企業數字化轉型對客戶集中度的影響

佟 巖 ，劉柯慧 ，趙澤與 ，李 鑫

（1.北京理工大學 管理與經濟學院，北京 100081；2.中國銀行股份有限公司 銀行卡中心，北京 100031）

數字經濟正迅速成為全球經濟增長的重要驅動力，其正以前所未有的速度擴張，不斷擴大輻射范圍，并深入到各個行業。這股變革力量在重組全球資源、改造全球經濟框架和改變全球競爭環境方面發揮著舉足輕重的作用。中國信通院2022年發布的《全球數字經濟白皮書》顯示，2021年，全球47個國家數字經濟增加值規模為38.1萬億美元，同比名義增長15.6%，占GDP比重為45%，較2020年繼續增長，可見數字技術創新已成為全球戰略的重點。企業數字化轉型作為推動數字經濟健康發展的關鍵一環，在深化供給側結構性改革、推動經濟社會高質量發展方面同樣起著重要作用。

目前，數字化轉型對企業經營績效和商業模式等多方面的影響已經得到了證實，然而尚未有研究探討其對于企業客戶資源集中度的影響。作為企業重要的利益相關者，客戶的集中度對企業經營產生著重大影響。傳統觀點認為，企業過于依賴大客戶會帶來一定風險。首先，對大客戶的依賴可能會削弱企業的議價能力，使企業不得不提供價格折扣或延長商業信用期限，導致利潤空間嚴重壓縮，陷入財務危機甚至是經營困境。其次，大客戶可能隨時會終止交易，會導致企業營業收入大幅減少、股權資本成本和債務成本增加以及資金鏈斷裂等[1]。同時，如果企業的主要銷售對象只集中于少數大客戶，所產生的專用性資產也會隨著大客戶的流失而遭受巨大的貶值[2]。為了避免大客戶依賴引發的各類風險，中國證監會明確要求上市公司應在其年報中披露其前五名大客戶的銷售額年度占比，并且會在IPO企業的審核中重點關注客戶集中度問題[3]51。無論是理論界還是實務界，都應持續關注哪些影響因素可以幫助企業規避客戶資源過于集中所帶來的危害。

基于此，本文以中國快速發展的數字經濟為背景，探究企業數字化轉型對客戶集中度的影響。研究發現，企業數字化轉型程度的提高能夠顯著降低企業的客戶集中度。機制分析發現，企業數字化轉型能夠通過提高企業的信息披露質量，從而幫助企業降低客戶集中度。異質性分析表明在銷售費用率和盈余管理程度較高、全要素生產率和分析師關注度較低、非國有以及數字經濟發展水平較高地區的企業，數字化轉型能夠更加顯著地為企業吸引客源，減少客戶集中度。最后，經濟后果檢驗發現數字化轉型在降低了企業客戶集中度后，還能進一步提升企業的市場地位。

本文可能的貢獻在于：首先，將數字化轉型與企業的客戶集中度聯系起來，為全面看待數字化轉型的經濟后果提供了新視角，補充了數字化轉型影響企業經營表現的研究成果，有助于進一步提升企業進行數字化轉型實踐的質量。其次，目前對客戶集中度影響因素的研究較少，本文結合當下熱點，探究了數字時代下企業行為與客戶集中度的動態關系，豐富了客戶集中度影響因素領域的研究成果。第三，從企業信息披露行為的角度驗證了數字化轉型對于降低信息不對稱程度、提升信息質量的重要作用。最后，本文的研究有助于厘清數字技術為企業賦能的具體路徑，幫助企業找準戰略發展方向，對于提高數字化轉型的效率和成功率具有一定的現實意義。

一、制度背景和文獻綜述

（一）制度背景

近年來，中國中央政府逐步將發展數字經濟上升到國家戰略層面，出臺了一系列關于數字經濟規劃及政策，為數字經濟的發展提供了有力支撐。自2017年“數字經濟”首次寫入國務院政府工作報告后，“數字經濟”已經連續多年出現在政府工作報告中。黨的十九大報告中提出要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。2020年，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中已經將數據視為新的生產要素。2021年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》從打造數字經濟新優勢、加快數字社會建設步伐、提高數字政府建設水平以及營造良好數字生態四方面，提出要“加快數字化發展，建設數字中國”。同年，國務院頒布的《“十四五”數字經濟發展規劃》中進一步明確了“十四五”時期推動數字經濟健康發展的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施①資料來源：https://www.gov.cn/xinwen/2022-01/12/content_5667840.htm。。2022年，黨的二十大報告再次強調要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度整合”。2023年中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》中明確指出建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優勢的有力支撐。隨后頒布的《國務院機構改革方案》計劃組建國家數據局，專門負責協調推進數字制度建設、統籌數據資源共享等。

（二）文獻綜述

1.客戶集中度影響因素的相關研究

目前，客戶集中度的相關研究獲得了國內外學者的廣泛關注。然而，針對客戶集中度影響因素展開探討的文獻比較少見。劉昌華等[3]51研究發現，當企業投入更多金錢與精力去開發或維系客戶時，或當企業處于產品競爭程度較低的市場中時，客戶集中度會顯著降低。技術創新能力能夠提高企業的競爭力[4]，使企業更好地滿足客戶需求，進而擴大客戶群體，降低客戶集中度[5]。與此同時，企業良好的環境、社會、公司治理（Environmental,Social and Governance，ESG）表現也有助于減少企業對大客戶的依賴[6]，從而降低客戶集中度。也有研究發現了提高客戶集中度的影響因素，馬浚洋等[7]基于家族企業的研究證實，當家族控制權較高時，企業更傾向于利用人脈關系進行銷售，客戶集中度較高。陳勝藍和劉曉玲[8]利用中國城際高鐵開通作為準自然實驗，發現高鐵開通帶來運輸成本的下降提高了企業客戶集中度。

