客户关系对企业技术创新的影响

赵 爽 王生年 王家彬

(1.湖南工商大学会计学院； 2.石河子大学经济与管理学院；3.北京牡丹电子集团有限责任公司)

1 研究背景

在全球贸易竞争日益激烈、政治经济格局复杂多变的大背景下，提升创新能力、掌握核心科技成为企业乃至产业取胜的法宝。然而，面对全球经济不确定性因素的增加，以及日益激烈的国际竞争环境，单打独斗的企业如同大海航行中的一叶扁舟，难以抵御风浪，更不用说进行技术创新这类耗时长、资源要求高的高阶活动。鉴于此，诸多企业将目光转向供应链这一最直接的外部关系，以期通过战略合作助力企业的创新与发展[1,2]。客户关系作为供应链关系中联结市场的末端，不仅掌握着消费者的需求动态，还是企业收入的重要来源，对企业技术创新无疑具有重要意义。由此，如何理解客户关系对企业技术创新的影响并厘清其作用机制，是一个值得深入探讨的现实问题。

与此同时，随着工业经济飞速发展，随之而来的环境问题使得国际社会越来越重视可持续发展的推进，包括《国际投资协定》在内的诸多国际条约，均将可持续发展相关内容作为重要原则纳入其中。然而，该问题却成为我国企业融入全球产业链征程中屡遭质疑的理由——“绿色贸易壁垒”已成为我国纺织、农产品出口的最大障碍之一[3]；产品溯源、产地生态认证等生态要求，制约着客户关系的建立与发展。在这样的背景下，地区可持续发展水平如何影响客户关系与企业技术创新二者间的关系，仍然是一个待解之谜。由此，研究地区可持续发展在客户关系与企业技术创新间所发挥的调节作用，有着理论与实践双重意义。

基于此，本研究拟从客户集中度和客户波动性两个维度，并结合地区可持续发展这一极具现实意义的影响因素，深入探讨客户关系对企业技术创新的影响。本研究的差异化贡献在于：①有别于以往单纯从静态视角探讨客户关系经济后果的实证研究，本研究采用静态的客户集中度与动态的客户波动性两大维度刻画客户关系，为深入理解客户关系的实质内涵提供了新的视角与思路；②本研究从客户关系作用上游企业的直接载体角度出发，发现融资约束和存货周转效率是客户关系与企业技术创新间的传导路径，是对现有研究的深化与拓展；③结合我国当前经济增长方式从高速度转向高质量的特殊历史时期，探讨地区可持续发展在客户关系与企业技术创新二者间所发挥的调节作用，不仅极具现实意义，同时也是对可持续发展相关研究的有益补充。

2 理论分析与研究假设

2.1 客户关系与企业技术创新

客户关系是企业重要的外部关系，是企业联结市场的纽带，直接关系着企业的经营业绩，并最终影响包括企业技术创新在内的重大生产经营决策。随着产品市场竞争日趋激烈，客户关系受到越来越多的关注。然而，现有关于客户关系经济后果的实证研究，一方面，基于企业“生存土壤”差异——欧美等资本主义自由市场背景与国内社会主义市场经济制度的不同，导致二者的作用机制亦或传导路径有所不同，因而国外研究结论可能对我国企业科学制定客户关系战略的启示作用有限；另一方面，仅就国内研究来看，尚存在研究结论不统一的问题。比如，李姝等[4]从资源挤占的角度出发，认为客户集中度抑制了企业技术创新；而吉利等[5]从知识共享角度的研究，却发现客户集中度越高，企业技术创新业绩越好。不仅如此，大多数研究仅从客户交易金额占比，即客户集中度的静态角度展开，而忽视了客户交易量的波动——这亦是经营风险的一大组成部分，对企业经营与发展所产生的不可忽视的影响，且客户关系的波动对企业经营行为的作用机制，势必亦与客户集中度有所不同，然而却鲜有研究对该问题进行深入探讨。鉴于此，本研究拟从静态的客户集中度与动态的客户波动性两大维度，分别度量和考察客户关系对企业技术创新的影响，并从资金流与物流这两大客户关系对上游企业的直接作用渠道，来探讨客户关系对企业技术创新的作用机制，同时结合客户关系的“社会属性”，将地区可持续发展水平融入研究，探讨其在二者间所发挥的调节作用。

