何 雁,孟慶璽,常語(yǔ)萱

（1. 廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510006；2. 廈門大學(xué) 會(huì)計(jì)發(fā)展研究中心/管理學(xué)院,福建 廈門 361005；3. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,上海 200433）

一、引 言

我國(guó)地區(qū)發(fā)展差異和不平衡問(wèn)題由來(lái)已久，統(tǒng)一的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)建設(shè)工作尚未完成。以資本市場(chǎng)為例，雖然證券法律法規(guī)和監(jiān)管環(huán)境是全國(guó)統(tǒng)一的，但是每個(gè)地區(qū)營(yíng)商環(huán)境、商業(yè)文化、社會(huì)習(xí)俗等都存在差異，這導(dǎo)致地緣成為影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要因素。從“投資不過(guò)山海關(guān)”“買債不入云貴川”等業(yè)界流傳的說(shuō)法就可見(jiàn)一斑。與此同時(shí)，由于存在不確定性、公共治理機(jī)制不完善和政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的較大影響力等因素，企業(yè)通過(guò)市場(chǎng)化合約進(jìn)行交易的成本高昂，因而使用私下溝通的方式來(lái)治理特定交易（李增泉，2017），使得相關(guān)信息很難被外部投資者獲取、核實(shí)和理解（Li等，2020）。隨之而來(lái)的問(wèn)題是，面臨信息不對(duì)稱的外部投資者在對(duì)公司股票進(jìn)行估值時(shí)，是否會(huì)考慮地區(qū)層面的信息？如果考慮，這是一種有效的投資策略，還是因刻板印象引致的次優(yōu)選擇？若為后者，則表明市場(chǎng)分割不僅會(huì)阻礙企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)，還可能損害資本市場(chǎng)的配置效率，為同地區(qū)公司帶來(lái)額外融資成本。在這種情況下，公司又會(huì)采取何種措施予以應(yīng)對(duì)？本文將嘗試回答這些問(wèn)題。

在理論上，投資者在投資決策時(shí)依賴于充分的公司特質(zhì)信息。然而在現(xiàn)實(shí)中，有關(guān)公司的特質(zhì)信息要么無(wú)法得到，要么獲取成本極高（Li等，2020）。因此，投資者很可能會(huì)將公司所屬“群體”的平均情況作為額外的信息來(lái)源。地區(qū)是劃分“群體”時(shí)的一個(gè)常用標(biāo)準(zhǔn)（葉迪和朱林可，2017）。自然環(huán)境、文化習(xí)俗、社會(huì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地方政府治理水平等多個(gè)維度的特征，共同構(gòu)成了外部人對(duì)一個(gè)地區(qū)的整體認(rèn)知。尤其是，我國(guó)企業(yè)利益相關(guān)者具有明顯的地域性。這些投入要素的高度重合導(dǎo)致同地區(qū)企業(yè)行為具有相似性，因此地區(qū)信息會(huì)成為投資者決策時(shí)的一個(gè)重要參考。雖然投資者會(huì)受到地區(qū)因素的影響，但其經(jīng)濟(jì)后果尚不清晰。一方面，同地區(qū)公司間更容易相互學(xué)習(xí)和彼此模仿，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)表現(xiàn)出高度的相似性（Kedia等，2015；陸蓉和常維，2018；李志生等，2018），因此使用地區(qū)信息判斷特定公司價(jià)值可以節(jié)約大量的信息成本。另一方面，地區(qū)信息能在多大程度上代替公司特質(zhì)信息還很難說(shuō)。比如，Lee等（2015）發(fā)現(xiàn)個(gè)別中概股公司違規(guī)曝光導(dǎo)致其他中概股公司也遭受了媒體和做空機(jī)構(gòu)的負(fù)面評(píng)價(jià)，但其長(zhǎng)期表現(xiàn)卻好于可比的美國(guó)公司。這說(shuō)明，投資者在利用地區(qū)信息進(jìn)行投資決策時(shí)，可能誤判了地區(qū)內(nèi)公司的價(jià)值。綜上，地區(qū)信息溢出會(huì)產(chǎn)生怎樣的經(jīng)濟(jì)后果，仍是一個(gè)有待檢驗(yàn)的問(wèn)題。

本文以2001—2018年我國(guó)各地區(qū)（城市）首次曝光上市公司重大違規(guī)事件為切入點(diǎn)，實(shí)證檢驗(yàn)當(dāng)?shù)貐^(qū)內(nèi)有公司出現(xiàn)重大違規(guī)被立案調(diào)查時(shí)，外部投資者會(huì)如何看待同地區(qū)其他公司。進(jìn)一步地，通過(guò)觀測(cè)該地區(qū)其他公司在未來(lái)是否真的違規(guī)，可以判斷投資者根據(jù)地區(qū)信息進(jìn)行投資決策的效率。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)某一地區(qū)首次發(fā)生上市公司重大違規(guī)被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查事件時(shí)，不僅因重大違規(guī)被立案調(diào)查的公司（以下簡(jiǎn)稱違規(guī)公司）的市場(chǎng)反應(yīng)顯著為負(fù)，同地區(qū)其他公司的股票收益率也明顯降低。也就是說(shuō)，公司違規(guī)損害了地區(qū)聲譽(yù)，一家公司的負(fù)面信息會(huì)溢出到同地區(qū)其他公司。而且在事件發(fā)生后較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，受影響公司（指同地區(qū)其他公司）的股價(jià)沒(méi)有反彈。但是，卻沒(méi)有證據(jù)顯示，這些公司在未來(lái)違規(guī)的概率會(huì)更高。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)制度環(huán)境和公司信息環(huán)境影響公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)，地區(qū)制度環(huán)境越不完善（地區(qū)市場(chǎng)化程度較低、地區(qū)社會(huì)信任程度較低）或者公司信息環(huán)境越差（供應(yīng)鏈集中度較高、非“四大”審計(jì)、分析師跟蹤人數(shù)較少），公司受到地區(qū)負(fù)面信息的影響越嚴(yán)重。與此同時(shí)，受影響公司也會(huì)采取積極的應(yīng)對(duì)措施，比如組織更多的投資者調(diào)研活動(dòng)，以盡可能降低溢出效應(yīng)帶來(lái)的額外成本。綜上，公司違規(guī)行為給同地區(qū)其他公司帶來(lái)了顯著的負(fù)外部性，導(dǎo)致資本配置扭曲。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)及貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，本文研究了我國(guó)企業(yè)的地區(qū)相似性以及外部人如何看待這種相似性的重要問(wèn)題。地緣一直都是學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)話題。特別是在我國(guó)，不同地區(qū)代表了區(qū)域社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、地方治理水平等根本性的差異。不過(guò)，這些文獻(xiàn)關(guān)注的是地區(qū)間差異以及該差異如何影響整個(gè)地區(qū)的企業(yè)行為。近來(lái)，一些文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，同地區(qū)企業(yè)會(huì)相互學(xué)習(xí)和模仿，表現(xiàn)出相似的行為特征（陸蓉和常維，2018；李志生等，2018）。與之不同，本文討論的是外部投資者怎樣看待同地區(qū)企業(yè)的相似性以及如何進(jìn)行投資決策的問(wèn)題。事實(shí)上，本文研究發(fā)現(xiàn)，即使公司沒(méi)有不當(dāng)行為，投資者也容易受到對(duì)地區(qū)印象的影響而“誤判”公司價(jià)值。

