《表5 各时间序列变量的ADF单位根检验》

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《区域创新能力对经济发展质量提升的驱动作用研究》

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注：表中Δ表示一阶差分算子。

各时间序列变量数据的ADF单位根检验。各时间序列变量数据可能由于存在共同的变化趋势，导致产生伪回归，因此在进行模型拟合前，需进行时间序列的单位根平稳性检验。本文采用Eviews6.0提供的单位根ADF检验方法。通过ADF检验后，可剔除被检验变量时间序列数据可能存在的高阶滞后自相关，以免除对检验最终结果是白噪声假设的影响，所以ADF检验是最常用和最准确的单位根检验方法。考虑到创新产出与河南经济增长质量不呈线性关系，所以从分析模型中将该变量剔除。以下是对河南全要素生产率TFP与创新能力及创新基础、投入与制度创新等方面进行时间序列的ADF单位根平稳性检验，其结果见表5。