客戶關系對融資約束影響探究

王珂璇 黃東方

摘要：為了維持友好客戶關系，企業必然會提出一些利好條件，這會對企業的融資條件產生影響么？目前我國存在中小企業融資困難現狀。針對這個現狀，本文以深市中小板塊企業為研究對象，探究企業客戶關系是否會影響企業融資約束條件。本文利用主成分分析法構造多元融資約束指標。最后實證結果表明，當其他條件不變時，企業客戶關系維持越緊密，前五大主要客戶越集中，企業所受到的融資約束越小。

關鍵詞：客戶關系 融資約束 主成分分析法 中小企業

一、引言

在現代企業管理當中，客戶關系日益受到重視。同時，融資約束在企業成長過程中是制約企業持續發展的關鍵因素，特別是隨著企業規模的擴大，僅僅憑借著企業自身資金的支持還遠遠無法支撐其發展，更多的是需要外部的融資來為企業發展提供源源不斷的動力。而目前我國存在中小企業融資困難的現狀。如果客戶關系與企業的融資約束存在某種聯系，那么本文的實證結果將會為我國中小企業解決“融資難”的現狀提供在維持客戶關系方面的一些建議。因此本文打算從客戶關系出發，利用上市公司的數據，研究客戶的集中度與企業融資約束是否存在影響。

二、概念界定與文獻綜述

（一）概念界定

Freeman（1984）在書中提出了客戶是一個公司重要的利益相關者，客戶會決定性地影響一個公司的經營、戰略等諸多方面。在這種情況下，這家公司就有很強的動機與其客戶建立持久的戰略合作關系。本文研究的客戶關系就是指公司與公司的客戶之間的長期穩定的關系。何旭強，王華（2001）在研究中將融資約束分為廣義和狹義兩個方面，廣義上融資約束是當一個企業進行投資時需要內外部融資時，內外部融資成本存在差異而產生的約束。本文對融資約束的概念的研究是廣義上的融資約束。

（二）文獻回顧

關于客戶關系對企業行為影響的研究，張敏，馬黎和張勝（2012）用實證數據檢驗了客戶集中度對這個公司聘用審計師決策的影響。結果表明，這兩者在國有股權占比較高的公司里呈現一個正U型的關系。趙秀云與鮑群（2014）則關注的是客戶關系對企業愿意持有的現金水平傾向的影響，研究發現在非國有公司中這兩者之間存在一個正相關關系更明顯。企業資本結構、會計穩健性、審計師的聘用、現金持有水平有關的方面，本文同樣關注企業的經濟水平，研究的重點是客戶關系對企業融資約束的影響。

國內外學者將融資約束的影響因素分為對公司自身的因素和外部市場條件。黃福廣與李西文（2009）研究的方向是公司風險資本持股與深圳中小企業板上市公司融資約束的關系。羅宏和陳麗霖（2012）通過研究增值稅轉型政策和融資束縛的關系發現，企業的高級管理者的金融學術背景越強，增值稅轉型對融資約束的緩解作用就越強。魏志華、曾愛民、李博（2014）將關注的重點轉向了金融生態環境對企業融資約束的影響。客戶關系對企業的影響是屬于企業自身因素。

三、假設提出與實驗設計

（一）提出假設

我國的市場行情是處于買方市場，尤其是中小型企業。因此其重要客戶的關系交易極有可能會對這個企業的市場份額、經營狀態、財務負擔產生巨大影響。企業為了維護與客戶的交易關系，會被迫降低信貸條件，讓渡商業信用，迫使財務狀況下降，融資約束增加。另一方面，擁有大量客戶可以通過降低間接成本來幫助企業實現規模經濟；同時客戶關系越緊密，更容易形成資源優勢，企業的競爭力越強，從而融資約束越小。因此，客戶關系對融資約束的影響存在理論支撐，但是客戶關系究竟是帶來融資約束越大還是越小尚無明確的定論。本文提出假設：H（a）：在其他條件相同的情況下，客戶關系越密切，企業融資約束越嚴重。H（b）：在其他條件相同的情況下，客戶關系越密切，企業融資約束越寬松。

（二）樣本與變量

本文的樣本選擇2008年至2013年的年度數據。因為我國受到融資約束的主要是中小企業，所以本文以上市的深證中小板中所有的股票為研究對象。最終，本文剔除中小板塊ST和缺失數據股票，最后經過篩選數據完整的股票共計255只。

對于因變量，目前主流的研究方法是多重指標研究法。魏志華，曾愛民和李博（2014）采納了公司規模，產權性質和其他一系列控制變量作為融資約束的影響因素構建了融資約束指數。徐虹，林鐘高和芮晨（2016）選取了五個因素作為融資約束的代理變量，包括經營性凈現金流、現金持有量、股利派現的程度、公司負債水平以及公司成長性等。本文也將采用多重指標法，指標包括公司的現金持有水平，股利支付率，資產負債率，利息保障倍數，經營性現金流水平，投資性現金流水平，凈資產收益率七個因素。

本文將融資約束程度記為K。本文創新性地采用主成分分析法構建融資約束指標。這樣做的原因是邏輯排序回歸對變量因子的數量有限制，而本文選擇了七個與融資約束有關的變量，將變量進行篩選選出一些相關度更高的變量來構建融資約束指數就顯得很有必要。從理論分析來看，本文構建的多元融資約束指標越小代表企業受到的融資約束越大。

