客户关系型交易与企业价值——“协同增益”还是“风险溢出”

Customer Relationship Transactions and Enterprise Value—“Synergy Gain” or “Risk Spillover”

摘要: 构建与核心客户群体的稳固关系，是企业赢得市场竞争优势及实现丰厚利润回报的关键途径之一。但过度聚焦于少数关键客户的财务依赖与资源倾斜配置，可能会引发企业整体运营效能的次优化现。本文选取2014至2023年间A股制造业企业的数据作为实证样本，深入剖析客户关系型交易模式如何动态作用于企业价值。研究揭示，客户关系型交易与企业价值之间展现出一种独特的“倒U型”关系模式，且该关系在非国有企业与市场化程度较低地区的企业中更明显。进一步地，本文发现财务柔性负向调节客户关系型交易与企业价值之间“倒U型”效应。

Abstract: Building a stable relationship with the core customer base is one of the key ways for enterprises to gain a competitive advantage in the market and achieve substantial profit returns. However, excessive focus on the financial dependence and resource allocation of a few key customers may lead to suboptimal overall operational efficiency of the enterprise. This article selects data from A-share manufacturing enterprises between 2014 and 2023 as empirical samples to deeply analyze how customer relationship trading models dynamically affect enterprise value. Research has revealed a unique “inverted U-shaped” relationship pattern between customer relationship transactions and enterprise value, which is more pronounced in non-state-owned enterprises and enterprises in regions with lower levels of marketization. Furthermore, this article finds that financial flexibility negatively moderates the “inverted U-shaped” effect between customer relationship transactions and enterprise value.

1. 引言

近年来，我国企业正面临需求缩减、供应链扰动以及市场预期减弱的三重挑战，为了深入践行新发展理念，着力提升经济增长的质效水平，我国政府已制定并实施了一系列政策措施，将供应链优化升级提升至国家战略层面，以此驱动经济高质量发展[1]。企业作为供应链交易中的核心参与者能否有效整合内外部资源，确保在纵向深化与横向拓展上实现协调与协同，是激发经济新增长点不可或缺的一环。随着经营环境不确定性的加剧，企业日益倾向于在供应链体系中构建稳固的关系型交易纽带，其中，客户关系型交易作为这一模式的关键特征之一而备受关注[2]。

自2007年起，我国证监会便积极倡导上市公司通过适当披露相关信息以提升其主要供应商与客户的市场透明度，并在2012年对披露要求进一步做出了强化[3]。由此观之，中国证监会对此方面的重视程度可见一斑。鉴于当前学术界对于客户关系型交易如何具体塑造企业行为及价值尚未形成统一共识，深入探究这一议题显得尤为重要。基于此，本文以2013~2022年我国A股制造业上市公司为研究样本，本研究从供应链纵向维度出发，考察了客户关系型交易对企业价值的非线性作用，并探讨了产权性质与市场化水平的差异化影响。研究发现，企业价值随客户关系型交易强度的提升呈现先增后减的趋势，二者之间存在明显的倒U型关系。进一步分析显示，这种关系在民营企业和市场化程度较低的地区表现得更为显著。

本文的研究贡献为：第一，突破了传统研究视角，全面审视了不同强度下的客户关系型交易对企业产生的正面与负面双重作用。通过深入探索“协同增益”与“风险溢出”效应的转折点，清晰地界定了客户关系型交易对企业价值的复杂影响；第二，证实客户关系型交易在不同产权性质和市场化程度下对企业价值的影响不同，为理解客户关系如何微妙地影响企业价值提供了坚实的微观证据；第三，揭开客户关系型交易影响企业价值的“黑箱”，从机制检验上看，本文对客户关系型交易可能影响企业价值的作用机制进行了分析，构建了财务柔性的调节效应分析框架，对我国经济转型发展中企业整合上下游产业关系具有一定的启示意义。

