基于网络模型的企业互保联保风险特征研究

杨洋

摘要：本文对企业互保联保贷款的发展脉络、风险演化过程进行了梳理，在静态、动态分析框架下构建企业互保联保风险特征指标集，借助网络模型模拟风险传染路径测度担保圈风险，结合敏感性分析总结担保圈风险特征及其与企业规模、杠杆、不相称不对等担保等属性的关系，并从重建授信准入标准、加强担保圈风险的量化管理、优化地方政府风险处置举措等角度提出建议。

关键词：企业互保联保关系网 担保圈 风险特征 网络模型

企业互保联保贷款是在我国信用担保体制不健全背景下，融资担保机构等商业性、政策性外部担保供给不足的替代性、过渡性创新产物。依靠企业互保联保关系网内的横向监督约束机制和损失吸收机制，互保联保贷款在一定程度上对降低银企信息不对称、拓宽企业（特别是中小企业）融资渠道发挥了重要作用，在民营经济活跃的东南沿海地区得到推广。但企业互保联保贷款本质上属于关系网内部的信用担保，风险分散程度有限，随着企业互保联保关系网的日益复杂化，担保关系向圈、链方向发展，不相称、不对等等问题担保不断增多，在经济上行及平稳运行期间这些担保虚化积累的风险尚能被掩盖，但在经济下行期间便会快速暴露、大量释放，普惠金融的创新模式随即演化为火烧连营的风险链条，进而演变为区域性金融不稳定因素，对地方经济金融运行、地方金融生态建设造成了较为不利的影响。如何管理企业互保联保风险引发了金融从业人员、金融监管部门、地方政府和学界等的广泛思考。有效管理企业互保联保风险，首先应提高量化监测的水平。因此，构建企业互保联保风险特征指标，集量化担保圈（链）风险、模拟预测风险传染路径、研判影响效果，对商业银行提高互保联保风险管理的精细化程度、金融监管部门及时准确开展风险监测预警，以及地方政府参与风险处置协调、修复区域金融生态环境均具有重要的现实意义。

一、文献综述

西方国家大多已建立起完备的社会信用体系、健全的法律约束机制和较为通畅的融资渠道，西方学者对复杂担保关系所形成的互保联保、担保圈（链）风险研究较少，对融资担保问题的研究主要基于交易成本理论（Coase R H.，1937[1]）、信息经济学理论（George A.Akerlof，1970[2];J.E.Stiglitz，Andrew Weiss，1981[4]）、代理成本理论（Michael C.Jensen，William H.Meckling，1976[3]）和监督机制理论（Banerjee A.V，Besley T.W.，1994[5]）等。Allen、Gale（2000）[6]基于风险共享视角，得出经济体的信用联结程度与系统性风险呈负相关关系的结论，认为互保联保所形成的信用联结关系可有效降低系统性风险。M.Richiardi et al（2011）[7]反驳了上述观点，指出信用联结程度与系统性风险的负相关关系存在边界，突破边界的信用联结反而会加大系统性风险。

我国学者结合现实案例，对企业互保联保风险演化进行了深入的分析。张乐才（2011）[8]以绍兴华联三鑫为案例，通过信用网络模型对担保圈的风险传染机制进行了研究，认为企业资金担保链具有风险消释和风险传染的双重功效，当经济环境有利时风险共享是有益的，经济环境不利时会降低风险共享的能力，导致企业全部陷入困境。陈少华、陈菡（2013）[9]从博弈论视角研究了我国中小企业担保圈从形成、扩张到破裂的演化过程中银企之间的利益博弈关系，分析了银行抽贷行为对担保圈危机的作用。葛志强（2014）[10]对威海钢贸贷款互保联保风险进行了案例研究，指出联保融资模式存在以行业下行信号为标志的有效边界，银行追求短期利益的行为是导致风险形成的直接原因。中国人民银行济南分行课题组（2015）[11]基于对山东省担保圈现状的考察，采用金融網络分析法，以担保圈内的违约家数测度担保圈风险，认为应辩证地看待企业互保联保问题，提出互保联保贷款存在合理边界，肯定了其在促进企业融资、缓释风险方面的积极作用，但指出也要防止担保圈无限放大导致的风险失控。徐子慧（2018）[12]以上市公司为例，就担保网与企业风险承担水平之间的关系进行了研究，认为融资能力较差的企业通过担保网络获取融资所承担的风险水平更高，在复杂的担保网络中，这种正相关关系更加显著。白旭东（2018）[13]基于洛阳、绍兴、杭州等地担保圈典型案例，对家庭式互保、金字塔型担保圈、复合型担保圈的风险传染路径分别进行了定性剖析。通过上述文献梳理，我们发现，国内文献主要着眼于单个微观主体或担保圈联合体，分析多为定性判断或命题证明，未能将微观主体属性与整个担保圈（链）风险特征相结合对互保联保风险进行量化研究，存在一定的局限性。

