原安妮

（上海外國語大學(xué)國際工商管理學(xué)院，上海 201620）

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境的影響效應(yīng)

社會關(guān)系理論認(rèn)為，企業(yè)間存在的信任、承諾、信息共享等關(guān)系規(guī)則可以促進(jìn)雙方利益達(dá)成一致，形成企業(yè)間的利益共同體。已有研究表明，企業(yè)與客戶的穩(wěn)定關(guān)系本質(zhì)上是一種存在于二者之間的“隱形契約”。由于企業(yè)和客戶之間存在較緊密的合作關(guān)系，企業(yè)可以從客戶處獲取更多的私有信息，雙方通過充分有效的溝通，能夠有效減少交易中的不確定性，規(guī)避傳統(tǒng)市場交易模式導(dǎo)致的高昂交易成本，同時(shí)降低銷售費(fèi)用。企業(yè)在產(chǎn)品銷售中形成穩(wěn)定的現(xiàn)金流，進(jìn)而遠(yuǎn)離陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)。另外，在形成有利客戶關(guān)系的情況下，企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)長期業(yè)績的提升，可能與客戶進(jìn)行聯(lián)合投資，即形成關(guān)系專用性投資（relationship-specific investments），包括實(shí)物專用性投資以及人力資本專用性投資，并進(jìn)而形成關(guān)系專用性資產(chǎn)。它起到整合企業(yè)與客戶資源的作用，在一定程度上能為企業(yè)形成關(guān)系租金利益，但關(guān)系專用性資產(chǎn)僅僅用于企業(yè)與特定大客戶的商品生產(chǎn)與交易中，保障雙方關(guān)系履約。因此，從關(guān)系專用性資產(chǎn)方面來看，如果公司經(jīng)歷財(cái)務(wù)困境以至于破產(chǎn)清算，雙方投入的關(guān)系專用資產(chǎn)就會喪失其應(yīng)有的價(jià)值，核心客戶會承擔(dān)供應(yīng)商相應(yīng)的財(cái)務(wù)困境成本。因此無論是從信息共享的角度還是從關(guān)系專用性資產(chǎn)的角度，信任且穩(wěn)定的客戶關(guān)系都會相應(yīng)降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低公司財(cái)務(wù)困境發(fā)生的可能性。

基于上文，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1：客戶關(guān)系能夠有效降低公司財(cái)務(wù)困境發(fā)生的可能性，即客戶關(guān)系與財(cái)務(wù)困境負(fù)相關(guān)。

1.2 商業(yè)信用在客戶關(guān)系對財(cái)務(wù)困境影響中的中介效應(yīng)

中國的社會發(fā)展受到儒家思想的影響，關(guān)系和人情能夠作為商業(yè)資源被用于市場交易中，因此出現(xiàn)更多的企業(yè)選擇建立基于信任的穩(wěn)定客戶關(guān)系來應(yīng)對激烈的產(chǎn)品市場競爭?？蛻絷P(guān)系作為企業(yè)重要的戰(zhàn)略資源，其關(guān)系越密切，雙方承擔(dān)的成本和利益相關(guān)性越強(qiáng)，故商業(yè)信用并不是阻礙企業(yè)獲得利潤的桎梏而是交易雙方利益最大化的結(jié)果。王雄元等（2015）提出，良性的客戶關(guān)系通過對企業(yè)的“體恤”效應(yīng)減少對企業(yè)商業(yè)信用的占用。吳娜和于博（2017）的研究進(jìn)一步表明當(dāng)供應(yīng)商與客戶的關(guān)系不斷轉(zhuǎn)向穩(wěn)定時(shí)，大客戶對商業(yè)信用的需求將會下降，會出現(xiàn)強(qiáng)勢客戶因?yàn)榉€(wěn)定持續(xù)的上下游關(guān)系而體恤供應(yīng)商的情況。從信息共享的渠道來分析，當(dāng)企業(yè)與核心客戶存在信任與合作基礎(chǔ)上的良性關(guān)系時(shí)，客戶了解更多供應(yīng)商的內(nèi)部信息，并且企業(yè)與客戶的關(guān)系更為緊密，二者利益趨于一致，客戶對企業(yè)的體恤效應(yīng)降低了企業(yè)的商業(yè)信用需求，反而為企業(yè)提供了商業(yè)信用。商業(yè)信用與企業(yè)的業(yè)績及風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)，財(cái)務(wù)困境作為公司風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的一種表現(xiàn)狀態(tài)，加之企業(yè)與客戶形成了利益共同體狀態(tài)，客戶轉(zhuǎn)換供應(yīng)商的風(fēng)險(xiǎn)增高，供應(yīng)鏈發(fā)揮了協(xié)同效應(yīng)，有效降低了公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)。

