出口能缓解民营企业融资约束吗？——基于匹配的倍差法之经验分析，本文主要内容关键词为：民营论文,企业融资论文,经验论文,倍差法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
有效的投资项目选择是企业可持续成长的核心，而投资是否能筹集到足够的资金，则取决于一国相关制度安排的效率。由于受金融体制改革严重滞后和银行信贷资源高度集中的影响，中国的金融市场在配置资源时具有明显的选择性压制或制度偏向特征（黄玖立和冼国明，2010），这使得效率低下的国有或国有控股企业能够获得充足的贷款，而效率较高的民营企业却往往无法获得应有的资金支持（Guariglia等，2008），进而内生出了民营企业“融资难”问题。全球商业投资环境调查亦表明，中国在80个样本国家中是金融约束最大的国家，80%的民营企业将融资约束视为投资扩张的主要障碍之—（Claessens和Tzioumis，2006）。张杰等（2012）还发现，在所获得的外部融资使用上，民营企业贷款成本支出对利润造成了显著的“挤压”效应，而与之形成鲜明对比的是两者在国有企业中却呈现出显著的“共生”关系，而且民营企业贷款成本支出对资产增长率也造成了显著的“抑制”效应，但国有、集体和外资企业中则没有表现出这种“抑制”效应。不难看出，已有研究从多个层面证实了中国扭曲的金融体制安排给民营企业的发展带来了较为严重的融资困境。然而，与上述观察和研究不同的是，我们对2002—2007年中国工业企业微观数据分析发现，即使在民营企业整体融资困难的情境下，民营出口企业的现金流却呈现出了快速增长的趋势，2003—2006年间持续出口的民营企业现金流年均增幅为95.8%，远高于非出口民营企业的45.7%，这似乎说明了出口通过某种机制一定程度上改善了企业的现金流状况。因此，如果能够从经验层面证实出口能带来民营企业的现金流改善，那么自2008年全球金融危机以来更加凸显的民营企业融资约束问题就可以通过促进出口或稳定出口政策得到一定程度的缓解，在中国转变经济发展方式的大背景下，稳定出口或许还应当是一项长期政策。不过，据我们文献搜索所知，虽然中国已成为世界第一大出口国，扭曲的金融体制内生出的民营企业融资困境相较于发达国家和一般发展中国家更为严重，但针对上述问题的研究仍相对缺乏，这不免颇显遗憾①。
那么，出口能缓解企业的融资约束吗？理论上，已有研究提出了三种支持出口能够缓解企业融资约束的理由：第一，出口企业往往规模更大，生产更有效率，从而能获得更多的现金流（Bernard和Jensen,1999; Clerides等，1998; Delgado等，2002）；第二，出口同样是企业打开国际金融市场特别是出口目的国金融市场的一种重要手段，而且企业出口所获得的外汇收入为其获得国际金融市场资金援助提供了有力担保（Tornell和Westermann，2002）；第三，出口能够拓展企业销售渠道，增强企业对需求方冲击的抵抗力，从而获得更加稳定的现金流（Bridges和Guariglia，2008）。然而，需要指出的是，出口能否缓解企业的融资约束问题在经验证据上未能获得一致的结论。Bellone等（2010）采用了1993—2005年法国企业数据研究融资约束与企业出口行为的关系，结果没有找到企业国际化能增强企业获取外部资金能力的任何证据，国外销售额的增长并没有使企业获得更多的国外融资。Manole和Spatareanu（2010）运用捷克657家制造业企业数据考察了出口对企业融资约束和资本投资的影响，结果发现一旦控制了内生性问题和企业的自我选择效应，就找不到有关出口能缓解企业融资约束的任何证据。Campa和Shaver（2002）使用1990—1998年西班牙制造业企业数据，采用Tobit随机效应模型考察了出口对企业融资约束和资本投资的影响，发现出口企业比非出口企业有更加稳定的现金流和资本投资。Greenaway等（2007）在研究了1993—2003年9292家英国制造业企业面板数据后也支持了Campa和Shaver（2002）的论断，但由于研究方法和数据本身的缺陷，该论文并没有很好地控制内生性问题②。
