一、 引言

自Melitz (2003)将异质性引入国际贸易理论分析框架，从微观层面研究异质性企业的出口决策行为后，许多学者开始致力于基于异质性视角的企业出口参与行为分析 (Bernard and Wagner, 2003；Helpman et al.，2004；Baldwin，2005；ISGEP，2008等)。早期研究发现，生产率差异是企业出口的决定性因素。Chaney (2005)首先将流动性约束纳入异质性企业模型，研究了除生产率以外，融资约束差异对企业出口决策的影响，得到了融资约束与生产率同为影响企业出口行为的重要变量的结论。Greenaway et al.(2007)、Bellone et al.(2009)、Nagaraj (2010)等也基于不同国家和地区的微观数据通过实证研究证实了融资约束越小的企业越倾向于出口。然而，由这些研究引发的思考是，企业的融资约束程度与出口倾向呈反比例变化的现象是否也与出口行为缓解了企业融资约束的程度有关?

实际上，20世纪90年代末，Clerides et al.(1998) 以及Bernard and Jensen (1999)就已经注意到，相比非出口企业，出口企业在规模和生产率上更具优势，因而能够获得更多的现金流量。此后，对于出口与缓解融资约束因果效应的理论研究产生了更丰富的学术成果。Tornell and Westermann (2003)认为，出口缓解融资约束主要得益于出口拓宽了企业的融资市场，由单一的国内金融市场转变为国内、国际金融市场并举。Ganesh-Kumar et al.(2001)基于信息不完全市场理论，将出口视为企业向金融市场释放的有助于增强信用能力的信号。Bridges and Guariglia (2008)从产品市场着手，指出，出口通过拓展产品的销售渠道增强了企业对需求冲击的抵抗力，从而获得更加稳定的现金流。尽管基于不同视角的理论研究都得到了出口能够缓解企业融资约束的相同结论，但经验研究的结果却并未获得一致。Campa and Shaver (2002)使用西班牙制造业企业1990至1998年的企业微观数据，在Tobit随机效应模型的辅助下，得到了出口有利于获得更加稳定的现金流和资本投资的估计结果。Greenaway (2007)基于英国制造业企业20年的微观数据得出了与Campa and Shaver (2002)相似的结论。但是，由于该研究的设计没有很好地排除内生性干扰，所以研究结论的可靠性值得商榷。Manole and Spatareanu (2010)在控制了自选择效应和内生性后，利用捷克制造业企业数据的经验分析发现，出口与企业融资约束之间不存在显著的因果联系。而Bellone et al.(2010) 对法国企业数据的研究也并未找到出口产品国际市场普及率升高有利于企业获得外部金融资源的证据。

在中国，由于金融市场尚不发达，企业普遍面临国内融资困难的处境。研究出口对我国企业融资约束影响的因果效应对于多渠道解决企业融资缺口，弥补现阶段我国金融市场的融资缺陷具有重要的现实意义。目前，针对中国企业进行的融资约束与出口行为研究大多集中在融资约束对出口决策的影响上。例如，Li and Yu, 2009利用2000-2007年中国企业数据的研究显示，外部融资能力越高的企业，出口水平越高。阳佳余 (2012)在细分了不同的融资途径以及企业类型后认为，融资状况的改善对于企业，特别是外资企业和民营企业的出口行为具有重要的促进作用。于洪霞等 (2011)发现，我国企业的出口决策受到融资约束的制约。程玉坤和周康 (2014)基于多产品出口视角对我国企业融资约束与出口行为关系进行的实证研究进一步证实，融资约束阻碍了我国出口企业出口总额、出口深度以及平均出口广度的增长。此外，Manova et al.(2009)，刘海洋等 (2012)，蒋为和顾凌骏 (2014)的研究也得出了相似的结论。

然而，鲜有学者探讨企业出口反作用于融资约束的情况，其中，周世民等 (2013)的研究比较具有代表性。他们利用我国工业企业数据库2002-2007年的微观数据对民营企业出口的融资约束缓解效应进行了分析。将现金流量作为度量融资约束程度的变量，在运用基于倍差法的倾向得分匹配估计较好地控制了选择性偏差与内生性后，研究结果表明，出口明显缓解了我国大中型民营企业的融资约束。韩剑和王静 (2012)也针对中国企业数据进行了类似的探讨，他们认为，出口无法缓解我国企业的内部融资约束和商业信用融资约束，却能有效缓解银行贷款约束。但是，由于该研究方法过于简单，只是将新出口企业出口前后的财务指标进行对比且无法较好地控制选择性偏差问题，故研究结论有待进一步验证。

