2025第51卷第6期
2. 上海财经大学 会计与财务研究院，上海 200433
2. Institute of Accounting and Finance, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China
一、引 言
供应链体系是企业获取竞争优势的核心环节，中美贸易摩擦和全球新冠疫情等重大突发事件充分印证了供应商、企业与客户之间的紧密依存关系对企业稳健经营的基础性作用（史金艳等，2019；杨子晖等，2020）。现有研究表明，供应链关系对企业经营决策、投资活动和融资行为具有重要影响，供应链中断将导致企业面临重大经济损失（Hasan等，2020；Chang等，2021；江伟等，2021）。党的二十大报告明确指出，要坚持以推动高质量发展为主题，增强国内大循环内生动力和可靠性，提升国际循环质量和水平，加快建设现代化经济体系，提高全要素生产率，提升产业链供应链韧性和安全水平。提升供应链韧性与安全水平不仅是建设现代化产业体系、构建新发展格局的根本路径，更是增强我国产业国际竞争力、保障实体经济平稳运行的关键支撑，也是维护国家经济安全的重要基石。在此背景下，如何通过优化供应链稳定性来促进分工深化、提升生产效率以实现高质量发展，已成为当前学术界关注的重要课题。
交易成本理论认为，市场与企业是资源配置的两种基本方式：前者通过价格机制引导要素流动实现资源配置，后者则依赖内部权威关系进行资源调配，交易成本的高低决定了企业对分工方式的选择（Coase，1937）。基于这一理论框架，早期研究主要从资产专用性和环境不确定性等维度考察其对企业专业分工的影响（Walker和Weber，1984；Lieberman，1991）。随着外部环境的动态演变，后续实证研究进一步探讨了制度环境、经济条件以及技术进步等宏观因素对企业分工模式的作用（范子英和彭飞，2017；李超等，2021；袁淳等，2021）。值得注意的是，作为经济系统的关键构成部分，供应链网络特征直接影响上下游企业间的交易成本，信息不对称与利益冲突问题进一步加剧了供应链的不确定性（李维安等，2016）。然而，鲜有研究从供应链视角考察其对企业分工的影响。
供应商—客户重叠是指公司的供应商与客户为同一企业主体，这种新型供应链关系形态伴随企业经营范围的扩张而产生，近年来在资本市场引发广泛关注。供应商—客户重叠究竟会对企业产生何种影响？理论上，这种双重身份关系可通过多重机制降低企业交易成本：一是降低搜寻成本；二是依托信息优势减少契约成本；三是通过双向“套牢”效应抑制潜在机会主义行为，从而削减监督成本；四是促进共同决策机制以降低供应链协调成本。然而，现有研究尚未系统考察供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响路径及其经济后果。
本文选取2007—2020年沪深A股上市公司作为研究样本，考察了供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响及其机制。研究发现，供应商—客户重叠显著提升了企业专业化分工程度，且企业与重叠交易方的权力差异越小，该促进效应越显著。在影响机制方面，供应商—客户重叠主要通过降低外部搜寻成本、契约成本、监督成本以及供需协调成本等渠道推动企业专业化分工水平提升。进一步研究发现，这种促进效应主要源于供应链企业为加强供应链整体稳定性而开展的正常生产购销活动及长期供应链管理行为，且供应商—客户重叠能有效缓解供应链风险与外部环境风险对企业专业化分工的负面冲击。此外，供应商—客户重叠通过促进专业化分工显著提升了企业全要素生产率，表明供应链整体稳定性的增强能够通过分工深化渠道提高生产效率。
本文的研究贡献主要体现在以下三个方面：第一，现有文献大多从供应商—企业或企业—客户的单边视角考察供应链关系的影响（Hasan等，2020；Chang等，2021；江伟等，2021），鲜有研究关注企业同时与供应商和客户双向互动的经济后果。本文基于供应商—客户重叠视角，探究了供应商、企业与客户三元关系的经济影响，拓展并深化了供应链关系经济后果的研究。第二，现有文献主要从制度、经济和技术等宏观层面考察交易成本对企业分工的影响，少量研究关注供应链敏捷性（苏敬勤等，2020）和供应链金融（于小悦等，2023）等特征对企业边界的影响。本文聚焦供应商—客户重叠这一特殊供应链关系对企业专业化分工的作用机制，丰富了企业专业化分工影响因素的研究。第三，当前市场和监管部门普遍将供应商—客户重叠视为企业风险管控的重点领域，本文则从专业化分工和生产效率视角揭示了其在供应链治理中的积极效应，为构建现代化供应链体系、推动经济高质量发展提供了经验证据。
二、理论分析与研究假说
交易成本理论为分析企业组织形式与治理模式提供了基础框架，其核心在于外部交易成本与内部管控成本的权衡决定企业分工方式（Coase，1937）。现有研究表明，企业面临的外部交易成本主要包括搜寻交易对手产生的搜寻成本（施炳展和李建桐，2020；袁淳等，2021）、达成交易需支付的契约成本、确保契约有效执行的监督成本，以及合作过程中为保障供需匹配所需的协调成本（Williamson，1985）。本文认为，供应商—客户重叠通过发挥供应链治理功能，能够提升供应链整体稳定性，在显著降低企业外部交易成本的同时，不会引致内部管控成本的增加，从而有效促进企业专业化分工。