综合来看，已有文献为我们探讨出口与融资约束的关系提供了深刻洞见，但存在以下显著的不足。第一，根据Melitz（2003）的研究，企业的出口活动是一个自我选择过程，那么出口与融资约束关系方程中，出口变量为内生变量，若直接运用最小二乘法（OLS）或面板数据方法对其进行估计，所得到的估计结果将是有偏且非一致的。第二，在样本企业的筛选过程中笼统地把样本期内出口前与出口后的企业数据构造成时间为2期的宽面板数据，可能无法观察出口对融资约束的持续影响。鉴于此，本文所开展的研究是对已有文献的有益补充，典型丰富了此类研究的国家样本库，主要从以下四个方面对现有研究进行了改进。第一，采用了与倾向评分匹配相结合的倍差法来研究出口对企业融资约束的因果影响。其主要优点在于，一方面可以很好地说明出口与企业融资约束的因果关系，弥补了传统的OLS和面板数据方法的不足；另一方面，通过对匹配变量的选取能较好地控制企业出口活动的自我选择效应。第二，在样本的筛选过程中，我们分别把样本期内持续不出口的企业和之前不出口之后持续出口的企业作为对照组企业和处理组企业，使我们能够观察出口对企业融资约束的持续影响。第三，由于中国东部地区和中西部地区金融发展水平存在明显差异，因此，我们在估计中控制了地区虚拟变量，并分别检验了在全样本、东部以及中西部情况下出口对企业融资约束的影响。第四，分企业规模的进一步分析，弥补了融资顺序理论忽略企业规模因素的不足。
文章其余部分安排如下：第二部分介绍了主要模型和研究方法，并对融资约束度量指标进行了说明；第三部分基于企业特征初步分析了出口与非出口企业的差异；第四部分为计量结果与分析；最后一部分给出结论和政策建议。
二、模型与方法
（一）模型构建
本文的目的是考察出口能否缓解民营企业的融资约束，路径上是运用倾向评分匹配估计来检验出口对企业融资约束的因果影响。根据Heckman等（1997）、Smith和Todd（2005）的研究，企业进入出口市场的决策对企业融资约束的因果影响（Average Treatment Effect on the Treated，ATT）可表示为：
针对民营企业出口，一些变量可能由于存在逆向因果（reverse causality）关系而导致内生性问题。例如，企业会因规模经济而提升出口能力，相反，出口也有助企业获得规模经济；生产率越高的企业更倾向于主动选择出口，出口也能够促进企业生产率的提高；外部制度环境的改善会有助企业生产率提高，但是，生产率越高的企业可能更倾向聚集到制度良好的省区；能否获得外部金融机构的贷款可能会增强企业出口能力，出口能力的强弱可能反过来使得企业更容易获得外部金融机构的贷款。为此，在进行倾向评分之前，我们首先参考Silva（2011）的做法选取匹配变量
，以此来解决内生性问题。本文选择以下衡量企业出口可能性的协变量：现金流变量Y；企业规模虚拟变量x1；地区虚拟变量x2；劳动生产率变量x3；主营业务收入变量x4；存货变量x5；利息支出/总资产变量x6，每个变量的数值均滞后一期。各变量的定义和度量方法见表1。
倾向评分方法的步骤我们沿用Becker和Ichino（2002）的做法：（1）令
为企业进入出口市场的概率（Propensity Score），用Probit模型估计出Propensity Score值并将样本按其等分为k个区间，检验每个区间内处理组和对照组的Propensity Score是否相等。（2）如果检验结果不相等，则继续将该区间等分，如此循环往复，直至处理组和对照组的Propensity Score相等。（3）匹配平衡检验。我们基于最近邻匹配方法（Nearest Neighbor Matching Method）④，通过计算匹配后进入出口市场企业与不出口企业基于各匹配变量的标准偏差进行匹配平衡性检验，如果该变量无法通过检验，则尝试加入该变量的更高次项组合，其目标在于搜寻与处理组企业概率最为接近的对照组企业。
