过去的20年是中国经济迅速发展的一个重要阶段，在宏观经济领域的众多研究都将经济增长的质量问题作为研究重点，其中通过采用索洛余量来核算TFP进而衡量技术进步带来的经济增长成为主要的研究方式。但是这种核算方式具有很大的局限性，主要表现在假设市场完全有效，没有任何的效率损失。本文在研究的过程中作出了改进，其中最重要的一点就是承认实际经济运行中尤其是金融市场中存在着金融摩擦，并且市场中所有的企业被区分成金融限制型企业以及非金融限制型企业，由于金融摩擦的存在导致资本在这两种类型企业之间的分配并不能够像理想化市场中那样有效，于是出现了导致经济效率损失的资本误配。如何能够降低这种资本误配成为是否能够提高潜在经济效率的关键。本文通过研究发现当这样一个非理想化的经济在遇到包含着未来生产技术提高信息的冲击的时候，该信息冲击能够显著的降低两种类型企业之间的资本边际生产率的差距，即说明这样的信息冲击能够减少资本误配，最终反映在宏观层面就是整体的TFP会显著的提高。同时通过与实际的经济周期之间的对比发现了一个现象：即当经济处于繁荣期时两种类型企业之间的资本边际生产率的差异会缩小，反之经济处于萧条不景气时期则这种资本边际生产率的差异会明显的扩大，这也从另一个角度反映了资本误配程度与经济周期之间的一种负相关关系。本文第一部分主要对于目前的研究现状进行归纳总结，并且提出本文的思路。第二部分构建一个非完全理想化的动态随机一般均衡经济模型，在其中存在着金融摩擦，并且对经济中各个部门以及参与者的行为进行刻画。第三部分通过比较求解动态随机一般均衡模型的几种方法的优劣之后选择参数校准法，对于模型中涉及到的各个参数进行校准确定，最后通过Toolkit工具在Matlab中实现稳态的数值解。第四部分首先对处于稳态的经济模型加上一个信息冲击，从而考察这个冲击对各个宏观经济变量带来的影响。其次将本文构建的存在金融摩擦的经济模型和一个完全理想化的经济模型放在一起面对同样的信息冲击之下，考察各自的变动程度从而确定出金融摩擦在这个过程中的贡献程度。最后，将本文模型中相关的参数进行调整之后加以相同的信息冲击从而考察参数改变对于模型稳定性的影响。第五部分是实证检验部分，主要利用1992-2012年间中国A股上市公司的公开财务数据以及这些年份的宏观经济数据对本文所构建的模型有效性和结论的准确性进行验证。其中的关键点之一在于对每一年的上市公司都按照相关的标准区分成为金融限制型企业和非金融限制型企业，之二在于确定这两种类型企业之间的资本边际生产率的差异。通过第五部分的实证数据分析，最终的结论能够有效的支撑本文提出的关于金融摩擦重要性的观点，同时也证明了本文模型的有效性。第六部分主要分析了本文在研究过程中的一些不足，并且对实际经济政策提出相关建议。