客户集中度、融资约束与股价崩盘风险

于博; 毛䶮玄; 吴菡虹

客户集中度、融资约束与股价崩盘风险

1.
天津财经大学金融学院，天津 300222
2.
香港中文大学商学院，香港 999077

基金项目:

国家社会科学基金一般项目 17BGL062

详细信息

作者简介:
于博(1979-), 男, 天津人, 天津财经大学金融学院副教授, 博士

吴菡虹(1995-), 女, 天津人, 天津财经大学金融学院研究生

中图分类号: F832.4
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出版历程
- 收稿日期: 2019-04-16
- 网络出版日期: 2021-05-22
- 刊出日期: 2019-10-28

Customer Concentration, Financial Constraints and Stock Price Crash Risk

1.
Finance School, Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, China
2.
Business School, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China

摘要

摘要: 以2008—2017年A股制造业上市企业为样本, 考察了客户集中度对股价崩盘风险的影响。研究发现:(1)客户集中度与股价崩盘风险呈U型关系。客户集中度初始上升产生的整合效应能优化供应商商业信用配置, 提高资金回笼能力、缓解融资约束, 从而导致供应商为降低信贷摩擦而隐藏负面信息的动机弱化, 股价崩盘风险下降; 然而, 客户集中度过度上升会产生侵占效应, 大客户凭借其买方市场强势地位强制供应商实施商业信用供给, 这将恶化供应商的流动性水平及融资约束水平, 并导致供应商为降低信贷摩擦而隐藏负面信息的动机上升, 股价崩盘风险攀升。(2)供应商议价能力的提高能够降低侵占效应引发的崩盘风险。这一发现拓展了股价崩盘风险的影响因素研究, 也为解读供应链关系非线性冲击资本市场风险提供了逻辑依据, 且有关议价能力对U型拐点位置的调节作用研究为构建风险预警机制提供了临界值参考。
- 客户集中度 /
- 股价崩盘风险 /
- 融资约束 /
- 议价能力 /
- 商业信用 /
- 供应链
Abstract: By taking Chinese A-share listed companies of manufacturing industry from 2008-2017 as samples, this paper examines the impact of customer concentration on collapse risk in stock price. It is found that there is a U-shaped relationship between customer concentration and stock price crash risk. The initial increase in customer concentration will generate the "integration"effect, which optimizes the supplier's commercial credit allocation, improves its ability to recoup funds, and eases financing constraints, resulting in a decline in incentives for suppliers to hide"negative information"and lower stock price crash risk. However, the excessive increase in customer concentration will generate an "encroachment"effect-powerful customers could use their buyer market power to exploit suppliers' surplus through trade credits, thereby worsening supplier liquidity and strengthening financing constraints, increasing incentives for suppliers to hide negative information which makes them easier to access bank credit and increasing the stock price crash risk. This paper expands the research on determinant factors of the stock price crash risk, and sheds a light on the nonlinear relationship between customer concentration and crash risk. The group comparative analysis of the nonlinear inflection point also provides a way to identify the encroachment effect and construct the risk warning mechanism.
- customer concentration /
- stock price crash risk /
- financial constraint /
- bargaining power /
- business credit /
- supply chain

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表 1 符号及变量定义

变量	符号	变量名称与度量方法
因变量	NCSKEW	负收益偏态系数，表示崩盘风险大小，具体公式参见上文
	DUVOL	收益上下波动比率，表示崩盘风险大小，具体公式参见上文
	TCAR	商业信用供给水平，以“应收账款/营业收入”度量
	FC	融资约束水平，通过LEV、ICR、SA等多种方式度量，具体口径参见正文介绍
解释变量	TOP5	客户集中度，前五大客户销售收入的比例之和。TOP5越大，客户集中度越高
解释变量	TOP5²	客户集中度TOP5的平方项
控制变量	ABACC	公司信息透明度，以可操纵应计利润的绝对值来衡量，参考Jones模型残差的绝对值
	MTURNOVER	月平均超额换手率，为第t年股票i的月平均换手率与第t-1年股票i的月平均换手率之差
	SIGMA	收益波动，股票i在第t年周收益率的标准差
	RET	平均周收益率，股票i在第t年中的平均周收益率
	ROA	总资产报酬率，股票i在第t年的净利润/总资产
	LEV	资产负债率，股票i在第t年的总资产/总负债
	SIZE	公司规模，股票i在第t年的总资产的自然对数
	MB	市账比MB=(年末股票价格流通股股数+每股净资产非流通股股数)/账面权益价值
	INSHOLD	机构投资者高持股哑变量，当机构投资者持股比例大于中位数时取值为1，否则取0

