孫 明，金 靜，丁和平

（安徽財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，安徽蚌埠，233030）

一、引言

客戶是企業(yè)重要的外部利益相關(guān)者，也是企業(yè)的商業(yè)合作伙伴，它會對企業(yè)經(jīng)營管理行為和戰(zhàn)略選擇發(fā)揮重要影響。企業(yè)為了取得更多的利益將產(chǎn)品銷售給少數(shù)幾個大客戶，從而形成了客戶集中度（Ccustomer Concentration，簡寫為 CC）。［1］歐美等西方國家資本市場比較發(fā)達，會計準則較為完善，對客戶信息披露的規(guī)定起步較早。美國SEC第101條規(guī)定“如果向客戶銷售額占比達到公司總銷售額10%以上（含10%），則應(yīng)披露客戶的名稱及其與公司或其子公司的關(guān)系（如有）；如果客戶對公司很重要，即使銷售占比在10%以下，也要對客戶的信息進行相應(yīng)披露”。根據(jù)中國證監(jiān)會頒布的《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準則第2號——年度報告的內(nèi)容與格式》的規(guī)定，中國對上市公司披露前五大客戶銷售份額沒有做強制要求（2012年之前）；由“自愿披露”改為“強制披露”（2012年之后），而且擴充了“其是否與上市公司存在關(guān)聯(lián)關(guān)系”“客戶名稱和銷售額”等披露的內(nèi)容。由此可見，證監(jiān)會等監(jiān)管部門和市場參與者越來越重視客戶信息，要求披露的客戶信息內(nèi)容更加豐富、詳細。因此，客戶信息披露越來越完備，為我們研究客戶集中度對企業(yè)行為影響提供了契機。

近年來，隨著上市公司客戶信息披露愈加詳細、規(guī)范，學(xué)者們開始關(guān)注對客戶集中度經(jīng)營后果的研究，而且成果較為豐碩?？蛻艏卸葘ζ髽I(yè)影響主要集中在以下幾個方面：會計穩(wěn)健性、盈余管理、避稅行為、審計收費、現(xiàn)金持有、股價崩盤、企業(yè)創(chuàng)新、金融投資、投資效率等［2-10］。學(xué)者們的觀點可以歸納為以下兩個方面：一些學(xué)者認為，客戶集中度可以發(fā)揮治理效應(yīng)，對企業(yè)產(chǎn)生積極影響；另一些學(xué)者認為，客戶集中度發(fā)揮風(fēng)險效應(yīng)，對企業(yè)產(chǎn)生消極影響。因此，基于中國制度背景，本文考察客戶集中度對經(jīng)營業(yè)績的影響，并揭示兩者關(guān)系的作用機制。從而驗證，客戶集中度對經(jīng)營業(yè)績是發(fā)揮積極效應(yīng)，還是產(chǎn)生了消極效應(yīng)。

本文的研究價值如下：首先，較早從供應(yīng)鏈視角，以客戶關(guān)系為切入點，研究了客戶集中度對經(jīng)營業(yè)績的影響，為企業(yè)改善經(jīng)營業(yè)績提供了新思路；其次，采用中國特有的前五大客戶銷售占比的數(shù)據(jù)，實證檢驗了客戶集中度通過經(jīng)營風(fēng)險對經(jīng)營業(yè)績的作用機制；最后，為利益相關(guān)者包括投資者、債權(quán)人等科學(xué)合理地理解與使用財務(wù)報表附注中披露的客戶信息提供證據(jù)支持，也為政府監(jiān)管部門制定科學(xué)合理的客戶信息披露相關(guān)準則提供實踐證據(jù)。