纵观这类为数不多的研究成果，除了研究方法上的差异与不足外，研究内容上还存在着两大主要缺憾：

第一，对企业类型的考察不够全面。在我国现有的所有制形式下，按生产资料所有权的性质划分，企业类型主要包括国有企业、集体企业、民营企业 (个体企业与私营企业)、外商投资企业等，而当前的相关研究或只专注于其中一种，忽略对其他类型的考察，得出的结论难免过于片面，不具有普遍适用性；或不进行区分，将各类型企业混合考察，不仅覆盖了企业特点，而且样本中各类企业权重的变化很容易造成研究结论的不稳定。

第二，对融资约束方式的考察欠完整或不细致。企业的融资方式包括内源融资与外源融资。内源融资是指企业将经营活动结果产生的资金用于再生产或投资；外源融资是指企业向自身之外的其它经济主体筹集资金以满足自身进行生产经营或投资的需求。当企业自身的内部流动性受到限制时，就出现了内源融资约束；当企业难以通过外部金融机构满足融资需求时，就出现了外源融资约束。就目前的相关研究而言，大多使用单一代理变量，例如，现金流量、利息支出等，衡量企业的融资约束状况。然则，出口行为对两种途径的影响方式不同，单一指标或只能笼统反映出口对企业融资约束的整体效果；或只能考察特定融资方式下出口对融资约束的作用程度，均无法完整且细致地刻画出口在不同的融资方式下对企业融资约束的异质性影响。

鉴于此，本文立足于前人的研究成果，在借鉴周世民等基于倍差法的倾向得分匹配估计研究方法的基础上，对研究内容进行了两个方面的扩展：首先，将企业的所有制形式扩大为国有企业、外资企业和本土民营企业。根据中国工商局企业注册查询系统的数据统计，这三类企业的累计数量在我国企业总数中的占比高达90%以上，基本代表了我国企业的主要类型。第二，基于企业融资顺序理论并结合我国企业融资约束的现状，全面考察了在内源融资方式以及金融机构借贷、商业信用两种主要的外源融资方式下，出口对我国企业融资约束影响的因果效应。

二、 模型构建与统计描述 (一) 模型构建

出口对于我国企业融资约束的作用是本文研究的核心内容。然而，企业是否出口是一个自我选择的过程 (Melitz，2003)，在经验分析中，不可避免地面临选择性偏差对估计结果产生干扰的问题。最理想的研究方法是，将出口情况下的企业视为处理组，非出口情况下的企业视为对照组，比较相同企业在出口与不出口两种状态下融资约束的差异。但是，实际中，同一企业在同一时间段内只能呈现一种状态，出口或者不出口，无法获知“反事实”，即出口企业在不出口时融资约束的情况。

为了克服诸如此类的问题，Rosenbaum and Rubin (1983)首先提出了倾向得分匹配法 (Propensity Score Matching，PSM) 的概念，Heckman et al.(1997)以此为基础，发展了该方法在经济学领域非随机试验因果效应估计方面的应用。PSM的基本思想是，以分组变量为依据，将协变量倾向得分相同或最相近的研究对象分别分配在处理组和对照组，通过制造一个“准随机试验”，使两个组的样本除了在分组变量上有所不同外，其他方面均相同或最为相似，尽可能地确保组间的均衡性。然后，用匹配后的对照组近似替代处理组的“反事实”状态，估计分组变量与结果变量间的因果联系。倾向得分匹配法能够有效缓解因果估计中的选择性偏差以及内生性，但对某些不可观测因素或不随时间变动因素的影响束手无策，倍差法却可以很好地处理这一类问题 (Blundell and Dias, 2000；Smith and Todd, 2005)。综上考虑，本文采用基于倍差法的倾向得分匹配估计研究出口对于我国企业融资约束的作用。

