孫潔 殷方圓 寧金輝

【摘要】客戶作為企業(yè)重要的利益相關(guān)者，對企業(yè)的經(jīng)營績效和經(jīng)營風(fēng)險均具有重要影響，而經(jīng)營績效和經(jīng)營風(fēng)險又是評級機(jī)構(gòu)對發(fā)債企業(yè)信用評級的重要參考指標(biāo)。以2007～2017年發(fā)行公司債、企業(yè)債的上市公司為研究樣本，基于客戶資源視角，考察客戶集中度對企業(yè)信用評級的影響及其作用機(jī)理，研究發(fā)現(xiàn)客戶集中度與企業(yè)信用評級水平顯著正相關(guān)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，這種正相關(guān)關(guān)系受企業(yè)信息質(zhì)量、行業(yè)競爭程度以及評級機(jī)構(gòu)異質(zhì)性的影響，且企業(yè)經(jīng)營績效是客戶集中度影響企業(yè)信用評級的重要路徑之一。此研究結(jié)論揭示了大客戶信息在信用評級中發(fā)揮的重要補(bǔ)充作用，也為企業(yè)提高自身信用評級水平提供了新的努力方向。

【關(guān)鍵詞】客戶集中度；信用評級；信息質(zhì)量；行業(yè)競爭程度；評級機(jī)構(gòu)

【中圖分類號】F713.55【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A【文章編號】1004-0994（2020）01-0033-9

【基金項目】國家自然科學(xué)基金項目“多類別非平衡企業(yè)信用評估的多SVM集成建模研究”（項目編號：71771162）；國家自然科學(xué)基金項目“基于類別非平衡時序增量數(shù)據(jù)批的多SVM動態(tài)集成企業(yè)信用評估建?！保椖烤幪枺?1371171）

一、引言

企業(yè)信用評級是指企業(yè)發(fā)行債券之前，信用評級機(jī)構(gòu)對企業(yè)發(fā)行的債券質(zhì)量、風(fēng)險程度以及其資信狀況進(jìn)行綜合評判，給出企業(yè)主體信用等級和債券信用等級。中國證券監(jiān)督委員會（以下簡稱“中國證監(jiān)會”）發(fā)布的《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》中明確規(guī)定：公開發(fā)行公司債券，應(yīng)當(dāng)委托具有從事證券服務(wù)業(yè)務(wù)資格的資信評級機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評級。而信用等級的高低直接決定了企業(yè)發(fā)行債券的融資成本。風(fēng)險收益理論認(rèn)為，信用等級越低，則該債券未來的違約風(fēng)險越高，投資者為了防范債券違約風(fēng)險會要求更高的風(fēng)險補(bǔ)償，相應(yīng)的企業(yè)債券融資成本也會越高。對于信用評級較高的企業(yè)，高信用評級能夠有效緩解企業(yè)與債券投資者之間的信息不對稱，從而以較低的融資成本在債券市場上獲得資金。因此，對于有計劃通過債券市場募集資金的企業(yè)，如何提高自身信用等級以降低融資成本是一個十分值得探討的話題。

現(xiàn)有企業(yè)信用評級影響因素的研究主要聚焦于企業(yè)財務(wù)特征、公司治理特征、企業(yè)社會責(zé)任、管理層能力和戰(zhàn)略差異等方面。盡管現(xiàn)有研究對企業(yè)信用評級的影響因素展開了較為充分的探討，但較少探討客戶集中度與企業(yè)信用評級的關(guān)系。因此，本文以2007～2017年間發(fā)行企業(yè)債、公司債的上市公司為樣本，基于客戶資源視角，考察客戶集中度對企業(yè)主體信用評級的影響。研究發(fā)現(xiàn)，客戶集中度越高，企業(yè)信用評級越高。這種正相關(guān)關(guān)系僅在企業(yè)信息質(zhì)量較差、行業(yè)競爭程度較高和本土評級機(jī)構(gòu)的樣本組中顯著，說明客戶資源信息在信用評級過程中發(fā)揮了重要的補(bǔ)充作用。中介效應(yīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)經(jīng)營績效在客戶集中度和企業(yè)信用評級之間發(fā)揮著部分中介作用。本文研究發(fā)現(xiàn)不僅揭示了客戶資源對企業(yè)信用評級的重要補(bǔ)充作用，也為有計劃發(fā)行債券的企業(yè)提供了努力的方向。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著我國債券市場的蓬勃發(fā)展，如何合理地對企業(yè)信用進(jìn)行評級，是理論界和實務(wù)界都非常關(guān)注的問題。早期的研究主要是從公司財務(wù)和公司治理特征入手，研究其對企業(yè)信用評級的影響。第一，公司財務(wù)特征方面，Horrigan[1]、Kaplan和Urwitz[2]研究發(fā)現(xiàn)，評級機(jī)構(gòu)在對企業(yè)進(jìn)行信用評級時，非常看重企業(yè)的收入、費用和利潤信息。Ziebart、Reiter[3]考察了較多的財務(wù)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、Beta系數(shù)、利息保障倍數(shù)、資本結(jié)構(gòu)以及資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)都會影響企業(yè)債券評級。施丹、姜國華[4]運用因子分析法構(gòu)建Logistic模型，發(fā)現(xiàn)發(fā)債主體的盈利能力、營運能力和現(xiàn)金流量顯著影響了企業(yè)信用等級的變化。第二，公司治理特征方面，Bhojraj、Sengupta[5]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的信用評級與機(jī)構(gòu)投資者的持股比例及董事會外部獨立性呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。楊大楷等[6]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)盈余管理活動與信用評級負(fù)相關(guān)，即應(yīng)計盈余管理和真實盈余管理的水平越高，企業(yè)的信用評級水平越低。但是，劉娥平、施燕平[7]卻得出相反的結(jié)論，他們發(fā)現(xiàn)企業(yè)的盈余管理程度越高，其首次主體信用評級越高。

