客戶集中度與公司創(chuàng)新投入

張曄 蘭鳳云 沈華玉

摘要：客戶集中度是公司做出創(chuàng)新決策時需要重點(diǎn)考慮的因素，也是影響公司創(chuàng)新投入的關(guān)鍵變量。基于客戶議價(jià)能力視角，探討客戶集中度與公司創(chuàng)新的關(guān)系，以2006—2017年滬深兩市A股上市公司為樣本，采用研發(fā)費(fèi)用的對數(shù)和研發(fā)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例作為公司創(chuàng)新投入的衡量指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的影響，以及客戶議價(jià)能力與客戶集中度的交互效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，客戶集中度越高，公司創(chuàng)新投入越低。從經(jīng)濟(jì)意義上來看，采用前五大客戶銷售比例之和作為客戶集中度的衡量指標(biāo)時，前五大客戶銷售比例之和增加1%，研發(fā)費(fèi)用的對數(shù)平均減少41.5%，而研發(fā)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例平均減少0.8%；采用前五大客戶銷售比例的平方和作為客戶集中度的衡量指標(biāo)時，前五大客戶銷售比例的平方和增加1%，研發(fā)費(fèi)用的對數(shù)平均減少74.4%，而研發(fā)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例平均減少1.3%。第二，客戶議價(jià)能力越強(qiáng)，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的抑制作用越強(qiáng)；在非國有企業(yè)樣本中，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的抑制作用更明顯。因此，在既定的行業(yè)集中度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)條件下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)在創(chuàng)新投入和客戶集中度管理中間進(jìn)行權(quán)衡，減少高客戶集中度對創(chuàng)新投入的不利影響；綜合考量行業(yè)集中度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和客戶集中度的關(guān)系，提升公司的創(chuàng)新能力，改善創(chuàng)新環(huán)境。

關(guān)鍵詞：客戶集中度；創(chuàng)新投入；議價(jià)能力；交互效應(yīng)；創(chuàng)新效率

中圖分類號：F272文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-8266（2019）04-0076-13

一、引言

企業(yè)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在動力，是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、推動萬眾創(chuàng)新的關(guān)鍵，處于國家發(fā)展全局的核心位置。近兩年來，“創(chuàng)新”“創(chuàng)業(yè)”和“企業(yè)轉(zhuǎn)型升級”等相關(guān)政策得到落實(shí)，公司創(chuàng)新的話題受到學(xué)術(shù)界和實(shí)踐領(lǐng)域追捧，公司創(chuàng)新的影響因素、經(jīng)濟(jì)后果及創(chuàng)新的效率受到廣泛關(guān)注。創(chuàng)新理論最早由政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家約瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）于1912年提出，他認(rèn)為，創(chuàng)新可以看作“建立一種生產(chǎn)函數(shù)”，是將創(chuàng)新的要素引入生產(chǎn)，或者是將已有的、但在本國尚未使用的要素或者條件引入生產(chǎn)。在此基礎(chǔ)上衍生出的新古典學(xué)派、制度創(chuàng)新學(xué)派等對創(chuàng)新理論進(jìn)行了補(bǔ)充和完善，分別從稅收和法律環(huán)境、技術(shù)發(fā)展、制度安排和國家創(chuàng)新系統(tǒng)等方面對創(chuàng)新行為進(jìn)行了分析。我國正處于市場化進(jìn)程的關(guān)鍵時期，企業(yè)創(chuàng)新能力和水平直接影響我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，因此，對公司創(chuàng)新行為的研究具有非常重要的意義，尤其是對公司創(chuàng)新影響因素的研究不僅能夠?yàn)楹暧^政策的制定提供參考，而且能夠?yàn)槠髽I(yè)的創(chuàng)新決策提供可靠依據(jù)。

創(chuàng)新具有高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特征，尤其是技術(shù)創(chuàng)新普遍具有較長的投資回收期、較高的投資風(fēng)險(xiǎn)和較大的資本投入，但往往也具有較高的投資收益，屬于非常重要的公司投資決策。因此，公司創(chuàng)新投入是公司發(fā)展戰(zhàn)略、公司股東、戰(zhàn)略投資者、債權(quán)人、市場競爭環(huán)境以及國家產(chǎn)業(yè)政策等制度環(huán)境相互博弈的結(jié)果?，F(xiàn)階段學(xué)術(shù)研究從上述角度分別探討了公司創(chuàng)新投入的影響因素，比如：有學(xué)者從法律法規(guī)、產(chǎn)業(yè)政策和市場環(huán)境的角度研究公司創(chuàng)新投入的影響因素，具體包括政府補(bǔ)貼政策、增值稅改革、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、融資融券、地區(qū)制度創(chuàng)新能力等[ 1-5 ]；也有學(xué)者從公司內(nèi)部特征和治理水平等微觀層面的因素出發(fā)，探討公司訴訟風(fēng)險(xiǎn)、融資約束、高管特征等因素對公司創(chuàng)新投入的影響[ 6-8 ]，但很少有學(xué)者研究客戶關(guān)系對公司創(chuàng)新的影響。

