李 剛 徐以強 吳 巖 焦 陽 劉筱慧

（東北大學工商管理學院，沈陽 110819）

引 言

“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”是中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的重要指引，金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革則是其中的關(guān)鍵一環(huán)，其不僅關(guān)系到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩化解和沉淀資源釋放，實質(zhì)上也是推動新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)支撐［1］。金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革要想取得成效，必須對我國金融行業(yè)有一個清晰的認識，其中，對于金融技術(shù)效率的準確測算及影響因素分析具有重要意義。經(jīng)濟學意義上的技術(shù)效率是指投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，在既定投入下實現(xiàn)產(chǎn)出最大化，或者在生產(chǎn)既定的產(chǎn)出時實現(xiàn)投入最小化。前者是從產(chǎn)出的角度出發(fā)去定義技術(shù)效率［2］，后者是從投入的角度出發(fā)去定義技術(shù)效率［3］。對金融行業(yè)相關(guān)效率的測算一般有參數(shù)化方法和非參數(shù)化方法，參數(shù)化方法的代表方法是隨機前沿分析方法（SFA），非參數(shù)化方法的代表方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。Hu等［4］使用DEA方法測算我國各?。▍^(qū)、市）的金融業(yè)資源配置效率，Wang等［5］使用DEA方法，對我國各?。▍^(qū)、市）金融效率進行了測度，Wild［6］同時使用DEA和SFA方法對歐元區(qū)的金融市場效率和風險聚集效應(yīng)進行了研究，楊鷺和艾洪德［7］使用DEA方法對我國15家商業(yè)銀行的普惠金融效率進行了研究。王韌和李志偉［1］在對我國金融技術(shù)效率的異質(zhì)性特征和產(chǎn)業(yè)傳導機制進行研究時選擇了SFA方法中的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對金融技術(shù)效率進行了測算。Al－Gasaymeh［8］使用 SFA 方法測算了海灣合作委員會國家2007～2014年期間的銀行成本效率。Chen和Lu［9］使用SFA方法研究了宏觀經(jīng)濟因素對我國城市銀行效率的影響。Shamsuddin和 Dong［10］使用SFA方法中的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對澳大利亞1985～2008年市銀行的效率進行了實證研究。Shokr和 Al－Gasaymeh［11］研究埃及貨幣政策與銀行貸款和商業(yè)銀行成本效率的關(guān)系，選擇SFA方法測算了商業(yè)銀行的成本效率。

金融技術(shù)效率的影響因素方面，Thanh［12］使用歐洲的數(shù)據(jù)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融發(fā)展之間的關(guān)系進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)和公共部門的數(shù)字化水平以及個人的數(shù)字技能在金融發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵的作用，數(shù)字化可以顯著提高金融化的深度和效率。Mignamissi和Djijo［13］使用部分非洲國家的數(shù)據(jù)對數(shù)字鴻溝與金融發(fā)展之間的關(guān)系進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)信息通信技術(shù)的鴻溝嚴重阻礙了非洲國家金融的發(fā)展。程翔等［14］通過研究我國金融發(fā)展水平的空間差異與影響因素，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展水平、科技發(fā)展水平對我國區(qū)域金融發(fā)展具有顯著的正向作用，科技發(fā)展水平極大地促進了金融行業(yè)的發(fā)展。史恩義［15］認為，政府在金融發(fā)展中起到了積極的作用，但政府干預過多會造成金融抑制。

綜上分析可知，在金融技術(shù)效率測度方面，王韌和李志偉［1］、趙金樓等［16］認為，DEA 在具體操作時不考慮隨機誤差項的影響，而且不能對達到技術(shù)效率的單元進行比較，而SFA可以有效避免這些不足。邢宏洋等［17］認為在使用SFA方法時，關(guān)鍵問題在于生產(chǎn)函數(shù)的選擇。張友棠和楊柳［18］為了避免生產(chǎn)函數(shù)選擇上的隨意性，使用假設(shè)檢驗方法來確定合適的生產(chǎn)函數(shù)。程慧平等［19］也使用假設(shè)檢驗來確定適宜的生產(chǎn)函數(shù)形式。基于此，本文借鑒張友棠和楊柳［18］、程慧平等［19］選擇生產(chǎn)函數(shù)的做法，對我國各?。▍^(qū)、市）金融技術(shù)效率進行研究。在金融技術(shù)效率影響因素的分析方面，很少有學者考慮普惠金融發(fā)展水平和高等教育水平。因此，本文除了研究政府干預力度和科技發(fā)展水平的作用效果之外，還試圖探究普惠金融發(fā)展水平以及高等教育水平對金融技術(shù)效率的作用效果。

