保持金融稳定是目前中央“六个稳定”政策中的重中之重，系统性金融风险关乎经济发展。本文手工整理了 2010 年~2017 年非上市银行数据，利用集成机器学习（Ensemble ML） 技术测算中国 5 家国有商业银行、12 家股份制商业银行及 103 家城市商业银行的系统性风险，弥补了V-Lab 仅包含部分上市银行的缺陷。发现：总体系统性风险不断上升，各年度平均有 25%以上的急速增长，2016 年底出台的一系列政策有效控制了这一上升趋势，2017 年显著下降 10.3%；SRISK 份额最高的 5 大国有商业银行仅占 54.78%，城市商业银行的系统性风险份额不断上升、已成为中国系统性风险的潜在累积点；区域性演进上呈现向东南沿海积聚的特点。控制区域性发展的回归模型进一步揭示了商业银行系统性风险出现和上升的影响机制：总资产有显著的正向影响，支持“大而不能倒”的观点；杠杆率和期限错配是重要影响因素，银行的杠杆率降低 1%，系统性风险上升的概率显著下降 0.2%，系统性风险出现的概率下降 0.84%，上一年度出现风险的银行该年系统性风险上升的概率下降 0.5%，支持了“降杠杆”政策，且对非系统重要性银行降杠杆的效果更显著；提高流动性有利于显著降低系统性风险，但调控效果没有降杠杆强。最后利用国家层面和省际层面累计的系统性风险，发现金融风险对经济增长的确存在显著影响。

：本文手工整理了2010 年~2017 年非上市银行数据，利用集成机器学习技术测算中国商业银行的系统性风险，弥补了V-Lab 仅包含部分上市银行的缺陷。发现：总体系统性风险不断上升，2016 年底出台的一系列政策有效控制了这一上升趋势，2017 年显著下降10.3%；SRISK 份额最高的5 大国有商业银行仅占54.78%，城市商业银行的系统性风险份额不断上升、已成为中国系统性风险的潜 在累积点；区域性演进上呈现向东南沿海积聚的特点。控制区域性发展的回归模型进一步揭示了商业银行系统性风险出现和上升的影响机制：资产规模有显著的正向影响，支持“大而不能倒”的观点；杠杆率和期限错配是重要影响因素，银行的杠杆率上升1%，系统性风险上升的概率显著上升0.34%，支持了“降杠杆”政策，这一结论对是否是系统重要性银行都稳健；提高流动性有利于显著降低系统性风险，调控效果没有降杠杆强，但对小规模银行更有效。我们还观察两个银行机构特征，银行主动承担风险使得银行自身系统性风险上升，帮助企业发现债券没有显著影响基本对非系统重要性银行也不会影响系统性金融风险。最后利用省级和城市层面累计的系统性金融风险，发现系统性金融风险对经济的增长和发展质量的确存在显著负作用，风险上升的省份和城市经济作用更显著，系统性金融风险是关乎经济发展的关键因素。

在“降杠杆、减负债、控风险”背景下，企业持股金融机构是否影响到资本结构的动态管理，该问题值得深入探讨。本文以2006-2015年沪深A股上市公司为研究样本，实证发现：混业持股金融机构增强了企业向目标杠杆调整动机，增加持股金融业务类型这一持有数量上的策略选择，以及“银行+非银行”这一业务组合布局上的策略选择，均显著缩小了目标资本结构偏离程度。然而，混业持股金融机构下，资本结构的调整速度与偏离程度呈非对称性，对于过度负债企业，混业持股金融机构反而减慢了资本结构的调整速度。进一步发现，上述策略选择对过度负债国有企业去杠杆具有一定的积极作用。本研究对资本结构调整动机与调整效率进行分离，揭示了企业集团在混业持股金融机构策略下对两者的影响存在非对称性，深化了对企业杠杆优化权衡决策的理解。