客戶集中度與公司創新投入

張曄 蘭鳳云 沈華玉

摘要：客戶集中度是公司做出創新決策時需要重點考慮的因素，也是影響公司創新投入的關鍵變量。基于客戶議價能力視角，探討客戶集中度與公司創新的關系，以2006—2017年滬深兩市A股上市公司為樣本，采用研發費用的對數和研發費用占總資產的比例作為公司創新投入的衡量指標，實證檢驗客戶集中度對公司創新投入的影響，以及客戶議價能力與客戶集中度的交互效應。研究發現：第一，客戶集中度越高，公司創新投入越低。從經濟意義上來看，采用前五大客戶銷售比例之和作為客戶集中度的衡量指標時，前五大客戶銷售比例之和增加1%，研發費用的對數平均減少41.5%，而研發費用占總資產的比例平均減少0.8%；采用前五大客戶銷售比例的平方和作為客戶集中度的衡量指標時，前五大客戶銷售比例的平方和增加1%，研發費用的對數平均減少74.4%，而研發費用占總資產的比例平均減少1.3%。第二，客戶議價能力越強，高客戶集中度對公司創新投入的抑制作用越強；在非國有企業樣本中，高客戶集中度對公司創新投入的抑制作用更明顯。因此，在既定的行業集中度和產權性質條件下，企業應當在創新投入和客戶集中度管理中間進行權衡，減少高客戶集中度對創新投入的不利影響；綜合考量行業集中度、產權性質和客戶集中度的關系，提升公司的創新能力，改善創新環境。

關鍵詞：客戶集中度；創新投入；議價能力；交互效應；創新效率

中圖分類號：F272文獻標識碼：A文章編號：1007-8266（2019）04-0076-13

一、引言

企業創新是經濟增長的內在動力，是實施創新驅動發展戰略、推動萬眾創新的關鍵，處于國家發展全局的核心位置。近兩年來，“創新”“創業”和“企業轉型升級”等相關政策得到落實，公司創新的話題受到學術界和實踐領域追捧，公司創新的影響因素、經濟后果及創新的效率受到廣泛關注。創新理論最早由政治經濟學家約瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）于1912年提出，他認為，創新可以看作“建立一種生產函數”，是將創新的要素引入生產，或者是將已有的、但在本國尚未使用的要素或者條件引入生產。在此基礎上衍生出的新古典學派、制度創新學派等對創新理論進行了補充和完善，分別從稅收和法律環境、技術發展、制度安排和國家創新系統等方面對創新行為進行了分析。我國正處于市場化進程的關鍵時期，企業創新能力和水平直接影響我國經濟可持續發展和產業轉型升級，因此，對公司創新行為的研究具有非常重要的意義，尤其是對公司創新影響因素的研究不僅能夠為宏觀政策的制定提供參考，而且能夠為企業的創新決策提供可靠依據。

創新具有高風險、高收益的特征，尤其是技術創新普遍具有較長的投資回收期、較高的投資風險和較大的資本投入，但往往也具有較高的投資收益，屬于非常重要的公司投資決策。因此，公司創新投入是公司發展戰略、公司股東、戰略投資者、債權人、市場競爭環境以及國家產業政策等制度環境相互博弈的結果。現階段學術研究從上述角度分別探討了公司創新投入的影響因素，比如：有學者從法律法規、產業政策和市場環境的角度研究公司創新投入的影響因素，具體包括政府補貼政策、增值稅改革、知識產權保護、融資融券、地區制度創新能力等[ 1-5 ]；也有學者從公司內部特征和治理水平等微觀層面的因素出發，探討公司訴訟風險、融資約束、高管特征等因素對公司創新投入的影響[ 6-8 ]，但很少有學者研究客戶關系對公司創新的影響。

客戶作為公司上下游關系中最重要的利益相關者，是影響公司財務、會計決策行為的重要因素，而客戶集中度作為衡量客戶關系的重要指標之一，對公司的戰略、財務行為產生重要影響。已有研究表明，高客戶集中度是一把雙刃劍[ 9 ]，一方面，客戶集中度越高，大客戶流失給公司帶來的損失越大，因而公司將會面臨更高的成本和財務風險[ 10 ]，在競爭性市場中，公司對大客戶存在不對稱性依賴，大客戶流失會給公司帶來危機[ 11 ]；另一方面，客戶集中度越高，公司越容易集中資源，加強客戶管理，節約營銷費用，尤其是當公司處于集中度較高的行業時，公司與客戶之間容易形成共同依賴的關系，這種關系能夠促進供應商與客戶之間的供應鏈整合，從而提高公司績效、促進信息共享、加強雙方合作等[ 12-13 ]。