第二，本文豐富了地區(qū)信息如何影響資本市場(chǎng)的相關(guān)研究。由于信息不對(duì)稱普遍存在，地區(qū)信息對(duì)投資者而言是很重要的替代性信息。Jia和Zhao（2020）使用在美國(guó)上市的公司樣本，發(fā)現(xiàn)當(dāng)某國(guó)一家公司發(fā)生財(cái)務(wù)報(bào)告重述時(shí)，來(lái)自該國(guó)的其他所有上市公司股價(jià)都會(huì)下跌。由于他們使用的是跨國(guó)公司樣本，很難厘清這一現(xiàn)象是法律體系、監(jiān)管環(huán)境、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則還是地緣政治問(wèn)題導(dǎo)致的。本文則以我國(guó)各地區(qū)為分析對(duì)象，不僅提供了來(lái)自新興市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，而且在同一法律體系和監(jiān)管環(huán)境下可以排除諸多正式制度因素，聚焦于地區(qū)非正式制度的影響。此外，已有文獻(xiàn)也沒(méi)有討論受地區(qū)負(fù)外部性影響的公司會(huì)如何應(yīng)對(duì)，本文基于投資者調(diào)研進(jìn)行了拓展。

第三，本文巧妙地借助資本市場(chǎng)中的重大違規(guī)事件，在因果識(shí)別上具有一定的突破。一方面，投資者對(duì)地區(qū)信息的獲取源于對(duì)地區(qū)文化習(xí)俗、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府治理等多個(gè)維度的認(rèn)知，很難加以度量和驗(yàn)證。但是資本市場(chǎng)提供了一個(gè)可檢驗(yàn)的場(chǎng)景。股價(jià)能夠吸收各類信息，公司股價(jià)的變化反映了信息的流動(dòng)，因此利用違規(guī)事件帶來(lái)的市場(chǎng)反應(yīng)能夠度量地區(qū)信息的變化。另一方面，即使能夠準(zhǔn)確度量地區(qū)信息，也無(wú)法先驗(yàn)區(qū)分地區(qū)內(nèi)的好公司和差公司并進(jìn)行后驗(yàn)驗(yàn)證。在本文的研究設(shè)計(jì)中，當(dāng)?shù)貐^(qū)首次曝光一家上市公司的重大違規(guī)事件時(shí)，同地區(qū)其他公司此時(shí)是正常的，這時(shí)觀察投資者對(duì)這些公司的反應(yīng)，就可以識(shí)別地區(qū)信息的增量效應(yīng)。

第四，本文還具有明顯的政策含義。在構(gòu)建“國(guó)內(nèi)大循環(huán)、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)”新發(fā)展格局的背景下，全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)作為其中的重要一環(huán)，再次引起關(guān)注。雖然所有上市公司面臨相同的資本市場(chǎng)法律制度和監(jiān)管環(huán)境，但由于地緣對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生的重要影響，加之一些地區(qū)制度環(huán)境相對(duì)薄弱或者上市公司信息披露較差，這種地區(qū)間差異和市場(chǎng)分割會(huì)造成資本配置的扭曲，使企業(yè)承擔(dān)額外成本?？梢?jiàn)，國(guó)內(nèi)統(tǒng)一市場(chǎng)建設(shè)工作很難畢其功于一役，不僅需要黨中央的總體部署和推動(dòng)，也需要地方政府積極響應(yīng)，加強(qiáng)地方制度建設(shè)，還要上市公司共同參與，提高公司信息透明度。

本文余下部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二節(jié)為基于我國(guó)制度背景的理論分析和假說(shuō)提出；第三節(jié)為實(shí)證研究設(shè)計(jì)；第四節(jié)為實(shí)證結(jié)果分析；第五節(jié)為進(jìn)一步研究；最后為結(jié)論與啟示。

二、理論分析與假說(shuō)發(fā)展

地緣是理解我國(guó)商業(yè)實(shí)踐的重要因素。由于不同地區(qū)的社會(huì)文化、經(jīng)濟(jì)政策、行政體制等方面大不相同，因此企業(yè)的交易模式和行為特征也具有明顯的地區(qū)差異。而在同地區(qū)內(nèi)，同一地理緣由又會(huì)形成相似的企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。地區(qū)制度環(huán)境能夠在很大程度上影響我國(guó)企業(yè)行為（Wong，2016）。一方面，政府在資源配置中具有較大影響。大量的政府資源或者行政因素決定了投入要素的非市場(chǎng)化配置。出于本地保護(hù)的動(dòng)機(jī)，政府配置資源有很強(qiáng)的地域性，企業(yè)主要從本地政府中獲得投入要素（白重恩等，2004；陸銘和陳釗，2009）。另一方面，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型階段，整體環(huán)境的不確定性很高。關(guān)系型交易在應(yīng)對(duì)不確定性，進(jìn)而降低交易成本中能夠起到重要作用（Williamson，1979）。對(duì)于處于同一地區(qū)的企業(yè)與利益相關(guān)者來(lái)說(shuō)，他們對(duì)于投入的資源有更強(qiáng)的控制和監(jiān)督能力，也更容易獲取相關(guān)信息，所以企業(yè)更愿意構(gòu)建這種相對(duì)穩(wěn)固的長(zhǎng)期關(guān)系來(lái)降低交易的不確定性（Poncet，2005）。隨著利益相關(guān)者的地域性特征變得更加廣泛，同地區(qū)企業(yè)更可能擁有相同的利益相關(guān)者，比如，公司的股東均是當(dāng)?shù)卣瑩碛泄餐目蛻艋蚬?yīng)商，互相融資擔(dān)保等。投入要素的高度重合導(dǎo)致同地區(qū)企業(yè)行為具有很高的相似性。

由于同地區(qū)內(nèi)公司行為特征的相似性，一家公司的信息很容易溢出到同地區(qū)的其他公司。Jennings等（2017）發(fā)現(xiàn)地區(qū)內(nèi)信息溢出會(huì)提高分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。Engelberg等（2018）發(fā)現(xiàn)位于行業(yè)聚集程度較高地區(qū)的公司股票價(jià)格效率更高。雖然信息溢出有助于改善地區(qū)信息環(huán)境，但是也可能產(chǎn)生負(fù)外部性。當(dāng)一家公司釋放出負(fù)面信息時(shí)，這一信息也會(huì)溢出到其他公司，使得這些公司承擔(dān)了額外的成本。Darrough等（2015）發(fā)現(xiàn)個(gè)別中概股公司的財(cái)務(wù)舞弊消息導(dǎo)致其他中概股公司股票收益也受到負(fù)面影響，即使這些公司沒(méi)有任何財(cái)務(wù)問(wèn)題，即這些公司因?yàn)椤吧贁?shù)人的罪過(guò)”而蒙受損失。并且這一負(fù)面信息對(duì)其他國(guó)家公司沒(méi)有影響。Lee等（2015）也發(fā)現(xiàn)了這一溢出效應(yīng)。產(chǎn)生國(guó)家溢出效應(yīng)是因?yàn)橥顿Y者普遍認(rèn)為中國(guó)公司治理以及投資者保護(hù)程度相對(duì)薄弱。在同一國(guó)家制度環(huán)境中，所有公司面臨相似的商業(yè)文化、審計(jì)、監(jiān)管等，投資者認(rèn)為這些公司的財(cái)務(wù)信息質(zhì)量也大抵相當(dāng)。所以，一家公司出現(xiàn)負(fù)面信息，這會(huì)成為一個(gè)表示國(guó)家或地區(qū)特征的信號(hào)，投資者會(huì)利用這一新的信息來(lái)重新評(píng)估其他公司的價(jià)值。

