城投平臺擔保網絡風險傳導與影響因素研究

摘要：金融安全是國家安全的重要組成部分，維護金融安全，守住不發生系統性金融風險的底線是我國金融健康發展的重要保障。通過搜集X省2011—2023年間城投平臺擔保數據，繪制擔保網絡，運用社會網絡分析方法，探究擔保網絡的拓撲特征、識別系統性重要機構，再利用QAP回歸分析法對擔保行為的影響因素進行驗證。研究發現：X省城投平臺擔保網絡具有小世界的特征，擔保關系易成為系統性風險的潛在隱患；度中心性和結構洞的差異性正向影響擔保關系，企業注冊地址和企業產業的相似性正向影響擔保關系，企業性質的差異性負向影響擔保關系。為防范與化解地方城投平臺因擔保行為存在的潛在風險，提出針對性政策建議。

關鍵詞：城投平臺；擔保網絡；風險傳導；網絡分析法；QAP回歸分析

【中圖分類號】 F812.5 doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2024.05.006

引言

隨著經濟全球化和金融市場的不斷深化，企業間的經濟聯系日趨緊密，彼此之間通過復雜的經濟關系相互交織，構成了一個個網絡組織。擔保是復雜經濟關系中的一種，是企業向銀行進行融資的一種重要方式，也是解決中小企業融資問題的重要途徑。擔保圈通常是由多個企業的信用擔保合約聯系形成的網絡組織[1]，通過互保、連環擔保、交叉擔保、循環擔保等方式形成了特殊利益體。從積極意義上看，這種形式有利于企業更有效地利用和分配資金來源，提升整體的融資能力，實現信貸資源的優化配置[2]。企業之間互相擔保可以緩解第三方融資約束，有利于企業拓寬融資渠道，提高融資效率[3]。但擔保圈在解決企業融資難問題的同時，也聚集了不少潛在的風險和挑戰，逐漸成為風險傳染的媒介[4]。特別是在經濟下行階段，擔保圈的某家企業一旦資不抵債，其違約風險可能迅速通過擔保網絡傳播，呈現“爆米花式”的傳染特點，給區域經濟穩定和社會發展帶來沖擊[5]。

近年來，擔保圈的風險傳染問題已逐漸引起學者們的廣泛關注，成為研究的熱點議題。呂靜等利用網絡分析法，研究2003年至2017年滬深A股上市公司擔保網絡的風險傳染機制，發現負面沖擊能通過擔保鏈引發風險傳染[6]。Aolin Leng等發現在擔保網絡中發生違約風險沖擊時，對單個企業進行控制難以阻止系統性風險[7]。王雷等基于43萬筆企業擔保數據，構建信用擔保網絡，發現信用風險在擔保網絡中具有傳染效應，能影響債券的信用利差[8]。王磊等結合復雜網絡理論和風險傳染模型，分析企業信用擔保網絡的結構特征和風險傳染機制[9]。結合上述文獻發現，擔保網絡為風險傳染提供了途徑，加劇了企業間風險傳染的效應[10]。

地方政府投融資平臺，是指地方政府及其部門和機構通過財政撥付或注入土地、股權等資產設立，承擔投資項目融資功能，并擁有獨立法人資格的經濟實體[11]，也稱城投平臺。城投平臺間擔保能夠降低融資成本、提高融資審批通過率[12]，還能以市場化方式融入政府信用，增強融資的信譽度和可靠性。目前，我國地方隱性債務中，城投平臺涉及的隱性債務規模最大[13]。從理論上看，以政府權力信用為基礎的城投平臺一旦出現違約風險、難以按時償還貸款或者因抵押物貶值拒絕償還賠償金時，各種形式的隱性債務可能因打破了“政府兜底”的預期而向市場傳導風險。當債務高度集中或者不良資產風險敞口增加，出現巨大的資金端風險時[14]，商業銀行、非銀金融機構、其他非金融國有企業、個人投資者等債權人可能成為地方隱性債務風險的承受者。如果出現多家城投平臺失去債務清償能力導致破產或違約，地方隱性債務風險通過企業間業務的相互關聯和擔保關系途徑傳播蔓延，將加大系統性金融風險爆發的可能性。

