吕 静 王 营

1 引 言

2008 年金融危机之后，新兴市场国家信贷迅速扩张直接导致企业债务大幅增加，尤其是国有企业和房地产业过度负债（张晓晶等，2019［1］）。债务水平过高会导致经济衰退和经济危机（Schularick 和Taylor，2012［2］），我国实体经济过度负债导致的高杠杆加剧了金融脆弱性（周小川，2017［3］）。鉴于债务问题可能招致的不良经济后果，我国自2016 年开始实施“去杠杆”直到2019 年逐渐淡出政策调控范围，2020 年政策目标转向确保金融稳定和保持宏观杠杆率基本稳定。但是，2020 年作为“十三五”规划收官之年，我国仍然需要不断推进供给侧改革，深化产业结构调整，实现高质量发展，这就决定了实体经济发展仍然需要大量信贷支持。因此，如何控制企业部门债务增长处在合理区间，不仅是确保金融稳定的关键，对正确处置杠杆与实体经济的关系也具有重要的参考价值。

基于我国《商业银行法》明确要求，企业获取商业银行贷款，需要提供担保，这决定了担保在我国信贷市场的重要性和普遍性。尽管担保是企业债务融资过程中的重要渠道，但是现有研究围绕担保和企业债务扩张的研究并未形成一致认识。而且，近年来，企业担保行为逐步呈现网络形态发展，“担保圈”是企业担保行为逐步朝向网络形态演变的典型体现。其中，钱茜等（2019）［4］指出，担保作为企业间关联关系的一种形式，在此基础上形成的担保网络本质是关联信用主体网络，而且这种关联关系本质上是基于担保合同（或担保契约）形成的。因此，本文试图从担保网络视角下重新梳理我国企业债务扩张的逻辑，这不仅有助于控制我国企业部门债务扩张，也有助于实现2020 年宏观杠杆率基本稳定的政策目标。

2 文献综述

目前，关于企业债务问题的研究视角主要基于公司内部特征、债务契约理论和企业担保行为。首先，现有研究从企业产权性质和资本收益率角度，解释了公司内部特征与企业债务的关系。关于国有企业过度负债和高杠杆的成因，Loren 等（2003）［5］认为，银行机构对国有企业的资质评价成本低于民营企业，减少了国有企业借贷形成的金融摩擦，有助于其获取银行贷款；肖泽忠和邹宏（2008）［6］指出，国有企业承担了一定的政治任务，使其更易获得政府扶持；汪勇等（2018）［7］指出，政府财政支出对处于产业链条不同位置企业的杠杆率具有差异性影响，国有企业大多处在产业链上游、民营企业则处在产业链下游，国有企业的这种产业链优势使得其更具备信贷优势；金鹏辉等（2017）［8］，纪洋等（2018）［9］，张晓晶等（2019）［1］均认为，国有企业的政府隐性担保属性是导致其债务攀升的重要原因。另外，周业安等（2011）［10］根据权衡理论证明了资本收益率上升会导致公司债务融资增加；但是，Chen 等（2014）［11］利用啄食理论证明了资本收益率与企业债务规模之间存在负效应。围绕资本收益率与企业债务增长之间的争议，于博和刘洪林（2017）［12］进一步指出，如果企业的高资本收益率是通过投资企业研发创新获得的，有助于企业杠杆内部优化，降低企业负债；但是，陆婷和张明（2017）［13］也指出，高房价形成的高收益，长期会促使企业主动加杠杆，导致企业过度负债。

债务契约是近年来涌现的新视角，国外相关研究为债务契约和企业债务之间的关系提供了一定的经验借鉴。Devos 等（2017）［14］认为，债务契约通过影响杠杆率调整速度从而影响企业资本结构优化。尤其在缺乏有效债权人保护机制下债权人会采取差异化的贷款规模、期限和利差的债务契约实现风险控制（Daher，2017［15］）。另外，基于抵押品价值对债务契约与企业债务关系的研究表明：若金融体系信贷扩张过度倾向房地产行业和基础设施行业会对有效抵押品不足行业债务融资产生挤出效应，导致实体经济产出效率下降，最终导致企业部门债务水平上升（Borio 等，2016［16］）。Hirakata 和Sunakawa（2019）［17］指出，债务契约对抵押品价值的过度依赖，会加剧金融摩擦，降低信贷投资效率，导致企业债务增加。 此外，现有研究也基于法律环境对债务契约的影响进一步研究了企业债务问题。洪正和袁齐（2018）［18］指出，法律制度不健全、产权保护意识不强会加剧新兴市场中企业内部代理问题和经营风险，加剧债务契约形成的金融摩擦；冷奥琳等（2019）［19］明确指出，法律环境会影响担保契约的有效性，从而加剧企业债务融资成本。因此，我国金融制度不完善影响了债务契约有效性，增加了企业获取长期信贷资金支持难度（孙凤娥，2018［20］），表现为企业债务融资期限普遍偏短，形成“长债短借”现象，最终进一步加剧了企业负债（刘晓光和刘元春，2019［21］）。

