一、引言

在早期的管理会计研究中，销售费用和管理费用被认定为是固定成本，并没有分配给成本对象。根据Lev and Gu(2016)的统计，从20世纪50年代至21世纪前10年，美国上市公司研发费用和销售及一般行政管理费用占公司收入的比重在逐年上升，而与此同时会计信息的相关性在下降。而根据本文的统计，中国A股上市公司销售费用和管理费用占公司营业收入的比例在2001至2015年间平均超过了15%。随着销售费用和管理费用占公司销售额的比例日渐上升，对于销售费用和管理费用成本习性的研究成为了管理会计领域的重要话题之一。Anderson et al.(2003)首次发现了美国上市公司的销售费用和管理费用在企业销售额上升时增加的幅度要大于销售额下降时减少的幅度，Anderson et al.(2003)借助经济学中价格粘性的概念，将这一现象称为成本/费用的粘性(expense stickiness)。在Anderson et al.(2003)的开拓性研究之后，出现了大量研究企业成本/费用粘性的文献，在中国的制度背景下，孙铮、刘浩(2004)较早地研究了中国上市公司的费用粘性特征，发现相比于美国公司，中国公司向下调整费用的速度要慢许多。后续多篇文献从管理者自信、债务约束、盈余达标动机、董事会治理以及产权治理、自由现金流等多个角度研究了中国企业的成本费用粘性特征。在中国经济新常态的背景下，关注成本费用的粘性特征具有重要的研究延续性和较好的现实意义。

Jensen and Meckling(1976)的经典论文将现代公司描述为契约的组合，其中就包括公司与供应商和客户的正式和隐性契约关系。Porter(1998)提出了企业战略与竞争环境的基本分析框架——五力分析模型。其中，企业的供应商和客户与企业现有的竞争对手、潜在进入者和替代品的生产者共同决定了产业竞争的强度以及产业的利润率。在五力分析模型中，供应商和客户对于企业竞争力的影响主要是通过其议价能力来实现的，而影响供应商和客户议价能力的关键因素就是供应商和客户的集中程度。已有文献发现供应商和客户的集中程度对公司的资本结构、商业信用、现金持有、股利政策、财务困境和破产风险、公司财务业绩与经营效率等财务活动以及盈余管理、会计的稳健性、股价对盈余信息的反应程度、股价的同步性、审计师选择、内部控制以及分析师关注和机构投资者持股等信息环境具有非常重要的影响。由此可见，供应商和客户的情况已经成为研究公司财务和会计行为必须要考虑的重要变量，因此本文尝试探讨企业客户集中度对其费用粘性特征的影响。

Hambrick and Mason(1984)提出的“高层梯队理论”指出，管理者的既有认知结构和价值观决定了其对相关信息的理解能力，即管理者的特质影响了他们的决策进而影响了企业的行为。而Bertrand and Schoar(2003)也认为，公司高管的个人特质对于公司的财务行为有着非常重要的作用，实证研究的结果表明，来自于公司高管人员个人的“固定效应(fixed effects)”——高管的个人特征对于公司的投资行为和财务业绩具有十分显著的影响。在公司的管理层中，首席执行官(CEO)是公司战略决策和日常经营管理活动的主导者，对于公司的重要决策有着巨大的影响。因此本文尝试将CEO的背景特征作为重要的调节变量，进一步分析在CEO背景特征不同的公司里，客户集中度对公司的费用粘性特征是否会有不同的影响。本文的实证研究结果表明，上市公司向第1大客户的销售额占总销售额的比例、向前5大客户的销售额占总销售额的比例以及向前5大客户销售额的集中度越高，公司的费用粘性越强。在此基础上本文进一步考察了CEO的背景特征对于上述关系的影响，发现CEO的年龄较高、任期较长以及学历较低时，客户集中度对于企业费用粘性特征的影响更为显著。

