供應商集中度、經營風險與企業金融投資

■王海芳，王明濤，王鑫怡，馬培培

一、引言

2008 年國際金融危機以來，發達國家金融化擴張速度明顯放緩，但對中國金融化的進程并沒有產生明顯的阻礙作用，在此之后中國金融業迅速崛起，呈現出明顯的“脫實向虛”趨勢（杜勇等，2019）。而作為國民經濟基礎和命脈的實體經濟，則在發展上出現瓶頸。經濟“脫實向虛”的微觀表現主要是非金融企業過度金融化，具體表現為非金融企業將資產轉移到金融資產，利潤大多來自于金融渠道而非日常經營渠道（蔡明榮和任世馳，2014）。根據國泰安數據統計發現，2007—2018 年我國非金融上市企業金融資產（包括貨幣金融資產）平均規模從10.52 億元增至25.87 億元，且種類更加多元化，金融資產已成為實體企業資產的重要組成部分和獲利渠道（李順彬和田珺，2019）。實體經濟與虛擬經濟之間嚴重的結構性失衡，加大了“新常態”時期下經濟運行的風險（Orhangazi，2008）。因此，探究非金融企業金融化的影響因素，為政府防范和化解系統性金融風險，有針對的制定政策抑制非金融企業金融化趨勢，引導金融回歸實體經濟，服務實體經濟，促進經濟長期穩定發展等具有重要的理論和現實意義（彭俞超等，2018）。

二、文獻綜述和研究假設

（一）文獻綜述

1.企業金融化

隨著金融體制改革的不斷推進，國內金融市場仍處于快速發展態勢，其中企業金融化已成為近年來非金融企業發展的重要趨勢。蔡明榮和任世馳（2014）從行為和結果對企業金融化進行認識和界定：從行為視角看，企業采取偏資本運作的資源配置方式，具體表現為企業資產從傳統的生產經營活動轉移至投資活動；從結果視角看，企業利潤更多來自于投資和資本運作等方式，而非主營業務等方式，只是單純追求資本的增值。目前，已有研究對非金融企業金融化的動機、影響因素以及經濟后果展開了深入的探討。關于企業金融化動機，目前學術界主要有兩種觀點：一是流動性儲備，企業持有金融資產可以防止未來現金流沖擊帶來的資金斷裂的風險，緩解資金壓力（胡奕明等，2017）。二是追求利潤最大化，由于實體經濟利潤的不斷下降、金融投資收益的不斷上升，企業為追求高額的回報進而配置較多的金融資產。這兩個動機并不沖突，它們在企業的成長發展過程中交替出現，也可能同時出現，只是各自程度不同（杜勇等，2019）。關于企業金融化的影響因素，現有研究分別從經濟政策不確定性（彭俞超等，2018）、CEO 的金融背景（杜勇等，2019）、高管學術背景（杜勇和周麗，2019）、客戶集中度（李馨子等，2019）等探討了企業金融化的影響因素。關于企業金融化的經濟后果，目前相關文獻主要探討了企業金融化對企業創新（王紅建等，2017）、經營收益率（宋軍和陸旸，2015）、實業投資率（張成思和張步曇，2016）、企業未來主業業績（杜勇等，2017）、股價崩盤風險（彭俞超等，2018）等影響。可以看出現有文獻對企業金融化動因的研究并不多，卻從不同視角大量探討了企業金融化的經濟后果。雖然已有文獻探討了客戶集中度對企業金融投資的影響，但并沒有分析企業上游供應商特征如何影響企業的金融投資，更沒有探討三元關系中供應鏈集中度對企業金融投資的影響。

2.供應商集中度

企業之間的競爭逐漸演變為供應鏈之間的競爭（唐躍軍等，2009）。供應商集中度作為企業供應鏈的重要特征，對企業長期的生存發展起著至關重要的作用。目前較多學者探討了供應商集中度對企業微觀行為的影響，王迪等（2016）研究發現較高的供應商集中度增加了企業銀行借款能力。李振東和馬超（2019）研究證實較高的供應商集中度降低了企業外部融資約束。另外，企業為了應對供應商集中的風險，往往持有更多的現金（李艷平等，2016）、投入較少的研發投入（任莉莉和張瑞君，2019），表現出較低的盈余持續性（程敏英等，2019）等。此外，當供應商集中度較高時，企業聘用大所進行審計的概率越低（張敏等，2012），商業信用融資規模越小，融資期限越短（馬黎珺等，2016）。現有研究從不同視角探討了供應商集中度對企業微觀行為等的影響，但鮮有學者探討供應商集中度與金融投資之間的關系，研究此問題可以豐富供應商集中度的相關研究。

