章鐵生，李瑤瑤

(安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽馬鞍山243032)

關(guān)于商業(yè)信用融資與銀行信貸之間的關(guān)系，已有的研究主要從替代假說和互補(bǔ)假說兩方面考慮。替代假說認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)因信息不對(duì)稱而面臨銀行的信貸配給不足時(shí)，會(huì)增加商業(yè)信用的使用[1-2]?；パa(bǔ)假說則認(rèn)為，企業(yè)從供應(yīng)商處獲得商業(yè)信用的過程會(huì)產(chǎn)生好的信號(hào)傳遞給銀行，使得銀行同樣愿意授信企業(yè)，緩解企業(yè)的資金壓力[3-5]。隨后，一些研究者開始重視兩者之間關(guān)系發(fā)生動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的條件，且已證明商業(yè)信用融資與銀行信貸之間替代是一種常態(tài)，而互補(bǔ)關(guān)系則與外部條件有關(guān)[6]。從宏觀環(huán)境方面探討商業(yè)信用與銀行信貸的互動(dòng)關(guān)系成為主流[7]，也有學(xué)者從企業(yè)生命周期角度研究了商業(yè)信用融資與銀行信貸關(guān)系在企業(yè)發(fā)展的不同階段所呈現(xiàn)的變化[8]，金融危機(jī)也成為商業(yè)信用融資與銀行信貸之間由替代轉(zhuǎn)為互補(bǔ)的條件[9-10]，行業(yè)集中度、金融發(fā)展、經(jīng)濟(jì)不確定性都是影響兩者關(guān)系動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的重要因素[11-12]。這些現(xiàn)有的研究主要是從外部宏觀環(huán)境方面找尋商業(yè)信用融資與銀行信貸之間關(guān)系動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的條件，未能考慮供應(yīng)商集中度對(duì)商業(yè)信用融資與銀行信貸互動(dòng)關(guān)系動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的影響。

基于此，本文將重點(diǎn)探討商業(yè)信用融資與銀行信貸互動(dòng)關(guān)系動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的條件。從信息共享與傳遞的角度分析供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資、銀行信貸呈現(xiàn)的倒U型關(guān)系，根據(jù)商業(yè)信用融資相對(duì)于銀行信貸所具有的信息優(yōu)勢，探討其倒U型拐點(diǎn)的異質(zhì)性，將供應(yīng)商集中度劃分為三段，分別討論三個(gè)區(qū)間中商業(yè)信用融資與銀行信貸之間的關(guān)系，實(shí)證研究供應(yīng)商關(guān)系對(duì)商業(yè)信用融資與銀行信貸互動(dòng)關(guān)系的影響。

1 理論分析與研究假設(shè)

供應(yīng)商集中度的升高體現(xiàn)出企業(yè)與供應(yīng)商之間關(guān)系紐帶的緊密程度和信息共享程度的加深，這不僅對(duì)企業(yè)獲得商業(yè)信用融資產(chǎn)生影響，同時(shí)基于商業(yè)信用融資的信號(hào)效應(yīng)，企業(yè)獲得銀行信貸的支持也會(huì)隨著供應(yīng)商集中度的升高發(fā)生變化。由于商業(yè)信用融資相對(duì)于銀行信貸具有信息優(yōu)勢，導(dǎo)致銀行信貸對(duì)企業(yè)信息溢出效應(yīng)的反應(yīng)慢于商業(yè)信用融資，從而引發(fā)商業(yè)信用融資與銀行信貸之間互動(dòng)關(guān)系在不同供應(yīng)商集中度下發(fā)生動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。