2. 文献综述

对企业而言，为了更有效地适应市场需求的动态变化、减轻不确定性因素带来的冲击，一种广泛采纳的策略是聚焦于少数关键客户，致力于与这些客户构建供应链层面的战略伙伴关系[4]。传统视角认为，深化与供应链客户的紧密合作能为企业带来订单量与收入流的双重稳定[5]，与其合作伙伴的交流与知识共享程度变高[6]，同时能够减少企业的交易成本和生产成本[7]，进而巩固财务稳健性[8]。然而，当客户集中度攀升至高位时，企业可能面临过度依赖单一或少数客户的局面，赋予这些大客户在商务谈判中更大的议价权，长此以往，恐将对公司的经营业绩构成潜在威胁[9]。目前对企业价值影响因素的研究视角主要围绕行业竞争[10]、政策环境[11]、资本结构[12]、公司治理[13]等方面展开，而从供应链上下游间关系型交易的视角对企业价值进行的研究并未得出一致结论，从而忽视了客户关系型交易这种企业间的非正式机制这一重要影响因素。

3. 理论分析与研究假设

3.1. 客户关系型交易与企业价值

企业凭借与客户的密切关系，与客户相互交换市场信息，降低了信息不对称程度，进而对资源进行优化配置，有利于企业价值的提高[14]。在供应链管理领域，上下游企业间的紧密协作能够促进信息互通和战略合作，增强市场风险抵御能力，实现整体协同优势。这种深度合作关系不仅有助于提升客户沟通效率，还能推动资源共享，形成利益共同体，从而在市场竞争中占据有利地位[15]。客户越集中，企业的客户管理模式趋于简化，从而能显著节约管理成本与时间成本，企业因此得以将更多精力聚焦于日常运营，进而提升产品质量，塑造产品优势，并促进销量增长，最终提高营业利润[16]。企业与特定客户构建的紧密合作关系，转化为一种潜在的优势资源。在企业遭遇困境之际，这些客户乐意提供“援助之手”，通过大规模订购、预付款等手段，协助企业进行资金周转，共克时艰[17]。

关系契约理论认为，契约是交易各方为实现特定经济目标而达成的协议，其履行依赖于特定的保障机制和法律约束。在实际商业运作中，由于市场环境的动态性和复杂性，合同约定往往无法穷尽所有潜在情况，这使得协议履行过程中存在显著的不确定性风险[18]。为应对交易中的潜在风险，交易主体更倾向于构建关系型交易模式。以大客户依赖为特征的客户关系是典型的关系型交易，其潜在问题在于契约的不完备性，这使得处于优势地位的大客户可能提出不合理要求。这种依赖关系赋予客户更大的议价权，他们可能利用这种优势要求延长付款周期或增加信用额度，从而加剧企业的资金周转压力，形成所谓的“机会主义风险”[19]。一旦其保障机制失效，例如未来合作价值急剧下降、关系型规则设计存在重大缺陷，或在信息不对称情况下声誉机制失灵，交易对方可能提前终止契约关系，这将使企业的交易计划失去任何机制的保护，面临巨大的经营风险。

综上所述，客户关系型交易对企业的影响不能简单归结于正面效应或负面效应，客户关系型交易对企业价值的影响存在一个最优水平，超过这一临界点后可能产生负面影响。据此，本文提出以下研究假设：

H1：客户关系型交易对企业价值的影响呈现“倒U型”关系。

3.2. 财务柔性的调节作用

财务柔性是指企业具备快速筹集和配置财务资源的能力，以应对未来不确定性并实现价值最大化目标。保持适度的财务柔性有助于降低客户对合作风险的担忧，从而巩固双方的战略协作关系。具体来说，财务柔性一方面能够增强企业在不利市场环境中的应变能力，有效抵御外部冲击，防止企业陷入财务危机[20]；另一方面可以向市场传递履约能力信号，把握优质投资机遇，从而提升企业的竞争优势[21]。通过向核心客户展示扩大产能和增加研发投入的履约能力，企业能够进一步深化与客户的战略合作。

