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主要客户集中度对公司盈利能力的影响：竞争还是协作？
摘要：我们测试了两个关于主要客户集中度对公司盈利能力影响的潜在假设。在合作假设下，客户力量促进了协作，供应商公司及其主要客户都获益。在竞争假设下，客户权力导致抽租，主要客户受益于供应商公司。我们记录了主要客户集中度与供应商公司的盈利能力呈负相关，但与主要客户的盈利能力呈正相关。我们证明了，随着供应商公司自身权力的增长超过与主要客户的关系，这些影响效应会减弱，这支持了竞争假设。我们将结果与先前的研究结果仔细调和，这些以往的研究仅关注供应商公司的盈利能力然后确定他们的研究设计和解释问题。我们在主要客户横向合并的情况下以及当我们使用主要客户权力的替代衡量标准时获得类似的推论。
关键词：基本分析 客户集中度 供应链竞争 公司盈利能力 兼并和收购
1引言
人们对主要客户集中度对公司业绩的影响有很大的兴趣（例如，Patatoukas 2012; Irvine等人，2016）。 客户集中度不是随机的，反映了公司利润最大化带来的均衡结果。因此，研究客户集中度对公司业绩的影响，可以揭晓供应商公司及其客户公司利润最大化的方式。我们的研究发现了先前的研究设计存在的缺点，并使用了新的设计重新检验了主要客户集中度对公司业绩的影响。
经典理论认为供应商和客户争夺经济利润。由于高客户集中度反映了客户的权力，它会对供应商公司的盈利能力产生负面影响，因为强大的客户可以在牺牲供应商公司利益的代价下讨价还价并执行有利与自己的合同条款（Galbraith 1952; Stigler 1964; Snyder 1996）。这种观点是与工业组织文献中早期行业层面研究中的证据一致，这些证据显示了客户权力替代度量对企业盈利能力的负面影响（例如，Lustgarten 1975）。
另一方面，最近的会计研究表明，主要客户集中度与公司盈利能力正相关。这些结果表明供应链协作优先于强大客户的存在。在这种合作假设下，更加集中的客户群促进了运营协作（例如，成本共享）。因此，供应商和主要客户的利润都会更高。
在我们的实证分析中，我们首先确定主要客户集中度与供应商公司的盈利能力呈负相关，与竞争假设一致。该结果对于替代样品，模型规格和盈利能力测量是稳健的。然后，我们表明Patatoukas（2012）记录的正相关性是由样本选取偏差驱动的。一旦纠正这种偏差，就会变为负相关。最后，我们指出Irvine等人（2016）误解了他们的结果。他们得出结论认为，最初主要客户关系倾向于对公司盈利能力产生负面影响并会增加成本，但随着关系的成熟，结果变得相反，客户集中度与公司盈利能力显着正相关。然而，我们表明，尽管负面关联会随着时间的推移而减弱，但当关系成熟时，它并没有转变为正面。
我们进一步研究了主要客户公司的业绩，这些公司尚未在其他地方进行过审查，并让我们得到仅仅通过测试供应商公司的盈利能力无法获得的推论。在竞争和合作假设下，客户集中度应与这些主要客户的业绩正相关。然而，竞争假设预测供应商公司的补偿权将随着供应商的增长而逐渐降低主要客户的盈利能力，而合作假设预测主要客户的盈利能力会随着时间的推移而逐渐提高，因为他们会逐渐从合作中受益。我们发现，随着供应商在关系上的发展，主要客户集中度对主要客户绩效的积极影响会减弱，与竞争假设一致。作为进一步的支持，我们记录了主要客户集中度与主要客户的应付账款天数呈正相关（以供应商应收账款的较长天数为代价）。随着供应商的增长，主要客户的应付账款天数（以及供应商的应收账款天数）缩短。另请注意，基于投资的协作生命周期假设无法预测供应链融资的结果。在其他测试中，我们证明了当我们的分析中包含没有披露的主要客户或我们明确地试图控制自我选择时，我们的推论是相同的。关注客户集中度的另一个限制是，它只是捕获客户权力的一个指标。然而，鉴于我们的论文所依据的先前发现，我们选择仅关注客户集中度，并且不打算更广泛地研究客户权力的构建。然而，在补充测试中，当我们使用客户总购买量与供应商公司的销售额之比作为客户权力的替代衡量标准时，结果与推论相似。
本文通过阐明在更集中的客户群下公司利润最大化的方式，为文献做出了贡献。请注意，更加集中的客户群可能是由公司的利润最大化决策（例如，客户之间的合并）内生决定的。解决他们的利润如何最大化（即通过租金抽取或合作）的问题可以更好地理解这些决策的经济性。我们的证据表明，更加集中的客户群允许这些强大的客户从供应商公司中获取利润。我们证明了最近的研究证明主要客户集中度与公司盈利能力正相关是由于样本截取障碍（Patatoukas2012）。我们提出了一个替代方案来解释客户集中度随着时间的推移而减弱的负面影响（Irvine et al.2016）：我们的证据支持这一观点，供应商公司在供应商-客户关系中的盈利能力的提高是由于供应商公司自身补偿力量的增长，而不是特定关系的合作。