另外，少量文献研究了企业担保行为与企业债务的关系。张乐才和杨宏翔（2013）［22］指出：担保网络中企业面临的收贷银行数量和收贷额度越大，企业更容易发生担保网络危机；王彦超和陈思琪（2017）［23］指出，企业关联担保行为产生风险转移。方胜（2018）［24］通过PSM 自然试验分析并指出《担保物权法》的实施有效促进了企业债务增加。本文认为，《担保物权法》通过拓宽担保品范围，有效减缓了担保约束，大大提升了担保在信贷市场中的地位，促使了企业担保行为的增加，最终导致企业债务扩张。而且，Wang 等（2019）［25］指出，担保网络中企业的应付担保账款损失会直接影响其关联公司，从而加速了破产风险在担保网络的扩散。此外，Fang 等（2017）［26］指出，在市场下滑或不确定性较大的情况下，银行基于社会关系的授信方式不仅会导致而且也会引发投资者或个人投资者出现“羊群效应”。而且，刘海明（2016）［27］指出，我国担保网络依赖于企业家社会关系形成的。那么，一旦担保网络中企业出现债务违约，很可能会引发“羊群效应”加剧企业外部风险，导致企业流动性危机，甚至企业破产。除此之外，张俊民等（2018）［28］，张龑等（2019）［29］认为，担保网络能够缓解债务代理冲突，降低公司债务融资成本，这为担保网络降低企业债务增加提供了有利证据。

综合上述分析可知，担保网络与企业债务规模的关系并未形成一致认识，也缺少相关的理论支撑。但是基于债务契约与企业债务增加的关系为研究担保网络与企业债务扩张的内在机制提供了依据。从本质上说，担保契约①担保契约实质上是企业与债权人签订、用于明确债权人和债务人双方权利和义务的一种法律文书。属于债务契约的一种，而且担保网络实质上是担保契约的网络形态。那么，从债务契约角度看，担保网络与企业债务扩张也存在某种关系。另外，担保网络债务风险的研究也为本文研究担保网络与企业债务之间的联系提供了间接证据。

本文可能的贡献包括：（1）围绕担保网络与企业债务扩张问题进行了深入研究，分析了担保网络对企业债务扩张的影响机制，并且进一步讨论了对不同期限、融资成本和行业的企业债务中担保网络对其影响是否存在异质性，构成了本文研究的核心内容；（2）参考Wang 等（2019）［25］提出的担保网络中公司内部资产负债框架，进一步结合复杂网络理论，通过理论推导梳理了担保网络对企业债务扩张的影响机制，属于理论贡献。（3）目前，基于网络视角下对企业担保扩张问题的研究仍然较少，本文基于担保网络视角下进一步讨论了我国企业债务扩张，属于视角贡献。

3 担保网络内部资产负债均衡模型

3.1 基本模型

参考Wang 等（2019）［25］提出的担保网络中公司内部资产负债表框架可知，担保网络中企业i 的总资产iA 满足：

企业i 的总负债iL 满足：

其中，CSi是指网络中企业i 的融资规模（Credit Scale），表示网络中第i 家企业作为被担保方时从银行获得的信贷规模。

企业之间的担保关系特征为，当企业i 为担保方时，可能面临被担保方企业违约情况下的风险代偿，企业担保关系转化为企业债务。基于此，假设企业i 为企业j 提供担保，当企业j 发生债务违约时，企业i 以固定比例λ 进行代偿，对应的代偿金额

