DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 本文利用文献计量分析软件工具Citespace分析MISQ期刊1998年至2017年的载文，挖掘出观测期内信息系统领域研究热点的动态演变，识别并发现管理信息系统学科领域的研究现状、进展、前沿及其发展趋势，研究结果如下。 图4. 1998~2017年MISQ载文引文聚类图 Table 5 1998-2017 citation clustering analysis of MISQ publicatio 时间 聚类 规模 Silhouette 核心引用文献 1998~2001 #1信息技术接受 33 0.874 横向比较信息技术在采用前后的信念 [ 16 ] ；性别，社会影响及其在信息技术接受和使用行为中的作用 [ 17 ] [ 18 ] ；信息技术使用的认知吸收 [ 19 ] #2不断升级的信息技术项目 29 0.843 丹佛国际机场信息技术项目的教训 [ 20 ] ；软件项目升级行为的跨文化研究 [ 21 ] #5认知–情感模型 16 0.977 评估信息系统解释性实地研究的准则 [ 22 ] ；基于组织沟通的认知–情感信息系统设计 [ 23 ] #8电子经济 16 0.879 电子经济中信息技术密集型价值创新 [ 24 ] ；信息技术基础设施对业务流程重新设计的影响 [ 25 ] 2002~2009 #3组织绩效 24 0.899 信息技术与组织绩效：IT商业价值的集成模型 [ 26 ] ；基于资源观的信息系统研究综述 [ 27 ] #10解释变化 8 0.983 解释印度外包软件项目客户额外费用的变化 [ 28 ] ；分布式工作的共享价值创造理解 [ 29 ] #11北电网络 7 0.963 追求绩效的知识管理 [ 30 ] ；能力管理系统的设计原则 [ 31 ] 2010~2013 #0形成性测度 46 0.858 信息系统研究中形成性测度的两个矛盾观点 [ 32 ] ；基于理性信念和信息安全意识的信息安全政策合规性实证研究 [ 33 ] ；信息安全行为的实证研究 [ 34 ] ；工作特点和工作满意度对理解企业资源计划系统实施的作用 [ 35 ] ；自适应系统使用和修订 [ 36 ] #7关键现实案例研究 16 0.934 信息的视图分类 [ 37 ] ；信息系统中关键现实案例研究的原则 [ 38 ] #9物流业 13 0.969 物流业信息技术能力和沟通共同创新关系价值 [ 39 ] ；信息技术与企业盈利能力的实证研究 [ 40 ] 2014~2017 #4营销资源 22 0.955 业务流程预测模型 [ 41 ] ；放大搜索趋势数据的预测能力 [ 42 ] ；利用大数据对营销资源(重新)分配的时变影响模型 [ 43 ] ；应用大数据研究基于树的自我选择方法 [ 44 ] #6未来方向 16 0.931 信息系统的社会物质性 [ 45 ] ；放大和缩小社会物质惯例的计算方法 [ 46 ] ；探索社会物质的概念 [ 47 ] #12贡献行为 3 0.988 计算机媒介通信技术对在线市场的作用 [ 48 ] ；认知，情感和社会对虚拟社区中贡献行为的影响 [ 49 ] 表5. 1998~2017年间MISQ载文引文网络聚类分析 图5. 1998~2017年间MISQ载文研究热点演变 1) MISQ期刊的文献产出量呈现出一种波动性增长，不同时间段的年均载文量在递增，总体呈现一种上升趋势，在2012~2013年达到巅峰67篇/年。 2) 根据国家合作网络分析，美国在MISQ期刊的国家合作网络中具有重要作用，是核心节点，其次是挪威、英国、德国、加拿大、中国和新加坡。 3) 在研究机构合作网络中，文献产出量前三所高校均位于美国，同时根据合作网络中心性分析，中心性在0.1以上的12所机构中，6所机构位于美国，2所机构位于加拿大，中国、韩国、英国和新加坡分别有1所机构。 4) 根据引文网络聚类分析，研究热点的动态演变可以分为三个阶段：1998年至2001年期间研究信息技术接受相关理论与应用，2002年至2013年期间研究转向信息安全和IT行业应用的现实案例研究，2014年至2017年期间大数据的商业应用研究涌现。 作为管理信息系统领域的顶级期刊，MISQ在论文发表上始终坚持严谨与创新并重，兼顾MIS领域数十支流派的科研成果，在引领着MIS领域研究方向的同时，也展现出这个交叉学科兼容并包的特点，可以为我国管理信息系统研究人员带来最新研究启示。
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user: 摘 要 本文以2011~2016年沪深A股制造业上市公司为研究样本，考察了客户集中度对企业成本粘性的影响及其中介机制。研究表明，我国上市公司存在明显的成本粘性现象，且客户集中度越大则企业的成本粘性越强。进一步对内在机制进行探讨发现，关系专用性投资在客户集中度影响成本粘性的过程中发挥了中介传导作用。本文不仅从客户关系角度探讨了企业成本粘性的成因关系，还揭示了客户集中度影响企业成本粘性的内在运作机制，丰富和发展了客户集中度因素以及企业成本粘性成因方面的文献。 关键词 :客户集中度，企业成本粘性，关系专用性投资，中介效应 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 传统成本形态认为，公司成本和费用应该与公司收入成线性关系，即成本随着业务量的上升和下降的变化是一致的。然而，90年代，Noreen等(1997) [ 1 ] 发现，实际经济活动中的企业成本在业务量减少时下降的幅度低于业务量增加时上升的幅度。Anderson (2003) [ 2 ] 以美国1979~1998年上市公司的销售和管理费用为研究对象，证实了企业成本粘性的存在。成本粘性这一概念，直接构成了对传统成本性态理论的挑战，因而一经提出便引发了学术界的广泛关注。然而，当前对于成本粘性的研究主要以企业内部为视角，很少有研究从客户关系的视角探讨企业成本粘性的成因，对于客户集中度影响企业成本粘性的内在机制则更缺乏必要的关注和研究。 作为企业经营中重要的组成部分，客户是企业重要的利益相关者。