此外，确保财务资源的灵活调配能够有效降低因客户集中度过大而产生的经营风险[22]。维持财务柔性可避免核心客户带来的资金周转风险、客户流失和市场竞争地位下降对现金流的冲击，以及因失去重要客户而增加融资难度和成本的风险。在关系型交易中，财务柔性是有效的风险管理工具，既满足客户要求，又预防自身风险。据此，本文提出以下研究假设：

H2：财务柔性对客户关系型交易与企业价值间的倒Ｕ型关系具有调节作用。

4. 研究设计

4.1. 样本和数据来源

本研究选取2014~2023年A股制造业上市公司作为分析样本，经过数据筛选后获得2517家企业共计11,115个年度观测值。相关财务指标和供应商数据主要取自CSMAR数据库，并辅以人工补充收集。为降低异常值影响，研究采用1%分位数对连续变量进行了缩尾处理。

4.2. 变量定义

本文参考夏立军和方轶强(2005) [23]的方法，将企业价值定义为以内在价值为基础的企业市场价值，采用托宾Q值(TBQ)作为企业价值的衡量指标。采用托宾Q值作为衡量指标，不仅能够体现企业的现时盈利水平，还能够揭示其潜在成长能力。

关系型交易的量化研究一直是学术界的难点。受限于现行会计准则对供应链信息披露的非强制性要求，研究者往往难以获得可靠的数据支持，这给相关实证研究带来了显著障碍。本文借鉴陈峻等(2015) [24]的方法，采用“前五大销售商销售占比的赫芬达尔指数”来衡量客户关系型交易(CHHI)的程度，计算方法为前五大客户营业收入比例的平方和，当这个指标的数值越大，越能说明企业对客户的依赖程度越高。

控制变量包括：管理费用率(Overhead)、资产规模(Size)、盈余管理(Em)、财务杠杆(Lev)、流动性(Liqu)、存货周转率(Tr)、营业收入现金净含量(Cash)、机构投资者持股比例(Invest)。此外，本文还控制了行业固定效应(Ind)、年份固定效应(Year)。具体变量定义见表1所示。

Table 1. Variable definition

表1. 变量定义

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	企业价值	TBQ	(流通股 × 股价 + 非流通股 × 每股净资产 + 负债面值)/年末总资产账面价值
解释变量	客户关系型交易	CHHI	前五大客户销售额占总销售额比率平方之和
调节变量	财务柔性	FF	现金柔性 + 负债柔性
控制变量	管理费用率	Overhead	管理费用/营业收入
	资产规模	Size	总资产的自然对数
	盈余管理	Em	真实盈余管理指数
	财务杠杆	Lev	(净利润 + 所得税费用 + 财务费用)/(净利润 + 所得税费用)
	流动性	Liqu	流动资产/流动负债
	存货周转率	Tr	营业成本/存货期末余额
	营业收入现金净含量	Cash	(经营活动产生的现金流量净额)/(营业总收入)
	机构投资者持股比例	Invest	机构投资者持有股份数/上市公司总股数
	年度	Year	年度虚拟变量
	行业	Ind	行业虚拟变量

4.3. 模型设定

本研究通过构建模型(1)来探究客户关系型交易与企业价值之间的关联，若${\alpha }_2$ 显著为负，则表明客户关系型交易与企业价值之间存在“倒U型”曲线关系，从而支持假设1的成立。

$\text{TBQ}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{CHHI}+{\alpha }_2\text{CHHI}2+\alpha {\displaystyle \sum \text{Control}\text{Variables}}+{\displaystyle \sum {\alpha }_i{\text{Year}}_i}+{\displaystyle \sum {\alpha }_j{\text{Ind}}_j}+\epsilon$ (1)

