加快提高中國勞動生產率的政策建議

劉向東

加快提高中國勞動生產率的政策建議

劉向東

中國經濟處于跨越“中等收入陷阱”的關鍵時期。提高勞動生產率將成為保持中國經濟社會中長期健康發展的主動力之一，有助于提高中國經濟“含金量”和全面建成小康社會，有助于順利跨越“中等收入陷阱”。近年來，中國全員勞動生產率仍呈現上升態勢，但增速呈放緩跡象，且不再具有全球領先優勢。未來5～10年，中國勞動生產率仍有較大提升空間。提高勞動生產率不能依靠就業人口數量減少來實現，而應依靠實施創新驅動戰略、轉變經濟發展方式、持續提高勞動者素質和生產創新的效率來實現。政策措施主要是：全面提高全要素生產率水平，加快推動戰略性新興產業，推進企業技術改造，提高生產管理水平，強化職業教育，培育創新創業的內在基因，發展現代高效農業，保護知識產權等。

勞動生產率 全要素生產率 潛在增長率 供給側

勞動生產率*通常勞動生產率主要用勞動者在單位時間內生產的產品數量或價值量表示。微觀層面看，勞動生產率反映了勞動者或企業個體投入工作量所獲得的產出效果或能力。產出結果既可以實物化的產出數量衡量，也可以貨幣化的產出價值衡量。如單位工作量投入產出比，勞動者數量固定的情況下等價于每個工作小時的產出，工作時間固定的情況下等價于每個勞動者的產出。是衡量一個國家經濟發展水平和生產力發展水平的核心指標。當前及今后一個時期，中國經濟發展的政策目標不再是唯GDP(國內生產總值)論英雄，而是更加突出強調兩個指標，一個是就業，另一個是勞動生產率特別是全要素生產率。前者強調人民生活的品質、公平性和獲得感，而后者強調經濟發展的質量、效益和競爭力。2015年末的中央經濟工作會議提出，要加快推動供給側結構性改革，并把提升全要素生產率及其對經濟增長的貢獻率作為供給側結構性改革的關鍵方向之一。另在《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中新增了全員勞動生產率和科技進步貢獻率作為預期性指標，《國家創新驅動發展戰略綱要》更是提出把創新驅動發展作為國家的優先戰略，并在戰略目標中重點突出科技進步貢獻率、研究與試驗發展(R&D)經費支出占GDP比重、知識密集型服務業增加值占GDP比重等考核指標。

一、中國勞動生產率的變化趨勢分析

近年來，中國勞動力短缺問題開始顯現，東部沿海地區勞動密集型企業出現“招工難”，主要是以技師、技工等專業技術人才為代表的中級勞動力供需失衡。第二、第三產業的轉型升級需要大量高素質勞動者，但短期內很難大幅度提升農村轉移勞動力的知識、能力和技術水平，而由此帶來的跨部門勞動生產率提升趨于減弱。當前，中國致力推行轉變發展方式和結構調整升級，抑制勞動生產率增速下降態勢，但在水平上與發達國家相比仍存在較大差距。

(一)國家全員勞動生產率逐步提升但增速出現下降

國家統計局在2013年的《國民經濟和社會發展統計公報》中首次發布了國家全員勞動生產率*全社會勞動投入工作量通常用單位時間內的就業人數表示，而產出結果通常用不變價格下的貨幣價值衡量。衡量勞動生產率時，用增加值較總產值作為產出指標更接近其內涵。因為通常定義的勞動投入只是計算了活勞動的投入，并沒有把勞動對象作為物化勞動考慮進來。如果用總產值概念則包含了原材料在內的要素投入的價值，如用增加值則扣除了資源要素投入部分的價值，同時綜合反映了勞動者素質提高、技術裝備改進、經營管理改善等因素。指標，即國家全員勞動生產率為GDP(以2010年不變價格計算)與全部就業人員的比率。1992年以來中國全員勞動生產率穩步提高，但在2007年提高到13.65%的高點之后，全員勞動生產率增速呈現緩慢下降趨勢，2015年達76978元/人，較上年提高6.60%(見圖1)。20世紀90年代初，中國曾出現過勞動生產率下行軌跡，這主要與國有企業下崗和經濟外部環境惡化有關。近年來，中國全員勞動生產率增速放緩，更多是因為新增就業人數增速放緩，而仍保持較高水平意味著中國近年來技術進步明顯加快，勞動者素質也逐步提高。勞動生產率增速下降反映中國經濟增速放緩，由2011年的9.5%下降至2016年上半年的6.7%；而同期的城鎮新增就業人數增速下降幅度更大，由2011年的4.54%下降至2015年的-0.76%。不可否認的是，驅動經濟增長的技術進步和勞動者素質提高等因素的貢獻也在減弱，同樣折射出中國勞動力市場存在結構性問題和全員勞動生產率增速持續下降的事實。