随着企业与客户之间合作程度的不断加深，稳定和可靠的客户关系将促使企业愿意投入更多的资源，从而维护和巩固现有的商业关系；另一方面，当企业对客户投入了关系专用性资产时，由于企业多余的生产能力在这种特定关系之外的市场价值较低，因而一旦交易终止，企业的专用性价值会受损(Titman， 1984) [ 3 ] ，而重新部署和调整原有的专用性投资则需要耗费更多成本(Banerjee等，2008) [ 4 ] ，这使企业的谈判能力相对削弱。大客户很有可能抓住这一机会，利用较强的议价能力要求企业进行更多关系专用性投资。也就是说，客户集中度的提高会带来企业关系专用性投资的增加。 另一方面，关系专用性投资又会导致企业成本粘性增加。具体而言，当企业的业务量下降时，企业与客户之间已实现的关系专用性投资意味着企业将面临更高的调整成本，因此企业可能不会立刻削减这些承诺资源；而当企业的业务量上升时，稳定的客户关系可能会促使企业投入更多关系专用性资产，从而巩固现有的商业关系(江伟，2017) [ 5 ]。此外，由于机会主义的存在，已投入专用性资产的企业必须做出更多的努力去谈判和监督合同执行，以确保自己的专用性投资不被侵占，这又增加了企业的交易成本。 基于以上分析，我们认为存在“客户集中度–关系专用性投资–企业成本粘性”这一影响途径。换言之，客户集中度越高，企业投入的关系专用性资产越多，因此企业的成本粘性越高。将关系专用性投资作为中介变量能够为理解客户集中度与企业成本粘性之间关系的内在机理提供更合理的解释。本文的主要贡献主要体现在以下三个方面：1) 本文从客户关系的角度出发，拓展了企业成本粘性成因的分析框架。现有对成本粘性影响因素的研究主要是从企业内部的角度出发，从管理者乐观预期(Anderson等，2003) [ 2 ] 、代理问题(崔学刚等，2013)、公司治理(谢获宝，2014) [ 6 ] 、债务约束(梁上坤，2015) [ 7 ] 等方面对成本粘性成因进行探讨。而本文从企业外部利益相关者的角度出发，探讨了客户集中度对企业成本粘性的影响。2) 本文充分探讨了客户集中度与企业成本粘性之间的实现路径。除了探究客户关系对成本粘性的影响，本文还进一步探究了关系专用性投资作为中介变量在客户集中度对成本粘性影响中的作用机制，丰富了关系专用性资产的相关文献。3) 为企业转变成本管理理念、提高对客户关系与关系专用性投资等外部因素的重视提供借鉴。 本文接下来安排如下：第二部分为理论分析与研究假设的提出；第三部分为研究设计；第四部分实证分析客户集中度与企业成本粘性之间的关系；第五部分进一步对客户集中度影响成本粘性的中介机制进行了讨论，第六部分进行了稳健性检验；最后一部分总结全文。
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user: 2. 理论分析与研究假设 作为企业重要的外部利益相关者，客户对企业生产经营的诸多方面存在影响。企业向主要客户销售比例越高，表明越依赖客户关系型交易进行日常销售活动。高客户集中度意味着供应链中交易双方的依赖程度不断加深，企业与客户之间的关系专用性投资也会更高，主要源于以下两个方面： 企业主动进行关系专用性资产投资。长期稳定的客户关系型交易意味着公司的收入来源集中，即一旦丧失主要客户，将导致公司现金流量的大幅下降。同时，企业的财物损失可能会限制其偿还债务的能力，使得企业的财务困境风险增加(Becchetti and Sierra， 2003; Dan Dhaliwal et al.， 2016) [ 8 ]。而作为一种可置信承诺，专用性投资能提升各方参与合作的信心，进而形成一种基于理性计算的相互信任，从而促进和巩固了企业与客户的合作关系。Morgan和Hunt (1994) [ 9 ] 认为，关系专用性资产的投入显示企业对合作关系的认同和发展长期关系的信心，当企业在合作过程中投入更多的专用性资产时，说明企业认为通过发展合作关系未来获得的收入将超过当前收入，这将有助于提高双方合作关系的强度。Anderson和Decker (2009) [ 2 ] 指出，关系特定的投资可以增加交换供应商的成本，并有效地阻止主要客户转向新的供应商。Joskow， P. L. (1987) [ 10 ] 在对煤炭供应商与电力公司之间的煤炭合同期限进行分析后发现，在关系投资更重要的情况下，买卖双方在合同执行阶段对于未来交易的条款会做出更长期的承诺。因此，为了维系与大客户的关系，公司将进行更多的关系专用性投资，以满足客户对公司未来良好前景的预期(Raman K et al.， 2008) [ 11 ] 和生产需求(Chang et al.， 2014) [ 12 ] ，增加客户对企业的依赖程度。此外，Chuang (1998) [ 13 ] 的研究指出，买卖契约中规定的合同赔偿金并不能有效的制止违约行为，只有交易者进行大量专用型投资之后，其违约成本提高，才能有效降低违约的可能性。随着客户集中度的提高，违约成本也随之提高，企业出于对违约成本的考虑，会选择投入更多的专用性资产。 企业被动进行关系专用性资产投资。客户购买的产品或服务占公司销售额的比例越大，其对公司的重要性越大，也会拥有较强的议价能力。尤其在固定成本很大的产业，大批量进货的经销商必然成为强有力的势力。这类客户常利用较强的议价能力压榨企业，如要求企业提供额外商业信贷、延长商业信用以及分次运送产品以降低自身存货成本等。同理，客户议价能力越强，企业就越有可能被大客户要求投资于更多的特定关系资产(如研发新产品、投资固定资产等)。由于双方依赖程度不同，调整业务会给公司带来巨大冲击(陈正林，2014) [ 14 ]。因此，企业只能选择顺从客户的要求，进行更多关系专用性投资。 同时，已有文献表明，企业与客户之间的关系专用性投资是影响企业成本粘性的重要因素。对于客户集中度高的企业，由于销售对象集中在少数几个大的客户身上，其资源配置相对集中，资产的专用性也较强，因此通常情况下企业及其客户都会有促使交易持续顺利进行的强烈意愿，以防止资产被套牢(Banerjee et al.， 2008) [ 4 ]。一旦经济下行，客户集中度高的企业将面临更大的压力成本，导致这些公司会维持较高的现金水平，以避免在金融危机期间对于关系专用性投资的清算。Jap (1999) [ 15 ] 和Pelton (2001) [ 16 ] 的研究也发现，如果投入的关系专用性资产的专用性很强，则合作双方放弃该关系的成本越高，因此会激励双方发展长久的合作关系。当企业对主要客户的关系专用性投资越多，由于企业多余的生产能力在这种特定关系之外具有很少的市场价值，因此一旦交易终止，企业的专用性价值会受损(Titman， 1984) [ 3 ] ，而重新部署和调整原有的专用型投资则需会耗费更多成本(Banerjee， 2008) [ 4 ]。在这种情况下，当企业的业务量下降时，企业与客户之间已实现的关系专用性投资意味着企业将面临更高的调整成本，因此企业可能不会立刻削减这些承诺资源；而当企业的业务量上升时，稳定的客户关系可能会促使企业投入更多关系专用性资产，从而巩固现有的商业关系(江伟，2017) [ 5 ]。此外，根据资源依赖观，理性的接收方有可能把专用型投资作为谈判的筹码，采取机会主义行为，从而攥取更大份额的可占用准租。王雄元(2017) [ 17 ] 也指出，专用性投资可能导致投资企业对交易对手“敲竹杠”的风险。由于机会主义的存在，已投入专用性资产的企业必须做出更多的努力取谈判和监督合同执行，以确保自己的专用性投资不被侵占，这增加了交易成本。基于以上原因，提出本文的核心假设： H1：企业的客户集中度越大，其成本粘性越大。