Darrough等（2015）和Lee等（2015）是以國(guó)家作為一個(gè)整體來(lái)研究信息的溢出效應(yīng)。而聚焦于我國(guó)資本市場(chǎng)上，不僅統(tǒng)一的證券法律法規(guī)和監(jiān)管環(huán)境會(huì)影響企業(yè)行為，不同地區(qū)的制度環(huán)境也會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生差異化影響，并導(dǎo)致企業(yè)行為在同一地區(qū)內(nèi)更加相似，信息更容易在同地區(qū)內(nèi)溢出。外部信息使用者很容易將同一地區(qū)內(nèi)的公司視為一個(gè)整體，給予大致相同的評(píng)價(jià)（游家興等，2018），正如古語(yǔ)所云，“近朱者赤，近墨者黑”。與此同時(shí)，任何一家公司的已知信息都很容易成為外部人評(píng)價(jià)該公司所在地區(qū)的信號(hào)，投資者會(huì)根據(jù)市場(chǎng)中新出現(xiàn)的信息不斷調(diào)整自己對(duì)該地區(qū)的整體認(rèn)知。比如，陳冬華等（2008）發(fā)現(xiàn)，如果某一地區(qū)發(fā)生過(guò)財(cái)務(wù)丑聞，證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)會(huì)在隨后減少該地區(qū)的IPO配額。一旦某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)影響較大的負(fù)面消息，特別是該地區(qū)從未出現(xiàn)過(guò)類似情況時(shí)，地區(qū)聲譽(yù)就會(huì)明顯受損（葉迪和朱林可，2017）。隨著信息在地區(qū)內(nèi)溢出，一家公司的負(fù)面消息會(huì)對(duì)整個(gè)地區(qū)產(chǎn)生不利影響，進(jìn)而會(huì)損害該地區(qū)公司價(jià)值。

基于以上分析，我們預(yù)期，當(dāng)?shù)貐^(qū)首次出現(xiàn)上市公司因重大違規(guī)被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查時(shí)會(huì)產(chǎn)生信息溢出效應(yīng)。一旦某個(gè)公司發(fā)生違規(guī)，投資者可能認(rèn)為這是由于地區(qū)監(jiān)管不嚴(yán)或營(yíng)商環(huán)境較差，或者由于同一地區(qū)內(nèi)有大量的關(guān)系型交易，其他公司可能與違規(guī)事件直接或間接有關(guān)。投資者預(yù)期同地區(qū)其他公司被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查的概率更高。尤其是，公司的違規(guī)行為往往具有很高的隱蔽性，投資者想要獲取信息來(lái)判斷公司是否違規(guī)的成本很高。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，在評(píng)估其他公司價(jià)值時(shí)，如果缺少公司特質(zhì)信息，那么以地區(qū)信息來(lái)判斷公司違規(guī)概率的成本是更低的，這是投資者面臨信息約束的理性選擇。因此，投資者會(huì)“通過(guò)價(jià)格機(jī)制來(lái)保護(hù)自己”，對(duì)發(fā)生違規(guī)的地區(qū)內(nèi)的公司給予一定的折價(jià)。綜上，提出本文的第一個(gè)研究假說(shuō)：

H1：公司違規(guī)信息具有地區(qū)溢出效應(yīng)，即當(dāng)?shù)貐^(qū)首次發(fā)生上市公司重大違規(guī)被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查的事件時(shí)，該地區(qū)內(nèi)其他公司的股票收益率降低。

投資者之所以利用地區(qū)信息來(lái)對(duì)公司定價(jià)，一方面，因?yàn)榈貐^(qū)的制度環(huán)境會(huì)影響該地區(qū)企業(yè)的交易模式以及外部投資者對(duì)該地區(qū)的評(píng)價(jià)；另一方面，因?yàn)楣镜男畔h(huán)境會(huì)影響企業(yè)特質(zhì)信息含量以及投資者面臨的信息成本。

雖然我國(guó)各地區(qū)具有統(tǒng)一的法律和司法體系，但是不同地區(qū)的市場(chǎng)化程度以及累積的社會(huì)資本有明顯差異。制度環(huán)境的市場(chǎng)化程度是影響企業(yè)交易模式選擇的一個(gè)重要因素。地區(qū)市場(chǎng)化程度較低，意味著該地區(qū)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和法治程度相對(duì)不完善，政府參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的程度更高，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜。在這種環(huán)境下，企業(yè)使用市場(chǎng)化合約的成本十分高昂，因而在這些地區(qū)以關(guān)系型交易為主（李增泉，2017）。同地區(qū)企業(yè)的相似性很大程度上取決于地區(qū)內(nèi)企業(yè)在本地經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的嵌入程度。由于社會(huì)關(guān)系或者政府行為局限于以行政地區(qū)為邊界的物理空間中，所以企業(yè)有更多的本地利益相關(guān)者，企業(yè)的投入要素也都集中于本地，在本地有更多交易。這時(shí)，一個(gè)企業(yè)的聲譽(yù)很容易影響地區(qū)內(nèi)其他企業(yè)的聲譽(yù)。而在制度環(huán)境較好的地區(qū)，企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在本地的嵌入程度降低，同一地區(qū)內(nèi)的企業(yè)相似性下降。即使某一企業(yè)發(fā)生違規(guī)，投資者也不會(huì)聯(lián)想到地區(qū)內(nèi)其他企業(yè)上。所以，地方市場(chǎng)化程度越高，公司違規(guī)對(duì)其他公司股票收益的影響越小。

地區(qū)制度環(huán)境還會(huì)影響外部人對(duì)該地區(qū)的信任程度。這也會(huì)影響外部投資者對(duì)該地區(qū)的評(píng)價(jià)，進(jìn)而影響負(fù)面信息在地區(qū)內(nèi)的溢出程度。張維迎和柯榮住（2002）在解釋信任時(shí)提到，信任產(chǎn)生于人們之間的重復(fù)博弈。地區(qū)制度環(huán)境越好，人們與該地區(qū)之間發(fā)生重復(fù)博弈的可能性更高，該地區(qū)越容易建立社會(huì)資本，獲得外部人的信任。此外，地區(qū)聲譽(yù)會(huì)對(duì)該地區(qū)內(nèi)的企業(yè)產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，這是因?yàn)閭€(gè)體所處的“組織”是外部利益相關(guān)者判斷個(gè)體聲譽(yù)的重要來(lái)源，對(duì)組織聲譽(yù)的印象會(huì)影響對(duì)組織內(nèi)所有個(gè)體的信任程度（張維迎，2001）。比如劉鳳委等（2009）發(fā)現(xiàn)地區(qū)信任程度會(huì)影響企業(yè)的交易成本。投資者對(duì)某一地區(qū)的信任程度越高，意味著地區(qū)能夠提供越多的社會(huì)資本作為抵押，所以投資者越可能相信企業(yè)違規(guī)是獨(dú)立事件，不會(huì)增加對(duì)同地區(qū)其他企業(yè)違規(guī)概率的預(yù)期。而當(dāng)投資者對(duì)地區(qū)的信任程度較低時(shí)，一家企業(yè)的違規(guī)行為會(huì)損害整個(gè)地區(qū)聲譽(yù)，增強(qiáng)信息溢出效應(yīng)產(chǎn)生的負(fù)面影響?；谝陨戏治?，本文提出第二個(gè)研究假說(shuō)：

