客戶質量與公司創新行為

劉新民 鐘翠萍 王壘

【摘要】依據資產專用性理論、創新經濟學及知識基礎觀理論， 基于CDM模型從供應鏈視角探討客戶集中度和客戶穩定性兩個層面企業的客戶質量對我國上市公司的創新行為的作用效果。 結果表明：客戶穩定和客戶集中在影響企業創新投入與產出行為之間存在著一種“悖論”， 即客戶集中度越高， 企業創新決策及創新投入積極性越高， 但企業創新產出越低; 客戶穩定性越高， 企業創新決策及創新投入積極性越低， 但企業創新產出越高;企業與客戶的技術差距緩解了創新悖論， 當企業與客戶之間的技術差距越小時， 客戶集中度對企業創新決策的促進作用越強， 客戶穩定性對企業創新決策的抑制作用越弱。 進一步研究發現， 客戶集中度越高， 企業創新績效越低;客戶穩定性越高， 企業創新績效越高。

【關鍵詞】客戶質量;創新行為;供應鏈關系;技術距離;CDM模型

【中圖分類號】F274 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2020）24-0102-10

一、引言

隨著科學技術的迅猛發展以及經濟全球化進程的持續推進， 企業的創新決策、創新投入及創新產出等創新活動越來越復雜， 單一的企業已經很難高效、獨立完成具有成本高、周期長、不確定性高等特征的創新活動， 企業競爭已經逐漸轉變為產業鏈之間的競爭。 在供應鏈的鏈條中， 客戶處于供應鏈的下游， 企業處于供應鏈的上游， 處于下游的客戶有充分的資源直接接近市場， 已經成為企業創新活動的間接參與者; 企業通過與客戶交流合作， 可以獲得有關市場的信息及資源， 高質量的客戶逐漸成為企業的重要合作伙伴， 也是企業創新決策、創新投入及創新成果產出的重要影響因素， 最終提升企業創新績效及企業整體效益。 企業應意識到創新及供應鏈合作關系的重要性， 認識到高質量客戶為企業帶來的積極效應， 充分理解創新行為的復雜性。 事實上， 我國大多數企業僅僅依靠客戶來獲得基礎利益， 并沒有挖掘高質量客戶帶來的其他積極效應。

大客戶作為企業營業收入的重要支撐， 客戶質量對企業經營戰略活動有著不容忽視的影響， 高質量客戶會通過間接參與企業經營決策為企業帶來潛在的利益。 客戶質量已受到學者的廣泛關注， 其主要從客戶集中度與客戶穩定性兩個角度展開分析。

大量學者實證研究發現， 客戶集中度通過供應鏈整合緩解了企業的風險承擔壓力[1-3] 、客戶集中度抑制了企業的盈利能力[4-6] 、客戶集中度與企業資本融資成本正相關[7-9] 、客戶集中度抑制了企業技術創新[10，11] 等。 企業的創新行為是企業經營活動的重中之重， 并且創新是一個復雜多變的過程， 創新活動的各個環節層層相扣。 從客戶—企業關系供應鏈角度看， 客戶集中度這一客戶特征會如何影響企業創新行為呢？

客戶穩定性是為企業創新活動帶來了穩定的貿易環境還是增強了企業創新研發的惰性， 仍需要進一步研究。 企業創新決策質量、創新投入強度會受到企業擁有的技術知識各方面要素影響， 技術上的差距是各企業存在創新行為差距的關鍵因素。 那么， 供應鏈上的企業與客戶間是否存在技術知識溢出機制， 供應鏈上下游間技術差距對企業的客戶質量與企業創新決策、創新投入之間的關系是否具有調節效應？

基于此， 本文圍繞供應鏈上企業與客戶間創新活動這一基本問題， 基于CDM模型從資產專用性理論、創新經濟學及知識基礎觀理論分析客戶質量對企業創新各環節的影響機理， 選擇我國2011 ～ 2018年A股上市且其客戶為上市公司的企業為樣本， 實證研究了客戶質量對企業創新行為的影響。