本文基于我國上市公司客戶關(guān)系的視角，分析了商業(yè)信用在財(cái)務(wù)困境與客戶關(guān)系中的作用?；诖颂岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)H2：客戶關(guān)系能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來商業(yè)信用的增加，即商業(yè)信用與客戶關(guān)系正相關(guān)。

假設(shè)H3：商業(yè)信用是客戶關(guān)系與公司財(cái)務(wù)困境之間的中介變量，即客戶關(guān)系提升了公司商業(yè)信用獲取能力，進(jìn)而利于緩解公司財(cái)務(wù)困境。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2008—2017年滬深A(yù) 股的制造業(yè)上市公司作為研究樣本，并且根據(jù)中國證監(jiān)會在2012年頒發(fā)的新《上市公司行業(yè)分類索引》，將樣本按照行業(yè)進(jìn)行劃分。選取制造業(yè)上市公司為樣本是因?yàn)橹圃鞓I(yè)在我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有舉足輕重的作用，并且制造企業(yè)的生產(chǎn)銷售對下游客戶的依賴性較強(qiáng)，相較于其他行業(yè)更適合作為客戶關(guān)系的研究樣本。除此之外，還對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST和*ST 公司財(cái)務(wù)異常的樣本；（2）剔除相關(guān)變量缺失的樣本；（3）為了消除極端值的影響，對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%分位的縮尾處理。本文財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)和客戶關(guān)系披露數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫及RESSET 數(shù)據(jù)庫。

2.2 模型設(shè)計(jì)與主要變量設(shè)計(jì)

2.2.1 模型設(shè)計(jì)

本文構(gòu)建了logit模型（1）檢驗(yàn)客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境的影響，如果系數(shù)顯著為負(fù)，則說明客戶關(guān)系顯著減少了公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)1得以證明。

2.2.2 被解釋變量

本文參照Altman（1968）和姜付秀等（2009）在論文中提出的財(cái)務(wù)困境模型Z指數(shù)來衡量，Z指數(shù)模型的具體計(jì)算公式為：Z 指數(shù)＝0.012×營運(yùn)資金／總資產(chǎn)×100＋0.014×留存收益／總資產(chǎn)×100＋0.033×息稅前利潤／總資產(chǎn)×100＋0.006×股票總市值／負(fù)債賬面價(jià)值×100＋0.999×銷售收入／總資產(chǎn)×100。

Z指數(shù)值越大，表明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越小，按照國際經(jīng)驗(yàn)，Z指數(shù)值小于1.800，表明企業(yè)存在財(cái)務(wù)困境，此時(shí)因變量Zscore取值1，Z 指數(shù)值大于或等于1.800，則表明企業(yè)運(yùn)行穩(wěn)定，不存在財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，此時(shí)因變量Zscore取值為0。

2.2.3 解釋變量

本文使用客戶集中度（CC）來衡量客戶關(guān)系，即選用企業(yè)對前五大客戶的銷售額與全年銷售總額之比來衡量企業(yè)客戶集中度，該變量能夠直接反映企業(yè)與客戶關(guān)系的重要程度。

2.2.4 控制變量

如表1所示，本文在模型中控制了以下變量：公司成長性、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)流動性、上市年限、資本固定化水平、有形資產(chǎn)水平、獨(dú)立董事比例、股權(quán)集中度。另外，模型中對企業(yè)所在的制造行業(yè)按照二級代碼進(jìn)行細(xì)分并控制。