首先，供应商—客户重叠能有效降低企业搜寻交易对手的成本。传统模式下，企业需通过广泛的市场调研和信息收集，全面了解潜在供应商和客户的背景资质、商业信誉、产品质量以及价格水平等关键信息，并借助多渠道营销网络对备选交易对象进行系统评估与筛选，这一过程会产生显著的信息搜寻成本（施炳展和李建桐，2020；袁淳等，2021）。而供应商—客户重叠使企业仅需针对单一企业主体开展搜寻工作，即可同时满足供应链上下游的双向需求。这不仅显著缩小了企业同时寻找供应商和客户的搜寻范围，更通过精准匹配机制为企业提供了更高效的交易对手确定途径。
其次，供应商—客户重叠能有效降低企业契约签订成本，从而促进专业化分工。传统商业实践中，供应商与客户之间存在显著的信息不对称：供应商掌握自身产品质量及需求满足能力的私有信息，客户则了解自身信用状况及下游市场需求情况。当交易双方存在事前质量不确定性时，这种信息不对称易引发逆向选择问题（Akerlof，1970）。为规避风险，企业在契约起草阶段需与交易对手就条款内容进行多轮协商与谈判，导致契约签订成本显著增加。供应商—客户重叠通过赋予企业双重身份，使交易双方能获取更多关于对方的专有信息，包括需求特征、履约能力以及合作期望等，从而有效减少信息不对称所导致的反复协商和谈判成本。同时，重叠关系弱化了供应链上下游间的议价能力差异，甚至实现议价地位的对等化。这种平等协商机制促使供应链各方在决策时更注重整体利益协调，显著提升了契约订立效率。
再次，供应商—客户重叠能有效降低契约执行阶段的监督成本及契约不完备所引致的机会主义风险。传统商业关系中，契约履行阶段因信息不对称而导致的经济人自利行为可能引发道德风险问题（Holmström，1979）：交易双方难以完全观测对方行为时，供应商或客户可能采取符合自身利益最大化的机会主义策略。为此，企业需投入大量资源监督合同履行情况，并通过专有资产投资建立信任机制，但由此产生的可挤占准租问题会推高监督成本（Williamson，1985）。供应商—客户重叠通过以下机制显著缓解上述问题：第一，重叠关系使交易双方目标趋于一致，彼此更有动力保障材料供应以满足自身需求；第二，双重身份所形成的相互“套牢”效应降低了可挤占准租规模，抑制了机会主义倾向；第三，供产销一体化联盟有效调和了供应链资金管理矛盾——提前（延期）付款行为因双方身份对等而产生双向约束，促使交易各方同步优化资金占用效率，最终提升供应链整体资金流转效率。
最后，供应商—客户重叠能提升供应链企业间的供求协调效率，降低外部协调成本，从而促进专业化分工。供应链是由多个法律上独立的经济实体构成的网络，履约过程中常面临突发状况的挑战，包括紧急订单需求、设备故障以及运输延误等意外事件。在信息不对称的条件下，此类突发事件易引发供应链连锁反应，导致上下游企业间供需关系失衡（Kahn，1992；Diehl和Sterman，1995；Forrester，1997）。传统供应链合作模式下，上下游企业需就供需差异进行频繁的跨组织沟通与协调，显著推高了外部协调成本（Williamson，1985）。供应商—客户重叠通过构建统一的决策框架，有效缓解了信息不对称所引发的供应链波动。当履约过程中出现意外情况时，供应商—客户重叠能显著减少协调所需的时间与资源投入，从而降低外部协调成本。
基于上述分析，本文提出以下假说：
假说1：供应商—客户重叠增强了供应链稳定性，降低了外部交易成本，从而促进了企业专业化分工。
在供应链关系中，由企业间地位差异所导致的议价能力差异在供应商与客户的博弈中起着决定性作用（Porter，1979）。供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响会因地位差异而呈现异质性特征。在供应商与客户关系形成重叠后，由于双方互为供应商和客户，供应链原有的上下游关系被重构，企业与交易对手的地位由彼此间采购与销售金额的对比关系决定。根据社会交换理论，平等地位下的公平关系能实现最低交易成本，因为地位差异必然导致权力分化。尽管占据优势地位的一方可能利用其地位挤压交易对手，但被压制方也可能采取消极抵抗策略（Blau，1964）。因此，在供应商—客户重叠情境下，无论企业的采购金额是小于还是大于其对交易对手的销售金额，这种不对等的地位关系都会诱发一方的机会主义倾向与另一方的对抗行为，最终推高双方交易成本。而当企业与交易对手的采购与销售金额差异较小时，相对均衡的地位会使双方形成更紧密的相互“套牢”关系，平等交易带来的互惠共赢促使双方具有共同利益诉求，有效抑制潜在的机会主义行为，从而使外部交易成本降至最优水平。基于上述分析，本文提出以下假说：
假说2：当企业与交易对手的地位均衡时，供应商—客户重叠对企业专业化分工的促进作用更加显著。
三、研究设计
（一）样本选取与数据来源
