擔保關聯與企業財務脆弱性的調節效應分析

呂 靜 張成鵬 王 營

（1.北京國家會計學院，北京 101318；2.中國宏觀經濟研究院產業經濟與技術經濟研究所，北京100038；3.山東財經大學金融學院，山東 濟南 250002）

一、引言

在中美貿易戰和新冠疫情的沖擊下，全球經濟進入下行周期。根據金融加速器理論，當經濟進入下行周期時，資產價格下降或資產泡沫破裂會加劇，進而會引發企業負債率急劇增加（Bernanke 等，1999）。1970年以來，無論是金融部門還是非金融部門，都存在債務上升導致的貸款違約風險增加和金融不穩定加劇（Novita 等，2018；Masdupi 等，2018）。這決定了下行經濟周期往往伴隨嚴重的債務問題，甚至拖累全球進入經濟蕭條。因此，如何有效確保企業債務風險可控，對全球經濟穩定具有重要意義。盡管學界圍繞債務違約展開了大量研究，但是從企業財務角度分析企業債務違約風險的研究仍然不足。在企業自身經營狀況良好、生產經營可持續的狀況下，由外部不確定性和疫情沖擊引發的局部財務困境，如現金流斷裂風險，則往往會成為誘發企業債務違約的重要原因。因此，本文試圖將企業財務穩定狀況作為判斷企業債務違約風險的先行指標（Alfaro 等，2019），通過研究企業財務脆弱性判斷債務違約風險，為防范企業債務風險暴發爭取時間窗口。

現有研究表明，企業財務狀況受到諸多因素的影響，屬于企業債務風險的一種先行指標（Alfaro 等，2019）。擔保不僅在信貸市場中具有重要地位，也是企業進行債權融資獲取信貸資金的重要渠道。那么，企業擔保行為是否會對其財務狀況造成影響呢？現有研究以2008—2018年非金融類上市公司為例，證實了擔保網絡中企業關聯度的增加會引起企業債務水平增加（呂靜和王營，2020）。現有研究也表明，關聯企業可通過增加關聯交易，如關聯方擔保等，為上市公司提供融資支持（萬良勇和魏明海，2009），緩解暫時性的資金壓力和融資風險（Jian 和Wong，2010），但也會引發債務風險轉移（王彥超和陳思琪，2017）。上述證據表明，企業擔保行為對企業債務問題具有顯著的影響，但并未為企業擔保與財務脆弱性之間存在因果關系提供證據。呂靜等（2021）基于網絡視角的研究發現，擔保網絡中企業因擔保形成的關聯關系為企業之間債務風險轉移、風險擴散提供了有效渠道。另外，擔保網絡存在風險傳染特征，在一定程度上表明擔保網絡內部存在債務關聯引發的債務轉移風險（錢茜等，2019）。

上述證據表明，企業間的擔保關聯關系會導致債務代償和債務風險在企業之間轉移、擴散。但是，現有研究較少關注擔保關聯對企業財務脆弱性的影響，而企業財務脆弱性作為衡量企業債務違約風險的先行指標，對債務風險防范具有重要意義。有諸多研究表明，擔保關聯具有典型的網絡結構特征，且往往采用企業關聯度和中心性刻畫擔保關聯（王永欽等，2014）。因此，本文從網絡關聯性角度出發，分析擔保關聯與企業財務脆弱性的關系，并進一步探究可能存在的調節效應。

二、理論分析與研究假設

（一）擔保關聯與企業財務脆弱性的基本關系

現有研究表明，聯保聯貸等形成的債務鏈會形成關聯債務風險，一旦一家企業違約，會引發關聯企業通縮和債務收斂，最終導致企業被債務拖垮，甚至破產清算（錢茜等，2019）。擔保網絡中企業應付擔保賬款損失會直接影響其關聯公司，從而加速破產風險在擔保網絡中的擴散，增加企業債務違約風險（Wang 等，2019）。而且，現有研究以2003—2017年非金融類上市公司為例，證實了企業之間形成的擔保關系具有網絡形狀，并且擔保形成的鏈狀結構是引發企業發生多米諾骨牌式的債務風險傳染的重要原因（呂靜等，2021）。上述研究表明，擔保關聯對債務擴張、債務違約風險都有顯著影響。那么，這種影響在企業財務層面是否會表現為擔保關聯對其財務脆弱性的影響？

