企業數字化轉型與客戶集中度

趙 放,徐 熠

(1.吉林大學 中國國有經濟研究中心,吉林 長春 130012;2.吉林大學 經濟學院,吉林 長春 130012)

一、 引 言

供應商與客戶之間的良好合作關系是公司重要的經濟資源,對于公司經營戰略、財務稅收等方面都具有決定性影響[1]。作為企業重要的利益相關者,客戶在供應鏈管理中居于核心地位,且在實踐中呈現不斷集中的趨勢[2]。研究表明,適當的客戶關系交易對企業運營與發展有著顯著的積極效應[3-4]。然而,隨著客戶關系的不斷深入,當企業客戶集中度過高時,企業會面臨巨大的經營風險,甚至影響企業經營業績[5]。針對大客戶依賴引發的一系列潛在風險,中國證監會要求上市公司以匯總和分列的方式披露公司前5名客戶銷售額占年度銷售總額的比例,并強調客戶集中度過高可能帶來的負面影響。隨著企業對潛在經營風險的防范意識逐漸增強,部分企業在保證收入的前提下,減少主要客戶的銷售占比以提升自身抗風險能力。

近年來,人工智能、物聯網、大數據、云計算等數字技術飛速發展,具有高創新性、強滲透性與廣覆蓋性的數字經濟引起社會各界的廣泛關注。在微觀領域,隨著企業組織內部與外部的邊界被打破,企業紛紛調整戰略目標、治理結構及內部管理方式以適應數字經濟背景下產業組織與產業結構的新變化[6]。在此背景下,我們不禁思考,企業的數字化轉型能否降低客戶集中度?如果可以,這種影響的作用機制是什么?為探究上述問題,本文利用2008—2020年滬深A股上市公司數據,就企業數字化轉型對其客戶集中度的影響及渠道機制進行實證檢驗,以期為相關政策制定提供經驗證據。

盡管國內外學術界對于企業數字化轉型經濟效應的相關研究已經取得了一系列值得借鑒的成果,但整體來看,目前尚未形成成熟、系統的理論體系與研究框架。與以往文獻相比,本文可能的貢獻在于:一方面,已有研究多聚焦于客戶集中度對企業決策行為帶來的影響,而本文從客戶集中度的角度研究企業數字化轉型的經濟后果,補充了客戶集中度影響因素的相關研究,同時豐富了數字經濟發展影響微觀經濟主體決策和行為的研究;另一方面,本文創新性地剖析了網民關注度和企業創新能力在數字化轉型影響客戶集中度過程中的作用機制與路徑,進一步補充了企業數字化變革發揮作用的渠道機制。

二、 文獻綜述

關于企業數字化轉型的經濟影響,現有文獻從多個視角展開了一系列探討。在生產效率方面,趙宸宇等人[7]研究發現,數字化轉型能夠提升企業創新能力、優化企業人力資本結構、推動兩業融合并降低企業運營成本,最終帶來企業全要素生產力的提升;袁淳等人[8]則指出,數字化轉型顯著提升了我國上市企業的專業化分工水平,并推動企業生產效率的進一步提升。在創新決策方面,王才[9]基于制造業企業樣本數據的研究發現,數字化轉型通過正向影響企業動態能力提升企業創新績效;李健等[10]則從創新投入、創新產出以及創新效率三個方面入手,發現數字經濟對于企業創新能力提升具有顯著的驅動作用。在資本市場反饋方面,吳非等[11]研究發現,數字化轉型能夠強化企業創新動能、緩解信息不對稱問題并促進企業財務狀況的優化,進而提升股票流動性水平。在人力資本方面,肖土盛等[12]指出,企業數字化轉型通過優化人力資本結構提升企業勞動收入份額。

