在计量经济学中，R²（决定系数）是用来衡量回归模型对观测数据的拟合程度的一种度量。R²的取值范围在0和1之间，表示被模型解释的方差占总方差的比例。
在一般情况下，较大的R²值意味着回归模型能够更好地解释观测数据的变异性，即模型对数据的拟合程度更好。由此可认为，越大的R²值表示模型能够解释数据中更大的部分方差，这通常被视为一个好的特征。
然而，R²的大小并不是评估回归模型的唯一标准，因为它也存在一些局限性。具体来说：
过度拟合问题：较大的R²可能是由于模型过度拟合数据造成的，即模型在训练样本中表现良好，但在未知数据上预测效果欠佳。因此，仅仅追求最大的R²可能会导致过度拟合的问题，降低了模型的泛化能力。
解释变量选择：R²的大小还依赖于所选择的解释变量。添加更多的解释变量可能会提高R²值，但并不代表这些变量是真正有意义或解释力强的。因此，在解释变量选择上需要基于经济理论或实证研究的合理性进行判断。
数据质量和统计显著性：较大的R²可能掩盖了模型中存在的数据质量问题，或者回归系数的统计显著性不足的情况。因此，仅仅依赖R²评估模型的好坏并不全面。
综上所述，虽然较大的R²值通常表示模型对数据的拟合度更好，但它并不是唯一的评估标准。在计量经济学中，我们需要综合考虑R²以及其他模型评估指标（如残差分析、统计显著性等）来评估模型的质量和适用性。