H2：地區(qū)制度環(huán)境越差，公司違規(guī)信息對(duì)同地區(qū)其他公司的負(fù)面溢出效應(yīng)越強(qiáng)。

公司信息環(huán)境也會(huì)影響信息溢出。當(dāng)企業(yè)投入要素主要來(lái)源于本地時(shí)，交易往往是在一個(gè)封閉的地域圈子中進(jìn)行，溝通方式也主要是私下渠道，因而企業(yè)缺少公開(kāi)披露公司特質(zhì)信息的動(dòng)機(jī)。再加上關(guān)系型交易帶來(lái)的信息披露困難，尤其是企業(yè)違規(guī)行為具有很強(qiáng)的隱蔽性，企業(yè)很難證明自己沒(méi)有違規(guī)，這進(jìn)一步增加了公司與外部投資者之間的信息不對(duì)稱程度。于是，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)能夠使用的公司特質(zhì)信息有限，不得不將地區(qū)的平均風(fēng)險(xiǎn)作為參考（唐松等，2011）。因此，公司自身的信息透明度會(huì)影響投資者在多大程度上使用同地區(qū)信息。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)企業(yè)信息透明度較高時(shí)，投資者掌握較多的公司特質(zhì)信息，比如公司是否與違規(guī)事件有關(guān)，是否存在相同的利益相關(guān)者等。這時(shí)投資者能夠?qū)Φ貐^(qū)內(nèi)的公司進(jìn)行區(qū)分，比較容易地根據(jù)公開(kāi)信息識(shí)別出該地區(qū)內(nèi)的好公司和壞公司，在此基礎(chǔ)上給予不同公司差異化估值。相反，公司信息透明度越低，地區(qū)發(fā)生違規(guī)事件后，投資者越難以判斷哪些公司可能違規(guī)。出于保護(hù)自身利益的動(dòng)機(jī)，投資者越會(huì)對(duì)同地區(qū)內(nèi)所有公司給予一定的折價(jià)?；谝陨戏治?，本文提出第三個(gè)研究假說(shuō)：

H3：公司信息環(huán)境越差，公司違規(guī)信息對(duì)同地區(qū)其他公司的負(fù)面溢出效應(yīng)越強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

在現(xiàn)實(shí)中，一旦某個(gè)地區(qū)出現(xiàn)影響較大的負(fù)面信息，特別是該地區(qū)從未出現(xiàn)過(guò)類似情況時(shí)，該地區(qū)的聲譽(yù)就會(huì)明顯受損。考慮到資本市場(chǎng)的涉及范圍廣，社會(huì)關(guān)注度高，且股價(jià)變動(dòng)能夠被直接觀察得到，本文選取各個(gè)城市的上市公司首次被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查，作為各地區(qū)公司違規(guī)的代表性事件。首先，吳溪和張俊生（2014）發(fā)現(xiàn)，證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查會(huì)帶來(lái)十分強(qiáng)烈的負(fù)面市場(chǎng)反應(yīng)，要遠(yuǎn)高于行政處罰等公告；其次，由于立案調(diào)查公告內(nèi)容一般比較簡(jiǎn)單，市場(chǎng)此時(shí)很難明確涉嫌違規(guī)公司的具體違規(guī)行為和波及對(duì)象，外部投資者此時(shí)特別需要了解當(dāng)?shù)仄渌臼欠褚泊嬖陬愃茊?wèn)題。立案公告前后其他公司的市場(chǎng)反應(yīng)可以很好地捕獲投資者行為，因此選用這一場(chǎng)景展開(kāi)研究。

具體而言：（1）本文將銳思數(shù)據(jù)庫(kù)、萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)、色諾芬數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行交叉比對(duì)，得到截至2020年6月30日的所有證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查公告；（2）保留所有上市公司發(fā)布證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查公告日（即事件日）前后10天累計(jì)超額收益小于-10%的事件；（3）以城市為單位，如果一個(gè)城市存在多個(gè)事件（有多家上市公司被立案調(diào)查，或一家公司被立案調(diào)查多次），則保留公告時(shí)間最早的一次。得到每一個(gè)地區(qū)的首次重大違規(guī)立案調(diào)查事件，共計(jì)103個(gè)；（4）由于本文研究的是立案公告對(duì)同地區(qū)公司的影響，進(jìn)一步剔除被立案調(diào)查公司沒(méi)有同地區(qū)公司的樣本，最終得到89個(gè)城市首次被證監(jiān)會(huì)立案調(diào)查的重大違規(guī)事件。本文定義注冊(cè)地與被立案調(diào)查公司在同一城市的樣本為同地區(qū)公司（后文中我們使用辦公地判斷同地區(qū)公司，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)），在剔除缺失值后共得到1 317個(gè)同地區(qū)公司樣本，樣本區(qū)間涵蓋2001—2018年①考慮到上海市和深圳市上市公司數(shù)量眾多，且均設(shè)有證券交易所，監(jiān)管情況較為特殊，后文在截面分析時(shí)將這兩個(gè)城市的樣本刪除。。其他數(shù)據(jù)未經(jīng)特殊說(shuō)明均來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.股票收益率

本文采用事件研究法來(lái)檢驗(yàn)公司對(duì)所在地區(qū)首次發(fā)生上市公司違規(guī)調(diào)查事件的市場(chǎng)反應(yīng)。將每個(gè)城市首次發(fā)生上市公司重大違規(guī)的立案調(diào)查公告日定義為事件日，通過(guò)檢驗(yàn)事件日前后股票短期累計(jì)超額收益率來(lái)考察違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)。具體計(jì)算方式如下：

其中，CAR[T1,T2]為公司在事件窗口期[T1,T2]的累計(jì)超額異常收益率，為了保證實(shí)證分析結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選取[-3,+3]、[-5,+5]、[-10,+10]三個(gè)時(shí)間窗口；ARt為公司在第t日的超額收益率，使用“考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率”減去“考慮現(xiàn)金紅利再投資的日市場(chǎng)回報(bào)率（總市值加權(quán)平均法）”計(jì)算得到。后文還采用市場(chǎng)回歸法計(jì)算超額收益率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

