计量经济学报告
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1.2产业结构因素方面对基尼系数的影响
国家的产业结构是指这个国家的经济总体中各产业的构成以及相互之间的比例关系。其影响着一国的社会财富总量和人民就业数量和结构。社会财富总量决定了可分配的财富总量，就业数量和结构决定了财富分配的结果，因此，产业结构影响资源配置，不合理的产业结构即影响可分配的财富收入，又恶化该国的收入分配秩序，容易产生贫富差距。因此，本报告将产业结构方面的因素纳入考虑范围。本报告选取第一产业产值占GDP 的比重、第二产业产值占GDP得比重、第三产业产值占GDP的比重作为产业结构因素方面的代表。各指标的详细说明如下：
目录
1.模型建立1
1.1经济增长因素方面对基尼系数的影响1
1.2产业结构因素方面对基尼系数的影响2
1.3对外开放因素方面对基尼系数的影响2
1.4政府方面因素对基尼系数的影响2
1.5个人因素方面对基尼系数的影响3
2.数据收集4
3.经济意义的检验44. 模 Nhomakorabea设定检验5
5.多重共线性检验9
6.异方差检验13
故逐步回归后，剔除了X4（第三产业增加值占GDP的比重），X6（财政收入与GDP的比率），X7（财政支出与GDP的比率），X8（城镇登记失业率）。
而认为不存在多重共线性的变量为X1,X2,X3,X5,X9,可纳入模型。
6.
6.1异方差概念
异方差性（heteroscedasticity）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。
第一产业增加值占GDP的比重=第一产业增加值/当年GDP总量
第二产业增加值占GDP的比重=第二产业增加值/当年GDP总量
第三产业增加值占GDP的比重=第三产业增加值/当年GDP总量
1.3对外开放因素方面对基尼系数的影响
对外开放对一国的经济和社会有重大影响。出口在为我国经济增长做出贡献的同时，也对我国居民收入差距的扩大起到一定的作用。我国是一个区域经济发展不平衡的国家，对外贸易的开展会使得相关进出口部门的收益分化，进而导致国内居民收入差距的扩大。中国加入WTO后，由于区域经济的传导机制不同步，东部沿海地区的经济发达程度进一步提升，中西部地区的经济发展则相对比较缓慢，导致居民收入差距进一步扩大。因此，本报告选取进出口总额占GDP的比重作为对外开放因素方面的代表，实证考察其对收入差距的影响。具体的计算公式为：
GINI = 0.03480597842 - 1.005473008e-06*X1 + 0.001524545899*X3 + 0.1995334568*X5 + 1.184401532*X7 + 0.02950825082*X8 - 0.09826146396*X9
对原始模型进行设定检验：
雅克贝拉检验
结论：
从图②至图⑩中，可以看出 与X之间没有可识别的系统模型，表明数据中可能不存在异方差。
再用残差平方对GINI作图，如下：
从上图也可以看出， 与GINI之间也不存在系统模式，验证了上面的“数据中可能不存在异方差”这一结论。
利用散点图的检验比较直观。但由于散点图只是一个简单的诊断工具，由此得出的结论可能存在错误的风险（如主观对图形趋势的判断、异常值的存在等等）。因此我们小组决定在做帕克检验来验证结论。
6.2异方差的后果
⑴参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的
⑵异方差模型中的方差不再具有最小方差性
⑶t检验失去作用
⑷模型的预测作用遭到破坏
6.3异方差的检验
6.31原模型的设定如下：
= + + + + + + + + + +
进行回归结果如下：
由上图归纳得知：
=-5.813-9.800 +0.058 +0.060 +0.059 +0.19 +0.04 +1.169 +0.031 -0.108
财政收入占GDP的比率=当年财政收入总额/当年GDP总额
财政支出占GDP的比率=当年财政收入总额/当年GDP总额
1.5个人因素方面对基尼系数的影响
基尼系数衡量的是居民个人之间的收入差距程度，而个人收入的高低，很大程度上取决于其人力资本的高低。而人力资本的培养，离不开教育。一般来说，受教育程度较高的群体，其人力资本积累较高，能找到收入较高的工作；受教育程度较低的群体，则一般收入较低。因此，受教育程度应是基尼系数的一个重要影响因素。此外，失业率的高低反映了个人找工作难易程度的总体状况，如果工作十分难找，那么有工作和没有工作群体之间的收据差距就会扩大，因此，失业率也是影响基尼系数的重要因素。因此，本报告选取城镇登记失业率和高等院校入学率作为个人因素方面的代表。具体计算公式如下：
4.