面對復雜多變的國內外形勢，黨中央高度重視地方債務風險的防范化解。2023年7月，中共中央政治局會議提出，要有效防范化解地方債務風險，制定實施一攬子化債方案。2023年10月，中央金融工作會議強調，要建立防范化解地方債務風險長效機制，建立同高質量發展相適應的政府債務管理機制，優化中央和地方政府債務結構。2024年4月，中共中央政治局會議明確，要深入實施地方政府債務風險化解方案，確保債務高風險省份和市縣既真正壓降債務又能穩定發展。2024年9月，《國務院關于今年以來預算執行情況的報告》提出，建立全口徑地方債務監測機制，加強跨部門數據信息共享應用，堅決遏制化債不實和新增隱性債務。

圍繞切實有效防范化解地方債務風險，統籌做好地方債務風險化解與穩定發展，中央密集出臺了一系列政策措施。2023年9月發布的《國務院辦公廳關于金融支持融資平臺債務風險化解的指導意見》（國辦發〔2023〕35號）對融資平臺債務化解進行了明確安排。2024年2月，國務院辦公廳下發《關于進一步統籌做好地方債務風險防范化解工作的通知》（國辦函〔2024〕14號）對融資平臺未來發展明確方向，從根本上解決融資平臺債務問題。

X省獨特的經濟、文化和地理環境使得擔保網絡在促進當地經濟發展和維護金融穩定方面扮演著重要角色。本文以X省城投平臺擔保網絡為研究對象，運用社會網絡分析法對全局擔保網絡、核心擔保子網絡和外圍擔保子網絡的網絡拓撲特征和系統性重要機構進行分析，并采用QAP回歸分析法對擔保行為的影響因素進行識別，判斷哪些因素對擔保行為具有顯著影響。這不僅有助于優化X省本身的擔保網絡，也能從中總結城投平臺擔保網絡的一般規律，為全國范圍內的擔保網絡優化和金融監管提出針對性政策建議，促進經濟持續健康發展。

一、研究方法

（一）擔保網絡的構建

1.全局擔保網絡

選取X省2011—2023年城投平臺擔保數據為樣本，以企業為節點，擔保關系為邊，其中城投平臺包含多家子公司，將子公司合并到相對應的城投平臺里，最終得到由425個企業節點、446條擔保關系構成的全局擔保網絡。

2.核心擔保子網絡

全局擔保網絡由多個子網絡構成，參考已有文獻[15]，將全局擔保網絡中節點數量最多的子網絡定義為“核心擔保子網絡A”，擔保金額最多的子網絡定義為“核心擔保子網絡B”，核心擔保子網絡A和B統稱為核心擔保子網絡。

3.外圍擔保子網絡

在全局擔保網絡中，除了核心擔保子網絡外，那些節點數量相對較少、規模偏小的子網絡稱為“外圍擔保子網絡”。鑒于外圍擔保子網絡的規模特性，從擔保結構和區域特征兩個角度進行風險特性分析。

（二）網絡風險傳染的測度指標

1.平均最短路徑

平均最短路徑是指網絡中任意兩個節點所需途徑的平均最小步數，用來評估網絡的風險傳染效率。擔保網絡的直徑和平均最短路徑越短，表示企業擔保關系越緊密，越容易加速風險在網絡中的傳播，擴大風險的傳染范圍。

[dij]為節點[vi]到節點[vj]所經歷的邊的最小數目，網絡的直徑[D]定義為所有距離[dij]中的最大值，平均最短路徑長度[L]定義為所有節點對之間距離的平均值。網絡直徑[D]和平均最短路徑長度[L]的計算公式如下：

[D=max1≤i，j≤Ndij] （1）

[L=1N2Nj=1Ni=1dij] （2）

2.聚類系數

聚類系數主要描述圖中節點聚集在一起的程度，是指在網絡中與同一個節點連接的兩節點之間也相互連接的平均概率。擔保網絡的聚類系數越高，意味著網絡中的節點更傾向于形成緊密的、相互連接的團體。

假設節點[vi]與[ki]個節點直接連接，這[ki]個節點間可能存在的最大邊數為[ki（ki-1）]，而實際存在的邊數為[Mi]，參考毛捷等學者的研究[16]，擔保網絡為有向圖，因此節點[i ]的聚類系數[Ci]如式（3）所示，網絡內所有節點的聚類系數的平均值[C]如式（4）所示：

