在大规模所有权网络中识别失信企业

食品安全、生产安全、质量标准与环境保护等方面的违法违规，或贷款、担保与质押合同带来的负面后果，可能导致企业的经营与信用风险。上述违法或背信活动被统称为失信活动，存在失信活动的企业被称为失信企业。识别失信企业对于招商引资、银行贷款、股权投资、供应商选择、求职等具有重要意义。本文收集了约1.13亿家中国企业的注册记录，构建了拥有约600万个节点的所有权网络，其中每个节点是一家至少投资过一家企业或已被至少一家企业投资的企业。对公开可获取的失信活动记录的分析显示出强烈的网络效应，即给定某企业的投资者或被投资企业之一为失信企业时，该企业成为失信企业的概率显著高于平均概率。相比之下，就沦为失信企业的风险而言，被投资企业的平均影响高于投资者。一家企业对周边企业的影响随拓扑距离增大而衰减，类似于著名的“三度分隔”现象。除疾病、观点与人类行为的传播之外，所揭示的失信活动相关性可视为网络效应的一个代表性例证。最后，我们表明利用网络效应大幅提升了识别失信企业算法的准确率。