2.1.1客户集中度与企业技术创新

虽然部分研究表明，客户集中度的上升能够使得双方利益愈加趋同，从而帮助企业获取技术创新所需信息以及技术支持，且客户关系能够降低外部人的信息不对称程度，从而帮助企业降低融资成本，缓解创新所面临的融资约束，进而促进上游企业的技术创新[6]。但随着消费型经济的转型以及全球经济增速的放缓，客户在交易中逐渐占据主导地位，大客户的议价能力愈发突显，其对上游企业的资源挤占及盘剥行为，可能会抵消甚至超越其对企业技术创新所产生的促进作用，转而产生阻碍效应。比如，主要从事航空设备制造与维修的广州航新航空科技股份有限公司，在IPO时被曝前五大客户占据总营收的80%以上，直接导致盈利水平的下降和经营风险的上升(1)资料来源于：https://news.163.com/air/14/0707/17/A0INEQL700014PHJ.html。上述事例反映出：①较高的客户集中度所衍生出诸如更大规模的商业信用、更加苛刻的购货条件等一系列的“霸权”行为，加剧了企业经营风险，从而可能对企业技术创新产生资源挤占等负面影响[7]；②更高水平的客户集中度意味着客户异质性资源的相对缺失、企业对客户的路径依赖、组织惰性，以及更高的专用性资产投入——异质性资源是创新的重要来源，它的缺失不利于企业技术创新，而路径依赖及专用性资产的上升，往往会显著增加企业升级产品的调整成本，从而抑制企业的技术创新动机[8]；③从风险的角度看，客户关系越紧密，良性度越高，风险的传导效应就会越强，而一旦大客户遇到风险，不仅会使上游企业面临销售锐减的不利局面，还有可能采取机会主义行为，将风险转嫁于上游企业，从而增加企业的经营风险[9,10]。比如2018年7月2日，受第二大客户“跑路”消息影响，华帝股份的股价不仅当日跌停，还持续多日连续下跌(2)资料来源于：https://money.163.com/18/0705/08/DLUHKC2C00258105.html。综上所述，伴随着客户集中度上升所产生的议价能力占据交易形态的主要地位，从而对企业技术创新产生资源挤出、风险上升等负面影响。由此，提出以下假设：

假设1客户集中度会阻碍企业技术创新。

2.1.2客户波动性与企业技术创新

与考察静态客户关系的视角有所不同，客户波动性是从动态的角度，考察由企业客户交易量波动所引发的交易格局的变化，以及企业经营业绩的变动。客户波动性直接负面影响企业库存管理及销售业绩，其阻碍企业技术创新的作用路径有：①客户关系的波动使上游企业面临生产销售计划难以正常实施，从而加剧企业经营风险；同时，客户关系波动亦会造成关系型专用资产减值等不确定性风险的上升，而风险的上升会直接影响企业技术创新的稳定性及持续性[11]。②客户关系波动迫使企业不得不寻找新的客户，重新构建合作关系，这在增加沉没成本的同时，亦会增加企业关系维护成本，从而挤占企业技术创新的资源，同时亦会损害为满足特定客户需求的创新动机[12]。③从市场反应来看，稳定的大客户关系能够作为一种积极信号，降低企业融资成本；反之，客户关系的波动也可能成为一种风险信号，进而增加企业的融资难度，这将对企业技术创新产生不利影响[13]。可见，客户波动性是阻碍企业技术创新的重要因素。由此，提出以下假设：

