客戶集中度對分析師盈余預測準確度的影響

劉婕

摘 要：以滬深A股上市公司2007—2018年數據為樣本，研究上市公司客戶集中度與分析師盈余預測準確度的關系。結果表明，客戶集中度與分析師盈余預測誤差呈現顯著的正向關系，即客戶集中度越高，分析師盈余預測準確度越低。監管部門、分析師以及投資者都應該密切關注公司客戶依賴程度。

關鍵詞：客戶集中度 盈余預測準確度 盈余分析

一、引言

在供應鏈策略中，客戶集中度可用以量化企業同產業鏈下游客戶間關系的緊密程度、依賴程度，是企業制定銷售戰略的重要依據，也是影響企業盈余信息質量和信息披露動機的重要因素。而企業的盈余質量與信息披露行為對分析師的盈余預測準確度起到關鍵的決定作用。本文將外部市場勢力與分析師盈余預測行為聯系起來，豐富了分析師盈余預測的相關研究文獻，也為投資者科學審慎地參考分析師的研究報告進而做出合理的投資決策，提供了參考意義。

二、客戶集中度影響分析師盈余預測準確度的理論分析與假設提出

客戶集中度過高，會對企業披露的信息質量和數量產生負面作用，進而影響分析師盈余預測準確度。

第一，客戶集中度越高，客戶利益侵占行為可能削弱公司盈利能力以及易造成公司財務危機，導致管理層通過盈余管理的方式粉飾報表的動機更強，可能嚴重扭曲真實的會計信息?？蛻艏卸冗^高，企業盈利空間下降（Porter，1974），債務融資成本（史金艷等，2018）和權益融資成本上升（Dhaliwal等，2016），導致公司財務和資金狀況惡化。大客戶可能隨時中斷交易或與企業同行業競爭對手建立產業聯盟，企業不僅面臨損失巨額營業收入的壓力和高昂的專用性資產轉換成本（Maksimovic等，1991），同時面臨“羊群效應”帶來的不良后果（周冬華等，2018），將會嚴重影響企業未來經營及財務狀況。大客戶是企業利益主要來源的客體，為了緩解主要客戶帶來的經營風險及維持與主要客戶長期穩定的關系，提高客戶及資本市場對企業的信心，企業向大客戶傳遞其業績平穩、持續增長及履約能力較強等利好消息的動機加強，從而實現改善交易關系和優化交易條款的目的，因此盈余管理動機更趨強烈，粉飾財務報表以歪曲真實會計信息，以致分析師在進行盈余預測時不可獲取真實有效的信息，進而造成盈余預測偏差，盈余預測準確度降低。

第二，客戶集中度引發的關系型交易弱化了公司公開披露高質量會計信息的動機，增加了信息的不對稱程度，降低信息披露質量。當主要客戶與供應商進行多頻率交易，建立起長期穩定的合作關系，同時也為供應商-客戶之間構造出非公開信息交流渠道，大客戶利用該渠道可以獲取公開渠道獲取不到的部分信息，降低公司公開披露高質量會計信息的動機，導致信息透明度降低，信息不對稱程度加深（甘麗凝等，2018;Ball等，2000）。李丹蒙（2007）實證檢驗了上市公司信息透明度與分析師預測活動之間的關系，發現分析師盈余預測誤差會隨著公司透明度及披露水平的升高而降低。相比客戶分散的企業，客戶集中度越高的企業面臨的運營風險也越大，為了維持與大客戶的長期合作關系，企業更可能進行選擇性信息披露（周冬華等，2018），通過有選擇性的對外傳達企業利好信號，利于建立和鞏固與客戶的長期合作關系。最終都導致企業公開披露信息質量不理想。另外，客戶集中度越高，企業與客戶之間形成的關系型交易條款與市場公開交易條款存在差異，分析師難以在公開市場中找到相似的交易條款進行類比分析，提升分析師解讀信息的難度，以致盈余預測誤差增大。基于以上分析，提出H1。H1：客戶集中度越高，分析師盈余預測準確度越低。

三、客戶集中度與分析師盈余預測準確度的實證檢驗

（一）樣本選擇與數據來源

中國證監會于2007年出臺了《公開發行證券的公司信息披露編報規則第15號—財務報告的一般規定》，要求上市公司在定期報告中披露公司前五名客戶的銷售收入數據。本文從國泰安（CSMAR）數據庫選取2007—2018滬深A股上市公司為初始研究樣本并進行如下處理：（1）剔除ST、ST*的公司;（2）采取2012年中國證監會行業標準，制造業使用二級分類，其他行業使用大類，剔除金融行業;（3）剔除存在缺漏值的觀察值;（4）對所有連續變量進行1%、99%縮尾處理。

（二）變量設計

1.被解釋變量。本文的被解釋變量是分析師盈余預測準確度（FERROR）。參照周開國（2014）的研究方法，本文選取了公司公布實際收益前的每個預測機構的最終預測值的平均值作為分析師預測每股盈余。計算公式如下：

