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user: 1. 引言 系统性风险一直是监管层、学术界关注的重点，早在1991年就有学者提出金融体系爆发系统性风险的可能性高于其他任何体系。2008年金融危机以后，学术界对于系统性风险的概念认知更为清晰，国际货币基金组织、国际清算银行均认为系统性风险是金融系统部分或者全部受到破坏而导致金融系统大范围的功能失效并给实体经济带来重大灾难的风险。据学者研究分析，系统性风险具有溢出传染性(范小云，2002 [ 1 ] )、危害范围广(张晓朴，2010 [ 2 ] )等特点。鉴于本文的研究角度，我们提出，系统性风险就是在初始冲击下，一个或多个机构受损，导致系统中其他个体相继受损至不可控时，进而威胁到整个体系甚至社会经济发展的一种多米诺骨牌式现象。 当今世界，全球化的不断演变与发展、各类经济体之间的联系越发密切，一方面可以充分利用资源实现最优配置、促进经济发展，但另一方面，会造成风险更容易入侵，为监管层测度与防范风险带来了更多的难题。目前，中国金融体系正面临的如下挑战：一是金融同业业务发展迅速，由此导致银行间网络风险逐步积累，2013年的钱荒正是银行间市场流动性风险的标志性事件；二是随着经济发展、金融自由化程度不断提高，银企间借贷交易急剧增长，据银监会的数据显示，2018年三季度末商业不良贷款率1.87%，较上季末上升0.01个百分点；三是中小企业在经济中的地位不断攀升，中小企业为了避免资金链断裂，会通过互保、连环担保等担保方式向银行贷款，这种企业辅助融资机制一度促进经济发展，然而，受信贷市场膨胀和经济下行的影响，担保风险不断浮现，对实体经济和银行业均造成了重大创伤。2017年10月，党的十九大报告要求，“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。习近平总书记反复强调，“金融安全是国家安全的重要组成部分，准确判断风险隐患是保障金融安全的前提”。 我们对系统性风险的测度方法进行了大量的探索，将测度方法大致分为以下三类：一是综合各类指标制定宏观指数测度整体状况(Kaminsky等，1998 [ 3 ] ；Illing等，2006 [ 4 ] ；Renne，2014 [ 5 ] )。然而由于财务数据的滞后性，用综合指标测度金融系统性风险的时效性不足；且关联性的不可忽视促使越来越多的人认识到网络的重要性以及应该在系统层面研究风险问题。二是测度系统重要性金融机构，如CoVaR (Adrian等，2014 [ 6 ] )、SES (Acharya等，2017 [ 7 ] )均可以量化单个金融机构对金融系统性风险的边际贡献，然而无法描述金融机构之间风险的动态传染途径。三是基于复杂网络模型研究市场关联所导致的金融体系脆弱性，这可以追溯到2000年，Allen等 [ 8 ] 研究了银行间网络结构对系统性风险的影响得出风险传染主要取决于银行之间的连接方式，完全连接网络(每家银行都和其他的银行有对称的资产负债关系)比不完全连接网络(每家银行只与一部分银行有资产负债关系)要稳定。而后大量学者表明金融系统性风险与金融网络的拓扑结构有关(Nier等，2007 [ 9 ] ；Haldane等，2011 [ 10 ] ；Roukny等，2013 [ 11 ] )。 在网络模型的基础上，可以将不同因素对风险传染的影响可视化，基于网络模型的方法主要将金融复杂系统抽象为网络结构，并研究其中的风险传染。拆借关系和借贷关系可以统一看作贷款关系，只不过二者主体不同，前者是银企间，后者是银行间。现有研究主要集中在银行间网络(Upper等，2004 [ 12 ] ；Boss等，2004 [ 13 ] ，2005 [ 14 ] ；范小云等，2012 [ 15 ] ；王明亮等，2013 [ 16 ] ；欧阳红兵等，2015 [ 17 ] ；Iori等，2015 [ 18 ] ；李政等，2016 [ 19 ] ；Lux，2015 [ 20 ] )：Upper等(2004) [ 12 ] 从银行资产负债表数据中估算双边信贷关系矩阵，利用德国银行间市场数据实证得出不完整结构比完整结构更容易扩散风险，如果银行间贷款的损失率超过约40%，一定会发生大规模的蔓延。Boss等(2004) [ 13 ] 通过研究奥地利银行间市场数据集得出银行间网络是一个小世界，系统中任何两个节点之间的分离程度非常低。Boss等(2005) [ 14 ] 表明奥地利银行的平均违约概率低于1%，只有小部分银行违约才具有传染性。