2.數字化轉型經濟后果的相關研究

近些年，學術界對企業數字化轉型掀起了一股研究熱潮，已有學者基于企業內部和外部視角對數字化轉型的經濟后果做出了有益探索。

從對企業內部表現的影響來看，數字化轉型不僅推動了產品創新、商業模式創新，還使得過程、產品和服務之間的界限逐漸模糊，三者之間動態的相互作用給企業發展提供了更多可能[9-10]。先進的數字技術手段增加了企業融資渠道，從而促進了企業的創新行為[11]。企業進行數字化轉型可以優化人力資本結構、促進制造業和服務業融合[12]，降低企業融資成本、緩解融資約束[13]41，加速企業間由研發合作、模仿學習所產生的知識溢出[14]43，這些共同作用于提升企業的全要素生產率，并會隨著時間推移作用更加明顯。已有研究也關注到了許多其他的企業內部表現。例如，趙璨等[15]認為數字技術降低了企業業務變動時需要付出的調整成本和管理者樂觀預期，進而抑制了企業的成本粘性。祁懷錦等[16]和韋誼成等[17]的研究表明，在數字經濟化程度高的企業中，管理層非理性行為被抑制，公司治理水平顯著提升。綜上來看，數字化轉型在許多方面都為企業帶來了積極影響，最終也在企業價值上有所體現：實施數字技術的企業每股收益、資產收益率和市場占有率等指標較未實施企業均有顯著提高[18-19]。

從對企業外部表現的影響來看，數字化進程也在企業與其他市場主體的互動，以及企業的資本市場表現方面起到了積極作用。在信息化密度和普及程度更高的地區、行業中，以及在數字化水平較高的企業中，出口績效會得到顯著改善[20-21]。先進信息技術的使用使企業有了更高的信息透明度和會計信息質量，管理層的自利行為被有效遏制，進行盈余管理的可能性也大大降低，降低企業審計風險，同時，數字技術還降低了審計成本，提高了審計效率，節約企業對外支付的審計費用[22]62。數字化轉型對于信息披露質量和企業治理水平的改善，能夠顯著減少企業內部人的壞消息隱藏行為，使企業的股價崩盤風險顯著降低[23]。在資本市場中，數字化轉型程度較高的企業往往會有更高的分析師關注度、創新績效和企業價值，更易受到市場的認可，股票的流動性也會顯著增強[24]。

盡管大多數研究都對數字化轉型持有肯定態度，但也有少數學者提出了質疑[25]470。Ekata[26]研究表明，企業數字化轉型與盈利能力之間并沒有明顯關聯。Hajli等[27]的研究發現，政府對于信息技術的投入并不能顯著提升勞動生產率。戚聿東和蔡呈偉[28]認為，雖然數字化程度高的企業中商業模式創新會更充分，但當前在中國企業中，數字技術尚未與生產活動有機融合，而是集中在銷售和管理活動，組織中傳統的管理方法不能與先進的數字技術相匹配，導致管理費用率顯著增加，從而抵消了商業模式創新帶來的紅利?？梢?，目前對于數字技術的應用究竟會為企業發展帶來何種方向的影響尚未得出一致結論，有待于進一步的研究探索。

鑒于此，本文試圖立足于數字化轉型視角，考察其對企業的客戶集中度的影響，并探究企業信息披露質量在二者之間的作用機制，不僅可以為數字化轉型的經濟后果提供全新的視角，還可以豐富客戶集中度影響因素領域的研究成果。

二、理論分析與假設提出

（一）數字化轉型與客戶集中度

數字化轉型的本質是將先進的數字技術應用在企業生產、研發、經營和服務的各個環節中并實現對原有流程的優化升級，是一場為企業帶來顛覆性創新的技術變革。首先，數字化轉型可以擴大企業的客戶基礎。傳統企業的客戶群體大多主要集中于某個區域或行業，企業長期在一個相對固定的范圍內尋找客戶，導致其對部分大客戶的依賴程度較高。數字化轉型可以通過互聯網技術，使企業能夠接觸到來自全球各地的客戶，也能發掘與不同行業企業合作的可能性，客戶基礎能夠得到極大拓展[29]。

其次，數字科技的運用可以幫助企業識別消費者的需求變化并做出改變。企業通過數字化轉型可以建立多元化的客戶服務渠道，這些渠道也可以同時幫助企業獲得更全面的客戶信息，并通過大數據分析技術對有效信息進行處理，從而讓企業更好地了解客戶的需求和行為變化趨勢[30]。針對這些變化，數字科技還可以幫助企業更加快速地響應，及時調整經營策略和方向。此外，企業還可以通過分析搜索引擎上的關鍵字和用戶行為，發現新的市場機會和產品需求，進而推出相應的產品和服務搶占市場[31]。這樣一來就避免了在需求快速變化的市場中被拋棄和淘汰，在保持住現有客戶的基礎上還能不斷吸引新客戶，進而降低客戶集中度。

此外，數字化轉型也可以提高企業的營銷效率。數字化技術使得企業可以通過各種數字渠道與顧客建立聯系，以更低的時間和人力成本觸及到更多用戶，顯著降低企業的營銷成本[32]。與此同時，企業也可以根據通過社交媒體、搜索引擎、移動應用等渠道獲取到的用戶歷史訂單、客戶公開的個人信息等數據更好地刻畫潛在用戶畫像，并根據潛在用戶的需求和偏好制定更加精準的營銷方案，為顧客提供更具針對性的廣告和促銷活動，以此提高供需匹配效率，使每一次營銷活動都能帶來有效的客戶增長，進一步增加客戶多樣性，降低企業的客戶集中度。

