包曉嵐 趙瑞

【摘要】證券分析師作為專業(yè)的信息解讀者，是資本市場中重要的信息中介，在監(jiān)督公司治理與引導(dǎo)投資者理性投資中發(fā)揮了積極的作用。以2008～2017年A股上市公司為樣本，分別從企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險與會計信息質(zhì)量兩條路徑研究客戶集中度對分析師盈余預(yù)測的影響，并進一步考慮企業(yè)內(nèi)外部特征的影響。研究發(fā)現(xiàn)，客戶集中度顯著負向影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。對影響路徑的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險與會計信息質(zhì)量是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測的重要中介。進一步研究表明，外部環(huán)境不確定性、企業(yè)議價能力、客戶特征顯著影響客戶集中度對分析師盈余預(yù)測的作用機理。上述研究結(jié)論對于投資者解讀客戶集中度的信息含量具有積極的借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】客戶集中度；分析師盈余預(yù)測；業(yè)績波動風(fēng)險；會計信息質(zhì)量；環(huán)境不確定性

【中圖分類號】F234【文獻標(biāo)識碼】A【文章編號】1004-0994（2019）22-0025-10

【基金項目】教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“同鄉(xiāng)關(guān)系與企業(yè)環(huán)保投資決策：約談背景下政企互動視角的理論分析與實證檢驗研究”（項目編號：18YJC630058）

一、引言

2018年中央經(jīng)濟工作會議中關(guān)于資本市場改革的論述中提到，資本市場在金融運行中具有牽一發(fā)而動全身的作用，要通過深化改革，打造一個規(guī)范、透明、開放、有活力、有韌性的資本市場。證券分析師作為重要的信息中介，在提升資本市場資源配置效率與促進資本市場轉(zhuǎn)型升級中發(fā)揮著重要的作用。而我國目前資本市場存在投資主體結(jié)構(gòu)不合理、投資理念不夠成熟、投資行為不夠理性的問題。深交所發(fā)布的《2017年個人投資者狀況調(diào)查報告》顯示：從投資主體結(jié)構(gòu)來看，2017年證券市場仍以中小投資者為主，證券賬戶資產(chǎn)額低于50萬元的投資者（中小投資者）占比75.1%；從投資理念來看，長期價值類投資者占比26.5%，短線交易類投資者占比18.1%，趨勢類投資者占比25.9%，長期價值投資比例還比較低；從投資行為來看，非理性投資行為發(fā)生比例依然較高。資本市場轉(zhuǎn)型升級的新要求，與現(xiàn)有投資結(jié)構(gòu)不合理、投資理念不成熟、投資行為不理性的資本市場投資現(xiàn)狀形成了巨大的反差。資本市場的現(xiàn)狀迫切要求發(fā)揮證券分析師的信息中介作用，引導(dǎo)投資者理性投資，以促進資本市場資源配置效率的提升。

現(xiàn)有關(guān)于分析師盈余預(yù)測影響因素的研究較少從企業(yè)利益相關(guān)者——主要客戶的視角展開。企業(yè)的業(yè)績波動性與上市公司公開披露的會計質(zhì)量是影響分析師盈余預(yù)測的重要因素。分析師在企業(yè)歷史業(yè)績的基礎(chǔ)上，根據(jù)上市公司公開披露的信息和宏微觀經(jīng)濟環(huán)境形成對企業(yè)微觀行為的看法，在較為充分地掌握企業(yè)當(dāng)期業(yè)績的變動情況之后進行盈余預(yù)測。企業(yè)的主要客戶作為企業(yè)所在供應(yīng)鏈的重要參與者，既能直接影響企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險，又會間接影響企業(yè)的會計信息質(zhì)量，無疑是影響分析師盈余預(yù)測的重要因素。同時，較高的客戶集中度雖然能發(fā)揮良好的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)，但會給企業(yè)帶來客戶依賴的風(fēng)險，在不同的情境下，客戶集中度在公司治理中發(fā)揮的作用不同。那么，企業(yè)的客戶集中度如何影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性？客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的路徑是什么？在不同的情境下，客戶集中度在公司治理中發(fā)揮作用的差異性是否影響分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性？

