融资约束_不确定性与上市公司投资效率_连玉君
供需不确定性、市场竞争与现金持有——来自中国上市公司的经验证据
沈艺 峰等 （０ ８ 等重 点研 究 了股权 结构 对 于企 业 现金持 有 行为 的影 响 ； 宇 和徐 丽萍 （０ ６ ） 程建 伟 和 ２０ ） 辛 ２０ ｂ 、 周伟 贤 （０７ 则 为 啄食理 论提 供 了经 验 上 的支 持 ； 彭 桃 英 和周 伟 （０ ６ 、 伟 和 谢 诗蕾 （０ ７ ， 及 ２０ ） 而 ２０ ） 周 ２０ ） 以 连玉 君和 苏治 （０ ８ 却发 现权 衡 理论 能较 好地 解 释 中国上 市公 司 的现金 持有 行 为 。 ２０ ） 然而 ， 以上 研究 均集 中于公 司 内部 因素对 现 金持 有行 为 的影 响 ， 乏 对外 部 因素 ， 其 是对 不 确 定性 缺 尤
的考察 。 在一个竞争性的市场中， ① 原材料价格的波动 、 财政和货币政策的调整以及经济周期等因素都可
能增 大 上市公 司投 融资 决策 的不 确定 性 ， 进而 影 响其 现金 持 有 行 为 。本 文 的 目的便 在 于考 察 中国上 市公
司 的现 金持 有行 为 与不 确定 性之 间 的关 系 。
南 方经 济
２０ ０ ９年 第 １期
供 需不 确 定 性 、 场 竞 争 与 现 金 持 有 市
来 自中 国上 市公 司 的经 验证 据
连 玉君
内容摘 要
常 亮 苏 治
本 文研 究 了市场供 需不 确定 性 对 中 国上 市公 司现金 持 有行 为 的影响 。针 对 ２０ ２０ ００— ０ ６
上市公司融资约束度量指标设计及评估
上市公司融资约束度量指标设计及评估[提要] 本文从分析融资约束的影响因素入手，论述我国上市公司融资约束研究现状，并运用主成分分析法，构建度量融资约束指标体系，实证检验融资约束对投资支出的影响程度，在一定程度上避免了单一指标对实证研究造成的偏差。
关键词：融资约束；主成分分析；度量指标一、引言在融资约束理论的实证研究中，一个十分重要而又相当棘手的问题是，如何寻找一个能够较好地反映公司融资约束程度的度量指标。
由于公司面临的融资约束程度不能直接观察，多数学者只好借助于一些间接的单变量度量指标进行实证研究。
也有一些学者采用多元财务指标构建了融资约束指标，但这些指标的构建均是以西方发达资本市场的数据为基础。
基于以上考虑，利用我国资本市场数据，借鉴国内外学者在构建相关指标时的计量方法，采用主成分分析法，设计反映公司外部融资约束程度的融资约束指标。
在此基础上，借助于财务理论研究中广泛应用的投资-现金流敏感性这一工具，间接地对融资约束指标进行评价。
二、相关文献概述一般来说，融资约束主要有两个来源：非对称信息和交易成本。
非对称信息是研究融资约束对公司投资行为影响的理论基础，它主要表明公司外部投资者所要求的风险溢价，如果公司经理层与外部投资者之间的非对称信息严重，则该溢价就高；反之，则该溢价就低。
从而公司非对称信息的严重程度度量了公司受到的融资约束程度。
即使非对称信息问题微不足道，由于新股票或债券发行的登记费用、认购费用以及其他管理费用都可能导致内外融资成本存在差异。
从某种程度上来说，交易成本的产生是由于信息非对称和不完全引起的。
因此，融资约束产生的根源在于资本市场的不完善性，即金融市场的非完全有效性。
1、国外研究现状。
国外围绕融资约束的研究主要存在两种不同的观点。
Fazzari、Hubbard和Petersen（以下简称FHP）基于资本市场的信息不对称，以优序融资理论为基础，提出了融资约束的概念。
他们首先把融资因素引入到投资模型中，研究了不同融资约束程度下投资与内部现金流量的敏感性问题，实证结果表明融资约束和投资-现金流量敏感性成正相关，验证了融资约束的存在。
金融化、融资约束与资本性投资
金融天地283金融化、融资约束与资本性投资赵习斌 东亚银行(中国)有限公司天津分行摘要：资本性投资对于企业而言非常重要，是企业价值的体现。
融资约束以及金融化在企业的资金链中贯穿供产销各环节，是企业的流动保证。
有效的资本投资以及融资约束对于企业创造价值以及降低财务风险的作用明显。
过大的资本投资配置会提高财务风险，降低创造价值能力，合理的投资比例是企业良性运转的关键。