原始模型：
GINI = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*X4 + C(6)*X5 + C(7)*X6 + C(8)*X7 + C(9)*X8 + C(10)*X9
回归估计：
从回归结果来看，9个解释变量中x1，x2, x3, x4, x6在5%的显著性水平下，p值均大于0.05，所以x1,x2,x3,x4,x6不统计显著，因此模型中可能包含不相关变量，存在“过度拟合”。
（1）对每个变量进行对剩余变量的回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X4对剩余变量的回归的 是最高的，为0.999988。
（2）剔除X4后剩余变量之间进行回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X6对剩余变量的回归的 是最高的，为0.9950。
首先，我们建立如下计量经济学模型：
GINI=
对此模型，我们进行预期：
符号为正
符号为负
符号为正
符号为正
符号为正
符号为正
符号为负
符号为正
符号为正
2
本报告数据来源于中国国家统计局，部分指标的数据根据相应统计数据计算而得。
3.
由回归结果可见，X1，X2，X7，X9与先验假设不符，且变量中除了X6以外变量均不显著，但是回归结果方程整体R^2非常高，由此推测方程存在多重共线性等问题。
（3）剔除X6后剩余变量之间进行回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X7对剩余变量的回归的 是最高的，为0.9805。
（4）剔除X7后剩余变量之间进行回归：结果显示X1,X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X8对剩余变量的回归的 是最高的，为0.8161。
5.
模型中初始变量包括九个：
对gini和X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9进行回归，结果显示如下：
回归结果可见：发现尽管总体 很大，可是有多个变量的t值并不显著，于是我们预计模型存在多重共线性，选择逐步回归法对多重共线性变量进行剔除。
（注：以下F检验如无特别说明均为95%显著显著性水平下的检验，且默认H0为： =0即无线性相关，H1为： <>0，即存在线性相关）
雅克贝拉检验中，p值为0.87，在5%的显著性水平下，p值大于0.05，拒绝原假设，模型不呈正态分布，模型设定有误差。
残差时序图检验
RESET检验
由reset检验结果来看，将Yi²引入模型，R²提高，比原始R²大，表明原始模型是错误设定的。在5%的显著性水平下，F值是统计显著的，也表明原始模型设定有误。
6.32用eview得到的相关图形如下：
(残差项 与 虽不完全相同，但两者具有相似性，在实践中， 的值是无法得到的。因而我们只能利用 来代替 。通过检验 的模式来推断 的变化模式。)
①回归方程的残差
②残差平方对
③残差平方对
④残差平方对
⑤残差平方对
⑥残差平方对
⑦残差平方对
⑧残差平方对
⑨残差平方对
⑩残差平方对
计量经济学报告（小组）
——中国基尼系数及其相关变量研究
班级：13级会计4班
小组成员：李雪瑜梁小芬姚锡颖
黄亿美许思敏
分工：模型建立、资料——姚锡颖、李雪瑜
数据、总结——姚锡颖
模型设定检验——许思敏
多重共线性检验、经济意义的检验——李雪瑜
异方差检验、最终模型的确定——梁小芬
自相关检验与修正——黄亿美
汇总——梁小芬
进出口总额占GDP 的比率=（进口总额+出口总额）/当年GDP总额
1.4政府方面因素对基尼系数的影响
市场经济的特性决定了其会带来资源优化配置和经济块数增长的同时，由于劳动者个人禀赋和劳动能力等的差异，不可避免的也会带来收入分配差距的问题。如果为了控制贫富差距而强行限制市场经济自由运行时的作用，则需要付出经济增长动力不足的代价。对于这个矛盾，国家的处理方式是先发挥市场经济对资源配置和推动经济增长的积极作用，对其产生的副作用，则通过政府收入和政府支出两大积极行为进行弥补。在此，本报告将选择财政收入占GDP的比重和财政支出占GDP的比重作为政府方面的因素代表。具体计算公式如下：
