不能，除非您能通过经济理论的机械模型推导，严格证明回归公式中本来就不该有截距项
单纯通过回归结果剔除截距项并不能说服别人
这会直接引起别人对你模型设定、回归变量选择、样本范围的怀疑

正常来讲，无截距的显著性往往要低于有截距
出现您的情况，往往意味的是您的回归变量有问题，比如这个变量的样本趋势有异常
尤其是如果您的模型是多元回归变量，那么可能出问题的地方就更多，比如多重共线性、同时性等等

您还是应该从经济理论角度，对变量选择做更谨慎的选择
当然实在不行换种回归模型也可以，不用一棵树上吊死

这种情况很可能是变量之间多重共线性，显然，加截距后变量之间多重共线性增强不少。

应该不是这样的！加入常数项的重要理由之一（或许还有其他考量），就是当 OLS 背后假设母体误差项之期望值等于 0 若不满足时，继续用 OLS 估计，虽然截距项会错，但其他我们更重视的斜率项还是对的。此外，当真实的情况是截距项不等于 0，而我们不考虑截距项 (也就是限制截距项为 0)，会导致错误的斜率项！所以在 99% 以上的情况是应该加入常数项的！