具体分析，按照是否出口将企业分为处理组和对照组，在样本期间内的某一年开始出口的企业为处理组企业，在样本期间内持续不出口的企业为对照组企业。定义一个二元虚拟变量EX_{k, t}{0，1}，其中，k={i，j}，k=i表示出口企业，k=j表示非出口企业；1代表企业k在t时期为出口企业，0代表企业k在t时期为非出口企业。定义变量$FC_{i, t+s}^{1} $为出口企业i在第t期开始出口后，第t+s期的融资约束水平；$FC_{j, t+s}^{0} $为非出口企业j在第t+s期的融资约束水平。根据Heckman et al.(1997)和Smith and Todd (2005a)的研究，第t+s期出口对融资约束的因果影响 (Average Treatment Effect on the Treated, ATT) 为：

$ \begin{align} &\text{ATT=E}\left(\text{FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{1}}\text{-FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{0}}\left| \text{E}{{\text{X}}_{\text{i, t}}}\text{=1} \right. \right) \\ &\ \ \ \ \ \ \ \ \text{=E}\left(\text{FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{1}}\left| \text{EX}{{\text{L}}_{\text{i, t}}}\text{=1} \right. \right)\text{-E}\left(\text{FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{0}}\left| \text{E}{{\text{X}}_{\text{i, t}}}\text{=1} \right. \right) \\ \end{align} $

(1)

其中，$ \text{E}\left(\text{FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{0}}\left| \text{E}{{\text{X}}_{\text{i, t}}}\text{=1} \right. \right)$是出口企业i在第t期选择不出口的情况下第t+s期企业融资约束水平，是一种不可观测的“反事实”，通常以$\text{E}\left(\text{FC}_{\text{j, t+s}}^{\text{0}}\left| \text{E}{{\text{X}}_{\text{j, t}}}\text{=0} \right. \right) $，即对照组中的非出口企业第t+s期的融资约束水平近似替代。应用该处理方法需要一个前提：如果不发生出口行为，处理组企业与对照组企业融资约束水平的时间变化路径相平行。但是，当一些同时影响企业融资约束与出口决策的共同影响因素存在时，这个前提条件无法获得满足 (Abadie，2005)。对此，已有研究惯常的做法是，将共同影响因素作为协变量，根据协变量的情况从对照组中筛选出与处理组最为接近的观测样本充当“反事实”的替代。需要说明的是，如若进行协变量的逐一匹配，则对协变量数量有较高的要求，数量过多容易造成某些处理组企业无法完成匹配，过少又影响匹配质量。而本文采用的倾向得分匹配法，利用协变量的综合倾向得分进行配对，既保证了组间的均衡性，又能够为出口企业筛选出合适的对照组。

匹配过程中，令P=P (EX_{k, t}=1)=μ(X_{k, t-1}) 为企业在第t期出口的概率，其中，X_{k, t-1}为企业出口前一期的协变量，即共同影响因素。匹配的效果取决于两个条件：第一，控制了可观测的协变量后，结果变量与分组变量相互独立。在本文中，要求基于共同影响因素的企业的融资约束水平与出口决策是相互独立的。第二，存在共同支持域，保证每个处理组企业能够通过倾向得分获得与其匹配的参照组企业。

为了满足上述条件，我们首先应确定协变量。在现有研究的基础上 (Bellone et al.，2010；Minetti and Zhu, 2011；Silva，2011；郭丽虹和徐晓萍，2012；周世民等，2013)，将协变量做如下设定：劳动生产率变量labor；营业利润变量profit；存货变量stock；财务状况变量finance；流动资产变量c-asset；企业规模变量scale；地区虚拟变量region^①；企业性质虚拟变量nature。各变量的具体情况如表 1所示：

①依据国家统计局的统计口径，东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括：四川 (包含重庆)、广西、内蒙古、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏。

对于结果变量--融资约束水平的度量，根据Myers (1984)的企业融资顺序理论，由成本最小化原则决定的企业融资顺序依次为内源融资和外源融资，外源融资中，间接融资又先于直接融资。基于此，本文分别从内源融资和外源融资两个方面考察出口对融资约束的影响。内源融资选取现金流量 (Campa and Shaver, 2002；Manole and Spatareanu, 2010；周世民等，2013；蒋为和顾凌骏，2014) 作为度量标准，与融资约束成反比例变动。需要说明的是，此处的现金流量有别于会计学意义上的“现金流量”，它等于总利润扣除应缴纳的所得税再加上本年折旧，反映的并非企业经济活动所产生的所有现金流入及流出情况，而是企业内部可用于再生产和投资的资金状况。