城镇登记失业率=城镇登记失业人口数/城镇人口总数
高等院校入学率=高等院校当年入学人数/当年高中毕业总人数
综上，本报告将选取人均GDP（X1）、第一产业增加值占GDP的比重（X2）、第二产业增加值占GDP的比重（X3）、第三产业增加值占GDP的比重（X4）、进出口总额占GDP的比率（X5）、财政收入占GDP的比率（X6）、财政支出占GDP的比率（X7）、城镇登记失业率（X8）、高等院校入学率（X9）等九个因素作为五个方面影响因素的代表，实证分析个因素对基尼系数的影响。
删除x6后的回归估计：
在α=5%的显著性水平下，x1,x2,x3,x4仍然不统计显著。
删除x2，x6后的回归估计：
在α=5%的显著性水平下，x1,x3,x4仍然不统计显著。
删除x2，x4，x6后的回归估计：
回归结果表明，在α=5%的显著性水平下，x1,x3,x5,x7,x8,x9六个解释变量统计显著，R²高达99.21%，整体p值0.0000小于0.01，整体统计显著，算是一个较好的模型。
1.1经济增长因素方面对基尼系数的影响
基尼系数的问题，是收入 差距的问题。在改革开放前，我国几乎不存在收入差距，改革开放以后，随着经济发展，我国的居民收入差距才越来越大，因此，经济发展必然是基尼系数的一个忠言影响因素 。人均国内生产总值是人们了解一个国家或地区总体经济发展水平的重要工具，可作为重要指标衡量经济发展水平。因此，本报告选择人均国内生产总值（下文简称人均GDP）作为经济增长因素方面的代表，考察经济增长对基尼系数的影响有多大。
7.自相关检验与修正19
8.最终确定模型23
9.总结24
10.参考文献
11.个人实践报告心得
1
现今中国处于经济快速发展的时期， 经济总量在全世界已达到较高的水平。然而改革开放三十多年来，长期持续的高速增长，也带来了不可避免的副作用，如日益扩大的居民收入分配差距。公平合理且适当的居民收入分配差距有助于调动劳动者的生产积极性，促进经济的发展。然而，我国现在的收入分配差距发展到一个严峻的地步，较大的收入差距较为严重地打击了低收入者的劳动积极性，甚至其产生的危害威胁到社会的稳定。在实现社会主义共同富裕的这条道路上，先富起来一部分人是正确的选择，较大的贫富差距可以在经济发展过程中的某一阶段存在，却不可以长期存在。为了构建和谐稳定的小康社会，如何缩小日渐严峻的居民收入差距是当前迫在眉睫的问题。在这样的背景下，我们小组通过对中国基尼系数相关问题的研究，来探讨基尼系数的影响因素。基尼系数是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。它是一个比值，数值在0和1之间。基尼指数的数值越低，表明财富在社会成员之间的分配越均匀。
（5）剔除X8后剩余变量之间进行回归：结果显示X1,X2, X3与X5对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X9对剩余变量的回归的 是最高的，为0.6277。可是X9的F检验对应p值为5.5072，可以通过显著性水平为99%的检验（F临界值为5.5073），故可在显著性水平为99%下不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。(剔除X4，X6，X7，X8后逐步回归结果如下)
国家的产业结构是指这个国家的经济总体中各产业的构成以及相互之间的比例关系。其影响着一国的社会财富总量和人民就业数量和结构。社会财富总量决定了可分配的财富总量，就业数量和结构决定了财富分配的结果，因此，产业结构影响资源配置，不合理的产业结构即影响可分配的财富收入，又恶化该国的收入分配秩序，容易产生贫富差距。因此，本报告将产业结构方面的因素纳入考虑范围。本报告选取第一产业产值占GDP 的比重、第二产业产值占GDP得比重、第三产业产值占GDP的比重作为产业结构因素方面的代表。各指标的详细说明如下：
