引言

在经济增长放缓、市场竞争加剧及外部不确定性上升的背景下，企业财务风险问题日益受到关注。特别是在融资环境趋紧和产业链联系不断深化的条件下，如何通过优化供应链关系提升抗风险能力，已成为学术界和实务界关注的重要议题。供应链不仅影响企业生产经营效率，还会通过资金流、信息流和信用传导影响企业融资能力与财务稳定性。因此，作为反映企业上下游关系的重要指标，供应链集中度的经济后果值得深入研究。

随着企业分工不断深化，供应链集中度逐渐成为衡量企业供应链关系的重要指标。较高的供应链集中度有助于降低交易成本、提高信息共享效率并增强资源获取能力。已有研究表明，供应链集中度能够促进上下游协同、稳定现金流并缓解融资约束，从而降低企业财务风险。

融资约束是影响企业财务风险的重要因素。融资约束较高的企业往往面临融资困难和资金压力，更容易陷入财务困境。相关研究发现，稳定的供应链合作关系有助于降低融资约束水平，而融资约束的缓解能够降低企业财务风险。因此，融资约束可能是供应链集中度影响企业财务风险的重要传导机制。

基于此，本文以我国A股上市公司为研究对象，考察供应链集中度对企业财务风险的影响，并进一步检验融资约束的中介作用，以期为企业优化供应链管理和提升风险抵御能力提供经验证据。

理论分析与研究假设

（一）供应链集中度与企业财务风险

供应链集中度反映企业与主要客户或供应商的交易依赖程度，本质体现供应链关系的稳定性与协同性。基于交易成本理论，企业与核心客户或供应商建立长期稳定合作关系，可减少搜寻、谈判和履约监督成本，提高资源配置效率与经营稳定性。周晨等（2024）研究指出，高供应链集中度促使企业与核心供应商或客户建立更稳定、深入的战略合作关系，提高供应链协同效率，降低交易成本。相比分散型供应链结构，较高的供应链集中度有助于形成稳定交易预期，增强企业应对市场波动的能力。

基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：供应链集中度的提高能够降低企业财务风险。

（二）融资约束的中介作用

企业供应链集中度较高时，与少数核心供应商或客户紧密合作，可降低信息不对称性和交易成本。与主要供应链伙伴长期稳定合作，能获可靠原材料供应和稳定销售渠道，减少经营不确定性，降低违约和财务风险。褚乘龙和黄国平（2024）研究基于信息不对称理论指出，高供应链集中度降低信息不对称性、改善透明度，使企业内外部交易更透明，缓解融资约束，提升外部投资者和金融机构对企业现金流和偿债能力的信心，间接提升企业抗风险能力。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设2：融资约束在供应链集中度对企业财务风险的影响过程中发挥中介作用。

二、变量选取与模型构建

（一）样本选择与数据来源

本文研究供应链集中度对企业财务风险的影响，以A股上市公司为对象，选取2014 -2024年企业数据为样本，初始样本源于国泰安（CSMAR），并对其进行如下处理：剔除ST及ST*的上市公司；剔除金融行业和房地产行业公司；剔除变量缺失值和异常值；为消除极端值对研究结果的影响，本文对所有连续变量进行1%和99%分位缩尾处理。经以上处理，本文得到15623个有效公司观测数据，利用统计软件stata17对数据进行分析。

（二）变量选取与定义

1. 被解释变量：企业财务风险（FR）

参考Edward Altman建立的Z指数法来衡量财务风险，Z值越高，企业面临的财务风险越小。。其中，=营运资金/总资产，反映资产变现与规模特征；=留存收益/总资产，反映公司累积盈利能力；=息税前利润/总资产，反映资产盈利能力；=权益市场价值/总负债账面价值，是衡量公司财务结构、体现所有者与债权人权益关系的比率，可反映偿债能力；X5=营业收入/总资产，反映企业资产周转情况，衡量公司资产利用效率。

