最新影响GDP变化的因素分析
spss影响城市人均GDP差异因素的分析
***********影响城市人均GDP差异因素的分析分院城市与环境科学学院专业地理信息系统姓名********学号**********影响城市人均GDP差异因素的分析***（******** 城市与环境科学学院, 中国长春130000;）摘要：首先选取2001年全国30个省、市、自治区的11个指标(出生率、人口自然增产率、期望寿命、平均受教育年龄、识字率、人均GDP、城乡居民储蓄年底余额、人均社会消费额、成年劳动力比重、城市人口比重、第三产业人口比重)，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了全国综合人均GDP发展水平的区域谱系图；最后在此基础上，探讨了全国省际综合发展水平的区域相似性和差异性。
研究结果表明：利用主成分分析和系统聚类方法分析中国省际综合交通发展水平，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高，是对中国城市人均GDP差异影响因素的分析的一种新的尝试。
关键词：人均GDP; 主成分分析; 系统聚类; 中国城市1．引言西方国家对城市经济发展状况进行的实证研究已经有很多了。
一类是延续了增长经济学的方法对城市进行经济增长因素分析。
除去传统的资本、劳动力和技术进步因素外,近年来则更强调与政府和地理环境有关的众多影响因素。
另一类由城市最佳规模的研究产生出来,突出了集聚经济对城市经济发展的影响,认为城市规模越大,经济效益越高。
人均GDP是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，也是反映疑惑经济发展情况的重要指标，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。
人均GDP则是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。
但是，究竟哪些因素会影响人均GDP的变化呢？为了今后能更好地了解、利用本研究选取了2001年中国30个省、市、自治区的11个指标交通，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了影响人均GDP水平谱系图；最后结合各地区自身的地理状况和经济发展水平，探讨了影响人均GDP水平的区域相似性和差异性。
gdp增速
gdp增速GDP增速是指国内生产总值的年度增长率，是衡量一个国家或地区经济增长速度的指标。
下面将分析GDP增速的定义、计算方法、影响因素以及对经济发展的意义。
GDP增速的定义：GDP增速是指在一定时期内国内生产总值的增长率。
GDP是一个国家或地区所有常住单位在一定时期内所生产的全部最终产品和劳务的总和。
GDP增速则是指GDP在两个时点之间的增长幅度。
GDP增速的计算方法：GDP增速的计算方法通常采用两种方式，即绝对增长率和相对增长率。
绝对增长率是指GDP在两个时点之间的增长额，计算公式为：绝对增长率 = 当期GDP - 前期GDP。
相对增长率是指GDP在两个时点之间的增长幅度与前期GDP之比，计算公式为：相对增长率 = 绝对增长率 / 前期GDP * 100%。
GDP增速的影响因素：GDP增速受多种因素的影响，包括政府政策、消费者支出、投资、出口和进口等。
政府政策的调控力度和方向决定了经济增长的走向。
消费者支出是个人和家庭用于购买商品和服务的支出，对经济增长起到重要作用。
投资是指某个国家或地区的企业、政府或个人在一定时期内购买生产设备、设施等实物资本的行为，对经济增长有着重要的拉动作用。
出口和进口是一个国家与其他国家之间进行贸易活动的核心，对经济增长也有重要影响。
GDP增速对经济发展的意义：GDP增速反映了一个国家或地区经济增长的速度和活力。
经济增长是实现国家富强和民生幸福的基础，高增速意味着更多的就业机会、更高的工资水平和更好的生活条件。
GDP增速还与财政收入、社会福利、人民生活水平等方面密切相关。
在一定程度上，GDP增速还能够影响其他经济指标的变化，例如人口增长率、通货膨胀率等。
总之，GDP增速是一个重要的经济指标，它能够反映一个国家或地区的经济发展速度和活力。
了解GDP增速的定义、计算方法、影响因素和对经济发展的意义，有助于我们更好地理解和研究经济增长的规律，并为相关政策的制定和实施提供参考依据。
我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析
我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。
）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。
甘肃省GDP的影响因素分析 报告
甘肃省GDP 的影响因素分析 报告一、前言甘肃位于黄河中、上游。
