Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 2013, №6 (18) Июнь

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

3

RESEARCH AND RESTORATION OF INLAND WATERS OF DAGESTAN
AND THE TEREK RIVER IN ORDER TO INCREASE FISH PRODUCTION

ИССЛЕДОВАНИЕ И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ВНУТРЕННИХ ВОДОЕМОВ ДАГЕСТАНА

И РЕКИ ТЕРЕК В ЦЕЛЯХ УВЕЛИЧЕНИЯ РЫБОПРОДУКТИВНОСТИ

S.I. Khizrieva, student

С.И. Хизриева, студентка

E-mail: saimat140992@mail.ru

N.M. Abdullaeva, Candidate of Biological Sciences
Н. М. Абдуллаева, кандидат биологических наук

E-mail: caca1@yandex.ru

Dagestan State University, Makhachkala, Russia

Дагестанский государственный университет, Махачкала, Россия

ABSTRACT
The rational use of fish stocks and increase their productivity is one of the most important and 
urgent problems of fisheries. One of the important areas in the fishing and for the reproduction 
of fish on the west coast of the Caspian Sea is the basin of the Terek River. For long period
(over 40 years) without the required amount of water and in the absence of improvement 
measures in reservoirs downstream of the Terek River deteriorated environmental conditions. 
Efficiency and productivity of the natural reproduction of fish fell. To raise the value of water 
bodies requires the implementation of integrated fisheries management activities, and thereby 
restore the original state and to improve water bodies.

АННОТАЦИЯ
Рациональное 
использование 
запасов 
рыб 
и 
повышения 
их 
продуктивности 

представляет одну из важнейших и актуальных рыбохозяйственных проблем. Одним из 
ценных районов в промысловом и в воспроизводственном отношении рыб на западном 
побережье Каспийского моря является бассейн реки Терек. За длительное время 
эксплуатации (более 40 лет) без необходимого объема воды и в условиях отсутствия 
мелиоративных 
мероприятий 
в 
водоемах 
низовьев
реки 
Терек 
ухудшились

экологические
условия.
Эффективность 
естественного 
воспроизводства 
и 

рыбопродуктивность
рыб упала. Для поднятия значения водоемов
требуется 

осуществление комплексных рыбохозяйственных мероприятий, и тем самым, вернуть и 
улучшить исходное состояние водоемов.

KEY WORDS
Fish fauna; Hydrology; Fish production; Regulation; Water logging; Fishing; Juveniles.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Ихтиофауна;
Гидрология; Рыбопродуктивность;
Зарегулирование;
Заболачивание;

Промысел; Молодь.

Изучение 
рыбохозяйственного 
состояния 
внутренних 
водоемов 
Дагестана 

(Аракумские - 16 тыс. га, Нижнетерские - 13 тыс.га., Каракольские - 13 тыс.га., Южный 
Аграхан - 12,4 тыс.га.) и перспективы их использования в настоящее время занимает 
одно из важных мест в ихтиоценозе Дагестанской республики.

Цель исследования - оценка снижения уровня естественного воспроизводства,

запасов и уловов проходных, полупроходных и озерно-речных рыб, а также научное 
обоснование пути увеличения эффективности естественного воспроизводства, запасов 
и уловов рыб в водоемах.

Рациональное использование запасов рыб внутренних водоемов и повышения их 

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

4

продуктивности представляет одну из важнейших и актуальных рыбохозяйственных 
проблем [8]. Одним из ценных районов в промысловом и в воспроизводственном 
отношении проходных, полупроходных и озерно-речных рыб на западном побережье 
Каспийского моря является бассейн реки Терек [1].

Гидрологический режим Терека своеобразен. Он обуславливает интенсивные 

изменения морфологии водоемов дельтового пространства, а время от времени 
вызывает коренное переустройство всей гидрографической структуры низовьев реки. 
Разливы мелеют, они позже зарастают водной растительностью, заболачиваются и
отмирают, тем самым, вызывая затопления новых земель. Терек ежегодно от 16 до 20 
млн.т. твердых взвесей откладывает в дельте, ложа реки поднимается и в результате 
образуется подпор воды, что приводит к прорыву вала на каком-то участке русла реки. 
Так, река Терек в прошлом веке дважды менял направление своего русла. К настоящему
времени пропускная способность устье реки в районе Прорези уменьшилась до250 мЗ/с, 
а при половодье расходы воды Терека ниже Каргалинской плотины составляют 800-900
мЗ/с, которые способствуют прорыва вала и затоплению населенных пунктов и 
сельхозугодий.