除了財務(wù)指標(biāo)和公司治理因素，近兩年學(xué)者還分別從企業(yè)社會責(zé)任、管理層能力和戰(zhàn)略差異等方面探討企業(yè)信用評級的影響因素。武恒光等[8]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)環(huán)境信息披露水平越高，企業(yè)信用評級越高。陳益云等[9]認(rèn)為，企業(yè)承擔(dān)的社會責(zé)任與其信用評級正相關(guān)。吳育輝等[10]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)信用評級也受管理層能力的影響，管理層能力越強(qiáng)，企業(yè)信用評級越高。而Christopher J. Skousen等[11]從社會網(wǎng)絡(luò)視角考察，認(rèn)為CEO網(wǎng)絡(luò)中心度與企業(yè)信用評級顯著正相關(guān)。不同于以往研究，本文從客戶資源這一新的視角出發(fā)，將客戶集中度引入到我國發(fā)債上市公司信用評級影響因素的研究中，拓展了企業(yè)信用評級影響因素的研究。

從現(xiàn)有關(guān)于客戶集中度經(jīng)濟(jì)后果的研究來看，學(xué)者們關(guān)于客戶集中度對企業(yè)的影響存在正反兩種觀點。第一，客戶集中度的正面效應(yīng)。王雄元等[12]利用手工收集的制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，客戶集中度越高，企業(yè)的審計費用越低，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，大客戶的存在有利于供應(yīng)鏈整合，向市場傳遞了有利信號。黃曉波等[13]發(fā)現(xiàn)，資本市場對客戶集中度上升的反應(yīng)是積極和正面的。李歡等[14]認(rèn)為，大客戶（尤其是優(yōu)質(zhì)客戶）能夠以自身聲譽(yù)為企業(yè)提供實力認(rèn)證和現(xiàn)金流保障，因此客戶集中度越高的公司，銀行貸款的規(guī)模越大、期限越長。第二，客戶集中度的負(fù)面效應(yīng)。Murillo Campello等[15]發(fā)現(xiàn)客戶集中度越高，銀行貸款契約中的限制性條款數(shù)量越多。周冬華等[16]、畢金玲等[17]也認(rèn)為，較高的客戶集中度會加大企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，從而提高企業(yè)的股權(quán)融資成本。王雄元等[18]發(fā)現(xiàn)，第一大客戶銷售占比與公司債發(fā)行價差顯著正相關(guān)，說明大客戶對公司債發(fā)行定價具有風(fēng)險效應(yīng)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，客戶集中度會顯著影響企業(yè)經(jīng)營績效和經(jīng)營風(fēng)險，經(jīng)營績效和經(jīng)營風(fēng)險又是評級機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評級時重點考量的因素。但是，鮮有文獻(xiàn)探討客戶集中度與企業(yè)信用評級之間的關(guān)系。本文從客戶資源視角出發(fā)，探討客戶集中度與企業(yè)信用評級的關(guān)系，豐富了客戶集中度經(jīng)濟(jì)后果的有關(guān)文獻(xiàn)。

三、理論分析與研究假設(shè)

由于客戶集中度對企業(yè)的影響可能同時存在正面作用和負(fù)面效應(yīng)，客戶集中度在提升經(jīng)營績效的同時也可能會帶來經(jīng)營風(fēng)險，而經(jīng)營績效和經(jīng)營風(fēng)險是影響企業(yè)信用等級的重要因素。基于此，本文就客戶集中度與企業(yè)信用評級之間關(guān)系的形成機(jī)制進(jìn)行理論分析與邏輯推演。

