一、 引言

越来越多的研究证明一国的金融发展水平在很大程度影响着其国际贸易的参与，而2008年金融危机对国际贸易产生的巨大冲击使得关于金融因素与国际贸易的研究重新获得广泛的关注，并且许多研究结果表明信贷紧缩是全球贸易衰退的一个重要因素。改革开放以来，中国进出口贸易规模快速增长，日益成为影响全球经济的贸易大国。然而，2008到2009年之间，由于受到全球金融危机的影响，我国出口额从14306.9亿美元下降为12016.61亿美元，这表明我国企业的出口行为是会受到信贷紧缩等金融因素的影响的(刘海洋，2013)。李克强总理在首届中国质量(北京)大会上讲话时强调“紧紧抓住提高质量这个关键推动中国发展迈向中高端水平”，在这样的时代背景下，对融资约束、产品质量和企业贸易行为的研究对于我国企业如何更多进入发达的高收入国家，提高企业出口产品质量以及我国在全球贸易中的地位有着重要意义。

相对于发达国家，我国金融市场的发展存在着过度的政府干预以及行政控制等不容忽视的自身特点。首先，受到直接融资发展水平的限制，我国企业的融资渠道缺乏多样性，在很大程度上依赖于银行贷款，而由于信息不对称以及交易成本等不完全市场因素，银行贷款对不同所有制企业的偏好是不一样的，这必然造成不同所有制的企业受到的融资约束是有差异的。其次，我国金融市场的发展有着明显的地区不平衡特点，位于不同省份的企业可获得的融资水平不尽相同。同时鉴于我国企业参与国际贸易的现实，我们可以发现不同企业的出口目的地选择有着显著差异：有的企业主要出口到东南亚以及非洲等发展和欠发达国家及地区，而有的企业可以出口到欧美等发达国家；不同企业出口目的地的人均收入、经济规模以及消费者偏好是不同的，并且影响着企业的贸易收益。

那么我国金融市场自身固有的特点会对贸易产生何种影响？又有哪些因素影响了企业出口地选择？融资约束、生产率和产品质量三者对出口目的地选择决策的影响有何关系？已有学者使用多国数据进行经验研究证明，融资约束会限制产品质量的提高，而高收入国家对于高质量产品具有更强的偏好(Crino and Epifani, 2012)。因此本文的研究思路在于：假定不同收入水平的国家对于产品质量的偏好是存在差异的(收入水平高则偏好高质量产品)，而受到融资约束较小、生产率较高的企业可以追加研发投入以提高其产品质量，从而更多的出口到高收入国家，那么这些企业对低收入国家的出口贸易额占其总出口比例将会较低。本文将融资约束和产品质量引入异质性企业贸易模型，直观的得到融资约束与企业出口目的地选择的关系，并在此基础上使用我国2000-2006年微观企业贸易数据，对理论模型的结论进行检验。本文以下部分的结构安排为：第二节为对现有文献的综述并提出本文的研究目的; 第三节介绍本文理论推导过程，并提出本文的研究假设; 第四节介绍实证模型、变量以及数据；第五节对融资约束与企业出口目的地选择、生产率之间的关系进行实证研究的结果及分析；最后是本文的结论及政策建议。

二、 文献综述

研究融资约束对国际贸易影响的文献越来越多，特别是在2008年金融危机之后。这些文献主要可以分为两个方面，一是研究为什么出口企业需要更多信贷从而受到更严重的融资约束，二是企业受到不同程度的融资约束对其出口绩效、比较优势及跨国活动等的影响。

Amiti and Weinstein(2011)、Feenstra and Romalis(2014)的研究解释了为什么出口企业受到的融资约束大于非出口企业，即在信息不对称的情况下，贷款者观测不到企业的生产率，由于出口到别的国家相对于供应本国市场运输周期长，并且面临较大的风险及额外的固定成本，其受到融资约束的影响相对严重。于洪霞等(2011)使用中国工业企业数据也证明了出口固定成本受到融资约束的影响会制约企业的出口能力。对于企业来说，目前众多学者研究表明，融资约束会显著影响其出口概率、贸易行为、绩效、方式以及产品质量等方面。Chaney(2016)的理论研究表明，当由于面临融资约束而无法从外部获得足够的资金来支付出口需要的预付成本时，企业无法出口到国外市场而只能在本国销售。对国内情况的研究中，孙灵燕、李荣林(2012)使用probit模型重点考察了企业融资约束异质性对中国企业出口可能性的影响，研究结果表明外源融资约束是限制企业出口参与的重要因素；此外，阳佳余(2012)利用Heckman选择模型进行经验研究，结果表明我国企业融资状况的改善不仅可以提高企业出口的概率，而且对其出口规模也有重要影响。Manova(2013)表明由于外资与合资企业受到的融资约束要小于私营企业，使得其在金融脆弱性较大的行业绩效更好，而Manova and Yu(2016)的研究证明融资约束会影响企业贸易方式的选择，受到融资约束越大的企业将会更多的选择加工贸易。程玉坤、周康(2014)从二元边际的角度出发，研究发现融资约束阻碍了中国出口企业出口总额、出口深度以及平均出口广度的增长，张杰等(2013)使用不同的融资约束代理变量的研究也得出了相同的结论。在企业出口二元边际理论的基础上，杨连星等(2015)实证检验了金融发展、融资约束对企业出口三元边际的影响效应，研究结果表明融资约束对企业出口的进入边际以及扩展边际呈现显著的制约效应，而对企业出口的集约边际影响不大，此外融资约束对加工贸易企业的出口进入具有一定的抑制效应。