為探究這一問題，將擔保網絡中的企業對應的債務函數表示為：

其中，擔保網絡中的企業記作={1,2,…,} ，V ?I×I 表示有向加權連接，()∈V 表示企業為企業提供擔保。若企業為企業提供擔保，記作a=1，否則a=0。 w反映了企業的相對擔保規模，簡稱為網絡權重，w值越大說明企業在擔保網絡中的擔保規模占比越高。是當企業為企業提供擔保，企業發生債務違約時，企業的代償比例。表示企業面臨的違約概率。

對公式（3）兩邊同時關于關聯度k求導，可得：

公式（4）揭示了隨著企業擔保關聯程度的增加，企業能夠滿足銀行對于信貸的剛性約束，獲取更多的信貸資金。這一過程同時也會使企業因擔保債務代償形成內部負債，最終導致債務增加。

本課采用寵物狗咬人事件，設置生活情境，提出問題串，激發學生的思維，導入新課。首先教師設置生活情境： 鄰居小麗被她家里的寵物狗咬了，這對小麗會有什么影響？學生回答： 會患狂犬病。教師接著問： 不管被咬的程度如何她一定會患狂犬病嗎？小麗是否患狂犬病跟狗有沒有咬破皮膚有關嗎？為什么？學生展開討論，回答： 咬破皮膚了就會患狂犬病，否則不會患病。教師追問： 原因是什么呢？學生展開激烈的討論，但并沒有得出結論。在學生討論后，教師并不急于做出應答，告訴學生： 答案就在本節學習內容之中，今天我們一起學習免疫調節。

公式（5）揭示了，對于核心企業，中心性的增強也會導致企業債務增加。上述分析表明，無論是一般企業還是核心企業，增加擔保都會導致債務增加。通過梳理現有研究，針對該結論的解釋可以概括為以下兩種：（1）從債務融資方式層面，擔保作為從銀行獲取信貸資金的重要增信渠道，本質上屬于企業債務融資，企業擔保行為的增多最終會引發企業債務的增加；（2）從股東控制權層面，控股股東侵占動機是上市公司參與擔保的重要驅動因素（Johnson 等，2000），而且上市公司之間的互保進一步加劇了逆向選擇（馮根福等，2005）。進一步地，以河北擔保圈為例剖析我國企業擔保行為發現，受限于《商業銀行法》對擔保的信貸約束，企業采取互保的方式滿足這一剛性約束（萬良勇和魏海明，2009），從而引發企業擔保行為的增多，最終導致企業債務增加。

綜合上述分析，擔保作為債權融資的一種增信方式，往往伴隨信息不對稱，信息不對稱最終會呈現為信貸風險，表現為企業債務違約。當企業以自由資金或信用為其他企業提供擔保時，形成了潛在負債，一旦發生代償，則會轉變為真實債務，這一過程中資產負債表呈現資產端向負債端的轉移，如圖1 所示。那么，根據擔保關聯與資產負債變化的關系，企業無論是作為被擔保方還是對外提供擔保，都會表現為一般企業關聯度或中心性的增加，導致資產轉變為負債。

圖1：擔保關聯與資產負債變化的關系

上述分析表明，擔保關聯程度的增加會加劇企業負債。那么，擔保網絡中無論是企業關聯度的增加，還是企業中心性的增加，都屬于擔保關聯程度增加的不同形式，體現了企業之間互保以獲取債權融資的行為，表現為企業債務上升。從企業財務穩健性角度來看，企業擔保行為會使其面臨潛在的代償風險，這種債務代償表現為企業短期內資產轉變為負債，企業為了償還債務挪用資金的動機則會增加，出現“拆東墻補西墻”行為，這就會導致企業內部現金流面臨短期沖擊，表現為企業財務系統更為脆弱。基于上述分析，提出研究假說H1。