企业根据约束条件进行资本调整，实现最优效率。
关键词：金融化；融资约束；资本性投资中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)027-0283-01我国的实体经济经过多年来发展，已出现产能过剩，由此造成企业的投资回报率明显降低，这种情况持续下来造成我国的大量实体资本流入到了收益率高的房地产、金融行业，非实体经济迅速增大，出现实体经济的金融化。
通过数据分析表明，我国上市公司金融资产的持有率逐年上升，这已成为不可忽视的情况。
金融化是微观实体的重要表现，将大量的资金用于金融资产称为金融化，金融化可以促进资金流动，增强融资能力。
由于企业的资金有限，企业投入金融资产将会挤压资本性投资，会影响到企业的经营业务。
更多企业面临融资约束，从融资约束来对金融化影响资本性投资的影响有重要意义。
为加大企业实体投入力度，提高企业投入实体回报率，提高企业进行实业投资的信息，深化金融改革，促进行业竞争，减少金融与实体间的利润差距。
一、理论分析１．金融化与资本性投资企业若由于投资套现目的，就会挤出资本投资导致金融化。
同时金融方面的高收益会加剧企业金融化的发展，会更加短视化，更加会注重短期收益，对于企业的长远发展而忽视不见。
企业如果由于战略方面考虑，会弱化金融化而影响到的资本性投资，还可能会带来挤入效应。
根据相关理论，在金融领域分配资金，可以发挥金融资产的保值效果，从而为企业长远经营储备足够资金。
企业如果资本性投资不足时，迅速变现金融资产，减少外部融资，来缓解投资不足状况发生。
数字金融、供应链金融与企业融资约束——基于中小企业板上市公司的经验证据
数字金融、 供应链金融与企业融资约束
— ——基于中小企业板上市公司的经验证据
蒋惠凤1，2， 刘益平1
（1. 南京航空航天大学 经济与管理学院， 江苏 南京 210016； 2. 常州工学院 经济与管理学院， 江苏 常州 213032）
摘 要： 文章基于中小企业板上市公司数据， 首先利用现金-现金流敏感性模型验证了中小企业普遍存在融资约束问题，
JIANG Hui-feng1，2， LIU Yi-ping1 （1. Ｃollege of Economics and Management， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， Nanjing Jiangsu 210016， China； 2. School of Economics and Management， Changzhou Institute of Technology， Changzhou Jiangsu 213002， China）
Research on the Relationship among Digital Finance, Supply Chain Finance and Financing Constraints： Based on Empirical Evidence of Listed Companies on SME Board
风险。 这也使得学者的研究重点再次聚焦于遭受商业与银行信 用“双重配给” 的中小企业融资问题上。 在正常情况下， 大多 数小微企业存在内源性资金不足的问题 （张伟斌等，2012）； 在 突发因素冲击下， 尽管部分企业通过经营方式的创新， 如将线 下业务转为线上， 增加营收创收， 而且相关部门出台一些举
融资约束是否能抑制企业过度投资———基于中小板制造业的实证研究
融资约束是否能抑制企业过度投资———基于中小板制造业的实证研究邱玉婷（西南大学经济管理学院，重庆400700）[摘要]通过Logistic 模型构建融资约束指数，选取2011-2014年中小板制造业上市公司的数据为样本，研究融资约束能否抑制企业的过度投资。
实证结果表明：我国中小板制造业上市公司存在一定融资约束，并且所受融资约束程度存在较大的差异；我国中小板制造业上市公司普遍存在非效率投资行为，具体表现为投资过度和投资不足；对于存在投资过度的企业而言，融资约束能够抑制企业投资过度，进而提升企业投资效率。