为验证财务柔性的调节效应，本研究在模型(1)的基础上引入财务柔性(FF)与客户关系型交易(CHHI)及其二次项(CHHI2)的交互项，构建模型(4)。若CHHI2的系数显著为负，同时CHHI2 × FF的系数显著为正，则表明财务柔性的提升能够缓解客户关系型交易与企业价值之间的“倒U型”关系，从而支持假设2的成立。

$\begin{array}{c}\text{TBQ}={\delta }_0+{\delta }_1\text{CHHI}+{\delta }_2\text{CHHI}2+{\delta }_3\text{FF}+{\delta }_4\text{FF}\times \text{CHHI}+{\delta }_5\text{FF}\times \text{CHHI}2\\ + \delta {\displaystyle \sum \text{Control}\text{Variables}}+{{\displaystyle \sum {\delta }_i\text{Year}}}_i+{\displaystyle \sum {\delta }_j{\text{Ind}}_j}+\epsilon \end{array}$ (2)

4.4. 描述性统计

主要变量的描述性统计结果如表2所示，样本数据中TBQ的均值为2.207，最小值为0.826，最大值为10.74，且标准差大于1，说明样本数据中企业价值的差距较大，有的企业市场价值小于企业重置成本，而有的企业市场价值远远大于企业重置成本。解释变量CHHI的最小值为0.0199，最大值为60.03，两者具有明显差距，均值为5.1，这表明样本企业客户关系型交易情况存在较为严重的两极分化，但整体水平适中。

Table 2. Descriptive statistics table

表2. 描述性统计表

Variable	Obs	Mean	Std.dev.	Min	Max
TBQ	11,115	2.207	1.357	0.826	10.74
CHHI	11,115	5.100	8.518	0.0199	60.03
Overhead	11,115	0.0745	0.0472	0.00839	0.369
Size	11,115	22.19	1.107	20.08	25.97
Em	11,115	−0.0199	0.215	−0.902	0.804
Lev	11,115	1.285	0.954	−0.872	16.62
Liqu	11,115	2.624	2.261	0.472	19.73
Tr	11,115	4.379	3.789	0.407	32.18
Cash	11,115	0.108	0.122	−0.481	0.524
Invest	11,115	38.45	24.34	0.0491	89.55
PCM	11,115	0.153	0.104	−0.152	0.584
FF	11,115	0.0608	0.183	−0.239	0.707

5. 客户关系型交易与企业价值

5.1. 基准回归结果

客户关系型交易对企业价值的影响回归结果见表3，第(1)列报告了未控制变量的回归结果并控制年份和行业的固定效应，结果显示CHHI系数为0.023，在1%水平上显著为正；第(2)列在第(1)列基础上加入控制变量以检验客户关系型交易与企业价值之间的“倒U型”关系，CHHI为0.014，在1%水平上显著为正，CHHI2系数为−0.00023，在1%水平上显著为负，结果符合预期，在加入二次项后模型R²也有增加，证明拟合程度提高。实证结果表明，客户关系型交易对企业价值的影响呈现“倒U型”关系：在临界值之前，企业价值随交易程度增加而上升；超过该阈值后，则呈现下降趋势，验证了假设1。

Table 3. Benchmark regression results of customer relationship transactions on enterprise value

表3. 客户关系型交易对企业价值的基准回归结果

	(1)	(2)
	TBQ	TBQ
CHHI	0.023^***	0.014^***
	(6.15)	(4.01)
CHHI2	−0.00023^***	−0.00023^***
	(−4.56)	(−2.81)
Controls	N0	YES
_cons	2.129^***	9.600^***
	(133.67)	(31.53)
N	11111	11111
R^2	0.157	0.335
Adj. R^2	0.15	0.33

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

为检验客户关系型交易与企业价值的非线性关系，研究采用Lind和Mehlum (2010) [25]提出的方法，运用Stata软件的utest命令进行验证分析，计算出极值点为30.2。客户关系型交易的取值范围为0.00199至60.03，极值点位于该区间内，且在5%的显著性水平上拒绝原假设。此外，斜率系数在区间内呈现负值，这进一步证实了客户关系型交易与企业价值之间存在显著的“倒U型”关系。

