大量学者研究发现有效市场假说并不能解释现实中的问题,尤其表现在股价并不能快速对信息做出反应。进而表现出某一股票或组合的当期收益滞后于另一股票或组合的滞后收益。领先滞后效应研究历来都是学者们的研究重点之一,并且其从不同的研究角度充实了该领域的研究。Lo和Mackinlay（1990）使用纽交所交易数据,研究反转交易策略收益来源时,发现大规模公司股票组合滞后收益与小规模公司股票组合当期收益有着正向相关关系。随后的学者得出交易密度对市场信息的扩散具有重要影响,低交易频率的股票对信息反应滞后于高交易频率的股票（Chordia和Swaminathan（2000））。中国A股市场具有牛市很短,熊市较长,散户居多,投机性强,波动性大等特点。因此,研究领先滞后效应有利于市场参与者了解市场规律,防范及化解重大金融风险,以及对市场监管者制定一系列监管政策具有一定的必要性。本文主要研究公司总部位于相同地域不同行业之间的上市公司领先滞后股票收益。本文通过选取在上交所和深交所上市交易的2000年至2020年的A股交易数据,并剔除其中ST,ST*股票。首先,介绍地域领先滞后效应理论模型,通过公司基本面指标反映,公司总部位于相同地域的上市公司面对相同的地域冲击。并且通过数据处理分析我们发现同地域公司信息被包含在目标公司的概率小于同行业公司信息被纳入到目标公司的概率。其次,按照上市公司总部城市位置作为地域变量,按照其在证监会2012版所属行业门类作为行业变量。按照同地区不同行业的上市公司构建地域组合预测因子,以及同行业不同地域的上市公司构建行业预测因子。以2008年为界构建不同子样本,分别研究我国A股处于不同子样本下的地域领先滞后效应。在全样本下,通过固定效应模型回归,本文得出某一股票的当期月收益与其地域组合因子的滞后一期月收益存在正相关的关系。同样在2009-2020年的股市阶段中,这样的领先滞后效应仍然是存在的。而在2000-2008年大体表现为熊市阶段中,这样的关系并不明显。最后,根据以前学者的研究表明,公司市值,交易量换手率均对领先滞后关系具有一定的影响。本文将数据样本按照公司市值和交易量大小进行分组后,检测地域领先滞后效应的大小变化情况。得出大市值和高交易量的上市公司具有更强的地域领先滞后效应。由于,因子构建方式不同和公司总部可能发生迁移导致地域变量变化,对于计量估计具有前瞻性误差,因此,本文不仅改变组合预测因子的构建方式,而且还模拟公司总部错误率来进行稳健性检验。股票收益率间的领先滞后效应是市场非完全有效的结果之一,对规模,交易量,及行业相关的领先滞后效应是大部分学者所研究的聚焦点,而以地域为研究方向的领先滞后效应非常少。本文创新及贡献在于基于股票的地域变量和行业变量构建组合模型,研究国内A股上市公司地域领先滞后效应,并验证股票的市值和交易量的大小对地域组合领先滞后效应的大小影响。对于指导投资者投资行为,进行理性投资以及发展资产定价模型具有深刻的意义。