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摘 要：以沪深两市A股制造业上市公司为研究样本，利用2015—2019年面板数据，基于研发投入的中介效应，探讨客户关系型交易对企业创新绩效的影响。研究结果表明，客户关系型交易比例的提高对企业创新绩效和研发投入都有显著促进作用;研发投入在客户关系型交易对企业创新绩效的影响中，具有显著的部分中介效应。研究结论对企业如何看待客户关系型交易以及如何评估其对企业创新活动的影响，具有重要的理论意义和实践启示。
关键词：客户关系型交易;研发投入;创新绩效;中介效应
中图分类号：F270;F274;F273.1 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2021）03-0016-05
一、引言
作为供给侧结构性改革中“補短板”的重要部分，创新活动本身就是一种有效的“新供给”。在实施创新驱动发展战略大背景下，企业作为技术创新主体必然对推动经济发展从要素驱动转向创新驱动起到重要作用。近年来，“双创”战略的深入推进给企业技术创新带来了一系列的政策红利，迎来了企业技术创新的“春天”。企业创新经费投入持续增长，专利申请量不断增加，2014年至2019年年均增长幅度分别约为10.96%和16.64%，企业创新经费得到较好利用。整体上看，我国企业创新能力仍旧不高。对于优化企业创新活动产出，提升企业创新绩效，促进企业健康发展，厘清其中关键影响因素是必不可少的。
在众多影响因素中，企业与客户之间的关系是影响企业创新绩效的重要力量。[1]企业有时会为了减少交易成本、降低采购和销售环节的不确定性、提高经营效率和促进供应链的整合而与客户在战略合作、了解程度或信任关系的基础之上形成一种商业交易模式，即客户关系型交易。这种关系型交易的形成会增大客户的议价能力，分摊企业利润，甚至会因为客户退出而产生经营风险。
对于企业创新绩效来说，客户关系型交易究竟是起到促进还是抑制作用？吴祖光等（2017）以我国创业板上市公司为样本[2]，研究发现客户关系型交易比例越高，企业的研发投入强度越低。方红星等（2020）发现客户关系型交易比例的提高与企业创新投入与产出之间均呈现先下降后上升的正“U”型关系。[3]梳理相关研究，鲜有从研发投入的中介效应入手去探索客户关系型交易对企业创新绩效的影响。因此，本文拟利用2015—2019年沪深两市A股制造业上市公司数据进行研究。
二、理论分析与研究假设
（一）客户关系型交易与企业创新绩效
客户关系型交易作为影响企业创新的重要因素对企业的创新绩效具有促进作用。主要表现为：
第一，从信息知识的溢出角度看，信息和知识是企业创新的核心要素，企业与客户之间信息和知识的共享对企业创新的成功具有重要作用。较高的客户关系型交易比例会增强客户与企业共享信息和知识的意愿。[4]当客户关系型交易比例较高时，企业会积极地与主要客户展开互动，以便于寻求建立长期的合作伙伴关系，促进大客户参与企业产品的制造过程，有利于信息和知识的共享。随着双方交易活动次数的增多，企业与主要客户之间相互了解、相互信任的程度也会加深，信息和知识的交流也会更加的深入，客户的信息和知识的溢出会促进企业提升创新绩效。[5]
第二，从融资约束角度看，创新活动作为一项资金投入大、回报周期长的高风险活动，易受融资约束的制约。客户关系型交易比例的提高有利于企业和客户资源的集中配置，意味着资产专用性的增强，节约了企业的销售费用等交易成本，有助于企业获得更多的内部现金流，缓解了融资压力。另外，客户关系型交易比例的提高会加强企业与客户的亲密关系，在银行对企业授信过程中，会降低二者之间的信息不对称性，使得企业获得银行贷款的能力提高。[6]吴娜等（2017）研究发现[7]，企业的商业信用提供会因为客户关系型交易比例提高带来的客户体恤效应而增加。由此可见，企业可以从客户关系型交易中获得更多的内部现金流、信贷能力和商业信用，缓解融资约束，进而提升企业创新绩效。
