航空运输对企业创新能力的影响——基于企业信息透明度的中介效应检验

陈中伟，崔锐洁

(郑州航空工业管理学院 经济学院，河南 郑州 450046)

“十四五”规划提出要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，强化企业创新主体地位。企业创新活动是企业提升竞争力的重要因素，也是利益相关者衡量企业价值的重要依据[1]。然而，企业创新活动因开发时间长、投入成本大、涉及商业机密等特点[2]，导致对外披露的研发信息有限、信息透明度参差不齐，使得信息不对称程度较高，不利于企业间内外部监督和信息沟通，从而影响企业创新[3]。而航空运输的开放性、便捷性、高时效性等特点压缩了时空效应[4]，增强了地区间地理邻近性，极大地缩短了各企业之间的商务活动时间[5]，在人力、资本等要素流动、优化资源配置等方面发挥了重要作用，提高了企业内外部监督和信息沟通的便利性，减少了信息不对称，提高了企业信息透明度[6]，从而影响企业创新活动进展。民航行业发展统计公报显示，2020年我国国内航线完成旅客运输量40 821.30万人次；民航行业坚持稳中求进总基调，兼顾疫情防控和行业安全发展，推动民航高质量发展。在我国深入实施创新驱动发展战略下，在航空运输基础设施日益完善、航空运输需求不断增加的背景下，深入研究航空运输对企业创新发展的影响具有重要意义。

现有文献多从宏观、中观视角研究公路、高铁等其他交通运输工具对企业创新的影响，鲜少关注航空运输和微观企业创新的关系。本文基于微观视角，研究航空运输水平对企业创新的影响，并进一步探讨企业信息透明度在其中发挥的中介效应。研究结果将证实航空运输水平与企业创新能力的关系，为企业选择区位、安排资金投入、拟定发展战略等提供参考依据。

1 文献梳理与研究假说

1.1 航空运输与企业创新

航空运输的高时效性不仅方便了企业内外部人员对公司的考察与监督，降低企业创新风险，还可以扩大区域经济边界，激发企业创新意识，从而促进企业创新能力的提高。在降低企业创新风险方面，航空运输不仅方便了企业内外部人员对非本地创新项目的实地调研考察[7]，为企业创新决策提供更真实的信息，降低企业投资或开展创新项目风险性，还方便了公司股东零距离考察企业创新活动进展状况，有效地监督评估管理层行为，更加精准地考核研发管理人员，能减少、缓解或制止企业运营者的机会主义行为[8]，督促其选择利于企业可持续发展的战略决策，提高企业创新能力。在激发创新意识方面，航空运输通过吸纳资本、人才等生产要素促进产业集聚，扩大区域经济边界[9]，从而发挥创新竞争、追赶、模仿及启发效应，激发企业创新意识[10]，促使企业积极主动地了解集聚地区竞争对手的研发信息[11]，学习优秀创新型企业运作经验，降低创新项目的风险性和不确定性。郑冠群等验证了企业为了避免因产业集聚而造成的市场份额减少，不得不提高创新意识，通过创新形成产品差异化，提高自身竞争力[12]，从而增加企业创新产出。Porter指出产业集聚利于新技术信息的共享和创新知识的溢出[13]，促进企业对现有观念、技术、知识的整合和创新，从而促进企业创新发展[14, 15]。基于此，本文提出假说H1：

假说H1：航空运输水平的提高有助于企业提升创新能力。

1.2 航空运输、信息透明度与企业创新

从外部监督和内部监督两个视角分析航空运输通过提高企业信息透明度，减少信息不对称，从而缓解融资约束和内部治理问题，促进企业创新的影响机制。从外部监督的视角看，信息理论认为，市场中利益相关者的信息差异会造成信息不对称问题，从而影响创新活动的开展和创新决策[16]。企业创新活动包含大量的软信息，即不能按标准化办法收集或处理、只能通过面对面传递的信息，具有不易观测、不易收集、不易描述、不易传递等特征[5]。在企业信息透明度较低的情况下，外部投资者很难掌握目标企业创新活动的进展状况，担心承担更大的投资风险[17]，从而降低投资意愿。分析师是资本市场中传递和沟通有效信息、特别是软信息的重要中介，具有外部监督作用[18]。航空运输通过压缩时空距离，降低了分析师或其他利益相关者获取信息成本、沟通成本或时间成本等，促进了人口流动[19, 20]，增加了分析师或其他利益相关者实地调研的频率，有利于其更好地同公司负责人进行面对面的沟通，详细地了解、监督企业创新活动，分析或预测企业发展现状、发展前景、盈利状况、经营状况等，提高研究报告信息的广度和深度，并将信息传递给外部投资者等需求者[21, 22]，充分发挥外部监督作用，减少信息失衡状况[23]，有效提升企业信息透明度，缓解融资约束问题，为企业创新创造条件。

