【摘要】：多重共线性产生的经济背景主要有下面几种情况。利用截面数据建模时，许多变量变化与发展规模相关，会呈现出共同增长的趋势，例如资本、劳动力、科技、能源等投入与产出的规模相关，这时容易出现多重共线性。例如，抽样仅仅限于总体中解释变量取值的一个有限范围，使得变量变异不大；或由于总体受限，多个解释变量的样本数据之间存在相关，这时都可能出现多重共线性。
由于经济现象的变化涉及多个影响因素，而影响因素之间常常存在一定的相关性。多重共线性产生的经济背景主要有下面几种情况。
1.经济变量之间具有共同变化趋势。例如，对于时间序列数据收入、消费、就业率等，在经济上升时期均呈现增长的趋势，而当经济收缩期，又都呈现下降趋势。当这些变量同时作为解释变量进入模型时就可能带来多重共线性问题。
2.模型中包含滞后变量。当建立的模型中引入了解释变量的滞后变量时，如，Xt，Xt-1，Xt-2，等等，而X变量与其滞后期变量常常呈现高度相关性，于是导致出现多重共线性。(www.xing528.com)
3.利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。利用截面数据建模时，许多变量变化与发展规模相关，会呈现出共同增长的趋势，例如资本、劳动力、科技、能源等投入与产出的规模相关，这时容易出现多重共线性。有时如果出现部分因素的变化与另一部分因素的变化相关程度较高时，也容易出现共线性。如粮食产量与化肥用量、水浇地面积、农业投入资金建立回归模型，发现回归效果较差，原因是农业资金的影响已经通过化肥用量、水浇地面积两个因素体现出来。
4.样本数据自身的原因。例如，抽样仅仅限于总体中解释变量取值的一个有限范围，使得变量变异不大；或由于总体受限，多个解释变量的样本数据之间存在相关，这时都可能出现多重共线性。
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