如何解读下面的误差修正模型结果？

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Dependent Variable: E   
Method: Least Squares   
Date: 03/24/13   Time: 11:38   
Sample (adjusted): 1998 2011   
Included observations: 14 after adjustments   
   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C 0.103326 0.020009 5.163931 0.0004
W 1.227594 0.147134 8.343355 0.0000
W(-2) -1.036265 0.170108 -6.091796 0.0001
R 1.062333 0.071337 14.89173 0.0000
   
R-squared 0.970190     Mean dependent var  0.153994
Adjusted R-squared 0.961247     S.D. dependent var  0.137856
S.E. of regression 0.027138     Akaike info criterion  -4.140811
Sum squared resid 0.007365     Schwarz criterion  -3.958223
Log likelihood 32.98568     Hannan-Quinn criter.  -4.157713
F-statistic 108.4870     Durbin-Watson stat  2.340272
Prob(F-statistic) 0.000000   
注：E为lnexport的一阶差分，W为lnwage的一阶差分，R为分布滞后模型中的残差。其中E的D.W值为2.13，所以我在误差修正模型中没有加入滞后项，W的D.W值为1.73所以我在误差修正模型中选择滞后两阶，残差不存在滞后，我没有加入滞后项。
我的分布滞后模型是

LNEXPORT=1.2823+2.235*LNWAGE+0.828*LNEXPORT(-1)-2.193*LNWAGE(-1)

（1.58）   （2.40）     （4.81）           （-2.30）
R2=0.983  D.W=2.246

附上数据
            1995年-2011年人力资本要素价格与中国出口贸易数据

年份	人力资本要素价格总额（亿元）	出口贸易总额（亿元）
1995	8055.8	12296
1996	8964.4	14274
1997	9602.4	17180
1998	9540.2	17173
1999	10155.9	18088
2000	10954.7	23143
2001	12205.4	24782
2002	13638.1	30244
2003	15329.6	40144
2004	17615.0	54282
2005	20627.1	68577
2006	24262.3	84652
2007	29471.5	102108
2008	35289.5	109852
2009	40288.2	91064
2010	47269.9	122921
2011	59954.7	148362

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关键词：误差修正模型 误差修正 observations coefficient observation 模型 修正 adjusted 如何

个人感觉回归结果比较好，R方比较高，各因子系数的P值均小于0.01，说明回归结果较为显著。唯一的就是D-W值有些高，说明因子之间存在自相关的问题

R2虽然很高，但存在残差序列自相关等问题。

QQ：39337322，帮你建一个