1 研究方法

1.1 金融技術(shù)效率測度方法

本文選擇Battese和Coelli［20］提出的針對面板數(shù)據(jù)的隨機前沿模型（SFA）來測算我國30個省（區(qū)、市）的金融技術(shù)效率，該模型如式（1）所示：

式 （1）中，yit表示第i個研究對象在第t年的產(chǎn)出，f（xit；β；t）表示生產(chǎn)前沿面，xit表示第i個研究對象在第t年的投入，i＝1，2，…，I；t＝1，2，…，T，β是待估計參數(shù)。vit表示隨機誤差項，用來說明統(tǒng)計噪聲，uit表示無效率項，用來表示研究對象實際達到的效率與生產(chǎn)前沿面之間的差距。對式 （1）兩邊取對數(shù)，得到式 （2）：

在確定最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)時，借鑒張友棠和楊柳［18］、程慧平等［19］的做法，使用廣義似然比統(tǒng)計量進行假設(shè)檢驗。假設(shè)通過廣義似然比統(tǒng)計量進行假設(shè)檢驗所確定的最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)如式 （3）所示：

式 （4）中，γ為待估參數(shù)，γ越大表示技術(shù)無效率項越明顯，這時使用隨機前沿分析方法越合理。一般來說，要求γ應(yīng)該大于0.5［21］。

參考王韌和李志偉［1］的做法，將金融技術(shù)效率分解為前沿技術(shù)進步（FTP）和前沿技術(shù)利用效率（TE）。設(shè)第i個研究對象的金融前沿技術(shù)利用效率為TEi，如式 （5） 所示：

對式 （3）中的變量t求導數(shù)，得到FTP表達式如式 （6）所示：

1.2 金融技術(shù)效率影響因素分析方法

Pitt和Lee［22］最先嘗試將隨機前沿模型的相關(guān)變量與影響因素一同回歸，證明了基于隨機前沿對相關(guān)效率的影響因素進行分析的方法是科學有效的。Battese 和 Coelli［23］改進了 Pitt和 Lee［22］的做法，使得隨機前沿分析方法進行影響因素分析時更簡便和穩(wěn)定。因此，本文選擇使用Battese和Coelli［23］提出的模型研究我國金融技術(shù)效率的影響因素，回歸模型如式 （7）所示：

式 （7）中，uit表示無效率項，用來表示研究對象實際達到的效率與生產(chǎn)前沿面之間的差距，表示第i個研究對象的第n個影響因素在第t年的取值，εit表示隨機擾動項。

為了避免遺漏影響金融技術(shù)效率的變量［18］，本文構(gòu)建一步法金融技術(shù)無效率模型，將影響金融技術(shù)效率的各因素與隨機前沿模型中的其他因素一同回歸，即將式 （3）和式 （7）進行合并確定影響因素與金融技術(shù)效率之間的關(guān)系，具體如式 （8） 所示：

2 中國省際金融技術(shù)效率測度分析

2.1 變量與數(shù)據(jù)

本文參考徐曉光等［24］、王韌和李志偉［1］的做法，選取金融業(yè)增加值作為金融體系的產(chǎn)出指標。綜合王韌和李志偉［1］、張?zhí)N萍等［25］、馬正兵［26］的研究，選取金融業(yè)年末人民幣貸款余額、金融業(yè)固定資產(chǎn)投資存量和金融業(yè)城鎮(zhèn)單位平均從業(yè)人數(shù)作為投入變量。其中，金融業(yè)固定資產(chǎn)投資存量采用永續(xù)盤存法計算，以2008年為基準年。所有原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國人民銀行各省分行網(wǎng)站和《中國金融統(tǒng)計年鑒》（基于數(shù)據(jù)的可獲得性，西藏及港、澳、臺地區(qū)未包括在內(nèi)）。

2.2 金融技術(shù)效率測度分析

本文首先選擇完整形式的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，該生產(chǎn)函數(shù)的具體形式如式 （9）所示：

