供應鏈集中度對企業(yè)存貨管理效率影響的實證研究

文/張嬋 謝寶玲

在現(xiàn)代企業(yè)中，存貨管理的效率不僅在于公司內(nèi)部的管理決策，而且還在于供應鏈上下游企業(yè)共同協(xié)同的作用。研究供應鏈集中度和企業(yè)存貨管理效率的關系，從供應鏈視角出發(fā)，注重中國中小企業(yè)的發(fā)展，利用我國新三板掛牌的制造企業(yè)2015—2020年的數(shù)據(jù)，探討供應鏈集中度對企業(yè)存貨效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，供應商/客戶集中度與存貨周轉率呈顯著正相關關系，即供應商集中度越高，企業(yè)的存貨管理效率越高；同樣，客戶集中度越高，企業(yè)的存貨管理效率越高。最后通過穩(wěn)健性檢驗后，結果依舊顯著。研究表明，企業(yè)應當關注供應鏈關系，充分發(fā)揮供應鏈集中度對企業(yè)存貨管理水平的積極作用。

1.引言

近年來，在實體經(jīng)濟下行的背景下，市場需求的下降給中國制造企業(yè)帶來了不少壓力。同時又由于新冠疫情的原因，中國制造業(yè)更面臨著庫存積壓，人員流失快的難題。與此同時，由于政府政策和市場環(huán)境的影響，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術的迅猛發(fā)展，市場顧客多元化的需求給不少制造業(yè)企業(yè)帶來了沖擊。為了緩解壓力避免損失，尋找合適的合作方就成為企業(yè)應對市場競爭的主要選擇。一方面，從供應鏈的上游出發(fā)，供應商是原材料的直接供給者，和供應商建立緊密的關系可以縮小產(chǎn)品成本；另一方面，從供應鏈的下游出發(fā)，客戶是產(chǎn)成品的直接接收者，和客戶建立緊密的關系可以縮小雙方企業(yè)的交易成本。但供應鏈關系如果過于集中則可能會導致企業(yè)在交易過程中處于被動地位，可能會由于到合作方過強的議價能力而受到價格壓制，從而導致企業(yè)收益水平下降或供應鏈中斷。所以，在交易關系中，供應鏈的集中還是分散，一直都是企業(yè)權衡的難題。存貨管理的好壞決定著運營水平的高低，企業(yè)與供應商和客戶的關系也在無形中影響著存貨管理效率。自2008年金融危機之后，企業(yè)庫存管理失衡、存貨積壓的問題逐漸顯露，在2020年初存貨問題最為嚴重。到目前為止，我國制造業(yè)企業(yè)仍然面臨著嚴重的存貨管理問題，同時，如何優(yōu)化存貨管理、降低庫存成本，減少庫存壓力成為眾多企業(yè)關注的重點。供應鏈指的是從供應商手中購買原材料，送到廠房加工生產(chǎn)，再銷售給客戶經(jīng)銷商分銷配送，最后將產(chǎn)成品送到最終消費者手中。這一系列的過程，由供應商到客戶，從原材料入庫到產(chǎn)成品出庫，其中都離不開存貨管理。因此，知道供應鏈的上游供應商與下游客戶對企業(yè)存貨管理效率起到正向還是負向的作用就顯得極其重要了。