第三，从创新风险角度看，创新活动存在很大的不确定性，面临失败的风险。一方面，客户关系型交易比例的提高使得企业与客户之间关系更加稳定、依存程度更高、利益更趋一致，客户现有的技术信息会更容易被企业获得，为企业的创新活动打下重要的前期基础，从而降低研发失败的风险。另一方面，作为企业从外界获取关键资源和信息的重要渠道，客户在供应链中的位置也更加接近消费者。关系型交易比例的提高有助于企业从客户手中及时了解消费者需求等市场信息，从而能更好地开展以市场需求为导向的创新活动，不仅能降低关于新产品需求的搜寻成本，更能提高创新产品被市场接受的可能性，弱化了创新活动面临的风险，促进了企业创新活动的成功。
据此，提出如下假设：
H1：客户关系型交易比例的提高会促进企业创新绩效。
（二）研发投入的中介效应
研发投入是决定企业创新活动成败的重要因素。企业只有不断地获取外部新的知识和信息才能明显改善企业的研发水平。客户作为企业从外界获取关键资源和信息的重要渠道会对企业的研发水平产生重要的影响。黄千员等（2019）通过对中小板上市制造业企业的研究发现[8]，客户关系型交易比例的提高对企业的研发投入强度具有显著的促进作用。文旭倩等（2020）认为客户关系会对融资结构产生影响，进而促进企业的研发投入。[9]据此，提出如下假设：
H2：客户关系型交易比例的提高会促进企业的研发投入。
企业对创新活动的重视程度可以通过研发投入水平反映，研发投入主要分为资金投入和人力投入，是进行创新活动的根本保障。研究表明，研发投入的增加对企业创新产出具有激励效应，会提高企业创新绩效。曾德明等（2015）的研究证明研发投入会显著促进企业创新绩效。[10]王素莲（2018）通过对沪深两市中小企业板上市企业的研究，发现研发投入对企业创新绩效有正向促进作用。[11]据此，提出如下假设： H3：研发投入在客户关系型交易与企业创新绩效关系中存在显著中介效应。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
作为我国未来产业发展的基石，制造业实施创新战略、提升创新绩效不仅对自身的转型升级具有重要意义，而且有助于促进其健康发展。本文以2015—2019年沪深A股制造业上市公司为研究样本。
经过筛选，最终获的1707个非平衡面板观测值。具体筛选过程如下所示：（1）剔除财务状况异常的ST和*ST企业;（2）剔除资产负债率大于1的企业;（3）剔除年报中对主要变量披露不完全的企业。同时，在模型中，对连续变量进行上下1%水平的Winsorize处理以消除极端值对回归结果的影响。变量数据主要来源于国泰安数据库和上市公司年报。
（二）变量选择与模型构建
1.变量选择
（1）被解释变量
企业创新绩效（Innovation）：以专利申请数加1后取自然对数来衡量。
（2）解释变量
客户关系型交易（Customer）：参照娄祝昆等（2019）的研究[12]，用企业与主要客户的交易占比来衡量，该指标反映了企业与客户的亲疏情况。结合上市企业财务报表的披露情况，选取前5名客户销售占比来衡量客户关系型交易。
（3）中介变量
研发投入（R&D）：为消除行业差异，以研发投入金额与营业收入之比来表示。
（4）控制变量
企业的技术创新受内外环境各方面的影响。参考已有文献，确定如下控制变量（Controls）：企业规模（Size），企业总资产的自然对数表示;财务杠杆（Lev），为总负债除以总资产;盈利能力（Roa），等于总利润除以总资产;独立董事比例（Indiratio），以独立董事人数与董事会人数之比表示;政府支持（Sub），以政府补助强度表示，即政府當年补助金额与主营业务收入的比值;产权性质（Owns），国有企业赋值为1，非国有企业为0。此外，控制变量还包括年度（Year）这一虚拟变量。
2.模型构建
为了检验假设H1，参考已有文献，设立客户关系型交易对企业创新绩效影响的计量模型如下：
为进一步检验研发投入在客户关系型交易影响企业技术创新产出之中的中介效应，借鉴Baron和Kenny（1986）的检验方法。[13]具体步骤如下：第一步，验证客户关系型交易与企业创新绩效是否相关（模型1）;第二步，验证客户关系型交易与研发投入强度是否相关;第三步，将客户关系型交易与研发投入强度放入同一个模型中。客户关系型交易和研发投入强度的回归系数都显著且客户关系型交易的回归系数绝对值显著小于第一步中客户关系型交易回归系数的绝对值;第四步，中介效应Sobel Z检验必须通过显著性水平检验。具体模型如下：
