客戶集中度與會計信息可比性
——基于倒U型關系的解釋

李 清，陳 琳

(吉林大學商學與管理學院，吉林 長春 130012)

一、引 言

供應鏈的穩(wěn)定和韌勁是公司防范化解未來突發(fā)風險的重要保障，更是推動全球經(jīng)濟增長的關鍵力量。客戶作為供應鏈上的重要利益相關者，與公司通過頻繁交易組成合作伙伴，兩者間交易關系的強度通常以客戶集中度表示。客戶與供應商之間恰當?shù)目蛻艏卸扔兄诠撅L險意識能力、反應能力的提升以及供應鏈風險的降低，繼而使得供應鏈整體穩(wěn)定性和韌性得以增強[1]。同時，過高的客戶集中度則可能因“客大欺店”引致供應商被“敲竹竿”的風險[2]。事實上，客戶集中度水平已經(jīng)引起監(jiān)管部門的注意，例如，2022年9月22日上交所對“上海易連”下發(fā)半年報的二次監(jiān)管問詢函，由于公司2022年上半年前五大客戶銷售占比達到90%，上交所要求其說明客戶高度集中的原因與合理性，以及是否對主要客戶形成較大依賴。這為本文的研究，以及為監(jiān)管部門關注客戶集中度與公司會計信息質(zhì)量并優(yōu)化相關監(jiān)管措施提供了契機。

學界關于客戶集中度對供應商公司會計信息影響的研究，可以歸納為兩種截然不同的結論。一是基于市場化交易的“客戶治理觀”，認為客戶群體作為外部“監(jiān)督者”，在交易過程中對供應商會計信息具有正向作用，有助于減少供應商的信息不對稱程度，幫助供應商快速識別壞消息，披露更及時、更穩(wěn)健的會計信息[3][4]。二是基于關系型交易的“客戶協(xié)同觀”，認為客戶可能扮演“合謀者”的角色，與供應商利用關系渠道開展私下交流，進而對公司信息環(huán)境產(chǎn)生負向影響。例如，隨著客戶集中度的提高，公司可能因私下溝通渠道的存在而實施選擇性信息披露行為，導致管理層業(yè)績預測和銷售預測的頻次減少，繼而使得公司信息透明度下降[5]。

在會計信息質(zhì)量的眾多維度中，本文聚焦于公司間信息質(zhì)量的度量方式——會計信息可比性。究其原因，首先，會計信息可比性是揭示公司相比于同行業(yè)其他競爭對手特有差異的關鍵指標。更多學者也注意到會計信息可比性對公司特有因素影響的協(xié)助作用，認為會計信息可比性不僅有助于投資者鑒別公司特有風險，而且能夠幫助會計信息使用者直接比較公司間財務狀況差異[6]。其次，會計信息可比性能夠呈現(xiàn)公司所在的行業(yè)共同特征，并且伴隨著有關行業(yè)信息的預測。這有助于客戶通過類比同行業(yè)其他公司的財務報告，實現(xiàn)對目標公司會計信息的挖掘與預判[7]。再者，客戶希望通過高質(zhì)量的會計信息進行有效決策，而會計信息可比性既是增進會計信息質(zhì)量的首要特征[8]，又一直被視為提高會計信息決策有用性的關鍵途徑之一[9]。最后，對會計信息可比性的關注契合提升供應鏈穩(wěn)定和韌性的研究背景，Chircop(2021)[10]的研究表明會計信息可比性有利于公司間通過相互學習提升自身競爭力，繼而打造更穩(wěn)定、更高韌性的供應鏈。當前，立足于供應鏈交易視角，將客戶集中度與會計信息可比性聯(lián)系在一起進行探討的研究較少。既有研究或基于治理觀考察客戶對供應商的監(jiān)督作用，或從關系型交易視角考慮客戶與供應商的協(xié)同效應[11]，缺少將客戶在市場化交易中的監(jiān)督特征和關系型交易中的協(xié)同特征納入同一框架下的研究，即未能考察客戶角色的動態(tài)轉(zhuǎn)變。此外，客戶的角色直接影響著供應商管理層的行為，但鮮有研究在管理層策略性行為視域下考察客戶集中度與會計信息可比性之間的中介作用機制。