我们的研究继续如下，第2节讨论了先验工作，第3节定义了利益的主要变量并描述了样本，第4节解释了我们的实证分析并讨论了这些发现，第5节讨论了补充分析，第6节总结。
2相关文献
我们将客户力量称为客户将价格降低到低于供应商正常销售价格的能力，或者更一般地说，获得比供应商的正常条款更有利的供应条件的能力（Galbraith 1952; Chen2008）。例如，Porter（1974,423）指出，在零售商能力较高的情况下，制造商的回报率将会降低。此外，Snyder（1996,1998）认为，客户力量可能会加剧供应商之间的竞争，导致价格下降，从而降低供应商的利润。除了降低销售价格外，客户行使其权力的常见例子包括对交易量的直接影响，更有利的贸易信贷条款，更好的产品质量和物流（Landeros和Monczka 1989；Scherer和Ross 1990；Balakrishnan等1996；Yoshino和 Rangan 1995；Borghesan等1997）。
Irvine等人（2016）提出了一个B合作关系生命周期假设，它预测当关系相对较新时主要客户集中度与公司盈利能力之间的关联是负的，但随着关系的成熟而变为正面。他们认为，供应商公司倾向于进行重大的初始投资以维持与主要客户的关系，这导致关系早期表现不佳。随着这种关系的成熟，他们认为最初的特定关系投资会下降并为公司带来显着的收益，从而导致关系后期的盈利能力提高。 Irvine等。 （2016）表明供应商公司的业绩随着供应商客户关系长度的增加而提高。然而，Irvine等人（2016）将其结果解释为支持协作假设存在两个问题。首先，Irvine等人（2016）没有直接测试合作假设的预测，即当关系达到成熟阶段时客户集中度与公司盈利能力正相关（即，改善并不意味着积极影响）。其次，他们可将供应商盈利能力提高的结果归因于另一种假设：超级公司的补偿力量随着时间的推移而增长。如果这种关系中的主要客户获得非竞争性租金，那么供应商不断增长的经济实力可以减少这些租金，这可能会导致客户对供应商盈利能力的负面影响随着时间的推移而减少。
一些研究关注客户集中对企业风险的影响。 Dhaliwal等人（2016）提供了集中客户群对供应商公司资本成本的负面影响的证据。他们发现，更加集中的客户群会增加供应商的风险，从而导致更高的资本成本。因此，由于融资成本较高，主要客户较集中的供应商公司报告的盈利能力可能会较低。同样，Campello和Gao（2017）发现，客户集中度会增加利率差和银行贷款限制性契约的数量。应注意，Campello和Gao（2017）在使用他们自己的样本复制Patatoukas（2012）结果时遵循Patatoukas（2012）的样本截取程序，因此他们的复制结果也受到样本截取偏差的影响。
3客户集中度的度量、样本和描述性统计
3.1主要客户集中度的衡量
在先前的研究（例如，Patatoukas 2012）之后，主要客户集中度（CC）被定义为公司对其主要客户销售部分的总和，由该部分本身加权。具体而言，供应商公司i的CC在其j主要客户的第t年构建为：
Sales（it）是供应商公司i在t年的总销售额，而Salea（ijt）是供应商公司i在第t年向客户j的销售额。
3.2样本和描述性统计
在之前的工作之后，我们在1977年至2013年的37年中编制了年度供应商-客户公司级观察的样本。我们从标普数据库部门客户档案中的公开交易公司开始，其中根据SEC（证券交换委员会）的要求披露了主要客户的名称和销售额。与Patatoukas（2012）一样，我们排除了金融公司以及对缺少客户集中度、股权市场价值、年度销售额增长率或会计收益率的公司的年度观察。然而，与Patatoukas（2012）不同的是，我们不排除对经营亏损的公司进行年度观察。这些程序为我们提供了73,856个年度观察的完整样本。接下来，和Irvine等人一样（2016年），我们要求与可识别客户进行公司年度观察，以构建主要客户关系的长度，从而产生32,751次观察。最后，在我们对主要客户业绩的分析中，我们消除了有金融服务中的客户，最终产生了32,085个观测样本。