客戶作為公司上下游關(guān)系中最重要的利益相關(guān)者，是影響公司財(cái)務(wù)、會計(jì)決策行為的重要因素，而客戶集中度作為衡量客戶關(guān)系的重要指標(biāo)之一，對公司的戰(zhàn)略、財(cái)務(wù)行為產(chǎn)生重要影響。已有研究表明，高客戶集中度是一把雙刃劍[ 9 ]，一方面，客戶集中度越高，大客戶流失給公司帶來的損失越大，因而公司將會面臨更高的成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[ 10 ]，在競爭性市場中，公司對大客戶存在不對稱性依賴，大客戶流失會給公司帶來危機(jī)[ 11 ]；另一方面，客戶集中度越高，公司越容易集中資源，加強(qiáng)客戶管理，節(jié)約營銷費(fèi)用，尤其是當(dāng)公司處于集中度較高的行業(yè)時，公司與客戶之間容易形成共同依賴的關(guān)系，這種關(guān)系能夠促進(jìn)供應(yīng)商與客戶之間的供應(yīng)鏈整合，從而提高公司績效、促進(jìn)信息共享、加強(qiáng)雙方合作等[ 12-13 ]。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）客戶集中度與公司創(chuàng)新的文獻(xiàn)回顧

目前，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)于高客戶集中度經(jīng)濟(jì)后果的研究已經(jīng)取得了一定的成果，但關(guān)于其對公司創(chuàng)新影響的研究還比較欠缺，一般認(rèn)為高客戶集中度可能給公司帶來兩種相反的結(jié)果。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，高客戶集中度對公司具有潛在的不利影響。這種觀點(diǎn)主要是建立在公司處于競爭性市場的基礎(chǔ)上，認(rèn)為公司在與大客戶的關(guān)系中處于相對弱勢，大客戶掌握了較強(qiáng)的話語權(quán)，激烈的市場競爭使大客戶流失給公司帶來了較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)公司處于生命周期早期時，高客戶集中度對公司的利潤率有顯著的負(fù)向影響[ 10 ]?？蛻艏卸容^高時，面臨占據(jù)有利地位的大客戶，公司往往會采取防御性的應(yīng)對策略，比如，專有化投資較多、客戶尋找替代供應(yīng)商的成本較低的公司會降低公開信息披露水平，增加信息不對稱程度，以應(yīng)對客戶集中度高造成的在客戶關(guān)系中的劣勢[ 14 ]。另外，公司還會提高避稅水平[ 15 ]，減少公司管理層股權(quán)激勵[ 16 ]，提升現(xiàn)金持有水平[ 17 ]，以此應(yīng)對大客戶流失可能帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。這些措施雖然在財(cái)務(wù)上有助于公司降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，卻損害了公司的長期利益，提高了公司資本結(jié)構(gòu)偏離程度和調(diào)整速度[ 17 ]，增加了公司面臨的特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)[ 18 ]，降低IPO公司的業(yè)績[ 19 ]和企業(yè)價(jià)值[ 20 ]，引發(fā)公司的過度投資[ 21 ]。雖然多元化經(jīng)營等戰(zhàn)略可以緩解客戶集中度高給公司帶來的不利影響，但總體上，客戶集中度高還是會增加公司的現(xiàn)金流占用，使資本結(jié)構(gòu)波動幅度增大，增加公司經(jīng)營的不確定性，使公司偏向于保守的投資策略，進(jìn)而減少創(chuàng)新投入?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

