《表3 面板数据序列的单位根检验结果》

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《京津冀技术创新与经济增长关系实证研究》

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注：括号内数值为相应检验统计量的概率值。**表示在0.显著水平上显著；***表示在0.001显著水平上显著。

为避免出现伪回归现象，在对面板数据进行参数估计之前需要检验LGDP和LIPA的协整关系。然后进行单个序列的单位根式检验。基于该假定的检验包括LLC、Breitung和Hadri等三种检验；假定该参数对所有的截面都是不相同的，基于该假定的检验包括IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP等三种检验。表3给出面板数据序列LGDP和LIPA单位根检验的结果。从表3可知，在水平值层面，发明专利申请量和实际GDP的水平值经过五种检验方法（即LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP和Hadri)，LLC检验方法所得到的检验统计量为0.2532，相应概率值为0.5999大于0.1，因此不能拒绝“各截面序列具有相同单位根过程”的原假设。IPS、FisherADF和Fisher-PP检验方法所得到的检验统计量分别为2.7380、5.0537和0.0895，相应概率值分别为0.9969、0.5369和1.0000，都大于0.1，因此不能拒绝“各截面序列具有不同单位根过程”的原假设。Hadr检验方法所得到的Z检验统计量分别为3.3088和3.0361，相应的概率值分别为0.0005和0.0012，因此拒绝“各截面成员序列无单位根过程”的原假设。根据五种检验方法的单位根结果，可以认为这些序列存在单位根，是非平稳的；而在一阶差分值层面上，同理，可以认为它们的一阶差分序列是平稳的。