二、文獻回顧

（一）客戶質量與企業創新行為研究

企業的大客戶作為企業經營活動的利益相關者， 對企業的日常經營決策產生了重要影響， 客戶集中度反映出企業在供應鏈上對前幾大客戶的依賴程度及客戶通過供應鏈對企業經營活動產生的影響。 處于供應鏈上下游的客戶與企業間存在“一榮俱榮， 一損俱損”的貿易合作關系， 客戶質量既會為企業帶來機遇同時也會使企業面臨挑戰。

一方面， 客戶與企業間供應鏈的鏈條整合程度對企業運營及管理有著不容忽視的作用， 企業與客戶間關系密切、鏈條整合程度高也傳達出企業與客戶間良好的合作貿易關系及協同效率， 有利于企業對未來經營做出合理決策， 進而制定合理的經營計劃， 提高供應鏈間的運營效率[4] 。 李姝等[11] 把客戶波動性引入客戶關系及企業技術創新的研究中， 結果表明客戶波動性越小， 客戶集中度對企業創新不利影響越小。 而保持客戶穩定性有利于穩定供應鏈， 使企業有更高的收益及更強的收益穩定性[12] ， 企業才有能力持續“輸血”用于企業經營穩定的客戶關系使企業擺脫潛在風險。

另一方面， 如果客戶集中度過高， 企業會主要依賴前幾大客戶增加銷售利潤; 如果大客戶發生變更（財務風險、面臨破產或者與企業解約）， 就會導致企業不僅難以完成預期的銷售計劃獲得相應銷售收入， 而且難以收回客戶之前發生的應收賬款。 這種情況下， 客戶的財務風險轉嫁到企業， 使得企業面臨巨大的風險[11] ， 進而使企業缺乏創新資金投入。 也有研究從客戶個體特征實證檢驗發現， 客戶的破產風險阻礙了企業技術創新[10] 。 柳卸林等[13] 研究指出， 客戶穩定性帶來了企業員工思維惰性， 抑制了核心企業創新績效提升。

（二）CDM模型下的創新研究

創新是一項具有高風險、周期長、不確定性高等特征的復雜活動， CDM模型為創新行為的研究提供了契機。 在CDM模型下， 學者從宏微觀角度研究了各因素對整個創新行為的影響。 從微觀層面看， 績效衰退與企業創新行為有密切聯系， 績效衰退增加了企業創新動機， 降低了創新效率損失[14] 。 有研究表明企業創新活動對企業績效存在正向影響。 從宏觀政策角度考慮， 研發稅收激勵政策促進了企業研發支出增加， 但不能提高專利產出效率， 也不能促進企業全要素生產率提升。

通過整理上述文獻， 發現現有研究存在以下幾方面不足：①集中于研究客戶集中度對企業經營創新活動的影響， 并且從微觀及宏觀等層面探討了企業創新投入與創新績效的影響因素， 但是并沒有考慮客戶集中度與客戶穩定性對企業創新行為的影響， 本文集中引入客戶集中度與客戶穩定性來衡量客戶質量， 從供應鏈客戶關系視角深入探討兩者對企業創新行為的不同影響。 ②對于企業創新行為的影響研究中， 供應鏈客戶關系對創新過程的研究具有一定的局限性， 學者多從創新投入或者創新績效單方面研究企業創新行為， 并未充分考慮創新行為是一個環環相扣的過程， 因此本文基于CDM模型， 充分考慮創新各階段間的遞推關系， 研究客戶質量對整個創新行為過程的影響。 ③對于客戶與企業創新行為調節因素的研究多從企業與客戶個體特征視角進行深入分析， 本文則分析了技術特征對企業創新決策與創新投入的影響， 并把技術距離引入供應鏈上下游關系的客戶與企業上， 打破了傳統的二元關系， 更深層分析客戶對企業創新活動的影響。