客戶集中度可能會通過聲譽(yù)、合作和監(jiān)督等機(jī)制提高企業(yè)經(jīng)營績效，進(jìn)而影響企業(yè)信用評級。首先，從大客戶的聲譽(yù)效應(yīng)來看，企業(yè)擁有大客戶本身就是自身實力的重要體現(xiàn)，客戶對企業(yè)的選擇是對其產(chǎn)品質(zhì)量和商業(yè)信譽(yù)的一種肯定，說明企業(yè)的產(chǎn)品在市場中有較強(qiáng)的競爭實力。大客戶的認(rèn)可向外界傳遞積極信號，能為企業(yè)帶來更多的客戶資源，擴(kuò)寬銷售渠道，提高企業(yè)經(jīng)營績效，進(jìn)而有助于提高企業(yè)信用評級。其次，從大客戶的合作效應(yīng)來看，客戶較集中會降低企業(yè)尋找交易對象和訂立合同的成本，長期的合作有助于雙方形成良好的信息交流和溝通機(jī)制[17]。當(dāng)客戶集中度較高時，企業(yè)與大客戶之間的溝通會更有效率，從而促進(jìn)企業(yè)與大客戶之間的聯(lián)合投資，如在產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)研發(fā)和廣告營銷等方面的合作，提高企業(yè)的資產(chǎn)利用率、降低銷售費用和管理成本，擁有大客戶的企業(yè)往往具有更穩(wěn)定、更高的收益，以及更好的經(jīng)營業(yè)績和更高的市場價值。因此，客戶集中度有助于供應(yīng)鏈整合，提高企業(yè)的運營效率和信用評級水平。最后，從大客戶的監(jiān)督效應(yīng)來看，大客戶可能對企業(yè)進(jìn)行關(guān)系投資，一旦關(guān)系破裂，大客戶將遭受損失，因此大客戶有動機(jī)對企業(yè)進(jìn)行監(jiān)督。作為一種外部治理機(jī)制，大客戶能夠促進(jìn)企業(yè)及時披露財務(wù)信息，監(jiān)督企業(yè)認(rèn)真履行義務(wù)，提高企業(yè)經(jīng)營績效，進(jìn)而有利于提高企業(yè)信用評級。

客戶集中度也可能通過掠奪、風(fēng)險傳導(dǎo)和關(guān)系破裂等機(jī)制增加企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，進(jìn)而可能對企業(yè)信用評級產(chǎn)生負(fù)面影響。第一，客戶過于集中可能存在掠奪效應(yīng)。企業(yè)對客戶的過高依賴性會形成買方壟斷勢力，增強(qiáng)客戶的議價能力，客戶會對公司產(chǎn)品價格以及質(zhì)量提出更高要求，迫于大客戶的壓力，企業(yè)可能會在某些方面做出妥協(xié)，如提供比同行業(yè)企業(yè)更低的銷售價格、按客戶要求儲備更多存貨等，縮小了公司的盈利空間，加大了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，不利于企業(yè)信用評級。第二，客戶過于集中可能存在風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)。Cheng、Eshleman[19]發(fā)現(xiàn)客戶的業(yè)績信息和破產(chǎn)公告會顯著影響供應(yīng)商股價。而事實上，客戶的經(jīng)營業(yè)績不僅會影響企業(yè)股價，還會直接影響企業(yè)貨款的回收。大客戶憑借其強(qiáng)勢地位可能會要求企業(yè)提供更多的商業(yè)信用或更長的信用期限，一旦大客戶遭遇財務(wù)危機(jī)導(dǎo)致無法償還貨款，企業(yè)會面臨較大的經(jīng)營風(fēng)險。第三，客戶過于集中會存在企業(yè)關(guān)系破裂的風(fēng)險?？蛻艏袑?dǎo)致企業(yè)的收入過于依賴某一個或幾個大客戶，一旦主要客戶由于某些原因中斷與企業(yè)的商業(yè)往來，或者主要客戶選擇了與企業(yè)的主要競爭對手進(jìn)行商業(yè)合作，都會增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，并進(jìn)一步導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營業(yè)績下滑[20]。同時，當(dāng)企業(yè)擁有大客戶時，通常會為大客戶投入較多的專用資產(chǎn)（比如研發(fā)新產(chǎn)品、投資固定資產(chǎn)等），從而使企業(yè)產(chǎn)生大量的固定成本和較高的經(jīng)營杠桿[21]。一旦雙方交易無法持續(xù)，企業(yè)會面臨較大經(jīng)營風(fēng)險，進(jìn)而影響企業(yè)信用評級。

綜上分析，本文提出以下競爭性假設(shè)：

H1a：在其他條件不變的情況下，客戶集中度越高，企業(yè)信用評級越高。

H1b：在其他條件不變的情況下，客戶集中度越高，企業(yè)信用評級越低。

四、研究設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007～2017年滬深兩市發(fā)行公司債、企業(yè)債的A股上市公司作為研究樣本，并依據(jù)以下原則進(jìn)行篩選：①剔除金融、保險行業(yè)公司樣本。②如果同一家公司在一年之內(nèi)有兩次主體信用評級結(jié)果，則剔除等級更高的那次評級。原因在于，大部分學(xué)者認(rèn)為當(dāng)前我國的信用評級水平過高，為了避免該因素帶來的影響，本文選擇刪除同一公司、同一年度等級更高的那次評級。③剔除相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終得到603個公司年度樣本觀察值。企業(yè)信用評級數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義