假设2客户波动性会阻碍企业技术创新。

2.2 融资约束及存货周转效率的中介作用

前文分别就客户集中度和客户波动性如何影响企业技术创新进行了理论分析，下面进一步考察二者对企业技术创新的作用机制。中介效应检验有助于把握客户关系的经济内涵，揭示客户关系阻碍企业技术创新的“路径黑箱”，进而帮助企业认识和规避风险因素，为其科学制定创新决策提供可靠依据，从而将研究推进更为细致而深入的层面。依前文所述，资金流及物流作为客户关系的直接载体，是客户关系影响企业经营的具体路径及表现，因此，本研究从资金流(融资约束)及物流(存货周转效率)两方面，探讨客户关系对企业技术创新的作用路径。这既是对现有研究的有益补充，同时更符合企业经营的现实情境。

具体来说，伴随着客户集中度而来的大客户议价能力的提升，会显著增加企业应收账款规模，挤占企业财务资源，从而加剧企业的融资约束水平，这会抑制企业技术创新投入。已有研究表明，客户集中度的上升会提高企业关系型专用资产投资水平，从另一侧面挤占了企业技术创新投入资源；不仅如此，较高的关系型专用资产规模还会导致企业资产损失风险上升，一旦客户关系破裂，其关系型专用资产将大幅贬值，进而提升企业经营风险，阻碍企业技术创新投入[14]。而客户波动性意味着客户关系中不稳定因素的增加，会直接影响企业的存货周转效率及销售计划的完成；同时，为应对客户波动性，企业需要寻觅新客户，在该过程中，企业产品周转处于波动甚至下滑态势，存货周转效率随之下降，弱化财务资源灵活性，进而抑制企业技术创新的投入；且在与新客户合作初期，需要进一步地相互磨合，相对于长期合作的客户而言，新客户需要更多的时间来订立合同、确认交易细节、监督履约过程等，从而降低了企业的存货周转效率，且出于对市场反应的考量，新客户需要一定时间预判，及把握产品的市场接纳度、销售周期等市场反应，这也会放缓企业的存货周转，导致企业创新资源被挤占，并最终抑制企业技术创新。综上所述，客户集中度与客户波动性，会通过增加企业融资约束水平和降低存货周转效率而弱化企业技术创新。由此，提出以下假设：

假设3客户集中度通过加剧企业融资约束阻碍企业技术创新。

假设4客户波动性通过降低存货周转效率阻碍企业技术创新。

2.3 地区可持续发展的调节作用

创新经济学认为，企业的技术创新离不开外部环境的作用[15]，因而在探讨客户关系与企业技术创新二者间的关系时，亦不应忽视企业外部环境所发挥的特殊作用。特别是在当前我国处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，随着可持续发展的不断推进，企业外部环境亦发生着显著变化，那么，地区可持续发展水平能否对客户关系与企业创新二者间的关系产生影响？产生何种影响？回答上述问题，不仅有助于深刻理解党中央的战略部署，亦是对宏观环境经济后果研究的有益补充。

我国正积极推进可持续发展，特别是近年来我国企业不断向国际化靠拢，可持续发展成为与国际并轨过程中不容忽视的重大因素之一。产品溯源、环保认证等制度，不仅使得地区可持续发展水平成为客户关系建立与发展的先决条件之一，亦可能增强企业进行技术革新的动机。基于此，本研究预测地区可持续发展水平亦能够在客户关系与企业技术创新二者间发挥显著的调节作用。

首先，可持续发展倡导人与人之间以及资源分配与利用的公平[16]。公平性原则降低了市场主体间的“霸道行为”动机，进而促进公平交易行为。前文分析了大客户(客户集中度)较强的议价能力导致企业被迫优先供货、增加商业信用及关系型专用资产投资规模，这种“不平等条约”会对企业技术创新产成负面的挤占及抑制效应。而可持续发展一方面可有效降低或抑制不平等行为动机，从而弱化客户关系对企业技术创新的资源挤占；另一方面又为企业间的竞争营造了一种健康、公平、良性的外部环境，增强企业提升产品质量及科技含量的意愿，从而强化开展技术创新活动的动机，“双管齐下”弱化了客户关系对企业技术创新造成的负面影响。

