客户集中度、市场环境与存货管理效率

王 征， 刘文娟

(中南财经政法大学 会计学院， 湖北 武汉 430073)

一、问题的提出

近年来，受世界经济增长放缓、贸易保护主义、单边主义等因素的影响，中国经济面临着重大下行压力。国家统计局数据显示，我国GDP增速从2004年的10.4%开始逐年放缓，到2018年更是降至6.6%，经济紧缩带来的市场需求下降给中国制造业带来了前所未有的压力，去产能、去库存俨然成为当下最热门的话题。与此同时，信息技术的高速发展、瞬息万变的市场变化和顾客多样化的需求等因素，都让企业直面更加激烈的外部竞争环境。企业的管理层为了降低损失甚至避免经营失败，逐渐放弃了原有的单打独斗的经营方式，开始寻求合作方以夯实自身的竞争优势，客户作为紧密的合作伙伴，无疑是首要维护目标。企业通过维护与客户的交易，将自身与终端市场利益紧密联系在一起；通过建立战略联盟关系，增强应对外部市场变化的能力，并取得竞争优势。随着越来越多的企业从传统的零散销售转向大客户销售，有目的地构建稳定的销售渠道来满足自己的需求，客户集中度逐渐增大，在很大程度上也影响了企业的财务决策和各项经营活动。

存货是影响企业资产流动性的一项重要因素，企业与客户关系穿插其中产生了无形的影响。例如，客户的订单会直接影响企业各项采购活动和生产安排；客户关系的稳定性又会涉及产品的销售以及商业信用的给予。客户关系的变化会在企业存货管理的方方面面产生连锁反应，并促进供应链管理(SCM)的产生与运用。供应链管理领域相关研究发现，客户更加集中一方面可以降低交易费用，提高企业业绩[1-3]；另一方面，企业与客户的信息互补，也能减缓供应链带来的“牛鞭效应”。然而，其弊端就是企业对大客户的依赖程度越来越高，谈判能力不断下降，利润渐被侵占，出现客户要求提供更多的商业信用或是为其提前预留产品等不利于企业的行为[4-5]。

任何交易都不是独立的，企业所处行业的竞争状况和所在地区的环境都会影响企业的存货管理行为。较高的行业竞争状况可以发挥信息揭示效应和清算威胁效应，有效监督管理者的“懈怠”行为。所在地区的产品市场发育越成熟，客户与企业之间的信息沟通就越顺畅，企业之间更容易实现自由竞争。白云霞等[6]研究发现，企业的外部经营环境，例如政府行政状况、市场化程度及法制水平等，一旦发生改善可以显著提高企业的存货管理效率。因此，本文基于供应链管理的思想，对制造业企业的客户集中度和存货管理效率进行实证分析，并引入行业竞争和产品市场发育程度来判断外部环境带来的影响。研究发现：客户集中度越高，企业存货管理效率越高；产品市场竞争力越强，客户集中度对企业存货管理效率的影响越大；产品市场发育越好，客户集中度对企业存货管理效率的影响越大。进一步研究发现，当企业因客户生产、经营等原因导致需求发生较大变化时，客户集中度对企业存货管理效率的正向影响更加显著。

二、文献综述、理论分析与研究假设

(一)客户集中度与企业存货管理效率

市场变革催生管理思想的演进。当前，行业竞争已经从行业内单个企业之间的竞争演变为包含客户和供应商等上下游企业在内的供应链之间的竞争，使得存货管理理论也从准时制(JIT)发展到现在的供应链管理(VMI)。Kalwani & Naratandas[7]研究指出，长期的客户与供应商关系可以更好地促进供应链的协同合作，降低供应商的交易成本。重要客户与企业建立稳定的关系，会促进企业业务流程的优化；在多次合作的基础上，通过对交易地点、交易方式等交易流程上的关键点进行创新与改变，可以降低交易费用，如谈判费用、差旅费用等。供应链中的战略合作伙伴之间可以实现信息共享，Schloetzer[8]在研究供应链信息传播时发现，主要工业产品制造商鼓励分销商采用独特的销售流程购买专用设备，并实施专有信息系统，以促进供应链中的库存流动；广泛的流程整合和信息共享也为供应链的合作伙伴带来良好的财务绩效，进一步提高分销商合同续约的可能性；并且，客户集中会为企业提供更加详细的消费市场信息，缓解因信息不对称而导致的企业生产不确定，使企业更好地控制存货水平[9]。