由于上市公司年报中披露前五大供应商和客户名称并非强制性要求，2007年之前绝大多数上市公司均未披露前五大供应商及客户的具体名称，本文选取2007—2020年沪深A股上市公司作为研究样本。本文对初始样本按照以下标准进行筛选：（1）剔除公司年报中未披露或披露不明确的供应商及客户名称信息的公司；（2）剔除金融、保险类上市公司；（3）剔除公司简称中含有PT、ST的公司；（4）剔除样本期间存在严重数据缺失的公司。本文使用的财务数据、公司治理数据以及供应链数据来自CSMAR数据库。为了控制极端值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。
（二）变量定义
1. 企业专业化程度（VSI）
在企业分工相关研究中，纵向一体化与专业化构成一组对立概念：纵向一体化程度越高，企业专业化程度越低；纵向一体化程度越低，企业专业化程度越高。本文参考Buzzell（1983）以及范子英和彭飞（2017）的研究，采用修正后的价值增值法来衡量企业纵向一体化程度。其基本逻辑为：修正后增加值占修正后销售收入的比重越高，企业纵向一体化程度越高。具体计算公式如下：
| $ \begin{aligned}{V as_{Adj}} &=\dfrac{增加值-税后净利润+正常利润}{主营业务收入-税后净利润+正常利润}\\ & =\dfrac{增加值-税后净利润+净资产\times 平均净资产收益率}{主营业务收入-税后净利润+净资产\times 平均净资产收益率}\end{aligned} $ | (1) |
其中，增加值采用企业销售额与采购额的差额进行衡量，采购额根据式（2）计算得到，平均净资产收益率采用企业所属行业近3年的均值进行衡量。
| $ \begin{aligned}采购额 =&（购买商品、接受劳务支付的现金+期初预付款-期末预付款\\ &+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据）\text{/}\\ &（1+采购商品的增值税税率）+期初存货-期末存货\end{aligned} $ | (2) |
参照范子英和彭飞（2017）的研究，本文将VasAdj的反向指标定义为企业专业化程度（Vsi），具体计算公式为：Vsi=1−VasAdj。Vsi的数值越大，表示企业专业化程度越高。为确保度量有效性，本文剔除Vsi偏离合理取值区间[0，1]的观测样本。
2. 供应商—客户重叠（Dual）
本文基于公司—年度层面，将上市公司前五大客户名称与前五大供应商名称进行匹配，若匹配则认为存在供应商—客户重叠，Dual取值为1，否则为0。然而，Dual仅能反映供应商与客户是否存在重叠关系，难以捕捉重叠关系的深度与广度。为此，本文进一步构建了三个测度指标：供应商—客户重叠数量Dual_num（上市公司前五大供应商与客户中发生重叠的家数）、供应商—客户重叠金额占比Dual_part（上市公司对重叠供应商的采购金额占比与其对客户销售金额占比的均值）以及供应商—客户重叠排名Dual_rank（上市公司重叠供应商排名与重叠客户排名的均值）。
3. 控制变量
参考范子英和彭飞（2017）、施炳展和李建桐（2020）、袁淳等（2021）、于小悦等（2023）的研究，本文选取的控制变量包括资产规模（Size）、公司上市年龄（Age）、资产报酬率（Roa）、现金持有水平（Cash）、资产负债率（Lev）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Indep）、两职合一（Duality）、股权集中度（Top1）以及产权性质（Soe）。此外，本文还控制了行业固定效应（Industry）、省份固定效应（Province）和年度固定效应（Year）。变量定义见表1。
| 变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 |
| 被解释变量 | 企业专业化分工 | Vsi | 纵向一体化的反向指标，计算方法见上文 |
| 解释变量 | 供应商—客户重叠 | Dual | 若公司的供应商与客户为同一家企业则取值为1，否则为0 |
| 控制变量 | 资产规模 | Size | 总资产取自然对数 |
| 公司上市年龄 | Age | 公司上市年限加1后取自然对数 | |
| 资产报酬率 | Roa | 净利润与总资产的比值 | |
| 现金持有水平 | Cash | 公司货币资金与公司总资产的比值 | |
| 资产负债率 | Lev | 总负债与总资产的比值 | |
| 董事会规模 | Board | 董事会人数取自然对数 | |
| 独立董事比例 | Indep | 独立董事人数与董事总人数的比值 | |
| 两职合一 | Duality | 若董事长与总经理为同一人则取值为1，否则为0 | |
| 股权集中度 | Top1 | 第一大股东持股比例 | |
| 产权性质 | Soe | 国有企业取值为1，非国有企业取值为0 | |
| 行业 | Industry | 行业固定效应 | |
