中國(guó)城際高鐵與公司客戶集中度
——基于準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)

陳勝藍(lán) 劉曉玲

一、引 言

中國(guó)城際高鐵目前已經(jīng)基本形成“四橫四縱”的網(wǎng)絡(luò)格局，“八橫八縱”正在逐步構(gòu)建之中，主要城市之間逐漸填補(bǔ)了“高鐵空白”。截至2017 年底，中國(guó)高鐵運(yùn)營(yíng)里程突破2.5 萬公里，居世界第一。從全球范圍的經(jīng)驗(yàn)來看，交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資是極為昂貴的政策舉措。然而，學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界對(duì)于交通基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)際效應(yīng)的理解才剛剛起步(Duranton 等，2014)。最近的研究考察了高速公路與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系①如一些研究考察了美國(guó)高速公路對(duì)貿(mào)易量(Duranton 等，2014)、知識(shí)溢出效應(yīng)(Agrawal 等，2017)等的影響?；谥袊?guó)高速公路的研究考察了對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率(高翔等，2015)、制造業(yè)企業(yè)庫存(李涵和唐麗淼，2015)等的影響。，但這些研究從宏觀層面把經(jīng)濟(jì)作為一個(gè)整體的研究對(duì)象而沒有打開交通基礎(chǔ)設(shè)施影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的黑箱。隨著中國(guó)城際高鐵的快速發(fā)展，高鐵對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的影響越來越大①World Bank(2010)的研究報(bào)告指出，高鐵建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展具有多方面的貢獻(xiàn)，包括貨運(yùn)和客運(yùn)業(yè)的發(fā)展、連通主要城市以滿足經(jīng)濟(jì)和社會(huì)需求，并且可以服務(wù)于國(guó)內(nèi)和國(guó)際貿(mào)易需求，提高國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；長(zhǎng)期而言，高速鐵路的發(fā)展在一定程度上甚至可以緩解溫室效應(yīng)等環(huán)境問題。，但少有研究能夠辨識(shí)高鐵對(duì)微觀主體經(jīng)濟(jì)決策的因果效應(yīng)。本文利用中國(guó)城際高鐵在空間和時(shí)間上的快速發(fā)展構(gòu)建一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境，從微觀層面考察已有文獻(xiàn)沒有研究過的問題：交通基礎(chǔ)設(shè)施如何影響公司的客戶集中度決策？

Tinbergen(1962)提出的經(jīng)典引力模型解釋了兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的地理距離與交易量之間的關(guān)系，Bougheas 等(1999)在此基礎(chǔ)上加入了對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的考察，指出交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展可以緩解地理距離的負(fù)向影響，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)主體之間的交易量。然而，引力模型并不能回答：交通基礎(chǔ)設(shè)施導(dǎo)致公司交易量的增加是來自已有的主要客戶，還是來自新客戶？轉(zhuǎn)換成本模型②Klemperer(1987)開創(chuàng)性地提出兩時(shí)期轉(zhuǎn)換成本模型，在理論上考察轉(zhuǎn)換成本與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)之間的關(guān)系。Beggs和Klemperer(1992)將兩時(shí)期轉(zhuǎn)換成本模型擴(kuò)展為無限期，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換成本會(huì)導(dǎo)致更高的均衡價(jià)格和收益。Fudenberg 和Tirole(2000)關(guān)注在市場(chǎng)存在轉(zhuǎn)換成本的條件下公司吸引客戶的策略。最近，Lam(2017)分析了轉(zhuǎn)換成本和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的交互作用。表明公司在轉(zhuǎn)換客戶時(shí)存在的高昂成本(如重新簽約的摩擦成本等)會(huì)產(chǎn)生一種鎖定效應(yīng)(Klemperer，1987)，限制了公司尋找新客戶。這表明交通基礎(chǔ)設(shè)施導(dǎo)致公司交易量的增加很可能來自于已有的主要客戶，從而帶來公司客戶集中度的提高。本文利用中國(guó)城際高鐵的建設(shè)和發(fā)展設(shè)計(jì)辨識(shí)策略來檢驗(yàn)這一預(yù)測(cè)。

中國(guó)城際高鐵開通為本文考察交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)后果提供了難得的研究機(jī)會(huì)。本文利用高鐵開通在時(shí)間和空間上錯(cuò)列發(fā)生的特征構(gòu)建一個(gè)錯(cuò)層的(staggered)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境，借鑒Bertrand 和Mullainathan(2003)針對(duì)錯(cuò)層準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境構(gòu)建的雙重差分模型，考察交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)公司客戶集中度的因果效應(yīng)③龍玉等(2017)以中國(guó)城際高鐵開通作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)考察其對(duì)中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資的影響。。其優(yōu)勢(shì)在于：第一，中國(guó)這一研究情境可以從微觀層面為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要中間渠道研究提供新的視角。第二，中國(guó)城際高鐵的發(fā)展規(guī)劃和目標(biāo)并不依賴于微觀層面公司特定的戰(zhàn)略目標(biāo)(如公司的客戶集中度決策)。這種相對(duì)“外生”的特征有利于減少內(nèi)生性問題帶來的干擾。第三，中國(guó)高鐵在不同城市開通時(shí)間的差異能夠有效減少其他不可觀測(cè)因素或者其他替代性解釋對(duì)研究結(jié)論帶來的干擾(Betrand 和Mullainathan，2003)④Betrand 和Mullainathan(2003)表明外生事件在時(shí)間上的錯(cuò)列發(fā)生可以使研究的控制組不僅僅限于未發(fā)生事件的樣本中，那些事件發(fā)生年度較晚的樣本在事件發(fā)生之前同樣可以作為事件后自身的控制組，在一定程度上降低了處理組與控制組在其他特征上的差異。而且，多期錯(cuò)層的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)可以排除單一事件中同期其他事件對(duì)基本研究結(jié)論的干擾。，有助于把交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的效應(yīng)從其他效應(yīng)中分離出來，從而更加準(zhǔn)確地估計(jì)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)公司客戶集中度的因果效應(yīng)。