[关键词]融资约束；投资效率；投资过度[中图分类号]F275.6[文献标识码]B[收稿日期]2016-10-20[作者简介]邱玉婷(1993-)，女，四川资中人，西南大学经济管理学院硕士研究生。
研究方向：财务管理。
一、引言Modigliani 和Miller(1958)提出在完美的资本市场上，企业的投资行为和融资行为完全独立，即企业外部融资的成本等于内部融资，两者可以替代。
现实中，完美的资本市场这一假设不存在，我国的资本市场成立相对较晚，虽初具规模，但股市失效、债券市场畸形发展、银行信贷歧视等结构性问题，使得我国上市公司面临较为严重的融资约束，表现出明显的内源融资偏好。
以往的研究多认为企业的非效率投资行为主要有两种，一种是由融资约束引起的投资不足，一种是代理成本引起的过度投资。
那么融资约束能否抑制企业过度投资呢？又能在多大程度上抑制过度投资呢？为解决此问题，本文拟通过Logistic 模型构建融资约束指数，判断上市公司面临的融资约束，再构建过度投资与融资约束指数间的多元线性回归模型，检验融资约束是否能抑制企业过度投资。
二、文献回顾与研究假设(一)文献回顾Hovakimian(2011)基于内部资本配置的角度探索企业融资约束与企业投资效率的关系，发现融资约束会减少企业可用资金，进而抑制代理成本引起的过度投资，提升企业效率。
政治关联能够缓解我国中小高新技术企业的融资约束吗？
政治关联能够缓解我国中小高新技术企业的融资约束吗？中共中央、国务院于2016年5月印发了《国家创新驱动发展战略纲要》。
它强调,科技创新能力作为提高社会生产力以及我国综合实力的重要支柱,必须将其放在我国发展布局的首要位置。
在经济快速发展的“新常态”下,高新技术企业是我国创新科技方面的主力军,它不仅改善了人们的生活质量,优化了国民经济发展,还进一步增强了国家综合实力,在我国经济建设的长廊中发挥着不可或缺的作用。
与传统的企业不同,中小高新技术企业资产性质表现为:规模相对较小,以无形资产为主,可用于抵押担保的资产较少。
此外,该类企业面临较大的研发风险以及市场竞争压力。
因此,难以获得外部资金的青睐。
而资金作为企业日常生产经营活动中必不可少的要素之一,是持续发展的助推器。
企业能否获得稳定的资金渠道,及时地满足日常生产经营以及战略扩张的资金需求至关重要。
为此,这也吸引了国内外众多学者关注中小高新技术企业的融资约束问题,着力为该类企业融资难问题提供建设性意见,以助其良性发展。
众多学者研究发现,企业中政治关联的出现已经是一种普遍现象。
企业家频频参与政治活动,包括参与政协委员和人大代表的竞选活动,出席政商关系座谈会主动结识政府官员以及优先聘用有政府机关背景的员工等等。
进一步研究表明,企业家的政治背景能够在很大程度上缓解企业的融资约束。
该类研究主要聚焦于民营企业,那么中小高新技术企业是否存在更为严重的融资约束问题呢?政治关联又是否能够缓解中小高新技术企业的融资约束?其中又是通过何种机制来缓解?本文主要针对这些问题展开系列分析。
目前,我国中小高新技术企业主要集中在中小板和创业板上市,基于我国高新技术企业的特性,叠加现行IPO政策的指引。
本文以2007年至2014年期间在创业板和中小板上市的中小高新技术企业为研究样本。
考虑到传统模型衡量融资约束的缺陷性,本文主要参考连玉君等(2009)的异质性随机前沿模型,从定量以及定性两个维度有效地解决了传统模型的不足。
融资约束、会计信息质量与研发投入-最新年精选文档
融资约束、会计信息质量与研发投入一、引言融资约束理论认为，在企业现金流有限的同时,如果企业面临的外部融资成本较高,即使企业有净现值为正的项目，也会选择放弃，此时就发生了融资约束.融资约束源于信息不对称,Jensen和Meckling（1976）研究发现在债权人和股东之间存在的信息不对称导致外部投资者在签署合约时，会要求一个风险溢价，这种风险溢价的存在使内外部融资成本出现差异.Jaffee 和Russell（1976)指出,当贷款者不能辨认借款者的质量时，他们会提高借款的利息率，或者提供有限的贷款规模。
Stiglitz 和Weiss（1981）指出，贷款者不能采取提高利息率的方法来区分出高质量的借款者,因为伴随着利息率的提高,离开信贷市场的是那些高质量的借款者。
