經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司客戶地理分布決策研究

鄭瑤

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 北京 100070）

一、引言

經(jīng)濟(jì)政策不確定性由財(cái)政、貨幣、金融、監(jiān)管等政策制定的不確定所引發(fā)（Brogaard和 Detzel，2015；Baker等，2016），并對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)及微觀主體行為產(chǎn)生影響。相關(guān)研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)引發(fā)經(jīng)濟(jì)衰退（Baker等，2016）、阻礙經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，并抑制公司投資（Gulen和Ion，2016）。目前已有較多文獻(xiàn)考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司決策行為的關(guān)系，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶關(guān)系的研究則少有文獻(xiàn)關(guān)注。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下，為解決我國(guó)無效和低端供給過剩、中高端供給不足等供求結(jié)構(gòu)性矛盾，我國(guó)自2015年來深入實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。具體到微觀層面，擴(kuò)大內(nèi)需需要公司提升自身產(chǎn)品質(zhì)量、滿足有效需求，同時(shí)積極開辟產(chǎn)品市場(chǎng)，尋找更多客戶，開發(fā)潛在需求?？梢?，拓展客戶對(duì)公司而言尤為重要。近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策在國(guó)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)影響下，調(diào)整和變化導(dǎo)致的不確定性加大，這可能提高公司經(jīng)營(yíng)環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)，但是也有可能為公司帶來潛在的發(fā)展機(jī)會(huì)。那么，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性下，公司是選擇“以不變應(yīng)萬變”，還是抓住機(jī)遇主動(dòng)出擊，跨區(qū)域開辟市場(chǎng)、擴(kuò)大客戶分布，以提升公司生存能力和競(jìng)爭(zhēng)水平呢？鑒于此，本文試圖研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司客戶地理分布決策的關(guān)系。

二、文獻(xiàn)綜述

針對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司行為決策關(guān)系的研究，目前文獻(xiàn)多從公司投資及并購(gòu)決策等方向展開。Bernanke（1983）認(rèn)為，在不確定性環(huán)境下，對(duì)于具有不可逆性的投資項(xiàng)目，在做投資決策時(shí)，管理層應(yīng)當(dāng)考慮投資活動(dòng)的實(shí)物期權(quán)價(jià)值，對(duì)當(dāng)期投資和等待投資所帶來的利益進(jìn)行權(quán)衡。已有研究認(rèn)為，由于投資活動(dòng)具有不可逆性，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司的投資產(chǎn)生了“延期效應(yīng)”（Delay Effect）（Bloom，2007），公司會(huì)采取觀望政策（wait-and-see poli?cy），暫時(shí)停止投資（Stokey，2016），即較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性減少了公司當(dāng)期投資（饒品貴等，2017；張亞君和張西征，2016；劉貫春等，2019）。Nguyen和Phan（2017）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加降低了公司的并購(gòu)意愿，并且在可逆性較差的交易中，這種負(fù)向效應(yīng)更顯著。與此不同，作為一種特殊投資，創(chuàng)新的調(diào)整成本與其他投資存在差別，創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的反應(yīng)也會(huì)不同于其他投資（Bloom，2007）。一方面，創(chuàng)新是公司應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重要手段之一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)激勵(lì)上市公司開展更多的創(chuàng)新活動(dòng)（顧夏銘等，2018）；另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司創(chuàng)新具有負(fù)向作用（李冰潔，2020）。

針對(duì)公司客戶的研究，部分學(xué)者論證了客戶集中度與公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。一方面，較大的客戶集中度加劇了公司風(fēng)險(xiǎn)。李娜和吳靜樺（2020）研究表明，公司的債務(wù)成本會(huì)隨著客戶集中度的增強(qiáng)而提高。陳正林（2016）認(rèn)為，如果公司過于依賴大客戶，會(huì)使得大客戶擁有較強(qiáng)的議價(jià)能力，要求公司提供更多的商業(yè)信用，進(jìn)而提高公司的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，褚劍和方軍雄（2016）認(rèn)為，客戶集中度有利于促進(jìn)公司與客戶之間的資源整合，降低公司風(fēng)險(xiǎn)。

綜上，已有文獻(xiàn)主要論證了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司創(chuàng)新、投資等行為的作用，就政策不確定性如何影響公司客戶管理，少有文獻(xiàn)進(jìn)行研究。已有針對(duì)客戶的文獻(xiàn)主要從客戶集中度的角度出發(fā)，研究客戶集中度對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)及績(jī)效的作用，而影響客戶地理分布的因素，關(guān)注的文獻(xiàn)較少。鑒于此，本文試圖基于我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的背景，考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司客戶地理分布選擇的關(guān)系。

