为什么内置的lm函数在R中这么慢？

我一直认为该lm函数在R中非常快，但是如本例所示，使用该solve函数计算的封闭解的速度更快。

data<-data.frame(y=rnorm(1000),x1=rnorm(1000),x2=rnorm(1000))
X = cbind(1,data$x1,data$x2)

library(microbenchmark)
microbenchmark(
solve(t(X) %*% X, t(X) %*% data$y),
lm(y ~ .,data=data))

有人可以解释一下这个玩具例子是不好的例子还是lm真的很慢？

编辑：正如Dirk Eddelbuettel所建议，由于lm需要解决公式，因此比较是不公平的，因此最好使用lm.fit不需要解决公式的公式

microbenchmark(
solve(t(X) %*% X, t(X) %*% data$y),
lm.fit(X,data$y))


Unit: microseconds
                           expr     min      lq     mean   median       uq     max neval cld
solve(t(X) %*% X, t(X) %*% data$y)  99.083 108.754 125.1398 118.0305 131.2545 236.060   100  a 
                      lm.fit(X, y) 125.136 136.978 151.4656 143.4915 156.7155 262.114   100   b