出口区域结构效应模型的识别与检验

6.3.2　出口区域结构效应模型的识别与检验

（1）稳定性检验与协整检验

本章采用了针对面板数据的单位根检验方法对截面被解释变量与截面解释变量进行检验。将截面时间序列所需要的省（市、区）数据（包括除重庆、西藏与青海外的中国大陆所有省、市、自治区）的截面时间序列，包括被解释变量：我国各区域的出口对数序列ln（EX P_i），我国各区域的国内生产总值对数序列ln（GDP_i），我国各区域的ln（FRG_i）序列、实际汇率ln（REER_i）序列，以及我国的ln（FRG）、ln（GDP）、ln（REER）、ln（WARIN）、ln（MAR）解释变量。对所有序列进行的单位根检验结果如表6.8所示。

单位根检验结果显示：Breitung检验拒绝存在共同的单位根过程；ADFFisher和PP检验拒绝存在单独的单位根过程；而Levin、Lin＆Chu检验和Hadri Z-stat检验则认为存在共同单位根过程。因此需要进行协整检验。

表6.8　出口区域结构效应面板实证原序列的单位根检验

采用Engle-Granger两步法进行协整检验。即在获得以下回归结果之后，对其各残差序列进行单位根检验。检验结果如表6.9所示。

表6.9　出口区域结构效应面板实证的协整检验

从表6.9可知：在5%的显著性水平下，基本可以认为，各回归残差序列是稳定的（除Hadri Z-stat检验法以外），不存在单位根过程，通过Engle-Granger两步法协整检验。可知人民币实际汇率及各因素与我国的各区域的出口贸易之间存在一定的协整关系，即长期均衡关系。原序列之间存在协整关系，因而进行面板回归分析是合适的。

（2）方法选择的Hausman检验

针对我国汇率的区域出口结构效应的面板回归的Hausman检验结果如表6.10所示。

表6.10　出口区域结构效应面板实证的Hausman检验

Hausma检验的结果显示，面板数据的截面回归估计应采取固定效应模型。

（3）面板回归估计方法的相关图检验

在完成不包括序列相关项和移动平均项（AR项和MA项）的回归之后，得到回归残差序列之间相关图与偏相关图，检验回归方程是否存在序列相关性。可以看到，针对回归序列的残差进行的相关图检验结果（图6.8）显示，不存在序列相关，不必加入AR项或MA项。

图6.8　出口区域结构效应面板实证的相关图与偏相关图