我国国债发行规模影响因素的分析

1、我国国债发行规模影响因素的分析【摘要】本文旨在对 1986-2003 年我国国债规模的影响因素进行实证分析。 首先，我们综合了几种关于国债发行规模的主要理论观点； 进而我们建立了理论模型。 然后，收集了相关的数据，利用 EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。 最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析， 并相应提出一些政策建议。【问题的提出 】选题的目的：现有的研究认为，一国的国民生产总值 , 财政收入 , 财政赤字 , 预算内投资规模 , 信贷规模 , 城乡居民储蓄额 , 国债还本付息额 , 以及国债余额是影响国债发行规模的主要因素。 在我国，自 1981 年恢复发行

2、国债以来 , 国债规模日趋扩大，我们试图通过建立多元线性回归模型来分析影响我国国债发行规模的因素。我们的数据来源于中国统计年鉴 1986-2003 年（见表一）。 （由于81 85 年的还本付息额为“ 0”，可能对模型会有影响，所以我们只选用了 1986-2003 年的数据。）一、引言国债是国家作为债务人凭借国家信用向社会 ( 单位和个人 ) 筹集资金的一种凭证。国债不仅是国家筹集资金的一种手段 , 而且是国家调控宏观经济的重要政策工具。通过发行国债筹集资金 , 不仅能保证国家重大项目和重点项目的建设、弥补财政赤字 , 而且对于启动处于通货紧缩中的经济具有非常重要的意义。中央银行通过公开市场业

3、务买卖国债、 控制基础 ( 高能 ) 货币数量的方式来实施有效的货币政策 , 因此国债是联结财政政策与货币政策的纽带 , 其在一国经济中的作用不容低估。中国自 1981 年恢复发行国债以来 , 已整整走过了 20 个春秋。中国国债无论发行规模还是总量规模都迅速增长 ,1981 年中国的内部国债发行量只有 48.66 亿元人民币 , 而到 2003 年这一指标为 6153.53 亿元人民币 , 截止到 2003 年底的国债余额总量达到 22603.6 亿元人民币。国债发行规模因其增长速度超过了国民生产总值的增长速度而引起人们的广泛关注。一国国债的发行受制于诸多政治的和经济的因素。 一般认为 ,

4、一国的国民生产总值、居民收入水平、 政府的财政收支状况等都会影响到国债的发行。 那么一国国债的发行到底受哪些因素的影响呢 ?影响程度如何呢 ?这正是本论文所要回答的问题。二、相关文献综述简介中国国内有一些文献对国债发行规模的影响因素进行研究。1998 年 4 月杨大楷等人采用相关分析法对影响国债发行规模的因素进行了实证研究, 他们所选择的因素共八个 , 即国民生产总值、财政收入、财政赤字、预算内投资规模、信贷1规模、居民储蓄、国债还本付息额以及国债余额。他们分析的结果是 : 所有八个因素与国债发行都存在较高的相关性 , 且相关程度由高到低依次为国债余额、居民储蓄额、贷款余额、国民生产总值、国债

5、还本付息额、财政收入、财政赤字和预算内投资规模。1998 年 9 月杨大楷等人运用灰色关联度分析法 (GRA)又一次对国债发行规模的影响因素进行了实证分析。 他们仍然考虑上述八个因素。 但这一次他们不仅考虑了整体样本 , 而且还按时间顺序对整体样本分阶段进行了考察。他们分析的结果是 : 在整体样本数据中 , 对国债发行规模影响最大的因素是国债还本付息额 ; 而在分段样本中 , 影响最大的因素是国债余额 , 并且所有八个因素都与国债发行规模之间存在较高的关联度。 1周军民等人认为 , 一国的国债规模受制于 GDP、收入、物价、储蓄、利率、货币量、财政状况等因素。 他们使用回归计量模型建立了简单的

