高铁开通与企业存货管理效率——基于供应链协调成本的视角

张亮亮 李 强

(中国矿业大学 管理学院，江苏 徐州 221116)

一、引言

自2008年京津城际铁路开通运营以来，我国高速铁路迅猛发展。截至2018年底，我国高铁营业里程达到2.9万千米，超过世界高铁总里程的三分之二，成为世界上高铁里程最长、运输密度最高的国家，未来我国将建成“八纵八横”高速铁路主通道网络，高铁营业里程将达到4.5万千米①。与其他交通基础设施相比，高铁具有以客运为主、行驶速度快等特点，其开通大幅度节约了沿线城市居民的出行时间及成本[1]，不仅改变了人们的出行、旅游等生活方式，更深刻影响了市场主体间的信息流动。现有文献从风险投资、个股股价崩盘、投资效率等方面研究了高铁开通对风险资本、证券分析师等利益相关者以及企业间信息传递效率的影响，但鲜有文献从供应链关系角度提供高铁开通在提升信息传递效率方面的证据。实践中，企业与客户、供应商等经常出现信息延迟、失真等信息不对称问题[2]，严重影响了供应链企业间的协调与合作，因此本文尝试探索高铁开通能否改善供应链信息传递效率进而降低供应链协调成本，并从企业存货管理效率这一角度切入，提供高铁开通影响供应链协调成本的证据。

理论研究和实践经验表明，企业的存货管理决策受到客户、供应商等供应链利益相关者的影响[3]。企业先进的存货管理方式有助于提升存货管理效率，但其实施效果也依赖于供应链企业间的信息共享及相互信任[4]。然而，地理距离的存在阻碍了信息尤其是软信息在供应链企业间的及时反馈，由此带来巨大的供应链协调成本[5]。高铁开通拉近了城市间的时空距离，提高了城市间的可达性，便捷了不同经济主体间的信息交流，能够节约企业与客户、供应商之间的商务旅行时间，使企业获取有关市场需求的信息更加及时和准确，从而增强了供应链企业间的信任，降低了供应链协调成本，有利于先进的存货管理方式的实施，进而提升了企业存货管理效率。

基于以上分析，本文利用我国2001～2017年沪深A股2424家制造业上市公司18517个公司年度观测值数据，根据企业办公所在地在研究期间是否开通高铁将样本划分为处理组和控制组，采用双重差分模型，实证检验高铁开通前后企业存货管理效率的变化，并探讨高铁开通与企业存货管理效率的关系在不同供应链协调成本横截面上的差异。实证结果显示，高铁开通显著降低了企业的存货持有水平，缩短了企业的存货周转期，从而提升了企业的存货管理效率。更进一步，高铁开通对存货管理效率的提升作用主要存在于需求不确定性较大、行业竞争程度较高、办公地点位于非区域中心城市等供应链协调成本较高的企业。另外，为提供高铁开通影响供应链协调成本的直接证据，本文还考察了高铁开通对企业客户和供应商集中程度的影响，发现高铁开通显著提高了客户较为分散企业的客户集中度。总之，以上实证结果表明，高铁开通有利于加快信息在供应链尤其是企业与客户间的流动，降低供应链协调成本，进而提升企业的存货管理效率。

本文可能的研究贡献在于：(1)现有文献主要从运输成本的角度分析交通基础设施改善在优化企业存货管理方面的作用，本文则从供应链协调成本的视角探索影响企业存货管理决策的信息机制，发现高铁开通提升了企业存货管理效率，尤其是供应链协调成本较高的企业，从而拓展了企业存货管理决策影响机制的相关研究；(2)现有研究主要集中检验供应链企业间关系对资本结构、现金持有、融资成本、成本粘性等企业财务决策的影响，本文则尝试将研究视角前移，探索高铁开通对供应链企业间关系的影响，发现高铁开通提高了客户较为分散企业的客户集中度，并提升了企业存货管理效率，这表明高铁开通有助于加强供应链企业间的合作，从而补充了供应链企业间关系的相关文献；(3)有关高铁经济学的相关研究主要分析高铁开通的宏观经济效应，部分文献开始探索高铁开通对微观企业风险投资、股价崩盘风险、投资效率、人才流动等方面的影响，本文则提供了高铁开通在优化企业存货管理决策等方面的证据，进一步丰富了高铁开通对微观企业影响的相关文献。

