1 面板单位根检验概述
对于长面板数据，如果直接回归可能会发生伪回归问题。因而需要对长面板数据中的变量进行单位根检验。如果所有变量都是平稳的，那么可以直接进行面板回归；如果变量不平稳，但是同阶单整（或变量组合后可能构成平稳序列：如三个变量2个2阶单整、1个1阶单整；如三个变量2个1阶单整、1个原序列平稳），那么需要进行协整检验，如果存在协整，那么说明变量之间具有长期均衡关系！
长面板数据的单位根检验方法很多，并没有哪个方法具有绝对优势！因而在实际应用中，可以采用多种方法进行检验，如果其中多数方法拒绝了存在单位根的原假设，就可以认为数据是平稳的！
长面板数据模型处理与时间序列类似，时间节点数充足时才行！
2 长面板数据单位根检验的应用
我们以中国北京、天津、上海三个地区为例，研究房价、人口与金融机构各项贷款余额之间的关系！
其中，时间跨度为2008年1月至2021年8月，人口的月度数据采用移动用户数来近似。
这里对三个变量的单位根进行检验。
2.1 新建工作文件
在EViews主窗口中选中file/new/workfile
在Workfile Create窗口的Workfile structrue type中选择Balanced Panel； Frequency 选择Monthly；Start date输入2008:01，End date 输入2021:08；Number of cross Sections中留空。
2.2 创建Pool类型变量
在EViews主窗口中选中Object/new Object...
在New Object窗口的Type of object中选择Pool，在Name for object中输入变量名Mypool；点击OK。
在Pool：Mypool窗口中，输入3个地区的变量名:beijing、tianjin、shanghai。
在Pool：Mypool窗口中，点击右上方的Sheet按钮；
在出现的Series List窗口输入变量名houseprice? pop? loan?，注意变量名后面必须加个问号。点击OK，进入pool的Sheet窗口。
在Sheet窗口中，点击右上方的Edit +/-，进入编辑模式，然后将数据从Excel中复制粘贴进来。完成数据录入，可以直接关闭Pool窗口。
2.3 面板数据单位根检验
在Pool：Mypool窗口中，依次点击View/Unit Root Test...
在Unit Root Test窗口中的Pool series输入要进行单位根检验的变量：houseprice?; Test type选择Summary，即采用多种单位根检验方法；Lag length选择Automatic Selection；
在Test for unit root in中按照level、1st difference和2st difference的顺序；在Indude in test equation中按照None、Individual intercept和Individual intercept and trend的顺序，依次进行单位根检验。
首先，采用Level和None的组合，进行单位根检验
在单位根检验结果中，有Levin、ADF和PP等方法，其对应的P值均大于0.1，因而没能拒绝原假设，表明存在单位根。
依次进行单位根检验，在1st difference和None组合的单位根检验结果中，Levin、ADF和PP等方法的P值均小于0.1，表明不存在单位根，即houseprice？变量是1阶单整。
接着对pop？变量进行单位根检验；
依次进行单位根检验，在1st difference和None组合的单位根检验结果中，Levin、ADF和PP等方法的P值均小于0.1，表明不存在单位根，即pop？变量是1阶单整。
接着对loan？变量进行单位根检验；
依次进行单位根检验，在1st difference和Individual intercept组合的单位根检验结果中，Levin、ADF和PP等方法的P值均小于0.1，表明不存在单位根，即loan？变量是1阶单整。