从内部监督的视角看，代理理论认为，因公司制企业普遍施行经营权和所有权分离政策，公司股东和管理层之间存在委托代理关系[23]，易造成企业内部信息不对称问题，影响企业创新活动开展和创新决策。在企业运营过程中，管理层为了私人利益，易减少企业创新活动的专项资金，特别是投资额较大、短时期内利润较少的创新项目；在披露信息时也倾向于只公布有关企业正向的部分研发信息，信息透明度不高，加大了股东监督难度，不利于股东了解企业创新活动的真实情况。并且，创新活动项目本身就具有周期长、风险大等特征，股东很难将创新失败归因于管理层的操作失误，或者意识不到某些研发创新项目的长期价值和战略意义。特别是小股东，相比于大股东和管理层，其掌握的信息相对较少，长时间的信息不对称不利于企业的内部治理和创新活动的开展。航空运输的高时效性，降低了沟通和监督的时间成本，方便了股东实地考察企业创新活动，监督管理层行为决策，提高企业信息透明度，避免出现道德风险问题[7]，降低企业开展创新活动的不确定性和风险性，从而实现公司利益最大化。基于上述分析，提出假说H2：

假说H2：企业信息透明度在上述影响机制中发挥中介效应。

2 研究设计

2.1 研究样本与数据

本文样本由城市和企业两个层面构成。其中，企业创新选取在上海、深圳证券交易所上市的公司相关数据来衡量，数据来源于(CSMAR)国泰安经济金融研究数据库。航空运输水平采用各城市的航空旅客吞吐量来衡量，数据主要来源于中国民用航空局。本文以沪、深证券交易所公布的证券代码为准，选取2009年—2020年非金融类上市公司的数据，形成公司—年份的面板数据，并将交易状态为ST、ST*、PT的样本剔除，最终确定了496个上市公司，5952个观测值，其中的缺失值用零代替。另外，为了减少极端值对实证结果的影响，对连续变量两边进行1%水平的缩尾处理。

2.2 变量选择与说明

2.2.1 被解释变量

被解释变量为企业创新能力(Innovation)，用上市公司研发人员数量占比衡量[24]。研发人员占比体现了公司的研发创新实力、科技含金量及对研发创新的重视程度[25]，也是企业认定高新技术企业的标准之一。企业研发人员占比越高，表明企业研发投入越大，产品的含金量越高，创新实力和潜力更大，有助于提高企业自身的核心竞争力。

2.2.2 核心解释变量

核心解释变量为航空运输水平(Air)，使用上市公司所在城市当年的航空旅客吞吐量加1后的自然对数值来衡量。因数据的可获得性和可对比性，相比于飞机的起降次数、航班密度、航班条数等其他指标而言，旅客吞吐量或者货邮吞吐量仍然是反映城市航空运输水平的较好的度量标准。然而，旅客吞吐量与货邮吞吐量在回归中存在共线性，且本文更关注各企业人员之间的流动和沟通，故采用上市公司所在城市的旅客吞吐量作为航空运输水平的代理指标。

2.2.3 中介变量

中介变量为企业信息透明度(Opacity)，采用国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)公布的上市公司信息透明度来衡量。信息透明度是衡量信息不对称的主要工具或指标[26]，它可以通过有效缓解公司所有者和经营者之间的信息不对称、遏制机构投资者短期的“逐利行为”、缓解融资约束问题、形成良好的创新氛围等方面促进企业创新[27]。故本文根据深交所、沪交所对上市公司信息透明度划分的优秀、良好、及格和不及格四个等级分别对应取值4、3、2、1，作为企业信息透明度的衡量指标[3]。其中，Opacity的数值越大，说明企业信息透明度越高，信息不对称程度越低。