对于外源融资，外源融资又包括直接融资 (发行股票、企业债券等) 和间接融资 (金融机构贷款、商业信用等)。考虑到并非所有企业都拥有直接融资的能力且机构借贷和商业信用又是影响我国企业间接外源融资的主要途径，所以，我们采用机构借贷和商业信用来反映企业的外源融资情况，分别选择利息支出和应收账款作为度量标准。之所以选择这两个变量作为衡量机构借贷融资约束与商业信用融资约束的代理变量主要出于两点考虑：第一，利息支出是企业支付给机构的借贷报酬，它的增减与机构借贷融资约束成反向变化，一定程度上能够反映该融资方式下，融资约束的缓解或加强；而根据学者对包括中国在内的诸多国家和地区的研究，商业信用是筹资容易的企业为筹资困难的企业提供的融资 (Coricelli，1996；Love et al.，2007；Cull，2007)，作为企业向其买方企业所提供的商业信贷额度，应收账款的增加可视为企业筹资能力提升。第二，利息支出和应收账款的应用在出口与融资约束关系研究中到了广泛的认可 (Li and Yu, 2009；孙灵燕和李荣林，2011；阳佳余，2011；于洪霞等，2011)，是目前该研究领域一对相对成熟的指标。然而，必须强调的是，这两个指标只是对机构借贷融资约束和商业信用融资约束较为粗略的近似替代，一定程度上存在对估计结果高估的风险。例如，企业的利息支出不仅包含向机构支付的借贷报酬，还包括卖出、回购金融资产等产生的利息支出以及按期分摊的未确认融资费用等，而应收账款也可能是企业出于某种原因而采取的非意愿行为。但是，受限于数据的可获取性，综合考虑，我们认为利息支出和应收账款是当前可得微观数据范围内最能够反映两种间接外源融资约束的指标。

基于上述变量，运用probit方法对P (EX_{k, t}=1)=μ(X_{k, t-1}) 进行估计，得到处理组企业出口概率的预测值p_i和对照组企业出口概率的预测值p_j，则出口对企业融资约束的因果效应为：

$ \text{ATT=}\frac{\text{1}}{\text{n}}\sum{_{\text{i}\in \left(\text{EX=1} \right)}\left(\text{F}{{\text{C}}_{\text{i, t+s}}}\text{-}\sum{_{\text{j}\in \left(\text{EX=0} \right)}\text{W}\left({{\text{p}}_{\text{i}}}\text{, }{{\text{p}}_{\text{j}}} \right)}\text{F}{{\text{C}}_{\text{j, t+s}}} \right)} $

(2)

其中，n为进行出口的企业数，W (p_i, p_j) 为用企业j的$\text{FC}_{\text{j, t+s}}^{\text{0}} $替代企业i的$\text{FC}_{\text{i, t+s}}^{\text{0}} $时所施加的权重，p_i与p_j的差距越小，权重就越大。

在此基础上使用倍差法进行改进，令ΔFC_{k, t+s}=FC_{k, t+s}-FC_{k, t-1}，表示出口前后融资约束平均水平差异。基于倍差法的倾向得分匹配方程如下：

$ \text{ATT=}\frac{\text{1}}{\text{n}}\sum{_{\text{i}\in \left(\text{EX=1} \right)}\left(\Delta \text{F}{{\text{C}}_{\text{i, t+s}}}\text{-}\sum{_{\text{j}\in \left(\text{EX=0} \right)}\text{W}\left({{\text{p}}_{\text{i}}}\text{, }{{\text{p}}_{\text{j}}} \right)}\Delta \text{F}{{\text{C}}_{\text{j, t+s}}} \right)} $

(3)

为了减少处理组样本信息的损失，也考虑到通过“自举”获得更加准确的标准误Gilligan and Hoddinott (2006)的研究证实，在Kernel配对方法下，通过“自举”获得的因果效应估计的标准差可以避免NN配对时“自举”估计标准差可能产生的无效估计的情况 (Abadie and Imbens, 2005)。(Gilligan and Hoddiiiott, 2006)，本文借鉴Girma and Gorg (2007)以及邵敏和包群 (2011)的做法，采用Kernel匹配函数进行估计。该函数中，W (p_i, p_j) 的表达式为：

