关于Adj.R-Square太小的问题，以及回归系数大小问题

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各位大佬好，我有以下两个问题：1、我的回归结果Adj.R-Square比较小，才0.2不到，请问有什么办法可以提高吗？我之前控制变量有十几个，但结果很不显著，所以删了几个不怎么重要的控制变量后结果才很显著。2、我的回归系数很小，不到0.001，但结果很显著，这样会影响到时候送审吗？那么要如何提高回归系数呢？（下面分别是回归结果和描述性统计）
        (1)                  (2)                 (3)                (4)
        rd1                rd1                 rd1                 rd1
nx4        0.000**        0.000**        0.000***        -0.002***
        (2.98)        (3.01)        (5.43)        (-4.23)
roa        0.002          0.006***        -0.005        0.016**
        (0.72)        (8.65)        (-1.40)        (3.03)
age        0.021***        0.016**        0.013*        -0.043***
        (5.04)        (2.33)        (1.98)        (-6.93)
lev        0.003                0.003             0.006          -0.002
        (0.76)        (0.70)        (0.45)        (-0.17)
soe        -0.006***        -0.001        -0.007***        0.000
        (-8.30)        (-0.41)        (-7.57)        (.)
size        -0.006***        -0.006***        -0.006**        -0.000
        (-24.47)        (-23.42)        (-3.09)        (-0.03)
dual        -0.000        -0.002        -0.001        0.007
        (-0.94)        (-1.60)        (-0.70)        (1.17)
top1        -0.019***        -0.023***        -0.013        -0.074**
        (-7.12)        (-6.62)        (-0.94)        (-2.58)
hold        -0.003        -0.005        -0.002        0.025
        (-0.89)        (-1.04)        (-0.23)        (1.07)
board0.001***        0.001                0.002***        -0.004*
        (5.47)        (1.15)        (6.58)        (-2.26)
_IYear_2014        -0.005***        -0.006***        -0.001        0.006
        (-12.70)        (-4.98)        (-0.40)        (1.47)
_IYear_2015        -0.009***        -0.010***        -0.002        0.012***
        (-7.84)        (-8.32)        (-0.56)        (3.61)
_IYear_2016        -0.013***        -0.013***        -0.004        0.021***
        (-5.50)        (-4.69)        (-0.86)        (4.20)
_IYear_2017        -0.015***        -0.014***        -0.007        0.025***
        (-4.38)        (-3.83)        (-0.91)        (4.26)
_IYear_2018        -0.014***        -0.013**        -0.004        0.035***
        (-3.67)        (-2.96)        (-0.49)        (5.08)
o.soe                                0.000
                                (.)
_cons        0.126***        0.146***        0.124**        0.120**
        (18.79)        (22.26)        (2.82)        (2.42)
N        1164        641        410        113
R-Square        0.140        0.164        0.197        0.671
Adj.R-Square        0.13        0.14        0.17        0.62

描述性统计
VarName        Obs        Mean          SD        Min        Median        Max
rd1        1164        0.03        0.02        .001682        .021402        .089774
nx4        1164        2.67        6.26        .012643        .7611105        42.98302
roa        1164        0.02        0.11        -1.387341        .0352205        .378931
age        1164        1.67        0.31        .9490805        1.689481        2.215574
lev        1164        0.32        0.18        .020836        .302939        1.037239
soe        1164        0.05        0.21        0        0        1
size        1164        21.53         0.78        19.0072        21.45804        24.76087
dual        1164        1.62        0.49        1        2        2
top1        1164        0.29        0.12        .0408        .2768        .6517
hold        1164        0.14        0.16        0        .0620004        .7435812
board        1164        7.99        1.40        4        8.5        13

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关键词：Square 回归系数 小问题 ARE median

我目前将rd1和nx4分别标准化处理（用均值和标准差的那种），然后结果回归系数变大到0.05了，但不知这样做合不合理，能否找到相应的理论支持。。。

想问一下楼主怎么解决的呢？我的系数也特别小