三、研究假設(shè)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升可能擴(kuò)大公司客戶分布的廣泛程度。首先，在較高經(jīng)濟(jì)政策不確定性下，市場(chǎng)區(qū)域較為集中可能是造成公司經(jīng)營(yíng)不穩(wěn)定的重要因素，而擴(kuò)大客戶地理分布有助于公司分散風(fēng)險(xiǎn)，增加生存能力。也有文獻(xiàn)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升將加劇經(jīng)濟(jì)主體經(jīng)營(yíng)環(huán)境的不確定性，使得經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加（王紅建等，2014）。若公司客戶所在區(qū)域較為集中，一旦該區(qū)域受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響，出現(xiàn)客戶違約或者客戶陷入財(cái)務(wù)困境等問題，這將會(huì)對(duì)公司造成不利影響。所以，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的情況下，市場(chǎng)區(qū)域集中對(duì)公司造成的負(fù)面效應(yīng)可能會(huì)放大。在較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性下，為規(guī)避市場(chǎng)區(qū)域過于集中帶來的風(fēng)險(xiǎn)，公司應(yīng)積極拓展市場(chǎng)區(qū)域，尋求多地域客戶，以提升自身的生存和可持續(xù)發(fā)展能力。其次，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的“機(jī)遇預(yù)期效應(yīng)”使得公司積極拓展市場(chǎng)區(qū)域，進(jìn)而使客戶距離增加。具體地，對(duì)公司而言，經(jīng)濟(jì)政策所帶來的不確定性既是挑戰(zhàn)，也是機(jī)遇。劉志遠(yuǎn)等（2017）認(rèn)為，公司盈利的“真實(shí)源泉”產(chǎn)生于不確定性，經(jīng)濟(jì)政策不確定性所帶來的“機(jī)遇預(yù)期效應(yīng)”在公司的決策活動(dòng)中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，但在不確定性中所蘊(yùn)含的發(fā)展機(jī)會(huì)也相對(duì)較多。若公司在經(jīng)濟(jì)政策不確定性下采取保守的觀望態(tài)度，可能會(huì)錯(cuò)失擴(kuò)張市場(chǎng)的時(shí)機(jī)，導(dǎo)致潛在市場(chǎng)被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所占領(lǐng)。因此，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)，富有機(jī)遇意識(shí)的公司可能會(huì)抓住時(shí)機(jī)主動(dòng)出擊，積極開拓市場(chǎng)。此外，Bernanke（1983）認(rèn)為，公司需衡量當(dāng)前投資收益與未來投資回報(bào)之間的關(guān)系。盡管在投資決策中，由于投資具有較大的不可逆性，采取“觀望政策”是應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的有效方法，但是相對(duì)于投資水平高、回收時(shí)間長(zhǎng)的項(xiàng)目，作為公司“軟實(shí)力”的體現(xiàn)，客戶投資的不可逆性較低，因此經(jīng)濟(jì)政策不確定性不太可能阻礙公司對(duì)客戶的拓展。綜合以上分析，本文提出假設(shè)1：

H1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，公司的客戶地理分布越廣。

進(jìn)一步地，高等層級(jí)理論認(rèn)為，異質(zhì)化的高管特征對(duì)公司經(jīng)營(yíng)決策的影響存在差異（Hambrick和Mason，1984）。冒險(xiǎn)精神是公司高管的特征之一，是公司追逐盈利、實(shí)現(xiàn)成長(zhǎng)擴(kuò)大的重要推動(dòng)力（劉志遠(yuǎn)等，2017）。因此，在較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性下，富有冒險(xiǎn)精神的管理層可能會(huì)更具機(jī)遇意識(shí)，抓住時(shí)機(jī)積極開拓市場(chǎng)，使得公司客戶距離增大。Graham等（2013）研究發(fā)現(xiàn)，相較于女性高管，男性高管更偏好風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，何瑛和張大偉（2015）認(rèn)為，學(xué)歷是管理者專業(yè)能力的重要衡量指標(biāo)，由于高學(xué)歷管理層具有更強(qiáng)的認(rèn)知能力和學(xué)習(xí)能力，其在公司決策上會(huì)比低學(xué)歷管理層表現(xiàn)得更加自信。不難推斷，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)，相對(duì)于女性或低學(xué)歷高管，男性或高學(xué)歷高管更具冒險(xiǎn)精神，更有可能做出擴(kuò)大客戶分布的決策。由此，本文提出假設(shè)2a：

