个人感觉r方应该再大一些才好，或者楼主研究的课题其他人做过类似研究吗，是不是也是r方比较小，如果是的话，这个文献是不是比较权威可靠。如果别人的研究r方都还可以的话，那楼主就要考虑加减变量或者换模型试试了。

非常谢谢您的回复！！我做的研究没有别人做过，我是参考了一篇文章，但那篇文章的因变量和自变量都是0,1变量，所以他用的是probit模型，他的Probit模型产生的Pseudo R^2也基本都在0.05~0.08的范围，我对Probit模型的Pseudo R^2并不熟悉，因为我的因变量和自变量都是连续变量，所以我用panel data的pooled model, 我在网上搜了一下，说是Probit的Pseudo R^2类似于OLS的adjusted R^2， 但Pseudo R^2本身会比adjusted R^2小，所以，我就不知道是不是原论文的Pseudo R^2在0.05~0.08这个范围是可以接受的，而我的adjusted R^2在这个范围是不是太低了？

非常谢谢您的回复！！您提供的信息对我来说太重要了！没错，我研究的目的就是考察两个自变量对因变量是否有显著影响，因为我考察的因变量肯定是由很多很多的因素影响的，我不可能全部包括进来，我也不关心它由什么决定的，我只关心我选择的自变量是否对它有显著影响。

您所说的加入别的控制变量，是不是我尽可能地找些别的变量，这些变量显著不显著不重要，但他们的作用是尽可能将模型的R2提高，而且与此同时我选择的这两个自变量仍然显著