表1 變量定義

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，其具體結(jié)果顯示說明，A 股制造業(yè)的上市公司在2008—2017年內(nèi)平均有13.58%的公司陷入財(cái)務(wù)困境（Zscore）狀態(tài)，標(biāo)準(zhǔn)差為0.3426，表明公司陷入財(cái)務(wù)困境的波動幅度較??；客戶關(guān)系的衡量指標(biāo)客戶集中度（CC）的均值和中位數(shù)分別為29.9115 和24.5850，表明企業(yè)的客戶關(guān)系程度基本不存在特別大的偏差且企業(yè)依賴客戶關(guān)系的程度普遍偏高；另外，其標(biāo)準(zhǔn)差為19.5368，且其最小值和最大值分別為3.53和91.11，表明企業(yè)依賴客戶關(guān)系的程度在不同企業(yè)中跨越幅度較大。其他變量均基本符合本研究的預(yù)期，具體見表2。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 回歸結(jié)果分析

3.2.1 客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境影響作用回歸分析

為了檢驗(yàn)假設(shè)1的結(jié)果，本文使用多元回歸模型檢驗(yàn)了客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境的影響，結(jié)果如表3所示。第（1）列的結(jié)果只檢驗(yàn)了客戶關(guān)系變量和財(cái)務(wù)困境變量之間的顯著負(fù)向關(guān)關(guān)系，第（2）、（3）列的結(jié)果是加入了控制變量后，客戶關(guān)系的衡量變量（CC）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，二者區(qū)別在于第（3）列回歸分析對樣本進(jìn)行了行業(yè)和年度控制，結(jié)果顯示控制行業(yè)和年度會有更高的擬合優(yōu)度。上述結(jié)果說明客戶關(guān)系顯著減少了公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)?？蛻艏卸仍礁撸髽I(yè)與核心客戶之間的關(guān)系越緊密，基于信任和信息共享的基礎(chǔ)，進(jìn)而減少了公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)H1得以證實(shí)。

表3 客戶關(guān)系對企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響效應(yīng)

3.2.2 商業(yè)信用在客戶關(guān)系對財(cái)務(wù)困境影響中的中介效應(yīng)檢驗(yàn)分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)客戶關(guān)系到公司財(cái)務(wù)困境的路徑問題，本文參照溫忠麟等（2005）、溫忠麟和葉寶娟（2014）的論文方法，使用逐步法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，分析商業(yè)信用在企業(yè)客戶關(guān)系對財(cái)務(wù)困境中的負(fù)向作用。據(jù)此本文構(gòu)建了模型（2）、（3），與模型（1）一起納入中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

此外，本文使用商業(yè)信用（AR）＝（應(yīng)收賬款＋應(yīng)收票據(jù)-預(yù)收賬款）／營業(yè)收入來作為衡量商業(yè)信用的變量。

按照逐步法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，首先對模型（1）進(jìn)行回歸，上文已證實(shí)模型（1）中CC系數(shù)β1顯著為負(fù)，表明客戶集中程度高能夠顯著降低公司財(cái)務(wù)困境發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)；其次，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）中客戶集中度與商業(yè)信用的關(guān)系，若系數(shù)α1顯著，說明商業(yè)信用與客戶關(guān)系程度密切相關(guān)；最后，將客戶集中度、商業(yè)信用和財(cái)務(wù)困境納入一個(gè)模型進(jìn)行分析，對模型（3）進(jìn)行回歸分析，若模型（3）中商業(yè)信用的系數(shù)γ2以及客戶集中度的系數(shù)γ1均顯著為負(fù)，且客戶集中度的系數(shù)γ1顯著性比在模型（1）中的系數(shù)β1 小，則說明模型中存在部分中介效應(yīng)。如果模型（3）中客戶關(guān)系的系數(shù)γ1不顯著，但是商業(yè)信用的系數(shù)γ2顯著，則說明商業(yè)信用在模型中起到了完全中介的作用。

