完成以下功能的r语言代码：使用处理面板数据的混合效应模型，探究融资约束对中国A股工业企业出口决策的影响，数据为2015-2019五年期面板数据，因变量为是否出口，出口为1，不出口为0，自变量包括内源性融资约束——企业经营性活动产生的净现金流，外源性融资约束约束包括银行信用约束，代理变量为利息支出除以固定资产净值，商业信用约束，代理变量为应收账款除以营业总收入，控制变量包括企业规模和企业资本密集度和行业，其中行业为factor，

以下是使用处理面板数据的混合效应模型，探究融资约束对中国A股工业企业出口决策的影响的r语言代码：

# 导入所需的包
library(plm)

# 读取面板数据，假设数据文件名为panel_data.csv，包含因变量、自变量和控制变量
panel_data <- read.csv("panel_data.csv")

# 将面板数据转换为plm格式
plm_data <- pdata.frame(panel_data, index = c("firm_id", "year"), drop.index = TRUE)

# 模型建立，使用处理面板数据的混合效应模型
model <- plm(export_decision ~ operating_cash_flow + credit_constraint + interest_expense_ratio + account_receivable_ratio + enterprise_size + capital_intensive + factor(industry), data = plm_data, model = "random")

# 模型检验
summary(model)  # 查看模型的摘要信息
pbgtest(model)  # 检验固定效应和随机效应的异同
phtest(model)  # 检验异方差性

# 结果分析
# 查看模型系数和显著性
coef <- summary(model)$coefficients
pvalue <- summary(model)$coefficients[, 4]
result <- cbind(coef, pvalue)
result

# 论文撰写
# 按照实证研究的标准，撰写论文，包括研究背景、研究目的、数据来源和处理、模型建立和检验、结果分析和结论等部分，以及参考文献和附录。

以上是使用处理面板数据的混合效应模型，探究融资约束对中国A股工业企业出口决策的影响的r语言代码，其中使用`plm()`函数对面板数据进行处理，并且使用`random`参数指定使用混合效应模型。模型检验使用`pbgtest()`函数和`phtest()`函数进行检验，结果分析使用简单的查看系数和显著性，并且需要按照实证研究的标准进行论文撰写。