二、企业互保联保贷款的基本情况及风险演化

互保联保贷款作为保证贷款的一种形式，是在我国信用担保体系不健全、外部担保供给不足背景下的替代性、过渡性创新，其实质是通过企业间信用担保关系缓解信息不对称、弥补抵质押物匮乏等劣势的手段，是中小企业提高融资可得性的重要渠道。在互保联保贷款快速发展的同时，风险相伴而生。随着宏观经济增长放缓，企业前期盲目投资带来的产能过剩矛盾开始显现，单个企业贷款违约引发的多米诺骨牌效应沿担保圈（链）传染蔓延，逐步危及正常经营的担保企业。随着代偿风险的快速传染，东南沿海地区以中小企业为参与主体的互保联保风险相继爆发。以X省为例，2014年至2015年，互保联保风险在个别县域暴露。这些担保圈（链）企业具有较强的地域属性，未现跨地区担保;行业集中度较高，行业附加值低，多为同行业或产业链内的上下游传统制造业企业;企业规模小，担保关系复杂。互保联保贷款这一制度创新逐渐演化为火烧连营的风险链条，成为当时区域性金融不稳定因素。

经过几年积极的风险化解处置，上述县域互保联保风险已得到控制。但受此影响，银行信贷风险偏好逐步走弱，寻找优质资产、瞄准大型企业成为涉贷银行共同的选择，与大型企业多元化扩张对资金的渴求一拍即合。在尝试过不动产抵押贷款、股权质押贷款、表外融资等多重融资手段后，大型企业间互保联保贷款成为一种新的担保方式产生，担保圈（链）开始出现大型企业的身影。大型企业互保联保主要表现为集团内子公司互保、母公司为子公司担保、集团间互保等。2016年开始，大型企业保证贷款余额快速增长，截至2017年6月末，各类型企业保证贷款总额已超过抵质押贷款总额，成为企业第一大贷款方式。互保联保贷款主体的规模虽有所增加，但风险传染机理未发生变化，且大型企业融资渠道较中小企业更宽，杠杆总量高、杠杆结构复杂、风险传染源多，自2018年大型企业互保联保风险在个别地区开始显现，处置协调面临一定的困难。

三、企业互保联保风险的量化分析——基于网络模型的研究

为直观反映代偿风险传染对企业互保联保关系网的冲击，本文通过构建网络模型，在静态、动态和敏感性分析框架下开展案例研究，量化企业互保联保风险特征，为区域性金融风险的监测预警提供参考。案例采用X省内典型担保圈数据，涉及样本企业106家、地区6个，企业所属行业包括纺织业、化工业、建筑业、金属制品及加工业、电气业等，企业规模包含大、中、小型企业，具有一定的代表性。

（一）企业互保联保关系网的静态分析

假设担保圈内共有N家企业，将其构成的互保联保关系设计为方阵X：

其中，Xji表示企业i为企业j提供担保的金额，因企业无法为自己提供担保，故方阵对角线上的金额均为0。列向量之和表示担保圈内企业i的对外担保总额。

提取企业间担保关系，使用gephi软件绘制企业互保联保关系网，对其进行静态分析。定义以下静态指标，反映担保圈的基本属性。

1.度（degree）。体现企业互保联保关系网中企业的地位，担保关系越复杂，度越高。包括出度和入度两个概念：出度（out degree）体现被担保关系，出度越高表明为其担保的企业家数越多，当其发生违约时，各担保方需履行无限连带义务为其代偿;入度（in degree）体现对外担保关系，入度越高表明对外担保的企业家数越多，需对违约的担保对象进行代偿，承受代偿风险。