參考Gleason等（2008）、Jia和Zhao（2020）的方法，對(duì)違規(guī)公司和同地區(qū)公司的CAR[T1,T2]均值進(jìn)行T檢驗(yàn)，若同地區(qū)沒(méi)有被立案調(diào)查的正常公司在窗口期的累計(jì)超額收益顯著小于0，則表明上市公司的違規(guī)立案公告會(huì)影響到投資者對(duì)當(dāng)?shù)仄渌镜亩▋r(jià)，即公司違規(guī)信息會(huì)產(chǎn)生地區(qū)溢出效應(yīng)。

川藏高速公路位于四川盆地和青藏高原過(guò)渡帶，山體高大陡峻，峽谷深切，活動(dòng)斷裂發(fā)育，處于我國(guó)著名的強(qiáng)烈地震帶——NE向龍門山斷裂帶和NW向鮮水河斷裂帶及SN向安寧河斷裂帶構(gòu)成的“Y”字形構(gòu)造帶。高速公路分別經(jīng)過(guò)基本地震烈度為Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ度地區(qū)，其中Ⅶ度區(qū)占線路總長(zhǎng)的57%，Ⅷ區(qū)占線路總長(zhǎng)的37%，Ⅸ度區(qū)占線路總長(zhǎng)的6%。

2.地區(qū)制度環(huán)境

本文使用兩個(gè)指標(biāo)來(lái)表示地區(qū)制度環(huán)境。第一個(gè)指標(biāo)是市場(chǎng)化程度MI。本文采用《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2016）》的市場(chǎng)化指數(shù)年度排名度量地區(qū)市場(chǎng)化程度，排名越靠后（取值越大），表示地區(qū)市場(chǎng)化程度越低。第二個(gè)指標(biāo)是地區(qū)社會(huì)信任SocialTrust。本文使用張維迎和柯榮住（2002）的研究中全國(guó)受訪者對(duì)各個(gè)省份的信任度調(diào)查排名度量地區(qū)社會(huì)信任度，排名越靠后（取值越大），則表明受訪者越不信任該地區(qū)。

3.公司信息環(huán)境

本文使用三個(gè)指標(biāo)刻畫(huà)公司信息環(huán)境。第一，公司的供應(yīng)鏈集中度。公司的客戶供應(yīng)商集中度越高，意味著公司可能存在大量需要依靠長(zhǎng)期合約或關(guān)系治理的專有投資，此時(shí)公司更依賴于聲譽(yù)和私下溝通，對(duì)高質(zhì)量公開(kāi)信息需求較少，因而信息透明度較低（李增泉，2017）。具體定義當(dāng)公司的客戶或供應(yīng)商集中度高于行業(yè)中位數(shù)時(shí)，虛擬變量SCC取值為1，否則取值為0。第二，以公司聘請(qǐng)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否為國(guó)際“四大”度量公司信息環(huán)境。當(dāng)公司聘請(qǐng)“四大”來(lái)審計(jì)，則表明公司的公開(kāi)信息質(zhì)量有更強(qiáng)的保證，信息透明度更高（Fan和Wong，2005）。當(dāng)上一年度審計(jì)該公司的事務(wù)所非“四大”時(shí)，虛擬變量NonBig4取值為1，否則取值為0。第三，使用跟蹤該公司的分析師人數(shù)Analysts。分析師的信息搜尋活動(dòng)能夠?yàn)槭袌?chǎng)提供更多公司相關(guān)信息，降低公司與外部人之間的信息不對(duì)稱程度，當(dāng)分析師跟蹤數(shù)量越少，公司的信息透明度也越低。

（三）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)不同地區(qū)制度環(huán)境或公司信息環(huán)境對(duì)公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)的影響，本文參考Gleason等（2008）、Jia和Zhao（2020）以及何頂和羅煒（2019）等的研究設(shè)計(jì)，設(shè)定以下回歸模型對(duì)H2和H3進(jìn)行檢驗(yàn)：

其中，被解釋變量CAR為樣本公司各窗口期的累計(jì)超額收益率，包括CAR[–3,+3]、CAR[–5,+5]和CAR[–10,+10]（下文分別表示為CAR3、CAR5、CAR10）。解釋變量中，Institutional為公司所在地區(qū)制度環(huán)境指標(biāo)，Information為公司信息環(huán)境指標(biāo)，具體定義見(jiàn)上文。若模型（1）中的回歸系數(shù)β1顯著為負(fù)（若以分析師跟蹤人數(shù)度量公司信息環(huán)境，預(yù)期β1顯著為正），則表明公司所在地區(qū)制度環(huán)境（公司信息環(huán)境）越差，公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)越強(qiáng)。

參考已有文獻(xiàn)（吳溪和張俊生，2014；何頂和羅煒，2019；張雪瑩和劉茵偉，2021），本文在回歸分析中的控制變量包括：被立案調(diào)查事件的嚴(yán)重程度EventCAR，具體采用被立案調(diào)查公司事件日前后10天的累計(jì)超額收益率來(lái)度量，這也是本文用來(lái)挑選被立案調(diào)查事件的標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，我們還控制了受影響公司的特征，包括其第一大股東持股比例Blockshare，資產(chǎn)規(guī)模Size，資產(chǎn)負(fù)債率Leverage，總資產(chǎn)報(bào)酬率ROA，上一年度是否虧損Loss，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE。所有控制變量均滯后一期。為避免異常值影響，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。為避免年度和行業(yè)的異質(zhì)性影響，本文還控制了年度（Year）和行業(yè)（Industry）固定效應(yīng)。其中，行業(yè)分類根據(jù)2001年證監(jiān)會(huì)頒布的分類方法，制造業(yè)按二級(jí)行業(yè)分類，其他行業(yè)按一級(jí)行業(yè)分類。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）違規(guī)公司與同地區(qū)其他公司的市場(chǎng)反應(yīng)

圖1展示了事件日前后，違規(guī)公司和同地區(qū)其他公司的市場(chǎng)反應(yīng)，其中實(shí)線為違規(guī)公司在立案調(diào)查公告日前后的累計(jì)超額收益，虛線為同地區(qū)其他公司的累計(jì)超額收益?？梢钥闯觯`規(guī)公司的股價(jià)均從事件日前約20天（t=–20）起開(kāi)始緩慢走低，公司累計(jì)超額收益在事件日之前10天（t=–10）起大幅下降，這一下降趨勢(shì)一直持續(xù)到事件日后第10天（t=10）。值得關(guān)注的是，與違規(guī)公司同地區(qū)的其他公司，雖然沒(méi)有因違規(guī)被立案調(diào)查，但事件日前后的累計(jì)超額收益率的變化趨勢(shì)與違規(guī)公司幾乎相同，初步印證了公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)。

