摘 要

本文基于百度搜索指数大数据，采用面板数据分析方法，构建特定上市公司在省级行政区内投资者“本地偏见”的衡量标准：本地偏见指数，并通过构建本地偏见指数的比较标准，探究网络搜索视角下投资者的地域偏差分布特征。我们发现：投资者对于本地上市公司的搜索量显著高于预期，投资者网络搜索中存在着“本地偏见”。

通过统计与分析，在网络搜索中表现出较低本地偏见的通常是经济发展水平良好的地区，且经济发展较好地区的投资者对于股票市场的整体关注度也更高。在解释本地偏见，本地信息优势和熟悉偏差的理论的推动下，我们采用多元回归的模型，考虑地理、省市人口和经济因素对于公司本地偏见指数的影响。研究发现：位于国家中心城市的上市公司较之其他地区的上市公司具有较低的本地偏见；公司所在省的网民数量、互联网普及率和GDP总量也会正向影响公司的本地偏见。

关键字：本地偏见；互联网搜索；投资者行为；地理因素

Abstract

Based on the big data of Baidu Search Index, this paper uses panel data analysis method to construct the local bias index, which is a measure of investor's "local bias" of specific listed companies in provincial administrative regions. By constructing the comparative criteria of local bias index, this paper explores the characteristics of investors'regional bias distribution from the perspective of network search. We find that investors'search volume for local listed companies is significantly higher than expected, and there is a "local bias" in investors' online search.

Through statistics and analysis, the areas with low local bias in network search are usually those with good economic development level, and investors in areas with better economic development pay more attention to the stock market as a whole. Driven by the theory of explaining local prejudice, local information advantage and familiarity bias, we adopt the multiple regression model to consider the influence of geographical, provincial and Municipal Population and economic factors on the local prejudice index of the company. It is found that listed companies in central cities have lower local bias than those in other regions, and the number of netizens, Internet penetration rate and GDP in the provinces where the companies are located also positively affect the local bias of the companies.

Keyword：local bias;internet search;investor behavior;geographical factors

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的及意义 2

1.3 研究的思路与方法 2

1.4 研究的新意与不足 3

第2章 文献综述与理论分析 5

2.1文献综述 5

2.2.1 国外文献综述 5

2.1.2 国内文献综述 6

2.2 理论分析与研究假设 7

2.2.1 地理因素与上市公司本地偏见 7

2.2.2 人口、经济因素与上市公司本地偏见 8

第3章 互联网搜索视角下投资者地域偏差的衡量与特征 10

3.1 数据来源 10

3.2 互联网搜索视角下投资者地域偏差的衡量 11

3.3 互联网搜索视角下投资者地域偏差的统计描述 12

第4章 投资者网络搜索的公司本地偏见影响因素实证分析 16

4.1 变量界定与描述性统计 16

4.2 实证模型构建 17

4.3 变量相关性分析 18

4.4 实证结果 18

第5章 结论 21

5.1 研究结论 21

5.2政策建议 22

参考文献 23

致谢 24

第1章 绪论

1.1 研究背景

20世纪末期，第三次技术革命推动了科技领域的极大进步，互联网在全球范围内快速发展，渗透到人们生活的方方面面。得益于此，投资者获取信息的方式发生了巨大变化。今天，投资者可以通过百度、新浪财经和搜狐财经等网站迅捷，方便，廉价的获取与企业相关的信息，例如：股票价格，新闻报道和分析师盈利预测等。

虽然互联网能够大大降低信息获取成本，但我们认为地理因素在互联网时代对于信息的获取，传递与决策仍然发挥的重要的影响。传统的经济学与金融学研究中，都广泛遵从“理性人”假设。然而随着研究的深入，研究者发现这种抽象是不恰当的。他将人纯粹的认定为一种“经济动物”，但实际上这种“人”并不存在。因为人们的经济活动中总会收到其他因素的干扰，决策行为中掺杂非理性因素。在此背景下，区域经济学和金融地理学蓬勃发展，其研究更多地强调金融消费者其知情程度，以及由此在市场运作中运用信息媒介的能力，主要通过研究由地理因素引发的市场参与者包括公司管理者、投资者、审计师和分析师在投资决策时的行为偏差以及由此引发的对于资本市场的影响。例如：越来越多的研究开始检查信息传播的影响，并发现新闻报道减少了信息不对称，增加了投资者对信息的反应，并减少了对信息的错误定价（Engelberg，Parsons，2011;Drake，Guest，Twedt，2014）。