對于自變量，本文打算采用客戶集中度去度量客戶關系的緊密與疏遠，度量的指標是前五大客戶銷售收入占企業全部收入的比例。同時，前人文獻認為前五大客戶銷售收入占企業全部營業收入的比例越大，這家公司的客戶關系越集中。第二，控制變量。本文將企業規模，貨幣政策的寬松程度貸款利率，企業杠桿水平，上市年限和股權制衡度作為回歸的控制變量。首先反映貨幣政策的寬松程度的變量是貨幣供給量，本文用M2-M1來代表這一變量，這一變量為正代表投資過熱需求不旺融資約束小，貨幣政策寬松；為負代表需求強勁投資不足融資約束大，貨幣政策緊縮。其次，企業的規模用企業的總股本數衡量E，其中本文對企業的總股本數做了對數處理。再其次，貸款利率LR用銀行設置的一年期基準貸款利率。然后，權益乘數EM就是財務杠桿指標之一，權益乘數越大，企業負債程度越高，財務杠桿越大；最后，還有上市年限、股權制衡度也與融資約束有關：上市年限Y就用公司開始上市的時間與回歸數據的年限之差來表示，股權制衡制度EBD用第一大股東持股比例占前十大股東持股比例度量。這六個變量是本文添加的控制變量。

（三）模型設計

針對假設1本文構建的具體方程如下：

在上述回歸方程里，除了貨幣供應量和貸款利率指標只與時間t有關，其余變量既與公司i有關，又與時間t相關。所以本文采用的是面板數據回歸。

四、實證分析與結果

（一）企業融資約束程度指標構建

2008年數據方差解釋率達到80%以上的一共有三個解釋因子。用這個三個因子的綜合得分乘以相應的權重，可以計算出綜合得分。通過各成分系數得分計算出來的各因子加權系數得分的計算，本文可以看出這種正負影響與相關性分析一致。投資活動現金流凈額與資產負債率對融資約束產生反向的影響，其他變量的變動與融資約束保持一致，即其他變量越大，融資約束K越大，融資約束越不嚴重。再看系數的絕對值，經營性現金流凈值、投資性現金流凈值、現金比率、資產負債率和股利支付率對融資約束的相對影響較大，超過了0.1。

（二）客戶關系與企業融資約束實證分析

第一步本文對此回歸方程中的所有變量進行描述性統計分析，按照這八個變量的251家公司，6年的數據進行描述性統計。從描述性統計結果可以得出，企業融資約束指數的中位數為負，說明有50%以上的企業，這六年的融資約束指數為負，而融資約束指數越小意味著企業的融資限制越大，則在中小板企業這251家公司中，絕大多數的企業都受到比較嚴重的融資約束；融資約束最大值和最小值的絕對值不對稱，這就表示出所有融資約束序列中受到融資約束最大的比受到融資約束最小的嚴重。

客戶關系的均值處于31.3%，說明平均來說前五大客戶占企業營業收入的比重維持在三成左右，處于一個較緊密的水平。與此相對應的中位數在25.5%，說明企業的客戶關系不均衡，客戶比較集中的企業的集中度絕對值大；而最大值達到1，最小值為0，企業的客戶集中度分布不均，不同企業不同年份之間差距懸殊。

為了防止虛假回歸和偽回歸，面板數據模型在回歸前需檢驗所有數據的平穩性。本文分別對多元回歸方程的八個變量分別做平穩性檢驗。從回歸結果可以得出，在其他條件不變時，客戶集中程度每增加一單位，在百分之十的置信區間下，本文可以認為企業受到的融資約束下降13.32%。所以假設b得到了證實。再分析控制變量，貨幣供應量與融資約束指數成正比。貸款利率每提高1都會導致企業融資約束數值提高3.2，則企業融資約束越小。再看企業的股本，企業股本對數值的一階差分值增加1，融資約束數值增加11%，這個變量在5%的置信區間內顯著。說明有充分的理由可以相信企業的規模越大，融資約束數值越大，企業的實際融資約束越小。實證結果顯示了權益乘數每下降1，融資約束的值上升十六個百分比，說明了權益乘數越大，實際融資約束越小。在實證檢驗中，上市年限越長，企業的融資約束越小，但這一關系并不明顯。再看企業股權制衡度，在10%的置信水平下，第一大股東的持股比例占前十大股東的比例越高，融資約束數值越低，融資約束越大。多元回歸方程的解釋力度R平方達到百分之十六，這個多元回歸方程的回歸結果也更為可信。因此，在其他條件相同的情況下，客戶關系越密切，企業融資約束越寬松，假設b在實證分析中得到了證實。

五、結論和建議

本文實證結果證實了當其他條件不變時，企業客戶關系維持的越緊密，前五大主要客戶越集中，企業所受到的融資約束越小。這將會對我國中小企業改善“借錢難”，“融資難”的局面提供一些幫助。

本文認為我國中小企業應該客戶關系出發，在面臨融資難的問題時，可以通過改善客戶關系，加強客戶關系管理，制定相關政策來緩解。具體來說，企業可以不斷與客戶交流，了解客戶的真正訴求，并與客戶保持一個終身的互動關系，加強與客戶的力量博弈和戰略合作，特別是企業可以制定一些內部規范，對維系大客戶做得比較出色的銷售人員進行獎勵，從而增強客戶集中度，改善企業融資困難的局面。