6、国债发行额计量模型。他们的分析结果是 : 在不考虑货币供应量的前提下 , 国债发行规模正相关于GDP增长速度 , 负相关于名义利率 ; 并认为现实的情况是在考虑货币供应量因素2时 ,M2 成了惟一影响国债发行额的外生变量。朱世武和应惟伟也对中国国债发行规模进行了实证研究 3。他们认为影响一国国债发行规模的因素也是八个 : 国内生产总值、中央财政收入、中央财政支出、财政赤字、信贷规模、居民储蓄、国债还本付息和国债累积余额。他们先用传统的统计方法进行了相关分析 , 得出的结论是所有指标都与国债发行规模存在很强的线性相关性。接着他们使用向量自回归法进行分析 , 结果发现中央财政收支是影响国债发行的主

7、要因素 , 而 GDP对国债发行的影响不明显。目前理论界对中国国债发行影响因素的研究存在如下问题 : 影响因素指标选择上不统一 , 分析者根据自己的主观判断来选取指标 , 因此导致了指标选择的不一致 , 而且这些文献都没有说明为什么这些因素对中国国债的发行规模产生影响 ; 上述文献对国债发行规模影响因素的分析方法上各不相同 , 虽然方法多并不是坏事情 , 但难免会给读者造成混乱 ; 分析的结果不统一 , 作者们所选择的指标与国债规模的相关度的分析结果不一致。本文同样对中国内部国债发行规模的影响因素进行探讨 , 在前人研究的基础上 , 通过经验判断和分析 , 找出所有那些真正与国债发行规模有关的

8、因素 。三、假设（一）国内生产总值一国的国债发行规模明显地受制于该国的经济发展水平 , 一国的经济规模越大、发展水平越高 , 则国债发行的规模和潜力就越大。假设 1国债发行规模与国内生产总值之间存在正相关关系1杨大楷 , 朱世武 , 陆虹 . 国债发行规模影响因素的灰色关联度分析 . 经济数学 ,1998,15(3):19-242周军民 , 赵旭 , 杨义群 . 国债规模与发行成本优化问题的研究 . 财经研究 ,2000,26(4):3-7.3杨大楷 , 朱世武 , 陆虹 . 国债发行规模影响因素的灰色关联度分析 . 经济数学 ,1998,15(3):19-242（二）城乡居民储蓄存款居民的可

9、支配收入用于两个项目 , 即储蓄与消费。一国国债发行规模与居民的储蓄存款之比俗称国债发行的应债率 , 应债率越高 , 则国债发行的可能规模越大。假设 2国债发行规模与居民储蓄存款之间成正相关关系（三）财政赤字通过发行国债来弥补财政赤字是国债产生的主要动因 , 也是现代国家的普遍做法。由此可见 , 财政赤字的大小直接影响国债发行规模的大小 , 在其他条件既定的前提下 , 财政赤字越大 , 国债的发行规模就越大。假设 3国债发行规模与现财政赤字成正相关关系（四）预算内投资规模一个国家的投资规模会直接影响资金的需求而中央政府的投资主要来源于中央财政收入 , 不足部分既可能通过发行国债筹措 , 也可能

10、直接形成财政赤字。 但一个国家的赤字规模是有限度的 , 它是以偿债能力、居民信心等为前提的 , 因此政府的投资缺口一般要通过发行国债来弥补。假设 4国债发行规模与预算内投资规模之间成正相关关系。（五）财政收入状况国债发行的一个主要原因就是弥补财政赤字在中国 , 国债发行的惟一机构是财政部 , 国债的还本付息是中央财政收支的再分配。 因此 , 与国债发行规模密切相关的是中央政府的财政收支状况。中央政府财政收入越多、财政支出越少 , 则需要发行国来弥补财政赤字的压力就越小。 而财政收支的差是财政盈余 ( 或赤字 ), 如果考虑了财政收支就相当于考虑了赤字规模。假设 5国债发行规模与中央财政收入成负

11、相关关系（六）信贷规模一般来说 , 信贷规模反映了人们当前的收入水平和对未来经济增长的预期 , 也反映了当前整个社会的投资规模 , 它对国债发行规模的影响是双重的 , 即信贷规模越大 , 说明人们当前的收入水平高 , 对未来经济增长的信心足 , 国债发行潜力大 ; 但信贷规模大意味着当前的社会投资规模大 , 居民的国债购买力降低。假设 6 国债发行规模与信贷规模成正相关关系（七）国债还本付息额国债有三大功能 : 弥补财政赤字、 筹集建设资金、 调节经济。 除此之外 , 国债还有偿 还到期债务本息的光荣使命。每年我国政府发行的国债中有相当大一部分是用来偿还到期债务本息 , 如:1997 年国债发