本文以中國(guó)資本市場(chǎng)2008—2014 年上市公司為研究樣本，手工收集上市公司注冊(cè)地的地級(jí)市高鐵開通的具體時(shí)間。如果上市公司注冊(cè)地的地級(jí)市在該年度末已開通高鐵，就把該上市公司當(dāng)年的樣本定義為處理組，否則為控制組。同一個(gè)上市公司在不同時(shí)期可以作為處理組或者控制組，這有利于減少處理組樣本與控制組樣本之間固有差異對(duì)研究結(jié)論的干擾(Serfling，2016)。與已有文獻(xiàn)(Patatoukas，2012)一致，本文使用主要客戶的赫芬達(dá)爾指數(shù)以及主要客戶的營(yíng)業(yè)收入比例之和這兩種指標(biāo)來衡量公司的客戶集中度。使用雙重差分方法的檢驗(yàn)結(jié)果表明，城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度具有顯著的正向影響。以主要客戶的赫芬達(dá)爾指數(shù)為例，城際高鐵開通后公司客戶集中度提高了15%。

為什么城際高鐵開通會(huì)提高公司的客戶集中度？已有研究表明運(yùn)輸成本的降低使交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展能夠促進(jìn)公司與主要客戶的交易。Bougheas 等(1999)研究表明交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平可以顯著降低運(yùn)輸成本，提高兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的交易量。經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究所的數(shù)據(jù)顯示，由于運(yùn)輸成本的降低，高鐵每年可以創(chuàng)造相當(dāng)于300 億元的社會(huì)價(jià)值。雖然高鐵主要是載人的交通工具，但是也能釋放鐵路和公路的貨運(yùn)力，顯著降低貨物運(yùn)輸成本，而這種運(yùn)輸成本的降低顯著存在于工業(yè)產(chǎn)出中(金煜等，2006)。因此，本文依據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T4754—2002)中三次產(chǎn)業(yè)的劃分范圍以及證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，將上市公司劃分為工業(yè)企業(yè)和非工業(yè)企業(yè)，其中工業(yè)企業(yè)的運(yùn)輸成本相對(duì)較高。研究結(jié)果表明城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響主要存在于運(yùn)輸成本較高的工業(yè)企業(yè)組中。轉(zhuǎn)換成本是城際高鐵開通提高公司客戶集中度的重要作用條件。公司與客戶交易形成的轉(zhuǎn)換成本通常會(huì)使客戶產(chǎn)生較強(qiáng)的動(dòng)機(jī)與之前交易過的供應(yīng)商進(jìn)行持續(xù)交易，原因在于：第一，公司可以利用對(duì)客戶的鎖定效應(yīng)收取高價(jià)，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化(Klemperer，1987；Lam，2017)。第二，公司尋找新客戶會(huì)產(chǎn)生關(guān)系專用性投資損失以及重新簽約成本(Allen 和Phillips，2000)。第三，重復(fù)博弈中產(chǎn)生的信任和了解在一定程度上可以降低客戶公司的機(jī)會(huì)主義和違約風(fēng)險(xiǎn)(張維迎和柯榮住，2002)。已有研究表明，當(dāng)供應(yīng)商公司在行業(yè)中具有較高的市場(chǎng)份額時(shí)，客戶可選擇的其他供應(yīng)商相對(duì)較少，導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)向其他供應(yīng)商存在較高的轉(zhuǎn)換成本(Hui 等，2012)。因此，本文構(gòu)建了公司所在行業(yè)的市場(chǎng)份額變量來衡量轉(zhuǎn)換成本，如果公司市場(chǎng)份額高于中位數(shù)，則認(rèn)為客戶轉(zhuǎn)換成本較高。研究結(jié)果表明城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響顯著存在于轉(zhuǎn)換成本較高組中。

接下來，本文進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性測(cè)試來進(jìn)一步加強(qiáng)基本推斷的因果效應(yīng)。第一，本文首先檢驗(yàn)了包含交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的引力模型；第二，進(jìn)行雙重差分估計(jì)需要滿足平行趨勢(shì)假定，借鑒Serfling(2016)在錯(cuò)層準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境下檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假定的方法，本文也執(zhí)行了類似的檢驗(yàn)；第三，依據(jù)Cen 等(2016)的做法，本文將開通高鐵的城市進(jìn)行隨機(jī)化，并使用該隨機(jī)的高鐵開通城市進(jìn)行安慰劑對(duì)照測(cè)試；第四，為了控制公司層面其他特征的差異對(duì)本文研究結(jié)果的干擾，本文采用傾向得分匹配法重新配比控制組進(jìn)行檢驗(yàn)，以保證基本研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

最后，本文考察城際高鐵開通后，公司客戶集中度改變帶來的經(jīng)濟(jì)后果。本文研究結(jié)果表明城際高鐵開通改變了公司的客戶集中度決策，那么，這種改變會(huì)給公司業(yè)績(jī)帶來什么樣的影響？研究結(jié)果表明，城際高鐵開通帶來客戶集中度的提高可以促進(jìn)公司業(yè)績(jī)的提升，具體表現(xiàn)為公司成本加成、全要素生產(chǎn)率以及總資產(chǎn)收益率的提高。這為本文的基本邏輯提供了進(jìn)一步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。

本文主要貢獻(xiàn)于以下三個(gè)方面。

第一，本文貢獻(xiàn)于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響微觀經(jīng)濟(jì)主體決策和行為的研究，為交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀途徑提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，在一定程度上可以打開交通基礎(chǔ)設(shè)施影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的黑箱。大多數(shù)研究基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的文獻(xiàn)主要關(guān)注其對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入和福利效應(yīng)的影響(Duranton 等，2014)，以及交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)(張學(xué)良，2012)。但是，這些研究多是基于宏觀層面視角探討其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，忽略了對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀途徑和中間作用機(jī)制的研究。最近少數(shù)研究利用城際高鐵開通作為一項(xiàng)外生沖擊考察其對(duì)上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(趙靜等，2018)、創(chuàng)新(Hou 等，2018)等的影響，本文研究中國(guó)城際高鐵開通對(duì)公司交易行為的影響，為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體決策和行為的影響及其促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀途徑補(bǔ)充了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

