（ 一） 企业信用风险（RISK）
考虑到模型的准确性、应用的广泛性和计算数据的可获取性，本研究选取巴萨利模型来衡量企业的信用风险。模型结构为：
RISK =息税折旧前利润/流动负债+利润总额/营运资本+所有者权益/流动负债+有形资产净值/负债总额+营运资本/总资产
公式中计算得到的巴萨利值越大，公司实力越强，信用风险越低； 反之亦然。
（ 二） 社会资本
1.宏观 社 会 资 本 变 量： 各 地 区 的 守 信 程 度（TRUST）、互联网及电话使用频率（IUF）
各地区守信程度（TRUST） : 本研究主要考察的是社会资本与企业信用风险的关系，宏观上各地区信任度的差异会导致企业面临的信用环境也会有所不同。笔者借用张维迎等（2002） 对中国大陆31个省区市的信任度排名，其调查数据作为度量中国大陆各省区市的信任度。
互联网及电话使用频率（IUF） : 本研究借鉴严成梁（2012） 对于社会资本测度指标构建，使用不同地区互联网上网人数和经济中总的电话数与总人口比值来表示。
2.中观社会资本变量： 企业社会资本（ESC）
企业社会资本（ESC） : 企业社会资本是企业与社会联系以及通过这种联系获取稀缺资源的能力，通常可以分为三类： 纵向联系、横向联系和社会联系（ 边燕杰 等，2000）。考虑数据的可得性，本研究基于企业财务指标分别从与政府联系的纵向方面指标（ 资产纳税率； 社会贡献率； 社会积累率； 岗位贡献增长率）、与供应商联系的横向方面指标（ 应付账款周转率； 现金债务比； 现金与应付账款比； 产权比率） 和与消费者联系的社会方面指标（ 销售增长率；销售费用率； 现金流动比率； 可持续增长率） ,综合各财务指标因子，得到企业社会资本的综合得分作为中观社会资本变量的衡量 （ 限于篇幅，没有列出）。
3.微观社会资本变量： 企业家（ 领导人） 社会资本（EISC）
企业领导人社会资本（EISC） : 企业领导人社会资本为存在于由个人和实际单位拥有的社会网络中，通过这些关系网络获得的并从这些关系中衍生出来的现实和潜在的资源总和（ 耿新 等，2010）。考察企业家个人政治社会关系（ 是否党员，是否参与政治关联的团体和经常性参与捐赠、公益事业等）、商业性社会关系（ 与客户供应商联系频繁度、与相关企业联系程度） 和社会公共关系（ 分析教育背景高校科研机构联系度、社会知名度） 等几个方面来衡量企业领导人社会资本①。
4.控制变量： 企业规模 （SIZE）、资产负债率（LEV）、资产收益率（ROA）
企业规模（SIZE） : 企业规模为企业生产、经营范围的划分，通常用企业的资产总额的对数来衡量。规模大的企业因实力雄厚一般有较小的信用风险。
资产负债率（LEV） : 资产负债率为公司股权价值和总价值的比率，通常较高的资产负债率使得公司破产违约的概率会增大，导致公司面临的信用风险也会较大。
资产收益率（ROA） : 通常资产收益率高的企业其业务能力较强，发生财务危机的概率小，因此，公司会有较小的信用风险。
三、样本数据的选择与来源
本研究样本为2010年1月~ 2012年12月间深交所A股上市公司。笔者作以下剔除： （1） 金融行业和公用事业公司； （2）ST、PT公司及财务数据缺失、异常公司； （3） 中央企业； （4） 上市不足3年公司； （5） 企业领导人资料不详公司。最后，本研究共得到深市686个公司的2058个样本观测值。
互联网及电话使用频率和地区人口总数的数据来源于《中国统计年鉴》，衡量企业信用风险和企业社会资本的财务数据来源于CSMAR.企业家个人社会资本数据是笔者手工搜集整理，通过构建相应评分指标得到企业家个人社会资本得分，数据源于各网站关于企业家个人资料介绍和国泰安的公司治理数据库。
四、实证分析
（ 一） 变量的描述性统计
各变量的描述性统计见表1.
由表1可以发现： 我国深市上市公司的巴萨利值均值为2. 7508,最大最小值之差为58. 43,说明深市公司信用风险程度相差较大。各地区互联网及电话使用频率均值为0. 7259,且方差较小，表明我国省际地区间的社会资本差距不大，而不同企业社会资本最值差距为20. 42,显示出一定的比例差距。企业家个人社会资本总体来说相对比较稳定。