其次，可持续发展倡导节约使用自然与环境资源。体现在区域经济层面的行为之一，即鼓励企业对提升生产效率、节能减排等工艺的优化创新。这不仅有助于提升企业对生产流程、生产效率及节能减排创新的专注度，追求一种人与自然和谐共生的良好产出，还能够增强消费者对企业的认同感与忠实度，从而降低大客户因把控销售渠道、掌握企业较大销售份额而产生的议价能力，进而弱化了客户关系对企业技术创新所产生的负面影响[17]。

最后，可持续发展倡导的“整体性”有助于消除地区间、企业间的“贸易壁垒”，鼓励市场主体以开放包容的态度分享先进经验、共同发展[18]。在帮助企业丰富外部信息及资金来源的同时，扩展了品牌传播及产品销售渠道，弱化了大客户议价能力以及客户波动对企业经营所造成的负面影响；与此同时，开放包容的态度亦有助于缓解我国企业在现实资本市场中所面临的信息不对称甚至“国/民差异”，从而缓解企业技术创新面临的融资约束，故而弱化了客户关系对企业技术创新所产生的负面影响。由此，提出以下假设：

假设5地区可持续发展能够缓解客户集中度对企业技术创新的负面影响。

假设6地区可持续发展能够缓解客户波动性对企业技术创新的负面影响。

为了更清晰地表达研究思路，本研究的理论框架见图1。

图1 理论框架

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本研究选取沪深两市A股上市企业为研究样本，为剔除2008年金融危机对包括金融环境、经济政策等在内的深远影响，本研究样本期起始于2012年，且由于2020年新冠疫情作为突发性事件对企业供应链所造成的不容忽视的打击，研究样本期截止于2019年，以保证研究结果的稳健性。同时，结合研究主题对样本进行了如下处理：①考虑到供应链关系以及企业技术创新的特征与实际意义，仅保留制造业企业样本；②剔除财务数据异常的ST类公司和资产负债率大于1的样本；③剔除所需数据缺失的样本；④为消除极端值影响，对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理，最终得到7 096个观测值。

企业财务数据来源于CSMAR数据库，衡量地区可持续发展的省级空气质量数据来源于CNRDS数据库，使用Stata 14.0进行数据处理与计量检验。

3.2 变量定义与模型设计

3.2.1变量定义

关于被解释变量企业技术创新(RD)的衡量，实证领域主要有创新投入和创新产出两种衡量方法，但由于企业技术创新产出不仅会受到企业财务状况的影响，还会受企业自身创新人才、创新能力等方面的影响，而本研究所探讨的客户关系主要影响的是企业财务及运营状况，因此，本研究从创新投入的角度考察企业技术创新水平。以创新投入作为企业技术创新衡量的研究中，较为普遍的有“研发投入/主营业务收入”和“研发投入/总资产”两种方法，考虑到有研究表明，主营业务收入会受到大客户关系的影响，故而为排除潜在的内生性问题，本研究借鉴HALL等[19]的研究方法，采用“研发投入/总资产”对其进行度量。

解释变量客户集中度(CT)，采用年度前五大客户采购额所占总采购额之比来衡量[14]；解释变量客户波动性(CV)，采用T-2～T年的前五大客户采购比例之和的标准差来衡量[4]。

