【正文】 大利、相關(guān)系數(shù)低的面板縱剖面時間序列則不能拒絕零假設(shè)，如，日本、瑞典、。后來，Jorion和Sweeney（Jorion and Sweeney，1996）將該檢驗推廣到具有線性趨勢項的似不相關(guān)回歸方程組系統(tǒng)（SUR system of equations ）:的情況。 Connell（1998）通過蒙特卡洛模擬試驗也發(fā)現(xiàn)，當面板單位根檢驗式的隨機誤差項滿足下列條件時，其中，ω1，即隨機誤差項存在同期相關(guān)性（contemporaneous correlation）的情況下，若仍然使用LL檢驗來檢驗面板單位根的話，即使，在1%、5%和10%的顯著性水平下，LL檢驗犯第Ⅰ類錯誤的概率也分別高達55%、58%和60%見O39。另外，Coakley和Fuertes（1997，2000）、Canzoneri（Canzoneri et al,1996）、吳（Wu，1996）和Vanessa等（Vanessa et al.,2004）分別利用IPS檢驗、檢驗、檢驗和Fisher組合p值檢驗檢驗了購買力平價理論。其次，Choi（2001）也基于Stouffer等(Stouffer et al.,1949)的逆正態(tài)檢驗和George (George,1977)的logit檢驗（logit test），提出了單位根檢驗式（）的兩種組合p值面板單位根檢驗，并且，他還得出了這兩種組合p值檢驗統(tǒng)計量的漸近分布，即，在零假設(shè)下，如果有，則，其中“”表示弱收斂。他們在模型具有異質(zhì)正態(tài)誤差項的條件下，利用各縱剖面時間序列的LMi統(tǒng)計量之均值作為面板單位根檢驗的統(tǒng)計量；同時，在模型具有異質(zhì)獨立同分布誤差項的條件下，利用各縱剖面時間序列的統(tǒng)計量的均值tbar為統(tǒng)計量檢驗面板單位根假設(shè)。他們假定N和T同時趨于無窮大，但是，T的增長速度要大于N，也就是說，當N、T同時趨于無窮時，N/T趨于零。通過蒙特卡羅模擬試驗發(fā)現(xiàn)，與單變量時間序列單位根檢驗相比較，各種面板數(shù)據(jù)單位根檢驗都不同程度地提高了單位根檢驗的檢驗功效。從擴展單位根檢驗對象的視角提高單位根檢驗功效的研究也很豐富，許多文獻從觀測數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)上進行突破，將單變量的時間序列數(shù)據(jù)直接擴充為面板數(shù)據(jù)?！钡膭P恩斯定律，經(jīng)濟理論及其應(yīng)用研究是計量經(jīng)濟學理論方法發(fā)展的主要驅(qū)動力。D溢出等理論中廣泛應(yīng)用動態(tài)面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟模型。關(guān)鍵詞：面板單位根檢驗 蒙特卡洛模擬 小樣本性質(zhì)隨著經(jīng)濟現(xiàn)象的復(fù)雜化和經(jīng)濟學理論的深化，單純應(yīng)用截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)來檢驗經(jīng)濟理論、尋找經(jīng)濟規(guī)律和預(yù)測經(jīng)濟變量存在著一定的不足。為了便于行文，本文將第i個對象的T期觀測時間序列稱為面板數(shù)據(jù)的第i個縱剖面時間序列；將第t期N個對象的截面數(shù)據(jù)稱為面板數(shù)據(jù)的第t期橫截面。Abuaf和Jorion（1990）基于SUR回歸(seemingly unrelated regression)模型，采用GLS估計方法提出了面板單位根檢驗方法——SURDF檢驗。他們基于具有固定個體效應(yīng)的動態(tài)模型利用修正的DW統(tǒng)計量提出了一種可以檢驗動態(tài)模型殘差是否為隨機游走過程的面板單位根檢驗方法。于是，所有縱剖面時間序列或者都含有單位根，或者所有縱剖面時間序列都是平穩(wěn)序列。盡管IPS檢驗的提出極大地完善了面板單位根檢驗理論，也推動了經(jīng)濟增長收斂理論和購買力平價理論等實證檢驗的發(fā)展。另外，通過Monte Carlo模擬研究了面板單位根檢驗統(tǒng)計量、和的經(jīng)驗分布及其它們與IPS檢驗統(tǒng)計量和tbar檢驗功效的比較。例如，通過國際貿(mào)易、資本流動和技術(shù)溢出或滲透等多方面的相互影響，使得一國的經(jīng)濟增長速度與其他國家經(jīng)濟增長速度相互關(guān)聯(lián)；由于不同國家的實際匯率受相同名義貨幣（numeraire currency）變化（如美國的價格指數(shù)或德國價格指數(shù)）的共同影響，各國實際匯率序列之間存在著高度相關(guān)性；全球化的外生共同沖擊（exogenous mon shocks）（如全球氣候變暖、世界大戰(zhàn)、海灣石油危機等經(jīng)濟沖擊），使得各國的相同宏觀經(jīng)濟變量（如，勞動力供給量、能源需求量等）之間也呈現(xiàn)出相關(guān)性；另外，由于計量經(jīng)濟模型中重要解釋變量的缺失，也導(dǎo)致了面板縱剖面時間序列計量模型誤差項之間的非獨立性。另外，這時LL檢驗的功效也非常低，例如，當，ω=，β=，在5%的顯著性水平下，LL檢驗的功效僅僅只有9%.因此，研究縱剖面時間序列相關(guān)的面板單位根檢驗成為面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性研究的核心之一，自上世紀九十年代以來，許多學者做出了重要的貢獻。