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user: 3. 研究设计 3.1. 样本选择与数据来源 本文选取2011~2016年沪深A股制造业公司作为初始样本。之所以选择制造业公司，是为了避免行业异质性对成本粘性的研究的影响，同时考虑到相比其他行业，制造业公司的上下游关系更为典型(王雄元，2015) [ 17 ]。因为成本和费用粘性需要多年数据进行比较，因此我们剔除了连续观察值小于五年的公司。此外，本文还剔除了：1) *ST、ST公司；2) 未披露前五大客户采购比例的公司；3) 数据缺失的公司；4) 计算值异常的公司，最终获得的有效样本中包含4326个观测值。文中使用的所有数据均来源于CSMAR数据库。为了消除异常值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize处理。 3.2. 模型设计与变量说明 借鉴Anderson等(2003) [ 2 ] 的方法，建立以下模型： log ( S G & A i ， t S G & A i ， t ) = β 0 + β 1 log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) + β 2 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 )     + β 3 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t + β 4 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × l e v i ， t     + β 5 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × A I i ， t + β 6 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R O A i ， t     + ∑ j = 9 18 β j × I n d u s t r y i ， t + ∑ k = 19 24 β k × Y e a r i ， t + ε i ， t (1) 其中， S G & A i ， t 表示第i个公司第t年的销售费用和管理费用之和， log ( S G & A i ， t / S G & A i ， t − 1 ) 表示销售与管理费用的变化幅度。 R e v i ， t 表示第i个公司第t年的营业收入， log ( R e v i ， t / R e v i ， t − 1 ) 表示营业收入的变化 程度。 D i ， t 是虚拟变量，本年度营业收入小于上年度营业收入时取1，否则取0。本文选取前五大客户采购金额之和占上市公司销售收入的比重( t o p 5 i ， t )衡量客户集中度。借鉴ABJ (2003)和Banker et al. (2013)等的研究成果，引入以下控制变量：1) 资产负债率(lev)；2) 企业资产密集度(AI)；3) 资产收益率(ROA)；4) 行业(Industry)和年份(year)变量。按照证监会的行业分类标准，我们将全部样本观测值按照制造业的二级代码将其分为10类，并取行业哑变量9个。具体变量定义如表1所示。 β 1 表示当营业收入增加时，销售费用和管理费用之和的变动幅度； β 1 和 β 2 之和则表示营业收入下降时销售费用和管理费用之和的变动幅度。如果 β 1 < 0 ，说明企业营业收入增加时成本上升的幅度大于收入减少时成本下降的幅度，说明企业存在成本粘性。如果 β 3 > 0 ，说明客户集中度与成本粘性成负相关关系，反之说明客户集中度与成本粘性成正相关关系。 3.3. 描述性统计 我们对本文所涉及的主要变量进行了描述性统计分析，结果如表2所示。从表2中可知，上市公司年销售收入平均值为41.783亿元，标准差为106.468亿元，说明近年来我国制造业上市公司销售收入波动较大；销售和管理费用的均值为5.245亿元，中值为2.080亿元，标准差为13.478亿元，说明我国上市公司的销售收入和管理费用分布不均匀；样本企业中与上年相比主营业务收入下降的比例为31%，上述结论与王雄元(2017) [ 17 ] 和江伟(2017) [ 5 ] 的统计结果基本一致。 前五大客户集中度的均值为0.269，标准差为0.209，说明我国制造业上市公司前五大客户占总销售收入的比例并不算高，同时不同公司间差距较小。控制变量方面，资产负债率、资产集中度、资产收益率的均值分别为0.378、0.039万元/人和0.041。 Table 1 Variable descriptio 变量 变量符号 变量定义 销售和管理费用 SG&A 本年度销售和管理费用之和(以亿元为单位) 主营业务收入 Rev 本年度营业收入(以亿元为单位) 主营业务收入是否下降 D 虚拟变量，当营业收入下降时取1，否则取0 客户集中度 Top5 前五大客户采购金额之和占上市公司销售收入的比重 资产负债率 lev 总资产/总负债 资产集中度 AI 总资产/销售收入 资产收益率 ROA 净利润/平均资产总额 行业 Industry 虚拟变量 年份 Year 虚拟变量 表1. 变量说明 Table 2 Descriptive statistics of variable 变量 均值 标准差 中值 下四分位数 上四分位数 SG&A 5.245 13.478 2.080 1.080 4.300 Rev 41.783 106.468 14.040 6.536 31.312 D 0.310 0.463 0.000 0.000 1.000 Top5 0.269 0.209 0.223 0.122 0.376 lev 0.378 0.263 0.357 0.222 0.508 AI 0.039 0.124 0.014 0.005 0.033 ROA 0.041 0.177 0.035 0.013 0.065 表2. 变量描述性统计