三、理論基礎與研究假設

（一）客戶質量、企業創新決策與創新投入

1. 客戶集中度視角。

（1）基于資產專用性理論， 企業與大客戶間為了維持穩定合作的關系型交易， 必須投入大量“專用性資產”滿足大客戶的需求， 作為傳遞“可置信承諾”信號的專用性投資， 使得供應鏈上企業與客戶間產品合作貿易更頻繁有效。 如果企業與客戶形成了長期的合作關系， 其供應鏈關系也會日益緊密， 進而形成利益共同體。 客戶是企業與消費者之間最直接的“橋梁”， 企業通過客戶使得市場信息的傳遞更加及時、深入。 也就是說， 企業利用客戶的信號傳遞效應獲得有價值的信息， 制定高效創新投入決策計劃， 明確創新投入強度， 促進創新決策及創新投入。

（2）企業創新投入強度越高， 企業對大客戶貿易關系維持的依賴性也就越強。 企業的客戶集中度越高， 客戶的議價能力就會越高。 企業為了留住大客戶， 必須加強創新研發， 才有向客戶提供具有競爭力產品的可能性。 客戶利用企業“短板”迫使其加大創新投入， 提高自身創新能力與企業產品質量。 這在一定程度上能降低對大客戶的依賴程度[15] 。

（3）現代的市場競爭已逐漸從企業間的競爭轉變為供應鏈間的競爭， 供應鏈間的關系影響鏈條中各環節的利益， 客戶購買力直接影響到企業的銷售收入。 而創新投入是企業創新研發的基礎， 銷售收入的高低直接影響企業的資金流狀況， 并進一步影響企業的創新研發。 只有保證資金鏈的良好循環， 才能使企業達到最佳運營狀態。 可見， 客戶集中度加強了供應鏈間的信息傳遞及貿易， 強化了企業創新動機。

2. 客戶穩定性視角。

（1）企業客戶達到一定的穩定度， 其就會產生思維惰性。 客戶關系穩定， 使得企業長期鎖定于固定的創新研發軌道， 企業的經營活動僅僅是為了滿足現有穩定客戶的需求。 這種情況下， 企業難以開拓新的客戶與市場， 繼而缺乏新資源、知識與技術的流入， 創新動機不足， 創新投入強度隨之下降。 可見， 客戶穩定性高降低了企業創新投入的積極性。

（2）穩定的客戶關系可能會帶來更多的關系風險。 供應鏈之間穩定的合作伙伴關系， 通常伴隨較高的滿意程度以及較低的監督管理成本。 這種合作伙伴間較為“放松”關系形成的正面效應， 很容易使企業與客戶陷入由于信息不對稱帶來的機會主義及目標利益不一致的關系風險。 客戶會利用與企業間穩定關系的優勢， 為了實現自身利益目標而“壓榨”企業， 通過壓低企業產品價格等方式獲得自身最大利益。 這就導致企業融資受到一定約束， 企業內部無法擁有充足的現金流用于創新投入。 可見， 客戶穩定性在一定程度上降低了企業進行創新決策及創新投入的積極性。

綜上， 客戶集中度與客戶穩定性分別對企業創新決策與創新投入存在積極、消極兩方面不同的影響， 由此提出以下研究假設：

H1a：客戶集中度越高， 企業創新決策及創新投入積極性越高。

H1b：客戶穩定性越高， 企業創新決策及創新投入積極性越低。

（二）客戶質量、技術距離、企業創新決策與創新投入

基于知識基礎觀這一理論基礎， 新時期的企業創新是將外部綜合資源與企業內部現有知識技能結合并再創造的過程[16] 。 企業—客戶間技術距離對其創新動機的影響作用是不容小覷的。 企業創新的動力， 主要來自于內部創新與外部創新的有機結合， 實現對不同企業異質性技術知識的利用、開發和整合， 不斷進行產品的研發創新， 并以此形成企業的競爭優勢[17] 。 提高創新能力， 企業必須做到不能被傳統研發模式所禁錮， 并將以前沒有充分挖掘的知識、技術和資源， 與新引入的知識、技術和資源進行多層次整合。 企業創新依賴于企業所能接觸到的技術、知識、資源等， 高質量客戶會為企業帶來技術、知識和資源， 促進企業創新。 因此， 企業與客戶間技術距離給企業帶來多樣性的技術、知識和資源， 強化了企業的創新動機與意愿。

