航空運輸、軟信息空間傳遞與企業(yè)并購

摘 要：

在企業(yè)并購過程中，大量軟信息的存在導致難以評估目標企業(yè)的真實價值，空間上的地理距離則增加了企業(yè)的信息成本和并購風險。利用手機定位信息配對機場位置形成城市雙邊航空客流數(shù)據(jù)，在引力模型的分析框架下引入航空客流變量，以此統(tǒng)計分析作為軟信息載體的航空客流如何對企業(yè)跨城市并購產(chǎn)生影響。實證結果表明：軟信息空間傳遞對企業(yè)跨城市并購有顯著影響;航空客流對地理距離具有顯著正向彈性，且航空運輸在1 000公里處存在斷點，城際距離在1 000公里以上具有更高的航空客流;城際航空運輸促進了企業(yè)跨城市并購，其效應超過了地理距離對企業(yè)并購的影響。實證結果說明航空運輸通過空間壓縮機制，提高航空客流，增強軟信息傳遞，促進了企業(yè)跨城市并購。

關鍵詞：航空運輸;軟信息空間傳遞;企業(yè)并購;引力模型;足跡大數(shù)據(jù);斷點回歸

中圖分類號：F562.8 文獻標識碼：A文章編號：1007-2101（2021）04-0091-09

收稿日期：2021-02-03

基金項目：教育部人文社會科學基金“時空壓縮視域下港珠澳大橋的資源配置效率研究：效應識別、機制分析與政策選擇”（20YJC790015）

作者簡介：徐瑋（1993-），女，山東煙臺人，暨南大學博士研究生。

一、引言

改革開放以來，我國航空運輸從一個軍事化行業(yè)發(fā)展成為全球第二大航空運輸系統(tǒng)。從改革開放初期只有78個機場，發(fā)展到2019年底的238個機場，按不重復距離計算的定期航班航線里程為948.22萬千米，覆蓋全國90%以上的地級市，旅客吞吐量13.52億人次①。追求經(jīng)濟效益和時間效率為核心的航空運輸在城際經(jīng)濟聯(lián)系中發(fā)揮著越來越重要的作用，我國航空運輸網(wǎng)絡的快速發(fā)展，優(yōu)化了我國交通供給質量，極大地縮短了城際商務活動時間，不斷拓寬超大規(guī)模市場的邊界，提高了城際經(jīng)濟往來的效率和效益。

《交通強國建設綱要》②中提出“構筑以高鐵、航空為主體的大容量、高效率區(qū)際快速客運服務，提升主要通道旅客運輸能力”。但是關于特定的交通運輸方式在我國經(jīng)濟社會發(fā)展過程中起重要作用的研究并不充分，大部分文獻都集中于高速公路、高速鐵路以及鐵路等交通基礎設施經(jīng)濟效應的研究[1-3]，相比于近年來視角豐富的高鐵研究，航空為主體的經(jīng)濟學研究比較缺乏。航空運輸作為及時、高效、靈活的長距離交通方式之一，其客流反映城際間商業(yè)信息連通度和經(jīng)濟活動交易量，對加快信息的流動和傳播，拉近城際經(jīng)濟距離，改善城際經(jīng)濟聯(lián)系的空間結構具有重要的作用[4]。已有文獻大多對交通基礎設施影響城際經(jīng)濟聯(lián)系的研究關注不足，特別是航空運輸影響城際經(jīng)濟聯(lián)系的分析和測度則更少。

新發(fā)展階段中我國的產(chǎn)業(yè)組織和企業(yè)發(fā)展需要形成更強的競爭優(yōu)勢，企業(yè)并購是通過形成競爭和規(guī)模優(yōu)勢、降低生產(chǎn)和交易成本從而獲得競爭優(yōu)勢的重要活動之一。從企業(yè)并購的行為看，企業(yè)在收購目標企業(yè)的過程中存在“檸檬問題”，這種信息不對稱問題的存在使目標企業(yè)的真實價值難以被準確評估，增加了企業(yè)的并購風險和不確定性[5]。在企業(yè)并購交易過程中存在著大量的“軟信息”用于決策判斷，但是這類信息具有定性化特征，又難以被記錄和存儲，因此，企業(yè)直接獲取目標企業(yè)真實有效的軟信息比較困難[6]。一些學者認為地理距離是衡量企業(yè)并購中信息不對稱問題的主要指標之一。一方面，企業(yè)進行異地并購交易時，兩個城市間地理距離的遠近，影響著兩地經(jīng)濟主體之間信息溝通的廣度和深度[7]，并購交易涉及企業(yè)雙方的“共同語言”也會因地理距離遠而減少[8]。另一方面，地理距離弱化信息傳播，說明從更遠的地方學習、吸收新信息將變得更加艱難，并購方對目標企業(yè)以及所在城市的了解就越低，這就形成了信息不對稱[9]。