从中国股票市场的诞生到发展至今，仅用了不到30年的时间。在“建立社会主义市场经济体制”的股市试验阶段之后，相继经历了法制化建设和股权分置改革，我国股票市场已经具备了资源配置、服务国有经济改革和服务于国家的经济结构战略性调整等重要功能和使命。在这之后我国股市迎来了一个朝气蓬勃的发展时代。数据显示，截止到2016年，我国股票市场投资者的数量已经突破1亿，但这其中多为中小投资者^[1]。所以研究投资者在投资决策中所表现出来的行为偏差对于理解投资者的非理性行为和资本市场异象有很大帮助。

国外对于地理因素在经济和金融中的影响的研究已经成熟并且初步形成体系，先前的文献（例如：Coval，Moskowitz，1999; Ivkovic，Weisbenner，2005）已经确定投资者倾向于拥有和交易位于自身附近的公司股票（称为“本地偏见”）；此外，“企业-搜索者”距离与先前关于地方偏见的文献中记录的“企业-投资者”距离相似（Ivkovic，Weisbenner，2005）。因此，我们关注投资者信息需求的特定维度：地理。我们使用百度搜索指数中的省级搜索信息，根据位于公司注册地附近的投资者在2014年至2016年期间搜索特定公司股票代码的比例，构建衡量本地偏见的模型，探索我国投资者通过互联网搜索的“本地偏见”是否存在？如果存在，其地域分布特征如何？另一方面，影响上市公司本地偏见的因素又有哪些？位于大城市的上市公司较之相对偏远地区的公司本地偏见的程度又将如何变化？而一个省市自身的人口，经济发展水平是否也会影响上市公司的本地偏见？依据百度指数大数据、我国上市公司数据和省市相关人口经济数据，本文研究了上述问题。

1.2 研究目的及意义

本文的研究目的在于使用百度指数大数据探究地理因素是否会对投资者的网络搜索行为产生影响，发现投资者互联网搜索的地域偏差分布特征，即投资者是否会偏好于本地区的股票，进而分析存在这种偏差的原因。本文具有以下研究意义：

第一，理论上的意义在于本文完善了地理因素与投资者网络搜索行为的研究，并且有助于丰富我国投资者网络搜索的区域偏好现象的研究成果。通过文献分析可以发现，我国对于地理因素在经济中的影响研究开始较晚，目前国内该学科的研究零星分布，几乎处于空白状态。而且我国股票市场具有一定的独特性，在政策支持，法律法规，信息披露方面与国外相比存在不同。此外，我国区域间发展不协调、不均衡的现状进一步加大了地理因素在股票市场中的影响作用。因此，研究地理因素对投资者行为的影响具有必要性。

第二，随着信息技术的发展，投资者搜索行为中的信息发掘越充分越有利于我们探究投资者进行投资决策的内在机理与行为偏好。本文是以我国投资者的百度搜索行为数据为基础，探寻投资者互联网搜索的地域偏差规律，也从一定的程度上反映了我国投资者的投资风格和投资的理念。理论上来讲，股票投资的最佳策略无疑是最大分散化投资，然而现实中可以经常看到与投资组合分散化理论相差甚异的现象和数据，这很可能与各省市在一定时期内经济的发展状况存在联系，导致了投资者在投资行为中存在偏好现象。股票市场的异象是由投资者理性和非理性行为共同作用所引发的，是我国股票市场向着成熟化发展的一个必经的阶段，进行合理引导就显得十分重要。通过分析投资者互联网搜索行为存在地域偏差的原因，市场参与者和政策制定者可以从中受到启发，减少投资者非理性投资行为，提高我国投资者和股市的成熟度。

1.3 研究的思路与方法

本文基于百度搜索指数大数据，采用面板数据分析方法，构建特定上市公司在省级行政区内投资者“本地偏见”的衡量标准：本地偏见指数。并通过构建本地偏见指数的比较标准，探究网络搜索视角下投资者的地域偏差分布特征。随后采用多元回归的模型，考虑地理、省市人口和经济因素对于公司本地偏见指数的影响。

全文共分为五个章节：第一章为绪论部分，包含研究背景、目的和意义等；第二章为文献综述与理论分析，回顾了有关地理因素和投资者行为的现有文献，之后基于投资者网络搜索条件下投资者本地偏见的影响因素进行分析并提出研究假设；第三章是投资者本地偏见计量模型的构建，包括数据来源，模型构建和统计描述；第四章是投资者网络搜索行为的地域偏差影响因素实证分析，包含变量描述与相关性分析，之后采用多元线性回归探究地理，人口，经济要素对公司本地偏见指数的影响；第五章是主要结论和提出的一些建议。

