上文介绍的数据是非平衡面板数据，很多企业在2000—2006年已经退出出口市场。有些企业退出目的地可能并非该出口贸易关系本身的原因，而是企业决定整体退出出口市场。这样得到的结果并非纯粹是融资约束对出口贸易关系退出的影响，而包含了企业退出出口市场的因素。为解决这个问题，本章的做法与Esteve-Pérez等（2013）相似，选取2000—2006年均有出口的企业样本，组成企业层面的平衡面板数据。同时本章用非平衡面板数据回归也得到了近似的结果，结果如表3.2所示。表3.3^[12]是平衡面板数据关键变量的统计性描述。

表3.2　非平衡面板数据回归结果

续表

注：括号内为稳健性z值；*，**，***分别表明显著性水平为0.1，0.05，0.01；ρ为企业出口目的地组合个体异质性方差占总方差的比例，括号内数值为ρ系数的P值。结果中“＜1.001”是指大于1小于1.001；“＞0.999”是指小于1大于0.999。

表3.3　关键变量统计性描述

本章使用去除企业-目的地组合个体异质性的cloglog模型进行回归，结果如表3.4的回归方程（2）^[13]，表3.4中的回归系数均已转化成概率比的形式，回归系数大于1表示解释变量与被解释变量存在正相关关系，小于1表示解释变量与被解释变量存在负相关关系。由基准回归方程（2）可知，融资约束ln DAR的系数为1.035，这表明融资约束ln DAR的值每增加1，会导致出口贸易关系退出风险增加3.5%（1.035-1=0.035），从而减少企业在目的地市场的持续时间。企业生产率ln tfpop的系数为0.724，这表明企业生产率ln tfpop每提高1，会导致出口贸易关系退出风险减少27.6%（0.724-1=-0.276），从而增加企业在目的地市场的持续时间。企业规模、年龄，目的地个数，目的地GDP，距离，风险，是否内陆国家或地区，是否有共同语言，是否有共同边界变量的回归结果与Esteve-Pérez等（2013）的结果相似，但这不是本章要关注的变量。

为了考察融资约束是否对不同所有制企业以及不同的目的地样本有不同的影响，本章进行了分类样本回归，同样使用去除出口贸易关系个体异质性的cloglog模型，结果如表3.5所示。由回归方程（6）（7）可知，融资约束ln DAR的值每增加1，会导致本土企业退出目的地市场的风险增加6.9%，而外资企业只增加3.5%。可见，融资约束对本土企业影响更大，可能的原因是：一方面，外资企业很大一部分是跨国企业在中国的分公司，容易从国外母公司获得成本低廉的资金；另一方面，这些企业在海外已有现成的销售网络，不需要对海外市场进行太多的投入，从而降低了出口的固定成本。然而生产率提高对外资企业的影响更大。由回归方程（8）～（11）可知，融资约束对低风险目的地和低收入目的地影响更大，可能的原因是低风险目的地市场竞争激烈，需要投入更多的资金来维护市场；低收入目的地市场前景暗淡，出口到低收入目的地市场的贷款项目较难从银行获得贷款。生产率对高风险目的地和低收入目的地样本有更大的影响。(www.daowen.com)

表3.4　基准回归结果

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注：括号内为稳健性z值；*，**，***分别表明显著性水平为0.1，0.05，0.01；ρ为企业出口目的地组合个体异质性方差占总方差的比例，括号内数值为ρ系数的P值。结果中“＜1.001”是指大于1小于1.001；“＞0.999”是指小于1大于0.999。

表3.5　分类回归结果

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注：括号内为稳健性z值；*，**，***分别表明显著性水平为0.1，0.05，0.01。ρ为企业出口目的地组合个体异质性方差占总方差的比例，括号内数值为ρ系数的P值。结果中“＜1.001”是指大于1小于1.001；“＞0.999”是指小于1大于0.999。