供应商集中度与缓解中小企业融资约束——基于债务融资的中介效应检验

■王晓燕，史秀敏，师亚楠

一、引言与文献综述

优序融资理论认为，企业融资通常会遵循内源融资、债务融资和权益融资的顺序。然而，限于内源融资难以满足企业发展扩张的资金需求，企业对外融资在其持续发展中发挥着至关重要的作用（李欢等，2018）。在企业进行外部融资的实践中，双方由于信息不对称和交易摩擦增加了交易风险，从而导致外部投资者要求更高的风险溢价以应对风险，由此引起企业内外部融资成本的差异，即企业在使用外源性融资时会面临融资约束。我国企业在对外融资时，相比于股权融资，债务融资因其成本较低、兼具税盾和财务杠杆效应的优势，成为企业对外融资的重要选择。其中，银行信用融资在债务融资中的比重较高。因此，提高企业的债务融资能力，尤其是银行信贷能力对于缓解融资约束至关重要。

此外，我国中小企业在进行债务融资实践中仍然面临规模歧视，因此如何提升中小企业的债务融资能力，缓解中小企业的融资约束问题成为各方关注的焦点。

企业的融资决策不仅由自身资金需求决定，同时也受到外部环境的约束。目前对企业融资约束影响因素的研究，主要从企业自身特征和外部金融发展、制度环境方面探索。企业自身特征方面，王敏芳等（2017）从企业的盈利能力、资产规模大小等因素出发，分析企业内部条件对于其获取银行贷款的影响，研究发现企业的盈利能力和资产规模能够增强银行贷款的可获得性，进而能够缓企业的融资约束。金融发展方面，张凡（2015）从企业外部环境变化影响企业融资行为的机理出发，研究金融发展对于融资约束的影响，结果显示，提升企业外部的金融中介和金融市场的发展水平会有效缓解企业融资约束。王凤荣和慕庆宇（2019）考察发现中小银行发展对于中小企业融资约束的缓解作用，受到政府干预异质性的调节。此外，有学者发现影子银行和互联网金融发展同样有助于缓解中小企业的融资约（李泉等，2018；赵子铱和张馨月，2018）。制度环境方面，盛丹和王永进（2014）从非正式制度的“企业间关系”实证分析企业的双边关系和多边关系对融资约束的影响，研究发现“企业间关系”相比于“政企关系”对于融资约束的缓解作用更加显著。至此，非正式制度在中国企业生存发展中发挥着什么作用，如何发挥作用受到了学者们的关注。特别是在中国金融市场发展不完善、企业普遍面临融资约束且企业的关系型交易普遍存在的情境中，深入分析企业基于供应链联系与供应商建立的关系强度，对企业的债务融资和融资约束是否存在显著影响以及具体的影响机制，可以进一步为缓解中小企业融资约束提供理论依据和实践指导。

已有研究关于企业的供应链关系及供应商集中度对融资约束的影响可以从供应链关系管理和关系资本的视角进行解读。一是供应链关系管理的视角。现有研究发现，供应链上的各交易主体作为企业的主要利益相关者，是其获取资源和信息的重要渠道，也深入影响着企业的行为。关于企业供应链关系集中经济后果的研究，主要存在竞争风险效应和战略协同效应两种观点。竞争观点认为，同一供应链上的企业与客户和供应商之间交易，由于双方的地位不对等会进行价格博弈，也存在一方出于机会主义动机对进行了专用资产投资的另一方“敲竹杠”的现象（林钟高和丁茂桓，2019），因此竞争观点认为供应商集中度高会带来风险效应。而战略协同观点突破了对供应链竞争关系的认识，认为企业选择培育较少的核心供应商和客户并与其保持稳定的长期合作伙伴关系，有助于其发挥外部支持、监督和治理的作用。并且基于供应链管理系统性整体性的思维，企业在经营实践中越来越重视与交易主体间长期关系的培育和价值共享（沈厚才等，2000）。同一供应链上的企业出于发挥资源整合协作优势的动机，会主动加强资源传递整合，包括提供资金融通支持及共享特有的信息资源或者开展必要的合作创新活动，以优化现有产品和服务质量提升供应链的合作效率，更好实现协作绩效提升后的收益共享（曹伟等，2019）。因此，现实中我国企业的供应商集中度和客户集中度水平都较高。