一方面，商業(yè)信用融資隨著供應(yīng)商集中度的升高呈現(xiàn)倒U 型。企業(yè)在成立初期，各項(xiàng)經(jīng)營活動(dòng)尚不成熟，為了與供應(yīng)商保持長期合作，需要與其建立一個(gè)具有緊密互動(dòng)和多重聯(lián)系的結(jié)構(gòu)，以便雙方共享更加可靠和多樣的信息[13-14]。隨著供應(yīng)商集中度的升高，企業(yè)與供應(yīng)商之間的交易愈加密切，信息也更容易產(chǎn)生與獲得；供應(yīng)商也傾向于擁有類似的信息，從而能夠驗(yàn)證交換的信息，提高其可靠性[15]。這不但有利于降低合同簽訂前的信息收集成本，在雙方之間形成一種隱性契約[16]，而且有利于促進(jìn)雙方信任與互惠意識(shí)的提升，減少關(guān)系內(nèi)的不確定性[17-18]，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈企業(yè)間的資源整合[19-20]，增加了下游企業(yè)商業(yè)信用的可獲得性。企業(yè)的供應(yīng)商關(guān)系作為一種重要的社會(huì)資本，其產(chǎn)生的協(xié)同作用受到信息共享程度的影響[21]。當(dāng)企業(yè)的供應(yīng)商過度集中時(shí)，企業(yè)與供應(yīng)商之間的專有性投資使得雙方的預(yù)期收益只有在交易關(guān)系持續(xù)的情況才能夠獲得，而兩者間形成的高階紐帶與過于緊密的關(guān)系會(huì)制約雙方交易伙伴的選擇和交易行為的變更。過度集中的供應(yīng)商還會(huì)引發(fā)同質(zhì)化風(fēng)險(xiǎn)，使得交易僅限定于特定的交易伙伴，阻礙新信息的進(jìn)入，過于封閉、冗余的信息圈使得合作喪失靈活性[22]。供應(yīng)商甚至可以在密切的社會(huì)關(guān)系掩蓋下，設(shè)計(jì)一種系統(tǒng)地欺騙企業(yè)的方法[23]。企業(yè)為預(yù)防供應(yīng)商的這種機(jī)會(huì)主義行為會(huì)采取一系列措施，導(dǎo)致雙方的信任下降，企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資減少。

同時(shí)，銀行信貸隨著供應(yīng)商集中度的升高也呈倒U型?；谏虡I(yè)信用融資的信號(hào)效應(yīng)，供應(yīng)商集中度升高有利于企業(yè)獲得更多的銀行債務(wù)融資[24]。企業(yè)與供應(yīng)商之間良好的合作狀態(tài)，某種程度上向銀行傳遞了企業(yè)經(jīng)營良好的信息，緩解了銀行在授信決策過程中的信息不對(duì)稱問題，此時(shí)企業(yè)能夠獲得更多的銀行信貸[25-26]。但當(dāng)企業(yè)的供應(yīng)商集中度過高時(shí)，同質(zhì)化的風(fēng)險(xiǎn)使得企業(yè)和供應(yīng)商開始安于現(xiàn)狀，繼而降低企業(yè)與供應(yīng)商提出具有挑戰(zhàn)性的問題和探索創(chuàng)造性解決方案的能力[27]。認(rèn)知能力的同質(zhì)化導(dǎo)致企業(yè)和供應(yīng)商缺乏創(chuàng)造性，使得企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上升，其產(chǎn)生的信息外溢，也會(huì)被銀行準(zhǔn)確地捕捉到，銀行為了降低自身的信貸風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)減少對(duì)企業(yè)的銀行信貸。

