李国兰 杜姝颖

【摘要】以2007～2017年沪、深A股上市公司为样本，理论分析并实证检验客户集中度对业绩波动性的影响以及自由现金流对两者关系的调节作用。研究表明：企业的客户集中度显著正向影响业绩波动性；客户集中度与业绩波动性的正相关关系会随着自由现金流的增加而减弱。进一步研究发现：客户集中度对业绩波动性的正向作用主要体现在小规模以及股权分散的企业中；自由现金流的调节作用在不同规模的企业中均存在，但是其调节效应在股权集中度不同的企业中存在差异。由此拓展了客户集中度以及业绩波动性的研究边界，也为企业合理高效利用客户资源提供了借鉴。

【关键词】客户集中度；业绩波动性；自由现金流；企业规模；股权集中度

【中图分类号】F234.4【文献标识码】A【文章编号】1004-0994（2020）02-0039-9

一、引言

日益激烈的市场竞争使得企业越来越聚焦于与客户的关系型交易。客户作为企业的外部利益相关者，会对企业的战略决策以及经济后果产生影响，并且在买方市场盛行的时代，大客户对于企业生存发展的重要性更加毋庸置疑。客户集中度是指企业的销售收入在下游大客户中的集中程度。近年来，我国企业客户集中的现象屡见不鲜，客户与企业之间的关系也是学者们经常探讨的问题。然而，当前以客户集中度及其经济后果为主题的研究主要集中于客户对企业业绩的影响上，对业绩波动性的研究较为缺乏。业绩波动性是企业风险的一种表现形式，反映了企业持续经营过程中面临的不确定性以及公司治理状况的好坏。对于企业而言，业绩波动会增大企业的融资成本，此外，企业业绩的大幅波动会通过影响企业的资本成本等进而影响企业预期价值的实现。因此，本文从企业间（横向）以及企业内（纵向）业绩波动性角度展开客户集中经济后果的讨论。在企业与客户的复杂关系中，自由现金流发挥了什么样的作用令人深思，其如何影响企业与大客户之间的关系也是一个有待检验的问题。

鉴于以上情况，本文提出以下问题：客户集中度如何影响企业的业绩波动性？自由现金流是否会以及如何影响客户集中度与业绩波动性之间的关系？为解答上述问题，本文以我国2007～2017年沪、深A股上市公司为样本，从理论上分析并實证检验了客户集中度与企业纵向业绩波动性以及横向业绩离散度之间的关系，并进一步检验客户集中度对业绩波动性的边际效果是否会随着自由现金流的变化而变化，即自由现金流对两者关系的调节作用。本文为合理高效利用核心客户资源以及稳定公司业绩提供了参考，为实现企业自由现金流的高效利用并为企业的决策行为提供了建议，帮助企业更好地从收益和风险两方面进行权衡，实现企业的长期稳定发展。

二、理论阐述与研究假设

（一）客户集中度与业绩波动性

企业向固有客户进行销售能够降低反复寻找新客户的交易成本，提升企业的生产效率、企业绩效，但固有客户为企业带来高收益的同时也带来了高风险。客户集中度对业绩波动性产生的影响主要体现在以下三个方面：

第一，客户集中度较高表明企业过度依赖大客户，大客户对企业拥有高度的控制力，这也使得企业处于被动状态，受到大客户更多的支配与盘剥，甚至被过多地干涉其生产经营与各项决策活动，进而出现企业业绩大起大落的情况。并且，当客户的议价能力较强时，大客户会要求企业进行更多的专用性资产投资以表明企业为维系关系所作出的承诺。专用性资产投资存在用途单一的特性，会让企业承担一定风险，回报价值难以确认。具体来说，首先，专用性资产投资占用了企业较多的资源，致使企业可能没有生产能力和灵活性去生产符合客户新需求的产品[1]，也难以对外界环境的冲击做出及时的反应并挖掘潜在的投资机会。其次，大客户的掠夺特质使得他们期望从专用性资产投资中占有更多的准租金[2]。最后，大客户减少或者中断产品的采购将会使企业产生大量与专用性资产投资有关的沉没成本。因此，大客户的较强议价能力以及专用性资产投资给企业带来了较大的不确定性。

