客户关系、产权性质与商业信用供给

章铁生，吴 燕

(安徽工业大学商学院，安徽马鞍山243032)

作为与企业发展密切相关的客户，对企业的经营业绩、财务决策等方面均具有重要的影响。20世纪80年代，丰田公司通过与供应商/客户进行战略合作，创造了高水平的关系租金，维持了长期的竞争地位，令世界各国企业争相效仿。实践表明，企业之间双方合作关系增强，且越来越倾向于从分散的客户关系向集中的客户关系转变。当前中国处于经济转型时期，经济增长速度放缓、库存积压较为严重，企业发展面临更大的环境不确定性[1]，因此研究客户关系对于企业的发展具有重要的影响。

已有研究表明[2-3]，企业普遍为客户提供商业信用。现有研究中：微观上主要从降低交易成本[4-5]、价格歧视[6]、质量保证[7]和促进销售[8-9]等角度研究商业信用的经营性动机，从融资优势[10-11]和信贷配给等角度研究商业信用的融资性动机；宏观上主要探讨宏观政策对商业信用的影响[12-15]。关于客户关系对商业信用的研究，有学者指出[16]，企业商业信用供给与买方势力有关，供应商通常会迫于买方势力而“被动”提供商业信用。同时，具备较强谈判能力的客户也能从企业获得更多的商业信用[17-18]。研究方法上目前主要从线性角度研究客户关系对商业信用的影响，但是客户关系与商业信用供给之间的关系可能并非是简单的线性关系。企业不可能一味地向客户供应更多的商业信用，因为企业过多的流动性资金占用，会影响公司的正常成长。同时，关系契约的不稳定性和机会主义行为特征使得企业可能基于风险防范角度考虑减少商业信用的供给。而且有学者指出基于长期稳定的关系型交易，客户可能会体恤企业，少占用企业的商业信用[19-20]。这些研究均说明二者之间并非是简单的线性关系。基于以上分析，本文探讨客户关系型交易对商业信用的影响，探讨拓展关系网络这一非正式制度对企业财务行为的影响机理。

基于以上考虑，本文以2007—2015年中国沪深两市A股制造业上市公司数据为研究样本，从风险防范角度探讨客户关系对商业信用供给的影响，并进一步考察产权对客户关系与商业信用供给之间关系的影响。

1 理论分析与假设提出

随着产能过剩、库存积压等问题的出现，我国经济增长速度放缓。在这种形势下客户在与企业的谈判中通常占据强势地位，卖方为了在竞争中获取优势不得不通过提供商业信用来吸引客户、扩大销售[21]。企业与客户开始交易时，由于双方信息的不对称，客户对企业的产品质量不了解，不敢大批量采购。此时，企业商业信用的提供就可以当作一种质量保证承诺，以增加客户采购的意愿[5]。适度集中的客户群可以保障企业的销售，减少库存，并且有助于企业获取未来销售的有效信息。及时获取客户需求，有效控制资金和产品存货流动，降低销售费用与管理费用，实现较高的现金流收益[22]。大客户的存在有助于企业提高市场占有份额，在产品市场竞争中保持优势。研究表明[23]，如果供应商更多地要求客户进行现金支付，减少商业信用供给，客户可能会转向其他供应商。企业为了在销售中获取竞争优势，往往会通过提高商业信用供给来吸引顾客。

面临错综复杂的国内外经济形势，我国的市场经济发展存在更多的不确定性。此时企业如果一味地为了降低库存，扩大销售，提供较多的商业信用给客户，其自身很可能处于危险的境地。当企业的顾客群体过于集中时，亦可能对其造成一些消极影响。因为企业与大客户之间的关系更多地依赖隐性契约而非长期合约，所以现有的购销关系和购销水平存在较大的不确定性[24]。这些大客户并不能确保在未来时间里一定能进行相对连续的采购。如果此时供应商还继续提供更多的商业信用给客户，一旦这种密切的关系破裂，企业不仅会丢失很大一部分销售渠道，还可能无法回收之前的货款，因此产生大量的坏账，导致现金流发生异常，企业的生产和经营均将陷入困境。客户集中度较高时，企业很可能会出现较为严重的现金流问题[25]。同时大客户一旦出现问题，亦将不利于企业的正常发展。因此，基于风险角度，企业亦有充足的动机去降低商业信用的供给量。

随着客户集中度的提高，企业与顾客的成本和业绩的相关性越来越紧密，二者荣辱相关[26]。紧密的战略合作关系使得双方能共享信息、并有效进行销售渠道整合。企业与主要客户交换更多产品设计、生产工艺以及需求预测等方面的信息，不仅可以使企业更好的适应市场的变革，也有助于解决客户在交易方式选择中的低效率问题[27]。主要客户为了保证供货渠道的稳定，也将反过来体恤企业，较少的使用商业信用。基于上述分析，本文提出以下假设。