5.2. 内生性和稳健性检验

1) 工具变量法

大客户依赖可能损害企业价值，而低价值企业倾向于采取激进客户策略弥补业务短板，这种双向因果关系易产生内生性问题。为缓解这一问题，本研究借鉴王少华等(2020) [26]的研究方法，采用同行业年度客户关系型交易均值作为工具变量，原因如下：(1) 同行业企业可能共享客户资源，因此行业内企业的客户资源存在关联，即本工具变量满足了相关的特点；(2) 同行业其他企业的客户关系型交易程度不会直接对本公司企业价值产生直接影响，即本工具变量满足了外生的特点。

表4展示了实证分析结果，Kleibergen-Paap LM检验结果表明，模型不存在识别不足问题，且工具变量通过了弱工具变量检验，满足相关性和外生性要求。回归分析显示，工具变量与客户关系型交易呈显著相关。实证结果证实客户关系型交易的一次项显著为正，二次项显著为负，支持了“倒U型”关系的理论假设，研究结论具有稳健性。

2) 倾向得分匹配法

为控制潜在的内生性问题，研究采用倾向得分匹配法(PSM)进行稳健性检验。以客户关系型交易中位数为界，将样本划分为处理组和对照组，运用近邻匹配法进行分析。选择本文的控制变量作为PSM匹配的协变量，所有协变量匹配后标准化偏差均小于10，表明倾向得分匹配模型的有效性得到了较好支撑。表5结果显示，匹配后的平均处理效应(ATT)达到显著水平(T = 3.67)，证实了客户关系型交易对企业价值的影响具有统计显著性。

Table 4. Results of instrumental variable regression

表4. 工具变量回归结果

VARIABLES	(1) first CHHI	(2) first CHHI2	(3) second TBQ
IV1	1.088^*** (0.0733)	15.24^*** (3.084)
IV2	−0.00857^*** (0.00192)	0.321^*** (0.0808)
CHHI			0.0623^*** (0.0164)
CHHI2			−0.00191^*** (0.000475)
Controls	YES	YES	YES
Constant	12.55^*** (1.844)	107.7 (77.60)	8.579^*** (0.327)
Observations	11,071	11,071	11,071
R-squared	0.073	0.043	0.197
识别不足检验：Kleibergen-Paaprk LM statistic			301.513 (0.0000)
弱工具变量检验：Cragg-Donald Wald F statistic			154.823
Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size			7.03

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

Table 5. PSM analysis results

表5. PSM分析结果

Variable	Sample	Treated	Controls	Difference	S.E.	T-stat
TBQ	Unmatched	2.2648	2.1491	0.1157	0.0257	4.50
	ATT	2.2640	2.1367	0.1273	0.0347	3.67

Table 6. PSM regression results

表6. PSM回归结果

	(1) TBQ
CHHI	0.018^*** (3.75)
CHHI2	−0.00026^** (−2.37)
Controls	YES
_cons	8.756^*** (23.69)
N	5794
adj.R^2	0.29

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

表6的结果表明，CHHI的回归系数为0.018，在1%的水平上正显著，CHHI2的回归系数为−0.00026，在5%的水平上负显著，客户关系型交易与企业价值的“倒U型”关系依然成立。这说明，在采用PSM倾向得分匹配法增强样本可比性并有效缓解潜在的样本选择偏差和反向因果问题后，本文的研究发现依然保持稳健性。