第二，基于投资组合选择理论，Srivastava等[3]认为客户的高度集中会增大现金流的波动性和脆弱性，致使企业风险不够分散。与投资组合选择理论一致的是，Itzkowitz[4]认为，企业依赖于一小部分关键客户会导致企业的收入不规律。比如，在企业的众多小客户与几个大客户的销售额相同的条件下，集中的客户群相对于分散的客户群的风险更大，这是因为拥有集中客户群的企业收益仅受到有限几个大客户的影响，某一个大客户终止合约关系会使企业销售额受到重创，而相对于集中的客户群，分散的客户群同时终止合约关系的可能性较小。除此之外，大客户的需求牵连着企业的大部分现金流，大客户的需求变动更有可能影响企业销售额，并且Chopra等[5]认为，当一小部分客户向企业进行大量的采购时，其对客户需求的预测误差相对于分散的客户更大，应收账款的坏账风险也更大。而企业对大客户需求动态的预测失误会进一步引起企业的库存过剩或者不足，并产生现金流不稳定等不利影响。

第三，拥有集中客户群的企业的信息披露、盈余管理以及社会责任承担行为也会影响业绩波动性。首先，Cen等[6]发现客户集中度较高的企业会出于降低客企关系终止可能性的目的而延迟公布坏消息，并且当企业有坏消息时，私人通信渠道已不再符合留住主要客户的经济激励措施要求。周冬华等[7]也发现，客户集中程度越高，企业为挽留大客户进行选择性信息披露的动机也就越强烈。因此，客户集中加剧了企业与客户以及投资者等利益相关者的信息不对称。而信息透明度的降低使得投资者难以获取与公司交易有关的客观信息，这种信息交流机制减少了公司股价中包含的自身特有信息，体现为更高的股价同步性和较高的大涨或大跌风险[8]。其次，方红星等[9]发现企业的客户关系型交易所占比例越高，其盈余管理程度越高。然而，盈余管理会对客户与企业关系的持续时间产生不利影响，盈余管理较严重时，企业与客户之间的关系更有可能提前终止[10]。这就意味着企业为了与客户建立良好关系而进行盈余管理，反而加深了客户感知的信任危机，同时也使企业面临风险激增的状况。徐虹等[11]发现，高质量内部控制对于抑制客户关系型交易诱发的应计以及真实盈余管理无显著影响。除此之外，社会责任承担会降低企业在金融危机期间的业绩波动性[12]，但是客户集中使得管理层承担企业社会责任的动力不足[13]，因此，从社会责任承担方面看，客户集中度的提高也降低了企业业绩的稳定性。由此可见，这些机会主义行为不仅不能得到有效约束，反而放大了企业面临的不确定性，即客户集中度的提高不利于企业业绩的稳定。基于以上分析，本文提出假设：

H1：企业客户集中度显著正向影响业绩波动性。

（二）自由现金流对客户集中度与业绩波动性间关系的影响

自由现金流会增强非理性管理者最大化个人利益的欲望，他们通常会通过在职消费、盲目投资、低效并购以及降低股利分配等方式来实现其利益需求，因而提高了企业的代理成本，降低了企业绩效。但是，自由现金流并不是导致企业价值毁损的根源，只要充分高效地利用自由现金流，同样能为企业带来价值增值。

首先，适当的自由现金流是保障企业正常经营的必要条件，确保企业可持续发展所需后留存的自由现金流具有应对突发状况、防范风险的功能。大量的自由现金能够增强企业的竞争力，降低企业被并购以及市场份额被掠夺的风险，并且能够更好地应对突发事件以及未来不确定性。其次，稳定充裕的自由现金流的存在降低了企业对外部融资的需求，增强了企业的财务灵活性，满足了企业战略调整所需，保障了基本的偿还债务的能力。Seo等[2]发现拥有大客户的公司的信用评级较低，债务融资成本较高，并且股权融资成本提高[14]。因此，从外部获取资金的各种途径对客户集中程度較高的企业都相对困难。企业面临较大融资约束时，更加依赖于内源融资，也就是说，企业拥有充足的自由现金流，即使客户集中使得其融资约束较大，也能够降低企业对外部资金的需求，减少企业资本成本的支出。并且，自由现金流的留存能够解决因客户集中造成的商业信用等资金占用问题，使企业保持充分的流动性，满足企业未来投资的资金需求，保证企业投资活动的顺利进行。与此同时，当大客户具有较强的议价能力时，企业充足的自由现金流能赋予企业更大的决策自主权，增强企业与客户议价的能力。此外，当企业自由现金流较多时，能够向客户传递财务状况良好的信号，增强了核心客户与企业保持长期稳定关系的意愿，并且充分展现了企业的强大财务实力，以此吸引更多投资者以及客户。