2.相称、对等互保。体现企业互保联保关系网的稳定性。“相称”指互保双方净资产规模较为相当;“对等”互保指各自为对方的担保金额较为相当。

3.潜在杠杆率（Potential Leverage，PL）。体现互保联保关系网中企业的最高杠杆水平。随着代偿的发生，企业或有负债向表内债务转化，当企业i的对外担保全部成为现实的代偿时，企业i的杠杆水平达到最高，即为潜在杠杆率。

其中，Gji为企业i为企业j的担保金额，为企业i的对外担保总额，Di、Ei分别为企业i的负债总额、净资产余额。

以担保圈2为例，形成如下关系（如图1）。该互保联保关系网中共有7家企业，圆圈的尺寸代表企业净资产大小，如担保圈2内企业1、2、5、6均为净资产余额较大的企业，3、4、7为净资产余额较小的企业;圆圈的颜色深浅代表企业杠杆水平的高低，如颜色最浅的企业3在担保圈2中拥有最低潜在杠杆率（0.57），而颜色最深的企业4潜在杠杆率最高（4.32）;线的多少代表度的高低，如企业2和5拥有较高的度（均为8），与担保圈内其他企业的关系较为紧密，企业3的度最低（仅为2），在担保圈中地位重要性较低;线的粗细代表担保金额的高低，如企业4和6的互保金额远高于企业3和5。左图中，箭头表示风险传染方向，如企业2为企业6提供担保，则代偿风险由企业6向企业2传导;右图中，以曲线更清晰地展示了担保圈2中样本企业的互保关系及担保金额的大小。

可以看出，该担保圈以互保为主，不相称、不对等互保使该担保圈潜藏风险隐患。一方面，相称不对等互保关系易引发道德风险。如担保圈2中，企业2和6净资产规模较为相称，但企业2为企业6担保金额是其反担保金额的2.5倍。由于互保关系不对等，当企业6违约时，企业2代偿意愿较弱，甚至可能发生企业2恶意违约要求执行反担保的道德风险事件。另一方面，对等不相称互保关系降低担保圈的稳定性。如担保圈2中，企業4和6互保金额较为对等，但企业6净资产规模是企业4的2.65倍，若企业4违约，银行会依据担保方的无限连带责任向其全额追偿，借贷双方的“蹭大户”心理促使代偿风险加速传染;反之，若企业6违约，企业4的偿债能力较弱，无法履行担保责任，这样的担保形同虚设，企业间的横向监督约束机制极易被破坏。

通过设定临界值对不相称不对等互保的判断进行量化处理。本文中，若互保双方净资产比值大于1.5倍，我们视为不相称互保;若互保双方为对方提供的担保金额比值大于1.5，我们视为不对等互保关系。据此，统计各担保圈中不相称、不对等互保关系，得出如下结果（如表1）。

静态分析可知，担保圈1内的企业互保联保关系较为复杂;担保圈2、4不相称互保对数占比、不对等互保关系占比较高，发生道德风险的可能性较高，担保圈潜藏不稳定性因素;担保圈1、2、4拥有较高的潜在杠杆率，企业自身负债和对外担保相对于净资产而言较多。

（二）企业互保联保关系网的动态分析

为准确判定担保圈内企业的系统重要性及担保关系稳健性，需进一步考虑企业代偿额、杠杆率等指标，对担保圈中的企业开展风险传染的网络模拟。

定义企业i为企业j的担保金额、代偿金额分别为Gji、Cji，违约率、代偿率分别为DR、CR，因代偿导致企业i的杠杆率为Lji，企业i的负债总额、净资产余额分别为Di、Ei。故有：

Cji= Gji·DR·CR;

Lji=×100%

担保圈的风险传染路径即为对担保圈内每一家被担保企业实施压力测试的过程：假设被担保方逐个违约，在无限连带担保责任的法律关系下，引发担保方为其全额代偿，CR均为100%，担保方按违约率为企业j代偿Cji;由于发生代偿，企业i或有负债向表内债务转移，此时企业i面临的杠杆上升至Lji，当Lji超过某个临界值时，表明由于为企业j代偿超出自身承受能力，企业i破产，企业i破产引发的违约进一步通过其担保关系向企业i的担保方传导。若未超过临界值，则表明企业i可抵御代偿风险，传染终止。传染过程直到担保圈内所有企业均经过上述风险冲击不再发生新增违约企业为止（如图2）。