最后，數字化水平較高的企業可以形成自己難以被外部模仿的優勢，長期保持對客戶獨特的吸引力。如果產品同質化程度過高，客戶很容易被分流，企業只能通過壓縮利潤空間吸引消費者，大客戶的議價能力會進一步提高，損害企業長期發展能力。數字技術帶來的新方法使企業內部資源聯系更加緊密，原本獨立的資源通過內部間的通力鏈接形成本企業獨特的資源網絡[33]。同時，在數字科技的支持下，隨著處理問題的頻率和深度不斷增加，資源網絡會不斷創造出獨屬于本企業的價值優勢，降低了外部模仿的可能性，企業不必擔心客戶會被同行業競爭對手分流，能夠長期保持住對已有客戶和潛在客戶持續穩定的吸引力，進而降低對大客戶的依賴程度。

基于以上理論分析，本文提出如下假設：

H1.數字化轉型程度越高，企業的客戶集中度水平越低。

（二）數字化轉型、信息披露質量與客戶集中度

信息披露行為是企業內外部交換信息的主要渠道，企業高質量的信息披露，既有利于降低交易成本、增加交易機會，又可以將企業的特色和優勢向外部市場主體進行推送，獲得更多客戶關注進而影響企業客戶集中度。實施數字化轉型能夠提高企業自身的信息披露動力和能力，使得企業可以更好地將特色和優勢向外部市場主體進行推送，讓外界能夠接收到更多關于企業的高質量信息，獲得更多客戶關注進而降低客戶集中度。目前，數字化轉型對企業信息披露動力及信息披露能力的積極作用已經得到了現有文獻的證實[34]58[35]41。

首先，數字化轉型可以提升企業提高信息披露質量的動力。一方面，進行數字化轉型具有付出較高成本、耗時較長的特點，在數字化進程尚未帶來明顯效益之前就陷入經營困境[25]475。在這種情況下，更充分地進行信息披露可以使利益相關者對企業的經營狀況和未來前景有更加準確的了解，有利于企業降低經營風險。另一方面，進行數字化轉型后的企業會面臨更為嚴格的外部監督，促使企業提升信息披露質量。具體來講，第一，當企業在生產、經營及銷售等環節廣泛應用了數字技術時，企業生產經營的每個決策都有跡可循，同時會計師事務所也會利用更智能的數字化審計平臺，實現對被審計單位更全面、準確、高效的審查[22]64。這極大地降低了管理層進行信息操縱的空間，使其必須進行更為準確的信息披露。第二，由于中國正掀起一波數字經濟熱潮，順應趨勢進行數字化轉型的企業往往會獲得更多的媒體和分析師關注，市場投資者也會給予企業更多正面預期，在這樣嚴格的社會監督下，企業需要提高自身的信息披露質量以應對監管壓力[34]59。

其次，數字化轉型可以提升企業提高信息披露質量的能力。企業內部的整個流程中會產生并積累大量的信息數據，這些在原有低效模式中無法被利用的非標準化、非結構化數據，可以在大數據分析技術的幫助下轉化為標準化、結構化的數據[24]132。這些產出的信息成果不僅可以直接用于企業的日常經營決策，更可以通過各類數字平臺和載體向外界輸送，企業外部的市場投資者可以打破時間和空間的限制，獲取到大量的有效資源和信息，企業內外部的信息不對稱程度大幅度降低[35]44。

無論是進行高質量信息披露動力的增強還是能力的提升，都會提高企業的信息透明度、降低與外界的信息不對稱程度。一方面，當消費者或下游公司能夠獲得更多關于企業的高質量信息時，企業的信息搜尋成本和談判成本會隨之下降，增大了企業與更多客戶達成合作的可能；同時，通過大數據技術提取出來的標準化的結構數據更易被外界所識別，企業能夠將自身的產品特色和經營優勢更加精準、全面地向外部市場主體進行推送，吸引到更多客戶，進而降低客戶集中度。另一方面，企業中由于信息不對稱導致的代理問題會得到有效緩解，管理層短視和自利行為導致的各類風險也會有效降低，有利于擴大客戶群體，降低客戶集中度[36]。

基于以上理論分析，本文提出如下假設：

H2.企業進行數字化轉型可以通過提升信息披露質量進而降低客戶集中度。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2011—2021年滬深兩市A股上市公司為樣本，并對數據進行了如下處理：第一，剔除金融行業上市公司樣本；第二，剔除在樣本期間ST、*ST、PT類公司樣本；第三，剔除存在資不抵債、財務狀況異常的公司樣本；第四，為減少異常值的影響，本文對所有微觀層面的連續變量進行了1%和99%的縮尾處理，并在回歸分析中對標準誤進行公司層面的聚類調整。數字化轉型數據及財務數據均來自國泰安（CSMAR）數據庫和中國研究數據服務平臺（CNRDS），地區層面數據主要來源于歷年《中國城市統計年鑒》以及各省政府工作報告。最終得到24 662個公司—年度觀測值。

