党的十九大报告提出,“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。全要素生产率（TFP）主要用于刻画科学技术进步、技术效率和规模效应对经济增长的贡献,是国民经济增长的重要推动力,与国家经济的发展息息相关,备受各级政府和科技工作者的关注。而TFP是一个描述性指标,具有不可观测性,关于其测度方法也没有统一的标准。本文着力研究TFP测度以及应用问题,主要内容如下:（1）本文提出随机前沿法（SFA）和数据包络法（DEA）相结合的方法测度TFP,克服了现有文献中存在的估算误差和分解有偏问题。首先基于SFA估算出技术效率和技术进步,再结合DEA-Malmquist生产率指数,测度出我国31个省区市在2001-2019年的TFP指数。并利用Kernel核密度估计分析各省TFP时序动态分布特征。由结果知TFP指数总体呈下降趋势的,根据核密度估计曲线可以看出随着时间的推进,各省区市间TFP绝对差异呈现出扩大的态势;（2）针对测度过程中由于产出、投入要素数据的选取标准不一导致的TFP结果存在很大差异的问题,本文对产出变量GDP进行平减指数处理,以消除价格因素的干扰;对劳动投入变量进行同质化处理,以避免因区域差异及劳动者内部结构不同导致对有效劳动投入的高估;（3）为了探究我国各区域的空间关联性与空间溢出效应,本文采用探索性空间数据分析（ESDA）法对TFP的空间分布和集聚性进行研究。由空间相关性检验结果可知大部分省区市存在显著高集聚和低集聚的空间正相关现象。（4）为了探究TFP的影响因素,本文利用空间杜宾模型从技术进步、产业结构、制度变迁、经济发展水平、外资利用情况及自主创新等角度分析我国TFP的影响机制。由结果可知,经济发展水平、外资利用程度、技术创新以及自主创新对TFP的提升有促进作用;制度变迁对TFP的增长有阻碍作用;而产业结构对TFP的影响并不显著。本文为测度TFP提供了一个可借鉴的测度流程,丰富了各领域TFP研究的方法,为投入、产出指标处理方面提供了参考,有助于更加客观的评估我国经济增长效率,对各级政府制订经济发展战略提供可参考依据。