H2a：在高管為男性或高管學(xué)歷較高的公司中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)擴(kuò)大公司客戶地理分布的作用更為顯著。

與此同時(shí)，本文認(rèn)為，在市場(chǎng)化程度更高的區(qū)域，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶地理分布具有更顯著的正向關(guān)系。一方面，在市場(chǎng)化程度較高的區(qū)域，信息的透明度更高，管理層獲取客戶信息的渠道更加廣泛；另一方面，當(dāng)市場(chǎng)化程度較高時(shí)，產(chǎn)品及要素市場(chǎng)發(fā)育程度更高（程新生等，2011），市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈，公司更偏好采取擴(kuò)大客戶分布的行為以分散風(fēng)險(xiǎn)。由此，本文提出假設(shè)2b：

H2b：公司所處區(qū)域市場(chǎng)化程度越高，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)擴(kuò)大客戶地理分布的促進(jìn)作用越顯著。

四、研究設(shè)計(jì)和分析

（一）樣本選擇

本文樣本為2003年至2019年的A股上市公司。樣本數(shù)據(jù)篩選步驟為：（1）剔除所有者權(quán)益和總資產(chǎn)小于等于零的觀測(cè)值及ST觀測(cè)值；（2）剔除金融類公司；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失觀測(cè)值。最終本文獲得7 903條樣本數(shù)據(jù)。此外，本文還對(duì)公司層面的連續(xù)變量采用了1%的winsorize縮尾處理。根據(jù)上市公司披露的前五大客戶有效名稱，本文手工從企查查網(wǎng)站獲取客戶地址，同時(shí)，從CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)獲取上市公司地址信息。進(jìn)一步地，根據(jù)獲取的客戶和上市公司地址，通過Python從百度地圖獲取地址經(jīng)緯度信息，以計(jì)算上市公司與客戶之間的距離。其余公司層面變量及宏觀數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.客戶地理距離。參考劉文軍（2014）研究成果，本文基于地址的經(jīng)緯度，根據(jù)式（1）和式（2）計(jì)算上市公司與其前五大客戶之間的距離。其中，RADIANS表示將地址經(jīng)緯度的單位從角度轉(zhuǎn)化為弧度，R表示地球赤道半徑，等于6 371.004km，（lat，lng）為上市公司地址的經(jīng)緯度，（lat，lng）為前五大客戶地址的經(jīng)緯度。

進(jìn)一步地，參考饒品貴等（2019）的研究成果，構(gòu)建了公司與其前五大客戶的加權(quán)平均距離和算術(shù)平均距離，具體公式如下：

其中Lnwdis表示p公司第t年的客戶加權(quán)平均距離，Dis表示第 t年公司p 與客戶 q的距離，W表示第 t年p公司對(duì)客戶q的銷售額占前五大客戶銷售總額的比例，Ln?dis表示p公司第t年的客戶算術(shù)平均距離，N表示公司當(dāng)年披露的有效客戶名稱數(shù)量。

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。該指數(shù)來自Baker等（2016）的研究成果。

3.控制變量。選取的控制變量參考了Nguyen和Phan（2017）、陳勝藍(lán)和劉曉玲（2018）、饒品貴等（2019）的研究成果，具體變量及其定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司客戶地理分布的影響，本文建立以下回歸模型：

其中，Controls表示控制變量，如表1所示；預(yù)期EPU的系數(shù)β顯著為正。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

如表2顯示，被解釋變量Lnwdis的中位數(shù)與最大值差額較小，與最小值差額較大。同時(shí)，Lnwdis的標(biāo)準(zhǔn)差為1.568，說明公司的客戶地理分布存在較大差異；解釋變量EPU的標(biāo)準(zhǔn)差為1.624，即我國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性波動(dòng)較大。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司客戶地理分布的影響，本文對(duì)樣本經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）中位數(shù)分組并進(jìn)行t檢驗(yàn)。如表3所示，當(dāng)EPU較大時(shí)，被解釋變量Ln?wdis的均值和中位數(shù)均顯著較高。該結(jié)果表明，公司客戶的地理距離隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高而擴(kuò)大。

表3 按EPU中位數(shù)分組的t檢驗(yàn)結(jié)果

（二）多元回歸分析

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶地理分布關(guān)系的檢驗(yàn)。本文對(duì)模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見下頁(yè)表4列（1），可以看到，EPU系數(shù)是0.056，并達(dá)到了1%的顯著性水平。該結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向促進(jìn)了公司客戶的地理分布。該結(jié)果與表3的t檢驗(yàn)結(jié)果相同，H1得證。