（二）研究假設

供應商集中的風險體現在以下方面：一方面，供應商因非正常因素（破產或與同行競爭者建立聯盟等）無法繼續提供原材料導致合作關系中斷。其一，導致企業預付賬款無法收回，造成了更多的壞賬，帶來較大的實質性財務損失，甚至陷入財務危機。其二，企業在短時間無法找到滿足條件的其他供應商，導致生產停滯，進而影響大客戶的需求，甚至導致大客戶流失等，都會提高企業的經營風險，惡化經營業績（楊風和吳曉暉，2017）。另一方面，根據資源依賴理論，企業所需原材料集中在少數供應商手中時，對主要供應商的依賴程度較大，供應商的議價能力也就越強。主要供應商往往依靠談判中的強勢地位轉移自身流動性風險，如降低原材料質量、提高價格、要求企業預付款和使用現金支付等，這些隱性契約導致企業預期的未來現金流減少并增加了企業經營風險和財務風險（程敏英等，2019）。此外，企業與較少的供應商來往，因需適應主要供應商要求而投入較多的專用資產和聯合投資使資產專用性上升，導致對主要供應商的依賴程度和轉換成本變大。較高的資產專用性導致企業決策的自主權和靈活性大幅下降，且當主要供應商陷入經營危機時，會對企業造成嚴重的負面影響。另外由交易成本理論可知，由于契約的不完備性，專用性投資可能增加投資企業被交易對手“敲竹杠”的風險，主要供應商基于自身利益最大化攫取關系專用性投資利益，增加企業流動性風險。總的來說，較高的供應商集中度增加了企業經營風險和現金流風險。

而較高的經營風險和現金流風險會影響到企業金融投資（Tornell，1990）。根據預防性儲蓄理論，金融資產在流動性和預期收益方面較實體投資有很大的優勢，表現為較強的變現能力、較低的調整成本以及較高的回報率。當企業面臨資金流短缺等困難時，可以及時出售金融資產以獲得資金補充，平滑企業資金需求，應對流動性風險（Stulz，1996）。企業持有金融資產是規避未來不確定性的“前瞻性”策略（杜勇等，2019）。另外，Tornell（1990）研究發現，企業為應對未來的不確定性，更傾向于選擇流動性較強的金融資產。因此，本文認為相對于供應商集中度較低的企業，供應商集中度較高的企業面臨的經營風險較高，企業金融投資規模也就越大。

基于上述分析，提出以下假說。

假設1：給定其他條件不變，相較于低供應商集中度企業，供應商集中度較高的企業金融投資水平越高。

假設2：經營風險在供應商集中度與企業金融投資之間發揮了顯著的中介效用。

三、研究設計

（一）數據來源

本文選取2011—2018年A股非金融上市企業年度數據作為研究初始樣本，探究供應商集中度對企業金融投資的影響。為保證數據有效性，對初始樣本按照如下標準進行了針對性處理：（1）由于金融類上市企業特殊的資本結構、盈利模式等，將金融類上市企業的樣本進行了剔除；（2）剔除了ST 類上市企業樣本；（3）剔除財務數據存在缺失值的上市企業樣本。為規避極端值對研究產生的影響，對所有連續變量按1%和99%水平進行了Winsorize 處理。數據處理采用STATA15 軟件，企業供應商集中度數據以及其他財務數據均來自CSMAR 數據庫。

（二）模型建立與變量定義

為檢驗假設1，供應商集中度對企業金融投資的影響，參考杜勇等（2019）的研究，構建回歸模型（1）。為檢驗假設2，經營風險在供應商集中度與企業金融投資之間的中介作用，借鑒溫忠麟（2005）提出的中介效應檢驗流程，參考陳正林（2016）的研究構建回歸模型（2）和（3）、（4）。

模型（1）至（4）中，Fin為企業金融投資，Supplier為供應商集中度，Stroa為企業經營風險，下角標i代表企業，t代表年度，ε為模型的隨機干擾項。此外，參考現有文獻加入一系列控制變量。∑Year 是年度固定效應，∑Firm 是企業個體固定效應，∑Industry 是行業固定效應。模型中所涉及的變量解釋如下：

被解釋變量（Fin）。參考張成思和張步曇（2016）的研究，采用金融資產占總資產的比例度量企業的金融投資水平。其中，金融資產包括貨幣資金、持有至到期投資、交易性金融資產、衍生性金融資產、可供出售的金融資產、長期股權投資以及應收股利和應收利息。

