供應商/客戶關系對企業銀行借款能力的異質性影響

章鐵生，章 菊

(安徽工業大學 商學院，安徽 馬鞍山 243002)

企業現存銀行借款的多少及構成情況，一方面由企業的借款需求所促成，另一方面是由銀行的信貸意愿所決定。在現行中國市場環境下，后者占主導作用。銀行根據企業的治理水平、財務狀況以及社會資本等各方面因素來綜合評定企業的資信狀況，從而接受或否定企業的借款申請。也就是說，企業的借款能力是由企業的自身特質所決定的，而什么樣的企業特征有利于企業獲得銀行融資優勢是目前學者討論的焦點。現有研究表明：金融機構普遍存在對非國有企業的信貸歧視[1-5]；而對具有穩健、透明度高、盈余質量高、未發生過財務重述會計信息的企業，銀行會制定較為寬松的債務契約或較為優越的貸款條件，例如放貸的金額更大、期限更長或利率更低等[6-8]；社會資本通過社會信任、社會懲罰、社會參與、社會網絡四種機制對銀行貸款契約產生影響作用，即上市公司所屬地區的社會資本發展水平越高，銀行貸款利率越低、貸款金額越高、貸款期限越長、貸款擔保要求越寬松[9]；此外，政治關系和銀企關系也能夠幫助企業獲得更多的銀行借款[10-12]。然而，鮮有文獻探討供應商/客戶關系對企業銀行借款能力的影響，而供應商/客戶關系是企業非常普遍且又非常重要的社會資本。Cen et al.基于美國上市公司的研究發現，企業的主要客戶基于長期合作的目的會對企業的經營狀況進行監督，以確保供應鏈的穩定，這種監督可以作為銀行監督的一種有效替代，從而降低銀行的監督成本，有利于企業獲得更優的銀行貸款利差。Campello et al.的觀點則恰恰相反，在他看來，主要客戶的重要性越大，它從企業專用性投資中獲得的好處越多，從而降低企業進行專用性投資的信貸質量，企業的貸款利率就越高，銀行貸款合約也越嚴格。Kim et al．進一步從銀行視角出發，開創性地提出：銀行的貸款條約不僅受企業業績的影響，還與其主要客戶的業績也息息相關，并且企業對其主要客戶越是依賴，這種相關性表現得越是明顯。國內學者王迪等[13]直接從供應商/客戶集中度的角度探究供應鏈關系對我國銀行信貸決策的影響，首次提出，供應商/客戶關系能夠提高企業的借款能力，供應商/客戶集中度越高，其獲得的全部銀行借款、短期銀行借款和長期銀行借款的規模都會更大。由此可以看出，銀行對于授信企業供應商/客戶關系的重視，從供應商/客戶關系的角度探究企業銀行借款能力顯得尤為必要。

鑒于此，本文利用2003～2015年A股制造業上市公司財務數據，對供應商/客戶關系對企業銀行借款能力的影響進行實證檢驗。

一、理論分析與研究假設

企業銀行借款能力取決于銀行在授信評估過程中建立起來的信貸意愿，影響銀行授信決策最主要的一個方面就是企業債務違約風險的大小。客戶集中度主要通過以下兩個方面影響企業的借款能力。

第一，企業的主要銷售業績長期依賴于同一個或幾個重要客戶可能會給企業帶來較大的經營風險。目前在我國制造業行業，由于產品的同質性較強，客戶對供應商的依賴性較弱，并且供應商之間競爭力較大，行業產能過剩的現象也較為嚴重，這種供大于求的現象就造就了供應鏈上下游供應商與客戶之間談判地位的懸殊。下游客戶往往可以自由選擇多樣性的供應商構成其供貨來源，而上游供應商卻只能祈求被選擇的命運。上游客戶借助其獨特而稀缺的渠道資源在議價能力上占據有利地位。當企業的客戶群較為集中時，這種現象更為明顯。主要客戶具備較強的議價能力，可能迫使企業在產品價格、供貨時間以及商業信用等方面做出讓步，對其業績產生負面影響，給企業帶來潛在的經營風險；其次，強勢的主要客戶還可能要求企業對一些特定關系型資產加大投資。隨著投資資產專用性程度的提高，企業未來預期收益的風險增大，并且債權人的優先求償權也會因資產專用性的約束而被削弱。

第二，集中的客戶關系也會給企業帶來財務風險。由于客戶對供應商的依賴性相對較低，如果大客戶終止與企業的交易關系，甚至轉而與企業的競爭對手聯營，這必然會對企業的營業收入產生嚴重的負面影響，導致其現金流量減少[14]，進而影響其財務狀況[15]。如果主要客戶經營不善或宣布破產，企業也會由于對其的過度依賴而受到牽連，例如主要客戶以往拖欠的賬款不能及時收回甚至無法收回、企業難以在較短時間內將主要客戶的采購量轉嫁給其他客戶或新的替代客戶等。這些都會使企業蒙受重大財務損失，使企業陷入較大的風險之中。

