客戶集中度、信用風(fēng)險(xiǎn)與上市公司融資約束

■ 李小金，賀 湘，鐘慧安

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化、產(chǎn)業(yè)多元化和供應(yīng)鏈管理模式的推廣應(yīng)用，供應(yīng)鏈關(guān)系在企業(yè)融資中的作用愈發(fā)顯著（Wuttke et al.，2013）。供應(yīng)鏈關(guān)系是指供應(yīng)鏈成員企業(yè)在日常采購(gòu)、銷售活動(dòng)中建立起來的商業(yè)關(guān)系及由此帶來的私人友誼（李任斯和劉紅霞，2016），包括上游供應(yīng)商關(guān)系和下游客戶關(guān)系。與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中的市場(chǎng)化交易不同，在普遍存在產(chǎn)能過剩的中國(guó)市場(chǎng)，企業(yè)對(duì)下游客戶的依賴往往高于對(duì)上游供應(yīng)商的依賴（史金艷和秦基超，2018），供應(yīng)鏈關(guān)系帶來的優(yōu)勢(shì)信息借助客戶關(guān)系外溢給商業(yè)銀行可以降低銀行和企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，從而減少與融資相關(guān)的擔(dān)保、監(jiān)督成本以緩解企業(yè)融資約束。

與重資產(chǎn)、重?fù)?dān)保、重低押的傳統(tǒng)信貸邏輯不同，處于供應(yīng)鏈中的企業(yè)更多地依靠客戶關(guān)系來降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而提高自身獲得銀行信貸的能力。首先，鑒于客戶在供應(yīng)鏈管理中的核心地位及其在實(shí)踐中不斷集中的現(xiàn)象，客戶更為集中代表著一種信任契約，具有高質(zhì)量信息外溢效用（李歡等，2018）。其次，穩(wěn)定、集中的客戶關(guān)系意味著企業(yè)銷售渠道暢通，不僅確保了銷售收入還降低了銷售成本，提高盈利能力，降低違約風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)與下游客戶關(guān)系也成為銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)之一（蒙震和胡懷邦，2014）。企業(yè)的市場(chǎng)地位及其行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度都會(huì)影響企業(yè)的融資約束。供應(yīng)鏈內(nèi)市場(chǎng)地位低的企業(yè)，通常表現(xiàn)為中小企業(yè)，而中小企業(yè)常常伴有財(cái)務(wù)信息不透明、管理不健全、資產(chǎn)規(guī)模偏小等問題（姚錚等，2013），導(dǎo)致其在傳統(tǒng)銀行信貸市場(chǎng)存在金融抑制。在激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，企業(yè)被動(dòng)接受產(chǎn)品價(jià)格且市場(chǎng)份額容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手占領(lǐng)而減少，從而導(dǎo)致營(yíng)業(yè)收入減少，企業(yè)內(nèi)源性融資不足（李歆和李家輝，2020）。同時(shí)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)更容易出現(xiàn)違約風(fēng)險(xiǎn)（連燕玲等，2019），更容易產(chǎn)生逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

與傳統(tǒng)銀行信貸相比，依托客戶關(guān)系的供應(yīng)鏈金融改進(jìn)和優(yōu)化了抵押制度，來自重要客戶的應(yīng)收賬款、商業(yè)匯票因大客戶的承諾兌付，更容易被商業(yè)銀行接受為質(zhì)押物（劉桂榮，2012），因此依靠大客戶或供應(yīng)鏈上的核心企業(yè)可以顯著減少抵質(zhì)押品的處理成本。此外，企業(yè)為與客戶保持長(zhǎng)久合作關(guān)系會(huì)主動(dòng)共享信息，客戶為確保產(chǎn)品質(zhì)量和售后服務(wù)也有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)篩選和監(jiān)督企業(yè)，相比銀行等債權(quán)人，客戶能夠更好地監(jiān)控企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)（王迪等，2016）。此時(shí)，銀行可以通過大客戶獨(dú)有的信息優(yōu)勢(shì)洞察融資企業(yè)真實(shí)的經(jīng)營(yíng)狀況和財(cái)務(wù)信息，進(jìn)一步降低貸款逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)（江偉等，2017）。基于以上分析，提出假設(shè)1：