在研究不同程度的融资约束对企业出口绩效、比较优势及跨国活动等的影响的文献中，有许多都关注于融资约束、企业生产率以及产品质量之间的关系。其中大部分研究都表明出口价格以及质量与企业的生产率正相关(例如Verhoogen，2008；Kugler and Verhoogen, 2012；Johnson，2012)，在此基础上Fan et al.(2015)将产品质量以及融资约束引入Melitz(2003)的模型中，通过中国数据实证检验了在存在质量调节机制的情况下，融资约束较大的企业通过选择生产质量较低的产品来降低其最优出口价格，阐述了融资约束对出口产品质量及价格的负向影响机制。同时，文东伟、冼国明(2014)研究提出生产率优势并不是中国企业进入出口市场的主要决定因素，而企业的融资能力对其进入出口市场的影响十分显著，融资约束越弱的企业更可能出口，且出口更多。类似的，Ciani and Bartoli(2015)使用意大利微观企业数据，证明在给定企业生产率的情况下融资约束会限制其出口产品质量的提升。而国内学者张杰等(2014)则通过实证研究提出融资约束和企业出口产品质量之间呈现显著倒U型关系。

针对国际贸易领域中微观企业出口目的地选择方面的研究文献目前相对较少，Eaton(2011)构建了企业异质性生产率与出口目的地决策的理论模型，并且实证检验证明由于企业生产率的异质性，出口目的地市场规模与出口其企业的数量存在正相关关系。此后，不少学者将产品质量引入异质性企业模型，来考察生产率、产品质量以及出口目的地选择之间的相互关系。目前有一些学者的研究表明，不同收入水平的国家对产品质量是有不同偏好的。基于上述研究结论，在假定高收入国家更加偏好高质量产品的前提下，Crino and Epifani(2012)结合Verhoogen以及Eaton等人的研究，将产品质量与消费者质量偏好引入异质性企业模型，使用意大利微观数据验证生产率更高的企业往往将其销售集中在高收入的市场，因为他们生产较高质量的产品，而高收入出口目的地对质量的偏好较高导致其对高质量产品的相对需求更大。李方静(2014)的研究也同样表明生产率、产品质量与对低收入国家的出口贸易额占比呈稳健负相关关系，生产率高的企业通过追加研发投入更易生产出高质量产品，以满足高收入国家对高质量产品的偏好，因而更倾向于向收入水平高的国家出口。

基于上述对融资约束与国际贸易相关研究文献的梳理，目前关于金融因素与出口目的地选择的研究还较少，因此，这里我们将使用中国微观企业数据来研究融资约束不同的企业在出口目的地选择方面的差异性。本文的主要边际贡献有：第一，在Melitz模型的基础上将企业异质性进行拓展，同时引入融资约束、产品质量以及生产率作为企业异质性来源，为企业贸易行为的分析提供了一个综合模型；第二，现有文献对于金融因素与出口目的地决策方面研究的较少，本文从理论和经验研究两方面对相关研究进行了丰富和补充；第三，实证检验了企业融资约束与其出口目的地选择之间的关系，分析了生产率与融资约束对出口目的地选择的调节效应，并且对其作用机制的研究提供了产品质量的分析视角。这可能为我国企业如何更多的出口到发达国家，提高我国在全球贸易中的地位与影响力并且最大化贸易收益提供新的思路。在政策的制定方面，也为加快完善金融市场机制的改革，减少由于市场不完全因素造成的企业融资约束，提高出口产品质量，以此来扩大中国在国际贸易中对高收入国家的渗透，增加我国福利提供理论依据。

三、 理论模型

本文借鉴Crino and Epifani(2012)的基本理论框架，参考Fan et al.(2015)对融资约束的处理。在分析中引入企业受到的融资约束和产品质量，进而构造一个简单的局部均衡模型来研究企业融资约束、产品质量与出口目的地选择之间的关系，作为我们实证研究的理论基础。基本模型为国际贸易理论中常用的CES消费者偏好和厂商垄断竞争模型。

此外，由于引入产品质量这个内生变量，我们需要额外的两个基本假设：(1) 不同收入水平国家的消费者对于产品质量的偏好是不相同的，具体而言，人均收入水平较高国家的消费者对于产品质量的偏好要大于人均收入水平较低的国家；(2) 企业为了生产较高质量的产品需要支付更多的固定成本，用于研发或者其他的创新活动。这两个基本假设在研究产品质量的文献中被广泛使用(Kugler and Verhoogen, 2012；Crino and Epifani, 2012)。