本文基于交易成本理論和資源依賴理論，關注交易過程中客戶集中度的增加是否會導致客戶角色的動態(tài)轉(zhuǎn)變，進而分析客戶集中度對會計信息可比性的作用機理。與以往文獻相比較，可能的貢獻有：第一，基于交易成本理論和資源依賴理論，同時考慮交易過程中客戶角色由“圈外監(jiān)督”到“圈內(nèi)協(xié)同”的動態(tài)轉(zhuǎn)變以及供應商相應實施的策略性行為，以此構建了全新的理論分析框架，為客戶集中度與會計信息可比性的關系提供了新的理論解釋。同時，隨著客戶集中度的增加，客戶角色的動態(tài)轉(zhuǎn)變也在很大程度上解釋了以往客戶集中度對會計信息影響的研究結論不一致的原因。第二，提出并驗證了客戶集中度與供應商會計信息可比性的倒U型關系，當客戶集中度未達到閾值時，客戶集中度對會計信息可比性表現(xiàn)為促進效應，超過閾值后客戶集中度對會計信息可比性轉(zhuǎn)為抑制作用。這打破了以往的線性研究結論，為客戶集中度與會計信息可比性之間的非線性關系積累了新的經(jīng)驗證據(jù)。第三，出于供應商管理層實施策略性行為的考慮，從信息不對稱的視角考察管理層的信息披露行為，驗證了信息不對稱程度在客戶集中度與會計信息可比性之間的中介效應。同時，基于管理層財務杠桿策略視角，驗證了財務杠桿水平在客戶集中度與會計信息可比性之間的中介作用。本文遵循“客戶集中度—信息不對稱程度或財務杠桿水平—會計信息可比性”的思路，檢驗了完整的因果關系鏈條，有助于投資者關注公司的機會主義行為與策略性操縱手段。此外，從投資者獲取信息的公平性角度來講，大客戶與供應商的私下溝通行為，在一定程度上為證監(jiān)會關注公司信息披露違規(guī)提供了必要的理論依據(jù)和經(jīng)驗支持。

二、理論分析與研究假設

(一)客戶集中度對會計信息可比性的影響

交易成本理論認為，由于投資者的有限理性、公司的資產(chǎn)專用性特征以及交易的不確定性，締約雙方通常會付出高昂的事前及事后成本。為降低交易成本，供應商與客戶傾向于締結長期穩(wěn)定的合約，即形成特定關系型交易網(wǎng)絡。其中，供應商的會計信息是客戶評估特定關系投資(1)特定關系投資(relationship-specific investment)是指只針對某個特定聯(lián)盟伙伴，很難再次被利用到其他戰(zhàn)略聯(lián)盟中的投資。的重要依據(jù)[12]。隨著客戶集中度的增加，供應商為響應客戶的信息需求，將調(diào)整會計信息的披露渠道，由最初的公開披露轉(zhuǎn)為后續(xù)與大客戶的私下溝通。在此期間，客戶對供應商的會計信息可比性將提出不同的要求，而供應商也將據(jù)此改變會計信息可比性水平。具體的，客戶集中度對會計信息可比性的影響可分為“圈外監(jiān)督”效應以及“圈內(nèi)協(xié)同”效應。

1.客戶集中度對會計信息可比性的“圈外監(jiān)督”效應。當客戶集中度較低，即客戶群體較為分散時，客戶與供應商之間的特定關系投資相對較少，此時，客戶處于同供應商進行市場化交易的“圈外”狀態(tài)，只能依據(jù)供應商公開披露的會計信息制定特定關系投資的決策。在此情況下，面對同一行業(yè)中可選供應商較為相似的經(jīng)營信息，客戶需要利用供應商公司較高的會計信息可比性來快速準確地比較、甄別和預測公司經(jīng)營狀況和未來前景，以期科學合理地判斷特定關系投資價值。所以，集中度較低的客戶群體有強烈的動機對供應商會計信息可比性發(fā)揮“圈外監(jiān)督”效應。與此相同的，出于吸引客戶并實現(xiàn)特定關系型交易的考慮，供應商管理層也傾向于滿足客戶對會計信息可比性的預期與訴求。具體而言，供應商可能在信息生產(chǎn)過程中采用行業(yè)內(nèi)慣常的會計信息系統(tǒng)來提高會計信息可比性，以此增加客戶利用行業(yè)信息開展公司分析的可能性[13]。此外，供應商也可以在信息披露過程中嚴苛地遵循會計準則，與行業(yè)內(nèi)的其他公司采取統(tǒng)一的確認、計量和報告規(guī)則來提高會計信息可比性，以期借由同一口徑下會計信息的差異來實現(xiàn)公司間信息的有效比較，突出自身獨特優(yōu)勢[14]。因此，在這一階段，客戶集中度能夠促進供應商會計信息可比性的提高。

