章鐵生， 鞠藝璇

(安徽工業(yè)大學 商學院， 安徽 馬鞍山 243032)

一、問題的提出

2020年中央經(jīng)濟工作會議指出，供應鏈安全穩(wěn)定是構建新發(fā)展格局的基礎?，F(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，供應商或客戶集中度可以緩解股價崩盤風險[1]，促進企業(yè)金融投資[2]，提高企業(yè)創(chuàng)新績效[3]。與現(xiàn)有文獻不同，本文更關注供應鏈集中度如何影響企業(yè)銀行信貸的獲取。

我國作為新興轉型經(jīng)濟體，銀行信貸仍然是企業(yè)主要的融資渠道。關于影響企業(yè)獲取銀行信貸因素的研究，目前文獻主要從企業(yè)內(nèi)部和外部兩方面進行了探討。從企業(yè)內(nèi)部來看，勞動密集度較高[4]、盈余質(zhì)量較高[5]，以及具有良好公司治理能力的企業(yè)[6]，更易于獲得金額較高、期限較長、利率較低的銀行借款。從企業(yè)外部來看，嵌入董事網(wǎng)絡[7]、貨幣政策緊縮[8]、建立銀行關聯(lián)[9]等因素均會對銀行信貸產(chǎn)生正向影響。除上述外部因素外，關于供應鏈關系對銀行信貸的影響，已有研究分別從客戶、供應商角度對二者之間的關系進行了討論。對于客戶關系影響銀行信貸的討論主要從客戶集中度方面展開，從線性視角探究發(fā)現(xiàn)，客戶集中度與銀行信貸規(guī)模、期限呈現(xiàn)正相關關系[10]；從非線性視角探究發(fā)現(xiàn)，客戶集中度與長期借款、融資成本呈現(xiàn)倒“U”型的非線性關系[11-12]。而對于供應商關系影響銀行信貸的討論較少，已有線性研究表明較高的供應商集中度增強了企業(yè)的銀行借款能力[13]，非線性研究表明供應商集中度與銀行信貸之間存在倒“U”型關系[14]。當前研究大都聚焦于從客戶或供應商這種二元關系和線性角度來進行討論，忽略了商業(yè)網(wǎng)絡由復雜的三元關系交織而成的特性。企業(yè)與供應鏈上下游之間始終存在博弈，從三元關系和非線性的視角來研究供應鏈集中度對銀行信貸的影響十分必要。

基于上述分析，本文以2007—2020年中國A股上市公司為樣本，通過對供應鏈集中的整合效應與風險效應進行分析，研究供應鏈集中度對銀行信貸的影響。研究發(fā)現(xiàn)，供應鏈集中度與銀行信貸之間表現(xiàn)為倒“U”型關系。進一步通過中介效應檢驗探究經(jīng)營風險與資產(chǎn)專用性的路徑影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營風險、資產(chǎn)專用性在供應鏈集中度影響銀行信貸中具有中介作用。異質(zhì)性分析中，考察了議價能力、產(chǎn)權性質(zhì)以及企業(yè)規(guī)模的影響，發(fā)現(xiàn)供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在議價能力較弱企業(yè)、非國有企業(yè)以及中小型企業(yè)中更為顯著。

本文可能的貢獻有：第一，現(xiàn)有關于銀行信貸的文獻大多從供應鏈二元關系或線性角度進行討論，本文從整合效應和風險效應的角度分析了供應鏈集中度與銀行信貸之間倒“U”型關系的作用機理，從非線性視角拓展了供應鏈關系影響銀行信貸的研究，加深了對供應鏈集中度經(jīng)濟后果的認識；第二，現(xiàn)有關于供應鏈關系影響銀行信貸的中介效應和調(diào)節(jié)效應文獻大多從盈余質(zhì)量、貨幣政策以及地區(qū)金融發(fā)展水平等角度來討論，本文立足于供應鏈集中度這一視角，分別探討了經(jīng)營風險與資產(chǎn)專用性的中介效應，以及議價能力、產(chǎn)權性質(zhì)和企業(yè)規(guī)模的調(diào)節(jié)效應對供應鏈集中度與銀行信貸之間非線性關系的影響，豐富了既有供應鏈關系影響銀行信貸作用渠道和作用機制的研究。