圖1 違規(guī)公司與同地區(qū)其他公司在事件日前后的市場(chǎng)反應(yīng)（%）

表1 違規(guī)公司與同地區(qū)公司的短期收益表現(xiàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上文中發(fā)現(xiàn)的結(jié)果是否源于投資者給違規(guī)公司所在地區(qū)的集體折價(jià)，本文還用事件窗口期后的長(zhǎng)期收益檢驗(yàn)受影響公司的股價(jià)是否會(huì)反彈，即溢出效應(yīng)是否長(zhǎng)期存在。若股價(jià)下跌是源于違規(guī)事件損害了地區(qū)聲譽(yù)，導(dǎo)致投資者給該地區(qū)的公司集體折價(jià)，并且由于聲譽(yù)在短時(shí)間內(nèi)難以修復(fù)，應(yīng)當(dāng)發(fā)現(xiàn)受影響公司的股價(jià)在事件日后維持在“被折價(jià)”水平。由于在事件發(fā)生后的較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)，投資者可以買賣股票，我們使用事件日之后第11天（t=11）起20天、50天和80天的買入持有收益，即BHR[+11,+30]、BHR[+11,+60]和BHR[+11,+90]（下文分別表示為BHR30、BHR60、BHR90），檢驗(yàn)同地區(qū)其他公司的長(zhǎng)期收益是否顯著大于0。若長(zhǎng)期收益顯著大于0，則表明其股價(jià)在事件后逐步恢復(fù)到違規(guī)事件發(fā)生之前的水平，我們所發(fā)現(xiàn)的事件日前后同地區(qū)公司股價(jià)下跌可能是市場(chǎng)短期波動(dòng)所致；若同地區(qū)公司的長(zhǎng)期收益不顯著（即與t=10的股價(jià)相比沒(méi)有顯著差異），甚至顯著小于0，則表明其股價(jià)長(zhǎng)期維持在了被折價(jià)后的水平。表2的實(shí)證結(jié)果表明，BHR30、BHR60和BHR90均值都沒(méi)有顯著大于0，說(shuō)明在同地區(qū)公司股票受到違規(guī)公司的影響后，其股價(jià)在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都維持在“被折價(jià)”的狀態(tài)，沒(méi)有恢復(fù)到事件前水平。這表明同地區(qū)公司股價(jià)下跌并不是市場(chǎng)短期波動(dòng)導(dǎo)致的。另外，聲譽(yù)一旦受損，其在短期內(nèi)很難修復(fù)。這也印證了公司違規(guī)會(huì)對(duì)地區(qū)聲譽(yù)產(chǎn)生不利影響，從而導(dǎo)致該地區(qū)內(nèi)所有公司股價(jià)出現(xiàn)系統(tǒng)性下跌。

表2 同地區(qū)公司的長(zhǎng)期收益表現(xiàn)

（二）地區(qū)制度環(huán)境的影響

表3列示了在不同地區(qū)制度環(huán)境下，當(dāng)某地區(qū)有上市公司出現(xiàn)重大違規(guī)被立案調(diào)查時(shí)，同地區(qū)其他公司的股票收益表現(xiàn)。其中，第（1）至（3）列為使用市場(chǎng)化程度排名MI的回歸結(jié)果，第（4）至（6）列為使用社會(huì)信任排名SocialTrust的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，地區(qū)制度環(huán)境對(duì)不同事件窗口的累計(jì)超額收益的回歸系數(shù)均在1%或5%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)?shù)貐^(qū)制度環(huán)境越差，公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)越強(qiáng)，即在違規(guī)事件立案調(diào)查公告后，這些公司股票收益率明顯下降①回歸分析中EventCAR的系數(shù)不顯著，主要是因?yàn)楸疚脑谔暨x重大違規(guī)事件時(shí)要求EventCAR必須小于-10%，因此樣本中受影響公司的CAR與EventCAR之間并非線性關(guān)系。。也就是說(shuō)，在制度環(huán)境較差的地區(qū)，同地區(qū)公司更可能受到違規(guī)公司的牽連，使得這些公司承擔(dān)了額外成本。本文的假說(shuō)2得到驗(yàn)證。

表3 基于地區(qū)制度環(huán)境的橫截面分析

（三）公司信息環(huán)境的影響

表4匯報(bào)了在不同公司信息環(huán)境下，當(dāng)?shù)貐^(qū)有上市公司出現(xiàn)重大違規(guī)被立案調(diào)查時(shí)，同地區(qū)其他公司的股票收益表現(xiàn)。其中，第（1）至（3）列為使用供應(yīng)鏈集中度SCC的回歸結(jié)果，第（4）至（6）列為使用是否“四大”審計(jì)NonBig4的回歸結(jié)果，第（7）至（9）列為使用分析師跟蹤人數(shù)Analysts的回歸結(jié)果。實(shí)證結(jié)果顯示，公司信息環(huán)境對(duì)不同事件窗口的累計(jì)超額收益的回歸系數(shù)均顯著，說(shuō)明當(dāng)公司信息環(huán)境越差時(shí)，即客戶或供應(yīng)商越集中、聘請(qǐng)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所不是“四大”、分析師跟蹤人數(shù)越少時(shí)，公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)越強(qiáng)，違規(guī)行為對(duì)同地區(qū)公司股票收益率的負(fù)面影響越大。當(dāng)信息不對(duì)稱程度較高時(shí)，投資者缺少公司特質(zhì)信息，因而更可能將個(gè)別公司的違規(guī)行為視為地區(qū)聲譽(yù)，并利用表示地區(qū)特征的信息對(duì)公司定價(jià)。本文的假說(shuō)3得到驗(yàn)證。

五、進(jìn)一步分析

前文研究已經(jīng)表明，地區(qū)首次重大違規(guī)立案事件發(fā)生后，投資者會(huì)對(duì)該地所有公司予以折價(jià)，并且在地區(qū)制度環(huán)境較差或者公司信息環(huán)境較差時(shí)，這一影響更明顯。那么，被投資者給予折價(jià)的同地區(qū)公司是否的確存在問(wèn)題，還是被投資者“誤判”了呢？如果是后者，公司會(huì)有何應(yīng)對(duì)措施？本小節(jié)試圖回答這些問(wèn)題。

（一）未來(lái)違規(guī)概率

為了進(jìn)一步探究投資者根據(jù)地區(qū)信息對(duì)公司定價(jià)的準(zhǔn)確性，本文參考Gleason等（2008）、Jia和Zhao（2020）的做法，使用受影響公司的累計(jì)超額收益與未來(lái)發(fā)生違規(guī)或處罰之間的相關(guān)性對(duì)此進(jìn)行探究，具體地，本文檢驗(yàn)事件日前后受到負(fù)面影響越嚴(yán)重（股票收益率越低）的公司，在未來(lái)違規(guī)的概率是否越高。回歸模型如下所示：

模型（3）中被解釋變量為公司未來(lái)的違規(guī)行為，本文利用Punish和Violation兩個(gè)指標(biāo)度量同地區(qū)公司未來(lái)的違規(guī)行為。本文從兩個(gè)方面進(jìn)行度量：若公司在未來(lái)兩年內(nèi)被監(jiān)管機(jī)構(gòu)處罰，則虛擬變量Punish取值為1，否則取值為0；若公司在未來(lái)兩年內(nèi)出現(xiàn)違規(guī)（處罰時(shí)間不作限制），則虛擬變量Violation取值為1，否則取值為0。由于公司的違規(guī)行為被發(fā)現(xiàn)需要一定時(shí)間，因此變量Punish考察公司在事件日之前可能存在的違規(guī)行為，而變量Violation則考察公司在事件日之后是否更可能發(fā)生違規(guī)行為。解釋變量為事件日前后累計(jì)超額收益CAR。若投資者將個(gè)別企業(yè)的違規(guī)行為理解為地區(qū)聲譽(yù)，并利用地區(qū)信息進(jìn)行投資決策的策略是準(zhǔn)確的，那么同地區(qū)公司在事件日前后的CAR值越小，其未來(lái)出現(xiàn)違規(guī)或處罰的概率越高，即預(yù)期模型（3）中的回歸系數(shù)β1顯著為負(fù)。