圖1 1978—2015年國家全員勞動生產率走勢數據來源：國家統計局(圖2～圖7同)。

(二)三次產業勞動生產率增速走勢出現分化

近年來，單一產業部門的勞動生產率*單一產業部門的勞動生產率通常使用該部門單位時間內增加值和全部從業人數比值衡量。考察不同部門之間勞動生產率的高低，通常用比較勞動生產率，即該產業部門占總增加值比重與該產業就業人數所占總就業人數的比重之商，它能反映該產業部門與其他產業部門的差距。如一產業部門比較勞動生產率越低，表明其部門勞動力存在轉移傾向，與其他部門的差距越大，意味著經濟結構的二元性越顯著。受到業界的廣泛關注。由于中國農業勞動生產率長期偏低，從而使得農村富余勞動力出現向第二、第三產業轉移的現象。倘若農業領域勞動生產率得到提高，跨部門的勞動轉移就會逐步減少，產業間勞動生產率趨于接近和穩定后，部門勞動生產率的提升要更多依靠部門內部提升。1992年以來，中國第二產業和第三產業的勞動生產率迅速攀升，提升幅度遠遠超過第一產業(見圖2和圖3)。2003年以來，第一產業勞動生產率提升幅度嚴重滯后，同期第三產業勞動生產率提升幅度也滯后于第二產業，這意味著吸納勞動力較多的第一、第三產業勞動生產率仍有提升的空間。同比增速看，近年來，三次產業增速均呈現放緩跡象，其中第三產業出現明顯下降態勢。盡管由第一產業向第二、第三產業勞動力轉移帶來的生產率提升仍然存在，但今后更需依靠部門內勞動生產率的提升，從而有效緩解勞動力供給、低成本和貿易條件優勢削弱的壓力，以及在此情景下中國經濟增長面臨的發展壓力。

圖2 1978—2014年中國三次產業勞動生產率走勢

圖3 1979—2014年中國三次產業勞動生產率增速變化

圖4 1952—2015年中國三次產業比較勞動生產率走勢

從比較勞動生產率看，中國三次產業間的比較勞動生產率呈現分化趨勢。第一產業的比較勞動生產率始終處在1.0的下方(見圖4)，這意味著農林牧漁業的勞動生產率長期低下且與第二、第三產業的勞動生產率差距加大，中國經濟結構的二元特征依然顯著。2003年以來，第二產業的比較勞動生產率呈現趨勢性下降，已經跌破1.4并向1.0逼近，這意味著第二產業勞動生產率提升幅度放緩。2001年以來，第三產業的比較勞動生產率也逐步下降，且處于第二產業的下方向1.0方向逼近，這意味著第三產業生產方式仍相對落后，尚有進一步提升的空間。