（二）變量定義

1.被解釋變量

客戶集中度（CC）：前五大客戶銷售額占年度總銷售額比率。

2.解釋變量

企業數字化轉型（DT）。本文選取國泰安數據庫中的企業數字化轉型評價指數來衡量數字化轉型程度的高低，該評價指數包括戰略引領、技術驅動、組織賦能、環境支撐、數字化應用和數字化成果六個一級指標，每個一級指標下又分別涵蓋多個二級細分指標，并由二級指標以不同權重加權計算得出一級指標的得分，最終將一級指標再次加權計算得出企業的數字化轉型評價指數，分數越高代表企業進行數字化轉型的程度越高。這一評價指數綜合考慮了企業所處行業的數字經濟發展情況和企業自身的數字化水平。尤其對于企業內部，該指數不僅考慮了人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數字化關鍵技術的運用，還結合了企業內數字基礎設施建設的情況、數字化成果在技術、流程、業務方面的創新應用，以及管理層在戰略層面對于數字創新的重視和引領程度，十分全面且細致地刻畫了企業進行數字化轉型的強度和深度。由于數字化轉型評價指數存在明顯的右偏性，本文將其做對數處理后作為變量進行回歸。

3.中介變量

信息披露質量（KV）：參考徐壽福和徐龍炳[37]，采用Kim和Verrecchia[38]的方法衡量企業信息披露質量。Kim和Verrecchia[38]認為，公司的信息披露質量越高，投資者對交易量信息的依賴程度越低，因此交易量對股票收益率的影響也會越小。交易量對收益率的影響系數就被稱作KV指數，KV指數越高說明市場投資者對交易量信息的依賴程度越高，意味著公司的信息披露質量越低。構造KV指數的模型如下

其中，Pt和Volt分別是第t日的股票收盤價和股票交易量；Vol0是研究期間所有交易日的股票平均日交易量。有學者指出，模型（1）中的系數α反映的是股票收益率和股票交易量絕對值變化的關系，當不同企業在市場中可供交易的股票數量差異較大時，則無法進行準確比較。因此，參考翟光宇等[39]的做法，對模型（1）進行了如下改進，模型（2）中通過普通最小二乘法（OLS）計算得出的α則為KV指數

4.控制變量

本文選取的控制變量包括：公司規模（Size）、資產負債率（Lev）、凈資產收益率（ROE）、賬面市值比（BM）、成長能力（Growth）、第一大股東集中度（Shrcr1）、兩職合一（Dual）、董事會規模（Bsize）、獨立董事占比（Indep）和所有權性質（SOE）。各變量測量方式如表1所示。

表1 變量定義

（三）實證模型

為研究企業數字化轉型對客戶集中度的影響，構建以下計量模型進行驗證

其中，被解釋變量CCi,t表示i企業在t年的客戶集中度；核心解釋變量DTi,t表示i企業在t年的數字化轉型程度；Controls代表所有的控制變量；εi,t表示模型的隨機誤差。同時，本文控制了行業（Industry）和年份（Year）固定效應。

為進一步驗證信息披露質量在數字化轉型對客戶集中度影響中起到的中介作用，在模型（3）的基礎上構建了中介效應模型（4）和模型（5）

其中，KVi,t表示i企業在t年的信息披露質量，模型（4）中的γ1用來測度數字化轉型對中介變量的影響，模型（5）中γ1和γ2則體現中介變量是否在數字化轉型對客戶集中度的影響中起到了部分或完全的中介效應。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

主要變量的描述性統計結果如表2所示，客戶集中度均值為31.3%，中位數為25.3%，最小值和最大值分別為1.3%和95.7%，說明大客戶擁有較高銷售額占比的現象在樣本上市公司中是普遍存在的。企業數字化轉型程度的均值和標準差分別為3.549和0.272，且25%分位數和75%分位數分別為3.308和3.761，表明樣本企業的數字化發展水平不均，差異較大。

表2 描述性統計

（二）基準回歸分析

為研究企業數字化轉型對客戶集中度的影響，本文使用模型（3）進行多元回歸分析，具體回歸結果如表3所示。第（1）列為僅控制了行業和年份固定效應的回歸結果，數字化轉型指標（DT）的系數為-0.175且在1%的水平上顯著，第（2）列為進一步加入了公司層面相關控制變量后的回歸結果，DT系數的絕對值有所減小，但依然在1%的水平上顯著。以上結果表明，企業對于數字化轉型的推進確實有利于顯著降低自身的客戶集中度水平，符合前文的理論推斷，假設H1得到驗證。

表3 企業數字化轉型與客戶集中度

（三）機制的識別檢驗

基于上文的分析，表4展示了對信息披露質量這一作用機制的檢驗結果。其中，第（2）列的回歸結果顯示，數字化轉型變量的系數在1%的水平下顯著為負，表明企業進行數字化轉型的程度越高，企業的信息披露質量也會越高，與外界的信息不對稱程度顯著降低。在第（3）列中列示了將企業數字化轉型和信息披露質量同時作為解釋變量納入模型后的實證回歸結果，相較于第（1）列中系數的絕對值0.123，數字化轉型變量回歸系數的絕對值降低到了0.113，且仍然在1%的水平上顯著。同時，信息披露質量的回歸系數在1%的水平上顯著為正，以上信息證明了信息披露質量在企業數字化轉型對客戶集中度的影響中起到了部分中介的作用。Sobel的檢驗結果顯示P值小于0.01，且中介效應在總效應中占比為22.63%。數字化轉型確實可以通過提升信息披露質量，降低由管理層短視和非理性行為導致的各類風險、增加有效信息對外界的曝光度，進而降低客戶集中度，假設H2到驗證。

表4 企業數字化轉型影響客戶集中度的機制識別：信息披露質量

（四）穩健性檢驗

1.替換核心變量

本文分別將被解釋變量和核心解釋變量采用其他衡量方式計算后再次代入模型（3）進行回歸。對于被解釋變量，本文使用客戶集中度赫芬達爾指數，即前五大客戶銷售額占總銷售額比率平方之和進行替換，回歸結果如表5中第（1）列所示，數字化轉型依然對客戶集中度起到顯著的降低作用。

