客戶集中度對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的影響

章鐵生（教授/博士）張承吉 李瑤瑤（安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院 安徽馬鞍山 243032）

一、引言

商業(yè)信用與銀行信貸是我國企業(yè)主要的外源融資方式。商業(yè)信用是企業(yè)之間與商品交易直接相關(guān)的信用，可視為企業(yè)獲得的一筆短期融資；銀行信貸則是以銀行為中介，并要求利息回報的貨幣借貸，銀行可以通過對企業(yè)經(jīng)營狀況與財務(wù)信息的調(diào)查，判斷是否為企業(yè)提供借款。從兩者的互動關(guān)系看，理論界存在著三種不同的觀點。第一種觀點是替代關(guān)系，鑒于我國銀行業(yè)壟斷嚴(yán)重，銀行信貸存在著配給現(xiàn)象，導(dǎo)致企業(yè)難以獲得銀行借款，轉(zhuǎn)向利用商業(yè)信用（陸正飛、楊德明，2011）。第二種觀點是互補關(guān)系，該觀點認(rèn)為企業(yè)獲取供應(yīng)商提供的商業(yè)信用向銀行傳遞了一種利好信息，這對企業(yè)獲得銀行信貸具有積極作用（Biais和Gollier，1997；劉仁伍、盛文軍，2011）。第三種觀點認(rèn)為商業(yè)信用與銀行信貸之間替代關(guān)系和互補關(guān)系是共生共存的，他們存在著一種結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換（Burkart和Ellingsen，2004）。在此基礎(chǔ)上，一些學(xué)者開始著重研究促使兩者結(jié)構(gòu)關(guān)系發(fā)生動態(tài)轉(zhuǎn)換的影響因素（條件），不少研究從宏觀層面探討商業(yè)信用與銀行信貸的互動關(guān)系（饒品貴、姜國華，2013），就金融危機、經(jīng)濟新常態(tài)等影響因素進行了研究并得出了相應(yīng)的結(jié)論（Love等，2007；鄒美鳳、史河京，2021）；也有研究從微觀企業(yè)層面進行探索，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模、生命周期及產(chǎn)能情況等因素對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的影響（趙宇翔，2008；袁衛(wèi)秋等，2017；吳娜等，2017；于博和Gary，2018）。

從單次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的角度出發(fā)，對不同影響因素下商業(yè)信用與銀行信貸的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換情況進行討論，趙宇翔（2008）研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)規(guī)模不同時，商業(yè)信用與銀行信貸之間的常態(tài)性替代關(guān)系會轉(zhuǎn)化為互補關(guān)系，袁衛(wèi)秋等（2017）從企業(yè)生命周期角度對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)關(guān)系所呈現(xiàn)的變化進行了研究，發(fā)現(xiàn)成長期和成熟期表現(xiàn)為替代關(guān)系，而衰退期表現(xiàn)為互補關(guān)系。除此之外，部分學(xué)者從多重結(jié)構(gòu)突變視角進行討論也得到了更為綜合性的結(jié)果，如吳娜等（2017）發(fā)現(xiàn)商業(yè)信用與銀行信貸之間替代到強互補再到弱互補的二次突變特征，將原有線性互補理論拓展為非線性互補；于博和Gary（2018）也發(fā)現(xiàn)隨企業(yè)產(chǎn)能增加，商業(yè)信用與銀行信貸呈現(xiàn)出由替代到互補的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，且互補強度存在二次突變的結(jié)構(gòu)特征。整體來講，已有研究中對于商業(yè)信用與銀行信貸之間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的討論逐漸豐富，得到的結(jié)論也更為綜合，但從供應(yīng)鏈關(guān)系的角度研究該問題的文獻還較為鮮見。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，供應(yīng)鏈關(guān)系的嵌入一定程度上能夠改變企業(yè)主體的經(jīng)濟行為和動機，使企業(yè)更加注重供應(yīng)鏈企業(yè)間的合作（張曼儀，2016），這種合作應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)一種“親密有間”的關(guān)系，過度緊密的關(guān)系會給企業(yè)經(jīng)營管理帶來隱患（張文匯，2005；吳寶等，2011）。已有文獻從公司業(yè)績、營運資金、審計師選擇與審計費用、銀行借款等方面，從供應(yīng)鏈關(guān)系視角考察了客戶集中給公司帶來的正面作用或負(fù)面影響（唐躍軍，2009；張先敏、王竹泉，2014；張敏等，2012；王雄元等，2014；江偉等，2017），還有研究發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商集中度會影響商業(yè)信用與銀行信貸之間的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換（章鐵生、彭麗，2019）。那么，客戶集中度是否以及如何成為商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的條件呢？本文對此進行了探索，討論商業(yè)信用與銀行信貸作為企業(yè)的兩種主要債務(wù)融資方式，二者的互動關(guān)系是否以及如何隨著客戶集中度水平的變化發(fā)生結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換。

