企业战略、客户集中度与成本粘性

王则灵 邵水菊 王剑

【摘 要】 不同以往对成本粘性影响因素的研究，文章基于企业战略视角，探究客户集中度对成本粘性的影响。以2007—2016年我国沪深A股制造业上市公司为研究对象，实证检验了客户集中度对成本粘性的影响，客户集中度越高，成本粘性越弱。与此同时，综合考虑了客户集中度的质量差异，发现稳定客户关系组中客户集中度对成本粘性的削弱作用更强。继而在客户集中度影响成本粘性的基础之上，进一步论证企业战略对二者关系的影响。研究表明，企业战略差异能够有效影响客户集中度在成本粘性方面的作用。相比于差异化战略，低成本战略下客户集中度对成本粘性的削弱作用更强。

【关键词】 客户集中度; 成本粘性; 稳定客户关系; 企业战略

【中图分类号】 F234.3  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）01-0048-07

一、引言

基于我国经济转型与“供给侧”改革的大背景，优化成本管理仍是重点研究课题之一。企业成本管理就是对企业资源投入产出的匹配，然而现实中存在企业业务量与成本的变动不对称变化。学术界将这种成本“易增难减”的现象定义为成本粘性。目前众多学者将成本粘性的产生归咎于企业外部环境以及内部利益导向的变动。一方面，基于利益相关者理论，供应链上下游关系是外部环境的重要组成部分。其中目前供应链伙伴关系中客户处于核心地位，呈现出不断集中的现象。已有研究表明客户集中度会影响企业的成本结构，例如长期银行借款成本[1]、股权成本（Dhaliwal et al.，2015），以及权益资本成本[2]。遗憾的是，关于客户集中度对成本管理行为的影响研究大多聚焦于成本项目和结构方面，很少关注客户集中度对成本粘性的影响。另一方面，企业战略是判断内部利益导向的重要指标之一，已有研究发现企业竞争战略会影响成本粘性。以波特为代表的学者首次将企业价值链、企业竞争战略与价值系统联系起来，认为企业可以通过整合五大竞争要素，包括供应商、客户议价能力等，进而可以识别与选择竞争战略，促进企业在供应链关系与竞争战略之间建立关系链接，创造更大的价值。目前仅有部分学者[1-2]在客户集中度对成本粘性的影响方面进行了初步探索，但是鲜有文献立足企业战略视角来考察客户集中度对成本粘性的影响。因此，本文试图加入企业战略因素，研究企业战略与客户集中度的交互作用对成本粘性的影响。

本文的主要贡献在于：（1）利用稳定客户关系这个客户特征变量进一步闡述客户集中度对成本粘性的影响。（2）以企业战略差异为切入点，深入剖析客户集中度与成本粘性间的关系，丰富了企业成本粘性有关理论研究。（3）创造性地设计了企业战略变量，主要是采用战略打分法与指标法结合的方式。

二、理论分析与研究假设

（一）客户集中度与成本粘性

企业的成本管理的黑箱子中，特定情况下的收入下降幅度低于成本下降幅度的部分被认为是成本粘性[3]。学术界从多角度研究成本粘性特征存在的动因，主要形成三种类型：调整成本观、管理者乐观预期观以及代理成本观。其中调整成本观和代理成本观受到广泛认同。调整成本观认为企业向上或者向下调整承诺资源的成本之间的差异导致企业成本粘性现象的产生。如Banker et al.[4]提出劳动力调整成本提升会加剧成本粘性特征。代理成本观则认为管理者的自利行为以及机会主义等加强成本粘性。在国内，孔玉生（2007）、刘媛媛（2013）以及周丽（2013）等分别从调整成本和代理成本角度对我国公司成本粘性进行了实证检验。