5.3. 异质性分析

1) 产权性质异质性

不同产权性质企业因经营目标和风险特征的差异，导致客户集中度对企业价值的影响呈现异质性。国有企业凭借政府支持和市场地位优势，在融资能力、风险抵御和政策保护方面具有明显特征：其一，较强的融资能力降低了对大客户资源的依赖，削弱了客户适度集中的收益效应；其二，稳固的市场地位缓解了客户关系破裂风险，降低了过度集中的成本压力；其三，政策保护机制有效控制了经营风险。反观非国有企业，资源禀赋的劣势使其既能从适度客户集中获益，又更容易受到客户关系失衡的负面影响。实证结果见表7，国有企业中CHHI与CHHI2系数均不显著，未呈现“倒U型”关系；而非国有企业中CHHI (0.019)与CHHI2 (−0.00036)系数均在1%水平显著，证实了先升后降的非线性特征。这表明客户关系型交易的价值效应在非国有企业中更为显著，支持了产权性质的异质性作用。

Table 7. Regression results of property heterogeneity

表7. 产权异质性回归结果

	(1) 国有企业 TBQ	(2) 非国有企业 TBQ
CHHI	0.001 (0.16)	0.019^*** (4.61)
CHHI2	0.000076 (0.64)	−0.00036^*** (−3.52)
Controls	YES	YES
_cons	10.652^*** (17.92)	8.925^*** (24.37)
chowtest	4.88^***
N	2458	8651
adj.R^2	0.40	0.32

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

Table 8. Heterogeneity regression results of marketization degree

表8. 市场化程度异质性回归结果

	市场化程度高 TBQ	市场化程度低 TBQ
CHHI	0.012^*** (2.67)	0.016^*** (3.03)
CHHI2	−0.00018 (−1.52)	−0.00029^** (−2.51)
Controls	YES	YES
_cons	7.906^*** (18.57)	11.384^*** (25.76)
chowtest	2.91^***
N	5618	5489
adj.R^2	0.31	0.36

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

2) 市场化程度异质性

在市场化程度较低的地区，市场参与者较少，企业开发新客户的成本较高，因而更加依赖现有客户，这加剧了客户关系型交易的深度，而过度依赖此类交易会抑制企业价值的提升。同时，这些地区的金融市场发展滞后，融资渠道有限，资金短缺问题制约了企业的价值创造能力。相比之下，市场化程度较高的地区拥有更加完善的金融市场和多样化的融资工具，即使客户关系型交易较为频繁，企业也能通过多种渠道获取资金，健全的金融体系缓解了融资约束，从而减轻了高客户关系型交易对企业价值的负面影响。基于此，本文进一步从市场化程度的角度进行异质性分析，结果见表8。表8 (1)列显示，CHHI的系数为0.0119，在5%水平上显著，而CHHI2的系数不显著，表明在市场化程度较高的地区，客户关系型交易与企业价值之间可能存在正向线性关系。表8 (2)列中，CHHI与CHHI2的系数分别为0.016和−0.00029，且在1%水平上显著，说明在市场化程度较低的地区，企业价值随客户关系型交易的增加呈现先升后降的趋势。上述结果表明，客户关系型交易对企业价值的非线性影响因市场化程度的不同而存在差异，且在市场化程度较低的地区表现得更为显著。

5.4. 财务柔性的调节作用

Haans (2016) [27]的研究表明，在调节变量的影响下，“倒U型”曲线的陡峭程度变化仅取决于调节变量与二次交互项的系数显著性。具体而言，当调节变量与二次交互项的系数符号一致时，曲线会变得更加陡峭；反之，曲线则会趋于平缓。基于模型(4)，本文对假设2中财务柔性的调节效应进行了检验，结果如表9所示。表9 (1)列显示，FF × CHHI2的系数在10%的水平上显著为正，说明财务柔性对客户关系型交易与企业价值之间的关系具有显著的调节作用。同时，CHHI2的系数为负，与FF × CHHI2的系数符号相反，表明财务柔性不仅缓解了适度客户关系型交易对企业价值的正向促进作用，也削弱了过度客户关系型交易对企业价值的负面影响。

