高管-客户关系与企业客户稳定度

潘红波 张 哲

(武汉大学经济与管理学院)

1 研究背景

高效的司法体系和高质量的信息环境是市场经济的基石。然而，处于经济转型阶段的中国，正式制度的不完善导致市场信息环境较差、社会信任度普遍偏低，由此产生高昂的交易成本，阻碍了市场经济的发展[1,2]。作为正式制度的替代，“关系型”交易是中国市场有别于发达国家市场化交易的典型交易方式。企业通过资产专用性投资形成嵌入式的局部社会关系网络[3]，利用网络内部更透明的信息环境和更高的信任程度，达到降低交易成本、促进经济增长的目的[4]。作为企业重要的关系资源，稳定的客户关系有助于改善企业的信息环境[5]、提高营运效率[6]、降低生产成本[7]、促进企业协同发展，最终对企业的营运活动、资本结构和企业业绩产生影响[8]。客户集中度越高，说明大客户销售额占比越大，客户资源具有更高的价值。由此，企业对客户关系的依赖程度会随着客户集中度的增加而不断提高，越高的客户集中度会促使企业进行更多的资产专用性投资，以达到“锁定”大客户、提高客户稳定度的目的[6]。综上所述，稳定的客户关系会帮助企业降低经营风险、提高市场竞争力，而一旦关系网破裂，则会失去这种关系资本带来的优势。鉴于此，如何维护客户关系资源，哪些因素会导致客户资源的流失，是实务界和学术界共同需要探索的课题，也是本研究试图解释的问题。

2 理论分析与假设提出

2.1 高管-客户关系与客户稳定度

当前的中国市场，市场管制和交易契约等正式机制的不完善导致高昂的交易成本[1]，“关系型交易”利用嵌入式的内部网络有效替代正式制度[4]，帮助网内成员进行更充分的信息整合和共享，增强对网内成员的约束能力[12]，提高在交易过程中双方对义务、承诺和期望的履行程度[13]。

客户关系作为关系型交易的一种，是指供应商企业通过专用性投资，与大客户建立长期合作关系。客户集中度越高，企业对大客户的资源依赖程度越高，客户关系的稳定度对企业的营运效率和经营业绩产生的影响也就越大[6,8]。为了构建稳定的局部客户关系网，企业倾向于进行更多的资产专用性投资，以达到稳定大客户的目的。例如，选择在距离彼此更近的地点建立厂房[14]、投入专用型设备等实物资产，以帮助企业与客户形成“绑定”关系[6,15]。此外，由于社会关系网是个人关系网的总和，良好的社会关系网可以提高个人的声誉和信息获取能力[16]。作为这种客户关系网的重要结点，高管在与客户进行反复协商和交易时，会投入大量的时间、精力和金钱等专用性的人力资本，以促成合作[10,17]，降低网内成员机会主义行为[12]，帮助企业形成稳定的客户关系网络。在这一过程中，这种客户关系资源会部分附着在高管个人身上，形成不可转移和继承的高管-客户关系[18]。而客户集中度较低时，由于大客户占比企业总销售额较低，企业对客户资源依赖程度有限，企业和高管个人不会进行过多的资产专用性投资来构建客户关系网，因此，附着在高管个人身上的高管-客户关系较少，对企业客户稳定度影响程度可能相对较弱。一旦供应商企业发生高管变更，相对于客户集中度较低的企业，客户集中度更高的企业客户稳定度可能受到的影响更显著。

综上所述，客户集中度越高，意味着企业对大客户的资源依赖程度越高，高管越可能投入更多的时间、精力等去建立和维护内部关系网，由此形成更强的高管-客户关系。同时，这种高管-客户关系不具有继承性和替代性[18]，一旦关系发生破裂(如高管变更)，则会造成关系断裂，最终引起大客户流失[19]。由此提出以下假设：

假设1相对于客户集中度低的企业，客户集中度高的企业流失高管-客户关系会显著降低客户稳定度。

2.2 高管-客户关系、产权性质与客户稳定度

相比于国有企业，非国有企业面临更不确定的经营环境[20]和更弱的法律保护[21]，因此，当客户集中度越高时，非国有企业对专用性关系资本的依赖程度也会越高。而对于国有企业，其先天具有更好的政府扶持和隐性担保[8]，能够代替高管-客户间基于声誉和信任形成的内部信任网，帮助企业稳定客户关系，因此，在国有企业中，高管-客户关系对客户稳定度的影响会被削弱。反之，在非国有企业中，由于缺乏天然的政治关系，客户关系的建立和维持主要是基于企业进行更多的人力资本在内的资产专用性投资，因此，当高管发生变更时，高管-客户关系形成的内部信息网和信任网就会随之流失，从而增加双方的交易成本，最终导致客户流失。由此提出以下假设：

