供应商集中度对企业债务融资成本的影响——来自A股上市公司的经验证据

王凡林（教授/博导）关笑雨

（首都经济贸易大学会计学院 北京 100070）

一、引言

融资是企业获取经营、发展以及投资所需资金的主要方式，按照资金来源不同，融资可以分为内部融资和外部融资，其中外部融资主要包括股权融资和债务融资。债务融资成本是指企业使用资金所要付出的代价，融资成本的高低决定了企业融资的能力和意愿，从而进一步影响了企业的持续经营和发展能力。供应链上的企业相互依赖、相互影响，彼此之间具有一定的联动效应。上下游企业之间的关系能够向债权人传递信息，进而影响目标企业的融资成本，因此对于供应链集中度与融资成本之间的研究也具有现实意义。许金叶和许玉琴（2019）发现客户集中度越高，企业的债务融资成本越高。吴兴宇等（2020）认为客户集中度与债务融资成本之间呈现倒U型的非线性关系。但是现有的文献忽视了商业信用的提供方——供应商对企业债务融资成本的影响，本文将在以上文献研究的基础上对供应商融资与债务融资成本之间的关系进行研究，以弥补现有研究中的空缺。

供应商集中度作为供应链关系管理中的一种评价指标，表明了上游供应商的分散程度以及企业与供应商之间的关系密切程度。在对文献梳理的过程中发现，大多数学者对债务融资成本的影响因素进行了研究。从微观层面来看，会计信息质量、高管特征、审计意见、公司治理等因素都会对债务融资成本产生影响。张崧楠（2019）发现会计信息质量与债务融资成本显著负相关。侯雪筠和高海霞（2018）认为会计信息质量的提高能够通过缓解信息不对称，降低债权人的监督成本来降低企业的债务融资成本。黄佳（2019）通过对A股民营上市公司进行研究，发现公司治理与债务融资成本显著负相关。从宏观层面分析，货币政策、金融发展水平、政治关联、媒体关注等因素也会对企业债务融资成本产生影响。赵建华等（2020）发现，在货币政策紧缩时期，企业的债务融资成本会显著增高，并且金融发展水平的提高能够降低债务融资成本。黄静如和刘永模（2020）发现媒体对企业的报道越频繁，企业的债务融资成本越低。张圣利等（2018）认为拥有政治关联背景的企业能够显著减低债务融资成本。

为了加快供应链创新与应用，推动供给侧结构性改革，国务院在2017年10月5日颁布了《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》。随着相关针对性政策的出台以及“供应链管理”理念的提出，越来越多学者开始关注供应链关系对企业的影响。一些学者发现供应商集中度对企业研发创新产出具有显著的负向影响（王勇和王小丽，2020），而且供应链关系的变动会降低企业的创新绩效（曹伟等，2019）。对于信息质量而言，研究表明，供应商集中度或客户集中度越高，会计稳健性水平越低、盈余透明度越低（向锐和洪镜淳，2020；郭富爱等，2016）。赵婷婷（2018）认为供应商集中度与审计费用之间呈U型关系，但是在创业板上市的公司中，两者呈负相关关系。对有关供应商集中度与商业信用的研究并没有一致的结论。大多数学者认为，供应商集中度越高，企业的商业信用融资规模越小，融资期限越短（马黎珺等，2016）。少数学者认为供应商集中度高的企业与供应商之间信息不对称程度较低，有利于提高商业信用规模。由于商业信用融资成本几乎为零，因此供应商集中度对商业信用融资的影响会进一步影响到企业的债务融资成本。

从以上研究成果可以看出，对债务融资成本的研究多集中于财务与治理层面，在供应链关系方面的研究也重点关注企业创新与绩效等方面，对于供应商集中度与企业债务融资成本之间关系的研究甚少。因此本文将供应商集中度与债务融资成本结合在一起进行研究，并引入产权性质与金融发展水平这两个调节变量，旨在发现供应商集中度对债务融资成本的影响以及产权性质和金融发展水平在这一关系中所发挥的作用。本文的主要贡献在于：一是丰富了有关债务融资成本影响因素的文献，从供应链角度研究了企业与上游供应商之间的关系对企业融资的影响。二是拓宽了对供应商集中度经济后果的研究。研究发现供应商集中度对企业债务融资成本的影响，有利于企业更好地进行供应链管理。要正确处理好与供应商之间的关系，企业不应当过度依赖于某几个供应商，在与供应商保持良好关系以便于缓解信息不对称的同时，还需要注重供应商的经营状况，以便于及时做好应对经营风险的准备。企业还可以建立供应商管理信息库，运用大数据等新技术，实时搜集全面的信息，从而降低因与供应商关系破裂而造成的转换成本。三是同时从企业属性与宏观经济状况两个角度来研究产权性质与金融发展对供应商与债务融资成本关系的影响，有助于企业认清自身特点与所处环境，合理安排利用债务融资方式。