二、理論分析與研究假設

(一)供應鏈集中度與銀行信貸

供應鏈集中對企業(yè)而言既有整合效應也有風險效應。基于整合效應，供應鏈企業(yè)可以通過信息共享來實現(xiàn)技術合作，優(yōu)化資源配置，促進企業(yè)創(chuàng)新，為企業(yè)帶來收益。基于風險效應，供應鏈關系競爭激烈時，供應鏈鏈條中的企業(yè)希望分得更多利益，分割更多市場，侵占其他企業(yè)流動資金。同時，企業(yè)與供應商和客戶始終處于博弈過程中，隨著供應鏈集中度的變化，整合效應與風險效應呈現(xiàn)出此消彼長的趨勢，二者主導地位的變化對企業(yè)獲取銀行信貸會產(chǎn)生一定的影響。

當供應鏈集中度相對較低時，隨著供應鏈集中度的提高，對企業(yè)而言整合效應大于風險效應，企業(yè)獲取的銀行信貸將呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢。從企業(yè)視角來看，基于社會網(wǎng)絡理論，供應鏈上下游企業(yè)間的頻繁交易，加深了企業(yè)與供應商和客戶的合作和信任，彼此形成了強聯(lián)結，供應鏈企業(yè)之間信息溝通會更加密切，信息共享會更加頻繁，有利于降低企業(yè)交易成本，合理安排產(chǎn)量和銷量，從而提高其銀行借款能力。從銀行視角來看，基于信息不對稱理論，供應鏈集中度可以從側面反映出企業(yè)的經(jīng)營狀況和管理水平，向銀行傳遞有關企業(yè)價值以及公司治理的信號。因此，銀行可以在信息不對稱的信貸市場中分析供應鏈集中度的變化，更好地選擇貸款人[13]。

當供應鏈集中度相對較高時，隨著供應鏈集中度的持續(xù)增加，對企業(yè)而言風險效應大于整合效應，企業(yè)獲取的銀行信貸將呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢。從企業(yè)視角來看，基于議價能力理論，企業(yè)與供應鏈上下游企業(yè)關系越緊密，供應商與客戶的議價能力越強，導致企業(yè)在供應鏈交易中處于劣勢地位。為了維護供應鏈合作關系，企業(yè)被迫面臨巨額虧損的局面，這會給企業(yè)帶來經(jīng)營風險，不利于企業(yè)持續(xù)性經(jīng)營，使得企業(yè)更難獲得銀行信貸。從銀行視角來看，當供應鏈集中度較高時，供應商和客戶會在有限的供應鏈資源中爭奪利益，銀行考慮到企業(yè)利益受損，授信時會更加謹慎，導致企業(yè)獲得的銀行信貸減少。

綜上，當供應鏈集中度較低時，企業(yè)面臨的整合效應大于風險效應，隨著供應鏈集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行信貸逐漸增加；當供應鏈集中度較高時，企業(yè)面臨的風險效應大于整合效應，隨著供應鏈集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行信貸逐漸減少。由此，本文提出以下研究假設。