H1：擔保關聯會引起企業財務脆弱性增加，表現為擔保網絡中企業關聯度或中心性與企業財務脆弱性之間呈正向相關。

（二）擔保關聯與財務脆弱性之間的調節效應：融資約束和債務水平

現有證據表明，無論是面臨的融資約束增加還是債務水平過高都會影響企業內部資本結構優化速度，進而影響企業財務穩定性。Novita 等（2018）以2007—2016年期間印度尼西亞非金融公司為樣本，發現杠桿率與企業財務的脆弱性在統計上具有顯著的相關性。進一步研究還發現，杠桿率與企業財務穩健性存在非線性關系，當企業杠桿率超過一定閾值，將對制造業公司造成財務困境（Masdupi 等，2018），而且債務負擔的加劇會導致出現“借新債、還舊債”的龐氏騙局，加大企業破產風險（劉一楠，2016）。當企業債務水平較高時，企業為緩解債務問題往往存在更高的融資需求。而擔保可以顯著促進企業短期債務增加，以達到“借新還舊”緩解債務壓力的目的（呂靜和王營，2020）。另外，關聯企業具有的信息優勢，有助于緩解企業融資約束（Shin 和Park，1999；魏志華等，2017）。因此，當企業債務水平超過一定閾值，處于較高水平時，企業為了緩解債務問題，更加偏好通過互保的方式獲取信貸資金，緩解融資約束。上述分析表明，當企業債務超過一定水平或面臨的融資約束增加時，企業無論是基于債務償還壓力還是融資需要，都會呈現信貸需求，這會引發企業通過擔保獲取信貸資金行為的增加。對應到擔保網絡中，企業擔保行為的增加表現為一般企業擔保關聯程度的增加，如圖2所示，擔保關聯程度從k增加到k。根據公式（4）和公式（5）可知，當擔保關聯程度從k增加到k時，企業債務函數從曲線移至，曲線相對于曲線更陡峭，說明融資約束或高負債會加劇企業通過擔保方式引起的負債，企業為了償還債務挪用資金的可能性則會增加，這種挪用行為可能導致企業內部短期資金鏈斷裂，表現為財務系統不穩定。基于此，提出研究假說H2。

圖2：不同因素作用下擔保關聯與債務函數均衡狀態

H2：擔保關聯與企業財務脆弱性之間存在調節效應，當企業債務水平超過一定閾值或融資約束增加時，擔保關聯對企業財務脆弱性的影響被加劇。

但是，中心度水平較高的企業往往處于核心位置，受“聯系太緊而不能倒”的影響（Sheri 等，2012），該類企業往往能夠得到差異化的信貸支持，從而緩解因債務過高或融資約束導致的債務違約風險。因此，本文認為：對于處在核心位置的企業而言，由于其債務償還風險或財務穩定程度關系到區域金融穩定，政府或其關聯方更傾向于對該類企業進行扶持。該類企業一旦出現資金不足問題就會得到來自政府的“輸血”，從而避免了外部沖擊引發的財務脆弱。如圖2所示，企業債務函數從曲線移至，企業中心性DC增加，但是線段DC上方部分的、形狀一致，說明關聯度較高的核心企業的債務水平對擔保關聯與財務脆弱性的關系無影響，本文將之稱為“無效區域”。基于此，提出研究假說H3a。

H3a：對于核心企業而言，當企業面臨高負債時，擔保關聯對企業財務脆弱性的影響并不會被加劇，不存在債務水平的調節效應。

當核心企業面臨的融資約束增加時，由于該類企業與與之相關的企業之間呈現“一榮俱榮、一損俱損”的關系（呂靜等，2021）。因此，對于核心企業而言，當其面臨的融資約束增加時，能夠獲得來自關聯方的擔保，從而獲得信用貸款，表現為企業內部關聯程度進一步增加，企業債務風險可控的背后則是更為脆弱的財務系統。基于此，提出假說H3b。