控制變量包括被立案調(diào)查事件嚴(yán)重程度EventCAR，以及受影響公司第一大股東持股比例Blockshare，資產(chǎn)規(guī)模Size，資產(chǎn)負(fù)債率Leverage，總資產(chǎn)報(bào)酬率ROA，上一年度是否虧損Loss，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE。所有控制變量均滯后一期，所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。為避免年度和行業(yè)的異質(zhì)性影響，控制年度（Year）和行業(yè)（Industry）固定效應(yīng)。

表5展示了同地區(qū)公司在事件日前后的股票收益表現(xiàn)與公司未來(lái)是否違規(guī)的回歸結(jié)果，其中第（1）至（3）列的被解釋變量為是否被處罰Punish，第（4）至（6）列的被解釋變量為是否出現(xiàn)違規(guī)行為Violation。實(shí)證結(jié)果表明，同地區(qū)公司在事件日前后的股票收益率與該公司未來(lái)是否違規(guī)之間并不存在顯著的關(guān)系。換言之，對(duì)于投資者給予了較高折價(jià)的同地區(qū)公司，這些公司并沒(méi)有更可能發(fā)生違規(guī)。這一結(jié)果意味著，同地區(qū)公司并非都是“壞公司”，而是由于投資者面臨的信息成本較高，當(dāng)投資者缺少公司特質(zhì)信息時(shí)，他們就更可能將地區(qū)內(nèi)所有公司視為整體，認(rèn)為這些公司違規(guī)概率相當(dāng)，因而誤判了公司價(jià)值。

表5 同地區(qū)公司未來(lái)違規(guī)概率

（二）公司應(yīng)對(duì)：基于投資者調(diào)研的證據(jù)

如前所示，當(dāng)出現(xiàn)一起公司重大違規(guī)事件被立案調(diào)查時(shí)，投資者誤判了同地區(qū)其他公司的價(jià)值。那么對(duì)這些公司而言，管理層是否會(huì)采取一些補(bǔ)救措施，以降低與投資者間的信息不對(duì)稱，修復(fù)在投資者心中的印象呢？公司與投資者交流的方式多種多樣（比如，定期報(bào)告、臨時(shí)公告、管理層業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)等），但在本文的研究場(chǎng)景中，組織投資者調(diào)研在時(shí)間上更加及時(shí)，形式和交流內(nèi)容也比較靈活，不僅是公司加強(qiáng)與投資者溝通的重要方式，也是投資者了解公司進(jìn)而向市場(chǎng)傳遞信息的重要渠道（Cheng等，2016；Han等，2018；Yoon，2021）。盡管投資者調(diào)研可能源于投資者的主動(dòng)申請(qǐng)，但公司有接受或拒絕的權(quán)利，而且也可以決定參與調(diào)研的具體機(jī)構(gòu)、人數(shù)和時(shí)間，以及接待人員的級(jí)別，因此，投資者調(diào)研可以被視為是公司具有信息傳遞的意愿。

為此，本文比較違規(guī)立案事件發(fā)生日前后，受影響公司組織投資者調(diào)研的情況。具體模型設(shè)定如下：

模型（4）中，被解釋變量為投資者現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研人數(shù)Researcher或機(jī)構(gòu)數(shù)Institution。具體而言，本文剔除違規(guī)立案事件日前10天內(nèi)的樣本（這些樣本處于事件正在發(fā)生期間，噪音較大），然后分別匯總事件日前（后）360天內(nèi)和180天內(nèi)的投資者調(diào)研情況①受數(shù)據(jù)限制，我們剔除了2008年之前的事件以及2012年之前上交所上市公司的事件，用余下的725家公司進(jìn)行分析。其中，2012年之前的調(diào)研數(shù)據(jù)手工收集自上市公司年報(bào)，2012年后的數(shù)據(jù)整理自CSMAR、Choice和iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)。，由于實(shí)際中的調(diào)研次數(shù)變化幅度較小，且本文的觀測(cè)區(qū)間較短，因此，使用平均單次參加調(diào)研的人數(shù)和機(jī)構(gòu)數(shù)量更能度量公司披露信息的意愿強(qiáng)弱。其中，定義Researcher360（Researcher180）為違規(guī)立案事件日前或后360天（180天）平均參與調(diào)研的人數(shù)，Institution360（Institution180）為違規(guī)立案事件日前或后360天（180天）平均參與調(diào)研的機(jī)構(gòu)數(shù)。Post為虛擬變量，調(diào)研發(fā)生在事件日后取1，否則取0。若模型（4）中的回歸系數(shù)β1顯著為正，則表明在事件日后，同地區(qū)公司組織了更多的投資者調(diào)研活動(dòng)?？刂谱兞繛槭录膰?yán)重程度EventCAR，受影響公司季度層面的公司規(guī)模Size，資產(chǎn)負(fù)債率Lev，盈利能力ROA，月度的股票回報(bào)率Mret。所有控制變量均滯后一期，所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的winsorize處理，并且控制年度（Year）和行業(yè)（Industry）固定效應(yīng)。

結(jié)果如表6所示，無(wú)論是單變量分析，還是回歸分析，事件日后投資者調(diào)研的數(shù)量均顯著增加。這說(shuō)明，面對(duì)市場(chǎng)對(duì)公司的錯(cuò)誤估值，公司會(huì)努力降低信息不對(duì)稱，以盡可能避免不必要的損失。

表6 投資者調(diào)研的檢驗(yàn)結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.使用辦公地界定同一地區(qū)

由于上市公司的注冊(cè)地和實(shí)際辦公地可能存在差異①被立案調(diào)查的89家公司中有14家注冊(cè)地與辦公地不一致，1 317家同地區(qū)公司中有91家注冊(cè)地與辦公地不同。，因此本文改變同地區(qū)的界定方式，將辦公地與違規(guī)公司在同一城市的公司視為同地區(qū)公司。表7的Panel A結(jié)果表明，辦公地與被立案調(diào)查公司在同地區(qū)的上市公司在[-3,+3]、[-5,+5]和[-10,+10]三個(gè)窗口期的累計(jì)超額收益均在1%或5%水平下顯著為負(fù)，支持了假說(shuō)1。表7的Panel B和Panel C列示了以辦公地界定同地區(qū)公司時(shí)地區(qū)制度環(huán)境和公司信息環(huán)境的橫截面分析結(jié)果。可以看到，以辦公地來(lái)界定同地區(qū)公司的回歸結(jié)果與前文的結(jié)果基本一致，假說(shuō)2和3得到進(jìn)一步支持。