1.企業(yè)信用評級（Rating）。考慮到企業(yè)信用評級是定性的數(shù)據(jù)，本文借鑒朱松等[22]的賦值方法，對企業(yè)信用等級按順序進(jìn)行賦值。由于絕大部分樣本的評級都處于A級，被評為B級和C級的樣本較少，因此本文選擇將評級結(jié)果為C級（包括CCC、CC、C）的，Rating賦值為1，將評級結(jié)果為B級（包括BBB+、BBB、BBB-、BB）的賦值為2。而當(dāng)企業(yè)主體信用評級結(jié)果為A-時，Rating賦值為3；評級結(jié)果為A時，賦值為4；評級結(jié)果為A+時，賦值為5；評級結(jié)果為AA-時，賦值為6；評級結(jié)果為AA時，賦值為7；評級結(jié)果為AA+時，賦值為8；評級結(jié)果為AAA-時，賦值為9；評級結(jié)果為AAA時，賦值為10。

2.客戶集中度（CC）。本文借鑒周冬華、王晶[16]等的研究對客戶集中度分別采用以下方法衡量：①客戶集中度（CC1）采用當(dāng)年企業(yè)第一大客戶的銷售收入占總銷售收入的比重；②客戶集中度（CC2）采用當(dāng)年企業(yè)前五大客戶銷售收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)，即前五大客戶各自銷售占比的平方和；③客戶集中度（CC3）采用企業(yè)是否存在大客戶（第一大客戶的銷售收入占總銷售收入的比重超過10%）；④客戶集中度（CC4）采用當(dāng)年企業(yè)前五大客戶銷售收入的合計數(shù)占總銷售收入的比重。其中，CC3和CC4用于穩(wěn)健性檢驗。

（三）實證模型

由于因變量Rating的取值是有著順序特征的離散數(shù)值，故本文建立排序選擇模型（Ordered Logis？ tics）對理論假設(shè)進(jìn)行檢驗。具體采用如下模型（1）：

其中，Ratingit表示企業(yè)i在第t年度的信用評級，CCit-1表示企業(yè)i在第t-1年度的客戶集中度，εi，t表示模型的殘差。為了控制其他因素對企業(yè)信用評級的影響，本文借鑒胡國柳等[23]的研究，將企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)流動性（CF）、成長性（Growth）、第一大股東持股比例（ECR1）、長期負(fù)債率（LD）、利息保障倍數(shù)（Cover）、營業(yè)毛利率（OPR）、風(fēng)險水平（Risk）、費用比例（Ex？ pense）、審計意見類型（Opinion）和宏觀經(jīng)濟(jì)周期（Ecycle）等作為控制變量，且所有控制變量均滯后一期。本文所有變量定義如表1所示。

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2為樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果。企業(yè)信用評級（Rating）的均值為6.14，中位數(shù)為7，說明大部分的樣本公司信用評級都在AA-及以上水平。第一大客戶銷售占比（CC1）均值為0.13，中位數(shù)為0.08；前五大客戶銷售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（CC2）的均值為0.05，中位數(shù)為0.01，最大值和最小值分別是1和0，說明不同企業(yè)之間的客戶集中度存在較大差異，有些企業(yè)基本不存在大客戶，而有些企業(yè)嚴(yán)重依賴大客戶。從樣本所處的行業(yè)來看，91%的企業(yè)處于非壟斷行業(yè)，行業(yè)競爭較為激烈。

（二）回歸分析

表3報告了客戶集中度對企業(yè)信用評級的回歸結(jié)果。CC1的系數(shù)為1.101，在5%的水平上顯著為正。CC2的系數(shù)為1.201，也在5%的水平上顯著為正。這說明客戶集中度越高，企業(yè)信用評級越高，驗證了H1a。從其他控制變量的結(jié)果來看，企業(yè)信用評級與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)流動性和利息保障倍數(shù)顯著正相關(guān)，而與風(fēng)險水平和審計意見顯著負(fù)相關(guān)，與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本保持一致。