$ \text{W}\left({{\text{p}}_{\text{i}}}\text{, }{{\text{p}}_{\text{j}}} \right)=\frac{\text{G}\left(\frac{{{\text{p}}_{\text{i}}}-{{\text{p}}_{\text{j}}}}{\text{h}} \right)}{\sum{_{\text{j}\in \left(\text{EX=0} \right)}\text{G}\left(\frac{{{\text{p}}_{\text{i}}}-{{\text{p}}_{\text{j}}}}{\text{h}} \right)}} $

(4)

其中，G (·) 为Gaussian正态分布函数^②，h为带宽参数。

②Stata提供了5中Kernel函数形式，但DiNardo and Tobias (2005)的研究发现，5中函数的结果差异不大，因此，本文只选择了Gaussian函数进行估计。

(二) 统计描述

本文的数据源自国家统计局《中国工业企业数据库》。出于对研究目的--出口对我国企业融资约束的影响及其时间效应的考虑，我们选取2001-2007年期间连续经营并且在2002年开始出口的工业企业作为研究对象，对出口前一年，即2001年的数据进行匹配，其中，需要剔除关键变量中存在缺失或异常值的企业。具体而言，将任意年份中“出口交货值”存在缺失或小于零值的企业删除；去掉“主营业务收入”、“从业人员数”、“流动资产合计”、“流动负债合计”、“总资产”存在缺失、零值或小于零值的企业，得到25778家企业样本。为了考察因果效应的时间持续性，进一步地在出口企业中筛选出自2002年开始出口后至2007年持续具有出口行为的企业, 最终得到9249家企业样本。所选样本中，处理组企业434家，对照组企业8815家，比例超过1比20，保证了有足够多的对照组企业与处理组企业进行匹配。表 2是匹配前处理组企业与对照组企业协变量的均值情况。

进入出口市场的前一年，处理组企业和对照组企业在劳动生产率、盈利水平、存货、企业规模、地区分布和企业性质上均存在一定差异。劳动生产率高、盈利能力强、资产流动性大的东部地区国有企业以及外资企业更倾向于选择出口。这与Melitz (2003)等为代表的“新新贸易理论”的研究结果相一致。那么融资约束的情况如何?如表 3所示。

从表 3可见：(1) 随着时间的推移，处理组和对照组企业在三种融资方式下的融资约束都有所缓解。(2) 无论内源融资还是外源融资，对照组企业的变量均值在每一个年份均小于处理组企业。(3)2002年后，处理组企业融资约束缓解程度相对于对照组企业而言呈现扩大趋势。这似乎表明，出口企业比非出口企业拥有更强的融资能力，并且这种能力具有时间的可持续性。

三、 计量结果及分析 (一) 匹配的平衡性检验

为了更加客观地反映企业的出口行为与融资约束的因果联系，应用倾向得分匹配法对其进行计量估计。在展示估计结果之前，首先对匹配的平衡性进行检验，只有匹配后处理组与对照组在协变量上不存在显著差异，Kernel倾向得分匹配法的估计结果才是有效的。根据Smith and Todd (2005a)的研究，配对后处理组企业与对照组企业在各协变量上的标准偏差是匹配平衡检验的依据。设x_k∈X_k，k=i，j，x_k是协变量集合X_k中的任意一个匹配变量，该变量的标准偏差的计算公式为：

$ \text{bias}\left({{\text{x}}_{\text{k}}} \right)\text{=}\frac{\text{100}\frac{\text{1}}{\text{n}}\sum{_{\text{i}\in \left(\text{EX=1} \right)}\left({{\text{x}}_{\text{i}}}\text{-}\sum{_{\text{j}\in \left(\text{EX=0} \right)}\text{W}\left({{\text{p}}_{\text{i}}}\text{, }{{\text{p}}_{\text{j}}} \right)}{{\text{x}}_{\text{j}}} \right)}}{\sqrt{\frac{\text{va}{{\text{r}}_{\text{i}\in \left(\text{EX=1} \right)}}\left({{\text{x}}_{\text{i}}} \right)\text{+va}{{\text{r}}_{\text{j}\in \left(\text{Ex=0} \right)}}\left({{\text{x}}_{\text{j}}} \right)}{\text{2}}}} $

(5)

Rosenbaum and Rubin (1985)认为，匹配变量标准差的绝对值大于20时，匹配效果不理想。由于目前学术界关于标准偏差程度对匹配结果影响的研究尚未形成统一的标准，因此，本文依然借鉴Rosenbaum and Rubin的观点，将20作为匹配变量标准偏差优劣评判的标准。出口前一年，即2001年，匹配平衡性检验的结果见表 4。