H1a：其他條件不變時，客戶集中度與公司創(chuàng)新投入負(fù)相關(guān)，即高客戶集中度阻礙了公司創(chuàng)新。

另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，高客戶集中度給上市公司帶來的收益大于風(fēng)險(xiǎn)。首先，客戶集中度高可以提高上市公司專有化資產(chǎn)的投入，便于上市公司進(jìn)行供應(yīng)鏈整合，促進(jìn)信息共享，降低單位產(chǎn)品的成本[ 22 ]，從而提升公司的價(jià)值，常（Chang）等[ 23 ]的研究也得到了相似結(jié)論，制造業(yè)公司的客戶集中度越高，公司專有化資產(chǎn)投資越大。另外，供應(yīng)鏈的整合還可以降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[ 24 ]，哈比卜（Habib）等[ 25 ]的研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)型客戶集中度與公司社會責(zé)任信息披露水平顯著正相關(guān)。其次，高客戶集中度減少了公司的運(yùn)營成本，提高了資產(chǎn)利用率，提升了公司的收益率[ 13 ]?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，客戶集中度與公司銀行借款能力正相關(guān)[ 26 ]，與審計(jì)費(fèi)用負(fù)相關(guān)[ 27 ]，與公司債券信用利差正相關(guān)[ 28 ]，與權(quán)益資本成本負(fù)相關(guān)[ 29 ]，有助于公司節(jié)約現(xiàn)金流，增加創(chuàng)新投入。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H1b：其他條件不變時，客戶集中度與公司創(chuàng)新投入正相關(guān)，即高客戶集中度促進(jìn)了公司創(chuàng)新。

（二）客戶議價(jià)能力的調(diào)節(jié)作用

客戶的議價(jià)能力來自于公司產(chǎn)品市場的競爭形勢，公司所處的市場集中度越高，客戶尋找新的供應(yīng)商的成本就越高，議價(jià)能力也就越弱，公司與客戶之間就越容易形成相互依賴的關(guān)系。因此，客戶議價(jià)能力反映了公司和客戶重新尋找合作伙伴的成本，能夠?qū)蛻艏卸群凸緞?chuàng)新投入之間的關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用。

如果高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入產(chǎn)生不利影響，那么，客戶的討價(jià)還價(jià)能力越強(qiáng)，上市公司受到的威脅越大[ 30 ]，上市公司的銷售價(jià)格和銷售利潤越有可能受到擠壓，從而使得上市公司處于不利的位置，削弱公司的競爭優(yōu)勢[ 31 ]，給上市公司帶來的風(fēng)險(xiǎn)也越大[ 18 ]。上市公司為了應(yīng)對以上風(fēng)險(xiǎn)，可能會提高現(xiàn)金持有水平，減少高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的投入，減少創(chuàng)新投入。也就是說，客戶的議價(jià)能力加劇了高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的不利影響。

如果高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入起促進(jìn)作用，那么，在公司與客戶的關(guān)系中，由于客戶集中度較高給公司帶來的專有化資產(chǎn)投資便利、供應(yīng)鏈整合、營運(yùn)資本節(jié)約等因素占主要地位，這時，客戶議價(jià)能力的提升增加了公司經(jīng)營的不確定性，擴(kuò)大了客戶集中度高給公司造成的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，公司需要增加現(xiàn)金流以應(yīng)對相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，一定程度上抵消了高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用，即客戶議價(jià)能力降低了高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的促進(jìn)作用。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H2：客戶的議價(jià)能力越強(qiáng)，高客戶集中度對公司創(chuàng)新的負(fù)向影響越顯著；或客戶議價(jià)能力越弱，高客戶集中度對公司創(chuàng)新的正向影響越顯著。

三、模型設(shè)計(jì)與變量定義

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

由于很多公司從2006年才開始披露年度研發(fā)投入數(shù)據(jù)，因此，本文以2006—2017年滬、深兩市A股上市公司作為初始研究樣本，并按以下標(biāo)準(zhǔn)篩選樣本：第一，剔除ST（或*ST）公司和金融保險(xiǎn)類上市公司；第二，剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，最后共得到2 216個公司共8 728個觀測值的面板數(shù)據(jù)。樣本公司涵蓋了制造業(yè)、建筑業(yè)、信息技術(shù)業(yè)等18個行業(yè)，其中制造業(yè)的樣本數(shù)量最多，占全部樣本的78.9%。本文使用的研發(fā)費(fèi)用、前五大客戶銷售比例等所有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自于萬得（WIND）數(shù)據(jù)庫和國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。為了消除極端值對研究結(jié)果的影響，文中對模型中的連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理（在1%和99%水平上）。