中介变量融资约束(F)，借鉴HALL等[20]的研究方法，采用短期净资本进行度量，该数值越大，融资约束水平越小。

中介变量存货周转效率(I)，采用存货周转天数来度量，该指标越大代表存货周转效率越低。

调节变量地区可持续发展(SD1)，采用联合国开放计划署(UNDP)公布的我国各省份人类发展指数(HDI)来衡量，该指数基于经济、人口教育水平及健康(寿命)等因素计算得出，强调了经济发展中生态、社会与经济3方面的综合可持续性，而打破了以往“以GDP看发展”的局限性，在国际上具有较高的影响力及公信度(3)资料来源于：http://hdr.undp.org/en/content/human-development-index-hdi/；且该指标的制定目标，与可持续发展的核心内涵“经济发展与保护资源、保护生态环境的协调一致”不谋而合，故而本研究采用该指数来衡量地区可持续发展水平。但是，值得注意的是，HDI并未将地区环境污染因素纳入考察范围，且国际社会对作为最大的温室气体排放国的我国，发挥全球气候治理领导作用的愿望迫切，控制污染物排放、提升空气质量成为推进我国可持续发展的重要举措。鉴于此，本研究采用企业所在省份的空气质量指数(SD2)作为可持续发展的另一衡量方法，以期更加全面而客观地衡量地区可持续发展水平。

在前人研究基础上，本研究选取以下影响企业技术创新的变量加以控制：经营活动现金流(CF)等于经营活动产生的现金流净值除以总资产；经营风险(RK)以近3年营业收入的标准离差率来度量；管理费用率(CR)等于管理费用除以营业收入；企业成长性(G)以主营业务收入的增长率来衡量；实际所得税率(TA)为所得税费用与税前利润之比；公司规模(SI)为年末总资产的自然对数；财务杠杆率(L)等于总负债与总资产之比；企业年限(A)为企业成立时长；行业集中度(H)用各行业各年度营业收入的HHI指数来表示；产权性质(ST)为国有企业则取值为1，否则取值为0；同时控制了行业(Ind)和年度(Year)影响。具体的变量界定见表1。

3.2.2模型构建

为了检验假设1、假设2、假设5和假设6，借鉴陈正林等[22]的研究，构建如下计量模型：

RDi,t=α0+α1CT/CVi,t+α2SDi,t+α3(CT/CV×SD)i,t+

Controli,t+∑Ind+∑Year+εi,t，

(1)

式中，SD包括SD1和SD2两种情况；i表示企业，t表示年度，α0为常数项，α1～α3为回归系数，ε为模型内的随机干扰项；α1的方向及显著性代表了客户集中度/客户波动性是否以及如何影响企业技术创新；α3的方向及显著性代表了可持续发展是否以及如何影响客户集中度/客户波动性与企业技术创新二者间的关系。为检验假设3和假设4，借鉴温忠麟等[23]总结的中介效应检验法，构建模型(2)和模型(3)来检验融资约束(F)、存货周转效率(I)在客户关系与企业创新间的路径传导机制。

F/Ii,t=β0+β1CT/CVi,t+Controli,t+

∑Ind+∑Year+εi,t；

(2)

RDi,t=γ0+γ1CT/CVi,t+γ2F/Ii,t+

Controli,t+∑Ind+∑Year+εi,t，

(3)

式中，β0和γ0均为常数项，β1、γ1、γ2均为回归系数；β1和γ1的方向及显著性代表了融资约束及存货周转效率中介效应的成立与否。

4 检验结果与分析

4.1 描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表2。由表2可知：企业技术创新(RD)的均值为0.021，中值为0.019，标准差为0.014，表明我国上市制造业企业的创新投入水平在均值附近较为集中，且相较于发达国家而言仍有待进一步提升。客户集中度(CT)的均值为0.291，中值为0.242，标准差为0.188，反映出我国制造业上市公司的客户集中度普遍较高，且样本企业间的客户集中度分布差异较大[24]；其最大值为0.893，说明个别企业存在销售业务聚焦于少数客户的现象。客户波动性(CV)的均值为0.050，中值为0.035，最小值为0.001，最大值为0.250，标准差为0.046，表明部分样本企业的采购交易额波动性较大，但从标准差来看，样本间分布差异较客户集中度来说相对较小。

表2 主要变量描述性统计(N=7 096)

将客户集中度/客户波动性数值由小到大分为3组后，企业技术创新水平的表现见表3。由表3可知，在客户关系指标由小到大的趋势下，企业技术创新的数值呈现由高到低的表现。初步验证了假设1和假设2，即客户集中度/客户波动性越高，企业技术创新水平越低。