本文可能的貢獻在于：研究了客戶集中度對商業(yè)信用和銀行信貸的影響，豐富了客戶關(guān)系影響企業(yè)商業(yè)信用和銀行信貸的相關(guān)文獻；從客戶集中度這一新的因素研究商業(yè)信用和銀行信貸的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換條件，拓展了商業(yè)信用和銀行信貸互動關(guān)系的研究。

二、理論分析與研究假設(shè)

客戶集中對企業(yè)而言既存在合作效應(yīng)，也具有風(fēng)險效應(yīng)。一方面供應(yīng)鏈上的企業(yè)之間具有合作效應(yīng)，長期交易形成的工作流程有利于信息的傳遞和共同問題的解決，這使得上下游企業(yè)之間信息充分共享，增加了上游供應(yīng)商對企業(yè)的了解，減少了供應(yīng)鏈上的信息不對稱，有利于企業(yè)進行更加精確的存貨管理（Balakrishnan等，1996），同時也為銀行提供了收集信息的途徑（葉飛、李怡娜，2006）。另一方面也存在風(fēng)險效應(yīng)，企業(yè)和客戶是相互依賴的，當(dāng)依賴不對稱時，就會產(chǎn)生迥異的相對權(quán)力，依賴程度相對較小的一方則可能利用權(quán)力對另一方施加影響（Touboulic等，2014）。企業(yè)經(jīng)營高度依賴大客戶會增加企業(yè)自身債務(wù)融資成本（李娜、吳靜樺，2020），同時也會降低企業(yè)的監(jiān)督水平，使企業(yè)不能客觀地了解客戶績效的衰退和檢測客戶的欺騙行為。

就企業(yè)獲得商業(yè)信用而言，在長期交易之后企業(yè)與客戶逐步建立基于信任與互惠的合作關(guān)系（Dyer和Chu，2003），當(dāng)客戶集中度水平較低時，客戶集中度的提高有利于降低供應(yīng)鏈的不確定性，此時合作效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，客戶集中帶來的收益大于風(fēng)險，增加供應(yīng)商對企業(yè)的信任并為其提供商業(yè)信用（劉鳳委等，2009）。當(dāng)客戶集中度不斷提高時風(fēng)險效應(yīng)也在不斷增強，一旦任何一家企業(yè)作為其鏈條上的一個環(huán)節(jié)發(fā)生支付困難，都可能造成資金鏈斷裂，引發(fā)巨大的破壞性結(jié)果（Fewings，1992）。由于經(jīng)營風(fēng)險逐漸增大，客戶集中使得合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)之間呈現(xiàn)出此消彼長的態(tài)勢，當(dāng)兩種效應(yīng)達到均衡時企業(yè)獲取的商業(yè)信用水平最高，而后隨著客戶集中度提高，風(fēng)險效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，當(dāng)客戶集中度進一步提高時，風(fēng)險效應(yīng)主導(dǎo)地位進一步增強，企業(yè)可能遇到的一系列風(fēng)險包括客戶機會主義引發(fā)的信任危機，資產(chǎn)專用性投資引發(fā)的套牢風(fēng)險，供應(yīng)商為維護自身利益會減少給企業(yè)的商業(yè)信用，企業(yè)獲取的商業(yè)信用逐漸減少。由此可見，隨著客戶集中度的逐漸提高，企業(yè)獲取的商業(yè)信用呈現(xiàn)出先增加后減少的倒U型。

