客戶集中度、市場勢力與企業信息環境
——基于股價同步性視角

袁旭東 黃勇源

（暨南大學國際商學院 廣東廣州 510632）

引言

在資本市場上，投資者依據私有信息做出決策并進行交易，最終導致股價的波動。Mork等（2000）基于投資者產權保護的視角建立了資本資產定價模型用于描述股價同步性，衡量了個股的股價波動與大盤變動之間的關系。在股價同步性的研究領域有“信息效率學派”和“非理性學派”，雙方對于股價同步性的理解截然相反?！靶畔⑿蕦W派”認為隨著股價同步性的降低，股價中包含的公司層面的特質信息越多，資本市場的信息傳遞效率越高。然而“非理性學派”認為股價同步性反映的是各方所掌握信息的集合，包含了企業層面的特質信息和與企業無關的噪聲信息，在欠發達的資本市場上，股價主要受到噪聲驅動，投資者難以分辨噪聲和企業層面的特質信息，這導致了股價的同步性較低。因此股價同步性體現的是資本市場上的信息傳遞效率。目前的研究基于代理理論、法與金融理論、信息不對稱等不同的角度研究了股價同步性的影響因素，然而這些研究均沒有從供應鏈集成的角度研究客戶集中度與股價同步性之間的關系。

考慮到在商品市場上，位于供應鏈上游的企業和位于供應鏈下游的客戶是彼此在生產、銷售與采購過程中最重要的非財務利益相關者，為了維持正常的公司運轉，雙方都需要獲取高質量的會計信息，通過會計信息分析對方的生產經營狀況，并依據此合理安排自身的經營規劃；與此同時，企業出于庫存管理等動機，會傾向于與少數幾個客戶建立穩定的合作關系，而這會引發客戶內部結構逐漸集中，在客戶較為集中的供應鏈結構中，大客戶的采購金額會占到企業銷售額的較大比例，這使得企業和客戶之間的溝通形態發生轉變，由公開的信息傳遞慢慢轉向私下信息溝通（private information sharing）會成為客戶集中度較高的企業的主要溝通方式，這必然會影響到公開市場上的信息傳遞效率，降低了企業的信息透明度。李國蘭等（2020）、包曉嵐等（2019）研究發現企業的客戶集中度會顯著影響企業的業績波動性，并且使得分析師盈余預測準確性大幅降低，這也說明客戶集中度的提高也使得投資者更加難以預測企業的未來發展狀況?？紤]到客戶集中度對于企業信息環境的重要影響，本文以客戶集中度為研究企業信息環境的切入點，考察了客戶集中度與股價同步性的關系。

以2014年A股上市公司作為研究樣本，本文實證檢驗了客戶集中度與股價同步性二者之間的關系。研究發現客戶集中度的提高增大了信息不對稱程度，降低了企業的信息透明度，最終強化了噪聲交易給股價同步性帶來的負面影響，股價同步性隨之降低，客戶集中度與股價同步性呈現出負向關系；企業的產品市場勢力是影響企業進行信息披露決策的重要因素，隨著企業市場勢力的提升，為了維護自身的競爭優勢，企業會降低對外進行信息披露的意愿，進一步強化了與大客戶之間進行的私下信息溝通渠道。進一步的，客戶集中度會通過影響企業盈余管理行為，負向影響企業的信息透明度，最終降低股價同步性。

本文可能的貢獻在于：（1）給出了客戶集中度影響資本市場信息傳遞效率的直接證據?，F有研究主要從公司治理、投資者行為、信息透明度等角度探究股價同步性的影響因素，尚沒有從商品市場角度研究客戶集中度對于股價同步性的影響，本文一定程度上填補了這一領域文獻的不足。（2）現有研究主要從業績、盈余管理、審計等方面討論供應商-客戶關系，較少有研究從資本市場信息效率角度出發討論供應鏈集成可能發揮的作用，本文結果也拓展了此類研究思路。（3）本文的研究具有一定的理論和實踐意義，一方面本文為“非理性學派”在我國資本市場上的研究提供了一定的支持，為現有的分歧提供了新的證據，發現資本市場上信息效率與股價同步性正相關；另一方面，客戶集中度作為商品市場上的供應鏈形態，降低了企業的對外信息透明度，進一步的降低了資本市場上的信息傳遞效率，有助于投資者重新認識商品市場的信息傳遞機制對于資本市場運行效率的影響。