中华民族灿烂文化的重要发祥地。
根据考古发掘的大量文物证明，远在一二十万年前的旧石器时代，我们的先民就在这块地方生息、繁衍，利用简陋的石器顽强地同大自然作斗争. 甘肃是我国古代丝绸之路的必经之地, 丝绸之路的开辟，有力地促进了东西方的经济文化交流，对促成汉朝的兴盛产生了积极的作用。
现在，甘肃是我国实施西部大开发战略的主要省份之一，本文以甘肃为例，希望能通过对甘肃省GDP 的影响因素分析，对我国十年来西部大开发取得的成就做出总结，同时，为甘肃省以后的经济快速增长指明方向。
二、理论背景国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量一个国家或地区经济状况的最佳指标。
2011年，中国GDP 总量超过日本晋升世界第二，但真正的挑战还在后面。
经济学家认为，在人均GDP 、经济发展质量、科技水平等方面,中国和日本仍然存在较大差距，因此，如何保持经济的又好又快发展才是更重要的。
影响GDP 的因素是复杂的，例如，工业总产值、进出口总额、就业人数、居民消费水平、能源消费、社会消费品零售总额、外商直接投资、政府购买支出、资本形成总额等。
为了更好探究影响甘肃省GDP 的根本因素，我们选取资本形成总额、进出口总额、居民消费水平、社会消费品零售总额、政府购买支出为解释变量对这一问题进行计量分析。
这些因素都是影响甘肃省GDP 的主要因素，将这些因素设定为解释变量，可以对影响甘肃省GDP 的因素做出更合理的分析。
三、变量的选择和模型的建立我们将“甘肃省GDP ”设为因变量，“资本形成总额”，“进出口总额”，“居民消费水平”，“社会消费品零售总额”，“政府购买支出”设为自变量。
被解释变量：Y 甘肃省GDP （亿元） 解释变量一：X 1 资本形成总额（亿元） 解释变量二：X 2 进出口总额（万美元) 解释变量三：X 3 居民消费水平(元)解释变量四：X 4 社会消费品零售总额（亿元） 解释变量五：X 5 政府购买支出（亿元） 将变量的数学形式确定为：uX X X X X Y ++++++=55443322110ββββββ一共有五个解释变量，0β是常数，i β（i=1、2、3、4、5）是解释变量的偏回归系数，u 为随机误差项，用来表示解释变量以外的其他因素的干扰。
eviews作业报告国内生产总值的影响因素分析
国内生产总值的影响因素分析本文研究国内生产总值（Y）的影响因素，选取了居民消费（X1）、能源消费总量（X2）、进出口总额（X3）、研究与试验发展经费支出(亿元)（X4）作为备选的影响因素，考虑到这几个变量的量级比较大，在进行回归分析时，将其进行对数化处理。
1.描述性统计变量均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度LNY 12.86926 13.01351 13.83137 11.61605 0.735265 -0.331551 1.770076 LNX1 11.90659 11.95283 12.86667 10.82903 0.694463 -0.108624 1.640711 LNX2 12.71945 12.83097 13.11836 11.9547 0.354575 -0.864171 2.603336 LNX3 12.04816 12.29397 12.68298 10.64979 0.604899 -1.046877 3.002632 LNX4 8.759079 8.966104 10.10206 6.949367 1.011978 -0.37255 1.8154942.回归结果通过eviews8进行回归分析，结果见下表：从经济意义检验来看，各解释变量对被解释变量应该表现为正向影响，而LNX2的系数为负，这显然无法通过经济意义检验，这可能存在多重共线性。
从拟合优度检验来看，其拟合优度为0.9993，接近于1，表明这些解释变量能够解释99.93%的被解释变量的变化，而且调整后的拟合优度为0.9991，拟合效果非常好。
从统计检验来看，LNX1和LNX4系数的t检验对应的p值小于1%，即在1%的显著水平下，两变量对LNY有显著的影响，考虑到系数为正数，两变量对LNY表现为显著的正向影响，面LNX2和LNX3则无法通过10%的显著性t检验，这表明两者对LNY无显著影响，当然这有可能是因为多重共线性的问题。
计量经济学模型分析论文 影响我国人均GDP的变量因素分析
影响我国人均GDP的变量因素分析摘要人均国内生产总值，也称作“人均GDP"，是衡量经济发展状况的重要指标，，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
是衡量各国人民生活水平的一个标准，为了更加客观的衡量，经常与购买力平价结合。
文章从从城市化率、城镇居民家庭可支配收入、政府支出以及城镇居民消费水平四个方面作为出发点，通过往年的数据发展来观察它们对于人均GDP的影响，从而对我国目前的经济发展提供一些建议。