（二）模型設(shè)計(jì)和變量定義

本文采用模型（1）驗(yàn)證假設(shè)H1a和H1b：

式中，HHIt代表客戶議價(jià)能力，常等[ 23 ]認(rèn)為，當(dāng)公司所在行業(yè)的集中度水平越高時，大客戶能夠選擇的供應(yīng)商越少，轉(zhuǎn)換成本就越大，因而，對公司的議價(jià)能力較弱。反之，當(dāng)公司所在行業(yè)的集中度水平越低時，大客戶對公司的議價(jià)能力較強(qiáng)。因此，公司行業(yè)集中度能夠作為衡量大客戶議價(jià)能力的負(fù)向指標(biāo)。HHIt的取值為第t期上市公司的行業(yè)集中度，具體為公司所在行業(yè)前五名銷售額占行業(yè)總銷售額比例的平方和，即赫芬達(dá)爾指數(shù)。

參考現(xiàn)有公司創(chuàng)新的研究[ 4，33 ]，本文采用的控制變量包括滯后一期的公司規(guī)模、公司業(yè)績、公司負(fù)債率、公司營業(yè)收入增長率、公司現(xiàn)金流比例、公司固定資產(chǎn)比例、年度、行業(yè)。計(jì)算過程具體參見表1。

（三）方法選擇

在模型（2）和模型（3）中，由于本文樣本包含了2 216家上市公司的8 728個樣本觀測值，因而屬于面板數(shù)據(jù)，為了控制個體效應(yīng)和公司層面的效應(yīng)，本文實(shí)證部分?jǐn)M采用面板固定效應(yīng)模型，因?yàn)楣潭ㄐ?yīng)能夠消除樣本個體對回歸結(jié)果的影響。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，為了驗(yàn)證本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文繼續(xù)采用面板隨機(jī)效應(yīng)模型和雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。同時，本文還采用工具變量兩階段回歸方法消除模型存在的內(nèi)生性問題。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文對因變量、自變量和控制變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析，具體結(jié)果見表2。主要因變量RDLN和 RDP具有良好的區(qū)分度，其中RDLN的最小值和最大值分別為13.400和21.400，標(biāo)準(zhǔn)差為1.360，說明樣本中各公司之間的研發(fā)費(fèi)用差異較大，與已有學(xué)者的研究結(jié)果類似[ 34 ]；RDP的最小值和最大值分別為0和0.095，標(biāo)準(zhǔn)差為0.021，說明樣本中各公司之間的研發(fā)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例也存在較大差異，RDP的均值為0.021，說明我國上市公司研發(fā)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例平均約為2.1%，與發(fā)達(dá)國家有一定的差距，與何玉潤等[ 8 ]的研究結(jié)果接近。

主要自變量客戶集中度的衡量指標(biāo)CP51和CHHI51也具備良好的區(qū)分度，其中CP51的最小值和最大值分別為0.024和0.916，標(biāo)準(zhǔn)差為0.201，說明各公司的客戶集中度差異較大，均值為0.310，即前五大客戶銷售額占公司總銷售額比例的平均值為31%，集中度相對較高。CHHI51的最小值和最大值分別為0和0.475，標(biāo)準(zhǔn)差為0.080，說明各公司客戶集中度的赫芬達(dá)爾指數(shù)差異較大，均值為0.047，與已有研究基本類似[ 29，35 ]。行業(yè)集中度HHI的均值為0.231，最大值和最小值分別為0.465和0.201。

另外，各控制變量的最大值、最小值、各分位數(shù)值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值都在合理范圍內(nèi)，樣本公司股權(quán)集中度較高，資產(chǎn)負(fù)債率也較高，托賓Q值較大，但樣本間的差異也較為明顯。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

（二）皮爾森（Pearson）和斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)關(guān)系

表3列出了本文主要變量之間的相關(guān)關(guān)系，Spearman相關(guān)系數(shù)及顯著性見右上方，Pearson相關(guān)系數(shù)及顯著性見左下方。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：RDLN與客戶集中度的兩個指標(biāo)CP51、CHHI51在0.01水平上顯著負(fù)相關(guān)，RDP與客戶集中度的兩個指標(biāo)CP51、CHHI51在0.05水平上顯著負(fù)相關(guān)。說明在不考慮其他因素影響的情況下，客戶集中度會負(fù)向影響公司研發(fā)投入。其他變量中，除了滯后一期的公司運(yùn)營效率（OPR）與公司創(chuàng)新的相關(guān)性不太顯著外，其他控制變量都與公司創(chuàng)新顯著相關(guān)。具體來看，RDLN、RDP與第一大股東持股比例顯著負(fù)相關(guān)，與托賓Q顯著正相關(guān)，與ROA顯著正相關(guān)，與DEBT顯著負(fù)相關(guān)，與FIX顯著負(fù)相關(guān)，說明本文控制變量的選取比較合理。