[Ci=Miki（ki-1）] （3）

[C=i=1NCiN]   （4）

3.節點度

節點度是網絡中一個關鍵指標，它表示網絡中某個節點所連接的邊的數量，即該節點直接相鄰的其他節點的數量。在擔保網絡中，節點度的高低反映了企業與其他企業之間擔保關系的緊密程度。節點度較高的企業，意味著它與網絡中更多的企業建立了擔保關系，因此其在網絡中具有更高的連接性和影響力，它們的經營狀況或風險狀況將對與其建立擔保關系的多個企業產生影響。

在網絡中，節點[vi]的鄰邊數[ki稱]為節點[vi]的度，既包括節點[vi]指向其他節點的邊數量[k1i]，也包括由其他節點指向節點[vi]的邊數量[k2i]。節點度越大，代表節點[vi]在網絡中的連接性越強，在網絡中的重要性越高，具有更強的中心性，具有更多與其有擔保行為的鄰居企業節點。

[ki=k1i+k2i] （5）

4.中介中心性

中介中心性計算的是網絡中經過該節點并連接這兩點的最短路徑占這兩點之間的最短路徑線總數之比。對于網絡中的每一個節點[vi]，計算所有節點對（[s，t]）（其中[s≠v≠t]）之間的最短路徑，統計這些最短路徑中有多少條經過節點[vi]。最后，將這個數量除以所有節點對之間的最短路徑總數，就得到了節點[vi]的中介中心性。高中介中心性的節點[vi]往往會處于許多路徑的交匯點，在網絡中扮演著重要的橋梁角色，容易成為擔保網絡的“風險放大器”，外部沖擊作用在該節點時，風險會更容易傳染給其他節點。

[CBi=s≠v≠tqst（i）qst] （6）

5.平均度和平均加權度

擔保網絡企業間的擔保情況一般用平均度和平均加權度衡量。平均度用于描述網絡中各節點的連通性，是指所有節點度數之和與節點總數的比值。較高的平均度意味著網絡中企業間的擔保關系更加密集，具有較高的連通性。

平均加權度進一步考慮了連接的重要性，是指節點加權度總和與節點總數的比值。平均加權度更能揭示擔保網絡中的風險集中度問題。高平均加權度意味著網絡中可能存在高風險的擔保鏈條，即某些關鍵企業承擔了過多的擔保責任，使得風險在這些關鍵節點上更易集中。

6.模塊度

模塊度是衡量網絡中社區結構劃分質量的一個重要指標，常用函數[Q]表示。模塊度的值越高，表明網絡內部的擔保關系更加緊密地聚集在若干個獨立的子群中，每個子群內的企業之間擔保關系緊密，而子群之間的擔保關系則相對稀疏。城投平臺擔保網絡矩陣化表示為[n]維的擔保矩陣E。模塊度Q的計算公式如式（7）所示：

[Q=i（eii-a2i）=trE-E2] （7）

其中，[eii]為擔保矩陣[E]中對角線上的元素，表示子區[i]內邊數與圖中邊數的比值；[ai=jeij]表示子區[i]內的節點度數與圖中所有節點度數和的比值；[E2]表示擔保矩陣[E2]的各個元素之和。[Q]值越接近1，表明網絡劃分的社區結構準確度越高；相反，若[Q]值小于等于0，表明在當前的社團劃分下，社團之間的外部連接比社團內部的連接更為緊密，社團劃分不夠準確。

（三）QAP回歸分析

QAP回歸分析，也稱為二元指派程序回歸分析（Quadratic Assignment Procedure Regression Analysis），是一種對兩個方陣中各個值的相似性進行比較的方法，即它對方陣的各個值進行比較，給出兩個矩陣之間的相關性系數，同時對系數進行非參數檢驗，它以對矩陣數據的置換為基礎。由于擔保數據是兩個或者兩個以上的企業之間由于擔保產生的關系數據，不是屬性數據，故傳統的最小二乘法無法對其進行參數估計和統計檢驗。QAP回歸分析法作為一種非參數檢驗方法，對關系數據具有很強的實用性，可以對城投平臺擔保網絡的影響因素進行實證分析。