二、理論分析與研究假設

（一）客戶集中度與公司創新的文獻回顧

目前，國內外學術界關于高客戶集中度經濟后果的研究已經取得了一定的成果，但關于其對公司創新影響的研究還比較欠缺，一般認為高客戶集中度可能給公司帶來兩種相反的結果。一種觀點認為，高客戶集中度對公司具有潛在的不利影響。這種觀點主要是建立在公司處于競爭性市場的基礎上，認為公司在與大客戶的關系中處于相對弱勢，大客戶掌握了較強的話語權，激烈的市場競爭使大客戶流失給公司帶來了較高的財務風險。當公司處于生命周期早期時，高客戶集中度對公司的利潤率有顯著的負向影響[ 10 ]。客戶集中度較高時，面臨占據有利地位的大客戶，公司往往會采取防御性的應對策略，比如，專有化投資較多、客戶尋找替代供應商的成本較低的公司會降低公開信息披露水平，增加信息不對稱程度，以應對客戶集中度高造成的在客戶關系中的劣勢[ 14 ]。另外，公司還會提高避稅水平[ 15 ]，減少公司管理層股權激勵[ 16 ]，提升現金持有水平[ 17 ]，以此應對大客戶流失可能帶來的經營風險。這些措施雖然在財務上有助于公司降低經營風險，卻損害了公司的長期利益，提高了公司資本結構偏離程度和調整速度[ 17 ]，增加了公司面臨的特質性風險[ 18 ]，降低IPO公司的業績[ 19 ]和企業價值[ 20 ]，引發公司的過度投資[ 21 ]。雖然多元化經營等戰略可以緩解客戶集中度高給公司帶來的不利影響，但總體上，客戶集中度高還是會增加公司的現金流占用，使資本結構波動幅度增大，增加公司經營的不確定性，使公司偏向于保守的投資策略，進而減少創新投入。基于上述分析，本文提出如下假設：

H1a：其他條件不變時，客戶集中度與公司創新投入負相關，即高客戶集中度阻礙了公司創新。

另一種觀點認為，高客戶集中度給上市公司帶來的收益大于風險。首先，客戶集中度高可以提高上市公司專有化資產的投入，便于上市公司進行供應鏈整合，促進信息共享，降低單位產品的成本[ 22 ]，從而提升公司的價值，常（Chang）等[ 23 ]的研究也得到了相似結論，制造業公司的客戶集中度越高，公司專有化資產投資越大。另外，供應鏈的整合還可以降低股價崩盤風險[ 24 ]，哈比卜（Habib）等[ 25 ]的研究還發現，企業型客戶集中度與公司社會責任信息披露水平顯著正相關。其次，高客戶集中度減少了公司的運營成本，提高了資產利用率，提升了公司的收益率[ 13 ]。現有研究發現，客戶集中度與公司銀行借款能力正相關[ 26 ]，與審計費用負相關[ 27 ]，與公司債券信用利差正相關[ 28 ]，與權益資本成本負相關[ 29 ]，有助于公司節約現金流，增加創新投入。綜上所述，本文提出如下假設：

H1b：其他條件不變時，客戶集中度與公司創新投入正相關，即高客戶集中度促進了公司創新。

（二）客戶議價能力的調節作用

客戶的議價能力來自于公司產品市場的競爭形勢，公司所處的市場集中度越高，客戶尋找新的供應商的成本就越高，議價能力也就越弱，公司與客戶之間就越容易形成相互依賴的關系。因此，客戶議價能力反映了公司和客戶重新尋找合作伙伴的成本，能夠對客戶集中度和公司創新投入之間的關系起到調節作用。

如果高客戶集中度對公司創新投入產生不利影響，那么，客戶的討價還價能力越強，上市公司受到的威脅越大[ 30 ]，上市公司的銷售價格和銷售利潤越有可能受到擠壓，從而使得上市公司處于不利的位置，削弱公司的競爭優勢[ 31 ]，給上市公司帶來的風險也越大[ 18 ]。上市公司為了應對以上風險，可能會提高現金持有水平，減少高風險項目的投入，減少創新投入。也就是說，客戶的議價能力加劇了高客戶集中度對公司創新投入的不利影響。

如果高客戶集中度對公司創新投入起促進作用，那么，在公司與客戶的關系中，由于客戶集中度較高給公司帶來的專有化資產投資便利、供應鏈整合、營運資本節約等因素占主要地位，這時，客戶議價能力的提升增加了公司經營的不確定性，擴大了客戶集中度高給公司造成的經營風險和財務風險，公司需要增加現金流以應對相應的風險，一定程度上抵消了高客戶集中度對公司創新投入的促進作用，即客戶議價能力降低了高客戶集中度對公司創新投入的促進作用。綜上所述，本文提出如下假設：