随着合作的日益加深，供应商与客户逐渐形成利益共同体，建立战略联盟关系，相互之间进行专用性资产投资，部分学者直接用客户集中度来代表关系型投资。专用性资产的投入，既增强客户的信任与依赖，提高客户更换供应商的转换成本[10]，也可以极大地促进技术与人才在企业之间的传递。根据资源基础理论，供应商与客户之间这种专用性资产的投资，使供应商获得了难以被模仿的市场竞争优势，提高了创新绩效[11]。供应商便可以以更低的成本和效率生产符合市场需求的产品[12]。这种投资在供应商的动态生命周期中，随着客户与供应商关系的逐渐成熟，会成为供应商的一项无形收益[13]。

此外，在与供应商的长期合作中，客户不仅仅是重要的利益相关者，还会对供应商进行专用性资产的投资，并成为其广义的投资者。当供应商陷入财务困境时，危机会在供应链上产生溢出效应，从而波及供应链末端[14-15]。如果供应商与客户终止合作或者破产清算，那么专用性资产便会失去价值，客户甚至会面临高额的转换成本[16]。此时，根据利益相关者理论，出于保护自身利益，防止范供应商企业的风险波及自身，客户会在一定程度上充当供应商的监督者。Li & Yang[17]通过研究主要客户是如何影响企业贷款合同时发现，客户能够监督管理者，降低代理问题。王雄元[18]也发现客户集中会缓解企业粉饰营运资金的动机。从客户可能发挥的治理作用分析，更为集中的客户在一定程度上能够改善企业的治理环境。同时，从自身利益出发，客户会帮助供应商合理安排生产计划并及时发出存货，以降低供应商的冗余库存。据此，本文提出如下假设。

H1：客户集中度越高，供应商企业的存货管理效率越高。

(二)产品市场竞争的影响

市场竞争是一个对企业有着重要影响的外部治理因素，产品市场的竞争越激烈，表明行业被垄断的可能性越小，企业面临着进入门槛低、市场定价能力弱等一系列不利因素，这会使得企业管理者更具有风险意识。为了避免经营失败，管理者会更积极努力地改善公司经营情况。激烈的竞争还会促使企业为争夺有限的资源披露更为有效的信息，降低信息不对称[19]。企业会尽力降低自身的财务风险，从而使资本结构尽量接近目标资本结构[20]。张传财、陈汉文[21]发现，面对激烈的市场竞争，企业会加强内部监督，完善内部控制。聘请高质量的审计师，从而向外部传递积极的信息。此时，产品市场竞争起到的治理作用，提升了企业自身的整体管理水平，企业的风险承担能力也会得到提高。

当企业所处的行业竞争程度较高时，企业会通过更多的方式来满足客户的需求，例如加大自身的创新投入[22]。企业一旦获取竞争优势，也会有更强的意愿来维护客户关系以增强客户对其的依赖，保证长期合作和稳定销售，从而改善企业库存水平。另一方面，产品市场竞争有利于促进客户与供应商的合作，供应链合作伙伴之间可以信息共享，客户甚至可以从供应商那里获得更多的商业信用融资[23]。同时，有效的产品市场竞争，也能够制约供应链伙伴之间的由于信息不对称导致的道德风险，促使供应链上各企业注重整体利益[24]。刘文军、谢帮生[25]也发现伴随着客户集中度的提高，激烈的产品市场竞争是促使客户监督公司隐藏坏消息的一个重要因素。据此，本文提出如下假设。

H2：产品市场竞争力度越强，客户集中度对企业存货管理效率的正向影响越大。

(三)产品市场发育的影响

在我国从计划经济向社会主义市场经济转型的过程中，各个地区对制度的执行和资源的分配存在差异，企业面临的经营环境、政府干预程度也不同。王宋涛等[26]通过279个城市10年的数据研究发现，制度环境较差的地区，要素市场分割严重，劳动收入也越低。Guasch et al.[27]发现基础设施薄弱、监管不力及市场发展不足都导致了发展中国家的高库存。欧阳峰、曾靖[28]同样认为，经济环境和政策导向是影响我国企业存货管理的重要因素。