（三）回歸分析

表4顯示了模型（1）客戶集中度與公司創(chuàng)新的回歸結(jié)果。列（1）至列（4）分別報(bào)告了自變量CP51（t-1）和CHHI51（t-1），以及因變量RDLNt和RDPt的四種組合情況，在控制其他變量后，自變量CP51（t-1）和CHHI51（t-1）均與因變量在0.001水平上顯著負(fù)相關(guān)，在其他條件不變的情況下，客戶集中度與公司創(chuàng)新投入負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，不支持H1b，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入產(chǎn)生了不利影響，阻礙了公司創(chuàng)新。

控制變量中，除了滯后一期的公司運(yùn)營效率與公司創(chuàng)新沒有顯著關(guān)系外，其他變量均與公司創(chuàng)新顯著相關(guān)。第一大股東持股比例、公司市值賬面比、公司資產(chǎn)回報(bào)率與公司創(chuàng)新顯著正相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流比例和固定資產(chǎn)比例與公司創(chuàng)新顯著負(fù)相關(guān)，與前人研究結(jié)果基本吻合[ 33，35]。

（四）客戶議價(jià)能力的調(diào)節(jié)作用

前文雖然檢驗(yàn)了高客戶集中度會顯著負(fù)向影響公司創(chuàng)新投入，但影響公司創(chuàng)新投入的具體機(jī)制需要做進(jìn)一步分析。根據(jù)前文分析，大客戶議價(jià)能力可能會對兩者關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用。模型（1）的回歸結(jié)果表明，客戶集中度的提高阻礙了公司創(chuàng)新投入，說明高客戶集中度對上市公司創(chuàng)新投入的作用以負(fù)向影響為主，大客戶議價(jià)能力越強(qiáng)，大客戶對公司形成的威脅和壓力越大，公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)越大，公司為了應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)，采取的防御性措施也就越多。因此，當(dāng)客戶議價(jià)能力較強(qiáng)時，公司會提高現(xiàn)金持有水平，減少高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的投入，如研發(fā)費(fèi)用的投入等。表5報(bào)告了模型（2）的回歸結(jié)果，在加入交乘項(xiàng)時，CP51（t-1）和HHI（t-1）兩個變量都做了中心化處理，以防止變量之間存在共線性。

回歸結(jié)果顯示，分別使用和作為主要自變量，在控制其他變量后，交乘項(xiàng)系數(shù)分別在0.001和0.01水平上顯著為負(fù)，說明大客戶議價(jià)能力越強(qiáng)，高客戶集中度對公司創(chuàng)新的負(fù)向影響越顯著。與理論分析相吻合，HHI代表的市場集中度反映了公司面臨的產(chǎn)品市場競爭態(tài)勢，客戶議價(jià)能力的提高，意味著市場競爭趨于激烈，市場結(jié)構(gòu)由壟斷趨向于競爭，高客戶集中度給公司帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)更加顯著，對公司創(chuàng)新投入的抑制更加明顯。

（五）進(jìn)一步分析

有研究顯示，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的公司在激勵機(jī)制、資源獲取、政府補(bǔ)助等方面存在一定的差異[ 36 ]。對于國有企業(yè)，由于其本身受到銀行和政府相關(guān)部門的各種支持，具有較為寬松的融資約束，發(fā)生經(jīng)營危機(jī)時更容易獲得政府救濟(jì)，一定程度上能夠增加公司在客戶關(guān)系中的話語權(quán)，抵消高客戶集中度對公司產(chǎn)生的不利影響。因而，客戶集中度對國有企業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)明顯小于民營企業(yè)，即高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的負(fù)向影響在國有企業(yè)樣本中應(yīng)該更弱。因此，本文進(jìn)一步對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的影響進(jìn)行分組檢驗(yàn)，表6顯示了回歸結(jié)果。

回歸結(jié)果顯示，在控制其他變量后，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的負(fù)向影響在非國有企業(yè)樣本中更加顯著。控制變量中，公司市值賬面比、公司資產(chǎn)回報(bào)率與公司創(chuàng)新投入顯著正相關(guān)，第一大股東持股比例和資產(chǎn)負(fù)債率與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)。與前文分析和預(yù)期結(jié)果基本一致，說明與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)在面臨大客戶時具有更大的話語權(quán)，擁有了更大的競爭優(yōu)勢，這可能是由于國有企業(yè)在融資約束、政府支持等方面更具優(yōu)勢。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性探討

盡管本文的控制變量采用了滯后一期的數(shù)值，能夠較好地緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題，但是本文模型仍然可能存在內(nèi)生性及反向因果等問題，因此，本文擬采用工具變量法對模型進(jìn)行重新檢驗(yàn)。