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績

客戶集中度是一把“雙刃劍”，它可能產(chǎn)生積極影響，也可能產(chǎn)生消極影響。一方面，主要客戶和企業(yè)之間的信息共享與合作可能會產(chǎn)生的積極作用，比如隨著供應(yīng)鏈上下游企業(yè)相互之間的信息交流和生產(chǎn)合作的不斷增強，客戶集中度越來越高，有利于形成穩(wěn)定、可靠的客戶關(guān)系。［11］客戶可以加快企業(yè)管理效率的提高，縮減銷售費用，有利于實現(xiàn)業(yè)績的改善，提高現(xiàn)金流回報率，降低企業(yè)風(fēng)險。由于客戶與企業(yè)存在合作關(guān)系，雙方選擇專用性投資可能性很高，但如果企業(yè)破產(chǎn)，該投資的價值就會顯著降低，客戶收益很難得到保障。因此，當企業(yè)破產(chǎn)清算時，客戶將分擔(dān)一部分成本。［12］因此，客戶非常關(guān)注企業(yè)的經(jīng)營狀況，從而實現(xiàn)自身價值的最大化。［13］Kalwani和 Narayandas（1995）研究發(fā)現(xiàn)，客戶集中會給企業(yè)帶來一些積極作用，重要客戶的穩(wěn)定采購活動可以給企業(yè)制定科學(xué)合理的銷售計劃提供有價值的參考，能有效縮減銷售費用等期間費用。［14］Patatoukas（2012）研究發(fā)現(xiàn)，對大客戶依賴性越強越能促進企業(yè)降低銷售成本，提升經(jīng)營效率，加快資金周轉(zhuǎn)，提高盈利能力。［15］Jia和 Mayer（2017）認為，大客戶對穩(wěn)定供應(yīng)鏈起到了重要作用，大客戶的存在可以給企業(yè)帶來更高、更穩(wěn)定的收益。［16］此外，大客戶存在意味著更高的IPO溢價。［17］

另一方面，客戶集中度也可能帶來消極影響。高的客戶集中度，會增加上游供應(yīng)商對下游客戶的依賴程度，客戶也會變得更加強勢，面對重要客戶的要挾，企業(yè)被迫降低銷售價格、延長信用期限、增加存貨儲備，從而對經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生不利影響。［18］近些年，隨著中國市場化水平的提高，客戶的實力也相應(yīng)增強，客戶延期付款、向供應(yīng)商轉(zhuǎn)嫁成本的現(xiàn)象時有發(fā)生。［19］韓敬穩(wěn)等（2009）研究表明，下游客戶由于強大的議價能力，會通過各種運營方式向上游供應(yīng)商企業(yè)轉(zhuǎn)移風(fēng)險與成本，從而侵占供應(yīng)商的經(jīng)濟利益，而且在雙寡頭的情況下，不可能通過寡頭競爭達到不侵占供應(yīng)商的均衡狀態(tài)。［20］Kale和Shahrur（2007）研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對主要客戶的依賴程度越高，現(xiàn)金流風(fēng)險就越大，更容易陷入財務(wù)困境。［21］存在少數(shù)幾個大客戶的企業(yè)，如果大客戶破產(chǎn)，企業(yè)不僅無法回收賬款，而且會失去未來銷售額，造成重大財務(wù)損失，從而影響其自身經(jīng)營活動。此外，李歡等（2018）實證研究表明，客戶集中度降低了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率以及毛利率，同時，因為大客戶拖欠貨款的情況時有發(fā)生，導(dǎo)致財務(wù)費用增加。［22］為了抑制客戶的討價還價能力，在供應(yīng)鏈中爭取獲得更多收益，供應(yīng)商須加強客戶對自身的依賴程度，同時通過開拓多種銷售方式及增加產(chǎn)品的差異性來吸引潛在客戶，降低客戶集中度，從而減弱自身對客戶的依賴程度。

基于上述分析，提出以下待檢驗對立假說：

H1a：在控制其他因素的條件下，客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績顯著正相關(guān)；

H1b：在控制其他因素的條件下，客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績顯著負相關(guān)。