笔者认为，在提高城镇居民可支配收入、城市化率以及政府支出的基础上，更要调节好我国目前贫富差距过大的问题，这样才能保持经济的稳定发展。
关键词：人均GDP；城市化率；城镇居民可支配收入；城府支出引言一国的经济乃立国之本，而经济发展是以GDP增长为前提的。
影响人均GDP 的因素看似众多，究竟哪些因素对人均GDP的增长起关键性的影响作用呢？由此引出了本小组的研究课题——对我国人均GDP影响因素的计量分析。
随着2009年中国GDP赶超日本，成为世界排名第二，无疑吸引了国内外的目光。
然而，在如此大的总量之下，中国的人均GDP却一直在世界100名左右徘徊。
“国服民穷”的现状一直是我们的问题。
经我们数据搜寻，在人均GDP的增长过程中，城市化率、城镇居民家庭人均可支配收入、城市政府支出以及城镇居民消费水平都有了显著的上升。
同时，我们知道GDP的构成取决于消费、投资、政府支出。
因此，我们把城市化率、城镇居民人均可支配收入、城市政府支出、城镇居民消费水平这四个指标作为反映了人均GDP的自变量，认为这四个变量是影响人均GDP的关键性因素。
本实验主要选取1979—2009年的统计数据。
一、人均GDP的基本概念及特点1、人均GDP的基本概念和经济意义（1）人均GDP的基本概念人均国内生产总值（Real GDP per capita），也称作“人均GDP"，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
国内生产总值解读
国内生产总值解读国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是一个国家或地区在一定时间内所生产的所有最终产品和劳务的总价值。
它是衡量一个国家或地区经济总体规模和增长速度的重要指标。
本文将对国内生产总值进行解读，并探讨其意义、计算方法以及影响因素。
一、国内生产总值的意义国内生产总值是一个国家或地区经济发展状况的综合反映，具有以下几方面的意义：1. 衡量经济总体规模：国内生产总值可以反映一个国家或地区经济的总体规模和实力。
通常情况下，GDP越高，代表该国或地区生产和服务业的总体规模越大。
2. 衡量经济增长速度：GDP还可以用来衡量一个国家或地区经济的增长速度。
通过对比不同时间段的国内生产总值，我们可以了解一个国家或地区经济增长的快慢程度。
3. 作为政策制定的依据：国内生产总值可以为政府制定宏观经济政策提供依据。
政府可以通过观察GDP的变化趋势，来判断经济是否处于增长、滞缓或衰退状态，并相应制定适合的政策来促进经济发展。
二、国内生产总值的计算方法国内生产总值的计算方法有多种，以下是一种常用的计算方法：GDP = C + I + G + (X - M)。
其中：C代表个人消费支出，包括个人购买商品和服务的支出；I代表投资支出，包括企业的资本投资和库存投资；G代表政府支出，包括政府购买商品和服务的支出；(X - M)代表净出口，即出口减去进口的差额。
通过对这几个因素的综合计算，可以得到一个国家或地区特定时期的国内生产总值。
三、影响国内生产总值的因素国内生产总值受多种因素的影响，主要有以下几个方面：1. 消费水平：消费支出是国内生产总值中的重要组成部分。
消费者的购买能力和意愿直接影响着C的数值。
2. 投资水平：投资支出对GDP的增长起到重要的推动作用。
投资水平的高低反映了企业的发展和经济的活力。
3. 政府政策：政府支出对经济增长起到引导和支撑的作用。
政府的投资和购买力能够促进国内生产总值的增长。
我国的GDP影响因素的实证分析
我国的GDP影响因素的实证分析内容摘要：本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、等解释变量,运用计量经济学的方法,分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系.从中国的实际情况出发,在利用从1991到2009的年度时间序列数据分析的基础上,分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后提出一些观点。
关键词：GDP 能源消费居民消费水平社会消费品零售总额进出口贸易总额计量分析一、问题提出：近年来，我国GDP逐年飞速增长，经济发展令世人瞩目。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：（一）模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值（GDP）Y t , 影响GDP的因数比较多，根据其影响的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因，本文选择以下指标作为模型的解释变量：能源消费：能源消费引是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