结合复杂网络理论②不特别说明，本文有关复杂网络的理论基础，参考汪小帆等（2011）编写的《网络科学导论》[36]。，我们把担保网络表示成企业担保关系形成的静态系统，记作图=，G=（I, V）。网络中的企业记作I = {1，2，…，n}， IIV ×⊆ 表示有向加权连接， Vji ∈）（, 表示企业i 为企业j 提供担保。若企业i 为企业j 提供担保，记作 aij=1；否则 aij= 0。 wi反映了企业i 的相对担保规模，若 wi值越大说明企业i 在担保网络中的担保规模占比越高，相对规模越大，简称为网络权重。其中，W 是权重矩阵、A 是邻近矩阵。网络中企业之间形成的担保关系用矩阵V 表示为：

其中，邻近矩阵A 第i 行的加总为企业i 的出度，记作，邻近矩阵A 第i 列的加总为企业i 的入度，记作。则企业i 作为担保方形成的代偿风险，作为被担保方获取的信贷规模。假设企业i 面临的违约概率是一个外生变量，记作p，则企业i 面临的担保代偿债务规模

3.2 担保网络与企业债务函数的一般均衡

由于《商业银行法》确立了债务代偿的契约准则，因此在发生债务违约的情况下，企业之间由契约形成的债务代偿会作用于网络内企业资产负债表，形成债务转移，在网络中企业i 面临的债务代偿规模用公式（3）可表示为：

当企业i 因担保发生代偿时，因担保会产生负债，通过资产负债表作用形成新的资产负债均衡。假设企业i 因担保代偿并未导致其破产清算，则企业i 资产负债表均衡应该满足 Ai- Li≥0，联立公式（1）-（3）可得，担保债务代偿形成的债务转移均衡如公式（4）所示：

对函数两边关于iw 同时求偏导，可得公式（6）：

在复杂网络中，节点中心性用以衡量节点在网络中的重要性，也体现了节点关联程度。根据复杂网络中节点中心性的定义可知：企业i 中心性。因此，担保网络中企业中心性DCi值越大，说明该企业在担保网络中越重要，其担保行为对整个网络的影响越大，以下简称企业中心性。

将企业中心性DCi引入公式（7）并且两边同时除以 ）（ 1-N 可得：

综合可得：随着网络权重的增加企业负债率也增加。而且，企业中心性与负债率之间呈现凸函数的递增关系。上述分析指明了，担保网络企业中心性和网络权重，会影响企业间的债务转移，而且这种影响是正向的，即企业中心性越强或网络权重越大，企业间的债务转移形成的债务函数值会越大，反映为企业债务的扩张。基于上述分析，提出研究假说H1。

H1：企业中心性越强或网络权重的增加，都会导致企业负债增加。

3.3 进一步讨论：银行信贷供给偏好约束下的一般均衡

另外，现有研究表明：在缺乏有效债权人保护机制下，债务合同往往通过贷款规模、期限和利差的不同来进行风险控制（Daher，2017［15］），导致企业难以获取长期信贷资金支持。具体到借助担保实现的债务扩张，存在债权人保障不足导致的银行对短期有息贷款的偏好（冷奥琳等，2019［19］）。在不同行业中，由于我国抵押品要求高于发达经济体（Bermpei 等，2018［30］；Nagano 等，2018［31］），抵押品相对于贷款的价值更高（Hanedar 等，2014［32］），说明我国信贷市场存在抵押品约束。上述分析表明，银行为实现自身内部风险控制，更偏好短期流动有息的信贷供给，也更愿意向具有国有企业背景或具备抵押品优势的行业授信。本文将银行的这种信贷供给偏好表示为函数 )(Bu 。基于此，我们进一步讨论了银行信贷供给偏好约束下企业债务函数的一般均衡。

图1 反映了在银行信贷供给偏好约束下企业债务的一般均衡，横坐标为网络权重，记作w；纵坐标为企业中心性，记作DC。f 表示一般均衡状态下企业债务规模，f1表示当企业负债为f 时，对应的短期流动有息负债规模， f2为对应的长期负债规模。如图1 所示，银行信贷供给偏好函数 )(Bu 与债务函数f 、1f 、2f 分别相交于点A、1A 和2A ，且1A 对应的债务水平和网络权重、企业中心性水平，明显高于2A 对应的债务水平和网络权重、企业中心性水平。上述分析表明，在我国债权人保障机制缺乏的背景下，银行存在信贷供给偏好的约束（Daher，2017［15］；孙凤娥，2018［20］），从而呈现出企业中心性或网络权重对企业短期有息流动负债的正效应明显高于对长期债务的影响，形成“长债短借”现象，并提出假设H2。