圖5 1981—2015年全社會固定資本投入量與國家全員勞動生產率走勢比較

(三)勞動者素質提高和技術進步的作用有所凸顯

勞動者素質提高和資本投入對勞動生產率提升都起到重要作用。1993年之前，全員資本投入量(即全社會固定資產投資完成額/就業人數)與全員勞動生產率保持平齊走勢(見圖5)。這意味著經濟增長更多的是依賴資本投入，主要表現在技術裝備升級上，促使勞動生產率有了大幅提升。1993年之后，全員勞動生產率開始迅速攀升，并超過全員固定資本投入量，兩者差距逐步拉大。這說明通過資本投入帶動裝備升級的拉動效應在減弱，資本投入對經濟增長的貢獻不再那么強勁，而勞動者素質提升和技術進步的作用愈發明顯。全員資本投入有所放緩是有必要的，機器代替人確實能提高勞動生產率，但完全使用機器取代人，社會就業會出現問題。因而，部分勞動密集型產業的勞動生產率提升需要趨利避害，即避免短時期出現大量失業問題。短時期內，勞動者下崗再就業并不會那么迅速，尤其是傳統產業工人通常要接受一定時間轉崗職業教育培訓，以適應新興行業創造的新崗位，特別是那些高齡勞動者轉崗更難。國際金融危機之后，全員固定資本投入量逐步與全員勞動生產率接近，這說明技術進步的貢獻正在減弱，而資本投入的邊際遞減效應漸顯。勞動生產率的提高主要受勞動者素質、技術裝備進步水平、生產組織管理成熟度及生產資料投入規模和效能影響，但隨著技術裝備投入達到一定程度后，其對勞動生產率的提升程度也會減弱。

(四)東部與中西部勞動生產率差距逐步拉大

1995年之前區域間*按照國家統計局的劃分，中國的經濟區域可以劃分為東部(10省份)、中部(6省份)、西部(12省份)和東北(3省份)四大地區。的差距并不明顯，但是1995年之后東部沿海地區率先崛起，呈現所謂雁行模式*“雁型模式”的提法來自于日本經濟學家赤松要的“雁行產業發展形態論”，即產業發展會經歷進口、進口替代、出口、重新進口四個階段，四個階段呈倒“V”型，因在圖表上酷似依次排成行的大雁得名。，即東部、東北、中西部之間勞動生產率逐步拉開差距(見圖6)。其中，1995年之前東北在全員勞動生產率上曾領先于東部，但此后與東部地區的差距越來越大，這說明東部的經濟活力要好于東北地區。2010年開始，中西部地區出現分化跡象，西部地區的勞動生產率開始領先于中部地區，這與東部沿海地區向中西部地區產業轉移相關。西部地區依靠資源、政策和后發優勢，加速吸引產業轉移和資本投資，全員勞動生產率提升相對較快，如重慶和陜西的勞動生產率增長較快；而中部地區主要是人口稠密的地區，同時接受產業轉移程度不及西部地區，造成在全員勞動生產率方面不及西部地區。2014年，區域間勞動生產率走勢呈現東部和中西部地區仍存在較大差距，東部地區的勞動生產率略高于東北地區，而明顯高于中西部地區。

圖6 1978—2014年經濟區域全員勞動生產率(2010年不變價)

從省份看，西部有勞動生產率較高的省份，比如內蒙古、陜西、重慶等省市勞動生產率水平不低于江浙粵魯等沿海省份，甚至比有些省份的勞動生產率還要高一些(見圖7)。這意味著，部分西部省份從業人員較少但勞動生產率并不低。當然，也有勞動生產率不高的省份，西南地區的川貴云藏等地區貧困人口比較多，勞動生產率相對偏低。提高這些省份的勞動生產率需要結合扶貧脫貧政策，盡可能讓勞動力走出貧窮地區轉變為高生產率的城鎮建設者。東部沿海省份勞動生產率普遍較高，而中部六省份勞動生產率普遍不高，僅與西部的新疆、寧夏、青海等水平相當。

圖7 2014年全國31省區直轄市全員勞動生產率(2010年不變價)

(五)中國勞動生產率增速不再具有全球領先優勢

全球范圍看，勞動生產率的計算需要確保產出量以可比價格計算，即要考慮各國國內的購買力水平。美國大型企業聯合會(The Conference Board)利用購買力平價法(PPP)計算了122個國家或地區的勞動生產率增速情況(見表1)。據此機構測算，中國勞動生產率增速呈遞減態勢，無論官方測算還是非官方測算均如此。其中，官方測算值2015年是6.6%，2016年是6.3%，較2010年下降了約4個百分點。按照非官方測算，2015年中國勞動生產率增速只有3.3%。過去30年中國勞動生產率盡管在增速上具有領先優勢(高于美歐日等發達經濟體)，但2015年尚不及美國的1/5，只占德國的1/4和日本的1/3，甚至不及巴西、南非、印尼等發展中國家水平。在提高勞動生產率水平和增速方面，中國仍有較大提升空間。值得注意的是，近年來中國勞動生產率增速呈直線下降態勢，而印度、印尼等新興市場國家勞動生產率增速卻呈上升勢頭，且提升速度在加快，提升空間更大。