定义以下动态指标量化互保联保风险：

1.传染性指数（Contagion index，CI）。一家企业倒闭会引起整个担保圈内其他企业资本损失的比例，体现担保圈内被担保方风险外溢力度的大小。高出度的企业风险外溢的路径较多，拥有较强的传染性。被担保方企业j的传染性指数计算公式为：

CIjr=×100

CIj=

其中：Cjir为第r轮中担保圈内企业i为企业j代偿的金额，n为传染终止的轮数，k为担保圈内企业总数。

2.传染波及的违约数（induced default，ID）。直至传染终止，一家企业违约所牵连的企业家数（包括直接传染和间接传染）。传染波及的违约占比（induced default rate，IDR）体现传染的覆盖范围。

3.脆弱性指数（Vulnerability index，VI）。担保圈内企业逐一违约对本企业资本冲击的平均力度，体现担保圈内担保方承受代偿冲击的韧性。高入度的企业发生代偿的可能性较高，存在较多的风险冲击来源，在同等净资产条件下，脆弱性较强。担保方企业i的脆弱性指数计算公式为：

4.代偿导致的违约次数（hazard，Hz）。当担保圈内其他每一家企业违约时，某企业因代偿发生违约的次数（包括直接冲击和间接冲击）。代偿导致的违约次数占比（hazard rate，HR）体现担保方遭受冲击后的死亡率。

5.传染轮数（rounds，RD）。按照所设计的传染路径，从初始违约到传染终止经历的轮数。

通过matlab模擬上述传染路径，计算体现互保联保风险特征的动态指标。取杠杆率临界值为1，违约率为0.5时，仍以担保圈2为例，得出圈内7家企业各风险特征指标。结合静态指标，对担保圈2进行结构分析（如图3）。

结果表明，担保圈风险传染路径具有较高的复杂性，需将静态、动态方法结合起来分析担保圈风险特征。以担保圈2中的样本企业3为例，度仅为2，在整个担保圈2中地位较不重要，但与其存在唯一互保关系的企业5（如图1）的度高达8，企业3违约引发的传染持续4轮导致其他6家企业违约（如图3），产生较强的传染性。企业3净资产余额较小，其对外担保总额和自身负债总额也较低，在担保圈2中拥有最低潜在杠杆率，因此担保圈内其他6家企业轮番违约对其进行冲击，企业3均不会破产，冲击后存活率为100%，拥有较低的脆弱性。

为体现担保圈风险全貌，各担保圈如法炮制，以担保圈为单位计算风险特征指标均值（如表2）。CI、VI是金额占比指标，体现了担保圈内单位净资产的损失吸收能力和抵御代偿冲击的能力，分别用以衡量风险外溢性和抗冲击韧性;IDR、HR是企业家数占比的指标，反映了担保圈风险的覆盖面，用以衡量风险外溢范围;RD反映了风险传染延续的时间，用以衡量风险影响深远程度的指标。上述动态分析指标分别从风险传染的强度、广度、深度三方面度量了担保圈的稳定性。

将企业互保联保关系网的静态、动态分析相结合（表1、表2），分析其内在关联性，我们可以得出如下结论：

结论1：传染性指数（CI）、脆弱性指数（VI）与担保圈复杂程度非正相关关系，与企业规模非负相关关系，与不对称不对等互保关系、杠杆水平等属性具有一致性。以度、担保圈内企业家数等指标衡量担保圈的复杂程度，可发现，复杂程度相当的担保圈2和3（企业家数分别为7家、8家，度分别为21、20）CI和VI差异较大，并非预想的正相关关系。中小企业担保圈5的CI和VI明显小于大型企业担保圈1和6，说明大企业担保圈风险不一定低于中小企业。结合静态分析结果，我们发现担保关系、杠杆水平等基本属性是影响担保圈稳定性的重要因素。减少不相称、不对等担保，能从一定程度上降低道德风险发生的概率，控制杠杆水平，可保持企业具备一定的偿债能力，从而维持互保联保关系网中企业间的横向监督约束机制，保持担保圈的稳定。如担保圈1和6同为大型企业担保圈，但担保圈1拥有较高的潜在杠杆率及不相称担保关系，稳定性弱于担保圈6。担保圈5由于不存在不相称、不对等互保关系，杠杆较低，虽为中小企业构成的担保关系，但具有较强的稳定性。