| 省份 | Province | 省份固定效应 | |
| 年份 | Year | 年份固定效应 |
（三）模型构建
为了检验供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响，本文构建了如下回归模型：
| $ V si_{i,t} = \alpha_0 + \alpha_{1}Dual_{i,t} + \sum Controls + Industry + Province + Year + \varepsilon_{i,t} $ | (3) |
其中，被解释变量Vsii,t为公司i在t年的专业化分工程度，解释变量Duali,t为公司i在t年是否存在供应商与客户重叠的虚拟变量。根据研究假说，本文预期Duali,t的系数α1显著为正。
四、实证结果分析
（一）描述性统计
由于非强制性披露要求，我国主动披露供应商和客户名称的上市公司占比仍然较低。尽管自2012年起披露数量呈现显著增长态势，但从2014年开始披露比例又呈现逐年下降趋势。这表明监管政策的调整显著影响了上市公司对主要供应商和客户信息的披露意愿。
表2列示了主要变量的描述性统计结果。可以看出，企业专业化程度Vsi的均值和标准差分别为0.5235和0.2001，表明专业化程度在不同上市公司之间存在较大的差异；供应商—客户重叠变量Dual的均值和标准差分别为0.0897和0.2858，表明约9%的上市公司存在供应商—客户重叠现象，且企业间差异较为显著。其他变量的分布均处于合理区间，这里不再赘述。
| 变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
| Vsi | ||||||
| Dual | ||||||
| Size | ||||||
| Age | ||||||
| Roa | − |
|||||
| Cash | ||||||
| Lev | ||||||
| Board | ||||||
| Indep | ||||||
| Duality | ||||||
| Top1 | ||||||
| Soe |
（二）基准回归分析
1. 供应商—客户重叠与企业专业化分工
表3列（1）结果显示，Dual的系数在1%的水平上显著为正，表明与不存在供应商—客户重叠的企业相比，存在重叠关系的上市公司的专业化分工水平明显较高。列（2）至列（4）结果表明，供应商与客户发生重叠的企业数量（Dual_num）越多、重叠企业的交易金额占比（Dual_part）越大、交易排名（Dual_rank）越靠前，企业专业化分工水平越高，从而假说1得到验证。
| （1） | （2） | （3） | （4） | |
| Vsi | Vsi | Vsi | Vsi | |
| Dual | ||||
| （2.604） | ||||
| Dual_num | ||||
| （2.974） | ||||
| Dual_part | ||||
| （1.947） | ||||
| Dual_rank | ||||
| （2.365） | ||||
| Size | ||||
| （3.038） | （3.014） | （3.090） | （3.071） | |
| Age | − |
− |
− |
− |
| （−0.898） | （−0.916） | （−0.910） | （−0.917） | |
| Roa | ||||
| （4.264） | （4.301） | （4.239） | （4.232） | |
| Cash | ||||
| （0.513） | （0.494） | （0.509） | （0.523） | |
| Lev | ||||
| （7.546） | （7.570） | （7.542） | （7.567） | |
| Board | − |
− |
− |
− |
| （−1.978） | （−1.985） | （−1.948） | （−1.965） | |
| Indep | ||||
| （0.035） | （0.050） | （0.017） | （0.016） | |
| Duality | − |
− |
− |
− |
| （−2.163） | （−2.158） | （−2.187） | （−2.165） | |
| Top1 | ||||
| （1.295） | （1.316） | （1.295） | （1.293） | |
| Soe | ||||
| （2.197） | （2.246） | （2.176） | （2.174） | |
| Constant | ||||
| （2.274） | （2.299） | （2.212） | （2.240） | |
| Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| Province | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | ||||
