上市公司担保圈现象的形成机理——基于企业间关系视角的研究

李明明 刘海明

(山东财经大学金融学院，山东 济南 250014)

引言

担保圈是指企业之间通过信用担保连接而成的网络组织。自2001年开始，不断出现的上市担保圈问题，包括上海担保圈、河北担保圈、湖南担保圈、潍坊担保圈等，成为影响上市公司稳健运行的一大隐患。而在最近，担保圈问题开始由上市公司向数量庞大的非上市公司蔓延。一方面，担保圈现象已经在不同地区集中出现，包括长三角地区在内的杭州、温州以及广东、山东等地均爆发了担保圈问题。而另一方面，担保圈所包含的内在风险开始显现。人民银行监测数据显示，从2012年开始，由于贷款担保而出险的企业大幅增加。2014年，以钢贸企业为主的钢贸担保圈爆发，佛山地区商业银行的不良贷款总额在7个月内激增217%，不良贷款率由0.85%升至2.6%，而其中的主导因素就是钢贸企业1。担保圈中的联保互保机制将非系统风险转化为系统风险，广泛存在的担保圈对各地上市企业的健康发展和商业银行的稳健运行造成了严重的负面效应。那么，上市公司担保圈现象到底是怎么形成的？2在其形成过程中存在着哪些机制导致其风险频发？对于上述疑问的探究有利于解决上市公司的信用担保以及担保圈问题，从而提高监管效率、保护投资者利益。

目前，关于担保圈形成机理的研究相对较少。现有的研究多从担保圈经济效果的角度考察其对公司绩效、宏观经济政策等方面的影响[22][23]。从形成机理的角度看，万良勇和魏明海(2009)[18]、刘海明和曹廷求(2016)[11]从制度环境的角度分析了担保圈的形成问题。然而，制度环境只是担保圈形成的外部环境，企业间达成担保关系还需要以企业间的熟知关系为支撑[17]。比如说，马亚军和冯根福(2005)[15]发现，企业间担保关系的背后是靠企业间上下游关系、高管的私人关系、母子公司的所有权关系为基础。从逻辑关系上看，企业间熟知关系是担保关系形成的直接原因，而外部环境只是一个催化剂。所以，从企业间关系的角度探究担保圈问题更有利于揭示担保圈形成以及问题频发的驱动因素，进而采取相应措施解决这一问题。

基于此，本文以上市公司信用担保数据为基础利用社会网络软件UCINET生成了上市公司担保圈数据，然后利用这一数据研究企业间关系与担保圈形成之间的关系。由于在实践中，担保圈风险的爆发会对所有圈内的企业造成影响，无论企业在担保圈中的地位是担保方、被担保方还是互保双方，所以本文的担保圈关系包含了担保圈中所有的担保方、被担保方和互保双方。本文的结果发现，与经典的理论一致，企业间熟知关系是构建担保圈的基础。那些绩效较差、治理水平较低的公司以及受到政府干预更强的公司在加入担保圈过程中更少地考虑企业间熟知关系。熟知关系的存在有利于缓解担保圈对公司绩效的负面效应以及股东的机会主义行为。本文的结果意味着，在治理水平较差或者制度环境较差时，企业在构建担保圈过程中更少地考虑熟知关系，这会扭曲信用担保本有的功能，进而导致担保圈问题频发。

与之前的研究相比，本文的贡献在于：第一，本文将担保圈形成问题的研究从制度环境视角推进到企业间关系视角，证实了企业间关系对担保圈形成的重要性以及制度环境在其中发挥的中介作用，进一步理清了担保圈的形成机理；第二，从研究方法上，本文生成了上市公司担保圈的详细数据并以此为基础进行分析，这不同于以往利用案例或者非上市公司数据进行的研究，有利于更加深入地挖掘担保圈问题；第三，本文从实证的角度证实了马亚军和冯根福(2005)[15]、盛丹和王永进(2014)[17]关于企业间关系推动了担保圈形成这一理论，并且进一步从企业绩效、公司治理、制度环境的角度揭示了担保圈形成过程中出现的问题，进一步推进了这一领域的研究。

从研究意义上，本文的结果有利于银行根据企业间关系做出合理的担保贷款决策，提高资源配置效率，减少与担保圈相关的违约风险及其对宏观经济造成的风险；也有利于上市公司监管部门和投资者根据企业间关系判断上市公司参与担保圈行为的合理性，提高针对上市公司的监管效率以保护投资者利益。