По 
литературным 
данным
до 
середины 
восьмидесятых 
годов 
водоемы 

функционировали рентабельно. Промысловый лов здесь осуществляли 136 рыбака с 
использованием 12 тыс.шт. озерных вентерей, 1,4 тыс. шт. ставных сетей, а уловы 
колебались от 548 до 709 т. При этом доля среди озерно-речных рыб доминировали сом 
и щука (до 36,6%) [1].

Промысловые уловы полупроходных и хищных видов рыб в рассматриваемых 

водоемах базировались в основном на старших возрастных группах. Например, в 
промысловых уловах рыбы в возрасте от 4 до 6 лет составляли 70%. Для большинства 
видов рыб был характерен широкий, до 12-13 групп, возрастной ряд, с устойчивыми по 
годам показателями длины и массы тела. Численность молоди полупроходных видов 
рыб колебалась от 365 до 61 млн. экз.

За длительное время эксплуатации (более 40 лет) без необходимого объема воды 

и в условиях отсутствия мелиоративных мероприятий в водоемах низовьев р. Терек 
ухудшились экологические условия. Отсутствие водообмена в отдельных участках
водоемов привело к бурному зарастанию мягкой и жесткой водной растительности, 
образованию застойных и сероводородных зон, появлению на некоторых участках 
водоемов зон гипоксии. Все эти негативные явления способствовали снижению 
численности нерестовых и зимовальных миграций проходных и полупроходных рыб и к 
сокращению нерестовых угодий полупроходных и озерно-речных рыб. Эффективность 
естественного воспроизводства полупроходных рыб упала от 356-490 млн. экз. до 35-67 
млн. экз., а озерно-речных рыб - от 37-61 млн. экз. до 17-54 млн. экз., промысловые 
уловы всех видов рыб снизились с 598-709 до 68 т. Наряду со снижением общих уловов 
резко изменился их качественный состав в сторону сокращения ценных видов рыб. 
Уловы полупроходных видов рыб (сазан, лещ и др.) не превышают 22,3% от общего 
вылова, воблы - 0,2%, судака - 0,01%. Возрастные ряды промысловых рыб стали 
короткими, основу улова составляют младшие возрастные категории (3-, 4-летки). Также 
уменьшились средние линейно-весовые показатели (рис. 1.). Рыбопродуктивность 
водоемов снизилась с 34,9 до 1,9 кг/га [1, 10].

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Были использованы методики Монастырского [8], Чугуновой [11], Правдина [9],

Коблицкой [4], Кушнаренко [6], Малкина [7].

Объектом 
для 
исследований 
были 
промысловые 
уловы 
рыб, 
молодь 

полупроходных и некоторых проходных рыб, собранные в водоемах в период с марта по 
октябрь 2004-2011
гг.
Взрослые рыбы подвергались биологическому анализу с 

измерением длины и определением: веса, пола, стадии зрелости гонад, плодовитости, 
взятием чешуи и лучей соответствующих плавников для определения возраста. Брались 
пробы гонад для определения абсолютной плодовитости и гистологических срезов - для 

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

5

выяснения времени созревания половых продуктов. В рассматриваемых водоемах 
собрано 411 проб молоди полупроходных, проходных и озерно - речных рыб. Пробы 
молоди собирались в рыбоходах и непосредственно в водоемах для определения 
эффективности размножения рыб. Видовой состав рыб определялся по Коблицкой [4].

Линейные размеры определялись в чашках Петри на миллиметровой бумаге, вес
на торзионных весах. Коэффициент промвозврата для каждого вида молоди рыб 
определялся по Кожину[5]. Места нереста определяли по наличию отловленной икры, а 
сроки нереста по присутствию в уловах текущих производителей рыб. 

Оценка 
численности 
промысловых 
рыб 
в 
рассматриваемых 
водоемах 

определялась биостатическим методом Монастырского [8], дополненного Чугуновым
[11], Дементьевой [3].

