方差分解(Variance Decomposition)是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。

我们对国债发行规模进行方差分解，从第八期开始，方差分解的结果趋于稳定，来自LND(国债发行规模)自身方程信息的影响占到了73%左右，来自LNA2(财政赤字)方程信息的影响占13%左右，来自LNA3(城乡居民储蓄存款)方程信息的影响占10%左右。而来自LNA1(国内生产总值)和LNA4(国债还本付息支出)方程信息的影响比较小分别占到2%和1.5%。这说明了LND(国债发行规模)主要受自身以及LNA2(财政赤字)和LNA3(城乡居民储蓄存款)的影响比较多，而受LNA1(国内生产总值)和LNA4(国债还本付息支出)的影响相对较低一些。

(六)Johansen协整检验及协整方程

LND(国债发行规模)、LNA1(国内生产总值)、LNA2(财政赤字)、LNA3(城乡居民储蓄存款)以及LNA4(国债还本付息支出)都是序列，满足进行协整检验的条件。本文采用Johansen极大似然估计法对LND、LNA1、LNA2、LNA3、LNA4进行协整检验。

Johansen协整检验是一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，它在进行多变量协整方面有较好的应用。在进行协整检验前，必须选择VAR模型的最优滞后阶数。由于在前文中已根据AIC和SC准则判断出该VAR模型的最大滞后期为2阶比较合适，所以协整检验的滞后期选择为1，另外，选择具有常数且无趋势项的模型为最为适合的协整检验模型。根据Johansen协整检验结果，根据迹检验和最大特征值检验的结果，在5%的显著性水平上，变量之间存在协整关系，因而可建立相应的VEC模型。

根据计算结果将协整关系写成数学表达式，并令其等于vecm得到：

vecm = LND+0.7486LNA1-0.2316LNA2-

1.1639LNA3-0.1098LNA4-1.1073

从上式可以看出，LND(国债发行规模)、LNA1(国内生产总值)、LNA2(财政赤字)、LNA3(城乡居民储蓄存款)以及LNA4(国债还本付息支出)存在长期均衡关系。从长期来看的话，当LNA1(国内生产总值)上升1%的时候，LND(国债发行规模)会降低0.748%，这说明了，当经济长期持续增长的时候，会降低对国债的需求，使得国债发行量减少。当LNA2(财政赤字)上升1%的时候，LND(国债发行规模)会上升0.231%，联系我国实际情况，这说明了，随着20世纪90年代国家政策的变化，我国国债适度规模影响因素的计量分析政府不得向银行透支或通过向银行借款的方式来弥补财政赤字以后，发行国债作为一种弥补财政赤字的方式，在政府的经济政策中起到越来越重要的作用。当LNA3(城乡居民储蓄存款)上升1%的时候，LND(国债发行规模)会上升1.16%，这说明了，当居民的储蓄存款增加的时候，国民经济的应债能力会增强，这会促使国债规模的上升。当LNA4(国债还本付息支出)上升1%的时候，LND(国债发行规模)会上升0.109%，这说明了，目前在我国，国债的还本付息压力对国债发行量有一定的影响，但是总体上看，影响较小。

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