鑒于此，本文選取2008 ～2017年A股上市公司作為樣本進行實證檢驗，研究結(jié)果表明：客戶集中度越高，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越低；企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險與會計信息質(zhì)量是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測的重要中介；在不同的情境下客戶集中度對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的影響存在差異，只有在環(huán)境不確定性高、企業(yè)議價能力低、客戶不穩(wěn)定、客戶為非國有企業(yè)時，客戶集中度才會顯著負向影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。本文的研究豐富了分析師盈余預(yù)測影響因素的相關(guān)文獻，同時有利于投資者解讀企業(yè)客戶集中度的信息含量。

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）客戶集中度與分析師盈余預(yù)測

客戶集中度對企業(yè)而言像一把“雙刃劍”，既存在客戶依賴的風(fēng)險，又有利于供應(yīng)鏈整合?？蛻艏卸鹊奶岣邥萍s企業(yè)的議價能力，大客戶通常意味著其具有較強的議價能力，隨著客戶集中度的提高，企業(yè)的業(yè)績越來越依賴大客戶，能否維持與大客戶的關(guān)系成為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的主要來源。企業(yè)為了維持與大客戶的關(guān)系，在談判中會做出更多的妥協(xié)與讓步，并向客戶提供更多的折扣。在法治環(huán)境較差的地區(qū)，隨著供應(yīng)商集中度的提高，企業(yè)與供應(yīng)商和客戶之間存在更多的私有信息交流，這種私有信息的交流在很大程度上降低了會計信息可比性[1]。同時，客戶集中度的提高也會降低公司聘用十大會計師事務(wù)所進行審計的概率[2]，增加企業(yè)審計意見購買的概率[3]，制約企業(yè)會計信息質(zhì)量的提高。為了對客戶風(fēng)險進行防范，企業(yè)會承擔(dān)大量的專有化成本。在專有化投資程度比較高的企業(yè)，客戶集中度的提高會增加企業(yè)的成本粘性[4]。同時，在特定的情況下客戶集中度也會發(fā)揮促進供應(yīng)鏈整合的潛在效應(yīng)；但是優(yōu)質(zhì)穩(wěn)定的客戶作為企業(yè)的潛在資源，也能夠向市場傳遞積極的信號，從而緩解企業(yè)的融資約束，改善企業(yè)的市場表現(xiàn)，體現(xiàn)供應(yīng)鏈整合效應(yīng)。優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商或者客戶可以向外部利益相關(guān)者釋放企業(yè)運行良好的信號，有利于產(chǎn)生正的外部效應(yīng)。隨著供應(yīng)商/客戶集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行借款、短期借款、長期借款的規(guī)模都更大[5]。同時，穩(wěn)定客戶能夠提高分析師對企業(yè)盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性，減少預(yù)測分歧和偏差[6]。

雖然客戶集中度存在潛在的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)，但是客戶集中度整合效應(yīng)的發(fā)揮在很大程度上取決于公司所處的治理環(huán)境、客戶關(guān)系所處的生命周期以及企業(yè)與客戶的相對議價能力等方面內(nèi)容。客戶集中度在公司治理中表現(xiàn)出的效應(yīng)也不相同，Irvine等[7]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的客戶關(guān)系越成熟，客戶集中度的整合效果越顯著。但是企業(yè)與客戶的關(guān)系處于何種發(fā)展階段是一個相對模糊的概念，而且隨著外部環(huán)境的變化，企業(yè)與客戶的關(guān)系可能呈現(xiàn)曲線發(fā)展態(tài)勢，這種模糊的狀態(tài)增加了分析師信息解讀的成本。同時企業(yè)與客戶的相對議價能力也不是一成不變的，議價能力相對較高的企業(yè)既能利用自身的議價能力壓榨對方[8]，也有可能向?qū)Ψ教峁└嗟捏w恤效應(yīng)，存在合謀損害第三方利益的潛在可能。因此，客戶集中度的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)具有很大的不確定性，也很難被分析師識別?；谝陨戏治觯P者認(rèn)為：客戶集中度對于分析師的作用更多體現(xiàn)為一種風(fēng)險效應(yīng)。因此，提出假設(shè)1：