而剩下来的低质量借款者，会使得还款的违约率增加，进而导致贷款者的收益减少.这种情况下的信贷市场将呈现出一种均衡状态，在此时的市场利息率下,市场上出现了对贷款的超额需求，只有愿意以此利息率获得资金的借款者才会获得所需资金。
由于出现了超额需求,信贷规模受到限制,外部融资成本上升，因此出现了融资约束.研发投入同样面临着资金来源的问题。
与一般投资相比，研发投入有其自身的特点。
首先,研发活动不会是一帆风顺的，可能面临着各种失败的风险。
其次，研发活动往往涉及到企业的核心技术、商业秘密等问题,企业不会也不愿意对其研发活动进行完整的披露。
另外,企业需要不断更新、提升其所掌握的核心技术,才能使自己在市场竞争中保持一定的优势,因此，研发活动需要不断地进行资金投入.因此,企业需要保持稳定的资金来源，以支持其研发活动,否则研发活动将面临融资约束的问题。
在资本市场上，公司通过信息披露，向市场、投资者传递出公司财务状况、经营成果的有关信息，这就有利于降低公司与外部投资者的信息不对称程度，进而在一定程度上缓解了企业面临的融资约束问题，帮助企业获得更多的外部融资，促进企业的研发投入。
融资约束、政府补贴与新能源企业投资效率--基于异质性双边随机前沿模型
融资约束、政府补贴与新能源企业投资效率--基于异质性双边随机前沿模型唐安宝;李凤云【摘要】从融资视角来看，新能源产业的发展因其自身特点受制于较强的融资约束。
因其引发的资金不足问题导致新能源企业的投资效率低下。
为扶持新能源产业的发展，政府补贴成为缓解融资约束的必然选择。
本文基于2010～2014年新能源产业微观数据，在全样本和按企业异质性分组的子样本下，利用异质性双边随机前沿模型定量估计融资约束和政府补贴对新能源企业投资效率的双边效应和净效应。
研究结果表明：平均而言，政府补贴对新能源产业上市企业投资效率的正向效应能够平滑融资约束的负效应，但却未能完全正负抵消，新能源产业上市企业仍存在投资不足现象。
但也有1／4的企业存在过度投资现象。
从新能源上市企业的异质性来看，东部地区企业和非国有企业的投资效率更高。
%From the perspective of financing , the development of new energy industry is hindered by strong financial constraints be-cause of its own characteristics . The problem of insufficient funds financing constraints formed leads to lower investment efficiency of new energy enterprises . In order to support the development of new energy industry , government subsidies has inevitable choice to ease the fi-nancing constraints . Based on the micro data of the new energy industry from 2010 to 2014 , under the full sample and subsample grouped by firm heterogeneity , this paper quantitatively estimates the bilateral effect and net effect of financial constraints and government subsidies on the investment efficiency of new energy listed enterprises by using the heterogeneity two -tier stochastic frontier model . Our studyshows that:on average , the positive effects of government subsidies on the investment