目录
1.模型建立1
1.1经济增长因素方面对基尼系数的影响1
1.2产业结构因素方面对基尼系数的影响2
1.3对外开放因素方面对基尼系数的影响2
1.4政府方面因素对基尼系数的影响2
1.5个人因素方面对基尼系数的影响3
2.数据收集4
3.经济意义的检验44. 模 Nhomakorabea设定检验5
5.多重共线性检验9
6.异方差检验13
故逐步回归后，剔除了X4（第三产业增加值占GDP的比重），X6（财政收入与GDP的比率），X7（财政支出与GDP的比率），X8（城镇登记失业率）。
而认为不存在多重共线性的变量为X1,X2,X3,X5,X9,可纳入模型。
6.
6.1异方差概念
异方差性（heteroscedasticity）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。
第一产业增加值占GDP的比重=第一产业增加值/当年GDP总量
第二产业增加值占GDP的比重=第二产业增加值/当年GDP总量
第三产业增加值占GDP的比重=第三产业增加值/当年GDP总量
1.3对外开放因素方面对基尼系数的影响
对外开放对一国的经济和社会有重大影响。出口在为我国经济增长做出贡献的同时，也对我国居民收入差距的扩大起到一定的作用。我国是一个区域经济发展不平衡的国家，对外贸易的开展会使得相关进出口部门的收益分化，进而导致国内居民收入差距的扩大。中国加入WTO后，由于区域经济的传导机制不同步，东部沿海地区的经济发达程度进一步提升，中西部地区的经济发展则相对比较缓慢，导致居民收入差距进一步扩大。因此，本报告选取进出口总额占GDP的比重作为对外开放因素方面的代表，实证考察其对收入差距的影响。具体的计算公式为：
GINI = 0.03480597842 - 1.005473008e-06*X1 + 0.001524545899*X3 + 0.1995334568*X5 + 1.184401532*X7 + 0.02950825082*X8 - 0.09826146396*X9
对原始模型进行设定检验：
雅克贝拉检验
结论：
从图②至图⑩中，可以看出 与X之间没有可识别的系统模型，表明数据中可能不存在异方差。
再用残差平方对GINI作图，如下：
从上图也可以看出， 与GINI之间也不存在系统模式，验证了上面的“数据中可能不存在异方差”这一结论。
利用散点图的检验比较直观。但由于散点图只是一个简单的诊断工具，由此得出的结论可能存在错误的风险（如主观对图形趋势的判断、异常值的存在等等）。因此我们小组决定在做帕克检验来验证结论。
6.2异方差的后果
⑴参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的
⑵异方差模型中的方差不再具有最小方差性
⑶t检验失去作用
⑷模型的预测作用遭到破坏
6.3异方差的检验
6.31原模型的设定如下：
= + + + + + + + + + +
进行回归结果如下：
由上图归纳得知：
=-5.813-9.800 +0.058 +0.060 +0.059 +0.19 +0.04 +1.169 +0.031 -0.108
财政收入占GDP的比率=当年财政收入总额/当年GDP总额
财政支出占GDP的比率=当年财政收入总额/当年GDP总额
1.5个人因素方面对基尼系数的影响
基尼系数衡量的是居民个人之间的收入差距程度，而个人收入的高低，很大程度上取决于其人力资本的高低。而人力资本的培养，离不开教育。一般来说，受教育程度较高的群体，其人力资本积累较高，能找到收入较高的工作；受教育程度较低的群体，则一般收入较低。因此，受教育程度应是基尼系数的一个重要影响因素。此外，失业率的高低反映了个人找工作难易程度的总体状况，如果工作十分难找，那么有工作和没有工作群体之间的收据差距就会扩大，因此，失业率也是影响基尼系数的重要因素。因此，本报告选取城镇登记失业率和高等院校入学率作为个人因素方面的代表。具体计算公式如下：
4.