表7 使用辦公地的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.改變股票收益率的計(jì)算方式

接下來(lái)，本文改變CAR計(jì)算方式，使用市場(chǎng)回歸模型法度量各窗口期累計(jì)超額收益進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體而言，本文以事件日前150個(gè)交易日至事件日前30個(gè)交易日為估計(jì)窗口，且要求至少有30個(gè)交易日數(shù)據(jù)，計(jì)算正常的股票回報(bào)率，然后進(jìn)一步計(jì)算累計(jì)超額回報(bào)CAR3、CAR5和CAR10。表8的Panel A列示了短期收益表現(xiàn)的描述性統(tǒng)計(jì)，Panel B和Panel C分別列示了改變CAR計(jì)算方式后地區(qū)制度環(huán)境和公司信息環(huán)境的橫截面分析結(jié)果。由結(jié)果可知，改變CAR計(jì)算方式后的結(jié)果與前文基本一致，本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表8 改變CAR計(jì)算方式的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上市公司披露負(fù)面信息還存在行業(yè)溢出效應(yīng)（Gleason等，2008），對(duì)由同一家會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)的上市公司也會(huì)給予負(fù)面評(píng)價(jià)（Chaney和Philipich，2002）。為了保證本文發(fā)現(xiàn)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，本文增加控制兩個(gè)虛擬變量，以排除其他因素帶來(lái)的溢出效應(yīng)：（1）是否同一行業(yè)SameIndustry，若受影響公司與違規(guī)公司屬于同一行業(yè)則取值為1，否則為0；（2）是否同一會(huì)計(jì)師事務(wù)所SameAudit，若受影響公司與違規(guī)公司當(dāng)年財(cái)務(wù)報(bào)告均由同一會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)則取值為1，否則為0。其次，為了排除不同城市間上市公司數(shù)量差異較大對(duì)回歸結(jié)果帶來(lái)的干擾，本文還增加控制所在地區(qū)上市公司數(shù)量的自然對(duì)數(shù)LnCityN，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

由表9可知，在考慮了受影響公司與違規(guī)公司是否同一行業(yè)、是否存在審計(jì)聯(lián)結(jié)以及不同城市間企業(yè)數(shù)量差異的情況后，回歸結(jié)果與主結(jié)果基本一致，表明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表9 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

在推進(jìn)建立全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的背景下，理解企業(yè)行為的地域性特征以及可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果顯得尤為必要。尤其從資本市場(chǎng)角度來(lái)看，外部投資者如何看待同一地區(qū)內(nèi)公司的關(guān)系以及如何利用地區(qū)內(nèi)的信息，是很重要的問(wèn)題。

本文研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)某一地區(qū)首次曝光上市公司重大違規(guī)事件時(shí)，同地區(qū)其他上市公司的股票收益表現(xiàn)明顯變差。地區(qū)制度環(huán)境和公司信息透明度會(huì)影響公司違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，受影響公司未來(lái)發(fā)生違規(guī)的概率并沒(méi)有更高。同時(shí)，公司組織了更多的投資者調(diào)研活動(dòng)，以盡可能緩解投資者對(duì)自身股票的折價(jià)?？傊鲜泄镜倪`規(guī)行為損害了地區(qū)聲譽(yù)，投資者會(huì)利用一家公司違規(guī)信息來(lái)對(duì)同地區(qū)其他公司股票進(jìn)行定價(jià)。但實(shí)際上，投資者“誤判”了受影響公司的價(jià)值，這導(dǎo)致這些公司承擔(dān)了因地區(qū)制度環(huán)境不完善或者自身信息披露不足造成的額外成本?？傊m然本地化交易有助于公司降低交易成本，但是由于投資者缺少充分的信息來(lái)了解同一地區(qū)內(nèi)公司的差異，這反而降低了資本市場(chǎng)資源配置效率。

（二）貢獻(xiàn)與啟示

本文具有一定的理論貢獻(xiàn)和政策啟示。首先，加強(qiáng)地區(qū)制度建設(shè)有助于促進(jìn)企業(yè)健康發(fā)展和維持地方經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。雖然大量研究提出了制度環(huán)境對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的積極作用，但本文是從信息的角度，對(duì)改善地區(qū)營(yíng)商環(huán)境提供一些思考。隨著地區(qū)制度環(huán)境改善，這會(huì)在根本上影響企業(yè)的交易模式，鼓勵(lì)企業(yè)采用更多的市場(chǎng)化交易，降低企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在本地的嵌入程度。這時(shí)，公司會(huì)較少地受到同地區(qū)其他公司行為的影響，避免承擔(dān)了額外的折價(jià)成本。而且，對(duì)于地區(qū)整體來(lái)說(shuō)，這也避免了同地區(qū)內(nèi)公司股價(jià)“同漲同跌”產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于維持地方經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定起到積極作用。

其次，鼓勵(lì)企業(yè)采用多樣化的信息溝通方式，提高企業(yè)信息透明度。違規(guī)信息的地區(qū)溢出效應(yīng)很大程度上源于投資者不了解公司的真實(shí)情況，因而使用地區(qū)信息。較高的信息不對(duì)稱程度讓公司承擔(dān)了更多的損失。這時(shí)公司要權(quán)衡披露更多信息所發(fā)生的成本和能彌補(bǔ)的損失。如果信息比較隱蔽，難以公開(kāi)披露，那么公司可能更多采用私下溝通的方式，比如投資者調(diào)研?？傊?guī)范企業(yè)信息披露行為，鼓勵(lì)公司與投資者或中介的互動(dòng)，發(fā)揮媒體信息挖掘的作用等，是應(yīng)對(duì)溢出效應(yīng)的有效方式。

最后，加快建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)，促進(jìn)要素資源自由流動(dòng)。無(wú)論是源于地方政府對(duì)本地經(jīng)濟(jì)保護(hù)的外生影響，還是企業(yè)最小化交易成本的內(nèi)生選擇，企業(yè)都具有大量的本地交易，這加劇了地區(qū)市場(chǎng)分割。由于投入要素的利益相關(guān)者大多位于本地，企業(yè)很難在地區(qū)內(nèi)分散風(fēng)險(xiǎn)，因而承擔(dān)了由于其他公司行為不當(dāng)而產(chǎn)生的成本。隨著全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的建立，企業(yè)投入要素能夠在不同地區(qū)間自由流動(dòng)。這時(shí)企業(yè)之間的交易行為更加獨(dú)立、市場(chǎng)化，一家企業(yè)的行為也就很難影響到地區(qū)聲譽(yù)。同時(shí)，投資者也會(huì)更注重挖掘企業(yè)特質(zhì)信息，減少地區(qū)信息對(duì)投資者價(jià)值判斷的干擾，從而改善資本市場(chǎng)資源配置效率。

（三）不足與未來(lái)展望

企業(yè)行為的地域特征是本文理論推導(dǎo)的一個(gè)重要前提，也是本文結(jié)論成立的重要約束條件。這也意味著，本文的發(fā)現(xiàn)可能無(wú)法推廣到所有的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中。未來(lái)，隨著全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)建立，信息溢出效應(yīng)還是否存在，投資者是否給予公司一個(gè)更合理的估值，這些問(wèn)題仍待進(jìn)一步研究。另外，本文選擇市場(chǎng)化程度和社會(huì)信任兩個(gè)角度來(lái)分析地區(qū)制度環(huán)境對(duì)溢出效應(yīng)的影響。接下來(lái)，可以圍繞更具體的、旨在改善地區(qū)營(yíng)商環(huán)境的相關(guān)政策，為解決資源配置扭曲提供更具體的應(yīng)對(duì)方案。