若模型（1）和模型（2）成立，模型（3）的回归系数不显著，但显著，且中介效应Sobel Z检验通过显著性检验，说明研发投入起到完全中介效应的作用;若模型（1）和模型（2）成立，模型（3）的回归系数和都显著，且中介效应Sobel Z检验通过显著性检验，说明研发投入起到部分中介效应作用。
四、实证分析
（一）描述性统计与相关性分析
表1给出了变量描述性统计的结果。制造业上市企业的创新绩效和研发投入的平均值都略大于中位数，说明了制造业上市企业的创新绩效和研发投入均较为集中。客户关系型交易的平均值约为31.5%，大于中位数，说明了少数企业的客户关系型交易存在偏高现象。
对主要变量进行Pearson相关性检验（限于篇幅，资料备索），发现除客户关系型交易之外的变量都和企业创新绩效之间呈显著正相关，除盈利能力之外的变量都和研发投入具有显著性关系。客户关系型交易与研发投入在1%显著性水平上呈现正相关，研发投入与创新绩效呈现正相关，且通过了1%水平的显著性检验，初步说明了客户关系型交易与企业创新绩效之间，研发投入存在中介效应。另外，通过对VIF值的计算，发现都远小于10，最大的VIF值为1.83，均值为1.36，主要变量间的相关系数绝对值基本小于0.3，说明变量间不存在严重共线性的问题。
（二）回归分析结果
假设H1的检验结果如表2模型（1）所示。客户关系型交易对企业创新绩效的回归系数为0.416，通过1%显著性水平上的检验，说明客户关系型交易比例的提高有助于企业创新绩效的提升，则假设H1成立。这与吉利等（2019）对制造业企业的研究相一致。模型（2）给出了客户关系型交易与研发投入的关系，发现客户关系型交易与研发投入是正相关关系，且通过1%显著性水平检验，说明了客户关系型交易比例的提高会显著促进企业的研发投入，假设H2成立。
模型（3）报告了研发投入的中介效应结果。客户关系型交易的回归系数为0.321，通过了5%显著性水平检验，研发投入的回归系数为9.958，在1%显著性水平上显著，且0.321小于0.416，Sobel Z的检验值为2.610，也通过1%显著性水平检验。表明了研发投入在客户关系型交易对企业创新绩效的促进过程中存在显著部分中介效应，即客户关系型交易不但直接影响企业创新绩效，还通过影响企业研发投入来对企业创新绩效产生作用，假设H3成立。
（三）稳健性检验
为了保证研究结果的可靠性，通过变换解释变量度量方式进行稳健性检验，即客户关系型交易以第一大客户占比来表示，回归结果如表3所示。对比表2和表3可以发现，回归结果基本保持一致，表明模型的回归结果是稳健的。
五、研究结论与启示
利用2015—2019年沪深两市A股制造业上市公司数据，从研发投入的中介效应入手对客户关系型交易与企业创新绩效关系进行实证研究，发现：客户关系型交易比例的提高对企业创新绩效和研发投入都有显著促进作用;研发投入在客户关系型交易对企业创新绩效的影响中具有显著的部分中介效应，即客户关系型交易可以通过影响企业研发投入，进而影响创新绩效。 文章在理论上，拓宽了供应链关系型交易与技术创新关系的研究范式，丰富了技术创新影响因素及路径的相关研究。在实践方面获得如下启示：第一，企业实施创新战略时除考虑高管激励、员工特征等影响因素外还需考虑客户关系型交易对创新绩效的影响。客户关系型交易比例较高的企业能较好地整合供应链资源，与大客户建立有效的信息共享、互相帮扶机制，强化信任程度，降低企业融资约束和减弱企业创新风险，进而实现关系价值的最大化。另外，从客户需求出发，以市场需求为导向开展技术创新活动能提高客户对产品的满意度和忠诚度，增加创新绩效，提升企业业绩，强化企业竞争力。第二，企业应当提高与客户的关系型交易比例，以节省出更多的资金用于研发投入，促进创新绩效的提高。企业应通过加强对研发资金的管理监督，使研发投入有效、合理地利用，帮助企业与客户建立稳定的合作关系外，提高企业创新绩效、增强竞争力。
参考文献：
[1]Hippel E V. Lead users： A source of novel product concepts[J].Management Science，1986（7）：773-907.