二、城投平臺擔保網絡風險傳導分析

（一）全局擔保網絡特征

通過企業預警通中列出的城投平臺，搜集X省城投平臺的擔保數據，構建全局擔保網絡，利用Gephi軟件繪制出2011—2015年、2016—2017年、2018—2019年、2020—2021年、2022—2023年、其他年份以及所有年份的擔保網絡，如圖1所示。節點的面積大小，直觀反映了該企業在擔保網絡中的影響力，即該企業存在的擔保關系數量。節點面積越大，說明該企業涉及的擔保關系越多，其在整個擔保網絡中的重要性也越高。表1所展示的是X省擔保網絡的拓撲特征指標。

從各階段來看，2011—2015年、2016—2017年、2018—2019年、2020—2021年和2022—2023年X省擔保網絡的網絡直徑分別為2、2、2、3、3，平均路徑長度分別是1.125、1.057、1.129、1.136、1.142，5個階段的網絡直徑和平均路徑長度均呈現不同程度的上升趨勢。網絡密度從0.025下降至0.008。這一下降趨勢表明，盡管網絡中的節點數量在增加，但節點間的連接并沒有同步增長，導致網絡的整體連接緊密程度降低。這種稀疏的網絡結構意味著擔保網絡中的擔保深度與強度尚未達到最優狀態，仍有較大的提升空間。從5個階段的發展脈絡來看，擔保網絡在吸引參與主體、擴大擔保廣度時，隨著網絡規模的逐步擴大、網絡邊數的不斷增加，擔保網絡密度卻在一定程度上出現降低。這源于在時間和空間的演化過程中，越來越多的參與主體加入到這個互利共贏、風險共擔的網絡體系中。這些參與主體的大幅增加，使得潛在的擔保行為可能性增長速度遠遠超過了已有擔保合作的增長速度，從而導致網絡密度的逐漸下降。5個階段的平均度從0.690增加到1.038，雖然一直在增加，但增長緩慢，且數值相對較小，說明網絡中的企業擔保合作不夠廣泛。各階段平均加權度大于平均度，說明網絡內的某些企業進行了多次擔保，擔保深度增加。各階段的平均聚類系數最大僅為0.094，表明網絡中的聚類效應不是很強烈。模塊度均高于0.8，表示擔保網絡在結構上展現出高度的模塊化特征。盡管平均聚類系數較低，直接相鄰的企業之間可能并未形成緊密的小團體，但模塊度的高值揭示了整個網絡可以被清晰地劃分為多個內部聯系緊密、外部聯系相對稀疏的模塊。

從全階段的全局擔保網絡（圖2）分析得出：在網絡規模方面，X省全局擔保網絡節點個數為425個，邊446條，擔保金額達到1491億元，每個節點都通過擔保關系與其他節點相連，形成了相互支持、相互依賴的網絡結構。從系統性重要機構可以發現，由城投平臺參與的擔保子網絡占全局網絡的比重高達77%，城投平臺擔保規模比重占96.13%，說明城投平臺在X省擔保體系中的主導性和重要性。在網絡結構方面，X省的全局擔保網絡包括星形、環形、鏈式等形態，不同的擔保形式又交織并存，形成了獨特的雜糅網絡結構。從網絡社團結構發現，X省全局擔保網絡共劃分出46個子網絡，最大的子網絡設計節點為133個，最小的社團僅僅包含1個節點，這是因為母公司在為子公司進行關聯擔保，具體如圖3所示。可以看出，X省全局擔保網絡中節點個數為2～5的子網絡占比最高。由此可見，X省擔保網絡是由多個規模不等且互不連接的聯通片區的子網絡組成。

