力求敏感反映流动性约束变化对投资开支产生的影响。因此，反映流动性约束的解释变量为△W/K。第三，现金流变量。现金流(cE)对于投资的影响，尽管存有是否被夸大之嫌，但其对投资的重要影响不容质疑。也被引入模型作为一个解释变量。第四，资本存量。在反映投资总量因素方面，采用资本存量(K)概念，对所有指标进行了修正，用各个指标对资本存量的相对值来建立回归模型。具体而言，初期设定K值是按照市场价值调整后的企业的净值，之后每一期资本存量定义为：K1=[It+(Pt/Pt-1。)](1-1/LIFE)。其中，IT表企业的资本开支;Pt是t期非居民固定投资的价格通胀指数;LIFE是企业平均设备的服务期，本样本一律采纳行业平均设备服务期20年;因为企业固定资产实际采纳加速折旧法之后结果不会有明显区别，简单起见假设所有企业一律按照直线法折旧。(2)被解释变量。被解释变量选取企业资本开支要素IT即包括当期设备、厂房投资，又包括对外部的长期投资，力求较全面反映企业资本开支的总规模。因此定义资本开支：LT=当期长期投资净额+固定投资净额与在建工程、工程物资比上期增加额。

　　(四)模型建立　依据传统理论对于投资与融资关系的认识，从理论上，Q值与现金流都应当与投资变量呈现正的相关系数。反映随着投资机会增加企业扩大投资开支;当投资增加时，对内部现金流的依赖增强。将样本总体按照资产总规模10亿元为标准分组，取各季度指标均值，构建如下回归模型进行多元线性回归：(1/K)=γ1(Qi)+γ2(CF/K)1+u1(模型1)。如果考虑流动性约束，营运资金是否会作为平滑因素，影响我国机械制造业的投资行为。则需要将流动性约束要素与一般的现金要素相区分，作为内生变量，包含在模型里面单独度量。从资金占用转化为资金供给，随着投资增加，资金耗用增加，资金的供给下降，因此营运资金应当反映出与投资需求负的相关系数。由于分离出反向变化的营运资金要素，总现金流对投资的反映应当增强，其相关系数绝对值应当增加。建立回归方程：(1/K)t=γ1(Q1)+γ2(CF/K)1+γ3(△W1/K)+ut(模型2)。

四、实证结果分析

　　(一)传统融资约束检验　(表1)显示了传统融资约束的检验结果。可以看出：第一，判断系数R2以及修正后R2说明模型解释变量对于被解释变量的解释能力较弱，尤其是资产规模较小的样本组，回归的效果非常差。在5%的显著性水平上，小样本组没有通过F检验，各个解释变量也没有通过T检验。在一定程度上说明，机械制造业的现金流、Q值对于投资开支显示的相关性较弱。第二，大样本组在5%的显著性水平上，通过F检验，说明模型的线性关系在总体上是显著成立的;T检验的结果显示，托宾O值对投资开支的影响较显著。而现金流则没有通过T检验。因此得出结论：Q值对于投资行为呈现显著的正相关。而机械制造行业没有反映出投资对内部资金较强烈的依赖性，融资约束没有反映出来。另外无论是资产规模如何，两个样本组的现金流均对投资呈现负的相关系数，说明当企业投资增长时，内部资金不升反降，这与假设不符合，也与一般的实证分析结论大相径庭，其原因尚未明晰。

　　(二)流动性约束检验　流动性约束的回归结果如(表2)所示。可以发现：第一，在方程整体显著性方面，小样本组仍然未通过检验，说明Q值、现金流、营运资本对被解释变量投资开支基本没有影响，线性方程不适用于小样本组来解释投资变化;大样本组显著的通过了F检验，说明模型的线性关系在总体上是成立的。在变量显著性检验方面，Q值和△W/K通过了T检验，而且相关系数显著不为零。另外，营运资本对投资变化的相关系数小于零，反映出支持流动性约束理论。即随着投资增加，营运资本的角色发生反转，发挥了平滑的作用，在一定程度上满足投资开支的资金需求。第二，即使在引人营运资本变量之后，现金流依然呈现对投资的负相关关系，相关系数的绝对值有所降低。由于未通过变量的显著性检验，本模型不能说明现金流与投资之间的线性关系。第三，无论是否引入流动性约束，资产规模对于投资的回归分析影响显著。小样本组在两次回归分析当中均没有通过T检验和F检验，而大样本组通过了F检验，Q值、流动性约束的相关系数也显著小于零。一方面说明，企业规模不同，财务管理的水平、投融资战略有明显的区别。大企业投资决策反映出对潜在投资机会的一定敏感性，而且随着投资需求增加，有意识的发挥了营运资本提供资金的平滑器作用，比小企业更有效率的挖掘出营运资本的潜力。为了反映投融资匹配的战略意识，进一步分析营运资本变化的影响因素很有必要，营运资本的变化是否随着企业投资需求不同而呈现出一定的敏感性?能够说明在营运资本管理方面的政策倾向。