企業要想做到高效利用和整合高質量客戶資源， 一方面要求企業（特別是供應鏈企業）必須與大客戶構建良好的合作關系， 另一方面要求企業與大客戶之間的技術水平不應有過大差異。 這樣才能將整合和利用高質量客戶溢出的知識技術用于新產品的開發與創新。 企業會基于原有的技術與知識充分利用客戶的溢出效應， 發揮其“后發優勢”。 利用這一效應抓住機遇， 做出合理的創新決策， 并加大企業創新投入。 從企業—客戶這一視角考慮， 企業對外部技術的吸收依賴于與客戶技術上的相似性。 如果企業與客戶缺少共同的技術知識基礎， 企業雖然可以得到客戶溢出的外部技術知識， 但難以把外部技術知識與自身技術知識充分整合， 無法達到理想效果。 因此， 若企業與客戶間技術距離過大， 會使企業無法從客戶方獲得相應的技術知識用于創新。 當企業與客戶在知識基礎上存在相似性， 并且在專業領域存在互補性時， 企業對來自客戶的技術知識溢出吸收能力達到最佳效果。 客戶集中度高的企業會利用客戶帶來的技術知識溢出效應， 不斷提升創新決策質量及研發投入強度; 具有穩定客戶的企業， 在穩定現有客戶的基礎上也會充分挖掘客戶帶來的異質性知識溢出。 實證研究也發現， 當技術距離較小時， 組織間對新技術新知識的學習能力達到最優[18] 。 如若企業與客戶間技術差距過大， 企業對客戶溢出的技術知識也無法充分吸收， 更無法與原有技術知識充分整合， 企業與客戶在技術問題上的理解與交流可能可存在一定問題。 這樣可能不利于合作穩定， 甚至可能引發合作貿易沖突。 總之， 技術距離過大不利于企業對外部技術知識的利用。 因此， 提出以下假設：

H2a：當企業與客戶之間的技術差距越小時， 客戶集中度對企業創新決策與創新投入的促進作用越強。

H2b：當企業與客戶之間的技術差距越小時， 客戶穩定性對企業創新決策與創新投入的抑制作用越弱。

（三）客戶質量與創新產出

基于資產專用性理論， 企業客戶集中度越高， 就越需要擁有滿足客戶需求的大量“專用性資產”。 如若“專用性投資”被改變用途， 價值就會大打折扣。 企業對客戶的“專用性資產”如果增加到一定規模， 就會面臨被大客戶“套牢”的風險， 因為客戶會運用自身優勢壓低產品價格及提高商業信用。

在創新過程中， 企業要有足夠的創新投入才會獲得一定的產出成果， 即創新投入是獲得創新產出的前提。 創新產出成果質量決定了企業創新績效， 創新產出具有成本高、周期長及風險大的特征。 大客戶會通過自身優勢“壓榨”企業， 企業為了避免由于產出的不確定性風險導致自身陷入經營困境， 就會進行保守、謹慎的創新決策。 因此客戶集中度過高， 會降低企業創新產出的效率。 客戶集中度也可能誘發企業更高的經營風險， 客戶可能會根據與企業合作貿易規模的增加而不斷提升自身優勢地位。 在合作過程中如果客戶與企業交易中斷， 企業很難在短時間內找到可以運用現存專用性資產的客戶， 從而導致企業存貨積壓、業績低下， 由此使企業面臨破產風險。 企業根據客戶需求及市場需求信號進行創新投入， 而客戶集中帶來的風險效應會使企業在真正研發產出時“畏手畏腳”。 在研發產出的長周期過程中， 企業無法確定與大客戶間的合作是否會發生變動， 因此， 企業在創新產出過程中需要充分考慮客戶集中的風險效應， 從而降低了企業創新產出。

