我在做一个关于手机行业销售收入的五个自变量构成的时间序列多元回归模型，样本量为每个变量60个数据，利用eviews回归后发现一个问题.
第一种情况，如果我用手机用户累计量和市场手机均价作为自变量时，模型各项都通过，拟合度达90%，也不存在序列相关性和异方差问题，这两个变量的相关性也不强，60%多。

第二种情况，如果换作手机用户净增量和市场手机均价作为自变量时发现，这两个变量都不通过，模型拟合度也较低。分析两个变量之间的相关性也不强，这两个变量的相关性也不强，70%多。


而在我的理解里，多重共线性有完全共线性和近似共线性，而这两个都需要在一定区间下两个变量有高度相关关系，如同增同减，或一个增一引起另一个减同时一个减引起另一个增。而在手机用户累计量里，不存在手机用户累计量因手机价格增加而减少的问题，只可能提升得慢点。而手机价格减少可能累计量会提升得更快。综上觉得累计量与价格不存在明显的多重共线性问题。


但如果对第一种情况进行经济意义的分析，会发现是价格对现有手机用户群体刺激较强，导致他们对销售收入进行贡献，这就对两个变量做共同分析了，又好像涉及到多元共线性问题。两个变量又好像可以单独进行分析。

求大神们解决下我的烦恼，并给出更加的经济意义分析建议。