(一) 消费者行为

出口目的地z国的代表性消费者的效用函数U_z假定为标准的Dixit-Stiglitz偏好，并且不同收入水平国家的消费者对于产品质量的偏好是不相同的。

${\rm{max}}\left( {{\smallint _{v \in {V_z}}}{\lambda _z}{{\left( v \right)}^{\iota \left( {{y_z}} \right)(1 - \rho )}}d{{\left( v \right)}^\rho }dv} \right){^{\frac{1}{\rho }}},0 ＜ \rho ＜ 1$

(1)

$s.t.\int_{v \in {V_z}} {{p_z}\left( v \right)d\left( v \right) \le {R_z}} $

(2)

V_z表示z国可行的消费产品集；d(v)指产品v的消费量，λ_z(v)≥1则表示产品v在z国的质量。ι(y_z)>0表示人均收入为y_z的国家对产品质量的偏好。我们假定ι(y_h)>ι(y_l)如若y_h>y_l，也就是说人均收入水平较高国家(y_h)的消费者对于产品质量的偏好要大于人均收入水平较低(y_l)的国家。我们可以定义σ=(1-ρ)^-1>1，表示任意两个产品间的替代弹性。在预算约束中，p_z(v)指每产品v在z国的价格，R_z则表示总支出量。

通过消费者最大化效用，我们可以得出目的地z国的产品需求函数d_z(v)

${d_z}\left( v \right) = {\lambda _z}{\left( v \right)^{\iota ({y_z})}}\frac{{{p_z}{{\left( v \right)}^{ - \sigma }}{R_z}}}{{P_z^{1 - \sigma }}}$

(3)

其中，${P_z} = \left( {{\smallint _{v \in {V_z}}}{p_z}{{\left( v \right)}^{1 - \sigma }}dv} \right){^{\frac{1}{{1 - \sigma }}}}$表示目的地z国的价格总指数。通过公式(3)，我们可以看出给定其他条件相同的情况下，高收入国家对高质量产品的相对需求要比低收入国家高。

(二) 企业行为

市场上存在连续可数个企业从事垄断竞争。每个企业j以异质性的生产率φ(j)生产质量为λ的差异化产品，企业在生产过程中需要承担固定生产成本和边际生产成本。企业j的边际成本MC_z(j)假定是生产率φ(j)的递减函数，质量λ的递增函数^①：

$M{C_z}\left( j \right) = {c_z}\left( j \right){\lambda _z}{\left( j \right)^\delta },{c_z}\left( j \right) = \frac{{w{\tau _z}}}{{\varphi (j)}}$

(4)

① 这是文献中比较常用的函数形式，详见Verhoogen(2008), Kugler and Verhoogen(2012) and Johnson(2012).

其中，w为生产出最终产品所需投入品的单位成本；τ_z表示出口到z国的冰山成本；δ表示边际成本相对于产品质量的弹性。变量c_z(j)可以理解为单位质量的边际成本。企业在产品生产和出口过程中会面临各种流动性约束^②，需要从企业外部获得融资。这里我们参考Manova(2013)，假定与企业出口销售有关的预付固定成本中的一定比例需要从外部融资，假设这个比例为c，且c∈(0, 1)。比例c可以解释为企业的融资需求，融资需求越高，c越大，我们将比例c称为“融资需求”参数。另外，我们认为受到金融发展水平的限制，企业借到的资金不能超过其预期出口现金流的一定比例d，d越高，企业可以从外部融资到的资金越多(主要是通过银行贷款)，因此d反映了企业的“可获融资能力”。总的来说，较高水平的融资需求c或者较低水平的可获融资d意味着企业受到较严重的融资约束。给定融资约束，企业将选择最优的产品价格和质量来最大化利润π_z(j)：

$\mathop {{\rm{max}}}\limits_{{p_z}\left( j \right),{\lambda _z}\left( j \right)} \left( {{p_z}\left( j \right) - M{C_z}\left( j \right)} \right){d_z}\left( j \right) - b{\lambda _z}{\left( j \right)^\gamma }$

(5)

$s.t.c\left( {b{\lambda _z}{{\left( j \right)}^\gamma }} \right) \le d(\left( {{p_z}\left( j \right) - M{C_z}\left( j \right){d_z}\left( j \right) - \left( {1 - c} \right)b{\lambda _z}{{\left( j \right)}^\gamma }} \right)$

(6)

② 详见Manova et al.(2013, 2015), Fan et al.(2015).