原始模型：
GINI = C(1) + C(2)*X1 + C(3)*X2 + C(4)*X3 + C(5)*X4 + C(6)*X5 + C(7)*X6 + C(8)*X7 + C(9)*X8 + C(10)*X9
回归估计：
从回归结果来看，9个解释变量中x1，x2, x3, x4, x6在5%的显著性水平下，p值均大于0.05，所以x1,x2,x3,x4,x6不统计显著，因此模型中可能包含不相关变量，存在“过度拟合”。
（1）对每个变量进行对剩余变量的回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X4对剩余变量的回归的 是最高的，为0.999988。
（2）剔除X4后剩余变量之间进行回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X6对剩余变量的回归的 是最高的，为0.9950。
首先，我们建立如下计量经济学模型：
GINI=
对此模型，我们进行预期：
符号为正
符号为负
符号为正
符号为正
符号为正
符号为正
符号为负
符号为正
符号为正
2
本报告数据来源于中国国家统计局，部分指标的数据根据相应统计数据计算而得。
3.
由回归结果可见，X1，X2，X7，X9与先验假设不符，且变量中除了X6以外变量均不显著，但是回归结果方程整体R^2非常高，由此推测方程存在多重共线性等问题。
（3）剔除X6后剩余变量之间进行回归：结果显示X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X7对剩余变量的回归的 是最高的，为0.9805。
（4）剔除X7后剩余变量之间进行回归：结果显示X1,X2与X3对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X8对剩余变量的回归的 是最高的，为0.8161。
5.
模型中初始变量包括九个：
对gini和X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9进行回归，结果显示如下：
回归结果可见：发现尽管总体 很大，可是有多个变量的t值并不显著，于是我们预计模型存在多重共线性，选择逐步回归法对多重共线性变量进行剔除。
（注：以下F检验如无特别说明均为95%显著显著性水平下的检验，且默认H0为： =0即无线性相关，H1为： <>0，即存在线性相关）
雅克贝拉检验中，p值为0.87，在5%的显著性水平下，p值大于0.05，拒绝原假设，模型不呈正态分布，模型设定有误差。
残差时序图检验
RESET检验
由reset检验结果来看，将Yi²引入模型，R²提高，比原始R²大，表明原始模型是错误设定的。在5%的显著性水平下，F值是统计显著的，也表明原始模型设定有误。
6.32用eview得到的相关图形如下：
(残差项 与 虽不完全相同，但两者具有相似性，在实践中， 的值是无法得到的。因而我们只能利用 来代替 。通过检验 的模式来推断 的变化模式。)
①回归方程的残差
②残差平方对
③残差平方对
④残差平方对
⑤残差平方对
⑥残差平方对
⑦残差平方对
⑧残差平方对
⑨残差平方对
⑩残差平方对
计量经济学报告（小组）
——中国基尼系数及其相关变量研究
班级：13级会计4班
小组成员：李雪瑜梁小芬姚锡颖
黄亿美许思敏
分工：模型建立、资料——姚锡颖、李雪瑜
数据、总结——姚锡颖
模型设定检验——许思敏
多重共线性检验、经济意义的检验——李雪瑜
异方差检验、最终模型的确定——梁小芬
自相关检验与修正——黄亿美
汇总——梁小芬
进出口总额占GDP 的比率=（进口总额+出口总额）/当年GDP总额
1.4政府方面因素对基尼系数的影响