同樣是這兩個方面，供應商集中度對企業借款能力卻表現出不同的影響效果。

第一，與幾個主要供應商保持長期的交易關系說明企業擁有穩定的供應鏈關系，企業經營狀況良好。基于買方市場的宏觀環境，企業擁有自主選擇供應商的權利。此時，企業將采購對象集中在少數幾個大的供應商身上，一方面使企業有限的資源能夠得到相對集中的利用，優化資源配置；另一方面也能吸引供應商進行專用性資產投資，這種專有投資決定了供應商會盡力維系建立起來的交易關系，以防資產被套牢[16]。因此，企業的供應商集中度越高，企業的供應鏈關系往往更為穩固。而這種穩固的供應鏈關系無疑是企業未來業績平穩增長的可靠保證，銀行也會因此給企業評定更低的風險指數，而放寬對企業的貸款條件。

第二，集中的供應商關系給企業帶來的財務風險相對較小。在與供應商進行合作的交易中，供應商為了在保證貨款能夠充分回收的情況下促進產品銷售，往往傾向于向信用良好的客戶提供商業信用，企業作為付款方，即使供應商轉向或發生破產，并不會導致企業應收款項不能收回的風險，所以對企業的現金流量沒有太大的影響。在我國產能過剩的經濟形勢下，企業即使流失某一主要供應商，也能夠相對容易地找到替代供應商，而不至于陷入財務困境。

此外，由于企業與供應商之間的貿易關系是長期持續的，交易雙方彼此之間的信息透明度相對較高，這種信息優勢往往是銀行力所不能及的。而且，相對銀行對企業現金流的監控而言，供應商對存貨或固定資產的監控更為可靠。也就是說，供應商較銀行更容易對企業實施有效的監控。如此一來，銀行可以通過針對性地關注企業與其前幾大供應商的交易變動情況，就能及時識別并準確判斷企業業績可能發生的變化。因此，對此類企業提供貸款，銀行便更有可能獲得大供應商對企業信息監控的外溢效應[13]。

基于以上分析，本文提出假設：

當其他條件相同時，供應商集中度越高，企業銀行借款能力越強；客戶集中度越高，企業銀行借款能力越弱。

二、數據、樣本與研究設計

(一) 數據來源與樣本選擇

本文選用2003～2015年中國A股制造業上市公司為樣本，之所以選擇制造業公司，是因為制造業公司的供應商/客戶關系更為成熟穩定。由于本文研究使用的向前五大供應商采購比例和向前五大客戶銷售比例數據均由手工收集年報并經復核檢查所得，為保證數據的準確性，對部分年報沒有披露相關數據的，我們予以剔除剔除，同時對于ST公司和其他財務數據缺失的公司，我們也予以剔除。經過上述處理，供應商方共計得到7 622個樣本量，客戶方共得到8 469個樣本量。上市公司的財務數據來源于Wind資訊數據庫和CSMAR數據庫。為了消除極端值的影響，我們對連續變量上下1%的樣本進行了Winsorize處理。

(二) 研究模型與變量定義

為實證檢驗提出的研究假說，我們構建了如下OLS回歸模型：

Loan=α0+ α1TC+α2Lev+α3Roa+α4Growth+α5Size+α6State+α7Indep+α8Duality+α9Tang+α10Ndts+α11lage+α12Cfo+α13Shrcr1+α14Shrcr10+α15Stock+