表5 穩健性檢驗：替換核心變量

對于核心解釋變量，本文使用三種方法進行替換：第一，考慮到不同年份和行業的差異，改用經年份行業均值調整后的指標進行衡量，這樣可以反映企業數字化轉型在各個行業內的相對水平，變量符號記為DTadj；第二，考慮到吳非等[24]134對數字化轉型的衡量方法已經可以較為準確地反映企業數字化轉型程度，本文借鑒這一測量方法對企業年報進行關鍵詞抓取，并將詞頻數量加1之后取對數作為新的數字化轉型變量，記為DT1；第三，參考袁淳等[40]的做法，僅對企業年報中“管理層討論與分析”部分進行數字化相關關鍵詞的抓取，并將獲得的詞匯詞頻總數與被分析文本總長度相除，獲得詞頻占比作為新的數字化轉型變量，記為DT2。表5的第（2）列～第（4）列報告了替換核心解釋變量后的回歸結果，可以看到數字化轉型變量的系數均在1%的水平上顯著為負，本文的結論依然穩健。

2.滯后核心解釋變量

企業進行數字化轉型是一項需要長期投入的工程，先進數字技術的運用可能無法在短時間內與生產經營各環節實現深度融合，也不會對企業產生立竿見影的積極影響，因此本文延長了企業數字化轉型對客戶集中度影響的觀測窗口，將數字化轉型指標分別滯后一期和二期再進行回歸。表6報告了回歸結果，數字化轉型變量依然在1%的水平上顯著為負，驗證了數字化程度在推動企業降低對大客戶依賴程度方面的顯著作用，本文的核心結論依然穩健。

表6 穩健性檢驗：滯后核心解釋變量

3.剔除部分樣本

國泰安數據庫中對于數字化轉型評價指數的衡量包括了行業和企業兩個層面，其中，對于企業層面許多指標的度量仍然采用了在企業年度報告中對數字化相關關鍵詞進行抓取和計數的方式。盡管使用基于機器學習的文本分析法能夠較為全面地反映企業中數字化程度的真實水平，但也可能會受到企業進行策略性信息披露的影響，例如為了迎合市場偏好而故意夸大對數字技術的使用程度。因此，為了排除這種行為對實證結果產生的影響，本文對樣本進行以下處理：第一，鑒于許多高新技術企業都在科創板上市，可能廣泛應用了互聯網相關商業模式，因此本文剔除了科創板的上市公司之后重新進行檢驗；第二，深圳證券交易所每年會對上市公司的信息披露質量進行考評，考評結果分為優秀、良好、合格和不合格，其中被評為優秀或良好的公司進行策略性信息披露的可能性較小，因此本文剔除了評級為合格或不合格的公司樣本后進行檢驗；第三，為保證參與回歸的公司樣本都具有較好的信息披露質量，本文對在樣本期內因信息披露方面的問題受到過中國證券監督管理委員會或證券交易所處罰的樣本進行了剔除。剔除了部分樣本后的回歸結果如表7所示，在第（1）到第（3）列中，數字化轉型變量的系數均為負，且都通過了1%的統計顯著性檢驗，說明本文的基本結論依然穩健。

表7 穩健性檢驗：剔除部分樣本

4.工具變量法

考慮到客戶集中度可能會反向作用于企業數字化轉型，本文使用工具變量法來緩解這一反向因果導致的內生性問題，并選取各省數字經濟政策強度作為工具變量。每個地區政府對于數字經濟發展的支持力度很大程度上決定了該地區的數字經濟發展水平，并會對地區內企業的數字化轉型意識和行為產生深刻影響，因此該工具變量的選取滿足相關性要求[41]。同時，各地區的數字經濟政策強度又不會直接對企業的客戶集中度產生影響，滿足工具變量的外生性要求。參考陶長琪和丁煜[42]，本文對于數字經濟政策強度的具體衡量方法為：首先歸集整理樣本期間各省級政府工作報告，將其中與數字經濟發展有關的關鍵詞提取出來，構建數字經濟政策的術語詞典，然后根據這些特征詞在31個省份2011—2021年的政府工作報告中進行搜索和匹配，最終統計得到全部詞匯的詞頻總數，作為數字經濟政策強度的代理指標，變量符號為Policy。

表8列示了兩階段最小二乘估計法（2SLS）的回歸結果，第（1）列為第一階段的回歸結果，工具變量Policy的回歸系數在1%的水平上顯著為正，表明政府對于數字經濟發展的政策支持可以顯著推動企業積極進行數字化轉型。在第一階段的回歸中，本文同時對工具變量的有效性進行了檢驗，不可識別檢驗的結果顯示，LM統計值為27.875，并在1%的程度上顯著（P值為0.000），強烈拒絕了“不可識別”的原假設，證明工具變量與核心解釋變量之間存在顯著的相關性。在弱工具變量的識別檢驗中，Wald-F統計值為27.795，大于10%水平上的臨界值16.38，表明方程中不存在弱工具變量。第（2）列為第二階段的回歸結果，結果顯示數字化轉型變量的回歸系數仍然為負，且在5%的水平上顯著，表明在加入工具變量對模型的內生性問題進行緩解之后，本文的主假設結論依然穩健。