理论分析与研究假设

银行和借款人之间的信息不对称导致信贷市场中道德风险和逆向选择问题普遍存在。在贷款契约中，商业银行通常要求借款企业提供一定程度的担保，主要是抵押担保[25]。信息不对称观点认为，借款合同中的抵押担保能够有效地解决道德风险和逆向选择问题，进而提高信贷资源配置效率[2] [6]。

信用担保与抵押担保的最大不同是，信用担保贷款并不是以借款企业自身资产为担保，而是以担保人的信誉或者支付能力为担保。在信用担保贷款中，如果借款人无法偿还贷款，担保人需要代为偿还。从理论上讲，作为贷款合约的相关方，担保人至少对被担保方是熟知的，因为担保方需要承担借款企业的违约责任。只有当熟知关系达到一定程度、企业之间相互了解时，担保企业才愿意为被担保方贷款提供担保。根据信息不对称理论，信用担保契约中担保方和借款企业的熟知关系有利于解决信息问题，提高信贷资源配置效率[3]。从银行的角度讲，熟悉借款企业的担保人为借款企业作保能够有效地将银行面临的借款人违约问题或者是道德风险问题转嫁给担保人[5]。从担保人的角度看，担保人在担保责任的压力有动力对借款企业施加监督、减少其违约行为，而熟知关系意味着担保人对于借款人的情况较为了解，可以利用自身信息优势进行有效监督，进而减少借款企业的违约行为，提高信贷资源配置效率[1][3]。由此可见，借款企业和担保企业之间的熟知关系有利于解决贷款决策中的信息问题，进而构成了信用担保合约的基础。

在中国金融市场尚不发达的情况下，熟知关系编织的社会网络能够有效地替代传统融资方式，缓解企业融资难问题，这也使得信用担保在中国背景下变得更为重要[12][22]。陈道富(2015)[8]发现，在中国担保圈现象的存在具有普遍性。实践中信用担保背后的熟知关系一般来自于企业之间上下游行业或者同一行业协会所产生的业务关联关系、同一集团的股权关联关系以及高管或者股东之间的私人关系[15]。而在其中业务关联关系占据了较为重要的地位。温州担保圈是上下游企业关系结成担保网络的典型案例，而钢贸担保圈则是同一行业的企业结成担保关系的代表。盛丹和王永进(2014)[17]、王永进(2012)[21]发现，上下游企业的双边关系以及同一行业的多边关系具有声誉机制，如果借款企业违约，担保方企业能够将借款企业的违约信息迅速传递至所在的企业网络，增大了借款企业违约的机会成本，从而减少借款企业资金无效使用的可能性。

既然熟知关系是缔结担保合约并且构建担保圈的基础，那么当企业本身对熟知关系的依赖度越大时，比如说依赖于供应商融资或者较多地为客户进行商业信用融资，熟人之间相互了解的程度越大、熟人的范围也越广。这类企业找到熟人为自身担保的可能性越大，同时这类企业为熟人担保的可能性也越大，更容易加入信用担保圈。由此可见，根据之前的分析，企业对企业间熟知关系的依赖度越大，加入担保圈的可能性越大。

假设1：企业对企业间熟知关系的依赖度越高，加入担保圈的可能性越大。

前述假设说明，企业间熟知关系是组建信用担保圈的基础，理论上熟知关系能够解决信贷合约的信息问题。然而，在信用担保关系的形成中，不同公司对于企业间熟知关系的依赖可能存在异质性，这也成为导致担保圈问题频发的关键节点。

首先，那些绩效较差的企业在信用担保合约中可能更少地考虑企业间熟知关系。一般而言，表现较差的企业面临生存困境，具有更高的融资约束和融资需求。通过信用担保获取贷款成为这些企业度过难关的救命稻草。冯根福等(2005)[10]发现，在商业银行分支机构存在过度放贷冲动的条件下，那些表现较差的企业更可能通过两两互保的方式套取银行资金。实践中的上市公司担保圈普遍面临这一问题。而在这一过程中，由于获取融资是首要问题，所以企业间熟知关系在信用担保中被更少地考虑。