式 （9）中，yit表示第i個研究對象在第t年的金融業(yè)增加值，Lit、Fit和Nit含義見表1。t表示具體的年份，vit表示隨機誤差項，用來說明統(tǒng)計噪聲，uit表示無效率項，用來表示研究對象實際達到的效率與生產(chǎn)前沿面之間的差距。

利用Frontier4.1軟件，得到式 （9）的估計結(jié)果如表1所示。由表1可知，γ等于0.74，在1%的顯著性水平下顯著，表明存在技術(shù)無效率項，且占主導地位，這說明使用隨機前沿分析方法是合理的。

表1 超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型估計結(jié)果

本文使用廣義似然比統(tǒng)計量進行假設(shè)檢驗，其統(tǒng)計量λ＝－2［L（H0）－L（H1）］，其中L（H0）和L（H1）分別是原假設(shè)和備選假設(shè)的似然函數(shù)值。檢驗統(tǒng)計量λ服從混合卡方分布，自由度是受約束的變量個數(shù)。假設(shè)檢驗的目的分別是檢驗超越對數(shù)函數(shù)是否適合金融技術(shù)效率的測算；生產(chǎn)要素之間是否有替代效應(yīng)；考察期內(nèi)是否存在技術(shù)進步；技術(shù)是否呈中性以及無效率項是否存在。假設(shè)檢驗過程的參數(shù)估計結(jié)果及假設(shè)檢驗結(jié)果如表2和表3所示。

表2 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的估計結(jié)果

續(xù) 表

表3 模型假設(shè)檢驗結(jié)果

由于模型4被拒絕，故模型3為假設(shè)檢驗確定的最優(yōu)模型。由模型3確定的最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)的形式如式 （10）所示。模型3中，γ＝0.74，且值在1%的水平下顯著，表明本文選用SFA測算各?。▍^(qū)、市）金融業(yè)技術(shù)效率較為合適。式 （10）中所有變量定義與式 （9）相同。

由最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)計算得到的30個省（區(qū)、市）2008～2020年的FTP和TE的均值在各?。▍^(qū)、市）上的變化如圖1所示。通過該圖可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)TP在30個?。▍^(qū)、市）之間無變化，一直保持高度的穩(wěn)定，而TE則變化較為明顯。這說明國內(nèi)不同地區(qū)金融行業(yè)所面對的政策和技術(shù)環(huán)境并無明顯差異，但是不同區(qū)域的金融業(yè)對于制度完善或技術(shù)創(chuàng)新的吸收轉(zhuǎn)化能力則存在明顯差異，前沿技術(shù)利用效率TE主導著我國金融體系的投入產(chǎn)出效率，對金融技術(shù)效率的研究應(yīng)該把重點放在前沿技術(shù)利用效率TE上?；诖?，本文后續(xù)將主要圍繞金融前沿技術(shù)利用效率的變化趨勢以及影響因素展開分析。

圖1 中國金融技術(shù)效率各構(gòu)成要素的區(qū)域?qū)Ρ?/p>

通過表4可知，金融前沿技術(shù)利用效率超過全國均值的?。▍^(qū)、市）有14個，包括：北京、天津、山西、黑龍江、上海、江蘇、福建、河南、湖北、廣東、廣西、重慶、寧夏和新疆。其中，金融前沿技術(shù)利用效率值最高的省（區(qū)、市）為上海市，效率值為0.9706，效率值最低的?。▍^(qū)、市）為甘肅省，為0.4707。分區(qū)域看，東、中、西部地區(qū)金融前沿技術(shù)利用效率的均值分別為0.7042、0.6306、0.6503，東部地區(qū)金融前沿技術(shù)利用效率的均值最高，中部地區(qū)金融前沿技術(shù)利用效率的均值最低。

表4 各省金融前沿技術(shù)利用效率值

由圖2和圖3可知，我國整體及各地區(qū)的TE值從2008～2020年一直處于上升的趨勢，這表明我國金融行業(yè)近些年隨著各種技術(shù)的進步，通過自身的改革，不斷提升自身對有利環(huán)境的吸收轉(zhuǎn)化能力，對投入資源的利用能力，提高了自身的運營效率。其中中部地區(qū)的增長率最大，東部地區(qū)的增長率最小。由于東部地區(qū)金融業(yè)相比而言較為發(fā)達，通過技術(shù)的改進、政策的調(diào)整等措施對TE的提升并不會產(chǎn)生明顯的影響，而中部地區(qū)TE最低，這時在某一方面的改進，如技術(shù)方面，都會對TE的提升產(chǎn)生巨大的影響，最終出現(xiàn)了東部地區(qū)TE的增長率小于中部地區(qū)的情況。