1.滯后一期CP51作為工具變量的回歸結(jié)果

借鑒前人相關(guān)研究，關(guān)鍵自變量滯后期的數(shù)值可以考慮作為工具變量[ 37-38 ]，本文擬采用客戶集中度滯后兩期的CP51作為工具變量對模型進(jìn)行兩階段回歸，具體結(jié)果見表7。列（1）顯示：客戶集中度滯后兩期的數(shù)值CP51（t-2）與滯后一期的數(shù)值CP51（t-1）在0.01水平上顯著正相關(guān)，即滿足工具變量的相關(guān)性原則；此外，客戶集中度滯后兩期的數(shù)值CP51（t-2）與因變量公司創(chuàng)新沒有直接的相關(guān)關(guān)系，即符合工具變量的外生性原則。第二階段的回歸結(jié)果見列（2）和列（3），結(jié)果顯示：采用客戶集中度滯后兩期的數(shù)值作為工具變量時，無論采用RDLNt還是RDPt來衡量公司創(chuàng)新投入水平，客戶集中度與公司創(chuàng)新投入均在0.01水平上顯著負(fù)相關(guān)，高客戶集中度抑制了公司創(chuàng)新投入，支持假設(shè)H1a。在對工具變量進(jìn)行識別不足檢驗(yàn)時，安德森（Anderson）檢驗(yàn)的P值為0.000 0，說明工具變量不存在識別不足問題；弱工具變量克拉格·唐納德（Cragg-Donald）檢驗(yàn)的F值為13 985.48（大于關(guān)鍵判別值16.38），說明不存在弱工具變量問題；過度識別薩爾甘（Sargan）檢驗(yàn)顯示精確識別方程（Equation Exactly Identified），說明不存在過度識別問題。因此，本文工具變量選取比較合適。

2.同地區(qū)（同行業(yè)）同年度其他上市公司的客戶集中度的均值作為工具變量的回歸結(jié)果

此外，借鑒前人研究，本文采用同地區(qū)同年度、同行業(yè)同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））作為本公司客戶集中度的工具變量[ 39 ]。從表8列（1）可以看出：同地區(qū)同年度、同行業(yè)同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））與本公司客戶集中度CP51（t-1）在0.01水平上顯著正相關(guān)，即符合工具變量的相關(guān)性原則。此外，還沒有相關(guān)研究證實(shí)同地區(qū)同年度、同行業(yè)同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））會影響本公司的創(chuàng)新水平，即符合工具變量外生性原則。第二階段的回歸結(jié)果見表8列（2）和列（3），結(jié)果顯示：采用同地區(qū)同年度、同行業(yè)同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））作為工具變量時，無論采用RDLNt還是RDPt衡量公司創(chuàng)新水平，客戶集中度與公司創(chuàng)新投入均在0.01水平上顯著正相關(guān)，高客戶集中度抑制了公司創(chuàng)新投入，支持假設(shè)H1a。在對工具變量進(jìn)行識別不足檢驗(yàn)時，安德森檢驗(yàn)的P值為0.000 0，說明工具變量不存在識別不足問題；弱工具變量克拉格·唐納德檢驗(yàn)的F值為219.32（大于關(guān)鍵判別值19.93），說明不存在弱工具變量問題；過度識別薩爾甘檢驗(yàn)P值為0.157，拒絕是工具變量存在過度識別的原假設(shè)，說明本文選取的工具變量不存在過度識別問題。因此，本文選取的工具變量比較合適。

綜上所述，采用客戶集中度滯后兩期的數(shù)值和同地區(qū)同年度、同行業(yè)同年度其他上市公司的客戶集中度的均值作為工具變量重新檢驗(yàn)后，本文研究結(jié)論仍然成立。

（二）子樣本檢驗(yàn)

1.剔除創(chuàng)業(yè)板后的樣本回歸結(jié)果

有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)板上市公司與滬深主板上市公司在融資規(guī)模、成長性、信息披露、研發(fā)投入等方面存在較大的差異[ 40-41 ]。因而，本文剔除創(chuàng)業(yè)板上市公司后，對模型進(jìn)行重新檢驗(yàn)，表9中列（1）和列（2）分別以RDLNt和RDPt作為因變量。在控制其他變量后，客戶集中度在0.001水平上與公司創(chuàng)新顯著負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，不支持H1b，說明在我國高客戶集中度阻礙了公司創(chuàng)新投入。