FERROR=AEPS-FEPSAEPS

其中AEPS為公司實際每股盈余，FEPS為分析師預測每股盈余。FERROR值越大，分析師盈余預測準確度越低。

2.解釋變量。本文的解釋變量是客戶集中度（TOP5，HHI）。借鑒王俊秋等（2016）和王雄元等（2014）衡量客戶集中度做法，以上市公司年報中披露的“公司前五大客戶的銷售額占年度銷售總額比例（TOP5）”以及“前五大客戶銷售比重的赫芬達爾指數（HHI）”作為客戶集中度的代理變量，進行主測試。TOP5=公司前五大客戶的銷售額占同期年度銷售總額比例;HHI=公司前五大客戶的各自銷售占比的平方和?？蛻艏卸群饬抗究蛻絷P系結構及客戶對公司的經營重要性，該指標越大，說明客戶集中程度越大，對公司經營發展越重要。

3.控制變量。參考林鐘高等（2014）、胡國柳等（2015）的研究成果，本文以企業規模（ASSET）、資產負債率（LEV）、總資產凈利潤率（ROA）、固定資產比例（PPE）、現金資產比率（CASH）、現金流量利息保障倍數（IPM）、營業收入增長率（GROWTH）、股權集中度（GDBL）、總資產周轉率（TURNOVER）作為控制變量，并引入年度（YEAR）和行業（IND）兩個虛擬變量對年度和行業的影響加以控制。

（三）模型設定

FERRORi，t=β0+β1×TOP5i，t（HHIi，t）+β2×ROAi，t+β3×IPMi，t+β4×GROWTHi，t+β5×LEVi，t+β6×ASSETi，t+β7×GDBLi，t+β8×TURNOVERi，t+β9×CASHi，t+β10×PPEi，t+YEAR+IND+ε

（四）實證結果分析

1.描述性分析。如表1所示，分析師盈余預測的誤差平均值為2.54571，最小值為0.00515，最大值為38.20245，說明樣本公司中分析師盈余預測誤差的差距非常大。前五大客戶的銷售額占年度銷售總額比例（TOP5）平均值為0.29261，最小值為0.00960，最大值為0.97310;前五大客戶的各自銷售占比的平方和（HHI）平均值為0.03755，最小值為0，最大值為0.56868。可以看出樣本公司的客戶集中度差異是較大的，有的企業客戶分布極為分散，但有的企業銷售收入幾乎全部來源于前五大客戶，對客戶的依賴風險比較顯著。

2.相關性分析。表2中客戶集中度（TOP5/HHI）與分析師盈余預測誤差的相關系數分別在1%和5%的水平顯著正相關，初步對假設1進行了驗證。除TOP5與HHI之間相關系數大于0.5，其余變量之間均小于0.5，說明不存在多重共線性問題。

3.多元線性回歸分析。表3列示了回歸結果?？蛻艏卸龋═OP5/HHI）與FERROR的回歸系數分別為0.74257和1.27153，分別在1%和5%的水平上顯著為正。說明客戶集中度越高，分析師盈余預測誤差越大，分析師盈余預測準確度也越低，H1得到證實。

四、穩健性檢驗

（1）參照周冬華等（2018）、王雄元等（2014）的做法，將客戶集中度衡量換成客戶離散度，即“前五大客戶各自的銷售額占比的標準差”進行穩健性檢驗。（2）為了解決內生性問題，將客戶集中度滯后一期（TOP5_lag、HHI_lag）再次進行多元回歸分析。以上結果均與主測試結果一致。

五、結論與建議

本文對客戶集中度與分析師盈余預測準確度的關系進行了實證分析。研究結果表明，客戶集中度與分析師盈余預測誤差呈現顯著的正向關系。

基于本文的實證結果，提出如下建議：對于監管機構而言，為了避免企業過高的客戶集中度可能對分析師盈余預測準確度產生的不利影響，損害投資者的利益，使企業自身陷入艱難困境，擾亂資本市場，監管部門要時刻關注企業是否存在大客戶現象，并積極要求企業確保大客戶的經營質量，以保證其供應鏈上下游關系能夠正常維持;分析師進行預測時應該將公司對客戶依賴程度作為重點考慮對象以便提出更為精準的預測信息。

參考文獻：

[1]Porter M E. Consumer Behavior， Retailer Power and Market Performance inConsumer Goods Industries [J]. The Review of Economics and Statistics， 1974， 56（4）： 419-436.

[2]Dhaliwal D， Judd J S， Serfling M， Shaikh S. Customer concentration risk and the cost of equity capital[J]. Journal of Accounting and Economics， 2016， 61（1）： 23-48.

[3]周冬華，梁曉琴.客戶集中度、分析師跟進與會計信息可比性[J].山西財經大學學報，2018，40（07）：112-124.

[4]李丹蒙.公司透明度與分析師預測活動[J].經濟科學，2007，（06）：10-117.

[5]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，2016，31（04）：62-70.

[6]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，（06）：72-82.

[7]吳錫皓，胡國柳.不確定性、會計穩健性與分析師盈余預測[J].會計研究，2015，（09）：27-34.

（劉婕，江西財經大學會計學院）