本文基于复杂网络视角研究金融科技风险传染问题,以16家金融科技机构组成的金融科技行业和6个传统金融行业为数据基础,运用GJR（1,1）-Sk T（v,λ）模型先全面测度金融科技子行业和金融科技机构之间的时变波动性,接着使用DCC-GARCH-Co Va R方法构建模型来测度金融科技子行业和金融科技机构之间的系统性风险溢出效应,然后利用高维R-Vine Copula模型来刻画金融科技机构之间的关联网络特征,再对网络中各个风险源和传染路径使用格兰杰因果检验,最后根据影响深度（系统性风险溢出效应）和影响广度（关联网络地位）来研究识别金融科技行业和机构的风险传染路径。同时,选取传染网络的中心代表机构——中科金财作为案例研究,从业务逻辑和财务数据的角度进一步刻画出金融科技风险的传染效应。研究结果显示:相较于国有银行业、股份制银行业、保险行业、证券行业、信托行业和其他非银金融行业,金融科技行业的时变波动性最大;而在金融机构中汇金股份的时变波动率最大,中嘉博创的时变波动率相对最低;除了其他非银金融外,金融科技对其它行业的系统性风险溢出大于其受到的系统性风险溢入,其中以金融科技与国有银行间的系统性风险的溢出溢入值最小;组成金融科技机构的金融科技综合服务类、数据中心综合服务类、证券服务类和系统服务类中风险传染最大的分别是:银之杰对中科金财、汇金股份对恒宝股份、东方财富对同花顺、恒生电子对金证股份;构建相依网络结构,可以发现金融科技机构之间存在明显的以业务为聚集的核心,中科金财、恒宝股份、东方财富和金证股份分别位于网络中心位置。相关监管机构可以清晰识别出金融科技各机构间的风险传染路径,从而加强对它们的宏微观审慎管理,运用科技监管等多种方法,从业务联系上针对传染路径运用不同的方法分类重点的监管,提高监管效率,有助于建设具有中国特色的金融科技风险治理框架和模式。同时引导金融科技行业搭建业务、技术、数据融合联动的一体化运营平台。