学术界关于成本粘性的研究不仅仅聚焦于成本粘性的动因，还有成本粘性的影响因素方面。成本粘性的影响因素主要是企业治理结构[5]、所有权性质[6]等内部因素，还有企业的所在地特征[7]、行业差异、客户集中度等外部因素。现有部分文献已关注客户集中度对成本粘性的影响存在一定的争论。其中王雄元等[8]指出客户集中度对成本粘性存在非线性的关系，但是总体上客户关系与成本粘性的负相关关系是强于正相关关系的。江伟等[1]基于产权性质的角度分析认为相比于国有企业，民营企业的客户集中度与成本粘性的负相关关系更加显著。朱开悉等[9]发现客户集中度与成本粘性显著负相关。不同于以往研究，本文创新性地基于交易成本理论以及委托代理理论视角解释客户集中度对成本粘性的影响。

首先根据交易费用理论，企业通过提高客户集中度，加强与客户合作能够有效降低交易成本。集中度高的客户不仅依赖于企业产品和服务的有效供给，而且客户获得高质量产品也取决于企业为满足客户需求而进行的资产投资。因此客户会对于企业面临成本管理的问题给予帮助，降低相关不必要的调整成本从而降低成本粘性。其次根据委托代理理论，客户集中度越高表示客户在企业关系中有重要的隐性权益，会随着管理层的逆向选择和道德风险而被“套牢”，所以客户有强烈的动机监督企业的运营和业绩。客户发挥出的治理机制效应限制了企业的管理者机会主义进而降低企业成本粘性。

基于江伟等的研究，客户集中度是一把“双刃剑”。客户稳定性是衡量客户集中度的质量指标，能够抑制客户集中度过高带来的风险效应。稳定客户关系的存在是如何影响客户集中度与成本粘性的关系呢？客户集中度越高，说明企业与稳定客户的信任程度更高，降低不必要调整成本会更加灵活进而会降低企业成本粘性。相比于不具有稳定关系的客户集中度越高，企业会受到这部分客户的利益侵蚀，使得成本粘性可能不降反升。提出假设1。

（二）企业战略、客户集中度与成本粘性

企业竞争战略选择对企业成本管理行为具有重要影响[10]。企业选择不同的战略必然呈现不同的成本结构。作为成本结构的特殊表现之一，成本粘性现象也受到企业战略选择的影响，一般而言，相比于低成本战略情况下，差异化战略下成本粘性特征更为明显[11]。企业战略与成本粘性现象的影响有两大途径：一是直接影响，Balakrishnan（2010）以医院为研究对象，认为差异化战略情况下具有特色病人护理的成本调整相比于其他资源的成本调整其成本粘性较高。二是调节效应，方洁（2016）指出低成本战略在供应链合作对成本粘性的影响上存在正向调节作用。但是该研究缺乏具体完善的数据实证证明。此外客户集中度作为企业重要的外部资产，对于成本粘性的影响会受到企业内部情景因素的影响。企业战略是企业内部情景因素的重要组成部分之一，并且从竞争战略理论来看，企业战略可能是影响二者关系的重要因素。

竞争战略理论认为，低成本战略要求企业必须严格控制成本[12]。在企业实施低成本战略情况下，企业的生产特点主要是产品数量多，价格低。客户集中度的治理效应体现在两大方面，一方面可以更为准确预测客户需求量合理安排生产，另一方面可以缩减交易成本。因此低成本战略下，企业必然加强下游客户合作，提升客户集中度。根据代理成本观，低成本战略会增强客户集中度对企业成本粘性的削弱作用。然而差异化战略要求企业提供具有异质性的产品与服务，通过获取产品价格溢价形成企业竞争优势[13]。在企业实施差异化战略情况下，企业注重产品研发而对于通过提升客户集中度降低企业交易成本的动机不是很强烈。在差异化战略下，企业会忽视提升客户集中度，进而减弱客户集中度对成本粘性的削弱作用。提出假设2a、假设2b。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

