本文的主要目的是为了研究坦桑尼亚银行金融中介的现状和效率,以及经济增长。该研究涉及三个关键问题:第一,坦桑尼亚金融中介机构的现状是什么样?第二,坦桑尼亚金融中介机构的运行是否有效?第三,金融中介的现状和效率是否与经济增长具有因果关系?为了对上述三个问题进行讨论,我们从50个注册的金融中介机构中挑选15个作为样本。该样本包含4类主要的金融中介结构,其中,8个来自于规模较大、资本规模较大和分支机构较多的大银行,3个中等规模的商业银行,3个非商业银行金融机构,以及1个社区银行。本研究的数据属于二手数据,为了使研究结果具有可比性和验证性,分别从坦桑尼亚中央银行出版的金融报告、世界银行、国际货币基金组织(IMF)和“全球经济集团(Global economics group)获得相关数据。该研究使用1999-2013年的面板数据评估金融中介机构是否有效。我们将股本回报率、资本回报率和净利息收益率作为金融中介机构现状的代理变量。基于以下几个原因选择面板数据回归进行分析:面板数据的技术优势能够较好的处理异质性问题;面板数据可以提供更多的数据信息、变化较多、较低的共线性、自由度较大、同时更有效。研究结果显示,坦桑尼亚的金融中介机构是有利可图的,估计参数显著,并且符合相关理论,与之前关于其他国家的研究结论相一致。然而,估计系数偏小,股本、资产和利润回报率较低。我们使用DEA和非参数的方法来衡量坦桑尼亚金融中介机构的效率。通过DEA方法衡量样本中各银行的效率,并将其与最佳前沿面进行比较。通过该比较可以得出哪些金融中介机构是有效的,哪些是无效的。主要运用CCR和BCC这两个方法,第一个方法忽略了规模回报,第二个方法整合了时期变化、规模回报。最后,我们根据这两个结果来识别银行的纯技术效率。我们使用的是放松的DEA视窗来分析金融中介的效率,该视窗可以对一段时间进行分析,为了能够获得金融市场变化的信息,我们以2年为间隔对每个银行进行评估。研究发现,当使用CCR方法时,非商业金融中介机构和社区银行是有效的,来自大银行的只有一个是有效的。当使用BCC时,最有效的5个都来自于大银行。最后,就纯技术效应而言,中等规模商业银行和非商业金融中介机构的效率排在前列,前五位中没有来自大银行的。最后一部分是为了研究金融中介机构的现状和效率与经济增长之间的因果关系。我们利用var回归模型通过toda-yamamoto方法来检验两者之间的格兰杰因果关系。我们使用股本回报率和净利息收益率作为金融中介机构现状的代理变量,将私有部门的存款和贷款作为金融中介机构代理变量的主要变量。结果显示,存款总额和经济增长之间互为因果关系;经济增长单方面影响金融中介机构的效率,金融中介结构的效率并不会影响经济增长;私人部门的贷款单方面影响经济增长,经济增长并不会影响私人部分的贷款。该结论与apergisetal.(2007)的观点一致,即经济增长的变化将会使金融部门做出较大反映