H2：客戶的議價能力越強，高客戶集中度對公司創新的負向影響越顯著；或客戶議價能力越弱，高客戶集中度對公司創新的正向影響越顯著。

三、模型設計與變量定義

（一）樣本選擇和數據來源

由于很多公司從2006年才開始披露年度研發投入數據，因此，本文以2006—2017年滬、深兩市A股上市公司作為初始研究樣本，并按以下標準篩選樣本：第一，剔除ST（或*ST）公司和金融保險類上市公司；第二，剔除數據缺失的樣本，最后共得到2 216個公司共8 728個觀測值的面板數據。樣本公司涵蓋了制造業、建筑業、信息技術業等18個行業，其中制造業的樣本數量最多，占全部樣本的78.9%。本文使用的研發費用、前五大客戶銷售比例等所有財務數據均來自于萬得（WIND）數據庫和國泰安（CSMAR）數據庫。為了消除極端值對研究結果的影響，文中對模型中的連續變量進行縮尾處理（在1%和99%水平上）。

（二）模型設計和變量定義

本文采用模型（1）驗證假設H1a和H1b：

式中，HHIt代表客戶議價能力，常等[ 23 ]認為，當公司所在行業的集中度水平越高時，大客戶能夠選擇的供應商越少，轉換成本就越大，因而，對公司的議價能力較弱。反之，當公司所在行業的集中度水平越低時，大客戶對公司的議價能力較強。因此，公司行業集中度能夠作為衡量大客戶議價能力的負向指標。HHIt的取值為第t期上市公司的行業集中度，具體為公司所在行業前五名銷售額占行業總銷售額比例的平方和，即赫芬達爾指數。

參考現有公司創新的研究[ 4，33 ]，本文采用的控制變量包括滯后一期的公司規模、公司業績、公司負債率、公司營業收入增長率、公司現金流比例、公司固定資產比例、年度、行業。計算過程具體參見表1。

（三）方法選擇

在模型（2）和模型（3）中，由于本文樣本包含了2 216家上市公司的8 728個樣本觀測值，因而屬于面板數據，為了控制個體效應和公司層面的效應，本文實證部分擬采用面板固定效應模型，因為固定效應能夠消除樣本個體對回歸結果的影響。在穩健性檢驗中，為了驗證本文研究結論的穩健性，本文繼續采用面板隨機效應模型和雙向固定效應模型進行檢驗。同時，本文還采用工具變量兩階段回歸方法消除模型存在的內生性問題。

四、實證結果分析

（一）描述性統計分析

本文對因變量、自變量和控制變量進行了描述性統計分析，具體結果見表2。主要因變量RDLN和 RDP具有良好的區分度，其中RDLN的最小值和最大值分別為13.400和21.400，標準差為1.360，說明樣本中各公司之間的研發費用差異較大，與已有學者的研究結果類似[ 34 ]；RDP的最小值和最大值分別為0和0.095，標準差為0.021，說明樣本中各公司之間的研發費用占總資產的比例也存在較大差異，RDP的均值為0.021，說明我國上市公司研發費用占總資產的比例平均約為2.1%，與發達國家有一定的差距，與何玉潤等[ 8 ]的研究結果接近。

主要自變量客戶集中度的衡量指標CP51和CHHI51也具備良好的區分度，其中CP51的最小值和最大值分別為0.024和0.916，標準差為0.201，說明各公司的客戶集中度差異較大，均值為0.310，即前五大客戶銷售額占公司總銷售額比例的平均值為31%，集中度相對較高。CHHI51的最小值和最大值分別為0和0.475，標準差為0.080，說明各公司客戶集中度的赫芬達爾指數差異較大，均值為0.047，與已有研究基本類似[ 29，35 ]。行業集中度HHI的均值為0.231，最大值和最小值分別為0.465和0.201。

另外，各控制變量的最大值、最小值、各分位數值、標準差和均值都在合理范圍內，樣本公司股權集中度較高，資產負債率也較高，托賓Q值較大，但樣本間的差異也較為明顯。描述性統計結果如表2所示。

（二）皮爾森（Pearson）和斯皮爾曼（Spearman）相關關系

表3列出了本文主要變量之間的相關關系，Spearman相關系數及顯著性見右上方，Pearson相關系數及顯著性見左下方。結果發現：RDLN與客戶集中度的兩個指標CP51、CHHI51在0.01水平上顯著負相關，RDP與客戶集中度的兩個指標CP51、CHHI51在0.05水平上顯著負相關。說明在不考慮其他因素影響的情況下，客戶集中度會負向影響公司研發投入。其他變量中，除了滯后一期的公司運營效率（OPR）與公司創新的相關性不太顯著外，其他控制變量都與公司創新顯著相關。具體來看，RDLN、RDP與第一大股東持股比例顯著負相關，與托賓Q顯著正相關，與ROA顯著正相關，與DEBT顯著負相關，與FIX顯著負相關，說明本文控制變量的選取比較合理。