其次，那些治理水平较差的企业在信用担保决策中更少地考虑企业间熟知关系。自证券市场建立之初，上市公司的信用担保行为成为控股股东侵占公司利益的重要方式[19][20]。上市公司为关联方担保为大股东等关联方提供了资金支持，而大股东在到期时的战略性违约直接使上市公司面临破产困境，包括粤金曼、猴王股份等公司均是控股股东通过关联担保掏空上市公司的典型案例。万良勇和魏明海(2009)[18]发现，上市公司的非关联担保行为也包含控股股东的私利动机。在公司治理水平较低时，上市公司的信用担保行为更多地反映控股股东的私利，可能不满足经典理论的条件，即这些公司在信用担保中更少地考虑企业间熟知关系。

假设2：对于绩效较差或者治理水平较低的公司而言，企业间熟知关系对加入担保圈的正向影响更小。

在分析了企业特征如何影响企业间熟知关系对担保圈形成的效应后，我们进一步分析了制度环境如何影响二者之间的关系。在中国，政府与市场的关系是影响商业银行贷款行为以及信贷资源配置的重要因素，政府质量构成了企业运行重要的外部环境[14]。政府干预会影响信用担保的使用方式以及担保圈的形成。一方面，地方政府存在强烈的动机干预商业银行的运行。改革开放以来，中央政府将经济增长作为考核地方官员的主要指标，这使得地方政府存在强烈的动机争夺金融资源以推动本地经济增长，争夺的方式包括直接干预贷款决策、利用所有权的影响力控制本地城商行的贷款行为、鼓励辖区企业逃费银行债务等[7][26]。而近年来，鼓励本地企业互相担保成为争夺金融资源的新型方式。作为一种典型的增信措施，地方政府更希望本地企业通过两两互保的方式获取金融资源，尤其是那些治理较差、经营面临困难的企业[13][18]。这种方式既能推动本地经济增长和财政收入增长，又能保证辖区就业和社会稳定。这客观上鼓励了信用担保合约中较少地考虑企业间熟悉关系，进而造成信贷资源配置的扭曲。另一方面，地方政府有能力干预商业银行的决策。地方政府有能力通过股权安排直接干预本地城市商业银行的日常运行[16]，或者通过控制本地的土地等关键资源以及银行关键客户的方式对商业银行决策施加压力，这会使商业银行在贷款决策中放松原有的考虑企业间熟知关系的标准。由此可见，地方政府对市场行为的干预，决定了其鼓励熟悉度较低的企业参与信用担保、获得贷款资源的能力，也最终决定了担保圈运行的效果[11]。地方政府干预水平越高，其基于自利动机鼓励本地企业担保的可能性越大，这种担保合约往往更少地考虑企业间熟知关系。

假设3：政府干预水平越高，企业间熟知关系与加入担保圈之间的正向关联越小。

研究设计

一、样本选择与数据来源

本文以上市公司担保数据为基础构建了上市公司之间的担保圈变量，构建方法参考刘海明和曹廷求(2016)[11]。担保样本来自于Wind担保数据库。Wind数据库报告了自2003年起上市公司参与的每笔担保合约的详细信息。我们从Wind担保数据库中获取了2003～2012年所有参与担保的上市公司共45205笔担保合约信息。然后将原始的担保合约层面进行筛选，遴选出了那些上市公司与上市公司之间的担保合约，一共4229笔；其次，将上述合约从年度层面运用社会网络软件UNICET进行汇总，得到了每个年度的上市公司担保圈。我们将包含3家以及3家以上公司构成的网络称为担保圈。样本期间一共有806个公司-年度样本位于担保圈中，担保圈数目共计155个。本文使用上市公司担保圈的优势在于，克服了之前只能使用案例分析或者某一市区数据进行分析的局限，有利于更加深入地探讨担保圈问题。

图1列示了担保圈的形态特征。这一担保圈包含19家上市公司。箭头指向的公司代表被担保方。双向箭头代表存在互相担保。从图中可以看出，这是一个形态结构较为复杂的担保圈。其中神州学人-华通天香-福建三农-福建三木-冠城大通-福建水泥构成了首尾相连的环状结构。

本文所采用的其他数据，包括财务数据和治理数据，均来自CCER色诺芬经济金融数据库。为了控制离群样本值对于估计结果造成的偏差，我们对所有连续型变量在1%和99%水平上进行截尾处理。

