是平稳的，否则会产生“伪回归”问题。然而，实际经济中的时间系列大多是非平稳的，需要用差分法把它变平稳，而差分会导致总量的信息受到干扰甚至丢失，必须用协整理论的误差修正模型来建立各变量的协整关系。本文采用Johansen检验法对各变量进行协整检验。Johansen检验法是建立在VAR模型基础上的一种方法，它要在确定VAR模型包含的变量和最优滞后阶数P之后才能进行。如果滞后阶数太小，误差项就会存在严重的自相关，导致参数估计的非一致性；如果滞后阶数太大，又会使得自由度减小，对参数估计的有效性产生不利影响，根据赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（SC）准则，确定VAR模型的最优滞后阶数为2。检验假定各变量之间不存在确定的线性趋势，并以协整方程中截距项作为前提条件进行Johansen检验。Johansen特征值轨迹检验输出结果见表2。由表2可以看出，受检的变量在5%的置信度水平上显著，说明变量之间存在协整关系，即存在着长期均衡关系。各变量组成的协整关系表达式如下：vecm=GZ-0.146714GDP+0.454304S+1.208002CZ-（0.00955）（0.02380）（0.17245）0.301883YE+4.453105BX+815.6977（0.02949）（0.28282）（56.2193）式中：vecm为表达式的值，括号内为各估计值的标准差。由协整方程结果可知，各变量估计值均显著。随着GDP增加1个单位，国债发行额会减少0.15个单位，说明随着我国国民经济持续稳健地发展，国债需求量会逐渐降低；居民储蓄的参数估计值仅为0.45，意味着国民承债能力的增强有利于国债发行规模的扩大，但其影响具有一定的局限性；财政赤字每增加1个单位会导致国债发行额增加1.21个单位，说明解决财政赤字问题仍是国债发行额增加的主要原因之一；国债累积余额对国债发行额的影响不大，但仍要注意将国债总余额控制在合理的范围之内；国债还本付息额的参数估计值为4.45，说明其对国债发行量具有重要的影响。#p#分页标题#e# 3．Granger因果检验。Granger因果检验是由Granger（1969）和Sim（s1972）提出来的，其实质是为了检验一个变量对另一个变量的预测是否有影响，进而确定它们的协整关系。比如，如果变量x有助于对变量y的预测，再加上x的滞后值能够显著增强对y的解释能力，那么就说明x是y的Granger原因。本文采用成对Granger因果检验，取2阶滞后，检验结果如表3所示：Granger因果检验的原假设是不存在Granger因果关系的，如果检验结果拒绝原假设，则说明Granger因果关系成立。由检验结果可知，变量的统计值在5%的置信度水平上显著，国民生产总值、居民储蓄、财政赤字、国债累积余额、国债还本付息额都是国债发行额的Granger原因。但值得注意的是，Granger因果检验的结论只是统计意义上的因果性，不能作为肯定或否定因果关系的最终依据，且以上结果也只能作为统计意义上因果关系的参考。 4．VAR模型的方差分解。方差分解是评价VAR模型的一种常用方法，它将系统预测的均方误差（MeanSquareError，MSE）按其成因分解为自身影响和其他各变量影响所构成的贡献率，从而可以描述VAR模型中各变量影响对系统变量动态变化的相对重要性。本文通过方差分解来分析各变量对国债发行额的贡献率，结果如表4所示：表4方差分解结果表明：国债发行额预测误差在第1年只受到自身规模的影响，但从第2年起所占比例有所下降，从长期来看在20%~30%之间浮动，说明国债发行额受自身规模的影响比较大。从因变量的情况来看，随着时期的不断延长，国民生产总值对国债发行额的贡献率也有所上升，最大值出现在第5年，约为23%，而从长期来看其维持在15%~20%之间；居民储蓄对国债发行额的贡献率在30%左右，在各变量之中所占比例最大；财政赤字和国债还本付息额的冲击对国债发行额的影响比较小，最大贡献率未超过5%；国债累积余额对国债发行额的影响也比较大，贡献率在第2年达到了最高的38%，但从长期来看其主要在14%上下浮动。因此可以认为，我国国债发行额的变动受居民储蓄的影响较显著，在做国债发行决策时应对该因素引起高度重视。 5．向量误差修正（VEC）模型。