摘 要: 在企业并购过程中，大量软信息的存在导致难以评估目标企业的真实价值，空间上的地理距离则增加了企业的信息成本和并购风险。利用手机定位信息配对机场位置形成城市双边航空客流数据，在引力模型的分析框架下引入航空客流变量，以此统计分析作为软信息载体的航空客流如何对企业跨城市并购产生影响。实证结果表明: 软信息空间传递对企业跨城市并购有显著影响; 航空客流对地理距离具有显著正向弹性，且航空运输在 1 000 公里处存在断点，城际距离在 1 000 公里以上具有更高的航空客流; 城际航空运输促进了企业跨城市并购，其效应超过了地理距离对企业并购的影响。实证结果说明航空运输通过空间压缩机制，提高航空客流，增强软信息传递，促进了企业跨城市并购。
关键词: 航空运输; 软信息空间传递; 企业并购; 引力模型; 足迹大数据; 断点回归
一、引言
改革开放以来，我国航空运输从一个军事化行业发展成为全球第二大航空运输系统。从改革开放初期只有 78 个机场，发展到 2019 年底的 238 个机场，按不重复距离计算的定期航班航线里程为 948.22 万千米，覆盖全国 90%以上的地级市，旅客吞吐量 13.52 亿人次①。追求经济效益和时间效率为核心的航空运输在城际经济联系中发挥着越来越重要的作用，我国航空运输网络的快速发展，优化了我国交通供给质量，极大地缩短了城际商务活动时间，不断拓宽超大规模市场的边界，提高了城际经济往来的效率和效益。
《交通强国建设纲要》②中提出“构筑以高铁、航空为主体的大容量、高效率区际快速客运服务，提升主要通道旅客运输能力”。但是关于特定的交通运输方式在我国经济社会发展过程中起重要作用的研究并不充分，大部分文献都集中于高速公路、高速铁路以及铁路等交通基础设施经济效应的研究[1-3]，相比于近年来视角丰富的高铁研究，航空为主体的经济学研究比较缺乏。航空运输作为及时、高效、灵活的长距离交通方式之一，其客流反映城际间商业信息连通度和经济活动交易量，对加快信息的流动和传播，拉近城际经济距离，改善城际经济联系的空间结构具有重要的作用[4]。已有文献大多对交通基础设施影响城际经济联系的研究关注不足，特别是航空运输影响城际经济联系的分析和测度则更少。
新发展阶段中我国的产业组织和企业发展需要形成更强的竞争优势，企业并购是通过形成竞争和规模优势、降低生产和交易成本从而获得竞争优势的重要活动之一。从企业并购的行为看，企业在收购目标企业的过程中存在“柠檬问题”，这种信息不对称问题的存在使目标企业的真实价值难以被准确评估，增加了企业的并购风险和不确定性[5]。在企业并购交易过程中存在着大量的“软信息”用于决策判断，但是这类信息具有定性化特征，又难以被记录和存储，因此，企业直接获取目标企业真实有效的软信息比较困难[6]。一些学者认为地理距离是衡量企业并购中信息不对称问题的主要指标之一。一方面，企业进行异地并购交易时，两个城市间地理距离的远近，影响着两地经济主体之间信息沟通的广度和深度[7]，并购交易涉及企业双方的“共同语言”也会因地理距离远而减少[8]。另一方面，地理距离弱化信息传播，说明从更远的地方学习、吸收新信息将变得更加艰难，并购方对目标企业以及所在城市的了解就越低，这就形成了信息不对称[9]。
解决这一问题的关键在于如何有效获取软信息，减 少 信 息 不 对 称 给 并 购 造 成 的 负 面 影 响。 Kevin [10]认为，最强的软信息获取来自直接经验、面对面的交流和肢体语言。其原因在于实时获取信息的方式不仅能够传递更多的内涵，而且有利于双方建立起信任关系，使获取到的信息更加真实可信。不仅如此，即使在熟人之间的交流，面对面交流的质量亦高于其他交流方式[10]。显然，地理距离是企业并购的软信息空间传递中的重要因素。当并购企业的经理、资产评估师、财务顾问、会计师、律师与目标企业所处城市较近时，进行并购活动中的软信息搜寻成本以及代理成本就越低，能够识别并购风险、获取更加有价值的信息[11]。当限制交易双方面对面沟通的地理距离问题被尽可能地消除时，企业更容易利用一手信息评估目标企业的真实价值，在一定程度上消弭信息不对称问题，做出合理决策，另外还有利于降低对目标企业的监控成本[8]。由此可见，航空运输网络的拓展，在带来城际航空客流提高的同时，也为城际经济往来的面对面交流提供了便利，促进了企业并购活动中的软信息传递。
本文的主要贡献有: 第一，采集质量更高的航空客运数据。相比以往实证文献所采用的民用航空客运周转量，航空足迹数据采集时间间隔点更密集，城市航空客流方向信息更详细; 数据包含的信息更全面，度量误差更小，这对研究城市双边经济联系具有重要的意义。第二，在一定程度上补充了基于航空的运输经济效应研究。本文从企业跨城市并购事件产生空间经济联系的角度，量化分析了航空运输对企业并购的影响，并测算了航空运输“压缩”空间提高企业跨城市并购的概率。第三，从空间经济学的视角揭示我国航空运输发展对城际企业并购的影响。[12]航空运输的发展促进城际客流，改善了软信息传递的效率，有利于企业技术的扩散，对城际企业并购产生了积极的影响。