图1 某担保圈示意图3

二、模型设定

首先，为了验证企业间熟知关系与加入担保圈之间的关系，我们沿用如下模型进行分析：

其中circle是主要被解释变量，如果上市公司在某一年度处在担保圈中，取值为1，否则为0。relation是主要解释变量，代表企业间熟知关系。在本文的研究中，如何有效地衡量企业间熟知关系是一个核心问题。在担保圈形成中，企业间关系产生于行业关联所产生的业务关系、同一集团控制下的所有权关系以及高管股东之间的私人关系。本文主要研究的是没有所有权关系的上市企业之间的担保圈，因而排除了同一集团企业的担保圈问题。同时，在担保圈的形成过程中，上下游企业之间的业务关联是重要的推动因素，杭州担保圈就是典型代表[17]，企业之间的上下游关系能够在很大程度上反映企业间熟知关系。而企业对外商业信用的使用是衡量上下游企业之间关系紧密程度与否的重要标志[4]。因此，本文用应付账款占总资产比重作为企业间关系依赖度的代理变量[17]。应付账款比例越高，说明企业本身与同一产业链企业之间的业务联系越紧密，彼此的熟知程度越高。4

控制变量方面，我们借鉴之前关于信用担保的相关研究，控制了总资产的自然对数asset、资产负债率lev、第一大股东持股比例block、是否国有state、政府干预指数gov以及行业虚拟变量。

其次，为了验证不同企业在加入信用担保时对企业间熟知关系不同的依赖度，我们分别在模型1中加入了企业间关系依赖度与公司绩效的交叉项relation*roa以及企业间关系依赖度与大股东资金占用的交叉项relation*ags。借鉴叶康涛等(2007)[24]，我们用其他应收款占总资产的比重ags衡量大股东资金占用。ags越高，控股股东对上市公司的资金占用程度越高，治理水平越差。

最后，为了验证政府干预对企业间关系依赖度与担保圈之间关系的影响，我们在模型1中加入政府干预指数与企业间关系依赖度的交叉项gov*relation。其中政府干预指数来自于樊纲等(2011)[9]的“减少政府干预”分指数，该分指数越大，代表政府干预水平越低。

实证结果与分析

一、企业间熟知关系与加入担保圈

表1汇报了企业间熟知关系与担保圈形成之间关系的回归结果。relation系数显著为正，即企业对企业间熟知关系的依赖度越强，加入担保圈的可能性越大，这与假设1一致。企业间熟知关系是形成担保圈的基础。只有在担保双方达到一定熟知的水平下，担保人才愿意为被担保方提供担保，这与经典的信息不对称理论一致。Arnott and Stiglitz(1991)[1]、Besanko and Thakor(1987)[3]都认为，只有当担保人相对于银行具备信息优势时，信用担保的使用才能减少借款人的道德风险问题，提高信贷资源配置效率。而企业间熟知关系是担保人拥有信息优势的重要基础。

二、异质性效应检验

上一部分的回归结果表明，企业间熟知关系是构建担保圈的基础。企业间熟知关系越强，加入担保圈的可能性越大。然而，在加入担保圈的过程中，不同的企业可能对企业间熟知关系的依赖程度存在差异。本部分将对这一问题进行检验。

表1 企业间熟知关系与担保圈形成

表2 异质性效应检验

第(1)列和第(2)列分别汇报了不同类型的企业加入担保圈的异质性。第(1)列中relation*roa系数显著为正，公司绩效越好，其依赖企业间熟知关系加入担保圈的可能性越大。然而，企业的绩效越差，依赖企业间熟知关系加入担保圈的可能性越小。第(2)列中relation*ags的系数显著为负，即大股东对公司的资金侵占行为越严重，或者说公司治理水平越差，公司在担保合约中更少地考虑企业间熟知关系。较差的公司治理会阻碍企业在加入信用担保合约中对熟知关系的依赖，加重了公司通过互相担保套取资金的倾向，从而不利于信贷资源配置效率的提高[15]。总的来看，这两列的结果均与假设2一致。公司绩效较差、治理水平较低的公司在加入担保圈时会更少地考虑企业间关系的影响。可以预见，这会导致担保人在合约中不具备信息优势，无法有效监督借款人，使得借款企业在后续资金使用过程中受到更少的监督，从而引发股东的机会主义行为，造成担保圈问题频发。由此可见，具有某些特征的企业在信用担保中较少地考虑企业间熟知关系是造成担保圈问题的原因之一。