（二）客戶集中度、經(jīng)營風(fēng)險與經(jīng)營業(yè)績

企業(yè)長期依賴一個或者幾個大客戶可能會付出較高的代價，面臨更高的風(fēng)險。具體來說，客戶集中會增加經(jīng)營風(fēng)險，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，大客戶可能隨時中斷和企業(yè)的交易，甚至?xí)c企業(yè)的競爭者合作經(jīng)營，因為突然失去這些重要客戶，客戶集中度高的企業(yè)的銷售收入可能會大幅度下降，引起其現(xiàn)金流量短缺、財務(wù)狀況惡化的后果［23，24］；第二，大客戶與企業(yè)終止合作會對企業(yè)現(xiàn)有客戶傳遞消極影響，可能會引起連鎖反應(yīng)，很容易導(dǎo)致其他客戶考慮是否繼續(xù)與供應(yīng)商進行合作，給企業(yè)帶來破產(chǎn)風(fēng)險；第三，客戶集中度越高，為了維持與客戶合作，企業(yè)進行專用性投資成本就越高，其結(jié)果必然導(dǎo)致轉(zhuǎn)換成本提高，使其經(jīng)營風(fēng)險加大；第四，大客戶也可能會要求企業(yè)為其提供更長的還款期限、更多的商業(yè)信用等，而一旦客戶出現(xiàn)財務(wù)困境等意外事件必將沿著供應(yīng)鏈傳染給供應(yīng)商，導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)收賬款很難收回或者收回可能性很小，其自身資金流轉(zhuǎn)容易出現(xiàn)困難?？梢?，客戶集中會引起經(jīng)營風(fēng)險增加。

客戶集中度越高，意味著客戶議價能力就越強，這會增加供應(yīng)商在價格等方面妥協(xié)的可能性，蠶食企業(yè)利潤，供應(yīng)商的利潤因此縮減，導(dǎo)致其潛在的經(jīng)營風(fēng)險提高，對其經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生不利影響。張志宏和陳峻（2015）認為，客戶也會對企業(yè)財務(wù)狀況帶來負面影響，導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險增大，經(jīng)營業(yè)績變差，降低現(xiàn)金收益。［25］對于客戶比較集中的供應(yīng)商而言，一旦突然失去主要客戶，營業(yè)收入必將受到嚴重影響，當前及預(yù)期現(xiàn)金流量將會減少。供應(yīng)商對大客戶的依賴性越強，負債水平就越高，越容易陷入財務(wù)困境。Maksimovic和Titman（1991）實證發(fā)現(xiàn)，客戶會盡量回避和財務(wù)狀況糟糕的企業(yè)合作，對于瀕臨破產(chǎn)或有財務(wù)困境的企業(yè)來說，維持正常的生產(chǎn)經(jīng)營活動很艱難，產(chǎn)品質(zhì)量難以有效保證，客戶面臨供貨中斷的風(fēng)險，結(jié)果會導(dǎo)致商業(yè)合約無法履行。［24］程敏英等（2019）發(fā)現(xiàn)，客戶集中度通過增加經(jīng)營風(fēng)險，從而抑制了盈利持續(xù)性。［26］綜上所述，客戶集中可能會通過經(jīng)營風(fēng)險在一定程度上影響經(jīng)營業(yè)績。

基于以上分析，提出以下兩個待實證檢驗對立假設(shè)：

H2：在其他因素相同的條件下，客戶集中度會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險增加；

H3：在其他因素相同的條件下，經(jīng)營風(fēng)險在客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績關(guān)系中發(fā)揮中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）樣本的選擇與數(shù)據(jù)來源

由于前五大客戶銷售占比的數(shù)據(jù)屬于非強制性披露的信息，而且數(shù)據(jù)從2009年開始才相對完善，同時考慮到對經(jīng)營業(yè)績的影響，因此本文選取中國滬深A(yù)股主板上市企業(yè)2009—2017年數(shù)據(jù)為樣本，考察客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績的關(guān)系及作用機制。借鑒以往學(xué)者的研究，對數(shù)據(jù)進行如下篩選：剔除保險金融類企業(yè)；剔除ST和*ST企業(yè)；剔除回歸分析中缺失樣本。最終獲得有效觀測值8 379個。本文客戶銷售份額的數(shù)據(jù)選自國泰安數(shù)據(jù)庫，其他所需財務(wù)數(shù)據(jù)均來自萬得數(shù)據(jù)庫。對所有連續(xù)變量均經(jīng)過Winsor在（1%，99%）水平上進行了縮尾處理，以消除異常值的影響。