從企業(yè)的銀行信貸來看，當(dāng)客戶集中度水平較低時，供應(yīng)鏈中的企業(yè)之間由于合作效應(yīng)的存在有助于銀行增強對企業(yè)經(jīng)營狀況的了解和信息的收集，能夠有效地對企業(yè)信貸風(fēng)險進行監(jiān)督和控制，銀行放貸的逆向選擇問題和發(fā)放貸款后的道德風(fēng)險問題也會得到大大減輕（饒艷超、胡奕明，2005），此時合作效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，隨著客戶集中度的提高企業(yè)獲得的銀行信貸逐步增加。但是當(dāng)客戶集中水平逐漸提高時供應(yīng)鏈企業(yè)之間的風(fēng)險效應(yīng)也逐漸增強，在風(fēng)險不斷累積達到一定程度后，風(fēng)險效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，銀行基于自身規(guī)避風(fēng)險的考慮，會逐漸減少對企業(yè)的放貸（李歡等，2018），企業(yè)獲取的銀行信貸達到峰值后會逐漸下降。因此，隨著客戶集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行信貸也會呈現(xiàn)出先增加后減少的倒U型。

由于客戶集中所帶來的合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)會隨著客戶集中度的提高此消彼長，企業(yè)獲取的商業(yè)信用和銀行信貸隨著客戶集中度的提高均呈現(xiàn)出先增加后減少的倒U型，但供應(yīng)商與銀行對因客戶集中帶來的合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)之間力量對比的感知存在差異，銀行相對供應(yīng)商對企業(yè)風(fēng)險反應(yīng)更敏感，銀行信貸隨著客戶集中度的提高呈現(xiàn)的倒U型拐點更早到來。第一，銀行相對供應(yīng)商對風(fēng)險的耐受度更低。從銀行和供應(yīng)商各自的客戶特征角度來講，雙方的客戶數(shù)量、客戶性質(zhì)以及客戶重要性存在較大差異，銀行由于客觀條件、技術(shù)手段和成本效益原則等方面的限制，與供應(yīng)商相比，在客戶償債風(fēng)險變動時較難進行及時跟蹤以評估風(fēng)險水平，對于風(fēng)險防控往往采用更為謹(jǐn)慎的手段。第二，供應(yīng)商在區(qū)分違約風(fēng)險可能性上擁有信息優(yōu)勢（Wilner，2000；Yano和 Shiraishi，2012），銀行由于信息不對稱程度更高，為規(guī)避風(fēng)險會更早做出反應(yīng)。從雙方互動關(guān)系角度來講，供應(yīng)商可以及時、高效、低成本地獲取企業(yè)的相關(guān)信息，而銀行通過公開的報表數(shù)據(jù)獲取信息存在一定的時滯，供應(yīng)商具有一定的信息優(yōu)勢；從雙方交易頻率角度來講，供應(yīng)商由于更便于獲得企業(yè)經(jīng)營信息可以對企業(yè)進行監(jiān)督從而降低道德風(fēng)險，銀行由于沒有這種信息優(yōu)勢的存在會因為潛在的信息不對稱風(fēng)險更大而更加謹(jǐn)慎地發(fā)放貸款；從雙方業(yè)務(wù)相關(guān)程度來講，供應(yīng)商作為供應(yīng)鏈中的一員，對供應(yīng)鏈中企業(yè)生產(chǎn)活動規(guī)律以及潛在的風(fēng)險比較熟悉，對于行業(yè)的認(rèn)知和理解程度遠優(yōu)于作為金融機構(gòu)的銀行，這也讓供應(yīng)商相比于銀行擁有一定的信息優(yōu)勢。第三，市場地位差異的影響。銀行與供應(yīng)商由于市場地位的差異在議價能力和自主權(quán)等方面有較大差別，商業(yè)信用伴隨供應(yīng)鏈交易自然發(fā)生，銀行在銀行信貸中處于賣方市場地位，面對隨著客戶集中度提高而來的風(fēng)險效應(yīng)累積，相對更有能力更早主動減少信貸。