H2：由于我国债权人保障机制不足，担保网络中企业中心性或网络权重的增加引起的债务扩张主要集中在短期流动有息负债，对企业长期负债的作用效果有限。

进一步地，当企业所处行业具备明显的国有企业背景或抵押品优势时，直接促使该类企业不需要借助外界担保关系进行债务融资。那么，担保网络中企业中心性属于企业在网络中的重要性，这种重要性对该类行业属于外界条件，并不影响其担保融资。进一步地，该类企业的债务融资规模于其自身存在的可抵押物规模有关和政府隐性担保决定的，因此企业内部的抵押担保或信用担保规模是其债务扩张的重要原因，表现为网络权重与企业债务增长的正向关系。如图1 所示，线段DC*A 反映了，随着网络权重w 不断增加至*w 的过程中，企业债务规模也会逐渐增加至f 。其中，（DC*,w*）是点A 对应的坐标。综合上述分析，提出研究假说H3。

H3：具备国有企业背景和抵押品优势的行业，网络权重是引起其债务增长的重要原因，企业中心性则对其债务增长的影响较低。

图1 银行信贷供给偏好约束下企业债务的一般均衡

4 研究设计与统计性分析

4.1 数据说明

本文选择沪深两市2008-2018 年非金融类上市公司为研究对象。根据图2 和图3可知，自2008 年之后我国实体经济债务出现结构性分化，国有企业和房地产行业债务不断增加、而且新增贷款主要以流动负债为主，长期借款下降。由此可知，2008-2018 年期间，我国企业债务扩张呈现出新的变化趋势，且这一趋势在2008-2018 年期间保持一致。另外，2007 年10 月1 日实施的《物权法》增加了担保契约对信贷资金的撬动作用，这直接增加了我国担保在信贷市场中的重要性。因此，本文选择2008 年为样本起始点，并将数据更新至最新年度——2018 年，并认为2008-2018 年作为本文的样本区间，有助于对担保网络与企业债务扩张的关系形成一个科学的研究。最后，剔除金融类上市公司，进行1%～99%区间上进行截尾处理，减少极端值影响。

图2 国有企业和房地产企业负债率（2007-2017）

图3 我国企业债务结构特征（2003-2016）

4.2 变量说明和描述性统计分析

（1）被解释变量。首先，刘晓光和刘元春（2019）［21］指出，企业短债长用形成的利息成本会加剧杠杆率攀升，短期负债和有息负债更能反映杠杆率问题（陆江源和郎艺涵，2018［33］）。因此，本文除采用企业资产负债率测度杠杆率外，记作Lev，还参考钟宁烨等（2016）［34］和王宇伟等（2018）［35］研究，分别从债务期限、流动性和成本方面衡量债务结构，包括带息资产负债率（以下简称带息负债率，I _Lev）、流动资产负债率（以下简称流动负债率，C _Lev）、短期资产负债率（以下简称短期负债率，S _Lev）和长期资产负债率（以下简称长期负债率，L _Lev）。最后，按照证监会行业大类分类标准，计算行业杠杆率（M _Lev）。具体核算方法：债务规模/总资产。

（2）解释变量。根据本文第二部分理论分析，本文从企业中心性和网络权重两方面衡量担保网络。参考汪小帆等（2011）［36］计算企业中心性，记作Centrality；由于担保额占总资产比重能够反映企业在担保网络中相对担保规模，因此本文采用担保额在总资产占比衡量网络权重，记作Weight。

（3）法制环境和控制变量。参考冷奥琳等（2019）［19］衡量我国的法制环境，记作变量Law。其中，2012 年及之前，我国法制环境未改革，记作Law=0；反之，2012 年之后，我国法制环境改革，记作Law=1。另外，现有研究表明，产权性质和资本收益率对企业债务规模具有显著影响，采用控股股东性质衡量企业在产权性质（钟宁烨等，2016［34］；纪洋等，2018［9］），记作SOE。如果企业实际控股股东为国有记作1，否则为0；采取总资产报酬率ROA 衡量资产收益率。最后，参考Bai等（2004）［37］研究，将企业运营成本（OC）、资本支出（NE）、资本收入（AR）、税收占比（TAX）、资产有形性（Tang）、营业能力（NBP）、盈利能力（NP）和资产周转率（AT）选作其他控制变量。

