【正文】 ntered/Removed(b,c)ModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1盤條x7, 塑料制品x1, 鋼筋x6, 生鐵x4, 平板玻璃x3, 粗鋼x5, 水泥x2Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: 工業(yè)總產(chǎn)值y c Weighted Least Squares Regression Weighted by Weight for 工業(yè)總產(chǎn)值y from WLS, MOD_4 abs_1** Model Summary(b,c)ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbinWatson1(a) a Predictors: (Constant), 盤條x7, 塑料制品x1, 鋼筋x6, 生鐵x4, 平板玻璃x3, 粗鋼x5, 水泥x2 b Dependent Variable: 工業(yè)總產(chǎn)值y c Weighted Least Squares Regression Weighted by Weight for 工業(yè)總產(chǎn)值y from WLS, MOD_4 abs_1** ANOVA(b,c)ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression7(a) Residual23 Total30 a Predictors: (Constant), 盤條x7, 塑料制品x1, 鋼筋x6, 生鐵x4, 平板玻璃x3, 粗鋼x5, 水泥x2 b Dependent Variable: 工業(yè)總產(chǎn)值y c Weighted Least Squares Regression Weighted by Weight for 工業(yè)總產(chǎn)值y from WLS, MOD_4 abs_1** Coefficients(a,b)ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant) 塑料制品x1 水泥x2 平板玻璃x3 生鐵x4 粗鋼x5 鋼筋x6 盤條x7由上表所知，方程的決定系數(shù)較高，=，修正可決系數(shù)=，又回歸模型擬合程度與決定系數(shù)有關(guān)，決定系數(shù)越大，模型擬合程度越高，可見本模型擬合程度較好，又=10, 模型總體顯著性檢驗(yàn)得知模型總體顯著，也就是全體解釋變量總體對(duì)被解釋變量存在明顯影響。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)及模型修正 異方差檢驗(yàn) 計(jì)算殘差絕對(duì)值與個(gè)自變量的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如下表：Correlations塑料制品x1水 泥x2平板玻璃x3生鐵 x4粗 鋼x5鋼筋 x6盤 條x7abs_1Spearman39。其中我們看到平板玻璃和盤條產(chǎn)量的系數(shù)是負(fù)值，一般來說，平板玻璃和盤條產(chǎn)量等經(jīng)濟(jì)發(fā)展量應(yīng)該與工業(yè)總產(chǎn)值成正比關(guān)系，但由于在研究具體某個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系時(shí)，由于政策領(lǐng)導(dǎo)或其它的因?yàn)榈貐^(qū)的特殊性的原因，造成了平板玻璃和盤條產(chǎn)量的系數(shù)是可能成為負(fù)值的。對(duì)t檢驗(yàn)由上述分析結(jié)果知，除粗鋼和原煤外其余預(yù)測(cè)變量都是顯著的。 (1) 工業(yè)總產(chǎn)值來自中國2007年按地區(qū)分組的專用設(shè)備制造業(yè)工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(一)；(2) 原煤來自中國2007年按地區(qū)分組的主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)(一)；(3) 由于西藏自治區(qū)一行中缺省數(shù)據(jù)太多，故刪除了西藏一欄；(4) 中國2007年按地區(qū)分組的主要工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)(六)： 原始數(shù)據(jù)地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值(當(dāng)年價(jià)格)塑料制品 (萬噸)水 泥 (萬噸)平板玻璃(萬重量箱)生 鐵（萬噸）粗 鋼（萬噸）鋼 筋（萬噸）盤 條(萬噸)全國北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南陜西甘肅青海寧夏新疆注1)：數(shù)據(jù)來自中國2007年統(tǒng)計(jì)年鑒8w。研究工業(yè)生產(chǎn)總值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系嚴(yán)格來說可以對(duì)每個(gè)地區(qū)進(jìn)行研究，但是具體到各個(gè)地區(qū)，根據(jù)各個(gè)地區(qū)的條件情形不同，所以對(duì)研究得出的數(shù)據(jù)也會(huì)有很大的差異，所以此次就對(duì)同一地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)總值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系作為研究，就對(duì)一個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后得出結(jié)論，這個(gè)結(jié)論可以反映出這個(gè)地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，針對(duì)某一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，我們可以對(duì)它進(jìn)行幾十年的數(shù)據(jù)收集，得出這個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。工業(yè)總產(chǎn)值包括成品價(jià)值、對(duì)外加工費(fèi)收入和自制半成品、在產(chǎn)品期末期初差額價(jià)值[8]。工業(yè)總產(chǎn)值按“工廠法”計(jì)算，即以工業(yè)企業(yè)作為一個(gè)整體，按企業(yè)工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果計(jì)算[5]。對(duì)于中小企業(yè)而言在投資和出口問題上主要依賴于國家的宏觀調(diào)控，就困境中的中小企業(yè)本身來說基本上是無能為力的，然而可以團(tuán)結(jié)起來、集合資源，向管理要效益，向降低成本要效益，從擴(kuò)大內(nèi)需中要效益，那么就要進(jìn)一步激勵(lì)民眾擴(kuò)大內(nèi)需、大力推動(dòng)消費(fèi)、刺激消費(fèi)，尋找一種能夠產(chǎn)生新的消費(fèi)熱情的方法上下功夫，在實(shí)現(xiàn)消費(fèi)增值的基礎(chǔ)上取得企業(yè)效益，從而保持企業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展。 中國經(jīng)濟(jì)正處在低谷的邊緣。針對(duì)新局勢(shì)、新變化，我國政府把防過熱、防通脹的經(jīng)濟(jì)政策迅速調(diào)整為保發(fā)展、控通脹。快速、健康和持續(xù)發(fā)展的中小企業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)有目共睹：在繁榮經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)增長(zhǎng)、國際貿(mào)易、擴(kuò)大就業(yè)、推動(dòng)創(chuàng)新、提高消費(fèi)能力等方面發(fā)揮著重要的作用，已成為推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量，是大企業(yè)發(fā)展的依托，是活躍市場(chǎng)的基本主體，也是經(jīng)濟(jì)活力的具體體現(xiàn)[1]。異方差可以表示為或其中異方差的的發(fā)現(xiàn)和檢驗(yàn)方法有戈德菲爾德夸特檢驗(yàn)：構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量： .如果，誤差項(xiàng)存在明顯的遞增異方差性；如果，誤差項(xiàng)沒有明顯的異方差性。 異方差檢驗(yàn)在回歸模型的假設(shè)得到滿足之后，用最小二乘法估計(jì)的模型參數(shù)具有無偏和方差在線性無偏估計(jì)方法中最小的有效性，在這些假設(shè)中，其中有一條是誤差項(xiàng)的方差不變。 變換模型形式（差分法）: 假設(shè)和存在高度線性相關(guān)。 多重共線性的克服和處理方法有：截面數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)合，有時(shí)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中多重共線性嚴(yán)重的變量，在截面數(shù)據(jù)中不一定有嚴(yán)重的共線性。（2）變量顯著性與方程顯著性綜合判斷； （修正）可決系數(shù)大，值顯著大于臨界值，而值不顯著；那么可認(rèn)為存在多重共線性。(2) 不完全多重共線性：（實(shí)際中多為此情況），對(duì)角線元素較大。 多重共線性檢驗(yàn)在多元線性回歸模型中，對(duì)的基本假定是：矩陣的各列向量之間是線性無關(guān)的，即有：如果這一假定不滿足，則稱模型存在多重共線性。步驟如下：(1) 提出假設(shè)。 , ,(2) 在成立條件下，根據(jù)樣本計(jì)算