efficiency of new energy industry listed enterprises can smooth the negative effects of financial constraints , but not completely offset , there is still insufficient investment phenomenon in the new energy listed enterprises . But there is also over investment phenomenon in 1/4 enterprises . From the heterogeneity of the new energy listed enterprises , the investment efficiency of enterprises in the eastern region and the non -state enterprises is higher .【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2016(035)008【总页数】9页(P145-153)【关键词】融资约束;政府补贴;投资效率;异质性双边随机前沿模型【作者】唐安宝;李凤云【作者单位】中国矿业大学，徐州 221116;中国矿业大学，徐州 221116【正文语种】中文【中图分类】F832.5;F275国务院于2010年10月18日公布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，明确了包括新能源产业在内的七大产业作为战略性新兴产业进行培育和扶持的国家战略［1］。
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连玉君1苏治2（1.中山大学岭南学院、中山大学经济研究所，广州510275；2.清华大学经济管理学院，北京100084）摘要：本文以异质性随机前沿模型为基础，定量测算了中国上市公司在融资约束情况下的投资效率。
结果表明：（1）融资约束的存在使得中国上市公司的投资支出比最优水平低了约20-30%，平均投资效率仅为72%。
（2）在上市公司的三种主要融资方式中，现金流量的增加不但能缓解融资约束，还能降低后续融资的不确定性；而股权融资和债务虽然能够有效缓解融资约束，但前者无法降低融资不确定性，而后者会显著加剧融资不确定性。
（3）大规模公司和东部地区上市公司面临的融资约束和融资不确定性较低，而小规模公司和西部地区上市公司的融资约束有逐渐加剧的倾向。
关键词：投资效率；融资约束；现金流；随机前沿模型融资约束、不确定性与上市公司投资效率收稿日期：2008-03-24基金项目：中山大学文科青年教师科研基金项目(3171913)；中国博士后科学基金项目(20070410539)；国家自然科学基金项目(70573040)；国家社会科学基金项目(06CJL006)。
作者简介：连玉君，中山大学岭南学院讲师；苏治，清华大学经济管理学院博士后。
引言中国的转型经济特征使得资本市场虽然初具规模，但仍然存在结构性缺陷，如股市缺乏有效性、公司债券市场畸形发展、银行贷款的信贷歧视等。
这使得生存于其中的上市公司往往面临融资约束，进而在很大程度上降低了投资效率。
从理论上讲，上述因素都可以归结为资本市场缺陷，有悖于传统投资理论（如Q 投资理论）的基本假设———资本市场完美无缺。
因此，在研究中国上市公司投资行为的过程中，我们必须纳入融资约束的考量。
相对前期文献仅仅探讨融资约束是否影响上市公司投资行为这一问题，我们更为关注的是，它在多大程度上影响着上市公司的投资行为？而目前的金融体系又是如何影响企业的投资行为的？对这些问题的分析将为转轨时期金融体系的改革和创新提供相应的微观基础。
对于融资约束是否会影响公司投资行为这一问题，国外最具代表性的研究当属Fazzari 等（1988），其基本检验策略是在分组的基础上考察投资—现金流量敏感性差异。
国内学者采用相似的方法对中国上市公司的投资行为进行了研究，如冯巍（1999）、郑江淮等（2001）、梅丹（2005）、连玉君和程建（2007），但观点并不一致。