第二，已有研究多集中于考察客戶集中度對(duì)公司決策和行為帶來的影響，如稅收規(guī)避(Huang 等，2016)、公司業(yè)績(jī)和市場(chǎng)價(jià)值(Patatoukas，2012)以及銀行貸款契約(Campello 和Gao，2017)等。然而，這些研究的明顯缺陷在于客戶集中度并不是嚴(yán)格的外生變量。本文基于轉(zhuǎn)換成本模型，使用高鐵開通作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，一方面可以較為可靠地為交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平與客戶集中度之間的關(guān)系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，補(bǔ)充客戶集中度影響因素的相關(guān)研究，另一方面豐富了轉(zhuǎn)換成本模型的應(yīng)用，為轉(zhuǎn)換成本下的公司客戶選擇決策提供參考。

第三，本文使用中國(guó)城際高鐵開通作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境來緩解內(nèi)生性問題。已有研究使用基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)考察基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平對(duì)交易成本和雙方交易量的影響(Bougheas 等，1999)。然而這些研究難以完全控制同時(shí)影響基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平和公司交易量的因素(如難以觀測(cè)的同期當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的異質(zhì)性特征)。利用外生變化形成的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境有助于降低缺失重要變量對(duì)于因果推斷的不利影響。例如，Co?ar 和Demir(2016)在引力模型的基礎(chǔ)上，利用公路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來交易成本的外生變化考察其對(duì)國(guó)際貿(mào)易的影響。本文使用中國(guó)城際高鐵開通作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境辨識(shí)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)公司客戶集中度決策的因果效應(yīng)。

本文的后續(xù)部分安排如下：第二部分詳細(xì)討論了中國(guó)城際高鐵開通的背景；第三部分綜述了相關(guān)文獻(xiàn)并提出本文的研究假說；第四部分介紹了研究設(shè)計(jì)；第五部分討論本文主要的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分考察城際高鐵開通帶來的公司客戶集中度改變所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果；最后是本文的研究結(jié)論。

二、中國(guó)城際高鐵的開通

為了擴(kuò)展中國(guó)西部的鐵路網(wǎng)絡(luò)，連接中國(guó)東部和中部地區(qū)的往來，2004 年1 月，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議討論并原則通過歷史上第一個(gè)《中長(zhǎng)期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》，提出到2020年，全國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程達(dá)到10 萬公里，主要繁忙干線實(shí)現(xiàn)客貨分線，建設(shè)高速鐵路1.2萬公里以上。該計(jì)劃的關(guān)鍵決策之一就是分離繁忙干線上的貨運(yùn)和客運(yùn)服務(wù)。因此，雖然中國(guó)城際高鐵主要是運(yùn)客的一種交通方式，但是其不僅僅使客運(yùn)服務(wù)受益，同等重要的是，高鐵建設(shè)將極大地釋放中國(guó)已有鐵路和公路的貨運(yùn)力，進(jìn)而提高貨運(yùn)效率，降低貨物運(yùn)輸成本。2008 年，鐵道部利用這個(gè)契機(jī)起草了高鐵網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃并成功開通運(yùn)營(yíng)中國(guó)第一條具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、世界一流水平的高速鐵路——京津城際鐵路。隨后，中國(guó)各主要城市之間逐漸形成了“四橫四縱”的高鐵網(wǎng)絡(luò)格局。2016 年7 月修編的《中長(zhǎng)期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》將這一網(wǎng)絡(luò)格局升格為“八橫八縱”，并把規(guī)劃目標(biāo)調(diào)整為：到2020 年，鐵路網(wǎng)規(guī)模達(dá)到15 萬公里，其中高速鐵路3 萬公里。

高鐵的開通會(huì)在不同方面產(chǎn)生顯著影響，尤其是通過縮短旅行時(shí)間。高鐵使用者可以分配節(jié)省的時(shí)間到其他的活動(dòng)中，更頻繁地出行，或者到達(dá)更遠(yuǎn)的地方。城際高鐵的開通促進(jìn)了社會(huì)價(jià)值包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)，極大地提高了客運(yùn)和貨運(yùn)量(World Bank，2010)。從全球范圍的經(jīng)驗(yàn)來看，高鐵建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極的影響。在最近的一些研究中，城際高鐵開通被廣泛作為一項(xiàng)外生沖擊考察其對(duì)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)投資(龍玉等，2017)、縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展(張俊，2017)以及上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(趙靜等，2018)、創(chuàng)新(Hou 等，2018)等的影響。經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究所的數(shù)據(jù)顯示，由于運(yùn)輸成本的降低，高鐵每年可以創(chuàng)造相當(dāng)于300 億元的社會(huì)價(jià)值。

近幾年，中國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)的增長(zhǎng)也非常迅速，2008—2013 年的年度平均增長(zhǎng)率達(dá)到了12%，這就導(dǎo)致本文考察城際高鐵開通產(chǎn)生的影響可能受到民航業(yè)快速發(fā)展的干擾。但是，由于民航線路與高鐵在開通時(shí)間上并不完全吻合，本文使用多期錯(cuò)層的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)在一定程度上可以規(guī)避航空運(yùn)輸業(yè)發(fā)展的影響。雖然有些民航線路與高鐵線路重合，但是已有研究表明高鐵線路的開通會(huì)對(duì)民航線路的客運(yùn)需求產(chǎn)生顯著的競(jìng)爭(zhēng)壓力(Cao 等，2013)。自2008 年第一條高鐵線路開通后，中國(guó)高鐵客運(yùn)量的年度平均增長(zhǎng)率就達(dá)到了30%。2013 年10 月，高鐵的客運(yùn)量達(dá)到了航空客運(yùn)量的兩倍?？梢?，高鐵開通產(chǎn)生的影響應(yīng)顯著高于民航業(yè)發(fā)展帶來的影響，這在一定程度上可以排除民航業(yè)快速發(fā)展的替代性解釋。