| Adj. R2 | 0.282 | 0.283 | 0.281 | 0.282 |
| 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为t值，下表同。 | ||||
2. 供应商—客户重叠、权力差异与企业专业化分工
为了考察企业与交易对手间的权力差异对供应商—客户重叠与企业专业化分工关系的影响，本文基于企业与重叠供应商和客户的采购与销售数据构建权力差异指数Power。具体而言，本文计算企业对重叠公司的采购金额与销售金额之差，并以采购与销售金额之和进行标准化处理，Power的取值范围为[−1，1]。若Power=0，则企业与交易对手处于势均力敌状态；若Power<0或Power>0，则重叠公司（企业自身）在交易关系中占据主导地位。
本文依据企业与交易对手的权力差异进行分组回归分析，结果如表4所示。在交易对手权力占优组和企业自身权力占优组，Dual的系数分别为0.0291和0.0303，均在10%的水平上显著；而在双方势均力敌组，Dual的系数为0.1465，在1%的水平上显著。值得注意的是，势均力敌组与其他两组的系数差异均在1%的水平上显著。这表明企业与重叠供应商和客户处于平等地位时，双方通过深度“套牢”形成更紧密的合作关系，促使交易成本降至最优水平，从而对企业专业化分工产生了更加显著的正向影响，从而假说2得到验证。
| （1） | （2） | （3） | |
| 交易对手权力占优 | 企业与交易对手势均力敌 | 企业自身权力占优 | |
| Dual | |||
| （1.884） | （6.716） | （1.726） | |
| 常数项、控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | |||
| Adj. R2 | 0.279 | 0.284 | 0.285 |
| 系数差异 | 列（2）—列（1）：0.117*** | ||
| 列（2）—列（3）：0.116*** | |||
| 注：受篇幅限制，表中未列示常数项和控制变量的回归结果，下表同。 | |||
（三）稳健性检验
上文研究表明，供应商—客户重叠显著提升了上市公司的专业化分工水平。为了增强研究结论的可靠性，本文将开展一系列稳健性检验。
1. 倾向得分匹配
为了缓解供应商—客户重叠样本与非重叠样本间的样本量差异问题，本文采用倾向得分匹配法进行稳健性检验。具体而言，本文以存在供应商—客户重叠的样本作为处理组，未重叠样本作为对照组，选取基准回归模型中包含行业、年度等在内的所有控制变量作为协变量。在实验组中，按照与配对变量最接近的原则，分别采用1∶1、1∶2、1∶3和1∶4的匹配比例，并结合有放回匹配方法，运用logit模型计算倾向得分，从对照组中筛选出与实验组倾向得分差异最小的个体进行匹配。基于匹配样本的回归结果显示，不同匹配比例下研究结论均保持稳健。
2. Heckman两阶段方法
针对企业自愿披露主要供应商和客户名称可能引发的样本选择偏误问题，本文参考底璐璐等（2020）的研究方法，采用Heckman两阶段模型进行控制。第一阶段以企业是否披露主要供应商和客户名称的虚拟变量作为被解释变量进行Probit回归；
3. 工具变量估计
为了缓解遗漏变量偏误的影响，本文进一步采用两阶段工具变量法来处理模型潜在的内生性问题，具体以公司上一年度同一省份相同行业中重叠公司的数量占比作为供应商—客户重叠的工具变量。
4. 基于供应商/客户变更的双重差分检验
为了缓解互为因果关系所引发的内生性问题，本文采用供应商变更、客户变更以及供应商和客户同时变更事件作为外生冲击进行双重差分检验。具体而言，若上市公司任意一家前五大供应商或客户发生变更，或供应商与客户同时发生变更，则界定为相应类型的变更事件。本文选取在变更当年及前后年度均完整披露供应商和客户名称的样本作为测试样本，构建如下双重差分模型：
| $ V si_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1T reat_i+\alpha_2Post_t+\alpha_3T reat_i\times Post_t+\sum_{ }^{ }Controls+\varepsilon_{i,t} $ | (4) |
其中，Treati为处理组虚拟变量，若上市公司从无供应商—客户重叠状态转变为存在重叠状态，则界定为处理组，Treati取值为1；若企业在变更事件前后均保持无重叠状态，则界定为对照组，Treati取值为0。Postt为时间虚拟变量，本文将变更前一年的样本设定为Postt=0，变更当年及后一年的样本设定为Postt=1。此外，为了控制混杂因素的干扰，本文剔除了样本期间未发生变更事件及从重叠状态转变为无重叠状态的样本。双重差分检验结果显示，在控制各种固定效应的情况下，交互项Treati×Postt的系数均显著为正。这表明在有效控制内生性问题后，本文研究结论依然稳健。
5. 排除替代性解释
