logit location fdi gdp urbanization laborcost ldp govexpenses ste seaport foodindex textileindex furnitureindex cpindex chemicalin
> dex metalmeltingindex equipmengindex

Iteration 0:   log likelihood = -132.88397  
Iteration 1:   log likelihood = -110.82756  
Iteration 2:   log likelihood = -104.63454  
Iteration 3:   log likelihood = -104.37081  
Iteration 4:   log likelihood = -104.36965  
Iteration 5:   log likelihood = -104.36965  

Logistic regression                               Number of obs   =        340
                                                  LR chi2(15)     =      57.03
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -104.36965                       Pseudo R2       =     0.2146

------------------------------------------------------------------------------
    location |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         fdi |   .4358941   .2588776     1.68   0.092    -.0714966    .9432849
         gdp |    .589676   .5961176     0.99   0.323    -.5786931    1.758045
urbanization |  -.0850979   1.536139    -0.06   0.956    -3.095875    2.925679
   laborcost |   .0136603   .9891313     0.01   0.989    -1.925001    1.952322
         ldp |  -.2199109   .2790265    -0.79   0.431    -.7667928    .3269709
govexpenses |   .9375278   1.163886     0.81   0.421    -1.343647    3.218702
         ste |   .4027302    .500953     0.80   0.421    -.5791196     1.38458
     seaport |   -.621835   .4465326    -1.39   0.164    -1.497023    .2533528
   foodindex |  -.1044324   .1329208    -0.79   0.432    -.3649524    .1560875
textileindex |   .2204122   .1961047     1.12   0.261    -.1639459    .6047703
furniturei~x |   .0478032   .1204121     0.40   0.691    -.1882003    .2838067
     cpindex |  -.0195688   .2129619    -0.09   0.927    -.4369665    .3978288
chemicalin~x |   .1742172   .2065572     0.84   0.399    -.2306275    .5790619
metalmelti~x |  -.2407738    .239049    -1.01   0.314    -.7093012    .2277536
equipmengi~x |  -.0144254   .1765801    -0.08   0.935     -.360516    .3316651
       _cons |  -6.233694   9.662874    -0.65   0.519    -25.17258    12.70519
这是输出结果 整体不显著 有的变量解释系数解释起来还有困难 下面的几个变量是产业集聚指数 请问我该怎么办啊

没什么意义的变量剔除，方正也不好解释。然后通过取对数，取平方，取交互项等非线性方法调整变量。

首先谢谢您的解答哦O(∩_∩)O~不过上面的一些变量都是其他文献基本都会使用到的，导师说要包括在内，下面的几个产业集聚指标是我自己算的，对数也取了，请问条件logit的操作大体是不是这样的呢

额 你是说我的结果吗