三、文獻(xiàn)綜述與研究假說

Tinbergen(1962)提出使用經(jīng)典的引力模型解釋兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的地理距離與交易量之間的關(guān)系。其基本原理是基于經(jīng)濟(jì)規(guī)模以及兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的距離來預(yù)測(cè)雙方的交易量。引力模型通常使用距離來衡量運(yùn)輸成本。Bougheas 等(1999)的理論模型表明運(yùn)輸成本不僅僅是距離的函數(shù)，同時(shí)也是交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的函數(shù)。因此，他們將交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平引入引力模型，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的交易量與其距離成反比，與交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平成正比。Duranton 等(2014)從理論和經(jīng)驗(yàn)上考察了美國(guó)州際高速公路對(duì)城市貿(mào)易量和構(gòu)成的影響，研究表明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以顯著提高當(dāng)?shù)氐慕灰琢?。并且，包含交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的引力模型也得到了廣泛應(yīng)用(劉生龍和胡鞍鋼，2011；Co?ar 和Demir，2016)。

將引入交通基礎(chǔ)設(shè)施的引力模型應(yīng)用于兩個(gè)公司之間的交易，可以推斷交通基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展能夠在一定程度上增加供應(yīng)商公司與其客戶公司之間的交易量。高鐵作為客運(yùn)的一種主要交通方式，仍會(huì)對(duì)公司之間的交易量產(chǎn)生顯著影響。其主要原因在于：高鐵建設(shè)的主要任務(wù)之一就是分離主要線路上的貨運(yùn)和客運(yùn)服務(wù)。因此，雖然中國(guó)城際高鐵主要是客運(yùn)的一種交通方式，但是其不僅僅使客運(yùn)服務(wù)受益，而且極大地釋放中國(guó)已有鐵路和公路的貨運(yùn)力，進(jìn)而提高貨運(yùn)效率，降低貨物運(yùn)輸成本。張克中和陶東杰(2016)考察了中國(guó)城際高鐵對(duì)貨運(yùn)的影響，研究發(fā)現(xiàn)高鐵開通顯著增加了貨運(yùn)總量。

然而，引力模型則不能回答：高鐵開通導(dǎo)致公司交易量的增加是來自于已有的主要客戶還是來自于新客戶？為了回答這一問題，本文引入轉(zhuǎn)換成本(Switching Costs)的概念。轉(zhuǎn)換成本是公司在轉(zhuǎn)換供應(yīng)商(或客戶)時(shí)產(chǎn)生的成本(Klemperer，1987)。Klemperer(1987)開創(chuàng)性地提出兩時(shí)期轉(zhuǎn)換成本模型，在理論上考察轉(zhuǎn)換成本與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)之間的關(guān)系。Beggs 和Klemperer(1992)將兩時(shí)期轉(zhuǎn)換成本模型擴(kuò)展為無限期，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換成本會(huì)導(dǎo)致更高的均衡價(jià)格和收益。Fudenberg 和Tirole(2000)關(guān)注在市場(chǎng)存在轉(zhuǎn)換成本的條件下公司吸引客戶的策略。最近，Lam(2017)分析了轉(zhuǎn)換成本和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的交互作用。盡管轉(zhuǎn)換成本在理論上具有重要意義，但目前對(duì)轉(zhuǎn)換成本產(chǎn)生實(shí)際影響的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)仍十分缺乏。

轉(zhuǎn)換成本的存在是限制公司尋找新客戶以及加強(qiáng)與已有客戶交易的主要因素之一。其原因在于：第一，公司利用轉(zhuǎn)換成本(或客戶忠誠(chéng)度)對(duì)客戶形成一種鎖定效應(yīng)來提高市場(chǎng)地位，因此可以向客戶公司提出更高的交易價(jià)格來實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化(Klemperer，1987)。第二，公司在與客戶交易過程中，會(huì)依據(jù)客戶需求進(jìn)行關(guān)系專用性投資以及定制銷售合同(Allen 和Phillips，2000)，這導(dǎo)致公司尋找新客戶會(huì)產(chǎn)生較大的投資損失和重新簽約成本。第三，公司與已有客戶在重復(fù)博弈中產(chǎn)生了信任(張維迎和柯榮住，2002)，并且了解客戶公司的信用信息(Smith，1987)，在一定程度上可以降低客戶公司的機(jī)會(huì)主義和違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文認(rèn)為由于轉(zhuǎn)換成本的存在，高鐵開通帶來的交易量增加應(yīng)來自于已有的主要客戶，從而導(dǎo)致公司客戶集中度提高。綜上所述，本文提出如下研究假說。

研究假說：其他條件不變，城際高鐵的開通會(huì)對(duì)公司客戶集中度產(chǎn)生正向影響。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

自2008 年中國(guó)成功開通運(yùn)營(yíng)第一條具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、世界一流水平的高速鐵路——京津城際鐵路之后，各主要城市之間已基本構(gòu)建起“四橫四縱”的高鐵網(wǎng)絡(luò)格局，“八橫八縱”正在逐步構(gòu)建之中。本文利用這種空間和時(shí)間上的錯(cuò)列發(fā)生事件作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，使用中國(guó)資本市場(chǎng)滬深兩市2008—2014 年A 股上市公司為研究樣本，考察交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)公司客戶集中度的影響。選取2008 年作為研究起點(diǎn)，主要是基于以下兩方面的原因：第一，中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2007 年首次要求上市公司自2007 年起在年度報(bào)告中披露前五大客戶相關(guān)信息，但是2007 年首次披露主要客戶信息的公司數(shù)較少；第二，2007 年中國(guó)實(shí)施新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)研究結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生一定的干擾。根據(jù)研究需要，本文刪除了以下樣本：(1)金融、保險(xiǎn)行業(yè)的公司；(2)其他數(shù)據(jù)缺失的觀測(cè)值。最終回歸樣本包含2135 家上市公司的9240 個(gè)公司-年度觀測(cè)值。為避免極端值對(duì)本文結(jié)果的影響，本文對(duì)所有的連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行了縮尾處理(Winsorize)，為了控制潛在的異方差和序列相關(guān)性問題，本文對(duì)所有回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤都使用異方差調(diào)整和在公司層面上進(jìn)行了“聚類(Cluster)”處理。