另一些学者则试图从现金—现金流敏感性角度进行研究，如章晓霞和吴冲锋（2006）、李金等（2007）、连玉君等（2008），但同样未达成一致看法。
虽然样本筛选、估计方法上的差异可能导致观点分歧，但上述研究的局限性也非常明显：其一，在对样本进行分组过程中，单一分组指标可能无法区分不同公司所面临的融资约束差异，而采用多变量分组又容易产生内生性问题；其二，多数研究都依据投资—现金流量敏感性这一现象来判断融资约束的存在性，但大量研究表明融资约束并非导致这一现象的唯一原因，当代理问题比较严重时，公司同样DOI:10.14120/11-5057/f.2009.01.015会表现出投资-现金流敏感性（Pawlina and Renneboog，2005；连玉君和程建，2007）；其三，也是更为重要的是，上述研究方法都无法对融资约束造成的投资效率损失进行定量估算，而同时也都没有考察不确定性对投资行为的影响。
为此，本文在异质性随机前沿模型框架下同时进行了定性和定量两个层面的分析。
不同于前期从投资—现金流敏感性角度入手的实证研究，该方法无需对样本公司进行分组，同时又可以避免前期研究判断标准过于模糊的缺陷。
实证结果表明，在2001-2006年样本区间内，融资约束的存在使得中国上市公司的投资支出比最优水平低了20-30%，平均投资效率仅为72%。
进一步分析表明，小规模和西部上市公司面临的融资约束问题有日益加重的趋势，地区金融发展水平，尤其是信贷发展水平对上市公司的投资效率有显著影响。
文章的后续安排如下：第二部分建立融资约束假设下的随机前沿模型，第三部分介绍实证检验方法，第四部分呈现实证结果，最后做出总结。
异质性随机前沿投资模型传统Q投资理论表明，在资本市场完美假设下，公司的投资支出仅决定于投资机会（Hayashi，1982)，其最优投资支出可表示为：I it*=β0+（1/α）Q it+v it（1）其中，I it为投资支出，（1/α）为资本的调整系数，Q it为投资机会，v it为来自外部的技术冲击。
然而，中国资本市场并不完美，结构性的缺陷导致公司在外部融资过程中面临各种限制，此时公司的投资行为可以采用Chrinko and Schaller（1995）设定的投资模型加以描述：I it=β0+（1/α）Q it-F（z it）+v it（2）其中，F（z it）表示由于资本市场不完善导致的融资约束的大小，它是一系列反映公司特征的财务变量的非线性函数。
根据（1）和（2）式，公司在不存在融资约束和存在融资约束两种情况下的投资支出之间存在如下关系：E[I it│Q it，F（z it）=0]>E[I it│Q it，F（z it）>0]（3）因此，融资约束的存在只会使公司的投资支出降低，具有单边（one-sided）分布的特征。
若设F（z it）=u it，则实际投资支出I it与最优水平I it*之间存在如下关系：I it=I it*-u it=β0+（1/α）Q it+v it-u it（4）模型（4）是一个典型的随机前沿模型。
为了反映面板数据的特征以及不同公司所面临的融资约束的异质性，本文对模型（4）作了如下设定：I it=x'i tβ+εitεit=v it-u it（5）其中x it=（1，Q it，D i，D t）′，β为相应的系数向量，D i和D t分别为反映个体效应和时间效应的虚拟变量。
混合干扰项εit包括两个部分：v it和u it。
其中，v it为通常意义上的随机干扰项，假设其服从正态分布且彼此独立，即v it~i.i.d.N（0，σv2）；u it表示融资约束效应，由于其具有单边分布的特征，我们假设其服从非负的截断型半正态分布，即u it~N+（ωit，σit2）。
u it的异质性设定如下：ωit=exp（b0+z'itδ）和σit2=exp（b1+z'i tγ）（6）其中，b0和b1均为常数项。
需要指出的是，（5）-（6）式构成了异质性的随机前沿模型，这一设定使得本文的后续分析具有很大的灵活性：其一，我们可以同时分析外生变量对融资约束效应本身（ωit）及其不确定性（σit2）的影响，而文献中常见的随机前沿模型事实上都是这一模型的特例；其二，借助这一模型，我们可以定量分析融资约束导致的投资效率损失，这是前期研究中基于线性回归分析无法实现的。