（三）回歸分析

表4顯示了模型（1）客戶集中度與公司創新的回歸結果。列（1）至列（4）分別報告了自變量CP51（t-1）和CHHI51（t-1），以及因變量RDLNt和RDPt的四種組合情況，在控制其他變量后，自變量CP51（t-1）和CHHI51（t-1）均與因變量在0.001水平上顯著負相關，在其他條件不變的情況下，客戶集中度與公司創新投入負相關，支持假設H1a，不支持H1b，高客戶集中度對公司創新投入產生了不利影響，阻礙了公司創新。

控制變量中，除了滯后一期的公司運營效率與公司創新沒有顯著關系外，其他變量均與公司創新顯著相關。第一大股東持股比例、公司市值賬面比、公司資產回報率與公司創新顯著正相關，資產負債率、現金流比例和固定資產比例與公司創新顯著負相關，與前人研究結果基本吻合[ 33，35]。

（四）客戶議價能力的調節作用

前文雖然檢驗了高客戶集中度會顯著負向影響公司創新投入，但影響公司創新投入的具體機制需要做進一步分析。根據前文分析，大客戶議價能力可能會對兩者關系起到調節作用。模型（1）的回歸結果表明，客戶集中度的提高阻礙了公司創新投入，說明高客戶集中度對上市公司創新投入的作用以負向影響為主，大客戶議價能力越強，大客戶對公司形成的威脅和壓力越大，公司面臨的風險越大，公司為了應對風險，采取的防御性措施也就越多。因此，當客戶議價能力較強時，公司會提高現金持有水平，減少高風險項目的投入，如研發費用的投入等。表5報告了模型（2）的回歸結果，在加入交乘項時，CP51（t-1）和HHI（t-1）兩個變量都做了中心化處理，以防止變量之間存在共線性。

回歸結果顯示，分別使用和作為主要自變量，在控制其他變量后，交乘項系數分別在0.001和0.01水平上顯著為負，說明大客戶議價能力越強，高客戶集中度對公司創新的負向影響越顯著。與理論分析相吻合，HHI代表的市場集中度反映了公司面臨的產品市場競爭態勢，客戶議價能力的提高，意味著市場競爭趨于激烈，市場結構由壟斷趨向于競爭，高客戶集中度給公司帶來的經營風險更加顯著，對公司創新投入的抑制更加明顯。

（五）進一步分析

有研究顯示，不同產權性質的公司在激勵機制、資源獲取、政府補助等方面存在一定的差異[ 36 ]。對于國有企業，由于其本身受到銀行和政府相關部門的各種支持，具有較為寬松的融資約束，發生經營危機時更容易獲得政府救濟，一定程度上能夠增加公司在客戶關系中的話語權，抵消高客戶集中度對公司產生的不利影響。因而，客戶集中度對國有企業帶來的風險明顯小于民營企業，即高客戶集中度對公司創新投入的負向影響在國有企業樣本中應該更弱。因此，本文進一步對不同產權性質下客戶集中度對公司創新投入的影響進行分組檢驗，表6顯示了回歸結果。

回歸結果顯示，在控制其他變量后，高客戶集中度對公司創新投入的負向影響在非國有企業樣本中更加顯著。控制變量中，公司市值賬面比、公司資產回報率與公司創新投入顯著正相關，第一大股東持股比例和資產負債率與公司創新投入顯著負相關。與前文分析和預期結果基本一致，說明與非國有企業相比，國有企業在面臨大客戶時具有更大的話語權，擁有了更大的競爭優勢，這可能是由于國有企業在融資約束、政府支持等方面更具優勢。

五、穩健性檢驗

（一）內生性探討

盡管本文的控制變量采用了滯后一期的數值，能夠較好地緩解模型可能存在的內生性問題，但是本文模型仍然可能存在內生性及反向因果等問題，因此，本文擬采用工具變量法對模型進行重新檢驗。

