《表4 不同类型面板回归模型的Hausman检验》

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《森林资源与经济增长的EKC关系检验——基于省际面板数据的实证研究》

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在面板模型回归分析中，采用三次函数检验回归系数是否显著，若三次函数系数显著，则采用三次函数回归模型，若三次函数系数不显著，进一步采用二次函数对回归系数进行检验，若二次函数系数显著，则采用二次函数回归模型，若二次函数系数仍不显著，则采用线性回归模型。面板数据回归模型包括固定效应模型和随机效应模型，在Eviews中通过Hausman检验判断选择固定效应模型或随机效应模型。Hausman检验的原假设是个体效应与回归变量无关，应建立随机效应模型，在Eviews中首先分别建立普通EKC形式和扩展EKC形式的随机效应模型，然后进行Hausman检验（表4）。结果显示，普通EKC形式面板回归模型的P为0.002 5，在1%显著性水平上拒绝原假设，故普通EKC形式面板回归模型应建立固定效应模型（模型1）；扩展EKC形式面板回归模型的P为0.001 5，在1%显著性水平上拒绝原假设，故扩展EKC形式面板回归模型同样应建立固定效应模型（模型2）。