（三）客戶集中度影響企業(yè)信用評級的內(nèi)在機(jī)制檢驗

上述結(jié)果表明，客戶集中度與企業(yè)信用評級存在正向關(guān)系。原因可能在于，大客戶通過聲譽(yù)、供應(yīng)鏈整合和監(jiān)督提高了企業(yè)經(jīng)營績效，進(jìn)而提高企業(yè)的信用評級。因此，本文擬對企業(yè)的經(jīng)營績效在客戶集中度與企業(yè)信用評級之間發(fā)揮的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗，按照溫忠麟等[24]介紹的中介效應(yīng)檢驗方法來檢驗中介效應(yīng)的存在性。首先，建立解釋變量對被解釋變量的總效應(yīng)方程，即客戶集中度影響企業(yè)信用評級的方程，見模型（1）。其次，建立解釋變量影響相關(guān)中介變量的方程。根據(jù)前文論述，本文認(rèn)為客戶集中度通過影響企業(yè)的經(jīng)營績效進(jìn)而影響企業(yè)信用評級，因此，建立客戶集中度與企業(yè)經(jīng)營績效的方程，見模型（2）。最后，建立控制中介變量之后解釋變量影響被解釋變量的方程，即在控制企業(yè)經(jīng)營績效后，客戶集中度影響企業(yè)信用評級水平的方程，見模型（3）。因此，為了檢驗中介效應(yīng)，本文建立模型（2）和模型（3）：

其中，Mi，t為中介變量，指企業(yè)的經(jīng)營績效，本文采用資產(chǎn)收益率（ROA）；Controls是一系列的控制變量；ε1i，t和ε2i，t分別是模型（2）和模型（3）的殘差。

中介效應(yīng)檢驗結(jié)果如表4所示。

表4中第（2）列和第（5）列是客戶集中度CC1和CC2分別對經(jīng)營績效（ROA）的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，在控制其他因素的影響之后，客戶集中度與企業(yè)經(jīng)營績效在1%的水平上顯著為正，說明客戶集中度越高，企業(yè)的經(jīng)營績效越好。第（3）列和第（6）列是在控制了企業(yè)經(jīng)營績效的情況下，客戶集中度對企業(yè)信用評級的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，客戶集中度CC1、CC2和經(jīng)營績效（ROA）的回歸系數(shù)均顯著不為0，并且CC1和CC2的系數(shù)1.055和1.145均小于模型（1）的系數(shù)1.101和1.201。表明企業(yè)經(jīng)營績效在客戶集中度正向影響企業(yè)信用評級的過程中發(fā)揮了部分中介作用，即客戶集中度在一定程度上通過正向影響企業(yè)經(jīng)營績效進(jìn)而影響企業(yè)信用評級。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.改變客戶集中度的度量方式。為了研究上述結(jié)論的穩(wěn)健性，防止選擇代理變量產(chǎn)生的偏差，本文借鑒江偉等[25]等的研究，另外選擇了兩個指標(biāo)來度量客戶集中度，分別是企業(yè)是否存在大客戶（第一大客戶的銷售收入占總銷售收入的比重超過10%）（CC3）和前五大客戶銷售收入的合計數(shù)占總銷售收入的比重（CC4）。結(jié)果顯示，CC3和CC4的系數(shù)分別為0.272和0.731，并分別在10%和5%的統(tǒng)計水平上顯著。說明改變客戶集中度的度量方式后，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

2.采用不同的回歸模型。排序選擇模型對隨機(jī)誤差項的分布假設(shè)有Logistics分布和正態(tài)分布，其對應(yīng)的是Logit回歸和Probit回歸?；诖耍疚闹匦聦颖具M(jìn)行Probit回歸。結(jié)果顯示，除CC3系數(shù)不顯著外，其他三個代理變量的系數(shù)均顯著為正，與主回歸結(jié)果基本保持一致，研究結(jié)論并未發(fā)生實質(zhì)性改變。

（五）內(nèi)生性問題

1.遺漏變量問題。如果遺漏了某個解釋變量，而該解釋變量又與客戶集中度存在一定的相關(guān)性，就會因為遺漏變量產(chǎn)生內(nèi)生性問題。對此問題，本文借鑒曹越等[26]的研究，分別將CC1和CC2滯后一期的數(shù)據(jù)作為工具變量，采用廣義矩估計方法（GMM）進(jìn)行估計。得到的結(jié)果與主回歸結(jié)果不存在明顯差異。

2.樣本自選擇問題。由于并非所有上市公司都有主體信用評級，只有有意要在我國債券市場上發(fā)行債券的公司才會主動向評級機(jī)構(gòu)申請信用評級，因此可能會存在樣本自選擇問題。為此，本文將 2007 ～ 2017年所有未發(fā)行債券的A股上市公司（即沒有信用評級的上市公司）補(bǔ)充進(jìn)來，此時的樣本容量為16339個，其中沒有信用評級的公司樣本為15736個。本文采用Heckman兩階段法檢驗是否存在樣本自選擇問題。結(jié)果顯示，逆米爾斯比率（In？ verse Mills Ratio）并不顯著，說明不存在樣本自選擇問題。