地理距离引发的信息不对称对我国企业的跨城市并购有多大影响? 航空运输是否能减少该影响，提高企业并购概率呢? 航空运输发挥影响的作用机制是什么? 本文对上述问题展开研究，通过将企业跨城市并购数据和航空足迹数据进行配对，构建 2015—2018 年涉及 340 个城市的面板数据，利用引力模型考察作为信息传递影响因素之一的距离对企业跨城市并购的影响，采用中介效应分析方法量化航空运输在消弭信息不对称对企业并购影响方面的间接效应，并通过断点回归和样本划分的方法对航空长距离空间压缩机制进行异质性分析。
二、文献综述
新经济地理学的兴起，引发许多学者探讨地理距离维度对经济活动的影响，而地理距离在信息不对称中也扮演着重要的角色，对软信息的影响更为显著。软信息最早出自金融学对信息的研究，为了与融资贷款活动中相对透明、格式固定、易于获取的硬信息进行区分。软信息并没有一个统一的定义，申韬[13]归纳软信息有五种特征，分别是难观测、难获取、相对稳定性、不可比性和来源渠道有限。已有研究对软信息不同于硬信息更详细的说明有: 软信息难以量化，以口述或默示为主[14]; 内容具有主观性和不确定性，内涵的解读需要建立在了解产生信息主体背景的基础上[15]; 以及软信息更多依赖于人与人之间的面对面接触的方式进行传播[6]。在网络和信息技术高度发达的社会，地理距离对硬信息传播的影响基本消失，但是软信息的传播依然受地理距离的阻碍。因此，大部分研究软信息的学者将地理距离作为软信息的代理变量[16]，他们认为两个经济主体地理距离越近，这为进行实地考察、面对面交流降低了成本，有利于软信息的传播。因此，地理距离仍是软信息传递受限和信息不对称影响经济活动和市场运行的关键因素。
信息不对称对企业并购各个要素和环节都造成不利影响: 首先，对并购价格的影响。Dionne 等[17]认为企业并购双方距离越远，对收购方企业造成信息不对称，并购方会高估目标企业的价值，造成收购溢价。其次，对目标企业选择的影响。Ragozzino 和Reuer [18]认为并购企业离目标企业越近，则能够获取更多信息资源，降低并购过程的逆向选择风险。如果次优目标企业利用自己的信息优势，掩盖自己的劣势，就有很大机会被选中为并购的目标企业。再次，对并购后绩效的影响。Kang 和 Kim[19]认为企业并购双方的距离在 100 公里以内的话，并购为企业带来两倍的收益。最后，对并购效率的影响。并购过程是一个系统性工作，从目标企业选择、并购价格确定、并购支付价格，都需要多方进行充分交流协商，而这都需要建立在信息对称的基础上。因此，许多文献从地理邻近( proximity) 降低信息不对称的视角对企业并购进行考察，但这类研究主要集中在跨国并购，认为地理距离使前期调研面临更大的信息搜寻成本[20]，少部分学者还考察了本国并购市场中地理距离的影响情况[21]，但都缺少对改善信息不对称问题的深入分析和机制研究。
近年来，随着我国交通基础设施呈现多点突破，涌现出许多相关研究，主要集中在以下几方面: 一些学者关注交通基础设施对企业库存和生产率的影响[22]; 另一些学者考察了交通基础设施对经济增长的影响[23]; 再有一些学者聚焦于交通基础设施对产业发展的影响[1]; 此外，还有一些学者研究交通基础设施对区域性经济的影响[24]。也有少数一些文献以交通影响信息不对称的视角，对资本市场进行分析[25]。然而，这些研究都集中于铁路、高速铁路、高速公路等交通基础设施的经济效应，较少涉及企业并购的主题。航空运输是商业活动重要的交通工具之一，也是能影响企业并购中软信息传递和信息不对称问题的重要切入点。另外，相比于已有文献常将地理距离用于信息不对称的研究，利用航空双边客流这种能更好度量城际面对面交流传播信息的数据，有助于从航空运输消弭信息不对称的视角研究对城市双边经济联系的影响。
( 二) 数据来源及计算
本文采用的数据主要有以下几类: 第一类是城市对双边航空客流数据( πdot ) 。该数据是微观个体足迹数据配对航空机场位置的，足迹大数据来自腾讯旗下包括微信、QQ 和地图等产品在内的手机定位信息。截至 2019 年，我国手机移动用户数高达 16 亿，普及率为 14.4 部/百人。腾讯的日定位服务达到百亿次数，行业内日定位服务次数第一。足迹大数据正是基于这些微观定位得到的时间序列轨迹，利用每个人的时间序列轨迹数据和城市机场位置数据配对，可以得到 2015—2018 年 340×340 个地级城市之间双边航空客流数据。