匹配后，各协变量标准偏差的绝对值均小于20，基本认定本文协变量选取合适，匹配方法恰当，匹配估计可靠。

(二) Kernel倾向得分匹配估计结果分析 1. 全样本估计结果

基于全样本的Kernel倾向得分匹配的估计结果展示了处理组企业2002年出口前后在三种融资方式下融资约束平均水平的差异情况。为了考察出口对融资约束影响的持续效应，我们将出口后的2003-2007年分别设置为s=1，2，3，4，5，逐年进行分析。估计过程中加入了“共同支持”条件，并通过“自举”获得处理后的标准差所计算的t值，估计结果见表 5。

从全样本的估计结果发现：(1) 出口一年后 (s=1)，内源融资和两种外源融资的估计值显著为正，企业在三种融资方式下的融资约束都得到了缓解。(2) 这种“出口效应”在随后的出口时间里具有逐渐扩大的持续效果，企业内源融资、机构借贷、商业信用的估计值均呈现递增的趋势并通过了1%水平下的显著性检验。分析出口能够提高企业融资水平的原因，根据现有研究，主要有三点：首先，在国际商业周期不完全相关的情况下，出口能够通过多元化的国际销售方式增强对内需冲击的抵抗力，以获得更加稳定的现金流 (Campa and Shaver, 2002；Bridges and Guariglia, 2008)。第二，在信息不对称的金融市场中，企业的出口行为释放出高效率、强竞争力和潜在获利能力的信号 (Bernard and Jensen, 1995；Melitz，2003)，从而提高了企业的融资信誉，这种现象在制度不完善的新兴市场更为普遍 (Ganesh et al.，2001)。第三，出口的外汇收入是企业在国际金融市场进行融资的重要保障，出口有助于企业特别是新兴经济体中的企业打开国际金融市场，至少是出口目的国的金融市场 (Tornell and Westermann, 2003)。同时，打包放款等贸易融资以及部分出口产品所享有的关税减让等优惠也在一定程度上填补了企业的资金缺口，进而提高了企业的融资水平 (刘晓宁和魏子牙，2015)。至于出口提高企业融资水平的持续效应与扩张效应，我们认为可以从两方面理解，一方面，企业的出口产品逐渐被国际市场接纳，出口需求的增加为企业赢得了更多的用于内源融资的现金流量；另一方面，出口企业逐渐得到国内外金融市场的认可，外源融资能力不断增强。

2. 分地区的估计结果

地区发展不平衡是我国现阶段经济发展的主要特征之一。那么，出口对融资约束的影响在东部和中西部企业是否存在差异?如果存在，反映在三种融资方式上的情况又将如何?对此，我们将样本企业划分为东部地区和中西部地区做详细考察。需要说明的是，分地区样本的配对均通过了匹配平衡性检验，由于篇幅有限，在此省略，只报告估计结果 (下文中分企业规模和性质的估计做相同处理)，如表 6所示：

通过对比发现：(1) 估计值显著为正且逐年增大，与全样本估计结果基本一致。说明东部和中西部地区企业的出口行为对三种融资方式下的融资约束都有明显的缓解作用且总体保持可持续的扩张性。(2) 东部和中西部地区企业出口在不同融资方式下对融资约束的作用存在一定差异。具体来说，对于内源融资，东部地区企业的估计值于出口后的样本期间内明显递增且全部通过了1%水平下的显著性检验，而中西部地区企业仅出口后前两年的估计值通过了10%水平下的显著性检验，并没有显示出持续性；对于机构借贷，东部和中西部地区企业的估计值都表现出显著的递增趋势，虽然东部地区估计值高于中西部地区，但差距逐年缩小；而商业信用方面，中西部地区估计值却在出口后的每一年都显著高于东部地区。上述现象出现的原因与地区发展特征不无联系。相比东部地区，中西部地区企业的出口产品往往技术含量不高，可替代性较强，利润空间狭小，面临来自新兴经济体同类产品的激烈竞争，因此，难以通过出口获得持续稳定的现金流量。此外，中西部地区金融市场欠发达，融资渠道单调，出口一方面拓宽了企业的融资渠道，另一方面作为一种竞争优势的信号传达到金融机构，增强了企业从金融机构获得贷款的能力。还需指出的是，中西部地区出口企业商业信用的估计值显著高于东部地区不仅是提供商业信用的能力提升的表现，还有可能是企业为了在激烈的国际竞争中为赢得出口市场而被迫给予国际买家更多商业信用的结果。

