(一)回归模型
实证分析中我们运用下面的回归模型：
ETR=α0+β1SIZE+β2LEV+β3CApINT+β4INVINT+β5ROA
+β6TREF+β7TREF×SIZE+β8TREF×LEV+β9TREF×CApINT
+β10TREF×INVINT+β11TREF×ROA+ε(1)
其中，SIZE=ln(年末资产总额)；LEV=年末负债总额/年末资产总额；CApINT=固定资产净额/年末总资产；INVINT=存货/年末资产总额；ROA=税前利润/年末资产总额；TREF是虚拟变量(TREF=1，观察期在税制后；否则为0)；TREF×SIZE、TREF×LEV、TREF×CApINT、TREF×INVINT、TREF×ROA都是交叉项。
(二)因变量
一般研究中，ETR=所得税费用/息税前利润。但是，这种计算方法饱受争议(Shevlin和porter，1992；Wilkie和Limberg，1993；plesko，2003)。
分子中应该包括那些税费是很重要的，因为忽略任何一个税费都会影响公司的整体税负。有些研究者(porcano，1986，；Gupta和Newberry，1997)用不加任何递延资产调整的所得税费用做分子。有些研究者(Stickney和McGee，1982；Omer等，1993)用所得税费用减去递延所得税费用作分子。我们用经过调整的所得税费用做分子，即所得税费用减去递延所得税费用。
会计利润和应纳税所得额的差异使得分母的选取存在争议。分母的选取可以有三个不同的选择：即会计利润、应纳税所得额和经营用现金流。如果是分析一项税收优惠对ETR的影响，选用应纳税所得额作为分母不合适，因为分子和分母都是扣除税收优惠以后的数据，那么ETR对该政策产生的任何系统性的变化检测不到。我们使用税前会计利润作为主要度量指标，即ETR1，用调整的税前会计利润作为辅助度量指标，即ETR2。
这两个选择可以用来检验ETR的一致性。ETR1=(所得税费用-递延所得税费用)/税前会计利润。ETR2=(所得税费用-递延所得税费用)/(税前会计利润-递延所得税费用/法定税率)
(三)自变量
1.公司特征变量
公司特征变量就是代表公司规模、资本结构和资产组合的变量。公司规模SIZE，它等于年末总资产的自然对数。公司财务杠杆LEV等于年末负债总额除以年末资产总额。CApINT和INVINT是公司资产结构变量，它们分别表示资本密集度和存货密集度。CApINT等于年末固定资产净额除以年末资产总额，INVINT等于年末存货除以年末资产总额。
2.控制变量
公司的经营成果直接决定了ETR。Wilkie(1988)研究发现ETR是税收优惠和会计利润的函数，税收优惠是引起会计利润和应纳税所得额不同的一个因素。因此我们用ROA来控制公司经营成果变化的结果。ROA等于税前会计利润除以年末资产总额。在经验数据方面，Gputa和Newberry(1997)，Kim和Limpaphayom(1998)，Derashid和Zhang(2003)都发现运用不同的有效税率计算方法，分析不同国家不同阶段的投资机会和获利能力与实际税率之间的关系的结论并不一致。因为投资回报率的增加会增加ETR，因此我们假设ROA与ETR正相关。
3.税制改革变量
为了检验2008年税制改革对ETR的影响，我们在研究中引入虚拟变量TREF(TREF=1表示观察期在税改后，TREF=0表示观察期在税改前)，同样的引入虚拟变量与前述变量的交叉项。TREF的系数表示税改对ETR的综合影响。交叉项系数测验各公司特征变量以及控制变量税改以后斜率变动以及这些变量与ETR之间的关系有没有发生改变。虽然公司特征变量和控制变量的系数能表明它们在税改之前与ETR之间的关系，但是这些系数与相对应变量和TREF的交叉项系数的和则能够表明税改以后这些变量与ETR之间的关系。
(四)样本数据
我们选取上市公司作为研究对象，选取上市公司2007-2009年公司财务数据。但是，剔除2008年的数据，因为研究表明，企业在税法改革一年后会适应良好。最终样本728家企业在剔除符合以下条件的企业以后：
(1)金融行业公司，因为这类公司业务特殊，所适用的会计准则与其他行业不同，根据研究惯例，将这类行业公司予以剔除。
(2)利润小于0的公司，这类公司的ETR被扭曲了。
(3)ETR0，ETR>1的公司，作为异常值剔除。
(4)公司名称变动的公司，这类公司内部结构一般都会发生重大变动，或资产重组，或借壳上市，因此，应该将这类公司剔除。
(5)2008年以后新上市，因为计算递延所得税需要上一年的数据。
(6)当年退市的公司。
(7)数据有缺失的公司。
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