《表4 金融约束与出口危险率的稳健性检验》

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《金融约束与企业出口持续时间的相关性研究*——基于企业出口大数据的生存分析》

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在估算生存模型时，变量链接分布的选择会对模型估计结果产生影响，经常被用于生存分析的分布包括cloglog、probit、logit三类，其中，probit与logit在多数情况下回归较为一致，而cloglog模型的拟合效果一般会优于其他两种，并可有效解决数据的右删截问题，但在解决“极端自变量”问题时，logit有突出的优势，可以避免某个极端自变量过多地影响因变量，从而覆盖其他变量的影响（Hahn和Soyer，2005）。在本文中，出口企业内部存在较大的异质性，例如，出口企业的规模、生产率、杠杆率、融资难等方面均有较大的差异，且存在极端值情况，为避免企业内部极端情况对总体回归可能造成的影响，本文采用logit回归对主要模型进行稳健性检验，主要结果如表4所示。总体而言，表4的回归结果与前述的回归基本一致，表明本文的结论较为稳健，不受选用估计方法的影响，具体来看，除杠杆率与融资难变量外，logit模型回归的结果系数要小于cloglog模型回归结果，其中，融资贵问题依然倾向于中性影响的结论，而杠杆率与融资难对出口企业生存率的抑制作用则有所放大，特别是对于内资民营出口企业，融资难问题每提升0.1个单位，其出口危险率将上升约10%，这进一步证实了为保住生存，从企业内部而言，出口企业需要加强自身的资产负债管理，而从外部融资环境而言，需要进一步缓解民企的融资难问题，提高金融服务实体经济的效率和质量。