其中，bλ_z(j)^γ为企业j生产质量为λ_z(j)所需的固定研发成本。我们假定固定研发成本是产品质量的递增函数，即b>0, γ>0；参数γ表示固定研发成本相对于产品质量的弹性。变量p_z(j)和λ_z(j)中的下标z表示企业在不同国家出口同一产品的价格和质量是异质的。

利润最大化的一阶条件给出企业的最优价格p_z(j)和质量λ_z(j)分别如下：

${p_z}\left( j \right) = \frac{\sigma }{{\sigma - 1}}M{C_z}\left( j \right)$

(7)

${\lambda _z}^{\iota ({y_z})}\frac{{{p_z}{{\left( v \right)}^{ - \sigma }}{R_z}}}{{{P_z}^{1 - \sigma }}} = \frac{{\sigma \gamma }}{{\iota \left( {{y_z}} \right) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)}}\left[ {1 + \frac{{\bar \lambda c\left( {1 - d} \right)}}{{\bar \lambda d - 1}}} \right]b{\lambda _z}{\left( j \right)^\gamma }$

(8)

其中，λ>0为拉格朗日乘数。企业j出口到目的地z国的销售收入额r_z(j)为：

${r_z}\left( j \right) = {p_z}\left( j \right){d_z}\left( j \right)$

(9)

给定等式(3) 与等式(7)，我们可以得出

${r_z}\left( j \right) = {\lambda _z}^{\bar \iota ({y_z})}{\left[ {\frac{\sigma }{{\sigma - 1}}{c_z}\left( j \right)} \right]^{1 - \sigma }}\frac{{{R_z}}}{{P_z^{1 - \sigma }}}$

(10)

其中，$\tilde \iota ({y_z}){\rm{ = }}\iota ({y_z}) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)$为销售额对产品质量的弹性，$\tilde \iota ({y_z}) > 0$。将最优的价格与质量代入给定流动性约束条件，可以得到

$\frac{\gamma }{{\iota \left( {{y_z}} \right) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)}}\left[ {1 + \frac{{\bar \lambda c\left( {1 - d} \right)}}{{\bar \lambda d - 1}}} \right] \ge 1 - c + \frac{c}{{d}}$

(11)

当流动性约束条件是非约束时，拉格朗日乘数λ=0，可以将上述约束条件(11) 简化为如下：

$\frac{\gamma }{{\iota \left( {{y_z}} \right) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)}} \ge 1 - c + \frac{c}{{d}}$

(12)

给定企业的融资需求c，我们可以由上式(12) 得到一个可获融资能力的临界值d_o

${d_o} = \frac{{c\left[ {\iota \left( {{y_z}} \right) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)} \right]}}{{\gamma - \left( {1 - c} \right)\left[ {\iota \left( {{y_z}} \right) - \delta \left( {\sigma - 1} \right)} \right]}}$

(13)

当且仅当d≤d_o时，约束条件(6) 表示企业是受到流动性约束的。同理，对于给定的可获融资能力d，也存在一个临界值c，使得超过这个临界值时条件(6) 表明企业是受到约束的。我们将在下文分别讨论企业流动性约束是否满足的两种情况。

情况1：d≤d_o

在此情况下，约束条件(6) 表示企业是受到流动性约束的。由等式(7)，(8) 和(11) 可得企业的最优产品质量应当满足：

${\lambda _z}{\left( j \right)^{\gamma - \tilde \iota ({y_z})}} = \frac{1}{{\left( {1 - c + \frac{c}{{d}}} \right)\sigma b}}{\left[ {\frac{\sigma }{{\sigma - 1}}{c_z}\left( j \right)} \right]^{1 - \sigma }}\frac{{{R_z}}}{{P_z^{1 - \sigma }}}$

(14)

若$\gamma \le \tilde \iota ({y_z})$，即企业固定成本随质量变化的幅度要小于其销售额变化的幅度，那么这意味着企业可以很容易地通过提高产品质量增加其利润而不需要承担过多固定成本，根据企业利润最大化的原则，企业将会选择无穷大的质量，也就说是不存在企业的最优产品质量。因此给定存在最优质量的情况下，应当满足$\gamma > \tilde \iota ({y_z})$。由此，在给定企业生产率不变的情况下，企业的融资需求越小或者可获融资能力越大则其选择的最优出口产品质量越高；在给定企业流动性约束不变的情况下，生产率越高其出口产品质量也越高。

情况2：d>d_o

在此情况下，约束条件(6) 表明企业不受到流动性约束，则λ=0。由等式(7) 和(8) 可得

${\lambda _z}{\left( j \right)^{\gamma - \tilde \iota ({y_z})}} = \frac{{\tilde \iota ({y_z})}}{{\sigma \gamma b}}{\left[ {\frac{\sigma }{{\sigma - 1}}{c_z}\left( j \right)} \right]^{1 - \sigma }}\frac{{{R_z}}}{{P_z^{1 - \sigma }}}$

(15)

上述等式(15) 表明不受流动性约束的企业，其出口质量并不会受到融资需求或者可获融资的影响，因此生产率越高导致其产品质量也越高，这与Fan et al.(2015)的结论是一致的。

(三) 结论与预测

我们将着重分析企业受到流动性约束的情况，模型中假定不同收入水平国家的消费者对于产品质量的偏好是不相同的，我们可以预测在以上局部均衡解中，企业在不同收入水平国家如何获取最优的销售额，及如何设定最优的产品价格和质量，而且进一步的我们可以得出企业生产率和流动性约束的差异是通过哪些渠道来影响这些最优的决策。

结合等式(14) 与(10)，企业j出口到目的地z国的最优销售额为:

${r_z}\left( j \right) = {\left[ {\frac{1}{{(1 - c + \frac{c}{{d}}\sigma b)}}} \right]^{^{{\psi _z}}}}{\left[ {\frac{\sigma }{{\sigma - 1}}{c_z}\left( j \right)} \right]^{\left( {1 - \sigma } \right)(1 + {\psi _z})}}{\left( {\frac{{{R_z}}}{{P_z^{1 - \sigma }}}} \right)^{1 + {\psi _z}}}$

(16)

其中，${\psi _z} = \frac{{\tilde \iota ({y_z})}}{{\gamma - \tilde \iota ({y_z})}}$。

现考虑企业出口到人均收入分别为y_h和y_l的两个目的地y_h>y_l，并且定义企业出口到低收入国家的出口额占总出口额的比例S_l(y)为

${S_l}\left( y \right) = \frac{{{r_l}\left( j \right)}}{{{r_l}\left( j \right) + {r_h}\left( j \right)}} = \frac{{{r_l}\left( j \right)/{r_h}\left( j \right)}}{{{r_l}\left( j \right)/{r_h}\left( j \right) + 1}}$

(17)

给定等式(16)，我们可以得出

$\frac{{{r_l}\left( j \right)}}{{{r_h}\left( j \right)}} = \Upsilon {\varphi ^{\left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)(1 - \sigma )}}{\left[ {\frac{1}{{(1 - c + \frac{c}{{d}})\sigma b}}} \right]^{{\psi _h} - {\psi _l}}}$

(18)

其中，

$\Upsilon = {\left( {\frac{{\sigma - 1}}{{w\sigma }}\frac{{{\tau _l}}}{{{\tau _h}}}} \right)^{\left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)(1 - \sigma )}}\frac{{{{\left( {{R_l}/P_l^{1 - \sigma }} \right)}^{1 + {\psi _l}}}}}{{{{\left( {{R_h}/P_h^{1 - \sigma }} \right)}^{1 + {\psi _h}}}}}$

为了研究出口低收入国家贸易占比与生产率以及融资约束之间的关系，即S_l(j)与φ_j以及c，d之间的关系，从式(17) 可以看出S_l(j)是低高收入国家销售比r_l(j)/r_h(j)的单调递增函数，为简化运算我们可以通过研究企业生产率和流动性约束对出口到低高入国家销售比之间的关系来得到与低收入国家贸易占比关系的结论，即将上式(18) 对φ_j以及c，d求偏导：

$\frac{{\partial {r_l}\left( j \right)/{r_h}\left( j \right)}}{{\partial {\varphi _j}}} = \Upsilon \left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)\left( {1 - \sigma } \right)\varphi _j^{\left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)\left( {1 - \sigma } \right) - 1}{\left[ {(1 - c + \frac{c}{{d}})\sigma b} \right]^{{\psi _h} - {\psi _l}}}＜ 0$

(19)

$\frac{{\partial {r_l}\left( j \right)/{r_h}\left( j \right)}}{{\partial c}} = \Upsilon \left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)\varphi _j^{\left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)(1 - \sigma )}\frac{1}{{(1 - c + \frac{c}{{d}})\sigma b}}\left( {\frac{1}{d} - 1} \right) > 0$

(20)

$\frac{{\partial {r_l}\left( j \right)/{r_h}\left( j \right)}}{{\partial d}} = \Upsilon \left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)\varphi _j^{\left( {{\psi _h} - {\psi _l}} \right)(1 - \sigma )}\frac{1}{{(1 - c + \frac{c}{{d}})\sigma b}}\left( {\frac{{ - c}}{{{d^2}}}} \right) ＜ 0$

(21)

可以看出，给定生产率的情况下，式(20) 和式(21) 说明企业面临的流动性约束越大(无论是出于较大融资需求c，还是较小可获融资能力d的影响)，其出口到低收入国家的占比就越大。并且通过(ψ_h-ψ_l)(1-σ)＜0，我们可以看出生产率与融资约束之间存在的调节效应，这表明生产率越大的企业受到流动性约束的影响程度越小。也就是说，如果有两个生产率不同的企业受到同样程度的融资约束，这两企业出口到低收入国家贸易占比也会出现差异，因为生产率较高的企业可以抵消融资约束的不利影响，从而降低其出口低收入国家的占比，即其在高收入国家的出口占比也会高于低生产率的企业。换言之，较高的生产率可以缓解融资约束对于企业出口目的地选择行为的影响。

此外，在给定融资约束的情况下(19)，我们也可以得到和Crino and Epifani(2012)相似的结果，即企业在低收入国家的出口占比与其生产率呈负相关关系。

四、 实证分析

基于上述理论模型的预测，本节的实证分析首先在控制生产率的情况下验证融资约束与低收入国家贸易额占比之间的关系，然后辨别生产率与融资约束之间的调节效应。

(一) 模型设定

我们首先分析企业生产率与融资约束对企业出口低收入国家贸易额占比的影响，基本的回归模型设定如下：

${S_{lhjt}} = {\beta _o} + {\beta _l}FinDe{v_{jt}} + {\beta _2}FinVu{l_{jt}} + \alpha {X_{jt}} + {\zeta _h} + {\zeta _t} + {\varepsilon _{lhjt}}$

(22)