根据樊纲、王小鲁等学者编制的中国市场化指数中对产品市场发育程度的描述，产品市场发育程度的度量是根据价格由“市场决定的程度”和“产品市场地方保护的减少”这2个分指标构成。一个企业所处地区的产品市场发育程度评分较高，意味着资本市场更发达、政府干预较少、信息披露更完善且透明。此时，客户作为企业密切的利益相关者，获取供应商的经营信息会更加便利，降低了信息不对称的程度。同时，较强的政府监管力度和法律执行力，降低高管攫取私人收益的风险，提高企业的安全生产水平和内部控制质量。较好的制度环境可以部分代替利益相关者的治理作用，增强了客户与企业合作的意愿和长久性，法律等制度环境的改善显著提高了上市公司的存货管理效率[8]。

在产品市场发育程度较好的地区，产品价格往往是由市场所决定，竞争更为激烈，市场更为灵活。政府较少介入企业的经营活动，更注重本地区的基础设施建设和政府办公服务效率的提高，如提高交通运输、物流信息等方面的建设，提供更为便捷的政府服务等。李涵、黎志刚[29]通过研究交通设施投资对制造业存货的影响，发现高级公路的修建有利降低企业存货持有量，并且在沿海地区这种效果更为显著。

相反地，市场发育程度较为落后的地区，地方政府出于政绩等原因，当地保护主义较重，往往会出现政府希望当地优势企业带动落后企业的现象，从而导致销售渠道不如在制度环境更为健全的地方。据此，本文提出以下假设。

H3：产品市场发育越好，客户集中度对企业存货管理效率的正向影响越大。

三、研究设计

(一)样本选取

由于不同行业的客户集中和存货情况差别较大，其中制造业的客户相对更加集中，行业竞争也更为激烈，存货管理对企业的影响也更大，所以本文以我国制造业上市公司为研究对象，并选择2011—2017年沪深A股上市公司为初始样本。为了进一步排除干扰，本文按照以下标准再次筛选样本：(1)剔除ST和ST*的公司数据。(2)剔除研究变量数据缺失的上市公司数据。(3)剔除行业样本容量小于10的制造业子行业。删除的行业有C42(废弃资源综合利用业)与C43(金属制品、机械和设备修理业)，其中C42的样本量为10，C43的样本量为1。本文前五大客户的初始信息来源于CSMAR数据库，2011—2016年数据经过人工核对，对于在合并时缺失的数据从公司年报中逐一进行了手动查询并予以补全，2017年数据则直接取自数据库。其他公司财务指标数据均来自CSMAR数据库，行业分类标准采用中国证监会2012年发布的《上市公司行业分类指引》，为消除离群值的影响，对所有连续变量进行了1%水平上的缩尾处理。最终一共得到28个制造业子行业7年共计7 770个样本。

(二)模型构建和变量说明

根据前文的分析，本文参考陈峻等[30]以及方红星、张勇[31]的思路构建如下模型以验证H1；针对H2，本文按产品市场竞争水平的中位数进行分组回归；针对H3，本文按照产品市场发育程度的中位数进行分组回归。

Turnoveri,t=β0+β1Chhii,t(C1i,t)+β2Sizei,t+β3Cashholdi,t+β4Fixi,t+β5Top1i,t+β6Growthi,t+β7ROAi,t+β8Levi,t+β9Statei,t+∑Industry+∑Year+εi,t

(1)

其中，被解释变量存货管理效率(Turnover)借鉴Patatoukas[32]等的做法，采用存货周转率来度量。解释变量客户集中度则参考王雄元等[33]、陈正林[34]等的方法，采用两个指标进行度量，分别为前五大客户各自销售额占企业营业收入比例的平方和(Chhi)、第一大客户销售额占企业营业收入比例(C1)。两个指标的数值越大，表明企业的客户集中度越高。

调节变量产品市场竞争(HHI)在现有文献中通常采用赫芬达尔指数、熵指数、行业集中率、行业内企业个数等指标进行度量，其中赫芬达尔指数是最普遍的度量指标，因此本文采用该指数进行衡量。具体计算方法为：行业中各个企业当年销售额占行业销售额比例的平方和。该指标越大，表明产品市场竞争程度越低；该指标越小，则表明产品市场竞争越激烈。