此外，商業(yè)信用融資相對(duì)于銀行信貸具有信息優(yōu)勢。企業(yè)的供應(yīng)商集中度升高時(shí)，緊密的合作關(guān)系使得供應(yīng)商對(duì)企業(yè)經(jīng)營信息的充分共享、精確接收和合理利用更加敏銳，這樣有利于實(shí)現(xiàn)雙方的共贏，企業(yè)能夠從供應(yīng)商處獲得更多的商業(yè)信用融資；當(dāng)企業(yè)的供應(yīng)商集中度過高時(shí)，企業(yè)遭遇的信息圈封閉、決策創(chuàng)新艱難，學(xué)習(xí)成長緩慢等一系列問題也會(huì)通過“牛鞭效應(yīng)”傳遞到供應(yīng)商處，導(dǎo)致企業(yè)與供應(yīng)商之間的合作開始僵化[28]，此時(shí)供應(yīng)商為維護(hù)自身發(fā)展會(huì)減少對(duì)企業(yè)的商業(yè)信用融資。即隨著供應(yīng)商集中度升高帶來的風(fēng)險(xiǎn)累積到一定程度，商業(yè)信用融資達(dá)到頂峰，隨后會(huì)下降。基于商業(yè)信用融資相對(duì)銀行信貸具有的信息優(yōu)勢，頻繁的交易使得供應(yīng)商可以定期訪問客戶，了解企業(yè)的經(jīng)營與違約風(fēng)險(xiǎn)，這樣能夠及時(shí)、高效、低成本地獲得與客戶有關(guān)的信息[28]。在信貸市場上，銀行對(duì)每一個(gè)借貸者的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平缺乏足夠了解，依據(jù)市場現(xiàn)有的平均值進(jìn)行評(píng)估成為普遍現(xiàn)象，但這樣并不能有效地幫助銀行篩選出滿意的借貸者，信貸風(fēng)險(xiǎn)大幅度提升[29]。相對(duì)于商業(yè)信用融資，在信息收集上的劣勢以及銀行與企業(yè)之間的利益目標(biāo)不一致引起的信息在向外傳遞時(shí)的低效導(dǎo)致銀行信貸未能及時(shí)作出反應(yīng)[30]，其達(dá)到的最高水平(倒U 型拐點(diǎn)2)要滯后于商業(yè)信用融資達(dá)到的最高水平(倒U 型拐點(diǎn)1)。即當(dāng)銀行信貸在觀察到商業(yè)信用融資隨著供應(yīng)商集中度的升高達(dá)到最高水平(倒U型拐點(diǎn)1)后，也會(huì)隨著供應(yīng)商集中度升高帶來的風(fēng)險(xiǎn)累積到一定程度達(dá)到頂峰(倒U型拐點(diǎn)2)，隨后會(huì)下降。具體如圖1。

圖1 商業(yè)信用融資與銀行信貸互動(dòng)關(guān)系動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換圖Fig.1 Dynamic transformation diagram of the interaction between trade credit financing and bank credit

因此，在商業(yè)信用融資隨著供應(yīng)商集中度的升高達(dá)到最高水平(拐點(diǎn)1)前，企業(yè)與供應(yīng)商之間良好的合作狀態(tài)會(huì)向銀行傳遞正向的信號(hào)效應(yīng)，繼而成為銀行擬授信企業(yè)的判斷依據(jù)，增加了企業(yè)銀行信貸的可得性，商業(yè)信用融資與銀行信貸均隨著供應(yīng)商集中度的升高而升高，呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系；在銀行信貸隨著供應(yīng)商集中度的升高達(dá)到最高水平(拐點(diǎn)2)后，企業(yè)因供應(yīng)商集中度過高引發(fā)的同質(zhì)化風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步增加至銀行亦可察覺到的范圍內(nèi)，企業(yè)帶來的信貸風(fēng)險(xiǎn)成為銀行減少授信的依據(jù)，商業(yè)信用融資與銀行信貸均隨著供應(yīng)商集中度的升高而降低，呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系，此時(shí)企業(yè)將會(huì)遭受來自供應(yīng)商和銀行的雙重配給[6]；在商業(yè)信用融資隨著供應(yīng)商集中度的升高達(dá)到最高水平(拐點(diǎn)1)后，但銀行信貸隨著供應(yīng)商集中度的升高達(dá)到最高水平(拐點(diǎn)2)前，商業(yè)信用融資與銀行信貸分別隨著供應(yīng)商集中度的升高而降低和繼續(xù)增加，兩者呈現(xiàn)替代關(guān)系。簡言之，由于拐點(diǎn)的異質(zhì)性，供應(yīng)商集中度被劃分成三段區(qū)間，在不同的區(qū)間里，商業(yè)信用融資與銀行信貸呈現(xiàn)出不同的關(guān)系：當(dāng)供應(yīng)商集中度≤拐點(diǎn)1時(shí)，商業(yè)信用融資與銀行信貸之間呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系；當(dāng)拐點(diǎn)1＜供應(yīng)商集中度≤拐點(diǎn)2時(shí)，商業(yè)信用融資與銀行信貸之間呈現(xiàn)替代關(guān)系；當(dāng)供應(yīng)商集中度＞拐點(diǎn)2時(shí),商業(yè)信用融資與銀行信貸之間呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