α16Gmargin+ΣYear+ε

模型中的被解釋變量是融資規模(Loan)，我們從總借款(Bloan)、短期借款(Sloan)和長期借款(Lloan)三個角度進行衡量。解釋變量為交易集中度(TC)，根據林鐘高等的研究[16]，采用供應商集中度(Supply)和客戶集中度(Customer)來衡量。供應商集中度(Supply)是指公司年報中披露的上市公司向其前五大供應商的采購額占公司全年采購額的比例；客戶集中度(Customer)是指公司年報中披露的上市公司向其前五大客戶的銷售額占公司全年銷售額的比例。控制變量中，財務杠桿(Lev)采用公司當年的平均負債總額除以平均資產總額；盈利能力(Roa)采用公司總資產收益率，等于年度凈利潤/年末凈資產總額；公司成長能力(Growth)采用本年度主營業務收入減去上年主營業務收入再除以上年主營業務收入；公司規模(Size)采用公司年末總資產取自然對數；產權性質(State)是公司最終控制人虛擬變量，當最終控制人是國有股東，取值為1，否則為0；獨立董事比例(Indep)采用公司獨立董事人數占董事會人數的比例；兩職合一情況(Duality)是虛擬變量，如果上市公司的董事長兼任總經理，取值為1，否則為0；有形資產比率(Tang)采用公司當年的固定資產占總資產的比例；非債務稅盾(Ndts)采用公司當年的銷售費用和管理費用之和除主營業務收入；經營年限(lage)采用公司成立后經營的年數取對數；現金流(Cfo)采用本年經營活動現金凈流量與期末總資產的比值；控股股東持股比例(Shrcr1)采用公司第一大股東持股數占公司流通股總股數的比例；前十大股東持股比例(Shrcr10)采用公司前十大股東持股數占公司流通股總股數的比例；存貨(Stock)采用公司當年的期末存貨總額除以期末資產總額；營業毛利率(Gmargin)根據公式：營業毛利率=(主營業務收入-主營業務成本)/主營業務收入計算得出；年份變量為虛擬變量，當處于該年度時取值為1，否則為0，用來控制宏觀經濟的影響。變量名及變量定義見表1。

表1 變量定義表

三、實證檢驗結果分析

(一)描述性統計

相關變量的描述性統計分析見表2。從表中可以看出，我國滬深A股制造業上市公司銀行借款規模普遍較小，銀行借款占資本總構成的比例均值僅為17.56%，且主要以短期銀行借款為主(占比13.89%)，長期銀行借款的比例低至3.66%。公司從前五大供應商采購額占公司全年采購額的比例(Supply)的均值達到33.78%，向前五大客戶銷售額占公司全年銷售額的比例(Customer)的均值達到28.4%，這表明我國滬深A股制造業上市公司傾向于與主要供應商和客戶構建關系型交易，擁有穩定的供應商/客戶關系是我國上市公司在市場機制不健全的制度環境以及“關系本位”的社會環境下的共同選擇。

(二)相關性分析

主要變量的相關性統計分析見表3。從表3可以看出，企業的銀行借款總額(Bloan)和短期借款(Sloan)與供應商集中度在小于1%的水平上顯著正相關，相關系數分別為0.0454和0.0590；長期借款(Lloan)雖然與供應商集中度(Supply)呈現負相關關系，但效果并不顯著且相關系數較小(-0.0095)；企業的銀行借款總額(Bloan)、短期借款(Sloan)和長期借款(Lloan)均與客戶集中度(Customer)在小于1%的水平上顯著負相關，相關系數分別為-0.0864、-0.0652和-0.0711。這與本文的研究假設相符，初步支持了我們的研究結論。

(三)多元線性回歸

為了避免相關性統計分析中僅僅考慮了單個變量之間的相關關系的不足，這一部分使用多元回歸模型進行分析，回歸結果見表4。在表4中，我們首先探究供應商/客戶集中度與企業銀行借款總規模的關系。不難看出，銀行總借款(Bloan)與供應商集中度(Supply)在1%的水平上顯著為正，與客戶集中度(Customer)在1%的水平上顯著為負，相關系數分別為0.075和-0.031。說明供應商集中度越高，企業銀行借款能力越強，客戶集中度越高，企業銀行借款能力越弱，研究假設得以驗證。進一步地，我們將銀行借款區分為短期借款和長期借款，研究發現，無論是短期銀行借款(Sloan)還是長期銀行借款(Lloan)，均與供應商集中度(Supply)在1%的水平上顯著為正，相關系數分別為0.067和0.041，這與本文的假設相符。同樣地，短期銀行借款(Sloan)與客戶集中度(Customer)在1%的水平上顯著為負，但長期銀行借款(Lloan)與客戶集中度(Customer)卻在10%的水平上顯著為正，相關系數分別為-0.046和0.017。說明客戶集中度越高，企業短期借款越少，而企業長期借款越多。筆者認為，銀行長期借款相比較短期借款而言更為穩健，通常需要企業提供抵押或擔保，銀行所承擔的風險較小，所以在銀行借貸總規模減少的前提條件下，客戶集中度較高的企業擁有更多的長期借款或許正說明了銀行不愿意提供短期借款、對該類企業的借款要求更為嚴格的事實，也即客戶集中度較高的企業的銀行借款能力更弱。

表2 描述性統計

注：樣本數為7499，括號內是p值，***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

注：所有回歸模型括號內給出的t值都經過White異方差調整，***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