假设2高管-客户关系对客户稳定度的影响主要集中在非国有企业。

2.3 高管-客户关系、高管任期与客户稳定度

交易成本理论认为，专用性投资越多，转换成本越高，交易就会越倾向于建立长期稳定的合作关系[22]。随着高管任期的延长，高管和大客户重复合作与交易的次数就会增加，高管对双方经营状况、实物资产专有性投资等的了解和把握会更充分，进而有助于双方更好地在内部关系网中传递“硬信息”和“软信息”，最终降低双方的信息不对称程度，提高客户满意度[23]。同时，高管任期越长，高管与客户等利益相关者在长期重复的合作中付出的时间、精力等关系专用性投资就会越多，这有助于增强内部关系网的约束和惩罚效应，进而增强内部关系网中交易各方的信任程度，推动长期合作的发生[9]，即有助于增强高管-客户关系形成的内部信息网和信任网，进而降低交易成本、提高客户稳定度。由此提出以下假设：

研究组采用奥曲肽与凝血酶联合治疗,奥曲肽使用方法同上,凝血酶每30U加入450ml,浓度为5%的葡萄糖进行静脉滴注,每天一次。

假设3高管-客户关系对客户稳定度的影响主要集中在高管任期较长的企业。

3 数据与研究设计

3.1 数据来源

CSMAR数据库中的高管变更数据始于2004年，出于稳健性考虑，本研究所有控制变量采用滞后一期数据，因此，选取2005～2018年我国A股上市公司为研究样本，并进行如下筛选：①剔除金融保险类公司样本；②剔除ST、*ST等异常公司样本；③剔除未披露前五大客户具体企业名称的公司样本；④剔除控制变量缺失样本；⑤剔除滞后一期变量缺失样本。本研究对所有变量按1%做了Winsorize缩尾处理，以消除极端值的影响，最终得到8 376个有效样本。高管变更、前五大客户情况，以及公司财务和公司治理数据均来自CSMAR数据库，信任数据来自于“中国综合社会调查”问卷。

3.2 研究设计

本研究被解释变量客户稳定度(C5)取值介于0与1之间，且有较多0值，呈非正态分布。为防止系统性偏差，选用分析存在偏态设限的Tobit回归。利用Heckman两阶段模型，解决客户信息是否自愿披露导致的样本偏差问题。通过第一阶段检验，拟合出影响企业是否披露客户信息情况的逆米尔斯系数(Im)，放入主回归检验模型中作为控制变量。为避免其他内生性问题，所有控制变量和分组变量均采用滞后一期数据，模型中固定了年份(Y)、行业固定效应(I)：

C5=α0+α1T+α2C+α3T×C+

α4X′+∑Y+∑I+ε。

(1)

模型(1)为本研究主检验模型，被解释变量客户稳定度(C5)为前五大客户在上年出现的个数/5，数值越大，代表企业大客户越稳定[5]；解释变量为高管变更(T)和客户集中度(C)的二分变量；αi为影响系数，本研究主要关注系数α3的大小，因为交乘项T×C的系数α3表示相对于客户集中度越小的企业，客户集中度越高，高管变更带来的高管-客户关系流失对企业客户稳定度的影响；ε表示残差系数。本研究定义高管为公司董事长和总经理[14,24](2)根据我国《公司法》规定，总经理受聘管理和运营公司，应当定期披露董事、高级管理人员从公司获得报酬的情况，因此，在非国有企业中，总经理更有动机通过个人关系增加个人价值，提高自身议价能力。而在国有企业中，董事长则是主要代表“国家”管理和制定决策的代理人，总经理只是二级代理人，此时，董事长的个人关系网对企业影响更大。综合考虑，本研究将高管变更定义为董事长/总经理变更。还考虑到企业销售总监同样会直接和客户进行交往、合作，但现有数据对于销售总监的任职情况披露的缺失值较多，故本研究暂不考虑销售总监变更情况。，高管变更为本期董事长或总经理发生变更取1，否则取0。利用客户集中度(C)的二分变量衡量高管个人关系对企业的影响程度，客户集中度越高，企业对客户的资源依赖越大，企业经营越倾向于进行更多的关系专用性投资来稳定客户关系[25]，因此，高管-客户关系作为重要的关系型人力专用性投资，对企业经营也越重要。当客户集中度大于50%时，C为1，否则为0[26]。