本文的研究路线如下图所示：

图1.1 本文框架结构图

1.4 研究的新意与不足

国内有关投资者行为的研究已成体系，近几年国外对于“本地偏见”的研究也方兴未艾。本文从网络搜索的角度出发，研究投资者网络搜索行为中的地域偏差及其影响因素，可能的新意包括：

一是视角具有新意，基于百度搜索指数大数据考察投资者行为。百度搜索是我国最大的搜索引擎和网民最常使用的网络搜索引擎。百度指数为探讨经济、人文、社会等方面的研究提供了绝佳的数据来源和分析平台，并产生了一批有意义的研究成果。如肖卫兵借助百度指数，研究了中国政府信息公开的相关问题，为政府信息工作的精确开展提供了参考意见。本文通过选取部分上市公司在一定时期内的省级百度指数，通过模型计算得出该公司在特定时间段内在公司注册地所在省市的本地偏见指数。

二是借鉴国外对于“本地偏见”及其影响因素的研究思路与方法，主要参考Sabrina S.Chi和Devin M.Shanthikumar（2017）实证研究我国经济体系下投资者在网络搜索中表现出的本地偏见。国内现有文献研究了地理因素对于股票收益率、证券投资和基金持股等的影响，但对于网络搜索这个角度和方向的研究却少之又少，本文一定程度上丰富了国内对于“本地偏见”的研究，具有一定的新意。

本文在研究深度上和方向上也存在不足：首先对于本地偏见指数的构建与解释不够完善，我们选取的是公司注册地址所在的省、市或自治区作为公司所在地，而非公司实际经营地址所在的省、市或自治区。公司实际经营地址作为公司资本和信息流动和交换的重要节点在研究中更具有实际意义。二是在进行多元回归分析时，仅仅考察了地理等因素对于本地偏见指数的直接影响，对于更深层次的原因缺乏深入的探讨：例如地理因素导致的本地偏见受本地信息优势的驱动更多还是受熟悉偏见的影响更大。

第2章 文献综述与理论分析

国内外有关地理因素和投资者行为在经济学中的相关研究是如今的热门方向，也取得了喜人的成果，本章节对相关的文献进行回顾与简述。之后通过理论和经验对影响上市公司本地偏见的因素做出分析和预测，并提出我们的假设。

2.1文献综述

2.2.1 国外文献综述

有关地理因素影响股票市场和投资者行为偏好的研究起源于国外，已形成基本的理论体系，涉及到资本市场及参与者等多个层面。从公司与机构、会计从业人员和个体投资者等多个角度研究地理因素如何影响金融市场。

地理因素对于公司的影响的相关文献有：Kim等（2012）收集美国40年间的选举结果，使用每个州的主要政治家与执政党的政治联盟指数（PAI）来代表当地公司与政治权力的接近程度，研究了股票收益在地理因素驱动下的市场反应。研究发现总部位于高PAl州的公司，无论是在原始收益方面还是在风险调整上，都优于那些位于低PAl州的公司，显示出政治权力距离和股票收益率的正向相关关系。Knyazeva等（2010）则通过探讨总结了当地劳动力市场、金融机构和大学等对附近公司董事会结构的影响。如：靠近金融机构和大学的公司分别吸引更多具有财务和学术专业知识的董事。

相较于传统理论，将人类心理和行为上的偏差纳入经济和金融活动中决策理论的框架之内，是经济学、金融学和决策理论的一次跨越式发展。对此，国外的学者深耕多年，产生了丰富的理论成果。

在投资者行为偏好方面， Coval等（1999）研究表明：对于美国国内证券的投资偏见是属于国际投资组合的一个特征，而证券投资的偏好也适用于国内股票投资，美国职业投资经理更青睐于总部位于本地附近的公司，对于那些小公司而言这种现象更加明显。进一步的结果表明：本地与非本地投资者之间的信息不对称造成了上述投资偏好。Huberman等（2001）发现区域通信运行商（RBOC）的股东倾向于居住在其服务覆盖范围之内的地区，与此同时RBOC的客户也倾向于持有其股份，而非其他RBOC的股权，员工也倾向于拥有雇主股票，以及在国际层面上的本国偏向。这些现象都作为证据指明：人们投资中具有“熟悉偏见”：即倾向于投资自身熟悉的公司，而往往忽视投资组合理论的基本原则。

