《表1 变量定义：分析师跟进、企业社会责任与税收规避》

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《分析师跟进、企业社会责任与税收规避》

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借鉴叶康涛和刘行[29]、吴联生[31]、张茵等[35]的研究，加入以下控制变量：（1）公司规模（SIZE）。Zimmerman认为大规模的企业由于被监管部门和社会公众密切关注而使得其避税成本相对较高[36]；而Siegfried则认为大规模公司的游说资源使其有机会进行更激进的避税行为[37]。（2）业绩水平（ROA）。资产收益率越高，说明企业的经营效率越好，因此避税的动机越小；相对而言，资产收益率越高，说明企业的应纳税所得额就高，其更有可能进行避税行为。（3）财务杠杆（LEV）。因为债务利息有抵税作用，而负债高的企业其实际所得税率会比较低，因此会正向影响企业避税指标。（4）产权性质（SOE）。国有企业与政府存在天然的“血亲”关系，并且不容易陷入融资约束，导致国有企业有更小的避税动机。（5）现金持有变量（CASH）。企业避税的目的是为了增加现金流，货币资金持有越多，避税的动机就会越小。（6）无形资产密集度（INTANG）。企业拥有越多的无形资产说明其研发支出也更多，而研发支出具有部分抵税效应。因此会正向影响企业避税指标。（7）存货密集度（INVTEN）。Gupta and Newberry的研究认为存货密集度会负向影响企业的税收规避行为。[38](8）公司成长性（MB）。MB越小，表示公司的成长性越高。叶康涛和刘行认为，成长性高的企业，可能会投资于大量税收优惠的项目进行避税。[29](9）还有年度（YEAR）和行业（IND）。研究中的具体变量定义如表1。