H1：供應鏈集中度與銀行信貸呈倒“U”型關系。

(二)經(jīng)營風險的中介效應

供應鏈集中度可以優(yōu)化企業(yè)資源配置，同時也會影響企業(yè)的經(jīng)營穩(wěn)定性，并且這種影響會隨著供應鏈集中度的提高引致經(jīng)營風險，使企業(yè)陷入危機。當供應鏈集中度相對較低時， Williamson[15]認為，為了構建穩(wěn)定的供應鏈關系，企業(yè)更傾向于與供應商和客戶建立關系型交易的私密網(wǎng)絡，以降低企業(yè)的經(jīng)營風險。高利芳、李璐[16]認為，企業(yè)的經(jīng)營風險會影響銀行信貸的風險程度，并且經(jīng)營風險降低有助于緩解企業(yè)的銀行信貸融資約束。這是因為經(jīng)營風險較低時，供應鏈整合效應占據(jù)主導地位，有助于企業(yè)降低期間費用、有效管理存貨、提升經(jīng)營業(yè)績，更容易獲取銀行信貸。當供應鏈集中度相對較高時，供應商、客戶可能隨時終止與企業(yè)的交易，甚至轉向與企業(yè)的主要競爭對手形成戰(zhàn)略聯(lián)盟，會嚴重影響企業(yè)的經(jīng)營狀況，加大企業(yè)的經(jīng)營風險。基于利益相關者理論，如果供應商和客戶過于關注自身利益，處于強勢地位的供應商和客戶必定會壓迫處于弱勢地位的企業(yè)來攫取利潤，導致供應鏈關系日益緊張，引致企業(yè)經(jīng)營風險的增加。Graham et al.[17]認為，經(jīng)營風險較大的公司會獲得數(shù)額較少、成本較高且條件較為苛刻的銀行借款。這表明企業(yè)經(jīng)營風險增加時，會向銀行傳遞信用風險較大的信號，而銀行為了減少信息不對稱所帶來的風險，會適當減少信貸投放規(guī)模，提高借款的資本成本。

綜上，經(jīng)營風險可能是供應鏈集中度影響銀行信貸的一條作用渠道。供應鏈集中度可以通過影響企業(yè)的經(jīng)營穩(wěn)定性來影響經(jīng)營風險，從而對企業(yè)獲取銀行信貸產(chǎn)生影響。由此，本文提出以下研究假設。

H2：經(jīng)營風險在供應鏈集中度影響銀行信貸中發(fā)揮了中介效應。

(三)資產(chǎn)專用性的中介效應

當供應鏈集中度較低時，企業(yè)為了建立長久穩(wěn)定的供應鏈合作伙伴關系，會在一定程度上進行專用性資產(chǎn)的投資。企業(yè)在供應鏈交易中投入的專用性資產(chǎn)越多，說明企業(yè)越認可與供應商和客戶的合作關系。企業(yè)在供應鏈關系中越穩(wěn)定，供應鏈整合效應占據(jù)主導地位，企業(yè)越容易獲取銀行信貸。隨著供應鏈集中度的提高，企業(yè)的套牢風險隨之增加。由于專用性資產(chǎn)價值存在于特定的交易關系中，一旦交易關系破裂，之前建立的專用性資產(chǎn)便面臨較高的變現(xiàn)折價損失。李糧[18]認為，專用性資產(chǎn)具有不可替代性，資產(chǎn)專用性高意味著專用性資產(chǎn)流動性較弱、難以估價，使得債務保障程度降低，而銀行出于防范信貸風險考慮，會提高銀行信貸利率，導致銀行信貸的成本上升，弱化企業(yè)獲取銀行信貸的能力。

綜上，資產(chǎn)專用性可能是供應鏈集中度影響銀行信貸的一條作用渠道。供應鏈集中度可以通過影響企業(yè)的套牢風險來影響資產(chǎn)專用性，從而對企業(yè)獲取銀行信貸產(chǎn)生影響。由此，本文提出以下研究假設。

H3：資產(chǎn)專用性在供應鏈集中度影響銀行信貸中發(fā)揮了中介效應。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

樣本來源于中國A股上市公司2007—2020年報表數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行了如下篩選：(1)剔除ST、*ST公司；(2)剔除金融、保險類公司；(3)剔除相關交易數(shù)據(jù)不全的公司。最終得到了17 051個樣本。另外對連續(xù)變量進行了上下1%的Winsorize縮尾處理來消除極端值的影響。本文數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計軟件采用Stata 15.0。

(二)變量定義

1.被解釋變量

銀行信貸(Tloan)。本文研究的銀行信貸是指包含短期和長期的借款總和，并借鑒吳昊旻等[19]的做法，使用負債總額進行標準化，即用“(短期借款+長期借款)/期末負債總額”衡量。

2.解釋變量

供應鏈集中度(Scii)。借鑒方紅星等[20]的做法，采用企業(yè)向前五大供應商采購的比例與對前五大客戶的銷售的比例取均值度量。

3.中介變量

經(jīng)營風險(Risk)。與財務性指標相比，股票收益率不受財務報表的影響，能夠較好地衡量企業(yè)的經(jīng)營風險。借鑒張瑞君等[21]的做法，采用年化月收益率標準差的自然對數(shù)的負值來衡量經(jīng)營風險(Risk)。