2.解释变量：供应链集中度（SC）

前5大供应商、客户采购销售比例之和的均值。

3. 中介变量：融资约束

参考已有研究结果，融资约束以FC指数和SA指数分别作为中介变量。FC值越大，表明企业面临的融资约束问题越严重。，其中size是企业总资产规模自然对数，age是企业年龄，为便于结果比较，取SA计算结果绝对值。SA指数绝对值越大，企业融资约束问题越严重。

4. 控制变量

借鉴同类文献做法，本文选取总资产收益率（ROA）、企业规模（ES）、资产负债率（LEV）、销售增长率（GROWTH）、产权性质、第一大股东持股比例（TOP）、产权性质（SOE）、公司年龄（AGE）。主要变量定义见表1。

变量分类	变量名称	符号	变量定义和计量指标
被解释变量	企业财务风险	FR	Altman企业Z指数公式
解释变量	供应链集中度	SC	前五大供应商、客户采购销售比例之和均值
中介变量	融资约束	FC	FC指数衡量
	融资约束	SA	SA指数衡量取绝对值
控制变量	总资产收益率	ROA	企业当期净利润／当期总资产平均余额
	企业规模	ES	企业期末总资产额取对数
	资产负债率	LEV	企业当期负债总计／企业当期资产总计
	销售收入增长率	GROWTH	（企业营业收入本年本期金额-企业营业收入上年同期金额）/企业营业收入上年同期金额
	股权集中度	TOP	第一大股东持股比例
	产权性质	SOE	0：非国有企业，1：国有企业；将实际控制人性质为国有企业、行政机构、事业单位、中央机构、地方机构为国有企业，其他为非国有企业。实际控制人若有多个，只要其中之一是国有企业，判断为1
	企业年龄	AGE	企业年龄

（三）模型构建

本文采用双向固定效应模型来对假设进行实证分析，为检验假设1和假设2，分别探究供应链集中度对企业财务风险的线性关系以及融资约束的中介作用，分别通过模型(1)和模型(2)检验：

模型(2)，中介检验三步法检验融资约束的中介作用：

其中，i和t分别代表企业个体和年份，代表企业财务风险，代表企业供应链集中度，和分别代表融资约束FC和SA，代表控制变量，为个体固定效应，为时间固定效应，为随机误差项。

三、实证分析

（一）描述性统计

表2展示主要变量描述性统计结果，共15,623个观测值。企业财务风险（FR）均值5.217，最小0.262，最大34.56，因FR指数越大抗风险能力越强、财务风险越低，不同企业财务风险差异大，部分企业抗风险强。解释变量供应链集中度（SC）均值33.05，最小4.03，最大80.35，样本企业供应链依赖程度差异明显，多数企业供应链集中度适中，少数企业依赖核心客户或供应商。融资约束变量中，FC均值0.537，范围-0.313至1.036；SA均值3.9，最小2.327，最大5.863，样本企业普遍有融资约束，但企业间融资环境和能力有差异。控制变量方面，企业规模、资产负债率等变量取值差异较大，样本企业在经营、资本结构等方面异质性强。

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
fr	15623	5.217	5.459	0.262	34.56
sc	15623	33.05	15.88	4.03	80.35
fc	15623	0.537	0.265	-0.313	1.036
sa	15623	3.9	0.257	2.327	5.863
roa	15623	0.0404	0.0631	-0.249	0.675
es	15623	22.17	1.133	19.28	28.24
lev	15623	0.387	0.183	0.00797	0.899
growth	15623	0.124	0.278	-0.546	1.999
top	15623	31.71	14	1.84	89.99
soe	15623	0.235	0.424	0	1
age	15623	8.943	6.417	2	32

（二）相关性分析

为考察各变量相关关系并检验是否存在多重共线性问题，本文进行了Pearson相关性分析，结果如表3所示。由表可知，供应链集中度（SC）与财务风险指标（FR）在1%水平上显著正相关，相关系数0.134，表明供应链集中度越高，企业风险承担能力越强、财务风险越低，初步支持研究假设。此外，各变量相关系数绝对值均未超0.9，说明变量间不存在严重多重共线性问题，可满足后续回归分析要求。