六、進(jìn)一步的分組檢驗

由上文實證分析可知，企業(yè)的客戶集中度越高，信用評級越高。說明評級機(jī)構(gòu)在評價企業(yè)信用等級時，認(rèn)為客戶集中度能夠反映企業(yè)是否有能力擁有和維護(hù)大客戶，大客戶為企業(yè)帶來的收益多于為企業(yè)帶來的風(fēng)險，是企業(yè)自身能力的體現(xiàn)。但是現(xiàn)有研究表明，企業(yè)信用評級也會受到企業(yè)異質(zhì)性（信息質(zhì)量和行業(yè)競爭程度）以及評級機(jī)構(gòu)異質(zhì)性等因素的影響。因此，本文進(jìn)一步根據(jù)企業(yè)信息質(zhì)量、企業(yè)所處行業(yè)的競爭程度和評級機(jī)構(gòu)異質(zhì)性三個方面對樣本進(jìn)行分組檢驗，討論在不同情境下客戶集中度對企業(yè)信用評級的影響。

（一）企業(yè)信息質(zhì)量

經(jīng)過審計的財務(wù)報告是評級機(jī)構(gòu)對企業(yè)進(jìn)行信用評級的重要依據(jù)。審計質(zhì)量越高，企業(yè)對外提供的信息質(zhì)量越高?；趯徲嫷谋ｋU價值，評級機(jī)構(gòu)會提高審計質(zhì)量高的企業(yè)的信用評級[27]。因此，對于信息質(zhì)量較高的企業(yè)，信用評級機(jī)構(gòu)可以從企業(yè)的財務(wù)報告中充分挖掘與企業(yè)信用風(fēng)險和信用評級有關(guān)的信息，因此不會特別關(guān)注企業(yè)的大客戶信息；而對于信息質(zhì)量低的企業(yè)，評級機(jī)構(gòu)無法全面獲得企業(yè)的全部信息，可能會更關(guān)注企業(yè)的大客戶信息。因此，與信息質(zhì)量高組相比，在信息質(zhì)量低組，評級機(jī)構(gòu)可能更關(guān)注企業(yè)的客戶信息。

為了驗證以上預(yù)期，本文按照中位數(shù)將樣本分為信息質(zhì)量高低兩組，分別進(jìn)行回歸分析。本文采用是否為“國際四大”會計師事務(wù)所作為信息質(zhì)量的代理指標(biāo)，如果企業(yè)的財務(wù)報告由“國際四大”審計，則Big4=1；否則Big4=0。本文對模型（1）按信息質(zhì)量進(jìn)行分組回歸。結(jié)果顯示，在信息質(zhì)量較低組，CC1的系數(shù)為0.991，在5%的水平上顯著為正；在信息質(zhì)量較高組，CC1的系數(shù)則不顯著。說明當(dāng)企業(yè)信息質(zhì)量較低時，評級機(jī)構(gòu)可能會更加關(guān)注企業(yè)的大客戶情況，大客戶的存在部分彌補(bǔ)了企業(yè)信息質(zhì)量缺陷問題。

（二）行業(yè)競爭程度

客戶集中度對企業(yè)信用評級的影響也會受到企業(yè)所處行業(yè)環(huán)境的影響。如果企業(yè)處于壟斷行業(yè)，壟斷利潤豐厚[28]，企業(yè)信用評級會顯著高于處于非壟斷行業(yè)的企業(yè)。處于非壟斷行業(yè)的企業(yè)，面臨競爭激烈的產(chǎn)品市場，如果能擁有大客戶，說明企業(yè)在行業(yè)中擁有一定的地位和優(yōu)勢，因此評級機(jī)構(gòu)會提高企業(yè)的信用評級。

為了驗證以上預(yù)期，本文按照中位數(shù)將樣本分為行業(yè)競爭程度高低兩組，分別進(jìn)行回歸分析。借鑒武鵬[28]的分類方法，本文的壟斷性行業(yè)（行業(yè)編碼參照《證監(jiān)會行業(yè)分類指引（2012）》）包括：煤炭開采和洗選業(yè)（B06），石油和天然氣開采業(yè)（B07），煙草制品業(yè)（C16），石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)（C25），電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)（D44），鐵路運輸業(yè)（G53），航空運輸業(yè)（G56），管道運輸業(yè)（G57），郵政業(yè)（G60），電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)（I63）。當(dāng)企業(yè)屬于壟斷行業(yè)時，IND=0，即行業(yè)競爭程度較低；否則，IND =1。本文對模型（1）按行業(yè)競爭程度進(jìn)行分組回歸。結(jié)果顯示，在非壟斷行業(yè)樣本組中，CC1的系數(shù)為1.675，在1%的水平上顯著為正；在壟斷行業(yè)樣本組，CC1的系數(shù)則不顯著。說明當(dāng)企業(yè)處于非壟斷行業(yè)時，客戶集中度越高，企業(yè)的信用評級越高。