自由现金流的短缺则会进一步增大企业的业绩波动性，使企业陷入更窘迫的财务困境。客户集中带来的高风险与自由现金流短缺的双重效果加大了企业从资本市场筹集资金的难度。当企业缺乏自由现金流时，表明企业连基本的持续经营都难以做到，企业未来可能会出现资金缺口，其投资能力也受到限制[15]。为了防止竞争对手获取相关信息，企业会通过私下渠道向大客户传递关键信息，这会进一步加剧外部投资者以及债权人与企业之间信息的不对称性，也提升了外部投资者的信息获取成本。因此，信息不对称以及自由现金流的短缺使得外部资金供应者对企业的监管更加严格，企业的融资成本也更加高昂。除此之外，企业在缺乏自由现金流的时候，无法给予客户极大的信任感，因此导致的客企关系破裂将使得企业难以在竞争中仍坚守其原有的市场地位，加剧了企业的破产风险。所以，自由现金流富余得越多，自由现金流对客户集中带来的业绩波动的抑制作用越大；自由现金流短缺得越多，越会加剧客户集中带来的业绩波动。基于此，提出假设：

H2：客户集中度与业绩波动性的正相关关系会随着自由现金流的增加而减弱。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取我国2007 ～2017年沪、深A股上市公司作为初始样本，除被解释变量纵向业绩波动性与横向业绩离散度需要用到2007～2008年数据外，其余变量均选取2009 ～ 2017年的数据。样本选取从2007年开始，是因为我国2006年修订关于企业的主要客户供应商披露准则后，上市公司的客户披露信息逐渐增多。本文对初始样本按以下标准进行筛选：剔除金融业的上市公司以及被ST的公司；剔除数据缺失的公司；为了保证纵向业绩波动性的计算，剔除不存在连续三年以上数据的公司。由于连续变量存在极端值，为了削弱极端值的影响，本文对所有连续变量在1%和99%分位进行了Winsorize缩尾处理。数据主要从CSMAR国泰安数据库获取，并使用Stata 14.0统计软件进行处理和实证分析。

（二）模型设计与变量定义

为了检验H1、H2，分别建立了如下模型：

本文采用混合OLS方法进行多元回归分析，且标准误经过异方差修正并按公司代码进行了cluster处理。模型（1）、（2）分别检验客户集中度CC与企业横向业绩离散度、纵向业绩波动性之间的关系。模型（3）、（4）的被解释变量仍为企业的纵向业绩波动性与横向业绩离散度，但是在模型（1）、（2）的基础上加入了自由现金流FCF以及自由现金流FCF与客户集中度CC的交互项，以考察自由现金流FCF对客户集中度CC与业绩波动性之间的关系是否产生影响。模型（1）、（2）检验H1，模型（3）、（4）检验H2。模型中具体的变量名称、定义及详细描述见表1。

1.被解释变量。借鉴Adams等[16]、张瑞君等[17]对业绩波动性的度量，本文的业绩波动性包含公司不同年度区间的业绩波动性和不同公司组间的横向业绩离散度，业绩波动性越大表明企业业绩出现极端值的概率越大，稳定性越弱。企业的纵向业绩波动性StdROA及StdROE选取样本企业总资产收益率ROA以及净资产收益率ROE本年及前两年或本年及前四年的标准差，即三年或者五年标准差。总资产收益率=净利润/总资产平均余额，其中，总资产平均余额=（资产合计期末余额+资产合计期初余额）/ 2。净资产收益率=净利润/股东权益平均余额。横向业绩离散度表示的是某个企业偏离正常业绩的幅度，是ROA、ROE分别与影响业绩指标的各变量进行OLS回归并求得残差u后取绝对值，即为U_ROA、U_ROE，而本文样本中企业数量较多的特质也使得跨企业的横向业绩离散度检验易实现[16]。