[2]吳祖光，万迪昉，康华.客户集中度、企业规模与研发投入强度——来自创业板上市公司的经验证据[J].研究与发展管理，2017（5）：43-53.
[3]方红星，严苏艳.客户集中度与企业创新[J].科研管理，2020（5）：182-190.
[4]吉利，陶存杰.供应链合作伙伴可以提高企业创新业绩吗？——基于供应商、客户集中度的分析[J].中南财经政法大学学报，2019（1）：38-46+65+159.
[5]郭蓉，余宇新.中小企业创新投入的技术体制地区差异性研究——以我国制造业中小企业的调研数据为例[J].科学学与科学技术管理，2011（6）：65-71.
[6]王迪，刘祖基，赵泽朋.供应链关系与银行借款——基于供应商/客户集中度的分析[J].会计研究，2016（10）：42-49+96.
[7]吴娜，于博.客户集中度、体恤效应与商业信用供给[J].云南财经大学学报，2017（4）：141-152.
[8]黄千员，宋远方.供应链集中度对企业研发投入强度影响的实证研究——产权性质的调节作用[J].研究与发展管理，2019（3）：13-26.
[9]文旭倩，叶勇.客户集中对企业创新投入的影响——基于融资结构的中介效应[J].数理统计与管理，2020（4）：675-690.
[10]曾德明，苏蕊蕊，文金艳.研发投入与企业创新绩效——企业研发团队网络结构调节作用研究[J].科技管理研究，2015（18）：71-77.
[11]王素莲.R&D投资与企业创新绩效：企业家冒险倾向和学历水平的影响——基于深沪中小板上市公司的实证研究[J].东岳论丛，2018（4）：50-60+191.
[12]娄祝坤，郭萌迪.供应链关系型交易、市场势力与企业创新[J].工业技术经济，2019（4）：21-28.
[13] Baron，R. M，and D.A.Kenny.1986.The moderator mediator variable distinction in social psychological research： conceptual，strategic and statistical considerations.Journal of Personality and Social Psychology 51（6）：1173-1182.
关键词：客户关系型交易;研发投入;创新绩效;中介效应
中图分类号：F270;F274;F273.1 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2021）03-0016-05
一、引言
作为供给侧结构性改革中“補短板”的重要部分，创新活动本身就是一种有效的“新供给”。在实施创新驱动发展战略大背景下，企业作为技术创新主体必然对推动经济发展从要素驱动转向创新驱动起到重要作用。近年来，“双创”战略的深入推进给企业技术创新带来了一系列的政策红利，迎来了企业技术创新的“春天”。企业创新经费投入持续增长，专利申请量不断增加，2014年至2019年年均增长幅度分别约为10.96%和16.64%，企业创新经费得到较好利用。整体上看，我国企业创新能力仍旧不高。对于优化企业创新活动产出，提升企业创新绩效，促进企业健康发展，厘清其中关键影响因素是必不可少的。
在众多影响因素中，企业与客户之间的关系是影响企业创新绩效的重要力量。[1]企业有时会为了减少交易成本、降低采购和销售环节的不确定性、提高经营效率和促进供应链的整合而与客户在战略合作、了解程度或信任关系的基础之上形成一种商业交易模式，即客户关系型交易。这种关系型交易的形成会增大客户的议价能力，分摊企业利润，甚至会因为客户退出而产生经营风险。
对于企业创新绩效来说，客户关系型交易究竟是起到促进还是抑制作用？吴祖光等（2017）以我国创业板上市公司为样本[2]，研究发现客户关系型交易比例越高，企业的研发投入强度越低。方红星等（2020）发现客户关系型交易比例的提高与企业创新投入与产出之间均呈现先下降后上升的正“U”型关系。[3]梳理相关研究，鲜有从研发投入的中介效应入手去探索客户关系型交易对企业创新绩效的影响。因此，本文拟利用2015—2019年沪深两市A股制造业上市公司数据进行研究。