2.基于高管特征分組的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶地理分布關(guān)系的檢驗(yàn)。本文基于CEO性別和學(xué)歷進(jìn)行分組，檢驗(yàn)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性情況下，具有不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的管理層在客戶分布選擇行為上是否存在差異?；貧w結(jié)果見下頁(yè)表4列（2）至列（5）。可以看到，當(dāng)CEO性別為男性、學(xué)歷較高時(shí)，EPU系數(shù)顯著為正，但是當(dāng)CEO性別為女性、學(xué)歷較低時(shí)，EPU系數(shù)并不顯著。進(jìn)一步地，本文對(duì)兩分組樣本中的EPU系數(shù)進(jìn)行了組間差異檢驗(yàn)，得到組間系數(shù)差異的經(jīng)驗(yàn)p值分別為0.022和0.039。上述結(jié)果表明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)，相比性別為女性或?qū)W歷較低的CEO，男性或?qū)W歷較高的CEO更有可能做出擴(kuò)大客戶分布的決策，驗(yàn)證了H2a。

3.基于市場(chǎng)化程度分組的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶地理分布關(guān)系的檢驗(yàn)。本文使用樊綱指數(shù)（MKT）來衡量各個(gè)區(qū)域的市場(chǎng)化程度，并按其中位數(shù)分組并進(jìn)行分組回歸。下頁(yè)表4中列（6）為低于樊綱指數(shù)中位數(shù)樣本組的回歸結(jié)果，EPU的系數(shù)不顯著，列（7）表示高于樊綱指數(shù)中位數(shù)樣本組的回歸結(jié)果，可以看到，EPU系數(shù)為0.161，并在1%的水平上顯著。同時(shí)，EPU系數(shù)組間差異檢驗(yàn)p值為0.003，說明分組中EPU系數(shù)存在顯著差異。上述結(jié)果表明，在市場(chǎng)化水平更高的區(qū)域，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司客戶地理分布的正向影響更顯著，驗(yàn)證了H2b。

表4 多元回歸分析

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文可能遺漏了其他宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性等因素，為緩解遺漏變量對(duì)研究結(jié)果的影響，參考宋全云等（2019）的做法，本文依次在基礎(chǔ)回歸中加入宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)及宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在控制了有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)變量后，EPU的系數(shù)仍顯著為正。該結(jié)果表明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

針對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性替代變量的檢驗(yàn)。本文參考Gulen和Ion（2016）的研究成果，重新計(jì)算了經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)并進(jìn)行回歸，結(jié)果與基礎(chǔ)回歸結(jié)論一致。

針對(duì)距離替代變量的檢驗(yàn)。本文采用算術(shù)平均距離作為加權(quán)平均距離的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性分析。回歸后解釋變量EPU的系數(shù)為正且顯著，本文結(jié)論仍然穩(wěn)健。

六、研究結(jié)論與啟示

本文選取了2003—2019年A股上市公司為研究樣本，研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司客戶地理分布的關(guān)系。研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升使得公司與客戶的地理距離擴(kuò)大。進(jìn)一步地，本文發(fā)現(xiàn)在高管更偏好風(fēng)險(xiǎn)的公司中，高管更有可能發(fā)揮冒險(xiǎn)精神，抓住不確定性帶來的潛在機(jī)遇來擴(kuò)大公司市場(chǎng)，增加客戶分布。此外，與低市場(chǎng)化程度地區(qū)相比，在高市場(chǎng)化程度地區(qū)，由于公司市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈，同時(shí)管理層獲取信息渠道更廣泛，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與客戶地理距離具有更顯著的正相關(guān)關(guān)系。

本文研究結(jié)論對(duì)相關(guān)理論研究和政策實(shí)踐均有重要啟示。理論層面，不同于已有針對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司投資的研究，本文基于我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的背景論證了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司客戶地理分布決策的關(guān)系。同時(shí)，本文從客戶地理距離的角度，研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)公司客戶地理分布的影響，豐富了已有關(guān)于客戶與公司風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的文獻(xiàn)（李娜和吳靜樺，2020）。政策實(shí)踐層面，在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革實(shí)施過程中，對(duì)于市場(chǎng)過于集中的公司，應(yīng)鼓勵(lì)其跨地區(qū)經(jīng)營(yíng)，尋求突破，以分散市場(chǎng)過于集中的風(fēng)險(xiǎn)。此外，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定及調(diào)整應(yīng)充分考慮其對(duì)微觀主體可能造成的影響，為微觀主體的營(yíng)業(yè)活動(dòng)提供一個(gè)較為穩(wěn)定的外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境。