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Проведенный анализ показывал, что в ихтиоценозе рассматриваемых водоемов 

произошли значительные структурные изменения, проявившиеся в замещении ценных 
промысловых видов рыб короткоцикличными, малоценными и непромысловыми видами. 
В целом можно констатировать уменьшение биомассы ценных промысловых видов рыб 
(судак, сазан, вобла, кутум, рыбец, лещ, жерех, сом) и замещение их малоценными 
видами (линь, окунь, красноперка, щука, карась). Эти доказательства свидетельствуют о 
том, что запасы Ценных видов находятся в депрессивном состоянии.

Продолжающееся снижение запасов ценных промысловых видов рыб западного 

района Каспия вызывает необходимость быстрейшего восстановления обширных 
нерестовых площадей внутренних водоемов. В настоящее время природный 
биопродуктивный потенциал внутренних водоемов бассейна р. Терек используется 
неэффективно (рис.1.).

Рисунок 1 – Улов промысловых видов рыб

Для поднятия значения нерестово-выростных водоемов требуется осуществление 

комплексных рыбохозяйственных мероприятий, включающие в себя периодическое 
летование (через каждый десять лет) водоемов, усиление санитарного отлова хищных 
малоценных рыб, скашивание мягкой, жесткой растительности с последующей уборкой. 
Одновременно надо расширить, углубить водопадающих и рыбоходных каналов, 
которые будут способны попуску воды в объеме 80-40 мЗ/с соответственно. Увеличение 
водоизъятия из Терека до 2.8 км3 в год для нужд рыбного хозяйства водоемов Дагестана 
(Аракумские, Нижнетерские, Каракольский, Северный Аграхан и Южный Аграхан) будет 

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

1930
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010

улов, т

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

6

способствовать заметному повышению уровня воспроизводства ценных видов рыб, а 
также разгрузка паводковых пиков в низовьях реки, которые проводят катастрофическим 
последствиям и большим финансовым затратам.

Таблица 1 – Сравнительные данные рыбопродуктивности и уловов рыб во внутренних водоемах 
бассейна р. Терек в годы с относительно сохраненным естественным режимом (1940- 1947) и в 

период после зарегулирования стока реки и ввода в эксплуатацию в нерестово- выростных 

водоемов (1965-2010)

Показатели
Периоды, годы промысла

1940-1947
1965-1970
1971-1980
1981-1990
1991-2010

Уловы, тыс. т
3, 494
0, 875
0, 772
0, 466
0,078

Площадь водоемов, га
100000
40700
40700
40700
40700

Рыбопробуктивность, кг/га
34,9
21,5
19,0
11,4
1,9

Для улучшения водоустройства реки с меньшими материальными затратами 

необходимо строить дублирующий вал с правой стороны от Каргалинской плотины до 
Южного Аграхана шириной от 5 до 10 км. Свежезалитые пойменные участки могут быть 
использованы проходными, полупроходными рыбами под нерестилища. После спада 
паводков их можно использовать под сенокосы и пастбища. Для борьбы с чрезмерной 
зарастаемостью и получения дополнительной рыбной продукции, водоемы необходимо 
зарыблять также растительноядными рыбами из расчета 250-350 экз. на га белого 
амура и 100-150 экз/га толстолобиков.

Построенные на месте разрозненных озер в дельте Терека экологические условия 

регулируемых 
искусственных
нерестово-выростных 
водоемов 
зависят 
от 

гидрологического режима реки. Аракумские НВВ были сданы в эксплуатацию 1965 г., 
Нижнетерские- в 1970 г., Каракольский - в 1977 г.

Рыбоводно-биологическое 
обоснование 
по 
возможной 
рыбопродуктивности 

нерестово-выростных водоемов (НВВ) при измененном гидрологическом режиме 
строился нами на основании средних многолетних данных по вылову, процентному 
соотношению в уловах, по урожайности поколений каждого видов рыб.

При 
создании 
оптимальных 
условий 
в 
водоемах 
для 
естественного 

воспроизводства продуктивность по кутуму можно довести до 13,5 кг/га, по рыбцу - 7,9 
кг/га, лещу - 20,1 кг/га, вобле - 3,6 кг/га, сазану - 60 кг/га, судаку - 7,0 кг/га, сому - 7,2 кг/га, 
щуке - 13,7 кг/га, жереху - 4,9 кг/га, по мелким пресноводным рыбам - 9,8 кг/га. В целом, 
при создании оптимальных условий в водоемах рыбопродуктивность их
может 

увеличена до 148,0 кг/га.

Таблица 2 – Выход молоди при оптимальной водообеспеченности в водоемах

Виды рыб

Площадь 

водоемов, тыс. 