關于客戶集中度,近年來,大量學者從多角度考察其給公司運營與發展帶來的正向或負向影響。就積極影響而言,一方面,客戶集中能夠促進上下游企業間的資源整合與信息共享,節約企業運營成本,使企業獲得供應鏈整合效益[13];另一方面,作為一種外部治理機制,主要客戶的存在能夠促使企業及時披露財務信息并推動管理層努力工作,最終提升企業績效[4]。然而,過高的客戶集中度會給企業帶來嚴重的負面影響,如加劇企業融資約束、提升企業經營風險、阻礙企業技術創新等[3-4]。其原因在于,一旦主要客戶陷入財務困境,或存在供應商變更、生產內部化等情況,企業就會面臨失去產品市場的風險,帶來銷售收入的大幅下降與市場地位的迅速下滑[3]。更為嚴重的是,為維持與主要客戶長期且穩定的合作關系,企業在前期會加強專用性資產投資力度[14]。這種專有化投資,一方面容易引發大客戶的機會主義行為,使企業面臨嚴重的“被鎖定”風險,不得不接受主要客戶提出的苛刻的合作條件,甚至被盤剝[2];另一方面,在雙方終止合作時,脫離關系范疇的專有化資產會大幅貶值,致使企業出現銷售業績迅速惡化、經營風險加劇的情況[15]。

綜上所述,現有文獻對客戶集中度的研究主要集中于其變化帶來的經濟后果。對于影響企業客戶集中度的因素,僅有少量研究從企業ESG表現以及技術創新等角度切入,認為技術創新、企業ESG表現顯著降低了客戶集中度[7,16]。鑒于此,本文對企業數字化轉型是否以及如何影響企業客戶集中度展開探討,進一步從數字經濟的視角拓展客戶集中度影響因素的相關研究,以期為供應鏈企業如何借助數字化轉型帶來的發展契機降低對大客戶的過度依賴、防范經營風險提供重要啟示與借鑒。

三、 理論分析與研究設計

(一) 理論分析

1.數字化轉型與客戶集中。數字化轉型能夠幫助企業獲取技術資源、增強企業戰略彈性,降低企業對大客戶的依賴程度。從技術資源的角度來看,隨著企業數字化水平的提高,企業對物聯網、大數據等數字技術資源的獲取與運用能力不斷增強[17]。依托資源配置理論,這些技術資源與企業內部各類生產要素的有效鏈接以及與企業生產運營各環節的高質量融合,一方面有助于吸引外部投資者的關注,增強其對企業運營發展的信心;另一方面能夠幫助企業獲得新的增長點,此時,企業價值得以實現,更強連接、更多交互、更多維度的價值創造模式涌現而出[18]。企業無須過度依賴與大客戶間的關系以保證市場收益,而是與更多客戶企業展開合作。從戰略彈性的角度來看,數字化變革能夠增強企業部門間的松散耦合程度,使企業在面臨阻礙生產經營的困境時能夠迅速調整并恢復,從而降低客戶集中度。松散耦合指企業內部成員之間相互聯系但又彼此保持獨立的狀態[19]。根據松散耦合理論,在組織內部、組織之間以及組織與環境之間,這種靈活動態的組織結構能夠使系統中個別子系統發生崩潰時不影響整個系統的正常運行,從而有助于提升企業的戰略變革能力,即戰略彈性[20]。而數字化變革能夠破除企業垂直化、扁平化的組織形式,使企業組織更具靈活性、更松散耦合。此時,企業戰略彈性顯著提升,組織應對環境變化的能力增強,企業能夠根據市場環境的變化靈活調整經營戰略,而不再受大客戶企業牽制。因此,數字化變革提高了企業在波動市場環境中的生存能力,有助于企業更靈活地與客戶開展交流與合作,從而降低客戶集中度。

H1:數字化轉型對企業客戶集中度存在顯著的負向影響。

2.數字化轉型、網民關注度與客戶集中。新熊彼特增長理論認為,外部市場環境顯著影響企業的生產運營[21]。進入數字經濟時代,企業做出的戰略決策也受到外部市場環境的重要影響。網民關注度作為外部市場上體現企業網絡輿情態勢的重要因素,能夠反映民眾對上市企業及其市場地位的關注程度與情感態度,因此對于外部市場投資者和內部管理者而言都十分關鍵。以往,在尋找供應商企業的過程中,由于信息不對稱問題,客戶企業往往無法對供應商企業的質量和未來意圖做出準確的判斷[22]。這種高度的不確定性通常會使客戶企業感覺到合作風險較高,從而降低合作意愿。而進入大數據時代,民眾的關注兼具信息傳播與監督治理的雙重功能,為各類市場主體了解企業基本情況與輿情態勢提供了重要渠道[23]。通過推進數字化轉型,企業信息利用效率顯著提升,企業能夠通過加強自身正向信息披露提升網民對自身的關注度與解讀效率。且在數字經濟蓬勃發展的背景下,這種解讀多為積極、正向的[24]。此時,企業的市場識別度顯著提升,客戶企業合作意愿增強,帶來企業客戶集中度的下降。換言之,根據信號理論,企業推進數字化轉型是新時期積極響應“數字中國”政策導向與新發展階段社會建設熱點的表現,這一戰略舉措產生的“正向曝光效應”能夠提升網民與新客戶的關注度,從而為企業帶來更多市場資源,降低企業客戶集中度。基于以上分析,本文提出如下研究假設。