12、行规模为 2476.82 亿元 , 到期债务还本付息额为 1918.37 亿元 , 占国债发行规模的 80%左右 , 可见借新债还旧债是我国国债发行规模不断扩大的重要因素之一。假设 7国债发行规模与国债还本付息额成正相关关系（八）国债余额3一国所能承受的国债总量是有限度的, 一方面 , 国债发行对社会投资存在挤出效应 , 并且这种挤出效应随着国债发行规模的增大而加速增加 , 因此国债发行的规模不能超出挤出效应与国债效应相等之点 ; 另一方面 , 一国居民的应债能力总是有限的 , 过度的国债规模可能导致政府信用的下降 , 从而引发经济的和政治的风险。既然一国所能承受的国债总量是有限的 , 那么国

13、债的剩余数量将对今后的国债发行规模产生反向的影响。 也就是说 , 当前的国债剩余规模越大 , 则潜在的发债空间就越小。假设 8国债发行规模与现有的国债余额成负相关关系四、相关数据收集表一： 1986-2003 年国债发行规模（单位：亿元，国债含外债）变量YX1X2X3X4X5X6X7X8年份198662.5100010201.402237.600-82.90000455.62002122.0007590.4007.980000291.80001987117.070011954.503073.300-62.83000496.64002199.4009032.35023.18000331.7000

14、1988132.170014922.303801.500-133.9700431.96002357.20010551.3328.44000435.50001989263.910016917.805146.900-158.8800366.05002664.90012409.2719.30000555.10001990197.240018598.407119.800-146.4900393.03002937.10015166.36113.4200638.60001991281.270021662.509241.600-237.1400380.43003149.48018043.95156.6900

15、763.20001992460.770026651.9011759.40-258.8300347.46003483.37021615.53342.4200881.60001993381.320034560.5015203.50-293.3500483.67004348.95026461.14224.30001572.48019941028.57046670.0021518.80-574.5200529.57005218.10031602.90364.96002286.40019951510.86057494.9029662.30-581.5200621.05006242.20039393.40

16、784.06003300.30019961847.77066850.5038520.80-529.5600629.72007407.99061156.601266.2904361.43019972412.03073142.7046279.80-582.4200696.74008651.14074914.101820.4005508.93019983278.77076967.2053407.50-922.23001197.3909875.95086524.102245.7907765.70019993715.03080579.3659621.80-1743.5901852.14011444.08

17、93734.301792.3306542.34020004157.00088254.0064332.40-2491.2702109.45013395.2399371.101552.21013674.0020014483.53095727.9073762.40-2516.5402546.42016386.04112314.71923.42015618.0020025679.000103935.386910.60-3149.5103160.96018903.64131293.92467.71019336.1020036153.530116603.2103617.7-2934.7002687.820

18、21715.25158996.22876.58022603.60五. 计量经济模型的建立我们将国债规模作为被解释变量，国民生产总值、城乡居民储蓄额、财政赤字、预算内投资规模、财政收入、信贷规模、还本付息额、国债余额作为解释变量。设模型为： y=0+ 1X1+2X2+8X8+u其中Y 国债规模4X 1国民生产总值X 2城乡居民储蓄额X 3财政赤字X 4预算内投资规模X 5财政收入X 6信贷规模X 7还本付息额X 8国债余额六、模型的求解和检验（一）单位根检验单位根检验是针对宏观经济数据序列， 货币金融数据序列中是否具有某种统计特性而提出的一种平稳性检验的特殊方法。因为我们选择的数据都是时间序列，

