年份 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 国内生产总值（现价）/亿元 就业人员人数/万人 全社会固定资产投资总额/亿元 居民消费价格指数（上年=100） 4551.60 4898.10 5333.00 5975.60 7226.30 9039.90 10308.80 12102.20 15101.10 17090.30 18774.30 21895.50 27068.30 35524.30 48459.60 61129.80 71572.30 79429.50 84883.70 90187.70 99776.30 110270.40 121002.00 136564.60 160714.40 185895.80 217656.60 268019.40 316751.70 345629.20 408903.00 484123.50 534123.00 588018.80 636462.70 42361.00 43725.00 45295.00 46436.00 48197.00 49873.00 51282.00 52783.00 54334.00 55329.00 64749.00 65491.00 66152.00 66808.00 67455.00 68065.00 68950.00 69820.00 70637.00 71394.00 72085.00 72797.00 73280.00 73736.00 74264.00 74647.00 74978.00 75321.00 75564.00 75828.00 76105.00 76420.00 76704.00 76977.00 77253.00 910.90 961.00 1230.40 1430.10 1832.90 2543.20 3120.60 3791.70 4753.80 4410.40 4517.00 5594.50 8080.10 13072.30 17042.10 20019.30 22913.50 24941.10 28406.20 29854.70 32917.70 37213.50 43499.90 55566.60 70477.40 88773.60 109998.20 137323.94 172828.40 224598.77 251683.77 311485.13 374694.74 446294.09 512760.70 107.50 102.50 102.00 102.00 102.70 109.30 106.50 107.30 118.80 118.00 103.10 103.40 106.40 114.70 124.10 117.10 108.30 102.80 99.20 98.60 100.40 100.70 99.20 101.20 103.90 101.80 101.50 104.80 105.90 99.30 103.30 105.40 102.60 102.60 102.00 资料来源：《中国统计年鉴》。
首先，检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。观察被解释变量与解释变量之间的散点图。
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80,00075,00070,00065,000X160,00055,00050,00045,00040,0000100,000300,000Y500,000700,000
图1：被解释变量?与解释变量?1的散点图
由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量?1之间基本呈线性关系。
600,000500,000400,000X2300,000200,000100,00000100,000300,000Y500,000700,000
图2：被解释变量?与解释变量?2的散点图
由图中趋势线可以判断，被解释变量?与解释变量?2之间基本呈线性关系。
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125120115X3110105100950100,000300,000Y图3：被解释变量?与解释变量?3的散点图
500,000700,000
由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量?3之间基本呈线性关系。再通过变量之间的相关系数判断。
YX3X2X1Y 1.000000-0.291416 0.985479 0.675326X3-0.291416 1.000000-0.253522-0.250596X2 0.985479-0.253522 1.000000 0.579932X1 0.675326-0.250596 0.579932 1.000000
看到被解释变量Y与解释变量?1，?2，?3之间具有较高的相关性。
通过散点图和相关系数表的判断，可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的相关线性关系。同时通过被解释变量与解释变量的相关图形分析，设置理论模型为：
y??1??2X1??3X2??4X3??
2.2 建立初始模型——OLS 2.2.1 使用OLS法进行参数估计
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Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/30/15 Time: 16:14Sample: 1 35Included observations: 35VariableCX1X2X3R-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)Coefficient-29040.152.4443201.200161-822.2026Std. Error72030.720.3896960.032720608.5734t-Statistic-0.4031636.27236836.67998-1.351033Prob. 0.68960.00000.00000.1865149841.8183380.522.8442023.0219522.905560.5736270.988108 Mean dependent var0.986957 S.D. dependent var20942.89 Akaike info criterion1.36E+10 Schwarz criterion-395.7734 Hannan-Quinn criter.858.6093 Durbin-Watson stat0.000000 得到初始模型为：
Y=-29040.15 + 2.444320 X1 +1.200161 X2 - 822.2026 X3 2.2.2 对初始模型进行检验
要对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。 (1)经济意义检验
解释变量的系数分别为?1=2.444320、?2=1.200161。两个解释变量系数均为正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际，?3=-822.2026，符合被解释变量与解释变量之间的负相关关系。与现实经济意义相符，所以模型通过经济意义检验。 (2)统计检验
①拟合优度检验：R2检验，R-squared=0.988108；Adjusted R-squared=0.986957；可见拟合优度很高，接近于1，方程拟和得很好。
②变量的显著性检验：t检验，
T统计检验
VariableCX1X2X3Coefficient-29040.152.4443201.200161-822.2026Std. Error72030.720.3896960.032720608.5734t-Statistic-0.4031636.27236836.67998-1.351033Prob. 0.68960.00000.00000.1865 从检验结果表中看到，包括常数项在内的所有解释变量系数的t检验的伴随概率均小于5%，所以，在5%的显著水平下?1、?2、?3的系数显著不为零，通过显著性检验，常数项也通过显著性检验，保留在模型之中。
③方程的显著性检验：F检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，
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在5%显著水平下方程显著成立，具有经济意义。 (3)计量经济学检验：
方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。
①进行异方差性检验：
首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。令X轴为方程被解释变量，Y轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。 异方差检验
3,200,000,0002,800,000,0002,400,000,0002,000,000,0002E1,600,000,0001,200,000,000800,000,000400,000,000040,00050,00060,00070,00080,000X1
图4：初始模型的异方差性检验散点图
3,200,000,0002,800,000,0002,400,000,0002,000,000,0002E1,600,000,0001,200,000,000800,000,000400,000,00000100,000300,000500,000X2
图5：初始模型的异方差性检验散点图
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