資產(chǎn)專用性(Rd)。當企業(yè)有研發(fā)投入時，表明產(chǎn)品具有一定的專用性。借鑒李馨子等[2]的做法，采用當年企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值來衡量企業(yè)與供應商和客戶的資產(chǎn)專用性。

4.控制變量

本文在研究中控制了如下變量：企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)收益率(Roa)、資產(chǎn)負債率(Lev)、產(chǎn)權性質(zhì)(State)、第一大股東持股比例(Top1)、總資產(chǎn)周轉率(Turn)、銷售現(xiàn)金比率(Cashr)、托賓Q值(Tq)、兩職合一(Dual)、存貨占比(Inva)、總資產(chǎn)增長率(Grow_ta)、營業(yè)收入增長率(Growth)。此外，本文還控制了行業(yè)(Ind)和年份(Year)固定效應。各變量具體定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)模型設計

為了檢驗H1，建立如下模型。

Tloan=α0+α1Scii+α2Scii2+∑βControl+
∑Ind+∑Year+ε

(1)

為了檢驗H2、H3，在模型(1)的基礎上借鑒溫忠麟等[22]的中介效應檢驗程序。第一步，檢驗模型(1)的回歸系數(shù)α1、α2，如果顯著，則繼續(xù)進行下面的第二步。第二步，依次檢驗模型(2)的回歸系數(shù)γ1、γ2和模型(3)的回歸系數(shù)η3，如果都顯著，意味著供應鏈集中度(Scii)對銀行信貸(Tloan)的影響，至少有一部分是通過中介變量實現(xiàn)的。第三步，檢驗模型(3)的回歸系數(shù)η1、η2，如果顯著，說明具有中介效應。至此，檢驗結束。具體模型如下。

RiskRd=γ0+γ1Scii+γ2Scii2+
∑δControl+∑Ind+∑Year+ε

(2)

Tloan=η0+η1Scii+η2Scii2+η3RiskRd+
∑ρControl+∑Ind+∑Year+ε

(3)

模型(1)～模型(3)中，Control表示控制變量，ε為殘差項。

四、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2是變量的描述性統(tǒng)計結果。具體來看，企業(yè)的銀行信貸(Tloan)的均值為0.270，最大值為0.767，最小值為0，說明企業(yè)銀行信貸規(guī)模之間存在較大差異。供應鏈集中度(Scii)的均值為0.319，最大值為0.760，最小值為0.063，說明不同企業(yè)的供應鏈集中度也存在較大差異。中介變量經(jīng)營風險(Risk)的均值為2.207，標準差為0.427，表明樣本企業(yè)整體存在經(jīng)營風險的可能性較小，但是不同企業(yè)經(jīng)營風險存在較大差異。資產(chǎn)專用性(Rd)的最小值為0.030，最大值為24.660，均值為4.570，說明由于不同企業(yè)所屬行業(yè)不同，資產(chǎn)專用性存在較大差異。此外，其他變量的描述性統(tǒng)計結果與現(xiàn)有研究基本一致。

表2 變量的描述性統(tǒng)計結果

(二)基準回歸結果分析

基準回歸結果如表3所示。列(1)顯示，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)為正，且在1%的水平下顯著。列(2)加入了供應鏈集中度平方項(Scii2)，結果顯示，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)顯著為正，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)顯著為負，說明供應鏈集中度與銀行信貸之間存在顯著的倒“U”型關系，H1得到了驗證。

表3 供應鏈集中度影響銀行信貸的基準回歸結果

(三)中介效應檢驗

1.經(jīng)營風險的中介效應檢驗

表4中的列(1)和列(2)為經(jīng)營風險影響供應鏈集中度與銀行信貸關系的中介效應檢驗結果。列(1)中，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)在10%的水平下顯著為正，說明當供應鏈集中度提高時，經(jīng)營風險呈現(xiàn)出先減少后增加的趨勢。列(2)中，經(jīng)營風險(Risk)的系數(shù)為-0.010，在5%的水平下顯著，即企業(yè)面臨的經(jīng)營風險越高，獲取的銀行信貸越少。同時，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負。以上檢驗結果證實，經(jīng)營風險(Risk)在供應鏈集中度(Scii)影響銀行信貸(Tloan)中發(fā)揮中介作用，故本文的H2成立。