王明亮等(2013) [ 16 ] 根据银行业数据构建银行间网络，利用矩阵法模拟分析了不同网络结构和不同风险冲击下单个银行倒闭引发的传染危机效应。欧阳红兵等(2015) [ 17 ] 通过对银行间同业拆借市场进行的实证分析证明了最小生成树和平面极大过滤图方法构建和分析金融市场网络对系统性风险测度的有效性和稳健性。李政等(2016) [ 19 ] 通过网络分析法解构了金融网络的总体关联性以及部门内和部门间的关联特征，并采用金融机构微观层面的数据实证分析了网络关联的影响因素。范小云等(2012) [ 15 ] 构建网络模型并利用银行年报数据分析得出负债关联程度对系统性危机有着重要影响。Lux (2015) [ 20 ] 基于给定银行规模的资产负债表结构，构建了基于银行信用关系的内生动态网络模型，得出优惠利率的实施有利于降低周边小银行系统性风险。 相对银行间网络的研究，对银企间借贷网络的研究较少：Fujiwara等(2009) [ 21 ] 提出了一种新的方法来解释商业银行和企业之间的信用关系，并用这种方法检查1980年至2005年日本信用网络结构的变化。Masi等(2011) [ 22 ] 利用网络理论的工具，对2004年日本的银行与企业的信贷市场进行了分析。Gatti等(2009 [ 23 ] ， 2010 [ 24 ] )通过下游和上游企业间的借贷关系以及企业和银行的借贷关系研究了三部门网络经济的特征，发现一个企业的破产可能会导致一个或多个其他企业或银行破产，这取决于网络结构和所涉及的资产负债表上不良贷款率。Asanuma (2013) [ 25 ] 探讨了多家企业和一家银行组成的经济网络，模拟结果表明，银行的贷款态度通过信用网络显着影响经济系统的动态。Thurner等(2013) [ 26 ] 构建了由企业和银行组成的经济网络，论证表明可以通过提高透明度或者一些强制规则减少同业拆借来降低系统性风险。 担保关系也可以抽象为一种复杂网络，其关联性极易造成风险的连锁反应。2013年温州担保圈的危机不仅使得众多企业深陷其中，也使得银行业遭受巨大损失，可以说是对实体经济和虚拟经济均造成了重创。在担保合约中，借款方的违约会导致担保方承担还款责任，而担保方的质量下降也会提高借款方的融资成本(Cook等，1996 [ 27 ] )。Kiyotaki等(1996) [ 28 ] 发现当部分企业遭受负面冲击后，风险可能通过上下游企业商业信用形成的信用网络发生连锁反应。Upper等(2004) [ 12 ] 指出互保或联保的压力效果和抵押贷款一样，甚至更强。在商业集团中，单个企业所面临的负面冲击可能殃及整个集团公司，产生传染效应(Banal-Estañol等，2013 [ 29 ] )。罗刚等(2015) [ 30 ] 利用企业间的担保关系数据构建网络得出风险的传播与网络的拓扑结构密切相关，入度较大的节点发生风险容易在短时间内使风险在网络中迅速蔓延。徐攀等(2018) [ 31 ] 选择SIRS模型构建风险传染模型分析中小企业集群互助担保网络风险传染，结论表明：传染效应并不总是发生，只有当有效传染率大于风险阈值时，传染效应才会沿着互助担保链条蔓延扩散。 随着网络科学理论的发展，从系统层面研究金融风险的方法有所突破，从基于单层网络的视角逐步发展到基于多层网络的视角研究风险传导。目前，已有学者基于多层网络视角研究金融网络的拓扑结构(León等，2014 [ 32 ] ；Bargigli等，2015 [ 33 ] )，而基于多层网络的视角研究金融风险传导主要集中于单主体多关联的形式(Montagna等，2013 [ 34 ] ；S Poledna等，2015 [ 35 ] ；Sebastian等，2015 [ 36 ] ；Peralta等，2016 [ 37 ] ；Korniyenko等，2018 [ 38 ] )：Montagna等(2013) [ 34 ] 基于长期贷款、短期贷款和持有共同资产三层考察个体传染者对系统性风险的溢出贡献得出多层网络上测量的系统性风险远大于来自各网络层的聚合风险，且系统性风险与金融多层网络拓扑结构有关。S Poledna等(2015) [ 35 ] 也指出仅在单层网络中测度，风险会被大大低估，并量化了2007年至2013年墨西哥银行的四层关联对系统性风险的贡献。Sebastian等(2015) [ 36 ] 根据银行间衍生品、证券交叉持股、外汇、存款与贷款四类市场组建了多层网络，并分析其系统性风险。Peralta等(2016) [ 37 ] 基于有无抵押交易类型将银行网络结构划分为两层，研究结果表明多层网络结构下的金融风险传染更为迅速，而交易多元化可有效降低银行系统性风险。