2.解释变量。根据企业披露的前五大客户销售额及比例，本文采用了企业前五大客户销售额合计占企业全年总销售额比例度量客户集中度CC，该指标能够说明公司对主要客户的依赖程度。本文在稳健性检验中采用前一大客户销售额占比与前五大客户赫芬达尔指数度量客户集中度。学者对自由现金流FCF的定义不同，度量的方法也存在差异，本文的自由现金流考虑了资本性支出以及营运资本的增加。自由现金流=息前税后利润+折旧与摊销-营运资本增加-资本支出，为了消除企业规模带来的影响，企业自由现金流用总资产进行标准化。

3.控制变量。模型中Control为控制变量，为了控制其他影响业绩波动性的因素，本文借鉴李琳等[18]的研究，设置如下控制变量：资产负债率（Lev）、股权集中度（Top1）、董事会规模（Boardsize）、独立董事占比（Indep）、总资产收益率（ROA）以及滞后一期总资产收益率（LROA）、公司规模（Size）、企业成长性（Growth）、高管持股比率（Mshare）、两职合一（Dual）、公司上市年限（Age）、产权性质（Soe）、有形资产比率（Tang）以及董事会会议次数（Meetings），其中，有形资产比率中的分子有形净资产总额=资产总额-无形资产净值-商誉净额。为了消除不同年度以及不同行业的影响，在此基础上控制了年度以及行业。

（三）描述性统计

表2列示了所有变量的描述性统计结果。由于企业纵向业绩波动性是三年或者五年标准差，因此，纵向业绩波动性指标的样本量相对较少。

由表2可以看出，U_ROA的均值與中位数分别为0.024与0.016，StdROA3与StdROA5均值分别为0.026与0.034，中位数分别为0.016与0.022。客户集中度CC最小值与最大值分别为0.011与0.978，均值也达到了0.301，说明我国上市公司的客户集中度差异较大，并且客户集中的现象比较明显，即企业并不倾向于高水平的客户多样化。自由现金流FCF的中位数及均值均大于零，最大值为0.252，最小值为-0.390，说明所选样本中自由现金流富余的企业较多，自由现金流短缺的企业相对较少但短缺较严重。大多数企业营业收入都为正增长，但主营业务收入增长率Growth的最大值与最小值相差较大，说明企业的收入波动性较大。股权集中度Top1也比较高。披露前五大客户销售比的这些企业的上市年限相对较长，均值达到了9.602年，且样本中大多数为民营企业。

此外，本文还对变量进行了pearson相关性分析，相关性分析的结果初步印证了客户集中度与业绩波动性之间的显著正相关关系。进一步对变量进行多重共线性分析，结果显示变量的方差膨胀因子VIF的均值小于2，并且不存在大于10的VIF，即所设定的回归模型不存在多重共线性问题。

四、实证分析

（一）客户集中度与业绩波动性回归结果

本文利用模型（1）、模型（2）检验H1的回归结果，如表3所示。客户集中度CC与业绩波动性的回归结果表明H1得到了证实。从客户集中度与纵向业绩波动性的回归结果[列（1）～（4）]可以看出，客户集中度CC与总资产收益率ROA、净资产收益率ROE的三年及五年标准差都正相关，且都在1%的水平上显著。从列（5）、（6）的回归结果看，客户集中度也与横向业绩离散度的两个度量指标在1%的水平上显著正相关，也证实了客户集中加大了企业业绩偏离正常业绩水平的可能性。即在控制其他因素的情况下，客户过于集中会增大企业的业绩波动性风险。另外，主营业务收入增长率Growth与业绩波动性也呈显著正相关关系，说明企业的营业收入增长反而使得企业业绩的波动性更大；公司规模Size越大，带来的业绩波动性越小，即公司规模越大，越能够稳定业绩水平；企业的资产负债率Lev的回归系数也基本显著为正，即企业的负债相对越多，面临的业绩波动风险越大；国有企业相对非国有企业的业绩波动性更小，这可能是因为国有企业的政府扶持力度大从而融资约束较弱，故大客户对其影响较小；公司上市年限Age越长，业绩波动性越大。