本文系统梳理了监管部门针对上市公司和IPO公司在供应商—客户重叠问题上的监管问询函，发现供应商—客户重叠不仅是一种旨在稳定供应链、降低交易成本的供应链管理行为，而且其成因受到集中的供应商/客户结构以及特定行业特征所驱动的商业模式的影响——该模式可能促进企业专业化分工。此外，监管问询重点关注企业与重叠供应商和客户交易的真实性和合理性，监管部门普遍担忧企业可能利用重叠关系虚增收入，这种担忧同样可能影响专业化分工水平的测度。为了排除上述替代性解释，本文进一步控制相关因素进行稳健性检验。具体而言，本文采用供应链集中度（SSC）来控制对主要客户/供应商的依赖，引入企业是否属于需要上下游协同行业的虚拟变量（Co_ind）来控制行业特征的影响，运用真实盈余管理水平（REM）来控制供应链虚增收入的可能性。在排除这些干扰因素后，研究结论依然稳健。
6. 其他稳健性检验
本文参考范子英和彭飞（2017）的研究，采用0%和13%的增值税税率来测度企业专业化分工水平。此外，本文重新衡量权力差异，采用企业对重叠公司的采购与销售占比之差进行测度，并重新界定势均力敌标准：若Power的取值处于[−3%，3%]区间，则企业与交易对手势均力敌；若Power<−3%或Power>3%，则重叠公司（企业自身）占据权力优势。经过上述检验，本文研究结论保持稳健。
五、作用机制分析
本文将从交易成本视角来检验供应商—客户重叠对企业专业化分工的作用机制。
（一）搜寻成本与契约成本
本文首先从搜寻成本与契约成本的视角检验供应商—客户重叠影响企业专业化分工的路径。本文采用销售费用率（销售费用与营业收入的比值）作为搜寻成本与契约成本的代理变量。若降低搜寻成本与契约成本是供应商—客户重叠提升企业专业化分工水平的机制，则在销售费用率较高的企业（即面临较高搜寻成本与契约成本的企业）中，供应商—客户重叠对企业专业化分工的促进效应应更加显著。分组回归结果如表5列（1）和列（2）所示，Dual的系数在销售费用率较高组显著为正，而在销售费用率较低组则不显著，且两组系数差异在10%的水平上显著。这表明供应商—客户重叠能有效降低企业面临的搜寻成本与契约成本，从而显著促进专业化分工。
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | （7） | （8） | |
| 搜寻成本与契约成本 | 监督成本 | 供需协调成本 | ||||||
| 销售费用率 | 销售费用率 | 资产专用性 | 资产专用性 | 资金周转率 | 资金周转率 | 供需偏离度 | 供需偏离度 | |
| 高 | 低 | 高 | 低 | 高 | 低 | 大 | 小 | |
| Dual | ||||||||
| （2.950） | （1.031） | （3.305） | （1.074） | （0.380） | （3.703） | （3.210） | （0.405） | |
| 常数项、控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | ||||||||
| Adj. R2 | 0.346 | 0.289 | 0.326 | 0.273 | 0.237 | 0.370 | 0.269 | 0.310 |
| 系数差异 | 0.038* | 0.033* | 0.049** | 0.047** | ||||
（二）监督成本
本文接下来从监督成本的视角检验供应商—客户重叠影响企业专业化分工的路径。本文采用资产专用性与资金周转率两个指标来刻画企业的“套牢”风险和交易对手潜在机会主义行为。具体而言，参考徐虹等（2015）的研究，本文以研发投入与总资产的比值来衡量资产专用性，该比值越大表示资产专用性越高；资金周转率=营业收入/（应收账款+应收票据+预付账款−应付账款−应付票据−预收账款），该指标反映企业净商业信用的周转效率，其数值越大表示资金周转效率越高、交易对手潜在机会主义行为越少。理论上，若降低监督成本是供应商—客户重叠提升企业专业化分工水平的机制，则在资产专用性较高且资金周转率较低的企业中，供应商—客户重叠对专业化分工的促进效应应更加显著。表5列（3）和列（4）结果显示，Dual的系数在资产专用性较高组显著为正，而在资产专用性较低组则不显著，且两组系数差异在10%的水平上显著。列（5）和列（6）结果显示，Dual的系数在资金周转率较高组不显著，但在资金周转率较低组显著为正，且两组系数差异在5%的水平上显著。这表明供应商—客户重叠能有效抑制企业“套牢”风险和交易对手潜在机会主义行为，显著降低外部监督成本，从而促进专业化分工。
（三）供需协调成本
本文最后从外部协调成本的视角检验供应商—客户重叠影响企业专业化分工的路径。借鉴巫强和姚雨秀（2023）的研究，本文采用企业供给与需求的偏离度作为外部协调成本的代理变量。理论上，上市公司供需偏离度越小，供应链协同水平越高、稳定性越强，企业面临的外部协调成本越低。本文通过计算企业生产量
六、进一步分析
上文发现供应商—客户重叠能显著提升企业专业化分工水平，但这种促进效应是否存在显著的企业异质性尚不明确。基于此，本文将从供应商—客户重叠驱动因素、外部风险以及经济后果三个维度，进一步探究供应商—客户重叠与企业专业化分工之间的关系。
