2.计量经济学检验
（1）多重共线性检验
用EVIEWS软件，得相关系数矩阵表：
X1 X2 X3 X4 X5
X1 1.000000 0.869998 -0.407863 0.917858 0.878835
X2 0.869998 1.000000 -0.432665 0.750329 0.871513
X3 -0.407863 -0.432665 1.000000 -0.242017 -0.240471
X4 0.917858 0.750329 -0.242017 1.000000 0.799473
X5 0.878835 0.871513 -0.240471 0.799473 1.000000
由上表可以看出，解释变量X1与X2 、X1与X4 、X1与X5、X2与X4、X2与X5
X4与X5之间的相关系数都较大，可见存在严重的多重共线性。在经济意义上，人均GDP、人均教育经费支出、人均图书流转量、人均学费都与经济的发展密切相关，这使得他们之间的相关性很强。
下面我们利用逐步回归法（变量剔除法）进行修正（见附表三、四、五）：
此时，修正可决系数开始下降，但所有参数的t值都已经比较显著，且F值也有了一定的增加，故不在删除变量，选择此模型为修正后的模型。
可见，由模型得出，文盲比例随人均教育经费支出的增加而增加，随人均学杂费的减少而减少的结论。这严重与经济意义相悖。另外，模型中虽然X2、X5的t值都比较显著，但修正可决系数为0.465184，F值为14.04701，仍不是很高。
（2）异方差检验（white检验） （具体数据见附表六）
由拟合的数据可知， ,故拒绝原假设，表明模型中随机误差项存在异方差。下面用取对数法对模型进行修正（见附表七）。 修正后的方程如下：
可见，模型表明文盲比例变化率仅与人均教育经费支出变化率和人均学杂费支出变化率相关，此时，异方差性得到削弱，参数估计精度有所提高，修正可决系数及F值也稍有提高。
（3）自相关检验
由附表七可知：d=0.679059。在显著水平 =0.05下，查表 n=31，k’=2时，DL =1.297，du=1.570，由于d=0.679059<DL=1.297，表明该模型中的误差序列存在一阶自相关。
下面用广义差分法进行修正，由d=0.679059，计算出 =1- =0.6604705，构造差分
模型并估计，得 DLY=1.642603+0.010382DLX2-0.423590DLX5
t=(3.078321) (1.948328) (-3.149106)
=0.501723 F=8.693012 DW=1.112734
发现经过广义差分法修正后，DW值有所提高，但仍存在自相关
七、模型的分析
我们进行了一系列检验和修正后的最终结果如下：
LY=3.285205+0.009784LX2-0.407599LX5
(4.942838) (3.074541) (-5.680451)
R =0.586595 F=19.86509 =0.557066
从模型中可看出：
（1） LX2、LX5不符合经济意义的检验（参数的大小及符号）。因为从经济意义上讲，文盲比例应随人均教育经费支出的增加而减少，随人均学杂费的减少而增加，即LX2的系数应为负值，而LX5的系数应为正值。
（2） 模型表明：文盲比率仅与政府财政人均教育经费的支出和个人家庭人均学杂费支出有明显的相关关系，与人均GDP无明显的相关关系。然而实际上，文盲比例的变化是和由人均GDP度量的财富积累水平高度相关的。
（3） 模型的修正可决系数及F值不高，模型的拟合优度相当差。
由上述分析可知，我们的模型并不成功。
八、总结
综上所述，我们采用截面数据拟合的模型不能成功的反映文盲比率与各影响因素间的数量关系，是一个失败的模型。我们做了仔细分析，认为可能主要是出于以下几种原因：
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（1）由于当期的人均GDP、人均教育经费支出、小学数、人均图书流转量、人均学杂费都对以后若干期的文盲比例产生影响，这种影响是长期的。而在模型中，我们考虑的是当期的因素对当期的文盲比例的影响，此二者的关系是不显著的，故而导致了模型的失败。
注*：由于我们无法获得时间序列数据而被迫使用截面数据，曾考虑在截面数据模型中引入滞后变量，这样同样可以把滞后效应（即发生影响的滞后性）考虑入模型中去。但是，究竟滞后几期（无先验信息），以及由引入滞后变量而带来的多重共线性问题，用我们目前所学的知识无法解决。（因为修正多重共线性一般要用逐步回归法，也即剔除变量法，这样会使得我们引入的滞后变量被大部分剔除，因而导致我们的引入无效）
（2）我们在模型中所做的假定不合理。在模型中，我们所假定的教育经费支出的投入有效系数可能在各地区是不等的，且在数值上小于1（这主要是由于政府的腐败现象在各地程度不一，以及各地区掌管教育经费安排的人员素质、执行力度不同等因素所引起的）。另外，我们还假定死亡人口中文盲的比例与总人口中文盲比例相同。但实际上，文盲中老龄人口的比重比较大，而自然死亡是近年来文盲迅速减少的重要原因之一（我们的模型存在自相关，可能也就是因为此原因，即模型缺失了重要变量）。可能正是由于我们对这些重要因素所不得不作出的忽略，致了模型的失败。
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