（二）構(gòu)建模型

本文在考察經(jīng)營風(fēng)險的中介效用檢驗時，借鑒溫忠麟等（2004）中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ汀＃?7］中介效用檢驗的程序與步驟如下：若X影響Y通過M進行傳遞，則稱M為X作用Y的中介變量，用如下模型表示 ：（1）Y=cX+ε1；（2）M=aX+ε2；（3）Y=dX+bM+ε3。若a、b、c、d都顯著異于0，則認為M對X作用Y部分中介效用顯著；若a、b、c都顯著異于0，并且d不顯著為0，則M對X影響Y完全中介效用顯著；若c顯著不為0，a、b至少有一個不顯著異于0，無法直接判斷M是否存在中介效應(yīng)，則需要做Sobel檢驗①Sobel檢驗是一種“系數(shù)乘積檢驗方法”，這種方法用來檢驗?zāi)Ｐ停?）中變量X的回歸系數(shù)a與模型（3）中M的回歸系數(shù)b的乘積是否顯著異于0，其原假設(shè)為a和b的乘積項顯著異于0，即H0：a*b=0。sobel檢驗的統(tǒng)計量為z=???/Sab,其中Sab=進一步驗證。為了檢驗經(jīng)營風(fēng)險是否在客戶集中度與企業(yè)創(chuàng)新之間發(fā)揮了中介效應(yīng)。我們構(gòu)建如下3個模型來檢驗客戶集中度、經(jīng)營風(fēng)險及經(jīng)營業(yè)績?nèi)咧g的關(guān)系。

模型（1）用于檢驗客戶集中度（Customer）對經(jīng)營業(yè)績（RA）的影響。同時參照褚劍和方軍雄，而?和?分別是系數(shù)a和b的回歸估計值，Sa和Sb分別是對應(yīng)的標準誤。（2016）的研究設(shè)定模型（2），以檢驗客戶集中與經(jīng)營風(fēng)險（Risk）之間關(guān)系。［7］根據(jù)中介效應(yīng)檢驗的方法和步驟在模型（1）中加入經(jīng)營風(fēng)險中介變量，即模（3），在基礎(chǔ)回歸中中介變量采用銷售收入波動性（Rris），在穩(wěn)健性檢驗中，中介變量采用現(xiàn)金流波動性（Rrca）。

以上三個模型運用混合的OLS進行回歸分析，估計時采用公司層面聚類穩(wěn)健標準誤，并且控制了年份及行業(yè)。由中介檢驗的程序可知，在模型（1）中系數(shù)α1顯著不為0的條件下，如果模型（2）中的β1和模型（3）中的λ2都顯著異于0的話，則中介效應(yīng)存在。在β1和λ2當中，至少有一個不顯著異于0，此時無法判斷中介效應(yīng)，則需借助Sobel檢驗進行驗證。Sobel檢驗結(jié)果相應(yīng)的P值如果不顯著異于0，則認定不存在中介效應(yīng)；相應(yīng)的P值顯著異于0，則認定存在中介效應(yīng)。

（三）變量定義

1.客戶集中度（Customer），借鑒陳峻（2015）等與 Patatoukas（2012）的研究［15，25，28］，選擇第一大客戶銷售比例（Top1）及前五大客戶銷售比例（Top5）進行測度。

2.經(jīng)營業(yè)績（RA），借鑒唐躍軍（2009）的研究［29］，分別采用資產(chǎn)凈利率（Roa）與凈資產(chǎn)收益率（Roe）進行測度。

3.經(jīng)營風(fēng)險（Risk），借鑒廖理等（2009）與張志宏和陳峻（2015）的研究［25，30］，分別采用最近三年主營業(yè)務(wù)收入標準離差率（Rris）與最近三年現(xiàn)金持有標準差（Rrca）進行測度；