表4 經(jīng)營風險和資產(chǎn)專用性的中介效應檢驗結果

2.資產(chǎn)專用性的中介效應檢驗

表4中的列(3)和列(4)為資產(chǎn)專用性影響供應鏈集中度與銀行信貸關系的中介機制檢驗結果。列(3)顯示，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)為-4.407，在1%的水平下顯著，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)為3.260，在1%的水平下顯著，說明當供應鏈集中度提高時，資產(chǎn)專用性呈現(xiàn)出先減少后增加的趨勢。列(4)顯示，資產(chǎn)專用性(Rd)的系數(shù)為-0.003，在1%的水平下顯著，即企業(yè)具有的資產(chǎn)專用性越高，獲取的銀行信貸越少。同時，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負，表明資產(chǎn)專用性(Rd)在供應鏈集中度(Scii)影響銀行信貸(Tloan)中發(fā)揮了中介作用，故本文的H3成立。

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.剔除異常年份數(shù)據(jù)

考慮2008年爆發(fā)的全球金融危機以及2020年突如其來的新冠肺炎疫情可能會對中國經(jīng)濟造成影響，從而影響實證結果。為了保證實證結果的穩(wěn)健性，本文剔除2008年和2020年的樣本數(shù)據(jù)重新進行回歸，結果如表5所示。結果顯示，本文的實證結果是穩(wěn)健的。

表5 剔除異常年份數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗結果

2.改變變量衡量方式

考慮到供應鏈集中度的衡量方式可能會對結果產(chǎn)生影響，一方面，借鑒王雄元等[23]的做法，采用企業(yè)“第一大客戶銷售額占比”衡量客戶關系，“第一大供應商采購占比”衡量供應商關系，計算二者的均值作為供應鏈集中度的替代變量(Scii1)；另一方面，借鑒方紅星等[20]的做法，采用孰低法度量供應鏈集中度，即將供應商集中度、客戶集中度的較低者作為供應鏈集中度的另一替代變量(Scii2)。此外，考慮到銀行信貸的衡量方式也可能會對結果產(chǎn)生影響，借鑒張櫻[24]的做法，使用“(短期借款+長期借款+一年內(nèi)到期的非流動負債)/總負債”作為銀行信貸的替代變量(Tloan1)。相關回歸結果見表6。

表6的列(1)和列(4)顯示，Scii1的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，二次項Scii12的系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，表明供應鏈集中度與銀行信貸呈現(xiàn)出倒“U”型關系。表6的列(2)和列(5)顯示，Scii2的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，二次項Scii22的系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，即供應鏈集中度與銀行信貸呈現(xiàn)出倒“U”型關系。以上檢驗結果說明，本文的實證結果是穩(wěn)健的。

表6的列(3)～列(5)顯示，重新衡量銀行信貸變量后，Scii、Scii1和Scii2的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，二次項Scii2、Scii12和Scii22的系數(shù)均在1%的水平下顯著為負，即供應鏈集中度與銀行信貸呈現(xiàn)出倒“U”型關系，說明隨著供應鏈關系型交易的加深，企業(yè)獲取的銀行信貸增多，但在到達拐點后，企業(yè)獲取的銀行信貸逐漸減少。以上檢驗結果說明，本文的研究結論是穩(wěn)健的。