王雄元、高开娟(2017)的研究主题与本文的研究对象有一定的相似之处，但是本文的研究发现与王雄元、高开娟(2017)的研究结果相反：后者以制造业公司2007-2013年的数据为样本，发现单一客户采购金额占上市公司销售收入的比重越高，上市公司的费用粘性越低，而本文则发现客户的集中度越高，上市公司的费用粘性越大，本文的研究发现更加支持“制约效应”的解释——集中度较高的客户利用关系专用性投资增加了公司的费用粘性，本文的发现与江伟等(2018)较为一致，江伟等(2018)发现客户集中度越高，企业成本结构的弹性越弱。但是江伟等(2018)重点探讨的是企业与客户地理位置相似度和企业营商环境的调节作用，而本文主要考虑的是公司CEO的背景特征对客户集中度与企业费用粘性特征之间关系的调节作用，扩展了理解客户集中度与企业成本结构之间关系的视角。此外，梁上坤(2015)从管理层的心理层面入手，发现管理层过度自信的公司，其成本粘性显著更高，但是这一关系仅存在于债务约束较弱的情况下。年龄、任期和学历等变量可能是导致管理层过度自信的深层次因素，因而本文的研究发现也与梁上坤(2015)具有一致之处。

从理论角度来说，本文的研究贡献有三个方面，首先，本文的研究发现丰富了企业成本费用粘性成因的研究文献，本文的实证研究结果表明公司的客户集中度越高，公司的费用粘性特征也越明显，这一发现为成本粘性理论中的调整成本观点提供了新的诠释；其次，本文将CEO的个人背景特征融入到客户集中度与成本费用粘性的研究过程中，对管理者过度乐观/过度自信以及代理问题的研究也做出了有益的补充；最后，本文的研究结果也扩展了公司的供应商/客户关系的研究文献，强调了集中客户分布可能对企业的财务决策带来的制约效应。

随着中国经济的发展进入了“新常态”，降低成本、提高经营效率成为提升中国制造竞争实力的关键，因此本文的研究也有重要的现实意义，通过从供应链上下游和企业间关系网络的视角深入了解影响企业成本费用特征的因素，有助于企业切实有效地降低成本费用。

本文剩余部分的内容安排如下，第二部分结合相关的文献提出本文的研究假说。第三部分介绍本文的研究设计，第四部分展示并讨论本文的实证研究结果，第五部分是本文的稳健型检验，最后是本文的研究结论。

二、研究假说

Banker et al.(2010)在总结成本/费用粘性领域的已有研究文献时，将成本/费用粘性的原因分为三个主要方面：调整成本、管理者的乐观/过度自信和代理问题，本文也尝试从这三个作用机制来探讨客户的集中度如何影响企业的费用粘性进而提出本文的研究假说。

在中国新兴加转轨的市场经济环境下，企业与供应链上下游的供应商和客户之间的关系构成了企业重要的关系网络。高集中度的客户关系能够增强企业与客户间的信任关系，有利于在供应链之间实现信息共享，企业能够随收入的变化及时调整销售费用和管理费用的支出而无需过分担心客户的负面反映，因而实现较为灵活的成本结构。大客户的存在还有利于实现供应链双方的有效合作，通过在订单安排、产品设计和发货要求等方面的协商一致，降低与客户相关的调整成本。所以大客户的存在可能会降低企业的费用粘性特征，即可能存在着客户集中度对费用粘性特征的“协作效应”。

成本/费用粘性的调整成本(Adjustment Costs)观点指出，企业的成本和费用支出是管理层对各种资源投入承诺(Commitment)的结果，而通常来说企业减少资源投入承诺的难度要大于增加资源投入承诺的难度。当公司的客户集中度较高时，客户的议价能力就会增加，客户可以在价格、产品质量以及发货时间等条件上对公司施加较大的影响。因此可以说企业面临的客户集中度较高，失去主要客户所带来的成本也越高，对于企业自身而言的转换成本就很高。根据Itzkowitz(2013)的统计，失去主要客户会导致供应商企业营业利润平均下降约33.81%。当公司的营业收入下降时，面对较高的客户集中度，为了留住这些重要的客户，管理层一般不愿意削减销售费用和管理费用支出或者只想小幅度的削减这些费用。Campello and Gao(2017)的研究发现，公司客户的集中度较高时，公司在获取新的银行贷款合同或者重新谈判银行贷款合同时被收取的利息率越高，贷款合同中的限制性条款也越多。从另一个方面来说，客户的集中度较高，在和公司的商业交易活动中议价的能力也越强，由此可能制约了企业的管理层在营业收入下降时调整费用支出的能力与空间。Murfin and Njoroge(2015)发现，大客户经常拖延货款的支付，延长了销售方企业的应收账款周转天数，销售方企业由此会被迫使削减投资来缓解流动性约束。Chang et al.(2017)发现当客户集中度比较高时，迫于主要客户的要挟，企业会投入更多的关系专用型投资，由此形成了更为刚性的成本结构。基于以上分析，客户集中度也有可能强化了企业的费用粘性特征，即存在着“制约效应”。由此我们以竞争性假说的形式提出本文的研究假说：