模型(1)进一步控制代表公司财务特征和高管个人特征的向量X′，包括公司规模(S)、财务杠杆(L)、市账比(M)、净资产收益率(R)、董事会规模(B)、市场份额(H)、独立性(Id)、董事会持股比例(Bs)、产权性质(Na)、股东权力(Fs)、两职合一(D)、高管持股(Es)、高管年龄(A)和高管任期(Ty)，同时加入逆米尔斯系数(Im)来缓解客户信息披露相关的自选择问题。针对假设2和假设3的检验，在模型(1)的基础上，根据产权性质(N)和高管任期(Ty)进行分组检验。所有模型均控制了行业、年度。各变量解释见表1。

表1 主要变量定义

3.3 描述性统计

高管-客户关系流失和其他主要变量描述性统计特征见表2。由表2可知，高管变更(T)的均值为0.233， 即总体上有23%的企业在样本期间发生了董事长/总经理变更。客户稳定度(C5)的均值为0.304，说明大多企业相较上一年稳定客户保留在1个，客户稳定度整体偏低；标准差为0.330，说明企业客户稳定度差异明显，波动较大。客户集中度(C)均值为0.208，标准差为0.406，说明整体客户集中度偏低，只有约21%的企业的大客户销售占比大于50%，并且企业差异明显。

表2 描述性统计(N=8 376)

4 实证结果与分析

实证检验的顺序是：先通过Tobit回归检验客户集中度越高的企业高管-客户关系流失是否会降低客户稳定度；如果确实如此，再进一步检验不同产权性质和高管任期下，高管-客户关系流失对客户稳定度的影响是否存在差异。

4.1 高管-客户关系与客户稳定度

下面先对假设1进行检验，高管-客户关系与客户稳定度见表3。由表3可知：①列(1)为单变量检验，当不区分客户集中度高低时，高管变更对客户稳定度的影响系数不显著。其可能的原因是当客户集中度较低时，企业对大客户的依赖程度有限，高管个人关系对客户稳定度的影响较弱。②列(2)和列(3)逐步加入行业年度固定效应，客户集中度越高的企业，交互项T×C显著为负，说明高管变更会显著降低客户稳定度。验证了假设1。

表3 高管-客户关系与客户稳定度(N=8 376)

注：限于篇幅，这里仅列出了主要的3个变量及常数项Co的检验结果，已对向量X＇以及行业、年度进行控制。括号内为调整后的t值；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。下同。

表4 高管-客户关系、产权性质、任期与客户稳定度

4.2 不同产权性质下高管-客户关系与客户稳定度

前文分析已经证明，在客户集中度高时，高管-客户关系的流失确实会影响客户稳定度。这里进一步在模型(1)的基础上加入产权性质分组，检验不同的产权性质下，高管-客户关系的流失对客户稳定度的影响是否存在差异，检验结果见表4。由表4的列(1)和列(2)可知：①在国有企业，交互项T×C系数为负但不显著；②在非国有企业，交互项T×C系数为-0.111，符号为负，且在5%水平下显著。上述检验结果表明：在非国有企业，发生高管变更时，高管-客户关系形成的内部信息网和信任网就会随之流失，进而增加双方的交易摩擦和成本，最终导致大客户满意度和客户稳定度均下降；但是，国有企业具有政府所有权和隐性担保，客户与其建立关系更多是寻求其国有背景，而不是出于高管个人关系网而形成的内部信息网和信任网，由此导致高管-客户关系的流失对其客户稳定度的影响较弱。验证了假设2。

4.3 不同高管任期下高管-客户关系与客户稳定度

表4的列(3)和列(4)进一步检验假设3，即不同高管任期下高管-客户关系流失对客户稳定度的影响是否存在差异。结果显示，在高管任期较长组，交互项T×C系数为-0.096，显著为负；在高管任期较短组，交互项T×C的系数不显著。这表明，高管任期越长，其任职期间对客户关系投入的个人资本越多，越有助于增强高管-客户关系形成的内部信息网和信任网。验证了假设3。