变量	fr	sc	fc	sa	roa	es	lev	growth	top	soe	age
fr	1
sc	0.134***	1
fc	0.260***	-0.047***	1
sa	-0.075***	-0.052***	-0.060***	1
roa	0.332***	-0.058***	0.038***	-0.063***	1
es	-0.297***	-0.155***	-0.875***	0.033***	0.076***	1
lev	-0.613***	-0.089***	-0.521***	0.050***	-0.301***	0.461***	1
growth	0.038***	0.064***	-0.024***	-0.107***	0.326***	0.032***	0.046***	1
top	0.002	0.011	-0.096***	-0.099***	0.144***	0.120***	0.003	0.006	1
soe	-0.096***	-0.032***	-0.321***	0.132***	-0.041***	0.311***	0.209***	-0.064***	0.155***	1
age	-0.135***	-0.132***	-0.454***	0.401***	-0.074***	0.460***	0.241***	-0.113***	-0.040***	0.475***	1

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著。

（三）基准回归结果

根据表4基准回归结果，模型（1）仅纳入解释变量供应链集中度（SC）回归，SC回归系数为0.03，在1%水平显著为正，表明供应链集中度越高，企业财务风险越低。因用FR指数衡量企业财务风险，FR指数越大代表财务风险越低，所以较高供应链集中度有助于降低财务风险。模型（2）加入企业特征控制变量后，SC回归系数为0.02，仍在1%水平显著为正，虽系数下降但核心结论稳定，验证了研究假设。

	(1)	(2)
	fr	fr
sc	0.030***	0.020***
	(7.540)	(5.528)
roa		10.151***
		(17.100)
es		-0.795***
		(-9.719)
lev		-12.264***
		(-37.703)
growth		-0.053
		(-0.528)
top		-0.024***
		(-4.665)
soe		0.285
		(1.532)
age		0.169**
		(2.345)
cons	4.425***	25.231***
	(2.978)	(13.124)
N	15623	15623
R2	0.106	0.260

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著，括号中为t值。

（四）中介效应机制检验

1. FC指数衡量融资约束

FC指数优势在于全面、动态捕捉企业融资可得性与成本细微变化，精准解释其对财务风险传导机制。表5显示，供应链集中度（SC）对企业财务风险（FR）回归系数为0.02，在1%水平显著，表明SC提高能显著提升FR指数，增强抗风险能力、降低财务风险。以FC为被解释变量回归，SC回归系数为 -0.003，在1%水平显著，说明SC提高能显著降低企业融资成本。同时纳入SC和FC后，FC回归系数为 -5.319，在1%水平显著，SC回归系数由0.02降至0.003且不再显著。在加入FC后SC对FR直接影响消失，说明融资成本在SC影响FR过程中起完全中介作用，即融资成本降低有助于提高企业财务抗风险能力。其机理是，FC指数综合衡量企业内部因素获取资金难易，公式涵盖偿债能力和资金需求财务指标。SC高时企业盈利能力增强、现金流稳定，财务指标改善使FC指数降低，意味着企业能低成本、便捷获资金，避免极端融资风险。故以FC指数衡量融资约束时，SC对财务风险影响几乎完全通过融资约束传导，凸显资金流动性和可得性对企业财务稳健的核心作用。

	(1)	(2)	(3)
	fr	fc	fr
sc	0.020***	-0.003***	0.003
	(5.528)	(-28.774)	(0.863)
roa	10.151***	0.371***	12.125***
	(17.100)	(20.580)	(20.359)
es	-0.795***	-0.188***	-1.795***
	(-9.719)	(-75.702)	(-18.460)
lev	-12.264***	-0.285***	-13.781***
	(-37.703)	(-28.864)	(-41.585)
growth	-0.053	0.001	-0.047
	(-0.528)	(0.392)	(-0.471)
top	-0.024***	0.001***	-0.020***
	(-4.665)	(4.948)	(-3.913)
soe	0.285	0.009	0.332*
	(1.532)	(1.549)	(1.805)
age	0.169**	0.012***	0.234***
	(2.345)	(5.578)	(3.285)
fc			-5.319***
			(-18.442)
cons	25.231***	4.727***	50.373***
	(13.124)	(80.942)	(21.560)
N	15623	15623	15623
R2	0.260	0.564	0.279