调节变量产品市场发育程度(CP)在国内文献的衡量中较多采用的是樊刚等编制的相关指数。截至目前，该指数一共有两个版本，第一版提供了1997—2009年的数据，第二版提供了2008—2014年的数据。由于两个版本前后的计算方法存在差异，所以本文将采用2016年出版的《中国分省份市场化指数》中对各省产品市场发育程度的综合评分进行度量。该评分越高，代表市场发育程度越好。同时，由于一个地区的制度环境是长年累月形成的，一般在短时间内不会轻易发生较大的变化，所以针对2015—2017年的各个地区评分，本文将借鉴陈汉文、周中胜[35]的研究方法，沿用2014年的评价得分。在搜集相关数据后，本文分年度按照各指标的中位数将样本划分成两组，大于或者等于中位数的为高发育度组，小于中位数的为低发育度组。

考虑到其他可能影响客户集中度和企业存货管理关系的因素，本文的控制变量选择了企业规模(Size)、企业现金持有水平(Cashhold)、固定资产占比(Fix)、第一大股东持股比例(Top1)、企业成长能力(Growth)、盈利能力(ROA)、企业资产结构(Lev)以及企业性质(State)，同时控制了年份(Year)和行业(Industry)固定效应。其中，企业规模(Size)为总资产的自然对数，现金持有水平(Cashhold)为年末现金与现金等价物之和/(年末总资产-年末现金与现金等价物之和)，企业成长能力(Growth)为营业收入增长率，盈利能力(ROA)净利润/总资产余额，企业资产结构(Lev)为企业年末资产负债率。

(三)描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表1，由结果可知：对于被解释变量，整个样本中企业的平均存货周转率(Turnover)为一年近5次。同时，进一步观察数据还可以发现，虽然都处于制造业，但在不同年份不同企业的差距还是比较大的。样本中存货周转率最高的企业一年周转21.886 0次，最低的企业只有0.466 5次，二者之间相差了近47倍。在解释变量客户集中度的两个指标中，Chhi的均值、最小值和最大值分别为0.044 2、0.000 4、0.445 9，第一大客户销售占比C1的均值、最小值和最大值分别为0.129 3、0.011 5、0.653 7，表明客户集中度总体比较高，并且个体差异也比较大，有的企业甚至不存在明确的大客户，有的企业则严重依赖大客户。

为了进一步了解各个行业客户集中度存在的差异，本文针对客户集中度指标Chhi按照制造业代码进行了子行业分析。结果发现，C25(石油加工、炼焦和核燃料加工业)与C37(铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业)的客户集中度较高，均值分别为0.101 0和0.100 0，这类行业基础设施的投入大、技术要求高，能够提供符合标准产品的企业并不多，所以导致了它们的客户比较集中。而C13(农副食品加工业)、C14(食品制造业)可能由于这类行业进入门槛较低等原因，导致行业内的客户较为分散，均值分别只有0.011 9和0.017 3。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

表2列示了检验H1、H2和H3实证模型的回归结果。列(1)和列(3)的实证结果显示，当只控制行业和年份时，前五大客户销售额占比的平方和(Chhi)和第一大客户销售额占比(C1)均在1%的水平上与存货周转率(Turnover)显著正相关。列(2)和列(4)为加入其他控制变量之后的回归结果，Chhi和C1仍保持在1%水平上显著为正，同时调整后R2都达到了0.23以上，较列(1)与列(3)有所上升，表明模型的拟合优度更佳。最后，本文还在回归后进行了多重共线检验，各变量的方差膨胀因子(VIF)均小于3，表明模型不具有多重共线性问题。从列(1)～(4)的回归结果来看，存货周转率(Turnover)与客户集中度(Chhi、C1)在1%的水平上显著正相关，表明在其他条件一定的情况下，客户集中度越高，企业的存货管理效率越高，H1得到了验证。其他控制变量中，现金持有水平(Cashhold)、固定资产占比(Fix)、企业成长能力(Growth)、企业盈利能力(ROA)、企业资产结构(Lev)和企业规模(Size)均与存货周转率(Turnover)在1%水平上显著正相关，与预期结果一致。第一大股东持股比例(Top1)、产权性质(State)也与预期结果一致，但显著性水平为10%。结果表明，伴随着企业规模的增长，盈利能力的提高，成长逐渐步入成熟期，企业的存货管理效率也会获得相应的提高。