表1 1999—2015年世界主要國家勞動生產率(就業人均GDP)增速

續表1

注：30個經濟體按照2012年GDP(市場匯率，現價美元)總量排序；就業人均GDP占美國比重按照2014年購買力平價計算。

數據來源：The Conference Board Total Economy Database TM，May 2015，May 2016。

從勞動生產率分解看，中國勞動者數量的投入對GDP的貢獻逐漸走低，而勞動者素質的貢獻也始終保持在較低水平。據美國大型聯合會測算，2007—2012年中國勞動者投入對GDP的拉動為零，2014年則只有0.1。相較而言，資本投入對GDP拉動的貢獻最大，2014年整體拉動GDP約7.0個百分點，其中非信息技術資本投入拉動GDP達6.2個百分點，而信息技術資本投入的拉動為0.8個百分點，同時全要素生產率的拉動作用為負(-0.1%)。從全要素生產率增長看，2014年中國全要素生產率對GDP的貢獻已不及美國和印度，其中美國全要素生產率對GDP的拉動為0.1個百分點，而印度全要素生產率對GDP的拉動為0.2個百分點，當時美國和印度的GDP增長率分別只有2.4%和5.5%。這意味著，全要素生產率增長對美國和印度GDP的拉動作用遠遠大于中國。值得警惕的是，全要素生產率已不再是中國經濟增長的動力源，并且制約了中國經濟的潛在增長率提升。如不采取措施，終將影響到2020年全面建成小康社會目標的實現。

二、中國經濟潛在增長率下降的供給側解釋

關于中國經濟潛在增長率究竟是多少的爭論由來已久。據已有文獻估計，中國經濟潛在增長率已由早些年的9%～10%下降至6%～7%，未來十年還有可能進一步下降。中國經濟潛在增長呈現趨勢性下降，若不及時遏制，可能引發中國經濟“硬著陸”。實質上，潛在增長率的概念是供給側的問題，主要反映長期供給能力的變化。潛在增長率放緩的原因在于人口結構變動、自然資源枯竭、技術進步停滯或政治周期波動等結構性因素。在潛在增長率下降的情況下，單純依靠刺激總需求并不能有效解決供給端漸趨邊界的影響。這也是中國政府近年來力推供給側結構性改革的主因，旨在遏制中國經濟潛在增長的趨勢性下滑。勞動生產率是影響經濟潛在增長率的關鍵要素之一。勞動生產率的高低并非由單一投入要素決定，而是取決于所有投入要素的品質、數量及配置合理程度等。

(一)勞動生產率水平是影響潛在增長率的關鍵要素之一

從增長構成看，勞動力投入、資本投入、技術進步和資本系數(經濟增長對資本的彈性)是驅動總供給(產出)的關鍵要素。理論上，總產出增長主要依靠兩個途徑，一個是增加勞動時間或勞動者投入數量，但在既定單位產出的情況下，通常會隨著投入增加出現規模報酬遞減效應(即資本報酬遞減規律)；另一個是增加單位勞動時間或勞動者投入的產出，這就是所謂的提高勞動生產率。影響勞動生產率的因素主要包括三方面：資本、人力、資源配置效率和生產創新效率(即全要素生產率*所謂全要素生產率，是指在各種生產要素的投入水平既定的條件下，所達到的額外生產效率。)(見圖8)。換句話說，增加單位勞動產出有三方面途徑：資本深化、增加人力資本和提高全要素生產率。

一是資本深化的貢獻。優化資本投入結構通常是為了提高資本勞動比率。增加資本的目的主要是用于購買先進的機器設備——勞動工具。現實中，企業和產業資本構成的提高，通常有利于提高勞動生產率。比如，隨著勞動力工資上漲加速，企業傾向于使用機器人替代勞動者、使用先進的自動化生產設備改進生產流程等。改善勞動工具在一定程度上顯然會提升勞動生產率，但當人口紅利消失后，依靠資本要素投入推動經濟增長的方式不可持續，因為只通過提高資本勞動比的辦法，會遭遇資本報酬遞減的困擾。