解釋變量（Supplier）。借鑒張敏等（2012）的研究，將企業向前五大供應商采購額與全年采購額的比例作為供應商集中度替代變量。

中介變量（Stroa）。參考陳正林（2016）的研究，用樣本企業在研究期間Roa的方差作為經營風險的替代變量。

表1 變量定義

表2 變量描述性統計

控制變量（Controls）。參考張成思和張步曇（2016）的研究，在模型中加入如下控制變量：企業規模（Size）、盈利能力（Roa）、上一期盈利能力（lagRoa）、資產負債率（Lev）、托賓Q（Tq）、成長能力（Growth）、股權集中度（Share_10）、現金流量（Cfo）、上市年數（Age）、注冊地區（East）、產權性質（Soe）。各變量的具體定義如表1所示。各變量的描述性統計如表2所示。

四、實證分析

（一）相關性分析

表3 報告了主要變量之間的相關系數。從表3 可以看出，供應商集中度和金融投資在1%水平上顯著為正，初步表明供應商集中度加大了企業金融投資，更為嚴謹的結論需要控制其它可能影響企業金融投資的因素進行多元回歸來得到。根據表3以及方差膨脹因子VIF值均小于3，說明模型中不存在嚴重的多重共線性問題。

（二）回歸結果分析

為檢驗假設（1），根據Hausman 檢驗結果，本文采用固定效應模型進行假設驗證，并采用聚類穩健標準誤。表4中第（1）列為未加入控制變量的結果，Supplier 的系數在1%水平上為正，表明供應商集中度與企業金融投資呈正相關關系，證實了假設1。為防止其他因素對結果產生干擾，控制了企業規模等其他變量后，結果如第（2）列所示，Supplier 的系數同樣在1%水平上顯著為正，說明供應商集中度與企業金融投資顯著正相關，即供應商集中度較高的企業金融投資程度更高。以上結果均支持了預期的假設1，即供應商集中度較高的企業更傾向于金融投資。此外，在控制變量方面，資產負債率（Lev）、前十大股東持股比例（Share_10）、成長能力（Growth）與企業金融投資顯著負相關，經營活動凈現金流量比例（Cfo）與金融投資顯著正相關。與孟慶斌和侯粲然（2020）的研究結論一致。表4第（3）—（5）列為中介效應結果，表4中第（4）列顯示，供應商集中度與企業經營風險顯著正相關，即供應商集中度增加了企業經營風險，與陳正林（2016）結論一致。第（5）列中Supplier和Stroa的系數均顯著為正，表明供應商集中度提高了企業經營風險，進而影響企業金融資產投資。以上結果支持假設2，即經營風險在供應商集中度與企業金融投資之間發揮了顯著的中介效用。

表3 主要變量相關系數

（三）穩健性檢驗①限于篇幅，結果留存備索。

第一，供應商集中度與企業金融投資還可能存在雙向因果的內生性等問題。為此，選取滯后一期的供應商集中度指標，作為供應商集中度的工具變量。兩階段的回歸結果顯示排除內生性后，前文的結論仍然成立。第二，上文檢驗中采用的是固定效應模型，為保持研究的完整性與嚴謹性，采用混合OLS 重新對模型（1）回歸，進行估計方法的敏感性檢驗。第三，在模型（1）中加入了企業治理層面的一些變量，包括獨立董事的比例、董事長與CEO兩職合一、董事會規模變量。以上結果中，Supplier系數均在1%顯著性水平上為正，即供應商集中度加劇了企業金融投資水平，與前文結論保持一致，表明本文實證結果具有較強的穩健性。

表4 供應商集中度與企業金融投資的回歸結果

五、進一步分析

（一）三元關系中供應鏈集中度與企業金融投資

總的來說，相較于二元關系，企業供應鏈集中度較高時，未來的經營風險和現金流風險也就更大。根據預防性儲蓄理論，介于金融資產較高的流動性和收益性，企業為防止較高供應鏈集中度的風險，可能會增加金融投資。當發生財務危機時，可以快速將金融類資產變現以緩解危機。參考方紅星等（2017）的研究，以企業向前五大供應商采購額占年度采購總額比例與向前五大客戶的銷售占年度銷售總額比例的均值作為供應鏈集中度（Scii）的替代變量。并借鑒方紅星等（2017）研究，檢驗三元關系中供應鏈集中度對企業金融投資的影響。根據表5可知，供應鏈集中度Scii 的回歸系數在1%水平下顯著為正，第（2）列同時將客戶集中度和供應商集中度放進模型一起檢驗，兩者的系數依然顯著為正。其中第（3）、（4）列給出的是供應商集中度、客戶集中度單獨對企業金融投資的影響，均顯著為正。上述回歸結果表明，供應鏈集中度較高時，企業會持有一定的金融資產以備不時之需。

