《表2 我国经济发展变量时间序列ADF检验》

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《经济发展与职业教育的耦合关系及其协同路径》

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注：表中的数据均由Eviews8.0软件统计整理；△TGDP表示对变量进行一阶差分。Δlog（TGDP）表示对变量取对数后进行一阶差分。

传统的时间序列分析一般假设模型的随机误差是平稳过程。事实上，经济指标的时间序列数据往往并不平稳，而平稳和非平稳的时间序列在性质上会有很大的差别。对于非平稳序列，由于外生冲击对该序列的影响长期存在，因此，我们无法通过该序列的历史信息来预测其未来走势，而平稳序列则不然。[19]因此，为了防止出现数据假回归现象，需要对数据本身的平稳性进行分析。首先我们要对所研究问题的相关数据进行单位根检验，以检验其平稳性。常见的平稳性检验方法有增广的迪基—富勒检验（Augmented Dickey-Fuller Test，简称ADF检验）和菲利普斯—配龙检验（Phillips-Perron Test，简称PP检验）。根据模型的结构，本研究选择ADF检验，模型如下式，检验结果见表2、表3。