基于創新經濟學的相關理論， 現階段社會分工在不斷精細化、專業化， 對企業要求也在持續提高， 這就使得企業的發展和創新越發依賴政府、高校與科研機構間合作的不斷增強及資源的不斷整合。 因此， 未來的研究思路可著重于將企業內部創新轉變為企業間的綜合性合作創新。 這種合作創新相較于傳統的企業內部經驗積累總結創新是有區別的， 它更強調通過企業間及企業和其他組織間合作來整合資源， 以實現不斷創新， 進而取得最佳創新績效。 在企業—客戶這一供應鏈鏈條下， 客戶是企業創新活動的重要力量[19] ， 所以企業與客戶供應鏈關系質量直接影響到企業的創新活動。 一方面， 如果企業與客戶有長期穩定的合作貿易關系， 就可以為雙方合作貿易提供較為穩定的環境; 企業與穩定客戶間長期合作交流， 使得雙方充分信任， 如若出現風險雙方也會盡可能共同對抗市場風險; 兩者之間良好的資源整合及協作關系， 可以使企業免受解約風險帶來的困擾。 企業進行創新投入后， 企業的創新產出活動也會緊隨其后， 不再“畏手畏腳”， 從而提高了企業創新產出。 可見， 穩定的合作伙伴關系使企業創新產出效率大大提升。 另一方面， 企業客戶穩定性高， 可以在一定程度上降低交易成本， 獲取關系租金收益。 創新決策及創新投入可使企業獲得足夠的產出資金支持， 企業內部現金流在創新產出過程中也起到了支持作用， 這更激發了企業進行研發的積極性。 可見， 企業與客戶的穩定合作貿易關系， 提升了企業創新產出效率。

綜上所述， 客戶質量對企業創新產出的影響存在促進與抑制不同效果， 因此本文提出以下假設：

H3a：客戶集中度越高， 企業創新產出越低。

H3b：客戶穩定性越高， 企業創新產出越高。

四、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取2011 ～ 2018年在A股上市且其前五大客戶中含有上市公司的企業為初始研究樣本。 結合本文具體研究進行如下處理：①剔除財務數據異常的ST、?ST及金融行業的樣本; ②剔除變量中數據缺失的樣本。 其中， 企業五大客戶的數據及有關創新行為數據來自CSMAR數據庫; 對于研究中衡量技術距離的專利相關數據來自中國知識產權局的專利檢索平臺及專利匯網站的專利檢索平臺; 研究中使用的其他相關數據來自CSMAR數據庫， 最終得到732個樣本觀測值進行分析。

（二）模型構建

為檢驗客戶質量對創新行為的影響， 本文基于 CDM 模型構建企業創新行為評價體系[14] 。 CDM模型是在“熊彼特創新理論”及知識生產函數的基礎上， 1998年由B. Crépon、E. Duguet及J. Mairesse三位學者提出的用以分析創新投入及生產率間關系的新模型框架。 該模型框架分為三個階段（創新決策、創新投入及創新產出）， 解決了創新過程中的“黑箱”問題， 對創新驅動增長的機理與過程具有更好的解釋力。 本文運用CDM模型， 研究客戶質量對企業創新過程的影響。

CDM模型是由三個方程組成的“三方程遞推模型”， 包括創新決策、創新投入、創新產出三個方程。 其中， 創新決策和創新投入方程研究企業創新決策和創新投入的影響因素， 創新產出方程中引入創新投入作為生產要素， 進而創新投入又成為影響創新產出的重要因素。 具體模型如下：

式（1）是企業的創新決策方程， 該方程用于研究企業客戶質量能否影響企業的創新決策行為， 其中因變量 ? ?代表企業是否選擇決策， 是一個決策的標準潛變量， 本文以企業是否報告R&D支出表示， 如果報告則 ? ?=1， 否則 ? ?=0; x1i是解釋變量向量， 包括客戶集中度及客戶穩定性; x2i是調節變量向量， 本文指企業與客戶間的技術距離; x3i是控制變量向量， 包括企業規模、盈利能力、資本結構、董事會規模、凈現金流。 式（2）是創新投入方程， 用于研究企業客戶質量等因素對企業創新投入的影響， 其中 ? ?代表創新投入的強度。 式（1）、式（2）兩方程聯立組成一般化的Probit模型。