“本地偏见”不仅仅局限于投资者家乡的公司，广泛意义上来讲是属于“距离偏好”的一种。Ivkovic等（2005）利用1991年至1996年大量散户投资者的投资数据集，经实证发现家庭对地方投资表现出强烈的偏好：平均每户家庭将其投资组合的近三分之一投资于总部位于250英里以内的公司。与非本地控股相比，普通家庭每年从本地控股获得约3.7%的额外收益，这充分表明本地投资者能够利用本地的信息优势。随后Ivkovic等（2008）发现集中投资组合的家庭的股票交易表现优于那些投资组合多样化的投资者。虽然一般而言，个人投资者购买的股票明显少于他们卖出的股票，但对于持有量集中在少数股票的家庭来说，情况恰恰相反。对于拥有大额账户余额的家庭，以及不包括在标准普尔500指数和本地股票范围内的股票而言，相对于多元化投资组合有着更强的集中超额收益，这极大程度上反映出集中投资者对于信息不对称的成功运用。

Engelberg和Parsons（2011）将个人投资者经纪账户的专有数据集与手工收集的报纸文章数据集相结合，比较当地投资者（居住在公司总部附近的人）与非本地投资者对新闻信息的使用和预期，以此来研究当地投资者是否具有通过当地媒体而创造的信息优势。结果表明，本地投资者对本地新闻（即在本地或区域报纸上发表的文章）的反应比非本地投资者要强烈得多，与本地投资者相比，非本地投资者对全国性报纸文章的反应更为强烈；此外，通过对新闻预期的调查，发现本地投资者和非本地投资者的交易没有显著差异，这一结果与先前文献所说的本地投资者的优势是由于信息泄露的说法不一致。

Sabrina和Shanthikumar（2017）基于谷歌搜索研究了距离对互联网搜索的影响，以及搜索中的“本地偏见”对股市对于收益公告反应的影响。研究发现，投资者更多地搜索总部位于他们附近的公司而非远方公司，投资者搜索中表现出的这种局部偏见与20世纪90年代早期的当地所有权偏见相似。在解释本地偏见，本地信息优势和熟悉偏差的理论的推动下，文章使用独特的预测，倾向得分匹配和两阶段最小二乘法来识别局部偏差的影响，预测并发现搜索中具有较高本地偏差的公司在收益公告时具有较高的买卖差价，较低的交易量和较低的收益响应系数，这与非本地投资者比本地投资者更多地依赖公共信息公告上一致。

2.1.2 国内文献综述

国内对于地理因素与投资者行为偏好的研究起步较晚，但也有许多值得我们学习借鉴的优秀成果。

李强等（2007）通过选取我国制造业的部分上市公司，研究机构持股者的持股偏好。结果发现机构投资者在股票市场的不同时期，关注的上市公司特性也有所不同。例如在上升时期，只关注上市公司的盈利能力；在市场萎靡时期内，会集中持股于高成长性，中期偿债能力优秀的公司。蔡庆丰等（2012）从投资和融资两个角度研究了地理因素对我国上市公司股利政策的影响，研究发现：投资者更多的倾向于距离相近的上市企业，经营场所位于中心城市的上市企业有着更好的金融融资环境，人力和信息资源等，也有着更多的现金红利分配。杨兴全和付玉梅等（2016）以沪深A股上市公司为样本基础，考察市场化背景下地理因素对公司现金持有水平的影响。位于或距离大型中心城市更近的公司，其现金持有水平明显高于距离大型中心城市更远的公司。但市场化进程的发展正在不断削弱地理位置带来的影响，且通过研究进一步发现管理层的过度投资行为是造成偏远地区公司现金持有的“双低并存”的主要原因。严翠玲等（2017）基于多元回归模型研究了公司的地理位置与地理距离对股票收益的影响，并用条件特征模型进行验证，发现位于中心城市的公司比非中心城市获得的收益更多，且不同特征的公司对于投资者情绪的敏感程度不同。

综上所述，我们不难发现，地理因素对于资本市场中的参与者都有着大大小小的影响，我们重点关注地理因素导致的“本地偏见”。“本地偏见”属于地理因素影响投资者行为偏好的一种形式，具体表现为投资者倾向于持有地理距离上相近的股票。地理因素导致的投资者偏好可以从信息的传播和投资者自身认知的不同角度来理解，即本地信息优势和熟悉偏差。本地信息优势是由信息不对称导致的本地投资者能够快捷，低成本的获取本地公司的相关信息。熟悉偏差则是人们倾向于选择投资自己所熟悉的公司，而较少的依赖信息。有足够的证据表明：本地信息优势和熟悉偏差共同驱动导致了“本地偏见”，而即使在互联网时代，这两个因素也可能引起投资者的兴趣和偏好。