（二）核心擔保子網絡的風險分析

圖4與圖5分別呈現了核心擔保子網絡A與B的可視化表征，輔以表2中的網絡結構性指標測度結果。具體而言，X省核心擔保子網絡A與B的平均最短路徑長度分別為1.978與1.743，這一數值顯著低于自然對數下的網絡規模預期。說明在這兩個子網絡中，任意兩家企業均能高效地通過不超過兩家中介企業構建起擔保關系鏈。相較而言，核心擔保子網絡B展現出更為緊湊的連接結構。結合網絡直徑、平均聚類系數分析，X省核心擔保網絡具有較短的平均路徑長度和相對較高的平均聚類系數，且網絡中的平均最短路徑長度和直徑遠低于網絡中的節點數，符合小世界網絡的特性，表明該網絡中的企業關聯性高，風險易在網絡中內迅速蔓延。X省全局擔保網絡擔保金額達到1491億元，其中X省核心擔保子網絡A擔保金額為109.65億元，占總規模的7.35%，X省核心擔保子網絡B擔保金額約為221.33億元，占總規模的14.84%。雖然核心擔保子網絡A所涉及的公司眾多，但大多數都是中小微企業，這些企業因為規模較小，資金實力有限，難以從傳統的金融機構獲得足夠的融資支持，因此擔保金額較少。城投平臺通過擔保服務，幫助這些企業增強了信用，降低了融資門檻，有效促進它們的健康發展。此外，城投平臺是提供擔保的主要平臺，擔保規模相對較大，一旦平臺出現違約，銀行將面臨追償困難的問題。核心擔保子網絡B所涉及的公司較少，但擔保金額較大，意味著擔保關系更加集中和緊密，這些公司彼此之間存在著深厚的信任關系，擔保方愿意承擔更大的擔保責任。

節點度指標能夠識別擔保網絡中的系統性重要機構，這些節點是網絡中少數但擁有大量聯系的系統性重要節點。具有高節點度的企業在擔保網絡中扮演著“橋梁”或“樞紐”的角色，它們在網絡中具有較高的中心性，能夠影響信息的流通和資源的分配。然而，這種中心性也意味著風險可能更容易在這些關鍵節點上聚集，并有可能通過擔保關系迅速擴散至整個網絡。從表3可以看出，無論是核心擔保子網絡A還是核心擔保子網絡B，節點度指標的前五名均為城投平臺，城投平臺盈利能力差、風險抵御能力相對較弱，容易成為擔保網絡內的“風險加速器”。以CN128為例，截至2022年末，該公司及合并范圍內子公司的擔保金額合計44.62億元，占期末總資產的比重為6.01%，占期末凈資產的比重為10.15%。目前被擔保企業經營狀況良好，但若未來被擔保企業發生信用違約，自身將會存在代償風險，可能對自身企業經營形成一定的沖擊。因此，要重點監測節點度相對較大的企業的風險狀況。

度指標僅考慮與節點產生擔保關系的企業數量，為進一步評估節點在網絡中的重要性和影響力，考慮節點的中介中心性指標，結果如表4所示。大部分公司普遍展現出高節點度與顯著的中介中心性特征，這反映了網絡結構的緊密連接與信息傳遞的高效性。盡管CN191節點的度值并不突出，其卻展現出高度的中介重要性，是CN128與CN234兩大關鍵城投平臺之間的核心樞紐，有效橋接了這兩個重要節點，體現了在網絡中不可或缺的橋梁作用。從節點類型來看，X省擔保網絡系統性重要機構主要集中在城投公司，當風險爆發時，這些中介中心性較高的城投平臺由于其在網絡中的核心地位且具有廣泛的連接，往往會成為風險傳播的重要節點。

（三）外圍擔保子網絡的風險分析

從圖6可以發現，X省外圍擔保子網絡呈現數量眾多但規模偏小的特點。城投平臺在擔保行為中普遍采取“一對多”的擔保模式，其中有30個子網絡涉及此類擔保結構，占全局擔保網絡的62.5%。例如，CN003（城投平臺）同時為3家城投平臺提供擔保，被擔保的城投平臺又為其他企業提供擔保，該子網絡擔保規模高達193億元。在擔保網絡中，“一對多”的擔保模式可能會導致擔保方承受過大的財務壓力，從而產生較大的或有負債。在這種情況下，一旦被擔保對象發生違約，可能會通過資產關聯、資產價格波動以及信息效應等途徑引發連鎖反應，影響金融體系的穩定運行。因此，為了防范和化解潛在的風險，政府和相關監管部門需要加強對城投平臺和擔保網絡的監督和管理，確保金融體系的穩健運行。