本文剩余部分結構為：第一部分為文獻回顧與研究假說，第二部分為研究設計，第三部分為實證結果及分析，第四部分為結論與啟示。

文獻綜述與研究假說

（一）文獻綜述

在股價同步性的研究領域有“信息效率學派”和“非理性學派”，雙方對于股價同步性的理解截然相反。一方面，以Mork為代表的“信息效率學派”認為個股于大盤之間的波動性差距較小的主要原因是因為個股包含的公司層面的異質性信息較少，信息傳遞的效率較低，因此股價同步性越高。但是，Kelly（2014）、Chan等（2013）發現，對于流動性較高的個股，其股價同步性也較高，這表明股價同步性一定程度上反映了資本市場的定價效率。周林潔（2014）認為，隨著公司治理水平的提升，股價同步性也逐步提升，這顯示在中國資本市場上不同的股價同步性確實體現了信息效率的差異。由此看出，在“信息效率學派”中，研究者們并沒有達成一致的看法。

另一方面，在充分有效的股票市場上是不存在噪聲的，此時股價同步性也就與信息效率負向相關，“非理性學派”認為在非充分有效的市場上，股價包含著噪聲以及公司層面的特質信息，并且噪聲在其中占據主要地位，股價時刻受到噪聲的驅動。Barberis等（2005）認為，在公司股票成為標準普爾指數成份股之后，其股價同步性顯著提高，信息效率學派的理論顯然不能解釋這種現象，這表明股票價格與投資者的情緒和市場波動相關。Dasgupta等（2010）研究發現，公司對外呈現較高的透明度會使得其未來發展變得更加容易被預測，其股價會融入更多的公司層面特質信息，隨著信息質量的提高，噪聲對于股價波動的影響會被減弱。

綜上可見，在“信息效率學派”存在不一致的意見，而對于“非理性學派”，國內外學者已經達成了一致的看法，也即是信息質量越高，股價同步性越高，這體現了較少的噪音干擾。因此本文采用“非理性學派”的觀點進行研究。

（二）研究假說

1.客戶集中度與股價同步性

方紅星等（2017）研究發現，隨著市場競爭的愈發激烈，企業出于庫存管理等動機，會傾向于與少數幾個客戶建立穩定的合作關系，而這會引發客戶內部結構逐漸集中，在客戶較為集中的供應鏈結構中，大客戶的采購金額會占到企業銷售額的較大比例，這使得企業和客戶之間的溝通形態發生轉變，由公開的信息傳遞慢慢轉向私下信息溝通（private information sharing），這會成為客戶集中度較高的企業的主要溝通方式，而這種溝通方式會使企業對外披露可比信息的動機降低，企業信息透明度降低，進而負向影響股價同步性。具體而言：

首先，隨著客戶集中度的提高，企業和客戶之間會達成隱性契約，企業和客戶會互相根據對方的會計信息評估企業的發展狀態，規劃自己的下一步行動，以及評估產品需求和進行庫存管理，雙方會逐步的加大用于維護雙方關系的專用性投資。其次，Kulp（2002）研究發現，供應鏈集中情境下的庫存管理模式使得企業可以主動掌握庫存的補給數量、時間，從而使得企業的經營效率得到優化。在此基礎之上，對于在公開市場上大規模搜尋，進行信息比較的行為會逐步減少，企業和客戶會越發的依賴私下溝通渠道進行信息傳遞，這使得公司的不透明度進一步提高，進而降低股價同步性。進一步的，企業的信息透明度降低，股價此時更多的受到噪聲的驅動，使得股價同步性降低。

由以上分析，提出以下研究假設：

H1：隨著客戶集中度的提高，股價同步性降低。

2.客戶集中度、市場勢力與股價同步性

除企業本身披露信息的動機會影響股價同步性之外，企業的市場勢力也會影響股價同步性Harris（1998）研究認為企業面臨的市場競爭程度越小，信息披露的動機就越低，信息披露的質量也越差。Graham等（2005）研究發現，半數以上的高管承認，在進行信息披露時，防止“公司秘密泄露”是他們要考慮的首要問題。許葳 （2013）認為，在壟斷競爭市場中，雖然企業披露更多的信息可以更好地將產品差異性與消費者的偏好進行匹配，但是同時提升公司信息透明度也會使得企業抵擋市場進入者的能力變低。出于對抗潛在競爭者的威脅，在供應鏈集中管理的模式下，隨著市場勢力的提升，對于客戶集中度較高的企業，主動掌控庫存信息的意愿進一步加強，這使得企業需要更加深入的信息溝通，因此企業通過私下溝通渠道與客戶進行信息交換的動機增強，企業信息透明度進一步降低。這也使得投資者預測公司未來發展的能力被削弱，企業未來發展的不確定性被放大，噪聲交易對于股價波動的影響更為顯著，股價同步性因此降低。

基于上述分析，本文提出：

H2：在其他條件相同的情況下，企業市場勢力會進一步放大客戶集中度對于股價同步性的負面影響。

數據來源與研究設計

（一）數據來源

本文以2014-2019年的A股上市公司為樣本。數據來自CSAMR數據庫，并且對樣本進行以下處理：（1）去除金融類上市公司；（2）刪除ST樣本；（3）刪除數據有缺失值的樣本；（4） 在1%水平上對連續變量進行WINSOR處理。最終得到2014-2019年3309家上市公司的共計11542個樣本。