二、文献回顾

(一)高铁开通经济效应的文献

有关高铁开通经济影响的文献主要评估高铁开通的经济增长效应，大部分研究认为高铁开通推动了沿途地区的经济增长，不过也有部分文献对此提出质疑。Ke等利用中国“四纵”高铁开通事件检验高铁开通对城市经济增长的影响，发现高铁开通显著提升了沿途城市的人均GDP[6]，刘冲和周黎安基于县级人均GDP的数据也发现了类似的证据[7]。不过也有部分学者关注到高铁开通的“虹吸效应”，Hall在分析欧洲高铁建设对经济增长的影响时指出，高铁在提升中心城市的可达性的同时，也威胁到沿途其他城市的发展，导致沿途城市的生产要素向中心城市转移[8]；张克中和陶东杰就发现我国高铁开通显著降低了沿途非区域中心城市的经济增长率，且距离区域中心城市越近的地级市受到高铁开通的负向影响越大[9]。

以上文献主要从宏观层面研究高铁开通对经济增长的影响，有助于从政策层面评估高铁开通的实施效果，然而现有的研究结论并不一致甚至相反。另外，仅从宏观层面也无法帮助我们全面理解高铁开通通过何种微观机制影响经济增长。近期部分文献开始尝试提供高铁开通对微观企业信息传递效率影响的证据。龙玉等研究发现，高铁开通降低了风险投资的信息搜寻成本，使得开通高铁的城市吸引了更多的风险投资，有利于推动创新[10]；赵静等研究发现，高铁开通有助于缩短各经济主体间的时空距离，降低信息不对称和监管成本，使得经理人隐藏坏消息的能力与动机下降，股价崩盘风险得以降低[11]；文雯等指出，高铁开通能够降低企业面临的信息不对称程度，有助于企业发现并把握更多的投资机会，并通过实证研究发现高铁开通有效降低了沿线城市企业的投资不足[12]；吴克平等则认为高铁开通有助于降低企业与投资者之间的信息不对称程度，并因此降低了企业的盈余管理程度，进而提高了会计稳健性[13]。本文则尝试从供应链的角度探讨高铁开通对微观企业信息传递效率的影响。

(二)企业存货管理的相关文献

制造业企业持有存货的主要作用是保证企业生产的连续性不会因为原材料和在产品供应的不确定性而受到影响，现有研究也发现企业库存主要由原材料和在产品构成[14]。在公司财务和运营管理领域，经典的经济订货批量模型认为，企业最优的存货决策需要权衡因持有原材料而产生的资金占用、仓储租赁、管理费用等存货储存成本和因补充库存而产生的订单处理、货物运输等存货采购费用。

基于此，考察交通基础设施对企业存货决策影响的相关研究认为，交通基础设施建设便捷了货物的运输，降低了存货的采购费用，从而也降低了企业的库存水平。Hirley和Winston基于美国相关数据研究发现，公路设施投资明显降低了企业的存货水平[15]；李涵和黎志刚利用我国制造业企业数据，研究发现高速公路存量每增加1%可使企业降低约0.07%的库存资金[16]。刘秉镰和刘玉海等也发现了类似的证据[17]。李涵和唐丽淼还发现了我国省级公路设施对企业库存具有显著的空间溢出效应[18]。