X省外圍擔保子網絡具有明顯的“區域抱團”現象，這種現象在經濟學中被稱為“地理親緣效應”，即某一地區的企業更傾向于與同一地區的其他機構或企業形成擔保鏈，形成一種區域性的擔保網絡。圖7所展示的X省外圍擔保子網絡的地區分布情況表明，DQ01地區擁有最多的擔保子網絡數量。這一現象可能與DQ01地區的經濟發展水平較高、產業結構較為成熟以及金融市場的活躍性緊密相關。該地區的企業在擔保行為上表現出明顯的地域性傾向，這不僅反映了企業在尋求擔保合作時的空間集聚特征，同時也凸顯了X省在區域經濟發展上的不平衡性。這種區域的擔保網絡，可以防止zQ5hAY1qpTgECyknkecqT0hqWQ9k/wix+V+PDHnXZ0s=債務擠兌和資金鏈斷裂，能夠提高企業各自的信用度，獲得足夠的融資支持，打破企業融資困難的處境。但當該地區經濟出現波動或擔保網絡中關鍵節點出現違約時，這種區域性的擔保團體可能面臨集體違約的風險，導致區域系統性金融風險的擴散和傳染。

三、影響因素分析

（一）指標Y3SPj1ZcqJDUBK2Ekuz27W0TlUdTWqn0esugg7VpmKg=選取

城投平臺擔保網絡的形成受多種因素的影響，以往學者對于擔保網絡影響因素的研究，通常選擇擔保矩陣作為被解釋變量，以度中心性對稱差值矩陣、結構洞對稱差值矩陣、企業注冊地址對稱鄰接矩陣、企業性質對稱鄰接矩陣和企業行業對稱鄰接矩陣為解釋變量進行普通的多元回歸分析。鑒于QAP回歸分析法的被解釋變量和解釋變量均為關系矩陣數據，因此選用擔保矩陣（Y）為被解釋變量，構建5個關系矩陣數據為解釋變量（表5）。

（二）指標變量說明

基于QAP回歸方法，分析X省城投平臺擔保網絡的形成受到哪些關鍵變量的影響，為防范和控制債務風險提供理論依據，設定如下理論模型：

[Y=β1Deg+β2Eff+β3Loc+β4Com+β5Ind+ε] （8）

模型中，被解釋變量Y表示擔保矩陣；Deg為度中心性對稱差值矩陣；[Eff]為結構洞對稱差值矩陣；[Loc]為企業注冊地址對稱鄰接矩陣；[Com]為企業性質對稱鄰接矩陣；[Ind]為企業行業對稱鄰接矩陣。

（三）QAP回歸分析

表6的回歸結果表明度中心性正向影響擔保網絡的形成，各企業度中心性的差值越大，越容易形成擔保關系。擁有更多直接連接的企業（即具有更高度中心性的企業）往往在網絡中占據更為核心的地位，如CN128和CN178。這些企業具有更高的信譽、更強的財務實力，使其他企業更愿意與它們建立擔保關系，在網絡中發揮橋梁作用，促進資源在網絡中的流動與整合。度中心性較低的企業大多數為小微企業，其更傾向于尋求度中心性較高的企業建立擔保關系，提高自身融資能力。

結構洞的正向影響說明各企業結構洞的差值越大越容易促進企業擔保關系形成。結構洞指的是網絡中兩個或多個節點之間不存在直接聯系，而需要通過第三個節點進行連接的現象。企業的結構洞越大，越能夠發揮自身信息優勢，掌握更多的資源，從而在擔保網絡中占據更有利的地位，具有更強的社會影響力和資源調配能力，因此在尋求擔保時更容易獲得其他企業的認可和信任。同時，擁有較大結構洞的企業在擔保網絡中還能夠發揮橋梁和紐帶的作用。它們可以將不同領域、不同背景的企業聯系起來，促進信息、資源和技術的交流和共享，進一步增強了企業間擔保關系的穩定性和可靠性。

企業注冊地址對稱鄰接矩陣與擔保網絡矩陣呈正向相關關系，這與前文的可視化分析結果一致。由于相同注冊地址的企業處同一個地區，這種地理上的鄰近性使得企業在日常經營中更容易產生交集和聯系，企業經營理念也更為相近，雙方擔保的意愿也就相對更強。受地域經濟聯系、政策環境以及文化背景等因素影響，在同一地區注冊的企業可能更容易形成緊密的擔保網絡，這種地域性的擔保網絡有助于企業之間建立更加緊密的合作關系，共同應對市場風險。