其中，S_lhjt表示企业j产品h在时期t出口到低收入l国家销售额的占比；FinDev_jt是企业t时期的可获融资能力，即理论模型中可获融资d；FinVul_jt是企业t时期的融资需求，即理论模型中的融资需求c。X_jt是企业自身特征的控制变量，包括生产率，规模等度量；ζ_h表示产品固定效应；ζ_t表示时间固定效应，用于控制经济周期等宏观外生冲击对企业出口行为的影响。最后ε_lhjt表示误差项。

等式(22) 是我们计量分析的基准模型，在此基础上我们将加入企业生产率与融资约束变量的交互项，以验证理论模型的预测，即较高生产率是否会缓解企业低收入国家销售占比受到融资约束的影响程度。与此同时，我们将加入企业规模等控制变量来避免遗漏变量带来的误差。

(二) 变量说明

核心变量FinDev_jt，FinVul_jt的选取与使用值得着重讨论一下。

借鉴Fan et al.(2015)，我们使用企业所在省份银行金融贷款总额占GDP的比重和企业的所有制结构来反映企业的可获融资能力(d，FinDev_jt)。中国各省市地区的金融发展差异巨大，很大程度上银行还是作为企业融资贷款的主要渠道。因此，若该省的银行信贷总额占其GDP比重较高，则该省的企业相对容易从外部获得所需资金，即表现为较高的可获融资能力。此外，很多文献已经证实，在中国国有制企业比私营企业更容易从银行获得贷款，从而可以认为，国有企业的可获融资能力相对私营企业较高。Manova et al.(2015)发现中国的外资企业由于存在与其跨国母公司的联系，更容易从企业集团内部融资，不需要借助外部机构，如银行等进行融资，因此这些企业的可获融资能力相对私营企业也较高。

同样借鉴Fan和Manova的发现，企业的融资需求(c，FinVul_jt)以由其所在行业的金融脆弱性指标来刻画。如果企业所在行业的金融脆弱性越高，该企业进行外部融资时面临的约束就越大。我们这里使用的行业金融脆弱性指标，是用以反映该行业在实体生产过程中由于技术发展，投资需求等特性导致的对资本的依赖，依赖程度越高则该行业的金融脆弱性越高。该指标反映的是行业层面上的特性，每个企业是无法左右的，即对企业而言可以视为外生给定的。在现有研究融资约束与贸易及增长的关系的文献中，行业金融脆弱性的度量指标广泛引用了Kroszner et al.(2007)的研究结果。他们的计算是基于美国年度工业统计的贸易数据，并且沿用Rajan and Zingales(1998)，Claessens and Laeven(2003)的算法。在本文的实证研究中我们同样直接引用Kroszner et al.(2007)的计算结果，并将ISIC三位行业代码与中国HS6位产品代码进行匹配。

这里我们直接将使用美国数据计算得到的结果运用在对中国企业的研究中，主要出于以下几点考虑：首先，美国是世界上金融市场发展最为成熟的发达国家，因此美国企业的行为能够很好的反映在不受融资约束的情况下企业最优资产结构选择和外部融资使用的状况；其次，选择一个参考国家的行业脆弱性数据可以很好的避免由于内生于中国金融发展水平的度量带来的偏误；最后，我们这里主要关注的不是在这两个国家中这些度量的大小是否相当，而是根据这些指标对行业之间金融脆弱性的排序在不同国家之间是否稳健。我们认为这些用来表示行业融资需求的指标是由行业自身的特点决定的，那么在不同国家中应当也是一样的，并且Rajan and Zingales(1996)，Kroszner et al.(2007)，Claessens and Laeven(2003)等人的研究都认为，一个行业比其他的行业更加依赖于外部融资的原因是技术层面的，而这些技术差异在不同国家之间应当是保持不变的。此外，Manova et al.(2015)的研究中也认为不同国家之间行业金融脆弱性的排序基本上是相同的。与以上的讨论相一致的是，这些度量指标在行业间的变化比在企业间更大，并且，即使随着时间的变化，行业之间的排序依然是稳定的。

本文将采用文献中常用的存货指标(Inventory)作为企业所在行业的金融脆弱性指标。存货指标定义为存货占销售的比重，可以反映工业程序的周期以及企业需要用来维持其生产的存货的营运资本。简而言之，存货指标越高意味着企业受到更强的融资约束(即更高的融资需求c)。

其他变量：低收入国家贸易占比S_lhjt为企业j出口到低收入国家的贸易额占其总贸易额的比值；企业规模(size)用企业员工人数和总销售额来表示，并且取对数；本文中的生产率采用Olley-Pakes(OP)方法估计得到(Olley and Pakes, 1996)，估计中分别使用平减之后工业增加值以及营业收入本文中用来平减的价格指数都是使用Brandt et al.(2012)计算的行业投入价格指数以及产出价格指数。，并且最后再使用人均工业增加值代理TFP作为稳健性检验进行稳健性检验(文中对全要素生产率取对数)。