假設(shè)1：客戶集中度越高，越能緩解企業(yè)融資約束。

供應(yīng)鏈金融中企業(yè)借助客戶關(guān)系，降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而緩解其融資約束，其可能的作用機(jī)制有三個(gè)方面：一是從投融資關(guān)系看，企業(yè)依托客戶關(guān)系提升企業(yè)績(jī)效，降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而緩解其融資約束?？蛻艏卸仍礁?，企業(yè)與大客戶之間越有可能進(jìn)行諸如聯(lián)合開發(fā)新產(chǎn)品、建立物流集成等專用性投資，從而降低企業(yè)營(yíng)銷費(fèi)用、管理成本并提高資產(chǎn)使用率，而大客戶為吸引專用性投資越有可能增加對(duì)供應(yīng)商企業(yè)的商業(yè)信用供給（李任斯和劉紅霞，2016）。我國(guó)上市公司商業(yè)信用供給與銀行信用一起構(gòu)成我國(guó)企業(yè)最重要的外部融資來源（屈耀輝和黃連琴，2012）。二是從擴(kuò)大抵質(zhì)押品范圍看，企業(yè)依托客戶關(guān)系優(yōu)化抵質(zhì)押制度（劉堃等，2008），降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而緩解其融資約束。與傳統(tǒng)銀行抵質(zhì)押制度相比，客戶集中度越高，企業(yè)與大客戶交易時(shí)沉淀的應(yīng)收賬款、未來存貨都將成為銀行認(rèn)可的抵質(zhì)押品。2020 年9 月1 日起施行的《保障中小企業(yè)款項(xiàng)支付條例》中規(guī)定大客戶必須在30-60 日內(nèi)支付中小企業(yè)的欠款。三是從信號(hào)外溢效用看，企業(yè)依托客戶關(guān)系優(yōu)化聲譽(yù)機(jī)制（孫回回，2010），降低信用風(fēng)險(xiǎn)從而緩解其融資約束。與銀行納入信貸黑名單相比，客戶集中度越高，企業(yè)越珍惜少數(shù)幾個(gè)大客戶，一旦違約其信貸黑名單就會(huì)在客戶中擴(kuò)散，企業(yè)不僅喪失向銀行融資的可能性，更喪失在供應(yīng)鏈中交易的機(jī)會(huì)（柴正猛和付聰，2020）?；谝陨戏治?，提出假設(shè)2：

假設(shè)2：信用風(fēng)險(xiǎn)在客戶集中度與融資約束的關(guān)系中發(fā)揮中介作用。

市場(chǎng)地位高的企業(yè)，往往處于供應(yīng)鏈的核心地位，自身與銀行保持良好的合作關(guān)系，比較容易從銀行獲得信貸支持，沒有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)維護(hù)客戶關(guān)系。而市場(chǎng)地位低的企業(yè)，往往是供應(yīng)鏈中的中小企業(yè)，該類企業(yè)為借助供應(yīng)鏈金融緩解融資需求積極與下游客戶建立并維持穩(wěn)定的合作關(guān)系，因?yàn)楦呖蛻艏卸仍阢y行授信決策中具有收入保證、品質(zhì)保證的信息含量，從而增強(qiáng)銀行對(duì)其放貸的信心（胡雯莉和李小金，2020）。基于以上分析，提出假設(shè)3：

假設(shè)3：與市場(chǎng)地位高的企業(yè)相比，市場(chǎng)地位低的企業(yè)客戶集中度對(duì)其融資約束的緩解作用更明顯。

當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不激烈、甚至是壟斷行業(yè)，可能意味著行業(yè)進(jìn)入門檻較高，企業(yè)獲得的利潤(rùn)高，不管是在資本市場(chǎng)還是在信貸市場(chǎng)都比較容易獲得資金支持（連燕玲等，2019）。處于競(jìng)爭(zhēng)激烈行業(yè)的企業(yè)，不僅會(huì)面臨較多的同行和新進(jìn)入者的競(jìng)爭(zhēng)共同瓜分市場(chǎng)份額，而且產(chǎn)品定價(jià)能力較弱，不得不被動(dòng)接受市場(chǎng)均衡價(jià)格，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，增加未來收益和持續(xù)經(jīng)營(yíng)的不確定性，導(dǎo)致銀行消極放貸（胡雯莉和唐華軍，2021）。大客戶在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈環(huán)境中出于穩(wěn)定進(jìn)貨渠道、保證產(chǎn)品質(zhì)量也傾向于與企業(yè)建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，甚至與企業(yè)共同投資于產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)和一體化銷售?；谄髽I(yè)與大客戶雙向強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)建立的客戶關(guān)系會(huì)更牢固和持久，更有利于企業(yè)獲得銀行信貸支持。基于以上分析，提出假設(shè)4：