表3 基于客户集中度/客户波动性分组的 企业技术创新描述性统计

4.2 回归结果与分析

客户集中度、融资约束与企业技术创新的回归结果见表4。由表4列(1)可知，客户集中度(CT)与企业技术创新(RD)的回归系数在1%的水平上显著为负，系数为-0.007，说明客户集中度会弱化企业的技术创新水平；平均而言，客户集中度每增加1个标准差，样本企业技术创新水平会降低约0.13个百分点。假设1得到验证。同时，为了验证融资约束在客户集中度与企业技术创新间的中介效应，对模型(2)和模型(3)进行了回归。由表4列(2)可知，客户集中度(CT)与融资约束(F)的回归系数为-0.023，且在5%的水平上显著，说明客户集中度会导致融资约束水平的上升。由表4列(3)可知，即使用加入中介变量融资约束(F)后的客户关系与企业技术创新进行回归，在加入融资约束后，客户集中度与企业技术创新的回归系数依然显著为负，且融资约束的回归系数为正，由于融资约束是反指标，说明融资约束水平的上升会阻碍企业技术创新，并且融资约束在客户集中度与企业技术创新二者关系间起到了部分中介的作用。假设3得到验证。

表4 客户集中度、融资约束与企业技术 创新的回归结果

客户波动性、存货周转效率与企业技术创新的回归结果见表5。由表(5)列(1)可知，客户波动性(CV)与企业技术创新(RD)的回归系数为-0.032，且在1%的水平上显著，说明客户波动性亦会弱化企业技术创新；平均而言，客户波动性每增加1个标准差，样本企业技术创新水平会降低约0.15个百分点。假设2得到验证。为验证存货周转效率在客户波动性与企业技术创新间的中介效应，同样使用中介效应检验法进行验证。由表5列(2)可知，客户波动性(CV)与存货周转效率(I)的回归系数为0.802，在1%的水平上显著，由于该指标为反指标，故说明客户波动性会导致存货周转效率的下降。由表5列(3)可知，加入存货周转效率后，客户波动性与企业技术创新的回归系数依然显著为负，且存货周转效率的回归系数为负，说明存货周转效率下降会弱化企业技术创新，并且存货周转效率在客户波动性与企业技术创新二者间起到了部分中介的作用。假设4得到验证。

表5 客户波动性、存货周转效率与 企业技术创新的回归结果

地区可持续发展、客户关系与企业技术创新的回归结果见表6。由表6列(1)和列(3)可知，客户集中度与地区可持续发展的交乘项(CT×SD1)和(CT×SD2)的回归系数，分别在5%和10%的水平上显著为正，说明地区可持续发展水平有助于缓解客户集中度对于企业技术创新造成的负面影响，验证了假设5。由表6列(2)和列(4)可知，客户波动性与地区可持续发展的交乘项(CV×SD1)和(CV×SD2)系数均不显著。这可能是由于：波动性作为客户关系变动的结果体现，会对企业经营状况产生较大影响，而可持续发展水平作为一种地区环境因素，对企业行为发挥的作用多为间接层面，而直接作用有限；特别是客户波动性作为一种“实质性风险”，会直接影响外部资金持有者的投资意愿，从而加剧企业技术创新的融资约束，此时区域环境因素的调节效应，可能远远小于实质性风险所带来的直接负面影响，故而其调节作用有限。

表6 地区可持续发展、客户关系与企业技术创新的 回归结果(N=7 061)

4.3 稳健性检验

4.3.1替换被解释变量

创新水平越低的企业越可能依赖少数客户，因此，可能存在客户关系与企业技术创新潜在的反向因果问题。为了解决这一问题，本研究使用未来一期的企业技术创新(FRD)作为被解释变量[25]，对模型(1)进行重新回归，结果见表7。由表7列(1)和列(2)可知，客户集中度、客户波动性与未来一期企业技术创新的回归系数分别为-0.007和-0.033，且均在1%的水平上显著，与上文关于假设1和假设2的实证结果一致。客户集中度与地区可持续发展的交乘项(CT×SD1)在5%的水平上显著为正，客户波动性与地区可持续发展的交乘项(CV×SD1)不显著，亦与前文的实证结果相吻合。由于篇幅原因，结果留存备索。

