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　　（二）变量的定义（见表1）
　　（三）多元线性回归方程
　　本文通过预期的假设，根据所有的因变量、自变量和控制变量，建立权益资本成本回归模型如下：
　　Ravg=β0+β1CSR+β2Beta+β3Loss+β4Foreign+
　　β5Logsements+β6Inventory+β7Salegrw+β8Mtb+β9Lev
　　+β10Size+Year+Ind+ε （1）
　　Ravg=β0+β1CSR_GOV+β2Beta+β3Loss+β4Foreign
　　+β5Logsements+β6Inventory+β7Salegrw+β8Mtb+β9Lev
　　+β10Size+Year+Ind+ε （2）
　　Ravg=β0+β1CSR_ECO+β2Beta+β3Loss+β4Foreign
　　+β5Logsements+β6Inventory+β7Salegrw+β8Mtb+β9Lev
　　+β10Size+Year+Ind+ε （3）
　　Ravg=β0+β1CSR_ENV+β2Beta+β3Loss+β4Foreign
　　+β5Logsments+β6Inventory+β7Salegrw+β8Mtb+β9Lev
　　+β10Size+Year+Ind+ε（4）
　　Ravg=β0+β1CSR_SOC+β2Beta+β3Loss+β4Forengn
　　+β5Logsements+β6Inventory+β7Salegrw+β8Mtb+β9Lev
　　+β10Size+Year+Ind+ε （5）
　　其中，β0为截距项，β1—β10为变量对应的斜率，ε为随机误差值。公式中的具体变量解释可在表1中查询。
　　（四）主要的研究变量
　　1.因变量
　　权益资本成本是指上市公司通过发行普通股票获得资金而付出的代价，它等于股利收益率加资本利得收益率，也就是股东的必要收益率。在以往研究中部分文献使用权益资本成本模型过于简单，本文将综合四种不同权益资本成本模型：Claus and Thomas[13]的CT模型、Ohlson and Juettner-Nauroth[14]的OJ模型、Easton（2004）的ES模型和Gordon Finite Horizon Model[15]的GF模型取平均值得到权益资本成本模型，这样才可以正确地测量出企业社会责任行为与权益资本成本的真正关系。参考El Ghoul et al.[5]的方法，以中国上市公司的样本来探讨公司企业社会行为是否会影响公司的权益资本成本。Ravg等于四个模型所得权益资本成本的算术平均值。
　　2.解释变量与控制变量
　　学术界关于企业社会责任的内涵提出了许多不同的解释。结合Sheldon、H.Bowen and Raymond Bauer的观点，认为企业的社会责任应该包括四个分项指标，即企业要履行的经济责任、法律责任、伦理责任和慈善责任，它在本质上就是相关利益者关于企业合作的剩余如何进行分配的契约。
　　主要解释变量是Thomson Reuters ASSET4 数据库所得的全球企业社会责任评比分数（CSR），CSR绩效由以下四个部分构成：公司治理（CSR_GOV）、经济（CSR_ECO）、环境（CSR_ENV）和社会（CSR_SOC）。
　　考虑到重要缺失变量会带来缺失变量偏误，参考以前研究，本文设置一些控制变量。（1）公司规模。Bowen
　　et al. [16]表明大型公司吸引了更多的关注，可以减少信息不对称的问题，降低股权资本成本。本文使用公司总资产的自然对数来控制公司规模。（2）杠杆程度。Fama
　　and French[17]表明更大的杠杆作用的企业有较高的股票回报率。在这项研究中，本文使用的总债务和总股本的比例来评估杠杆率和资本成本之间的关系。（3）账面市值比。Botosan and Plumlee[18]指出股权资本成本与账面市值显著相关。本文以一个公司的账面价值和市场价值的比率作为控制变量。（4）销售增长率与存货比率。Ashbaugh-Skaife et al.[19]指出快速增长的企业要提高销售增长率更困难，销售增长率与权益资本成本正相关。存货也提高了内部控制风险，反映在不断上升的成本。（5）业务部门的数量与外汇交易。Ashbaugh-Skaife
　　et al.研究表明公司的业务部门的数量和外汇交易是影响公司内部结构和权益资本成本的重要因素。（6）亏损。Ogneva et al. [20] 发现，不佳的财务表现与权益成本显著相关。（7）Beta值。根据资本资产定价模型（CAPM），权益资本成本与一个公司的Beta值呈正相关。此外，Sharpe[21] and Lintner [22]发现一个公司的Beta值与预期的股票回报呈正相关。详细定义可在表1中查询。 
　　四、实证结果
　　（一）叙述性统计
　　1.因变量
　　从表2可以看出，Ravg表示四个模型平均的权益资本成本Ravg=（Rct+Res+Roj+Rgf）/4，其最小值为4.02%，最大值为16.99%，最大最小值差值为12.97%，标准差为2.69%，说明样本数据还是比较稳定的。
　　2.解释变量和控制变量
　　从表3可以看出，企业社会责任的得分最小值为0.03，平均值和中位数分别为0.3和0.18，最大值为0.89，企业社会责任得分范围从最低的0.03到最高的0.89，其中最大最小的差值为0.86，标准差的值为0.26，表明数据的样本数还是比较密集。表格中较高的企业社会责任意味着该公司有较好的企业社会责任表现。
　　（二）相关系数矩阵
　　1.因变量
　　由表4可以看出Rct、Res、Roj、Rgf与Ravg的相关性都比较明显，相关系数分别为0.6，0.71，0.93和0.78，其中Roj的数值最大，为0.93，表明Roj与Ravg的相关性最强，Rct的数值为0.60，是四个数值中最小的一个，说明其与Ravg的相关性相对而言是最小的。
　　2.解释变量和控制变量
　　表5数据反映了解释变量与控制变量之间的Pearson相关系数。大多数的控制变量和企业社会责任的算术平均数发现了和以前的研究中同样的关系，其中包含了企业社会责任的算术平均数与Beta、公司规模、账面价值与市价比、杠杆程度、库存率、业务分类、国际业务、损失等。同时，从表5中发现，在CSR这列中Size、Beta、Foreign三个解释变量数值较大，相互之间可能存在某种关系，是否会影响CSR的分析呢，有待下面继续检验认证。
　　（三）多元回归分析