国际统计学与数据科学领域最负盛名的期刊Journal of the American Statistical Association（JASA）最新发表了一项由中国学者领衔的重要研究成果。该研究由中国科学技术大学管理学院教授陈刘军、复旦大学管理学院教授黎德元、中国科学院大学经济与管理学院教授张正军共同完成。文章题为“Systemic and Systematic Risks-Driven Marginal Expected Side-effect”（系统性与系统风险驱动的边际期望副效应）。

文章在理论上首次将系统性风险（systemic risk，由系统内部脆弱性引发）与系统风险（systematic risk，由内外部共同冲击引发）纳入统一的边际期望损失框架，提出了一个可广泛应用于金融、宏观经济、气候、能源供应链、地缘政治、公共卫生、制造系统、数据资产、应急管理及人工智能安全等复杂系统的风险测度。

尽管文章以风险（side-effect）立题，但其方法学结构天然支持逆转应用，即研究系统性与系统收益驱动的边际期望正效应（SyS2MEP）。在系统性与系统风险驱动的边际期望副效应中，研究者关注的是当系统发生极端压力事件（如市场崩盘、供应链中断、疫情暴发）时，某一成员单位的条件期望损失。若将损失变量替换为收益、产出、韧性恢复能力、正向健康结局等指标，则同一套极值依赖结构与估计理论可直接用于测度：系统性冲击（带动）下的边际收益贡献、系统风险暴露下的政策正效应，以及系统内部关键节点对整体恢复的正向溢出效应。

这一逆用并不只是符号替换，而是依赖于论文中已完整建立的三变量尾部依赖模型（个体、系统指数、系统极大值指数），以及针对尾部相关与尾部独立两种情形分别构建的估计量与渐近理论。示例如下。

半导体供应链受到地缘政治冲击时，不同零部件供应商对整机产出的边际正效应如何评估？设X为某供应商的产出（正效应变量），Y为全行业平均产出（系统指数），Z为全行业最小产出（系统性指数，代表瓶颈节点）。SyS2MEP定义为：当系统处于尾部高产出状态或瓶颈节点突破阈值时，该供应商的预期正效应。若估计结果显著高于均值，说明该供应商是系统韧性的正向杠杆而非风险来源。政策含义是，补贴应优先投向SyS2MEP高的节点。

在金融系统极端冲击下，某一数据要素（如实时交易数据）对系统恢复的边际正效应，可以通过论文中的尾部依赖或尾部独立估计量进行估计。若结果显著为正，说明该数据资产在极端事件中不是成本，而是系统性正效应资产。

三位作者指出，风险与收益在极值框架下是对偶的。SyS2MEP为“谁在危机中最有价值”提供了第一个非参数、可估计的量化工具，可进一步扩展至气候适应、能源安全、产业链韧性及公共政策设计等领域。