在考察了公司特征对结果的影响后，我们进一步考察了制度环境对最终结果的影响。第(3)列汇报了政府干预对企业间熟知关系与加入担保圈之间关系的影响。交叉项relation*gov的系数显著为正，政府干预水平越低，企业在加入担保圈时会更多地考虑企业间关系，这与假设4一致。当政府干预水平较高时，地方政府出于自利动机会更多地促使辖区内企业结成信用担保关系以获取融资，这导致信用担保双方可能并不了解，无法保证事后担保人对借款企业的有效监督，进而导致借款企业的机会主义行为，加剧了担保圈问题的爆发。由此可见，政府对企业行为的过度干预可能会使信用担保决策中较少地考虑企业间熟知关系，使得信用担保的运转违背了经典理论的条件，进而导致信用担保问题频发。

本部分从异质性的角度揭示了担保圈问题频发的动因。那些公司绩效差、治理水平低、受政府干预程度高的公司在信用担保合约中更少地考虑企业间熟知关系，这使得信用担保不满足信息不对称理论所要求的担保方具有信息优势这一前提条件，加剧了借款企业的道德风险问题，最终导致担保圈问题频发。

三、企业间熟知关系与加入担保圈的经济后果

在基本假设中，本文认为熟知关系是信用担保和担保圈构建的基础，只有达到一定的熟悉程度，担保方才愿意为贷款企业作保。作为一种正式制度的替代品，熟知关系有利于担保方对被担保方施加有效监督，进而提高信贷资源配置效率。果真如此的话，熟知关系越高，公司在加入担保圈后的道德风险问题会受到更多的约束。在中国，借款人的道德风险部分地体现为控股股东对借款企业的资金侵占问题，因此，按照本文的基本假设，担保圈中企业的熟知关系水平越高，控股股东的资金侵占问题就更少。

为了验证这一问题，我们以股东资金侵占ags作为被解释变量，以担保圈circle和企业间关系依赖度relation作为主要解释变量构建如下模型。

表3 企业间熟知关系与加入担保圈的经济后果——股东利益侵占

表4 企业间熟知关系与加入担保圈的经济后果——公司绩效

回归结果如表3所示。第一列中circle的系数显著为正，即加入担保圈引致了股东更强的资金占用行为，这与万良勇和魏明海(2009)[18]的研究一致。担保圈内的公司普遍存在过度融资的倾向，而担保方在缺乏信息的情况下无法有效地监督，使得借款公司更多地受到股东利益侵占行为的影响，这也成为担保圈问题频发的直接原因。

我们重点第二列中circle与relation的交叉项，该交叉项系数显著为负，即企业间熟知关系越强，加入担保圈与股东利益侵占之间的正向关系越弱，这与基本假设一致。企业间的熟知关系能够有效地约束借款企业的道德风险倾向或者机会主义行为，减少其违约和担保人代为偿还的可能性。这证实担保人只有在熟知关系达到一定水平时才愿意提供担保，使得熟知关系成为构建信用担保和担保圈的基础。

为了进一步检验熟知关系对加入担保圈效应的重要作用，我们将模型2中的被解释变量替换为公司绩效roa，考察熟知关系对加入担保圈绩效效应的影响，结果如表4所示。

第一列中circle的系数显著为负，即加入担保圈显著降低了公司绩效，这与目前频繁爆发的担保圈现象一致。我们重点关注第二列中circle与relation交叉项的系数，交叉项系数显著为正，即企业对企业间熟知关系的依赖度越强，其加入担保圈带来的负面效果越小，这与本文基本假设一致。在信用担保中，担保方和被担保方较为熟知的关系是保证有效监督、提高信贷资源配置效率、减少担保圈问题的前提之一。熟知关系也成为构建担保圈的基础。

总的来看，本部分的结果说明，熟知关系能够减少借款企业的道德风险倾向，降低加入担保圈对公司绩效的负面冲击，这意味着熟知关系所产生的担保人信息优势确实是构建信用担保和担保圈的基础。同时也说明，如果具有某些特征的企业在信用担保合约中较少地考虑企业间熟知关系，可能会加剧借款企业的道德风险倾向，进而引发担保圈问题。