圖2 各區(qū)域TE隨時間變化趨勢圖

圖3 各區(qū)域TE增長率隨時間變化趨勢圖

通過圖3可知，我國各區(qū)域TE的增長率從2008～2020年一直處于下降趨勢。這種現(xiàn)象說明了我國政府近些年在金融行業(yè)的改革取得了一定的成效。近些年提出了諸多關(guān)于金融業(yè)服務(wù)實體經(jīng)濟、服務(wù) “三農(nóng)事業(yè)”方面的政策，力求使金融行業(yè)向其他行業(yè)讓利。諸多政策的實施，對金融行業(yè)的盈利水平會產(chǎn)生直接的影響。近些年，金融行業(yè)的準入門檻也在降低，使得很多民間資本進入該行業(yè)，無形之中增加了金融行業(yè)的競爭力度，使得金融行業(yè)的壟斷程度不斷降低，進而對金融行業(yè)的盈利能力會產(chǎn)生很大的影響。各種因素有效遏制了金融行業(yè) “脫實向虛”，增加金融行業(yè)的競爭力，同時勢必會對TE的提升產(chǎn)生一定的抑制作用，出現(xiàn)TE的增長率逐年下降的趨勢。同時本文發(fā)現(xiàn)，從全國整體情況來看，2019～2020年TE的增長率相比2018～2019年下降趨勢最為明顯，這表明2020年新冠肺炎疫情對金融業(yè)TE的增長起到了嚴重的抑制作用，整個金融業(yè)都受到了新冠肺炎疫情的影響。

3 金融技術(shù)效率的影響因素分析

3.1 變量與數(shù)據(jù)

由前文可知，我國各?。▍^(qū)、市）金融技術(shù)效率的差異主要來源于金融前沿技術(shù)利用效率TE，因此，本節(jié)主要對TE的影響因素進行分析。本文選取的影響因素為政府干預力度、普惠金融發(fā)展水平、科技發(fā)展水平和高等教育水平。以上影響因素數(shù)據(jù)的時間跨度為2008～2020年。

政府干預力度：史恩義［15］通過分析認為，政府在金融發(fā)展中有積極的作用，但政府干預過多容易造成金融抑制。劉新平［27］通過分析指出，政府干預與信貸規(guī)模并非簡單的線性關(guān)系，而是呈現(xiàn)正 “U”型關(guān)系。根據(jù)上述研究結(jié)論，本文認為政府干預力度與金融前沿技術(shù)利用效率之間可能存在非線性關(guān)系，即可能呈現(xiàn)正 “U”型或者倒 “U”型的關(guān)系。本文借鑒張璟和沈坤榮［28］的做法，使用地方財政支出與財政收入的比值來衡量政府的干預程度。

普惠金融發(fā)展水平：部分學者認為我國普惠金融的發(fā)展抑制了絕大部分普惠金融機構(gòu)的發(fā)展。本文認為普惠金融初衷一定是可持續(xù)的，是包含金融行業(yè)在內(nèi)的全面普惠，普惠金融的發(fā)展并不會持續(xù)抑制金融行業(yè)的發(fā)展，普惠金融的發(fā)展水平與TE可能存在非線性的關(guān)系。本文所使用的各?。▍^(qū)、市）普惠金融發(fā)展水平數(shù)據(jù)來源于李瓊等［29］的研究。

科技發(fā)展水平：程翔等［14］研究發(fā)現(xiàn)，科技發(fā)展水平對金融發(fā)展具有顯著的正向影響，科技發(fā)展水平對金融業(yè)的發(fā)展起到關(guān)鍵作用。本文使用各?。▍^(qū)、市）財政科學技術(shù)支出與各省（區(qū)、市）財政支出的比值作為衡量科學技術(shù)發(fā)展水平的指標。

高等教育水平：習總書記強調(diào)，人才是社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的 “領(lǐng)跑者”。金融業(yè)的人才是我國深化金融業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的基礎(chǔ)和保障，而高等教育的支持是不可或缺的。綜上可見，高等教育水平是金融行業(yè)發(fā)展的重要影響因素，其影響著金融行業(yè)吸收轉(zhuǎn)化有利因素的能力，進而影響著金融業(yè)的投入產(chǎn)出效率。本文使用每萬人中高等教育的在校生人數(shù)來衡量各?。▍^(qū)、市）的高等教育水平。