考虑到制造业上市公司更具代表性，选取2007—2016年我国制造业上市公司为研究对象。依次剔除ST或*ST的公司，资产负债率大于1的，销售收入低于成本费用之和的公司，数据缺失的和有异常值的样本，最终得到11 129个观测值。其中客戶集中度的数据来源于国泰安数据库，相关部分数据采用手工收集方式。其他财务数据均来自Wind数据库。需要值得注意的是由于相关变量的差异，各个假设的研究样本数量不同。先后采用Excel 2013与Stata 14进行相关的数据整理。为消除异常值的影响，对所有连续性变量在1%的水平上进行缩尾（Winsorize）处理。

（二）模型设计与变量定义

1.模型构建

第一个假设涵盖两大层面：一是客户集中度对成本粘性的单向影响路径，二是基于客户稳定性划分，研究客户稳定性对二者关系的影响。借鉴Anderson et al.[3]、梁上坤等[14]研究模型设计，构建模型1检验客户集中度对成本粘性的单向影响效应，预期β3<0，则说明客户集中度越高，成本粘性越强;利用稳定客户关系指标分组对模型1回归，进而检验客户稳定性对二者关系的影响，重点比较β3是否显著为正。

为检验企业竞争战略在客户集中度与成本粘性之间产生的调节效应，基于模型1加入企业战略变量的交乘项。企业战略变量衡量采用两种方式;一是战略打分法（ST），二是Differ—Low变量直接衡量。一方面，在战略打分衡量法下，构建模型2;为验证H2a、H2b，预期系数α5显著为负。

另一方面，在Differ—Low变量法下，将企业战略变量划分为低成本战略与差异化战略两大变量。加入低成本战略变量交乘项进而构建模型3用来检验H2a，与此同时加入差异化战略变量交乘项进而构建模型4检验H2b。预期模型3中μ5显著为正。与此同时预期模型4中的系数λ5显著为负，即可验证H2a、H2b。

2.变量定义

（1）成本粘性的衡量，采用Anderson et al.[5]和梁上坤等[14]的成本粘性模型①。

（2）客户集中度的衡量，借鉴已有文献做法，采用前五大客户销售占比之和以及第一大客户占比衡量客户集中度的指标。

（3）企业战略的衡量。采用Bentley et al.[15]战略识别方法对营销投入密度、相对毛利率、固定资产密集度与总资产周转率构建的战略指标（ST）。将这些变量分别与前5年的平均进行对比，按照行业与年度的平均对比排名，其中在最高分位数的取值为5分，在第二高分位的取值为4，在最低分位的取值为1（除了资本密集度，在最低分位取值为5与之前的原则是相反的取值），将这些分数加总，取值范围为6—30，其中战略类型分为三种，Defenders低成本战略（6—12）;Analyzers（13—23）;Prospectors差异化战略（24—30）。本文只考虑低成本战略与差异化战略两大情况。此外根据已有文献将企业战略具体化衡量，其中相对毛利率衡量差异化战略程度，总资产周转率和销售成本率之和的一半衡量低成本战略程度。

（4）控制变量和其他变量具体定义如表1所示。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

客户关系。

（二）回归分析

1.客户集中度对成本粘性的影响

如表3所示，当自变量为前五大客户合计占比（CC）时，β1的参数估计值约为0.916，在1%的水平显著为正，符合营业成本、销售管理费用与营业收入增长率同向变化的普遍认识。β2的参数估计值为-0.104，且在1%的水平显著为负，表明中国制造业上市公司存在成本粘性的特征。当自变量为第一大客户占比时，β1、β2二者均在1%水平上显著。进一步验证了孔玉生等的结论。表3中（1）列显示，Ln SaleR×DD×CC的系数在1%水平上显著为正，说明较高的客户集中度能削弱成本粘性，H1得到验证。（2）列中Ln SaleR×DD×CC1的系数显著为正，进而验证H1。

此外通过对稳定客户关系划分的组别进行回归对比分析，得到表3中（3）（4）的回归结果。在自变量为CC衡量时，稳定客户关系组里Ln SaleR×DD×CC系数在5%水平上显著为正，然而在不稳定客户关系组里Ln SaleR×DD×CC的系数为正值但是不显著。结果表明，稳定的客户关系会增强客户集中度对成本粘性的削弱作用，由此H1得到验证。将自变量替换为CC1时，H1同样得到验证。

