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Geographical Dispersion of Institutional Shareholders, Information Diversity and Stock Price Informativeness
从信息优势视角出发，本文实证检验了机构股东地理分散性对股价信息含量的影响。研究发现，机构股东地理分散性提高了股价信息含量，降低了股价同步性。在机制分析中，本文排除了股价同步性的“噪音观”，同时指出地理分散的机构股东可以通过增加与供应商、客户、竞争者等利益相关主体所在城市的重叠程度来获取信息优势。当这种地理重叠更分散时，机构股东可以掌握更多的与上市公司相关的多样性私有信息，进而提高股价信息含量。异质性分析表明，当信息环境较差、机构股东掌握的信息较少或者交易意愿较高时，机构股东地理分散性的增量信息效应更加显著。本文的研究对于全面认识“分散股权时代”下中国资本市场特征，以及理解中国资本市场坚定不移加强高水平开放具有重要意义。
Abstract
From the perspective of information advantage, this paper empirically examines the relationship between the geographical dispersion of institutional shareholders and the information content of stock price. We find that the geographical dispersion of institutional shareholders can improve stock price informativeness and reduce stock price synchronicity. In the mechanism analysis, this paper excludes the 'noise view' of stock price synchronicity, and points out that geographically dispersed institutional shareholders can gain information advantages by increasing the overlap with the cities where suppliers, customers, competitors and other stakeholders are located. When this geographical overlap is more dispersed, institutional shareholders can master more heterogeneous private information related to listed companies, thereby improving stock price informativeness. Heterogeneity analysis shows that the incremental information effect of institutional shareholders' geographical dispersion is more significant when the information environment is poor, the information mastered by institutional shareholders is less, or the willingness to trade is high. This study is of great significance to fully understand the characteristics of China's capital market in the era of decentralized ownership, and to understand China's capital market's firm commitment to strengthening high-level opening-up.
机构股东地理分散性显著降低股价同步性
以股价同步性Synch为被解释变量，机构股东地理分散性GeoDis为解释变量，控制公司规模、ROA、资产负债率等变量及公司和年度固定效应。结果显示GeoDis系数为-0.044，在1%水平显著，GeoDis每增加1个标准差（1.753），股价同步性降低标准差的8.21%，即提高股价信息含量。
地理分散性提高私有信息含量并减少噪音交易
为排除“噪音观”，本文构造股价私有信息含量PrivateInfo和噪音交易者参与程度NoiseTrd指标。回归显示GeoDis对PrivateInfo系数为0.003（1%显著），对NoiseTrd系数为-0.007（1%显著），表明地理分散性通过增加私有信息而非噪音降低同步性。
交易型机构股东地理分散性降低股价同步性
将机构投资者划分为交易型和稳定型，分别计算地理分散性指标。交易型机构股东地理分散性GeoDisT对Synch系数为-0.069（1%显著），稳定型不显著，表明市场交易是信息融入股价的重要渠道。
地理分散性增加与供应商、客户、竞争者的城市重叠
以与供应商、客户、竞争者同城的机构股东数量SCoverage、CCoverage、RCoverage为被解释变量，GeoDis系数分别为0.371、0.366、1.389，均在1%水平显著，表明地理分散性增加了机构股东与利益相关者的城市重叠，从而获取多样性信息。
信息环境差、信息少或交易意愿高时增量效应更强
异质性分析显示，GeoDis与分析师关注度AnaAtt、新闻媒体关注度News、共同机构持股Common、指数基金持股IndexShr的交乘项均显著为正（至少5%水平），表明当外部信息环境较差、机构股东掌握信息较少或交易意愿较高时，地理分散性对股价同步性的降低作用更大。
核心解释变量
机构股东地理分散性（GeoDis），基于机构股东注册地经纬度计算两两地理距离，以持股比例加权求和并取对数构建；稳健性检验中还包括GeoDisG3、GeoDisG5、GeoDisTop10、GeoDisExcInd等替代指标。
被解释变量
股价同步性（Synch），作为股价信息含量的反向指标，通过个股收益率对市场和行业收益率回归的拟合优度R²进行对数转换得到。
样本与数据
2003—2021年中国沪深A股上市公司，剔除金融业、ST和*ST公司、缺失值及仅有一个观测值的公司，最终获得32478个公司年观测值。机构股东数据来自Wind，注册地数据来自天眼查，经纬度来自百度地图，其余数据来自CSMAR和CNRDS。
识别方法 / 模型设定
基准模型为面板固定效应回归，控制公司和年度固定效应，标准误在公司层面聚类。内生性处理包括：遗漏变量分析（Altonji等，2005；Oster，2019）、倾向得分匹配和熵平衡匹配、工具变量法（以城市中心度Center和地区信任Trust分别与股票指数成分变动Index交乘作为工具变量）。
内生性及稳健性检验
稳健性检验包括：更换解释变量（GeoDisG3、GeoDisG5、GeoDisTop10、GeoDisExcInd）；根据不同机构股东与上市公司平均地理距离四等分进行子样本回归；工具变量弱识别检验（Kleibergen-Paap rk Wald F统计量分别为32.102和36.205）。结果均保持稳健。
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