表6 改變變量衡量方式的穩(wěn)健性檢驗結果

3.刪除供應鏈集中度二次項的機制檢驗

為了驗證經(jīng)營風險和資產(chǎn)專用性是否在供應鏈集中度影響銀行信貸中發(fā)揮中介作用，本文刪除供應鏈集中度的二次項(Scii2)，僅保留了供應鏈集中度(Scii)的一次項，并對其進行回歸，結果如表7所示。列(1)中，Scii在1%的水平下顯著為負，說明供應鏈集中度越高，企業(yè)的經(jīng)營風險越低；列(2)中，Risk在5%的水平下顯著為負，說明面臨經(jīng)營風險越高的企業(yè)，獲取的銀行信貸越少，同時，Scii在1%的水平下顯著為正，結果證實經(jīng)營風險在供應鏈集中度與銀行信貸之間發(fā)揮了中介作用；列(3)中，Scii在1%的水平下顯著為負，說明供應鏈集中度越高，企業(yè)的資產(chǎn)專用性越低；列(4)中，Rd在1%的水平下顯著為負，說明資產(chǎn)專用性越高的企業(yè)，獲取的銀行信貸越少，同時，Scii在1%的水平下顯著為正，結果證實資產(chǎn)專用性在供應鏈集中度與銀行信貸之間發(fā)揮了中介作用，實證結果是穩(wěn)健的。

表7 保留供應鏈集中度一次項的中介效應檢驗結果

4.內(nèi)生性處理

考慮到供應鏈關系對銀行信貸的影響可能存在滯后效應，為了解決內(nèi)生性問題帶來的潛在影響，本文對客戶關系和供應商關系進行了滯后一期處理，并重新計算供應鏈集中度后進行回歸，結果如表8的列(1)和列(2)所示。結果顯示，Tloan和Tloan1的一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，驗證了供應鏈集中度與銀行信貸的倒“U”型關系，實證結果是穩(wěn)健的。

表8 內(nèi)生性處理的檢驗結果

考慮到遺漏變量會對供應鏈集中度與銀行信貸之間的關系產(chǎn)生影響，本文采用普通面板數(shù)據(jù)模型進行檢驗，結果如表8的列(3)和列(4)所示。結果顯示，Tloan和Tloan1的一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，與主檢驗結果一致，即隨著供應鏈集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行信貸呈現(xiàn)出先增后減的趨勢，實證結果依然穩(wěn)健。

5.U檢驗

本文通過理論分析和實證檢驗發(fā)現(xiàn)，供應鏈集中度與銀行信貸之間存在顯著的倒“U”型關系。為了進一步驗證倒“U”型關系的可信度，本文借鑒Lind & Mehlum[25]的做法進行U檢驗。經(jīng)檢驗，p>|T|=0.031。檢驗結果進一步表明供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系是可信的。

五、進一步研究

(一)供應鏈集中度對銀行信貸期限結構的影響

上文研究發(fā)現(xiàn)，當供應鏈集中度處于較低水平時，供應鏈整合效應占主導，隨著供應鏈集中度的提高，銀行向企業(yè)提供信貸越來越多。在供應鏈集中度超過一定水平后，供應鏈風險效應占主導，隨著供應鏈集中度的提高，銀行向企業(yè)提供信貸越來越少?，F(xiàn)階段，我國仍處在新興轉型階段，金融體系尚不完善，法律制度建設還不健全，對債權人法律保護較弱，長期信貸成為企業(yè)在債務融資過程中的稀缺資源[11]。相比長期信貸，短期信貸具備精準預測企業(yè)經(jīng)營情況、評估債務違約風險、易于收回且風險較小等特點。同等條件下，銀行更愿意提供靈活性相對較大的短期信貸。因此，供應鏈集中度對不同期限銀行信貸的影響也值得進行討論。

本文借鑒杜春明[26]的做法，用“(短期借款+一年內(nèi)到期的非流動負債)/(短期借款+一年內(nèi)到期的非流動負債+長期借款)”來衡量銀行信貸期限結構(Dm)，對模型(1)進行回歸。表9為供應鏈集中度影響銀行信貸期限結構的回歸結果。根據(jù)回歸結果，從列(1)來看，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)為-0.036，在5%的水平下顯著；從列(2)來看，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)為-0.219，在1%的水平下顯著。這些結果說明供應鏈集中度與銀行信貸期限結構之間存在倒“U”型關系，其內(nèi)在經(jīng)濟邏輯可能基于以下兩個方面。一方面，當供應鏈集中度處在較低水平時，供應鏈整合效應占主導，隨著供應鏈集中度的提高，銀行出于利益最大化的考慮，向企業(yè)提供銀行信貸越來越多。由于短期信貸更具有靈活性，可以根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營情況進行適時調(diào)整，因此銀行更熱衷于提供短期信貸，信貸期限結構越來越短期化。另一方面，在供應鏈集中度超過一定水平后，供應鏈風險效應占主導，為了規(guī)避信貸風險，銀行向企業(yè)提供的信貸越來越少。由于長期信貸穩(wěn)定性和持續(xù)性較強，而短期信貸調(diào)整靈活性更大，因此銀行短期信貸下降更快，信貸期限結構越來越長期化。