由于客户集中度对业绩波动性的正向影响可能会受到内生性问题的干扰，本文进一步通过2SLS回归以消除可能存在的内生性问题。通常情况下，企业客户集中度与其所处行业是有关的，但是企业的业绩波动性并不会对行业客户集中度产生影响。因此，采用客户集中度的行业均值（CC_mean）作为客户集中度的工具变量IV进行2SLS回归，由于篇幅限制，仅在表4第（1）列中列示以StdROA3为第二阶段被解释变量的第一阶段回归结果，第一阶段的F统计量为1059.73，P值为0.000，说明通过了弱工具变量检验，并且IV工具变量客户集中度行业均值与客户集中度显著相关，第二阶段回归结果列示在表4的列（2）～（7）中，结果表明客户集中度系数也显著为正，说明在控制内生性问题后，客户集中度仍然与业绩波动性显著正相关。

（二）客户集中度、自由现金流与业绩波动性回归结果

为了检验H2，在H1模型的基础上增加了自由现金流与客户集中度的交互项以及自由现金流变量。从表5可以看出，所有回归模型中客户集中度仍与业绩波动性显著正相关，自由现金流FCF与客户集中度CC的交互项CC×FCF的回归系数基本显著为负，说明客户集中度CC对业绩波动性的影响会随着自由现金流FCF值的正向增加而降低。对于客户集中度较高的企业，自由现金流的富余能够缓解客户集中带来的业绩波动性，有益于稳定企业的业绩水平。即客户集中度较高的企业，充裕的自由现金流的预防风险、缓解融资约束等作用大大超过了自由现金流带来的代理成本。然而，随着自由现金流的短缺，企业的纵向业绩波动性加大，业绩偏离于正常水平的可能性也增大，这是由于自由现金流的短缺会加重企业面临的财务困境，使企业在内源以及外源两方面的融资情况都不大乐观，资金链受到极大的冲击，因而加剧了客户集中带来的业绩波动。表5列（1）～（6）的多元回归中自由现金流FCF出现显著性具有较大差异的情况，主要是此时的自由现金流显著性与正负号不具有太大的经济意义。以StdROA3为例，在其他条件不变的情况下，自由现金流对业绩波动性的边际效果=-0.001+（-0.052）CC，即当CC=0时，若自由现金流增加一个单位，业绩波动性会额外下降0.001个单位，但本文中并不存在客户集中度CC为零的情况。除此之外，其余控制变量的回归结果与前述回归结果基本一致。

（三）稳健性检验

为了验证本文结论的稳健性，进行了如下三种测试：第一，采用控制时间的双向固定效应模型进行检验，发现H1、H2仍然能够得到证实，结论仍然不变。第二，改变解释变量客户集中度的度量方法。采用前一大客户销售额占比以及前五大客户赫芬达尔指数作为解释变量对业绩波动性进行回归。按改变后的客户集中度测度对H1、H2进行检验，结论与前文结论基本一致，结果得到证实。第三，参考现有文献，客户与企业的关系因行业不同差异也较大，很多学者仅就制造业上市公司研究了客户与企业之间的关系，因为制造业的客户特征比较明显，客户对制造业企业的影响较大。为此，本文将制造业以外的企业剔除，样本缩减为制造业上市公司进行回归分析。回归结果证实上述研究结论仍然成立，故本文的研究结果具有一定的稳健性。

五、进一步研究

规模不同的企业在市场竞争、融资渠道以及资源配置等方面都具有差异。同样，股权集中度不同的企业面临的委托代理问题也不同。这也说明了大客户带来的业绩波动性在不同規模以及股权集中度的企业之间可能具有一定的差别。因此，本文通过对企业规模以及股权集中度分组来进一步探讨客户集中度对业绩波动性的影响以及自由现金流的调节作用是否具有差异。其中，以企业规模为分组依据时，按照企业规模即总资产对数的行业年度中位数为界，大于或者等于行业年度中位数的企业为大规模组，反之则为小规模组；股权集中度的分组以第一大股东持股比例的行业年度中位数为界，大于或者等于行业年度中位数的企业为高股权集中度组，反之则为低股权集中度组。