19、所以需要对各个解释变量进行单位根检验，观察其是否平稳。表二：单位根检验(ADF) 结果变量ADF临界值（ .=0.1）D（ X1，3）-1.903967-1.6285D（ X1，2）0.046226-1.6277D（ X1）1.13790-1.6269D（ X2，3）-1.234360-1.6285D（ X2，2）0.874310-1.6277D（ X2）1.349849-1.6269D（ X3，3）-2.949844-1.6285D（ X3，2）-1.319288-1.6277D（ X3）0.760742-1.6269D（ X4，3）-3.897697-1.6285D（ X4，2）-1.68

20、2764-1.6277D（ X4）0.175745-1.6269D（ X5，3）-1.806292-1.6285D（ X5，2）1.871214-1.6277D（ X5）2.875908-1.6269D（ X6，3）-1.797916-1.6285D（ X6，2）0.526789-1.6277D（ X6）1.988972-1.6269D（ X7，3）-3.824533-1.6285D（ X7，2）-2.437275-1.6277D（ X7）0.756675-1.6269D（ X8，3）-5.163664-1.6285D（ X8，2）-0.027118-1.6277D（ X8）5.701580-

21、1.62695由此可见，在 .=0.1 的显著性水平上， X2 的 ADF值小于临界值，故接受原假设， X2 的数据呈现不平稳性。由于我们知识所限，在此不做进一步调整。（二）多重共线性检验现在用 Eviews 软件对参数作 OLS估计，输出结果见表3：对各参数作 OLS估计 EVIEW输出结果如下：表三Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 16:13Sample: 1986 2003Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-Statisti

22、cProb.C434.9873203.16222.1410840.0609X1-0.0136730.006632-2.0617270.0693X20.0940610.0309773.0364530.0141X3-0.7022550.277798-2.5279370.0323X40.1808550.2459770.7352550.4809X5-0.2094500.092003-2.2765490.0488X6-0.0184410.011501-1.6034800.1433X70.6364940.2360662.6962570.0245X80.0288670.0261911.1021560.299

23、0R-squared0.999151Mean dependent var2009.019Adjusted R-squared0.998396S.D. dependent var2065.883S.E. of regression82.73942Akaike info criterion11.97612Sum squared resid61612.31Schwarz criterion12.42131Log likelihood-98.78510F-statistic1323.660Durbin-Watson stat1.751325Prob(F-statistic)0.0000001、分析 由

24、 F=1323.660>F0.05(8,10)=2.98(显著性水平 =0.05) ，表明模型从整体上看国债发行规模与解释变量之间线性关系显著。 X4 的 T 值较小，没有通过T 检验，影响不显著。 X1 ，X3， X6，X8 的符号与经济意义相悖。2、检验计算解释变量之间的简单相关系数表四6X1X2X3X4X5X6X7X8X11.0000000.983867-0.9003110.8765760.9585860.9784030.9646530.915281X20.9838671.000000-0.9432430.9307880.9912010.9984850.9677010.963274

25、X3-0.9003110.9307881.000000-0.988944-0.968435-0.938134-0.847419-0.969183X40.8765760.991201-0.9889441.0000000.9594340.9285060.8483010.959756X50.9585860.998485-0.9684350.9594341.0000000.9887600.9347410.986965X60.9784030.998485-0.9381340.9285060.9887601.0000000.9724300.961275X70.9646530.967701-0.847419

26、0.8483010.9347410.9724301.0000000.892062X80.9152810.963274-0.9691830.9597560.9869650.9612750.8920621.000000由表三可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。3、修正 运用 OLS方法逐一求 Y 对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。 经分析八个一元回归模型中国债发行规模 Y 对 X2 城乡居民储蓄的线性关系最强，拟合程度最优表五指标R2tS.EF变量X10.94083315.95517.9744254.4231X20.98909838.099222.

