考察地区经济水平，除了看经济增长情况，还需要关注经济增长质量，也就是其技术效率水平的大小。技术效率的测算有着重要的意义，其不仅能让决策者了解地区或企业的投入产出效率，在这基础上还能进一步研究影响产出效率的因素，从而发现提高经济增长质量的办法。　　本文运用随机前沿模型来测算1996-2010年各个省市自治区的技术效率水平。在生产函数形式确定为柯布-道格拉斯生产函数后，由于该生产函数假设资本和劳动的要素生产弹性β1和β2为一个常数，这比较符合发达国家的情况，对于像中国这样正处于高速发展的发展中国家不太适用。故本文在原有模型基础上引入变系数z，假设系数β1和β2会随着变量z而改变，从而得到更加符合中国国情的变系数随机前沿模型。在推导出该模型具体计算方法后，运用其测算了历年各地区的技术效率值。为了对比，之后又利用了传统随机前沿模型以及同样经常被用来测算技术效率的DEA方法来估算了各地区相应年份的技术效率，并对这三种方法计算结果之间的异同做了分析。最后进一步研究了影响技术效率的因素，以变系数随机前沿模型测算出的技术效率值为因变量建立固定效应面板模型，重点考察了金融发展、产业结构和经济对外开放度这些因素对中国区域经济技术效率的影响。　　本文主要的结论为:从各个地区历年技术效率水平来看，广东、浙江和福建技术效率基本都排在前列，而青海、内蒙古和海南技术效率水平都较低。进一步分析东、中和西部这三个区域的技术效率情况，发现从东部到西部技术效率依次下降。此外，从1996年到2010年东、中和西部技术效率水平均有较大的提升，但在2002年到2005年这段时间技术效率水平却存在阶段性的下降。从变系数随机前沿模型、传统随机前沿模型和DEA方法计算结果对比情况发现，在传统随机前沿模型中引进变系数后，估算结果得到了一定的修正，技术效率值有所下降，而且对最近这些年份的技术效率值修正程度较大。而DEA模型估算出的结果要明显小于变系数和传统随机前沿模型的估算值，而且他们之间存在显著的差异。另外，虽然这三种方法估算的技术效率值之间存在一些差别，但他们之间测算出的技术效率排序却存在一致性。从影响技术效率因素的研究中发现，金融发展方面，贷款相对地区生产总值的比重增加能促进地区技术效率的改善。产业结构方面，第三产业占地区生产总值比重越高，越有利于提高地区技术效率水平。利用外资方面，外商直接投资额占地区生产总值比重提高并不会促进技术效率的提高。国际贸易方面，进口额占地区生产总值比重提高不利于技术效率水平的提高，而出口和技术效率之间并没有显著的关系。