表8 穩健性檢驗：工具變量法

5.傾向得分匹配法（PSM）

在對數字化轉型與客戶集中度的關系進行驗證時，本文選用了多元線性回歸模型，可能存在模型設定偏誤問題（FFM），導致估計系數有偏，因此使用PSM對模型設定偏誤產生的遺漏變量問題進行處理。首先根據數字化轉型程度的高低將所有企業等分為三組，設置一個新的虛擬變量并將數字化轉型程度最高的一組賦值為1，其余數字化轉型程度較低的兩組賦值為0，根據新的虛擬變量全部樣本就可以被分為處理組和對照組。其次，將進行基準回歸分析時代入模型的全部控制變量作為協變量進行匹配，以1∶3的近鄰匹配方法為處理組尋找有相似特征的對照組。表9給出了對樣本匹配結果進行平衡性檢驗的結果，可以看到在匹配后，幾乎所有協變量在處理組和對照組中的均值都不存在顯著差異，僅有凈資產收益率（ROE）和成長能力（Growth）的均值差異在5%的水平上顯著，可以接受。同時，匹配后所有協變量的標準差（%bias）均小于5%，并且相較于匹配前都有了大幅度的降低（|bias|），說明數據匹配的質量較好。

表9 穩健性檢驗：傾向得分匹配法平衡性檢驗

接下來，基于傾向得分匹配之后的樣本重新進行回歸，結果如表10所示，第（1）列為模型中僅包含數字化轉型程度與客戶集中度的回歸結果。第（2）列為進一步加入了相關控制變量后的回歸結果。兩次回歸中數字化轉型變量系數均在1%的水平上顯著為負，可以顯著降低客戶集中度，與前文中基準回歸結果一致，證明在克服了遺漏變量偏差問題后，本文的研究結論依然穩健。

表10 穩健性檢驗：傾向得分匹配法回歸結果

五、進一步分析

（一）異質性分析

1.企業層面異質性分析

銷售費用率（Exp）：表11中第（1）列報告了將數字化轉型變量與銷售費用率的交乘項、銷售費用率加入模型（3）之后的回歸結果。結果顯示，數字化轉型與銷售費用率交乘項的回歸系數在1%的水平上顯著為負，與數字化轉型變量的符號相同，說明在原本銷售費用率越高的企業中，數字化轉型對客戶集中度的降低作用越顯著。企業的銷售費用率較高意味著現有的宣傳推廣較為低效，即使花費了許多資金在做廣告和促銷活動上，也沒有帶來明顯的新增客戶和收入增長，而進行數字化轉型后，企業可以通過電商平臺、移動支付工具以及配套的物流服務，以更低的成本將產品向更多的客戶投放，并且利用在社交媒體、搜索引擎、移動應用等渠道獲取的客戶購買信息，通過大數據分析技術精準刻畫用戶肖像、挖掘潛在用戶，根據他們的喜好為其制定更加有針對性的廣告和促銷活動。這樣一來，企業可以以更低的銷售費用支出帶來更多客源，降低企業的客戶集中度。因此，對于原本銷售費用率較高的企業來說，進行數字化轉型之后，客戶集中度會有更為顯著的下降。

表11 異質性分析回歸結果

全要素生產率（TFP）：本文借鑒魯曉東和連玉君[43]的做法，采用LP法測算企業的全要素生產率。表11的第（2）列報告了將數字化轉型變量與全要素生產率的交乘項、全要素生產率加入模型（3）之后的回歸結果?？梢钥吹?，交乘項的系數為0.008且在1%的水平上顯著，系數符號與數字化轉型變量的符號相反，說明相對于全要素生產率較高的企業，數字化轉型對客戶集中度的影響會在全要素生產率較低的企業中更為顯著?？赡艿脑蛟谟冢喝厣a率較低的企業，往往存在一系列導致生產效率低下的問題，無法在市場導向快速變化時滿足顧客需求，缺乏市場競爭力。因此當這類企業的數字化轉型進程逐漸深入時，數字技術有助于幫助企業提升生產效率[14]45，使企業都在市場上占據話語權，降低對大客戶的依賴程度。因此，數字化轉型對于客戶集中度的影響會在企業的全要素生產率相對較低時有更大的發揮空間和更顯著的作用效果。

盈余管理程度（DA_J）：參考Dechow等[44]的做法，本文使用修正的Jones模型測量企業的盈余管理水平。表11的第（3）列報告了將數字化轉型變量與盈余管理程度的交乘項、盈余管理程度加入模型（3）之后的回歸結果?；貧w結果表明，交乘項DT_DA_J的回歸系數在10%的水平上顯著為負，與核心解釋變量數字化轉型的系數符號相同，說明當企業的盈余管理程度較高時，數字化轉型對客戶集中度的降低作用更顯著。對于這一現象可能的解釋是：當所有權與經營權分離帶來的信息不對稱程度較高時，企業更易進行盈余管理[45]，而數字化轉型能夠降低企業的信息不對稱程度從而抑制盈余管理行為。一方面，數字技術可以將無法被企業識別和利用的數據轉化為有效信息輸出，作用于企業生產決策。在這個過程中，管理者與股東之間的信息不對稱程度降低，經理人的盈余管理行為就會顯著減少，有利于吸引客戶和合作伙伴。另一方面，進行數字化轉型后的企業會面臨更為嚴格的外部審查和監督，管理者不再能夠隨意對盈余進行操控，其他自利行為和非理性行為也會受到抑制，從而增加了客戶購買這些公司相關產品的意愿。因此，在盈余管理程度原本較高的企業中，數字化變革可以通過降低信息不對稱和盈余管理程度，帶來更顯著的積極影響。