实证检验方法1、检验策略与投资效率的衡量由（5）-（6）式构成的异质性随机前沿模型可采用最大似然法估计，对数似然函数为：表1变量的基本统计量和计算方法变量均值标准差最小值最大值计算方法投资支出(I)0.3220.7360.00014.704构建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金/期初固定资产净额投资机会(Tobin) 1.3260.3820.117 4.879公司总市值/资产重置成本现金流量(CF)0.2310.801-3.761 4.719经营活动产生的现金流量净额/期初固定资产净额公司规模(SIZE)21.3590.86118.74225.741总资产的自然对数股权融资(EQUI)债务融资(DEBT)0.0150.0770.0560.152-0.101-0.2650.3500.667△（股本+资本公积金）/总资产△（负债融资）/总资产其中，ω軒it=（σv2ωit-σit2εit）/（σv2+σit2），σ軒it=（σv2σit2）/（σv2+σit2），准（·）和Φ（·）分别为标准正态分布的密度函数和累积分布函数。
我们从两个方面来分析融资约束对投资行为的影响。
其一，采用似然比检验进行定性分析。
原假设为H0：u it=0，即不存在融资约束，相应的备择假设为H1：u it≠0。
似然比统计量为LR=-2[L（H0）-L（H1）]，其中，L（H0）和L（H1）分别为原假设和备择假设下的似然函数值。
LR统计量渐进地服从卡方分布，自由度为约束的个数。
同时，我们也可以采用似然比检验来考察模型的异质性设定是否正确。
其二，构造“投资效率指数”（IEI it）进行定量分析。
它表示公司的实际投资支出与最优投资支出的偏离程度，定义如下：IEI it=exp（x′itβ-u it）exp（x′itβ）=exp（-u it）（8）显然，IEI it介于0和1之间，当IEI it＝0时（u it→∞），投资效率最低，公司面临的融资约束最为严重；当IEI it＝1时（u it→0），投资效率最高，融资约束几乎不存在。
采用最大似然法获得模型的参数估计值后，可以进一步得到的估计式(Battese and Coelli，1988)：IEI it=E[exp（-u it│εit=ε赞it）]=exp（-ω軒it+0.5σ軒it）Φ（ω軒it/σ軒it-σ軒it）Φ（ω軒it/σ軒it）（9）这里，ω軒it和σ軒it的定义同前，只是将所有参数都替换成其估计值。
遵循随机前沿文献中通常的做法，我们采用I it的对数形式作为被解释变量。
因此，（9）式中的IEI指数表示公司的实际投资支出相对于最优水平（不存在融资约束时的投资支出）偏离的百分比。
2、参数设定对（5）-（6）式中各变量代理指标的设定如下：投资机会Q it采Tobin's Q加以衡量，z it=（CF it，EQUI it，DBET it，SIZE it）'，其中，CF it为现金流量，用于衡量公司的内部融资能力，EQUI it和DBET it分别为股权融资增加额和债务融资增加额，二者都用于衡量公司的外部融资能力，但分别反映了股票市场和银行体系的影响。
根据信息不对称理论，资本市场的缺陷会导致外部融资成本明显高于内部融资成本，并进而导致那些内部融资能力差的公司面临融资约束。
因此，通过考察上述三种不同融资渠道对融资约束的影响，我们便可对影响融资约束的因素进行分析。
公司规模SIZE it主要作为控制变量。
通常认为小规模公司面临更为严重的融资约束，因为小规模公司的上市时间较短，使得外界对公司的信誉情况缺乏了解，相对于其总资产而言，其贷款抵押品价值通常也较低。
3、样本筛选本文数据来自于国泰安数据库，样本区间为2000-2006年。
筛选原则如下：（1）为了防止兼并或重组的影响，剔除了样本区间内总资产成长率或销售成长率大于100%的公司；（2）剔除金融类上市公司和样本区间内被ST或PT的公司；（3）为了避免异常值的影响，剔除Tobin's Q大于10或小于0以及投资支出为负的公司。