企業性質的負向影響反映了不同類型的企業在擔保網絡中的不同角色和地位。具體而言，城投平臺因其特殊的背景和資源優勢，其運營較少依賴擔保網絡來獲取資源或降低風險，展現出較高的獨立性。而小微企業更需要通過擔保網絡建立信任、獲取資金或拓展業務，在擔保網絡中表現出較高的依賴性，與其他企業形成更緊密的聯系。此外，企業性質對擔保網絡的負向影響還體現在不同性質企業的風險偏好和決策機制上。城投平臺通常傾向于穩健經營和風險控制，這種穩健的經營策略使其在擔保網絡展現出更加謹慎的態度。而小微企業則更追求創新和發展，其風險容忍度與決策靈活性較高，因而在擔保網絡中表現出更為積極的參與度和活躍度。

最后，企業行業通過了顯著性概率，但回歸系數僅有0.006，說明即使企業所在行業發生顯著變化，這種變化對擔保網絡的形成造成的影響也非常小。這是因為同行業內的企業在市場上往往存在激烈的競爭關系，這種排他性競爭降低了它們之間形成擔保關系的意愿。在資源有限的市場環境中，企業更傾向于保護自身的利益，而不是與潛在競爭對手建立擔保關系。此外，企業為了開拓新的經營領域或實現技術的跨界融合，可能會選擇經營方向不同的企業進行合作，以獲取更為廣泛和多元的資源與知識。

四、結論與建議

防范地方政府債務風險是維護國家金融穩定、推動經濟健康發展的重要環節。城投平臺作為地方政府進行基礎設施建設和提供公共服務的重要融資工具，其擔保行為對地方政府的財政穩健和債務可持續性產生一定影響。因此，對城投平臺擔保行為風險傳導及影響因素的研究，可以為防范和化解地方政府債務風險提供有益的參考和科學依據。

以X省2011—2023年城投平臺擔保網絡為研究對象，運用網絡分析法探究擔保網絡的拓撲結構特征、系統性重要機構和潛在風險，基于QAP回歸分析法研究擔保網絡的影響因素，本文得到如下結論：X省城投平臺擔保網絡具有小世界特征，使得擔保網絡的風險極易相互傳染和擴散，易成為系統性金融風險的潛在隱患。此外，擔保網絡具有明顯的區域化特征，易引起區域風險聚集。進一步地，采用QAP回歸分析法發現，度中心性和結構洞的差異性正向影響擔保關系，差異越大，越容易形成擔保關系；企業注冊地址和企業行業的相似性正向影響擔保關系；企業性質的差異性負向影響擔保關系，差異越小，越容易形成擔保關系。

根據上述研究結論，本文提出以下對策建議：

（一）建立網絡中系統性重要機構的識別、監管和處置機制

鑒于具有小世界特征的擔保網絡其風險極易傳染、擴散和失序蔓延，因此，識別此類網絡中的系統性重要機構，對于維護金融穩定、防范金融風險至關重要。監管部門和金融機構可以結合網絡拓撲結構、機構規模、業務復雜度、風險敞口等多指標建立多維度評估體系，定位在網絡中具有重要影響力的機構，定期對這些機構進行風險評估，從源頭上阻止風險的爆發。重點評估節點度數大、介數中心性高的企業的風險狀況，包括償債能力、盈利能力等，以及時發現潛在風險，防止因單一企業的風險引發企業擔保網絡的動蕩。進一步推動建設“融資平臺查詢系統”，加強信息共享機制建設，完善擔保市場的信息披露機制，及時交流風險信息，共同應對可能出現的風險事件。同時，監管機構還應建立健全風險應對和處置機制，如監管機構指導系統性重要機構制定風險應對預案、設立風險處置基金等，確保風險事件發生在這類企業時，能夠安全、迅速、有效地實施支持，防止因其發生風險導致風險擴散和傳染。政府也可通過政策激勵、業務指導等方式，鼓勵企業形成多元化、分散化的擔保關系，避免擔保圈過于緊密出現“牽一發動全身”的現象，降低風險的關聯性。