假設(shè)4：與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不激烈的企業(yè)相比，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的企業(yè)客戶集中度對(duì)其融資約束的緩解作用更明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)

本文以2009—2018年A股上市公司為研究樣本，財(cái)務(wù)指標(biāo)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、企業(yè)性質(zhì)等相關(guān)數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，前五大客戶交易比例數(shù)據(jù)逐一從各上市公司年報(bào)中手工收集補(bǔ)充。進(jìn)一步剔除金融行業(yè)、變量有缺失的樣本和 2009—2018 年間為 ST 或ST 的公司，且為避免極值的影響，對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize縮尾處理。

（二）主要變量的度量

1.融資約束的度量

借鑒況學(xué)文等（2010），采用Logistic 回歸模型來度量融資約束。具體如下：

第一步，參考胡海青等（2016）研究，將所有樣本每年的觀察值分別按“公司規(guī)模、利息保障倍數(shù)”從小到大排序形成兩列數(shù)據(jù)，將兩列數(shù)據(jù)中同時(shí)排名后33%的樣本定義為低融資約束組（Y 取值為0），同時(shí)排名前33%的樣本定義為高融資約束組（Y取值為1）；

第二步，選取經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量NCF、銷售凈利率NPM、流動(dòng)比率WCR、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率GROW作為自變量，以二元離散變量Y為因變量進(jìn)行Logistic回歸，構(gòu)建融資約束指數(shù)（FCI）模型如下：

第三步，基于以上二元Logistic 回歸結(jié)果構(gòu)造出的融資約束指數(shù)為：FCI=2.320-5.587×NCF-39.451×NPM-0.171×WCR-0.899×GROW，該指數(shù)值越大，表明企業(yè)所面臨的融資約束程度越高。

2.客戶關(guān)系的度量

參考張敏等（2012）的研究，采用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中向前五大客戶年銷售額占年銷售總額的比重來度量客戶集中度（CPROP）。

3.信用風(fēng)險(xiǎn)的度量

借鑒史雪明等（2012）的研究，選擇巴薩利模型（Barthory Model）來衡量企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平（RISK）。RISK 值越大，表明企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)越小。計(jì)算公式如下：

4.調(diào)節(jié)變量

借鑒張新民等（2012）的研究，市場(chǎng)地位（PSALE）采用某公司年銷售額與整個(gè)行業(yè)所有企業(yè)年銷售額之和比例來度量。借鑒陳正林（2017）的研究，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性（HERF）采用各行業(yè)、年度上市公司營(yíng)業(yè)收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI來度量。

5.控制變量

參考顧乃康和周艷利（2017）的研究，將影響企業(yè)融資約束的其他因素企業(yè)規(guī)模SIZE、資產(chǎn)負(fù)債率DEBT、盈利能力ROA、成長(zhǎng)性GROW、有形資產(chǎn)比例TA、股權(quán)集中度FIRST、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)STATE 作為控制變量，同時(shí)還控制了年度和行業(yè)效應(yīng)。

表1 主要變量定義及說明

變量符號(hào)FCI RISK變量名稱融資約束信用風(fēng)險(xiǎn)變量定義以企業(yè)規(guī)模和利息保障倍數(shù)為分組依據(jù)的二元Logistic回歸結(jié)果選擇巴薩利模型來衡量企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平

續(xù)表1

變量符號(hào)CPROP PSALE HERF SIZE DEBT ROA GROW TA FIRST STATE變量名稱客戶集中度市場(chǎng)地位行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性企業(yè)規(guī)模資產(chǎn)負(fù)債率盈利能力年收入增長(zhǎng)率有形資產(chǎn)比率股權(quán)集中度產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量定義前五大客戶年銷售額/年銷售總額公司年銷售額與整個(gè)行業(yè)所有企業(yè)年銷售額之和比例各行業(yè)、年度上市公司營(yíng)業(yè)收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI年末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)年末總負(fù)債/年末總資產(chǎn)年凈利潤(rùn)/年末總資產(chǎn)本年?duì)I業(yè)收入增加額/上年?duì)I業(yè)收入（年末固定資產(chǎn)+年末存貨）/年末總資產(chǎn)第一大股東持股比例啞變量，如果企業(yè)為國(guó)有企業(yè)，取1；否則為0