二是关系资本的视角。企业与不同的主体建立的关系本质是一种关系资本，关系资本嵌入于关系网中（盛丹和王永进，2014）。企业与供应链上不同供应商建立的关系同样是其独有的关系资本，且该关系资本嵌入于相应的供应链关系网中，可以强化企业获取外部各种资源的能力。同时企业与优质的供应链主体建立联系可以发挥信任契约的信号外溢效应，增强企业的债务融资能力。企业建立的供应商关系作为一种重要的经济资源，供应商的选择和数量的多少直接关系到企业的经营绩效，进而影响企业的商业信用融资（马黎珺等，2016）、银行借款能力（王迪等，2016）、现金持有水平（王勇和刘志远，2016）、资本结构（杨风和吴晓晖，2017）和融资约束。

具体到企业债务融资方面，供应商集中会对企业的债务融资产生风险效应和战略协同效应，企业的债务融资进一步可细分为商业信用和银行信贷。现有研究发现供应商集中度对企业商业信用融资会产生风险效应，即供应商集中度越高商业信用融资规模越小、期限越短（马黎珺等，2016）。与此相反，供应商集中度高反而能够增强企业的银行借款能力，具体表现为企业的供应商集中度可以提升企业获得银行借款、短期借款和长期借款的规模（王迪等，2016）。由此可见，企业的供应商集中度高在银行信用融资中发挥了战略协同效应，稳定的供应商关系可以起到对企业经营的保障和认证作用，在银行授信决策中可以释放出企业高价值的信号，从而提升企业的债务融资能力（李欢等，2018）。李振东和马超（2019）的实证研究发现提高供应商集中度能够降低企业的融资约。

基于上述研究，笔者聚焦于企业的供应链关系，关注企业与主要供应商的关系亲疏程度，采用供应商集中度来反映企业与供应商的依赖强度和绩效关联强度，深入分析企业的供应商集中度对债务融资和融资约束的影响。这一研究，一方面，可以丰富供应商集中的经济后果的相关文献，进一步明确企业的供应链关系在债务融资中究竟发挥积极作用还是负面作用；另一方面，有助于深入理解企业的供应链关系管理。大供应商是企业重要的经济资源，供应商声誉在企业的债务融资中可以发挥信息甄别和信息监控的外溢效应，降低银行的信息不对称，增强对企业价值的积极判断，进而提升企业的债务融资能力从而缓解融资约束。此外，随着现代市场日渐形成了供应链体系间竞争的发展趋势，企业要积极融入供应链体系，发挥供应链资源整合协同优势，通过与核心供应商建立稳定的关系来提高企业融资能力，更好地缓解企业融资约束。

二、理论分析与研究假设

（一）供应商集中度对商业信用融资的影响

供应商集中度高会减少企业的商业信用融资。首先，供应商作为商业信用的直接提供者，企业能获得的商业信用规模取决于企业与供应商间相对实力的对比。供应商集中度在一定程度上可以体现出企业与供应商间的议价能力大小。企业的供应商集中度高，表明该生产要素对于企业生产过程有重大影响，与企业产品质量关系重大，因此供应商处于议价的强势地位，可以选择减少商业信用的提供，从而加剧企业的融资约束程度。其次，当企业的供应商集中度较高时，企业对于供应商的依赖程度较大，在双方谈判博弈中议价能力较小，面临较高的转换成本，容易受到大供应商的要挟而接受苛刻的付款交易条件，其从供应商处获得商业信用规模将更加有限（马黎珺等，2016）。最后，产品市场竞争理论认为企业所在行业的竞争程度会影响企业的商业信用融资规模，而供应商集中度一定程度上可以反映企业供应商所在行业的竞争程度。当供应商集中度较高时，企业供应商间的竞争程度相对较弱，处于类似垄断的地位，具有较高的议价能力，供应商向企业提供商业信用的动机较弱，从而会削弱企业向供应商获得商业信用融资的能力（马黎珺等，2016；李振东和马超，2019）。基于以上分析提出假设1。

H1：供应商集中度越高，企业获得的商业信用融资越少。

（二）供应商集中度对银行信用融资的影响

供应商集中度高可以增加企业的银行信用融资。现有研究已经证实了供应商集中度会影响企业银行借款能力，并且可以增强企业的银行借款能力。从资产专用性角度分析，供应商集中度高说明企业采购主要集中在大供应商，企业与大供应商间建立了紧密关系，是一种专有化投资，资产专用性强。出于专有投资的相互性，企业与供应商双方都有强烈的意愿维持交易的稳定性和持续性。企业与供应商间关系的稳定性，直接关系到自身生产经营的持续性和产品的质量，即直接影响到企业的经营绩效。从银行授信角度看，供应商集中度高的企业，从某种程度上向银行传递了企业经营良好、违约风险低的信号。因为企业拥有的大供应商，在与企业频繁的购销互动中不断熟悉，逐渐积累起信息优势，银行可以利用大供应商对企业信息甄别和信息监控的外溢效应，降低信息不对称，将企业与供应商间的关系作为信贷决策考量的重要指标，对企业的信贷风险评价更加积极。因此，供应商集中度高的企业，可以向银行传递自身经营良好的信号，提高银行信用融资的能力，从而缓解自身的融资约束。基于上述分析提出假设2。