解決這一問題的關鍵在于如何有效獲取軟信息，減少信息不對稱給并購造成的負面影響。Kevin[10]認為，最強的軟信息獲取來自直接經(jīng)驗、面對面的交流和肢體語言。其原因在于實時獲取信息的方式不僅能夠傳遞更多的內涵，而且有利于雙方建立起信任關系，使獲取到的信息更加真實可信。不僅如此，即使在熟人之間的交流，面對面交流的質量亦高于其他交流方式[10]。顯然，地理距離是企業(yè)并購的軟信息空間傳遞中的重要因素。當并購企業(yè)的經(jīng)理、資產(chǎn)評估師、財務顧問、會計師、律師與目標企業(yè)所處城市較近時，進行并購活動中的軟信息搜尋成本以及代理成本就越低，能夠識別并購風險、獲取更加有價值的信息[11]。當限制交易雙方面對面溝通的地理距離問題被盡可能地消除時，企業(yè)更容易利用一手信息評估目標企業(yè)的真實價值，在一定程度上消弭信息不對稱問題，做出合理決策，另外還有利于降低對目標企業(yè)的監(jiān)控成本[8]。由此可見，航空運輸網(wǎng)絡的拓展，在帶來城際航空客流提高的同時，也為城際經(jīng)濟往來的面對面交流提供了便利，促進了企業(yè)并購活動中的軟信息傳遞。

本文的主要貢獻有：第一，采集質量更高的航空客運數(shù)據(jù)。相比以往實證文獻所采用的民用航空客運周轉量，航空足跡數(shù)據(jù)采集時間間隔點更密集，城市航空客流方向信息更詳細;數(shù)據(jù)包含的信息更全面，度量誤差更小，這對研究城市雙邊經(jīng)濟聯(lián)系具有重要的意義。第二，在一定程度上補充了基于航空的運輸經(jīng)濟效應研究。本文從企業(yè)跨城市并購事件產(chǎn)生空間經(jīng)濟聯(lián)系的角度，量化分析了航空運輸對企業(yè)并購的影響，并測算了航空運輸“壓縮”空間提高企業(yè)跨城市并購的概率。第三，從空間經(jīng)濟學的視角揭示我國航空運輸發(fā)展對城際企業(yè)并購的影響。[12]航空運輸?shù)陌l(fā)展促進城際客流，改善了軟信息傳遞的效率，有利于企業(yè)技術的擴散，對城際企業(yè)并購產(chǎn)生了積極的影響。

地理距離引發(fā)的信息不對稱對我國企業(yè)的跨城市并購有多大影響？航空運輸是否能減少該影響，提高企業(yè)并購概率呢？航空運輸發(fā)揮影響的作用機制是什么？本文對上述問題展開研究，通過將企業(yè)跨城市并購數(shù)據(jù)和航空足跡數(shù)據(jù)進行配對，構建2015—2018年涉及340個城市的面板數(shù)據(jù)，利用引力模型考察作為信息傳遞影響因素之一的距離對企業(yè)跨城市并購的影響，采用中介效應分析方法量化航空運輸在消弭信息不對稱對企業(yè)并購影響方面的間接效應，并通過斷點回歸和樣本劃分的方法對航空長距離空間壓縮機制進行異質性分析。

二、文獻綜述

新經(jīng)濟地理學的興起，引發(fā)許多學者探討地理距離維度對經(jīng)濟活動的影響，而地理距離在信息不對稱中也扮演著重要的角色，對軟信息的影響更為顯著。軟信息最早出自金融學對信息的研究，為了與融資貸款活動中相對透明、格式固定、易于獲取的硬信息進行區(qū)分。軟信息并沒有一個統(tǒng)一的定義，申韜[13]歸納軟信息有五種特征，分別是難觀測、難獲取、相對穩(wěn)定性、不可比性和來源渠道有限。已有研究對軟信息不同于硬信息更詳細的說明有：軟信息難以量化，以口述或默示為主[14];內容具有主觀性和不確定性，內涵的解讀需要建立在了解產(chǎn)生信息主體背景的基礎上[15];以及軟信息更多依賴于人與人之間的面對面接觸的方式進行傳播[6]。在網(wǎng)絡和信息技術高度發(fā)達的社會，地理距離對硬信息傳播的影響基本消失，但是軟信息的傳播依然受地理距離的阻礙。因此，大部分研究軟信息的學者將地理距離作為軟信息的代理變量[16]，他們認為兩個經(jīng)濟主體地理距離越近，這為進行實地考察、面對面交流降低了成本，有利于軟信息的傳播。因此，地理距離仍是軟信息傳遞受限和信息不對稱影響經(jīng)濟活動和市場運行的關鍵因素。