（三）模型設(shè)定

為探究客戶集中度與融資約束之間的關(guān)系及信用風(fēng)險(xiǎn)在其中的中介作用，使用溫忠麟等（2004）提出的中介效應(yīng)遞歸檢驗(yàn)法，依次構(gòu)建模型如下：

若模型（4）系數(shù)β顯著，模型（5）系數(shù)γ和γ也均顯著，且系數(shù)γ的值小于系數(shù)α的值，說明中介變量RISK發(fā)揮部分中介效應(yīng)；若系數(shù)β、γ都顯著，而γ不顯著，說明中介變量RISK發(fā)揮完全中介效應(yīng)。

為進(jìn)一步探究市場(chǎng)地位、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性在客戶集中度與融資約束之間的調(diào)節(jié)作用，在模型（3）的基礎(chǔ)上分別添加交乘項(xiàng)CPROP×PSALE和CPROP×HERF 以檢驗(yàn)假設(shè) 3 和假設(shè) 4。文中所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

變量FCI CPROP RISK SIZE DEBT ROA GROW TA FIRST STATE樣本量1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829均值-1.222 0.284 5.003 22.424 0.482 0.040 0.152 0.425 0.378 0.496標(biāo)準(zhǔn)差6.673 0.226 4.025 1.575 0.165 0.058 0.331 0.172 0.166 0.500最小值-22.059 0.006-2.915 19.860 0.160-0.189-0.555 0.045 0.085 0.000中位數(shù)-0.865 0.220 4.025 22.564 0.475 0.037 0.107 0.419 0.360 0.000最大值34.554 0.960 26.970 27.001 0.857 0.198 1.805 0.808 0.774 1.000

四、實(shí)證結(jié)果分析

多重共線性檢驗(yàn)顯示方差膨脹因子VIF 的均值小于3，各變量的VIF 值也均遠(yuǎn)低于經(jīng)驗(yàn)臨界值10，所以本文設(shè)定的模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，可以進(jìn)行多元回歸分析。Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，回歸模型的P 值均為0.000，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)。故本文使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。同時(shí)，為避免公司層面的聚集效應(yīng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤的影響，回歸時(shí)在公司層面進(jìn)行了cluster 處理。

1.客戶集中度、信用風(fēng)險(xiǎn)與融資約束

模型（3）回歸結(jié)果見表3 列（1）。客戶集中度（CPROP）的系數(shù)為-2.667，在10%的水平上顯著為負(fù)，說明客戶集中度越高，企業(yè)融資約束程度越低，假設(shè)1成立。這一結(jié)果表明在普遍存在產(chǎn)能過剩以及客戶不斷集中的中國(guó)市場(chǎng)中，利用客戶在供應(yīng)鏈管理中的核心地位，大力發(fā)展客戶關(guān)系有利于緩解企業(yè)融資約束。模型（4）（5）的回歸結(jié)果依次見表3 列（2）（3）。列（2）客戶集中度（CPROP）的系數(shù)值為1.446，且在5%的水平上顯著為正；列（3）中介變量信用風(fēng)險(xiǎn)（RISK）的系數(shù)為-0.332，且在5%的水平上顯著為負(fù)，變量（CPROP）的系數(shù)降低為-2.246，且在10%的水平上顯著為負(fù)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，信用風(fēng)險(xiǎn)（RISK）在客戶集中度（CPROP）與企業(yè)融資約束（FCI）之間發(fā)揮中介效應(yīng)。同時(shí)，本文還進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)，表3最后一行結(jié)果顯示，Sobel檢驗(yàn)Z 值為-2.239，在5%的水平上顯著，表明中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果通過了Sobel檢驗(yàn)，假設(shè)2成立。

表3 客戶集中度對(duì)融資約束的影響及信用風(fēng)險(xiǎn)的中介作用

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

變量RISK模型（4）1.446**（0.64）FCI模型（3）-2.667*（1.81）CPROP RISK控制變量Constant年度效應(yīng)行業(yè)效應(yīng)是是19.141*（10.66）4.569（4.88）FCI模型（5）-2.246*（1.82）-0.332**（0.02）是19.152*（10.56）是 是是 是是 是R2值 N 0.566 1829 Sobel檢驗(yàn)0.505 1829 0.013**0.4681 1829（Z=-2.239）