H2a:數字化轉型通過提升網民關注度降低企業客戶集中度。

3.數字化轉型、企業創新能力與客戶集中。提升創新能力、加大創新研發投入力度是企業發展的持久動力[25]。作為企業競爭性優勢和新動能的核心要素,企業創新能力的高低主要依賴于其在資本、勞動、技術等實體資源以及管理層關注、企業文化等虛擬資源上的不斷投入[26]。而數字化轉型能夠提高企業擁有資源的質量與利用效率,并強化資源間的有效互補機制,為創新能力提升帶來有效支撐[25]。例如,數字化發展能夠革新企業管理理念,重構管理流程,提升管理效率[8];同時,激活現有靜態人力資本,使企業采用更靈活的方式培育、引進和使用勞動力[27]。換言之,數字化變革為企業提供了管理資源、人才保障等匹配性創新資源,這些資源能夠促進企業發展各環節的有機整合,帶來企業的創新型發展。隨著企業創新能力與創新績效的不斷提升,企業逐漸獲得能夠帶來可持續競爭優勢的、有價值的、稀缺的、難以模仿的資源和能力[28]。憑借這種不可復制的資源與能力,企業能夠占據獨特的市場地位并在買賣雙方的交易中占據主導。與此同時,高創新能力帶來的新產品能夠吸引更多客戶企業,并提高行業進入壁壘和企業自身的差異化競爭優勢。此時,企業在市場中的議價能力明顯提高,其與已有客戶之間的關系更加成熟,同時還得以擴展新的商業關系,帶來客戶集中度的下降。基于以上分析,本文提出如下研究假設。

H2b:數字化轉型通過提升創新能力降低企業客戶集中度。

(二) 研究設計

本文以我國滬深A股上市公司為研究對象,采用年報文本分析與年報財務數據相結合的方法探討數字化轉型對企業客戶集中度的影響。為剔除2007年我國上市公司實施新會計準則可能帶來的數據口徑問題,本文選取2008—2020年作為研究樣本時間。本文所使用的數據來自國泰安數據庫(CSMAR)、萬得(Wind)數據庫和深圳證券交易所、上海證券交易所官方網站。為確保研究結論的可信度,本文按照一定條件對樣本進行了篩選:剔除銀行、證券、保險等金融類上市公司樣本;剔除ST類企業樣本;剔除上市公司IPO所在的當年樣本;剔除數據缺失的上市公司樣本。此外,為減少樣本異常值影響,本文對所有微觀層面的連續變量進行1%和99%的縮尾處理。

1.被解釋變量。客戶集中度(Customer)。本文借鑒王雄元等[13]、李馨子等[29]對客戶集中度的定義方法,選用前五大客戶營業收入占總營業收入的比重予以衡量。

2.解釋變量。企業數字化水平(Dcg)。企業的數字化變革是數據作為與勞動力、資本、土地同等重要的新生產要素和創新產出驅動力,通過跨界融合與價值創造,實現數字技術賦能實體企業,促進高質量發展的過程[30]。結合研究內容,本文參考吳非等[11]采用的文本分析方法,運用自然語言處理與文本特征分析技術對企業數字化水平展開測度。具體來說,本文將企業數字化轉型劃分為“底層技術運用”和“技術實踐應用”兩個層級,其中,“底層技術運用”強調企業運用新一代數字技術改造升級原有的管理體系、技術體系、生產體系以及運營體系,這種技術嵌入引發的變革主要依靠數字經濟的幾大關鍵核心技術:人工智能、區塊鏈、云計算以及大數據[6]。更進一步地,隨著數字化轉型的深入推進,數字技術與復雜業務生態場景實現融合創新,由此帶來數字化業務場景的實踐應用,即“技術應用”層級。此外,企業的數字化變革是數字經濟時代企業順應時代發展潮流、推進高質量發展的重大戰略,因此,其相關信息很大程度上會在企業年報中有所體現與涉及。基于此,本文從“底層技術運用”和“技術實踐應用”兩個層級構建關鍵詞,對上市公司公布的年度報告進行歸納分析,運用相關關鍵詞出現頻率作為企業數字化水平的衡量指標。