分析師關注度（Anal）：本文對于分析師關注度的變量定義為，在一年內對該公司進行過跟蹤分析的分析師團隊數量，只要某個券商機構在一個財務年度中發布過關于某家上市公司的盈利預測或投資評級報告，就被視為對該公司進行過跟蹤分析。表11中第（4）列給出了將數字化轉型變量與分析師關注度的交乘項、分析師關注度加入模型（3）之后的實證結果。結果顯示，數字化轉型與分析師關注度交乘項的回歸系數為0.002，并且在1%的水平上顯著。交乘項的符號與數字化轉型變量的符號相反，這表明數字化轉型對客戶集中度的削弱作用會在不太被分析師關注的企業中更為明顯?？赡艿脑蛟谟冢鹤C券分析師發布的盈利預測和投資評級報告可以提供客戶所需要的信息，加之由于分析師具備專業的商業分析能力，投資者和消費者對其有很高的依賴度和信任度[46]，因此，分析師關注度的提升能夠幫助企業獲得更多客戶青睞，降低客戶集中度。對于未能受到足夠的分析師關注的企業來說，在未進行數字化轉型以前，他們向外傳遞信息的渠道十分有限，無法與客戶進行充分溝通，而在提升了企業的數字化程度之后，分析師關注度也隨之提高，分析師作為重要的信息搜集者、加工者和傳播者，成為了將企業推向更多市場主體的推手，從而使企業更有可能降低對大客戶資源的依賴。

所有權性質（SOE）：鑒于中國特殊的企業制度背景，國有企業和非國有企業在資源稟賦和市場定位等方面都具有較大差異。表11中第（5）列給出了將數字化轉型變量與所有權性質的交乘項加入模型（3）之后的回歸結果。結果顯示，交乘項DT_SOE的回歸系數為0.021，并且通過了5%的顯著性檢驗。交乘項的符號與數字化轉型變量的符號相反，說明在非國有企業中，數字化轉型程度對客戶集中度的影響能夠有更大的作用空間。該差異可能是由以下幾個原因導致的：首先，國有企業在資金來源、資源獲取等方面有著天然的優勢，相對于非國有企業，他們更容易通過政府補貼和銀行貸款等方式獲取穩定的資金來源，這些優勢可以使國企面臨的競爭壓力較小，缺乏想要通過數字化轉型實現創新升級的強烈意愿；而非國有企業面臨的則是不進則退的競爭壓力，當市場風向和消費者需求快速變化時，他們會更加迫切地尋求數字化轉型的幫助來提升競爭力，進而增加對客戶的吸引力。其次，國有企業的組織架構往往慣性較大，無法輕易進行調整，在進行數字化轉型的過程中，實施起來可能會面臨較大的阻力；而非國有企業通常具有更為靈活的組織形態，進行結構和人員調整時所需花費的成本更低，因此能夠在企業研發、經營及銷售等各個環節實現數字技術優勢的最大化，最大程度地提高滿足客戶需求的能力。最后，國有企業特殊的客戶性質使其客戶黏性較強，且通常擁有體量較大的訂單和需求，其大客戶地位一旦確立很難撼動；非國有企業則更加傾向于與個人或私營企業進行合作，且需要通過提升自身的市場競爭力和創新服務來建立和維護客戶關系，因此在更加具備實施數字化轉型的動力的同時，也能在降低客戶集中度方面獲得更顯著的成效。

2.地區層面異質性分析

一個地區的數字經濟發展水平在很大程度上影響著企業能否順利通過數字化改革實現轉型升級。本文參考趙濤等[47]對于地區數字經濟發展水平的衡量，從互聯網發展和數字普惠金融發展兩個方面綜合進行測度。首先從《中國統計年鑒》中獲取各省份的互聯網普及率、相關從業人員情況、相關產出情況和移動互聯網用戶數四個指標，每個指標衡量的具體內容是：每百人中互聯網寬帶接入用戶數、從事計算機服務和軟件業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務量和每百人中移動電話的用戶數。對于數字金融的測量采用由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的中國數字普惠金融指數。最后將以上五個指標進行主成分分析并最終得到降維處理后的數字經濟綜合發展指數，變量符號記為DE。

表11中第（6）列給出了將數字化轉型變量與數字經濟綜合發展指數的交乘項、數字經濟綜合發展指數加入模型（3）之后的回歸結果。結果顯示，該交乘項的回歸系數為-0.01，并且通過了1%的顯著性檢驗。交乘項的符號與數字化轉型變量的符號相同，這表明相對于數字經濟發展還較為落后的省份，處于數字經濟發展水平較高地區中的企業，更有可能通過進行數字化轉型顯著降低對大客戶的依賴程度。這一差異出現的可能原因在于：首先，數字經濟發展水平高的地區通常具備完善的數字基礎設施，企業可以以更低的成本快速構建和管理自己的數字化平臺和應用[13]51。同時，這些地區往往擁有較多的數字化人才和技術專家，為自身的數字化轉型提供專業的支持和指導。在數字經濟飛速發展的地區，政府往往會制定各類優惠政策和支持措施，鼓勵企業進行數字化轉型。有了更加完善的基礎設施、更加優質的人才儲備和更加良好的制度環境，企業進行數字化轉型的門檻降低，轉型之后所面臨的風險也更加可控，因而可以在生產效率、創新能力、產品和服務質量等方面獲得顯著提升，從而提高市場競爭力，招攬更多客戶。其次，數字經濟發展水平良好的地區中，“互聯網+”思維會得到廣泛普及，各類市場主體對于數字要素有著更為敏感的感知和明顯的偏好，對于高新技術的接受程度也更高。因此盡管企業會面臨更激烈的市場競爭，但面對更加多樣化的市場參與者，如果能夠通過數字化轉型升級提高滿足客戶需求的能力，并在市場競爭中保持領先優勢，將會收到更為明顯的市場反應，表現為客戶集中度的顯著下降。