上述文献主要从降低运输成本的角度检验公路等交通基础设施投资在优化企业存货管理决策方面的作用，但此类研究往往隐含着企业未来产品或原材料的需求总量能够准确预测的假设。事实上，在市场需求拉动式的生产方式下，企业对未来产品或原材料的需求预测愈发困难，从而加大了企业在存货管理方面的不确定性[2]。AK和Patatoukas等指出，因供应链上企业间的信息共享与相互信任带来的供应链协调成本的降低对企业的存货管理决策具有重要影响[3]。而有关高铁信息效应的文献已经证实，高铁开通在降低信息不对称等方面具有明显的作用，且高铁具有以客运为主的特点，容易控制运输成本变化对存货管理决策的干扰。基于此，本文从供应链协调成本的视角，尝试利用高铁开通的外生冲击，检验高铁开通对企业存货管理决策的影响。

三、理论分析与研究假设

随着企业的生产方式由大批量推动式生产向市场需求拉动式生产转变，越来越多的企业开始基于市场需求的变化进行原材料采购和生产制造，企业与客户之间的关系会影响到企业的存货管理决策[3]。在信息从客户向企业传递的过程中，由于无法有效地实现上下游企业间的信息共享，导致信息扭曲并逐级放大，最终需求信息呈现越来越大的波动，被Lee等称之为“牛鞭效应”[2]，从而使得企业生产、供应、存货管理等方面的不确定性增加，迫使企业不得不持有更多的安全库存储备。

为了克服“牛鞭效应”等需求不确定性的影响，企业相继探索出供应商库存管理、精益生产等先进的管理方式。其中，前者是由供应商等上游企业基于其下游客户的生产销售与库存信息，对下游客户库存进行的管理与控制，显然客户让渡对关键库存补给的控制需要供应链上企业间的充分信任。而精益生产模式是一种典型的拉动式准时化生产，企业针对客户订单进行小批量生产制造，以此追求企业存货水平的不断降低。Fullerton等研究发现精益生产模式显著降低了企业存货水平[19]，不过其实施也依赖于企业与客户之间的沟通协调，从而产生较高的供应链协调成本[20]。

高铁开通压缩了不同地区之间的时空距离，提升了不同经济主体之间的信息交流尤其是面对面交流的便利。根据陆军等的测算，高铁通车使全国五大高铁经济区的通勤时间节省34%，其中在两小时经济圈范围内，高铁沿线城市的通达时间节约比例高达50%，两小时经济圈以外该比例则集中在30%～40%之间[1]。更加便捷的交通有助于促进经济主体之间的合作，如Chu等通过利用客户注册地迁移的事件，研究发现企业与客户之间地理上的接近有利于双方之间的信息反馈，从而促进了企业创新[5]；Catalini等也发现低成本航线开通增加了科研人员的合作时间，并提升了合作质量[21]。因此，高铁通车能够节约企业与客户、供应商之间的商务旅行时间，更加方便了企业间的互访，促进了企业间的信息交流，使得企业获取有关市场需求的信息更加及时和准确[22]，从而降低供应链的协调成本，便于精益生产模式的实施；另一方面，频繁的交流能够增进供应链上企业及高管之间的信任，建立更强的企业间关系纽带，密切高管之间的私人关系，缓解供应链企业间的机会主义行为，从而为实施先进的存货管理方式创造条件。

综上，高铁通车能够拉近企业生产与销售的距离，缓解企业与客户、供应商之间的信息不对称，增强供应链企业间的信任，减少供应链企业间的协调成本，从而有利于实施先进的存货管理方式，缓解供应链信息扭曲引起的“牛鞭效应”等不利影响，进而提升企业的存货管理效率。基于此，提出本文的研究假设：

H1：相对于没有开通高铁城市的企业，高铁开通提升了所在地企业的存货管理效率。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文初始研究样本为2001～2017年我国沪深A股制造业上市公司。在此基础上，按照以下标准对样本进行了筛选：(1)剔除ST、PT类公司，此类公司财务状况异常；(2)剔除同时发行B股和H股的公司，此类公司面临不同的监管环境；(3)剔除企业办公所在地GDP等数据缺失样本。最后，我们得到2424家制造业上市公司共计18517个公司年度样本。为了减少极端值的影响，本文对所有连续型变量进行了上下1%的缩尾处理。