信息不對稱對企業(yè)并購各個要素和環(huán)節(jié)都造成不利影響：首先，對并購價格的影響。Dionne等[17]認為企業(yè)并購雙方距離越遠，對收購方企業(yè)造成信息不對稱，并購方會高估目標企業(yè)的價值，造成收購溢價。其次，對目標企業(yè)選擇的影響。Ragozzino和Reuer[18]認為并購企業(yè)離目標企業(yè)越近，則能夠獲取更多信息資源，降低并購過程的逆向選擇風險。如果次優(yōu)目標企業(yè)利用自己的信息優(yōu)勢，掩蓋自己的劣勢，就有很大機會被選中為并購的目標企業(yè)。再次，對并購后績效的影響。Kang和Kim[19]認為企業(yè)并購雙方的距離在100公里以內的話，并購為企業(yè)帶來兩倍的收益。最后，對并購效率的影響。并購過程是一個系統(tǒng)性工作，從目標企業(yè)選擇、并購價格確定、并購支付價格，都需要多方進行充分交流協(xié)商，而這都需要建立在信息對稱的基礎上。因此，許多文獻從地理鄰近（proximity）降低信息不對稱的視角對企業(yè)并購進行考察，但這類研究主要集中在跨國并購，認為地理距離使前期調研面臨更大的信息搜尋成本[20]，少部分學者還考察了本國并購市場中地理距離的影響情況[21]，但都缺少對改善信息不對稱問題的深入分析和機制研究。

近年來，隨著我國交通基礎設施呈現(xiàn)多點突破，涌現(xiàn)出許多相關研究，主要集中在以下幾方面：一些學者關注交通基礎設施對企業(yè)庫存和生產(chǎn)率的影響[22];另一些學者考察了交通基礎設施對經(jīng)濟增長的影響[23];再有一些學者聚焦于交通基礎設施對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響[1];此外，還有一些學者研究交通基礎設施對區(qū)域性經(jīng)濟的影響[24]。也有少數(shù)一些文獻以交通影響信息不對稱的視角，對資本市場進行分析[25]。然而，這些研究都集中于鐵路、高速鐵路、高速公路等交通基礎設施的經(jīng)濟效應，較少涉及企業(yè)并購的主題。航空運輸是商業(yè)活動重要的交通工具之一，也是能影響企業(yè)并購中軟信息傳遞和信息不對稱問題的重要切入點。另外，相比于已有文獻常將地理距離用于信息不對稱的研究，利用航空雙邊客流這種能更好度量城際面對面交流傳播信息的數(shù)據(jù)，有助于從航空運輸消弭信息不對稱的視角研究對城市雙邊經(jīng)濟聯(lián)系的影響。

三、理論分析與研究假說

本文通過擴展古諾模型，分析航空運輸發(fā)展對兩區(qū)位企業(yè)合并的影響。假設企業(yè)合并后利潤提高是企業(yè)進行合并的動機，模型將地理距離和航空客流通過信息傳播機制引入模型，從而分析航空運輸對企業(yè)并購的影響機制。

（一）模型設定

企業(yè)研發(fā)受兩方面的影響：一是企業(yè)自身進行研發(fā)投資。企業(yè)對研發(fā)的投資是研發(fā)成果的二次函數(shù)（r2i/2），企業(yè)對研發(fā)的投資越大，研發(fā)成果越多。二是企業(yè)接受其他地區(qū)信息擴散的影響。參考Destmet[26]的研究，我們設定擴散方程為δij=exp〖JB（（〗βAij-γdij+f〖JB））〗，其中，Aij為兩地的航空客流情況，dij為兩地的地理距離，f是除了距離和航空客流以外其他影響信息擴散的因素、β和γ均為參數(shù)。研發(fā)的擴散取決于兩地距離和客流情況，地理距離越遠，信息擴散越弱;兩地客流越大，說明兩地之間人員接觸越多，越有利于信息傳播，促進研發(fā)擴散。