研究假说1a：大客户/客户集中度的协作效应：公司的客户集中度越高，其费用支出的粘性特征越弱(费用弹性越强)。

研究假说1b：大客户/客户集中度的制约效应：公司的客户集中度越高，其费用支出的粘性特征越强。

按照我国会计准则的界定，管理费用和销售费用中主要包含了公司管理层的薪酬、业务招待费、研究开发费用、广告费用、销售人员薪酬与销售网点的相关支出等内容，这些支出的发生反映了管理层在经营管理活动中的决策结果。作为决策者，其价值观、性格特征、身份、认知能力、心理状态等个人特质因素对决策的结果具有至关重要的影响。Hambrick and Mason(1984)的“高层梯队理论”强调了管理者特质的重要性，并且指出管理者心理、价值观和认知能力等特质更多地受到其背景特征(也称为人口统计学特征，Demographic Statistics)的影响，后续的研究文献也主要以管理者的年龄、性别、任期和学历(教育程度)等变量作为管理者特质的代理变量。在中国的制度背景下，姜付秀等(2009)以及何威风、刘启亮(2010)等先后发现，管理者的背景特征对企业的多元化战略选择、过度投资行为和财务重述行为有着显著影响。张丽琨、姚梅芳(2016)的研究结果表明，企业高管团队的平均年龄、平均教育水平、男性占比、年龄异质性和教育水平异质性等特征变量会显著会计稳健性与债务成本的关系。参考以往研究文献，本文主要考虑CEO的年龄、任期和学历三个方面的背景特征。CEO的年龄和学历主要会影响其乐观预期的程度，而任期则会通过影响CEO个人的乐观程度和代理问题两个渠道作用于客户集中度与企业费用粘性特征的关系。

CEO的年龄背后包含了其个人的职业阅历和风险倾向，进而影响了CEO的决策行为。心理学和社会学的研究表明，年龄的增长会降低个人的认知能力，使其难以接受变化，从而更加趋向规避风险，在决策时也比较保守。Bantel and Jackson(1989)的研究表明，高管团队的平均年龄越大，就越不愿意采取进取型战略，平均年龄与企业战略变革呈负相关。若CEO的年龄相对较高，在客户的集中度较高时，如果业务量出现下降，为了降低客户流失的风险就会更加不愿意减少投入资源的承诺，反而更愿意维持现状，以免损害以往积累的声誉和名望，即在业务量下降时削减销售费用和管理费用支出的可能性较低。基于上述分析，我们提出如下的研究假说。

研究假说2a：CEO的年龄较高时，客户集中度对公司费用粘性特征的影响更明显。

CEO的任期是其背景特征的另一个重要方面，任期时间的增长在一定程度上表明了CEO过往工作的成功，增强了CEO的信心和乐观程度。给定公司的客户集中度，任期较长的CEO出于对未来发展情景的乐观预期而不倾向于削减销售费用和管理费用的支出。同时，从代理成本的视角来看，任期时间比较长的CEO可能和公司的主要客户建立了较为良好的往来关系，即使在企业的销售量下降时也倾向于维持一定的费用开支来保证与主要客户之间的关系网络，不愿意因为削减费用开支而破坏了与主要客户之间的关系。所以本文认为CEO的任期从过度自信和代理成本两个角度都影响了客户集中度与公司费用粘性特征的关系，即:

