系统性金融风险的研究一直备受关注,2008年金融危机的爆发引发了对保险业系统性风险的重视,而中国保险业系统性风险在近几年也引起了热议。虽然保险业相较于银行业在金融系统中的体量较小,但随着保险业的不断开放、市场化程度不断加强,加剧了无序的市场竞争现象,导致我国保险业面临的国内外不确定性因素增加。因此对我国保险业系统性风险爆发阈值的评估十分有必要。本文在考察保险业系统性风险爆发的原因时,从宏观层面上综合考虑了两个不同的诱发因素:保险业内部风险扩散与外部市场的极端冲击。基于复杂网络理论,通过对比学术界与监管机构的观点,建立一套危机传染指标体系,并据此构建了包含两个子网的保险业系统性风险传染单向耦合网络。其中A网络为保险业内部风险扩散网络,研究当风险源为保险行业内时的系统性风险传染效应;B网络为保险业外部系统冲击风险网络,本文以银行业为例,研究当感染源为银行业的极端冲击时,保险业系统性风险爆发情况。该耦合网络是由真实数据构造的网络,其中数据为2018年的截面数据。接着对已构建的双层网络进行拓扑结构分析与可视化。发现A、B网络可近似为小世界网络与无标度网络。通过分析度分布,判断两层网络均为异质网络。将传播动力学理论运用到单向耦合网络中,利用异质平均场理论分析有无层间传染的系统性风险爆发的理论阈值。当存在层间传染时,风险在A、B网络之间的传播是单向的,只能由外部冲击网络传播到内部扩散网络。于是得到只有保险业内的风险为感染源、只有银行业的极端冲击为感染源、二者皆为风险感染源时的系统性风险爆发阈值。发现在其他条件一样的情况下,A网络风险更容易爆发。接着理论分析了风险传染过程中,传染速度最快的时点,将其定义为拐点。本文通过设置不同的模型参数,分析不同感染源时的数值模拟风险演化过程。通过对比系统性风险爆发与不爆发两种情形的模拟情况和前文理论推导阈值的结论,发现仿真实验很好地支持了理论分析。最后从实证结果出发,提出本文相应的政策建议,促进保险市场健康稳定发展。