《表8 地理距离、监管负担与股价崩盘风险》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《山高皇帝远:地理距离与上市公司股价崩盘风险的经验证据》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

借鉴Kedia and Rajgopal（2011），本文使用每年度辖区内所需要监管的全部上市公司数量作为各地证监局所面临的监管资源约束的代理变量，其直观含义是辖区内上市公司数量越多，当地监管局的监管工作负担越重。首先，我们将监管负担作为控制变量加入到模型（6）中，结果显示加入该控制变量后，监管距离核心自变量（LnDistance与Distance＿Dum）的系数依然显著为正（1）。进一步，按照监管数量是否大于年度中位数，我们将样本分为监管负担大的组和监管负担小的组。表8报告了监管负担与监管距离与股价崩盘风险之间关系的影响的回归结果。结果显示，对于监管负担大的组，无论使用NSCKEW还是使用DUVOL作为崩盘风险的度量指标，LnDistance与Distance＿Dum的系数均显著为正，而在监管负担小的组，LnDistance与Distance＿Dum的系数均不再显著。组间差异检验显示监管负担小的组与监管负担大的组均在1%的水平上存在显著差异。上述结果表明，监管负担更重、监管资源约束更强时，监管距离与股价崩盘风险之间的正向关系更显著，地理距离的“监管执行效应”更严重。