2.客戶集中度對會計信息可比性的“圈內(nèi)協(xié)同”效應。在客戶集中度較高的情況下，大客戶由市場化交易的“圈外”狀態(tài)轉(zhuǎn)為關系型交易的“圈內(nèi)”狀態(tài)。這些大客戶與供應商之間呈現(xiàn)愈發(fā)緊密的聯(lián)系。從信息需求者客戶的角度分析，私下溝通能使大客戶獲得比查閱公開披露信息更豐富、更具針對性的供應商信息[5]。那么，“圈內(nèi)”大客戶將迫使供應商以私下溝通渠道傳遞會計信息。從信息供給者供應商的角度來看，此時的供應商對大客戶具有高度的經(jīng)濟依賴性[15]，為規(guī)避大客戶交易規(guī)模調(diào)整或交易中斷等一系列潛在威脅[16]，供應商將選擇迎合大客戶對會計信息的私下溝通訴求，從而維持雙方長期穩(wěn)定的交易關系[17]。這樣看來，當客戶較為集中時，供應商普遍與大客戶達成“圈內(nèi)協(xié)同”效應，即采用非正式的私下溝通方式向“圈內(nèi)”大客戶披露信息?！叭?nèi)”渠道的長期存在將對供應商的會計信息可比性從兩方面產(chǎn)生重要作用：一方面，雖然只針對大客戶的“圈內(nèi)”披露違背了其他利益相關者的信息訴求，但供應商已經(jīng)實現(xiàn)了與主要大客戶建立合作關系的目標，因此，供應商通過提高會計信息可比性吸引其他投資者的動機遭到弱化。同時，由于較高的會計信息可比性將引致會計信息被競爭對手利用的成本[18]，在權衡成本與收益后，供應商也將在整體上降低會計信息可比性。另一方面，“圈內(nèi)”渠道打破了信息披露制度中“相同信息渠道”這一原則，擾亂了市場上的信息公平環(huán)境，而監(jiān)管部門也意識到了私下溝通的存在以及由此引發(fā)的會計信息異常，進而對公司大客戶信息尤為關注[19]。因此，為避免處罰風險和聲譽損失，供應商管理層將采取手段隱匿異常會計信息，以“低調(diào)”地存在于資本市場。具體而言，管理層可能在信息生產(chǎn)過程中采用異于行業(yè)常規(guī)的會計信息系統(tǒng)或者操縱會計信息的披露過程，這類行為無疑將削弱公司與同行業(yè)其他公司間會計信息的可比性[20]。

綜上，當客戶集中度較低時，客戶群體對會計信息可比性發(fā)揮積極的“圈外監(jiān)督”效應，供應商將通過信息生產(chǎn)和披露過程的良性操控來滿足客戶對會計信息可比性的訴求，以誘導客戶建立或加強特定關系投資。此時，隨著客戶集中度的增加，供應商的會計信息可比性隨之提高。然而，當客戶集中度超過某一閾值后，大客戶和供應商傾向于達成私下溝通的信息傳遞模式，“圈內(nèi)協(xié)同”效應顯現(xiàn)。這時，供應商總體上公開披露的會計信息減少并且提高會計信息可比性以吸引其他投資者的動機弱化，這不利于會計信息可比性的增加。同時，為避免私下溝通方式引起監(jiān)管部門的注意，供應商管理層將操控會計信息的生產(chǎn)和披露過程，繼而導致會計信息可比性降低。故在此階段，隨著客戶集中度的增加，供應商會計信息可比性隨之下降。基于此，提出第一個研究假設：