本文所使用的數(shù)據(jù)主要包括：第一，上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及其前五大客戶的銷售收入數(shù)據(jù)，并手工收集整理了前五大客戶公司所在地級(jí)市信息。上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其前五大客戶數(shù)據(jù)來源于深圳國(guó)泰安信息技術(shù)有限公司(CSMAR)。第二，上市公司注冊(cè)地對(duì)應(yīng)地級(jí)市開通高鐵時(shí)間數(shù)據(jù)。本文通過公司注冊(cè)地信息整理出公司注冊(cè)地的地級(jí)市信息，并通過中國(guó)每條高鐵線路站點(diǎn)信息手工整理了該地級(jí)市在2008—2014 年期間第一次開通高鐵以及開通高鐵的具體時(shí)間，表1 給出了中國(guó)2008—2014 年期間開通的高鐵線路以及具體的時(shí)間信息。比如2009 年4 月1 日開通的石太客運(yùn)專線，其東起石家莊北站，途經(jīng)河北石家莊市、鹿泉市、井陘縣，山西省盂縣、壽陽縣、陽曲縣和太原市，止于太原站，本文將其途經(jīng)站點(diǎn)先匹配到各自所在的地級(jí)市，鹿泉市與井陘縣隸屬于石家莊市，盂縣隸屬于陽泉市，壽陽縣隸屬于晉中市，陽曲縣隸屬于太原市，然后本文將其所屬地級(jí)市信息與公司所在地級(jí)市進(jìn)行匹配，得出每一公司所在地級(jí)市開通高鐵的具體時(shí)間。

表1 中國(guó)高鐵各線路開通時(shí)間

續(xù)表1

（二）模型設(shè)定與變量定義

依據(jù)已有文獻(xiàn)(Patatoukas，2012)，本文構(gòu)建了公司主要客戶集中度變量，檢驗(yàn)城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響。由于不同地級(jí)市開通高鐵的時(shí)間存在差異，形成了多期錯(cuò)層的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，因而本文借鑒Bertrand 和Mullainathan(2003)的方法構(gòu)建雙重差分模型，同時(shí)控制時(shí)間固定效應(yīng)和公司固定效應(yīng)。具體的研究模型如下①國(guó)內(nèi)最新研究中借鑒Bertrand 和Mullainathan(2003)的方法來構(gòu)建雙重差分模型的例子較多，比如陳勝藍(lán)和馬慧(2017)以及郝項(xiàng)超等(2018)等。：

Customer Concentration 代表公司的客戶集中度，使用主要客戶赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)和主要客戶營(yíng)業(yè)收入比例合計(jì)(Saleper)來衡量。HHI 用基于營(yíng)業(yè)收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)表示，計(jì)算方法為前五大客戶營(yíng)業(yè)收入比例的平方和；Saleper 用公司披露的前五大客戶營(yíng)業(yè)收入比例合計(jì)表示。HSR Opened 為虛擬變量，如果公司注冊(cè)地對(duì)應(yīng)的地級(jí)市在當(dāng)年末已開通高鐵則取值為1，否則取值為0。因此，本文的處理組為樣本期間內(nèi)開通高鐵的地級(jí)市在高鐵開通之后的樣本，而控制組為開通高鐵的地級(jí)市在高鐵 開通前以及樣本期內(nèi)一直未開通高鐵的樣本②本文使用錯(cuò)層的外生事件展開研究，在辨識(shí)策略上更具有優(yōu)勢(shì)：首先，時(shí)間上錯(cuò)層發(fā)生的多個(gè)外生事件，更能夠有效減少其他不可觀測(cè)的因素或者其他替代性解釋對(duì)研究結(jié)論帶來的干擾；其次，由于事件是錯(cuò)層發(fā)生的，同一公司在不同時(shí)期既可以作為處理組也可以作為控制組，這就有利于減少處理組樣本公司與控制組樣本公司之間的固有差異對(duì)研究結(jié)論的干擾(Serfling，2016)。。該方法通過公司固定效應(yīng)控制了位于 高鐵開通城市的公司和位于未開通高鐵城市的公司之間的固有差異，通過時(shí)間固定 效應(yīng)控制了高鐵開通前后由于宏觀環(huán)境變化所帶來的差異。系數(shù)β1估計(jì)了雙重差分的結(jié)果，如果城際高鐵開通可以促進(jìn)公司與主要客戶的交易，那么，可以預(yù)期β1將顯著為正。

考慮到已有研究并沒有給出明確的客戶集中度影響因素模型，本文在回歸模型中加入公司基本特征作為控制變量，以緩解缺失變量偏誤對(duì)結(jié)果的干擾。Size 表示公司規(guī)模，使用公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量；ROA 表示公司的總資產(chǎn)收益率，使用公司凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比率衡量；Tangi 表示公司的有形資產(chǎn)比例，使用有形資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比例衡量；Age 表示公司年齡，使用公司成立年數(shù)的自然對(duì)數(shù)衡量；Growth 表示公司的成長(zhǎng)性，使用公司營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率衡量。γi和μt分別表示公司和年度固定效應(yīng)。具體的變量定義與說明如表2 所示。

考慮到公司客戶集中度可能受到行業(yè)特征以及城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理特征等 因素的影響，為了進(jìn)一步排除缺失變量偏誤的干擾，本文在基本模型中還加入了行 業(yè)×年度、城市×年度的高維固定效應(yīng)，用來控制行業(yè)發(fā)展、行業(yè)構(gòu)成等隨時(shí)間變化的行業(yè)層面因素的影響，以及控制經(jīng)濟(jì)發(fā)展、商業(yè)周期等隨時(shí)間變化的城市層面因素的影響。

表2 變量定義與說明

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表3 報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表3 報(bào)告的結(jié)果中可以看出，位于高鐵開通城市的公司占比為59.30%，前五大客戶的赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI 的均值(中值)為0.0666(0.0162)，前五大客戶營(yíng)業(yè)收入比例之和Saleper 的均值(中值)為32.04% (25.26%)。從公司基本特征可以看出，公司規(guī)模 Size 的均值(中值)為 21.8527 (21.6966)，公司總資產(chǎn)收益率ROA 的均值(中值)為3.82%(3.50%)，公司上市年齡Age 的均值(中值)為1.9051(2.1972)。平均而言，公司營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的均值為18.94%，公司有形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例為24.17%。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）城際高鐵開通與客戶集中度