式（3）為企業的創新產出方程， 因變量 ? 表示企業創新產出的實際值， ? ? 是式（2）方程創新產出的預測值， 并把預測值引入創新產出方程模型作為解釋變量。 也就是說， 將技術距離對客戶質量與企業創新投入的作用的預測值引入本階段， 在一定程度上顯示了客戶質量對企業創新產出的影響， 同時反映出企業與客戶間的技術知識溢出對企業創新產出的作用， 最終反映創新投入對創新產出的影響效應。

在CDM模型的三個方程中， a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2是相關系數向量， μ1i、μ2i、μ3i為誤差項。

（三）變量定義

1. 被解釋變量。 創新決策（Indeci）， 參考已有研究， 根據企業是否報告了R&D內部支出來衡量， 構造虛擬變量， 如果考察期內企業報告了R&D支出， 則創新決策取值為1， 否則為0; 創新投入（Input）， 以往文獻通常采用人均R&D支出、每萬人研發投入人員全時當量、創新研發費用占主營業務收入的比例等進行衡量， 本文選擇企業研發費用占主營業務總收入的比例作為企業創新投入的衡量指標; 創新產出（Output）， 其衡量方式包括申請專利總數、新產品數量、新產品銷售收入比例， 本文選取申請專利總數的對數作為創新產出的衡量指標。

2. 解釋變量。 客戶集中度（Customer）， 本文采用企業前五大客戶的銷售額占企業總銷售額的比例衡量客戶集中度[20] ; 客戶穩定性（Stable）， 依據柳卸林等[13] 的研究， 本文采用在企業上年合作的前五大客戶中， 當年企業前五大客戶繼續與企業保持合作的客戶數量占當年合作客戶總數的比例來衡量， 0表示當年與上一年比前五大客戶全部更換， 1代表上一年前五大客戶依舊為當年前五大客戶， 越接近于1表明客戶穩定性越高， 越接近于0表明客戶穩定性越低。

3. 調節變量。 技術距離（Dis）， 1986年Jaffe[21] 首次提出技術距離的概念， 其用企業和客戶所擁有的專利在技術領域上的差異情況來衡量企業的技術距離， 并把專利分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三類。 本文借鑒Jaffe對技術距離的測量模型， 計算公式如下：

其中， Dis表示技術距離， fik表示客戶i年授權的發明專利屬于第k類的數量， pjk表示企業 j 年授權的發明專利屬于第k類的數量。 技術距離值連續分布于0到1之間， 技術距離值越接近于0， 說明企業與客戶間的技術差距越小; 其值越接近于1， 說明企業與客戶間的技術差距越大。

4. 控制變量。 根據現有研究， 借鑒王壘等[22] 、劉建國[14] 的研究成果， 本文選擇了如下控制變量：企業規模（Size）， 企業達到一定規模， 在一定程度上會影響企業創新過程; 資本結構（Capital）， 資本結構會對企業的創新行為帶來一定影響， 如果資產負債率過高， 企業會為了償還債款而降低創新積極性; 盈利能力（Roa）， 盈利能力越強， 客戶對企業信賴程度越高， 從而對企業的客戶質量產生影響; 凈現金流（Cash）、董事會規模（Boardsize）、市場機會（HHI）都會在不同程度上影響企業創新行為。

具體變量說明見表1。

五、實證檢驗及結果分析

（一）描述性統計

表2是主要變量的描述性統計結果。 創新投入的最小值為了-1.4， 取大值為13， 表明企業間的創新投入強度存在很大差距， 且均值也反映出企業創新投入積極性不高。 企業平均創新產出僅為1.6， 說明企業創新產出明顯不足。 從客戶集中度與客戶穩定性兩個不同的維度衡量客戶質量， 客戶集中度最大值達到89， 均值為34， 反映出我國上市公司較多依賴于大客戶， 甚至有部分企業完全依賴于大客戶， 客戶集中度偏高; 客戶穩定性分布的均值僅有0.39， 表明企業面臨頻繁更換客戶的問題。 企業與客戶間的技術距離也存在較大差距， 技術差距均值達到0.51， 中位數為0.42， 說明企業與多數客戶間技術上的相似度較高。