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user: 4. 实证检验与结果分析 表3列出了实证检验结果。从第一列中可以看出， log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) 的系数为0.650，在1%水平上显著为正，说明营业收入每提高一个百分点，销售和管理费用提高0.650个百分点； D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) 的系数 为−0.273，在1%水平上显著；两个系数相加为0.377，说明营业收入每降低一个百分点，销售和管理费用减少0.377个百分点，这表明企业的成本粘性现象确实存在，与Anderson (2003) [ 2 ] 等的研究结果一致。表4列式了模型(4)的回归结果。 表3第二、三列均控制了客户集中度且第三列控制了行业与年份。由表可知， D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t 的系数分别为−0.246和−0.233且在5%的水平上显著，说明客户采购比例总体 上强化了企业的成本粘性，即客户集中度越高，企业成本粘性越强，这一结果验证了假设H1，也与江伟(2017) [ 5 ] 等的研究结果一致。 Table 3 Test results of customer concentration and enterprise cost stickines 变量 (1) (2) (3) log ( S G & A i ， t S G & A i ， t ) log ( S G & A i ， t S G & A i ， t ) log ( S G & A i ， t S G & A i ， t ) 截距项 0.026 *** 0.026 *** 0.012 *** (15.10) (15.14) (2.82) log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) 0.650 *** 0.650 *** 0.656 *** (50.48) (50.48) (51.10) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) −0.273 *** −0.314 *** −0.314 *** (−6.67) (−6.80) (−6.83) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t −0.246 ** −0.233 ** (−1.92) (−1.80) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × l e v i ， t −0.179 *** −0.212 *** −0.195 *** (−2.52) (−2.90) (−2.68) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × A I i ， t −0.136 *** −0.133 *** −0.137 *** (−7.43) (−7.22) (−7.46) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R O A i ， t 0.181 ** 0.147 * 0.169 * (0.043) (1.61) (1.86) 行业 未控制 未控制 已控制 年份 未控制 未控制 已控制 N 4326 4326 4326 F 644.98 538.43 237.93 调整R 2 0.4268 0.4271 0.4341 表3. 客户集中度与企业成本粘性的检验结果 注：表中括号内的数字为t值； * 、 ** 、 *** 分别表示显著性水平为10%、5%和1%。
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user: 5. 进一步讨论 如前所述，客户集中度对企业成本粘性存在显著影响，而关系专用性投资是导致这一结果的重要原因。基于此，我们进一步分析客户集中度影响企业成本粘性的内在机制，即客户集中度是否通过关系专用性投资影响了企业的成本粘性。 随着企业与客户之间合作程度的不断加深，稳定和可靠的客户关系将促使企业愿意投入更多的资源，从而维护和巩固现有的商业关系；另一方面，客户集中度的增加意味着客户话语权的增加，可能要求企业进行更多关系专用性投资。也就是说，客户集中度的增加会带来企业关系专用性投资的增加。而关系专用性投资的增加又会进一步导致企业向下调整成本与交易成本的增加，从而使得企业的成本粘性增加。 