H2：企业的供应商集中度越高，获得的银行信用融资越多。

（三）供应商集中度对企业融资约束的影响

直接考察企业供应商集中度与融资约束关系的研究较少，主要研究的都是企业的供应商集中度对其债务融资的影响。银行信贷与商业信用作为企业债务融资的两种主要方式，是影响企业融资约束的两种主要渠道（李振东和马超，2019）。总体来看，供应商集中度高，一方面，可以提升企业的银行信贷能力，起到缓解融资约束的作用；另一方面，供应商集中度过高会削弱企业的相对议价能力，减少其商业信用融资规模，从而加剧融资约束。因此，企业供应商集中度对融资约束的作用效果，取决于其增加银行贷款的作用与减少商业信用的作用大小。进一步分析，二者作用大小由企业在实际融资中对这两种融资方式的依赖程度决定。换言之，供应商集中度对企业融资约束的影响，与其银行信用融资比重和商业信用融资比重的大小密切相关。在企业的融资实际中，银行信用融资的规模远远高于商业信用融资的占比，因此提高供应商集中度增加银行信贷的作用会大于商业信用减少的负面效果。根据以上分析提出假设3。

H3：提高供应商集中度总体上可以缓解企业的融资约束。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

考虑到笔者的研究主要针对中小企业融资约束问题，故选取2004—2018年中小板上市公司为研究样本。样本期始于2004年是因为我国中小板股票从2004年开始上市交易，考虑到供应商数据的可得性，样本期截至2018年度。并且遵循以下规则对样本数据进行筛选：逐年剔除样本期内当年被标记ST、*ST以及恢复正常的公司；考虑到财务结构的不同，删除金融类上市公司；剔除样本期内前五大供应商采购数据缺失的观测值；删除当年财务状况存在异常的观测值，主要包括：去掉总资产小于0的样本，去掉总资产小于总负债的样本观测值，去掉总资产与负债和所有者权益之和不相等的样本。最终得到908个公司的7275个样本观测值。此外，考虑到极端值的影响对所有连续变量进行了上下1%缩尾处理。所使用的供应商集中度数据来自CNRDS数据库，上市公司财务、公司治理等数据来自CSMAR数据库。

（二）模型构建与指标选取

1.模型构建

根据上述理论分析，为了实证检验供应商集中度影响企业融资约束的作用机制，借鉴温忠麟等（2014）的中介效应检验方法，构建如下的具体模型：

其中，下标i表示公司，t表示年度，Indcdj和Yeari分别为控制行业和时间效应的影响，Uj表示控制公司个体异质性的影响。在式（2）中，Supcred为第一个中介变量商业信用融资规模；类似的，式（3）中Tloan为第二个中介变量银行借款总额，ε为模型的随机干扰项。

2.指标选取

被解释变量：融资约束。现有实证研究中使用的融资约束度量指标主要分为两类：一是使用企业行为特征方面的变量来间接反映融资约束，如投资——现金流敏感性、现金——现金流敏感性等；二是通过企业财务变量的线性组合来直接衡量融资约束的大小，如KZ指标、WW指标和SA指标。笔者借鉴刘莉亚等（2015）的研究，使用SA指数的绝对值（SAabs）反映企业的融资约束，SA指数的绝对值越大表示企业的融资约束越强。计算公式为：SA指数=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age。相比于其他度量指标，该变量仅包含了企业规模、企业规模平方项和年龄三个内生性较弱的变量，而且便于计算（鞠晓生等，2013）。同时用现有研究广泛采用的KZ指数对结论进行稳健性检验。

解释变量：供应商集中度（T5suplpart）。借鉴现有研究的做法，采用企业向前五大供应商采购的总金额占当年总采购金额的比重来测度企业的供应商集中度（王勇和刘志远，2016；李振东和马超，2019）。

中介变量：商业信用融资规模和银行借款总额。其中，商业信用融资规模为供应商向企业提供的商业信用净额，以企业的应付票据与应付账款减去预付款净额衡量，银行借款总额以短期借款和长期借款之和衡量。参考李振东和马超（2019）的做法，对商业信用规模和银行借款总额用营业收入进行规模化处理。