H1：客戶集中度與會計信息可比性之間呈現(xiàn)倒U型關系，閾值前客戶集中度發(fā)揮“圈外監(jiān)督”效應，閾值后客戶集中度呈現(xiàn)“圈內(nèi)協(xié)同”效應。

(二)客戶集中度影響會計信息可比性的中介作用機制

資源依賴理論認為，當企業(yè)與其他組織處于資源依賴關系時，企業(yè)將尋求一個可以調(diào)整對其他組織依賴程度的方法，以穩(wěn)定地掌握其他組織資源。因此，當供應商與客戶達成合作交易，也即兩者形成資源依存關系時，供應商有動機采取某種方式來支配對客戶的依賴程度。具體而言，在交易過程中，供應商管理層面對客戶角色從“圈外監(jiān)督”到“圈內(nèi)協(xié)同”的動態(tài)轉(zhuǎn)變，將實施策略性行為，包括改變公司的信息不對稱程度或財務杠桿水平以調(diào)解與客戶之間的資源依存關系，而這一系列變化也將對會計信息可比性產(chǎn)生影響(見圖1)。

圖1 信息不對稱程度和財務杠桿水平的中介效應傳導機制

從作用機制上看，當客戶集中度處于較低水平時，客戶對供應商發(fā)揮“圈外監(jiān)督”效應。此時，供應商出于誘導客戶建立并加強特定關系投資的目的，將實施兩方面的策略性行為來吸引客戶。第一，供應商管理層在“被動監(jiān)督壓力”與“自發(fā)吸引動機”的雙重效用下，將加強公開信息披露，緩解公司的信息不對稱程度[3]，繼而向外界傳遞出公司經(jīng)營優(yōu)勢與良好前景等增量信息。第二，供應商管理層將使用財務杠桿策略，通過降低財務杠桿水平向客戶傳遞產(chǎn)品質(zhì)量良好的信息以及加強合作的意愿[21]。究其原因，高財務杠桿不僅降低了公司生產(chǎn)高質(zhì)量產(chǎn)品的動機[22]，而且其中隱含的破產(chǎn)清算風險可能使客戶的特定關系投資喪失價值[23]，客戶不愿與高財務杠桿的公司締結合約，所以，供應商需要通過降低財務杠桿向客戶“示好”。進一步，供應商信息不對稱程度的緩解增加了管理層通過盈余管理行為隱藏負面信息的難度，而財務杠桿水平的降低大幅削弱了公司“粉飾”財務報表并進行盈余管理的動機。由此，管理層將更為嚴格地遵守相關規(guī)則進行會計信息的生產(chǎn)和披露，繼而提高了會計信息可比性。

當客戶集中度超過閾值后，供應商與大客戶以私下溝通渠道傳遞信息，此時，供應商出于自身利益的考慮，同樣將調(diào)整信息不對稱程度和財務杠桿水平。一方面，伺機減少公開信息披露，加劇信息不對稱程度。這是由于供應商已經(jīng)滿足于同大客戶的合作關系，通過信息披露來吸引客戶的動機大大減弱，同時，如果公司公開披露的信息過于充分，信息會被同行業(yè)競爭對手加以利用，所以客戶集中度較高的公司會主動增加信息不對稱[24]。信息不對稱程度的提高不僅降低了管理層操縱會計盈余、實施機會主義行為的難度，而且使得信息生產(chǎn)方憑借信息優(yōu)勢以及在執(zhí)行會計準則上的自由裁量權，能夠更容易地操縱會計信息的生產(chǎn)和披露[25]，進而降低了會計信息可比性。另一方面，使用財務杠桿戰(zhàn)略，提高財務杠桿水平。當客戶集中度較高時，議價能力較強的大客戶可能要求供應商提供價格優(yōu)惠、提高產(chǎn)品質(zhì)量等，從而引發(fā)大客戶“客大欺店”的現(xiàn)象以及供應商被“敲竹桿”的風險。Matsa(2010)[26]研究發(fā)現(xiàn)公司可以將財務杠桿作為一種抗衡大客戶議價能力的戰(zhàn)略工具。因此，供應商將通過提高財務杠桿水平向較強議價能力的大客戶發(fā)出可信威脅，逼迫大客戶們在競合博弈中作出讓步[21]。然而，供應商財務杠桿的提高會使得其“粉飾”業(yè)績、盈余管理的動機增強。由此，管理層操縱會計信息生產(chǎn)和披露過程的可能性增大，最終導致相同經(jīng)濟事件下公司與同行業(yè)其他公司的會計信息可比性惡化?；谏鲜龇治?，提出第二個研究假設：