（一）企业规模

不同规模的企业与客户之间博弈的力量具有较大差异，其应对大客户风险的能力也不同。这表现在三个方面：第一，当企业的规模较大时，其相对于大客户的议价能力更强，因而削弱了来自于大客户的压力；第二，大规模企业的风险管控能力更强，更能缓冲大客户带来的不确定性；第三，企业规模越大，其为债务融资提供担保的能力越强，更易获得银行贷款，能有效降低客户集中带来的现金流风险。相反地，小规模企业更依赖大客户，并且小规模效应在很大程度上反映为融资约束风险[19]，因此大客户的需求变动以及破产等对其造成的冲击更大。所以，客户集中度对业绩波动性的正向影响主要体现在小规模组。表6的回归结果表明：大规模组以及小规模组的客户集中度系数都显著为正，但是大规模组的客户集中度CC系数更小，并且进一步的邹检验（Chow Test）显示两组之间存在明显的差异。然而，不管是大规模组还是小规模组，自由现金流与客户集中度的交互项CC×FCF的系数均显著为负（见表7），且组间不具有明显的差异，表明自由现金流的调节作用在两组中均存在。

（二）股权集中度

股权集中度越大表明大股东的持股比例越大，其大量财富都集中于企业，因而客户集中带来的业绩波动性可能会引发大股东对收益损失的担忧，并且大股东的风险规避特质也会使其加强对企业的监督，不愿选择风险较高的投资项目。然而，当股权相对分散时，股东的监督成本相较于其持股比例对应的收益来说过于昂贵，其对企业的监督动机也就下降，管理者的机会主义行为也就不能受到约束，并且刘志远等[20]认为股权分散化降低了大股东个人财富所面临的市场风险，因此提升了其风险承担能力。从而股权分散将会进一步强化客户集中度与业绩波动性之间的正向关系。表8的分组回归结果显示：股权分散的企业相对于股权集中度较高的企业，客户集中度CC的系数更大，显著性也更高，且进一步的邹检验（Chow Test）验证了组间差异的存在，说明股权分散企业相对于股权集中的企业更不利于治理效应的发挥，也不能缓冲来自大客户的压力。就自由现金流的调节效应（见表9）而言：自由现金流对客户集中带来的纵向业绩波动性的负向调节效果在股权集中度相对较低的企业中更显著，但是其对客户集中度带来的横向业绩离散度的负向调节效应显著存在于两组中。

六、研究结论及建议

客户对企业的战略决策以及经济后果都具有重大的影响，本文以企业的大客户为切入点，结合资产专用性理论、信息不对称理论以及投资组合选择理论等分析了客户集中度对企业业绩波动性的影响，通过选取我国2007 ～ 2017年沪、深A股上市公司为样本，实证验证了客户集中度与业绩波动性之间的关系，并在此基础上探究了自由现金流与客户集中度交互作用对业绩波动性的影响。研究发现：①客户集中度显著加大了企业的纵向业绩波动性与横向业绩离散度；核心客户的强势使得其获得相对更高的议价能力，并使得企业的自主经营及战略决策受到很大的影响。与此同时，各种机会主义行为也加剧了企业业绩的大跌大涨，致使企业业绩水平难以稳定。②客户集中度与业绩波动性的正相关关系会随着自由现金流的增加而减弱。即充裕的自由现金流能够削弱客户集中度与业绩波动性之间的正相关关系，自由现金流的短缺加剧了客户集中度带来的业绩波动性。③进一步研究发现：客户集中度对业绩波动性的正向影响主要体现在小规模以及股权分散的企业中；自由现金流的调节作用在不同规模企业中均存在，但是其调节效应在不同股权集中度的企业中却存在差异。

结合我国客户集中现状以及本文的研究结论提出以下建议：①企业应充分衡量大客户给企业带来的收益与风险，并根据发展要求制定客户战略，避免对核心客户的过分依赖，以使其能在激烈的市场竞争中保持持续稳定的市场地位。②企业应该采取完善的风险预防措施，以保持稳定的业绩水平；并且投资者在进行投资决策时应该密切关注拥有集中客户群的企业。③由于具有较多关键客户的企业的内源融资在企业总投资中起到了至关重要的作用，因此企业应当留存适当的自由现金流，以备不时之需，并且这样能够降低外源融资的成本以及企业业绩的波动性，对企业的长期、高效、稳定发展具有一定的促进作用。

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