客户集中度、存货周转率与企业绩效
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摘要：基于交易成本理论视角，本文在研究过程中选取了2013-2017年中国中小板制造业上市公司的数据，实证分析了客户集中度对中小企业的影响及其内在机制。实证结果表明：客户集中度越高，企业存货周转率越低，进而导致企业绩效越低。存货周转率在客户集中度与企业绩效二者的关系中发挥着部分中介作用。本文旨在当前研究的基础上进一步深入探究客户集中度和企业绩效之间的关系，为企业经营层和管理层进行更加合理的经营安排提供借鉴。
关键词：客户集中度;存货周转率;企业绩效
一、引言
现有文献中对客户集中度的研究往往是根据自己所需研究的出发点，将客户集中度采用为对其他变量的测度，研究这些变量对企业绩效的影响，直接从客户集中度本身出发来对这种关系进行理论剖析的文献少之又少。本文在研究过程中运用了交易成本的相关理论，将企业的存货周转率引进研究过程中，用来对公司的客户集中程度和业绩二者的相互影响进行探究，以期在新切入点中进一步加深对客户集中度的认识。
二、理论分析与研究假设
（一）客户集中度与企业绩效
科斯于1937年第一次提出交易成本思想。当一个企业的主要销售渠道集中在某部分群体身上，公司的产品更有可能是根据客户特殊需求定制以维持稳定的客户关系，公司的资产对该部分客户体现出更强的资产专有性。而在交易成本理论中，往往考虑到机会主义的存在，资产专用性导致各种形式治理费用的增加。这些专用性资产一旦投出，其脱离供应链的转换成本也就越高，经济损失相比而言更大，极端情况下，双方一旦停止交易，这对企业带来巨大的投资损失。由此看来，客户集中度过高会增加企业的交易费用，减低企业盈利空间。尽管部分文献表明，客户集中度高能从某些层面上改善企业供应鏈管理、减少信息不对称、节约沟通成本等，但需要注意的是在供应链上下游企业要维持良好的伙伴合作关系需要长时间的努力和双方对应的付出才能实现。
综上所述，提出本文第1个假设：
假设1企业客户集中度与企业绩效呈负相关关系
（二）客户集中度与存货周转率
结合我国当前中小板制造业实况，部分文献研究反映了我国企业的生产普遍进入了规模报酬递减的阶段，这一阶段的企业规模相对于企业的最优生产规模来说是过大的，企业的资源投入不能高效率地转化成产成品，造成了产能过剩。基于假设一，设想在客户集中度较高的情况下，企业销售渠道趋于单一，在商业谈判中往往是做出妥协的一方。
综上所述，提出本文第2个假设：
假设2企业客户集中度与存货周转率呈负相关关系
（三）存货周转率在企业客户集中度与企业绩效的关系中的中介效应
存货周转率作为评价企业运营能力的重要指标，后继学者对其与企业绩效的关系展开了诸多讨论，尽管说法不一，现在存货水平与企业绩效存在线性相关关系仍为主流探讨内容。国内学者冯婉仪（2012）
综上所述，本文提出第3个假设：
假设3存货周转率在企业客户集中度影响企业绩效的关系中具有中介效应
三、研究设计
（一）数据来源
本文的主要数据为我国中小板制造业上市公司的2013-2017年的样本数据，数据来源于主要以国泰安数据库为主，部分残缺数据利用万德数据库作为弥补。文章对样本数据缺失和异常的样本数据进行剔除;剔除样本公司为ST的公司;此外，本文还对所有连续变量进行1%和99%的缩尾处理。最终文章得到2941个样本数据。
（二）变量选择与定义
1.被解释变量：企业绩效（ROA）。销售净利率（ROA）为净利润占营销收入的百分比。
2.解释变量：客户集中度（CCD）。本文用前五大客户销售额所占比例来衡量客户集中度的大小。
3.中介变量：存货周转率（IT）。文章参用经典杜邦分析法内公式，以营业成本/平均存货余额的比率来衡量企业的存货周转率。
4.控制变量。文章经比对主要选取了四个控制变量：企业规模（Size），公司总资产的自然对数;资产负债率（Lev），公司总负债/公司总资产;企业成长性（Growth），主营业务收入增长率;营业净利率（OPM），净利润与营业收入之比;此外，本文还控制了年份（YEAR）虚拟变量。如表1：
四、实证结果及分析
（一）描述性统计分析
表2为主要变量的描述性统计。根据样本可知，企业绩效（ROA）的平均值为6.928，且大于中位数05.947，表明样本中大部分企业具有较好的企业绩效;企业绩效（ROA）的方差为40.970，表明样本中各个企业的企业价值有很大的差异。企业客户集中度（CCD）的平均值为0.870，且小于中位数为30.200，表明样本中大部分企业具有较小客户集中度，即大部分企业的经营范围都多样化;企业客户集中度（CCD）的样本方差为18.730，表明各个企业的多元化经营程度有很大的差异。企业的存货周转率（IT）的平均值为4.388，且大于中位数为3.535，说明大部分企业具有较高的存货周转率;而存货周转率（IT）的样本方差为3.768，表明各个企业的存货周转率有很大的差异。
（二）实证回归结果
表3中Model1为自变量（客户集中度）与因变量（企业绩效）之间关系的回归结果。根据Model1可知，自变量（客户集中度）与因变量（企业绩效）的回归系数为-0.030，且在1%显著性水平上显著负相关，这表明企业客户集中度越高，企业绩效就越差，验证了原文假设1，并满足了图中中介效应模型的第一个前提条件，文章可以进行Model2的回归。
表3中Model2自变量（客户集中度）与中介变量（存货周转率）的回归结果。根据Model2可知，自变量（客户集中度）与中介变量（存货周转率）的回归系数为-0.005，且在5%显著性水平上，这表明了自变量（客户集中度）对中介变量（存货周转率）具有显著的负向影响，即企业客户集中度越高，企业的存货周转率就越低，验证了原文假设2，并满足了图1中中介效应模型的第二个前提条件，文章可以进行Model3的回归。
表3中Model3自变量（客户集中度）、中介变量（存货周转率）与因变量（企业绩效）的回归分析。根据Model3可知，企业客户集中度与企业绩效的回归系数为-0.027，且在1%显著性水平上显著，中介变量存货周转率（IT）与企业绩效（ROA）的回归系数为0.561，且在1%显著性水平上显著。这表明了存货周转率对企业客户集中度和企业绩效之间的关系具有部分的中介效应，验证了原文假设3。
结论
本文基于交易费用理论视角得出结论：1.客户集中度对中小企业绩效有显著负作用。因此，客户集中度较高的情况下，高新企业需要投入大量的资本与当地客户形成互动关系;2.中小企业客户集中度直接影响着经营成本和存货余额，即与存货周转率呈负相关。实证结果表明，客户集中度过高往往是弊大于利，也因此存货周转率和客户集中度呈现出负相关;3.和已有研究不同，在客户集中度与企业绩效的关系中，存货周转率发挥部分中介作用。这里阐述了客户集中度通过影响存货周转率来降低企业绩效的路径行为。
参考文献：
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[2]黄新建，张德勤.经济周期、议价能力与企业绩效——基于中小板和创业板制造业企业的实证研究[J].软科学，2017（01）
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