27、34381451.610X30.925293-14.07733582.0357198.172X40.91261912.9269462.4761167.1057X50.98113628.84759292.4727832.1835X60.98721835.15334240.75221235.757X70.91862013.43906607.4761180.6084X80.93860415.63977527.6438244.6025即 ：Y=-258.0057 +0.064240X2 (-3.253932)(38.09999)R2=0.989098 S.E=222.3438F=1451.610我们对

28、国债发行规模及其各影响因素进行相关性分析，可以看出R2 最大的是 X2 ( 城乡居民储蓄额 )= 0.989098 ，（详见表六）最小的也有 X4（预算内投资规模） =0.912619 ，由此可见，我们的初步相关性分析是合理的，也是有事实根据的。表六Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 19:25Sample: 1986 2003Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.7C-258.005779.29043-3

29、.2539320.0050X20.0642400.00168638.099990.0000R-squared0.989098Mean dependent var2009.019Adjusted R-squared0.988417S.D. dependent var2065.883S.E. of regression222.3438Akaike info criterion13.75077Sum squared resid790987.9Schwarz criterion13.84970Log likelihood-121.7569F-statistic1451.610Durbin-Watson

30、 stat1.263845Prob(F-statistic)0.000000 逐步分析将其余解释变量带入中，得如下几个模型：（分别参见表 7- 表 9）Y=-310.2239 +0.050918X2 +0.485513X4(-5.880456)(16.93955)(4.761566)_R2 =0.995080S.E=144.9015F=1720.264Y=-157.0734+0.072967X2+0766151X4-0.155877X5_R2 =0.996660S.E=119.3928F=169.948Y=205.3315+0.090693X2+0.816684X4-0.350349X5+0.

31、084060X8_R2 =0.997792S.E=97.07546F=1921.532可见加入新解释变量 X4,X5,X8 能使拟合优度有所提高，并使每个参数 T 统计检验显著， F 统计检验显著性也有所提高，则采纳这些变量。反之， X1,X3,X6,X7的加入，对其他参数没有明显影响，则可舍弃这些变量。则修正后 , 模型为：Y=205.3315+0.090693X2+0.816684X4-0.350349X5+0.084060X8表七Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 19:26Sample: 1986

32、2003Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-310.773952.84861-5.8804560.0000X20.0509180.00300616.939550.0000X40.4855130.1019654.7615600.0003R-squared0.995659Mean dependent var2009.0198Adjusted R-squared0.995080S.D. dependent var2065.883S.E. of regression144.9015Akaike

33、info criterion12.94100Sum squared resid314946.8Schwarz criterion13.08939Log likelihood-113.4690F-statistic1720.264Durbin-Watson stat1.889384Prob(F-statistic)0.000000表八Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 19:27Sample: 1986 2003Included observations: 18VariableCoefficientStd.

34、Errort-StatisticProb.C-157.073469.38825-2.2636890.0400X20.0729670.0081368.9684320.0000X40.7661510.1295705.9130130.0000X5-0.1558770.054789-2.8450570.0130R-squared0.997249Mean dependent var2009.019Adjusted R-squared0.996660S.D. dependent var2065.883S.E. of regression119.3928Akaike info criterion12.595

35、84Sum squared resid199564.8Schwarz criterion12.79370Log likelihood-109.3626F-statistic1691.948Durbin-Watson stat2.475262Prob(F-statistic)0.000000表九Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 19:28Sample: 1986 2003Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb

36、.C205.3315138.72531.4801300.1627X20.0906930.00906610.003930.0000X40.8166840.1068227.6452470.0000X5-0.3503490.081299-4.3093860.0008X80.0840600.0293962.8595510.0134R-squared0.998311Mean dependent var2009.019Adjusted R-squared0.997792S.D. dependent var2065.883S.E. of regression97.07546Akaike info crite

37、rion12.218999Sum squared resid122507.4Schwarz criterion12.46631Log likelihood-104.9709F-statistic1921.532Durbin-Watson stat2.342221Prob(F-statistic)0.000000（三）异方差检验1、图示法残差与因变量y 的散点图。 残差的绝对值分布比较随机，无明显规律， 可判定不存在异方差。2、 Gold-Quandt检验将样本分为 1986-1992 和 1997-2003 两部分，分别回归，得到下列结果：10Dependent Variable: YMeth

38、od: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 20:37Sample: 1986 1992Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1761.0951937.3580.9090190.4593X20.1012730.0962151.0525700.4029X4-1.7293661.692354-1.0218700.4143X5-0.4780440.856812-0.5579330.6330X8-0.2816871.737570-0.1621160.8861R-squar

