不可以。

任何两个变量间都有一定相关性。建议你先用主成分分析筛选下变量，然后做回归。

回归模型的构建要以理论为基础的，理论支持、实证通过才能保证研究结果的说服力。祝好。

好多年不回答坛友问题，一个个来回答吧！
1.加入控制变量自变量系数变小，说明你加入的控制变量和你的核心解释变量（也就是你所说的自变量）与被解释变量有共同相关的部分，OLS估计的系数反映的是变量特有的信息能够解释被解释变量的力度；
2.加入控制变量R方变大，说明你加入的控制变量对被解释变量有解释力度，或者更确切地说你加入的控制变量有能够解释被解释变量的特有信息；
3.加入控制变量后，自变量显著程度变小（由p<0.01变成p<0.05）变小，说明你加入的控制变量和你的核心解释变量有共线性，确切的说是你加入的控制变量和你的核心解释变量包含能够共同解释被解释变量的信息。

建议找本计量经济学的教材好好读一遍再去做实证，要不你很难掌握计量的精髓！

针对第三个回答我想再请教一下， 我在这个模型里加入主要解释变量和控制变量的交互项，是不是可以以此去说明，主要解释变量和控制变量共同对被解释变量的作用？