шт.

Рабочая 

плодовитость,

тыс. шт.

Выход молоди с 1 

га, тыс. шт

Эффект-ть 

естественного 

воспроиз
водства, млн. шт.

Коэффициент 

промвозврат, %

Кол-во рыб в 

промвозврате, 

млн. шт.

Средний вес 

рыбы, кг

Промвозврат, т

Кутум
42
99, 3
1,0
42,0
1
0,42
1,35
567,0

Рыбец
42
33,0
2,2
92,4
3
2,77
0,120
332,4

Лещ
42
136,0
2,3
96,6
2
1,92
0,44
844,8

Сазан
42
345,5
1,0
42,0
4
1,68
1,5
2520,0

Вобла
42
35,7
2,4
100,8
1
100,8
1,15
151,2

Судак
42
237,0
0,2
8,4
4
0,336
0,88
295,7

Сом
42
95,0
0,1
4,2
4
0,168
1,8
302,4

Щука
42
97,3
0,2
8,4
4
0,336
1,6
537,6

Жерех
42
92,3
0,1
4,2
4
0,168
1,23
206,6

Прочие
42
100,0
0,7
29,4
4
1,176
0,35
411,6

Итого
42
428,4
9,982
6169,3

При рекомендуемых нами объемах водопотребления (2,8 км3/год) и при 

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

7

проведении всех отмеченных выше рыбоводно-мелиоративных мероприятий выход 
молоди от естественного нереста проходных, полупроходных и озерно-речных рыб 
составит 428,4 млн. экз., промвозврат - 9,982 млн. экз. или 6,2 тыс.т.

Нерестово-выростные водоемы бассейна реки Терек предназначены для 

воспроизводства полупроходных рыб с учетом их привязанности к высокопродуктивной 
части Северного Каспия, где имеются благоприятные условия обитания и нагула молоди 
и взрослых рыб. Поэтому главная задача заключается в обеспечении богатых пастбищ 
Северного Каспия молодью ценных видов за счет расширения площадей пресноводных 
водоемов для естественного размножения рыб.

Повышение значения внутренних водоемов особенно важно и актуально, когда 

территориальные воды России на Каспии больше охватывают опресненные районы 
моря, где влияние гребневика мнемиопсиса весьма ограничено. Целесообразно 
установить 
статус 
водоемов 
и 
определить 
необходимый 
комплекс 
мер 
по 

мелиоративному улучшению состояния водоемов.

БИБЛИОГРАФИЯ

[1]
Абдусамадов А. С., Мирзоев М. З., Мусаев П. Г., Кайтмазов М.М., Современное
состояние и перспективы рыбохозяйственного использования внутренних 
водоемов Теркского района Каспийского бассейна./ Современные проблемы и 
перспективы развития животноводства и аквакультуры, Махачкала, 2012. с. 9699.

[2]
Бивертон Р., Холт С. Обзор методов определения смертности облавливаемых 
популяций рыб. Источники возникновения ошибок при взятии проб из уловов. –
М.: Пищевая промышленность , 1958. – 57 с.

[3]
Дементьева М. А. Опыт тестирования физиологического состояния сеголеток 
карпа в условиях тяжелых вод по их устойчивости к повышенной соленности.

[4]
Коблицкая А. Ф. Изучение нерестилищ пресноводных рыб. – Астрахань, 1963. –
с.61.

[5]
Кожин Н.И. Итоги и задачи научно- исследовательских работ по производству 
рыбных запасов в южных водоемах в связи с гидростроительством.

[6]
Кушнаренко А. И. Оценка численности рыб по уловам пассивными орудиями лова
/ Кушнаренко А.И. , Лугарев Е.С. // Вопросы ихтиологии. – 1983. – т. 23. – Вып. 6 –
с. 921- 926.

[8]
Малкин 
Е.М.
Репродуктивная 
и 
численная 
изменчивость 
промысловых 

популяционных рыб. , 1999. 137 с.

[9]
Монастырский Г. Н. Запасы воблы северного Каспия и методы их оценки// Труды 
ВНИРО – Т. 11. 1940 , с 115-170.

[10]
Правдин И.Ф. Руководство по изучению рыб (преимущественно пресноводных) / 
Правдин И.Ф. под ред. Дрягина П.А. и Покровского В.В. ( Издат-во 4-е, перераб. и
дополн.) – М.: « Пищевая промышленность». - 1966. – 37 с.