研究假说2b：CEO的任期较长时，客户集中度对公司费用粘性特征的影响更明显。

一般来说，学历和教育水平在一定程度上反映了CEO的认知能力和专业技术水平，学历(教育水平)越高，CEO接受和做出变革的能力也就越强，同时学历较高的CEO分析和处理信息的能力也较高。例如Bantel and Jackson(1989)认为，高管成员的学历对企业战略革新和技术变革有着显著的正向影响。姜付秀等(2009)发现，公司董事长的学历越高，企业的投资行为越谨慎，越不可能发生过度投资行为。当公司的销售量出现下滑时，学历较高的CEO对自己与主要客户之间的谈判能力较有自信，也更有能力开发新的产品或开拓新的市场而非受制于现有的主要客户，由此会增加调整销售费用和管理费用的空间与灵活性。基于以上分析，本文认为学历程度通过影响CEO的过度自信倾向来影响其调整销售费用和管理费用支出的决策，由此提出：

研究假说2c：CEO的学历较低时，客户集中度对公司费用粘性特征的影响更明显。

三、研究设计 (一) 数据来源

我国早在2001年的《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2号——年度报告的内容与格式》中就要求上市公司披露前5大供应商和客户的采购、销售总额。本文所使用的公司客户数据来自国泰安公司的CSMAR数据库中的“前五大客户、供应商情况表”，由于该数据最早可以追溯到的年份为2001年，所以本文选定的样本期间为2001至2015年。本文所用的公司财务数据来自CSMAR中国上市公司财务报表数据库，员工人数的数据来自CSMAR中国上市公司治理结构研究数据库中的“综合治理信息文件”，CEO特质的数据来自于CSMAR中国上市公司治理结构研究数据库中的“高管个人资料文件”，各年度的GDP增长率数据来自于国家统计局的网站。

在数据筛选的过程中，我们剔除了公司客户情况数据缺失的样本，删除了金融行业的上市公司样本，同时也去除了负债率在100%以上的样本，本文共计得到了9718个样本-年度观测值，其中有9532个样本-年度观测值具有公司向前5大客户每位客户销售情况的数据，有9528个样本-年度观测值仅有公司向前5大客户销售金额合计的数据，两组数据之间具有一定的差异性。为了降低极端数据对分析结果的影响，本文对所有的连续变量在1%水平上进行了缩尾(winsorize)处理。

(二) 回归模型与变量定义

本文借鉴Chen et al.(2012)以及梁上坤(2015)等文献所使用的研究模型，设定的基本回归模型如下：

$\begin{aligned} \text {In}expense &=\alpha_{0}+\alpha \ln s a l e+\alpha_{2} * D * \text {ln}sale+\alpha_{3} { Customer } {Var}_{i, t} \\ &+\alpha_{4} * D * \text { ln}sale* { Customer} {Var}_{i, t}+\sum\limits_{j=5}^{9} \alpha_{j} { Econmic}{Var}_{i t}+\\ & \sum\limits_{j=10}^{14} \alpha_{j} D * \text { ln}sale * { EconomicVar}_{i t}+ {IndustryEffects }+ { YearEffects }+\varepsilon_{i t} \end{aligned} $

(1)

在模型(1)中，lnexpense等于ln(expense_{i, t}-expense_{i, t-1})，即本年度的销售费用与管理费用之和除以上个年度的销售费用与管理费用之和后取自然对数，lnsale等于ln(sale_{i, t}-sale_{i, t-1})，本年度的营业收入除以上年度的营业收入后取自然对数，D为虚拟变量，若本年的营业收入低于上年营业收入则取值为1，否则为0。CustomerVar_{i, t}为度量客户集中度有关的变量，本文通过3个维度来度量公司的客户集中度——向第1大客户的销售比例(firstcust)，向前5大客户的销售比例合计(totalcust)和以向前5大客户的各自销售比例计算的赫芬达尔指数(hhicust)。EconomicVar_it表示控制变量，本文借鉴Chen et al.(2012)以及梁上坤(2015)等研究费用粘性的文献，考虑了资本密集度、劳动密集度、是否连续两年收入下降、GDP的增长率以及公司负债率等变量作为控制变量。具体的变量定义和计算方式如表 1所示。