2.企业战略、客户集中度与成本粘性

既然周兵等已证实企业战略会影响成本粘性，那么，企业战略也可能会调节客户集中度与成本粘性的关系。为验证这种假设，引入企业战略构建模型2进行回归分析。如表4（3）列所示，Ln SaleR×DD×CC的系数在1%水平上显著为正，与H1一致;Ln SaleR×DD×ST系数显著为负，与预期相符。Ln SaleR×DD×ST×CC的系数在1%的水平上显著为负，H2a、H2b得到验证，将自变量替换为CC1，结果如表4中（4）所示，H2a、H2b依旧得到验证。

为进一步验证企业战略的调节作用。将Differ与Low两个指标代替企业战略，将企业战略更加具体化。表4（1）结果显示，低成本战略倾向情况下，Ln SaleR×DD×CC的系数在1%水平上显著为正，与H1一致;Ln SaleR×DD×Low的系数为正，符合预期;Ln SaleR×DD×CC×Low的系数在1%水平上显著为正，从而验证H2a。差异化战略倾向情况下，Ln SaleR×DD×CC的系数在1%水平上显著为正，与H1一致;Ln SaleR×

DD×Differ的系数和Ln SaleR×DD×CC×Differ的系数均在1%水平上显著为负，H2b得到验证。自变量替换为CC1，结果如4中（2）列所示，H2a、H2b依旧得到验证。

（三）稳健性检验

为保障结论的可靠性，做了以下稳定性检验，依然得到基本相同的检验结果。（1）为避免内生性问题，采用滞后一期的客户集中度检验。（2）为提高数据的可靠性与稳定性，采用剔除上市当年的数据样本回归检验。（3）将被解释变量替换为营业成本研究其成本粘性特征。因此结论具有一定的稳健性。由于篇幅有限稳健性部分结果尚未列出。

五、主要结论及政策建议

（一）研究结论

本文将供应链关系纳入到企业成本粘性研究框架里，并且结合企业战略差异，考察了客户集中度对成本粘性的影响。研究结果表明客户集中度对企业成本粘性具有削弱作用;穩定客户关系能够增强客户集中度对成本粘性的削弱作用。为探讨企业战略变量对二者的调节作用，采用了两种不同方式构建战略变量，结果显示差异化战略在客户集中度削弱成本粘性中起着抑制的作用;低成本战略在客户集中度削弱成本粘性中起着积极的促进作用。通过稳健性检验发现该研究结论具有可靠性。该研究结果为降低成本粘性以及其他成本管理行为提供了新的理论视角和实践指导方向。

（二）政策建议

第一，企业应该积极披露客户数据。我国客户集中度的衡量主要是采用前五大客户占销售总计的占比，但是目前我国上市公司披露的客户数据是比较少的。为保证数据透明度，应当鼓励详细披露公司的客户数据。这有利于获取企业更多的信息，进而对企业进行监督。

第二，加强供应链上下游整合是制造业目前发展突破的重要途径之一。通过加强与客户合作，企业可以形成自身的竞争优势。我国制造业发展存在成本结构不优化的问题，因此必须通过加强供应链合作，以期降低不必要的成本的浪费，帮助制造业的成功转型。

第三，选择合适的企业战略。企业战略是企业具体运作行为的指南针。经过上文分析发现，成本粘性会受到客户集中度与企业战略的共同作用，因此降低成本粘性需要保持企业战略和企业客户关系的匹配度。

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【基金项目】 上海市2018年度“科技创新行动计划”软科学研究领域重点项目（18692105200）

【作者简介】 王则灵（1984— ），女，江苏南通人，博士，上海大学管理学院讲师，研究方向：知识产权风险供应链关系;邵水菊（1994— ），女，江西景德镇人，上海大学管理学院硕士研究生，研究方向：供应链关系、财务会计等;王剑（1983— ），男，吉林蛟河人，武汉大学经济与管理学院博士研究生，研究方向：财务会计