H1：客戶集中度越高，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越低。

（二）客戶集中度、企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性

證券分析師預(yù)測上市公司業(yè)績主要運用三種方法：縱向類推法，即主要根據(jù)企業(yè)的歷史業(yè)績來推測企業(yè)的未來業(yè)績；橫向類推法，即根據(jù)同行業(yè)公司的業(yè)績來推測公司的業(yè)績；異常加減法，剔除非正常性業(yè)績波動，考慮企業(yè)穩(wěn)定增長趨勢。這三種方法雖然在基期業(yè)績參照主體的選擇上存在差異，但是實質(zhì)上都是趨勢分析的方法，由此可見企業(yè)的業(yè)績變化趨勢在很大程度上影響了分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性。企業(yè)的業(yè)績波動性作為企業(yè)業(yè)績變化的體現(xiàn)，無疑是影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的重要因素，客戶集中度的提高會增加企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險。

基于議價能力理論，在雙方談判過程中，議價能力更強的一方通常處于更有利的地位，能夠迫使對方做出更多的妥協(xié)和讓步，從而在零和博弈中取得更多的利益。首先，隨著客戶集中度的提高，企業(yè)的客戶依賴風(fēng)險增大，客戶對企業(yè)資源的擠壓效應(yīng)更明顯。大客戶的存在促使企業(yè)將主要的資源用于滿足大客戶需求，從而使企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績受制于客戶需求的變動。同時，企業(yè)在與具有議價優(yōu)勢的供應(yīng)商和客戶談判時更容易做出一系列讓步，導(dǎo)致公司利潤被蠶食[9]，加劇了企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險[10]；同時，當(dāng)客戶面臨的經(jīng)營風(fēng)險較高時，其更有能力將經(jīng)營風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁到議價能力較弱的供應(yīng)商企業(yè)中，從而使供應(yīng)商企業(yè)被迫承擔(dān)更多潛在的經(jīng)營風(fēng)險。其次，為了防范客戶流失風(fēng)險，企業(yè)承擔(dān)了更多的潛在成本。為了防范客戶流失帶來的經(jīng)營風(fēng)險和陷入財務(wù)困境的風(fēng)險，企業(yè)通常會選擇降低財務(wù)杠桿，提高現(xiàn)金儲備[11]，抑制企業(yè)創(chuàng)新資源的投入，降低企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)能力，使企業(yè)面臨更差的經(jīng)營業(yè)績。

基于以上分析，客戶集中度的提高，強化了客戶在談判中的議價能力，使企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績更多地依賴于主要客戶的需求，增加了企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險。當(dāng)企業(yè)的業(yè)績波動較劇烈時，分析師的盈余預(yù)測行為受到更多不確定因素的影響，從而提高了分析師信息解讀的難度，不利于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的提高?；谝陨戏治鎏岢黾僭O(shè)2：

H2：客戶集中度正向影響企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險，企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的中介。

（三）客戶集中度、會計信息質(zhì)量與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性

上市公司披露的公開信息是分析師進行盈余預(yù)測的重要信息來源，信息透明度越高，分析師對公司盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性越高[12，13]?？梢哉f，會計信息質(zhì)量是分析師進行盈余預(yù)測的基石，而客戶集中度的提高降低了企業(yè)的會計信息質(zhì)量。