（二）變量定義

被解釋變量為股價同步性指標（SYN），參考朱紅軍（2007）的方法使用模型（1）計算。

模型（1）中R和R分別表示研究期間第t個交易日的公司收益率與市場收益率，并且用滬深兩市的綜合指數收益率表示兩市市場收益率。為了使數據更貼合我國上市公司財務報告發布周期，本文將每個年度的研究期間設置為五月份至第二年的四月份。模型中R表示每家公司股票價格的變動可以被市場波動所解釋的部分。因此，隨著R的增大，公司的股票價格包含越少的公司個體層面的信息，具有較大程度的股票同步性。最后本文使用模型（2）對R進行對數轉換，使其滿足最小二乘法的回歸要求。

解釋變量為客戶集中度，本文參照Patatoukas（2012）的做法，用客戶集中度（Customer）表示針對5名主要客戶銷售額占年度銷售總額比例。

參考現有文獻，本文設置的控制變量如下：資產規模（Size）、資產負債率（Lev）、凈資產收益率（ROE）、第一大股東持股比例（Top1）、獨立董事比例（Indep）、董事會規模（Board）、產權性質（SOE）、機構投資者持股（INST）、托賓Q值（TobinQ）、營業收入增長率（Growth）二職合一（DUAL）、股權制衡度（Balance）、賬面市值比（BM）、上市年限（ListAge）、月均超額換手率（Dturn），進一步的，本文分別控制了行業（IND）、省份（PRO）、年份固定效應（YEAR）。此外本文使用異方差調整的文件標準誤計算顯著性水平，并且在企業層面進行聚類。變量的名稱和具體含義見表1。

表1 主要變量的含義及衡量方法

（三）模型設定

為考察供應鏈集中對對股價同步性的影響，本文構建如下計量模型:

實證結果與分析

（一）主要變量的描述性統計

表2報告了主要變量的描述性統計。從結果來看，股價同步性（SYN）的均值為-0.933，標準差為1.132，說明樣本企業間股價同步性的差異較為明顯。整體供應鏈集中度的均值為0.327，標準差為0.166，這說明不同企業的供應鏈集中度差異較為明顯，不同的集中度將會導致信息披露程度出現差異，進而影響股價同步性。

表2 變量的描述性統計

（二）初步回歸結果

表3報告了客戶集中度與股價同步性的回歸結果。第（1）列控制了行業、年份和省份固定效應，客戶集中度與股價同步性的回歸系數在1%的水平下顯著為負（回歸系數為-0.411，T值為0.052）。第（2）列控制了企業層面的控制變量，客戶集中度與股價同步性回歸系數在1%的水平下顯著為負（回歸系數為-0.144，T值為0.046）。第（3）列控制了行業、年份和省份固定效應以及企業層面的控制變量，客戶集中度與股價同步性的回歸系數在1%的水平下顯著為負（回歸系數為-0.182，T值為0.048）。這表明隨著客戶集中度的提升，股價同步性越低，支持了假說H1。在我國資本市場，股價同步性和資本市場信息效率呈現反向變化，客戶集中度的提升使得企業的信息透明度降低，信息傳遞的效率下降，進一步使得股價同步性降低，這說明較高的客戶集中度促進了市場上的噪聲交易，降低了資本市場信息傳遞效率。

表3 客戶集中度與股價同步性

（三）進一步分析

表4報告了客戶集中度、市場勢力與股價同步性的回歸結果。主要關注第（3）列客戶集中度與市場勢力的交叉項（Customer×MP），交叉項（Customer×MP）的回歸系數在5%的水平下顯著為負（回歸系數為-0.526，T值為0.254），說明較強的市場勢力進一步強化了客戶集中度與股價同步性的負向關系。以上結果支持了假設2。隨著市場勢力的提升，客戶集中度的提高會使得企業信息透明度進一步降低，使得投資者預測公司未來發展的能力被削弱，企業未來發展的不確定性被放大，股價同步性因此降低。

表4 客戶集中度、市場勢力與股價同步性

研究結論與啟示

本文的結果表明客戶集中度是影響資本市場信息效率的重要因素。本文對于客戶集中度降低股價同步性的機理分析和研究結論是現有研究未曾涉及的。因此，本文的研究既豐富了商品市場上供應鏈形態對企業影響的研究文獻，也豐富了股價同步性影響因素的研究文獻?；谏鲜鲅芯堪l現，本文提出以下建議：重點關注商品市場上的供應鏈管理，關注信息披露的公平性并且提高信息披露的效率，加強商品市場的信息化建設，提高企業供應鏈管理的透明度，使得信息由商品市場向資本市場的傳遞更加通暢，有助于進一步提高我國的資本市場運行效率。