因为自变量之间的相关性。这个自变量包含了大部分应变量变化的信息，其他变量的信息又与这个变量的信息部分重叠（相关性），导致第一次回归时该变量不显著，但是其他变量与应变量的关系并不是很密切，所以剔除这个变量后反而发现不显著了。我记得有本教材上有个很经典的例子，可以让其他所有变量都不显著的，书名和作者忘了，只记得是一个老美写的。

对了,我也发现此问题.你最好不要这么用,最好是逐个进行回归.选取好的一个作为最基本的一个进行,那进行下去.

也许是多重共线的问题 吧，你可以先做一下自变量的相关阵，再决定去掉哪一个变量，不要因为不显著而去掉这一变量

同时也可使用冗余变量检验和缺损变量检验的方法确定保留还是去掉哪些变量

这些在EVIEWS中是很容易 实现的，你多看下书，或者问下你的老师

在高铁梅和张晓峒的书中也讲得很清楚的，你为什么只推荐易丹辉呢？