基于信息不對稱理論，企業(yè)與投資者之間存在信息不對稱，而會計信息質(zhì)量發(fā)揮了積極的信號傳遞作用，高質(zhì)量的會計信息能夠降低企業(yè)與外部利益相關(guān)者的信息不對稱程度，降低企業(yè)的交易成本。一方面，隨著客戶集中度的提高，客戶為了防止管理層隱瞞壞消息影響自身經(jīng)營活動，會要求企業(yè)披露更加穩(wěn)健的會計信息[14]，但是客戶集中度越高，企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險越高，企業(yè)為了留住客戶，會進行選擇性的信息披露，從而降低會計信息的透明度。另一方面，客戶集中度的提高也會加強企業(yè)與客戶之間私有信息的交流，降低企業(yè)公開披露信息的質(zhì)量，加劇投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度?？蛻艏卸忍岣?，使得企業(yè)專有化資產(chǎn)的轉(zhuǎn)換成本增加，為了迎合客戶的業(yè)績預(yù)期，企業(yè)管理層更有動機加強企業(yè)的盈余管理。從短期看，企業(yè)的盈余管理活動會對外釋放積極的信號，顯著正向影響供應(yīng)商和客戶在下期進行專有性投資的規(guī)模，但是從長期看，企業(yè)的盈余管理活動會縮短客戶與企業(yè)的合作期限[15]；同時，客戶集中度的提高還會增加企業(yè)審計意見購買的概率，從而降低企業(yè)的會計信息質(zhì)量。

客戶集中度提高，企業(yè)一方面會通過加強與客戶的私有信息溝通，進行選擇性信息披露，從而降低公開披露的會計信息質(zhì)量。另一方面，企業(yè)會采用盈余管理的方式操縱企業(yè)的信息，并購買審計意見，降低企業(yè)的會計信息質(zhì)量?？蛻艏卸鹊奶岣呒觿×似髽I(yè)與投資者之間的信息不對稱程度，而分析師的盈余預(yù)測在很大程度上依賴于上市公司公開披露的信息。因此，基于以上分析，提出假設(shè)3：

H3：客戶集中度負向影響會計信息質(zhì)量，會計信息質(zhì)量是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的中介。

三、研究設(shè)計

（一）樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取2008～2017年我國A股上市公司作為基礎(chǔ)樣本；客戶集中度數(shù)據(jù)主要從CSMAR數(shù)據(jù)庫中獲取，并從巨潮資訊手工下載上市公司的年報對遺漏數(shù)據(jù)進行了手工整理，客戶穩(wěn)定性根據(jù)客戶集中度的數(shù)據(jù)手工整理獲取，主要客戶的企業(yè)性質(zhì)通過天眼查網(wǎng)站查詢獲取，其他財務(wù)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文按照如下步驟對樣本進行了深度處理：①剔除金融行業(yè)的數(shù)據(jù)；②剔除ST公司樣本；③剔除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；④考慮到分析師預(yù)測報告距離預(yù)測年度報告的時間間隔會嚴(yán)重影響分析師預(yù)測準(zhǔn)確性，本文僅選取分析師距離年報披露日最近的一次預(yù)測作為最終的有效觀測值。在此基礎(chǔ)上，對所有連續(xù)變量在上下1%水平上進行了縮尾處理以消除極端值的影響。通過篩選最終得到16685個樣本觀測值。

（二）變量選取

1.分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。本文參考Huberts和Fuller[16]、王雄元等[17]的研究，通過以下方法計算分析師的盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。

其中，F(xiàn)orecastEps為同一年度所有分析師盈余預(yù)測的均值，由于每個分析師在同一年度內(nèi)對于同一家公司可能有多次預(yù)測結(jié)果，在數(shù)據(jù)處理的過程中，保留距離年報公布日最近的一次預(yù)測結(jié)果作為有效的觀測值。ActuallyEps為公司實際的Eps值。Ferro越大，表示分析師盈余預(yù)測值與公司實際盈余的差異越大，即分析師的盈余預(yù)測偏差越大，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越低。

2.客戶集中度。在Patatoukas[18]的研究中，其率先使用前五大客戶銷售占比衡量客戶集中度；我國學(xué)者王雄元等[19]的研究中，客戶集中度的度量也使用了前五大客戶銷售占比以及前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)。本文業(yè)采用上述兩個指標(biāo)作為客戶集中度的替代性衡量指標(biāo)，即企業(yè)前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)（hhi）、企業(yè)前五大客戶銷售占比（top5）。