(三) 数据介绍

本文企业层面的数据主要来自中国工业企业数据库和中国海关数据库，地区银行信贷规模的数据则从中国金融统计年鉴中获取，衡量出口目的地收入水平的数据使用的是购买力平价的人均GDP(ppp GDP Per Capita)。

由中国国家统计局编制的中国工业企业数据库包含了我国年主营业收入在500万元以上的工业企业的财务数据以及基本信息，因为数据库中存在一些错漏和偏误，所以我们遵循Feenstra and Romalis (2014)，Cai and Liu(2009)以及一般会计准则对样本做如下处理：(1) 剔除关键财务变量(如总资产，固定资产净值，销售额以及工业总产值等)缺失或为负的企业；(2) 剔除职工人数小于10人的企业; (3) 剔除总资产小于流动资产，总固定资产或固定资产净值的企业；(4) 剔除同一年中出现两次以上的企业。

海关数据库是由中国海关总署提供的每个企业在HS8位产品代码层面的贸易数据，这些数据记录了2000-2006年中国所有进出口数据，包括进出口值、数量、数量单位、产品、产地和目的地、企业信息(如公司名称，电话，邮政编码，联系人等)、企业所有制以及贸易方式。在这些信息中，本文主要关注出口额、数量、价格以及目的地。由于我们研究的是企业生产行为决策，因此剔除了所有的加工贸易，装配贸易形式和单纯的贸易企业^①。为了将海关数据与工业企业数据库合并，我们通过企业信息将海关数据库中企业产品层面的贸易数据与工业企业数据库中企业层面的数据匹配起来。匹配的步骤按照相关文献的通常做法，先按照企业名称进行匹配，剩下的依次按照电话号码和邮政编码以及电话号码和联系人进行匹配(Fan et al., 2015)。

① 我们按照Manova et al.(2015)的方法，将海关数据中企业名称中含有以下的关键词视为纯贸易企业：进出口，贸易，经贸，外经，工贸。

为了计算企业出口低收入国家贸易占比，我们按照世界银行发展指标数据库中各国(地区)购买力平价GDP计算出口目的地每年的人均收入，并根据人均收入的高低将企业出口的目的地分为高收入国家和低收入国家两组。具体来说，高收入国家包括人均收入处于所有国家中50%以上的所有国家，其中与我国贸易最多的有例如美国、日本、韩国、加拿大、新加坡、澳大利亚以及欧盟15国等国家，低收入国家则为人均收入在50%以下的国家，包括印度、印度尼西亚、越南、菲律宾、埃及、孟加拉以及乌克兰等。

五、 实证结果 (一) 融资约束与企业出口目的地选择的检验结果

为了实证检验融资约束、企业生产率以及出口低收入国家贸易比之间的关系，我们使用2000-2006海关与工业企业数据库匹配后的数据，并根据研究需求进行整理，对式(22) 进行固定效应面板回归。回归结果表 1中融资需求(Creditneed)变量使用存货指标(Inventory)，可获融资(Creditaccess)变量分别为总银行贷款、长期银行贷款以及短期银行贷款与GDP之比这里我们使用三种银行金融贷款总额占GDP比重的度量方式作为稳健性检验。以及企业所有制结构虚拟变量。使用多种代理变量不仅从不同的角度刻画了融资约束的程度，而且也检验了回归的稳健性。此外，实证中都控制了时间固定效应以及产品固定效应，同时控制了随时间变化的企业特征变量，例如总人数(labor)、总销售额(sales)、企业年龄(age)(全部为对数形式)。

表 1中(1)-(3) 列分为使用总银行贷款、长期银行贷款以及短期银行贷款余额与GDP之比表示可获融资的结果，后面两列为使用企业所有制表示可获融资的结果，列(4) 为定义虚拟变量国内私营企业为1，其他为0的回归结果，列(5) 为定义虚拟变量外资企业为1，其他为0的回归结果。

估计结果显示，融资需求变量存货指标在1%显著水平上为正，这说明企业的融资需求与出口低收入国家贸易占比为正相关，也就是说当企业面临较高的融资需求，其最优的应对措施就是将更多的产品转移出口到低收入国家；总银行贷款和长期银行贷款在1%显著水平上为负，表明企业可获融资与其出口低收入国家占比负相关；国内私营企业的虚拟变量都在1%显著水平上为正，说明相对于其他企业，国内私营企业的出口产品更多的集中在低收入国家；而外资公司的虚拟变量1%显著水平上为负，则说明与其他企业相比，其出口产品则高度集中于高收入国家。总的来说，企业的融资需求越大(存货指标越大)，可获融资越小(银行贷款占比越小；私营企业相对于其他企业)，则受到的融资约束越大。因此我们的回归结果表明企业受到的融资约束与其出口低收入国家占比之间是正相关的，即企业受到的融资约束越大，则会更多的出口到低收入的国家。除此之外，企业生产率在1%显著水平上与其出口低收入国家贸易占比负相关，这与Crino and Epifani(2012)的研究结论一致。

本文上述基准回归对高低收入国家的分类方法是以平减后的人均实际GDP的50%来划分的，为了排除划分标准对实证结果稳健性的影响，这里我们重新对高低收入国家进行分类，定义平减后的人均实际GDP在世界水平70%以上的为高收入国家，30%以下的为低收入国家，重新进行基准回归，以上结论仍然基本保持不变。