三、研究設計

（一）數據選擇

2008年以來新興市場債務規模迅速擴張，而且2007年10月1日實施的《物權法》增強了擔保契約對信貸資金的放大作用，直接擴大了我國擔保契約在信貸市場中的應用。因此，本文選擇滬深兩市2008—2018年非金融上市公司為研究對象，研究擔保關聯對企業財務脆弱性的影響。從萬得數據庫獲取2008—2018年上市公司的擔保契約，構建擔保網絡并計算網絡指標；上市公司基本資料和財務信息來自萬得數據庫企業年報數據。為消除極端值影響，對樣本數據在1%～99%區間上進行截尾處理。樣本數據的描述性統計特征詳見表1。

表1：變量描述性統計分析

（二）變量說明

1.企業財務脆弱性。現有研究表明，較低的Z 評分與企業較高的財務脆弱性和破產可能性有關，并認為Z 得分大于5.85 的公司處于“安全區”，得分在3.75～5.85 之間表示企業財務狀況是脆弱的，而得分在3.75 以下則表明處于困境中（Alfaro 等，2019）。因此，本文采用虛擬變量EZ 衡量企業財務脆弱性，當Z<3.75，記作EZ=2；當3.75 ≤Z<≤5.85，記作EZ=1；當Z>5.85，記作EZ=0。EZ值越大說明財務狀況越脆弱，EZ=0說明公司處于“安全區”。

2.擔保關聯。用擔保網絡中企業關聯度和中心性衡量一般企業和核心企業的關聯水平（王永欽等，2014），記作Deg 和Betweenness。企業關聯度值越大，說明企業之間關聯水平越高；企業中心性增加，說明核心企業因擔保形成的關聯關系進一步增強。另外，本文進一步選取了擔保規模作為代理變量，以從不同層面分析擔保關聯與企業財務脆弱性的關系。具體包括擔保規模（Gua1）、關聯擔保規模（Gua2）和對控股子公司擔保規模（Gua3）。其中，Gua1表示上市公司對外擔保余額（單位：億元），Gua2 表示上市公司關聯擔保余額（單位：億元），Gua3 表示上市公司對控股子公司擔保余額（單位：億元）。

3.調節變量。由于負債率與經濟發展之間存在非線性關系，并且企業加入或退出擔保合約是一個動態過程，擔保網絡中的企業在不同年度存在動態變化，屬于面板非協整數據。因此，針對負債率的非線性問題，設置負債率二次項和負債率一次項，分別記作Levsq 和Lev。以融資約束指數衡量企業面臨的融資約束（Hadlock 和Pierce，2010），記作SA。其中，SA=（-0.737×Size）+（0.043×Size^2）-0.040×age，Size表示公司規模，age表示企業上市年份。

4.控制變量。選擇公司規模（Size）、息稅前利潤（EBIT）、現金流（Cashflow）、營運資本（OC）、資本周轉率（AT）和托賓Q（Q）作為控制變量（Alfaro等，2019）。此外，本文還控制了公司治理變量，如第一大股東持股比例（First）、前十大股東持股比例（CR10）、審計意見（Audit）。

（三）模型設定

先考察擔保關聯與財務脆弱性的關系。采用固定效應模型，模型設定如公式（6）所示：

表2：變量定義

其中， EZ表示企業財務脆弱性， Deg和Betweenness分別表示擔保網絡中企業關聯度和中心性，用以衡量擔保網絡中一般企業和核心企業的擔保關聯水平；Control 表示控制變量。當系數0 或0，則說明擔保網絡中企業關聯度或中心性的增加導致財務脆弱性增加，驗證假說H1。