在按产品市场竞争(HHI)的中位数进行分组后，表2的列(6)和列(8)给出了高竞争组的回归结果，解释变量无论是前五大客户销售额占比的平方和(Chhi)还是第一大客户的销售额占比(C1)，均与存货周转率(Turnover)在1%水平上显著正相关。在低竞争组，列(5)与列(7)的回归结果显示，客户集中度与存货周转率虽然保持正相关关系，但并不显著。这也就意味着，在低竞争性行业中，客户集中度的提高并不能显著改善企业的存货管理效率。这可能是因为供应商所处的行业市场竞争度低，从而在与客户合作过程中处于一个更为强势的地位，可以利用自己的竞争优势去制定一些合作条款，这些条款可能更多地从自身利益出发，从而无法实现帕累托最优。分组系数差异性检验结果显示，高低组的系数具有1%水平上的显著性差异。这也支持了H2，即产品市场竞争越大，客户集中度对企业存货管理效率的影响越大。

表2 客户集中度与存货管理效率的回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著；括号内为T值。

根据产品市场发育程度环境(CP)的中位数进行分组，同时进行上述系列检验。列(9)与列(11)显示，按照产品市场发育程度区分后，发育程度较好的地区客户集中度(Chhi、C1)与存货周转率(lumover)均在1%的水平上显著正相关。而在市场发育程度较低组，列(10)与列(12)显示，客户集中度与存货周转率之间并不具有显著性。实证结果表明，在产品市场发育程度较高的地区，一方面由于地方保护主义的减少、政府对基础设施等建设的投入，提高了客户与企业之间的交易效率。另一方面，产品的价格更多是由市场所决定，增强了客户与企业之间达成交易的意愿。通过似不相关模型(SUR)的检验方法，也验证了解释变量(Chhi、C1)的系数在两组间具有显著差异，从而支持了H3，即产品市场发育程度越高，客户集中度对企业存货管理效率的正向促进作用越强。

对于控制变量，现金持有水平(Cashhold)、固定资产占比(Fix)、企业盈利能力(ROA)、企业资产结构(Lev)，无论是在何种竞争水平和产品市场发育程度下，均不存在明显的调节作用。企业规模(Size)只在高竞争组或者产品市场发育程度较低组，才与企业存货周转率保持1%水平上的正向关。企业成长能力(Growth)只在高竞争组，才与企业存货周转率保持1%水平上的正相关，而在低竞争组表现为10%水平上的正相关，经过似不相关模型的检验，也表明分组系数具有显著差异，说明产品市场竞争对二者之间的关系产生调节作用。第一大股东持股比例(Top1)则是在产品市场发育程度较高组，才与存货周转率保持5%水平上的正相关，在低产品市场发育程度仅仅保持了正向关系，系数并不显著。

综上所述，产品市场竞争越激烈，客户集中度对企业存货管理效率的正向影响越大。一方面，当市场竞争激烈时能够发挥一定的治理作用，可以改善企业自身的管理水平。另一方面，产品市场竞争越激烈，企业越有意愿去采取一定的措施主动维护客户关系，释放长期合作的信号，培养客户的忠诚度，在不断地合作中促使整个交易向着两者共同目标发展，增加彼此的收益。与此同时，根据波特归纳的三种基本竞争战略，为了赢得客户青睐，企业更易采用集中化战略，产品更易根据大客户需求定制，资产也更具有专用性。根据资源基础理论，这种稀缺且不易模仿的关系性投资更易获得竞争优势，满足客户需要。无论内部还是外部的影响，都显示出了产品市场竞争在客户集中度影响企业存货管理效率中所发挥的积极作用。

当企业所处地区的产品市场发育程度较高时，产品价格更多地由市场所决定，企业面临的经营环境也更为自由。此时，客户的集中有利于企业建立良好的销售关系，保持存货的高效率运转。同时，市场发育程度高也表明相关的基础建设、市场规则更为完善，这也有利于降低客户与企业的交易成本。这些都表明了，产品市场发育程度的高低，可以显著地影响客户集中度与企业存货管理效率之间的正向关系。

