通过分析中国的有关数据并自行查找需要数据构建数学模型分析退 耕还林政策对国家工业水平和国民经济的影响。

要构建数学模型分析退耕还林政策对国家工业水平和国民经济的影响，可以考虑以下几个方面的因素：

1. 退耕还林政策的实施情况：收集退耕还林政策的实施数据，包括政策开始时间、退耕还林面积、政府投入等。

2. 工业水平指标：选择合适的工业水平指标，例如工业产值、工业增加值、工业企业数量等。

3. 国民经济指标：选择合适的国民经济指标，例如国内生产总值（GDP）、城乡居民人均收入、就业率等。

4. 相关因素：考虑其他可能影响工业水平和国民经济的因素，例如宏观经济政策、市场需求等。

在构建数学模型时，可以使用回归分析或时间序列分析等方法。以下是一个简单的数学模型示例：

工业水平 = β0 + β1 * 退耕还林面积 + β2 * 政府投入 + ε1

国民经济 = α0 + α1 * 退耕还林面积 + α2 * 政府投入 + ε2

其中，β0、β1、β2、α0、α1、α2为回归系数，ε1、ε2为误差项。

通过收集相关数据并进行回归分析，可以得到回归系数的估计值，并进行显著性检验，判断退耕还林面积和政府投入对工业水平和国民经济的影响是否显著。

需要注意的是，该模型仅为示例，实际分析中可能需要考虑更多的因素和数据。因此，具体的数学模型应根据实际情况和数据的可获得性进行调整和完善