由擴散方程可以知道，距離和客流共同影響信息擴散，但是距離對信息擴散的影響是負向的，而客流對信息擴散的影響是正向的。這一負一正的影響就從信息擴散的機制為航空客流減弱地理距離對企業(yè)并購影響提供了一個渠道。

（二）經(jīng)營策略

企業(yè)在經(jīng)營中做出選擇策略時，并不知道另一家企業(yè)所做的選擇。在這種情況下，企業(yè)采用同時博弈，為了使其所做的選擇策略是合理的，它必須猜測另一家企業(yè)的選擇策略。這個選擇策略的博弈包括兩階段：第一階段，給定企業(yè)的最優(yōu)產(chǎn)量水平，選擇與企業(yè)利潤最大化相對應的研發(fā)投入。第二階段，基于研發(fā)策略決定企業(yè)的產(chǎn)出水平。給定企業(yè)的研發(fā)投入，企業(yè)根據(jù)利潤最大化原則來確定企業(yè)的最優(yōu)產(chǎn)量水平。在求模型均衡解時，我們采用逆向方法，先確定最優(yōu)產(chǎn)量，再確定最優(yōu)研發(fā)水平。因此，由兩個企業(yè)的最優(yōu)利潤可以確定行業(yè)的最優(yōu)利潤水平為：

現(xiàn)在考慮兩個企業(yè)進行合并，聯(lián)合選擇經(jīng)營決策實現(xiàn)整合行業(yè)利潤最大。企業(yè)的經(jīng)營決策仍然分為兩個階段：第一階段，給定最優(yōu)產(chǎn)量水平，選擇研發(fā)投入水平實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)利潤最大化;第二階段，給定兩個企業(yè)最優(yōu)研發(fā)投入，企業(yè)選擇使行業(yè)利潤最大化的產(chǎn)量水平，兩個企業(yè)再對行業(yè)最優(yōu)利潤進行瓜分。同樣，我們采用逆向方法求解行業(yè)最優(yōu)利潤水平為：

（三）比較靜態(tài)分析

上文已經(jīng)分析了企業(yè)合并前后的行業(yè)利潤，從最優(yōu)行業(yè)利潤水平方程可以知道，利潤主要受到擴散系數(shù)的影響。企業(yè)研發(fā)在空間上擴散，受到擴散影響的企業(yè)，提高了自身的技術水平，技術水平提高使企業(yè)能夠采用更低成本的生產(chǎn)技術，提高企業(yè)利潤。而擴散系數(shù)由地理距離和航空客流決定，空間距離越近、交通客流越大，擴散系數(shù)越高，企業(yè)受擴散影響越大，利潤也就越高。

企業(yè)合并前，行業(yè)利潤對地理距離的彈性為負相關關系。兩個企業(yè)距離越遠，企業(yè)間研發(fā)擴散越低，企業(yè)利潤越低;反之，企業(yè)間的地理距離越近，企業(yè)間研發(fā)擴散越高，形成了研發(fā)溢出效應，企業(yè)的利潤越高。

同理，我們可以證明企業(yè)合并前的行業(yè)利潤對地理距離的彈性為負相關（∑Ri）/dij<0，與雙邊交通客流的彈性為正相關（∑Ri）/Aij>0。但是合并前后行業(yè)利潤的地理距離和客流彈性大小不同，企業(yè)合并改變了行業(yè)利潤彈性。

如果合并后的行業(yè)利潤小于合并前，企業(yè)就沒有動力進行合并。從概率上討論，用π表示合并前行業(yè)利潤大于合并后行業(yè)利潤的概率，即π=Pr {∑Ri>R}，這也是企業(yè)在空間上不存在合并事件的概率。那么這種事件的對立事件就是企業(yè)空間上合并的概率，即1-π=Pr {∑Ri≤R}。這個概率就是企業(yè)在空間上出現(xiàn)并購事件的概率，這說明只有當企業(yè)合并后利潤足夠大，企業(yè)才有動力尋求合并。

根據(jù)以上分析，本文形成如下假說：

假說1：企業(yè)跨城市并購受到軟信息不對稱的影響。城市之間的地理距離越遠，信息不對稱程度越高，對并購活動中目標企業(yè)選擇、價格制定、并購績效、并購后企業(yè)融合均有影響，因此，企業(yè)發(fā)生城際并購的概率也相應變小。

假說2：航空運輸產(chǎn)生空間壓縮效應。航空運輸?shù)陌l(fā)展，極大地壓縮時間和空間，降低了人口跨城市移動的成本，并且航空運輸具有長距離運輸?shù)膬?yōu)點，城市之間的地理距離越遠，城際航空客流越大。