H2：供應商信息不對稱程度以及財務杠桿水平在客戶集中度影響會計信息可比性的機制關系中發(fā)揮著部分中介效應。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到證監(jiān)會在2007年系統(tǒng)性規(guī)范了上市公司年報信息披露管理辦法，且財政部于同年起執(zhí)行新會計準則，故本文選取2007—2020年滬深A股上市公司的年度財務數(shù)據(jù)作為研究樣本。按照以下規(guī)則進行數(shù)據(jù)篩選：(1)剔除金融業(yè)、保險業(yè)公司樣本；(2)剔除財務異常(ST)的公司樣本；(3)剔除數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。此外，為消除異常值影響，對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。最終，本文共計得到21，753個觀測值。文中所有變量的原始數(shù)據(jù)均源自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

Earningsmt=αM+βMReturnmt+εmt

(1)

式(1)中，被解釋變量Earningsmt代表公司的會計信息，為第t期公司m(m∈M且m≠i)的會計盈余(該期凈利潤與期初權益市場價值的比值)；解釋變量Returnmt代表公司的經(jīng)濟業(yè)務，為第t期公司m的季度股票收益率。

其次，利用式(2)計算相同經(jīng)濟業(yè)務(Returnit相同)時，第t期公司i根據(jù)行業(yè)M的會計系統(tǒng)平均轉(zhuǎn)換函數(shù)得到的預期盈余。

(2)

再次，使用式(3)得到公司i的截面可比性值。

COMPACCTit=-|Earningsit-E(Earnings)it|

(3)

式(3)中，COMPACCTit代表第t期公司i的截面可比性值，為公司i的會計盈余與預期盈余差值的絕對值的相反數(shù)，該值越大說明可比性越強。

(2)配對可比性值(COMP_A和COMP_M)。這里為提高研究的穩(wěn)健性，同樣借鑒De Franco等(2011)[28]的方法測算配對可比性值。具體計算過程如下：①計算同行業(yè)內(nèi)公司i與公司j的會計轉(zhuǎn)換函數(shù)。參考式(1)，分別利用公司i與公司j在第t期前的連續(xù)16個季度數(shù)據(jù)進行回歸，得到各自的會計轉(zhuǎn)換函數(shù)；②計算相同經(jīng)濟業(yè)務(Returnit相同)時，公司i和公司j在各自會計轉(zhuǎn)換函數(shù)下的預期會計盈余；③計算兩個公司預期會計盈余差異的絕對值，進而計算連續(xù)16個季度的平均數(shù)，并取相反數(shù)來定義第t期公司i與公司j的會計信息可比性；④重復上述步驟，計算第t期公司i與同期同行業(yè)其他公司所有配對組合的可比性均值(COMP_A)和中位數(shù)(COMP_M)。

2.客戶集中度(CC_S)。借鑒楊金玉等(2022)[29]的做法，采用公司前五大客戶銷售額占公司年度總銷售額的比值度量客戶集中度。與此同時，為確保研究結果的穩(wěn)健性，選用第一大客戶銷售額占總銷售額比例(CC_1)作為穩(wěn)健性檢驗中解釋變量的替代變量。

3.信息不對稱(ILL)。對于交易量較大的股票而言，某一筆交易對股票價格的影響較小，那么當股票流動性較大時，投資者的逆向選擇成本相對較少，而逆向成本是由信息不對稱引致的，故而此時，信息不對稱程度較低。反之，股票非流動性越高時，逆向選擇成本越大，信息不對稱程度越高。因此，參考李莉等(2014)[30]的研究，選用日頻股票數(shù)據(jù)計算的股票非流動比率來測算信息不對稱程度，數(shù)值越大，信息不對稱程度越強。計算公式如下：