市场经济的特性决定了其会带来资源优化配置和经济块数增长的同时，由于劳动者个人禀赋和劳动能力等的差异，不可避免的也会带来收入分配差距的问题。如果为了控制贫富差距而强行限制市场经济自由运行时的作用，则需要付出经济增长动力不足的代价。对于这个矛盾，国家的处理方式是先发挥市场经济对资源配置和推动经济增长的积极作用，对其产生的副作用，则通过政府收入和政府支出两大积极行为进行弥补。在此，本报告将选择财政收入占GDP的比重和财政支出占GDP的比重作为政府方面的因素代表。具体计算公式如下：
城镇登记失业率=城镇登记失业人口数/城镇人口总数
高等院校入学率=高等院校当年入学人数/当年高中毕业总人数
综上，本报告将选取人均GDP（X1）、第一产业增加值占GDP的比重（X2）、第二产业增加值占GDP的比重（X3）、第三产业增加值占GDP的比重（X4）、进出口总额占GDP的比率（X5）、财政收入占GDP的比率（X6）、财政支出占GDP的比率（X7）、城镇登记失业率（X8）、高等院校入学率（X9）等九个因素作为五个方面影响因素的代表，实证分析个因素对基尼系数的影响。
删除x6后的回归估计：
在α=5%的显著性水平下，x1,x2,x3,x4仍然不统计显著。
删除x2，x6后的回归估计：
在α=5%的显著性水平下，x1,x3,x4仍然不统计显著。
删除x2，x4，x6后的回归估计：
回归结果表明，在α=5%的显著性水平下，x1,x3,x5,x7,x8,x9六个解释变量统计显著，R²高达99.21%，整体p值0.0000小于0.01，整体统计显著，算是一个较好的模型。
1.1经济增长因素方面对基尼系数的影响
基尼系数的问题，是收入 差距的问题。在改革开放前，我国几乎不存在收入差距，改革开放以后，随着经济发展，我国的居民收入差距才越来越大，因此，经济发展必然是基尼系数的一个忠言影响因素 。人均国内生产总值是人们了解一个国家或地区总体经济发展水平的重要工具，可作为重要指标衡量经济发展水平。因此，本报告选择人均国内生产总值（下文简称人均GDP）作为经济增长因素方面的代表，考察经济增长对基尼系数的影响有多大。
7.自相关检验与修正19
8.最终确定模型23
9.总结24
10.参考文献
11.个人实践报告心得
1
现今中国处于经济快速发展的时期， 经济总量在全世界已达到较高的水平。然而改革开放三十多年来，长期持续的高速增长，也带来了不可避免的副作用，如日益扩大的居民收入分配差距。公平合理且适当的居民收入分配差距有助于调动劳动者的生产积极性，促进经济的发展。然而，我国现在的收入分配差距发展到一个严峻的地步，较大的收入差距较为严重地打击了低收入者的劳动积极性，甚至其产生的危害威胁到社会的稳定。在实现社会主义共同富裕的这条道路上，先富起来一部分人是正确的选择，较大的贫富差距可以在经济发展过程中的某一阶段存在，却不可以长期存在。为了构建和谐稳定的小康社会，如何缩小日渐严峻的居民收入差距是当前迫在眉睫的问题。在这样的背景下，我们小组通过对中国基尼系数相关问题的研究，来探讨基尼系数的影响因素。基尼系数是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。它是一个比值，数值在0和1之间。基尼指数的数值越低，表明财富在社会成员之间的分配越均匀。
（5）剔除X8后剩余变量之间进行回归：结果显示X1,X2, X3与X5对剩余变量的回归结果不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。而剩余的变量全部拒绝原假设，且这些变量当中，X9对剩余变量的回归的 是最高的，为0.6277。可是X9的F检验对应p值为5.5072，可以通过显著性水平为99%的检验（F临界值为5.5073），故可在显著性水平为99%下不拒绝原假设，认为不存在多重共线性。(剔除X4，X6，X7，X8后逐步回归结果如下)