根据表1 可知，我国上市公司杠杆率分布区间是［0.0931，1.0631］，平均水平为0.5032，这说明我国上市公司整体杠杆水平可控，但是企业杠杆呈现分化特征。另外，企业有息负债率、流动负债率和短期负债率的平均水平分别为0.2362、0.3995和0.1399，对应的分布区间为［0，0.7048］、［0.0714，0.9495］和［0.0006，0.5258］，长期负债水平仅为0.0371。

表1 变量描述性统计分析

续表

4.3 模型设定

首先，采用企业杠杆率这一指标反映企业债务规模，分析担保网络对企业债务扩张的影响，采用固定效应模型，模型设定如公式（11）所示：

其中，系数1β 或2β 体现了企业中心性或网络权重对企业杠杆率的影响，若β1＞0或β2＞0则说明企业中心性或网络权重能够引起企业负债的增加，验证了研究假说H1。

其次，进一步讨论法制环境作用下企业中心性或网络权重对我国企业债务结构的影响应以检验假说H2，，采用固定效应模型，设定模型（12）-（14）

其中，dep_levit分别为有息负债率（I _Lev）、流动负债率（C _Lev）、短期负债率（S _Lev）和长期负债率（L _Lev）。首先，设定模型（12）初步分析法制环境是否会会显著影响企业的债务结构差异；在此基础上，通过采用企业中心性或网络权重与法制环境的交互项，设定模型（13）和模型（14），进一步分析法制环境作用下是否会影响担保网络对企业债务扩张的影响。若δ 对长期负债率（L _Lev）的回归系数显著为正，对其他任意类型的负债率回归系数显著为负，则说明了法制环境完善形成的债权人保障机制有效增加企业债务期限；若1δ 或2δ 对长期负债率（L _Lev）的回归系数显著为正，对其他任意类型的负债率回归系数显著为负，说明了法制环境完善形成的债权人保障机制，能够有效增加担保网络对企业长期债务的促进作用。相反，则说明法制环境缺失下债权人保障不足而导致担保网络形成企业“长债短借”。

最后，为了验证假说H3，分析担保网络对行业杠杆率的影响。一方面，根据行业属性，用以反映其抵押品优势作用下信贷资源错配导致的不同行业企业债务规模差异，设置模型（15）；另一方面，采用产权性质与企业中心性或网络权重交互项，分析政府隐性担保作用下导致的行业资源配置差异，设置模型（16）-（17）。

若φ1＜0或φ2＜0，说明在政府隐性担保作用下，国有企业对担保融资的依赖减弱；若公式（15）中系数1β 或2β 对诸如房地产类存在抵押品优势的行业边际效应显著高于其他行业，则说明抵押品优势导致资源行业错配。

5 实证检验

5.1 担保网络与企业债务扩张的正效应

表2 是根据模型（11）的回归结果，第（1）-（2）列是企业中心性（Centrality）和网络权重（Weight）与企业杠杆率（Lev）的回归结果，对应的回归系数在1%的显著水平上分别为0.0110 和0.0398，这说明企业中心性的增强或网络权重的增加都会导致企业杠杆率增加，验证了研究假说H1。而且，企业高杠杆与当前“担保圈”事件也极度吻合，二者都属于企业担保引发的债务问题。进一步分析，我国信贷市场风险管理滞后，担保作为信贷准入约束，信贷业务风险管理不足，最终导致不能较好地发挥担保的风险分担功能，使得担保往往呈现出风险转移，引起企业债务增加。表2 第（3）列是将企业中心性（Centrality）和网络权重（Weight）共同纳入模型中的回归结果，回归系数仍然显著为正，假说H1 成立。