(4)

4.財務杠桿(LEV)。本文采用最常用的財務杠桿指標總資產(chǎn)負債率度量供應商財務杠桿水平，計算方式為總債務與總資產(chǎn)的比值，比值越大表明供應商財務杠桿水平越高。

5.控制變量?；谝延形墨I[8][25]，對其他可能影響會計信息可比性的變量加以控制。具體變量定義如表1所示。

表1 變量名稱、符號與定義

(三)模型設定

本文構建計量模型如下：

COMP=β0+β1CC_S+β2CC_S2+β∑Controls+∑YERA+∑IND+ε

(5)

其中，COMP代表被解釋變量會計信息可比性；CC_S及其平方項為解釋變量客戶集中度；∑Controls為其他控制變量；∑YEAR和∑IND分別表示年度固定效應和行業(yè)固定效應；β表示各變量的系數(shù)；ε為隨機擾動項。為保證結論的穩(wěn)健性，本文在后續(xù)回歸還中對標準誤進行了公司層面的聚類(cluster)調(diào)整。

四、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結果(2)限于篇幅，控制變量的描述性統(tǒng)計結果略，作者備索。，COMPACCT的最小值為-0.2252、最大值為-0.0003，相差較大，說明不同公司間會計信息可比性兩極分化嚴重。客戶集中度指標(CC_S)的均值為0.2992，中位數(shù)為0.2415，最小值和最大值分別達到0.0112和0.9860，表明公司間的客戶集中度具有較大差異，存在供應商公司高度依賴大客戶進行銷售的情況。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結果

(二)基準回歸

表3列示了客戶集中度與會計信息可比性的線性及非線性檢驗的回歸結果。整體來看，模型的擬合優(yōu)度均達到30%以上，表征著回歸方程對被解釋變量具有較強的解釋力。從列(1)、(3)、(5)可知，在沒有加入解釋變量平方項的情況下，當被解釋變量為截面可比性值COMPACCT時，回歸系數(shù)為正，但結果不具有顯著性；當被解釋變量分別為配對可比性值COMP_A和COMP_M時，回歸系數(shù)轉(zhuǎn)為負向，但僅有配對可比性的均值(COMP_A)通過10%水平上的顯著性檢驗。這表明客戶集中度與會計信息可比性之間并不存在顯著、穩(wěn)健的線性關系，客戶集中度對會計信息可比性并不像以往研究結果顯示的那樣單純地發(fā)揮著負向協(xié)同效應。為進一步探究客戶集中度與會計信息可比性之間是否存在非線性關系，在上述回歸基礎上加入客戶集中度的平方項(CC_S2)，分別得到列(2)、(4)、(6)的檢驗結果?？梢钥闯?，無論以何種會計信息可比性度量指標作為被解釋變量，客戶集中度的一次項回歸系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為正，而客戶集中度平方項的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為負，說明客戶集中度與會計信息可比性存在明顯的倒U型關系。

表3 客戶集中度與會計信息可比性基準回歸

(三)穩(wěn)健性檢驗

本文采用如下方法進行穩(wěn)健性檢驗：(1)內(nèi)生性檢驗-工具變量法?？紤]到客戶集中度與會計信息可比性之間可能存在互為因果導致的內(nèi)生性問題，選取客戶集中度(CC_S)行業(yè)均值的滯后一期和滯后二期作為工具變量，使用兩階段工具變量法來緩解可能存在的內(nèi)生性，研究假設H1得到驗證，結論是穩(wěn)健的(3)限于篇幅，略去了內(nèi)生性檢驗結果，作者備索。。(2)內(nèi)生性檢驗-傾向得分匹配(PSM)。為緩解客戶集中度與會計信息可比性之間可能由于樣本自選擇偏差引起的內(nèi)生性問題，本文使用傾向得分匹配法(PSM)重新進行檢驗。具體地，首先以公司前五大客戶銷售額占總銷售額比例是否大于50%為標準劃分出處理組和控制組；其次，選取基準回歸模型中全部控制變量，并采用Logistic回歸估計傾向得分；最后，按最鄰近匹配原則對處理組和控制組進行1∶1配對得到新樣本。重復假設H1的檢驗，研究結論不變。(3)更換客戶集中度度量方法。為確保研究結論的可靠性，選用第一大客戶銷售額占公司總銷售額比例這一衡量方式來替換客戶集中度的度量方法，再次進行檢驗，研究結論不變。