为了检验关系专用性投资的中介效应，我们参照Baron和Kenny (1986) [ 18 ] 的逐步法建立以下模型： log ( c o s t i ， t c o s t i ， t − 1 ) = β 0 + β 1 log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) + β 2 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 )     + β 3 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t + β 4 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × l e v i ， t     + β 5 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × A I i ， t + β 6 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R O A i ， t     + ∑ j = 7 16 β j × I n d u s t r y i ， t + ∑ k = 17 22 β k × Y e a r i ， t + ε i ， t (2) R I = β 0 + β 1 × t o p 5 i ， t + β 2 × s i z e i ， t + β 3 × l e v i ， t + β 4 × r o a i ， t + β 5 × l a r i ， t + ε i ， t (3) log ( c o s t i ， t c o s t i ， t − 1 ) = β 0 + β 1 log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) + β 2 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 )     + β 3 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t + β 4 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R I i ， t     + β 5 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × lev i ， t + β 6 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × A I i ， t     + β 7 × D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R O A i ， t + ∑ j = 8 17 β j × I n d u s t r y i ， t     + ∑ k = 18 23 β k × Y e a r i ， t + ε i ， t (4) 其中，RI为关系专用性投资。对于关系专用性投资，当前主要有三类度量方法：第一类是采用客户对企业的R&D投资强度和广告支出(Mocnik， 2001) [ 19 ] 作为企业关系专用性资产的衡量指标；第二类是在行业水平上通过投入产出表来确定中介投入在最终产品中的占比(Nunn， 2007) [ 20 ] ；第三类是采用公司向大客户的销售比例(及客户集中度)来度量关系专用性投资(Banerjee， 2008) [ 4 ]。在本文中，参照程宏伟(2004) [ 21 ] 的研究，我们采用(固定资产净值 + 在建工程 + 无形资产)/总资产作为关系专用性投资强度的替代变量，原因在于：专用性资产主要以固定资产和无形资产为主，一方面，企业为销售某中商品或服务而进行的固定资产投资在特定行业有较强的专用性；另一方面，无形资产也反映了企业在R&D和广告的投入程度。此外，本文选取了作为控制变量。 模型(2)检验了客户集中度对企业成本粘性的影响，模型(5)检验了客户集中度对关系专用性投资的影响，模型(6)进一步检验了在控制关系专用性投资的情况下，客户集中度是否对企业成本粘性产生影响。根据逐步法的思路，若模型(2)中 β 3 显著，则认为客户集中度是成本粘性的成因，接着检验模型(3)、模型(4)。如果模型(3)中 β 1 显著为正且模型(4)中的 β 4 显著为负，则中介效应显著，可以认为关系专用性投资是客户集中度影响企业的中介变量。 表5列出了模型(3)的回归结果。从表5第一列可以看出，在不控制客户关系时，公司规模(size)、资产负债率(lev)、资产收益率(ROA)和第一大股东持股比例(lar1)都分别在1%和10%的水平上显著，说明这些变量的确会对企业的关系专用性投资水平产生影响。表5第二列显示了控制客户集中度时的回归结果，可以看到，客户集中度(top5)的系数为0.030，且在1%水平上显著，说明客户集中度越高，企业的关系专用性投资越多，这一结果和我们的预期一致。 表5列式了模型(4)的回归结果。可以看到， D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R I i ， t 的回归系数分别为−0.257和−0.258，且在1%水平上显著。此外， D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t 的系数分别为−0.209和−0.195，绝对值均小于模型(1)中相对应的 D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t 的系数−0.246和−0.233，说明关系专用性投资是客户集 中度影响企业成本粘性的中介变量，关系专用型投资的中介效应得以检验。
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user: 6. 稳健性检验 由于逐步法采用依次检验的检验力可能较低，因此我们采用Sobel法对系数乘积的显著性进行了检验Sobel的检验统计量为 z = a ^ b ^ / s a b ，其中 s a b = a ^ 2 s b 2 + b ^ 2 s a 2 ， s a 和 s b 分别是 a ^ 和 b ^ 的标准误。如果Z值大于临界值，则认为中介效应显著。 Table 4 Test results of customer concentration and enterprise investment leve 变量 (1) (2) RI RI 截距项 0.098 * 0.099 ** (1.90) (1.92) top5 0.030 *** (2.53) size 0.023 *** 0.022 *** (4.20) (4.08) lev 0.073 *** 0.073 *** (7.50) (7.46) roa −0.089 *** −0.088 *** (−6.44) (−6.41) lar 0.024 * 0.017 * (1.65) (1.10) N 4326 4326 F 41.71 34.69 调整R 2 0.037 0.038 表4. 