完成以上步骤后，我们使用倍差法（Difference-in-Differences，简称DID）来具体估算出口对融资约束的因果效应。Blundell和Costa Dias（2000）认为，将倍差法融入匹配估计将显著减少非参数估计的偏差。此外，采用与倍差法相结合的倾向评分估计还有利于消除不随时间变动的个体效应对配对估计的影响（Smith和Todd，2005）。
式（2）表示处理组企业i在进入期s=0以及进入后s=1，2，3，4期的持续处理效应。
（二）融资约束的度量
在经验研究中，如何度量企业所面临的融资约束一直是学术界争论的热点问题。基于数据的可获得性和企业所在国家的金融发展程度，不同学者选用的融资约束度量指标也差别很大。根据已有研究，通过综合考虑，本文采用企业现金流指标来度量中国民营企业的融资约束，主要基于以下几点考虑：第一，现金流作为融资约束的度量指标已被许多学者采纳（Campa和Shaver，2002; Manole和Spatareanu，2010），是一个应用相对成熟的指标；第二，现金流能够直接影响企业的经营活动（Fazzari和Hubbard，1988; Carpenter和Fazzari,1998; Nickell和Nicolitsas,1999），使用现金流作为融资约束的度量指标可以很好地反映企业经营活动中受到的融资约束（Chen和Guariglia，2011）；第三，根据现代融资理论中的“融资顺序理论”⑤，在面临融资约束时企业会首先选择成本最小的融资方式即内部融资，所以现金流作为企业内部融资的重要来源可以在第一时间反映企业是否受到融资约束；第四，《中国民营企业发展报告2004》的调查表明民营企业自身信用和内源融资能力不足是造成融资困境的主要原因。
三、数据处理和描述性统计
本文的数据来源于国家统计局2002—2007年中国工业企业数据库。由于每一年均存在新出口的企业，因而我们选择那些在2002—2007年持续经营的企业作为样本，并且针对样本企业在一些关键变量上存在缺失或异常值，我们进一步做了如下筛选：首先，去掉任一年份中出口交货值存在缺失或者小于0的企业样本；其次，去掉任一年份中“工业销售产值”、“从业人员平均人数”、“流动资产合计”、“流动负债合计”存在缺失值、零值或小于零的企业样本，去掉“主营业务收入”为缺失值的企业样本；最后，筛选出登记注册类型为171、172、173、174的企业，即为民营企业。这样，我们得到60498家企业样本。
由于我们不仅要观察新出口民营企业当年出口对融资约束的因果效应，还要观察之后s期的持续效应，所以对处理组和对照组的筛选显得尤为重要。我们把2002—2007年持续不出口的民营企业作为对照组，把2003年、2004年、2005年和2006年新出口的民营企业分别作为处理组1、处理组2、处理组3和处理组4。本文中的新出口民营企业定义为前一期不出口，之后的样本期间连续出口的民营企业。表2是我们经过以上步骤处理后的对照组和处理组企业样本数量的统计数据。其中，对照组企业总数为9157家，处理组企业总数为926家，比例接近10︰1，这保证了我们有足够多的对照组企业与处理组企业进行匹配。
下页表3列出了2003—2006年处理组企业与对照组企业匹配变量第t-1年的均值。综合来看，进入出口市场前一年处理组企业与对照组企业的企业规模、地区分布、劳动生产率、主营业务收入、存货、现金流等方面存在差异。具体来讲，处理组企业的企业规模虚拟变量均值、地区虚变量均值、现金流均值要高于对照组企业，这说明处理组企业往往是那些企业规模较大的东部地区企业，并且其现金流状况要好于相应的对照组企业。
