请问，我做的是多元回归分析。分别将控制变量（4个）和自变量（9个，并以stepwise法）（样本120个）分块后一同回归。回归方程和偏回归系数均符合显著性检验。但是如下model summary:Model Summary(f)
Model        R        R Square        Adjusted R Square        Std. Error of the Estimate
1        .642(a)        .413        .391        .598529
2        .692(b)        .479        .455        .566321
3        .733(c)        .538        .512        .535970
4        .742(d)        .551        .521        .530962
5        .751(e)        .564        .531        .525335
a        Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area
b        Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland
c        Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd
d        Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi
e        Predictors: (Constant), catslp, density, pric, area, fpland, urbpd, urblsi, mpland
f        Dependent Variable: logtcb

我的问题是，模型1 （只带入四个控制变量）的决定系数占据了加入自变量后决定系数的主要部分（.413/.564)。不知道怎么解释了。可能众多自变量确实不如某个控制变量的解释能力强，但是确是我研究的主要关注点。总觉得自变量的影响被控制变量淹没了。请问这种情况要如何解释， 可以继续往下分析吗？还是已经不符合要求了？
请版上的大侠们帮我分析分析。感谢大家。