4.4 稳健性检验

为了进一步消除客户披露政策、高管职位、变更原因等方面因素可能导致的内生性问题，本研究进行了一系列稳健性检验，以尝试消除样本偏差和自选择问题带来的问题。主要进行两方面稳健性检验。

一方面，针对样本偏差和自选择问题进行样本选择和替代变量等检验：①选择PSM配对检验来进一步消除样本偏差导致的内生性问题，通过进行1∶3分年度有放回配对，得到5 465个有效样本，对假设1～假设3进行再次检验，结果与前文保持一致。②利用稳定客户销售总额(Cs)作为客户稳定度的替代变量[5]，具体计算为稳定客户销售金额总和取自然对数(Cs)，对假设1～假设3进行再次检验，结果依然支持主回归结论。③区分变更职位。《新公司法》指出，经理是由董事会决定聘任或者解聘，对董事会负责，主持公司的生产经营管理工作，因此，相比于董事长，总经理与客户的接触更多，关系更为直接。本研究将职位变更区分为董事长变更(Bt)和总经理变更(Et)，来进一步检验相比于客户集中度较低的企业，客户集中度较高的企业中，不同职位下的高管-客户关系流失对客户稳定度的影响。研究发现，相比于董事长，总经理与客户的关系更加紧密，一旦发生总经理-客户关系的流失，客户稳定度就会显著下降。说明高管-客户关系对客户稳定度的影响会因为变更职位的不同存在差异。④区分变更类型。本研究认为，不同的变更类型可能也会影响高管-客户关系与客户稳定度的关系。当高管变更是企业可以提前预期的，企业有机会进行事前防范，最小化高管-客户关系流失带来的损失；而当高管变更是突发性的，由于变更的不可预测性，会放大高管-客户关系流失对客户稳定度的影响。鉴于此，本研究进一步区分高管变更是正常变更(Nt)还是突发性变更(St)。对于变更原因的区分，参照已有文献并进行相应调整[27]。CSMAR中披露的高管变更原因有12种，除去“其他”，剩下11种。本研究定义当变更原因为退休、任期届满、控股权变动、完善公司法人治理结构、结束代理、解聘时为可预期变更，即此时高管正常变更(Nt)取值为1，其余为0；定义变更原因为健康原因、涉案、工作调动、辞职、个人原因为不可预期变更，即高管突发性变更(St)取值为1，其余为0。研究发现：交互项Nt×C系数为负，但不显著，说明这类变更可以事前预防，由此导致其对客户稳定度的影响较弱；而交互项St×C系数始终显著为负，说明当发生突发性变更时，高管个人关系的流失因为不能被预知，会放大高管-客户关系流失对客户稳定度的影响。

另一方面，进一步分析信任环境与信息环境的高低对高管-客户关系与企业客户稳定度之间的关系是否存在影响差异。理论上来说，高管-客户关系对企业客户稳定度的影响至少存在如下两种效应。

(1)信息效应大客户对企业经营有很强的监督意愿[26]，但是，在我国公开信息披露质量较差的情况下，大客户从公开市场获取的信息有限，此时，大客户可能会高估企业风险而中断交易[28]。为了避免这种由于信息不对称带来的客户转移，高管可以通过建立与客户的个人关系网，提高信息的传递和共享。一方面，在内部关系网，高管除了能向客户及时传递更多、更精准的“硬信息”外，还可以传递无法公开获得、难以量化的“软信息”[23]，以缓解大客户对企业信息的不确定性，降低大客户的交易成本；另一方面，通过内部关系网，大客户也可以向高管传递更多、更精准的需求信息[29]，进而有助于高管更好地了解客户需求，以提供更合适的产品和服务，最终提高客户的认可度和满意度[19]。由此，在我国信息环境欠发达的情况下，高管-客户关系可以作为一种非正式的替代，帮助企业和客户构建内部信息网，降低双方的信息不对称程度，进而降低双方的交易成本。