1.滯后一期CP51作為工具變量的回歸結果

借鑒前人相關研究，關鍵自變量滯后期的數值可以考慮作為工具變量[ 37-38 ]，本文擬采用客戶集中度滯后兩期的CP51作為工具變量對模型進行兩階段回歸，具體結果見表7。列（1）顯示：客戶集中度滯后兩期的數值CP51（t-2）與滯后一期的數值CP51（t-1）在0.01水平上顯著正相關，即滿足工具變量的相關性原則；此外，客戶集中度滯后兩期的數值CP51（t-2）與因變量公司創新沒有直接的相關關系，即符合工具變量的外生性原則。第二階段的回歸結果見列（2）和列（3），結果顯示：采用客戶集中度滯后兩期的數值作為工具變量時，無論采用RDLNt還是RDPt來衡量公司創新投入水平，客戶集中度與公司創新投入均在0.01水平上顯著負相關，高客戶集中度抑制了公司創新投入，支持假設H1a。在對工具變量進行識別不足檢驗時，安德森（Anderson）檢驗的P值為0.000 0，說明工具變量不存在識別不足問題；弱工具變量克拉格·唐納德（Cragg-Donald）檢驗的F值為13 985.48（大于關鍵判別值16.38），說明不存在弱工具變量問題；過度識別薩爾甘（Sargan）檢驗顯示精確識別方程（Equation Exactly Identified），說明不存在過度識別問題。因此，本文工具變量選取比較合適。

2.同地區（同行業）同年度其他上市公司的客戶集中度的均值作為工具變量的回歸結果

此外，借鑒前人研究，本文采用同地區同年度、同行業同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））作為本公司客戶集中度的工具變量[ 39 ]。從表8列（1）可以看出：同地區同年度、同行業同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））與本公司客戶集中度CP51（t-1）在0.01水平上顯著正相關，即符合工具變量的相關性原則。此外，還沒有相關研究證實同地區同年度、同行業同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））會影響本公司的創新水平，即符合工具變量外生性原則。第二階段的回歸結果見表8列（2）和列（3），結果顯示：采用同地區同年度、同行業同年度其他上市公司的客戶集中度的均值（CP5yr（t-1）和CP5yi（t-1））作為工具變量時，無論采用RDLNt還是RDPt衡量公司創新水平，客戶集中度與公司創新投入均在0.01水平上顯著正相關，高客戶集中度抑制了公司創新投入，支持假設H1a。在對工具變量進行識別不足檢驗時，安德森檢驗的P值為0.000 0，說明工具變量不存在識別不足問題；弱工具變量克拉格·唐納德檢驗的F值為219.32（大于關鍵判別值19.93），說明不存在弱工具變量問題；過度識別薩爾甘檢驗P值為0.157，拒絕是工具變量存在過度識別的原假設，說明本文選取的工具變量不存在過度識別問題。因此，本文選取的工具變量比較合適。

綜上所述，采用客戶集中度滯后兩期的數值和同地區同年度、同行業同年度其他上市公司的客戶集中度的均值作為工具變量重新檢驗后，本文研究結論仍然成立。

（二）子樣本檢驗

1.剔除創業板后的樣本回歸結果

有學者研究發現，創業板上市公司與滬深主板上市公司在融資規模、成長性、信息披露、研發投入等方面存在較大的差異[ 40-41 ]。因而，本文剔除創業板上市公司后，對模型進行重新檢驗，表9中列（1）和列（2）分別以RDLNt和RDPt作為因變量。在控制其他變量后，客戶集中度在0.001水平上與公司創新顯著負相關，支持假設H1a，不支持H1b，說明在我國高客戶集中度阻礙了公司創新投入。

2.制造業上市公司為樣本的回歸結果

同時，有學者研究發現，制造業上市公司與其他行業上市公司在供應商與客戶關系方面存在差異，很多關于客戶集中度的研究樣本主要集中于制造業上市公司[ 9 ]。因而，本文擬采用制造業上市公司作為子樣本，對模型進行重新檢驗。表9的列（3）和列（4）使用制造業子樣本，分別以RDLNt和 RDPt作為因變量，對模型（1）進行了回歸，結果顯示同樣支持假設H1a，即在控制其他變量后，客戶集中度在0.001顯著水平上與公司創新投入負相關，高客戶集中度阻礙了公司創新投入。

（三）隨機效應模型和雙向固定模型

為了消除由于個體、時間趨勢等給本文模型帶來的影響，本文繼續采用面板隨機效應模型和雙向固定模型進行穩健性檢驗，回歸結果見表10。

1.面板隨機效應的回歸結果

表10中列（1）和列（2）是面板隨機效應的回歸結果，分別使用RDLNt和RDPt作為因變量，在控制其他變量后，CP51（t-1）的系數分別在0.01和0.001的顯著水平上為負，即客戶集中度與公司創新投入顯著負相關，支持假設H1a，不支持H1b，說明在我國高客戶集中度降低了公司創新投入。

2.雙向固定效應模型的回歸結果

表10中列（3）和列（4）是雙向固定效應的回歸結果，在控制其他變量后，CP51（t-1）的系數在0.05的顯著水平上為負，即客戶集中度與公司創新投入顯著負相關，支持假設H1a，不支持H1b，支持高客戶集中度降低公司創新投入的結論。控制變量的系數符號及顯著性與回歸模型基本一致。