在其他條件相同的情況下，隨著供應(yīng)商集中度的升高，商業(yè)信用融資與銀行信貸的互動(dòng)關(guān)系呈現(xiàn)由互補(bǔ)到替代再到互補(bǔ)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本收集與數(shù)據(jù)處理

選取2007—2016年上市公司A股作為研究樣本，篩選數(shù)據(jù)方法如下：剔除金融、保險(xiǎn)業(yè)企業(yè)；剔除ST和*ST公司樣本；刪除數(shù)據(jù)異常的樣本，包括商業(yè)信用融資和資產(chǎn)負(fù)債率為負(fù)的公司樣本；剔除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)過以上處理，最終獲得6 184 組公司年度數(shù)據(jù)。文中數(shù)據(jù)主要來自國泰安 (CSMAR)數(shù)據(jù)庫，研究中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、描述性統(tǒng)計(jì)和回歸分析使用的軟件為stata13.0。為了避免極端值對(duì)回歸過程的影響，對(duì)主要連續(xù)型變量進(jìn)行縮尾處理。

2.2 模型設(shè)計(jì)與變量定義

根據(jù)文中的理論分析，商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度之間存在著倒U 型，基于商業(yè)信用融資的信號(hào)效應(yīng)，銀行信用與供應(yīng)商集中度之間也存在著倒U型關(guān)系。通過加入供應(yīng)商集中度的平方項(xiàng)(Sq)建立模型(1)～(2)以分別考察銀行信貸、商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度的非線性關(guān)系，同時(shí)將商業(yè)信用融資與銀行信貸作為控制變量加入模型(1)～(2)中以控制因果關(guān)系對(duì)模型結(jié)果的影響。

參考文獻(xiàn)[31]的方法，將M(M=M2增長率-GDP增長率-CPI增長率)設(shè)置為虛擬變量對(duì)貨幣政策進(jìn)行衡量。市場化進(jìn)程指數(shù)(H)來源于文獻(xiàn)[32]。具體變量名稱和定義見表1。