对于不同年份进入出口市场的企业，其进入出口市场前的企业规模、地区分布、劳动生产率、主营业务收入、存货、现金流等因素也存在差异。具体表现为，2005年和2006年进入出口市场的企业，其企业规模、生产率、营业收入、现金流等总体要高于或优于2003年和2004年进入出口市场的企业，并且出口企业在地区分布上也逐渐向中西部倾斜。这说明随着中国经济的不断发展，参与出口的中西部民营企业越来越多，对民营企业出口的门槛要求也越来越高。
下页表4列出了对照组和处理组企业2002—2007年现金流均值，我们发现：（1）随着年份的增加，企业现金流呈现逐渐增加的趋势，这与企业日趋增大的规模和日渐宽松的融资环境不无关系。（2）就样本总体来看，对照组企业的现金流均值均小于所有的处理组企业现金流均值，且差距随时间逐渐增大。这说明与非出口企业相比，出口企业的现金流状况越来越好。（3）就不同规模的企业来看，处理组1～处理组4中的中大型企业现金流年均均值增幅为99.1%⑥，高于对照组中大型企业的48.9%。这似乎说明中大型出口企业能更快更多地获得现金流，其融资状况要优于中大型非出口企业。处理组1～处理组4中的小企业现金流年均均值增幅分别为15.6%，低于对照组小企业现金流年均均值的39.4%，这似乎说明小企业进入出口市场后，其融资状况并没有得到有效改善。（4）就不同地区分布的企业来看，处理组中的东部企业现金流年均均值增幅为100.2%，高于对照组企业的48.2%，中西部企业现金流年均均值增幅为85.5%⑦，高于对照组企业的39.6%。这似乎说明与非出口企业相比，出口明显增加了东部和中西部企业的现金流，但对中西部企业现金流的增加幅度更为明显。
四、计量结果分析
（一）匹配平衡检验
倾向评分匹配结果的可靠性取决于其“条件独立性假设”是否被满足，即要求新出口企业与持续不出口企业进入出口市场前一年在匹配变量上不存在显著差异。如果二者存在显著差异，则表明匹配变量的选取或匹配方法的选择不当，倾向评分匹配估计无效。因此，在报告最近邻倾向评分匹配估计结果之前，需进行匹配平衡性检验（Rosenbaum和Rubin，1983）。
依据Smith和Todd（2005）的做法，我们通过计算匹配后新出口企业与持续不出口企业基于各匹配变量的标准偏差进行匹配平衡性检验。我们以匹配变量企业现金流（Y）为例对此进行说明。新出口企业与持续不出口企业基于企业现金流变量的标准偏差为：
标准偏差越小，匹配效果越好。对于标准偏差值大到何种程度可认为匹配效果不好从而导致倾向评分匹配估计无效，目前尚无统一标准。因此，我们沿用Rosenbaun和Rubin（1985）的做法，认为当匹配变量的标准偏差绝对值大于20时可认为匹配效果不好，倾向评分匹配估计并非可靠估计。
采用式（3）计算匹配变量的标准偏差，同时对新出口企业与持续不出口企业基于各匹配变量的均值进行T检验，以判断二者是否存在显著差异，从而检验匹配效果的优劣。由于对不同年份新出口的企业，配对后基于各个匹配变量的匹配平衡性检验结果大致相同，因此这里只列出2003年新出口企业与对应持续不出口企业基于各匹配变量的匹配平衡性检验结果，如表5所示。由表5的最后一列可知，在配对后，企业进入出口市场前，新出口企业与持续不出口企业在企业规模、地区分布、劳动生产率、主营业务收入、存货、现金流、利息支出/总资产等方面均不存在显著差异。由各匹配变量的标准偏差计算结果可知，配对后各匹配变量的标准偏差绝对值均显著小于20，可认为本文匹配变量选取合适且匹配方法选择恰当，配对估计可靠。
（二）最近邻匹配倾向评分估计结果分析
如前文所述，我们将2003—2006年的新出口企业分别作为处理组1～处理组4，并基于匹配变量与对照组进行匹配和匹配平衡性检验，从而筛选出符合条件的企业。同时，为了检验出口对企业融资约束的持续效应，我们将式（3）中的s分别设置为1、2、3、4。估计设置了“共同支持”条件，并通过自举法（Bootstrap）获得估计的标准差，结果见表6。