4.控制變量，借鑒江偉等（2018）的研究［31］，本文選擇控制變量如下：負債水平（LEV）、公司規(guī)模（LAS）、資本支出占比（EX）、成長性（GROW）、托賓Q（TQ）、公司年齡（AGE）、股權(quán)性質(zhì)（SOE）、固定資產(chǎn)比例（TG）、現(xiàn)金流量比例（OC）。并且對年度與行業(yè)進行了控制，變量定義及其計算見表1。

四、實證分析結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2描述了變量統(tǒng)計結(jié)果。從因變量經(jīng)營業(yè)績（RA）來看，資產(chǎn)凈利率（Roa）和凈資產(chǎn)收益率（Roe）中位數(shù)分別為0.04、0.07，均值分別為0.046、0.066，說明整體上中國上市公司利潤率不高；從自變量客戶集中度（Customer）來看，第一大客戶銷售比例（Top1）中位數(shù)、均值分別為8.32%、12.79%，前五大客戶銷售比例（Top5）中位數(shù)、均值分別為24.32%、29.48%，就平均而言，第一客戶銷售比例約為10%，前五大客戶銷售比例約為30%，這與李歡等（2018）研究結(jié)果基本一致；從經(jīng)營風(fēng)險（Risk）來看，銷售收入波動性（Rris）中位數(shù)、均值分別為0.164、0.209，標準差為0.164，現(xiàn)金流波動性（Rrca）中位數(shù)、均值分別為0.042 0、0.058，標準差為0.051 0，說明不同企業(yè)風(fēng)險差異較大。其他控制變量描述性統(tǒng)計的結(jié)果基本與現(xiàn)有文獻一致。

表1 變量的符號、含義與計算

表3報告了變量之間的相關(guān)系數(shù)。表3顯示：客戶集中度（Top1和Top5）與經(jīng)營業(yè)績（Roa及Roe）顯著負相關(guān)，客戶集中度（Top1與Top5）與經(jīng)營風(fēng)險（Rris及Rrca）顯著正相關(guān)，這初步表明客戶集中對經(jīng)營業(yè)績有消極作用，同時也增加了經(jīng)營風(fēng)險。

（二）回歸結(jié)果分析

表4匯報了模型（1）回歸的結(jié)果，即從整體上檢驗客戶集中度對經(jīng)營業(yè)績的影響。列（1）與列（2）因變量為資產(chǎn)凈利率（Roa），第一大客戶銷售比例（Top1）系數(shù)為負且在10%水平上顯著，前五大客戶銷售比例（Top5）系數(shù)為負且在1%水平上顯著；列（3）與列（4）因變量為凈資產(chǎn)收益率（Roe），第一大客戶銷售比例（Top1）系數(shù)為負且在5%水平上顯著，前五大客戶銷售比例（Top5）系數(shù)為負且在10%水平上顯著。這證明客戶集中度（Customer）與經(jīng)營業(yè)績（RA）顯著負相關(guān)，假設(shè)H1b得到驗證。

表5顯示了模型（2）和模型（3）回歸的結(jié)果，即檢驗客戶集中度影響經(jīng)營業(yè)績的中介效應(yīng)。列（1）與列（2）對應(yīng)模型（2），因變量為經(jīng)營風(fēng)險（Rris）。結(jié)果表明，第一大客戶銷售比例（Top1）和前五大客戶銷售比例（Top5）系數(shù)均為正且在1%水平上顯著，說明客戶集中度會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險增加，H2得到了證明。列（3）、列（4）、列（5）、列（6）對應(yīng)模型（3）回歸分析的結(jié)果，列（3）、列（4）以資產(chǎn)凈利率（Roa）為因變量，第一大客戶銷售比例（Top1）與前五大客戶銷售比例（Top5）系數(shù)至少在10%水平上顯著為負，銷售收入波動性（Rris）系數(shù)為負且都在1%水平上顯著；列（5）、列（6）以凈資產(chǎn)收益率（Roe）為因變量，第一大客戶銷售比例（Top1）與前五大客戶銷售比例（Top5）系數(shù)至少在10%水平上顯著為負，銷售收入波動性（Rris）系數(shù)雖然為負但均不顯著，需要進一步進行sobel檢驗，sobel檢驗結(jié)果對應(yīng)P值依次為0.028、0.06，分別在5%與10%水平上通過中介效應(yīng)檢驗。根據(jù)溫忠麟（2004）中介效應(yīng)模型［27］，說明客戶集中度通過增加經(jīng)營風(fēng)險抑制了經(jīng)營業(yè)績，即為經(jīng)營風(fēng)險在客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績關(guān)系中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。H3得到了驗證。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