（一）基于供应商—客户重叠驱动因素的拓展分析
1. 经营模式的影响
供应商—客户重叠既可能源于简单的代理加工模式所形成的委托关系，也可能产生于独立的购销交易所构建的供应链关系。若属于前者，则本文结论将无法从提升供应链稳定性、降低交易成本的逻辑框架得到解释。基于此，本文首先从经营模式的视角探究供应商—客户重叠的驱动因素。本文通过人工识别企业经营范围是否涵盖委托加工业务（具体包括“加工”“代加工”“委托加工”等业务类型）进行间接检验。若上市公司经营范围包含上述业务，则界定为委托加工型企业，否则界定为生产购销型企业。表6列（1）和列（2）列示了基于经营模式分组的回归结果，委托加工型企业样本中Dual的系数不显著，生产购销型企业样本中Dual的系数则显著为正，且组间系数差异在10%的水平上显著。这表明供应商—客户重叠主要源于正常独立的购销关系，其本质是通过增强供应链稳定性、降低交易成本来实现专业化分工的供应链管理行为。
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | |
| 委托加工 | 生产购销 | 地理距离远 | 地理距离近 | 重叠持续期长 | 重叠持续期短 | |
| Dual | − |
− |
||||
| （−0.006） | （2.999） | （3.577） | （−0.019） | （2.466） | （0.768） | |
| 常数项、控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 775 | |||||
| Adj. R2 | 0.418 | 0.277 | 0.306 | 0.295 | 0.285 | 0.279 |
| 系数差异 | 0.042* | 0.053** | 0.013 | |||
2. 地理距离的影响
企业与供应商、客户之间的地理距离越远，供应链主体间的信息不对称程度越高、道德风险越大，这会诱发更多的机会主义行为并削弱决策协同效率（Ding等，2023）。为了维持供应链整体稳定性，交易各方存在通过供应商—客户重叠模式降低由此产生的交易成本的动机。本文采用企业与供应商、客户之间的平均地理距离来衡量供应链主体间的地理距离，并根据全样本的“行业—年度”中位数进行分组回归。表6列（3）和列（4）结果显示，供应商—客户重叠对企业专业化分工的促进效应在地理距离较远的企业样本中显著，在地理距离较近的企业样本中则不显著，且组间系数差异在5%的水平上显著。这表明地理距离是供应商—客户重叠的重要驱动因素，其通过缓解信息不对称，抑制机会主义倾向，提升供应链协同效率，促进了企业专业化分工水平提升。
3. 重叠持续期的影响
上文假定供应商—客户重叠的影响在时间维度上具有同质性，但实际上其效应可能随持续时间而呈现异质性特征。偶发性重叠大多为企业为应对生产经营临时需求而采取的应急行为，而持续性重叠则更可能是供应链主体为实现长期稳定而实施的策略性安排。基于此，本文进一步从重叠持续期视角考察供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响。具体而言，本文根据供应商—客户重叠时间的“行业—年度”中位数进行分组回归。表6列（5）和列（6）结果显示，在重叠持续期较长的企业样本中，Dual的系数显著为正；而在重叠持续期较短的企业样本中，其系数则不显著。这表明供应商—客户重叠实质上是供应链主体为建立稳定关系、降低交易成本而采取的长期策略。
（二）基于外部风险的拓展分析
1. 供应链风险的影响
供应链稳定性不足会显著提升企业的外部交易成本（Smith，1987），从而对企业分工产生不利影响。基于此，本文以公司前五大供应商和客户相对于上一年度的变更数量是否超过样本均值为依据，将样本划分为供应链风险高、低两组，考察供应链风险对研究结论的影响。表7列（1）和列（2）结果显示，在供应链风险较高组，Dual的系数在1%的水平上显著为正；而在供应链风险较低组，其系数则不显著。这表明供应链风险会强化供应商—客户重叠对企业专业化分工的促进效应，其内在机制在于重叠关系使企业与交易对手形成更加紧密的“套牢”效应，有效降低供应链风险所引致的交易成本，从而提升专业化分工水平。
| （1） | （2） | （3） | （4） | |
| 供应链风险高 | 供应链风险低 | 环境不确定性高 | 环境不确定性低 | |
| Dual | ||||
| （2.926） | （1.382） | （2.044） | （1.208） | |
| 常数项、控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | ||||
| Adj. R2 | 0.237 | 0.309 | 0.236 | 0.357 |
| 系数差异 | 0.039* | 0.013 | ||
2. 环境不确定性的影响