（二）客戶質量對創新決策及創新投入的影響

CDM模型第一階段回歸結果見表3。 第一階段運用Heckman兩階段法對式（1）及式（2）進行估計。 其中列（1）與列（2）是客戶集中度對創新決策與創新投入影響的回歸結果， Customer與Indeci相關系數為0.008且在1%的水平上顯著， 說明企業優質客戶集中促進了企業的創新決策; 客戶集中度與企業創新投入相關系數為0.012且在10%水平上顯著， 說明客戶集中度同樣促進了企業創新投入。 這表明企業通過擁有的優質客戶所產生信號傳遞作用， 為企業帶來了市場上最有價值的信息， 增強了企業創新動機， 并且企業為了降低客戶議價能力在一定程度上也希望自身通過創新提升優勢。

列（5）（6）是客戶穩定性對創新決策與創新投入的影響， 結果顯示客戶穩定性對企業創新決策與創新投入的影響均為負， 且分別在1%與10%的水平上顯著， 說明具有優質客戶的企業客戶穩定性抑制了企業創新決策及創新投入， 也就是說客戶穩定性削弱了企業創新動機。 由于穩定客戶與企業間合作穩定、交易產品固定， 這就使得企業創新研發軌道固定， 企業由此產生了思維惰性， 并且企業會為了避免關系風險而降低創新決策與創新投入的積極性。 可見， 表3列（1）（2）（5）（6）的回歸結果驗證了H1a和H1b， 即企業客戶集中度越高， 創新決策與創新投入積極性越高; 客戶穩定性越高， 企業創新決策與創新投入積極性越低。

（三）技術距離對客戶質量與企業創新決策及創新投入關系的調節作用

為了檢驗技術距離對客戶質量與企業創新決策及創新投入關系的調節作用， 表3的列（3）（4）（7）（8）報告了H2a和H2b的檢驗結果。 被解釋變量為創新決策時， 技術距離與客戶集中度交叉關系數為

2. 企業與客戶間技術上的差距可能會對企業創新決策、創新投入強度帶來重要影響。 企業要充分運用企業外部一切可以提高企業績效的因素。 技術距離反映出企業與客戶在技術上的差距， 企業可將客戶溢出的技術知識應用于創新及產品的開發， 充分結合自身技術特點對客戶溢出的技術知識進行深入學習， 融會貫通， 真正達到促進企業創新的目的。

3. 創新行為的每一階段都各有特性， 創新投入與創新決策更需要來自市場上的異質信息推動。 企業應充分吸收優質客戶集中所帶來的有效信息， 提高企業創新決策標準及創新投入強度; 而創新產出則需要企業擁有穩定的高質量客戶來推動， 穩定的合作貿易關系可充分抵抗創新產出過程的不確定性風險， 進一步提升企業的最終創新績效。 同時， 企業要合理規避客戶集中的“雙重風險”對創新產出及創新績效的不利影響。

4. 企業的最終創新績效與創新產出之間存在直接關系， 與創新決策和創新投入存在間接關系。 企業要充分利用優質客戶為企業帶來的積極效應， 不僅要提高創新決策質量與創新投入強度， 更要提高企業的創新產出成果數量與質量， 對企業的創新產出設置高標準， 避免盲目投入而得不到相應成果， 從而提升企業最終創新績效。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 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.

[2] Campello M.， Gao J.. Customer concentration and loan contract?terms[ J].Journal of Financial Economics，2017（1）：108-136.

[3] Dhalwal D.， J. S. Judd， M. Serfling， et al.. Customer concentra-tion risk and the cost of equity capital[ J].Journal of Accounting and Economics，2016（1）：23 ～ 48.

[4] Kalwani M. U.， Narayandas N.. Long-term manufacturer-sup-plier relationships： Do they pay off for supplier firms？[ J].Journal of Marketing，1995（1）：1 ～ 16.

