Page 38 - 《北京工商大学学报（社会科学版）》2020年第6期

第 35 卷摇 第 6 期 林钟高, 邱悦旻: 供应商—客户关系与代理成本

摇 摇 表 2摇 变量的描述性统计
变量 均值 标准差 最小值 中位数 最大值
AC1 0郾 104 0郾 082 0郾 010 0郾 086 0郾 509
AC2 0郾 015 0郾 022 0郾 000 0郾 008 0郾 137
supply 0郾 352 0郾 201 0郾 048 0郾 308 0郾 931
supply 2 0郾 165 0郾 184 0郾 002 0郾 095 0郾 868
customer 0郾 311 0郾 222 0郾 011 0郾 252 0郾 976
customer 2 0郾 147 0郾 199 0郾 000 0郾 064 0郾 953
roa 0郾 040 0郾 057 - 0郾 224 0郾 039 0郾 191
size 22郾 040 1郾 280 19郾 650 21郾 860 25郾 950
lev 0郾 420 0郾 211 0郾 049 0郾 410 0郾 898
growth 0郾 196 0郾 432 - 0郾 555 0郾 122 2郾 745
ibr 0郾 374 0郾 053 0郾 333 0郾 333 0郾 571

top1 35郾 260 15郾 060 8郾 890 33郾 340 75郾 460
state 0郾 370 0郾 483 0 0 1
dual 0郾 276 0郾 447 0 0 1
age 10郾 210 7郾 136 0 9 25
big4 0郾 051 0郾 220 0 0 1
salary 14郾 240 0郾 700 12郾 510 14郾 230 16郾 18
bhldn 0郾 073 0郾 143 0郾 000 0郾 000 0郾 617
market 8郾 528 2郾 015 2郾 940 8郾 700 11郾 890
PPE 0郾 214 0郾 162 0郾 002 0郾 180 0郾 701
board 8郾 642 1郾 712 5 9 15

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占总销售额比例的均值为 31郾 1% 。 从整体来看, (supply \customer )与企业第一类代理成本(AC1)
关系交易已经处于较高水平。 在 1% 水平下显著为正,这表明二者之间是显著
代理成本(AC1 \AC2)与关系型交易(supply \ U 型关系。 同理,企业关系型交易与第二类代理
于
customer)的相关性检验结果表明 ,第一类代理 成本(AC2)之间也呈 U 型关系。 由此说明,关系
成本(AC1) 和关系型交易的 Pearson 和 Spearman 型交易存在一个拐点,在到达拐点前,随着关系型
相关系数均显著正相关,第二类代理成本(AC2) 交易的深入,企业的代理成本会下降,但当超过拐
与关系型交易之间的 Pearson 和 Spearman 的相关 点之后,企业的代理成本逐渐增加,关系型交易对
系数均显著负相关,初步说明了两类代理成本均 代理成本开始产生负面影响。
会受到关系型交易的影响,也初步验证了 H1 和 为了进一步明确关系型交易与企业代理成本
H2。 此外,变量间的相关系数均低于 0郾 5,在经过 之间的关系,本文对二次函数的拐点进行了计算。
VIF 测试后,模型的方差膨胀因子均小于 10,说明 根据拐点计算的函数式( - b / 2a,其中 a 为二次

该回归结果中没有多重共线性问题。 项系数,b 为一次项系数),从表 3 列(1)的回归结
摇 摇 (二) 关系型交易与代理成本的多元回归结 果可知,拐点为 0郾 507,与 supply 的 75% 分位数
果分析 (0郾 468)相近 ,说明有 25% 的数据分布在转折点
盂
表 3 报告了关系型交易与代理成本之间的回 的右侧;第(2) 列的拐点为 0郾 394,超过 customer
归结果。 从列(1)和列(2)可以发现,关系型交易 的 50% 分位数(0郾 252),近似于 customer 的 75%
(supply \customer) 与企业第一类代理成本(AC1) 分位数(0郾 432),这说明有不到 25% 的数据分布
在 1% 水平下显著负相关;关系型交易平方项 在转折点的右侧;第(3) 列的拐点为 0郾 769,接近

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