各影響因素的具體情況以及描述性統(tǒng)計如表5所示。

表5 影響因素指標說明及描述性統(tǒng)計

3.2 影響因素分析

考慮到指標之間的獨立性問題，本文使用方差膨脹因子（VIF）進行指標的多重共線性檢驗。各影響因素VIF的均值為1.989，且最大值為2.463，遠小于10，故指標間不存在多重共線性。本文構(gòu)建一步法金融技術(shù)無效率模型，如式 （11）所示。使用Frontier4.1軟件對式 （11）進行回歸擬合，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 影響因素回歸系數(shù)表一

由表6可知，政府干預力度的二次方系數(shù)不顯著，這說明政府干預力度與金融前沿技術(shù)利用效率之間不存在正 “U”或倒 “U”型關(guān)系，政府干預力度與金融前沿技術(shù)利用效率之間可能存在線性關(guān)系。因此，重新對影響因素進行回歸擬合，結(jié)果如表7所示。

表7 影響因素回歸系數(shù)表二

政府干預力度與技術(shù)無效率項的系數(shù)為0.0236，且在5%顯著性水平下顯著，表明政府干預會限制金融前沿技術(shù)利用效率的提升。由上文可知，我國出臺的一些金融行業(yè)政策法規(guī)會限制金融前沿技術(shù)利用效率的提升，使其增長率逐年降低，通過影響因素的分析更加有力地證明了這一觀點。

普惠金融發(fā)展水平與技術(shù)無效率的一次方和二次方系數(shù)分別為1.2493和－2.8534，且在1%的顯著性水平下顯著，表明我國普惠金融發(fā)展水平與TE具有明顯的 “U”型關(guān)系，即當普惠金融發(fā)展水平較低時，普惠金融的發(fā)展會對金融業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。而當普惠金融發(fā)展水平較高時，普惠金融的發(fā)展會對金融業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生促進作用。李金龍和王穎純［30］研究發(fā)現(xiàn)，很多普惠金融機構(gòu)利潤率較低，自身可持續(xù)發(fā)展難以為繼。本文的研究結(jié)論可以很好地解釋以上學者的研究結(jié)論。我國普惠金融事業(yè)目前還處于探索階段，很多理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗還不成熟，普惠金融的發(fā)展會增加金融行業(yè)的成本，降低其運作效率。當普惠金融發(fā)展水平較高時，由于金融行業(yè)的普惠作用，使得低收入群體的整體發(fā)展水平不斷提高，社會弱勢一方的快速發(fā)展會使得整個社會發(fā)展水平得到巨大的提升，對金融行業(yè)產(chǎn)生巨大的反哺作用，進而使得金融行業(yè)的技術(shù)效率得到提升。高發(fā)展水平的普惠金融對金融行業(yè)產(chǎn)生促進作用是普惠金融可持續(xù)發(fā)展的必然要求，普惠金融應(yīng)是包含金融行業(yè)在內(nèi)的全面普惠。金融行業(yè)讓利于其他行業(yè)、小微企業(yè)和低收入人群，并不是要讓金融行業(yè)徹底破產(chǎn)，而應(yīng)該是金融行業(yè)和服務(wù)對象之間的 “雙向互利”，只有這樣，普惠金融才能持續(xù)健康地發(fā)展下去。

科技發(fā)展水平與技術(shù)無效率項的系數(shù)為－2.9464，且在5%的顯著性水平下顯著，表明科技發(fā)展水平對我國金融前沿技術(shù)利用效率的提升具有顯著的正向作用，這與程翔等［14］得出的結(jié)論相同。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能以及 “互聯(lián)網(wǎng)＋”的發(fā)展，金融行業(yè)正在發(fā)生著深刻的變化。對于金融業(yè)本身來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)的利用，使得金融行業(yè)更加了解客戶的需求，所做出的決策更加科學合理化。人工智能系統(tǒng)和智能化設(shè)備的使用取代了很多手工作業(yè)，提高了金融行業(yè)的運行效率，減少了因錯誤操作而造成的損失；另外，科技的進步使得整個社會的運行效率提升，各行各業(yè)與金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)往來效率更高?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，金融行業(yè)應(yīng)該充分利用科技的發(fā)展，提高自身的前沿技術(shù)利用效率，進而提升投入產(chǎn)出效率，同時降低運營成本。