（四）差分模型和雙重聚類

1.差分模型的回歸結果

考慮到自變量和控制變量可能存在時間序列相關性，從而影響模型研究結果，本文采用差分模型對結果進行穩健性檢驗，回歸結果見表11的列（1）和列（2），在控制其他變量后，△CP51（t- 1）與△RDLNt和△RDPt均在0.1水平上顯著負相關，支持假設H1a，說明客戶集中度與公司創新投入顯著負相關，高客戶集中度降低了公司創新投入。

2.雙重聚類的回歸結果

同時，考慮到橫截面和時間序列的殘差可能存在自相關問題，這會導致標準誤差被低估，從而t值被高估影響本文研究結果，本文采用雙向聚類調整法進行重新檢驗[ 42 ]，考慮到公司的影響（公司效應）和時間的影響（時間效應），具體結果見表11中列（3）和列（4）。在控制其他變量后，△CP51（t-1）與△RDLNt在0.01水平上顯著負相關，△CP51（t-1）與△RDPt在0.001水平上顯著負相關，說明客戶集中度與公司創新投入顯著負相關，支持假設H1a，不支持H1b，高客戶集中度降低了公司創新投入。差分模型和雙重聚類模型下，各控制變量的系數符號及顯著性與回歸模型基本一致。

六、結論

文章以2006—2017年滬、深兩市A股上市公司為樣本，從客戶議價能力的視角探討了客戶集中度與公司創新投入的關系。回歸結果顯示：客戶集中度與公司創新投入顯著負相關，在當前市場環境下，高客戶集中度對公司創新投入產生了不利影響；客戶議價能力的提升，強化公司高客戶集中度對公司創新投入的不利影響。進一步研究發現，高客戶集中度對公司創新投入的不利影響在非國有企業樣本中更加顯著。通過工具變量兩階段回歸、子樣本檢驗等穩健性檢驗方法的驗證，上述研究結論始終穩健。

高客戶集中度是一把“雙刃劍”。較高的客戶集中度有利于公司專有化資產的投資，有利于公司整合供應鏈，有利于公司節約營運成本，進而增加公司未來現金流，使公司能夠增加創新投入；但較高的客戶集中度也使得公司形成了對大客戶的不對稱依賴關系，使公司在客戶關系中處于弱勢地位，增加了大客戶流失給公司帶來的經營風險，使得公司被迫采取防御措施，增加現金持有量，提高信息不對稱性等，從而減少了公司創新投入。在我國當前的市場環境下，高客戶集中度對公司創新投入的總體影響是不利的。值得注意的是，與國有企業相比，非國有企業面臨著更為嚴峻的競爭環境，高客戶集中度對公司創新投入的抑制作用更加顯著。客戶議價能力反映了公司產品市場的競爭狀況。競爭越激烈，客戶議價能力就越強，大客戶流失帶來的經營風險也越大。激烈的競爭使客戶尋找新的合作伙伴的成本大大降低，而公司與新的客戶建立穩定聯系的成本則不斷上升，公司與客戶的不對稱依賴關系就越顯著。因此，客戶議價能力的提高加劇了高客戶集中度對公司創新投入的抑制作用。

基于本文實證研究結果，可以得到如下實踐中的啟示：第一，本文研究結果表明：客戶集中度越高，公司的創新投入越低。高管應該重視本公司客戶集中度的數值，依據描述性統計分析，前五大客戶銷售比例之和的均值和中位數分別為0.310和0.259，因而當上市公司前五大客戶銷售比例之和高于均值（0.310）或中位數（0.259）時，應該引起公司股東或高管的重視，因為過高的客戶集中度水平會阻礙公司創新投入，進而影響公司的創新能力和核心競爭力。第二，本文研究結果顯示：當上市公司所處的行業集中度越高（即客戶議價能力越強）時，對公司創新投入的負向影響越明顯。所以，公司股東和高管還需要結合公司所在行業的競爭激勵程度進行綜合判斷，競爭越激烈時，高客戶集中度的負向影響越明顯。因而，公司高管可以考慮拓展新的客戶源，適當降低前五大客戶銷售比例，減少高客戶集中度帶來的風險。第三，本文研究結論表明：當公司為非國有企業時，高客戶集中度帶來的負向影響更明顯。公司股東、高管應該綜合平衡產權性質和客戶集中度的關系，當公司為非國有企業時，公司高管可以考慮拓展客戶源，降低客戶集中度，進而分散公司風險。

參考文獻：

[1]王璽，張嘉怡.稅收優惠對企業創新的經濟效果評價[J].財政研究，2015（1）：58-62.