(四)中介效應檢驗

如前文理論分析所述，客戶集中度可能通過影響供應商的信息不對稱程度或財務杠桿水平，形成與會計信息可比性之間的倒U型關系。因此，借鑒現(xiàn)有文獻對U型關系中介效應的檢驗方法[31]，本文運用溫忠麟和葉寶娟(2014)[32]提出的修正的中介效應檢驗步驟，建立如下三個回歸方程：

Y=c0+cX+e1

(6)

M=a0+aX+e2

(7)

(8)

其中，式(6)中的c為X對Y的總效應，若系數(shù)c顯著，則進一步考察中介效應是否顯著。式(7)中的a為X對中介變量M的效應，式(8)中的c′是X對Y的直接效應，b為控制X的影響后M對Y的效應。若系數(shù)a和系數(shù)b均顯著，則表明X能夠通過中介變量M顯著影響Y，而ab代表經(jīng)過中介變量M傳導的間接效應。

為揭示客戶集中度與會計信息可比性關系背后的作用機制，根據(jù)理論分析，本文將信息不對稱程度(ILL)以及財務杠桿水平(LEV)分別作為中介變量，同時，加入基準回歸模型中的控制變量集以及年度和行業(yè)固定效應，構建中介效應模型如下：

ILL/LEV=γ0+γ1CC_S+γ2CC_S2+γ∑Controls+∑YEAR+∑IND+ε

(9)

COMP=η0+η1CC_S+η2CC_S2+η3ILL/LEV+η∑Controls+∑YEAR+∑IND+ε

(10)

式(5)、(9)、(10)分別對應中介效應檢驗步驟的式(6)—(8)。另外，根據(jù)式(9)和(10)，若η1、η2、η3(即c′和b)回歸系數(shù)均顯著，且γ1η3與η1、γ2η3與η2(即ab與c′)的系數(shù)符號相同，說明除了本文分析得出的中介渠道，客戶集中度還通過其他途徑影響著供應商會計信息可比性，即供應商的信息不對稱程度以及財務杠桿水平只發(fā)揮了部分中介效應；若η3(即b)回歸系數(shù)顯著而η1和η2(即c′)的回歸系數(shù)不顯著，則表明該中介變量在客戶集中度對會計信息可比性的影響中扮演完全中介效應。

式(9)的檢驗結果如表4所示，第(1)和(3)列報告了以信息不對稱程度(ILL)為被解釋變量的回歸結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，客戶集中度的一次項回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負，二次項回歸系數(shù)在至少5%的水平上顯著為正。這意味著隨著客戶群體愈發(fā)集中，供應商公司的信息不對稱程度呈現(xiàn)先下降后提升的U型變化趨勢，表明客戶集中度的確可以引發(fā)供應商管理層對信息披露的操縱行為。表4中第(2)和(4)列展示了以財務杠桿水平(LEV)作為被解釋變量的回歸結果，可知客戶集中度的一次項回歸系數(shù)至少在10%水平上顯著為負，而二次項回歸系數(shù)至少在10%水平上顯著為正。這意味著隨著客戶群體愈發(fā)集中，供應商公司的財務杠桿水平呈現(xiàn)先下降后上升的U型變化趨勢，表明客戶集中度的確可以引發(fā)供應商財務杠桿策略的使用。上述檢驗的非線性變化趨勢與本文基準回歸中客戶集中度與供應商公司會計信息可比性之間的關系相呼應，并在一定程度上可以解釋客戶集中度對會計信息可比性產(chǎn)生倒U型影響的原因。因此，初步確定供應商信息不對稱程度以及財務杠桿水平是客戶集中度影響會計信息可比性的中介因素。