为何融资约束会导致出中国企业如此的出口模式，前文的理论模型已经给出了答案。给定其他条件相同的情况下，较高的融资约束会降低产品质量，而由于消费者对产品质量的偏好与收入正相关，从而使得低质量产品只能在低收入国家占有市场。此外，企业生产率与融资约束对其出口行为的调节效应在现有的文献中还没有被研究过，本文将在下面进行着重分析。

(二) 生产率与融资约束对企业出口目的地选择的调节作用

表 2中(1) 列为将融资需求与生产率交互项引入基础回归使结果，后面四列为将可获融资与生产率交互项引入基础回归的结果。从表 2可以看出，企业生产率(TFP)与融资需求以及可获融资的各交互项的符号和显著性差别很大。生产率与企业融资需求变量(存货指标)的交互项在1%的水平上显著；而生产率与反映企业可获融资的第一类指标(银行贷款GDP占比)的交互项均不显著，但与反映企业可获融资的第二类变量(所有制结构)的交互项在1%的水平上显著。

在没有交互项的回归结果中，我们得出企业生产率越高，其产品出口到低收入国家的比重越低；企业受到的融资约束越大(高存货指标，国内私营企业所有制)，其低收入国家出口占比则越高。现在我们将着重解释显著交互项的符号：生产率与存货指标的交互项均显著为负，这说明融资约束与企业出口低收入国家贸易占比的正相关关系会随着生产率的提高而降低。也就是说，企业面临较高的融资约束会导致其产品只能更多出口到低收入国家，而生产率的提高会减轻融资约束对其产品出口地的负向影响。从企业可获融资指标的角度来看，生产率与私有制虚拟变量的交互项均显著为负，而与跨国企业虚拟变量的交互项均显著为正，这同样验证了融资约束对出口目的地选择的影响会被较高的生产率削弱。国内私营企业面临较高的融资约束，而跨国企业则向相反，但随着生产率的提高，私营企业会增加在高收入国家的出口比重。

需要注意的是由于交互项的存在，生产率和融资需求，可获融资的单独系数不能按照之前的来解释，但我们可以查看其各自的平均影响，即表 3中所计算的平均边际影响(average marginal effect)。可以看出，融资约束和生产率的平均影响不论符号还是显著性都与之前的一样稳健。其系数的符号表明，融资约束与生产率对企业在低收入国家出口比重的影响渠道是可以相互替代的；也就是说企业可以通过提高生产率或提高可获融资能力(降低融资需求)来增加在高收入国家出口的比重。

六、 结论

在金融因素对国际贸易的影响日益受到学者与政策制定者关注的背景下，越来越多的研究者证明融资约束对企业的出口行为和出口产品质量有着不可忽视的重要影响。本文基于前人的研究，首次将融资约束、产品质量同时引入到企业出口目的地选择的模型中，分析两者对企业出口决策的影响。并且使用工业企业数据库与海关数据库的匹配数据，实证检验企业融资约束与出口目的地选择之间的关系。在理论模型的基础上，本文的实证研究表明企业的融资需求越大其出口到低收入国家贸易占比越高，而企业的可获融资越多则出口低收入国家贸易占比越低。融资需求与可获融资从供求两个方面反应了企业融资约束的水平，因此本文得出结论：企业受到的融资约束越大，则会越多的出口到低收入国，即融资约束与企业出口低收入国家贸易占比成正向关系。并且，我们通过对理论模型的分析提出：融资约束对出口目的地选择的影响机制可能是由于融资约束不同的企业出口产品质量存在差异，而高收入国家对高质量产品有较强的偏好，因此企业受到的融资约束越大，其出口产品质量越低，从而更多的出口到低收入国家。实证结果同时还证实了融资约束与生产率对企业在低收入国家出口比重的影响渠道是可以相互替代的。

目前我国经济正处于需要保持中高速增长、向中高端水平迈进的阶段，必须推动各方把促进发展的立足点转到提高经济质量效益上来，把注意力放在提高产品和服务质量上来。而本文对融资约束与出口目的地选择的研究正是为提高我国出口产品质量，更多的出口到高收入国家提供了理论依据和思路。我们的研究结果表明改善企业外部融资困难的现状对于提高出口产品质量，促进其向高收入国家出口有着重要的意义。那么基于我国金融发展的现状，要减少出口企业受到融资约束的影响，我们可以猜想有以下几种途径：第一，着力平衡区域间金融发展水平，减少各大银行贷款对特定所有制企业不合理的扶持政策，提高金融资源在不同类型企业之间的配置效率；第二，全面推进金融体制深层次的改革，改变政府过于干预的状况，让市场发挥更大的作用，释放民间金融活力，从而拓宽企业融资渠道，缓解私营企业以及中小微企业受到的信贷歧视问题，降低其融资成本；第三，在制定有关鼓励出口的优惠政策时，根据不同行业的金融脆弱性特征来为出口企业提高产品质量创造更好的金融政策与制度条件。