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表 2 描述性统计

变量名	样本数	平均值	P²⁵	中值	P⁷⁵	最大值	最小值	标准差
NCSKEW	9 380	-0.633	-1.272	-0.791	-0.172	3.549	-4.289	1.008
DUVOL	9 380	-0.290	-0.711	-0.302	0.124	2.190	-3.125	0.643
Top5	9 380	0.292	0.147	0.238	0.388	1	0.003 10	0.197
Top5²	9 380	0.124	0.021	0.057	0.151	1	9.61e-06	0.170
MB	9 380	4.422	1.668	2.481	3.875	2, 012	-406.5	32.64
RET	9 380	0.155	-0.488	0.030	0.712	5.692	-3.800	0.944
ABACC	9 380	0.067 2	0.021	0.045	0.086	1.973	2.51e-06	0.086 6
INSHOLD	9 380	0.544	0	1	1	1	0	0.498
SIZE	9 380	21.99	21.159	21.854	22.674	27.31	17.05	1.207
ROA	9 380	0.058	0.027	0.052	0.088	1.044	-1.121	0.078
MTRUNOVER	9 380	-0.078 7	-0.244	-0.046	0.110	1.921	-3.284	0.357
SIGMA	9 380	0.067 1	0.048	0.060	0.081	0.223	0.018 8	0.026 8
LEV	9 380	0.454	0.283	0.445	0.601	13.40	0.007 10	0.328

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表 3 客户集中度对供应商股价崩盘风险的正U型冲击

变量	双重聚类		Driscoll-Kraay		固定效应		随机效应
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t
Top5_t-1	-0.482^***	-0.223^***	-0.482^**	-0.223^***	-0.762^**	-0.339	-0.482^**	-0.223^*
	(-4.94)	(-2.83)	(-2.92)	(-3.91)	(-1.83)	(-1.36)	(-2.34)	(-1.74)
Top5_t-1²	0.641^***	0.289^***	0.641^**	0.289^**	0.889^**	0.506	0.641^***	0.289^*
	(6.44)	(3.51)	(3.02)	(3.21)	(1.94)	(1.84)	(2.69)	(1.95)
MB_t-1	-0.000	-0.000^**	-0.000	-0.000^**	-0.000	-0.000^***	-0.000	-0.000
	(-1.11)	(-2.49)	(-0.78)	(-2.70)	(-1.65)	(-1.65)	(-1.00)	(-1.24)
Ret_t-1	0.049	0.051	0.049	0.051	0.063	0.063	0.049^***	0.051^***
	(0.64)	(0.54)	(0.93)	(0.67)	(4.27)	(7.06)	(3.60)	(5.91)
ABACC_t-1	0.201	-0.175	0.201	-0.175	0.109	-0.145	0.201	-0.175^**
	(0.48)	(-1.23)	(0.78)	(-1.34)	(0.67)	(-1.47)	(1.41)	(-1.99)
ROA_t-1	0.045	-0.203	0.045	-0.203	-0.047	-0.438^**	0.045	-0.203*
	(0.12)	(-0.87)	(0.25)	(-1.79)	(-0.18)	(-2.87)	(0.26)	(-1.90)
MTurnover_t-1	0.054	0.241^***	0.054	0.241^**	0.057	0.232^**	0.054	0.241^***
	(0.14)	(2.84)	(0.21)	(3.31)	(1.54)	(10.33)	(1.56)	(11.17)
Lev_t-1	-0.005	-0.127^*	-0.005	-0.127^**	0.021	0.020	-0.005	-0.127^***
	(-0.04)	(-1.86)	(-0.03)	(-2.61)	(0.18)	(0.28)	(-0.10)	(-4.44)
Size_t-1	-0.079	-0.001	-0.079	-0.001	-0.183	0.069	-0.079^***	-0.001
	(-1.46)	(-0.02)	(-1.13)	(-0.03)	(-6.40)	(4.00)	(-7.21)	(-0.16)
InsHold_t-1	0.075^***	0.010	0.075^**	0.010	0.121	0.047^**	0.075^***	0.010
	(2.83)	(0.56)	(3.22)	(0.41)	(3.24)	(2.08)	(3.03)	(0.65)
Cons	1.135	-0.140	1.135	-0.140	3.436	-1.739	1.135^***	-0.140
	(0.97)	(-0.12)	(0.80)	(-0.18)	(5.44)	(-4.58)	(4.68)	(-0.93)
Adj-R²	0.012	0.034	0.012	0.034	0.013	0.044	0.011	0.039
N	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891
注：括号内的数值是经稳健标准误调整后的T值；^*、^、^*分别表示在1%、5%、10%水平上显著(以下各表同); 为保证回归稳健性，同时报告了固定效应、随机效应、Driscoll-Kraay(xtscc)多重稳健标准误及双重聚类(Cluster2)稳健标准误下的估计结果, 其中，D-K标准误与双重聚类稳健标准误结果均表明存在显著的U型关系。