五、稳健性检验

为保证上述假设结果的稳健性，本文还进行了以下4个方面的稳健性检验。

(一)内生性处理

虽然在模型中已经控制了一系列变量，但仍然可能存在由无法观测的潜在变量所带来的内生性问题，例如交易双方的关系是由于长期合同的束缚或者私人关系所至。这些都会对企业的存货管理水平产生影响。为了验证H1结果的稳定性，本文借鉴王俊秋、毕经纬[36]的做法，将客户集中度(Chhi、C1)滞后两期(Customer-2)作为工具变量，采用两阶段最小二乘法重新进行回归。结果表明，在控制可能存在的遗漏变量问题后，客户集中度(Chhi、C1)与存货管理周转率(Turnover)的正向关系仍然保持在5%和10%的显著性水平上，进一步支持了H1，具体的回归结果见表3。

高速公路运营和管理的一个非常重要的内容就是对公路养护成本的预测。影响高速公路的养护成本的因素有很多，比如技术、人力、自然条件等，因此想要做好成本的预测工作是非常困难的。成本管理的重要基础是科学预测养护的成本，预测成本的最主要的一个目的就是减轻后期的成本管理的压力，预测各种可能发生的情况，从而达到控制成本的最终目的。

(二)改变解释变量的衡量方法

考虑到客户集中度目前在学术上还有第三种常用的衡量指标，即前五大客户销售额合计占比(Top5)，该指标越大表示客户集中度越高。因此本文进一步选用该指标，缩尾后重新进行回归。在没有考虑产品市场竞争时，Top5与存货周转率(Turnover)保持1%水平的显著正相关。分组回归后结果同样显示，在激烈竞争的环境下，客户集中度与存货周转率保持1%的正相关；在产品市场发育程度较高的环境下，客户集中度与存货周转率保持1%的正相关。其余控制变量的回归结果也与之前基本一致。具体结果见表4。

表3 客户集中度与存货周转率的2SLS回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著相关；第一阶段回归下行括号内为T值；第二阶段回归下行括号内为Z值。

(三)解释变量滞后一期

为了缓解可能出现的内生性问题，本文还将解释变量(Chhi、C1)滞后一期，改变其与被解释变量的时间对应关系，重新进行回归。结果发现，原假设仍然得到支持，具体回归结果见表4。

(四)改变产品市场竞争度的衡量方法

表4 稳健性检验(二)与(三)的回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著相关；括号内为T值。

五、进一步的分析

在探讨了企业自身所处行业的竞争情况、本地区市场发育环境对客户集中度与存货管理效率的影响后，延伸到下游，一个有趣的问题便是——由客户带来的市场需求变动又会如何发挥作用呢？客户作为消费者喜好的直接反馈者，在经济全球化和服务经济快速发展的环境下，他们日益多变的需求同样会严重影响企业的存货管理，值得进一步去探究。因此，本文将进一步分析在不同的客户需求变动环境下，客户集中度与企业存货管理之间的关系。

(一)客户需求变动的理论分析

客户需求的多变不仅缩短了产品的生命周期，也增加了企业生产过程的不确定性，并减少了企业取得有效信息的途径。当一个企业拥有稳定的大客户关系时，他们能够参与到新产品的开发和改进中去，这无疑将带来更多的关于市场需求趋势、消费者偏好等方面的信息，缩短产品开发周期，减少设计错误等带来的经营成本，提高产品被市场接受的可能性，大客户通过发挥供应链协同作用增强了企业的竞争优势。

由于客户与企业长期合作，相互之间进行了专用性资产的投资，提高了客户更换供应商的转换成本。因而，在需求不确定性高、需求转变较快的情况下，客户与企业的利益关系也会促使客户及时分享市场信息，时刻监督企业的产品设计与生产，及时应对市场需求的变化。王竹青[37]研究发现，在高市场动态的环境下，客户集中度对企业资源利用效率的积极影响更为显著。