（二）實施差異化風險監控政策，加強區域風險防控管理

X省各地區的擔保網絡的數量規模存在差異，經濟發達的地區要比其他地區規模大，整體呈現出明顯的區域化特征。因此，政府可以根據各地區的經濟條件和擔保網絡的復雜程度，制定并執行差異化的監管政策。對于經濟發達、擔保網絡復雜的地區，需加大監管力度，提高監管頻率，對高風險項目進行約束限制，以便及時發現并應對潛在風險。對于經濟發展一般、擔保網絡相對簡單的地區，需要重點關注金融機構的資質和運營狀況，確保其業務操作的合規性。對于經濟欠發達地區，在保證基本金融監管的前提下，適度放寬監管要求，如降低資本充足率、放寬信貸規模限制等，給予金融機構一定的靈活性，以支持當地經濟發展。例如，規定高風險重點地區只能借新還舊，其他地區在政府出具文件的情況下可以新增融資。針對各地方不同的債務風險情況和“一攬子化債方案”的指引，政府可制定個性的“1+N”化債方案，即“地方債務風險化解總體方案+地方政府債務和隱性債務化解方案等多項根據不同地區實際情況量身定制的配套措施”，有效化解債務風險。

（三）持續完善融資擔保體系，緩解中小微企業的融資困境

一是積極推動構建多元化、差異化的擔保機制，特別關注在網絡中具有較高中心性和占據關鍵結構洞位置的企業，這是因為度中心性和結構洞差異越大的企業的擔保意愿越強，優先支持這些企業作為擔保主體，通過他們的引領作用和橋梁作用，促進更多企業參與到擔保網絡中，形成互信互助的良好氛圍，從而緩解中小微企業融資難的問題，增強擔保網絡的韌性和穩定性。二是考慮到注冊地址和行業相似性對擔保關系的正向作用，擔保政策應適當向地理相近、行業相似的企業傾斜，通過降低擔保門檻、提供更為靈活的擔保條款、設立專項擔保基金、給予擔保業務獎勵、開展同區域擔保項目交流活動等措施，增強這些企業間的擔保合作意愿和可能性。三是針對不同性質的企業，應進一步細化擔保政策，減少因企業性質差異帶來的融資壁壘，鼓勵不同性質企業間建立擔保關系，政策制定者應深入分析各類企業的融資特點和需求，針對性地設計擔保產品和服務，共同構建開發包容的融資擔保生態體系。

（四）推動地方融資平臺轉型，支持設立專業擔保機構

加快推進地方融資平臺轉型的核心是分類推進融資平臺向市場化轉型，這不僅是“一攬子化債政策”的具體實施，更能逐步消除地方政府的隱性擔保。對于具有明顯優勢的平臺，可以直接剝離政府融資職能；對于資源或市場具有一定優勢的平臺，可通過盤活存量資源和引入社會資本實現轉型；對于主要承擔政府融資和公益性項目的平臺，通過兼并重組等方式整合歸并同類業務，逐步向市場化運作轉型；對于只承擔政府融資項目的“空殼類”平臺，需依法依規進行破產或清算。其次，建議各省市扶持和設立專業市場化擔保機構，組建區域性、全國性的擔保平臺，構建服務市場化化解地方隱性債務的專業擔保體系。用第三方專業擔保逐步替代關聯擔保，能有效切斷擔保方之間潛在的風險傳染路徑，避免因擔保行為引發的“連鎖式”風險。鼓勵和引導專業擔保機構加大對平臺相關企業的扶持力度，政府可以出臺相應的政策，明確專業擔保機構的角色定位，并通過降低行政干預、注資、稅收優惠、財政補貼等措施，提高擔保機構增信服務質量。同時，建立“再擔保+保險”的風險分擔與保障機制，使專業擔保機構更大程度_{ziObdDFnZFAy89e6fQTKdG+lIPcVrxGfF9FsBIfVTK0=}的發揮融資增信與風險緩釋功能。

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作者簡介：趙瑋嘉，新疆財經大學信息管理學院碩士研究生。朱義鑫（通訊作者），新疆財經大學信息管理學院教授。

責任編輯：盧小文