控制变量：参照已有相关文献的做法，回归时还控制了可能会对企业融资约束有影响的多个主要的公司财务和公司治理变量，具体包括：资产规模（Size）、企业成立年限（Age）、资产负债率（Lev）、固定资产比率（Fixrate）、成长性（Growth）、总资产收益率（Roa）、股权集中度（Sharerate）、两职合一（Double）、董事会规模（Tnumb）、独董比例（Ddbl）。各变量的定义具体见表1所示。

表1 变量定义

续表1

四、实证结果与分析

（一）描述性统计分析

表2 样本描述性统计

表2数据显示，我国中小板上市的企业普遍面临着较强的融资约束。从样本均值看，大多数企业的银行信用融资规模高于商业信用的规模，企业更依赖于银行信用融资，其对融资约束的影响更大。从极端值看，也存在极少数企业的商业信用融资规模较高，表明商业信用是这些企业重要的融资渠道。此外，我国中小板企业的供应商集中度普遍较高，而且企业之间的供应商集中度的差异较大。其他控制变量的描述性统计表明，变量的取值在可接受范围内。

（二）多元回归分析

表3为假设检验结果，借鉴温忠麟等（2014）提出的中介效应的分析步骤：

第一步，对供应商集中度与企业融资约束进行回归，结果见表3模型（1），SAabs的回归系数为-0.00016，且在1%的水平上显著为负，说明提高供应商集中度会缓解企业的融资约束。回归结果证明了H3成立，即主效应成立。

第二步，对中介变量（商业信用融资和银行借款总额）分别与解释变量供应商集中度进行回归，结果如表3的模型（2）和（3）所示。可以看出，供应商集中度越高，企业的商业信用融资越少，然而，供应商集中度高会增加企业的银行借款能力（Tloan的系数显著为正）。回归结果支持了H1和H2，且两个中介变量的作用效果相反。

第三步，将被解释变量融资约束与解释变量供应商集中度以及两个中介变量（商业信用融资和银行借款总额）放入同一模型中进行回归，结果见表3的模型（4）所示。商业信用融资的系数显著为负，意味着商业信用融资对融资约束产生负向影响，会加剧企业的融资约束；银行借款总额的系数显著为正，说明提高供应商集中度正向影响企业银行借款，进而可以缓解企业的融资约束。而且银行借款总额的系数绝对值大于商业信用融资的绝对值，说明银行借款对融资约束的影响更大。

第四步，根据回归结果判断中介效应是否成立。表3的模型（4）解释变量T5suplpart的系数不显著，说明商业信用融资和银行信用融资是供应商集中度影响企业融资约束的完全中介变量。进一步综合表3的模型（1）、（2）和（4）来看，模型（2）中解释变量T5suplpart的系数（-0.001 23）与模型（4）中中介变量Supcred的系数（-0.010 38）之积为正，与模型（4）中解释变量T5suplpart的系数（0.000 01）符号相同，说明商业信用融资的中介效应占总效应的比例为-0.001 23×（-0.010 38）/（0.000 01）=1.277；同理综合考虑模型（1）、（3）和（4）的结果，中介变量银行借款总额的中介效应占总效应的比例为0.002 27×（0.018 42）/（0.000 01）=4.181，大于商业信用融资的影响，因此供应商集中度提高会起到缓解融资约束的作用。

表3 供应商集中度与企业商业信用、银行信用融资和融资约束回归结果

总体看，供应商集中度提高在减少企业的商业信用融资的同时增加银行信用融资，最终起到缓解企业融资约束的作用。上述变量间的中介效应关系和回归系数如图1所示。

图1 供应商集中度缓解企业融资约束的作用机制

（三）稳健性检验①限于篇幅，结果留存备索。

为了检验结论的可靠性，进行了如下稳健性检验：

一是模型误差项调整和改变回归方法的稳健性测试。考虑到回归模型误差项可能存在的异方差、自相关和截面相关问题，对以上回归模型使用Driscoll—Kraay标准误调整后的模型回归系数为依然显著，且系数符号与前文的假设一致，验证了回归结果的稳健性。此外，前文的回归主要是混合最小二乘回归，考虑到公司的债务融资规模和融资约束有明显的个体差异，因此使用基于面板数据的个体固定效应模型进行稳健性测试，结果显示回归系数的大小和显著性水平的变化较小，与前文的结论保持一致，说明前文结论稳健。