2.市場(chǎng)地位和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的調(diào)節(jié)作用

表4 列（1）顯示，客戶集中度與市場(chǎng)地位交乘項(xiàng)（CPROP×PSALE）的系數(shù)顯著為正。說明市場(chǎng)地位越高的企業(yè)，客戶集中度對(duì)融資約束的影響要弱一些，市場(chǎng)地位顯著削弱了客戶集中度對(duì)融資約束的緩解作用，假設(shè)3 得以驗(yàn)證。表4 列（2）顯示，客戶集中度與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性交乘項(xiàng)（CPROP×HERF）的系數(shù)并不顯著。為進(jìn)一步探討行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性是否在客戶集中度對(duì)融資約束的影響中起調(diào)節(jié)作用，將樣本按照行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度分為兩組，參考陳正林（2017）研究，將各行業(yè)、年度上市公司營(yíng)業(yè)收入的赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI從大到小排列，排名前50%定義為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不激烈組（取值為0），排名后50%定義為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈組（取值為1），再對(duì)模型（3）進(jìn)行分組回歸。表4 列（3）（4）顯示，競(jìng)爭(zhēng)不激烈行業(yè)組的客戶集中度系數(shù)不顯著，而競(jìng)爭(zhēng)激烈行業(yè)組的客戶集中度系數(shù)為-5.173，且在5%的顯著水平負(fù)相關(guān)。上述結(jié)果表明，相較于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不激烈的企業(yè)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的企業(yè)客戶集中度與其融資約束之間的負(fù)相關(guān)性更顯著，假設(shè)4得以驗(yàn)證。

表4 市場(chǎng)地位和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的調(diào)節(jié)作用

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

變量FCI行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性高（4）-5.173**（2.56）FCI全樣本（2）-1.729*（1.95）CPROP PSALE CPROP×PSALE HERF CPROP×HERF控制變量Constant年度效應(yīng)行業(yè)效應(yīng)是FCI全樣本（1）-3.762*（2.20）3.706（16.16）140.322*（79.50）是2.593（4.62）-13.94（10.40）是18.123*（10.51）是FCI行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性低（3）0.916（1.51）21.707**（10.94）13.243（12.67）15.012-18.99是 是是 是是 是是 是R2值 N 0.51 1829 0.498 1829 0.658 841 0.457 988

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)①限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/h2>

一是為緩解由變量遺漏引起的內(nèi)生性問題，借鑒王迪等（2016），選取屬于同一行業(yè)的客戶集中度年度均值作為工具變量，進(jìn)行IV-2SLS回歸，結(jié)論基本不變。借鑒Patatoukas（2012）的研究方法，采用變化模型（Change Model）來克服客戶集中度的內(nèi)生性問題，回歸結(jié)果保持不變。二是將客戶集中度減去行業(yè)中位數(shù)以減少行業(yè)的影響，CPROP_A 為行業(yè)調(diào)整后的客戶集中度。采用吳昊旻等（2017）計(jì)算出的SA指數(shù)重新度量融資約束，即SA=-0.737×Size+0.043×Size-0.04×Age，SA 指數(shù)越小，公司融資約束程度越大?？蛻艏卸葘?duì)融資約束的影響及信用風(fēng)險(xiǎn)在其中起中介作用的回歸結(jié)果與上文一致，說明前述結(jié)論具有穩(wěn)健性。三是剔除以零散客戶為主的行業(yè)樣本，且為了進(jìn)一步排除行業(yè)差異的影響，對(duì)制造業(yè)樣本進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果保持不變，說明本文結(jié)論穩(wěn)健可靠。

六、研究結(jié)論及啟示

本文以2009—2018年所有A股上市公司為研究對(duì)象，以“客戶集中度—信用風(fēng)險(xiǎn)—融資約束”為研究主線，通過中介效應(yīng)分析客戶關(guān)系對(duì)企業(yè)融資約束的作用機(jī)制。研究結(jié)果表明：客戶集中度越高，企業(yè)融資約束越低；信用風(fēng)險(xiǎn)在客戶集中度與融資約束的關(guān)系中發(fā)揮中介效應(yīng)；企業(yè)的市場(chǎng)地位低、其客戶集中度對(duì)融資約束的緩解作用更明顯；企業(yè)所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈時(shí)，其客戶集中度與融資約束的顯著性更強(qiáng)。