在本文的回归模型中，α₁度量了销售和管理费用在营业收入增加时的变化情况，或者说营业收入增加1%时，销售费用和管理费用增加α₁%。由于虚拟变量D在营业收入下降时取值为1，否则为0，所以α₁+α₂度量了收入下降时，销售费用和管理费用的变化情况，即营业收入下降1%时，销售费用和管理费用减少(α₁+α₂)%。如果公司的销售费用和管理费用存在粘性特征，则我们的回归结果应当发现α₂显著小于0，并且α₂的绝对值越大，销售费用和管理费用的粘性程度越大。回归系数α₄度量了客户集中度变量CustomerVar_it对于企业费用粘性特征的影响，如果α₄的回归结果显著为负，则表明公司面临的客户集中程度越高，其费用的粘性特征越明显；α₄的绝对值越大，说明影响客户集中度对于费用粘性特征的影响越大。

四、实证结果 (一) 描述性统计

表 2是本文所用变量的描述性统计结果，在样本期内，公司销售费用与管理费用之和变化量的自然对数值平均为0.143，中位数为0.121，这与国内相关文献例如马永强、张泽南(2013)、刘嫦等(2014)的结果比较接近。营业收入变化的自然对数值平均为0.115，中位数为0.098，也与相关文献的发现保持一致。样本期内公司向第一大客户的销售额占其全部销售额的比重平均约为14.3%(中位数8.5%)，向前5大客户的销售额占其全部销售额的比重均值为30.7%(中位数24.4%)，这些数据都与现有文献的结果较为接近，例如Kong(2011，样本期间：2001-2008，向前五名客户销售的比例均值为31.82%)以及林钟高等(2014，样本期间：2001-2011，前五名客户销售均值30.72%和中位数24%)保持了一致性。

在控制变量方面，样本公司的固定资产占总资产的比例平均为54.9%，员工人数占营业收入(以万元为单位)的比例均值为1.7%；有11.4%的样本观测值连续两年收入下降，在样本期内平均的GDP增速为8.2%。本文还计算了各变量之间的pearson相关系数以及spearman秩相关系数，相关系数的计算结果表明(限于篇幅未报告)，解释变量之间的相关系数都不超过0.5，不会导致严重的多重共线性问题。

(二) 基本回归结果

表 3展示了客户集中度与企业费用粘性特征之间的实证研究结果，表 3的模型(1)显示，公司向第1大客户的销售比例越高，销售费用和管理费用所体现出的粘性特征越显著，具体来说，firstcust*D*lnsale的回归系数为-0.376，在1%的水平上显著。表 3的模型(2)中，totalcust*D*lnsale的回归系数为-0.196，在10%的水平上显著，说明公司向前5大客户的销售金额合计占收入的比例越高，公司费用的粘性特征也越显著。表 3的模型(3)检验了根据前5大客户的销售额数据计算的集中度指标hhicust对于费用粘性的影响，hhicust*D*lnsale的回归系数为-0.458，在1%的水平上显著。总体而言，表 3的回归结果表明，公司的客户集中度越高，销售费用和管理费用的粘性特征也越显著，当营业收入下降时，销售费用和管理费用的下降幅度要小于收入的下降幅度。因此，本文的实证回归结果主要支持竞争假说中的“制约效应”假说——重要客户的存在制约了企业在收入下降时调整销售费用和管理费用的程度。下面我们将进一步结合CEO的背景特征来探讨管理层的年龄、任期和学历等变量如何影响了客户集中度与企业费用粘性之间的关系。