綜上所述，由于合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)的相對變化，隨著客戶集中度的提高，企業(yè)獲取的商業(yè)信用和銀行信貸均呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系，但銀行與供應(yīng)商在風(fēng)險耐受度、信息獲取以及市場地位等方面存在差異，隨著客戶集中度的提高，企業(yè)獲取銀行信貸的倒U型拐點更早到來，商業(yè)信用與銀行信貸的互動關(guān)系出現(xiàn)動態(tài)轉(zhuǎn)換，具體如圖1所示。銀行信貸的拐點命名為拐點1，商業(yè)信用的拐點命名為拐點2，當(dāng)客戶集中度＜拐點1時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的增加而增加，兩者之間呈現(xiàn)互補關(guān)系；當(dāng)拐點1≤客戶集中度＜拐點2時，商業(yè)信用與銀行信貸隨著客戶集中度的增加而分別增加和減少，兩者之間呈現(xiàn)替代關(guān)系；當(dāng)客戶集中度≥拐點2時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的增加而減少，兩者之間再度呈現(xiàn)互補關(guān)系。

圖1 客戶集中度對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的影響

基于以上分析，本文提出假設(shè)：

在其他條件相同的情況下，隨著客戶集中度的提高，商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)由互補到替代再到互補的動態(tài)轉(zhuǎn)換。

三、研究設(shè)計

（一）樣本收集與數(shù)據(jù)處理

本文選取2007—2020年A股上市公司作為研究樣本，篩選數(shù)據(jù)方法如下：（1）剔除金融、保險業(yè)企業(yè)；（2）剔除ST和*ST公司樣本；（3）剔除相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的上市公司樣本。經(jīng)過以上的處理，最終獲得23 835組公司年度數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，研究中進行數(shù)據(jù)處理、描述性統(tǒng)計和回歸分析所使用的軟件為STATA 16.0。為了避免極端值對回歸過程的影響，本文對主要連續(xù)型變量進行了上下1%的Winsorize縮尾處理。

（二）模型設(shè)計與變量定義

根據(jù)理論分析，本文通過加入客戶集中度的平方項（Customerq）建立模型（1）—（2）以考察銀行信貸、商業(yè)信用與客戶集中度的非線性關(guān)系，并且將商業(yè)信用與銀行信貸作為控制變量加入模型中以控制因果關(guān)系對模型結(jié)果的影響。

參考相關(guān)學(xué)者相關(guān)文獻的變量選擇，本文在模型中加入以下控制變量：公司規(guī)模（Lnsize）、資本密集度（Cap?ital）、存貨水平（Inva）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、現(xiàn)金流（Cf）、財務(wù)杠桿（Cfl）、總資產(chǎn)報酬率（Roa）、托賓Q值（Tobinq）、股權(quán)集中度（Top1）、獨立董事比例（Ibr）、上市年限（Age）、兩職合一（Dual）、審計意見（Ap）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、貨幣政策（Mp）等，同時還控制了行業(yè)與年份。具體變量名稱和定義見上頁表1。

表1 模型變量定義表

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。表2中，商業(yè)信用（Tcr）的均值為0.132，最小值為0.004，最大值為0.464，說明各樣本公司商業(yè)信用的差異較大；銀行信貸（Loan）的均值為0.177，最小值為0.000，最大值為0.583，表明樣本公司在獲得銀行信貸方面存在著較大的差異；客戶集中度（Cus?tomer 5）的均值為0.303，最小值為0.012，最大值為0.984，說明樣本公司的客戶集中水平差異也較大。數(shù)據(jù)間較大的跨度使本文的研究更有價值。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）相關(guān)性分析

各主要變量相關(guān)性檢驗結(jié)果如表3所示。表3中，商業(yè)信用（Tcr）與客戶集中度（Customer 5）的相關(guān)系數(shù)在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，銀行信貸（Loan）與客戶集中度的相關(guān)系數(shù)在5%的水平上顯著正相關(guān)。各控制變量間相關(guān)系數(shù)基本不超過0.5，同時對變量進行方差膨脹因子檢驗，平均VIF值小于3，說明各控制變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表3 主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