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表 4 客户集中度对供应商商业信用供给的正U型冲击

因变量：商业信用供给	静态分析(固定效应)	动态分析(系统GMM)
TCAR_-1		0.672 6^***(8.11)
Top5	-0.054 9^**(-2.68)	-0.147 7^**(-2.21)
Top5²	0.067 9^**(2.82)	0.144 6^**(2.04)
OCF	-0.079 5^***(-3.78)	-0.204 9^***(-4.02)
INV	0.029 8(1.99)	-0.075 9(-0.50)
AP	0.306 3^***(21.77)	0.556 4^***(2.86)
SG	-0.016 3^***(-5.74)	-0.186 3^***(-3.84)
LEV	-0.080 6^***(-10.34)	-0.782 8^***(-4.43)
ROS	-0.035 0^**(-2.96)	-0.127 7(-0.67)
Cons	0.217 5^***(46.64)	0.385 4^***(4.15)
Firm-Level Fixed Effect	控制	控制
Within R²/Waldχ²(9)	0.164 2	1 130.97^***
N	6 398	6 398
注：由于动态面板回归涉及多个滞后期，为保证N一致，表 4样本期间为2012—2017年；列(1)为固定效应回归结果，括号内是经“异方差-序列相关-截面相关”稳健标准误调整后的T值；列(2)为使用系统GMM(two-step)法得到的估计结果，GMM-type工具变量为TCAR_-1的滞后1期与滞后2期，Hansen J检验在5%的置信度下拒绝过度识别。

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表 5 客户集中度对供应商融资约束的正U型冲击：方差检验

融资约束水平	ICR (1)	ICR (2)	LEV (1)	LEV (2)	ABACC (1)	ABACC (2)
客户集中度位于两端的样本	0.033 0	0.036 1	0.475 5	0.490 8	0.076 1	0.074 9
客户集中度位于中间的样本	0.022 4	0.022 4	0.446 5	0.444 9	0.065 0	0.064 6
DIFF(P-value)	0.010 6^***	0.013 6^***	0.029 0^***	0.045 9^***	0.011 0^***	0.010 3^***
	(0.000)	(0.000)	(0.001)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
注：(1)变量定义与口径：ICR为利息覆盖率的倒数，ICR越高、融资约束越高；LEV为企业杠杆率，LEV越高、融资约束越高；ABACC为可操纵应计利润(通过估计得到的修正琼斯模型的残差值)，代表信息透明度。ABACC值越大，信息透明度越低。(2)分组标准：所有(1)列以上、下10%为分组边界，大于P⁹⁰和小于P¹⁰的样本为两端样本，剩余80%为中间样本；所有(2)列以均值上、下浮动1个标准差为分组边界，大于上浮标准差和小于下浮标准差的为两端样本，其余为中间样本。

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表 6 客户集中度对供应商融资约束的正U型冲击检验

因变量：融资约束水平	ICR (固定效应)	ICR (随机效应)	SA (固定效应)	SA (随机效应)
Top5	-0.054 4^*	-0.144 5^***	0.073 4^***	0.072 1^***
	(-1.69)	(-6.00)	(4.88)	(4.83)
Top5²	0.148 2^***	0.237 7^***	-0.042 1^***	-0.041 3^***
	(4.31)	(8.91)	(-2.61)	(-2.58)
OCF	0.025 3^***	0.010 4^***	-0.000 7	-0.000 7
	(9.51)	(4.08)	(-0.53)	(-0.58)
INV	0.039 9^***	0.031 9^***	-0.002 3	-0.002 3
	(4.67)	(5.21)	(-0.57)	(-0.58)
AP	0.144 0^***	0.121 1^***	-0.002 3	0.000 2
	(12.26)	(13.38)	(-0.42)	(0.04)
ROS	0.029 0^***	0.020 0^***	-0.003 6^***	-0.003 7^***
	(12.38)	(8.71)	(-3.29)	(-3.39)
SG	-0.023 2^***	-0.022 3^***	-0.016 6^***	-0.016 3^***
	(-7.28)	(-7.15)	(-11.12)	(-10.87)
LEV	0.133 5^***	0.103 1^***	-0.027 6^***	-0.031 2^***
	(12.21)	(13.98)	(-5.40)	(-6.18)
Cons	-0.075 1^***	-0.039 3^***	-3.929 9^***	-3.928 9^***
	(-9.75)	(-6.56)	(-109.02)	(-8.74)
Firm-Level Fixed Effect	控制	控制	控制	控制
Year-Level Fixed Effect	控制	控制	控制	控制
Within R²	0.090 0	0.084 9	0.056 1	0.056 0
N	8 561	8 561	8 561	8 561
注：为剔除金融危机及2008—2009年间中央“4万亿”经济刺激的影响，以2010—2017年为样本期间。