(三) CEO背景特征的调节效应

考虑到本文在费用粘性的研究模型中已经使用了三项变量的交互项，如果本文再将CEO背景特征的变量以交互项的方式加入回归会导致较为严重的共线性问题，同时也难以解释交互项的回归系数，因此本文采用分组的形式来检验CEO背景特征的影响，我们以相关变量的均值作为分组标准，超过均值的情况划分为较高组，小于等于均值的情况则称为较低组。表 4提供了CEO特质变量的描述性统计结果，可以发现样本公司CEO的平均年龄为48.3岁，最年轻的CEO为27岁，而岁数最高的CEO达到了75岁。CEO的任期平均为3年，任期最长的CEO已经在公司任职超过了19年。大部分的CEO都具备了本科或本科以上的学历。

表 5运用分组的方式检验了CEO的背景特征如何影响客户集中度变量和企业费用粘性特征之间的关系。表 5模型(1)和模型(2)的结果显示，在CEO年龄较大的样本中，公司向第一大客户的销售额占总销售额的比例越大，公司的销售费用和管理费用粘性特征越显著，体现为firstcust*D*lnsale的系数为-0.867，在1%的水平上显著；在CEO年龄较小的样本中，我们并没有发现客户集中度对企业的费用粘性特征有显著影响。表 5的模型(3)和模型(4)研究了CEO的任期对于客户集中度和费用粘性的影响，当CEO的任期较长时，客户的集中度越高，公司的费用粘性特征越显著，firstcust*D*lnsale的系数为-0.194，在1%的水平上显著为负；当CEO的任期相对较短时，客户集中度对企业的费用粘性没有显著的影响。表 5模型(5)和模型(6)的结果表明，当CEO的学历水平较低时，客户的集中度越高，公司的销售费用和管理费用粘性特征越显著；在CEO学历较高的样本组中，我们并没有发现客户集中度对费用粘性有显著的影响。当本文用向前5大客户的销售额占其全部销售额的比重totalcust和前5大客户集中度hhicust来作为客户集中度的衡量指标时，得到的主要发现与表 5较为一致，整体而言本文的假说2至假说4都得到了验证，本文的实证结果表明，CEO的背景特征影响了客户集中度与企业费用粘性程度之间的关系。

五、稳健性检验 (一) 内生性问题的讨论

一般来说，实证分析中的内生性主要来自三个方面：遗漏变量(Omitted Variables)、互为因果(Reverse Causality)和度量误差(Measurement Error)。就本文的研究主题而言，由于我们通过多个维度来度量公司客户的集中度，所以在一定程度上降低了度量误差可能引起的内生性问题。就互为因果的内生性问题而言，本文的研究假说认为客户的集中度影响了企业的费用粘性，从反向而言，公司的销售费用和管理费用出现粘性特征，可能会有利于保留和开拓客户，如果因为费用的粘性特征而增加了新客户，只会降低客户的集中度而非提高客户的集中度，这与本文的实证结果方向相反。因此本文重点讨论遗漏变量所导致的内生性问题，即是否由于遗漏了某个或某些同时会影响企业费用粘性特征和客户集中度的变量。

本文尝试使用两阶段最小二乘法来处理遗漏变量导致的内生性问题对于本文研究发现的影响，在第一阶段回归中，我们以客户集中度变量以及客户集中度变量和Dlnsale的交乘项作为因变量，以毛利率、无形资产占总资产的比例以及开发支出占总资产的比例作为工具变量。本文认为，毛利率的计算中主要涉及的是营业成本，因而与费用粘性特征模型的因变量销售费用与管理费用不存在直接的关联关系，毛利率较高代表了企业产品或服务在市场中的竞争力较高，对于企业客户的集中度有显著的影响；另一方面，无形资产和开发支出代表了企业已经或接近完成、具备较好市场化前景的创新结果，应当会影响客户的集中度而对销售费用和管理费用没有直接的影响。本文将资产密集度、劳动密集度、是否连续两年收入下降、GDP增长率以及公司负债率及各交互项、年度虚拟变量和行业虚拟变量作为控制变量进行回归，将回归后得到的客户集中度变量以及客户集中度变量和Dlnsale交乘项的预测值和原来的控制变量一起进行第二阶段回归。为了节省篇幅，本文仅列示了第二阶段的回归结果，过度识别检验的Sargan Chi²对应的p值都大于0.10，表明不能拒绝工具变量外生的假设。从表 6的模型(1)和模型(3)可以看到，firstcust_Dlnsale以及hhicust_Dlnsale的回归系数都显著为负，totalcust_Dlnsale的回归系数也为负，接近显著，总体来说与表 3的主要结果保持一致，表明在控制了潜在的遗漏变量导致的内生性问题后，本文的实证结果仍然支持大客户/集中的客户分布的“制约效应”假说。

