在数据共有两组的情况下，可以利用 F 统计量进行检验： 计算 F 统计量

其中 u~ˆ u~ˆ 是整个样本区间的数据进行回归的残差平方和，而 uˆ i uˆ i 是每个样本 子区间的残差平方和。用两组样本数据分别做回归分析后可以得到斜率系数和截 距，所以其自由度为 P-2Q，P 为样本总量，Q 是方程的参数个数。

因此，为探究 1978~2009 年间江苏省经济增长与耕地面积变化关系，采用 Chow 断点检验进行相关分析。在检验中，如果 F 值对应的概率较小，则说明受 约束的残差平方和远远大于未受约束的残差平方和，则说明存在转折点。来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

1。5。2 平稳性及单位根检验

单位根检验是针对宏观经济数据序列、货币金融数据序列中是否具有某种统 计特性而提出的一种平稳性检验方法，可以通过单位根检验去检验序列中是否存 在单位根[11]。目前有很多种单位根检验的方法，其中包括 DF 检验、ADF 检验、 PP 检验、KPSS 检验、ERS 检验等。在单位根检验中，如果序列中有单位根则说 明序列不平稳，则不平稳的序列会在相关分析中出现伪回归。为防止伪回归的存 在，需要通过一阶差分、二阶差分的方法对非平稳时间序列进行单位根的消除， 将其化为平稳序列。

在经济相关研究中通常可以采用 DF 检验，但 DF 检验中需要满足一定的要 求，其要求是在自回归模型中的扰动项是独立同分布的。但对于实际应用中的经 济数据而言其扰动项往往存在高阶滞后相关，所以 DF 检验法是不可用的，因此 我们本次研究使用更加准确的 ADF 检验来确保单位根检验的有效性与可靠性。 根据 ADF 检验结果，可说明数据是否是同阶平稳的，只有在两组序列是同阶平稳的情况下，才能进行下一步协整分析，不然会导致错误的结论。ADF 检验中 可能包含常数项和趋势变量项，需要根据实际情况进行选择。其中，含常数项的 模型为

含趋势项的模型为：

根据本次研究所使用数据的自身特点，ADF 检验模型为含有常数项以及趋 势项的回归模型，如下式：

其中，常数项为α,趋势项为 ct，P 为 Xt 的滞后阶，i 的取值必须考虑既要消 除残差的自相关性又要避免丢失大量信息。

在进行 ADF 检验之后，要检查实际的回归方程。同时在常数项、趋势项以 及滞后差分项的选择中，要注意最终选择哪种形式很重要，这直接影响整个检验 结果的可靠性。在序列存在单位根的假设条件下，若最终得出的结果中 ADF 统 计量大于临界值，则说明存在单位根，那么整个序列是非平稳的，所以还需要进 行一阶差分。如果序列的一阶差分没有单位根，就是一阶单整的平稳序列，如果 有单位根，就要对序列继续进行二阶差分，以检验其序列的平稳性。