假說3：航空運輸促進企業(yè)跨城市并購。隨著城際航空客流提高，城際面對面接觸獲取軟信息的人越多，越有利于城際軟信息傳遞，減少企業(yè)之間信息不對稱，提高企業(yè)跨城市并購的概率。

假說 4：航空運輸?shù)目臻g壓縮機制影響企業(yè)空間并購。航空運輸發(fā)展壓縮了地理空間，提高了城際航空客流，降低了企業(yè)并購受地理距離的影響，從而消弭信息不對稱對企業(yè)的影響，促進了企業(yè)空間并購。

四、實證檢驗

（一）實證策略

本文的核心問題是航空運輸是否能壓縮地理空間，減少信息不對稱對企業(yè)并購的影響。為了實證這一觀點，本文設計以下幾個實證步驟進行驗證：

第一步，為了檢驗企業(yè)并購受信息不對稱（地理距離）的影響程度，參考其他研究將地理距離作為信息不對稱的代理變量[16]，本文建立一個企業(yè)并購的引力計量模型[27]，通過檢驗企業(yè)并購對地理距離彈性來研究受地理距離影響程度。引力計量模型如下所示：

其中，下標d和o分別表示城市d和城市o，下標t表示時間（下同），Mdot為虛擬變量，在時期t，如果城市d和城市o之間的企業(yè)發(fā)生并購事件，則為1，否則為0。distdo為城市d和城市o的質心點的直線距離，δdt和δot分別為城市交叉時間的固定效應（下同），dot為隨機擾動項。該引力模型是一個線性概率模型，本文實證基準分析部分采用吸收多級固定效應線性回歸方法對線性概率模型進行回歸。如果系數(shù)β1為負值且顯著的話，說明城際距離越遠，城際企業(yè)發(fā)生并購的概率越低，從而驗證假說1，否則假說1不成立。

第二步，為了檢驗航空運輸?shù)目臻g壓縮效應。本文同樣建立一個航空客流的引力計量模型，通過城際航空客流對地理距離彈性的識別，對假說2進行驗證。建立如下計量模型：

其中，πdot表示城市d和城市o在第t期的航空客流。如果實證檢驗后系數(shù)γ1顯著為正值的話，說明距離越遠，航空客流越大，驗證假說2;反之，如果系數(shù)γ1顯著為負值的話，說明距離越近，航空客流越大，假說2不成立。此外本文還對航空客流是否在地理距離上存在斷點進行檢驗，利用斷點回歸更為嚴格的因果推斷方法實證航空運輸具有長距離運輸?shù)奶攸c，從而驗證航空在長距離環(huán)境下是否具備突出的空間壓縮效應。

第三步，檢驗航空運輸對企業(yè)空間并購的影響。本文通過計量模型識別出企業(yè)空間并購對航空客流的彈性，分析城際航空運輸對企業(yè)空間并購的影響，建立以下計量模型：

如果系數(shù)α1為正值且顯著，說明城際航空客流越大，城際面對面交流的人越多，越有利于軟信息傳遞，減少信息不對稱，越可能發(fā)生跨城市企業(yè)并購，驗證假說3;否則，假說3不成立。

第四步，實證航空運輸通過壓縮地理空間，減少地理距離（軟信息傳遞）對企業(yè)并購的影響，促進企業(yè)的并購。本文參考研究交通基礎設施常用的中介效應模型[23]，在第一步的模型基礎上，增加航空客流的變量，控制住客流的影響，建立如下計量模型：

將第四步回歸結果和第一步的回歸進行對比。第四步的模型是在第一步的模型基礎上增加變量控制航空客流的影響，參考Judd和Kenny[28]中介效應計算方法，在企業(yè)空間并購中航空運輸壓縮地理空間機制的效應為β1-β'1。本文預期地理距離變量的系數(shù)|β'1|>|β1|，說明控制了航空客流的影響，地理距離對企業(yè)空間并購影響更大。

以上四個步驟的實證策略的思路如圖1所示，這四個步驟提供實證框架：驗證在信息不對稱對企業(yè)并購的影響（第一步）和航空運輸壓縮地理空間（第二步）的前提下，是否能通過航空壓縮地理空間、減少信息不對稱的機制，降低地理空間對企業(yè)并購的影響（第三步、第四步）。