3.企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險。本文借鑒陳正林[10]的研究方法，采用企業(yè)的業(yè)績波動性作為企業(yè)風(fēng)險的衡量指標(biāo)，使用企業(yè)過去三年的托賓Q值標(biāo)準(zhǔn)差作為業(yè)績波動風(fēng)險的衡量指標(biāo)。

4.會計信息質(zhì)量?，F(xiàn)有關(guān)于會計信息質(zhì)量的主要衡量指標(biāo)有會計信息可比性、會計信息穩(wěn)健性、盈余質(zhì)量等。投資者在投資過程中更加關(guān)心企業(yè)的盈余管理情況，因此，本文在研究過程中使用Ball、Shivakumar[20]提出的修正的現(xiàn)金流量應(yīng)計利潤的估計模型。盈余質(zhì)量的具體計算公式如下：

其中：下標(biāo)i表示公司，下標(biāo)t表示年份；Ca為應(yīng)計利潤，應(yīng)計利潤=存貨變化+應(yīng)收賬款變化+其他流動資產(chǎn)變化-應(yīng)付賬款變化-折舊；CFO表示公司當(dāng)年的經(jīng)營現(xiàn)金流量，等于異常項目前利潤與應(yīng)計利潤之差；DCFO為啞變量，當(dāng)CFO為負值時，賦值為1，否則賦值為0。之后，分行業(yè)分年度進行回歸得到回歸模型的殘差，使用過去三期殘差的標(biāo)準(zhǔn)差作為當(dāng)期盈余質(zhì)量wca，該指標(biāo)越大，表示企業(yè)的會計信息質(zhì)量越低。

5.環(huán)境不確定性。環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)借鑒申慧慧等[21]的研究，環(huán)境不確定性表現(xiàn)為企業(yè)銷售收入的波動性，然而一部分的銷售收入的變動是由公司穩(wěn)定增長的業(yè)績帶來的，于是本文采用剔除企業(yè)穩(wěn)定增長部分并經(jīng)行業(yè)和年度調(diào)整的銷售波動性作為企業(yè)環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)，模型如下：

Sale=β0+β1year+ε（3）

基于公司過去五年的銷售收入數(shù)據(jù)，采用最小二乘法進行回歸，Sale為銷售收入；year為年度變量，如果觀測值為過去第四年，則year=1，觀測值是過去第三年，則year=2，依此類推?；貧w模型的殘差即為企業(yè)過去五年的非正常銷售收入，用公司過去五年非正常銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差除以過去五年非正常銷售收入的均值，得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性，分行業(yè)分年度計算未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)，用未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性除以其中位數(shù)得到經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。

6.公司議價能力。參考王迪等[5]的研究，從兩個維度來衡量公司的議價能力：一是采用公司在同行業(yè)中的市場份額（mps），該值大于行業(yè)中位數(shù)表明企業(yè)的相對議價能力較強；二是采用公司在同行業(yè)中的相對市場價值（mpv），該值大于行業(yè)中位數(shù)表示企業(yè)相對議價能力較強。

7.客戶穩(wěn)定性。本文借鑒王雄元、彭旋[6]對穩(wěn)定客戶的定義，采用前五大客戶在前一年出現(xiàn)的次數(shù)除以5作為客戶穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)，同時將客戶穩(wěn)定性的分年度分行業(yè)中位數(shù)作為參考，大于中位數(shù)的取值為1，小于等于中位數(shù)的取值為0。

主要變量定義見表1。

四、實證分析結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的最小值為0.01，與最大值36.77存在較大的差距，可見不同公司分析師預(yù)測準(zhǔn)確性存在較大的差異。由于披露政策規(guī)定上市公司應(yīng)當(dāng)披露主要客戶供應(yīng)商情況，即前五大客戶銷售占比（top5），鼓勵上市公司披露主要供應(yīng)商客戶的具體信息，如分別披露前五大客戶銷售占比、披露前五大客戶的具體名稱等。從客戶集中度樣本觀測值可以看到，2008～2017年有效樣本量為16685個，分別披露前五大客戶銷售占比的樣本有12341個，約占全樣本的74%。前五大客戶銷售占比（top5）最小值與最大值差異顯著，有些企業(yè)的客戶極為零散，而有些企業(yè)的銷售收入幾乎全部來源于前五大客戶，客戶依賴風(fēng)險顯著。從前五大客戶銷售占比的均值來看，上市公司銷售收入有30%來源于前五大客戶，上市公司普遍存在客戶依賴的潛在風(fēng)險。

