我国正处于经济高速增长的过程中,工业始终是拉动我国经济增长的主要动力。在我国的工业化进程中,工业结构的转型升级是转变经济发展方式的重要组成部分,工业发展质量的提高、技术水平的进步对实现我国工业部门乃至整体经济持续稳定增长具有重要的现实意义。于是,如何准确地测度和分析我国工业企业技术进步的水平及动因已成为当前学术界的热点问题。时下效率研究领域使用最广泛的方法是随机前沿模型,它可以在实现效率测度的同时对生产率进行分解,同其他方法相比,随机前沿分析的假设更加符合实际的生产活动。但是随机前沿模型有一个前提假设,那就是样本企业拥有共同的技术前沿面。而我国的工业企业规模差异跨度较大,其技术水平之间极有可能存在异质性特征,即不同规模等级的工业企业可能存在不同水平的技术前沿面,如果直接使用随机前沿方法对我国工业企业的技术进效率水平进行测度,所得出的结果和推断很有可能是存在偏差甚至是完全错误的。因此,检验我国工业企业技术进步的异质性特征,并且将其考虑在内准确地测度我国工业企业的技术进步水平对准确认识我国工业企业运行状况、生产率结构、政策制定以及实现我国经济持续稳定增长都具有重要的指导意义和实用价值。本文从微观层面入手,基于中国工业企业数据库,处理并得到由2000—2009年持续跟踪的企业数据,使用含门限效应的随机前沿模型,通过将企业规模作为外生门限变量的方法来将企业间异质性考虑在内。本文分行业对样本数据进行异质性检验,然后对具有显著异质性的行业进行了技术效率的测度和生产率的分解,对结果进行简要分析以后给出相应的政策建议。主要得出如下几点结论：首先,从效率的层面上来说各行业之间存在着明显的差异变动特征,各行业之间以及各自的不同规模组之间的平均水平和变动趋势均不相同。并且往往大中规模技术组的效率水平要优于小规模技术组。其次,在生产率结构上的差异也仍然明显大中规模组的企业前沿技术对生产率的贡献更高,而小企业则从技术熟练度中获益更多。最后,各行业和各不同规模组的结果还表明,技术进步已经成为了生产率提高的最重要的推动力量。