（三）實證結(jié)果與分析

為了驗證客戶集中度與商業(yè)信用和銀行信貸的倒U型關(guān)系，同時為避免樣本異方差對回歸結(jié)果顯著性產(chǎn)生的影響，本文采用普通最小二乘法（OLS）與White穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤（Consistent Standarderror）的方法對模型（1）和模型（2）進行多元回歸檢驗，結(jié)果分別如下頁表4第（1）、（2）列所示。表4第（1）列顯示，客戶集中度（Customer 5）的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正，客戶集中度的平方項的回歸系數(shù)為-0.0426，且在1%的置信水平上顯著，這表明商業(yè)信用（Tcr）與客戶集中度之間呈倒U型關(guān)系。表4第（2）列顯示，客戶集中度的回歸系數(shù)為0.1167，在1%的置信水平上顯著，客戶集中度的平方項的回歸系數(shù)為-0.0985，在1%的置信水平上顯著為負(fù)，這表明銀行信貸（Loan）與客戶集中度之間呈倒U型關(guān)系。為了克服樣本可能存在的自相關(guān)、異方差等問題，本文同時采用可行性廣義最小二乘法（FGLS）檢驗了模型（1）、模型（2），結(jié)果如表4中第（3）列、第（4）列所示。表4第（3）列顯示，客戶集中度的回歸系數(shù)為0.0516，在1%的置信水平上顯著為正，客戶集中度的平方項的回歸系數(shù)為-0.0310，且在1%的置信水平上顯著，表明商業(yè)信用與客戶集中度之間呈倒U型關(guān)系。表4第（4）列顯示，客戶集中度的回歸系數(shù)為0.1017，在1%的置信水平上顯著，客戶集中度的平方項的回歸系數(shù)為-0.0830，在1%的置信水平上顯著為負(fù)，表明銀行信貸與客戶集中度之間呈倒U型關(guān)系。通過采用兩種不同方法對模型（1）、模型（2）的檢驗，基本結(jié)果一致也表明客戶集中度與商業(yè)信用和銀行信貸的倒U型關(guān)系是穩(wěn)健的，另外借助utest命令對整體存在的倒U型關(guān)系進行檢驗以增加可信度。

根據(jù)下頁表4第（1）、（2）列客戶集中度與商業(yè)信用和銀行信貸倒U型關(guān)系的結(jié)果，可以計算出拐點處的客戶集中度數(shù)值分別為0.7151和0.5925。當(dāng)客戶集中度不超過0.7151時，商業(yè)信用與客戶集中度呈正相關(guān)，當(dāng)客戶集中度超過0.7151后，商業(yè)信用與客戶集中度呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)客戶集中度不超過0.5925時，銀行信貸與客戶集中度呈正相關(guān)，當(dāng)客戶集中度超過0.5925后，銀行信貸與客戶集中度呈負(fù)相關(guān)。因此，當(dāng)客戶集中度<0.5925時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的提高而增加，呈現(xiàn)互補關(guān)系；當(dāng)0.5925≤客戶集中度<0.7151時，商業(yè)信用與銀行信貸分別隨著客戶集中度的提高而繼續(xù)增加和減少，呈現(xiàn)替代關(guān)系；當(dāng)客戶集中度≥0.7151時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的提高而減少，呈現(xiàn)互補關(guān)系。因此，隨著客戶集中度的提高，商業(yè)信用與銀行信貸的結(jié)構(gòu)關(guān)系呈現(xiàn)由互補到替代再到互補的動態(tài)轉(zhuǎn)換，本文的假設(shè)得到驗證。

表4 多元回歸分析結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）替換被解釋變量穩(wěn)健性檢驗

本文采用（應(yīng)付票據(jù)+應(yīng)付賬款）/負(fù)債合計替代主檢驗中的商業(yè)信用，采用（短期借款+長期借款）/負(fù)債合計替代主檢驗中的銀行信貸，運用普通最小二乘法和可行性廣義最小二乘法進行檢驗，回歸結(jié)果如表5所示，其回歸系數(shù)的方向和顯著性與主檢驗基本結(jié)果一致，商業(yè)信用和銀行信貸的拐點分別為0.9139和0.6150，與主檢驗大小順序一致，表明主檢驗的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 替換被解釋變量回歸結(jié)果

（二）取滯后一期變量穩(wěn)健性檢驗

為了識別客戶集中度對商業(yè)信用與銀行信貸關(guān)系影響的因果關(guān)系，即上一年的客戶集中度可能對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)關(guān)系產(chǎn)生影響，本文參考陸正飛等（2011）的做法，將客戶集中度滯后一期，運用普通最小二乘法和可行性廣義最小二乘法進行回歸檢驗，其結(jié)果如表6所示，其回歸系數(shù)的方向和顯著性以及拐點順序與主檢驗基本結(jié)果一致。