第二类是企业空间并购数据( Mdot ) 。企业空间并购数据来自国泰安数据库的公司并购重组数据，国泰安数据库为发生的每件并购重组事件指定一个唯一的 id。在交易涉及方明细表中，每个并购重组事件 id 的交易涉及方所在地级市不是同一个城市，表示这两个城市发生并购重组，将这一对城市标记为 1，否则记为 0，于是形成 2015—2018 年 340×340 个地级市之间企业空间并购虚拟变量。
第三类是地级市之间地理距离数据( distdo ) 。首先通过百度地图提供的应用接口( API) ，获得 340 个城市质心点的经纬度数据; 然后利用 Stata 提供的 geodist 命令，根据城市经纬度数据计算 340 个城市之间的直线距离，由此，形成了 340×340 个城市对之间的地理距离变量。
相关期刊推荐：《河北经贸大学学报》是国内外公开发行的综合性经济类学术期刊，创刊于1980年。现为双月刊。致力于发表研究我国改革开放、经济发展和体制转型过程中出现的各种经济理论与现实问题的具有原创性的最新成果和高水平理论文章。
完成上述数据的收集与计算后，将城市和年份作为 id，依据这一 id 将这些数据进行配对，形成一个面板数据，主要变量的描述性统计如表 1 所示。航空客流最大前五条航线依次是: 重庆—北京、重庆—上海、深圳—上海、上海—广州、上海—北京，这些航线最大客流时均超过 1 万人/天，它们有一个共同的特点是航线距离均超过 1 000 千米。城市地理距离的标准差较大，这说明城市地理分布不均衡。通过对初选样本进行筛选后，一共有 331 件有效的企业并购事件，涉及 135 个城市。
( 三) 实证结果分析
1. 基准回归结果。首先，采用实证策略第一步的模型( 5) 进行回归，回归结果如表 2 第( 1) 列所示，企业空间并购对地理距离的弹性为负值，且在 1%的水平下显著异于零( 估计系数为-0.011 5，对应的 t 值为 0.002 7) ，城际地理距离每增加 1 000 千米，企业发生空间并购的概率下降 1.15%。这说明城际地理距离越远，城际软信息传递越弱，企业发生并购的概率越低。
其次，表 2 第( 2) 列为实证策略第二步模型( 6) 的回归结果，系数为1.129 3，且显著。该系数说明航空客流与地理距离呈正相关，城际的地理距离每增加 1 000 千米，城际航空客流增加 1.129 3 万人/ 天。航空客流具有正地理距离弹性，与航空运输具有长距离运输优势的特点密切相关。这与 Campante 和 Yanagizawa -Drott [29]研究长距离航空运输的观点相吻合，此外，本文将在文章后续部分参考他们的研究方法( 断点回归) 对该观点作更深入的分析。
再次，本文接着对实证策略第三步模型( 7) 进行回归，结果如表 2 第( 3) 列所示。估计得到的系数为 0.023 5，系数值为正值且显著，说明企业空间并购与航空客流具有正向关系，城际的航空客流每天增加 1 万人次，企业发生城际并购的概率增大 2.35%。随着城际航空客流的增大，城际经济联系越紧密，城际软信息传递越高效，为城际企业空间并购发 生 创 造 了 条 件，从 而 提 高 了 并 购 发 生 的概率。
最后，对实证策略第四步模型( 8) 进行检验，得到表 2 第( 4) 列的回归结果。第( 4) 列将企业空间并购对地理距离和航空客流进行回归，得到的系数符号都符合预期，且都显著。与第( 1) 列进行对比，第( 4) 列增加了航空客流变量，控制了航空客流的影响，企业跨城市并购对地理距离的弹性绝对值增大。这说明，在企业跨城市并购中，航空运输压缩地理空间机制的中介效应是 0.25%。这意味着将航空客流对企业空间并购的影响剔除，此时，缺少航空客流这一软信息传递载体，企业并购局限于地理距离空间的影响更大。
2. 航空长距离空间压缩机制。以上基准回归已经通过全样本基本证实四条研究假设。企业跨城市并购受到地理距离( 软信息传递) 的影响，但是航空运输具有压缩地理空间的机制，将减少企业跨城市并购受地理距离影响的程度。那么航空运输是否在长距离情况下，对压缩地理空间更明显，更能促进企业并购呢? 本部分进一步通过断点回归和样本划分的方法对这个问题进行实证分析。
首先，本文利用一个城际航空客流与地理距离的散点图进行分析，如图 2 所示，横轴表示城市对的地理距离，纵轴表示城市对的航空客流，从图 2 中可以清楚地看到距离 1 000 千米的城市对的航空客流存在一个跳跃，并且 1 000 千米以上的散点更密集。这初步说明了航空运输对长距离运输更有优势，航空运输对 1 000 千米以上的城市对可能具有更强的空间压缩效应，提高企业跨城市并购的概率。——论文作者：徐 玮
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