2008年的全球金融危机以及十二五、十三五时期我国宏观经济增速持续下行叠加外部经贸摩擦的加剧为研究我国系统性金融风险提出了现实的需要,商业银行作为当前我国金融体系运转中的主导力量,其系统性风险度量及其影响因素自然就成为我国金融宏观审慎管理领域的研究热点。本文首先利用Brownlees和Engle（2017）提出的系统性风险指数SRISK方法,对16家大型上市银行2011-2020年的资本短缺度SRISK值进行计算,针对SRISK方法只能适用于上市银行的缺陷,本文用机器学习的方法之一---改进的KNN方法又对100家非上市银行进行了SRISK估算,并对国有上市银行、股份制上市银行、城市上市银行以及非上市商业银行进行了系统性风险贡献度SRISK%比较,全面地评估了我国银行系统的风险状况,使SRISK方法的应用范围大大拓宽,这也是本文的创新点之一。然后本文根据商业银行的贷款结构分布在众多行业且随着十二五、十三五以来我国经济结构调整紧密变化的特点,将贷款划分为传统行业贷款、高新技术贷款、消费贷款三个部分作为核心解释变量与计算出的SRISK值进行了回归分析。通过本文的研究工作,得出了以下结论:第一,我国国有五大银行对系统性风险贡献度SRISK%占比最大,对系统性风险的贡献度大于上市股份制、城市商业银行和非上市银行之和,国有银行中对系统性风险平均贡献度最大的是农业银行和工商银行。但是从整体贡献度的变化趋势来说,国有五大银行在2011-2020年期间的系统性风险贡献度SRISK%在显著下降,上市股份制、城市商业银行以及未上市商业银行的风险贡献度在逐渐增大;第二,在商业银行贷款结构分布中,传统行业因为近年来产能过剩造成资产质量下降,商业银行对其贷款的增加会显著提升银行的系统性风险;高新技术则是供给侧改革需要扩大供给的领域,具有一定的稀缺性,资产质量往往较高,商业银行对其贷款的增加会显著降低银行的系统性风险;消费贷款是商业银行总贷款中近年来增长最为迅猛的部分,本文通过回归分析发现消费贷款的过快增长显著增加了银行的系统性风险,需要引起监管部门的特别注意;第三,本文通过对国外历史上金融去杠杆的经验教训的分析,得出商业银行以降低整体的杠杆率为目标,并不是化解系统性金融风险的办法,商业银行杠杆率高企是一个经济体处于高速增长阶段伴生的必然现象,降低商业银行系统性风险更应该关注的是杠杆的结构质量问题。