高铁开通时间和所经城市数据来自国家铁路局等网站披露的每条高铁线路开通公告，并经手工整理所得，上市公司办公所在地和相关财务数据来自CSMAR数据库。

(二)模型构建与变量定义

与公路等交通基础设施投资可能会受到当地企业货运需求的影响不同，高铁线路规划是基于国家层面的整体布局，很难受到当地企业层面决策的影响，因此对于企业的存货管理决策而言，高铁开通可以被视为“准自然实验”。又由于不同城市开通高铁的时间存在年度上的差异，参考赵静等的研究[11]，本文构建多时点双重差分模型(1)，检验高铁开通对企业存货管理效率的影响。本文使用Stata14.0进行实证分析，所有回归的标准误在公司层面上进行聚类[23]。

InvEfficiencyit=β0+β1HSRi+β2HSRAfterit+κControlit+εit

(1)

模型(1)中，被解释变量为企业存货管理效率(InvEfficiency)，借鉴现有文献，分别采用企业存货持有水平(InvHold)和存货周转期(InvDays)衡量[24]。存货持有水平为企业期末存货余额与期末总资产余额的比值，存货周转期为365乘以期末存货余额与当期营业成本的比值。

解释变量方面，HSRi为企业所在城市是否开通高铁变量，如果企业i所在城市在样本期间内开通高铁则定义为处理组，赋值为1，否则定义为控制组，赋值为0；HSRAfterit为高铁开通前后变量，企业i所在地在高铁开通之后的年度取值为1，否则为0②。

根据模型(1)的研究设计，HSR的回归系数β1衡量的是在高铁开通之前，处理组企业与控制组企业在存货管理效率方面的差异，如果该系数没有通过显著性检验，则在一定程度上说明本文符合双重差分模型的“平行趋势假设”；另外，本文也对“平行趋势假设”进行更加系统的检验③。我们感兴趣的是HSRAfter的回归系数β2，其衡量的是开通高铁前后处理组企业存货管理效率的变化。根据假设1的预期，如果β2显著为负，则说明高铁开通有助于降低处理组企业的存货持有水平，缩短存货周转期，提升企业的存货管理效率。

借鉴AK和Patatoukas的研究[3]，本文选择企业资产规模、资产负债率、上市年龄、营业毛利率、营业收入增长率、固定资产比重、行业和年度等控制变量。此外，为了控制城市层面因素可能的影响，我们还控制了企业办公所在地城市GDP的影响，具体定义如表1所示。

表1主要变量定义

五、实证结果与分析

(一)描述性统计结果

表2报告了主要变量的描述性统计结果。结果显示，我国制造业上市公司存货占总资产比例的均值为14.7%，存货周转期均值约为148天。截至2017年年末，有91.3%的公司所在地开通了高铁，高铁开通之后的样本占总样本的48.5%，这一比例高于赵静等研究截至2014年的统计结果[11]，原因可能在于2014年之后又有大量城市开通高铁。其他变量的统计结果如表2所示，此处不再赘述。

表2主要变量描述性统计

(二)实证结果分析

表3报告了模型(1)的估计结果。第(1)(3)列只控制行业和年度虚拟变量，第(2)(4)列增加了其他控制变量，主要回归结果不变，此处以后者为例进行说明。

第(2)列被解释变量为企业存货持有水平，HSR变量的回归系数不显著，说明在高铁开通之前，高铁开通城市的企业与高铁未开通城市的企业在存货持有水平方面没有明显差异。HSRAfter的回归系数为-0.006，在10%的水平下显著为负，说明对于开通高铁城市的企业而言，高铁开通降低了企业的存货持有水平。其原因可能是高铁通车缩短了时空距离，增进了企业与供应商、客户之间的合作与交流，提高了企业市场需求信息的准确性，从而提升了企业存货管理的效率，证实了研究假设1。就其经济意义而言，相对于14.7%的企业平均存货持有水平，高铁开通使企业平均存货持有水平下降了约4.1%，据测算大约为每家企业节约超过200万的库存占用资金，具有明显的经济意义④。