表9 供應鏈集中度對銀行信貸期限結構影響的回歸結果

(二)異質(zhì)性分析

1.議價能力的異質(zhì)性

議價能力是企業(yè)在交易過程中與對方討價還價的能力，是企業(yè)綜合實力的體現(xiàn)，對企業(yè)在與供應商和客戶的交易過程中是否占據(jù)主導地位存在影響。一方面，從企業(yè)自身經(jīng)營狀況而言，相較于較強的議價能力，企業(yè)具有較弱的議價能力意味著企業(yè)對供應商和客戶的依賴性較強。隨著時間的推移，企業(yè)與供應商和客戶之間會形成一個私密網(wǎng)絡[15]，企業(yè)能從供應商和客戶身上獲得有價值的信息來進行內(nèi)部采購并提高存貨管理效率，由此增強了企業(yè)自身的償債能力。另一方面，從銀行風險評估角度而言，隨著供應鏈關系日趨穩(wěn)定，考慮到長期合作關系和三方利益的一致性，供應商和客戶會通過降低交易價格、及時付款、縮短占用資金期限等措施去“體恤”企業(yè)[23]，一定程度上緩解了銀行的放貸風險，增強了銀行向企業(yè)提供信貸的意愿。在供應鏈三元關系中，議價能力將會影響企業(yè)與供應商、客戶之間的相互依賴的關系，從而影響供應鏈關系與銀行信貸的倒“U”型關系。

借鑒王迪等[13]的做法，本文采用市場份額來衡量議價能力，具體表現(xiàn)為企業(yè)年度銷售收入占當年同行業(yè)所有樣本公司銷售收入總額的比例。企業(yè)市場份額越高，企業(yè)的議價能力越強，反之則越弱。將企業(yè)市場份額高于行業(yè)中位數(shù)的樣本劃分為議價能力強組，低于行業(yè)中位數(shù)的劃分為議價能力弱組。表10的列(1)和列(2)結果顯示，在議價能力強的一組中，供應鏈集中度平方項(Scii2)與銀行信貸(Tloan)之間的回歸系數(shù)為-0.071，并不顯著；而在議價能力弱的一組中，供應鏈集中度平方項(Scii2)與銀行信貸(Tloan)的回歸系數(shù)為-0.300，在1%的水平下顯著。因此，議價能力對供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系有著負向調(diào)節(jié)作用，二者之間的倒“U”型關系在議價能力較弱組更為顯著。

2.產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性

企業(yè)產(chǎn)權會影響銀行對企業(yè)盈利能力和風險能力的判斷。一方面，與民營企業(yè)相比，國有企業(yè)更容易以較低的利率以及較長的還款期限取得銀行信貸。這是因為國有銀行的資源配置與政府密切相關，國有銀行不可避免地會受到政府干預，政府更傾向于向國有企業(yè)配置信貸資源，由此導致民營企業(yè)更難從銀行取得借款。另一方面，我國銀行在授信過程中會看重企業(yè)的信譽，國有企業(yè)憑借其特殊的地位、良好的信譽、充足的資金，在一定程度上增強了其借款能力。結合前文的理論分析和實證檢驗結果可知，隨著供應鏈集中度不斷提高，企業(yè)獲取的銀行信貸處于高位，而后隨著供應鏈集中度的繼續(xù)提高，企業(yè)在風險承受和產(chǎn)權性質(zhì)等方面受到限制，其獲取的銀行信貸在減少。而且，由于國有企業(yè)具有天然的信貸優(yōu)勢，在一定程度上可能會削弱供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系。

為此，本文將樣本劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組，對模型(1)進行回歸，結果如表10所示。表10中的列(3)和列(4)分別為國有企業(yè)與非國有企業(yè)的回歸結果。根據(jù)回歸結果，從列(3)來看，供應鏈集中度(Scii)、供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)并不顯著，說明供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在國有企業(yè)中并不顯著。從列(4)來看，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)為0.401，在1%的水平下顯著，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)為-0.403，在1%的水平下顯著，說明供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在非國有企業(yè)中更為顯著。因此，國有產(chǎn)權對供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系存在一定的減弱效應。