二、理论分析与研究假设
（一）客户关系型交易与企业创新绩效
客户关系型交易作为影响企业创新的重要因素对企业的创新绩效具有促进作用。主要表现为：
第一，从信息知识的溢出角度看，信息和知识是企业创新的核心要素，企业与客户之间信息和知识的共享对企业创新的成功具有重要作用。较高的客户关系型交易比例会增强客户与企业共享信息和知识的意愿。[4]当客户关系型交易比例较高时，企业会积极地与主要客户展开互动，以便于寻求建立长期的合作伙伴关系，促进大客户参与企业产品的制造过程，有利于信息和知识的共享。随着双方交易活动次数的增多，企业与主要客户之间相互了解、相互信任的程度也会加深，信息和知识的交流也会更加的深入，客户的信息和知识的溢出会促进企业提升创新绩效。[5]
第二，从融资约束角度看，创新活动作为一项资金投入大、回报周期长的高风险活动，易受融资约束的制约。客户关系型交易比例的提高有利于企业和客户资源的集中配置，意味着资产专用性的增强，节约了企业的销售费用等交易成本，有助于企业获得更多的内部现金流，缓解了融资压力。另外，客户关系型交易比例的提高会加强企业与客户的亲密关系，在银行对企业授信过程中，会降低二者之间的信息不对称性，使得企业获得银行贷款的能力提高。[6]吴娜等（2017）研究发现[7]，企业的商业信用提供会因为客户关系型交易比例提高带来的客户体恤效应而增加。由此可见，企业可以从客户关系型交易中获得更多的内部现金流、信贷能力和商业信用，缓解融资约束，进而提升企业创新绩效。
第三，从创新风险角度看，创新活动存在很大的不确定性，面临失败的风险。一方面，客户关系型交易比例的提高使得企业与客户之间关系更加稳定、依存程度更高、利益更趋一致，客户现有的技术信息会更容易被企业获得，为企业的创新活动打下重要的前期基础，从而降低研发失败的风险。另一方面，作为企业从外界获取关键资源和信息的重要渠道，客户在供应链中的位置也更加接近消费者。关系型交易比例的提高有助于企业从客户手中及时了解消费者需求等市场信息，从而能更好地开展以市场需求为导向的创新活动，不仅能降低关于新产品需求的搜寻成本，更能提高创新产品被市场接受的可能性，弱化了创新活动面临的风险，促进了企业创新活动的成功。
据此，提出如下假设：
H1：客户关系型交易比例的提高会促进企业创新绩效。
（二）研发投入的中介效应
研发投入是决定企业创新活动成败的重要因素。企业只有不断地获取外部新的知识和信息才能明显改善企业的研发水平。客户作为企业从外界获取关键资源和信息的重要渠道会对企业的研发水平产生重要的影响。黄千员等（2019）通过对中小板上市制造业企业的研究发现[8]，客户关系型交易比例的提高对企业的研发投入强度具有显著的促进作用。文旭倩等（2020）认为客户关系会对融资结构产生影响，进而促进企业的研发投入。[9]据此，提出如下假设：
H2：客户关系型交易比例的提高会促进企业的研发投入。
企业对创新活动的重视程度可以通过研发投入水平反映，研发投入主要分为资金投入和人力投入，是进行创新活动的根本保障。研究表明，研发投入的增加对企业创新产出具有激励效应，会提高企业创新绩效。曾德明等（2015）的研究证明研发投入会显著促进企业创新绩效。[10]王素莲（2018）通过对沪深两市中小企业板上市企业的研究，发现研发投入对企业创新绩效有正向促进作用。[11]据此，提出如下假设： H3：研发投入在客户关系型交易与企业创新绩效关系中存在显著中介效应。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
作为我国未来产业发展的基石，制造业实施创新战略、提升创新绩效不仅对自身的转型升级具有重要意义，而且有助于促进其健康发展。本文以2015—2019年沪深A股制造业上市公司为研究样本。
经过筛选，最终获的1707个非平衡面板观测值。具体筛选过程如下所示：（1）剔除财务状况异常的ST和*ST企业;（2）剔除资产负债率大于1的企业;（3）剔除年报中对主要变量披露不完全的企业。同时，在模型中，对连续变量进行上下1%水平的Winsorize处理以消除极端值对回归结果的影响。变量数据主要来源于国泰安数据库和上市公司年报。