表6 取滯后一期變量回歸結(jié)果

（三）采用工具變量法進行穩(wěn)健性檢驗

考慮到模型中存在商業(yè)信用與銀行信貸的位置互換，為解決互為因果可能引發(fā)的內(nèi)生性問題引入工具變量進行檢驗。我們將企業(yè)市場地位MP（企業(yè)當(dāng)年銷售收入占同行業(yè)當(dāng)年銷售總收入的比重）作為商業(yè)信用（Tcr）的工具變量，由于供應(yīng)商提供商業(yè)信用時主要考慮

企業(yè)的實際經(jīng)營與長遠發(fā)展（Huang等，2011；Petersen和Rajan，1997），而市場地位較高的企業(yè)在同行業(yè)中的相對市場份額較大，相較于其他企業(yè)存在一定的規(guī)模優(yōu)勢和競爭優(yōu)勢，擁有較好的實際經(jīng)營狀況與長遠發(fā)展預(yù)期，故可用做工具變量。同時參考張新民（2012）的做法將短期償債能力CR（流動資產(chǎn)/流動負(fù)債）作為銀行信貸（Loan）的工具變量，通過兩階段最小二乘法（2SLS）以及廣義矩估計（GMM）回歸，得到的結(jié)果如表7所示，總體情況與主檢驗基本結(jié)果一致。

表7 工具變量法回歸結(jié)果

（四）去除異常年份觀察值的穩(wěn)健性檢驗

2008年，美國次貸危機引發(fā)的金融海嘯席卷全球，很多企業(yè)都因融資困難遭遇寒冬，剔除2008年的數(shù)據(jù)，重復(fù)主檢驗各模型的回歸，結(jié)果如表8所示?；貧w系數(shù)的方向和顯著性以及拐點順序與主檢驗基本結(jié)果一致。

表8 去除異常年份的穩(wěn)健性檢驗

六、進一步研究

從商業(yè)信用看，國有企業(yè)與非國有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)差異會導(dǎo)致雙方在供應(yīng)鏈交易中的相對地位不同，進而影響雙方商業(yè)信用的獲得（鮑群、趙秀云，2016）。國有企業(yè)在商業(yè)信用融資方面具有受到議價能力影響更小等諸多方面的優(yōu)勢（戴俊、屈遲文，2018），這會讓國有企業(yè)因客戶集中帶來的合作效應(yīng)更加明顯，同時國有企業(yè)可以通過借助政府的宏觀政策有效分散客戶集中所帶來的風(fēng)險效應(yīng)（盧闖等，2013），這使得國有企業(yè)獲取商業(yè)信用隨著客戶集中度的提高更多地表現(xiàn)為合作效應(yīng)處于主導(dǎo)地位。而非國有企業(yè)在商業(yè)信用融資的所有制歧視中處于劣勢，在客戶集中度提高的過程中合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)的力量對比相對于國有企業(yè)呈現(xiàn)出更明顯此消彼長的特征，隨著客戶集中度的提高兩種效應(yīng)力量對比主導(dǎo)地位的改變，商業(yè)信用獲取在非國有企業(yè)中呈現(xiàn)出更明顯的倒U型關(guān)系。從銀行

信貸看，我國商業(yè)銀行以國有銀行為主，對非國有企業(yè)存在信貸歧視（Gordon和Li，2003），國有企業(yè)在獲得銀行信貸上擁有產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢（江偉、李斌，2006），商業(yè)銀行對非國有企業(yè)因客戶集中帶來的風(fēng)險效應(yīng)可能更加敏感。因此，隨著客戶集中度的提高，國有企業(yè)獲取商業(yè)信用時可能表現(xiàn)出更強的合作效應(yīng)，拐點相對更晚到來，非國有企業(yè)獲取銀行信貸時風(fēng)險效應(yīng)的主導(dǎo)作用應(yīng)該會更早體現(xiàn)，拐點相對更早到來?；诖耍疚膶⑷珮颖痉譃閲衅髽I(yè)和非國有企業(yè)，對模型（1）、（2）進行檢驗，結(jié)果如表9所示。