外部环境不确定性加剧会放大上下游企业经营风险，扰乱企业正常生产活动，引致上游供应短缺与下游需求萎缩，由此推升供应链断裂风险与交易费用，从而促使企业选择垂直整合策略（战相岑等，2021）。基于此，本文从环境不确定性视角考察供应商—客户重叠能否抵御外部风险，从而促进企业专业化分工。借鉴林钟高等（2015）的研究方法，本文采用经行业调整的企业近五年销售收入标准差来衡量环境不确定性，并据此将样本划分为环境不确定性高、低两组进行分组回归。表7列（3）和列（4）结果显示，在环境不确定性较高组，Dual的系数在5%的水平上显著为正；而在环境不确定性较低组，其系数则不显著。这表明供应商—客户重叠能有效缓解外部环境不确定性的冲击，增强供应链稳定性，从而提升企业专业化分工水平。
（三）经济后果分析
专业化分工能够有效释放企业资源与技术的比较优势，从而提升企业生产效率。基于此，在证实供应商—客户重叠能够促进企业专业化分工后，本文进一步检验专业化分工水平的提升是否最终带来企业生产效率的提高。参照袁淳等（2021）的研究方法，本文运用逐步回归法检验供应商—客户重叠是否通过提升专业化分工水平来提高企业生产效率。
| $ T f p_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1 Dual_{i,t}+\sum Controls+Industry+ Province+Year+\varepsilon_{i,t} $ | (5A) |
| $ V si_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1Dual_{i,t}+\sum_{ }^{ }Controls+Industry+ Province+Year+\varepsilon_{i,t} $ | (5B) |
| $ T f p_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1Dual_{i,t}+\alpha_2V si_{i,t}+\sum_{ }^{ }C\text{on}trols+Industry+ Province+Year+\varepsilon_{i,t} $ | (5C) |
其中，Tfpi,t表示企业生产效率，采用基于LP法测算的全要素生产率进行衡量。模型（5B）与上文模型（3）保持一致，模型（5C）在模型（5A）的基础上加入变量Vsii,t，其他变量定义与上文保持一致。本文重点关注系数α1和α2以判定中介效应的存在性。
表8列示了中介效应检验结果。列（1）结果显示，Dual的系数在1%的水平上显著为正，表明供应商—客户重叠显著提升了企业生产效率；列（2）结果与上文基准回归结果一致，验证了供应商—客户重叠对企业专业化分工的促进效应；列（3）中Vsi的系数在1%的水平上显著为正，同时Dual的系数在数值与显著性上均有所下降，表明专业化分工在供应商—客户重叠提升企业全要素生产率的过程中发挥了部分中介效应。上述结果表明，供应商—客户重叠通过提升专业化分工水平，提高了企业生产效率。
| （1） | （2） | （3） | |
| Tfp | Vsi | Tfp | |
| Dual | |||
| （3.189） | （2.604） | （2.456） | |
| Vsi | |||
| （19.582） | |||
| 常数项、控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | |||
| Adj. R2 | 0.771 | 0.282 | 0.809 |
七、研究结论与启示
加快推进现代供应链体系建设、深化分工协作，是实现经济高质量发展、推进中国式现代化的关键路径。本文以2007—2020年沪深A股上市公司为研究样本，考察了供应商—客户重叠对企业专业化分工的影响及其机制。研究发现，供应商—客户重叠通过降低交易成本显著提升了企业专业化分工水平，且权力差异越小，这种促进效应越显著。进一步地，这种促进效应主要源自供应链企业间正常的生产购销活动，是强化供应链稳定性的长期管理行为，而且这种正向影响能够有效缓冲供应链风险及外部环境不确定性对企业专业化分工的不利冲击。经济后果分析表明，供应商—客户重叠通过促进专业化分工提升了企业全要素生产率，证实供应链稳定性提升有助于深化分工并提高生产效率。
本文研究表明，供应商—客户重叠能够有效促进企业专业化分工并提升生产效率。这一发现具有两方面重要启示：一方面，市场参与者和监管机构在评估上市公司供应商—客户重叠现象时，应避免简单将其归为操纵行为或短期策略而予以否定，而需要深入理解其形成动因与经济后果，积极引导基于市场化交易的供应链关系健康发展，以此推动专业化分工深化与生产效率提升；另一方面，供应商—客户重叠通过构建更加紧密的“命运共同体”关系，强化供应链稳定性与竞争力，这不仅有助于应对复杂多变的国内外环境，更能为构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供有力支撑。
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