高等教育水平與技術(shù)無效率的系數(shù)為－0.0005，且在1%的顯著性水平下顯著，表明高等教育水平對我國金融前沿技術(shù)利用效率的提升具有顯著的正向作用，進一步表明人才是社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的 “領(lǐng)跑者”，是我國經(jīng)濟社會發(fā)展不可缺少的重要資源。隨著我國金融行業(yè)對外開放的腳步不斷加快，金融領(lǐng)域的改革不斷深入，金融行業(yè)一些問題逐漸凸顯出來，以銀行主導的金融領(lǐng)域效率低下、行業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等問題呼喚金融管理人才和科技人才。高等教育，尤其是金融領(lǐng)域的高等教育應(yīng)著眼中國金融領(lǐng)域現(xiàn)實需求，培養(yǎng)既具有世界眼光，又能解決中國實際金融問題的高層次人才，推動中國金融行業(yè)不斷向前。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

本文通過刪除特殊值以及使用部分樣本進行回歸兩種方式進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表8和表9所示。由表8和表9可知，對TE具有顯著影響的各因素回歸結(jié)果與表7一致。因此，本文得出的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表8 影響因素穩(wěn)健性檢驗一

表9 影響因素穩(wěn)健性檢驗二

4 結(jié)論與啟示

本文使用隨機前沿分析方法對金融業(yè)技術(shù)效率及影響因素進行了研究。首先將金融業(yè)技術(shù)效率分解為前沿技術(shù)進步（FTP）和前沿技術(shù)利用效率（TE），然后使用隨機前沿分析方法分別測度了FTP和TE。在對影響因素進行分析時，除了選擇一些傳統(tǒng)的影響因素之外，還將高等教育水平以及近幾年的研究熱點普惠金融作為影響因素，探究了其對金融技術(shù)效率的作用效果。在應(yīng)用隨機前沿分析方法時，使用了廣義似然比的假設(shè)檢驗來確定具體生產(chǎn)函數(shù)形式。本文得出以下結(jié)論：

（1）我國金融前沿技術(shù)利用效率TE主導著我國金融體系的投入產(chǎn)出效率，是金融業(yè)技術(shù)效率存在地區(qū)差異的根源。金融技術(shù)效率的研究重點應(yīng)放在金融前沿技術(shù)利用效率上。

（2）我國金融前沿技術(shù)利用效率TE的整體水平從2008～2020年一直處于上升趨勢，這表明我國金融行業(yè)將資源的投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力一直在上升。但是效率的增長幅度每年處于下降趨勢，本文認為，這與我國進行的金融行業(yè) “供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”有很大的關(guān)系。近些年，我國出臺了一系列糾正金融行業(yè)畸形發(fā)展的政策和措施，這在一定程度上限制了金融行業(yè)的盈利能力。金融前沿技術(shù)利用效率TE增長率的下降表明我國出臺的相關(guān)政策和措施在限制金融行業(yè)過分 “躺賺”方面起到了一定的作用。分區(qū)域看，東、中和西部地區(qū)的整體金融前沿技術(shù)利用效率TE存在一定的差異，其中東部地區(qū)平均效率最高，中部地區(qū)平均效率最低，這一現(xiàn)象從2008～2020年一直未發(fā)生變化。

（3）從全國整體情況看，政府干預力度對金融前沿技術(shù)利用效率TE有明顯的抑制作用。普惠金融的發(fā)展與TE有明顯的正 “U”型關(guān)系，當普惠金融發(fā)展水平較低時，隨著普惠金融的發(fā)展，金融前沿技術(shù)利用效率TE會下降，普惠金融的發(fā)展會對金融業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。而當普惠金融發(fā)展水平較高時，隨著普惠金融的發(fā)展，金融前沿技術(shù)利用效率TE會呈現(xiàn)上升趨勢，普惠金融的發(fā)展會對金融業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生促進作用?？萍及l(fā)展水平和高等教育水平與金融前沿技術(shù)利用效率TE均有明顯的正向關(guān)系，在很大程度上促進了我國金融前沿技術(shù)利用效率TE的提升。以上影響因素通過對金融前沿技術(shù)利用效率的影響，間接地影響了我國金融行業(yè)的投入產(chǎn)出效率。