基于资源基础理论，客户作为企业重要的外部资源，是企业的重要竞争优势来源[38]。当企业面临的客户需求变动较高时，建立起来稳定的伙伴关系对企业的生存至关重要，能够为企业提供日后发展所需的资源。杨伟等[39]就认为，在较高的市场动态下，与大客户之间建立信任关系可以减少决策中的不确定性，供应链企业相互之间的信任关系可以帮助合作伙伴取得建设性的成果。所以，当面对客户需求波动较大时，客户较为集中的企业，存货周转情况应该优于客户较为分散的企业。

(二)实证结果

本文对客户需求变化的衡量借鉴刘端、王竹青[40]以及Snyder & Glueck的处理方法，采用企业的销售变异系数(DYN)作为代理变量，具体计算方法见公式(2)。分行业分年度计算后，DYN越大，表明市场动态性越高。

(2)

为了验证是否在市场动态性越高的环境下，客户集中度与存货管理效率的正向关系更显著，本文按照市场动态(DYN)的中位数进行分组，高于或者等于当年中位数的企业进入高动态组，低于中位数的企业进入低动态组。考虑到当市场需求发生变化时，客户接受市场需求变化、信息反馈以及存货调整应对变动可能存在一定的滞后性，同时也为了缓解内生性问题，本文将客户集中度均滞后一期(L.Chhi、L.C1)，再带入模型(1)进行分组回归，具体结果见表5。

表5的结果显示，在高动态组中，客户集中度(L.Chhi、L.C1)与存货管理效率(Tumover)分别保持了1%、5%水平上的正相关；在低动态组中，客户集中度与存货管理效率只保持了正相关关系，但不具有显著性。其他控制变量的符号也与预期保持一致。其中，市场动态(DYN)大股东持股比例(Top1)、企业规模(Size)与存货管理效率(Tumover)的正向关系具有显著的促进作用，表明当面对客户的需求波动较大时，规模较大和拥有大股东的企业更能迅速做出决策，应对变化。市场动态(DYN)对企业现金持有水平(Cashhold)、固定资产比重(Fix)、企业盈利能力(ROA)和资本结构(Lev)与存货管理效率(Tumover)之间的正向关系影响较小。

综上所述，在高市场动态的环境下，客户集中度对企业存货管理效率的积极影响更为显著。上述结果证明，当客户需求变化较强时，依赖大客户的稳定关系，降低了交易成本，减少了生产中的不确定性，从而促进了企业存货管理效率的提高。

六、研究结论和启示

本文围绕着客户集中度与存货管理效率展开研究，发现客户集中度可以提高企业的存货管理效率，说明大客户可以降低企业生产计划的不确定性和交易成本，提升存货管理效率。同产品市场竞争较弱的企业相比，处在较强产品市场竞争环境的企业客户集中度与存货管理效率之间的正向关系更加显著，说明行业竞争越激烈，不仅能够对企业自身发挥治理效果，同时使企业更倾向于满足客户需求，增强客户的忠诚度。此外，地区的产品市场发育越好，客户集中度与企业存货管理效率的正向关系会越显著，表明地区经济的灵活性、保护主义的减少都能提升客户集中度对企业存货管理效率的积极影响。在进一步研究中发现，在客户需求变化较高的环境下，客户集中度与企业的存货管理效率的正向关系也会更加显著，表明除了来自产品的竞争和地区市场发育度外，客户需求变化也会带来显著的影响，大客户更能够发挥协同作用，提高企业存货的流转。

本文的研究有助于厘清在何种市场环境下客户集中度更能够发挥供应链的管理作用。当企业处于高产品市场竞争和高市场需求变化时，企业要更加留意客户关系的建立与维护，重视产品的质量与异质性，增强客户忠诚度，从而在长期合作中达到“双赢”的局面。制造业是我国近年来“去产能”的重点和国家实体经济的中流砥柱，政府应该继续加强本地区制度环境的建设，完善金融市场和监督机制，提高本地区基础设施的建设，大力落实中央的“简政放权”政策，提升当地市场的活力，为企业的经营发展提供新的动力。

表5 客户集中度、市场需求变化与存货管理效率的回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著相关；括号内为T值。

注 释：

① 牛鞭效应是指，供应链末端客户需求沿供应链自下而上传播时信息被扭曲。

② 存货周转率=营业成本/[(年初存货余额+年末存货余额)/2]。