客户集中度与企业投资水平的检验结果 注：表中括号内的数字为t值； * 、 ** 、 *** 分别表示显著性水平为10%、5%和1%。 Table 5 Test results of mediating effec 变量 (1) (2) log ( c o s t i ， t c o s t i ， t − 1 ) log ( c o s t i ， t c o s t i ， t − 1 ) 截距 0.026 *** 0.012 *** (15.07) (2.82) log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) 0.651 *** 0.656 *** (50.54) (51.16) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) −0.411 *** −0.411 *** (−6.89) (−6.92) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × t o p 5 i ， t −0.209 ** −0.195 ** (−2.04) (−1.92) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R I i ， t −0.255 *** −0.256 *** (2.57) (2.58) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × l e v i ， t −0.221 *** −0.204 *** (−3.02) (−2.80) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × A I i ， t −0.141 ** −0.145 *** (−7.55) (−7.79) D i ， t × log ( R e v i ， t R e v i ， t − 1 ) × R O A i ， t 0.184 ** 0.206 ** (1.99) (2.24) 行业 未控制 已控制 年份 未控制 已控制 N 4326 4326 F 463.05 222.81 调整R 2 0.4279 0.4348 表5. 中介效应的检验结果 注：表中括号内的数字为t值； * 、 ** 、 *** 分别表示显著性水平为10%、5%和1%。 表6列示了具体计算过程，根据温忠麟等(2004) [ 22 ] 的研究结论，显著水平5%对应的临界值为0.97，而由检验结果可知，基于关系专用性投资中介效应的z值的绝对值为1.789，大于临界值0.97，说明客户集中度、关系专用性投资和企业成本粘性之间存在着显著的中介效应，即关系专用性投资充当了客户集中度影响成本粘性的中介变量。 此外，本文还进行了如下的稳健性测试检验：1) 对专用性资产采用(广告费用 + 研发费用)/营业收入衡量；2) 用前五大客户采购比例是否大于30%、50%和60%作为虚拟变量衡量客户关系；3) 为避免样本行业分布不均对本文结果的可能影响，将样本中数量较少的行业(木材、家具和其他制造业)与样本中数量较多的行业(石油、化学、塑胶、塑料和机械、设备、仪表)删去后重新回归；4) 考虑到客户集中度可能产生的内生性问题，采用滞后一期的客户集中度进行检验。所有检验结果与前文研究结论基本一致。 Table 6 Sobel test result tabl 变量 b ^ s a s b s a b z RI 0.030 −0.254 0.012 0.099 0.003 −1.789 表6. Sobel检验结果表
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user: 7. 结论与建议 本文以2011~2016年沪深A股制造业上市公司为研究对象，参考Anderson等(2003) [ 2 ] 的方法建立成本粘性的回归模型，实证检验了客户集中度对企业成本粘性的影响，并进一步考察了两者关系之间的中介变量。研究结果表明，成本粘性现象在中国制造业上市公司的确存在且客户集中度越大，企业成本粘性越强。同时进一步的研究发现，在客户集中度影响企业成本粘性的影响路径中，关系专用性投资充当了重要的中介变量，客户集中度越高，企业投入的关系专用性投资越多，高关系专用性投资增加了企业下调成本和交易成本，进而强化了企业成本粘性。 本文的研究进一步丰富和拓展了有关客户集中度和企业成本粘性的文献，也对客户集中度影响企业成本粘性的中介变量和作用机制提供了相关经验证据。基于本文研究结论，我们建议企业：1) 转变成本管理的理念，从单一对产品制造环节的成本控制到企业内外部各环节的全面成本管理，从而更好地把控成本，提升公司的业绩；2) 重视客户关系管理，尤其是客户集中度和议价能力较强的情况下，除了维持现有销售渠道的稳定性和可靠性之外，还应积极拓展新的销售渠道，进一步争取主动权；3) 重视关系专用性投资，提高合作关系的强度，从单纯的利益博弈关系转向构建互利互惠的合作关系，避免客户的“敲竹杆效应”。
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user: 摘 要 杂交水稻的制种是一个受多方面因素影响的过程，环境因素直接影响着水稻生产的芽率、结实率、产量等。本文探讨了“水稻制种宝”不同的施用量对C两优华占有效穗、结实率、产量以及相对经济产出的影响，结果表明：1) 基施“水稻制种宝”能有效的增加单位面积有效穗，在试验浓度范围内，随着施用量的增加而增加；2) 基施“水稻制种宝”在一定程度上能提高制种结实率与产量，达到增产增收的目的，其中A 4 处理结实率最高，A 3 处理产量最高；3) 基施“水稻制种宝”能提高相对经济产出，以A 3 处理的相对经济产出最高，增幅达5.28%。 关键词 :“水稻制种宝”，C两优华占，制种，效果 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 水稻的正常生长发育需要从土壤中吸取各种元素，其中水稻生产过程中必需元素有16种，其中镁、硫、铁、硼、铜、锰、锌、钼、氯等被称为中微量营养元素，它们是植物体需求量很少但必不可少的一种元素，这些元素通过与蛋白质和其他有机基团结合，形成酶、激素、维生素等生物大分子，发挥着重要的生理生化作用。