根據(jù)理論與實(shí)證結(jié)論，啟示落腳到兩個(gè)“重新審視”。對(duì)企業(yè)而言，重新審視如何進(jìn)行客戶關(guān)系管理以緩解其融資約束，即企業(yè)如何控制客戶集中度以獲取更多的外部融資。對(duì)政府和銀行而言，重新審視如何改進(jìn)信貸政策文件以實(shí)現(xiàn)金融精準(zhǔn)“滴灌”供應(yīng)鏈薄弱環(huán)節(jié)，即區(qū)分不同行業(yè)、不同市場(chǎng)地位企業(yè)施策。

一是主動(dòng)建立和調(diào)整客戶關(guān)系緩解融資約束。鑒于供應(yīng)鏈金融中的抵質(zhì)押制度與聲譽(yù)機(jī)制有效降低企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，從而緩解中小企業(yè)外部融資約束的作用機(jī)理，更為集中的客戶關(guān)系不僅能降低企業(yè)營(yíng)銷費(fèi)用，保證企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，緩解企業(yè)內(nèi)源融資壓力。也在銀行信貸審批過程中更具信息外溢效應(yīng)，給銀行傳遞信用風(fēng)險(xiǎn)低的信號(hào)，增加銀行信貸可得性。市場(chǎng)地位低、所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性高的企業(yè)更應(yīng)在日常經(jīng)營(yíng)過程中主動(dòng)建立和維護(hù)與大客戶之間的銷售關(guān)系及由此衍生的私人關(guān)系。當(dāng)前正處“提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平”的政策密集支持時(shí)期，企業(yè)要加大科技創(chuàng)新投入，與主要客戶建立創(chuàng)新聯(lián)合體，突破關(guān)鍵領(lǐng)域“卡脖子”技術(shù)，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，通過企業(yè)自身核心競(jìng)爭(zhēng)力來穩(wěn)定現(xiàn)有大客戶，并吸引更多潛在客戶成為企業(yè)備選客戶群，從而增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的韌性，提高其安全性和穩(wěn)定性。

二是大力發(fā)展供應(yīng)鏈金融以緩解中小企業(yè)融資約束。鑒于市場(chǎng)地位低、競(jìng)爭(zhēng)激烈的企業(yè)往往是中小企業(yè)，加之供應(yīng)鏈金融已被實(shí)務(wù)證實(shí)可以有效緩解中小企業(yè)融資約束的實(shí)際，更為集中的客戶關(guān)系不僅能增加企業(yè)商業(yè)信用供給，也有助于形成大客戶、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)和第三方平臺(tái)構(gòu)成的協(xié)同共生金融生態(tài)圈，不斷聚焦產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)間交易過程中沉淀資產(chǎn)的獲取和流轉(zhuǎn)，深入優(yōu)質(zhì)核心企業(yè)上下游生態(tài)圈，有序發(fā)展信用融資和存貨、預(yù)付款、應(yīng)收款等動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)。降低整個(gè)供應(yīng)鏈的交易融資成本，特別是促進(jìn)資金精準(zhǔn)“滴灌”產(chǎn)業(yè)鏈中薄弱企業(yè)，解決中小微企業(yè)“短小急頻”特點(diǎn)的融資需求。同時(shí)，政府應(yīng)針對(duì)不同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度和具備不同市場(chǎng)地位的企業(yè)加強(qiáng)政策指引，建設(shè)和完善地方性中小微企業(yè)公共數(shù)據(jù)庫(kù)和全國(guó)性工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心，推動(dòng)算力資源一體化調(diào)度和數(shù)據(jù)資源融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字供應(yīng)鏈金融轉(zhuǎn)型。銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)廣泛對(duì)接公共部門的涉企信息數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用金融科技手段和信用信息資源，豐富供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品和服務(wù)供給，增強(qiáng)專業(yè)化服務(wù)能力，面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)和市場(chǎng)地位低的企業(yè)甚至可以試行“一行業(yè)一產(chǎn)品、一企業(yè)一產(chǎn)品”，促進(jìn)銀行信貸更好地服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。