(2)信任效应在我国新兴市场条件下，法制水平总体偏低，缺乏有效的惩罚和威慑机制，导致外部市场信任水平较低。在与大客户长期重复合作的过程中，各方会付出时间、精力等专用性投资，以构建嵌入式的内部关系网[3]。这种局部关系网可以增加各方的相互了解程度，同时，这种专用性关系投资具有不可转移性，提高了交易行为的约束力和可置信程度[18]。其具体的逻辑在于，一旦网内发生成员违约等不诚信行为，网内快捷高效的信息通道会迅速将消息传递给各个结点的成员，导致违约成员受到网内所有成员的惩罚和排挤，产生“惩罚溢出”效应[12]。由此，在内部关系网中，高管个人信任可以作为一种隐性的承诺机制缓解企业的机会主义行为，进一步降低客户的监督成本和协商成本[12]，提高网内信任度。最终，通过这种人际信任直接影响企业间的信任，提高客户稳定度。

下面针对信息环境和内部信任程度进行分组检验：①对于信息效应，已有研究认为，信息环境的好坏会影响客户对企业的价值判断[5]，进而影响客户稳定度。由此，相比信息透明度较高的企业，信息透明度较低的企业更依赖高管-客户关系下“软信息”的传递来获取更多市场和客户信息[23]，一旦关系破裂，信息环境的恶化会引起客户稳定度的下降；而在信息环境好的情况下，客户可以更多地从公开信息中了解企业经营状况，对高管-客户关系下“软信息”的依赖减弱。本研究将操控性应计作为信息环境的代理变量。操控性应计波动越大，绝对值越高，说明企业更可能进行盈余管理，信息透明度就越低[30]。根据公司过去3年操控性应计项目绝对值之和的平均值衡量公司的信息透明度，当企业操控性应计大于行业年度中位数时，O为1，即企业信息透明度越差，否则为0。检验结果见表5。由表5的列1和列2可知，当信息透明度越差、信息不对称程度越高时，企业越需要通过高管-客户关系提供更多的“软信息”，降低信息不对称程度。由此，一旦高管-客户关系流失，信息透明度差的企业会显著降低客户稳定度；而信息透明度较好的企业，则对通过高管-客户关系获得“软信息”的需求较小，高管-客户关系的流失对客户稳定度的影响较弱。②对于关系网内部信任程度对客户稳定度的影响，本研究认为，关系网内信任度越高，网内成员之间越容易建立更稳健的关系，并且这种关系不会轻易被替代，高管-客户关系的流失对客户稳定度的影响越大。如果内部信任度较低，说明关系成员间的可替代性越大，并且低信任度会影响网内信息的有效传递，进一步降低高管-客户关系对客户稳定度的影响，因此，高管-客户关系的流失对客户稳定度的影响，主要集中在内部信任度较高的企业。一旦发生高管变更，相对于内部信任度较低的企业，内部信任度越高，高管-客户关系越紧密，关系流失对客户稳定度的影响越大。利用“中国综合社会调查”的问卷中关于信任的指标，因为该问卷涉及的信任方为邻居、亲戚、同事以及同学等同一关系网络内的成员间信任，所以，本研究利用该指标衡量关系网络内部的信任程度(Ti)，定义省份评分大于等于均值为高信任度省份，则Ti取值为1，其余为0。回归结果见表5，由表5的列(3)和列(4)可知，在网内信任度较高时，高管-客户关系的流失对客户稳定度影响更大。

表5 区分信息环境和信任环境

综上所述，高管-客户关系的流失在信息不对称程度更高、关系网内部信任程度更高时，对客户稳定度的影响越显著，验证了高管-客户关系是通过信息效应和信任效应在局部关系网内发挥作用，最终影响企业客户稳定度。

5 进一步检验

高管-客户关系这一非正式机制是稳定客户的重要因素之一，一旦这种非正式机制失灵，就会直接对企业治理决策产生影响。而企业为了应对这一非正式机制失灵带来的后果，可能会采取市场化的手段，即企业会为了重建客户关系而通过一些正式机制进行弥补，下面进一步对此进行检验。

当企业由于发生高管变更而失去原有稳定客户时，可能会增加研发方面的投入，以满足存量客户对于定制化产品的需求。为了检验企业是否会在高管-客户流失后采用正式的财务手段进行客户关系的重建，即检验高管-客户关系流失与研发投入之间的关系，定义R为利用上年资产总额标准化后的本年研发投入，利用以下模型对研发投入进行检验：

R=α0+α1T+α2C+α3T×C+

α4X′+∑Y+∑I+ε。

(2)