然后，分析擔保關聯對財務脆弱性的作用過程存在的調節效應。企業債務水平與財務脆弱性之間呈現U形關系，設置負債率一次項（Lev）和負債率二次項（Levsq）。采用債務水平和融資約束與企業關聯度和企業中心性的交互項分析調節效應（方杰等，2015），模型設定如公式（7）—（10）所示：

公式（7）、（8）中，若和顯著為正，說明一般企業中存在企業債務水平或融資約束的調節效應，驗證假說H2。公式（9）、（10）中，若不顯著，說明對于核心企業而言，不存在債務水平的調節效應，驗證假說H3a。若顯著為正，說明對于核心企業而言，存在融資約束的調節效應，驗證假說H3b。

四、實證分析

（一）擔保關聯與企業財務脆弱性的回歸結果

表3 第（1）、（2）列的回歸結果表明，企業關聯度、中心性與企業財務脆弱性的回歸系數分別為0.0043 和0.0415，在1%水平顯著；第（3）列同時納入企業關聯度和中心性回歸分析，企業關聯度、中心性與企業財務脆弱性的回歸系數仍然顯著為正。表3第（4）—（6）列中，擔保規模、關聯擔保規模、對控股子公司擔保規模與企業財務脆弱性的回歸系數分別為0.0071、0.0037 和0.0040，均顯著為正。上述結果說明，擔保網絡中無論是企業關聯度和中心性的增加，還是擔保規模的擴大，都會使財務狀況更加脆弱，驗證假說H1。

表3：擔保關聯與企業財務脆弱性的回歸結果

造成上述情況的原因在于：一方面，擔保網絡中企業之間形成的關聯關系，體現為一般企業的關聯程度或核心企業的中心性。那么，當企業關聯度或中心性增加時，說明企業因擔保產生的關聯關系進一步加深，在實現企業債務增加的基礎上也放大了關聯關系引發的風險轉移、擴散和傳播效應，從而導致企業財務系統更為脆弱。另一方面，根據圖1 中擔保關聯與資產負債變化的關系，擔保關聯的增多會在信息不對稱作用下使得企業自由資金或信用演變為信貸風險，導致企業負債增加。對應地，擔保規模反映了擔保契約中企業存在的債務關聯規模，擔保規模越大，企業之間發生擔保代償的債務規模越大，對企業內部財務系統沖擊越大，也會對企業財務脆弱性產生影響。

從控制變量回歸結果來看，公司規模、第一大股東持股比例、審計意見對財務脆弱性的影響顯著為正，息稅前利潤、現金流、運營成本、資本周轉率、前十大股東持股比例對財務脆弱性的影響顯著為負。說明企業規模越大，受到的外部影響越大，財務狀況波動越大，整體財務脆弱性增加；大股東持股比例越集中，對中小股東利益的侵占動機越強，從而導致財務脆弱性增加；審計意見越大，表明被出具不確定審計意見的概率越大，則體現了企業內部財務狀況存在風險。但是，無論是公司盈利能力增加還是公司現金流水平、資本周轉率的增加，都是公司財務狀況健康的表現；企業運營成本越高，財務脆弱程度則會下降，這主要是由于運營成本的增加會約束企業的生產經營活動，從而使得企業賬目收支頻繁程度下降，最終表現為企業財務系統處在一個更加穩定的狀態。

（二）擔保關聯與企業財務脆弱性的調節效應分析：債務水平和融資約束

為了進一步分析擔保關聯與企業財務脆弱性之間的調節效應，根據模型（6）—（10）進行回歸分析。表4 第（1）—（3）列是企業債務水平作用下擔保關聯與企業財務脆弱性的回歸結果，第（4）—（6）列是融資約束條件下擔保關聯與企業財務脆弱性的回歸結果。表4 第（1）列的回歸結果表明，負債率二次項、負債率一次項與企業財務脆弱性的回歸系數分別顯著為3.1122和-1.5250，說明企業債務水平與企業財務脆弱性之間呈U 形關系；第（4）列的回歸結果表明，融資約束指數對企業財務脆弱性的回歸系數顯著為0.3534，說明企業面臨較強的融資約束會加劇企業財務脆弱性。上述結果說明，無論是企業債務水平還是企業面臨的融資約束都會影響企業財務脆弱性。