（二）數(shù)據(jù)來源及計算

本文采用的數(shù)據(jù)主要有以下幾類：第一類是城市對雙邊航空客流數(shù)據(jù)（πdot）。該數(shù)據(jù)是微觀個體足跡數(shù)據(jù)配對航空機場位置的，足跡大數(shù)據(jù)來自騰訊旗下包括微信、QQ和地圖等產(chǎn)品在內的手機定位信息。截至2019年，我國手機移動用戶數(shù)高達16億，普及率為14.4部/百人。騰訊的日定位服務達到百億次數(shù)，行業(yè)內日定位服務次數(shù)第一。足跡大數(shù)據(jù)正是基于這些微觀定位得到的時間序列軌跡，利用每個人的時間序列軌跡數(shù)據(jù)和城市機場位置數(shù)據(jù)配對，可以得到2015—2018年340×340個地級城市之間雙邊航空客流數(shù)據(jù)。

第二類是企業(yè)空間并購數(shù)據(jù)（Mdot）。企業(yè)空間并購數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫的公司并購重組數(shù)據(jù)，國泰安數(shù)據(jù)庫為發(fā)生的每件并購重組事件指定一個唯一的id。[JP+1]在交易涉及方明細表中，每個并購重組事件id的交易涉及方所在地級市不是同一個城市，表示這兩個城市發(fā)生并購重組，將這一對城市標記為1，否則記為0，于是形成2015—2018年340×340個地級市之間企業(yè)空間并購虛擬變量。

第三類是地級市之間地理距離數(shù)據(jù)（distdo）。首先通過百度地圖提供的應用接口（API），獲得340個城市質心點的經(jīng)緯度數(shù)據(jù);然后利用Stata提供的geodist命令，根據(jù)城市經(jīng)緯度數(shù)據(jù)計算340個城市之間的直線距離，由此，形成了340×340個城市對之間的地理距離變量。

完成上述數(shù)據(jù)的收集與計算后，將城市和年份作為id，依據(jù)這一id將這些數(shù)據(jù)進行配對，形成一個面板數(shù)據(jù)，主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。航空客流最大前五條航線依次是：重慶—北京、重慶—上海、深圳—上海、上海—廣州、上?！本?，這些航線最大客流時均超過1萬人/天，它們有一個共同的特點是航線距離均超過1 000千米。城市地理距離的標準差較大，這說明城市地理分布不均衡。通過對初選樣本進行篩選后，一共有331件有效的企業(yè)并購事件，涉及135個城市。

（三）實證結果分析

1. 基準回歸結果。首先，采用實證策略第一步的模型（5）進行回歸，回歸結果如表2第（1）列所示，企業(yè)空間并購對地理距離的彈性為負值，且在1%的水平下顯著異于零（估計系數(shù)為-0.011 5，對應的t值為0.002 7），城際地理距離每增加1 000千米，企業(yè)發(fā)生空間并購的概率下降1.15%。這說明城際地理距離越遠，城際軟信息傳遞越弱，企業(yè)發(fā)生并購的概率越低。

其次，表2第（2）列為實證策略第二步模型（6）的回歸結果，系數(shù)為1.129 3，且顯著。該系數(shù)說明航空客流與地理距離呈正相關，城際的地理距離每增加1 000千米，城際航空客流增加1.129 3萬人/天。航空客流具有正地理距離彈性，與航空運輸具有長距離運輸優(yōu)勢的特點密切相關。這與Campante和Yanagizawa-Drott[29]研究長距離航空運輸?shù)挠^點相吻合，此外，本文將在文章后續(xù)部分參考他們的研究方法（斷點回歸）對該觀點作更深入的分析。

再次，本文接著對實證策略第三步模型（7）進行回歸，結果如表2第（3）列所示。估計得到的系數(shù)為0.023 5，系數(shù)值為正值且顯著，[JP+1]說明企業(yè)空間并購與航空客流具有正向關系，城際的航空客流每天增加1萬人次，企業(yè)發(fā)生城際并購的概率增大2.35%。隨著城際航空客流的增大，城際經(jīng)濟聯(lián)系越緊密，城際軟信息傳遞越高效，為城際企業(yè)空間并購發(fā)生創(chuàng)造了條件，從而提高了并購發(fā)生的概率。

最后，對實證策略第四步模型（8）進行檢驗，得到表2第（4）列的回歸結果。第（4）列將企業(yè)空間并購對地理距離和航空客流進行回歸，得到的系數(shù)符號都符合預期，且都顯著。與第（1）列進行對比，第（4）列增加了航空客流變量，控制了航空客流的影響，企業(yè)跨城市并購對地理距離的彈性絕對值增大。這說明，在企業(yè)跨城市并購中，航空運輸壓縮地理空間機制的中介效應是0.25%。這意味著將航空客流對企業(yè)空間并購的影響剔除，此時，缺少航空客流這一軟信息傳遞載體，企業(yè)并購局限于地理距離空間的影響更大。