表1 主要相關(guān)變量定義Tab.1 Definition of main variables

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)研究的變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2。從表2可看出：商業(yè)信用融資(T)的最小值為0.063，最大值為0.795，說明各樣本公司的商業(yè)信用融資的差異較大,數(shù)據(jù)間較大的跨度使本文的研究更有價(jià)值；銀行信貸(B)的最小值為0，最大值為0.596，標(biāo)準(zhǔn)差為0.181，表明樣本公司在獲得銀行信貸方面存在著較大的差異；同時(shí)，與商業(yè)信用融資相比，無論是從均值、中位數(shù)上看，還是從最大值、最小值上看，銀行信貸(B)皆較低，表明企業(yè)獲得銀行信貸在總體上就低于從供應(yīng)商處獲得商業(yè)信用融資；商業(yè)信用融資(T)的平均水平為0.319，中位數(shù)水平為0.281，均值大于中位數(shù)說明樣本公司商業(yè)信用融資的分布呈右偏的特征，若供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資之間倒U型關(guān)系成立，其對(duì)應(yīng)的供應(yīng)商集中度的拐點(diǎn)應(yīng)出現(xiàn)在偏左的位置。而根據(jù)文中的理論分析，基于商業(yè)信用融資的信號(hào)效應(yīng)，供應(yīng)商集中度與銀行信貸也將呈現(xiàn)倒U型關(guān)系且拐點(diǎn)應(yīng)出現(xiàn)在偏右的位置，正是因?yàn)閮烧吖拯c(diǎn)的差異性才造成銀行信貸與商業(yè)信用融資之間的互動(dòng)關(guān)系隨著供應(yīng)商集中度不斷升高而發(fā)生動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。供應(yīng)商集中度(S)的均值為0.335，最大值為0.760，最小值為0.085，說明樣本公司的供應(yīng)商集中度總體水平較低，但存在部分企業(yè)的供應(yīng)商集中度過高，最高甚至達(dá)到76%。這意味著部分企業(yè)因過度嵌入供應(yīng)商關(guān)系而容易陷入封閉的信息圈，無法及時(shí)掌握新的市場信息，跟蹤市場動(dòng)態(tài)，使得企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics of the main variables

3.2 相關(guān)性分析

對(duì)各主要變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。從表3可看出，各主要變量間相關(guān)系數(shù)基本小于0.5，各個(gè)控制變量的符號(hào)也基本符合預(yù)期。具體而言，商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，而本文認(rèn)為企業(yè)供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資之間呈倒U型關(guān)系，表明供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資的倒U型關(guān)系是非對(duì)稱的，變量主要集中在拐點(diǎn)右側(cè)?；谏虡I(yè)信用融資的信號(hào)效應(yīng)，供應(yīng)商集中度與銀行信貸也應(yīng)呈倒U型關(guān)系。從銀行信貸與供應(yīng)商集中度在1%的水平上顯著正相關(guān)來看，供應(yīng)商集中度與銀行信貸的倒U型關(guān)系也是非對(duì)稱的，變量主要集中在拐點(diǎn)左側(cè)。由于本文探討的是非線性關(guān)系，各變量之間的關(guān)系較為復(fù)雜，因而在回歸分析中會(huì)進(jìn)行更為詳細(xì)地分析。

表3 主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.3 Correlation coefficient matrix of the main variables

3.3 實(shí)證結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資和銀行信貸的倒U型關(guān)系，采用普通最小二乘法(ordinary least square method,OLS)對(duì)模型(1)～(2)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果分別如表4第(1)～(2)列。表4第(1)列顯示，供應(yīng)商集中度(S)的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正，供應(yīng)商集中度平方項(xiàng)(Sq)的回歸系數(shù)為-0.375 0，且在1%的置信水平上顯著，表明商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度之間呈倒U型關(guān)系。表4第(2)列顯示，供應(yīng)商集中度(S)的回歸系數(shù)為0.240 0，在1%的置信水平上顯著，供應(yīng)商集中度平方項(xiàng)(Sq)的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為負(fù)，表明銀行信貸與供應(yīng)商集中度之間呈倒U型關(guān)系。為了克服自相關(guān)、異方差等問題，本文同時(shí)采用可行性廣義最小二乘法(feasible generalized least square method，F(xiàn)GLS)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?1)～(2)，結(jié)果如表4 中第(3)～(4)列所示。其回歸系數(shù)的方向和顯著性與OLS的基本結(jié)果一致。