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表 7 融资约束对崩盘风险的传导

变量	双重聚类		Driscoll-Kraay		固定效应		随机效应
变量	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t	NCSKEW_t	DUVOL_t
SA_t-1	-0.056^***	-0.065^*	-1.267^*	-1.025^**	-1.267^***	-1.025^***	-0.043	-0.065^*
	(-3.11)	(-1.70)	(-2.14)	(-2.91)	(-6.09)	(-6.01)	(-1.02)	(-1.88)
∑Controls_t-1	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
∑Year	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
Cons	0.831	-0.761	-4.119^***	-3.182^***	-4.119^***	-3.182^***	0.970^***	-0.136
	(0.61)	(-0.62)	(-3.73)	(-3.54)	(-5.00)	(-4.72)	(4.00)	(-0.69)
Adj-R²	0.007	0.004	0.586	0.255	0.586	0.255	0.583	0.251
N	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891	7 891

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表 8 议价能力对U型冲击拐点的调节作用检验

因变量：NCSKEW_t	国企	民企	专用性强	专用性弱	创新性高	创新性低
TOP5_t-1	-0.587^**	-0.485^***	-0.478^*	-0.520^**	-0.647^**	-0.538^***
	(-2.33)	(-3.56)	(-1.40)	(-3.00)	(-2.30)	(-4.61)
TOP5 _t-1²	0.640^**	0.724^***	0.704^***	0.673^**	0.743^**	0.799^***
	(2.42)	(3.95)	(1.87)	(3.31)	(2.47)	(4.60)
∑Controls_t-1	控制	控制	控制	控制	控制	控制
拐点	45.86%	33.49%	33.95%	38.63%	43.54%	33.67%
Adj-R²	0.013	0.011	0.017	0.011	0.018	0.013
N	2 796	5 095	1 473	6 418	4 344	3 547

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表 9 基于面板工具变量的估计

因变量	GMM估计		LIML估计
因变量	NCSKEW_t	NCSKEW_t	DUVOL_t	DUVOL_t
Top5_t	-3.257 2^**	-3.267 7^**	-1.671 3*	-1.703 2^*
	(-2.20)	(-2.20)	(-1.88)	(-1.90)
Top5_t²	3.829 7^**	3.851 7^**	1.859 5^**	1.892 4^**
	(2.36)	(2.36)	(1.96)	(1.98)
∑CONTROLS	控制	控制	控制	控制
F	104.08^***	104.08^***	22.67^***	22.67^***
Hansen J (P-value)	2.611 (0.271 1)	2.611 (0.271 1)	13.720^*** (0.010 0)	13.736^*** (0.010 0)
N	6 455	6 455	6 455	6 455
注：括号内为T值, 样本回归周期为2011—2017年；无论是GMM估计还是有限信息极大似然LIML估计，TOP5和TOP5²的工具变量为：资产专用特征(Unique)、TOP5_t-1、TOP5_t-1²及滞后一期的研发支出(R & D_t-1)。

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表 10 客户集中度与股价崩盘风险稳健性检验

变量	CRASH_NUM	JUMP_NUM
Top5	-0.925^***(-2.66)	1.024^**(2.51)
Top5²	1.213^***(3.23)	-1.214^**(-2.52)
∑Controls	控制	控制
∑Year	控制	控制
Cons	0.775^*(1.67)	-4.833^***(-9.07)
N	9 380	9 380
注：两个被解释变量的均值和方差的数值较为接近，且方差均小于均值，故采用泊松回归而非负二项式回归。

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参考文献(43)

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