2.制造業(yè)上市公司為樣本的回歸結(jié)果

同時，有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)上市公司與其他行業(yè)上市公司在供應(yīng)商與客戶關(guān)系方面存在差異，很多關(guān)于客戶集中度的研究樣本主要集中于制造業(yè)上市公司[ 9 ]。因而，本文擬采用制造業(yè)上市公司作為子樣本，對模型進(jìn)行重新檢驗(yàn)。表9的列（3）和列（4）使用制造業(yè)子樣本，分別以RDLNt和 RDPt作為因變量，對模型（1）進(jìn)行了回歸，結(jié)果顯示同樣支持假設(shè)H1a，即在控制其他變量后，客戶集中度在0.001顯著水平上與公司創(chuàng)新投入負(fù)相關(guān)，高客戶集中度阻礙了公司創(chuàng)新投入。

（三）隨機(jī)效應(yīng)模型和雙向固定模型

為了消除由于個體、時間趨勢等給本文模型帶來的影響，本文繼續(xù)采用面板隨機(jī)效應(yīng)模型和雙向固定模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表10。

1.面板隨機(jī)效應(yīng)的回歸結(jié)果

表10中列（1）和列（2）是面板隨機(jī)效應(yīng)的回歸結(jié)果，分別使用RDLNt和RDPt作為因變量，在控制其他變量后，CP51（t-1）的系數(shù)分別在0.01和0.001的顯著水平上為負(fù)，即客戶集中度與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，不支持H1b，說明在我國高客戶集中度降低了公司創(chuàng)新投入。

2.雙向固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果

表10中列（3）和列（4）是雙向固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，在控制其他變量后，CP51（t-1）的系數(shù)在0.05的顯著水平上為負(fù)，即客戶集中度與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，不支持H1b，支持高客戶集中度降低公司創(chuàng)新投入的結(jié)論?？刂谱兞康南禂?shù)符號及顯著性與回歸模型基本一致。

（四）差分模型和雙重聚類

1.差分模型的回歸結(jié)果

考慮到自變量和控制變量可能存在時間序列相關(guān)性，從而影響模型研究結(jié)果，本文采用差分模型對結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表11的列（1）和列（2），在控制其他變量后，△CP51（t- 1）與△RDLNt和△RDPt均在0.1水平上顯著負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，說明客戶集中度與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)，高客戶集中度降低了公司創(chuàng)新投入。

2.雙重聚類的回歸結(jié)果

同時，考慮到橫截面和時間序列的殘差可能存在自相關(guān)問題，這會導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)誤差被低估，從而t值被高估影響本文研究結(jié)果，本文采用雙向聚類調(diào)整法進(jìn)行重新檢驗(yàn)[ 42 ]，考慮到公司的影響（公司效應(yīng)）和時間的影響（時間效應(yīng)），具體結(jié)果見表11中列（3）和列（4）。在控制其他變量后，△CP51（t-1）與△RDLNt在0.01水平上顯著負(fù)相關(guān)，△CP51（t-1）與△RDPt在0.001水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明客戶集中度與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)，支持假設(shè)H1a，不支持H1b，高客戶集中度降低了公司創(chuàng)新投入。差分模型和雙重聚類模型下，各控制變量的系數(shù)符號及顯著性與回歸模型基本一致。

六、結(jié)論

文章以2006—2017年滬、深兩市A股上市公司為樣本，從客戶議價(jià)能力的視角探討了客戶集中度與公司創(chuàng)新投入的關(guān)系?；貧w結(jié)果顯示：客戶集中度與公司創(chuàng)新投入顯著負(fù)相關(guān)，在當(dāng)前市場環(huán)境下，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入產(chǎn)生了不利影響；客戶議價(jià)能力的提升，強(qiáng)化公司高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的不利影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的不利影響在非國有企業(yè)樣本中更加顯著。通過工具變量兩階段回歸、子樣本檢驗(yàn)等穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法的驗(yàn)證，上述研究結(jié)論始終穩(wěn)健。