H1在其他条件不变的情况下，在一定范围内，企业提供的商业信用随着客户集中度的提高而增加；当客户集中度达到一定程度，企业提供的商业信用会随着集中度的提高而减少。即企业提供的商业信用与客户集中度呈现倒“U”型关系。

新形势下，市场经济发展面临着更多的不确定性。考虑到国有企业在资源获取方面具备较多的优势，国有企业缓解客户威胁的能力有别于非国有企业。由于与政府天然密切的关系，国有企业在资金、供货销售渠道、经营许可等稀缺资源的获取上更具优势[28]，在经济政策不确定性增加的环境下，其融资便利优势将更加显著，更有能力和动机增加商业信用供给以扩大销售[29]。非国有企业则可能会面临着融资困难、行业限制等不平等待遇，其通过市场机制获得所需资源的能力较弱。与国有企业相比，非国有企业面临的现金流风险更大，亦更有动机减少商业信用供给。与国有企业相比，非国有企业客户集中度对商业信用供给的影响更强。基于上述分析，本文提出以下假设。

H2在其他条件不变的情况下，相比于国有企业而言，非国有企业客户集中度与商业信用供给间倒“U”型关系的敏感性更强。

2 数据来源及模型设计

2.1 样本选择及数据来源

选取2007—2015年我国A股制造业上市公司数据作为初始数据，并作以下调整：删除财务数据缺失的样本；删除ST的上市公司样本。最终选取9 760家A股上市公司数据作为样本，为了消除极值对研究结论造成的影响，将连续性变量作了1%的Winsorize处理。

前五大客户数据从年报中手工收集，企业产权性质数据、财务数据及企业相关数据来自于CSMAR数据库。数据处理和统计分析使用EXCEL2007和STATA13软件。

2.2 变量选取与界定

1)被解释变量

商业信用供给(R)：企业提供给下游客户的商业信用，用(应收账款+应收票据)与营业收入的比值来衡量。在稳健性检验中用(应收账款+应收票据-预收账款)与营业收入的比值作为R的替代变量。

2)解释变量

(1)客户集中度(C) 借鉴文献[30]的做法，用上市公司年报附注中所披露的“向前五大客户销售的比重”来衡量客户集中度。在稳健性检验中用向第一大客户销售比例作为C的替代变量。为了验证客户集中度与商业信用的非线性关系，本文定义了客户集中度的平方项(C2)。

(2)产权性质(O) 公司最终控制人虚拟变量，当最终控制人是国有股东，取值为1，否则为0。

3)控制变量

本文参考国内外学者的相关研究，在模型中控制以下变量：市场竞争情况(M)、银行借款(B)、财务杠杆(L)、盈利能力(RA)、现金流(CF)、存货水平(I)、资本密集度(CP)、销售利润率(P)、公司成长能力(G)、公司规模(S)、经营年限(A)、第一大股东持股比例(T)、独立董事比例(IB)、两职合一情况(D)，并控制了行业和年份。具体见表1。

表1 变量定义Tab.1 Definition of variables

2.3 模型设计

为了验证假设1和假设2，建立回归模型，如式(1)。

3 实证结果及分析

3.1 主要变量的描述性统计

表2为主要变量的描述性统计，样本量为9 760。由表2可知，企业提供给客户的商业信用(R)均值为0.277 3，中值为0.234 7，最小值0.026 8和最大值0.729 0差异较大，说明不同企业的商业信用水平存在显著差异；客户集中度(C)的均值为0.293 7，中值为0.237 4，表明供应链上下游企业间的客户集中程度较高，验证了转轨经济时期，中国对“关系”的依赖。但是客户集中度的最小值0.003 1和最大值1差异较大，说明不同企业间的客户集中度存在较大差异。这些皆为本文的研究提供了一个很好的契机。

表2 主要变量的描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of the main variables

3.2 主要变量的组间检验

为了有效对比不同产权性质的企业相关指标差异，按照产权对指标进行描述性统计和组间检验，结果见表3。

表3 国有企业样本和非国有企业样本的特征值比较Tab.3 Comparison of sample features between state-owned enterprises and non-state-owned enterprises

由表3可以看出，与国有企业相比，非国有企业提供给下游客户的商业信用(R)的均值和中值都较高，市场竞争情况(M)的均值和中值都较低，并且均通过均值T检验和Wilcoxon检验，说明非国有企业面临着更激烈的市场竞争，市场地位较弱，在买方市场下不拥有较强的谈判优势，提供更多的商业信用给下游客户，这与文献[31]一致。客户集中度(C)的均值和中值皆存在差异，非国有客户集中度比国有高，说明我国非国有企业更依赖关系型交易。此外，与国有企业相比，非国有企业的银行借款(B)均值和中值皆低，但是非国有企业的总资产报酬率(RA)的均值和中值比国有企业皆高，并且通过了均值T检验和Wilcoxon检验，反映出政府主导下的中国商业银行体系的弊端，即盈利能力强的非国有企业反较难以获得信贷资金，这也侧面说明了非国有企业有更多的动机利用商业信用进行融资，而国有企业更多利用银行信贷进行融资。