由表6我们不难发现以下结论：（1）在我们观察的四个处理组共14期的处理效应中除3期不显著外其他各期均在1%的水平上显著为正，说明出口对企业融资约束有明显的缓解作用。究其原因则可能在于：第一，出口能够拓展企业销售渠道，增强企业对内部和外部需求冲击的抵抗能力，以获得更加稳定的现金流（Bridges和Guariglia，2008）；第二，在国内金融市场融资困难的情况下，出口有助于企业打开国际金融市场，企业出口所得外汇收入是企业在国际市场融资的有力保障（Tornell和Westermann，2002）；第三，在中国社会信用体系不完善的背景下，民营企业在开发国内市场时普遍会面临货款被拖欠，进而导致企业不能产生稳定现金流，无法维持正常生产，因而中国本土民营企业通过以国际贸易替代国内贸易，可以规避货款被拖欠的外部不良环境，实现稳定现金流目标，进而缓解所面临的融资约束。（2）虽然我们没有观察到处理效应有逐年递增或递减的趋势，但我们可以看到出口对企业融资约束的缓解作用具有明显的持续性，企业通过出口可以持续地缓解其融资约束。显然，这进一步说明了出口是企业缓解融资约束的有效途径。（3）2003—2006年各年份新出口的年平均处理效应分别为20.11、13.66、31.48、33.53⑧，后两年出口企业的年平均处理效应明显高于前两年出口企业的年平均处理效应。我们认为原因有以下两点：一是由于较早出口企业所带来的示范效应，使得较晚出口企业可以学习较早出口企业的融资经验，从而提高了融资效率；二是较晚出口企业所面临的融资环境要好于较早出口企业。这是由于国外金融市场对国内企业的认可需要一段时间，因而较早出口企业在国外金融市场的实践为其后的企业得到国外金融市场的认可提供了便利（Silva，2011）。（4）2003年、2004年的新出口企业在出口当期处理效应不显著，而2005年、2006年的新出口企业在出口当年期处理效应显著。原因与前面类似，可能是国外金融市场对国内企业的认可需要一个过程，而较晚出口的企业可以利用比之前企业相对成熟的国外金融市场进行融资，提高了融资效率。
（三）进一步的实证分析
1.分地区的估计结果
由于中国是一个地区发展水平较为不平衡的转轨经济体，各地区的金融发展水平也相对不平衡，为了进一步分析出口缓解融资约束在地理区域上的差异性，我们分别探讨了出口对东部企业与中西部企业的平均处理效应。根据国家统计局对三大经济区域的统计口径⑨，我们把企业按地区划分为东部企业和中西部企业，把中西部企业合并分析主要是考虑到中西部地区出口企业数目相比东部地区明显偏少。受篇幅限制，这里并没有列出分地区的匹配平衡检验结果，但都通过了匹配平衡检验。东部企业和中西部企业的处理效应估计结果见表7和表8。
对比表7和表8的估计结果，我们发现：（1）在我们观察的东部四个处理组共计14期的处理效应中除4期不显著外其他各期均在1%的水平上显著为正，而中西部地区四个处理组共计14期的处理效应中除1期不显著外其他各期均在1%的水平上显著为正，这一结果非常充分地表明：出口对东部和中西部企业的融资约束均有显著的缓解作用。（2）与全样本分析结果类似，东部地区和中西部地区出口对企业融资约束具有持续的缓解作用，这说明出口对东部和中西部企业来说都是有效缓解融资约束的途径。（3）东部地区2003—2006年各年份新出口企业年平均出口效应均值分别为17.75、13.85、31.73、20.77，中西部地区2003—2006年各年份新出口企业年平均处理效应均值分别为34.02、14.86、38.32、112.63。中西部地区各年新出口企业年平均出口效应均值均明显高于对应年份的东部地区各年新出口企业年平均处理效用均值，说明相对于东部地区企业，出口更能缓解中西部地区企业的融资约束。原因可能是与东部地区相对发达的融资体系相比，中西部地区企业的国内融资渠道较少，企业通过出口在国外市场上的融资比例高于东部地区企业。