3.控制變量。為提高研究精度,本文加入了一系列控制變量,各控制變量的定義、符號與計算方法見表1。

表1 變量定義

(三) 研究模型

為實證檢驗企業數字化轉型對客戶集中度的影響,本文構建如下實證模型:

Customeri,t=ρ0+ρ1Dcgi,t+ρ2Xi,t+ut+γj+εi,t

(1)

在回歸模型中,被解釋變量Customer為企業客戶集中度,解釋變量Dcg為企業數字化水平,X為前述控制變量,ε表示殘差;下標i為企業,t為年度。此外,本文同時控制了年度固定效應(ut)和行業固定效應(γj),以緩解不同行業和年份的異質性偏差。根據前文理論分析,ρ1應為負且能夠通過顯著性檢驗。

四、 實證分析

(一) 描述性統計

本文主要變量的描述性統計結果見表2。可以看出,客戶集中度(Customer)的最大值為0.975,最小值為0.011,均值為0.315,標準差為0.225,表明樣本企業客戶集中度存在差異且分布較為合理。其中,部分企業對大客戶的依賴過強,還有少量企業缺乏相對穩定的客戶,因此對數據進行極值處理是必要的。數字化水平(Lndcg)的均值為1.174,最小值為0,最大值為4.927,表明樣本企業的數字化水平也存在明顯差異。這也為本文的研究提供了條件。此外,各控制變量的均值與中位數大多基本一致,表明其呈現正態分布,取值也均在合理范圍內。

表2 主要變量描述性統計

(二) 基準回歸分析

表3報告了企業數字化轉型與客戶集中度的基準回歸結果。單變量回歸結果顯示,數字化水平(Lndcg)的系數在1%的水平上顯著為負,表明數字化轉型顯著降低了企業客戶集中度。模型(2)報告了引入控制變量后的回歸結果,結果顯示,數字化水平(Lndcg)的估計系數為-0.012(p<0.01),表明企業推進數字化轉型會吸引更多潛在客戶與企業開展交易與合作。至此,假設H1得以驗證。這一結論為供應鏈企業如何借助數字化轉型降低對主要客戶的過度依賴提供了重要啟示,同時也側面印證了企業推進數字化轉型的重要性與必要性。

表3 企業數字化轉型與客戶集中度

(三) 內生性檢驗

1.傾向得分匹配法(PSM)。為解決樣本選擇偏誤問題,本文采用傾向得分匹配法進行內生性檢驗。具體檢驗步驟如下:首先,構建企業數字化轉型虛擬變量指標(Dcg_dum),如果Lndcg大于0,則Dcg_dum為1,否則為0;其次,以企業是否進行數字化轉型(Dcg_dum)為被解釋變量,企業規模(Asset)、盈利能力(Roa)、資產負債率(Lev)、企業年齡(Lnage)、市場競爭程度(Market)、固定資產密集度(Capint)、前十大股東持股比例(Top10)、董事會規模(Board)、獨立董事比例(Indep)、兩職合一(Dual)為特征變量進行Logit回歸,并計算傾向得分值;再次,依據傾向得分值,使用1∶1鄰近匹配法進行配對;最后,將匹配后的樣本進行多元回歸分析。表4第(1)列報告的結果顯示,Lndcg的估計系數為-0.013,在1%的水平上顯著為負。實證結果進一步強化了企業數字化轉型對客戶集中度的負向作用。

表4 內生性檢驗后的回歸結果

2.被解釋變量前置一期。為避免內生性問題對研究結論造成影響,本文將被解釋變量前置一期,再進行式(1)的計量測度,結果報告于表4第(2)列。Lndcg的估計系數為-0.011(p<0.01),說明企業數字化轉型確實降低了客戶集中度。

