信贷结构是指信贷资金的投放与运用在不同区域、不同产业、不同行业以及不同期限上的配置与配比。在我国，由于银行逐利性质的强化、泛金融类产品竞争的加剧、监管部门施加的不良贷款指标双降压力以及银行内部评级机制覆盖率过低等复合因素的作用，导致我国商业银行的信贷结构呈现出明显的向部分行业、部分区域等集中的现象。特别是金融危机之后，国家层面的经济刺激计划使大量信贷资金流入房地产、铁路、公路等行业，加剧了这些行业的信贷集中。不过，受此类信贷结构支持的银行体系存在不稳定性，一旦发生风险的密集暴露则可能引发金融业的系统性风险。07年美国次贷危机就是例证，由于该国房地产行业贷款集中度偏高，相关监管措施的不完善，导致风险的过度累积，进而引发次贷危机，对全球经济金融都造成巨大冲击。2012年爆出的“中铁物流事件”就引爆了钢贸信贷危机，危机从华东地区向山东、华南等地区蔓延，产生的坏账规模近100亿美元，对经济稳定造成了巨大冲击。众多银行也深受这次钢贸危机的影响，其在钢贸行业放款上采取的“重担保，轻质押”的方针，放松了对实体货物的监管，造成了大量坏账，给银行业的信贷配置和监管敲响了警钟。从银行业不良贷款的分布看，批发和零售业、钢铁、水泥、煤炭、光伏、等产能严重过剩行业债务违约现象较为突出。截止2016年第四季度末，商业银行不良贷款余额15123亿元，新增不良贷款成为银行业务的“重灾区”，而不良贷款核销后给商业银行带来的利润侵蚀压力也会加大。更值得注意的是，从近期不良贷款发生的情况看，信贷风险开始出现从产能过剩企业向产业链上下游的企业和其他行业蔓延的迹象，银行承受的风险压力在不断加大。但这些行业的去产能同时也是银行优化信贷结构的历史性机遇，商业银行可以借此甩掉包袱，优化现有信贷模式和结构，从传统产业转型和新兴产业发展以及新型授信模式创新中寻找到新的增长动能。在此背景下研究商业银行的信贷集中度与银行业系统性风险的关系，有助于商业银行在经济新常态下改进信贷模式和优化信贷结构，维护金融系统的稳定，同时有助于商业银行更好地发挥金融杠杆作用，支持经济结构转型，服务实体经济发展。　　本研究主要内容包括：⑴进行了文献梳理。包括：信贷集中的内涵、形成信贷集中的原因、信贷集中度的度量方法；银行业系统性风险的内涵和测度方法；商业银行信贷集中度与系统性风险的逻辑关系及传导路径，以及影响二者之间关系的因素。⑵分析了信贷集中度的现状以及我国商业银行信贷集中的特殊成因。概括地说，我国商业银行信贷集中的成因中既有国家政策导向、地方政府干预和法律监管体系不完善的原因，也有银行信贷管理体制和考核机制及信贷领域的“羊群效应”的原因，同时也有贷款对象企业自身的原因。⑶对信贷集中度和商业银行系统性风险的测度方法进行了介绍，主要介绍了边际期望损失（MES）模型、敞口比率法和赫芬达尔-赫希曼指数法。在进行了理论分析之后提出了本文的三个研究假设：假说a：商业银行信贷行业集中度与系统性风险有正相关关系；假说b:商业银行信贷客户集中度与系统性风险有负相关关系；假说c:商业银行信贷集中度对系统性风险的影响具有累积性。⑷对样本数据来源、变量选择和模型设定进行了阐述，并基于我国16家A股上市商业银行2010年到2016年的半年度数据，经过面板数据模型的F检验和H检验，确定了采用混合效应模型来分析商业银行信贷行业集中度与系统性风险的关系，采用固定效应模型来分析信贷客户集中度与系统性风险的关系。实证的主要结论是:中国上市商业银行信贷行业集中度与其对系统性风险的贡献度之间存在正向影响关系，而信贷客户集中度与其对系统性风险的贡献度之间存在负向影响关系，同时信贷集中度对系统性风险的影响具有一定的累积性和滞后性。⑸结合本文研究和当前国内经济环境，提出三点建议，即：建立健全监管体系指标；优化信贷结构和支持新兴产业；实行名单制管理。