2.2.4 控制变量

本文借鉴杨鸣京[7]、刘善仕[28]等研究，选取的控制变量包括股权集中度、企业规模、资本结构、企业盈利能力、固定资产比率及流动比率。企业规模用公司期末总资产加1后的自然对数衡量。企业开展创新活动具有投资风险，资金需求量也较大，故企业经济基础越强、规模越大，越能吸引高技能人才集聚、提高企业的创新能力。股权集中度体现了公司的结构、运营稳定性及股权分布状态，用第一和前十大股东的持股比例衡量。资本结构和企业盈利能力分别用总负债与总资产的比例、净利润与总资产的比例来衡量，在一定程度上反映了企业开展创新活动的基础和实力[16]。流动比率通过流动资产比流动负债计算得出，体现了公司在短期内还债的能力[29]。固定资产比率通过固定资产净额比总资产计算得出[28]，该比率越低，表明企业闲置资金越少、运营能力越强。本文所涉及的主要变量如表1所示。

表1 变量选择与说明

2.3 实证模型构建

2.3.1 航空运输影响企业创新的模型设定

为了分析航空运输水平对企业创新能力的影响，本文构建基础回归模型为：

(1)

式中，i和t分别表示公司和年份；被解释变量innovationi,t表示上市公司i在第t年的创新能力；核心解释变量Airi,t为上市公司i所在城市第t年的航空运输水平；Controlsk.i.t代表的是上市公司i在第t年第k个控制变量的取值，εi,t为误差项。其中，核心解释变量εi,t的相关系数α1反映了航空运输水平对企业创新能力的整体影响。

2.3.2 企业信息透明度中介效应的模型设定

本文将企业信息透明度纳入中介效应分析框架，根据温忠麟和叶宝娟的中介效应逐步分析法[30]进一步对航空运输影响企业创新的机理进行检验和分析，回归模型(2)(3)(4)设定如下：

(2)

(3)

(4)

与模型(1)相同的变量及指标说明都同上文所述。除此之外，Opacityi,t为公司i在第t年的信息透明度质量；β1为总效应；φ1为直接效应；γ1φ2为中介效应即间接效应。①若β1、γ1、φ2都显著，则中介效应显著。②若在①成立的同时，φ1显著且绝对值小于β1的绝对值，就说明企业信息透明度在航空运输水平与企业创新能力之间发挥部分中介效应。③若在①成立的同时，φ1不显著，说明企业信息透明度发挥了完全中介效应。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计

表2为主要变量的描述性统计表。上市公司的信息透明度(Opacity)、规模(Fsize)、流动比率(CR)的标准差都较大，分别为1.617、1.779及2.811，体现了不同公司信息透明度、规模及流动比率差异较大。企业创新能力(Innovation)、资本结构(Leverage)、盈利能力(Roa)、股东持股比例(Top1、Top10)、固定资产比率(PPE)等变量的最大值、最小值、标准差等都在合理的区间范围内。另外，考虑到各变量可能存在共线性问题，本文进行了多重共线检验，检验结果发现各变量的方差膨胀因子(VIF)都小于5，均值为2.23，故不必担心存在多重共线性问题。

表2 主要变量的描述性统计

3.2 基础回归结果分析

模型(1)的回归结果见表3中的第(1)列，即航空运输水平影响企业创新能力的基础回归结果。由第(1)列可知，航空运输水平对企业创新能力的回归系数为0.101，且在1%的统计水平下显著，说明航空运输水平与企业创新能力有显著的正相关关系，即航空运输水平的提高有助于提升企业创新能力，假说H1成立。

表3 基础回归、稳健性检验、内生性检验结果

续表3 基础回归、稳健性检验、内生性检验结果

3.3 稳健性检验

为了避免测量误差对本文研究结果产生影响，用替换被解释变量法检验稳健性，回归结果如表3所示。其中，第(2)列是将研发人员数量占比(Innovation)换成研发投入占营业收入比例[31](Innovation2)的回归结果；第(3)列是将上市公司当年已申请的专利数量加1并取对数(Innovation3)[29]替换研发人员数量占比(Innovation)的回归结果。由表中数据可知，两次替换被解释变量的回归结果都表明航空运输水平与企业创新能力显著正相关，假设H1仍然成立，说明基础回归结果是稳健的、可靠的。

3.4 内生性检验

上文发现提高航空运输水平能显著提升企业创新能力，但两者之间可能存在反向因果关系，即企业创新能力提升后促进了航空运输，从而造成内生性问题。故本文采用GMM方法估计参数，将核心解释变量滞后一期再次进行回归分析[32]。该方法允许误差项存在异方差和序列相关，通过模型内置工具变量处理双向因果关系引起的内生性问题。由表3中第(4)列的回归结果可知，滞后一期的航空运输水平依然与企业创新能力显著正相关，说明在消除内生性干扰后，前文的研究结果依然成立。