3.工具變量法(IV估計)。本文進一步采用工具變量法進行內生性檢驗。本文參考陳德球和張雯宇[31]的研究思路,采用企業所在省份上一年期末使用計算機數(Lncomputer)作為工具變量展開估計。這一工具變量對企業上一年對信息技術的應用和接受程度存在影響,因此影響企業數字化水平;與此同時,其并不直接影響企業當年的客戶集中度,因此,這一工具變量的選取兼具相關性與外生性條件。引入工具變量的估計結果見表4第(3)、(4)列。其中,LM統計量在1%的水平上顯著,F檢驗的結果大于16.38(Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗在10%顯著性水平上的臨界值),拒絕了工具變量識別不足與弱工具變量的原假設,表明本文選取的工具變量較為合理。列(4)顯示,Lndcg的估計系數在1%的水平上顯著為負,表明在控制反向因果關系的前提下,數字化轉型依然能夠降低企業客戶集中度,再次驗證前文研究結論。

(四) 穩健性檢驗

1.替換解釋變量。為排除核心解釋變量的測度偏誤,本文引入企業數字化指標詞頻占上市公司財報總詞頻的比重(FP)和數字化虛擬變量(Dcg_dum)作為數字化水平的替代變量。若企業進行數字化轉型,則Dcg_dum為1,否則為0。表5第(1)、(2)列報告的檢驗結果顯示,FP與Dcg_dum的估計系數分別為-0.009與-0.029,均在1%的水平上顯著,表明替換新的數字化水平變量后,回歸結果依然支持本文的基準結論,即數字化水平越高的企業客戶集中度越低。

表5 穩健性估計后的回歸結果

2.替換被解釋變量。為對客戶集中度進行更全面的描述,本文借鑒陳勝藍和劉曉玲[32]的研究思路,引入主要客戶赫芬達爾指數(HHI)和第一大客戶營業收入占總的營業收入比重(Customer_top)作為客戶集中度的替代變量。HHI用基于營業收入的赫芬達爾指數表示,計算方法為前五大客戶營業收入比例的平方和。表5第(3)、(4)列報告的檢驗結果顯示,Lndcg的估計系數均在1%的水平上顯著為負。這表明替換新的客戶集中度變量后,回歸結果依然與本文主要結論一致。

3.改變計量方法。本文進一步采用截尾回歸模型(Tobit模型)進行穩健性分析。表5第(5)列報告的結果顯示,在將原來的OLS回歸改為Tobit回歸后,Lndcg的估計系數為-0.012(p<0.01),進一步表明基準結論是穩健的。

4.添加個體固定效應。本文在模型中進一步加入企業個體固定效應,從而剔除更微觀維度上的異質性特征對客戶集中度的影響。表5第(6)列報告的結果顯示,Lndcg的估計系數顯著為負(-0.003),表明在考慮不同維度的異質性特征后,數字化轉型依然顯著影響企業客戶集中度,由此可見,本文研究結論穩健性較強。

五、 進一步討論

(一) 機制檢驗

前述研究就“企業數字化轉型—客戶集中度”進行了整體性刻畫,在此基礎上,本文進一步構建如下中介效應模型就二者之間影響的渠道機制進行識別檢驗。結合前文理論分析,本文選取“網民關注度”與“創新能力”兩條渠道進行驗證。

Medi,t=ρ0+ρ1lnDCGi,t+ρ2Xi,t+ut+γj+εi,t

(2)

CCi,t=ρ0+ρ1lnDCGi,t+ρ2Medi,t+ρ3Xi,t+ut+γj+εi,t

(3)

模型(2)中,被解釋變量為中介變量(Med),在下文研究中分別代表“網民關注度”和“創新能力”,解釋變量為數字化水平(Lndcg)。模型(3)中,被解釋變量為客戶集中度(Customer),解釋變量分別為數字化水平(Lndcg)和中介變量(Med)。模型(2)、(3)中的控制變量與模型(1)一致。