表2 企业中心性、网络权重与企业杠杆率的回归结果

5.2 法制环境作用下担保网络与企业债务扩张（正）效应的异质性

上述研究表明了，担保网络与企业债务扩张的内在联系主要体现在企业中心性和网络权重与企业债务之间的正向影响机制，为了进一步探究这种影响的异质性。首先，根据模型（12）进行回归分析，回归结果如表3 所示。表3 第（1）-（4）列对应的被解释变量分别为，有息负债率（I _Lev）、流动负债率（C _Lev）、短期负债率（S _Lev）和长期负债率（L _Lev）。其中，企业中心性（Centrality）对流动负债率（C _Lev）的回归系数显著为0.0068，对其他类型的其他负债影响不显著，说明中心性较强的企业通过流动负债的方式，借助循环贷获取信贷资金。另外，网络权重（Weight）对有息负债率（I _Lev）、流动负债率（C _Lev）和短期负债率（S _Lev）的回归系数显著为0.0293、0.0251 和0.0139，显著高于网络权重（Weight）对长期负债率（L _Lev）的回归系数0.0038，说明企业担保规模对短期、流动形成的循环贷作用效果更佳，或以增加利息支出形式的债务融资，这种融资结构最终都会导致企业债务融资成本上升，进一步加剧了企业负债。而且，法制环境（Law）对流动负债率（C _Lev）、短期负债率（S _Lev）的回归系数显著为-0.0091 和-0.0209，同时对长期负债率（L _Lev）的回归系数显著为0.0055，说明良好的法制环境形成的债权人保障，能够有效减少因债务人违约导致的长期信贷风险增加，从而促进了信贷供给期限增加，企业长期债务水平增加，对应的短期债务水平下降。

表3 企业中心性、网络权重与企业债务结构的回归结果

由于担保本质上属于债务契约，法制环境会影响契约有效性进而影响债务融资。那么，法制环境对担保网络在企业债务融资中的作用，是否最终导致企业债务结构的“长债短借”？。在此基础上，本文根据模型（13）-（14）进一步探究了法制环境作用下担保网络对企业债务结构的影响机制，回归结果如表4 所示，第（1）-（2）列对应的被解释变量是短期负债率（S _Lev），（3）-（4）列对应的被解释变量是长期负债率（L _Lev）。其中，法制环境与企业中心性交互项（Law*Centrality）对短期负债率（S _Lev）回归系数显著为-0.0038，说明良好的法制环境能够降低担保形成的短期负债，减少企业长债短借，这也解释了我国债务结构的“长债短借”现象。从本质上说，在我国信贷市场，银行处于绝对主导地位，在法律对债权人保障不足的情况下，银行为了规避风险，存在减少信贷供给期限的偏好，而且担保作为一种重要融资手段，法制环境缺失会直接导致企业以担保形成的短期债务增加、融资结构失衡，上述分析验证了假说H2。

表4 法制环境与企业中心性、网络权重的交互项分析

续表

5.3 基于融资优势的担保网络与企业债务扩张（正）效应的异质性

最后，以行业杠杆率为被解释变量，根据模型（15），进一步分析担保网络与不同行业中企业债务扩张的关系，验证研究假说H3。表5 回归结果显示，制造业平均杠杆率水平为47.31%，但是其在第二产业中比重高达90%，在全行业中占比超过60%。而且，企业中心性（Centrality）或网络权重（Weight）对制造业中企业杠杆率的影响显著为正，说明制造业中企业间担保关系更为普遍，形成的担保网络更复杂、网络规模更大。因此，企业在担保网络中的关系则更能反映企业家的社会关系。当企业中心性越强，说明该企业在担保网络中产生的影响力越大，那么企业更容易通过担保获取信贷资金，表现为企业债务增加。另外，根据表5 可知，电力、热水、燃气及水的生产和供应业（D）、建筑业（E）和房地产业（K）的企业通过担保方式形成的杠杆率均超过60%，分别为60.54%、68.47%和67.31%。而且，企业中心性（Centrality）对其影响不显著，但是网络权重（Weight）对其影响显著为正。

针对这一结果，解释如下：电力、热水、燃气及水的生产和供应业（D）具备自然垄断特征，这决定了该类行业中几乎不存在关联度较高企业；而且无论是行业（D）还是行业（E），具备国有企业背景，尤其是2008 年之后大量信贷资金用于我国基础设施建设，信贷资金流向行业（E）也存在一定的政策支持。因此，这类企业大多为国有企业且具有很大的正外部性较易获得政府补贴和财政支持，这也决定了该类企业具有一定的信贷优势，不需要过度依赖企业家的社会关系，表现为企业中心性（Centrality）对行业（D）影响不显著。但是，企业债务增长主要依赖于企业自身的内部信用，如企业背后的政府信用等。因此企业债务扩张主要体现在企业担保规模上，是由网络权重决定的。

