首先，被解释变量（Dependent Variable），也被称为因变量，是研究者希望解释或预测的对象。它通常代表了某种经济现象的结果或者目标值。例如，在探讨收入水平对消费支出的影响时，消费支出就是被解释变量。被解释变量的本质在于其被动性——它的变化是由其他因素决定的，而非主动影响其他变量。因此，在构建模型时，我们往往需要通过收集历史数据来描述该变量的行为模式，并据此推断未来的趋势。

其次，解释变量（Independent Variable），又称自变量，是用来解释或预测被解释变量变化原因的因素集合。继续上述例子，收入水平即为解释变量之一。解释变量具有主动性，能够直接影响甚至改变被解释变量的状态。选择合适的解释变量对于建立有效的计量经济模型至关重要，因为只有当这些变量确实对目标结果产生实质性影响时，模型才能准确反映现实情况。此外，解释变量还可以包括控制变量，这类变量虽然不直接参与因果关系的研究，但可以用来排除潜在干扰因素，提高模型的可靠性。

再者，两者之间的互动关系决定了模型的有效性。一方面，合理的假设前提下，解释变量与被解释变量之间应该存在某种内在联系；另一方面，由于现实中各种复杂因素的存在，这种联系未必总是线性的或者简单的。这就要求研究者具备扎实的专业知识，能够运用统计学方法检验变量间的关系强度及方向，并据此调整模型结构。同时，还需要注意避免过度拟合或遗漏重要变量的情况发生，以确保最终得出的结论既科学又实用。

最后，在具体应用场景中，被解释变量与解释变量的具体表现形式会有所不同。比如，在宏观经济学领域，GDP增长率可能是被解释变量，而投资规模、出口额等则作为解释变量；而在微观层面，则可能关注个体行为如教育投入与职业发展之间的关联。无论哪种情形，正确区分并合理利用这两类变量始终是开展高质量研究的基础条件。

综上所述，在计量经济模型中，被解释变量与解释变量各自承担着不可或缺的重要职责。前者体现研究目的，后者提供实现路径；二者相辅相成，共同推动着经济学理论的发展与实践的进步。因此，无论是学术探索还是政策制定，都必须充分认识到这一点，并以此为基础优化模型设计，从而更好地服务于社会经济发展需求。