回归结果见表6。由表6可知，相比于客户集中度较低的企业，客户集中度越高的企业发生高管变更后，企业的研发投入(R)显著增加。高管个人关系的流失导致 “关系”这一非正式机制失去作用，企业会相应地采用研发等正式的市场化机制进行关系的重建，因此，在我国，正式机制和非正式机制是相互替代的关系。

表6 高管-客户关系与研发投入(N=9 838)

注：由于此处被解释变量变为公司研发投入，导致总样本量发生变化。

6 研究结论与启示

本研究首次尝试利用高管变更分离出高管-客户关系这一隐性的人力关系资本，以2005～2018年A股上市公司为样本，利用高管变更衡量高管-客户关系的流失，客户集中度衡量高管-客户关系的强度(3)根据前文表述，客户集中度越高，企业对大客户的资源依赖程度也就越高，企业和高管会同时进行更多专用型投资，以建立稳定的客户关系，因此相比于客户集中度较小的企业，客户集中度越高的企业中高管-客户关系越强。，实证检验不同客户集中度下高管-客户关系对客户稳定度的影响。研究发现，相比于客户集中度较低的企业，在客户集中度较高的企业中，高管-客户关系的流失会显著降低客户稳定度，并且这种效应主要集中在非国有企业和高管任期较长的企业。由路径分析发现，当企业对外信息披露质量较差以及内部信任较高时，高管-客户关系的流失才会显著降低客户稳定度。进一步分析发现，当高管-客户关系这种非正式机制流失时，企业会显著增加企业的研发投入。这说明，高管-客户关系可以作为一种非正式制度，即正式制度的有效替代，可帮助企业和客户构建内部信息网和信任网，降低网内成员间的信息不对称程度，提高网内信任程度。

稳定的客户关系可以为企业带来更稳定的社会关系网络，而这种局部关系网络可以有效替代正式制度，帮助企业利用这种内部信息网和信任网降低交易风险和交易成本。但同时，由于高管作为关系网的重要结点，企业在进行大量专用性投资以构建这种关系网络的同时，也会产生更多附着在高管个人身上的关系资本，一旦发生高管变更，这种高管-客户关系的流失会动摇企业与客户之间的稳定关系，导致客户稳定度发生变化，并且这种关系在不同的市场环境和企业内部特征下存在差异。此外，客户的流失导致企业需要在未来经营过程中重新投入研发费用等重构大客户关系网。本研究创新性地发现高管-客户关系是具有价值的，并且这种价值会随着客户集中度的提高而不断增强，一旦发生高管-客户关系流失，会影响企业的经营绩效。同时，企业在后续经营过程中，为了弥补高管-客户关系流失带来的关系资本损失，会利用一系列正式制度重建客户关系网，说明在新兴市场条件下的中国，正式机制和非正式机制具有替代效应。

在我国法制水平、信息环境等正式制度欠发达的新兴市场条件下，关系型交易是促进企业发展和经济增长的重要推动力。这种关系型交易的核心，是为构建关系而进行时间、精力等关系专用性投资的高管个人，由此导致高管个人关系网构成关系型交易的中心。然而，当前对高管人力资本专用性投资的相关研究还相当欠缺，仍有很多重要问题有待深入探究。例如，从完善正式制度的角度来看，尽管高管关系专用性投资构建的内部信息网和信任网可以增强网内利益相关者的信息程度和信任程度，但同时其也可能进一步扩大网内和网外决策者的信息鸿沟和信任鸿沟，这是否会阻碍市场信息环境和社会信任度的提升，进而不利于正式制度的完善？从公司治理的角度来说，高管个人在进行专用性投资以增强企业关系型交易的同时，是否会对企业产生“绑架效应”，进而产生额外的管理者代理问题？

本研究也存在一些局限，如客户信息披露的不完善导致的自选择问题，虽然笔者已经尝试通过Heckman两阶段模型进行一定程度的控制，但无可否认这种问题可能依旧存在。另外，高管变更原因的不同可能是影响客户是否流失的因素，如突发性变更与正常变更相比，可能前者引发的客户流失现象更严重，因为企业更难事前进行预防和转移，从而影响高管-客户关系的存续。为了解决这个问题，笔者也尝试将变更原因进行区分，参考以往文献，分为可预期变更和突发性变更，发现结果符合猜想，但由于一些公司在披露变更原因上存在披露不透明和不准确等因素，导致分类存在一定的偏差，由此会产生一些样本的偏差问题。