我国信托业自改革开放恢复以来,经历了六次行业清洗整顿,现已成为我国金融行业的四大支柱之一,对我国宏观金融市场的稳定健康发展具有重要作用。目前,我国信托业的发展已进入大资管激烈竞争、经济新常态、供给侧改革和金融科技蓬勃发展的叠加发展阶段,信托公司过去依靠政策保护和制度红利优势带来的资产大规模增长机遇将一去不复返,前期隐藏的风险将在宏观经济疲软下行换挡期逐渐暴露。另外,随着供给侧改革的深入推进,以及金融科技的高速发展,信托公司的转型过程将更富有挑战性,甚至呈现出优胜劣汰趋势。截至2017年末,信托行业资产规模高达26.25万亿元,但信托报酬率却急速下跌至0.42%,探究信托经营效率及其影响因素已是刻不容缓。基于此复杂背景,本文首先从理论上分析了信托行业的演化发展进程,接着从信托资产规模、盈利情况、信托业务收入和业务创新方面分析了信托业务的发展现状,行业发展整体趋于稳健态势,但代表经营业绩的信托报酬率持续下降。本文选取在金融领域应用最为成熟广泛,且经济意义明确和客观性较强的数据包络方法(DEA)对2013-2017年间61家信托公司进行效率测算,选取固有资产、硕博员工人数和信托费用作为投入指标,信托资产规模和业务收入作为产出指标,利用DEA-BCC模型对信托公司的技术效率和规模效率进行具体测算。研究发现,我国大部分信托公司的技术效率偏离有效状态,且公司之间的效率值存在较大差异,央企控股的信托公司拥有较好的规模效率。再者,本文从外部和内部因素两个角度,对宏观经济环境、社会信用水平、金融科技投入、人才质量水平、成本管理能力、风险管控能力和资本实力进行理论分析,接着构建Tobit面板回归模型对影响因素进行实证分析。结果表明,信托金融科技IT技术投入、风控能力、宏观经济水平、注册资本和成本管理能力对信托经营效率呈现正向关系,而人才质量则呈现与预期不相符的反向关系。最后,从金融科技角度提出改进信托经营效率的建议,即引入大数据整合行业资源,利用区块链重塑交易信任机制,通过人工智能提升服务质量,最后利用监管科技促进监管体系的完善。