综上所述，出口对东部和中西部企业的融资约束均具有明显的缓解作用。其中，对中西部企业的缓解作用又明显高于对东部企业的缓解作用。这意味着在中西部地区融资体系尚不健全的情况下，企业可以通过出口大幅度地缓解其融资约束。
2.分企业规模的估计结果
正如前文所述，本文选择现金流作为企业融资约束度量指标的依据之一是基于融资顺序理论。然而，学者们指出，该理论仍然是针对一般企业融资结构的探讨，并未涉及企业的规模和信用条件等影响因素。近期的研究发现，由信息不对称产生的交易成本对企业融资决策的影响在很大程度上与企业的规模相关（Graham和Harvey，2001）。为了弥补融资顺序理论忽略企业规模因素的不足，接下来我们依企业规模展开分类，进一步分析中大型企业与小企业平均处理效应的差异。由于受篇幅限制，这里并没有列出分企业规模的匹配平衡检验结果，但都通过了匹配平衡检验。小企业和大中型企业的处理效应估计结果见表9和表10。
通过对表9和表10的对比，我们不难发现，在所观察的中大型企业四个处理组共计14期的处理效应中除4期不显著外其他各期均显著为正，而小企业四个处理组共计14期的处理效应中各期均不显著。这一结果表明出口仅对中大型企业的融资约束有显著的缓解作用，其原因则可能在于：第一，在信息不对称的情况下，国外融资机构更愿意为规模较大、资产较多的中大型企业融资；小企业由于规模较小、资产较少很难在国外市场进行融资，所以虽然小企业通过出口打开了国外市场，但其融资约束与非出口小企业相比并无明显改善。第二，如前文所说，出口能够拓展企业销售渠道，增强企业对需求方冲击的抵抗力，从而获得更加稳定的现金流，但似乎这一说法仅仅适用于规模较大的企业，原因可能是小企业由于产出规模较小，很难同时兼顾国内外市场。同样我们也观察到了2003年和2004年的新出口企业在出口当年其融资约束并没有得到明显缓解，原因同样可能在于信息不对称情境下国际市场对国内企业的认可需要一定过程。
通过表9和表6的对比分析亦可知，2003—2006年各年份新出口企业年平均处理效应均值分别为24.45、19.69、69.85、86.94，均高于相应年份的全样本各年份新出口企业年平均处理效应均值，这表明出口不仅能缓解大中型企业的融资约束，而且缓解幅度大于全样本企业平均水平。
五、结论及政策含义
本文基于2002—2007年中国工业企业数据库中民营企业数据，首次研究了出口对民营企业融资约束的因果效应。我们运用了基于倍差法的倾向评分匹配估计方法，较好解决了其他研究方法中存在的内生性问题和自我选择效应问题。我们研究发现：首先，出口明显缓解了民营企业的融资约束，这一作用在中西部地区的大中型企业中表现尤为明显。这说明在国内融资困难的情况下，企业“走出去”进入国际市场是缓解企业融资约束的有效途径。其次，出口对企业融资约束的缓解作用具有持续性，国外市场对国内企业的认可也需要一个过程。较早出口企业在出口当年融资约束并未得到缓解，但随后几年的缓解作用明显。较早出口的企业在国际金融市场的良好“口碑”为后走出去的企业提供了便利，较晚出口的企业在出口当年就缓解了融资约束。最后，对小企业而言，进入国外市场无助于其缓解融资约束。同国内市场一样，小企业由于其较小的规模和资产在国际市场上融资也存在困难。
本文的政策含义有以下三点：其一，从融资角度考虑，政府应鼓励民营企业通过出口来缓解融资约束。与国有企业和外资企业相比，民营企业在国内金融市场融资更加困难，通过出口进入到国外市场融资是缓解其融资约束的有效途径之一。其二，中西部地区民营企业走出去的时机已经成熟。我们看到，出口对改善中西部民营企业融资条件所起到的作用最为突出。随着沿海产业向内陆地区转移，中国经济的纵深活力凸显，特别是在近几年来沿海地区频频上演“用工荒”，劳动力不再是单向地流动。在“逆流动”的队伍正在壮大的形势下，鼓励有实力的中西部大中型企业走出去，能够将销售拓展到国际市场，并从出口中享受到国际化对提高企业竞争力带来的好处，如减少企业所受的融资约束、提高企业的生产率等。这有助于缩小中西部与东部之间的出口不平衡和收入不平衡。其三，在出口不能有效缓解民营小企业融资约束的情况下，政府应出台更多的优惠措施帮助小企业渡过难关。当然，我们不得不承认，加快金融市场改革是缓解民营企业融资约束的根本途径，出口的这一作用只是补充性的。