此外，根据表5 可知，产权性质（SOE）对第二产业中行业杠杆率的影响一致显著为正，国有产权也侧面解释了行业（D）和行业（E）的高杠杆。与之相对，我国信息传输、软件和信息技术业（I）杠杆率水平为41.40%，房地产业（K）的高杠杆率是由于我国有效抵押品不足背景下土地作为有效抵押品，通过抵押担保可获取更多信贷资金，房价攀升也会进一步增加房产抵押担保的融资优势，进一步会促进房企主动加杠杆。而且鉴于房产抵押具备的天然优势，这有利于房企可通过对自身固定资产抵押获取融资，并不需要借助外界企业间的担保。因此，这也决定了房地产业网络权重（Weight）对企业杠杆率的影响显著为正，而企业中心性（Centrality）的影响不显著。

表5 企业中心性、网络权重与行业杠杆率的回归结果

为了进一步分析政府隐性担保形成的融资优势，造成行业杠杆的差异。本文根据模型（16）-（17）进行回归分析，结果如表6 所示。其中，第（1）列是产权属性（SOE）与企业杠杆率（Lev）的回归结果，对应的回归系数显著为0.0226，说明有效抵押品不足导致信贷资源对政府隐性担保的依赖，这也解释了表6 中政府隐性担保下行业（D）和行业（E）高杠杆成因。同时，表6 第（2）列是产权性质与企业中心性交互项（SOE*Centrality）对企业杠杆率的回归结果，回归结果不显著，第（3）列是产权性质与网络权重交互项（SOE*Weight）对企业杠杆率的回归结果，在1%显著水平上为-0.0128，这反映了国有企业隐性担保优势使得其面临较低的融资约束，体现了政府隐性担保作用下的信贷资源行业错配。

表6 产权性质与企业中心性、网络权重的交互项分析

5.4 稳健性检验

最后，本文分别采用双向固定效应模型、改变样本窗宽，并对可能出现的内生性问题，进行稳健性检验。具体如下：

首先，采用双向固定效应模型。参考刘晓光和刘元春（2019）［21］研究，本文选择双向固定效应模型处理面板数据，同时控制个体固定效应和时间随机效应，进一步剔除时间效应引起的偏误。结果表明，担保网络与企业债务扩张的正效应，以及担保网络对流动、有息、短期和长期负债正向影响的异质是稳健的，这说明了实证结果的稳健性，如表7 所示。

其次，改变样本窗宽。由于王宇伟等（2018）［35］指出我国宏观货币政策和信贷资源错配，导致企业部门宏观杠杆率的攀升。尽管本文研究的是企业微观杠杆率，但是为了剔除宏观政策可能产生的影响，本文通过改变样本窗宽进行稳健性检验。在样本区间内， 2008 至2010 年期间，我国以宽松的货币政策为主，2011 年以来我国货币政策逐步转向稳健，2016 年至2018 年期间，“去杠杆”政策在一定程度上也表明我国货币政策适度紧缩。但是，在我国企业债务水平普遍较高的情况下，紧缩的货币政策会进一步加剧金融摩擦，很可能导致企业杠杆水平升高，企业负债增加。

因此，本文将样本区间更改为2008-2015 年，我国宽松或稳健的政策作用下，企业债务扩张过程；同时对比2016-2018 年，“去杠杆”阶段我国企业债务变化情况，用以稳健性检验。结果表明，在货币宽松或稳健时期，担保网络与企业债务扩张的正效应，以及担保网络与流动、有息、短期和长期负债和行业杠杆率之间存在的异质（正）效应，是更稳健的；对于“去杠杆”时期，货币紧缩作用下担保网络与企业债务扩张之间的正效应依旧是稳健的，但是二者之间存在的异质（正）效应表现的更不明显，这也说明“去杠杆”政策对担保融资形成了约束，减少了因担保引起的债务扩张。因此出现了企业债务规模增长水平较低的情况下，企业不同类型的债务变化幅度也较低，从而使得担保网络与企业债务扩张异质影响不显著，如表8 和表9 所示。