（三）評級機(jī)構(gòu)異質(zhì)性

客戶集中度對企業(yè)信用評級的影響也可能受到評級機(jī)構(gòu)異質(zhì)性的影響。與擁有海外背景評級機(jī)構(gòu)相比，本土評級機(jī)構(gòu)在獲取企業(yè)私有信息方面（如大客戶信息）更具有優(yōu)勢[29]。本文借鑒敖小波等[30]的研究，將評級機(jī)構(gòu)分為兩類：①本土評級機(jī)構(gòu)，如大公、鵬元等評級機(jī)構(gòu)；②擁有國外背景的評級機(jī)構(gòu)，包括中誠信、上海聯(lián)合等評級機(jī)構(gòu)。當(dāng)評級機(jī)構(gòu)為本土機(jī)構(gòu)時，CRA=0；否則，CRA=1。結(jié)果顯示，在評級機(jī)構(gòu)為本土機(jī)構(gòu)的樣本組中，CC1的系數(shù)為1.423，在5%的水平上顯著為正。這說明與擁有海外背景的評級機(jī)構(gòu)相比，本土的評級機(jī)構(gòu)更看重企業(yè)客戶資源，客戶集中度越高，本土評級機(jī)構(gòu)給出的信用評級越高。

七、研究結(jié)論、政策建議與展望

（一）研究結(jié)論

客戶集中度對企業(yè)的影響如何，學(xué)術(shù)界一直存在爭議。本文以2007 ～ 2017年發(fā)行公司債、企業(yè)債的上市公司為研究樣本，實證檢驗了客戶集中度對企業(yè)信用評級的影響。研究發(fā)現(xiàn)：客戶集中度與企業(yè)信用評級水平顯著正相關(guān)，即客戶集中度越高，企業(yè)信用評級越高，且這種正向關(guān)系只在信息質(zhì)量較低、行業(yè)競爭程度高和評級機(jī)構(gòu)為本土機(jī)構(gòu)的樣本組中成立。這說明客戶資源在企業(yè)信用評級中起到了重要的補(bǔ)充作用，是我國評級機(jī)構(gòu)在對企業(yè)進(jìn)行信用等級評定時需要考慮的重要因素。進(jìn)一步的，本文檢驗了客戶集中度影響企業(yè)信用評級水平的具體作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)客戶集中度通過提高企業(yè)經(jīng)營績效影響企業(yè)評級水平。本文的研究結(jié)果表明，評級機(jī)構(gòu)認(rèn)可客戶集中的企業(yè)，并認(rèn)為擁有大客戶的企業(yè)有更強(qiáng)的競爭能力和更好的經(jīng)營績效，因此愿意給出更高的信用評級。

（二）政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下幾點政策建議：

1.對于企業(yè)而言?？蛻糍Y源（尤其是大客戶資源）有助于提高企業(yè)的信用評級水平，維護(hù)好優(yōu)質(zhì)客戶有助于發(fā)揮客戶的聲譽(yù)效應(yīng)、供應(yīng)鏈整合效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)。因此，企業(yè)應(yīng)充分了解客戶需求，努力提高產(chǎn)品質(zhì)量，維護(hù)好優(yōu)質(zhì)客戶的同時也有助于提高企業(yè)信用評級。

2.對于評級機(jī)構(gòu)而言。企業(yè)的客戶資源是評級機(jī)構(gòu)評估企業(yè)經(jīng)營績效的重要因素，因此，評級機(jī)構(gòu)除了關(guān)注企業(yè)的財務(wù)信息，還應(yīng)重點關(guān)注企業(yè)的客戶信息。本文為評級機(jī)構(gòu)關(guān)注客戶信息提供了理論支持。

3.對于政府部門而言。信用評級直接關(guān)系到我國債券市場的穩(wěn)定、健康發(fā)展，因此，政府部門在引導(dǎo)各評級機(jī)構(gòu)客觀、公正地進(jìn)行信用評級的過程中，應(yīng)不斷強(qiáng)調(diào)企業(yè)客戶方面的因素對企業(yè)信用評級的影響。

（三）展望

第一，限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文僅以發(fā)行企業(yè)債、公司債的上市公司為研究對象，而同時在股票市場和債券市場募集資金的企業(yè)數(shù)量相對較少，因此本文研究樣本數(shù)量偏少。隨著債券市場的快速發(fā)展，未來會有更多企業(yè)選擇通過債券市場融資，因此未來的研究可以進(jìn)一步增加樣本量，以增強(qiáng)理論適用性。第二，本文僅從客戶資源視角探討其對企業(yè)信用評級的影響，未來的研究還可以從供應(yīng)商以及整個供應(yīng)鏈視角做進(jìn)一步探討。

【主要參考文獻(xiàn)】

[1]Horrigan J. O. The Determination of Long-term Credit Standing with Financial Ratios[J].Journal of Accounting Research，1966（1）：44～ 62.

[2]Kaplan R. S.，G. Urwitz. Statistical Models of Bond Ratings：A Methodological Inquiry[J].Journal of Business，1979（2）：231～261.