3.3 相关性分析

对一些主要变量进行相关性检验，结果如表4。从表4可以看出：客户集中度(C)与企业向下游客户提供的商业信用(R)的相关系数为0.196，表明客户越集中，企业提供给顾客越多的商业信用；市场竞争情况(M)与企业向下游客户提供的商业信用(R)的相关系数为-0.211，说明市场竞争越激烈，企业越需要通过提供商业信用来获取竞争优势；产权(O)企业向下游客户提供的商业信用(R)的相关系数为-0.195，说明国有企业提供较少的商业信用。上述关系均已通过了1%的显著性检验，主要变量之间的相关系数符合预期。另外，模型变量间的相关系数均小于0.5，表明本文设计的模型没有严重的多重共线性。

表4 主要变量的相关系数矩阵Tab.4 Correlation coefficient matrix of the main variables

3.4 OLS回归结果

表5为采用式(1)对研究假设进行回归的结果。表5的第2列只考虑客户集中度(C)的一次项与商业信用供给(R)之间的关系，结果显示客户集中度(C)的系数为正；第3列在加入客户集中度(C)的平方项后，客户集中度(C)系数为正，平方项(C2)系数为负，且均通过了1%的显著性水平检验。表明企业提供给客户的商业信用与客户集中度表现出倒“U”型关系，即随着客户集中度的提高，企业提供给客户的商业信用是先增后减，与假设1的结论一致。尽管企业与客户建立关系型交易，企业提供商业信用可以扩大销售，稳定关系交易，创造持续的关系租金，提升企业的长期竞争优势，但是当客户集中度过高且超过某一阈值后，关系契约的不稳定性和机会主义行为特征使得企业基于风险防范考虑会减少商业信用的供给。

为了进一步明确客户集中度与提供给客户的商业信用之间的关系类型，对该二次函数的拐点进行计算(估计结果见表5第3列)，并将拐点值与客户集中程度的分布进行比较。根据模型(1)，结合表5第3列所示回归结果，得其拐点为0.587 9，该值大于客户集中度的90%分位数(0.583)，表明有将近10%的数据位于该点的右方。考虑模型的几何图形是一条开口向下的抛物线(企业与客户的关系型交易程度的二次项系数为负)，可以判定客户集中度在0.587 9以内时，企业会增加商业信用的供给。客户集中度在0.587 9以外时，企业会减少商业信用的供给。即0.587 9的客户集中度是一个临界值。当客户集中度在达到临界值之前，企业为了稳定关系型交易，获取长期的关系租金，会通过提供更多的商业信用来锁定客户。当客户集中程度达到临界值后，企业为了防范风险，会减少商业信用的供给。

表5的第4列和第5列分别为国有企业和非国有企业客户集中度与企业商业信用供给关系的回归结果。可以看出不管是国有企业还是非国有企业，客户集中度与企业商业信用供给的倒U型关系都存在。并利用邹检验(Chow_Test)探究分组差异，结果表明二者存在显著差异。为了更详细的比较差异，计算二者的抛物线顶点，国有企业为0.751，非国有企业为0.520 3。企业非国有产权性质导致倒U型曲线的顶点向左移动，表明相对于移动之前，企业商业信用供给受客户集中度影响的敏感性增强了。

表5 客户关系与企业商业信用供给的回归结果Tab.5 Regression results of customer relationship and trade credit supply

4 稳健性检验

为了验证相关结论的稳健性，进一步进行以下检验：

1)考虑到关系可能对商业信用的滞后影响，同时为了解决内生性问题，借鉴文献[32]控制内生性的方法，对客户集中度(C)滞后一期，所得结果不变；

2)参考文献[17]的方法，用(应收账款+应收票据-预收账款)/营业收入替换提供给客户的商业信用(R)，所得结果不变；

3)参考文献[19]的方法，用第一大客户销售占比替换客户集中度(C)，所得结果不变。

5 结 论

探讨客户关系、产权性质及企业商业信用供给的关系，得到以下结论。

1)客户集中度与企业商业信用供给呈倒“U”型关系，当企业的客户集中度较低时，为了扩大销售，企业会提供更多的商业信用给客户；当客户集中度达到一定程度，企业与主要客户相互依赖程度加深，企业为了控制风险会减少商业信用供给，客户也会为了供应链的稳定，减少商业信用的占用。

2)客户集中度与企业商业信用供给的倒“U”型关系在非国有企业较为显著，而在国有企业这种关系较弱。