[11]
Столяров И. А. Состояние запасов рыб (кроме осетровых) во внутренних 
водоемах Дагестана. Прогноз добычи их, изучение динамики численности и 
биологическое 
обоснование 
регулирования 
рыболовства 
(промежуточный 

отсчет).- Махачкала, 1978 , 137 с.

[12]
Чугунова Н. И. Методика изучения возраста и роста рыб.- М.: Советская наука, 
1952. – 164 с.

[13]
Чугунова Н. И. Руководство по изучению возраста и роста рыб. – М.: Изд-во АН 
СССР, 1959.- 164 с.

[14]
Шмальгаузен И. И. Рост животных. – М.-Л., 1935. – с. 8-60.

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

8

ARE THE REAL GDP SERIES IN ASIAN COUNTRIES NONSTATIONARY OR 

NONLINEAR STATIONARY?

Nurun Nahar Jannati, Researcher

Nayeem Sultana, Associate Professor
Md. Israt Rayhan, Associate Professor

University of Dhaka, Dhaka-1000, Bangladesh

E-mail: nnahar@isrt.ac.bd, sultana_nayeem@yahoo.ca, israt@isrt.ac.bd

Phone: +880-1924752885

ABSTRACT
This paper checks whether per capita real gross domestic product (GDP) series in 16 Asian 
countries are nonstationary or nonlinear and globally stationary during the period from 1970 
to 2009, by applying the nonlinear unit root tests developed by Kapitanios, Shin and Snell
(2003). In five out of the sixteen countries that is approximately one-third of the countries, the 
series are found to be stationary with asymmetric or nonlinear mean reversion. Analyses 
depict that nonlinear unit root test are suitable for some cases compare to the commonly 
used unit root test, Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Dickey-Fuller Generalized Least 
Square (DF-GLS) tests.

KEY WORDS
Autoregressive model; Nonlinearity; Unit root test.

The moments of the statistical distribution of a stationary time series remain same no 

matter at what point they are measured, that is, those are time invariant. Such a series will
tend to its mean (called mean reversion) and fluctuations around this mean will have a
broadly constant amplitude . A nonstationary time series will not revert to its mean path if the 
series receives any shocks or experiences policy interventions that are following a negative 
shock automatic return to a normal trend may not occur. Using such series in regression
modeling would yield spurious statistical test results. Furthermore, for the purpose of 
forecasting, such time series may be of little practical value. Therefore, it is must to check 
stationarity of a time series before analyzing the series. Per capita real gross domestic 
product (PRGDP) is an important macroeconomic variable for analyzing the impact of 
economic policies. Therefore, it is essential to determine statistically whether the PRGDP 
series of an economy of interest has a unit root or nonstationary.

Nelson and Plosser (1982) found for the first time that the US real GDP to be a non
stationary process. Since their findings questioned the business cycle behavior of real GDP, 
the issue of a unit root in real GDP has become an intensively researched topic in
macroeconomics. Stock and Watson (1986); Perron and Phillips (1987); Nelson and Murray 
(2000) have examined US real GDP whose findings have supported those of Nelson and 
Plosser (1982). Cheung and Chinn (1996) found real GDP to be non-stationary for 26 out of 
29 high-income countries. Rapach (2002) found that real GDP and real GDP per capita were 
non-stationary for Economic Cooperation and Development (OECD) countries. Duck (1992), 
Fleissig and Strauss (1999) found real GDP to be trend stationary. Raj (1992), Perron (1994) 
and Ben-David et al. (2003), found mixed results on the integrational property of real GDP.
However, most of the studies mentioned above are on developed countries. Studies for 
developing countries are scarce. Ben-David and Papell (1998) applied a one-break unit root 
test and found real GDP per capita to be stationary for 16 developing countries. Smyth and 
Inder (2004) examined real GDP data for 24 Chinese provinces. When they allowed for a 
single structural break in the data series for the period 1952-1998, found real GDP per capita 
to be nonstationary and when they allowed for two structural breaks the results were mixed.
Recently Murthy and Anoruo (2009) applying nonlinear univariate unit root test developed by 
kapetanios et al. (2003), on the per capita real GDP time series in 27 African countries over 
the period from 1960 to 2007, found one-third of the countries, the series are stationary with 
nonlinear mean reversion that is nonlinear stationary.