在表1的A组中，我们报告了三个测试样本关键变量的描述性统计数据：完整样本，具有可识别主要客户的样本以及有非金融的可识别主要客户的样本。 CC的分布高度偏斜并且表现出显着的横截面变化。由于所有回归分析都依赖于CC的十分位数，因此数据中的偏度不应成为推论的关注点。值得注意的是，供应商公司的ROA（资产回报率）平均为-0.03，与Irvine等人的相似（2016）（= -0.01）但低于Patatoukas（2012）（= 0.06）所发现的，是因为他对公司盈利能力的样本截取偏差。与主要客户的平均关系长度为4.06年，与Patatoukas（2012）和Irvine等人（2016）发现的平均关系长度相当。毫不奇怪，平均而言一家大型客户公司比一家供应商公司规模更大，年龄更长，且有着更低的销售增长率。未经编制的统计数据表明，供应商公司的市场价值（MV），年龄（AGE），销售增长（SG），财务杠杆（FLEV）和多元化程度（CONGLO）类似于那些标普数据库的公司。
表1的B组显示了我们主要样本的行业分布。 我们观察到我们的样本严重倾向于制造企业（63％对42％），这反映了制造企业与大型企业客户进行交易的倾向。数据还表明，矿业公司往往拥有最强大的客户。 相反，与预期一致，我们样本中的零售商拥有最不强大的客户。 表1的C组表示主要变量之间的成对相关性。CC和其他关键自变量之间的相关性通常很低。
4实证结果
我们表明主要客户集中度与供应商公司的盈利能力呈负相关。此外，Patatoukas（2012）的研究结果是由截取因变量引起的偏差所驱动的。我们表明，基于公司盈利能力的标志（即因变量）的样本截取会产生很大的偏差，有利于客户集中度与供应商公司盈利能力之间的正相关关系。反过来，正如经济理论预测的那样，这种偏见掩盖了客户议价能力与供应商公司盈利能力之间潜在的负面联系。请注意，我们使用较长的采样周期来复制Patatoukas（2012）的结果。附录1.1通过复制原始样本提供了类似的分析。总之，我们预计客户集中度将在横向合并后增加。与这些期望一致，我们发现主要客户的横向合并确实增加了客户的集中度。我们还发现，主要客户的横向合并降低了供应商公司的盈利能力。
5补充分析
5.1改变规格
在表7中，我们报告了供应商公司相比于前一年ROA变化与CC变化之间关联的回归结果。改变规格的优点在于它控制了可能的时间不变的遗漏变量。与表3的A组中报告的水平回归结果一致，第（1）栏显示Delta;CC与Delta;ROA呈负相关（t=-2.19）。与表5中报告的水平回归结果一致，列（2）显示即使在最成熟的LINKAGE（关系时间长度）十分位数（F-test p=0.673）中，Delta;CC与LINKAGE也不正相关。第（3）和（4）栏显示，Delta;CC和LINKAGE之间的相互作用项的显著系数由pred_LINKAGE（即供应商规模预测的供应商-客户关系的长度）驱动。
5.2相关公司排除主要客户的分析
检查主要客户集中度影响的一个限制是，没有披露主要客户的公司必须被淘汰。我们进行了额外的分析，以评估我们的主要结果对包含这些观察结果的敏感性。具体来说，我们进行以下两个分析。首先，我们将样本中没有主要客户的公司包括在内，用i（0）替换CC的缺失值，这是CC值的下限（即有无数的客户公司，每个客户公司的销售额占很小比例）。未经批准的结果表明，排名和未排名的CC与供应商公司的业绩都呈负相关（p lt;0.01）。其次，我们进行了一个Heckman自选择分析，未经批准的结果表明，CC与供应商公司的业绩呈负相关（p lt;0.01）。
5.3客户能力替代度量分析
本文以客户集中度文献为基础，研究问题侧重于客户集中度对企业盈利能力影响的实证关系。从概念上讲，客户集中度只是客户力量基础构成部分的一种衡量标准。虽然本文本没有动机从更广泛的层面来解决客户力量是增加还是降低公司盈利能力的问题，但我们使用客户权力的替代衡量标准（相对于供应商公司的衡量标准）进行额外的分析，并提供与依赖的推论相一致的证据。
6结论
我们的研究测试了两个关于主要客户集中度对公司盈利能力影响的潜在竞争假设。在合作假设下，供应商公司及其主要客户均可获益。在竞争假设下，主要客户受益于供应商公司的利益。虽然最近的研究报告结果与合作假设一致，但我们发现它们要么是因为样本截取偏差，要么夸大其结果（把反相关减弱描述为变为正相关）。我们密切复制先前的样本，并展示他们在研究设计和解释方面的问题。使用更新的样本，我们记录了主要客户集中度与供应商公司的盈利能力负相关，但与主要客户的业绩呈正相关。我们证明了，当供应商的力量随着与主要客户的关系而增长，这些影响会减弱。主要客户集中度与供应商公司盈利能力之间的负相关关系在不同样本、各种盈利指标、不同模型规格、合并差异测试以及包括/控制不报告任何主要客户的公司之间
资料编号：[4322]
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