（二）實證分析結(jié)果

1.客戶集中度與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。表3報告了假設(shè)1的回歸結(jié)果。前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)（hhi）在10%的顯著性水平上正向影響分析師盈余預(yù)測偏差，估計系數(shù)為0.0054；前五大客戶銷售占比（top5）在1%的顯著性水平上正向影響分析師盈余預(yù)測偏差，估計系數(shù)為0.0067?？傮w而言，客戶集中度顯著正向影響分析師盈余預(yù)測偏差，即客戶集中度越高，分析師的盈余預(yù)測偏差越大，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越低，驗證了假設(shè)1。

2.客戶集中度、企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。表4報告了假設(shè)2的回歸結(jié)果，在假設(shè)1的基礎(chǔ)上，進一步驗證客戶集中度對企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險的影響，被解釋變量為業(yè)績波動風(fēng)險，解釋變量為客戶集中度，并關(guān)注客戶集中度（cc）的顯著性。列（1）解釋變量為前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)（hhi），估計系數(shù)為0.0036，在1%的水平上顯著；列（2）解釋變量為前五大客戶銷售占比（top5），估計系數(shù)為0.0034，在1%的水平上顯著。由此可見，企業(yè)的客戶集中度顯著正向影響企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險，客戶集中度越高，企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險越大。在此基礎(chǔ)上，進一步驗證企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險的中介效應(yīng)，被解釋變量為分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，解釋變量為客戶集中度與業(yè)績波動風(fēng)險，并關(guān)注企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險（sttbinq）的顯著性水平：列（3）sttbinq的估計系數(shù)為0.3200，在1%的水平上顯著；列（4）sttbinq的估計系數(shù)為0.2710，在1%的水平上顯著。由此可見，客戶集中度通過企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險影響分析師盈余預(yù)測的間接效應(yīng)顯著，假設(shè)2得到了驗證。客戶集中度通過企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，即企業(yè)業(yè)績波動風(fēng)險是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的中介變量。

3.客戶集中度、會計信息質(zhì)量與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。表5報告了假設(shè)3的回歸結(jié)果，在假設(shè)1的基礎(chǔ)上，進一步驗證客戶集中度對會計信息質(zhì)量的影響，被解釋變量為會計信息質(zhì)量，解釋變量為客戶集中度，并關(guān)注客戶集中度（cc）回歸系數(shù)的顯著性水平。

列（1）解釋變量為前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)（hhi），估計系數(shù)為0.0002，在1%的水平上顯著；列（2）解釋變量為前五大客戶銷售占比（top5），估計系數(shù)為0.0002，在1%的水平上顯著。cc的系數(shù)在1%的水平上顯著，說明客戶集中度顯著影響企業(yè)的會計信息質(zhì)量，客戶集中度越高，企業(yè)的會計信息質(zhì)量越低。進一步驗證會計信息質(zhì)量的中介效應(yīng)，被解釋變量為分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，解釋變量為客戶集中度、會計信息質(zhì)量，并關(guān)注會計信息質(zhì)量（wca）的顯著性水平。列（3）wca的估計系數(shù)為2.0130，在1%的水平上顯著；列（4）wca的估計系數(shù)為1.9100，在1%的水平上顯著，會計信息質(zhì)量是hhi、top5影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的部分中介，假設(shè)3得到了驗證?？蛻艏卸韧ㄟ^會計信息質(zhì)量影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，即會計信息質(zhì)量是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的中介變量。