3. 分企业规模的估计结果

新贸易理论代表人物Krugman (1990)在探究规模经济对企业出口的作用时发现，企业规模的扩大有利于克服贸易中的流动性约束以及生产经营中的不确定性，更有可能参与国际市场。以Melitz (2003)为代表的新新贸易理论也肯定企业规模在企业出口决策中的重要性。那么，不同规模企业的出口行为对融资约束的影响如何?为了解决这一问题，本文在控制企业规模的基础上进一步将样本企业划分为大中型企业和小型企业进行实证研究^①，估计结果见表 7。

①根据《国家统计局关于印发统计上大中小微型企业划分办法的通知》(2011)，将工业企业中，从业人数大于等于300人且营业收入大于等于2000万元人民币的企业划分为大中企业，由于中国工业企业数据库的统计对象为地区销售额500万元人民币以上的企业，自动屏蔽了微型企业，因此，剩余企业划分为小型企业。

由表 7可知：(1) 总体而言，大中型企业与小企业的估计系数显著为正，但是，与小企业相比，大中型企业出口对融资约束的缓解效果在三种融资方式下均明显优于小型企业。(2) 大中型企业三种融资方式下出口对融资约束的缓解作用均显示出持续性与扩张性，而小企业只在机构借贷和商业信用两种外源融资上具备这两种特征，内源融资的估计值仅在出口后的第一年显著高于出口前，其他年份均未通过显著性检验。由此说明，出口对大中型企业融资约束的缓解作用高于中小企业。究其原因，第一，大中型企业一般具有规模经济效应，生产成本低于小企业，产品的竞争力强，更容易进军国际市场从而获得较为稳定的现金流。第二，由于大中型企业资产较多，抵押品价值更大，在金融市场信息不对称的情况下，国外金融机构更倾向于为大中型企业融资。第三，小企业抵御风险的能力一般较低，大多数属于风险厌恶型，融资行为更加谨慎。

4. 分企业性质的估计结果

有研究表明，我国融资市场存在“所有制歧视”，国有企业凭借着一系列的优惠政策能够获得持续稳定的贷款，而其他所有制形式的企业却难以取得与之平等的金融地位 (Huang，2005；Guariglia，2008；张杰，2012)。该研究成果的启示是，出口缓解融资约束的作用在不同所有制企业中的表现可能存在差异。因此，继续按照企业性质考察国有企业、外资企业和民营企业三种所有制形式的企业发生出口行为后对融资约束的影响。估计结果如表 8。

表 8反映了我国不同所有制形式的企业出口对融资约束的作用方向和程度。我们发现：(1) 国有企业出口与融资约束之间不存在显著的因果效应，出口前后三种融资方式下的估计值均未通过显著性检验。(2) 外资企业和民营企业的出口行为对融资约束都起到了很好的缓解作用，三种融资方式下的估计值不仅通过了显著性检验，而且都显示出了持续的扩张效应。(3) 出口对外资企业和民营企业融资约束的缓解程度在三种融资方式上的表现有所不同，外资企业在外源融资方面的表现优于民营企业，但机构借贷上的优势逐年缩小，而民营企业内源融资的估计值大于外资企业。综上所述，出口对外资企业和民营企业融资约束的缓解作用明显大于国有企业，而且对外资企业和民营企业的作用方式也不尽相同。这些现象背后的原因可能有以下：第一，国有企业具有政治资源禀赋的特点，天然与政府和国有银行间存在密切地联系，在融资方面，政府为国有企业提供了一种隐性担保。许多研究也已经证实，企业特别是发展中国家或转轨经济中国家的企业，拥有这种“政治关系”一定程度上能够给它们带来融资便利 (Charumilind et al.，2006；Chiu et al.，2004；Khwaja and Mian, 2005；Claessens et al.，2006)，因此，国有企业融资约束相对其他所有制形式的企业而言较小，通过出口缓解融资约束的动力不足。第二，我国民营企业在国内不健全的金融市场中一直面临融资难的困境 (Guariglia et al.，2008；黄玖立和冼国明，2010)，出口能够拓宽它们的融资渠道，有效缓解融资约束。但是，相比外资企业天然的国际性质，民营企业在短时间内很难获得国际金融市场的认可，利息支出方面的相对弱势也是发展中必须经历的阵痛，而这种弱势逐渐缩小甚至逆转的过程反映出国际金融市场对我国民营企业的认可与接纳。第三，我国出口企业以加工贸易为主，外资企业占据半壁江山，外资企业出口目的多元化，与母公司间的内部交易频繁，资金往来一般受到母公司支配，这或许是引起现金流增量相比民营企业处于弱势的主要因素之一。