3.5 企业信息透明度的中介效应检验

本文运用逐步法分析企业信息透明度的中介作用。首先，对模型(2)进行回归，检验得航空运输水平影响企业创新能力的总效应为0.101，且在1%的显著性水平下显著，见表4第(5)列。其次，对模型(3)进行回归，由表4第(6)列知，航空运输水平对企业信息透明度的效应为0.166，在10%的统计水平下显著，即航空运输水平与企业信息透明度有显著的正相关关系。最后，对模型(4)进行回归，结果见表4第(7)列，回归系数0.098是在控制了企业信息透明度的影响后，航空运输水平对企业创新能力的直接效应；回归系数0.013是在控制了航空运输水平的影响后，企业信息透明度对企业创新能力的效应。综上所述，企业信息透明度在航空运输水平影响企业创新能力的过程中发挥了部分中介效应，假说H2成立。

表4 中介效应检验结果

续表4 中介效应检验结果

4 进一步分析

上文研究表明航空运输的时空压缩效应不仅可以直接作用于企业创新能力的提高，还可以通过提高企业信息透明度间接作用于企业创新能力。但是，国有企业关系着国民经济和社会就业等问题，在政府的支持下融资约束问题较小；并且对信息沟通、经营绩效、企业创新的敏感性通常较低，自主创新意识较薄弱[33]。而非国有企业，特别是小企业的融资约束问题较大；受薪酬激励、市场竞争等方面的影响，企业自主创新意识更强，通过产品差异化获得利润最大化的需求更大。那航空运输对不同股权性质企业创新能力的影响是否具有差异性？为了验证该问题，进一步分析该影响机制是否是因为一些特有的或固有的条件才产生的，即探讨产生影响的边界，以便能更准确、全面地评估航空运输水平对不同股权性质企业创新能力的影响，从而提出有针对性的政策建议。本文将公司依据股权性质分为国有和非国有企业进行回归，表5中第(8)(9)列即为其分组回归结果。由表中数据可知，航空运输水平与非国有企业创新能力在1%的统计水平下显著正相关；而国有企业创新能力与航空运输水平的回归系数不显著。这一结果表示，相比于国有企业，非国有企业创新能力受航空运输的影响更大。

表5 股权异质性检验

续表5 股权异质性检验

5 结论与建议

本文首先测算了航空运输水平和企业创新能力的基础回归系数；然后，运用替换被解释变量法和广义矩估计法(GMM)分别做稳健性检验和内生性检验，验证回归结果的可靠性。接着，运用逐步回归系数法，检验企业信息透明度在航空运输水平影响企业创新能力过程中的中介效应。最后，针对不同股权性质的企业进行异质性分析，进一步探讨在不同情境下，航空运输水平影响企业创新能力的差异性。实证结果发现：(1)航空运输水平的提高可以显著提升企业的创新能力。(2)将公司已申请的专利数量、研发投入占营业收入的比例分别替换研发人员数量占比衡量企业创新能力，回归结果依然稳健。(3)运用广义矩估计法(GMM)进行参数估计，将航空运输水平滞后一期处理后的内生性检验结果依然显著。(4)企业信息透明度在航空运输水平影响企业创新能力的过程中发挥着部分中介效应。(5)相比于国有企业，非国有企业创新能力受航空运输的影响更大。

根据本文的研究结果，提出以下建议：(1)完善陆空衔接交通基础设施建设，促进机场与城市其他运输方式的有效衔接。机场与城市其他运输方式的便利性切实关系到航空客运量，促进二者的衔接利于增加客运量，从而压缩时空距离，促进知识溢出、企业内外部的监督和信息沟通，提升企业信息透明度，进而促进企业创新。(2)在进行区位选择时，企业要综合考虑多方因素，特别是创新型企业要选择高技能人才密集、企业创新文化氛围浓厚、陆空衔接等交通基础设施较为完善的地方，为企业提供良好的创新文化氛围。(3)激发企业创新意识。一是企业要尊重知识和人才，完善人才评价和激励机制，二是政府要为企业研发活动提供更多的税收优惠和融资渠道。(4)加强对企业信息透明度质量的监督，完善无形资产评估制度，鼓励企业开展创新活动，形成激励与监管相协调的机制，努力形成万众创新新局面。(5)加大国有企业的改革力度，鼓励国有企业开展技术创新、管理方式创新等活动，提升国有企业的创新能力。