2.研究假設。

從利益相關者理論首次提出以來，對企業(yè)經(jīng)營效率的影響因素逐步向供應鏈方向蔓延。供應商集中度指核心企業(yè)向主要供應商采購的數(shù)量占全部采購額之比。供應商復雜程度的衡量也比較復雜。Bode[1]等人通過問卷調查的方式，用水平復雜度、垂直復雜度、空間復雜度來衡量供應商的復雜度，結果表明隨著供應商復雜度的提升，企業(yè)發(fā)生生產(chǎn)中斷的次數(shù)明顯提升。一方面，與少數(shù)供應商建立密切的聯(lián)系，強勢方可以將庫存壓力轉移給弱勢一方，有效的提升存貨管理效率；有利于信息交流，核心企業(yè)容易獲得供應商原材料供給的準確信息，合理安排生產(chǎn)進度；雙方合作加強，降低不必要的交易費用，如談判成本，材料的驗收成本等。張瑞君[2]利用A股上市公司6年的數(shù)據(jù)，探討供應商集中度對企業(yè)存貨管理效率的影響，實證結果表明，供應商集中度越高，持貨時間越短，企業(yè)存貨管理效率越高。同樣，夏秋妹[3]、萬志芬[4]等人都分別得出相似的結論，供應商集中度的提高可以促進企業(yè)存貨管理水平的提高?？蛻艏卸戎负诵钠髽I(yè)向主要客戶的銷售額占全部銷售額之比?？蛻糇鳛楣溝掠蔚囊粋€重要的利益相關者，會對企業(yè)運營產(chǎn)生影響同時也可能影響企業(yè)的生產(chǎn)決策，當企業(yè)的主要銷售對象為某些固定客戶時，往往與客戶存在雙邊關系。長期的客戶—供應商關系可以更好地促進供應鏈協(xié)同合作，彼此的合作使供應鏈的產(chǎn)品有更好的品質。Kalwani[5]實證評估了與特定客戶維持長期關系對供應商公司績效的影響，結果顯示維持與特定客戶的長期關系不會以犧牲銷售增長率為代價。在兩者多次合作的基礎上，供應商熟悉客戶的產(chǎn)品需求、交易方式以及交易地點等，可以更為合理地為客戶安排配送，降低了雙方的交易費用，節(jié)省了時間成本。國內(nèi)對于客戶集中度的起步較晚，但漸漸地也成為了一個熱點話題。國內(nèi)對于客戶集中度的研究，往往傾向于對企業(yè)本身特征的影響，如客戶集中度越高，權益資本成本就越低（陳峻等[6]）；審計費用越低（王雄元[7]）等。對于客戶集中度對存貨管理效率的影響，萬志芬[5]、王征[8]、劉文娟[9]等人的實證結果都表示客戶集中度越高，企業(yè)存貨管理效率也越高。

綜上所述，本文提出假設。

H1：供應商集中度與企業(yè)存貨管理效率呈正相關。

H2：客戶集中度與企業(yè)存貨管理效率呈正相關。

3.研究設計

3.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選取。Wind（萬得咨詢）數(shù)據(jù)庫是本文所采集并使用的數(shù)據(jù)來源渠道。由于不同行業(yè)的供應鏈集中度和存貨管理情況相差較大，其中制造行業(yè)的供應商/客戶相對更加集中，存貨管理對企業(yè)的影響也更大，同樣，中小企業(yè)的發(fā)展也離不開存貨管理。所以本文以我國在NEEQ（新三板）掛牌的制造業(yè)企業(yè)為研究對象，并選擇2015—2020年各公司數(shù)據(jù)為初始樣本。為了進一步排除干擾，本文按照以下標準再次篩選樣本：（1）剔除ST和ST*的公司數(shù)據(jù)。（2）剔除研究變量數(shù)據(jù)缺失的公司數(shù)據(jù)。為消除離群值對結果的影響，對所有變量數(shù)據(jù)進行了（1%，99%）的縮尾處理。最終，本文的研究對象為2263家制造業(yè)企業(yè)，樣本觀測值為13578份。

3.2 模型構建和變量說明。為了檢驗本文的研究假設，我們分別構建了以下的計量模型：Turnoverit=α0+α1SCit+α2Sizeit+α3Ageit+α4Cashrit+α5Fixit+α6Growthit+α7ROAit+