（二）变量选择与模型构建
1.变量选择
（1）被解释变量
企业创新绩效（Innovation）：以专利申请数加1后取自然对数来衡量。
（2）解释变量
客户关系型交易（Customer）：参照娄祝昆等（2019）的研究[12]，用企业与主要客户的交易占比来衡量，该指标反映了企业与客户的亲疏情况。结合上市企业财务报表的披露情况，选取前5名客户销售占比来衡量客户关系型交易。
（3）中介变量
研发投入（R&D）：为消除行业差异，以研发投入金额与营业收入之比来表示。
（4）控制变量
企业的技术创新受内外环境各方面的影响。参考已有文献，确定如下控制变量（Controls）：企业规模（Size），企业总资产的自然对数表示;财务杠杆（Lev），为总负债除以总资产;盈利能力（Roa），等于总利润除以总资产;独立董事比例（Indiratio），以独立董事人数与董事会人数之比表示;政府支持（Sub），以政府补助强度表示，即政府當年补助金额与主营业务收入的比值;产权性质（Owns），国有企业赋值为1，非国有企业为0。此外，控制变量还包括年度（Year）这一虚拟变量。
2.模型构建
为了检验假设H1，参考已有文献，设立客户关系型交易对企业创新绩效影响的计量模型如下：
为进一步检验研发投入在客户关系型交易影响企业技术创新产出之中的中介效应，借鉴Baron和Kenny（1986）的检验方法。[13]具体步骤如下：第一步，验证客户关系型交易与企业创新绩效是否相关（模型1）;第二步，验证客户关系型交易与研发投入强度是否相关;第三步，将客户关系型交易与研发投入强度放入同一个模型中。客户关系型交易和研发投入强度的回归系数都显著且客户关系型交易的回归系数绝对值显著小于第一步中客户关系型交易回归系数的绝对值;第四步，中介效应Sobel Z检验必须通过显著性水平检验。具体模型如下：
若模型（1）和模型（2）成立，模型（3）的回归系数不显著，但显著，且中介效应Sobel Z检验通过显著性检验，说明研发投入起到完全中介效应的作用;若模型（1）和模型（2）成立，模型（3）的回归系数和都显著，且中介效应Sobel Z检验通过显著性检验，说明研发投入起到部分中介效应作用。
四、实证分析
（一）描述性统计与相关性分析
表1给出了变量描述性统计的结果。制造业上市企业的创新绩效和研发投入的平均值都略大于中位数，说明了制造业上市企业的创新绩效和研发投入均较为集中。客户关系型交易的平均值约为31.5%，大于中位数，说明了少数企业的客户关系型交易存在偏高现象。
对主要变量进行Pearson相关性检验（限于篇幅，资料备索），发现除客户关系型交易之外的变量都和企业创新绩效之间呈显著正相关，除盈利能力之外的变量都和研发投入具有显著性关系。客户关系型交易与研发投入在1%显著性水平上呈现正相关，研发投入与创新绩效呈现正相关，且通过了1%水平的显著性检验，初步说明了客户关系型交易与企业创新绩效之间，研发投入存在中介效应。另外，通过对VIF值的计算，发现都远小于10，最大的VIF值为1.83，均值为1.36，主要变量间的相关系数绝对值基本小于0.3，说明变量间不存在严重共线性的问题。
（二）回归分析结果
假设H1的检验结果如表2模型（1）所示。客户关系型交易对企业创新绩效的回归系数为0.416，通过1%显著性水平上的检验，说明客户关系型交易比例的提高有助于企业创新绩效的提升，则假设H1成立。这与吉利等（2019）对制造业企业的研究相一致。模型（2）给出了客户关系型交易与研发投入的关系，发现客户关系型交易与研发投入是正相关关系，且通过1%显著性水平检验，说明了客户关系型交易比例的提高会显著促进企业的研发投入，假设H2成立。
模型（3）报告了研发投入的中介效应结果。客户关系型交易的回归系数为0.321，通过了5%显著性水平检验，研发投入的回归系数为9.958，在1%显著性水平上显著，且0.321小于0.416，Sobel Z的检验值为2.610，也通过1%显著性水平检验。表明了研发投入在客户关系型交易对企业创新绩效的促进过程中存在显著部分中介效应，即客户关系型交易不但直接影响企业创新绩效，还通过影响企业研发投入来对企业创新绩效产生作用，假设H3成立。