结论2：企业互保联保关系网的静态分析更多地体现担保圈内企业的抗冲击韧性。从静态分析结果看，具有较高潜在杠杆率的担保圈，表明相对于负债总额和或有负债，企业净资产较低，偿债能力较弱，抵御代偿风险冲击的韧性不强。从动态分析结果看，在企业互保联保关系网复杂程度相当的情况下（如担保圈2和3），潜在杠杆率与脆弱性指数（VI）呈正相关性。

结论3：从担保圈视角看，传染波及的违约占比（IDR）和代偿导致的违约占比（HR）均体现传染的波及范围。从担保圈视角看，IDR和HR分别从风险源头和冲击对象计算违约次数，是一枚硬币的两面，因此对于同一担保圈而言，各家企业传染波及的违约数之和等于各家企业受代偿冲击导致的违约次数之和，ID和Hz、IDR和HR相等，均衡量了担保圈风险波及的范围。案例中，风险强度较高的担保圈2和4同时也拥有较广的影响面。

结论4：传染轮数（RD）与杠杆激进程度、风险强度、传染波及范围等多个指标相关，与企业规模无明显关系。担保圈1和6均为大型企业，担保圈1杠杆倍数高、担保较为激进，风险强度和风险波及范围相对较大，传染轮数显著超过担保圈6，风险出清的速度较慢，对地方金融生态的影响较为深远。担保圈2和4均为中小企业，担保圈2的杠杆激进程度、风险强度和风险波及范围均超过担保圈4，风险爆发后将在较长时间内发酵蔓延。担保圈5（中小企业）和6（大企业）均具有较低的杠杆倍数，由于担保圈5风险触发后将在稍大的范围内传染蔓延，故传染轮数略多。

根据静态、动态分析框架下企业互保联保风险特征指标集，我们可通过可视化方式呈现担保圈的稳定性。如图4，横轴为IDR、HR，体现担保圈风险波及范围;纵轴为传染轮数（RD），体现传染持续时间;气泡大小为CI和VI之和，体现风险强度;气泡颜色深浅为不对称不对等担保关系占比之和，体现担保圈静态风险属性。据此，我们可以多维度描述各担保圈风险特征。位置越靠近右上角、气泡越大、颜色越深的担保圈，风险越高。如担保圈2，在样本担保圈中稳定性最差，不对称、不对等担保关系最多，风险强度最高，一旦触发风险，将波及担保圈内大部分企业且风险蔓延持续时间较长，需重点关注。

（三）企业互保联保关系网的敏感性分析

为进一步分析动态指标的影响因素，我们以违约率、杠杆率临界值作为可变因子，对担保圈案例进行敏感性分析。设步长为0.1，违约率、杠杆率临界值取值范围分别为[0，1]和[1，3]，使用matlab绘制企业互保联保风险特征动态指标的三维曲面图。

以担保圈2为例进行双因子敏感性分析，其他担保圈的风险特征动态指标整体走势较为相似（如图5）。可得出如下结论：

结论1：企业互保联保风险特征的动态指标与违约率、杠杆率临界值整体呈正相关关系，相对于杠杆率临界值拥有更高的敏感度。由于担保方承担无限连带责任，发生风险时代偿率即为100%，故违约率反映了每一轮传染中风险冲击的大小，在杠杆率临界值不变的前提下与担保圈风险强度（即CI、VI）基本呈线性关系;而杠杆率临界值与担保圈风险强度的关系为逻辑判断，直接决定了一轮风险传染中担保方的生死，进一步影响到传染的轮数和波及范围。随着杠杆率临界值的下降，触发破产的企业增多，体现波及范围的ID、Hz，及体现传染轮数的RD等指标呈阶梯式跳升。面对代偿风险向表内负债的转化，担保圈内企业损失吸收作用被破坏，互保联保关系网的稳定性趋弱，CI、VI的三维曲面图也呈现出阶梯式坡面，较违约率具有更高的敏感度。