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著，括号中为t值。

2. SA指数衡量融资约束

相较于FC指数，SA指数基于企业规模和年龄构建，避免使用受内生性问题干扰的财务比率，缓解传统指标测量偏误，有较好样本普适性，适用于含大量非金融上市公司的研究场景。表6结果显示，供应链集中度（SC）与企业财务风险指标（FR）显著正相关，回归系数0.02且在1%水平显著，表明SC提高能增强企业抗风险能力、降低财务风险。SC对融资约束（SA）回归系数为负且在1%水平显著，表明SC提高能缓解企业融资约束。加入SA后，SA回归系数 -7.442且在1%水平显著，说明融资约束越低，企业FR指数越高、抗风险能力越强、财务风险越低。同时，SC回归系数由0.02降至0.018但仍在1%水平显著，表明融资约束在SC影响企业财务风险中发挥部分中介作用，即SC不仅能直接增强企业抗风险能力，还能通过缓解融资约束降低财务风险。

	(1)	(2)	(3)
	fr	sa	fr
sc	0.020***	-0.000***	0.018***
	(5.528)	(-5.209)	(5.026)
roa	10.151***	0.040***	10.447***
	(17.100)	(4.984)	(17.669)
es	-0.795***	-0.013***	-0.895***
	(-9.719)	(-12.220)	(-10.932)
lev	-12.264***	0.056***	-11.848***
	(-37.703)	(12.786)	(-36.372)
growth	-0.053	0.003*	-0.034
	(-0.528)	(1.903)	(-0.339)
top	-0.024***	-0.001***	-0.031***
	(-4.665)	(-12.560)	(-5.915)
soe	0.285	0.009***	0.355*
	(1.532)	(3.775)	(1.918)
age	0.169**	0.035***	0.428***
	(2.345)	(35.887)	(5.684)
sa			-7.442***
			(-11.327)
cons	25.231***	3.916***	54.374***
	(13.124)	(151.503)	(16.960)
N	15623	15623	15623
R2	0.260	0.914	0.267

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著，括号中为t值。

（五）稳健性检验

为了进一步保证回归结果的可靠性，本文采用替换解释变量的方法，将原供应链集中度指标“前五大供应商采购占比与前五大客户销售占比的平均值（SC）”替换为“第一大供应商采购占比与第一大客户销售占比的平均值（SC2）”后重新回归分析。结果显示，未加入和加入控制变量时，SC2回归系数分别为0.01和0.009，均在5%显著性水平下显著为正。以不同方式衡量供应链集中度时，提高供应链集中度仍能显著提升企业抗风险能力、降低财务风险，与基准回归结果相比，变量系数方向和显著性一致，研究结果稳健。

	(1)	(2)
	fr	fr
sc2	0.010**	0.009**
	(2.263)	(2.108)
roa		9.628***
		(15.435)
es		-0.815***
		(-9.428)
lev		-12.558***
		(-36.529)
growth		-0.047
		(-0.442)
top		-0.027***
		(-4.846)
soe		0.359*
		(1.876)
age		0.066
		(0.879)
cons	5.093***	27.625***
	(4.780)	(13.384)
N	13623	13623
R2	0.109	0.267