表3 主要變量的相關(guān)系數(shù)

（三）穩(wěn)健性檢驗

前文研究表明：客戶集中度越高，經(jīng)營業(yè)績越差，客戶集中度通過經(jīng)營風(fēng)險這一中介變量作用于經(jīng)營業(yè)績。但是該結(jié)果是否可靠需要進一步驗證，筆者將從以下兩個方面驗證上述結(jié)果的穩(wěn)健性。

1.將自變量客戶集中度及連續(xù)控制變量滯后一期。上述研究表明客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績顯著負相關(guān)，但由于自變量與因變量是同時期數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致反向因果問題，即經(jīng)營業(yè)績越差、經(jīng)營風(fēng)險越大的企業(yè)越可能依賴少數(shù)幾個大客戶。為了解決這一問題，將自變量客戶集中度及連續(xù)變量滯后一期作為自變量，復(fù)制上文回歸的過程。結(jié)果沒有發(fā)生實質(zhì)性改變，假設(shè)再次得到驗證。

2.替換經(jīng)營風(fēng)險衡量指標（Rris），銷售收入波動性僅僅從收入方面衡量經(jīng)營風(fēng)險，并不能全面代表經(jīng)營風(fēng)險。借鑒張志宏和陳峻（2015）的研究［25］，采用最近三年現(xiàn)金持有標準差來衡量（Rrca），從現(xiàn)金流波動性方面衡量經(jīng)營風(fēng)險，復(fù)制前文中介效應(yīng)檢驗過程，結(jié)果與前文一致，即現(xiàn)金流波動性在客戶集中影響企業(yè)創(chuàng)新中發(fā)揮了中介效應(yīng)。從而再次證明上述假設(shè)成立。

五、結(jié)論及啟示

外部利益相關(guān)者客戶會對企業(yè)經(jīng)營管理活動產(chǎn)生深遠影響，客戶集中度代表了客戶關(guān)系的重要特征?；谥袊F(xiàn)實場景，以我國滬深A(yù)股主板上市企業(yè)為樣本，檢驗了客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績之間的關(guān)系。研究表明，客戶集中度和經(jīng)營業(yè)績負向關(guān)系顯著；進一步研究表明，經(jīng)營風(fēng)險在客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績中發(fā)揮了中介效應(yīng)。研究結(jié)論豐富了供應(yīng)鏈理論與風(fēng)險理論，從客戶角度為提高企業(yè)經(jīng)營業(yè)績提供了新視角。

表4 客戶集中度與經(jīng)營業(yè)績

基于研究結(jié)論得到如下啟示：第一，作為供應(yīng)鏈上游的供應(yīng)商，應(yīng)適當分散客戶群，制定科學(xué)合理的與客戶合作的戰(zhàn)略，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，增加客戶對自身的依賴程度，弱化對客戶的依賴，化解經(jīng)營風(fēng)險，提高經(jīng)營業(yè)績，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展；第二，利益相關(guān)者不僅要重點關(guān)注財務(wù)信息，而且也不能忽視客戶這些非財務(wù)信息，通過客戶集中度等非財務(wù)指標也可以在一定程度上反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營及風(fēng)險情況，為利益相關(guān)者做出科學(xué)決策提供證據(jù)支持。

表5 客戶集中度、經(jīng)營風(fēng)險與經(jīng)營業(yè)績