[2]楊振兵，張誠.兩稅合并后外資企業創新效率提升了嗎——來自中國制造業的證據[J].財貿經濟，2015（9）：19-32.

[3]吳超鵬，唐菂.知識產權保護執法力度、技術創新與企業績效——來自中國上市公司的證據[J].經濟研究，2016（11）：125-139.

[4]權小鋒，尹洪英.中國式賣空機制與公司創新——基于融資融券分步擴容的自然實驗[J].管理世界，2017（1）：128-144.

[5]李春艷，徐喆，劉曉靜.東北地區大中型企業創新能力及其影響因素分析[J].經濟管理，2014，36（9）：36-45.

[6]潘越，潘健平，戴亦一.公司訴訟風險、司法地方保護主義與企業創新[J].經濟研究，2015（3）：131-145.

[7]易靖韜，張修平，王化成.企業異質性、高管過度自信與企業創新績效[J].南開管理評論，2015（6）：101-112.

[8]何玉潤，林慧婷，王茂林.產品市場競爭、高管激勵與企業創新——基于中國上市公司的經驗證據[J].財貿經濟，2015（2）：125-135.

[9]JOSKOW P L.Contract duration and relationship- specific investments：empirical evidence from coal markets[J].Ameri can economic review，1987，77（1）：168-185.

[10]IRVINE P J，PARK S S，YILDIZHAN.Customer-base con centration，profitability，and the relationship life cycle[J]. The accounting review，2015（3）：883-906.

[11]GULATI R，SYTCH M.Dependence asymmetry and joint dependence in interorganizational relationships：effects of embeddedness on a manufacturer’s performance in procure ment relationships[J].Administrative science quarterly，2007（1）：32-69.

[12]CASCIARO T，PISKORSKI M J.Power imbalance，mutual dependence，and constraint absorption：a closer look at re source dependence theory[J].Administrative science quar terly，2005（2）：167-199.

[13]PATATOUKAS P N.Customer-base concentration：impli cations for firm performance and capital markets：2011 American accounting association competitive manuscript award winner[J].The accounting review，2011（2）：363-392.

[14]CRAWFORD S，HUANG Y，LI N，et al.Customer concen tration and public disclosure：evidence from management earnings forecasts[J/OL].Social science electronic publish ing，2016（54）https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm ab stract_id=2781627.

[15]HUANG H H，LOBO G J，WANG C，et al.Customer con centration and corporate tax avoidance[J].Journal of bank ing & finance，2016（72）：184-200.

[16]ALBUQUERQUE A M，PAPADAKIS G，WYSOCKI P D. The impact of risk on CEO equity incentives：evidence from customer concentration[J/OL].Social science electron ic publishing，2011（59）https：//papers.ssrn.com/sol3/pa pers.cfm abstract_id=1944015.

[17]陳峻，張志宏.客戶集中度對企業資本結構動態調整的影響——財政政策調節效應的實證分析[J].財政研究，2016（5）：90-101.

[18]MIHOVA A，NARANJO A.Customer- base concentration and the transmission of idiosyncratic volatility along the vertical chain[J].Journal of empirical finance，2017（40）：73-100.

[19]林鐘高，林夜.市場化進程、客戶集中度與IPO公司業績表現——基于創業板公司上市前后主要客戶變動的視角[J].證券市場導報，2016（9）：13-20.

[20]徐虹，林鐘高，李倩.管理層權力、客戶集中度與股權激勵[J].廣東財經大學學報，2015（3）：86-96.

[21]陳峻，張志宏.環境不確定性，客戶集中度與投資效率[J].財經論叢，2016（4）：54-61.

[22]JOSHI A W，STUMP R L.The contingent effect of specific asset investments on joint action in manufacturer-supplier relationships：An empirical test of the moderating role of re ciprocal asset investments，uncertainty，and trust[J].Journal of the academy of marketing science，1999（3）：291-305.

[23]CHANG H，HALL C，PAZ M T.Customer concentration and cost structure[J/OL].Social science electronic publish ing，2015（42）https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm ab stract_id=2482777.

[24]褚劍，方軍雄.客戶集中度與股價崩盤風險：火上澆油還是揚湯止沸[J].經濟理論與經濟管理，2016（7）：44-57.

[25]HABIB A，HASAN M M，BHUIYAN M B U.Customer con centration，corporate social responsibility and idiosyncratic risk[J/OL].Social science electronic publishing，2015（48）https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm abstract_id=2586 588.

[26]王迪，劉祖基，趙澤朋.供應鏈關系與銀行借款——基于供應商/客戶集中度的分析[J].會計研究，2016（10）：42-49.