(二) 其他稳健性检验

为了保证本文研究发现的可靠性，我们还尝试进行了以下的稳健型测试：(1)本文以CEO作为公司决策者的主要代表，考虑到董事长在公司的管理活动中同样起着至关重要的作用，例如姜付秀等(2009)就将董事长设定为公司的最高管理者，因此本文将董事长的年龄、任期和学历纳入分析，所得到的主要结果与表 5一致。(2)在前文中，我们以CEO相关变量的均值作为分组的依据，为了保证研究的可靠性，我们以有关变量的中位数作为分组的标准，重新进行了表 5的实证分析，得到的实证结果基本保持一致。(3)本文还尝试对控制变量进行了一定的扩充，主要加入了公司治理层面的一些变量，包括独立董事的比例、董事长与CEO两职合一、大股东的持股比例等变量，实证分析的结果和前文较为一致。(4)对费用粘性的度量模型进行了调整，控制变量的加入方式为控制变量本身与lnsale和Dlnsale三项的交乘项，所得到的结果也与前文相似。(5)已有文献例如梁上坤(2015)发现管理层的过度自信影响企业的费用粘性特征，本文以CEO在各样本年度是否增持了公司的股票作为过度自信的衡量变量，发现CEO的年龄、学历和任期确实影响了其过度自信的程度，因此印证了本文的研究假说2具有足够的实证结果支持，本文也将过度自信变量作为控制变量加入了回归模型，本文的主要研究发现仍然成立。

六、结论

有效的供应链管理是企业获得竞争优势的关键。随着经济全球化进程的深入，企业与供应商以及客户之间越来越重视建立长期和密切的合作伙伴关系，供应商和客户构成了企业至关重要的利益相关者。本文将中国A股上市公司作为研究对象，探讨了公司的客户集中度对企业销售费用和管理费用粘性特征的影响，研究结果支持公司大客户/高集中度的客户分布在影响企业的费用粘性特征时具有“制约效应”——公司向第1大客户的销售额比例、向前5大客户的销售额比例以及前5大客户销售额的集中度越高，公司的费用粘性越强，即当公司的营业收入下降时，销售费用和管理费用的下降幅度要小于营业收入的下降幅度。在此基础上本文进一步分析了CEO的背景特征对于上述关系的调节作用，发现CEO年龄较高、任期较长以及学历较低时，客户集中度对于企业费用粘性的影响更为显著。

在经历了长时间的高速经济增长后，我国经济进入了“新常态”：个性化、多样化的消费渐成主流，市场竞争逐步转向质量型、差异化为主的竞争，新兴产业、服务业和小微企业的作用更加凸显，有效管理供应链中的客户关系对于中国企业增强竞争优势至关重要。本文的研究将企业的客户关系引入了成本费用粘性的研究领域，为了解上市公司的费用习性提供了新的观察视角。本文的研究发现也丰富了管理者背景特征对于企业成本费用粘性影响的研究文献，和管理者过度自信的文献构成了相互验证的支撑关系。

本文的研究可能还存在着一定的局限之处：2012年我国新修订的《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则》第2号文件鼓励上市公司在年报中分别披露前5名供应商和客户的名称及采购、销售金额。从实际数据来看，现阶段上市公司对于客户情况的披露大多仅限于向前5名客户的销售金额和占销售收入的比例，只有较少部分公司披露了前5名客户的名称。另一方面，在我国目前的会计准则下，销售费用和管理费用的构成比较复杂，有部分费用支出与企业的客户并不一定有直接的关联，如果能够细化销售费用和管理费用的分类，会有助于进一步提升研究的针对性，这些问题也将成为本文未来继续努力的方向。