公共经济学论文实证步骤

高等教育与经济增长之间关系的实证研究

——基于南京市情况的分析实证部分具体步骤：

1.工作文件的创建

单击EViews主菜单中的File/New/Workfile，会弹出一个对话框，有三个选项区：Workfile structure type 选择Dated-regular frequency(日期-规则频率)、Date specification （日期设定1990-2010）、Names（名）。

2.建立及输入对象数据

在主菜单上依次单击Quick/empty Group，将数据复制进去即可。

3.对数据LEE进行平稳性的单位根检验：

（水平数据）Level

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择view，URT(unit root test)，ADF；（水平数据）Level；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum（采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然后试试intercept或者none，选出最终结果含有trend and intercept；

此时，ADF的t值不都是小于1%5%10%的临界值，接受原假设，认为存在单位根，是非平稳的，需要进行一阶差分。

（一阶差分）1st difference

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择view，URT(unit root test)，ADF；（一阶差分）1st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然后试试intercept或者none，选出最终结果含有trend and intercept；

此时，ADF的t值不都是小于1%5%10%的临界值，接受原假设，认为存在单位根，是非平稳的，有必要进行二阶差分。

（二阶差分）2st difference

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择view，URT(unit root test)，ADF；（二阶差分）2st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然后试试intercept或者none，选出最终结果为none；

此时，ADF的t值都是小于1%5%10%的临界值，拒绝原假设，认为不存在单位根，是平稳的。

4.对数据LGDP进行平稳性的单位根检验：

（水平数据）Level

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择URT(unit root test)，ADF；

（水平数据）Level；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum（采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然后试试intercept或者none，选出最终结果含有trend and intercept；

此时，ADF的t值不都是小于1%5%10%的临界值，接受原假设，认为存在单位根，是非平稳的，需要进行一阶差分。

（一阶差分）1st difference

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择view，URT(unit root test)，ADF；（一阶差分）1st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然

后试试intercept或者none，选出最终结果含有trend and intercept；

此时，ADF的t值不都是小于1%5%10%的临界值，接受原假设，认为存在单位根，是非平稳的，有必要进行二阶差分。

（二阶差分）2st difference

选中需要进行检验的数据（单个变量）并双击，选择view，URT(unit root test)，ADF；（二阶差分）2st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （采用的是默认值）；根据C和TREND的系数和P值判断是否含有trend 和 intercep，然后试试intercept或者none，选出最终结果为none；

此时，ADF的t值都小于1%5%10%的临界值，拒绝原假设，认为不存在单位根，是平稳的。文中LEE和LGDP都是二阶差分，所以二者为二阶单整序列。

5.协整检验

由于时间序列LGDP和LEE均为二阶单整序列，满足协整检验的前提条件，因此可以进一步对这两个变量进行Engle－Granger两步法协整检验。首先用OLS法估计长期静态回归方程，其次用ADF检验。

点击主页面Quick/Estimate Equation，在随即弹出Equation specification对话框中输入LEE C LGDP ，OK。

点击proc/make residual series,得到残差序列，再对残差进行平稳性检验，结果显示ADF 的t值都是小于1%5%10%的临界值，拒绝原假设，认为不存在单位根，是平稳的。LEE和LGDP 存在协整关系。

6.格兰杰检验

点击主页面Quick/Group Statistics/Granger Causality Test,输入LEE LGDP，OK。根据P值判断二者的因果关系。

本文中当滞后1期时，二者并无因果关系，在滞后2至7期时，LGDP是LEE的格兰杰原因，而LEE不是LGDP的格兰杰原因；滞后期为8期时，LGDP与LEE互为格兰杰因果关系。

7.相关与回归分析

相关系数：点击主页面Quick/Group Statistics/correlations,输入LGDP与LEE，OK。

根据散点图分析函数形式：点击主页面Quick/Gragh/Scatter，输入LGDP与LEE，OK。

建立回归模型：点击主页面Quick/Estimate Equation，在随即弹出Equation specification 对话框中输入LEE C LGDP ，OK。根据Eviews5的回归结果，我们发现随机干扰项存在较强的一阶自相关性，通过广义差分法消除自相关性，采用科克伦-奥科特迭代法估计随机干扰项之间的自相关系数。逐次引入AR(1)、AR(2)...，直到AR(2)时，D.W=2.047620，结束。