二、理论分析与研究假设

（一）供应商集中度与债务融资成本。供应商是企业重要的外部利益相关者，与客户之间存在密切的经济联系。供应商集中度反映了企业对于供应商的依赖程度，在一定程度上还可以反映企业的经营状况，进而会影响债权人对企业的信用评估。首先，如果供应商集中度过高，在发生意外事件时就会转换周期长、灵活性较差，从而增大企业的经营风险。其次，较高的供应商集中度会使企业在商业博弈中处于不利地位，降低企业的议价能力（李振东和马超，2019）。企业对于供应商的依赖程度越高，供应商就会利用其主导地位提高产品的价格，由于转换成本较高，企业就会被动接受不公平定价（魏卉和郑伟，2019）。因此，供应商集中度过高会降低企业的盈利能力。最后，企业为了维护与供应商的关系、保持稳定的供货来源，会对供应商进行专有关系投资（Titman等，1984）。企业更换供应商时，会造成大量的沉没成本。从上述分析可知，供应商集中度会对企业的营运能力、盈利能力产生影响，使得企业面临着巨大的经营风险和财务风险，从而增加企业的债务融资成本。综上所述，本文提出假设1：

假设1：在其他条件相同的情况下，企业的供应商集中度与债务融资成本显著正相关。

（二）产权性质的影响。由于我国市场环境发展还不够完善，政府在资金分配的过程中起着重要的调节作用。相比于非国有企业，国有企业由于其独特的政治背景，受到了银行等金融机构的青睐，债权人对于国有企业的偿债能力更加信任。当国有企业遇到困难时，政府更愿意对其进行援助（李维安等，2015）。国有企业拥有更多可替代的融资方案，其对市场机制依赖程度相对较低，融资选择的多样性使其可以转嫁供应商集中度对债务成本的影响（卢闯等，2013）。相对来说，非国有企业面临着更严重的“融资贵、融资难”的问题，在面临制度性约束时，民营企业往往寻求替代性机制来缓解自身融资难题，它们更愿意主动地维护供应链关系，通过供应商集中度的信息外溢效应增强金融机构对企业偿债能力的了解（张敏等，2012）。因此，非国有企业债务融资成本受供应商集中度的影响较大。综上所述，本文提出假设2：

假设2：与国有企业相比，供应商集中度对债务融资成本的影响在非国有企业中更加显著。

（三）金融发展水平的影响。金融市场是资金交换的场所，因此金融发展水平在资金定价的过程中必然起着十分重要的作用。在金融发达地区，市场化程度更高，政府对市场中资金配置的干预程度较低，市场定价机制可以得到有效的发挥。贷款作为一项市场行为（余明桂和潘红波，2008），在政府干预程度较低的情况下，会加强债权人对市场中所释放信息的利用，从而影响资本定价。而供应商作为企业重要的利益相关者之一，与企业之间的关系是非常重要的外部信息，因此供应商集中度指标是债权人需要重点考虑的因素。因此，当企业处于金融发达地区时，债权人对与企业相关市场信息的获取能力与需求能力更强，能够充分利用供应商集中度所传递的积极或消极的信息，从而加强供应商集中度对债务融资成本的影响程度。综上所述，本文提出假设3：

假设3：与金融发展水平落后的地区相比，供应商集中度对债务融资成本的影响在金融发达地区的企业中更强。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源。本文选取了2010—2018年沪深A股公司为样本，同时剔除了以下样本：ST的上市公司；数据不全、指标不全以及数据为空的样本。经过上述筛选后，得到了13 627个样本，后续回归分析中由于解释变量与控制变量均滞后一期，因此又剔除了3 741个缺失的样本，最终得到9 886个样本公司数据进行回归分析。利息支出数据来自于Wind资讯金融终端系统，金融发展水平采用樊纲等（2011）发布的公司注册所在地区的金融业市场化指数，其他指标及数据均来自于CSMAR数据库。本文利用Excel对数据进行处理，用Stata 12对数据进行统计分析。本文对所有的连续变量均进行1%的Winsorize缩尾处理，以剔除极端值的影响。