结论2：CI、VI相对于杠杆率临界值具有非单边性，呈有偏分布。一方面，CI、VI具有非单边性，存在区域极值。在经济环境较差时，企业违约风险频发，抗冲击能力较弱的企业在前几轮传染中悉数暴露，风险快速释放出清，担保圈的CI、VI较低。随着经济回暖，企业杠杆率临界值上升，在前几轮传染中部分企业未达触发违约的杠杆临界值，代偿能力逐步消耗，风险不断积聚，需要经过多轮传染才能出清，此时互保联保风险的传染性、脆弱性均达到极值。随着经济持续回暖，融资环境趋于宽松，企业依靠循环融资维持流动性，市场风险偏好走强推高杠杆率临界值，担保圈风险被掩盖，CI、VI下降。另一方面，CI、VI相对于杠杆率临界值呈有偏分布，具有非对称性。在经济周期中，担保圈风险将经历一个缓慢积累到快速积聚、并在较短的时间内释放的过程。在经济上行或平稳运行时期，风险积聚不宜被察觉，一旦市场风险偏好转变，风险爆发将会产生很强的破坏性。在风险出清的过程中，虽有部分企业破产退出企业互保联保关系网，担保圈风险的强度有所降低，但由于存活企业均面临较为紧张的信用环境，担保圈风险强度仍无法降低至从前（如图6）。

结论3：CI、VI的极值点与企业规模无直接关系。由于CI、VI与违约率呈正相关关系，在各杠杆率临界值下，当违约率达到100%时，代偿产生的冲击力度最大，故违约率极值点对于各担保圈而言均为1，与企业规模无关。CI、VI达到极大值时各担保圈所取得的杠杆率临界值是传染机制作用的结果，与企业规模无直接关系。如表4，担保圈5（中小企业）和担保圈6（大企业）CI、VI的极值点均为1.3，担保圈1（大企业）和担保圈4（中小企业）CI、VI的极值点均为1.6。

结论4：传染轮数存在立体“金字塔”效应。在杠杆率临界值极低时，多家企业触及临界值破产，在较少的轮数中即可终止传染;随着经济缓慢复苏，杠杆率临界值略有上升，仅部分企业触及破产警戒线，通过其互保联保关系网逐轮传染蔓延，此时传染轮数出现极值;待经济完全回暖，市场风险偏好趋强，所能容忍的杠杆率临界值不断放大，触发的破产企业家数减少，传染轮数相应减少。同理，某特定的违约率既能触发违约和传染，又能以较低的代偿金额保持担保圈内担保方的适度存活率，此时传染轮数达到极值。因此，传染轮数相对于杠杆率临界值、违约率均存在区域极值。同时可观察到，双因子的极值叠加共振，在三维曲面图上呈现出立体“金字塔”效应。

四、几点启示和政策建议

借助对企业互保联保风险特征的量化分析，我们应趋利避害，肯定互保联保融资模式降低信息不对称的优势，借助其拓宽企业融资渠道，同时，结合静态、动态、敏感性分析结论的启示，积极管理担保圈风险，避免诱发区域不稳定因素。

第一，企业规模并非决定互保联保风险大小的主要因素，破除“大到不能倒”迷信，将借款人偿债能力作为授信的首要考虑因素。大企业为满足多元化发展的资金需要，往往动用各类抵质押资产获取融资，互保联保贷款成为其加杠杆的“最后一招”。从担保方式看，大企业互保联保贷款与中小企业同属企业信用，同样缺乏硬担保，贷款质量劣化后处置手段有限;从风险分散效果看，大企业多为集团内互保，同质化、同源性导致风险集中度甚至高于中小企业互保联保贷款;从借款人偿债能力看，大企业存在更严重的过度融资问题，盲目放大杠杆开展多元化经营，资金链更加脆弱;从信息对称性和再融资能力看，大企业融资渠道较广，境内外资本市场直接融资披露的信息更多，一旦发生偿付困难，市场关注度高，负面舆情扩散更快，再融资难度更大。因此，大企业互保联保贷款作为纯信用担保融资，与中小企业相比并不存在规模优势，大企业担保虚化问题在经济上行或平稳运行时期所积累的风险甚至可能远超过中小企业。从担保圈案例分析可知，担保关系得当、企业融资适度，即使中小企业群体也可以构建较为稳定的互保联保关系网。商业银行应破除“大到不能倒”迷信，重塑市场约束和授信准入原则，回归第一还款人的偿债能力的风险管理思路，给予中小企业更加平等的融资机会。