第(4)列被解释变量为企业存货周转期，其回归结果与第(2)列类似，HSR的回归系数没有通过显著性检验，而HSRAfter的回归系数显著为负，说明高铁开通使企业平均存货周转期大约缩短了8.9天，进一步证实了研究假设1。以上实证结果表明，高铁开通确实降低了企业存货持有水平，缩短了存货周转期，提升了企业的存货管理效率。

在控制变量方面，企业资产负债率越高，则存货管理效率越低；企业固定资产比重越高，则存货管理效率越高，这些回归结果与AK和Patatoukas的研究一致[3]。企业所在城市的GDP越高，则企业存货管理效率越高。另外，企业营业毛利率越高，则存货周转期越长，但存货持有水平越低，这可能与企业采取的竞争战略有关：采用成本领先战略的企业往往“薄利多销”，营业毛利率较低，但存货周转速度较快，存货周转期较短，不过此类企业往往需要大规模的生产以分摊固定成本，其存货持有水平往往也较高，从而表现出营业毛利率与存货周转期正相关，与存货持有水平负相关。企业营业收入增长率越高，则存货周转期越短，但存货持有水平越高，其原因可能在于较快的营业收入增长需要企业加快存货的周转速度，同时也需要企业持有更多的存货应对未来营业收入快速增长的不确定性，从而表现出营业收入增长率与存货周转期负相关，与存货持有水平正相关。

表3高铁开通与企业存货管理效率：基本回归结果

注：括号中为经公司个体聚类调整后的t值；*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

(三)内生性和稳健性检验

1.PSM配对样本检验

双重差分模型有“平行假设”的前提条件，即假设处理组和控制组在事件发生前具有相同的特征，唯一不同的地方是处理组所在的城市开通了高铁。为了使处理组和控制组满足平行假设，本文在城市层面采用倾向得分匹配方法(PSM)重新构建研究样本。具体而言，首先，由于各直辖市、副省级城市和省会城市等区域中心城市均已开通高铁，且难以找到在GDP等方面相当的城市，因此剔除上述区域中心城市；然后，通过比较高铁通车前一年处理组城市和控制组城市的GDP、GDP增长率、铁路货运量、公路货运量等城市特征，采用1∶1最近邻匹配倾向得分法进行匹配，得到高铁开通城市和配对的高铁未开通城市；最后，基于配对后的城市重新构建公司年度回归样本。表4第(1)列和第(2)列的回归结果表明，高铁开通显著降低了存货持有水平和存货周转期，说明本文上述的实证结果是可靠的。

表4PSM配对样本和替代存货管理效率指标检验结果

存货持有水平存货周转期存货跌价准备(1)(2)(3)HSR0.004-9.869-0.001(0.548)(-0.898)(-0.985)HSRAfter-0.008#-16.977∗∗-0.001#(-1.576)(-2.157)(-1.609)控制变量YesYesYesYear/ IndustryYesYesYesN6283628317138R20.3110.3620.040

注：(1)括号中为经公司个体聚类调整后的t值；#、*、**、***分别表示15%、10%、5%和1%的显著性水平。(2)限于文章篇幅，省略表4～表9中控制变量的回归结果，留存备索。下表同。

2.替换存货管理效率度量指标

为了保证研究结论的可靠性，本文还采用企业计提的存货跌价准备作为存货管理效率的替代指标。计提较高的存货跌价准备说明企业存货可能存在滞销等问题，企业存货管理效率较低，因此我们用企业当期存货跌价准备的净增加额与期末存货净额的比值衡量企业存货管理效率，然后重新运行模型(1)，回归结果见表4第(3)列。结果表明，高铁开通降低了企业存货跌价准备的计提水平，提升了企业存货管理效率，进一步证实了本文的研究结论。