高客戶集中度是一把“雙刃劍”。較高的客戶集中度有利于公司專有化資產(chǎn)的投資，有利于公司整合供應(yīng)鏈，有利于公司節(jié)約營運(yùn)成本，進(jìn)而增加公司未來現(xiàn)金流，使公司能夠增加創(chuàng)新投入；但較高的客戶集中度也使得公司形成了對大客戶的不對稱依賴關(guān)系，使公司在客戶關(guān)系中處于弱勢地位，增加了大客戶流失給公司帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，使得公司被迫采取防御措施，增加現(xiàn)金持有量，提高信息不對稱性等，從而減少了公司創(chuàng)新投入。在我國當(dāng)前的市場環(huán)境下，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的總體影響是不利的。值得注意的是，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)面臨著更為嚴(yán)峻的競爭環(huán)境，高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的抑制作用更加顯著?？蛻糇h價(jià)能力反映了公司產(chǎn)品市場的競爭狀況。競爭越激烈，客戶議價(jià)能力就越強(qiáng)，大客戶流失帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)也越大。激烈的競爭使客戶尋找新的合作伙伴的成本大大降低，而公司與新的客戶建立穩(wěn)定聯(lián)系的成本則不斷上升，公司與客戶的不對稱依賴關(guān)系就越顯著。因此，客戶議價(jià)能力的提高加劇了高客戶集中度對公司創(chuàng)新投入的抑制作用。

基于本文實(shí)證研究結(jié)果，可以得到如下實(shí)踐中的啟示：第一，本文研究結(jié)果表明：客戶集中度越高，公司的創(chuàng)新投入越低。高管應(yīng)該重視本公司客戶集中度的數(shù)值，依據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析，前五大客戶銷售比例之和的均值和中位數(shù)分別為0.310和0.259，因而當(dāng)上市公司前五大客戶銷售比例之和高于均值（0.310）或中位數(shù)（0.259）時，應(yīng)該引起公司股東或高管的重視，因?yàn)檫^高的客戶集中度水平會阻礙公司創(chuàng)新投入，進(jìn)而影響公司的創(chuàng)新能力和核心競爭力。第二，本文研究結(jié)果顯示：當(dāng)上市公司所處的行業(yè)集中度越高（即客戶議價(jià)能力越強(qiáng)）時，對公司創(chuàng)新投入的負(fù)向影響越明顯。所以，公司股東和高管還需要結(jié)合公司所在行業(yè)的競爭激勵程度進(jìn)行綜合判斷，競爭越激烈時，高客戶集中度的負(fù)向影響越明顯。因而，公司高管可以考慮拓展新的客戶源，適當(dāng)降低前五大客戶銷售比例，減少高客戶集中度帶來的風(fēng)險(xiǎn)。第三，本文研究結(jié)論表明：當(dāng)公司為非國有企業(yè)時，高客戶集中度帶來的負(fù)向影響更明顯。公司股東、高管應(yīng)該綜合平衡產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和客戶集中度的關(guān)系，當(dāng)公司為非國有企業(yè)時，公司高管可以考慮拓展客戶源，降低客戶集中度，進(jìn)而分散公司風(fēng)險(xiǎn)。

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Customer Concentration and Company Innovation

——Based on the Perspective of Customer Bargaining Power and Property Rights

ZHANG Ye1，LAN Feng-yun2and SHEN Hua-yu3

（1.Xiamen University of Technology，Xiamen，Gujian361024，China；2.Beijing Wuzi University，Beijing101149，China；3.North China Electric Power University，Beijing102206，China）

Abstract：Customer concentration is the key factor that companies need to consider when making innovation decisions，and it is also the key variable that affects the company’s innovation investment. From the perspective of customer bargaining power，the atuhors explore the relationship between customer concentration and company innovation. Taking A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from 2006 to 2017 as samples，the authors empirically test the effect of customer concentration on company innovation and the interaction between customer bargaining power and customer concentration. The results show that：the higher the customer concentration，the lower the innovation investment of the company，in economic sense，when the sum of the top five customer sales ratios is used as a measure of customer concentration，the logarithm of R&D expenditure decreases by 41.5% on average，while the proportion of R&D expenditure to total assets decreases by 0.8% on average when the sum of the top five customer sales ratios increases by 1%；when the sum of the squares of the top five customer sales proportion is used as a measure of customer concentration，the logarithm of R&D expenditure decreases by 74.4% on average，while the proportion of R&D expenditure to total assets decreases by 1.3% on average when the sum of the squares of the current five customer sales proportion increases by 1%. Besides，the author also find that：the stronger the bargaining power of the customer，the stronger the inhibition effect of customer concentration on the innovation investment of the company；and the inhibition effect is more significant in non-state-owned enterprises. Under the given conditions of industry concentration and property right，the company should balance innovation investment and customer concentration to reduce the adverse impact of customer concentration on innovation investment. And the company should comprehensively consider the relationship between industry concentration，property right and customer concentration，so as to enhance the innovation ability of the company and improve the innovation environment.

Key words：customer concentration；innovation input；bargaining power；interaction effect；innovation efficiency