有更多出口目的地的企业往往有更大的出口量，更大的出口量将产生更大的利润，更大的利润反过来会缓解企业的融资约束，这便产生反向因果关系。本节通过Davidson-Mac Kinnon检验，发现的确存在内生性问题。以下通过引入融资约束的合适工具变量解决这个问题。本节使用的工具变量一是相对信贷宽松度，构造方法为：用企业所在省份当年的总信贷除以当年的GDP作为信贷宽松度，该值越高，则企业所处的信贷环境越宽松，企业越容易得到信贷。我们相信这种宽松的信贷环境并非对每个企业的融资影响都是一样的，而是大企业更容易从宽松的信贷环境中得到更多的贷款。于是本节用企业的总资产除以企业所在的四位码行业的总资产，再取对数构造企业的相对规模系数，用这个系数乘以信贷宽松度得到相对信贷宽松度。而企业的出口行为不大可能影响相对信贷宽松度。本节用信贷市场竞争度作为工具变量二，构造方法为：用企业所在省份当年城乡居民储蓄除以当年GDP的值作为信贷市场竞争度。城乡居民储蓄完全是居民自由的选择，它受企业行为和信贷政策的影响很小，更不大可能受企业出口行为的影响。城乡居民储蓄占据了金融机构存款的大部分，随着存款市场竞争日益激烈，银行会通过扩张网点来争取城乡居民储蓄。城乡居民储蓄与GDP的比值越大，当地银行网点密度就越大，银行间的竞争就越激烈，信贷资金配置越有效率，企业的融资成本就越低。为了进一步去除内生性的影响，相对信贷宽松度和信贷市场竞争度均使用滞后一阶的数据。省城乡居民储蓄、贷款总额与GDP数据来自历年《中国金融年鉴》。那么这两个工具变量是否合理？本节通过Kleibergen-Paap检验，拒绝了工具变量与原解释变量不相关的假设；通过Cragg-Donald检验表明，这两个工具变量并非弱工具变量；通过Sargan检验，拒绝了过度识别的原假设。综合来看，这两个是较合理的工具变量。在回归方程（15）中，仅使用相对信贷宽松度工具变量，使用两阶段最小二乘法回归；在回归方程（16）中，同时使用两个工具变量，使用GMM回归。回归方程（15）（16）与（12）的ln DAR系数符号相同，但在控制出口行为对融资约束的影响后，ln DAR的系数（绝对值）变大了。这表明，出口产生的利润确实缓解了企业的融资约束，原回归方程（12）低估了融资约束对企业出口目的地广度的影响。(www.daowen.com)