3.安慰剂测试

借鉴杜兴强和彭妙薇的研究[25]，本文在高铁实际开通年份之前的第三年和第四年分别虚拟了一个高铁开通的时间点(HSRBefore3和HSRBefore4)，如果高铁开通对所在城市企业的存货管理决策确实存在因果影响，那么在高铁实际尚未开通时应该观测不到企业存货管理效率的变化。表5的安慰剂测试结果显示，虚拟的高铁开通时点变量HSRBefore3和HSRBefore4的回归系数没有通过显著性检验(或符号相反)，表明本文的主要回归结果并不是对随时间变化而导致的安慰剂效应的反应。

表5安慰剂测试结果

4.控制互联网和公司治理的影响

尽管采用双重差分法能较好地控制其他因素的影响，但在稳健性检验中我们仍进一步控制了省级层面互联网上网人数的自然对数(Internet)、董事长是否两职兼任(Dual)、董事会规模(BoardSize)和独立董事比例(Independence)等变量，重新进行回归，结果如表6所示，本文的主要结论不变。

六、进一步分析

鉴于供应链协调成本难以直接观测和度量，我们进一步考察高铁开通与企业存货管理效率的关系在不同供应链协调成本上的差异，以此进一步提供高铁开通影响企业存货管理效率的内在机制的证据。另外，我们还尝试从客户和供应商集中度等方面提供高铁开通引起供应链企业间关系变化的直接证据。

表6控制互联网和公司治理影响的实证结果

(一)不同供应链协调成本下高铁开通与企业存货管理效率关系的横截面差异检验

1.企业需求不确定性

企业需求不确定性可能影响供应链的协调成本。需求不确定性使得企业难以准确预测未来的销售状况，不利于企业在生产和采购等环节进行合理筹划，因此需求不确定性高的企业往往具有较高的供应链协调成本。Heide和Miner等研究指出，企业间尤其是供应链企业间的合作有助于应对环境的不确定性[26]。因此，我们预期需求不确定性高的企业更有可能借助高铁开通的便捷进行供应链协调与整合，相对于需求不确定性低的企业，高铁开通对需求不确定性高的企业存货管理效率的影响更大。

借鉴王雄元和高开娟的研究[27]，采用企业连续三年销售收入的标准离差率衡量需求不确定性，并根据行业年度中值将样本划分为需求不确定性高的企业组和需求不确定性低的企业组，分别运行模型(1)。表7的回归结果显示，在第(1)和(3)列需求不确定性高的企业中，HSRAfter的回归系数均在5%的水平上显著为负；而在第(2)和(4)列需求不确定性低的企业中，HSRAfter的回归系数均未通过显著性检验。这说明高铁开通更有可能促进需求不确定性高的企业与上下游企业间的交流，使得企业获取有关市场需求的信息更加及时和准确，从而降低了此类企业的供应链协调成本，提升其存货管理效率，进一步证实了研究假设1。

表7高铁开通与企业存货管理效率：企业需求不确定性差异的对比分析

2.行业市场竞争状况

企业所处行业的市场竞争状况也会影响供应链协调成本。企业所处行业的市场竞争越激烈，其上下游供应商和客户的议价能力也越强，企业也越难以与之平等合作，其供应链协调成本往往较高。同时，此类企业往往也越需要通过供应链企业间的合作应对激烈的市场环境[28]。而高铁开通提高了城市间的可达性，使企业有机会了解原材料和产成品的价格、需求等信息，并能够接触更多的客户和供应商，从而在一定程度上降低了其客户、供应商的议价能力；同时，高铁开通带来更便捷的交流也增强了供应链企业间的交流与合作，从而有助于降低供应链协调成本，提升存货管理效率。因此，我们预期相对于行业市场竞争程度低的企业，高铁开通对行业市场竞争程度高的企业的存货管理效率的影响更大。