表4列示了中介效應(yīng)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果，其中第（1）列結(jié)果是在原模型（1）的基礎(chǔ)上剔除了商業(yè)信用缺失的數(shù)據(jù)后的回歸分析結(jié)果，結(jié)果顯示系數(shù)β1在1%水平上顯著，說明企業(yè)與客戶存在密切的良性關(guān)系時(shí)，能夠有效降低陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)H1得以證實(shí)；回歸結(jié)果第（2）列顯示了客戶集中度對商業(yè)信用的影響作用，AR的系數(shù)γ2顯著，表明間接效應(yīng)存在，客戶關(guān)系越好，企業(yè)因?yàn)楹诵目蛻舻捏w恤效應(yīng)而獲得更多的商業(yè)信用，假設(shè)H2得以證實(shí)；模型（3）中，CC的系數(shù)γ1和AR的系數(shù)γ2分別在1%的水平上和5%的水平上顯著，而且模型（1）中CC的系數(shù)從不加中介變量時(shí)的-0.0157 下降到模型（3）中的-0.0146，顯著性有所降低，說明商業(yè)信用在客戶關(guān)系對財(cái)務(wù)困境的影響中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，進(jìn)而驗(yàn)證了假設(shè)H3。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

3.3 進(jìn)一步研究

前文主要闡述了在模型中使用客戶集中度來衡量企業(yè)與客戶之間的關(guān)系，但是客戶關(guān)系集中度只縱向描述了企業(yè)與大客戶之間關(guān)系對企業(yè)的影響，無法從橫向維度衡量企業(yè)與客戶建立并保持的良性關(guān)系，因此本文參照王雄元等（2015）的做法，運(yùn)用客戶穩(wěn)定度來作為客戶關(guān)系的衡量指標(biāo)。具體是選取企業(yè)3年內(nèi)非重復(fù)的前五大客戶的個(gè)數(shù)除以15，如果3年中企業(yè)每年的客戶均不一樣，則企業(yè)的客戶關(guān)系最不穩(wěn)定；如果當(dāng)企業(yè)3年內(nèi)每年前五大客戶均一樣，即企業(yè)客戶最為穩(wěn)定。因此客戶穩(wěn)定度Unstable的取值范圍為（1／3，1），該數(shù)值越小表明客戶關(guān)系越穩(wěn)定?？蛻絷P(guān)系穩(wěn)定度是3年的具體客戶比較得來的數(shù)據(jù)，因此其窗口期為2010—2017年共8年；另外，本文統(tǒng)計(jì)了3年均詳細(xì)披露了客戶名稱的企業(yè)，對于其中披露客戶名稱不確定的企業(yè)，我們對其做剔除處理，一共得到客戶關(guān)系穩(wěn)定度數(shù)據(jù)1306個(gè)。

因此，為了檢驗(yàn)客戶穩(wěn)定程度對公司財(cái)務(wù)困境的影響效應(yīng)，本文在logit模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建logit模型（4）：

另外，為進(jìn)一步檢驗(yàn)客戶穩(wěn)定程度對公司財(cái)務(wù)困境的影響，本文在模型（4）的基礎(chǔ)上增加了客戶集中度（CC）與客戶穩(wěn)定程度（Unstable）的交叉變量CC×Unstable，構(gòu)建模型（5）：

回歸結(jié)果如表5 所示。第（1）列中，變量Unstable系數(shù)顯著為正，且第（2）列中交乘項(xiàng)CC×Unstable系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)與客戶的關(guān)系越不穩(wěn)定，企業(yè)越容易陷入財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)；相反，企業(yè)與客戶的關(guān)系越穩(wěn)定，核心大客戶與企業(yè)雙方建立的基于信任的關(guān)系越密切，越能充分發(fā)揮供應(yīng)鏈上下游的協(xié)同效應(yīng)，使得公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)越小。以上從客戶關(guān)系穩(wěn)定程度角度驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表5 客戶穩(wěn)定程度對公司財(cái)務(wù)困境影響效應(yīng)