進一步地，表4 第（2）和（5）列的回歸結果表明，企業關聯度與負債率交互項（Deg×Lev）的回歸系數顯著為0.0083，與融資約束指數交互項（Deg×SA）的回歸系數顯著為0.0009，說明無論是企業債務水平還是企業面臨的融資約束增加，都會加劇企業關聯度對企業財務脆弱性的影響，驗證假說H2。具體解釋為，如果企業債務水平過高或融資約束較強，則會導致流動性枯竭，擔保作為一種債權融資渠道也會加劇風險顯現，從而提高擔保網絡內部因擔保關聯引發的企業財務脆弱性。另外，表4 第（3）和（6）列的回歸結果表明，企業中心性與杠桿率交互項（Betweenness×Lev）的回歸系數不顯著，說明核心企業關聯水平的增加對企業財務脆弱性的作用過程中不存在債務水平的調節效應，驗證假說H3a；企業中心性與融資約束交互項（Betweenness×SA）的回歸系數顯著為0.0074，驗證了假說H3b。

表4：擔保關聯與債務脆弱性調節效應的回歸結果

（三）穩健性檢驗

為了剔除時間效應引起的偏誤，同時控制個體固定效應和時間隨機效應，選擇雙向固定效應模型處理面板數據進行穩健性檢驗（劉曉光和劉元春，2019）。根據表5 第（1）列的回歸結果可知，企業關聯度、中心性與財務脆弱性的回歸系數顯著為正，證實了擔保關聯與企業財務脆弱性之間的正向相關關系，表明假說H1 的回歸結果是穩健的。根據表5 第（2）、（4）列的回歸結果可知，企業關聯度與負債率交互項、與融資約束指數交互項的回歸系數顯著為正，說明當企業債務水平過高或面臨的融資約束增加時，擔保關聯對企業財務脆弱性的影響會被加劇，這一現象說明債務水平或融資約束的調節效應是存在的，表明假說H2 的回歸結果是穩健的。表5 第（3）、（5）列回歸結果表明，企業中心性與負債率交互項回歸系數不顯著，與融資約束指數交互項的回歸系數顯著為正，再次驗證了假說H3a和H3b。

表5：擔保關聯與企業財務脆弱性的回歸結果——雙向固定效應模型

在同時控制個體固定效應和時間隨機效應的基礎上，采用雙向固定效果模型，通過替換被解釋變量，以驗證擔保關聯與企業財務脆弱性之間的關系是否穩健。本文研究企業財務脆弱性的原因在于，財務脆弱性作為判斷企業債務風險的先行指標，能夠為風險防控提供有效的預警。基于此，考慮到公司績效（ROA）這一指標能夠體現公司資本收益率的高低，同時也能夠反映公司內部財務系統的穩健程度。當公司績效為負，說明企業生產經營活動并不能給企業帶來資本正收益，企業投資并不能夠得到有效回報，該類企業很可能面臨債務償還和財務違約風險問題。因此，本文進一步將被解釋變量替換為公司績效，采用雙向固定效應模型，根據模型（6）—（10）分析擔保關聯對財務脆弱性的影響，回歸結果如表6 所示。具體地，企業關聯度、中心性與公司績效的回歸結果顯著為負。說明無論是企業關聯度的增加還是中心性的增加，都會導致企業面臨債務財務違約風險增加，企業財務脆弱性增加，驗證了假說H1。企業關聯度、中心性與融資約束的交互項顯著為負，體現了擔保網絡引發企業財務脆弱性增加過程中存在融資約束的調節效應，驗證了假說H3b。

