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雷达卡
数据简介：机构投资者地理集中度数据作为量化空间分布的关键指标，其价值在于揭示地理邻近性如何通过"双刃剑"机制影响企业创新——既通过地缘关系网络提升信息共享效率与监督协同性形成短期收益，又因信息同质化、认知趋同与注意力局限导致长期成本加速攀升，这种倒U型关系的发现不仅深化了对新兴市场地缘文化嵌入资本市场的理解，还通过CEO开放性特质与行业集中度的调节效应拓展了公司治理的动态边界，其研究意义在于突破传统线性认知框架，为金融地理学与公司治理的交叉融合提供了微观实证基础，并为优化机构投资者布局、企业创新决策及政策制定（如区域创新生态建设与市场竞争格局引导）锚定新方向，未来可沿多维邻近性交互机制、中介路径检验（如信息传递效率、风险承担能力）及ESG等新兴领域纵深探索。
该数据计算了从2003年第一季度到2025年第一季度每季度上市公司的机构投资者地理集中度，本文参考程碧璐的计算方法，选取各上市公司机构投资者大于5%股份的投资机构数据，通过百度地图API查询其经纬度数据，计算每上市公司公司每个机构投资者与该公司所有其他机构投资者的距离,并以他们各自持有的公司股权比例作为权重。最后,将-1与公司所有机构投资者地理距离加权平均的对数相乘,从而获得每个公司季度层面上的机构投资者地理集中程度数据，已整理成面板数据。
数据指标
上市公司ID | 股票代码 | 截止日期 | 持股机构ID |
持股机构 | 持股比例(相对总股本) | 经纬度 | 地理集中度 |
| 数据来源 | 经纬度数据来源于百度地图API查询，上市公司相关数据从上市公司官网收集得到。 |
| 时间跨度 | 2003-2025 |
| 区域跨度 | 中国上市公司 |
| 数据格式 | 数据格式为Excel形式 |
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