植物的生长发育过程是一个复杂的生理生化过程，这个过程中需要多种酶催化，当土壤中元素缺少或不能被植物利用时，植物生长发育将会受阻。由于它们容易忽视而造成它们缺乏或潜在缺乏，导致作物减产和农产品品质变差 [ 1 ] 。 “水稻制种宝”是一种富含硼、锌、钼、铜、锰、铁、硫、镁、氯等多种中微量营养元素，包含各种能提高营养元素吸收率和利用率的有机酸，使用能增强作物的抗逆性和改善农产品品质的可溶性硅酸盐的水溶性微肥。能有效促进水稻根系生长，促进水稻分蘖，增加有效穗，减少无效分蘖；提高穗层整齐度，增加父本花粉量，促进母本柱头外露，提高授粉率；增加亲本抗逆性；增加每穗实粒数，减少每穗瘪粒数，提高结实率，增加千粒重；基施“水稻制种宝”能增加水稻制种产量。 水稻的制种产量受环境的严重制约，不适宜的环境甚至能使制种产量急剧下降甚至绝收，提高水稻自身抗逆性势在必行 [ 2 ] 。关于“水稻制种宝”在杂交水稻制种方面的研究鲜见报道，本试验通过对C两优华占进行基施“水稻制种宝”，探讨“水稻制种宝”的最佳基施施用量，以便为C两优华占的大面积制种提供参考与理论依据，现将试验结果报道如下。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 供试材料 “水稻制种宝”由达州市通川区宏瑞种业有限公司提供，C两优华占有北京金色农华种业科技股份有限公司提供。 2.2. 试验方法 试验设在福建省三明市建宁县溪口镇杉溪村，海拔460.5 m，土壤肥力中等，试验采用大区对比，设5个处理，不设重复。A 1 ：0 g/hm 2 (CK)、A 2 ：3.75 kg/hm 2 、A 3 ：7.50 kg/hm 2 、A 4 ：11.25 kg/hm 2 、A 5 ：15.0 kg/hm 2 5个浓度梯度。每个试验小区面积66.7 m 2 ，试验总面积为335 m 2 。“水稻制种宝”与基肥混匀后于移栽前撒入试验田中，育秧采用水育秧方式，秧龄30 d，移栽规格13.3 cm × 16.7 cm，双苗移栽，于抽穗期用布障将各个处理隔开，以防止父本的花粉对相邻小区的影响。取样时采取五点取样法，每个小区连续的取5穴进行经济性状考察，每个小区单收后用网袋装好晒干后再处理干净计为实际产量。探讨不同施用量“水稻制种宝”对供试水稻品种C两优华占制种产量的影响。
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user: 3. 结果与分析 不同处理之间经济性状与产量的比较见表1，从表1中可以看出，随着“水稻制种宝”施用量的增加，单位面积有效穗有增长的趋势。其中，A 5 的幅度最大，其值为12.5%，A 4 的幅度为11.66%，A 3 的幅度为6.66%，A 2 的幅度最小，其值为5%；“水稻制种宝”能在一定程度上增加水稻的结实率，结实率增加幅度最大的是A 4 ，比A 1 增加5.65%，结实率增加幅度最小的是A 2 ，比A1增加3.22%；“水稻制种宝”不同施用量对C两优华占制种理论产量有一定的影响，理论产量增幅最大的处理是A 3 ，增幅达7.28%；其次是A 3 ，增幅为6.49%；再次是A 5 ，增幅为3.77%；A 2 的增幅最小，其值为3.4%；各个处理中的实际产量，以A 3 最高，增幅达6%，A 4 的增幅为5.32%，A 2 的增幅为2.27%，A 5 的增幅为2.07%。 “水稻制种宝”施用量与单位面积有效穗之间的相关性见图1，从图中可以看出“水稻制种宝”施用量与单位面积有效穗之间呈直线相关，Y = 2.4572X + 293.48 (R 2 = 0.955)。由此可知在试验范围内“水稻制种宝”在一定程度上能促进水稻的生长，增加分蘖，提高C两优华占单位面积有效穗。 “水稻制种宝”施用量与结实率之间的相关性见图2，从图中可以看出，随着“水稻制种宝”用量的提高，C两优华占结实率呈现先增加后减小的趋势。Y = −0.0133X 2 + 0.3085X + 34.185 (R 2 = 0.9768)。在试验范围内，当“水稻制种宝”的用量为11.60 kg/hm 2 时，C两优华占的平均结实率达最大值。 不同的“水稻制种宝”施用量对C两优华占制种产量的影响见图3。从图中可以看出，施用“水稻制种宝”的田块的产量明显高于对照。“水稻制种宝”施用量与制种产量之间的相关性为Y = −2.1109X 2 + 38.635X + 2450.1 (R 2 = 0.9556)。在试验范围内，当“水稻制种宝”的施用量为9.15 kg/hm 2 时，C两优华占的制种产量最高。 相对经济产出是当年所有经济收益与投入成本的差值 [ 3 ] 。不同的处理的相对经济产出的比较见表2，从表2中可以看出，A 3 处理的相对经济产出最高，增幅为5.28%，其次是A 4 处理，增幅为4.25%，再次 Table 1 Comparative the economic characters of all treatments in yiel 处理 有效穗(万穗/hm 2 ) 每穗实 粒数 总粒数 结实率(%) 理论产量(Kg/hm 2 ) 实际产量(Kg/hm 2 ) ±Ck (%) ±Ck (%) ±Ck (%) ±Ck (%) A 1 291.06 0 42.2 123.65 34.16 0 2458.8 0 2251.8 0 A 2 305.61 5.00 41.6 117.97 35.26 3.22 2542.3 3.40 2303.0 2.27 A 3 310.455 6.66 42.5 119.37 35.59 4.19 2637.8 7.28 2386.8 6.00 A 4 325.005 11.66 40.3 111.60 36.09 5.65 2618.3 6.49 2371.7 5.32 A 5 327.435 12.50 39.0 108.85 35.80 4.80 2551.5 3.77 2298.3 2.07 表1. 