我国人口出生率影响因素的计量分析

计算出方差扩大因子： VIFX2=4.307705905 VIFX3=35.54756201 VIFLNX4=32.37118771 VIFX5=1.380422397 VIFX6=4.791997886

X3和LNX4的方差扩大因子远远超过10，表明X3和LNX4与其余解释变量之间有严重的多重共线性。

2．修正多重共线性

采用逐步回归的方法来解决多重共线性的问题。

(1)分别作Y对X2 X3 LNX4 X5 X6的一元回归，结果如下： 变量 参数估计值 t 统计量 X2 0.405934 9.989581 X3 -2.437525 -11.54094 LNX4 -3.109446 -12.48920 X5 0.197452 2.134728 X6 -7.871363 -4.646917 R2 R2 0.833044 0.824696 0.869446 0.862918 0.886351 0.880668 0.185570 0.144849 0.519160 0.495118 由上表可以看出，变量X3 X4 X6的系数是负数，表明老年抚养比，人均GDP，高等教育比例越高，人口出生率反而更低。

以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表： X2，X3 X2 0.096573（0.734078） X2，LNX4 X2，X5 0.081879 (0.749527) 0.388938 (8.880564) X2，X6 0.614331 (7.781522) X3 -1.892002 (-2.446812) -2.531422 (-3.120456) 0.046515 (1.030539) 5.694000 (2.936310) 0.873069 0.825238 0.877995 LNX4 X5 X6 R2 0.859683 由上表可以看出，X5不显著。而加入LNX4对模型的改进最大，所以选择保留LNX4，再加入新变量进行回归，结果如下： X2 LNX4 X3 X2 LNX4 X5 X2 LNX4 X6 X2 X3 LNX4 X5 X6 R2 0.871251 0.077872 (0.615442) 0.035928 (0.335540) 0.301167 (2.639007) -0.090641 -2.446956 (-0.068571) (-1.645321) -2.710249 0.063112 (-3.485754) (1.746029) -2.240823 (-3.312736) 0.889870 4.975141 (3.138422) 0.916764 由上表可以看出，X3，X5不显著。所以剔除X3,X5。最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：

Yt=23.61574+0.301167X2–2.240823㏑X4+4.975141X6 t= (2.445699) (2.639007) (-3.312736) (3.138422)

对该模型用White检验其异方差，结果为0.916764 =0.928655

F=78.09836