2. 航空長距離空間壓縮機制。以上基準回歸已經(jīng)通過全樣本基本證實四條研究假設。企業(yè)跨城市并購受到地理距離（軟信息傳遞）的影響，但是航空運輸具有壓縮地理空間的機制，將減少企業(yè)跨城市并購受地理距離影響的程度。那么航空運輸是否在長距離情況下，對壓縮地理空間更明顯，更能促進企業(yè)并購呢？本部分進一步通過斷點回歸和樣本劃分的方法對這個問題進行實證分析。

首先，本文利用一個城際航空客流與地理距離的散點圖進行分析，如圖2所示，橫軸表示城市對的地理距離，縱軸表示城市對的航空客流，從圖2中可以清楚地看到距離1 000千米的城市對的航空客流存在一個跳躍，并且1 000千米以上的散點更密集。這初步說明了航空運輸對長距離運輸更有優(yōu)勢，航空運輸對1 000千米以上的城市對可能具有更強的空間壓縮效應，提高企業(yè)跨城市并購的概率。

其次，利用斷點回歸的方法對城際航空客流在空間距離上存在一個斷點進行因果推斷。斷點回歸設計最早由Thistlethwaite和Campbell[30]提出，近年來得益于因果推斷的嚴格理論基礎而被學者廣泛采用。斷點回歸是通過地理距離在1 000千米的臨界值（cut-off point）的規(guī)則決定了城市對是否受到“處理”，在臨界值的兩邊，處理變量發(fā)生概率的變化，此時，城市對距離落在1 000千米的臨界值兩邊可以看作是隨機的，我們把在臨界值處發(fā)生的“跳躍”叫做處理效應。[JP+1]本文采用該方法識別地理距離對城際航空客流的影響，即考察地理距離臨界值是否是航空客流分布的門檻。建立如下的斷點回歸方程：

其中，πdot是城市雙邊航空客流，是我們所關心的結果變量，distdo表示城市d和城市o之間的距離，在斷點回歸模型中被稱分組變量。RDod為處理狀態(tài)變量，是根據(jù)分組變量是否超過臨界值的規(guī)則來確定的（distdo大于臨界值，RDdo=1，為處理組;distdo小于等于臨界值，RDdo=0，為控制組），g·為驅動變量的平滑函數(shù)。

在進行斷點回歸之前，本文先繪制斷點回歸圖，即在城際地理距離為1 000千米的斷點處繪制散點圖及擬合曲線（見圖3）。從圖3可以看到，曲線較好地擬合城際航空客流數(shù)據(jù)，且在1 000千米處出現(xiàn)明顯的斷點跳躍。因此，本文繼續(xù)采用斷點回歸在斷點處識別局部處理效應。

表3為斷點回歸的估計結果，表3的第（1）—（3）分別用線性、一階和二階多項式進行估計，三列均采用均方誤差（MSE）最優(yōu)帶寬選擇進行斷點回歸處理效應估計。其中，一階模型的系數(shù)在10%的水平上顯著，線性和二階模型均較為顯著，且圖3斷點回歸的擬合曲線為非線性的，因此采用二階最優(yōu)頻寬的估計結果。相比1 000千米以下的城際航空客流，1 000千米以上的城際航空客流平均每天多7 290人。這說明航空運輸對長距離運輸有更大的壓縮空間優(yōu)勢和航空客流量。

通過斷點回歸分析，本文已經(jīng)很清楚航空運輸在1 000千米以上地理距離具有更大優(yōu)勢。那么在1 000千米以上距離的城際航空客流對企業(yè)空間并購是否依然有很強的優(yōu)勢呢，本文繼續(xù)采用劃分樣本的研究方法對這一問題進行驗證。再次利用計量模型（7），對1 000千米以上距離區(qū)間的子樣本進行回顧，結果如表4所示。表4第（1）列為全樣本回歸的結果，作為基準參考，第（2）—（4）列為距離區(qū)間子樣本回歸的結果。從結果可以看出，相比第（1）列的基準結果，1 000千米以上距離的城際航空客流對企業(yè)并購具有較強的促進作用，在1 300～1 400千米的距離尤為明顯。在此距離區(qū)間，企業(yè)并購對航空客流的彈性為5.09%，也就是說城際航空運輸每增加10萬客流，企業(yè)跨城市并購提高5.09%的概率，比基準分析高2.74個百分點。這些都說明在1 000千米的臨界值以上，航空運輸壓縮空間，促進企業(yè)跨城市并購效應更強。