（二）变量定义。

1.被解释变量。债务融资成本（COST）。借鉴许金叶（2019）等的做法，采用企业利息支出占期末总负债的比重来衡量。在稳健性检验中，借鉴魏志华等（2012）的做法，采用企业财务费用占期末总负债的比重和财务费用占长短负债平均值的比重来衡量债务融资成本，其中短期负债为资产负债表中的短期借款，长期负债为长期负债合计。

2.解释变量。供应商集中度（SUPPLY）。本文参考任莉莉和张瑞君（2019）的研究成果，选取前五大供应商的采购额占总的采购额的比例进行度量。

3.调节变量。产权性质（STATE）。与现有研究的做法一致，若上市公司的产权性质为国有时，该变量取值为1，否则取值为0。金融发展水平（FINA）。本文使用樊纲等（2011）编制的“金融业市场化指数”来衡量企业所处地区的金融发展水平，该指数越大，表明企业所处地区的市场化水平越高，政府对于经济的干涉越少。本文将样本以年度市场化指数的均值为标准，分为金融发达和金融落后两个子样本，因此金融发展水平为虚拟变量，当企业所处地区的市场化指数大于均值时，该指标为1，反之则为0。

4.控制变量。本文借鉴以前学者的相关研究，选取企业规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、成长能力（GRO）、盈利能力（ROA）、有形资产比率（PPE）、股权集中度（SHARE）、独立董事人数（INDEP）、审计师类型（BIG），同时限定年度和行业，行业虚拟变量是按照证监会2012版行业分类，在剔除金融保险行业并把制造业按照二级科目进行细分后，得到了21个行业分类，也就是20个虚拟变量。变量的名称、符号表示及变量定义如表1所示。

表1 变量定义

（三）模型设定。本文参考张勇（2017）等研究成果，构建以下模型：

该模型中的被解释变量为债务融资成本（COST），解释变量为供应商集中度（SUPPLY），Control为控制变量的集合，该模型是用来验证假设1。为了进一步检验不同的产权性质或金融发展水平上，供应商集中度对债务融资成本的影响是否存在差异，本文还将利用该模型分组进行回归。由于供应商集中度和相关控制变量对债务融资成本的影响具有滞后性，因此模型中将解释变量及控制变量均滞后一期，来检验对债务融资成本的影响。

四、实证研究结果及分析

（一）描述性统计。本文对各变量进行描述性统计，结果如表2所示。A股上市公司债务融资成本（COST）均值0.019，即利息支出占总负债的平均比率为1.9%，最大为6.4%，标准差为0.015，说明样本公司利息水平普遍较低，且波动率不大。供应商集中度（SUPPLY）均值为0.343，即企业向前五大供应商的采购额平均占比为34.3%，超过了三分之一，说明上市公司供应商集中度整体偏高。产权性质（STATE）均值为0.364，说明样本中国有企业占比为36.4%，大部分企业为非国有企业。金融发展水平（FINA）均值为0.648，说明有64.8%的企业位于金融发达地区。

表2 变量的描述性统计

（二）回归结果及分析。

1.供应商集中度与债务融资成本分析。为了进一步验证供应商集中度与企业债务融资成本之间的关系，本文进行了实证回归。下页表3表明了供应商集中与债务融资成本的回归结果。列1只控制了年度和行业固定效应，回归结果显示，供应商集中度与债务融资成本在1%的显著性水平上正相关，系数为0.008。列2加入了其他影响债务融资成本的控制变量，但没有控制年度和行业，供应商集中度的系数增大为0.010，且在1%的水平上显著。列3既考虑了控制变量的影响，又控制了年度和行业固定效应，结果显示，供应商集中度的系数虽然有所降低，但是仍然在1%的显著性水平上与债务融资成本显著正相关，且调整后的R也从0.195上升到0.304，表示该模型的解释力度增强。表3的回归结果表明，在其他条件相同的情况下，企业的供应商集中度与债务融资成本显著正相关，即验证了本文的假设1。