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著，括号中为t值。

（六）异质性检验

为考察供应链集中度对企业财务风险影响的地区差异，本文按企业注册地将样本分为东部、中部和西部地区分别回归，结果如下：核心解释变量方面，供应链集中度（sc）在东部和西部地区回归系数均为0.024，分别在1%和5%统计水平上显著为正；在中部地区，回归系数为0.003，未通过显著性检验。这表明提高供应链集中度可显著增强东部和西部企业抗风险能力、降低财务风险，但在中部地区作用不显著。原因可能是东部市场化程度高、产业链协同机制完善，企业能发挥供应链资源整合优势提升抵御风险能力；西部企业外部资源有限，与核心客户或供应商建立稳定合作关系可缓解经营不确定性、增强财务稳健性。而中部地区企业供应链集中度的资源配置和风险缓释效应未充分显现，影响无统计显著性。总体来看，供应链集中度对企业财务风险的改善作用主要体现在东部和西部地区，验证了影响存在区域差异。

	(1)	(2)	(3)
	东部	中部	西部
sc	0.024***	0.003	0.024**
	(5.606)	(0.243)	(2.501)
roa	9.855***	12.404***	8.866***
	(13.912)	(8.622)	(5.147)
es	-1.030***	-0.991***	-0.003
	(-10.200)	(-4.494)	(-0.018)
lev	-12.095***	-11.689***	-12.727***
	(-31.876)	(-13.282)	(-13.410)
growth	-0.122	0.141	0.157
	(-1.037)	(0.537)	(0.526)
top	-0.025***	-0.053***	-0.004
	(-4.020)	(-3.797)	(-0.278)
soe	0.114	1.031**	-0.160
	(0.534)	(1.991)	(-0.256)
age	0.195**	0.206	0.027
	(2.369)	(1.299)	(0.148)
cons	30.049***	30.153***	8.805*
	(12.963)	(5.904)	(1.826)
N	11194	2525	1904
R2	0.270	0.249	0.238

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上统计显著，括号中为t值。

四、结论与建议

（一）研究结论

本文以2014—2024年我国A股上市公司为样本，基于双向固定效应模型考察供应链集中度对企业财务风险的影响及融资约束的中介作用。研究发现：

第一，供应链集中度提高可显著降低企业财务风险。基准回归显示，供应链集中度（SC）与企业财务风险指标（FR）正相关，FR指数越大企业抗风险能力越强、财务风险越低，原因是与核心客户和供应商建立稳定合作可提升协同效率、稳定现金流、增强资源获取能力，提高财务稳健性。

第二，融资约束在供应链集中度影响企业财务风险中起中介作用。以FC指数衡量时，供应链集中度缓解融资约束，引入FC后SC对财务风险直接影响不显著，FC发挥完全中介作用；以SA指数衡量时，供应链集中度降低融资约束，引入SA后回归系数下降但仍显著，SA发挥部分中介作用。总体上，供应链集中度既能直接降低财务风险，也能通过缓解融资约束间接提升抗风险能力。

第三，供应链集中度对企业财务风险的影响有异质性。地区层面，风险缓释作用在东部和西部企业显著，中部不显著。

第四，稳健性检验表明，替换供应链集中度测度指标，结论仍成立，说明结论具有较好稳健性和可靠性。

（二）政策建议

基于上述研究结论，本文提出以下建议：

第一，优化供应链结构，深化与核心客户和供应商战略合作。企业在控制依赖风险基础上，加强与优质伙伴长期协作，强化信息共享与业务协同，提高协同效率与资源配置能力，提升财务稳定性与风险抵御力。

第二，发挥供应链关系融资增信作用，缓解融资约束。企业依托稳定供应链关系提升信用与经营透明度，运用应收账款融资等拓宽渠道、降低成本。融资约束强的企业借助信用传导机制改善融资环境，增强资金获取能力。

第三，完善供应链金融支持体系。政府健全法律制度与信用评价体系，加强信息共享与监管；金融机构重视供应链关系在风险评估中的作用，创新产品与服务模式，提高中小企业融资可得性。

第四，实施差异化供应链治理策略。东部、西部企业发挥供应链集中度作用，推动产业链协同，中部地区企业完善市场化资源配置机制，提高协同效率，释放供应链治理对企业财务风险的改善效应。

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