本文首先考察城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響。表4 報(bào)告了城際高鐵開通與公司客戶集中度之間關(guān)系的基本回歸結(jié)果。在分析過程中，本文使用了兩種不同的固定效應(yīng)模型。在第(1)列和第(3)列中，本文使用城際高鐵開通形成的多期錯(cuò)層的DID 模型，控制了公司和年度固定效應(yīng)。HSR Opened 的系數(shù)反映了城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響。在第(2)列和第(4)列中，本文進(jìn)一步控制了公司固定效應(yīng)、行業(yè)×年度和城市×年度高維固定效應(yīng)，結(jié)果表明，HSR Opened 的回歸系數(shù)在兩種模型中均顯著為正，表明城市開通高鐵后，當(dāng)?shù)毓居捎诮煌ɑA(chǔ)設(shè)施的改善顯著提高了與主要客戶的交易額。在控制了公司固定效應(yīng)、行業(yè)×年度和城市×年度高維固定效應(yīng)后，本文發(fā)現(xiàn)主要客戶的赫芬達(dá)爾指數(shù)提高了1%，相比于其均值6.66%，提高了15%；公司主要客戶營(yíng)業(yè)收入比例之和提高了1.44%，相比于其均值32.04%，提高了4.5%。這一結(jié)果為本文的基本研究假說提供了支持的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。由于轉(zhuǎn)換成本的存在，公司在尋求新客戶以及與已建立關(guān)系的老客戶進(jìn)行交易之間的權(quán)衡中，更傾向于選擇那些已建立良好關(guān)系的主要客戶，導(dǎo)致公司客戶集中度顯著提高。

表4 城際高鐵開通與客戶集中度

續(xù)表4

（二）作用渠道：運(yùn)輸成本

依據(jù)經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究所的數(shù)據(jù)顯示，由于運(yùn)輸成本的降低，高鐵每年可以創(chuàng)造相 當(dāng)于300 億元的社會(huì)價(jià)值。雖然高鐵主要是載人的交通工具，但是也能釋放鐵路和 公路的貨運(yùn)力，顯著降低貨物運(yùn)輸成本，而這種運(yùn)輸成本的降低顯著存在于工業(yè)產(chǎn) 出中(金煜等，2006)。本文認(rèn)為城際高鐵開通引起運(yùn)輸成本的降低是其提高公司客 戶集中度的重要作用渠道，預(yù)期這種影響應(yīng)顯著存在于具有較高運(yùn)輸成本的工業(yè)企 業(yè)中。

根據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T4754—2002)中三次產(chǎn)業(yè)的劃分范圍以及證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，本文將屬于B(采礦業(yè))、C(制造業(yè))、D(電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè))以及E(建筑業(yè))的上市公司定義為工業(yè)企業(yè)，其他行業(yè)的上市公司定義為非工業(yè)企業(yè)，進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果如表5 所示。在工業(yè)企業(yè)組，即第(1)列和第(3)列中，HSR Opened 的回歸系數(shù)分別為0.0105 和0.0163，分別在10%(t＝1.81)和5%(t＝2.09)的水平下顯著為正。在非工業(yè)企業(yè)組，即第(2)列和第(4)列中，HSR Opened 的回歸系數(shù)均不顯著，組間差異在10%的水平下顯著，表明城際高鐵開通與客戶集中度之間的正向關(guān)系顯著存在于工業(yè)企業(yè)組中。

表5 作用渠道：運(yùn)輸成本

（三）作用條件：轉(zhuǎn)換成本

城際高鐵開通提高公司客戶集中度的一個(gè)關(guān)鍵條件是轉(zhuǎn)換成本的存在，轉(zhuǎn)換成本是限制公司尋找新客戶的主要因素之一。其原因在于：第一，公司利用轉(zhuǎn)換成本(或者客戶忠誠(chéng)度)對(duì)客戶形成一種鎖定效應(yīng)來提高市場(chǎng)地位，因此可以向客戶公司報(bào)出更高的價(jià)格，來實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化(Klemperer，1987)。第二，公司在與客戶交易過程中，會(huì)依客戶需求進(jìn)行關(guān)系專用性投資以及定制銷售合同(Allen 和Phillips，2000)，這導(dǎo)致公司尋找新客戶會(huì)產(chǎn)生較大的投資損失和重新簽約成本。第三，公司與已有客戶在重復(fù)博弈中產(chǎn)生了信任(張維迎和柯榮住，2002)，并且了解客戶公司的信用信息(Smith，1987)，在一定程度上可以降低客戶公司的機(jī)會(huì)主義和違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文利用轉(zhuǎn)換成本的外生性來源和橫截面差異來考察城際高鐵開通與客戶集中度之間的正向關(guān)系是否會(huì)隨著轉(zhuǎn)換成本的不同而存在差異。

已有研究表明當(dāng)供應(yīng)商公司在行業(yè)中具有較高的市場(chǎng)份額時(shí)，客戶可供選擇的 其他供應(yīng)商相對(duì)較少，導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)向其他供應(yīng)商存在較高的轉(zhuǎn)換成本(Hui 等，2012)。本文預(yù)期城際高鐵開通與客戶集中度之間的正向關(guān)系應(yīng)主要存在于高轉(zhuǎn)換成本組 中。在檢驗(yàn)中本文構(gòu)建了公司所在行業(yè)的市場(chǎng)份額變量來衡量轉(zhuǎn)換成本，使用公司 銷售收入占行業(yè)總銷售收入的比例來表示。依據(jù)公司市場(chǎng)份額中位數(shù)將樣本分為兩 組進(jìn)行檢驗(yàn)，公司市場(chǎng)份額高于中位數(shù)的一組表示轉(zhuǎn)換成本相對(duì)較高。其結(jié)果如表 6 所示，在高轉(zhuǎn)換成本組，即第(1)列和第(3)列中，HSR Opened 的回歸系數(shù)分別 為0.0176 和0.0195，均在5%(t＝2.34 和t＝1.96)的水平下顯著為正。在低轉(zhuǎn)換成本組，即第(2)列和第(4)列中，HSR Opened 的回歸系數(shù)均不顯著，組間差異在5%的水 平下顯著，表明城際高鐵開通與客戶集中度之間的正向關(guān)系顯著存在于高轉(zhuǎn)換成本 組中。