人均能耗越多，国民生产总值就越大，社会也就越富裕。
居民消费水平：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
社会消费品零售总额：指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。
进出口贸易总额：整体贸易商品进口额与出口额之和。
（二）样本数据收集以2010年版《中国统计年鉴》为资料来源，选择了1991到2009年我国国民生产总值，能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析。
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影响GDP变化的因素分析 金融1班：李立鹏 （11083027）李铭杰（11083126） 一、 问题的提出 摘要：随着改革开放的逐步深入和社会主义市场经济日益发展，各城区
GDP连年攀升，地区GDP反映的是一个地区的综合经济发展水平，其中园林绿化面积、城市建成区面积、基本建设财政支出都有可能影响GDP的变化。本文主要通过对2011年期各省的GDP和园林绿化面积、城市建成区面积、基本建设财政支出的变动数据进行分析，建立以2011年各省的GDP为被解释变量，以基本建设财政支出、城市建成区面积、城市园林绿地面积各值为解释变量的多元线性回归模型，从而找出这三个解释变量和GDP间的发展关系，并就此对如何增加GDP、促进产业经济的发展提出一些建议。
二、 理论综述 GDP 的增长对于一个国家有着十分重要的意义，它衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果，而研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵，而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展。
三、 数据来源 本文所收集的数据来源于《中国统计年鉴2011》和国家统计局 精品好文档，推荐学习交流
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（一） 计量经济模型的建立 建立线性回归模型：Y=0+1X1+2X2+3X3+ 以Y表示各省的GDP，X1，X2，X3分别表示基本建设财政支出、城市建成区面积和城市园林绿地面积，表示随机干扰项。 （二） 模型的估计与检验
1、最小二乘估计
建立 Eviews new workfile 精品好文档，推荐学习交流
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在命令窗口输入：“data y x1 x2 x3”回车，出现“Group”窗口，复制输入数据，如下图所示：
模型的参数估计，用OLS方法估计得： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢5 可见模型参数估计建立的回归方程为： Y=—3680.981 + 2.950740X1 + 8.056911X2 + 0.004731X3 t= (-2.153265) (2.843810) (4.532902) (0.267483) R2=0.943236 R2=0.936929 F=149.5521 D.W=1.785761 精品好文档，推荐学习交流 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢6 2、拟合度检验 由R2=0.943236 R2=0.936929 两个值都接近于1，说明模型的拟合优度,好。即3个解释变量的变化对GDP变化的解释程度很大，线性影响较强。 3、方程显著性检验 —— F检验 给定显著性水平α=0.05，在自由度为（3，31-3-1）即（3,27）下，由截图可知道，F统计量值为F=149.5521，查F分布表得F0.05（3,27）=2.96的P<0.05,因此拒绝原假设，方程通过显著性检验，说明模型有意义。 4、变量显著性检验 —— T检验 给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为31-3-1=27，临界值t025.0（27）=2.052，X1和 X2对应的P值均小于0.05,可知X1 X2都通过了t检验，但X3对应的P值大于0.05,即X3没有通过t检验，表明模型中X3在95%的置信水平下T值不显著，修正系数不高。故我们对上述模型进行计量经济学的检验，并进行修正，看是否能使模型方程得到改进。
四、 模型的异方差性检验 用怀特检验法进行检验 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢7 点击OLS回归结果Equation窗口的View→Residual Tests→Heteroskedastcity Tests White,在弹出窗口的Test type中选定White,Ok,如图：
