如果建立的事两个模型，由于对各模型因变量起影响作用的自变量很有可能不尽相同，所以各模型中应该各自加入有可能对因变量影响的自变量，也就是说可以加入不同的变量。
补充一点，选取自变量的时候不一定一定选对因变量有显著影响的变量。比如看似对因变量起绝对影响的只有2个自变量，另外3个变量看似对因变量影响，但是影响不很明显，这种情况最好把所有疑似自变量全加入模型中，通过显著性检验最终确定哪些自变量要剔除，哪些要保留。这样做主要是以防遗漏主要的自变量，从而增加误差项的分散。
虽然不太确定楼主的模型，但是个人觉得你这个模型可以直接把代理成本作为因变量，从而只建立一个模型就可以了。至于后面分析对AT总资产周转率和MFR管理费用率起到影响作用的分别是哪些变量，可以通过分散分解等方法确定。

希望对你有帮助！

回答都好专业啊~
一种方法是从文献中找有代表性的变量，就是别人用啥我用啥，可以检验结论啊、与原命题相悖啊……
还有就是用统计方法选取变量，神马probit啊，factor score啊，都用上，契合度高的就用。

两种方法各有利弊，看自己偏好。
两个模型的主要变量最好一样，便于比较。个别变量可以不同，因为侧重点毕竟不一样。我不是这个专业的，您的变量我都不懂。

话说我也正愁变量选取呢，有好方法还望高人支个招啊！

长知识了！感谢各位前辈

我直接用参考文献的

除自变量之外，一切能使因变量发生变化的变量。这类变量是应该加以控制的，如果不加控制，它也会造成因变量的变化，即自变量和一些未加控制的因素共同造成了因变量的变化,这叫自变量的混淆。因此，只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系

控制变量的选取应当是与因变量相关的(不然干嘛放进去呢对吧）但是应当与自变量不想关，或者说是相关性不是很大，因为如果相关性很大的话会导致多重共线性。只要满足这两个条件的都是“好”的控制变量，楼主参考这个和自己的选题挑选吧~ps:如果要用来做两个结果对比分析的话，模型选择以及其控制变量应当是一样的哦。

考虑一个变量是否被选作控制变量，首先得看这个变量是否对因变量有显著影响，无则不考虑，有的话，再看看它与自变量有没有关系，无则可以不考虑，有的话就要考虑为控制变量了。（个人理解，望指正）

学到了

根据FWL定理，影响被解释变量但不影响解释变量的变量，不需要加到模型中吧？

我也觉得12楼和13楼的解释是冲突的。另外，请教下“FWL定理”是什么？查了下好复杂能简单介绍下这个定理与控制变量的选取之间的关系吗？或者存在的参考文献？