表6 作用條件：轉(zhuǎn)換成本

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)①限于篇幅，本文沒有給出穩(wěn)健性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)圖表。讀者可掃描本文二維碼，點(diǎn)擊“附錄”獲取相關(guān)信息。

1. 引入交通基礎(chǔ)設(shè)施的引力模型檢驗(yàn)

為了保證城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度產(chǎn)生影響的穩(wěn)健性，本文首先檢驗(yàn)了包含交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的引力模型，具體如下。這一模型主要檢驗(yàn)了公司分別與其前五大客戶的交易量。

其中，Saleijt表示公司i 與其主要客戶j 之間在t 年的交易獲得的營(yíng)業(yè)收入；HSR Opened 表示城市是否開通高鐵虛擬變量，衡量一個(gè)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平，與上述定義方式一致；Dij表示公司與客戶公司注冊(cè)地所在城市之間的地理距離，依據(jù)Ayers 等(2011)的公式計(jì)算得出。Controls 表示公司層面的一些控制變量，具體包括：公司規(guī)模(Size)、公司總資產(chǎn)收益率(ROA)、公司有形資產(chǎn)比例(Tangi)、公司年齡(Age)以及公司成長(zhǎng)性(Growth)。為控制兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的影響，在模型中加入了供應(yīng)商公司和客戶公司所在城市固定效應(yīng)δi和δj，這樣可以將分析限制到交易量與兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體之間的距離和交通基礎(chǔ)設(shè)施可獲得性上。這里主要關(guān)注系數(shù)1β 和2β 。系數(shù)1β衡量了公司之間地理距離對(duì)其交易量的影響，預(yù)期其為負(fù)；系數(shù)2β 估計(jì)了交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的影響，預(yù)期其為正。其回歸結(jié)果與預(yù)期一致，表明城際高鐵開通后，公司向其主要客戶的交易量顯著增加。

2. 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

使用雙重差分方法進(jìn)行檢驗(yàn)的一個(gè)重要前提是處理組公司與控制組公司在外生變動(dòng)之前具有平行趨勢(shì)，即不存在處理效應(yīng)時(shí)，結(jié)果變量在處理組和控制組中的變化趨勢(shì)是相近的。為了檢驗(yàn)處理組與控制組具有平行趨勢(shì)，借鑒Serfling(2016)在錯(cuò)層準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境下檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假定的方法，本文也執(zhí)行了類似的檢驗(yàn)。具體而言，將HSR Opened 虛擬變量替換為年度虛擬變量，Before1、Before2 和Before3 分別表示城際高鐵開通前1 年、前2 年以及前3 年。本文發(fā)現(xiàn)Before1、Before2 和Before3 的回歸系數(shù)均不顯著。Post1、Post2、Post3 和Post4＋分別表示城際高鐵開通后1 年、后2 年、后3 年和后4 年及以上。本文發(fā)現(xiàn)客戶集中度在城際高鐵開通后才開始顯著提高，可見處理效應(yīng)前兩組樣本客戶集中度的非顯著差異能夠在一定程度上說明本文的樣本選擇滿足平行趨勢(shì)假定，這為DID 研究模型設(shè)定的有效性提供了支持的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

3. 安慰劑對(duì)照測(cè)試(Placebo Test)

為了提供進(jìn)一步的證據(jù)加強(qiáng)本文基本研究問題的因果效應(yīng)，排除其他替代性解釋對(duì)研究結(jié)論的干擾，本文進(jìn)行了如下安慰劑對(duì)照測(cè)試。依據(jù)Cen 等(2016)的做法，本文隨機(jī)化開通高鐵的城市，重新設(shè)定處理組和控制組進(jìn)行檢驗(yàn)。如果本文的基本結(jié)論不是由于城際高鐵開通所帶來的，那么即使以隨機(jī)化的高鐵開通城市也可以得到同樣的結(jié)果。結(jié)果顯示隨機(jī)化的高鐵開通變量RHSR Opened 的回歸系數(shù)均不顯著。安慰劑對(duì)照測(cè)試的結(jié)果表明確實(shí)是城際高鐵開通對(duì)客戶集中度產(chǎn)生了顯著影響，其他因素造成的干擾較小，可以進(jìn)一步減少其他替代性解釋的干擾。

4. 重新配比控制組

為了進(jìn)一步排除處理組和控制組一些公司特征的差異對(duì)基本研究結(jié)論的影響，本文重新配比了控制組進(jìn)行檢驗(yàn)，以保證基本研究結(jié)果的穩(wěn)健性。具體來說，本文采用了傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)，依據(jù)公司特征為每一個(gè)處理組樣本配比了一個(gè)最相近的控制組樣本。該方法最早由Rosenbaum 和Rubin(1983)發(fā)展后得到廣泛運(yùn)用。本文利用處理組公司高鐵開通前一年的一系列相關(guān)、可觀測(cè)的公司特征，通過傾向得分匹配法重新構(gòu)建控制組。首先，本文以當(dāng)年城市是否開通高鐵為因變量并以配比的公司特征變量為自變量進(jìn)行了Logit 回歸。然后，以這個(gè)估計(jì)的系數(shù)作為處理組的傾向得分，用來為處理組配比一個(gè)最接近的控制組。本文執(zhí)行傾向得分匹配法時(shí)采取重復(fù)配比的做法，以保證每一個(gè)處理組樣本都可以配比到一個(gè)最接近的控制組樣本。最后，本文使用配比的控制組樣本重新檢驗(yàn)了模型(1)，其結(jié)果與表4 中的結(jié)果基本一致，進(jìn)一步排除了處理組和控制組在一些公司特征上不完全可比的考慮對(duì)基本結(jié)論的干擾，說明本文的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

六、經(jīng)濟(jì)后果

客戶作為公司重要的外部利益相關(guān)者，會(huì)對(duì)公司的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)以及公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生重要影響。因此，本文最后考察了城際高鐵開通后公司客戶集中度提高對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響。其檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