表7 稳健性检验：替换被解释变量和解释变量

4.3.2替换解释变量

企业所处的行业特征不同，其经营模式也有所不同，即客户关系往往存在着明显的行业差异。由此，为控制行业特征对客户关系的影响，本研究采用“前五大客户采购/总采购金额-行业均值”重新度量客户集中度(HCT)，采用“T-2～T年的第一大客户采购/总采购金额的标准差-行业均值”重新度量客户波动性(HCV)，对模型(1)进行再次回归。由表7列(3)和列(4)可知，回归系数在1%的水平上显著为负，进一步验证了假设1和假设2。客户集中度与地区可持续发展的交乘项(HCT×SD1)依然显著为正，客户波动性与地区可持续发展的交乘项(HCV×SD1)不显著，与前文的实证结果一致，再次证明实证结果的稳健性。

4.4 内生性检验

前文的实证结果可能会受到诸如反向因果、遗漏变量、样本选择等计量问题的干扰，因此，本研究分别采用工具变量-广义矩估计法和Heckman两步法，对模型(1)的回归结果进行再次检验(见表8)，以保证实证结果的稳健性。

表8 内生性检验：工具变量-广义矩估计法和Heckman两步法

4.4.1工具变量-广义矩估计法

客户关系会影响企业技术创新，而企业技术创新水平的高低亦可能对现阶段企业的客户关系产生影响。为了解决可能存在的反向因果问题，本研究采用滞后2期的客户集中度(LCT)与客户波动性(LCV)作为工具变量，并采用广义矩估计法(GMM)对模型(1)进行回归。由表8列(1)和列(2)可知，行业平均供应链集成依然在1%的水平上与企业竞争力显著负相关，与前文结论一致。

4.4.2Heckman两步法

由于客户信息并不是上市企业的强制披露事项，该信息的选择性披露可能导致样本选择性偏误问题的存在，故本研究借鉴以往的研究方法[4]，采用Heckman两步法解决该问题。本研究采用是否披露第一大客户信息作为工具变量，以此计算出的逆米尔斯比率代入模型(1)进行再次回归。由表8列(3)和列(4)可知，客户集中度和客户波动性与企业技术创新的回归结果与前文一致，均在1%的水平上显著为负，且逆米尔斯比率亦在1%的水平上显著为负，进一步证实了假设1 与假设2成立。

5 结语

在全球经济一体化以及创新驱动发展的大背景下，从供应链视角探讨客户关系对企业技术创新的影响，无疑兼具理论及现实双重意义。鉴于此，本研究基于国家倡导可持续发展这一极具现实意义的视角，从静态的客户集中度以及动态的客户波动性两个维度，综合考察客户关系对企业技术创新的影响及其作用机制，从而帮助企业在制定包括企业技术创新在内的生产经营决策时，科学合理地对客户关系进行规划与谋略，助力企业综合实力的提升。研究发现：客户集中度和客户波动性均会削弱企业技术创新，但二者的作用路径不同，客户集中度是通过提升企业的融资约束水平，进而对企业技术创新形成了资源挤占；客户波动性则是通过降低企业的存货周转效率，进而弱化了企业技术创新；地区可持续发展有助于缓解客户集中度对企业技术创新造成的负面影响，但在客户波动性阻碍企业技术创新二者关系间所起到的调节作用并不显著。稳健性检验以及内生性检验均支撑了上述结论。

本研究还存在一些不足：①受制于数据的可得性，尚未准确区分客户变更的原因，如企业转变生产方向、更换主营业务以及如何调换等，故客户波动性对于企业技术创新的影响还有待细化；②关于可持续发展多层面影响及其作用机制的考察还有待深入，这正是后续研究的可行方向。