鄭磊（薩摩耶云科技集團首席經濟學家）

新質生產力提到全要素生產率，并以其大幅提升為核心標志。因此，理解全要素生產率的本質和變化機制，是推進新質生產力建設的一個關鍵。全要素生產率是美國經濟學家索洛提出的生產函數模型中的一個因子。索洛在研究資本、勞動與總生產的關系時，將無法用這兩類生產要素解釋的量定義為全要素生產率。一般認為這個變量包含了技術、制度等社會經濟因素對總生產的貢獻。

后來很多經濟學家對索洛的這個觀點進行了修改和完善。很難武斷地說技術是個外生變量，新技術總會對勞動和資本產生影響，全要素生產率更像一個“蓄水池”，其中總有一部分會被應用于社會生產之中，通過勞動并借助資本力量，變成了經濟產出。但是，確實也會有一部分暫時沒被采用，表現為全要素生產率。

從科技創新的規律來看，其中包含了一個由量變到質變的過程。正常情況下，科技創新是漸進積累的，顛覆性創新像沖擊波一樣，偶爾會出現。而在恰逢康波新周期時，尤其是150年左右的霸權周期當口，往往會出現眾多科學技術突破，全要素生產率這個“蓄水池”的水位總是會上漲的。如果出現全要素生產率增長緩慢的情況，有可能是科技創新較少或較慢出現，另一種可能是科技創新通過勞動和資本轉化（或者說應用）速度較快，這也可以從總產出的快速提升上觀察到。用“蓄水池”的進出閥門做比喻，很容易理解，后一種情況就是水流出（科技創新應用）速度超過了流入（科技創新積累）速度，顯著推動了經濟增長。

由此可以得出一個合乎邏輯的結論：盡管提高全要素生產率很重要，因為這體現了科技創新的活躍，但是更應把重點放在如何將科技創新盡快轉化為生產力。為了達到這個目標，必須建立更加合理的機制，既要有利于激發廣大人民群眾的創新活力，也要減少科技創新推廣應用的阻力和障礙。

要提高全要素生產率，就需要提供一個鼓勵自由思考、打破思想禁區的教育和科研環境，這應成為教育科技改革的主要方向；在這個基礎上，還應考慮如何降低科技創新成本，打破既有利益格局，在穩妥控制社會成本的前提下，不斷推動新技術、新模式投入使用。因此，全要素生產率應表現為較快上升和穩步下降的有機結合，而且經濟增速也得到不斷提升的良性過程。

隨著經濟學家對全要素生產率的深入研究，已經發現教育、科研、制度、企業家精神、管理技能、商業模式創新等，都有助于達到提高全要素生產率和加快科技創新轉化的作用。而且這屬于發展中國家的后發優勢。相對于發達的市場經濟國家，發展中國家存在制度中尚未釋放的紅利。隨著制度中壓抑市場活力和科技創新的阻礙因素逐步被消除，可能出現的爆發式的創新活力將大力推升經濟增速。

最近看到周天勇教授做的測算，從2025年開始到2035年間，如果進行大力度并全面深化體制改革，可以實現年均5.28%的經濟增長速度。其中技術創新體制機制改革、勞動資本要素市場化配置改革、土地要素市場及資產化改革對新增長潛能的貢獻將分別占13.23%、28.19%和58.59%。

理解全要素生產率的另一個維度是將數據要素這一新的生產要素考慮進去。根據內嵌數據要素的生產函數模型，數據要素和勞動、資本早已融合為一體，自古如此，只是隨著現代信息科技的發展，其發揮的效力越來越明顯了。數據要素提高了人力資本，也可為傳統金融資本賦能，并形成了包括數據資產在內的無形資本。這些無形資本在數據經濟時代將直接用于生產過程的價值創造。

數據資產的資本化是數字經濟時代的新現象。由于數據資產本身具有與有形資產完全不同的使用特點，幾乎可以用極低的成本重復多次使用，避免了邊際遞減效應的發生，理論上可使生產函數具有無限增長的潛在空間。而現實中，能否充分釋放這一巨大潛能，取決于數字科技的發展和經濟的數字化進程。如前所述，這需要我們從科技創新和制度調適兩個方面下功夫。以人工智能為例，目前中國具有一定的優勢，而華人科學家和工程師是全球人工智能科研的主力軍，如果他們能夠在歐美國家做出一流的成績，也應該能夠在國內發揮同樣的作用。我們需要考慮如何不斷優化完善國內的社會創新大環境，筑巢引鳳，讓創新人才和創新科技在中國大地生根、發芽，結出累累碩果。只要能夠解決這個問題，就很容易推廣到其它高技術領域，實現中華民族的偉大復興之夢。

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