[27]王雄元，王鵬，張金萍.客戶集中度與審計費用：客戶風險抑或供應鏈整合[J ].審計研究，2014（6）：72-82.

[28]王雄元，高開娟.客戶集中度與公司債二級市場信用利差[J].金融研究，2017（1）：130-144.

[29]陳峻，王雄元，彭旋.環境不確定性、客戶集中度與權益資本成本[J].會計研究，2015（11）：76-82.

[30]PORTER M E.The five competitive forces that shape strat egy [J].Harvard business review，2008（1）：25-40.

[31]王俊秋，畢經緯.客戶集中度、現金持有與公司競爭優勢[J].審計與經濟研究，2016（4）：62-70.

[32]HUANG Y，LI N，YANG Z.Customer base concentration and debt contracting[J/OL].Social science electronic pub lishing，2011（44）https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm abstract_id=1923793.

[33]BRAV A，JIANG W，MA S，et al.How does hedge fund ac tivism reshape corporate innovation [J/OL].Social science electronic publishing，2016（85）https：//papers.ssrn.com/ sol3/papers.cfm abstract_id=2409404.

[34]黨力，楊瑞龍，楊繼東.反腐敗與企業創新：基于政治關聯的解釋[J].中國工業經濟，2015（7）：146-160.

[35]DAN D，JUDD J S，SERFLING M，et al.Customer concen tration risk and the cost of equity capital[J].Journal of ac counting & economics，2016（1）：23-48.

[36]DE MASSIS A，DING S，KOTLAR J，et al.Family involve ment and R&D expenses in the context of weak property rights protection：an examination of non-state-owned list ed companies in China[J].Theeuropean journal of finance，2016（24）：1-26.

[37]HASAN I，WACHTEL P，ZHOU M.Institutional develop ment，financial deepening and economic growth：evidence from China[J].Journal of banking & finance，2009（1）：157-170.

[38]DOYTCH N，UCTUM M.Does the worldwide shift of FDI frommanufacturingtoservicesaccelerateeconomic growth a GMM estimation study[J].Journal of international money & finance，2011（3）：410-427.

[39]沈華玉，吳曉暉，吳世農.控股股東控制權與股價崩盤風險：“利益協同”還是“隧道”效應 [J].經濟管理，2017（4）：65-83.

[40]黃俊，陳信元.媒體報道與IPO抑價——來自創業板的經驗證據[J].管理科學學報，2013（2）：83-94.

[41]WONG P K，HO Y P，AUTIO E.Entrepreneurship，innova tion and economic growth：evidence from GEM data[J]. Small business economics，2005（3）：335-350.

[42]沈華玉，吳曉暉.信息不對稱、信息不確定與定向增發中的利潤承諾[J].世界經濟，2018，41（3）：170-192.

Customer Concentration and Company Innovation

——Based on the Perspective of Customer Bargaining Power and Property Rights

ZHANG Ye1，LAN Feng-yun2and SHEN Hua-yu3

（1.Xiamen University of Technology，Xiamen，Gujian361024，China；2.Beijing Wuzi University，Beijing101149，China；3.North China Electric Power University，Beijing102206，China）

Abstract：Customer concentration is the key factor that companies need to consider when making innovation decisions，and it is also the key variable that affects the company’s innovation investment. From the perspective of customer bargaining power，the atuhors explore the relationship between customer concentration and company innovation. Taking A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from 2006 to 2017 as samples，the authors empirically test the effect of customer concentration on company innovation and the interaction between customer bargaining power and customer concentration. The results show that：the higher the customer concentration，the lower the innovation investment of the company，in economic sense，when the sum of the top five customer sales ratios is used as a measure of customer concentration，the logarithm of R&D expenditure decreases by 41.5% on average，while the proportion of R&D expenditure to total assets decreases by 0.8% on average when the sum of the top five customer sales ratios increases by 1%；when the sum of the squares of the top five customer sales proportion is used as a measure of customer concentration，the logarithm of R&D expenditure decreases by 74.4% on average，while the proportion of R&D expenditure to total assets decreases by 1.3% on average when the sum of the squares of the current five customer sales proportion increases by 1%. Besides，the author also find that：the stronger the bargaining power of the customer，the stronger the inhibition effect of customer concentration on the innovation investment of the company；and the inhibition effect is more significant in non-state-owned enterprises. Under the given conditions of industry concentration and property right，the company should balance innovation investment and customer concentration to reduce the adverse impact of customer concentration on innovation investment. And the company should comprehensively consider the relationship between industry concentration，property right and customer concentration，so as to enhance the innovation ability of the company and improve the innovation environment.

Key words：customer concentration；innovation input；bargaining power；interaction effect；innovation efficiency