res等（Fl244。Taylor和Sarno（Taylor and Sarno，1998）利用輔助的似不相關(guān)回歸方程組系統(tǒng)構(gòu)造了檢驗面板單位根IPS假設(shè)的Wald型統(tǒng)計量MADF。通過蒙特卡洛試驗研究發(fā)現(xiàn)，SURADFGLS檢驗具有良好的小樣本性質(zhì)。事實上，因子分析模型具有重要的經(jīng)濟意義，例如，當表示國家i在t時期的實際產(chǎn)出時，是全球經(jīng)濟的趨勢因素，是全球經(jīng)濟的周期因素，是該國地緣因素對實際產(chǎn)出的影響。但是，當面板數(shù)據(jù)的縱剖面時間序列間存在協(xié)整關(guān)系時，許多面板單位根檢驗的實際檢驗水平失真加劇，即，假設(shè)檢驗犯第Ⅰ類錯誤的概率增加。并且，除美國、加拿大和日本外，歐洲7國集團 歐洲7國是比利時、法國、意大利、挪威、瑞士、瑞典和英國。2. 面板單位根檢驗的主要假設(shè)假設(shè)檢驗離不開利用統(tǒng)計量檢驗的假設(shè)，而面板數(shù)據(jù)的二維結(jié)構(gòu)使得面板單位根檢驗的假設(shè)比時間序列單位根檢驗的假設(shè)更復(fù)雜。與LL假設(shè)相同，IPS檢驗的零假設(shè)也是指面板數(shù)據(jù)的所有縱剖面時間序列是單位根過程，而備擇假設(shè)與LL假設(shè)不同，它的備擇假設(shè)是有一部分縱剖面時間序列是平穩(wěn)過程?？墒牵谕ǔＧ闆r下，拒絕IPS零假設(shè)的機會很高，并且，拒絕IPS零假設(shè)并不能得到面板中包含多少平穩(wěn)序列。在文獻中，一般的方法是（1）對于在空間上獨立的同質(zhì)面板數(shù)據(jù)，基于ADF模型的POLS回歸構(gòu)造DF型統(tǒng)計量，這時，DF型統(tǒng)計量具有漸近正態(tài)分布；例如，LLC檢驗。res et al., 1999）等等文獻介紹的面板單位根檢驗。2. 存在結(jié)構(gòu)突變的的面板單位根檢驗自Perron(1989)年發(fā)現(xiàn)許多宏觀經(jīng)濟變量是結(jié)構(gòu)突變的趨勢平穩(wěn)過程以來，研究存在結(jié)構(gòu)突變的時間序列單位根檢驗已成為非經(jīng)典計量經(jīng)濟學的研究重點之一。 Probability Letters 48,261267，2000.33. Lothian, J. R., Multicountry Evidence on the Behavior of Purchasing Power Parity, Journal of International Money and Finance 16, No. 1, 1935,1997.34. Maddala . and Wu Shaowen, A Comparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 61, 63152,1999.35. Moon, . and , Testing for A Unit Root in Panels with Dynamic Factors，Mimeo, Department of Economics ，University of Southern California,2002,36. O’Connell, ., The Overvaluation of Purchasing Power Parity, Journal of International Economics, 44, 1–19,1998.37. Oh .,Purchasing Power Parity and Unit Root Tests Using Panel Data, Journal of International Money and Finance, 15, pp. 405418,1996.38. Quah, D., International patterns of growth I:persistence in crosscountry disparities. MIT working paper, 1990.39. Quah, D., Exploiting Cross Section Variation for Unit Root Inference in Dynamic Data. Economics Letters 44, 919,1994.40. Sarno,L. and , Real Exchange Rates Under the Recent Float, Unequivocal Evidence of Mean Reversion, Economics Letters,60, 13137,1998.41. Smith,., ,. Kim and , More Powerful Panel Data Unit Tests with an Application to Mean Reversion in Real Exchange Rates, Journal Applied. Econometrics. , 147–170,2004.42. Taylor A M R., RegressionBased Unit Root Tests with Recursive Mean Adjustment for Seasonal and NonS