（三）進一步分析

客戶集中度在公司治理中更多地是發(fā)揮供應(yīng)鏈的整合效應(yīng)還是導(dǎo)致了客戶依賴的風(fēng)險效應(yīng)，一直是客戶集中度文獻研究的重點，客戶集中度對公司治理產(chǎn)生的不同效應(yīng)對于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的影響也存在顯著的差異。當(dāng)企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性程度較低時，企業(yè)面臨的主要客戶流失的風(fēng)險較小，相應(yīng)的客戶依賴風(fēng)險也較小，客戶集中更可能帶來供應(yīng)鏈的整合效應(yīng)；當(dāng)企業(yè)自身的議價能力較強時，企業(yè)更有能力開發(fā)新的客戶，同時能夠有效抑制客戶流失的風(fēng)險，客戶集中度的風(fēng)險效應(yīng)也會大大減弱。同時，企業(yè)與主要客戶的關(guān)系越穩(wěn)定，雙方的專有化投資越多，合作效果越顯著，供應(yīng)鏈的整合效果越明顯。擁有優(yōu)質(zhì)的客戶對外釋放了積極的信號，企業(yè)的優(yōu)質(zhì)客戶在一定程度上反映了企業(yè)自身的經(jīng)營能力與經(jīng)營效率，具有良好經(jīng)營能力與經(jīng)營效率的企業(yè)更有能力進行供應(yīng)鏈的整合，從而發(fā)揮穩(wěn)定客戶的積極效果。因此，為了探討客戶集中度對公司治理效應(yīng)的影響，本文進一步從環(huán)境不確定性、企業(yè)議價能力以及客戶特征三個角度展開研究，分析客戶集中度在不同情境下對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性產(chǎn)生的影響差異。

表6報告了按照環(huán)境不確定性高低的分組檢驗結(jié)果。在環(huán)境不確定性較高組，前五大客戶銷售占比的赫芬達爾指數(shù)（hhi）的估計系數(shù)為0.0111，在5%的水平上正向顯著；在環(huán)境不確定性較低組，hhi的估計系數(shù)為0.0064，結(jié)果不顯著。這說明客戶集中并不必然帶來分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的降低，只有在環(huán)境不確定較高時，企業(yè)的客戶集中度才更可能被分析師認(rèn)為是一種風(fēng)險因素，正向影響分析師的盈余預(yù)測偏差。

表7報告了按企業(yè)議價能力分組的回歸結(jié)果。在市場份額（mps）相對較低的組，hhi的估計系數(shù)為0.0104，在5%的水平上正向影響分析師盈余預(yù)測偏差；在mps較高組的估計系數(shù)為正，但是不顯著。在市場價值（mpv）較低的組，hhi的估計系數(shù)為0.0114，在5%的水平上正向顯著；在mpv較高組，hhi的估計系數(shù)為正，但是不顯著。這說明只有在企業(yè)的相對議價能力較低的情況下，客戶集中度才會正向影響分析師預(yù)測偏差?？梢姰?dāng)企業(yè)的議價能力較低時，客戶集中度對企業(yè)而言更多體現(xiàn)為一種潛在的風(fēng)險，降低了分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性。

表8報告了按客戶特征分組的回歸結(jié)果。在客戶穩(wěn)定性較低組，hhi的估計系數(shù)為0.0113，在10%的水平上顯著；在客戶穩(wěn)定性較高組，hhi的估計系數(shù)為正但是不顯著。在主要客戶企業(yè)性質(zhì)為非國有企業(yè)組，hhi的估計系數(shù)為0.0088，在10%的水平上顯著；在主要客戶性質(zhì)為國有的企業(yè)組，hhi的估計系數(shù)為正，但是不顯著。這說明客戶集中度對分析師預(yù)測的風(fēng)險效應(yīng)只在客戶穩(wěn)定性較低、主要客戶企業(yè)性質(zhì)為非國有時才顯著。穩(wěn)定的客戶能帶來更強的合作效應(yīng)，能夠有效降低企業(yè)的風(fēng)險；企業(yè)的國有客戶具有積極的信號作用，能夠緩解企業(yè)在資本市場的信息不對稱?？梢娍蛻艏卸炔⒉槐厝唤o企業(yè)帶來風(fēng)險效應(yīng)，只有客戶不穩(wěn)定、主要客戶為非國企時，客戶集中度的風(fēng)險效應(yīng)才會顯現(xiàn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