第二，加强担保圈风险量化管理，多视角跟踪监测、模拟预测互保联保风险。一是建立完备的企业信息库是开展互保联保风险量化管理的基础。将企业互保联保贷款风险监测指标体系引入实践，需以建立完备的企业信息库为基础，而这正是夯实“贷款三查”制度、增强与借款企业之间信息透明度的重要手段。某些中小银行“贷款三查”流于形式，特别是贷后检查频度较低，现场检查方式较少，企业财务数据时滞较长，无法及时掌握互保联保关系网中各家企业的经营状况，导致担保圈风险管理较为被动，授信客户信息管理体系亟待完善。二是综合运用静态、动态分析方法，建立传染强度、波及广度、影响深度等多维度风险监测框架。如通过静态分析，理清企业间担保关系，摒除“背靠大树好乘凉”的思维惯性，审慎对待不相称、不对等担保关系，从源头上规避道德风险;再如通過动态模拟，对担保圈实施压力测试，多维度筛查企业风险，跟踪监测担保圈风险指标异动，重点关注传染强度高、持续时间长、波及范围广的互保联保授信企业及其所属的担保圈。三是积极开展企业互保联保风险敏感性分析，加强企业杠杆管控。通过上述分析可知，应抓住矛盾的主要方面，优先把握杠杆率临界值这一高敏感性影响因子进行互保联保风险管理。经济下行期间，担保方执行代偿的过程，即为其表外担保向表内负债转化、杠杆水平由当前的负债比率（Debt-to-Equity ratio）上升至潜在杠杆率的过程，而杠杆率临界值的变动则是伴随着金融机构风险偏好收紧逐步下降的过程。若此时市场风险偏好所决定的临界值位于极值点附近，一旦担保方杠杆率上升至突破临界值极值点，担保圈风险将以极大强度暴露，对当地企业、金融生态都将造成极为不利的影响。为避免这一情形发生，授信银行应对企业进行风险提示，督促其有效控制杠杆水平。此外，控制杠杆水平还应注意杠杆率临界值与违约率对于传染轮数的叠加共振作用，避免立体“金字塔”效应作用下担保圈风险持续传染。

第三，担保圈风险在经济周期中的有偏非对称分布加大了处置难度，遵循市场规律，及时出清问题企业，有助于增强担保圈的稳定性。担保圈风险在整个经济周期中呈有偏非对称分布，风险从缓慢积累到加速积聚，后又在相对较短时间内释放，破坏性大，且在经济复苏之前风险强度无法完全消退，给担保圈风险处置带来了较大困难。出于维护地方金融生态和市场平稳运行的考虑，地方政府往往采用贷款平移、协调平台代偿、贷款展期等重组方式进行“保守治疗”，缓释风险。加入新的借贷主体替代不相称担保，通过贷款平移剪断不对等担保关系，虽能在一定程度上抑制风险爆发过程中伴生的道德风险，但却无法修复企业间的横向监督约束机制，甚至可能产生借政府信用置换企业信用的寻租空间。由于地方政府介入时担保圈风险往往已经爆发，协调可能释放错误的经济周期信号，使担保圈风险积累的势能无法自然释放，一些已触及杠杆率临界值的问题企业无法及时出清，CI、VI逆向攀升，将加剧担保圈的不稳定性。地方政府可借助上述指标集分析担保圈风险特征，合理预判风险大小，因圈施策，提高风险处置的科学性。对于一些风险强度高、波及面小、传染轮数少的担保圈，应遵重市场规律，及时出清问题企业，以市场化手段剪除虚化的担保关系，持续关注存活企业经营风险，尽快修复地方金融生态环境。

注释：

①案例中6个地区的企业互保联保关系网为担保圈形状，一地一圈，故此处及后文均直接称其为担保圈。

②该临界值由涉贷银行的风险偏好共同决定，具有顺周期性。当市场环境较好时，企业对融资成本的上升不敏感，由于融资较为便利，即使利率较高也可以通过借新还旧方式维持资金周转，故涉贷银行风险偏好共同决定的杠杆率临界值较高，企业违约概率相对较低。当市场环境较差时，涉贷银行认为提高贷款利率无法覆盖其所承担的风险，抽贷、断贷等导致企业资金难以接续，此时杠杆率临界值较低，企业较易触及。

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作者单位：中国人民银行南京分行