经济增长的动力主要来源于国家的科技创新推动，企业的研发能力是我国经济增长的基石，代表着我国的科技竞争力。随着经济全球化进入新纪元，企业较强的竞争压力促使企业加强自身研发创新能力，而企业的研发支出水平在一定程度上代表企业的创新能力。在对我国国情详细分析的基础上发现，我国企业广泛存在研发投资不足的问题。国内外学者基于信息不对称理论、委托代理理论、融资有序理论三大理论对研发投入不足的原因进行了探索，发现研发投资不足很大程度上是受到了融资来源的限制，面临外部融资约束(Financing Constraints)，导致企业会依赖于内部可用资金。在1988年，FHP利用托宾Q模型对融资约束(Financing Constraints)进行了相关研究，证实存在投资-现金流敏感性。接着国外学者们在FHP理论基础上，进一步在实证模型和理论方面对融资约束问题研究进行了丰富。　　本文首先对融资约束(Financing Constraints)的研究文献与研发投资相关文献概括综合分析，以三大理论为支撑，选取我国制造业上市公司2010-2015年的年报资料数据，利用平衡面板的托宾 Q模型对我国企业融资约束(Financing Constraints)是否存在进行了验证。接着深入问题，利用融资优序理论，从融资来源方面对研发投资进行分析。然后解析了公司规模是否会影响企业面临的融资约束程度。最后在利用有序的多项logistic回归模型对融资约束指标进行构建之后，明确了企业的融资约束指标 FCI值是否对研发投资存在影响。　　本文的实证分析结果显示，企业的研发投入显著依赖于企业的内部现金流，表明企业在研发项目的资金需求中，迫于研发项目的独特性，只能最先利用企业的自有资金满足需求。在验证公司规模是否会影响融资约束程度时，利用企业总资产对样本总体进行分组的回归结果发现，不同规模公司的融资约束存在显著差异。企业规模与公司面临的融资约束程度成反比，而且公司面临的融资约束水平越高，会导致企业的投资-现金流敏感性越强。同时发现小规模企业受到模型外其他因素影响的可能性较小。融资来源对研发投资影响的结果显示，债权融资与研发投资呈负向关系，企业向银行或投资者借款会导致企业的借款压力增大，投资者或银行对借款资金的安全性评估降低，而对于股权融资和政府补助这两种不需要支付利息的融资方式，会进一步刺激企业的研发需求。最后，本文运用有序的多项logistic回归模型对融资约束指标FCI进行了设计和构建，实证研究了融资约束指标 FCI对研发投资的影响。结果显示，融资约束指标 FCI的值越大，对企业研发投资的阻碍程度越强。