如前文理論分析所述,數字化轉型通過提升網民關注度,降低企業客戶集中度。為驗證此機制,本文借鑒楊國超和張李娜[33]的研究方法,用網絡搜索指數(Baidu)衡量網民關注度。具體來說,網絡搜索指數(Baidu)是將企業關鍵詞視為統計對象,根據網民在百度的搜索量計算出的網民在百度網頁搜索中搜索頻次的加權和。表6第(1)—(2)列報告了網民關注度這一影響機制的檢驗結果。可以看出,企業數字化轉型顯著提升了網民的關注度。第(2)列中,在加入中介變量Lnbaidu后,Lndcg的估計系數與基準回歸結果一致,且Lnbaidu對客戶集中度(Customer)的影響系數顯著為負,說明數字化轉型能夠提升網民關注度,進而降低企業客戶集中度。至此,網民關注度的中介效應驗證通過,假設H2a成立。此外,Sobel檢驗結果在1%的水平上顯著為負,說明中介效應成立。

表6 影響機制檢驗結果

前文理論分析進一步指出,數字化轉型能夠提升企業創新能力,從而降低客戶集中度。為驗證此機制,本文參考黎文靖和鄭曼妮[34]的研究方法,以專利申請數量(Patent)衡量企業的創新能力。具體來說,專利申請數量(Patent)由發明、外觀和實用新型專利申請量之和加一取自然對數得出。表6第(3)—(4)列報告了這一影響機制的檢驗結果。在第(3)列中,Lndcg的估計系數為0.149(p<0.01),說明數字化水平的提升顯著增強了企業創新能力。第(4)列的結果顯示,在加入中介變量Lnpatent后,Lndcg的估計系數絕對值較基準回歸結果變小,且Lnpatent對客戶集中度(Customer)的影響系數顯著為負,說明數字化轉型確實能夠提升企業創新能力,進而降低客戶集中度。至此,“數字化轉型—提升企業創新能力—降低客戶集中度”的作用機制驗證通過,假設H2b成立。此外,Sobel檢驗結果顯著為負,進一步證明中介效應成立。

在構建中介效應模型對數字化轉型與企業客戶集中度的渠道機制進行檢驗的基礎上,本文進一步借鑒江艇[35]的研究成果,通過觀察核心自變量對中介變量的影響進行中介效應分析。具體來說,模型(2)的實證結果驗證了企業數字化轉型對網民關注度、創新能力的促進作用,這一結論與段華友等人[25]以及余艷等人[36]的研究結論相似。更進一步地,就網民關注度影響客戶集中度的作用機制而言,我國上市公司普遍缺乏有效的治理機制,導致上市企業信息透明度欠佳。而網民關注度的提升有助于增加各類市場主體對上市企業相關信息的獲取數量與質量,從而通過在一定程度上改善與緩解信息不對稱現象,增加被潛在客戶識別的機會,進而降低客戶集中度。這一作用機制也在林鐘高和韋文滔[16]的研究中得以驗證。就創新能力影響客戶集中度的作用機制而言,隨著企業創新能力的提升,企業既有業務實現優化升級,其提供的產品與服務也更加高端、更能夠滿足消費者的多樣化需求。此時,企業市場地位提高,更多的新客戶被吸引來開展進一步的交流與合作,這使得企業的議價能力顯著提升,對原有大客戶的依賴程度顯著下降。因此,企業創新能力的提升能夠降低客戶集中度。這一作用機制也在張川和劉杰[37]的研究中得以驗證。綜上得知,數字化轉型能夠提升企業網民關注度以及創新能力進而降低客戶集中度。