表6：擔保關聯與公司績效的回歸分析——替換被解釋變量

除此之外，考慮到可能存在的內生性問題，采用二階段最小二乘（2SLS）估計進行回歸分析。在缺乏有效的隨時間變化的外生工具變量的情況下，可以利用系統內部工具變量，采取解釋變量滯后項作為自身有效的工具變量（Melecky和Podpiera，2013；Desbordes 和Vicard，2009）。因此，本文選取企業關聯度和中心性的滯后項作為工具變量，進行穩健性檢驗，回歸結果如表7 所示。其中，表7 第（1）和（3）列是關于滯后一階、二階企業關聯度的二階段最小二乘（2SLS）回歸結果，第（2）和（4）列是關于滯后一階、二階企業中心性的兩階段最小二乘（2SLS）回歸結果。根據表7 的回歸結果可知，企業關聯度、企業中心性與企業財務脆弱性的回歸結果顯著為正。同時，采用公司績效作為對照結果，企業關聯度、企業中心性與公司績效的回歸結果顯著為負，鑒于公司績效與企業財務脆弱性之間具有反向變動關系，側面驗證了擔保關聯與企業財務脆弱性之間的正向關系，上述結果與實證結果基準回歸結果基本保持一致，說明本文的回歸結果是穩健的。

表7：二階段最小二乘估計（2SLS）的回歸結果

五、結論和政策啟示

本文以2008—2018年非金融類上市公司為例，研究了擔保關聯與企業財務脆弱性之間的關系及存在的調節效應。研究表明：無論是擔保網絡中一般企業關聯程度還是核心企業中心性的增加，企業財務脆弱性都會增加，說明擔保關聯程度越高，其財務狀況越脆弱；此外，擔保關聯對財務脆弱性的作用過程中還存在調節效應，表現為企業債務水平或面臨的融資約束增加時，會加劇一般企業擔保關聯對其財務脆弱性的影響，但是對于擔保網絡中的核心企業而言，則不存在債務水平引發的調節效應，僅表現為融資約束的調節作用。

基于研究結論，提出以下政策建議：（1）科技賦能，完善債權融資增信措施。我國債權融資依然嚴重依賴增信措施，而增信方式仍然以擔保為主，無論是抵押、質押，還是保證，本質上都屬于擔保的不同形式。這就導致了擔保關聯在資本市場上的普遍性，而這種普遍性會加劇企業財務脆弱性及債務風險。因此，要防范債務風險，關鍵需要降低企業之間的擔保關聯程度，這就需要依賴金融科技。一方面，通過衛星遙感等技術的應用，擴大企業有效抵押擔保品范疇，通過數字化手段監測企業應收賬款和信用狀況，增加質押和信用貸款，減少企業非必要的互保行為，從而降低擔保關聯；另一方面，利用數字技術實現區域性系統性風險防控，在信貸資金配置過程中，兼顧企業生產經營過程中的聯動風險，以減少因擔保代償導致的企業財務脆弱和風險擴散。（2）科技賦能，構建大數據監管系統。僵尸企業一旦形成很難化解，因此，監管層面可以通過構建省市級大數據監管系統，監測轄區內企業的擔保關聯程度，避免形成新的僵尸企業。重點監測企業擔保關系是否過于復雜，企業擔保獲取的信貸資金是否過多，對于擔保關聯程度過高的企業，應及時進行管控，避免過度擔保、過度放貸，從化解風險轉變為防范風險。

②Z-score由美國專家Altman提出，最開始用于研究銀行破產問題。隨后Altman對該模型進行了完善，提出了適合公司的Z-score，但是該得分主要傾向于測度公司的金融健康狀況。Altman（2005）建議將原始Z-score根據新興市場國家企業財務結構的差異進行優化，Alfore 等（2019）在此基礎上提出了EM Z-score，探索了新興市場中企業財務狀況變化的臨界值，并根據臨界值的變化劃分企業財務的脆弱程度。Z=6.56X1+3.26X2+6.27X3+1.05X4+3.25，其中，X1 是營運資本/總資產，X2 是留存收益/總資產，X3 是營業收入/總資產，X4 是權益賬面價值/總負債。

③上市年份=當年年份-上市年份，本文以2020年為當年年份。