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

9

However, studies dealing with this phenomenon for Asian countries are found hardly. 

The recent study, using the Carrion-i-Silvestre et al.(2005) panel stationarity unit root test
allowing for multiple breaks conducted by Narayan (2008), found overwhelming evidence of
panel stationarity of per capita real GDP for different panels of Asian countries. But unit root 
studies based on panel data, despite enhancing the power of unit root tests have some 
shortcomings. It has been demonstrated that in most of the widely used panel unit root tests 
such as the Levin-Lin-Chu (LLC) and Im-Pesaran-Shin(IPS) tests, there is a possibility that 
the panel outcome, where the data generating series of a panel as a whole is stationary is 
driven often by a small number of stationary panel members [Breuer et al. (2002), 
Chortareas and Kapetanios (2004)]. Thus, the existence of a few stationary series in the
panel might warrant the rejection of the null hypothesis of the presence of a unit root for the
whole panel [Breuer et al. (2002)].

The present paper attempts to study the time series properties of individual Asian 

counties, as to increase the rate of economic growth by undertaking new economic policies,
information based on individual country unit root tests is warranted. In this paper, the focus is
on the individual country time series mainly for the availability of the data for 16 Asian 
countries, for a relatively long span, 1970-2009 (WDI, 2010 ) and for the presence of some
major theoretical pitfalls of commonly used panel unit root tests leading to misleading
inferences, especially when the panel members included in the sample exhibits pronounced 
variations in economic, political and structural characteristics or heterogeneities [Breuer et 
al.(2002)].Therefore, we aim to perform univariate unit root test by employing the recent nonlinear univariate unit root test developed by Kapetanios et al.(2003), to determine empirically
whether real GDP per capita series in levels are nonstationary or nonlinear stationary 
processes.

DATA AND METHODOLOGY

This study covers a total of 16 Asian countries GDP series. The countries are chosen 

on the basis of the availability of required data. The data are collected for the period of 1970 
to 2009. The data are obtained from World Development Indicators (WDI, 2010). All 
observations are annual. The data used for estimation and analysis on per capita real GDP 
for the countries constant in 2000 US dollars. For estimation, the data are expressed in 
logarithms.

The application of traditional unit root tests as the ADF and Phillips-Perron tests are 

less powerful and more size distorted when the data exhibit nonlinearity. Nonlinearity arise 
may be due to high transition costs, high regulatory costs, transportation costs, corruption 
and frequent policy interventions. Kapetanios Shin and Snell (2003)
extended
the 

Augmented Dickey–Fuller (ADF) test to tackle the problem of traditional tests in case of 
nonlinearity in the Exponential Smooth Transition Autoregressive (ESTAR) framework which 
is known as KSS or nonlinear ADF (NLADF) test. They state the null hypothesis of the
presence of a unit root and hence is nonstationary against the alternative of globally 
stationary ESTAR process. The ESTAR model can be written as:

t = βt-1 + β*t-1 [1 - exp (- θ2

t-d)] + Єt (1),

where Єt ~ iid (0, σ2). The null hypothesis of a unit root which in terms of the above model 
implies that β = 1 and θ = 0. Taking β = 1 in equation (1) and assuming d = 1, the ESTAR 
model can be written as:

Δt = β*t-1 {1 - exp (- θ2

t-1)} + Єt (2),

where t is the demeaned or demeaned and de-trended series of interest and [1-exp(-θ2

t-d)] 

is the exponential transitional function. Since β* is not identified under the null, testing the 
null hypothesis H0 : θ = 0 directly is not feasible [ Davies (1977) ]. Therefore, using a first–

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

10

order Taylor series approximation Kapetanios, et al. (2003) obtained the following auxiliary 
regression:

Δt = 3

t-1 + νt (3).

To handle the presence of serial correlation in the error terms, the above equation can 

be extended as follows:

Δt = ∑
∅∆+ 3

t-1 + νt (4).

Here is the coefficient of interest for testing the presence of a unit root. Kapetanios et al. 
(2003) perform the KSS unit root test as the following t-test:

NLADF = 

..() (5),

where and s.e. are respectively, the estimated coefficient and the standard error of .
The test statistic NLADF does not have an asymptotic standard normal distribution and 
therefore, Kapetanios, et al. (2003) provide the critical values on p. 364 of their article which 
is reproduced in table 1. If the computed absolute value of the test statistic exceeds the
critical values, the hypothesis of = 0, will be rejected in which case the time series is 
stationary.