根據(jù)表4第(1)～(2)列供應(yīng)商集中度與商業(yè)信用融資和銀行信貸倒U型關(guān)系的結(jié)果，可以計(jì)算出拐點(diǎn)處的供應(yīng)商集中度分別為0.290 7和0.483 9。當(dāng)供應(yīng)商集中度不超過29.07%時(shí)，商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度呈正相關(guān)；當(dāng)供應(yīng)商集中度超過29.07%，商業(yè)信用融資與供應(yīng)商集中度呈負(fù)相關(guān)；當(dāng)供應(yīng)商集中度不超過48.39%時(shí)，銀行信貸與供應(yīng)商集中度呈正相關(guān)；當(dāng)供應(yīng)商集中度超過48.39%，銀行信貸與供應(yīng)商集中度呈負(fù)相關(guān)。因此，當(dāng)供應(yīng)商集中度≤0.290 7時(shí)，商業(yè)信用融資與銀行信貸均隨著供應(yīng)商集中度的升高而升高，呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系；當(dāng)0.290 7＜供應(yīng)商集中度≤0.483 9時(shí)，商業(yè)信用融資與銀行信貸分別隨著供應(yīng)商集中度的升高而降低和繼續(xù)增加，呈現(xiàn)替代關(guān)系；當(dāng)供應(yīng)商集中度＞0.483 9時(shí)，商業(yè)信用融資與銀行信貸均隨著供應(yīng)商集中度的升高而降低，呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系。因此，隨著供應(yīng)商集中度的升高，商業(yè)信用融資與銀行信貸的互動(dòng)關(guān)系呈現(xiàn)由互補(bǔ)到替代再到互補(bǔ)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，本文的假設(shè)得到驗(yàn)證。

表4 多元回歸分析結(jié)果Tab.4 Results of multiple regression analysis

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增加實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，做如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換解釋變量，采用企業(yè)向前一大供應(yīng)商的采購額占公司全年采購額的比例替換供應(yīng)商集中度(S)進(jìn)行檢驗(yàn)；替換被解釋變量，采用應(yīng)付賬款/營業(yè)成本替代商業(yè)信用融資(T)、短期借款/總資產(chǎn)替代銀行信貸(B)進(jìn)行檢驗(yàn)；采用供應(yīng)商集中度滯后一期變量作為工具變量以消除上一年供應(yīng)商集中度可能對(duì)商業(yè)信用融資與銀行信貸關(guān)系產(chǎn)生的影響；借助計(jì)量方法Utest命令對(duì)倒U型關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)以增加可信度[33]。通過以上檢驗(yàn)，主要的回歸結(jié)果基本不變，表明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

5 研究結(jié)論與啟示

選取2007—2016年A股上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本，通過對(duì)商業(yè)信用融資和銀行信貸與供應(yīng)商集中度的倒U型關(guān)系的揭示，探討其拐點(diǎn)的差異性，發(fā)現(xiàn)隨著供應(yīng)商集中度的升高，商業(yè)信用融資與銀行信貸的互動(dòng)關(guān)系呈現(xiàn)由互補(bǔ)到替代再到互補(bǔ)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。由此也得到如下啟示：

1)企業(yè)在與供應(yīng)商的交往過程中，應(yīng)當(dāng)更加積極地提高對(duì)外披露的信息質(zhì)量，高質(zhì)量的信息披露有利于降低企業(yè)與利益相關(guān)者的信息不對(duì)稱程度[34]；

2)企業(yè)在加強(qiáng)與供應(yīng)商的溝通獲得信任的同時(shí)，應(yīng)把握好與供應(yīng)商共享信息的程度，以免過度的信息共享導(dǎo)致信息圈封閉，繼而引發(fā)供應(yīng)鏈上“牛鞭效應(yīng)”[35]，這種效應(yīng)在供應(yīng)鏈的固有屬性下也會(huì)影響企業(yè)自身的管理；

3)企業(yè)應(yīng)注重合理利用企業(yè)與供應(yīng)商之間的動(dòng)態(tài)信息博弈，關(guān)注其正面信息的外溢效應(yīng)對(duì)銀企之間信息不對(duì)稱的改善作用，運(yùn)用適當(dāng)?shù)男畔⒐蚕韺?duì)兩種融資方式的互補(bǔ)性，以調(diào)整企業(yè)自身融資方式。