Table 9. Adjustment effect test of financial flexibility

表9. 财务柔性的调节效应检验

	(1) TBQ
CHHI	0.014^*** (4.16)
CHHI2	−0.000^*** (−2.92)
FF	−0.048 (−0.44)
c.FF#c.CHHI	−0.055^*** (−2.82)
c.FF#c.CHHI2	0.001^** (2.26)
Controls	YES
_cons	9.651^*** (31.65)
N	11111
adj.R^2	0.33

^***、^**、^*分别对应1%、5%、10%的显著性水平，系数下方括号内为t统计量。

此外，根据模型不难得出，当$\text{CHHI}={\text{CHHI}}^{\text{*}}=-\frac{{\delta }_1+{\delta }_4\text{FF}}{2\left({\delta }_2+{\delta }_5\text{FF}\right)}$ 时，企业价值最大。此时，CHHI的取值与FF有关，故为了探究转折点CHHI*如何随着FF的变化而变化，本文将其对FF求导，得到：

$\frac{\partial {\text{CHHI}}^{\text{*}}}{\partial \text{FF}}=\frac{{\delta }_1{\delta }_5-{\delta }_2{\delta }_4}{2{\left({\delta }_2+{\delta }_5\text{FF}\right)}^2}$

直观来看，当${\delta }_1{\delta }_5-{\delta }_2{\delta }_4$ 大于0时，CHHI^*随着FF的增大而增大，即转折点向右移动，反之则向左移动。经计算，${\delta }_1{\delta }_5-{\delta }_2{\delta }_4$ 的值大于0，这表明在财务柔性的调节作用下，客户关系型交易与企业价值之间的“倒U型”曲线变得更加平缓并且拐点右移，调节效应图见图1。

Figure 1. Schematic diagram of the regulatory effect of financial flexibility

图1. 财务柔性的调节效应示意图

6. 研究结论与启示

本文以A股制造业上市公司为研究对象，基于2014~2023年的客户数据，分析了客户关系型交易对企业价值的影响，得出以下结论：(1) 当客户关系型交易水平未达到临界值时，能够促进企业与客户之间的专用性投资，减少交易成本，从而提升企业价值。然而，当客户关系型交易超过一定限度后，企业面临的不确定性风险和客户机会主义行为的可能性增加，导致企业价值下降。(2) 分组检验结果表明，客户关系型交易对企业价值的“倒U型”影响在非国有企业和市场化程度较低的地区更为显著。国有企业因享有资源优势和政府信用支持，弱化了客户集中度对企业绩效的双重影响。而在市场化程度较高的地区，金融市场的完善缓解了企业的融资约束，降低了高客户关系型交易对企业价值的负面影响。(3) 财务柔性在客户关系型交易与企业价值的“倒U型”关系中起到调节作用。随着财务柔性的提升，适度客户关系型交易对企业价值的正向作用以及过度客户关系型交易对企业价值的负向作用均被削弱。

本文结论的启示包括：(1) 优化客户关系管理，把握适度集中度。企业应适度深化与核心客户的合作关系有助于降低交易成本并提升企业价值，但需警惕过度依赖单一客户带来的风险。企业应建立客户风险评估机制，合理控制客户集中度，避免因客户关系型交易过度集中而引发的机会主义行为和经营不确定性。(2) 差异化策略应对产权性质与市场化差异。非国有企业和市场化程度较低地区的企业更易受到客户关系型交易的负面影响，因此应注重多元化客户布局，降低对单一客户的依赖。国有企业则可利用其资源优势，进一步优化客户结构，提升经营效率。(3) 提升财务柔性，增强风险抵御能力。企业应通过优化资本结构、保持适度现金流和拓宽融资渠道等方式提升财务柔性，以增强对客户关系型交易风险的抵御能力。同时，财务柔性的提升有助于企业在客户关系管理中保持灵活性，降低过度依赖客户带来的潜在风险。(4) 完善金融市场环境，支持企业健康发展。政府应进一步推动金融市场的完善，特别是在市场化程度较低的地区，通过优化融资环境、创新金融工具等方式，帮助企业缓解融资约束。