结果如下图： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢8 由截图可见Obs*R-squared所相应的P值为0.0514>0.05, 所以接受怀特检验的原假设，认为原方程序列不存在异方差，因此不需要做出修正。
五、 模型的序列相关性
序列相关性的检验
D.W检验 对原始模型进行OLS回归，结果如下： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢9 可见，D.W.=1.785761, 在0.05显著性水平下，n=31,k=3, 查D.W.表得dL=1.30，dU=1.57，根据模型的自相关状态：du故1.57< D.W.<2.43，故能确定模型不存在1阶序列相关性。
拉格朗日乘数检验（LM） 在OLS回归结果窗口，点击View→Residual Tests→Serial Correlation LM Test,在弹出窗口输入“1”,如图
按OK，结果如下图所示： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢10 由图可见Obs*R-squared相应的P值为0.6286大于0.05，说明模型不存在1阶序列相关性。 再验证模型是否存在2阶序列相关性，如下： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢11 由图可见Obs*R-squared相应的P值为0.7166大于0.05，说明模型不存在2阶序列相关性。 因此，说明该模型拟合效果较好，所有变量都通过了t检验，方程也通过了F检验，而且dU=1.57性。
六、随机解释变量检验： 逐一检验X1 X2 X3是否存在内生性。导入上一年基本建设财政支出的数据命名为 z 。 精品好文档，推荐学习交流 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢12 1．首先检验x1的内生性：导入上一年基本建设财政支出的数据并命名
为 z。将 X1作为被解释变量，X2 X3 z作为解释变量，作回归。
生成残差序列，命名为e 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢13 加入 残差作回归。 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢14 由图可知残差序列E对应的P指小于0.05，因此x1有内生性，是内生变量。 由于X1存在内生性，所以运用工具变量法进行修正
得出以下结果： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢15 X1的内生性得到修正 2. 检验x2的内生性：导入上一年的城市建成区面积数据并命名为a， x2作
为被解释变量，x1 x3 a作为解释变量，作回归。 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢16 再生成残差序列，命名为e2.
加入残差作回归。 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢17 由图可知残差序列E2对应的P指大于0.05，因此X2无内生性，是外生变量。 3.检验X3的内生性：导入上一年城市园林绿地面积的数据并命名为b。
将x3作为被解释变量， x1 x2 b作为解释变量，作回归。 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢18 得出残差序列，并命名为e3. 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢19 加入残差作回归。 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢20 由图可知残差序列E3对应的P指大于0.05，因此X3无内生性，是外生变量。
七、模型的多重共线性 多重共线性的检验 检验简单相关系数 如下图： 点击Quick→Group Statistics→Correlations,在弹出框中输入”x1 x2 x3”,按OK得到下图： 精品好文档，推荐学习交流
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢21 由相关系数矩阵表可以得知，表中数据X1与X2的r=0.912385，X2与X3的r=0.899777，X1与X3的r=0.832822，三个值都非常接近于1，因此说明模型具有很强的共线性。
下面就要对此模型进行多重共线性的修正。 运用逐步回归方法进行修正