[5] 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.

[6] Pataoukas P. N.. Customer-base concentration： Implications for?firm performance and capital markets[ J].The Accounting Review，2012（2）：363 ～ 392.

[7] 周冬華，王晶.客戶集中度、產品市場競爭與股權融資成本[ J].山西財經大學學報，2017（7）：44 ～ 58.

[8] 徐晨陽，王滿.客戶集中度改變了公司債務期限結構選擇嗎——基于供應鏈風險溢出效應的研究[ J].山西財經大學學報，2017（11）：111 ～ 124.

[9] 吳娜，于博.客戶集中度、體恤效應與商業信用供給[ J].云南財經大學學報，2017（4）：141 ～ 152.

[10] 孟慶璽，白俊，施文.客戶集中度與企業技術創新：助力抑或阻礙——基于客戶個體特征的研究[ J].南開管理評論，2018（4）：62 ～ 73.

[11] 李姝，翟士運，古樸.大客戶關系如何影響企業技術創新？[ J].科學學研究，2018（7）：1314 ～ 1324.

[12] Gosman M.， T.. Kelly， P. Olosson， et al.. The profitability and?pricing of major customers[ J].Review of Accounting Studies，2004（1）：117 ～ 139.

[13] 柳卸林，周聰，葛爽.客戶異質性與穩定性對核心企業創新績效的影響研究[ J].科學學與科學技術管理，2018（8）：53 ～ 68.

[14] 劉建國.績效衰退與企業創新行為——基于中國上市公司的實證分析[ J].南開管理評論，2017（4）：140 ～ 152.

[15] Johnson W. C.， Kang J.， Yi S.. The certification role of large?customers in the new issues market[ J].Financial Management，2010（4）：1425 ～ 1474.

[16] Phelps C. C.. A longitudinal study of the influence of alliance?network structure and composition on firm exploratory innovation [ J].Academy of Management Journal，2010（4）：890 ～ 913.

[17] Grant R. M.. Toward a knowledge-based theory of the firm[ J].Strategic Management Journal，1996（2）：109 ～ 122.

[18] Saenz M. J.， Revilla E.， Knoppen D.. Absorptive capacity in?buyer-supplier relationships： Empirical evidence of its mediating role [ J].Journal of Supply Chain Management，2014（2）：18 ～ 40.

[19] Hippel E. V.. The sources of innovation[M].Oxford： Oxford?University Press，1988：1 ～ 320.

[20] 吳祖光，萬迪昉，康華.客戶集中度、企業規模與創新投入強度——來自創業板上市公司的經驗證據[ J].研究與發展管理，2017（5）：43 ～ 53.

[21] Jaffe A.. Technological opportunity and spillovers of R&D： Evi-dence from firm's patents profits，and market value[ J].American Economic Review，1986（5）：984 ～ 1001.

[22] 王壘，劉新民，吳士健等.創業企業IPO后所有權類型集中度、董事會主導功能與多元化戰略選擇[ J].南開管理評論，2018（3）：103 ～ 115.

[23] Capaldo A.， Lavie D.， Petruzzelli A. M.， et al.. Knowledge?maturity and the scientific value of innovations？ The roles of knowledge distance and adoption[ J].Journal of Management，2017（2）：503 ～ 533.

[24] 王棟，陳通.知識型員工雙重社會網絡對企業創新績效作用機制研究[ J].科技進步與對策，2019（6）：128 ～ 137.

[25] 彭旋，王雄元.支持抑或掠奪？客戶盈余信息與供應商股價崩盤風險[ J].經濟管理，2018（8）：135 ～ 152.

[26] 苗淑娟，夏朦，孟慶順.高管激勵對研發投入影響研究——終極控制權的調節作用[ J].工業技術經濟，2018（1）：41 ～ 48.

[27] Aghion P.， Harris C.，Vickers J.. Competition and growth with?step-by-step innovation： An example[ J].European Economic Review，1997（3）：771 ～ 782.