Table1 – Asymptotic critical values for the KSS test

Significance Level
Case 1
Case 2
Case 3

1%
-2.82
-3.48
-3.93

5%
-2.22
-2.93
-3.40

10%
-1.92
-2.66
-3.13

Note: Case 1, Case 2 and Case 3 refer to the underlying model with the raw data, demeaned data and de-trended 
data, respectively.

When the data have non-zero mean such that t = µ + t, the demeaned data t - ̅ , 

where ̅ is the sample mean, is used to perform KSS test. When the data have non-zero 
mean and non-zero linear trend such that t = µ + δt + t, the demeaned and de-trended data 
are obtained by t - µ- t, where µand are the OLS estimators of µ and δ.

The unit root tests described above are sensitive to the choice of lag length p for 

augmenting unit root regressions in the presence of serial correlation. If p is too small then 
the remaining serial correlation in the errors will bias the test. If p is too large then the power 
of the test will suffer. So an important practical issue for the implementation of the unit root 
tests is the specification of the lag length p. The most common way of selecting an 
appropriate (optimal) lag structure is using information theoretic criteria such as the AIC 
[Akaike (1974)], BIC [Schwarz (1978)] or HQ [Hannan & Quinn (1979)]. Hall (1994) and Ng 
and Perron (1995, 2001) shows that the use of too short lag lengths lowers power for ADF 
tests and makes DF-GLS tests oversized. They recommend a general-to-specific procedure 
for ADF tests and a modified Akaike information criterion (MAIC) for DF-GLS tests. These 
procedures have become standard practice for conducting unit root tests. This study 
performs unit root tests using standard lag selection techniques. The procedure provided by 
Hall (1994) is as follows: Set an upper bound pmax for p and estimate the test regression with 
p = pmax. If the last included lag is significant at the 10% level, then set p = pmax and perform 
the unit root test. However, if p is insignificant, reduce by one lag until the last lag becomes 
significant. If no lags are significant then set p equal to zero. A useful rule of thumb for 
determining pmax, suggested by Schwert (1989), is:

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

11

pmax = int. 12. (6),

where int. stands for integer and T is the sample size. Although Liew et al. (2004) fixed the 
number of lags to 8, the optimum number of lags chosen on the basis of statistical criteria 
may be better than fixed arbitrarily. In MAIC procedure lag is selected by minimizing the 
MAIC.

ANALYSES AND RESULTS

Tables 2 and 3 present the results from the most commonly used tests of the unit root 

in time-series, the ADF and DF-GLS unit root tests for the level series. Due to capture 
different possibilities in the data generating process, this study apply the tests for both, with
constants and with constants and trend terms in the test equations. The tests are designed to 
test the null hypothesis of a unit root against the alternative that the series is stationary.
These tests are not very efficient tests because sometimes exhibit less power and more size 
distortion. The size distortion could result from excluding moving average (MA) components 
from the model or if the model is not appropriate. However, the DF-GLS test has the 
advantage of allowing for higher power in the sense that the test is more likely to reject the 
null hypothesis of a unit root.

However, in table 2 the traditional ADF test results show that for only one country, 

Singapore, the null hypothesis of the presence of a unit root is rejected at the 10% level of 
significance when only a constant term was included in the model. When a constant and a 
linear trend were incorporated as the deterministic term, it is apparent that the null 
hypothesis of nonstationarity is rejected at10% level of significance for China and at 1% level 
of significance the null hypothesis is rejected for the two countries, Israel and Turkey.

Table 2 – Linear unit root test (ADF) results for level PRGDP series

Country
ADFc
ADFt

Bangladesh
3.905(6)
1.687(6)

China
1.751(1)
-3.289(8)*

Indonesia
-1.659(0)
-1.954(1)

India
3.389(9)
0.769(9)

Iran, Islamic Rep.
-1.912(1)
-1.894(1)

Israel
-0.277(5)
-4.297(1)***

Japan
-2.434(1)
-0.223(0)

Korea, Rep.
-1.724(0)
-0.353(0)

Malaysia
-1.619(0)
-1.746(0)

Nepal
0.371(4)
-2.866(2)

Pakistan
-0.729(1)
-2.382(7)

Philippines
-1.549(1)
-2.389(1)

Saudi Arabia
-2.547(2)
-2.980(7)