本文用模型（1）來驗證H1、H2。模型中的各個變量解釋如下：被解釋變量：用存貨周轉率Turnover來衡量存貨管理效率。解釋變量：選取向前5大供應商采購金額占全年采購額之比Sctop5和赫芬達爾指數(shù)Schhi作為供應商集中度的度量指標。選取向前5大客戶銷售金額占全年銷售額之比Cctop5和赫芬達爾指數(shù)Cchhi作為客戶集中度的度量指標?？刂谱兞浚簠⒖记叭说难芯?，選用企業(yè)規(guī)模Size、企業(yè)年齡Age、現(xiàn)金持有水平Cashr、固定資產(chǎn)占比Fix、發(fā)展能力Growth、盈利能力ROA、財務杠桿Lev作為控制變量，同時控制企業(yè)所在的行業(yè)及年度。

3.3 描述性統(tǒng)計。主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表1，由結果可知：對于被解釋變量，整個樣本中企業(yè)的平均存貨周轉率為一年近4次。同時，進一步觀察數(shù)據(jù)還可以發(fā)現(xiàn)，雖然都處于制造業(yè)，但在不同年份不同企業(yè)的差距還是比較大的。樣本中存貨周轉率最高的企業(yè)一年周轉31.9988次，最低的企業(yè)只有0.3398次，二者之間相差了近94倍。在解釋變量供應商集中度的兩個指標中，Sctop5的均值、最小值和最大值分別為0.4967、0.0037、1.8567，Schhi的均值、最小值和最大值分別為0.0990、0、32.2159，表明供應商集中度總體比較高，并且個體差異也比較大，有的企業(yè)甚至不存在明確的大供應商，有的企業(yè)則嚴重依賴大供應商。在解釋變量客戶集中度的兩個指標中，Cctop5的均值、最小值和最大值分別為0.5071、0.0144、1.2495，Cchhi的均值、最小值和最大值分別為0.1163、0、2.7589，表明客戶集中度總體比較高，并且個體差異也比較大，有的企業(yè)甚至不存在明確的大客戶，有的企業(yè)則嚴重依賴大客戶。

表1主要變量描述性統(tǒng)計

3.4 相關性分析。從表2可以看出，在不考慮其他因素的情況下，供應商集中度與存貨周轉率在1%的統(tǒng)計水平上呈顯著正相關關系，相關系數(shù)分別為0.155（Sctop5）、0.060（Schhi）；客戶集中度與存貨周轉率在1%的統(tǒng)計水平上呈顯著正相關關系，相關系數(shù)分別為0.030（Cctop5）、0.054（Cchhi）。結果初步表明，供應商/客戶集中度越高，企業(yè)存貨周轉率越高，供應商/客戶集中可以提升企業(yè)的存貨管理效率。此外，除企業(yè)的規(guī)模之外，企業(yè)的年齡、現(xiàn)金持有水平、固定資產(chǎn)占比、發(fā)展能力、盈利能力及財務杠桿均會對存貨周轉率產(chǎn)生顯著影響，表明控制變量的選取合理。此外，所有變量間的顯著與以前研究基本一致，同時回歸系數(shù)不大，說明多重共線性等技術問題出現(xiàn)在方程中的可能性不大。

表2主要變量相關系數(shù)

4.研究結果

4.1 供應商集中度與企業(yè)存貨管理效率的關系。采用固定效應模型檢驗供應商集中度對存貨管理效率的影響，結果如表3所示。根據(jù)固定效應回歸（1）中，前五大供應商采購比例（Sctop5）與存貨周轉率（Turnover）在1%的統(tǒng)計水平上呈顯著正相關關系，相關系數(shù)為0.656，表明供應商集中度越高，存貨周轉率越高。根據(jù)固定效應回歸（2）中，供應商集中度的赫芬達爾指數(shù)（Schhi）與存貨周轉率（Turnover）的相關系數(shù)達到0.191，在5%的統(tǒng)計水平上顯著，表明供應商集中度越高，存貨周轉率越高。綜合衡量供應商集中度的兩個變量前五大供應商采購比例和赫芬達爾指數(shù)，供應商集中度顯著提高了企業(yè)存貨管理效率，支持假設H1。說明企業(yè)可以適當提高供應商集中度，建立起相互之間的信息交流渠道，提高資源共享。有助于企業(yè)面對多變的客戶需求度時，可以靈活調整原材料的采購，減輕企業(yè)的庫存壓力，降低安全庫存，提高企業(yè)存貨管理效率。