表3 供应商集中度与债务融资成本关系的回归结果

2.产权性质的调节效应检验。表4列示了不同产权性质下，供应商集中度对债务融资成本影响的差异，即假设2的检验结果。对于国有企业组，回归结果显示，供应商集中度对债务融资成本的回归系数为0.006，在1%的水平上显著。在非国有企业组，供应商集中度的回归系数为0.011，虽然仍然在1%的水平上显著为正，但是系数大于国有企业组。从实证检验的结果可知，相比于国有企业，非国有企业供应商集中度对债务融资成本的影响更强，假设2得以证实。

3.金融发展水平的调节效应检验。本文将全样本数据分为金融落后地区和金融发达地区两个子样本，然后进行分组回归，以验证金融发展水平对供应商集中度与债务融资成本之间关系的调节作用，即对假设3进行检验。如表4回归结果所示，在金融落后地区子样本中，供应商集中度的系数在1%的显著性水平上为正，系数为0.007。而在金融发达地区的子样本中，供应商集中度的系数增大为0.010，且仍在1%的水平上显著。由于前文中已经验证了假设1，即当其他条件不变，随着供应商集中度的提高，债务融资成本也会相应增加。因此，该回归结果显示，相比于金融落后地区，金融发达地区的企业供应商集中度对债务融资成本的影响程度更强，也可以说高水平的金融发展加强了供应商集中度对债务融资成本的正向影响，假设3得以证实。

表4 按产权性质、金融发展水平分组回归结果

五、稳健性检验

（一）内生性问题。由于可能存在一些影响供应商集中度或债务融资成本的变量并未纳入模型中进行回归，因此可能会产生遗漏变量的内生性问题。本文参考王迪（2016）等做法，将向公司所处行业内列前五位供应商的平均采购比率作为工具变量，然后进行工具变量两阶段最小二乘法，以缓解内生性问题。回归结果和前文基本一致，均验证了假设1、假设2和假设3，说明本文的结果是稳健的。

（二）更换债务融资成本代理变量。本文先用财务费用占期末总负债的比重和财务费用占长短负债平均值的比重分别作为债务融资成本的替代变量，重复上述检验。然后，由于融资成本还会受到行业特点的影响，因此本文以经过行业均值调整的债务融资成本重新度量债务融资成本水平。最后，由于本文债务融资成本（COST）的值均为非负数，且存在一定比例的被解释变量数值为0，属于“截尾数据”，因此采用Tobit模型重新验证前文中的假设，发现结果不变。

（三）更换供应商集中度代理变量。由于不同行业经营特点的不同，供应商集中度对于债务融资成本的影响也会产生差异。因此为消除行业差距的影响，本文参考有关学者的做法，用企业供应商集中度减去行业年平均供应商集中度作为供应商集中度的替代变量，并重复上述检验，结果是稳健的。除此之外，本文还用企业向第一大供应商的采购额所占比重来度量供应商集中度，研究结论没有实质性的变化。

六、研究结论及建议

近几年来，监管部门已经逐步意识到供应链关系会对企业的经营风险产生影响，因此要求上市公司在年报中披露主要供应商的交易信息。而供应商集中度对债务融资成本的影响又是复杂的，受到很多其他因素的影响。因此，本文以2010—2018年我国A股上市公司为研究样本，考察了供应商集中度是否以及如何影响企业的债务融资成本，并且分析了产权性质和金融发展水平对该关系的调节作用。研究结果表明，在其他条件不变的情况下，供应商集中度的提高会增加企业的债务融资成本。而且，不同产权或金融发展水平上，供应商集中度对债务融资成本的影响程度不同。相比于国有企业或金融落后地区，非国有企业或金融发达地区的企业供应商集中度对债务融资成本的促进作用更显著。

通过本文的研究结论，可以得出以下启示：一是企业应该扩大供应商的选择群体，将供应商集中度控制在合理的水平上。二是政府应该促进及平衡各地区的金融发展水平，不要过于干涉市场中资金的配置，使得债权人能够获取充分的信息对资金进行定价，避免出现与报酬不匹配的风险。三是民营企业更应该重视对供应商的管理，优化供应商群体，与供应商建立良好的合作关系，发挥供应链关系的积极作用。