当进行多元回归分析后，如果广义差分法(GMM)修正后的结果中，X2和X3不显著，那么我们可以考虑采取以下措施：
探究变量间的相关性：可能X2和X3与其他自变量存在高度相关性，导致它们的系数不显著。我们可以通过计算自变量之间的相关系数或利用多重共线性检验来检查这种相关性。如果存在相关性，可以考虑从模型中删除其中一个自变量。
考虑数据质量：如果数据质量有问题，例如存在异常值或缺失值，也可能导致X2和X3的系数不显著。可以通过检查数据中的异常值和缺失值来解决这个问题，或者使用插补方法来填充缺失值。
增加样本量：如果样本量较小，模型可能难以捕捉到所有的变异性。在这种情况下，可以尝试增加样本量来提高模型的可靠性和稳定性。
考虑变量的功能形式：在多元回归分析中，变量的功能形式非常重要。如果X2和X3不是线性关系，那么它们的系数可能会不显著。可以考虑对这些变量进行转换或应用非线性模型来处理它们。
删除不显著的变量：如果上述方法都不能解决问题，那么可以考虑从模型中删除不显著的变量，重新运行回归分析。然而，这样做需要谨慎，因为删除变量可能会对模型的解释能力产生不利影响。