（三）稳健性检验
为了保证研究结果的可靠性，通过变换解释变量度量方式进行稳健性检验，即客户关系型交易以第一大客户占比来表示，回归结果如表3所示。对比表2和表3可以发现，回归结果基本保持一致，表明模型的回归结果是稳健的。
五、研究结论与启示
利用2015—2019年沪深两市A股制造业上市公司数据，从研发投入的中介效应入手对客户关系型交易与企业创新绩效关系进行实证研究，发现：客户关系型交易比例的提高对企业创新绩效和研发投入都有显著促进作用;研发投入在客户关系型交易对企业创新绩效的影响中具有显著的部分中介效应，即客户关系型交易可以通过影响企业研发投入，进而影响创新绩效。 文章在理论上，拓宽了供应链关系型交易与技术创新关系的研究范式，丰富了技术创新影响因素及路径的相关研究。在实践方面获得如下启示：第一，企业实施创新战略时除考虑高管激励、员工特征等影响因素外还需考虑客户关系型交易对创新绩效的影响。客户关系型交易比例较高的企业能较好地整合供应链资源，与大客户建立有效的信息共享、互相帮扶机制，强化信任程度，降低企业融资约束和减弱企业创新风险，进而实现关系价值的最大化。另外，从客户需求出发，以市场需求为导向开展技术创新活动能提高客户对产品的满意度和忠诚度，增加创新绩效，提升企业业绩，强化企业竞争力。第二，企业应当提高与客户的关系型交易比例，以节省出更多的资金用于研发投入，促进创新绩效的提高。企业应通过加强对研发资金的管理监督，使研发投入有效、合理地利用，帮助企业与客户建立稳定的合作关系外，提高企业创新绩效、增强竞争力。
参考文献：
[1]Hippel E V. Lead users： A source of novel product concepts[J].Management Science，1986（7）：773-907.
[2]吳祖光，万迪昉，康华.客户集中度、企业规模与研发投入强度——来自创业板上市公司的经验证据[J].研究与发展管理，2017（5）：43-53.
[3]方红星，严苏艳.客户集中度与企业创新[J].科研管理，2020（5）：182-190.
[4]吉利，陶存杰.供应链合作伙伴可以提高企业创新业绩吗？——基于供应商、客户集中度的分析[J].中南财经政法大学学报，2019（1）：38-46+65+159.
[5]郭蓉，余宇新.中小企业创新投入的技术体制地区差异性研究——以我国制造业中小企业的调研数据为例[J].科学学与科学技术管理，2011（6）：65-71.
[6]王迪，刘祖基，赵泽朋.供应链关系与银行借款——基于供应商/客户集中度的分析[J].会计研究，2016（10）：42-49+96.
[7]吴娜，于博.客户集中度、体恤效应与商业信用供给[J].云南财经大学学报，2017（4）：141-152.
[8]黄千员，宋远方.供应链集中度对企业研发投入强度影响的实证研究——产权性质的调节作用[J].研究与发展管理，2019（3）：13-26.
[9]文旭倩，叶勇.客户集中对企业创新投入的影响——基于融资结构的中介效应[J].数理统计与管理，2020（4）：675-690.
[10]曾德明，苏蕊蕊，文金艳.研发投入与企业创新绩效——企业研发团队网络结构调节作用研究[J].科技管理研究，2015（18）：71-77.
[11]王素莲.R&D投资与企业创新绩效：企业家冒险倾向和学历水平的影响——基于深沪中小板上市公司的实证研究[J].东岳论丛，2018（4）：50-60+191.
[12]娄祝坤，郭萌迪.供应链关系型交易、市场势力与企业创新[J].工业技术经济，2019（4）：21-28.
[13] Baron，R. M，and D.A.Kenny.1986.The moderator mediator variable distinction in social psychological research： conceptual，strategic and statistical considerations.Journal of Personality and Social Psychology 51（6）：1173-1182.