表5 供應鏈集中度與企業金融投資

（二）供應商集中度與企業金融投資：議價能力的分組檢驗

當企業議價能力較低，與主要供應商談判過程中處于劣勢地位時，強勢的供應商會降低原材料質量、提高價格、要求企業預付款、并使用現金支付等，增加了企業經營和現金流風險。基于此，本文認為企業議價能力越低，更傾向于配置金融資產來應對主要供應商的負面影響。借鑒王迪等（2016）的研究，使用上市企業向其供應商提供的凈商業信用額來度量企業的議價能力（AR）。AR越大，表明企業在采購過程中更多的采用預付款支付，企業的議價能力越弱。凈商業信用額（TCS）=（預付賬款-應付票據-應付賬款）/期末總資產。按照TCS 的年度—行業中位數將樣本分為低議價能力組和高議價能力組。通過分組回歸比較不同議價的企業對供應商集中度與金融投資之間關系的影響。表6 的第（1）、（2）列報告了基于企業議價能力分組檢驗的回歸結果。其中，在第（1）列高議價能力組中，Supplier系數在10%水平上顯著為正。第（2）列低議價能力組中，Supplier系數在1%水平上顯著為正。表6 的結果表明，企業的議價能力越低，企業對供應商的依賴程度越大，供應商集中度對企業金融投資的影響就越大。

（三）供應商集中度與企業金融投資：市場競爭地位的分組檢驗

高市場競爭地位的企業經營風險較低（Irvine&Pontiff，2009），現金流和利潤的不確定性也較低。然而，對市場競爭地位低的企業而言，基于維持市場份額的動機，對主要供應商有著較強的依賴，受到外部沖擊時無法向外部轉嫁負面影響，企業經營風險較大。借鑒張新民等（2012）的研究，采用企業年度銷售額占行業內所有企業的年度銷售額之和的比例作為度量市場競爭地位（HHI）的指標，并依據該指標的年度-行業中位數將樣本分為低市場競爭地位組和高市場競爭地位組進行分組檢驗。通過分組回歸比較企業市場競爭地位不同時，供應商集中度對企業金融投資的影響是否存在差異。回歸結果如表6 中（3）、（4）列所示。其中，在高市場地位組中，Supplier 系數在10%水平上顯著為正；而在低市場地位組中，Supplier的系數明顯變大，且在1%水平上顯著為正。表6的結果表明，企業市場競爭地位會影響供應商將集中度與企業金融投資關系，當企業市場競爭地位較低時，企業對主要供應商依賴性較大，供應商集中度對企業金融投資的影響就越大。

表6 基于企業議價能力、市場競爭地位的分組檢驗

（四）組間差異檢驗

此外，對低議價能力和高議價能力、低市場競爭地位和高市場競爭地位樣本的金融投資均值的差異進行T檢驗。因AR和HHI中兩組的方差均不等，因此選擇方差不齊的均值T檢驗。如表7所示。可以看出兩組中均值的差異均在1%的水平上顯著為正，即在不同議價能力、市場競爭地位的企業中，金融投資的規模存在顯著差異，進一步證實上述結論的穩健性。

表7 分樣本t檢驗

六、結論

本文從企業重要的外部利益相關者供應商集中度視角出發，利用2011—2018 年A 股非金融上市企業數據，考查了供應商集中度對企業金融投資的影響，進一步檢驗了其作用路徑。研究發現，供應商集中度越高，企業金融投資水平越高。分析作用路徑發現，供應商集中度增加了企業經營風險，進而影響企業的金融投資。進一步分析發現，三元關系中供應鏈集中度與企業金融投資顯著正相關，且在議價能力弱、市場地位低的樣本中供應商集中度對企業金融投資的影響更為顯著。

本文的研究結論具有一定的理論價值和現實意義。在“新常態”經濟運行下，企業應結合自身經營狀況，避免供應商集中度過高帶來的風險，保持合理的供應商集中度，更好地實現供應鏈的整合，提升企業價值。另外，監管部門應加強對非金融企業融資后資金去向的監管，尤其應給予供應商集中度較高、供應鏈集中度較高、議價能力較弱、外部市場競爭地位較低的企業更多關注，做好對融資后企業資金投入實體項目的持續監督，引導資金回歸本源，防止資金在資本市場“空轉”，做到有針對性防范和化解系統性金融風險。此外，政府應積極改善企業所處營商環境以及實體投資環境，使企業能夠從實體投資中獲取較高的收益，引導金融資金回歸實體經濟，從源頭上降低金融系統性風險。