（二）經濟后果分析

企業的客戶集中度越高，議價能力就越低，無法在商業談判時占據主動權從而為自己爭取有利條件，在上、下游企業之間存在的議價能力其實是一種縱向的市場勢力，而企業要想在激烈的市場競爭中生存下來，也必須同時提升在行業內的橫向市場勢力，即提高市場地位?？蛻艏卸冉档蛣t意味著企業擁有了更為龐大的客戶群體，生存和發展的獨立性會有所提高，利于企業在進一步發展中獲得更高市場占有率，進而提高市場地位。因此，本文希望進一步探究數字化轉型為客戶資源結構帶來的優化，能否真正轉化為企業市場勢力的提升，讓企業的市場地位更加穩固，從而擁有更高的議價能力和生存能力。為此，在模型（3）的基礎上構建模型（6）和模型（7），采用逐步回歸法進行中介效應檢驗

其中，MKTpos代表企業的市場地位，具體衡量方參考張新民等[48]，使用市場占有率的高低代表企業市場地位。市場占有率指的是企業在當年的銷售收入占所處行業全部企業年度銷售收入總額的比例，可以表明企業在市場上擁有的“勢力范圍”，當企業的市場占有率大于行業中位數時，市場地位變量MKTpos取值為1，否則取值為0。其他變量定義同前文一致。表12報告了模型（3）、模型（6）和模型（7）的中介效應檢驗結果，第（2）列與前文基準回歸結果一致，數字化轉型可以顯著降低企業的客戶集中度。第（1）列中，數字化轉型變量的系數在1%的水平上顯著為正，說明隨著數字化轉型程度的提高，企業的市場地位也會顯著提升。第（3）列的結果顯示，客戶集中度的系數在1%的水平上顯著為負，數字化轉型變量的系數從0.087降低到了0.075且仍然保持1%水平的顯著，說明客戶集中度發揮了部分中介效應。Sobel的檢驗結果顯示P值小于0.01，且客戶集中度發揮的部分中介效應在總效應中占比2.77%。綜上，數字化轉型在降低客戶集中度之后，確實有利于提升企業的市場地位。

表12 數字化轉型經濟后果回歸結果

六、結論與啟示

數字化轉型作為實體經濟與新一代數字技術深度融合的新興戰略，其對企業發展的積極影響已經獲得了肯定?？蛻絷P系作為企業最重要的商業關系之一，數字化轉型是否會改善企業對大客戶的依賴程度仍需進一步探究?；诖?，本文以2011—2021年中國滬深兩市A股上市公司的為樣本，通過國泰安數據庫中構建的數字化轉型評價指數，與客戶集中度進行回歸分析，研究結果表明：數字化轉型程度的提高確實能夠顯著降低企業的客戶集中度，擴大客戶基礎。機制分析發現，隨著數字化進程的深入，企業進行信息披露的質量都會得到顯著提高，進一步幫助企業提高了市場競爭力，降低客戶集中度。本文主要結論在一系列穩健性檢驗后依然成立。企業層面異質性分析發現，在銷售費用率和盈余管理程度較高、全要素生產率和分析師關注度較低以及非國有企業中數字化轉型減少客戶集中度的效果更加顯著。同時，相對于數字經濟發展還較為落后的省份，處于數字經濟發展水平較高地區中的企業，更有可能通過進行數字化轉型顯著降低對大客戶的依賴程度。最后，數字化轉型在降低了客戶集中度的同時，還能進一步提升企業的市場地位，提高企業生存能力。本文的研究結論具有以下政策啟示：

第一，企業應當充分把握數字經濟發展所帶來的機遇，積極布局數字化戰略，從而促進自身客戶資源結構優化。在日趨激烈的市場競爭中，企業可以利用數字化轉型所帶來的信息流通和處理效率的提升，精準把握住市場的變化趨勢并隨之及時作出調整，不斷提升滿足客戶需求的能力。通過將先進的數字技術應用在研發、生產、銷售等各環節，滿足客戶的多樣化、獨特性需求，使企業在維持住已有客戶的基礎上，充分擴大客戶基礎以改善對大客戶資源的過度依賴。

第二，企業要時刻關注并及時調整自身客戶資源的集中程度，既要搶占市場資源獲得穩定的客戶關系，又要不斷擴大市場影響力，增加客戶多樣性，使企業不會因過于依賴大客戶而受到各方面的限制。尤其需要關注自身在營銷策略、生產效率、信息披露質量等方面的提升潛能，這些方面的優化改進可以顯著提升企業對客戶的吸引力，形成獨特的品牌優勢和知名度，提高市場競爭力。

第三，中國必須積極采取措施，順應數字經濟迅速發展的重要趨勢，出臺強有力的政策鼓勵企業將數字技術融入企業產品和組織結構，促進企業高質量發展。同時，企業的數字化發展應嚴格遵循差異化原則，根據每個公司的具體條件制定獨特的數字化路徑，對于銷售費用率和盈余管理程度較高、全要素生產率和分析師關注度較低的企業，要認識到企業當前無法獲得突破的主要原因，并有意識地利用數字化轉型提升薄弱環節，使數字技術能夠在優化客戶資源結構上實現效用最大化。

第四，在全國范圍內，數字經濟發展的基本條件存在很大差異，因此，政府應制定高水平的數字整合戰略，確定適當的切入點并制定實施計劃。首先，對于數字經濟發展水平較低的地區，應當重視數字基礎設施的完善，加強對信息技術基礎設施的投資力度，打造產業化的數字平臺，從而更好地賦能企業數字化轉型，形成協同創新的開放式格局。其次，還要注重發現當地企業在轉型過程中出現的困難和需求，通過出臺相關扶持政策，為企業提供稅收、政府補貼、普惠金融、人才引進等方面的利好，幫助企業渡過難關，真正享受到數字經濟與實體經濟深度融合所帶來的紅利。