多元线性回归模型的基本价值主要体现在以下几个方面：

揭示经济现象背后的内在规律：

多元线性回归模型能够通过定量分析多个自变量对因变量的影响程度和方向，帮助研究者理解经济现象的本质和规律。

为经济决策提供科学依据：

该模型可以用于评估政策效果、预测未来趋势等，为政策制定、市场预测和企业决策等提供有力的科学支持。

模型构建与假设检验：

多元线性回归不仅用于模型构建，还可以用于假设检验，验证经济理论的有效性。通过统计检验（如t检验和F检验），研究者可以判断自变量对因变量的影响是否显著，从而为经济理论提供实证支持。

处理复杂经济现象：

在计量经济学中，研究者常常面临复杂的经济现象，这些现象往往受多种因素影响。多元线性回归模型能够有效识别这些因素的边际贡献，处理非线性关系、多重共线性、异方差性等问题，提高模型的准确性和适用性。

预测准确度高：

多元线性回归模型通过最小二乘法估计回归系数，使得预测值与实际值之间的差异最小化，从而具有高预测准确度。这在公司各项业务预测中具有重要的参考价值。

无偏性和一致性：

线性回归具有良好的统计学性质，如无偏性和一致性，使得其在经济数据分析中成为一种稳健的工具。

扩展应用范围：

随着数据分析技术的发展，多元线性回归也可以与现代机器学习方法结合，扩展其应用范围，提高模型的准确性和适用性。

综上所述，多元线性回归模型在经济学和数据分析领域具有重要的理论和实践价值，能够帮助研究者更好地理解和预测经济现象，为决策提供科学依据。