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目前市场上对单个主体关系网络的汇总较多，许多金融终端上也有展示；但少有对某个地区层面的梳理。本专题中，我们尝试以城市为单位，绘制民企关系网络图；为了能更好地描述图中信息，我们设置了若干定量指标来给出更直观的比较结果。
我们从全国信用债发债主体中，筛选出民营、非城投的主体，找到他们的归属城市（万得口径，截止7月17日）。当一个城市内的民营发债主体少于4家时，不太可能形成复杂的网络关系，因而我们挑选拥有4个以上民企发债主体的城市，作为研究对象。其中北京、上海作为政治、经济中心，区域风险较小；杭州、深圳则是民企主体极多；这四个城市虽然满足筛选要求，但不在研究范围内。最终共得到来自20个省的44个大中小城市，325家信用债发债主体。我们通过募集说明书、万得、天眼查等途径找到了与这些发债主体有担保、关联、持股关系，且在相同城市里的非发债企业，共计1841家。
对于这些企业，我们梳理以下关系：单向担保、双向互保、持股、持股并担保、持股并互保。此外，由于募集说明书具有时效性，有些担保关系已不再出现在各种资料中，这些被称为过期担保。但我们认为，即便是历史关系，也能说明问题，因而为了完整展现这些关系，我们还是会绘制过期担保，但使用虚线加以区分。我们以城市为单位，绘制各地区民企之间的担保网络图谱，具体结果可见文末附录大图。
绘制出图谱后，我们只能定性的去观察发债主体、区域内企业关系复杂程度，但无法定量分析或者横向比较。因而我们在图谱的基础上，设置若干定量指标，用以描述图中主体、区域内之间的关系。
对一个城市，首先我们计算每一个发债主体到其他主体（发债、非发债皆可）的最大距离与最小距离。在确定起点主体和终点主体后，按照每个主体只能被经过一次的原则：最大距离是指通过绕行，经过尽可能多的主体到达终点所需要的步数；最小距离是最直接，经过尽可能少的主体到达终点所需要的步数。以东营市的图谱为例，假定起点为垦利石化，终点为胜通集团，则两者间最大距离为垦利石化→齐润化工→科力化工→海新石化→齐成石化→大海新能源→大海集团→金茂铝业→金茂纺织→金信新材料→东辰控股→胜通化工→万达集团→胜通钢帘线→胜通集团共14步，最小距离为两者互保共1步。为了体现不同关系的影响程度，我们给各类关系赋予以下权重：担保0.15、持股0.15、持股并担保0.2、互保0.2、持股且互相保0.3。每一步都乘以相应权重，最终得到两个主体间的加权最大距离为2.2，加权最小距离0.2。
在此基础上，我们计算以下6个指标：
（1）关系复杂度。
该指标用于评估一个城市内或一个主体所牵涉关系的复杂程度。计算城市关系复杂度时，我们求出每个发债主体与其他所有主体间的加权最大距离，求和后得到一个发债主体的最大距离，然后对所有发债主体的最大距离取平均值，即为该城市的关系复杂度。而计算主体关系复杂度时，我们求出每个发债主体与其他所有主体间的加权最小距离，求和后得到一个发债主体的最小距离，即为该主体的关系复杂度。我们认为，对于一个城市，网络越往外扩张，格局就越复杂，因而计算城市复杂度时使用最大距离；而对于一个发债主体，市场一般关注它的“直系血亲”，有公开的直接关系，就无需去找间接关系，因而计算主体复杂度时使用最小距离。
（2）最大连通数及占比。
一个城市内连接在一起的企业的最大数目为最大连通数，最大连通数与该城市内全部企业数的比例即为最大连通占比。通过该指标，来看地区内最大的“连锁战船”大到什么程度。还是以东营图谱为例，除了华泰集团和富宇化工，其余10个发债主体相互连通，叠加连通的非发债主体，最大连通数可达93，而图内企业总计107，因而最大连通数占比高达86.92%。该指标针对城市，没有针对单个主体。
（3）发债主体比例。
该指标为图内发债主体数与全部企业数的比值，当发债主体比例越小，说明一个发债主体和越多的非发债主体有联系，担保网络的情况也相对更复杂。以东营图谱为例，共有12个发债主体，95个非发债主体，发债主体比为11.21%。该指标针对城市，没有针对单个主体。