表10 異質(zhì)性檢驗結果

3.企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性

大型企業(yè)在市場地位、行業(yè)競爭度、聲譽等方面具有得天獨厚的優(yōu)勢，在供應鏈鏈條中成為脫穎而出的“佼佼者”。其憑借著能夠吸引更多的投資機會、自身盈利能力和償債能力、能夠促進地方經(jīng)濟發(fā)展等優(yōu)勢而倍受銀行青睞，銀行更愿意向大型企業(yè)貸款。而中小型企業(yè)市場競爭力較低、享受的政府補貼較少、償債能力有限，相較于大型企業(yè)，在獲取銀行信貸時會受到一定限制。銀行為了更多地了解中小型企業(yè)，會從供應鏈集中度這一因素入手，評估中小型企業(yè)對供應商和客戶還款情況、信譽程度，來降低其對中小型企業(yè)的信息成本[13]。結合本文理論分析，隨著供應鏈集中度不斷提高，企業(yè)獲取的銀行信貸處于高位；而后隨著供應鏈集中度的繼續(xù)提高，企業(yè)在風險承受和企業(yè)規(guī)模等方面受到限制，其獲取的銀行信貸在逐漸減少。一方面，銀行向大型企業(yè)授予信貸時更多考慮償債能力和市場地位等因素，對供應鏈集中度考慮的權重較小，在一定程度上削弱了供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系；另一方面，銀行授予信貸時對于中小型企業(yè)的供應鏈集中度更為看重，因此供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在中小型企業(yè)中更加顯著。

為此，本文利用期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量企業(yè)規(guī)模，并以行業(yè)和年度均值作為分組依據(jù)，對模型(1)進行回歸，表10的列(5)和列(6)分別為大型企業(yè)與中小型企業(yè)的回歸結果。從列(5)來看，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)并不顯著，說明在供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在大型企業(yè)中并不明顯。從列(6)來看，供應鏈集中度(Scii)的系數(shù)為0.261，在1%的水平下顯著，供應鏈集中度平方項(Scii2)的系數(shù)為-0.253，在1%的水平下顯著，說明供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在中小型企業(yè)中更為顯著。因此，大型企業(yè)對二者的倒“U”型關系存在一定的減弱效應。

六、研究結論與啟示

與已有銀行信貸基于供應商和客戶的視角展開研究不同，本文基于整合效應與風險效應視角，選擇2007—2020年中國A股上市公司為樣本，探討了供應鏈集中度對銀行信貸的影響。研究發(fā)現(xiàn)，供應鏈集中度與銀行信貸之間呈倒“U”型關系，即隨著供應鏈集中度的增強，企業(yè)獲取的銀行信貸呈現(xiàn)出先增加后減少的變化趨勢。中介效應檢驗表明，經(jīng)營風險和資產(chǎn)專用性在供應鏈集中度與銀行信貸之間發(fā)揮了中介作用。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，相比議價能力強企業(yè)、國有企業(yè)以及大型企業(yè)，供應鏈集中度與銀行信貸之間的倒“U”型關系在議價能力弱企業(yè)、非國有企業(yè)以及中小型企業(yè)中更顯著。

基于上述研究結論，本文的啟示有：第一，企業(yè)在權衡風險和收益的同時，要加強供應鏈集中度管理，從單方面激烈博弈的競爭關系轉向構建互惠共贏的合作關系，維持適度的供應鏈集中度，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，增強競爭優(yōu)勢，以幫助企業(yè)獲取銀行信貸；第二，企業(yè)要將經(jīng)營風險和資產(chǎn)專用性維持在適度水平，以防止被“敲竹杠”；第三，議價能力、產(chǎn)權性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模對企業(yè)在上下游的把控能力、相對市場地位和在供應鏈體系中的話語權等方面均有一定的影響，銀行在進行信貸決策過程中，應將企業(yè)議價能力、產(chǎn)權性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模納入考慮范圍內(nèi)。