Performance 為公司業(yè)績(jī)變量，包括公司成本加成(MKP)、全要素生產(chǎn)率(TFP)和總資產(chǎn)收益率(ROA)。對(duì)于成本加成(MKP)，依據(jù)已有研究(Domowitz 等，1986)，本文使用會(huì)計(jì)方法來計(jì)算。對(duì)于全要素生產(chǎn)率(TFP)，依據(jù)已有研究(Gainnetti 等，2015)，本文對(duì)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)后，在每一年度每一行業(yè)內(nèi)進(jìn)行回歸，所得到的回歸殘差即為所要估計(jì)的公司全要素生產(chǎn)率。CC 表示客戶集中度變量，包括主要客戶赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI 和主要客戶營(yíng)業(yè)收入比例之和Saleper，控制變量包括公司規(guī)模Size、公司年齡Age 和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率Growth。

一方面，公司可以利用對(duì)客戶的鎖定效應(yīng)報(bào)出更高的產(chǎn)品價(jià)格(Klemperer，1987；Lam，2017)；另一方面，主要客戶關(guān)系通過供應(yīng)鏈建立關(guān)系專用性投資，可以幫助公司合理化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)并提高生產(chǎn)效率(Patatoukas，2012)，進(jìn)而提高公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，改善公司經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)。因此，本文分別考察了由高鐵開通帶來的客戶集中度上升對(duì)公司成本加成、全要素生產(chǎn)率以及總資產(chǎn)收益率的影響。表7 報(bào)告了城際高鐵開通后客戶集中度對(duì)公司業(yè)績(jī)影響的回歸結(jié)果。

表7 客戶集中度對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響

續(xù)表7

從表7 可以看出，在控制了公司固定效應(yīng)、行業(yè)×年度和城市×年度高維固定效應(yīng)后，如Panel A 的第(2)和(4)列所示，HSR Opened×HHI 和HSR Opened×Saleper 的回歸系數(shù)分別在5%(t＝2.48)和5%(t＝2.04)的水平下顯著為正，這表明在城市開通高鐵后，相比于未開通高鐵城市的公司，開通高鐵城市的公司客戶集中度的提高可以加強(qiáng)公司對(duì)客戶的鎖定效應(yīng)，報(bào)出更高的產(chǎn)品價(jià)格。在Panel B 的第(2)和(4)列中，HSR Opened×HHI 和HSR Opened×Saleper 的回歸系數(shù)分別在5%(t＝2.16)和10%(t＝1.95)的水平下顯著為正，表明在城市開通高鐵后，相比于未開通高鐵城市的公司，開通高鐵城市的公司客戶集中度的提高可以促進(jìn)公司進(jìn)行關(guān)系專用性投資，提高生產(chǎn)效率。在Panel C 的第(2)和(4)列中，HSR Opened×HHI 和HSR Opened×Saleper 的回歸系數(shù)分別在10%(t＝1.80)和5%(t＝2.20)的水平下顯著為正，表明在城市開通高鐵后，相比于未開通高鐵城市的公司，開通高鐵城市的公司客戶集中度的上升可以提高公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

七、研究結(jié)論

經(jīng)典的引力模型認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展可以緩解地理距離的負(fù)向影響，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)主體之間的交易。然而，引力模型并沒有分析交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展帶來公司交易量的增加是來自于已有的主要客戶還是來自于新客戶。為了回答這一問題，本文基于轉(zhuǎn)換成本模型分析表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來運(yùn)輸成本的降低以及客戶轉(zhuǎn)換成本的存在會(huì)提高公司的客戶集中度。為了有效估計(jì)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)公司客戶集中度決策的因果效應(yīng)，本文構(gòu)建了中國(guó)城際高鐵開通形成的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)情境。由于城際高鐵開通在時(shí)間和空間上的錯(cuò)列發(fā)生，形成了一個(gè)錯(cuò)層的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，這一獨(dú)特的研究情境可以幫助本文控制一些不可觀測(cè)的重要缺失變量對(duì)研究結(jié)論的干擾。

本文通過手工收集上市公司所在地級(jí)市開通高鐵的具體時(shí)間，利用錯(cuò)層的城際高鐵開通事件作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，使用雙重差分方法檢驗(yàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與公司客戶集中度之間的因果效應(yīng)。研究結(jié)果表明城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度具有顯著的正向影響。以主要客戶的赫芬達(dá)爾指數(shù)為例，城際高鐵開通后公司客戶集中度提高了15%。高鐵開通帶來的運(yùn)輸成本下降是其影響公司客戶集中度的重要渠道。為加強(qiáng)基本研究問題的邏輯關(guān)系，本文檢驗(yàn)了城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度產(chǎn)生影響的作用條件——轉(zhuǎn)換成本。結(jié)果表明城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度的影響主要來自于交通運(yùn)輸成本和轉(zhuǎn)換成本較高組中，即城際高鐵開通帶來的運(yùn)輸成本的降低和轉(zhuǎn)換成本的存在是公司客戶集中度提高的驅(qū)動(dòng)因素。

本文還進(jìn)行了如下穩(wěn)健性測(cè)試來進(jìn)一步保證基本研究問題的因果效應(yīng)。第一，為了保證城際高鐵開通對(duì)公司客戶集中度產(chǎn)生影響的穩(wěn)健性，本文首先檢驗(yàn)了包含交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平的引力模型；第二，檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假定來進(jìn)一步保證雙重差分方法的可靠性；第三，使用隨機(jī)的高鐵開通城市來排除其他替代性解釋對(duì)基本結(jié)果的干擾；第四，使用傾向得分匹配法重新配比控制組進(jìn)行檢驗(yàn)。以上檢驗(yàn)的結(jié)果表明本文的基本研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性和可靠性。最后，本文考察城際高鐵開通帶來的公司客戶集中度提高產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果。結(jié)果表明，城際高鐵開通后，公司客戶集中度的提高可以促進(jìn)公司業(yè)績(jī)的提升。

本文的研究有效克服了以往研究中存在的內(nèi)生性問題的干擾，補(bǔ)充了客戶集中度影響因素的相關(guān)研究。另外，本文的研究對(duì)城際高鐵開通的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了一個(gè)及時(shí)的反饋，為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀途徑和中間作用機(jī)制研究提供了補(bǔ)充的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對(duì)于理解基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)具有一定的啟示意義。