在过去四十多年里，中国经济的高速增长主要依靠资本与劳动的持续投入。无论是基础设施投资的扩张，还是制造业产能的迅速聚集，增长的逻辑始终基于经典的生产函数框架Y=AF(K,L)中K（资本）和L（劳动）的积累，全要素生产率A的贡献有限。但要素投入总是有极限的，根据世界表（PWT）2019年的数据，中国的劳动参与率是美国的1.16倍，平均劳动时长是美国的1.23倍，资本产出比是美国的1.18倍，要素增长的空间非常小。随着经济规模的扩大、人口红利的消退与资本边际收益的递减，这一“加法式”的增长模式正面临很大的挑战。
与此同时，中国的TFP（全要素生产率）水平只有美国的0.37，增长潜力巨大。TFP代表在既定资本与劳动投入下，由技术进步、制度优化、管理改进等带来的产出提升。在这一背景下，中国经济亟须完成从要素投入驱动向效率提升驱动的结构性转变，未来中国经济增长的关键，不在于“投入更多”，而在于提高全要素生产率，让现有投入“用得更好”。
全要素生产率的“黑箱”
全要素生产率概念和应用方面长期处于理论与实证的“黑箱”状态。传统定义上，TFP被视为除资本与劳动外所有导致产出增长的因素的综合效应，是一个“剩余项”（索洛余项）。它反映的是效率，但又没有解释效率从何而来。在实际研究中，TFP常通过对生产函数的估计得出，而资本与劳动的投入往往与企业生产率水平同时决定产出，这造成严重的内生性问题。为了克服这一缺陷，学界提出了诸如固定效应（FE）、OP、LP、ACF等常用的计量经济学方法，用以处理联立性与选择性偏差。这些模型在方法论上不断演进，但目的是更准确地估计TFP，TFP作为“剩余”的本质并未改变，“黑箱”仍然没有被打开。
此外，传统测算多停留在结果层面，缺乏对原因的剖析。我们可以知道TFP在上升，却难以知道它因何上升、由何驱动。换言之，现有很多的研究成果测到了“效率的变化”，却尚未真正看清“效率的机制”，这就会导致政策上的可操作性大大减弱。
打开“黑箱”：重新理解TFP的构成要素
要真正理解TFP，就必须将其从一个统计残差转化为一个可分解、可操作的概念。我们的研究尝试将TFP分解为若干可度量的组成部分：创新、数字化、制度与组织管理、外部性等。
第一，创新和技术进步是TFP增长最传统的来源。技术进步能够改变生产函数的形态，使得同样的资本与劳动产生更高的产出。在新阶段，创新的内涵已超越单纯的科研成果，而更强调创新的扩散与吸收能力。创新体系的完善，不仅体现在研发投入，更体现在技术应用、产业转化和知识共享上。没有制度化的创新环境，技术进步难以转化为全社会的效率提升。
第二，数字资产等新的生产要素为TFP带来新的活力。在数字经济时代，数据、算力与算法正成为新的生产要素。数字化的意义不仅在于降低交易成本，更在于重塑整个生产函数。通过信息系统、自动化控制与智能决策，企业能够实现精准调度与动态最优配置，从而在资源约束下提升整体效率。数字化的直接效应体现在流程优化、能源利用与运维效率上，间接效应则体现在促进创新与人力资本协同上。因此，数字化不只是传统意义上的技术进步，而是对生产关系的再造，是经济体系中新的驱动力。
第三，从创新到创新发展，需要有相应的制度与组织管理体系。2025年的诺贝尔经济学奖颁发给了研究创新的几位学者。他们的研究成果很好地阐释了创新和创新发展的关系。创新是一个创造性破坏的过程，创新无处不在，但要由创新去推动创新发展，还必须要有适宜于创新的制度环境，要有一个能够给创新活动合理定价的组织管理体系。TFP不仅来源于技术，也来源于制度，而且制度的作用越来越重要。制度安排决定了资源能否在不同部门和地区之间自由流动，从而决定配置效率。管理与治理机制的改进，往往在不增加任何投入的情况下提高产出。激励机制、组织流程、透明决策与信息反馈，是制度性生产率的关键路径。例如，绩效考核制度的完善、责任边界的清晰、权责匹配的优化、创新收益分配体系的完善，都能通过激励与协调效应提高生产率。制度的力量在于“让效率成为可能”，这是一种隐性但持久的生产力。
第四，外部效应与社会责任：重新定义生产率的边界。传统的TFP测算往往局限于企业或行业内部，忽视了其对社会整体效率的溢出效应。事实上，一个部门的生产率提升，往往会通过供应链和服务网络传导，带动上下游行业的整体效率改善。在公共事业、基础设施和能源等行业，社会责任的履行也是一种“隐性生产力”。企业为保障可靠性、安全性或普惠性所增加的成本，在传统模型中常被视为“效率损失”；但从社会整体角度看，它们提升了系统的稳定性与外部环境的可持续性，应被纳入更广义的TFP范畴。如果将社会责任与外部溢出效应视为产出的组成部分，而非单纯的成本，许多行业的真实TFP将显著提高。经济增长不应仅以狭义的“产出/投入”衡量，而应考虑其对长期可持续发展的贡献。
政策启示：从测算指标到治理工具
“打开黑箱”的目的，不只是为了更精确的统计，而是为了更科学的发展和治理。全要素生产率的提升，既是经济增长的结果，更应成为政策设计的起点。
一是建立统一的TFP数据与分析体系。要实现动态评估，必须打破部门和行业的数据孤岛。应在国家或区域层面建立跨部门的全要素生产率数据库，将财务、运营、科技、人力资源等多维信息整合进统一指标体系，为政策评估提供量化基础。
二是拓展TFP的考核口径。现有考核体系过度关注财务收益，而忽视社会效益与外部性。应建立兼顾经济效率与社会价值的综合指标体系，将创新能力、数字化水平、人才质量、治理机制等软要素纳入效率考核框架。
三是推动以效率为导向的改革。制度改革的最终目标，应是改善资源配置效率。无论是国有企业改革、区域协调发展，还是产业政策优化，都应以“提升全要素生产率”为共同导向。效率的提升，不是削减投入，而是优化结构。
四是从“统计指标”走向“管理工具”。当TFP可以分解为具体的可操作的指标时，政策制定者就能针对性地设计激励机制，对政府和企业在创新、数字化建设、优化完善创新定价市场的组织管理体系设计、带动产业链发展等方面的努力进行量化讨论和考核。TFP因此不再是学术概念，而成为推动高质量发展的操作指南。
长期以来，全要素生产率被称为“增长的剩余”，因为它是我们无法用传统要素解释的部分。但实际上，这个“剩余”正是经济活力最集中的区域，是技术、人才、制度与文化共同作用的结果。当我们真正打开这个黑箱，便能看到创新的机制、管理的智慧与制度的力量。TFP不再只是一个静态指标，而是一个动态系统——它连接着宏观经济政策与微观企业行为，连接着增长速度与发展质量。未来中国经济的核心竞争力，不再是资本的深度或劳动力的数量，而是这种跨要素协同的系统效率。在这一意义上，全要素生产率不仅是一个经济学概念，更是一种发展理念。当效率被真正理解并被制度化衡量，中国经济的增长引擎将从黑箱中走出，成为透明、稳健、可持续的动力源泉。
（作者系北京大学经济学院教授）
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杨汝岱
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