四、稳健性分析

1.信用担保的回归结果

在之前的分析中，主要的被解释变量为是否加入担保圈circle这一虚拟变量。实际上，担保圈问题频发的关键在于过度担保引发的企业间紧密的担保关系，担保圈现象只是过度担保的一种表现形式。基于此，我们将被解释变量换为企业参与信用担保比例guarantee，用企业参与信用担保的金额除以总资产进行衡量，重新对假设1～3进行检验。回归结果如表5所示。

主要变量系数依然与表1中的系数一致。relation显著为正，即对企业间熟知关系的依赖度越强，企业参与信用担保的金额越大。relation*roa显著为正，即公司绩效越差，公司在信用担保金额的决策中更少地考虑企业间熟知关系。relation*ags依然为负但不显著。最后，relation*gov显著为正，即政府干预水平越高，辖区企业在信用担保中对企业间熟知关系的依赖度越小。总的来看，来自于担保总量的结果与担保圈作为被解释变量的结果基本一致，证明了本文结论的稳健性。

2.剔除行业惯例和谈判能力对应付账款占比的影响

在之前的回归分析中，我们使用应付账款占比所反映的业务熟知度作为企业间关系的代理变量。然而，在实践中，应付账款不仅反映了企业间熟知程度，也反映了企业本身与下游企业的谈判能力以及行业惯例。为了使应付账款占比能够更加干净地反映企业间熟知关系，我们使用该指标对是否国有、企业规模以及行业虚拟变量进行回归，将所得的残差作为企业间关系的代理变量。通过对是否国有和企业规模进行回归，我们可以在很大程度上剔除企业谈判能力的影响，因为谈判能力通常来自于不同规模和所有制企业产生的差异，而通过对行业虚拟变量进行回归，我们剔除了行业惯例的影响。这样获得的应付账款比重的残差能够更为干净地反映企业间关系的熟知程度。然而我们对表1和表2的结果重新进行回归，得到的结果如表6所示。第一列中relation的系数显著为正，第二列中relation*roa的系数显著为正，第三列中relation*ags的系数显著为负，第四列中relation*gov的系数显著为负，这些均符合我们的预期，表明在控制应付账款之比受到行业惯例、企业谈判能力等因素的影响后，本文的结论依然成立。

表5 稳健性分析结果

3.应付账款占比的内生性问题

本文的回归结果可能受到内生性问题的干扰，比如，在基本回归结果中，企业加入担保圈可能反过来影响企业的应收账款占比。为了解决这一问题，我们将方程(1)中所有解释变量滞后一期，并且使用两阶段最小二乘法加以解决。具体地，我们引入了省际人均献血量和GDP增长率作为工具变量。人均献血量通常代表社会资本，由于应付账款关系的建立主要来源于社会资本的累积以及人与人之间的信任，所以人均献血量具有相关性；此外，由于人均献血量所代表的社会资本属于非正式制度，企业加入担保圈的意愿很难对非正式制度产生影响，所以人均献血量这一指标具有外生性。所以，人均献血量是一个合法的工具变量。

表6 使用应付账款残差的回归结果

表7 企业间关系对担保圈影响的2SLS回归结果

关于GDP增长率的选择是因为，应付账款是企业除银行贷款之外的另外一种融资方式，在经济下行期，企业更可能依赖于非正式的商业信用关系(即应付账款)获取融资，所以GDP增长率能够影响应付账款占比，满足相关性；此外，企业个体加入担保圈的意愿很难反过来影响宏观层面的经济增长速度，所以GDP增长率满足外生性。基于上述分析，GDP增长率也是一个合法的工具变量。在使用上述两个工具变量的基础上，我们重新对表1、表2的方程进行回归，结果如表7所示。第一列中relation的系数显著为正，第二列中relation*roa的系数显著为正，第三列中relation*ags的系数显著为负，第四列中relation*gov的系数显著为负，这些均符合我们的预期，表明在控制应付账款之比的内生问题后，本文的结论依然成立。