二是使用工具变量法进行稳健性检验。前文的回归结果可能存在遗漏变量、反向因果等内生性问题。借鉴李振东和马超（2019）的做法，将每个年份同行业其他企业供应商集中度的均值作为企业供应商集中度的工具变量，采用两阶段最小二乘法同时考虑个体固定效应进行内生性修正。结果显示除商业信用融资的系数不显著外，其他回归系数符号和显著性水平都验证了前文的假设和结论是稳健的。原因在于行业供应商集中度平均值对于企业商业信用融资而言不满足工具变量的内生性要求，即供应商集中度对商业信用融资的回归方程不需要使用工具变量法进行内生性问题的修正。

三是重新度量被解释变量和中介变量的稳健性测试。采用KZ指数重新度量企业的融资约束程度（孟庆玺等，2018），同时借鉴王迪等（2016）的做法，对中介变量商业信用融资和银行借款用期末资产余额进行规模化处理重新度量，替换后回归系数依然显著，从而支持了前文的结论。

五、基于企业行业、产权和议价能力异质性的进一步研究

（一）企业行业异质性的调节作用

上述作用机制分析表明，供应商集中度增加最终可以缓解企业的融资约束，但是企业的供应商集中度存在明显的行业差异。将样本企业按所属行业分为制造业和非制造业后分组回归，表4结果显示相比于制造业企业，非制造业企业的供应商集中度提高可以显著缓解融资约束。

（二）企业产权性质异质性的调节作用

大量研究表明企业的债务融资能力会受到产权性质的显著影响，相比于国有企业，非国有企业更难获得银行贷款，面临更为严重的融资约束。究其原因，一方面，政府出于行政绩效考核动机会对银行信贷配置进行行政干预，由此导致在强化国企信贷便利的同时，也相应地减少了非国企的信贷资源，增强了其融资约束；另一方面，非国有企业自身的资产规模劣势也会影响其债务融资能力（白俊和连立帅，2012）。大多数非国企资产规模较小、抵押品不足，在银行的风险评价中处于劣势从而面临较大融资约束。根据企业的产权性质将样本分为国企和非国企两组回归，结果表明提高供应商集中度对非国企融资约束的缓解作用更显著，而在国企中的作用不显著。

（三）企业议价能力异质性的调节作用

企业的议价能力强化了企业异质性风险水平，直接影响其商业信用的获取和融资规模（周丽媛等，2020），进而影响到企业的融资约束。同时，企业的议价能力高，一定程度上反映出企业的市场竞争力强及处于供应链的强势地位，可以传递出企业经营良好具有竞争力的信号，有利于增强银行信贷的可获得性。因此，企业的议价能力也会调节供应商集中度与融资约束的关系，企业的议价能力越强，供应商集中度对于融资约束的缓解作用也更明显。参考现有研究的做法使用企业的资产规模（总资产的对数）来衡量企业的议价能力，按照资产规模是否高于样本均值分为两组进行回归，结果显示企业的议价能力存在显著的调节作用，高议价能力企业的供应商集中度提高可以显著缓解企业的融资约束。

表4 企业行业、产权性质和议价能力的分组回归结果

六、结论与讨论

聚焦我国中小企业的融资约束问题，从企业融资约束的影响因素切入，关注非正式制度——企业与供应商建立的关系强度，即供应商集中度对融资约束的影响。使用我国2004—2018年中小板上市公司的数据进行实证检验，结果表明：提供应商集中度可以缓解中小企业融资约束，其中债务融资发挥中介作用，具体的作用机制是提高供应商集中度有利于中小企业获得银行信用融资，进而起到缓解融资约束的作用。虽然提高供应商集中度会抑制商业信用融资规模，但由于我国的中小企业更依赖银行信用融资，因此该负面影响远远小于增加银行信用融资规模的正面效应。进一步基于企业行业、产权性质和议价能力异质性的研究发现，供应商集中度的行业差异会对二者的关系产生调节作用，供应商集中度对企业融资约束的缓解作用在非国有企业中才显著存在，而且企业自身的议价能力越大，提高供应商集中度的缓解作用越突出。

上述研究结论具有现实指导意义：第一，企业要重视自身供应链关系的战略管理，不断维护和加强与主要供应商的联系，在实际交易中要避免短视行为，有针对性地进行专有化投资，以降低采购过程的不确定性和交易成本，更好地发挥出大供应商对企业信息甄别和信息监控的外溢效应，向银行传递自身经营良好的信号，提高企业自身的债务融资能力，从而缓解融资约束。第二，企业要积极融入供应链关系网络，帮助企业获得更多的信息、技术和资金等资源，不断提升供应链关系的价值，这样有助于促进中小企业竞争力提升和持续发展。