表4 客戶集中度與中介變量回歸結果

表5列示了式(10)的估計結果。其中，列(1)、(3)、(5)展示了在基準回歸模型中加入解釋變量信息不對稱(ILL)的回歸結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，信息不對稱的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，說明供應商信息不對稱程度的間接效應顯著。列(2)、(4)、(6)呈現(xiàn)了在基準回歸模型中加入解釋變量財務杠桿水平(LEV)的回歸結果。可以看出，財務杠桿的回歸系數(shù)均在至少5%的水平上顯著為負，說明財務杠桿水平的間接效應顯著。同時，表5每列結果中客戶集中度對會計信息可比性的直接效應也均顯著呈現(xiàn)倒U型關系。因此，信息不對稱程度以及財務杠桿水平在客戶集中度與會計信息可比性的倒U型關系中具有部分中介效應，假設H2通過檢驗。這一結論證實了機制研究中“客戶集中度—信息不對稱程度或財務杠桿水平—會計信息可比性”的因果鏈條關系，著重強調(diào)了在供應商與客戶競合博弈過程中，面對客戶角色的轉(zhuǎn)變，供應商進行客戶關系管理時采取的策略性行為，以及由此對公司會計信息可比性造成的影響。

表5 基于信息不對稱和財務杠桿中介效應的回歸結果

五、研究結論與政策啟示

本文以2007—2020年滬深A股上市公司為研究樣本，從客戶角色動態(tài)轉(zhuǎn)變視角探析了客戶集中度對公司會計信息可比性的動態(tài)影響與作用機制。研究結果表明，客戶集中度與會計信息可比性呈現(xiàn)倒U型曲線關系，即客戶集中度的增加在某一閾值前會促進會計信息可比性的提升，但在達到一定程度后則對會計信息可比性產(chǎn)生抑制作用。論文的結論支持了客戶與供應商的“動態(tài)關系生命周期”假說。中介效應檢驗發(fā)現(xiàn)，供應商管理層的信息披露調(diào)整(信息不對稱程度)和財務杠桿策略(財務杠桿水平)是客戶集中度影響會計信息可比性的重要機制。根據(jù)上述結論，本文得到如下政策啟示：

第一，本文提出并驗證了客戶集中度與會計信息可比性的倒U型曲線關系，表明客戶集中度未達到閾值前，客戶集中度的增加能夠促進會計信息可比性的提升。因此，一方面，監(jiān)管部門在重視公司主要客戶信息披露的同時，也應考慮對客戶集中度水平進行合理管控，確?？蛻艏卸忍幱凇伴T檻”界限內(nèi)，即保持在客戶集中度促進會計信息可比性的上升階段。另一方面，投資者應重視公司的前五大客戶信息披露情況，充分考慮公司的客戶集中度水平，并以此來評價公司會計信息的決策有用性。此外，信息披露制度要求不同群體利益相關者應具有相同的信息渠道。然而，當客戶集中度超過閾值，即公司高度依賴大客戶時，公司可能會與大客戶進行私下溝通，這嚴重違背了制度要求，損害了市場的公平性。故而，本文也提醒監(jiān)管部門加強關注客戶集中度較高公司的信息生產(chǎn)過程和披露渠道，加大對會計信息違法違規(guī)操控的懲罰力度。

第二，本文驗證了“客戶集中度—信息不對稱程度或財務杠桿水平—會計信息可比性”的因果關系鏈條，認為客戶集中度最終抑制會計信息可比性的原因在于管理層信息披露的不充分以及對高財務杠桿的操縱結果。因此，監(jiān)管部門應進一步健全優(yōu)化信息披露制度，加強對信息披露充分度的關注，同時，針對財務杠桿操縱行為加大監(jiān)管處罰力度，例如，通過立法的形式約束公司杠桿操縱融資業(yè)務，防范公司避開政府監(jiān)管及合同限制進行大規(guī)?；I集資金以操縱財務杠桿的行為。此外，監(jiān)管部門可以通過及時問詢、加大處罰力度以及引導投資者提高對公司信息鑒別能力等方式從源頭上削弱管理層操縱動機，從而與外部投資者共同實現(xiàn)對公司信息披露和財務項目的有效監(jiān)管。