[3]Ziebart D. A.，S. A. Reiter. Bond Ratings，Bond Yields and Financial Information[J].Contemporary Accounting Research，1992（1）：252～282.

[4]施丹，姜國華.會計信息在公司債信用等級遷移中的預(yù)測作用研究[J].會計研究，2013（3）：43～50.

[5]Bhojraj S.，P. Sengupta. Effect of Corporate Governance on Bond Ratings and Yields：The Role of Institutional Investors and Outside Directors[J].Journal of Business，2003（3）：455～476.

[6]楊大楷，王鵬，羅寅.盈余管理影響信用評級水平嗎？——基于我國債券市場的經(jīng)驗研究[J].上海金融，2013（9）：79～85.

[7]劉娥平，施燕平.盈余管理、公司債券融資成本與首次信用評級[J].管理科學(xué)，2014（5）：91～103.

[8]武恒光，王守海.債券市場參與者關(guān)注公司環(huán)境信息嗎？——來自中國重污染上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].會計研究，2016（9）：68～74.

[9]陳益云，林晚發(fā).承擔(dān)社會責(zé)任越多，企業(yè)發(fā)債時信用評級就越高嗎？——中國上市公司數(shù)據(jù)的檢驗[J].現(xiàn)代財經(jīng)，2017（6）：101～113.

[10]吳育輝，吳世農(nóng)，魏志華.管理層能力、信息披露質(zhì)量與企業(yè)信用評級[J].經(jīng)濟(jì)管理，2017（1）：165～180.

[11]Christopher J. Skousena，Xuehu（Jason）Songb，Li Sunc. CEO Network Centrality and Bond Ratings[J].Advances in Accounting，2018（1）：42～60.

[12]王雄元，王鵬，張金萍.客戶集中度與審計費用：客戶風(fēng)險抑或供應(yīng)鏈整合[J].審計研究，2014（6）：72～82.

[13]黃曉波，張琪，鄭金玲.上市公司客戶集中度的財務(wù)效應(yīng)與市場反應(yīng)[J].審計與經(jīng)濟(jì)研究，2015（2）：61～71.

[14]李歡，李丹，王丹.客戶效應(yīng)與上市公司債務(wù)融資能力——來自我國供應(yīng)鏈客戶關(guān)系的證據(jù)[J].金融研究，2018（6）：138～154.

[15]Murillo Campello，Janet Gao. Customer Concentration and Loan Contract Terms[J].Journal of Financial Economics，2017（123）：108 ～ 136.

[16]周冬華，王晶.客戶集中度、產(chǎn)品市場競爭與股權(quán)融資成本[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2017（7）：44～58.

[17]畢金玲，李嘉，許淮琛.大客戶會影響公司的資本成本嗎？——來自中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].財經(jīng)問題研究，2018（1）：91～98.

[18]王雄元，高開娟.如虎添翼抑或燕巢危幕：承銷商、大客戶與公司債發(fā)行定價[J].管理世界，2017（9）：42～59.

[19]Cheng C.S.A.，Eshleman J.D. Does the Market Overweight Imprecise Information？Evidence from Customer Earnings Announcements[J].Review of Accounting Studies，2014（3）：1125～1191.

[20]Dhaliwal D.，J.S.Judd，M.Serfling，S.Shaikh. Customer Concentration Risk and the Cost of Equity Capital[J].Journal of Accounting and Economics，2016（1）：23～48.

[21]Irvine P.，S.S.Park，C.Yildizhan. Customer-base Concentration，Profitability and the Relationship Life Cycle[J].The Accounting Review，2016（3）：883～906.

[22]朱松，陳關(guān)亭，黃小琳.集中持股下的獨立審計作用：基于債券市場信用評級的分析[J].會計研究，2013（7）：86～92.

[23]胡國柳，譚露.董事高管責(zé)任保險與信用評級——基于中國A股上市公司的經(jīng)驗分析[J].保險研究，2018（9）：81～92.

[24]溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014（5）：731～745.

[25]江偉，底璐璐，姚文韜.客戶集中度與企業(yè)成本粘性——來自中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融研究，2017（9）：192～206.

[26]曹越，孫麗，醋衛(wèi)華.客戶集中度、內(nèi)部控制質(zhì)量與公司稅收規(guī)避[J].審計研究，2018（1）：120～128.

[27]陳超，李熔伊.審計能否提高公司債券的信用評級[J].審計研究，2013（3）：59～80.

[28]武鵬.行業(yè)壟斷對中國行業(yè)收入差距的影響[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（10）：76～86.

[29]幸麗霞，陳冬，林晚發(fā).企業(yè)避稅行為與債券信用評級關(guān)系研究——基于避稅風(fēng)險觀的中介效應(yīng)視角[J].中國軟科學(xué)，2017（12）：168～ 177.

[30]敖小波，林晚發(fā)，李曉慧.內(nèi)部控制質(zhì)量與債券信用評級[J].審計研究，2017（2）：57～64.