借鉴尹志宏等的研究[29]，本文采用企业所处行业的赫芬达尔指数(HHI，即行业内各上市公司销售收入比例平方和)衡量行业的市场竞争状况，根据企业所在行业的赫芬达尔指数中值将样本企业分为市场竞争程度高和市场竞争程度低两组⑤，分别运行模型(1)。表8的回归结果显示，在第(1)和(3)列市场竞争程度高的企业中，HSRAfter的回归系数均在5%的水平上显著为负；而在第(2)和(4)列市场竞争程度低的企业中，HSRAfter的回归系数均未通过显著性检验。其原因可能在于高铁开通在一定程度上降低了客户、供应商的议价能力，同时为供应链企业间协调与整合提供了便捷，降低了供应链协调成本，进而提升了企业的存货管理效率。

表8高铁开通与企业存货管理效率：行业市场竞争差异的对比分析

3.企业办公所在地是否位于区域中心城市

高铁开通联结了大型的区域中心城市和中小型非区域中心城市。对于区域中心城市，其本身就是各行政区域的政治、经济或交通中心。在高铁开通前，相对于非区域中心城市而言，区域中心城市的企业与客户、供应商之间商务出行更便捷，供应链上企业间的合作与交流的机会也更多，柯善咨和赵曜就发现城市只有达到一定的门槛规模才能从上下游产业关联中获得效益[30]。因此，从供应链协调成本的角度看，对非区域中心城市的企业而言，高铁开通可以缩短商务出行时间，减少与客户、供应商之间的供应链协调成本；而对于区域中心城市的企业而言，高铁开通对降低供应链协调成本的边际作用有限，杨思莹和李政就发现高铁开通对区域中心城市的人才创新能力的贡献有限[31]。因此，本文预期相对于区域中心城市，高铁开通对非区域中心城市企业存货管理效率的影响更大。

基于此，借鉴杨思莹和李政的研究[31]，本文将各直辖市、副省级城市和省会城市归为区域中心城市，其他城市归为非区域中心城市。然后，根据企业办公所在地将全样本划分为区域中心城市组和非区域中心城市组，分别运行模型(1)。表9的回归结果显示，在第(1)和(3)列企业办公所在地为非区域中心城市的样本中，HSRAfter的回归系数至少在5%的水平上显著为负；而在第(2)和(4)列企业办公所在地为区域中心城市的样本中，HSRAfter的回归系数均没有通过显著性检验，表明高铁开通对非区域中心城市企业存货管理效率的提升作用更大，进一步证实了研究假设1。

(二)高铁开通对客户、供应商集中度的影响分析

为了进一步验证高铁开通通过降低供应链协调成本从而影响企业存货管理效率的分析逻辑，本文还试图从客户和供应商集中度变化的角度提供高铁开通引起供应链企业间关系变化的直接证据。为此，本文考察高铁开通对企业客户和供应商集中度的影响。借鉴王雄元和高开娟的研究[32]，被解释变量选择客户集中度和供应商集中度，分别用企业向前五大客户的销售比例(CC5)和向前五大供应商的采购比例(SC5)衡量，解释变量为高铁开通城市(HSR)和高铁开通前后(HSRAfter)变量，选择企业资产规模、营业毛利率、营业收入增长率、固定资产比重、上市年龄、行业和年度等控制变量。考虑到企业所在地区运输能力的可能影响，本文还控制了企业办公所在地城市的公路货运量(Road)。

表9高铁开通与企业存货管理效率：区域中心城市与非区域中心城市的对比分析

在具体研究过程中，考虑到客户(供应商)过于集中将会增加客户(供应商)的议价能力，降低供应链的协调效应[33]，本文以客户集中度(供应商集中度)的行业年度中值为界，将样本划分为低客户(供应商)集中度组和高客户(供应商)集中度组。我们预期，在客户(供应商)较为分散的企业中，高铁开通能够加强企业与现有客户(供应商)之间的交流与合作，进而提高现有客户(供应商)的集中度，表现为高铁开通与客户(供应商)集中度正相关；而在客户(供应商)较为集中的企业中，考虑到客户(供应商)较为强势的议价能力，企业可能会通过高铁开通的便捷寻找新的客户资源，削弱现有客户(供应商)的议价能力，进而降低客户(供应商)集中度，表现为高铁开通与客户(供应商)集中度负相关。