39、ed0.918855Mean dependent var216.4200Adjusted R-squared0.756564S.D. dependent var133.6615S.E. of regression65.94762Akaike info criterion11.39141Sum squared resid8698.177Schwarz criterion11.35277Log likelihood-34.86992F-statistic5.661774Durbin-Watson stat2.810191Prob(F-statistic)0.155706Dependent Vari

40、able: YMethod: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 20:47Sample: 1997 2003Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-21.6750585.67354-0.2529960.8239X20.1076040.00683515.743320.0040X40.8190410.04845016.904720.0035X5-0.4087440.042317-9.6591090.0105X80.0755790.0112096.7428460.02

41、13R-squared0.999781Mean dependent var4268.413Adjusted R-squared0.999342S.D. dependent var1312.370S.E. of regression33.65496Akaike info criterion10.04601Sum squared resid2265.312Schwarz criterion10.00737Log likelihood-30.16102F-statistic2280.398Durbin-Watson stat2.012714Prob(F-statistic)0.000438求F统计量

42、：F=8698.177/2265.312=3.839729683查F分布表给定显著性水平a=0.05,，得临界值F0.05(3， 3)=9.28 ， 比较 F=3.839729683 F0.05(3 ，3)=9.28 ， 表明随机误差不存在异方差。113、 ARCH 检验Dependent Variable: E2Method: Least SquaresDate: 06/08/05Time: 21:01Sample(adjusted): 1989 2003Included observations: 15 after adjusting endpointsVariableCoefficien

43、tStd. Errort-StatisticProb.C14583.415983.2462.4373750.0330E2(-1)-0.3372810.291987-1.1551240.2725E2(-2)-0.3579690.290886-1.2306170.2441E2(-3)-0.1349320.289180-0.4666040.6499R-squared0.168557Mean dependent var8084.549Adjusted R-squared-0.058200S.D. dependent var12912.73S.E. of regression13283.18Akaike

44、 info criterion22.04956Sum squared resid1.94E+09Schwarz criterion22.23838Log likelihood-161.3717F-statistic0.743337Durbin-Watson stat1.472480Prob(F-statistic)0.548268根据回归结果计算 （ n-p）R2=12*0.168557=2.191241, 临界值2 0.05(3)=7.81 ，因为（ n-p）R2=12*0.168557=2.191241 <2 0.05(3)=7.81 ， 表明随机误差项不存在异方差。（四）自相关检验

45、1、 图示法12在对模型进行参数估计后， 我们相应的计算出了et, 由 et,序列的图形直观的判断的ut 自相关 。 计算 et 与 et,-1,的二维坐标图，由图可见et 与 et,-1, 不存在系统反映，则误差项可能不存在自相关。2、D-W检验为了进一步明确et 与 et,-1是否存在自相关，我们采用了D-W检验。给定显著性水平 =0.05 ， 查 Durbin-watson 表， n=18, 解释变量的个数为 4 的情况下的下界值 dl=0.82, 上限临界值 du=0.872.步骤： 1）对 86 年到 03 年的解释变量和应变量作 OLS 估计，直接得到残差 resid2 ）运用 G

46、ENR 生成序列 E3)对 E E(-1)进行 OLS 估计，得到样本的自相关系数 =-0.193987，由 d=2(1-p)的 d 值为 2.387974，经比较 d 值刚好落入 4-du<d<4-d.L,表明不能确定存在自相关。4 ）当落入两个不能判断的区间之一时， 我们选择调整样本容量的大小，进一步进行检验。增加 81 年到 85 年的数据，（见表如下）（因为确定的模型没有还本付息额这个变量，所以可以扩大样容量） 对 81 年到 03 年的解释变量和应变量作 OLS 估计，得到残差 resid，运用 GENR 生成序列 E，对 E E(-1) 进行 OLS 估计，得到样本的自相关系数=-0.184726, 由d=2(1-)的 d 值为 2.369452,du<d<4-du 表,明不存在一阶自相关。变量年份YX2X4X5X8198148.66000523.7000269.76001175.80048.68000198243.83000675.4000279.26001212.30092.50000198341.58000895.8000339.71001367.000134.0000198442.