CNDD-0078 中主要城市月度天气状况(可衡量极端天气)

01 数据介绍
▪ 关键词:中国主要城市平均气温、相对湿度、降水量、日照时数
▪ 数据编号0078
▪ 数据名称:中国主要城市月度天气状况
▪ 数据区间:1996-2021年
▪ 样本数量:10,212 条
▪ 数据来源:中国气象数据网
▪ 数据说明中国主要城市月度天气状况数据记录了我国34个重要城市的月度天气情况,具体包括日期、省份、城市、城市代码、平均气温、相对湿度、降水量、日照时数等变量。
▪ 数据维度地区层面  
▪ 更新时间:2023年
▪ 综合评价气候问题一直是人类共同关注的议题,在学术市场上,对气候问题的探讨方向也是越来越多样化。在气候问题的研究中,气温、相对湿度、降水等气象数据被广泛运用,如天气变化对股票市场的影响等。因此,CNDD推出中国主要城市月度天气状况,以满足相关学者对于气候问题实证研究的需要。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度:★★★

▪ 稀缺度:★★★

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:11颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

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03 数据特征概览
▪ 数据概览  

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04 前沿文献速递
▪ 文献来源
方红星,林婷.机构投资者实地调研如何影响公司非效率投资——基于代理冲突和信息不对称的机制检验[J].经济管理,2023,45(02):117-134.

▪ 文献内容

基于委托代理理论的分析框架,信息不对称及代理冲突是影响公司投资效率的重要因素。实地调研作为上市公司和投资者的沟通桥梁,能否增进双方之间的了解与信任,缓解代理冲突和降低信息不对称,进而抑制公司非效率投资,是文章旨在探究的核心问题。文章以中国A股非金融类上市公司为样本,实证考察机构投资者实地调研(以下简称机构实地调研)对公司非效率投资的影响,并进一步探究其内在影响机制。在利用极端天气比作为工具变量、采用两阶段最小二乘法缓解潜在的内生性问题后发现,机构实地调研与公司非效率投资显著负相关。机制检验发现,机构实地调研通过降低代理冲突和缓解信息不对称来抑制公司非效率投资,以上结论在采用双重差分法、考虑样本自选择和变换核心变量度量方式后依然成立。进一步分析发现,代理冲突和信息不对称不具有长期中介效应,代理冲突和信息不对称的机制作用受到公司内部治理环境的调节,代理冲突的中介效应随着公司信息环境的改善而减弱。
▪ 研究假说:

在获利动机的驱动下,持股和未持股的机构实地调研目标不一致。前者主要是履行股东的监督职能,而后者则更多地是对潜在投资对象进行甄别。但是不管是否持股,调研均会在一定程度上抑制被调研公司的非效率投资。首先,持股的机构投资者有充分的动机发挥监督和治理作用,从而抑制管理层机会主义行为, 降低公司非效率投资。其次,未持股的机构投资者对管理层也具有监督作用,有助于降低管理层自利空间,抑制管理层机会主义行为,缓解公司非效率投资。最后,机构实地调研信息的披露能够打破“信息迷雾”,提高信息透明度。综上所述,机构实地调研有助于机构投资者更好地发挥公司监督作用,抑制被调研公司的非效率投资。 因此,文章提出如下假设:

H1:给定其他条件不变,机构实地调研能显著抑制公司非效率投资

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▪ 研究设计:

文章设定如下基准模型验证假设 H1

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其中,Visit表示机构实地调研,将机构投资者参观公司厂房、 总部或与公司管理人员直接面对面沟通交流判定为机构实地调研,使用 1 加上该公司本年度被机 构实地调研次数的自然对数进行度量。Y表示公司的非效率投资。 文章利用下式分行业分年度进行回归并计算残差。 

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当残差小于 0 时,表示投资不足;当残差大于 0,则表示投资过度。 投资不足和投资过度都体现了公司的非效率投资。

▪ 实证结果:

表 2 的列(1)为假设H1的OLS估计结果。Visit的系数显著为负,表明机构实地调研能显著抑制非效率投资,验证了假设H1。列(2)中采用公司聚类稳健标准误,结论不变。
文章的实证结果还可能受到内生性问题干扰,比如,被市场低估的公司更容易受到机构投资者的实地调研。为此,文章选取 1 加上行业年平均调研次数的自然对数(Mvisit)作为外生工具变量, 采用 2SLS 进行回归。此外,Han等(2018) 发现,公司注册地的极端天气状况也是影响机构实地调研的重要外生因素。为此,文章还引入公司注册地的极端天气比(weather)作为另外一个外生工具变量。具体计算方法为,如果发生了以下情形之一的都判定该地区出现了极端天气:日最低温度达到了零下 10℃ 及以下;日最高温度大于等于 38℃;日降水量超过 50 毫升。weather等于出现极端天气的年总天数除以 360,表示该地区发生极端天气的天数占全年总天数的比值。列(3)和列(4)显示了 2SLS的估计结果。从列(3)可以看出,Mvisit的系数显著为正,weather的系数显著为负,表明天气越恶劣,机构实地调研次数越少。列(4)结果显示,Visit 的系数显著为负,说明结论较为稳健。

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05 其他相关文献
[1]舒章康,李文鑫,张建云等.中国极端降水和高温历史变化及未来趋势[J].中国工程科学,2022,24(05):116-125.
[2]向诚,杨俊.实地调研信息披露对股票知情交易概率的影响[J].管理科学,2022,35(04):127-142.
[3]马正宇,秦放鸣.气候变化影响金融稳定的传导机制研究[J].金融发展研究,2021,No.470(02):35-43.
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