(二) 異質性分析

對于具有不同微觀性質的企業,其數字化轉型對客戶集中度的影響可能存在非對稱效果。為探究這種異質性,本文將全樣本以產權屬性和融資約束程度進行分樣本檢驗,結果見表7。

表7 異質性分析結果

1.基于企業產權屬性的異質性檢驗。對于不同產權屬性的企業,數字化轉型對客戶集中度的影響可能存在差異。通常情況下,數字化變革能夠幫助企業獲取技術資源、增強企業戰略彈性,從而降低企業客戶集中度。然而,對于國有上市企業而言,這種影響可能是有限的,其原因在于:第一,作為我國經濟社會發展的重要物質基礎與政治基礎,我國國有企業具有特殊的地位和作用,故與非國有企業相比,國有企業在政府采購、資本獲取等方面能獲得更多的優勢,這使得大客戶的議價優勢在面對國有企業供應商時無法充分發揮[38],國有企業對大客戶的依賴程度本身較非國有企業低,因此當國有企業推進數字化轉型時,其對客戶集中度的弱化效應不明顯;第二,由于國有企業存在所有者缺位現象,故其內部存在嚴重的委托代理問題,致使國有性質的企業對大客戶流失帶來的潛在風險不敏感,其與大客戶議價談判的過程中更不容易做出讓步,因而數字化轉型對客戶集中度發揮的負向作用并不突出。相比之下,非國有性質的企業在資源獲取、競爭環境等方面不存在明顯優勢,致使大客戶流失帶來的風險對其而言較為致命,因此,數字經濟發展對客戶集中度的弱化效應在非國有企業供應商中更能得到充分發揮。

為考察數字化轉型對企業客戶集中度的產權異質性,本文進一步引入產權屬性(Nation)與數字化水平(Lndcg)的交乘項。回歸結果見表7第(1)—(3)列,交乘項的系數顯著為負(p<0.01),表明在非國有企業中數字化轉型對客戶集中度的負向效應更強烈。由此,上述分析得以驗證。

2.基于企業融資約束程度的異質性檢驗。企業的融資約束狀況會對其投資安排帶來顯著影響,進而改變企業關系交易[16]。因此,有必要探討不同融資約束程度下,數字化轉型對企業客戶集中度的影響。具體而言,融資約束程度越高的企業,越傾向于鞏固維護其與大客戶間的關系,以獲得規模大、期限長的貸款,緩解企業融資壓力。而相比之下,低融資約束的供應商企業更傾向于在激烈的市場競爭中贏取更多客戶的合作。因而本文預期,融資約束越低的企業,數字化變革對客戶集中度的弱化效應越明顯。

基于此,本文引入融資約束程度(FC)與數字化水平(Lndcg)的交乘項進行進一步的回歸分析。表7第(4)—(6)列報告的結果顯示,交乘項系數在1%的水平上顯著為正,說明企業融資約束較低時,數字化轉型與客戶集中度的負向關系更為顯著。由此,上述分析得以驗證。

六、 研究結論與啟示

文章通過對2008—2020年滬深A股上市企業年報文本的挖掘,構建了企業數字化轉型指標,考察了數字化變革對企業供應鏈管理的影響。研究發現,企業的數字化轉型對其客戶集中度有顯著的負向效應。在一系列內生性檢驗與穩健性檢驗的條件下,這一結論依然成立。有關渠道機制的分析表明,數字化轉型通過提升網民關注度與創新能力,降低對大客戶的依賴程度。同時,在非國有企業和低融資約束企業中,這種弱化效應更明顯。

基于上述研究結論,文章提出如下政策啟示:當前,全球經濟不確定性持續加強,市場環境充滿危機與挑戰。在此背景下,企業的危機防范意識與風險抵御能力對于企業的健康、穩健、持續運行發展至關重要。黨的二十大報告指出,要“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”。習近平總書記強調要“有效防范化解重大經濟金融風險”。因此,從企業層面來看,在新一輪數字化浪潮中,企業應重視并提升自身數字化水平,將數字化轉型納入戰略體系。企業可以成立專門的負責數字化轉型的管理部門,在評估企業數字化基礎水平和經營管理現狀的基礎上,推進管理數字化、業務數字化,并融入數字化生態。在此過程中,應注重數字化變革對大客戶依賴的弱化效應,通過提升企業自身關注度、加強核心競爭力提升企業對客戶關系進行靈活調整與布局的能力水平,從而將客戶集中度保持在一個適當的水平,以防范不可預測事件可能對企業生存與發展造成的危機,進一步分散市場風險。此外,結合數字化轉型對企業客戶集中度的異質性影響,國有企業應充分發揮資源優勢,加快制定數字化轉型的頂層設計,以數字化推動企業連接、數據流轉、決策效率提升,助力國有企業穩定、健康客戶關系的構建與維護。從監管層面來看,政府應加強宏觀審慎監管,引導企業在推進數字化轉型的同時加強客戶集中度管理,通過調整業務模式、擴展客戶群體滿足供應鏈多方利益相關者的訴求,形成企業和客戶、企業與資本市場的良性循環互動,推動公司經營多元化與風險分散化。