4.1 客戶集中度與企業(yè)存貨管理效率的關系。采用固定效應模型檢驗客戶集中度對存貨管理效率的影響，結果如表3所示。在固定效應回歸（3）中，前五大客戶銷售比例（Cctop5）與存貨周轉率（Turnover）在1%的統(tǒng)計水平上呈顯著正相關關系，相關系數(shù)為1.700，表明供應商集中度越高，存貨周轉率越高。在固定效應回歸（4）中，客戶集中度的赫芬達爾指數(shù)（Cchhi）與存貨周轉率（Turnover）的相關系數(shù)達到2.619，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明供應商集中度越高，存貨周轉率越高。綜合衡量客戶集中度的兩個變量前五大客戶銷售比例和赫芬達爾指數(shù)，客戶集中度顯著提高了企業(yè)存貨管理效率，支持假設H2。說明企業(yè)與特定客戶建立緊密的聯(lián)系，形成“命運共同體”，可以提前根據(jù)客戶先前的訂單來預測客戶需求，從而做到有序地安排采購、生產(chǎn)以及銷售的任務，避免產(chǎn)生倉庫貨物積壓或庫存不足，導致倉儲費用的上升，同時也可以避免牛鞭效應，提高庫存管理效率。

5.穩(wěn)健性檢驗。

為了保證實證結果的穩(wěn)健性，使用不一樣的測度指標代替上文衡量解釋變量的方法，他們分別是第一大供應商采購額占比Sctop1、第一大客戶銷售占比Cctop1、是否存在大供應商Scdum、是否存在大客戶Ccdum。表3回歸（5）（6）分別檢驗了供應商集中度的代理變量Sctop1和Scdum對存貨周轉率的影響，根據(jù)回歸（1）的結果，當?shù)?大供應商采購占比Sctop1作為解釋變量檢驗其對存貨管理的代理變量存貨周轉率的影響時，客戶集中度的系數(shù)為1.126，且在1%的水平上顯著；采用虛擬變量Scdum作為解釋變量檢驗其對存貨管理的代理變量存貨周轉率的影響時，供應商集中度的系數(shù)為正數(shù)，但不具有顯著性。這說明供應商集中度越高，存貨周轉率越快，再次驗證了假設H1?；貧w（7）（8）分別檢驗了客戶集中度的代理變量Cctop1和Ccdum對存貨周轉率的影響，根據(jù)回歸（7）的結果，當?shù)?大客戶銷售占比Cctop1作為解釋變量檢驗其對存貨管理的代理變量存貨周轉率的影響時，客戶集中度的系數(shù)為1.735，且在1%的水平上顯著；采用虛擬變量Ccdum作為解釋變量檢驗其對存貨管理的代理變量存貨周轉率的影響時，客戶集中度的系數(shù)為正數(shù)，但不具備顯著性。這說明客戶集中度越高，存貨周轉率越快，再次驗證了假設H2。

表3 回歸結果分析及穩(wěn)健性檢驗

6.結論。

本文利用NEEQ（新三板）掛牌的制造業(yè)企業(yè)2015—2020年的數(shù)據(jù)，探討供應鏈集中度對企業(yè)存貨管理效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）供應商集中度與存貨周轉率具有顯著正相關關系，供應商集中度越高，企業(yè)存貨管理效率越高。（2）客戶集中度與存貨周轉率具有顯著正相關關系，客戶集中度越高，企業(yè)存貨管理效率越高。研究表明，供應商和客戶作為供應鏈上最主要的外部利益相關者，企業(yè)應該關注其與供應鏈上下游企業(yè)的關系，加強供應鏈管理，與之形成戰(zhàn)略聯(lián)盟，實現(xiàn)共贏。