【正确答案】可以采用RESET检验来检验模型是否有设定的偏误。对于原幂函数形式的模型，变换成双对数模型后采用OLS法进行估计，EViews软件的结果如表5-23所示。
   

表5-23 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 1.153994 0.727611 1.586004 0.1240 LOG(K) 0.609236 0.176378 3.454149 0.0018 LOG(L) 0.360796 0.201591 1.789741 0.0843 R-squared 0.809925 Mean dependent var 7.493997 Adjusted R-squared 0.796348 S.D. dependent var 0.942960 S.E. of regression 0.425538 Akaike info criterion 1.220835 Sum squared resid 5.070303 Schwarz criterion 1.359612 Log likelihood -15.92300 F-statistic 59.65501 Durbin-Watson stat 0.793209 Prob(F-statistic) 0.000000

   当估计出上述结果后，选择“View\Stabilit3，Test\Ramsey RESET Test”，在新出现的对话框中输入估计的lnY的项数，这里输入1，得如表5-24所示的检验结果。
   

表5-24 F-statistic 2.168754 Probability 0.152403 Log likelihood ratio 2.395098 Probability 0.121716

   由F统计量的伴随概率知，在5/%的显著性水平下，不拒绝原模型没有设定偏误的假设。
   对于线性模型，EViews软件的OLS估计结果如表5-25所示。
   

表5-25 Dependent Variable：Y Included observations：31 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 588.6173 339.3894 1.734342 0.0939 K 0.199258 0.081936 2.431879 0.0217 L 11.12021 3.622671 3.069616 0.0047 R-squared 0.671478 Mean dependent var 2549.389 Adjusted R-squared 0.648012 S.D. dependent var 1926.689 S.E. of regression 1143.077 Akaike info criterion 17.01260 Sum squared resid 36585495 Schwarz criterion 17.15137 Log likelihood -260.6953 F-statistic 28.61511 Durbin-Watson stat 1.409740 Prob(F-statistic) 0.000000

   首先，尽管K与L的参数估计值的t统计量在5/%的显著性水平下都是显著的，但拟合优度比原幂函数的模型低。下面进行RESET检验。
   同样地，选择“View\Stability\Test\Ramsey RESET Test”，在新出现的对话框中输入“1”，得如表5-26所示的检验结果。
   

表5-26 F-statistic 19.49062 Probability 0.000147 Log likelihood ratio 16.84582 Probability 0.000041

   由F统计量的伴随概率知，在5/%的显著性水平下，拒绝原模型没有设定偏误的假设。
   可见，相比较而言，线性模型确有设定偏误，而原幂函数模型没有设定偏误问题。