表8 改变样本窗宽（杠杆率和债务结构）

续表

表9 改变样本窗宽（行业杠杆率）

Melecky 和Podpiera（2013）［38］，Desbordes 和Vicard（2009）［39］指出，在缺乏有效随时间变化的外生工具变量的情况下，可以利用系统内部工具变量，采取解释变量滞后项作为自身有效的工具变量。因此，本文选取滞后1-2 期企业中心性和网络权重的滞后项作为工具变量，进行稳健性检验。通过企业中心性滞后性为工具变量，对企业中心性与企业债务扩张的关系进行二阶段最小二乘（2SLS）回归分析，回归结果与实证结果与基准回归结果基本保持一致，说明了企业中心性与企业债务扩张存在的正效应，以及二者呈现出的正效应的异质特征，是稳健的，如表10 所示。同时，以网络中心性滞后项为工具变量，网络权重与企业债务扩张的关系进行二阶段最小二乘（2SLS）回归分析，回归结果也说明了二者之间的关系是稳健的，如表11 所示。

表10 企业中心性与企业债务扩张的关系——滞后一阶二阶变量和2SLS 回归分析

6 结论和政策启示

鉴于我国企业债务稳定对确保2020 年金融稳定和宏观杠杆稳定的重要性，本文从担保网络视角下研究了我国企业债务扩张问题。不仅结合复杂网络理论和担保网络内部公司资产负债框架，为担保网络与企业债务扩张的影响机制提供了理论证据；而且采用2008-2018 年非金融类上市公司数据，进行固定效应面板回归，实证检验了这一影响机制。

研究表明：（1）担保网络对企业债务扩张之间存在正效应。具体体现在：担保网络内部无论企业中心性还是网络权重的增加，都会增加担保网络内部企业之间债务转移规模，导致企业债务增加。（2）担保网络对企业债务扩张的正效应是异质的，这种异质性影响体现在，法制环境作用下担保网络企业中心性或网络权重对企业短期、流动和有息负债的影响更显著且影响程度更高，对企业长期债务增加的作用效果是较弱的。这反映了我国普遍缺乏债权人保障的法制环境下，担保网络导致的债务扩张主要集中在短期、流动和有息负债的增加。进一步地，这种异质影响也说明了担保网络作用下的企业债务扩张主要是短期、流动和有息的循环贷，长期使得我国企业债务结构呈现“长债短借”。（3）在不同行业担保网络对企业债务扩张异质影响，表现为担保网络中企业中心性对制造业企业负债率的影响显著为正，但是对其他行业影响不显著。企业中心性对制造业企业负债率的影响显著为正，说明制造业担保网络更复杂，担保网络中企业位置对企业实现担保融资的重要性，与我国“担保圈”事件主要集中在制造业的事实吻合。对于电力、热水、燃气及水的生产和供应业（D）、建筑业（E），这类企业一般具备国有企业背景，具有信贷优势降低了融资过程中对担保的依赖。因此，企业中心性对行业（D）和行业（E）中企业负债率的影响不显著。另外，由于房产存在的天然抵押优势，使得企业可通过固定资产抵押获取融资，降低了房企对外部其他企业担保的依赖，从而使得房地产行业中企业中心性对其债务增加无显著影响。

本文提出以下几点建议：（1）为实现我国2020 年宏观杠杆率稳定，在企业部门债务规模的增长方面应该进一步规范、加强企业担保融资行为，有助于减少银企信贷事前信息不对称和事后道德风险，而且也为我国企业债务控制提供了具体可行的参考标准。（2）针对我国企业债务扩张过程中存在的债务结构不合理，信贷资源行业配置错配问题，必要确立我国信贷市场中担保体系的地位，通过担保体系的市场化运作，一方面可以缓解企业因国有背景差异形成的信贷歧视；另一方面也有助于实现担保品价值，从而形成有效的抵押品市场，以调整因有效抵押品不足导致的信贷资源错配，发挥市场力量减少信贷资源过度流向房地产等传统行业。（3）最后，依托金融科技进行风险管理，充分利用银行系统内部累积的大量数据、挖掘外部流量数据和征信体系中的大量数据，对担保网络中企业担保过度集中或担保规模较高的企业，注意加强其资格审查、资金流向监管，避免风险过度集中。