2.控制公司特征的PSM匹配。企業(yè)客戶集中度很可能與公司的特征存在特定的關(guān)系，這可能是企業(yè)客戶管理水平與風(fēng)險防范水平的一種間接體現(xiàn)。為了解決內(nèi)生性問題，即企業(yè)的客戶集中度是由公司的其他特征決定的，本文采用傾向得分匹配（PSM）的方法控制公司特征的潛在影響。首先將客戶集中度變量對主回歸的所有控制變量進行Logistics回歸，得到每個觀測值的傾向性評分。然后，采用最相鄰匹配法產(chǎn)生客戶集中度高組（試驗組）與客戶集中度低組（控制組）。經(jīng)過傾向得分匹配之后，客戶集中度高組與客戶集中度低組的公司特征應(yīng)該完全相似。在此基礎(chǔ)上，對客戶集中度高組與客戶集中度低組的均值進行了差異性檢驗。表10報告了PSM組間差異檢驗的結(jié)果，可以看到客戶集中度高組與客戶集中度低組的公司特征指標(biāo)均值差異性檢驗結(jié)果不顯著，說明傾向得分匹配法有效控制了客戶集中度高組與客戶集中度低組企業(yè)個體層面上的差異。被解釋變量在1%的顯著性水平上存在組間差異，且客戶集中度低組的均值顯著低于客戶集中度高組。這說明客戶集中是導(dǎo)致分析師盈余預(yù)測偏差的重要影響因素，客戶集中度提高了分析師盈余預(yù)測偏差，從而驗證了本文的研究假設(shè)。

五、研究結(jié)論

本文以2008 ～2017年A股上市公司為樣本，實證研究客戶集中度對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的影響，并探討客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測的路徑，同時進行了穩(wěn)健性檢驗，并進一步探討了環(huán)境不確定性、企業(yè)相對議價能力、客戶特征對客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的作用機理。具體研究結(jié)論如下：

客戶集中度越高，分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性越低，客戶集中度是導(dǎo)致分析師盈余預(yù)測偏差的重要風(fēng)險因素。在客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測的路徑分析中，本文從企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險與會計信息質(zhì)量兩個方面進行中介效應(yīng)分析?？蛻艏卸仍礁撸髽I(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險越大，經(jīng)營風(fēng)險越高，分析師盈余預(yù)測偏差越大；客戶集中度越高，企業(yè)的會計信息質(zhì)量越差，分析師盈余預(yù)測偏差越大。企業(yè)的業(yè)績波動風(fēng)險與會計信息質(zhì)量是客戶集中度影響分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的重要路徑。

在進一步分析中，本文從企業(yè)的外部環(huán)境、內(nèi)部特征以及客戶特征三個維度著手，研究不同情境下客戶集中度對分析師盈余預(yù)測的影響。研究結(jié)果表明：客戶集中度對分析師盈余預(yù)測的風(fēng)險效應(yīng)只在環(huán)境不確定性較高組、企業(yè)議價能力較低組、主要客戶為非國有企業(yè)組中顯著。這一結(jié)果說明客戶集中度并不必然帶來風(fēng)險效應(yīng)，客戶集中度對公司治理產(chǎn)生的影響在不同情境下會呈現(xiàn)不同的效果，證券分析師能夠識別客戶集中度在不同情境中的信息含量。本文還通過變更分析師盈余預(yù)測偏差的衡量指標(biāo)、控制公司特征差異影響客戶集中度的潛在內(nèi)生性問題進行了穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均支持本文的研究結(jié)論，證明了上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。本文的研究結(jié)論為投資者解讀上市公司客戶集中度的信息含量提供了參考。

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作者單位：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，武漢430070