本文为第十二届中国经济学年会入选论文，作者由衷感谢与会专家提出的批评与建议，另外特别感谢唐宜红、鞠建东、葛赢、施炳展、孙楚仁等给予的宝贵建议，当然，文责自负。
注释：
①学者们利用不同国家、不同层面的数据对融资约束与出口关系进行的实证检验主要研究了事前融资约束效应（即融资约束对企业的出口决策影响）、事中融资约束效应（即融资约束对出口量、出口产品种类、出口目的地和出口增长速度等的影响）和事后融资约束效应（即出口和融资约束间的因果关系），代表性的文献主要有Manova（2006）、Minetti和Zhu（2011）、Mu
ls（2008）、Besedes等（2011）、Creenaway等（2007）、Bellone等（2009）和Manole和Spatareanu（2010）等。然而，学者们针对中国出口与融资约束问题研究仅关注事前和事中效应，如Li和Yu（2009）、Manova等（2009）和于红霞等（2011）等，而缺乏对事后效应的研究。
②Greenaway等（2007）分别采用了Probit模型和GMM模型估计出口对融资约束的影响，但由于缺少部分衡量企业异质性特征变量数据（如出口持续年限、技术、产品特征等）以及所选样本中持续出口和不出口的企业过于集中，他们在文中指出自己所用研究方法并没有很好地控制内生性问题。
③依据我国2003年制定的《中小企业标准暂行规定》，从业人员数小于300人的工业企业为小企业。
④类似的匹配技术还有核匹配（Kernel Matching）、半径匹配（Radius Matching）以及分层匹配（Stratification Matching），这四种方法各有利弊。但是，De Loecker（2011）和Girma等（2002）的研究认为，最近邻匹配方法具有在大样本微观数据条件下的稳健性。因此，本文采用最近邻匹配方法是适宜的。
⑤融资顺序理论（Pecking Order Theory）由梅耶斯于20世纪80年代中期提出，该理论认为各种融资方式的信息约束条件和向投资者传递的信号是不同的，由此产生的融资成本及其对企业市场价值的影响也存在差异，企业的融资决策是根据成本最小化的原则依次选择不同的融资方式，因而企业融资应遵循融资顺序原则：（1）内源融资；（2）外源融资；（3）间接融资；（4）直接融资；（5）债券融资；（6）股票融资。具体来讲就是：在内源融资和外源融资中首选内源融资；在外源融资中的直接融资和间接融资中首选间接融资；在直接融资中的债券融资和股票融资中首选债券融资。
⑥企业现金流年均均值增幅=｛[（期末现金流-期初现金流）/期初现金流]/5｝/4×100%。
⑦由于处理组4的中大型企业的企业现金流年均均值增幅为1587.8%，波动过大，所以我们在求组间平均时并未将其加入。
⑧由于不同年份平均处理效应波动较大，这里取其均值进行分析，各处理组企业年平均处理效应均值计算公式：处理组i每年处理效应之和/s，其中i=2、3、4、5，s=2、3、4、5，后文中出现的年平均处理效应计算方法与之相同。
⑨东、中、西三大经济区域的划分依据国家统计局的统计口径，即东部地区：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：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区：四川（包括重庆）、广西、内蒙古、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏。