用第一產業从业人员的劳动力系数是负值是正常的，因为存在着大量的剩余劳动力嘛~

你的回归结果通过t检验，R方亦很高，同时F值也很高，但d.w值偏低，说明可能存在序列相关性，应当将d.w值与dl和du对比，以检验是否存在序列相关性。同时，对于LZ提到的问题，两个系数之和为1应当是建立柯布-道格拉斯函数时的假设来的，也就是表明规模报酬不变。所以这两个弹性系数之和不是回归出来的。

你好，我现在有一个回归，DW很低，存在一阶自相关，但当我加入AR(1)后，P就很大了，怎么办呀？
Dependent Variable: LOG(T)                               
Method: Least Squares                               
Date: 05/16/12   Time: 14:42                               
Sample: 1995 2010                               
Included observations: 16                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        1.310918        0.054178        24.19658        0.0000
LOG(F)        0.115398        0.007894        14.61794        0.0000
                               
R-squared        0.938511            Mean dependent var                2.100113
Adjusted R-squared        0.934119            S.D. dependent var                0.070595
S.E. of regression        0.018120            Akaike info criterion                -5.067160
Sum squared resid        0.004597            Schwarz criterion                -4.970586
Log likelihood        42.53728            F-statistic                213.6842
Durbin-Watson stat        0.400238            Prob(F-statistic)                0.000000
                               
Dependent Variable: LOG(T)                               
Method: Least Squares                               
Date: 05/16/12   Time: 14:43                               
Sample (adjusted): 1996 2010                               
Included observations: 15 after adjustments                               
Convergence achieved after 7 iterations                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        2.207595        0.181633        12.15416        0.0000
LOG(F)        0.013746        0.014942        0.919940        0.3757
AR(1)        0.934210        0.024660        37.88394        0.0000
                               
R-squared        0.994918            Mean dependent var                2.108717
Adjusted R-squared        0.994071            S.D. dependent var                0.063802
S.E. of regression        0.004913            Akaike info criterion                -7.617140
Sum squared resid        0.000290            Schwarz criterion                -7.475530
Log likelihood        60.12855            F-statistic                1174.686
Durbin-Watson stat        2.859446            Prob(F-statistic)                0.000000
                               
Inverted AR Roots              .93                       
                               

你的模型怎么变成了只有一个log（F）了？原来不是有两个变量的吗？消除序列相关性，可以相继引入AR(1)， AR(2)，......，AR(p)。一直到满意为止，但实际上一般都是顶多加到AR(4)为止。

所以你或许可以尝试逐步引入AR(1) AR(2)....... 直到满意为止。

这个是另一个回归，引入AR后，F的p值变大了呀，我Q统计显示也只有一阶自相关的么

使用广义差分法其实是可以引入到满意为止的。这一点你可以翻看一些计量经济学教材，例如李子奈的《计量经济学》。

数据太少也是个问题，做出来意义不大，一般最少也得30个数据以上的结果才可能有意义呢！