(四)穩健性檢驗

針對回歸結果，我們做了如下穩健性檢驗。

(1)選取當年企業向第一大供應商采購比例、向第一大客戶銷售比例度量供應商/客戶集中度，研究結論不變。

(2)參照王少飛等的做法，從前五大供應商采購比例和前五大客戶銷售比例中剔除關聯方的采購或銷售比例，以剔除之后的凈值作為關系型交易比例。若關聯方的采購或銷售比例大于前五大供應商的采購比例或前五大客戶的銷售比例 ，則將關系型交易比例取值為0。控制關聯方交易的影響后，利用原模型重新進行檢驗，研究結果不變。

(3)考慮到內生性的影響，將銀行借款變量滯后一期，所得研究結論不變。

四、進一步研究

在我國經濟轉型的特殊市場環境下，無論是在融資約束方面，還是在信貸配給方面，國有企業和非國有企業都存在著較大的差異。毋庸置疑，在政府的照顧下，各種優質資源的大門都向國有企業這位“天之驕子”優先敞開，出身優越的國有企業進而獲得更強的市場地位以及抗風險能力。相比較而言，非國有企業的籌資渠道有限，而政府又較少給予財政補貼，其在融資渠道和市場競爭力等多方面明顯處于劣勢地位，從銀行獲取的借款總額更少、借款期限更短而借款成本卻更高[1,3-4]，甚至銀行在放貸過程中，對于非國有企業的會計穩健性有著更高的要求[5]，而國有企業則很容易地從銀行獲得更多的銀行借款、享受更優惠的借款政策。

此外，國有企業通常擁有更優質的供應商和客戶，其供應商/客戶發生破產的可能性相對較小，獨特的背景優勢也有利于其更快更優地尋求到替代供應商/客戶，所以國有企業幾乎不可能因為主要供應商/客戶轉向或破產而產生套牢風險。

更甚，由于國家監管要求，國有企業披露的信息質量更為豐富且優質，形式也更為規范，處于企業信息披露的最優水平之上。同時，國有企業為迎合主要供應商、客戶的期望而粉飾財務信息的動機較小，更傾向于向外界發送高質量的公開信號以吸引新的供應商或客戶。而高質量的財務信息為銀行以較低的成本進行監督管理提供了便利。因此，相比較非國有企業而言，國有企業是更為優質的貸款對象。

為進一步探究產權性質對企業銀行借款能力所產生的調節作用，本文將數據樣本分為國有企業和非國有企業兩組，分別進行回歸分析，并利用似然比檢驗(LRT)探究分組差異。所得結果見表5。由表5可以看出，雖然非國有企業組和國有企業組的回歸結果都比較顯著，但系數大小卻存在明顯差異。LRT表明，相比較非國有企業，國有企業組在供應商集中的情況下，銀行總借款和短期借款的回歸系數在1%的顯著性水平上明顯更大，而長期借款的回歸系數在1%的顯著性水平上明顯更小。說明供應商集中的國有企業比非國有企業能夠借入的銀行借款總規模更大，且借入的短期借款更多。在客戶集中的時候，非國有企業的銀行總借款和短期借款的回歸系數在1%的顯著性水平上明顯更小，而長期借款的回歸系數在1%的顯著性水平上明顯更大。說明客戶集中的非國有企業比國有企業能夠借入更少的銀行總借款，且借入的長期借款更多。這些現象均表明，國有企業比非國有企業擁有更強的借款能力。

表5 交易集中度與銀行借款(按產權性質分組)

注：所有回歸模型括號內給出的t值都經過White異方差調整,括號內是p值，***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。限于篇幅，表中略去了所有控制變量和常數項的回歸結果。

五、研究結論

本文以 2003～2015 年的滬深A股制造業上市公司為研究對象，從主要供應商和主要客戶兩個角度，探究了供應商/客戶關系對公司銀行借款能力的影響。研究發現：供應商集中度高的企業借款能力更強，而客戶集中度高的企業借款能力更弱。進一步研究發現，國有企業比非國有企業擁有更強的借款能力，供應商集中度較高的國有企業比非國有企業更容易獲得銀行借款，而客戶集中度較高的非國有企業比國有企業更容易失去銀行借款。

本文的研究啟示是：采購和銷售是企業生產經營活動的重要組成部分，供應商和客戶作為企業供應鏈的上下游，對企業的日常運營，乃至投融資決策都產生不容小覷的影響。從銀行信貸角度來看，供應商集中和客戶集中傳遞了截然不同的信號，供應商集中說明企業擁有穩固的供應鏈關系，而客戶集中往往意味著企業存在套牢風險，所以銀行傾向于借款給供應商集中的企業，且對客戶集中的企業實行更為嚴苛的信貸政策。因此，企業在進行供應鏈管理時要充分考慮這種傳導機制，特別是對于十分依賴銀行信貸資源的企業，本文的研究結論或許更具有參考意義。