各处理经济性状与产量的比较 图1. “水稻制种宝”施用量与有效穗的相关性 图2. “水稻制种宝”施用量与结实率的相关性 图3. “水稻制种宝”施用量与产量的相关性 Table 2 The relative of economic output of the treasure of seed productio 处理 制种宝用量 (kg/hm 2 ) 制种产量 (kg/hm 2 ) 制种收益 (元) 制种宝投入 (元) 相对经济产出 (元) ±Ck (%) A 1 0 2251.8 31525.2 0 31525.2 0.00 A 2 3.75 2302.95 32241.3 112.5 32128.8 1.91 A 3 7.5 2386.8 33415.2 225 33190.2 5.28 A 4 11.25 2371.65 33203.1 337.5 32865.6 4.25 A 5 15 2298.3 32176.2 450 31726.2 0.64 表2. “水稻制种宝”相对经济产出 注：种子单价14元/kg，“水稻制种宝”单价30元/kg。相对经济产出 = 制种产量 × 单价 – “水稻制种宝”用量 × 单价。Injection: The unit price of seed unit price was 14 yuan per kg， the unit price of treasure of seed production was 30 yuan per kg. The relative of economic output = the yield of seed production × unit price − the application rate of “the treasure of seed production” × unit price. 为A 2 处理，增幅为1.91%，增幅最低的是A 5 ，为0.64%。由此可见在试验范围内对C两优华占施用“水稻制种宝”的最佳用量为A 3 。
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user: 4. 结论与讨论 1) 对C两优华占基施“水稻制种宝”能有效的促进分蘖，增加单位面积有效穗，在试验范围内，随着“水稻制种宝”施用量的增加而增加，增幅最高达12.5%； 2) 基施“水稻制种宝”能在一定程度上增加结实率。在试验范围内A 4 处理结实率最高，施用量与结实率的相关性为Y = −0.0133X 2 + 0.3085X + 34.185 (R 2 = 0.9768)，试验范围内，当“水稻制种宝”的施用量为11.60 kg/hm 2 时，C两优华占的平均结实率达最大值； 3) A 3 处理制种产量最高，基施“水稻制种宝”施用量与制种产量之间的相关性为Y = −2.1109X 2 + 38.635X + 2450.1 (R 2 = 0.9556)，在试验范围内，当“水稻制种宝”的施用量为9.15 kg/hm 2 时，C两优华占的制种产量最高； 4) 基施“水稻制种宝”能提高相对经济产出，在试验范围内以A 3 处理的相对经济产出最高，增幅达5.28%。 本文探讨了“水稻制种宝”对水稻制种经济性状构成方面的影响，但是在“水稻制种宝”对C两优华占的生长发育方面的生理生化方面的影响有待进一步的研究。
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user: 摘 要 本文以银川市为例，基于街道(乡镇)级人口统计数据和公里格网土地利用数据，建立多元线性回归模型，进行人口数据空间化，生成公里格网银川市人口地图，并基于此，计算了银川市地震烈度为7度、8度、9度时白天和夜晚的人员伤亡地图。结果表明，本文的人口空间化结果精度为26%，较为可靠；基于公里格网进行地震人员伤亡评估，打破了行政区划界限，能从整体上反应地震人员伤亡情况，同时也能反映各行政单元内部地震人员伤亡情况，从而为地震应急避难场所设置及震后救援提供更精准的数据支持。 关键词 :多元线性回归，人口数据空间化，地震人员伤亡评估 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国地处世界两大地震带——欧亚地震带和环太平洋地震带包围之中，地震活动具有频度高、强度大、震源浅、分布广的特点，是地震灾害最严重的国家之一。据统计，上个世纪(1990年)以来，全球大陆7级以上的强震，我国约占35%，两次造成20万以上人口死亡的大震都在中国。破坏性地震发生后，如何对人员损失进行快速准确的评估，从而制定相应的应急救援方案，对争取救援时间，减少人员伤亡至关重要。而这些工作都离不开人口数据库的支持。一直以来，人员损失评估中广泛使用的人口数据为以行政区为单元的统计数据，这使得评估结果仅能反映行政单元之间的人员损失分布情况，难以反映行政单元内部的人员损失分布情况。 20世纪90年代初，科学家提出了“人口数据空间化”的概念，即将以行政区为单元的人口数据展布到一定尺寸的地理格网上，此后，在遥感、GIS等技术的支持下，学者们发展出一系列具有代表性的方法。这些方法主要有两类：面插值法和统计建模法。面插值法是通过空间插值技术，实现人口数据从统计单元到规则空间单元的转换，生成精细网格人口表面。主要方法有phcnophylatic插值 [ 1 ] 、面积权重法 [ 2 ] 、距离衰减法 [ 3 ] 、核心估计法 [ 4 ] 。统计建模方法是通过分析行政单元尺度上人口与其它因子的关系，将这种关系应用于格网尺度，反演格网人口，主要有三类：① 通过建立遥感光谱和人口密度的关系进行人口密度模拟 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ；② 利用人口与土地利用的关系进行人口空间化建模 [ 8 ] - [ 13 ] ；③ 在土地利用数据的基础上，引入与人口分布密切相关的水系、地形、道路、居民点等数据，建立多元数据融合模型 [ 14 ] [ 15 ] 。随着人口数据空间化研究的深入，学者们已经开始基于格网数据进行人员损失评估研究的探索。丁文秀等(2011) [ 13 ] 对湖北省人口数据进行了空间化，并将结果应用于巴东Ms5.1级地震灾情评估。韩贞辉等(2013) [ 16 ] 建立了公里格网人口和房屋数据，对彝良地震进行了评估。但目前这种探索仅仅针对某一震例，并未大规模推广。目前有关银川市的人口数据空间化及震害损失评估研究，多是以县级级数据为基础，与其它市级行政区一起建模，而不同区域人口空间分布的规律具有显著差异，这类模型较难反映银川市人口空间分布的个性化特征，从而降低了人口空间化的可靠性。本文拟基于市辖区(乡镇级)人口统计数据，利用土地利用与人口分布的关系，建立人口空间化模型，在此基础上，评估对不同烈度下银川市受灾人口分布。