五、結論

本文利用手機定位信息與機場位置配對，以此形成航空客流的面板數(shù)據(jù)。首先，通過構建一個引力模型分別識別企業(yè)并購的距離彈性和航空客流對距離的彈性。其次，利用固定效應模型實證分析航空客流對企業(yè)并購的影響。最后，在引力模型的基礎上引入航空客流變量構建一個中介效應模型，考察航空運輸壓縮地理空間，增強城際軟信息傳遞，促進企業(yè)跨城市并購概率的表現(xiàn)。

研究結果發(fā)現(xiàn)：一方面，企業(yè)跨城市并購受到軟信息空間傳遞的顯著影響;另一方面，航空長距離運輸更具有優(yōu)勢，[JP+1]對企業(yè)并購具有更大促進效應，并且該效應超過了軟信息對企業(yè)并購的影響。綜上所述，本文認為航空運輸確實能夠壓縮地理空間，扭轉因地理距離造成的信息不對稱對企業(yè)并購的影響。

本文研究具有以下啟示：第一，對航空運輸如何壓縮地理距離、增強軟信息的傳遞影響企業(yè)并購做了嚴謹?shù)膶嵶C分析，與以往的交通基礎設施總經(jīng)濟效應不同，本文更強調航線連接城際產(chǎn)生的城市雙邊經(jīng)濟聯(lián)系，這豐富了交通基礎設施經(jīng)濟效應的討論，對我國優(yōu)化便捷舒適的交通運輸服務水平、完善當前航空服務網(wǎng)絡的運輸供給具有參考價值。第二，通過對航空運輸影響企業(yè)并購進行深入研究，本文發(fā)現(xiàn)長距離航空運輸通過壓縮空間，降低了地理距離對企業(yè)并購的影響，這為城市提供一種加強城際經(jīng)濟聯(lián)系的機制，對不同經(jīng)濟貿易條件和不同發(fā)展目標的地方政府而言，在區(qū)域發(fā)展規(guī)劃中可以針對性地優(yōu)化交通結構，支撐區(qū)域的資本流動、要素配置、信息傳遞和產(chǎn)業(yè)整合，形成網(wǎng)絡規(guī)模經(jīng)濟，提升地區(qū)競爭優(yōu)勢。第三，結論表明我國企業(yè)并購中存在的信息不對稱問題，特別是軟信息空間傳遞造成的影響能夠得到航空運輸對地理空間壓縮效應的補償，提高了企業(yè)并購概率，這對企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)和提高自身管理水平具有指導性，能夠完善企業(yè)受規(guī)模驅動和成本驅動而形成的并購決策，加強企業(yè)間的城際經(jīng)濟聯(lián)系，提高經(jīng)濟活動交易量，升級和延長產(chǎn)業(yè)鏈，激發(fā)我國市場經(jīng)濟活力。

注釋：

①數(shù)據(jù)來自中國民用航空局網(wǎng)站。

②《交通強國建設綱要》，人民出版社2019年版。

③對模型進行數(shù)值計算可以得到門檻值。

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責任編輯：武玲玲

Air Transportation，Soft Information Transmission and Corporate Mergers and Acquisitions

——Based on Regression Discontinuity Analysis

Xu Wei

（School of Economics， Jinan University， Guangzhou Guangdong 510632， China）

Abstract：In the process of M&As，it is difficult to evaluate the real value of the target enterprise due to the existence of a large number of "soft information"，which increases the risk of M&As.This paper matching mobile phone location information and airport location to form urban bilateral airline passenger flow data，the airline passenger flow variable is introduced in the framework of gravity model to analyze how airline passenger flow，as the carrier of "soft information"，affects cross-city mergers and acquisitions.The empirical results show that： "soft information" transmission has a significant impact on cross-city mergers and acquisitions; air passenger flow has a significant positive elasticity to geographical distance，and air transport has a breakpoint at 1，000 km，and inter-city distance has a higher air passenger flow over 1，000 km; inter-city air transport promotes cross-city M&As，which outweighs the impact of geographical distance on M&As.All these empirical results show that air transport improves air passenger flow，enhances the transmission of "soft information" and promotes cross-city mergers and acquisitions through space compressor mechanism.

Key words：air transport; soft information transmission; mergers and acquisitions; gravity model; big footprint data; regression discontinuity