Singapore
-2.656(8)*
-0.984(8)

Thailand
-1.343(1)
-1.542(1)

Turkey
-0.280(4)
-4.118(3)***

Note: ADF test with constant and with constant and trend are denoted by ADFc and ADFt respectively.
*,**,*** indicate 10%, 5% and 1% significance level respectively.
The figures in parentheses are the optimal lags. Hall(1994), procedure is used to determine the lag length. We set 
an upper bound pmax = 9 and estimate the test regression. If the last included lag is significant at the 10% level, 
then we set p = 9 and perform the unit root test. However, if p is insignificant, it is reduced by one lag until the last 
lag becomes significant. If no lags are significant then we set p equal to zero. We obtain pmax= 9 by using the rule 
of thumb for determining pmax, suggested by Schwert (1989).

pmax = int. 12. , where, int. stands for integer and T is the sample size.

Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 6(18)

12

In table 3 the DF-GLS tests reject the null hypothesis only for one country, Saudi 

Arabia. Therefore, for a vast majority of the Asian countries included in this study, the 
overwhelming evidence of nonstationarity in levels is supported.

Table 3 – Linear unit root test (DF-GLS) results for level PRGDP series

Country
DF-GLSc
DF-GLSt

Bangladesh
-0.794(8)
-1.432(5)

China
-0.664(9)
-1.556(2)

Indonesia
1.240(1)
-1.496(1)

India
-0.408(7)
-0.105(1)

Iran, Islamic Rep.
-0.766(3)
-1.208(3)

Israel
1.242(1)
-1.778(3)

Japan
-0.477(1)
-0.267(1)

Korea, Rep.
-0.309(5)
-0.905(1)

Malaysia
0.367(3)
-1.890(1)

Nepal
-0.207(5)
-0.731(2)

Pakistan
-0.106(2)
-2.280(1)

Philippines
0.341(2)
-1.978(2)

Saudi Arabia
-3.622(1)***
-3.270(1)*

Singapore
0.130(3)
-0.608(4)

Thailand
0.063(1)
-1.664(1)

Turkey
0.954(2)
-2.787(1)

Note: *,**,*** indicate 10%, 5% and 1% significance level respectively.
Optimal lag lengths are selected by MAIC procedure.

Table 4 reports the results of non-linear ADF (KSS or NLADF) tests. The KSS test 

results show that for two countries (Israel and Saudi Arabia) in the case of NLADFM (NLADF 
based on demeaned data) and for five countries (Israel, Malaysia, Nepal, Pakistan, Saudi 
Arabia) in the case of NLADFT (NLADF based on de-trended data), the null hypothesis of the 
presence of a unit root is rejected. That means for the two countries, Israel and Saudi Arabia,
the per capita real GDP series are stationary and they exhibit asymmetric or nonlinear mean 
reversion. However, in almost all of these countries where the series on per capita real GDP 
exhibit upward trends, the unit root tests based on NLADFT are more relevant. The empirical 
findings from the KSS unit root test results using de-trended series, NLADFT, shows that the 
null hypothesis of nonstationarity is rejected only in 5 out of 16 countries indicating 
asymmetric mean reversion and nonlinear stationarity.

Table 4 – Nonlinear unit root test (KSS) results for level PRGDP series

Country
NLADFM
NLADFT

Bangladesh
- 0.30(6)
-0.97(6)

China
0.02(9)
-2.16(9)

Indonesia
-1.14(1)
-3.08(1)

India
0.34(7)
-1.40(0)

Iran, Islamic Rep.
-2.77(1)
-2.93(1)

Israel
-1.39(1)*
-4.48(1)***

Japan
-0.68(3)
-0.71(1)

Korea, Rep.
-0.97(5)
-1.20(5)

Malaysia
-0.79(3)
-3.25(3)*

Nepal
-0.18(4)
-3.87(0)**

Pakistan
-2.13(2)
-3.17(7)*

Philippines
-0.97(1)
-2.49(1)

Saudi Arabia
-2.66(2)*
-3.70(7)**

Singapore
-1.31(5)
-0.64(4)

Thailand
-1.39(1)
-1.97(1)

Turkey
-0.91(0)
-1.79(0)

Note: 1%, 5%, 10% critical values for NLADFM test are -3.48,-2.93, -2.66 and for NLADFT are -3.93, -3.40, -3.13.
Optimal lags are selected by Hall (1994).