表10报告了高铁开通对企业客户和供应商集中度影响的回归结果。第(1)列的回归结果显示，

表10高铁开通对企业客户、供应商集中度影响的回归结果

HSRAfter的回归系数在5%的水平上显著为正，说明在客户较为分散的情况下，高铁开通确实提高了企业的客户集中度，这有助于加强企业与主要客户间的交流与合作，降低双方的协调成本，从而进一步提供了高铁开通影响企业存货管理效率的经验证据。而在第(2)列高客户集中度组中，HSRAfter没有通过显著性检验，说明高铁开通在缓解客户议价能力方面的作用有限。第(3)和(4)列的回归结果显示，无论是在低供应商集中度组还是在高供应商集中度组中，HSRAfter的回归系数均没有通过显著性检验，其原因可能在于在当前大部分行业处于买方市场的情况下，高铁开通对企业与供应商之间关系的影响有限。

七、结论与建议

自从京津城际高铁开通以来，中国逐步进入高铁时代。高铁不仅改变了人们的出行和生活方式，更是加快了信息的流动，便利了经济主体间的信息交流。本文从供应链协调成本的视角，利用高铁开通的“准自然实验”，采用双重差分法考察了高铁开通对企业存货管理效率的影响。研究发现，高铁开通显著降低了开通城市企业的存货持有水平，缩短了存货周转期，提升了企业存货管理效率，并且这一关系主要存在于需求不确定性较大、行业市场竞争程度较高、办公地点位于非区域中心城市等供应链协调成本较高的企业。研究还发现，高铁开通显著提高了客户较为分散企业的客户集中度，从而提供了高铁开通对供应链企业间关系影响的直接证据。本文的研究结果表明，高铁开通确实有助于促进供应链企业间的合作与交流，降低供应链协调成本，提升企业存货管理效率。

本文从供应链协调成本的视角检验了高铁开通如何影响企业的存货管理决策，在理论上拓展了现有文献主要从运输成本的角度探讨企业存货管理决策的研究视野，丰富了企业与客户等供应链上利益相关者关系的相关文献，同时也进一步补充了高铁开通影响微观企业资源配置效率的证据。本文的研究结论也为政策制定部门和企业决策者提供了相应的决策参考：鉴于高铁开通带来时空压缩的正向外部效益，铁路部门在制定高铁规划时需要考虑不同地区尤其是落后地区的高铁建设，进一步促进资源的优化配置，实现区域协同发展；企业应该借助高铁通车的时机，加速与客户、供应商的供应链整合，提高企业乃至供应链的整体竞争力。

限于数据的可得性，本文仅通过考察高铁开通前后企业存货管理效率的变化分析高铁开通对供应链上企业间关系的影响，未来待时机成熟可以通过问卷调查等形式直接考察高铁通车前后企业与客户、供应商间的商务考察次数和通行时间的变化。另外，未来还可以直接考察高铁开通对供应链企业间技术创新等方面的影响。

注释：

①资料来源于凤凰资讯(http://news.ifeng.com/a/20181224/60208747_0.shtml)。

②考虑高铁开通当年的影响，我们也尝试删除了高铁开通当年的数据，主要实证结果不变。

③双重差分模型的“平行趋势假设”检验结果备索。

④与高铁开通前相比，高铁开通后企业的存货平均水平较低0.006(HSRAfter的回归系数)，而样本企业的平均存货持有水平为0.147(InvHold的均值)，因此高铁开通使企业平均存货持有水平下降了约4.1%(0.006/0.147)；高铁开通节约的存货资金绝对数额(2212605.85)计算公式为e21.643×0.147×0.006。

⑤根据《上市公司行业分类指引》(2012年)，本文研究样本涉及30个制造业大类，根据公司营业收入数据，分别计算各行业赫芬达尔指数，并按其中值对样本进行划分。