4.考虑担保圈与绩效、掏空的内生性

在表4和表5的回归中，我们将是否加入担保圈作为解释变量，然而，相应的结果也可能受到内生性问题的影响，比如，公司绩效和治理水平也会反过来影响企业加入担保圈的意愿。为了解决这一内生性问题，我们考虑采用2SLS模型进行分析。工具变量的选择借鉴盛丹和王永进(2014)[17]，使用1937年公路网密度作为银企关系紧密程度的代理变量，这一变量一方面反映了过去的银企关系，由于作为社会资本的银企关系具有持续性，所以它能够影响现在的银企关系，从而对现在企业加入担保圈的意愿产生影响，具有相关性；此外，由于公路网数据属于历史层面的省际数据，现在的企业绩效很难穿越时空对过去的公路网建设产生影响，所以公路网密度满足外生性。第二阶段的回归结果如表8所示。circle的系数在第一列显著为负，第二列显著为正，表明加入担保圈总体而言会降低公司绩效、提高股东掏空程度。而circle*relation在第一列显著为正，在第二列中显著为负，即企业间关系越强，担保圈对公司绩效的降低作用越小，对增加大股东掏空的正向影响也越小，这都符合本文的预期，说明企业间关系有利于缓解担保圈的负面影响。上述结果表明在控制加入担保圈的内生性问题后，基本的结论依然成立。

表8 企业间关系对担保圈效果影响的2SLS回归结果

主要结论与启示

本文从企业间关系的角度研究担保圈的形成机理，结果发现，企业间熟知关系是担保圈形成的基础，具体表现为，企业间熟知关系越强，加入担保圈的可能性越大，并且公司在担保圈中后续的机会主义行为越少。不同企业加入担保圈时对于企业间关系的依赖程度存在异质性，那些绩效较差、治理水平较低的企业在加入担保圈时更少地考虑企业间熟知关系。最后，政府干预是决定企业加入担保圈时熟知关系重要性的制度因素。政府干预水平越高，企业在加入担保圈时更少地考虑企业间熟知关系。

我们的研究从担保圈形成的角度揭示了担保圈问题频发的原因。在信用担保中，担保人和借款人之间的熟知关系是重要的基础。企业间熟知关系的存在保证了担保人对借款人的有效监督，从而减少了借款人的道德风险问题。然而，那些融资约束较为严重或者存在机会主义倾向的企业更少地关注企业间熟知关系的重要作用。这可能导致担保人监督不力、后续资金使用低效以及借款人违约，进而构成了担保圈问题频发的直接原因。此外，政府对企业行为的过度干预也会使信用担保合约中较少地考虑企业间熟知关系，进而导致担保圈问题频发。

本文对于解决担保圈问题具有一定的启示。解决担保圈问题，需要从制度层面上纠正地方政府对企业和银行运营的干预激励，减少地方政府对企业间担保关系的人为干涉，保证在信贷契约中熟知关系的关键作用，从而有效地发挥社会网络在正式制度尚未完善下的替代功能。而在其中，推进官员考核制度改革、将信贷资源配置效率和经济增长质量纳入考核指标是关键。同时，对于商业银行而言，在信用担保贷款中应当考虑担保人和借款人之间的熟知关系，这是保证信用担保合约有效运转进而实现新常态下提高信贷资源配置效率的重要途径。同时，商业银行更多地关注那些绩效水平较低、治理较差公司的信用担保行为，防止其滥用企业间关系套取贷款资金。

注释

1.该资料见于《佛山钢贸风险启示录:7个月不良增217%》，http://www.yicai.com/news/2014/10/4029778.html

2.在实践中，信用担保关系的广泛存在是担保圈关系形成的基础。然而，本文并未探讨信用担保关系的形成，而是分析了担保圈关系的形成，这是因为，信用担保只涉及担保方和借款人，在风险爆发时，涉及的范围较有限。然而，当担保圈风险爆发时，风险呈现一种典型的多米诺骨牌效应，一旦一家企业出现问题，风险将涉及所在圈甚至所在区域的所有企业，从而导致较大范围的风险。与信用担保相比，担保圈的形成问题更为重要。此处感谢审稿专家的宝贵建议。

3.该图来自于刘海明和曹廷求(2016)[11]

4.在实践中，企业间熟知关系包含多个层面，比如业务层面的熟知关系以及同一地区的熟知关系等。囿于数据层面的限制，已有的研究多数使用业务层面的熟知关系反映企业间关系这一非正式的制度安排，比如McMillan and Woodruff(1999)[4]、盛丹和王永进(2014)[17]，所以我们也借鉴了他们的研究方法。此处感谢审稿专家的建议。