中国县域城镇化、就业率与经济发展水平关系的实证研究基于24个县市面板数据分析(下)表4表示，Hadri方法对“lnxyczhl”水平值的单位根检验表明“lnxyczhl”含有单位根，而LLC和Breitung结论表明不含有单位根。对于“lnxyjyl”，Breitung检验和Hadri检验表明只含有两个单位根，Hadri检验“lnGDP”只含有一个单位根。根据以上的检验，表明各个变量都含有单位根，但是有几个单位根，还要进行一阶差分检验。表5面板数据的一阶差分单位根检验检验方法lnxyczhllnxyjylnGDP一次差分LLC检验-189.96(0.00)-20.34(0.00)-17.86(0.00)Breitung检验-3.68(0.00)-2.73(0.00)0.87(0.81)*Hadri检验38.75(0.00)28.54(0.00)28.11(0.00)注：*表示在1%的显著水平上接受原假设；括号中数据是该统计量的伴随概率从表5可以看出，进行一阶差分检验后，除了“lnGDP”一阶差分检验不同外，其余检验结果均表明上述三个差分序列是非平稳的，即原序列是一阶以上单整序列而非平稳序列。面板模型的变量是不平稳的，就不可以直接进行回归分析，否则可能是伪回归。(二)面板协整检验面板协整检验的方法有多种，这里应用Pedroni以回归残差，如表6。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---表6变量的面板协整检验变量面板协整检验结果被解释变量lnxyjyl和lnGDP解释变量lnxyczhl组内统计量Panelv-stat-3.46PanelP-stat3.4PanelPP-stat-5.09*PanelADF-stat-1.84*组建统计量Groupp-stat-4.86GroupPP-stat-13.24*GroupADF-stat-1.94*注：1.除了Panelv-stat为右尾检验外，其余统计检验量均为左尾检验；2.*表示在5%的显著水平上拒绝不存在协整关系的原假设上述数据表明除了Groupp-stat和GroupPP-stat检验接受原假设外，其余检验均拒绝“不存在协整关系”的原假设。综合考虑，认为两个变量存在协整关系，因此，可以进行回归分析。(三)模型的估计与分析由于通过观测面板数据散点图发现本文使用对数建模最合理，因此，本文中我们设县域城镇化率(lnxyczhl)为被解释变量，县域就业率(lnxyjyl)和经济发展水平(lnGDP)为解释变量，方程可以写作：lnxyczhlit=αit+β1lnxyjylit+β2lnGDPit+ξit,i=1,2…，N;t=1，2…，T用面板数据建立的模型通常有3种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。本文首先使用F检验，在给定α值的情况下，如果F值小于临界值，则接受零假设，使用混合效应模型，反之，如果F值大于临界值，则拒绝零假设，使用固定效应模型。三种方法的回归方程如下：(1)混合模型估计，估计结果如下：lnxyczhlit=27.8-5.42lnxyjylit-0.02lnGDPit(0.78)(-0.7)(-0.41)R2=0.004，DW=0.17，SSE=157.72被估参数均通过了显著性检验，回归方程的拟合效果也很好，但是DW值太低，存在负自相关。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---(2)个体固定效应回归模型，估计结果如下：lnxyczhlit=-28.21+6.61lnxyjylit+0.22lnGDPit+0.05D1+0.31D2+…+0.14D24(-0.56)(0.6)(4.77)R2=0.86，DW=1.17，SSE=22.03其中虚拟变量D1、D2…，D24的定义为：24个县(市)的就业率和社会经济发展水平与城镇化成正比例关系，说明较高的就业率和经济发展水平可以促进城镇化的快速发展。(3)F检验接下来用F统计量检验是应该建立混合模型还是个体固定效应模型，原假设与备择假设分别为：H1：模型中不同个体的截距相同H2：模型中不同个体的截距不同F统计量定义为：F=61.07＞F0.05(23,238)所以推翻原假设，比较上述两个模型，个体固定效应模型比混合模型更合理。(4)时点固定效应回归模型，相应的表达式为：lnxyczhlit=34.8-6.92lnxyjylit-0.05lnGDPit-0.27D1-0.15D2+…+0.23D10---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---(0.98)(-0.84)(-1.22)R2=0.04，DW=0.16，SSE=152.66其中虚拟变量D1、D2…D10的定义是：(5)个体随机效应回归模型，表达式为：lnxyczhlit=-23.39+5.59lnxyjylit+0.2lnGDPit+0.05D1+0.33D2+…+0.12D24(-0.51)(0.56)(4.5)R2=0.11，DW=1.04，SSE=24.79其中虚拟变量D1、D2、…D24定义为：(6)Hausman检验利用Hausman统计量检验应该建立在时点...