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.4.1 傾向評分匹配法（PSM）分析

為了消除模型（1）中可能會存在遺漏變量的內(nèi)生性問題，本文采用傾向得分匹配法（PSM）構(gòu)造配對樣本檢驗(yàn)上文的回歸結(jié)果，具體做法為：將解釋變量客戶關(guān)系（CC）按照中位數(shù)分為兩組，處理組為大于中位數(shù)的樣本，然后采用logit模型對處理組進(jìn)行匹配評分，加入?yún)f(xié)變量資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)流動性（Cashratio）、董事會情況（IDP）、股權(quán)集中度（Top1）以及年度（Year）和行業(yè)（IND）作為匹配變量，并且選擇1∶1 最近鄰匹配進(jìn)行配對。在傾向評分檢驗(yàn)中，平衡性偏差%bias的絕對值均小于5。利用匹配后的樣本重新進(jìn)行回歸，控制了行業(yè)年度且采取了標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)健誤，表6列示了相關(guān)結(jié)果。結(jié)果顯示，客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境的影響在1%水平上負(fù)向顯著，說明采用傾向匹配得分方法在控制了遺漏變量可能帶來的內(nèi)生性問題之后，本文的結(jié)果仍然成立。

表6 PSM 配對樣本回歸

3.4.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)的內(nèi)生性問題分析

客戶關(guān)系、商業(yè)信用對公司財(cái)務(wù)困境負(fù)向的影響有可能存在反向因果關(guān)系，也會引發(fā)內(nèi)生性問題，導(dǎo)致回歸的結(jié)果可靠性降低，所以本文將解釋變量做滯后一期處理納入模型回歸分析，結(jié)果如表7列示。從結(jié)果來看，客戶關(guān)系對財(cái)務(wù)困境的負(fù)向影響并沒有改變，而商業(yè)信用發(fā)揮的部分中介作用也沒有改變，表明該回歸結(jié)果具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性。

表7 滯后一期的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

3.4.3 使用Bootstrap方法檢驗(yàn)中介效應(yīng)

參照溫鐘麟和葉寶娟（2014）的論文，為了進(jìn)一步佐證本文所做中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，對文中的中介效應(yīng)做進(jìn)一步的Bootstrap 檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)中介檢驗(yàn)中間接效應(yīng)的存在。本文構(gòu)建假設(shè)：β1×γ2＝0，如果該假設(shè)成立，間接效應(yīng)顯著，商業(yè)信用作為中介變量在模型中起到部分中介作用。

本文采用樣本重復(fù)取值為1000 的Bootstrap模型，協(xié)變量選用公司成長性（Growth）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)流動性（Cashratio）、上市年限（Age）、有形資產(chǎn)水平（Tang）、獨(dú)立董事比例（IDP）、股權(quán)集中度（Top1）。具體結(jié)果見表8。由于間接效應(yīng)結(jié)果顯著，故假設(shè)成立，Bootstrap檢驗(yàn)通過。

表8 Bootstrap間接效應(yīng)檢驗(yàn)

4 研究結(jié)論與政策建議

本文以2008—2017年滬深A(yù) 股制造業(yè)上市公司為樣本，檢驗(yàn)了客戶關(guān)系對公司財(cái)務(wù)困境的影響，以及商業(yè)信用在其中起到的中介作用。研究發(fā)現(xiàn)：與客戶的關(guān)系越密切，公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)越小。另外，本文使用商業(yè)信用作為中介變量對客戶關(guān)系緩解企業(yè)財(cái)務(wù)困境的影響機(jī)制進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果表明：一方面，企業(yè)與核心客戶的良性關(guān)系能夠直接對企業(yè)財(cái)務(wù)困境施加影響，能夠減少財(cái)務(wù)困境對企業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，企業(yè)同時(shí)可以通過大客戶的體恤效應(yīng)，提前得到客戶的還款，以及在交易達(dá)成前得到企業(yè)的預(yù)付款，增加了企業(yè)商業(yè)信用，從而降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，減少了陷入財(cái)務(wù)困境的可能。進(jìn)一步，將縱向的客戶集中度擴(kuò)大為橫向客戶穩(wěn)定度后，研究發(fā)現(xiàn)客戶關(guān)系穩(wěn)定程度越高，越有利于減少公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)。以上結(jié)果揭示了客戶關(guān)系與企業(yè)財(cái)務(wù)困境之間的影響機(jī)制，為管理者了解與核心客戶的關(guān)系有利于緩解企業(yè)財(cái)務(wù)困境提供了證據(jù)支持，并且為外部信息使用者對企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的把控提供了經(jīng)驗(yàn)借鑒，同時(shí)也為資本市場參與者、外部監(jiān)管者與審計(jì)機(jī)構(gòu)了解并評估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素提供了參考。