表9 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組的檢驗

根據(jù)表9中的結(jié)果計算可得，在非國有企業(yè)中，商業(yè)信用與客戶集中度倒U型關(guān)系對應(yīng)的拐點為0.5405，銀行信貸與客戶集中度倒U型關(guān)系對應(yīng)的拐點為0.4902。而在國有企業(yè)中，商業(yè)信用與客戶集中度的倒U型關(guān)系拐點為1.1420，銀行信貸與客戶集中度的倒U型關(guān)系拐點為0.7054，兩拐點均大于非國有企業(yè)的拐點數(shù)值，這與上面的理論分析一致。在非國有企業(yè)中，當(dāng)客戶集中度<0.4902時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的提高而增加，呈現(xiàn)互補關(guān)系；當(dāng)0.4902≤客戶集中度<0.5405時，商業(yè)信用與銀行信貸分別隨著客戶集中度的提高而繼續(xù)增加和減少，呈現(xiàn)替代關(guān)系；當(dāng)客戶集中度≥0.5405時，商業(yè)信用與銀行信貸均隨著客戶集中度的提高而減少，呈現(xiàn)互補關(guān)系。因此，在非國有企業(yè)中，隨著客戶集中度的提高，商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)關(guān)系也是呈現(xiàn)從互補到替代再到互補的轉(zhuǎn)換。由于現(xiàn)實中客戶集中度是一個不大于1的值，因此在國有企業(yè)中，商業(yè)信用與客戶集中度之間的關(guān)系呈現(xiàn)為倒U型拐點左側(cè)的上升部分，商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)關(guān)系只呈現(xiàn)由互補到替代的轉(zhuǎn)換。

七、研究結(jié)論與啟示

本文選取2007—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，立足客戶集中的合作效應(yīng)和風(fēng)險效應(yīng)，探討在不同客戶集中度下商業(yè)信用與銀行信貸的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，得到以下結(jié)論：（1）隨著客戶集中度的提高，客戶集中度與商業(yè)信用和銀行信貸均呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，商業(yè)信用與銀行信貸的互動關(guān)系呈現(xiàn)由互補到替代再到互補的動態(tài)轉(zhuǎn)換。具體而言，當(dāng)客戶集中度<0.5925時，商業(yè)信用與銀行信貸呈互補關(guān)系；當(dāng)0.5925≤客戶集中度<0.7151時，商業(yè)信用與銀行信貸呈替代關(guān)系；當(dāng)客戶集中度≥0.7151時，商業(yè)信用與銀行信貸再度呈現(xiàn)互補關(guān)系。（2）進一步區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后發(fā)現(xiàn)，客戶集中度對商業(yè)信用與銀行信貸結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的這種影響僅存在于非國有企業(yè)中，在國有企業(yè)中則呈現(xiàn)為由互補到替代的轉(zhuǎn)換，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)之間存在的差異主要是企業(yè)獲取商業(yè)信用和銀行信貸時面臨所有制歧視導(dǎo)致的。

本文的啟示有：（1）企業(yè)需要積極加強對于不同客戶集中度下合作效應(yīng)與風(fēng)險效應(yīng)動態(tài)博弈過程的把握，維持適度的客戶關(guān)系，尋找合適的客戶集中度水平，鞏固客戶集中度的正面作用，將負(fù)面影響降到最低，進而實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。（2）在供應(yīng)鏈管理日益重要的今天，企業(yè)應(yīng)深入了解商業(yè)信用與銀行信貸之間的差異，根據(jù)客戶集中度水平對融資活動的方式和比例進行及時調(diào)整，合理利用供應(yīng)鏈融資所帶來的融資優(yōu)勢，選擇恰當(dāng)?shù)娜谫Y決策以滿足企業(yè)資金缺口。（3）企業(yè)應(yīng)加強與客戶間信息溝通往來，建立良好的信息交流機制，加強供應(yīng)鏈溝通與協(xié)調(diào)，增強對于供應(yīng)鏈風(fēng)險的認(rèn)知敏感程度，提高整體治理能力，加強信用的政策控制和管理水平，維持交易關(guān)系長遠發(fā)展的同時防止自身資產(chǎn)流失，實現(xiàn)供應(yīng)鏈企業(yè)之間短期與長期利益的最大化。（4）國有企業(yè)也要注重對客戶關(guān)系的管理，避免一味占用供應(yīng)鏈信用，充分發(fā)揮信貸資金“二次分配”的樞紐作用，給予上下游企業(yè)更多的商業(yè)信用支持以促進整體供應(yīng)鏈的協(xié)同發(fā)展。