四、 稳健性检验

前文以2002年开始持续出口的企业为处理组样本，研究了出口与我国企业融资约束的因果效应。然而，上述估计结果是否具有普遍意义，还是由于选择了特定的样本期间而获得的特殊结论?对此，我们将企业开始出口的时间扩展到2003年、2004年和2005年, 一方面，可以检验前文估计结果的稳健性，另一方面，也可以考察后来出口的企业在出口对融资约束的影响上的变动情况。倾向得分估计前的匹配平衡性检验表明匹配方法和配对结果合适，在此不再展示，估计的结果见表 9。

总体来看，无论是2003年、2004年还是2005年开始出口的企业，估计系数均显著为正，表明出口在三种融资方式下对融资约束都存在明显的缓解作用并且这种作用具有一定的可持续性。这与2002年开始出口的企业样本估计结果相一致，由此说明，前文的估计结果基本稳健。但是，对比不同年份开始出口的企业样本估计结果发现，除内源融资外，两种外源融资的估计值随着出口时间的推移均出现递减现象。可能的原因是：首先，我国出口企业的国际市场占有率不断扩大，从而保证了可供内源融资的较为稳定且递增的现金流量。其次，随着我国金融体制改革的深化，企业在国内金融市场上的融资环境较以前有所改善，出口企业在国际金融市场上的融资优势逐渐缩小。第三，商业信用估计值的递减一定程度上与我国出口企业国际竞争力提升，国际交易中卖方力量增强不无关系。

五、 总结与政策建议

本文运用基于倍差法的Kernel倾向得分匹配估计，在较好地控制了自选择偏差、内生性以及各种不随时间变动的影响因素的情况下，利用2001-2007年中国工业企业数据库的微观数据更为全面和细致地考察了出口在不同的融资方式下对我国企业融资约束影响的异质性因果效应。研究发现：第一，在分别以现金流量、利息支出、应收账款度量的企业内源融资、机构借贷和商业信用三种融资方式下，出口都能够显著缓解我国企业的融资约束问题，并且这种缓解效用具有时间上的可持续性与程度上的递增性。第二，东部和中西部地区企业出口对不同融资方式下融资约束的作用存在差异，与东部地区相比，中西部地区企业出口对内源融资约束的缓解效果缺乏持续性，对机构借贷融资约束的缓解效果也处于相对的弱势，但给予买方的商业信用却高于东部地区。第三，出口对大中型企业融资约束的缓解作用明显大于中小企业。第四，出口与国有企业融资约束间不存在显著的因果效应，但显著缓解了外资企业与民营企业的融资约束。第五，相比较早出口的企业，较晚出口企业在机构借贷和商业信用两种外源融资方式下融资约束的缓解程度有所下降。这些发现表明，在国内金融市场不发达的情况下，企业通过出口走向国际市场是缓解融资约束的有效途径，但随着国内金融制度改革的深化，这种基于国际市场的融资方式在缓解融资约束方面的优势逐渐缩小。

本文的政策含义如下：第一，适度控制我国企业的出口贸易依存度，防范国际市场波动对过分追求出口行为的企业 (以缓解融资约束为目的) 甚至国内市场造成重创。第二，优化中西部地区出口企业的出口商品结构，提高技术含量与品质，增强国际竞争力从而获得稳定的现金流及国际金融市场的融资。第三，加快国有企业改革的步伐，加大政企分离力度，促进不同所有制形式的企业在金融市场中地位的均等化。第四，继续深化国内金融市场改革，拓宽融资渠道，尤其是发展针对小微企业融资的中小金融机构，缓解小微企业融资在国内外金融市场双重受困的尴尬，从根本上解决我国企业融资难的问题。