面板数据的单位根检验

李子奈在《计量经济学》（3版，2010）中指出，一些非平稳的“经济时间序列”往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R2，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为虚假回归或伪回归（Spurious Regression）。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对“各面板序列”的平稳性进行检验。

常用的面板数据单位根检验有LLC、IPS、Breintung、ADF－Fisher和PP－Fisher等5种，其中LLC、Breintung适用于“同根”的情形，IPS、ADF－Fisher和PP－Fisher适用于“不同根”的情形。

以Fisher－ADF为例，李子奈（2010）提出时间序列单位根检验的说法：“ADF检验实际操作是通过3个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有3个模型的检验结果‘都’不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。”

为了克服时间序列数据的异方差性，我们首先对数据进行了对数处理，然后利用Eviews软件对数据进行分析，本研究区的面板数据的单位根检验结果如表4－3和表4－4所示。

由表4－3和表4－4的检验结果可知，InDust的原序列在截距项和趋势项都不包含的模型下，LLC、ADF－Fisher和PP－Fisher检验都拒绝了“存在单位根”的原假设，即它是零阶单整的，是稳定的；而COD、InSO2、InSolid、InWater、PGDP、PGDP2、PGDP3、I和A的原序列均不能拒绝原假设，即它们都是非平稳的。而对各变量的一阶差分进行检验时，除了ΔA不能拒绝“存在单位根”的原假设外，其他变量均拒绝了原假设，即除了ΔA为非平稳外，其他变量均是一阶单整序列。