只要变量之间存在协整关系，就可以由自回归分布滞后模型导出误差修正模型，而VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后方程，因此VEC模型可以在VAR模型的基础上建立，并对具有协整关系的非平稳序列进行建模。Johansen检验结果表明，VAR模型中的各变量间存在协整关系，即长期均衡关系，因此可以对国债发行额及各影响变量建立VEC模型。VEC模型的最优滞后阶数比VAR模型少一个，因此取1阶滞后。另外，以有截距项和无确定的线性趋势作为VEC模型建立的预设条件。VEC模型参数的估计结果如表5所示。在VEC模型中，国债发行额的波动可以分为短期波动和长期均衡两部分。其中，各变量的差分项反映了短期波动的影响，而误差修正项体现了短期波动受长期均衡的影响。由VEC模型参数估计结果可知，国债发行额、国民生产总值、居民储蓄、财政赤字、国债累积余额和国债还本付息额的差分滞后项参数估计值分别为-0.842802、-0.131942、-0.533496、1.842753、-0.184669、6.459715，说明从短期来看，国债还本付息额和财政赤字对国债发行额的变动影响较大，但财政赤字的影响并不显著。国民生产总值、居民储蓄和国债累积余额对国债发行规模也具有一定的影响，但显著程度不高。另外，国债发行额受到误差修正项（系数为0.774350）的正向调节，说明其对长期均衡有比较大的调整力度。 五、我国国债发行规模预测与适度性分析 1．发行规模的预测。利用上文得到的VEC模型对未来5年的国债发行规模进行预测。首先，预测各影响因素的取值。其中，国民生产总值按年平均9%的增速进行预测，居民储蓄、财政赤字、国债累积余额和国债还本付息额分别按近5年环比增速的算术平均数作为年增长率进行估计。其次，将各变量代入VEC模型对误差进行协整分析，可以比较科学地预测国债发行额，具体结果如表6所示：由表6可以看出，我国国债发行额（经进行价格指数调整后将名义值转化成了实际发行额）在未来5年保持持续增长的势头，且增长幅度有所提高。上述预测结果为本文对我国国债发行量进行适度性分析打下了基础。 2．国债发行额的适度性分析。本文利用国债借债率、国债偿债率和国债依存度三个指标来衡量我国未来5年国债发行规模的适度性。这三项指标的计算公式分别为：国债借债率=国债发行额÷财政收入×100%国债偿债率=国债还本付息额÷财政收入×100%国债依存度=国债发行额÷（国债发行额+财政收入）×100%计算结果如表7所示：从表7可以看出，国债借债率、国债偿债率和国债依存度三项指标呈逐年上升趋势。其中，国债偿债率上升的幅度较大，远高于国际公认的安全线10%，而且逐渐逼近并超过22%的警戒线，说明我国国债偿债率在未来几年普遍偏高。国债依存度处于国际公认安全线的20%以下，意味着国债发行规模还有一定的扩展空间，但值得注意的是，由于国债依存度逐年递增，其可能带来的债务风险也在加大，切不可忽视。 六、总论与建议 通过实证分析，本文得出一些结论，并根据结论指出尚存在的一些不足，提出相应的对策建议。 1．由Johansen协整检验结果可知，我国国债发行额、国民生产总值、居民储蓄、财政赤字、国债累积余额和国债还本付息额之间存在着协整关系，即长期均衡关系，并在5%的置信度水平上得到了协整关系的表达式。 2．国民生产总值、居民储蓄、财政赤字、国债累积余额、国债还本付息额都是国债发行额的Granger原因，它们对国债发行规模都有着不同程度的影响：根据VAR模型的方差分解结果，从长期来看，在上述五个影响因素中，居民储蓄对我国国债发行额（规模）的影响最显著，贡献率最高时达到了38.91%，其次是国民生产总值和国债累积余额，贡献率都在15%以上。 3．在VAR模型的基础上建立VEC模型，从模型参数估计结果可以看出，短期内国债还本付息额和财政赤字对国债发行额的变动有较大影响，尤其国债还本付息额的影响更显著；长期内国债发行规模的均衡受到误差修正项的调整力度的影响（正向调节）比较大。#p#分页标题#e# 4．通过对国债发行规模的预测和适度性分析，可知我国未来5年的国债借债率、国债偿债率和国债依存度都处于较高水平，其中国债偿债率甚至已经逼近警戒线，这提醒我们要警惕国债发行可能带来的债务危机，并采取如压缩财政赤字、完善偿债基金制度等防范措施，从而保证国债发行的良性循环。