二是增加人力資本的貢獻。提高勞動者素質、技能和管理能力，也能有效提高勞動生產率，這也是很多企業愿意招聘熟練工和高素質人才的初衷。人力資本存量的擴大速度要慢于其生產過程，因為人力資本需要通過教育、培訓和經驗等培養途徑，在較長時期內積累形成。人力資本要對經濟增長做出重要貢獻，但是要以教育的發展和有效配置為前提。

三是提高全要素生產率。提高全要素生產率是提高勞動生產率的根本途徑。因為全要素生產率的提高可以抵消資本報酬遞減的不利影響，具有長期可持續的特點。全面改進生產效率和加大研發創新力度，能有效提高勞動生產率，比如采用新的技術和工藝、優化生產服務的業務流程、充分挖掘企業家精神等。

從相關因素分解看，勞動生產率是個比較綜合的概念，而全要素生產率只是構成勞動生產率的一部分。全要素生產率的提升主要來自于兩個方面：一是效率改善(主要是指資源配置效率改善)，二是技術進步(主要是微觀生產技術效率提升)。前者主要來自資源從低效率部門向高效率部門的自由轉移，而后者主要來自于新技術的應用。在資金資本和人力資本對勞動生產率提升的貢獻達到極限時，只有充分挖掘全要素生產率提升的潛力，更多地增加包括信息、創新和管理能力在內的無形資產對產出增加的貢獻，才能持續提升勞動生產率。顯著提高全要素生產率需要一系列人力資本條件和制度環境，否則既無法得到效率提升，也無法推動技術進步。

圖8 勞動生產率因素分解示意圖資料來源：The Conference Board，Productivity Brief 2015，May 2015。

(二)中國經濟面臨勞動力供應趨緊與人口加速老齡化的緊約束

過去30多年，中國經濟的高成長得益于勞動力從農業部門向非農業部門轉移獲得的勞動生產率提升，而目前勞動力供給的情況正在改變，勞動力轉移速度下降等因素導致中國全要素生產率增速放緩，進而引發中國經濟潛在增長率呈現趨勢性下降。隨著中國人口老齡化加劇和“劉易斯拐點”到來，勞動力成本逐步上升，人口紅利開始消失。

中國勞動力供應總額呈現顯著下降。2010年之后，中國16～59歲勞動適齡人口呈現負增長。據國家統計局數據顯示，截至2015年末，全國16～59歲勞動適齡人口總數為91096萬人，占總人口的66.3%，比上年減少487萬人，這是中國適齡勞動人口連續第4年絕對數量下降。即便放開這個統計口徑(考慮延遲退休政策影響)，從15～64歲適齡勞動人口數量變化看，2010年達到74.5%的峰值，隨后連續4年出現下降態勢，這意味著人口總撫養比逐步走高，未來中國的養老壓力將非常沉重(見圖9)。另據社科院發布的《社會藍皮書：2015年中國社會形勢分析與預測》，2020年之前中國勞動適齡人口將年均減少155萬人，2020—2030年將年均減少790萬人，2030—2050年將年均減少835萬人。

同時，中國正面臨一個不可逆轉的老齡社會。由于長期實行計劃生育政策，中國年輕人口增長速度一直低于自然增長速度。隨著人均壽命不斷提高，中國人口老齡化問題日趨嚴重，老齡化程度持續加劇。據國家統計局數據顯示，截至2015年底，中國60歲以上的老人占總人口的16.1%，達2.2億人。據勞動參與率推算，中國減少的勞動力人口未來將在2億人左右。據安信證券估算，倘若扣減退休人口和高等教育人口，低端勞動力供應已經在2005年前后進入了零增長區間(見圖10)。勞動力供應趨緊造成勞動工資節節攀升，已對經濟產出形成約束。

圖9 2002—2015年中國適齡勞動人口占比與人口總撫養比數據來源：國家統計局。

圖10 1987—2025年中國新增勞動力下降趨勢資料來源：安信證券。

(三)中國經濟遭遇固定資本投入產出效率下降的瓶頸

中國固定資產投入的資本形成率出現顯著下降。1987—2001年固定資本形成額與全社會固定資產投資完成額比例大約為1： 1，但在2002年后持續走低，2014年兩者比例降至約0.57(見圖11)，絕對差額達23萬億元。從固定資本形成總額占GDP比重看，國際金融危機之前，投資占比呈現趨勢性上升，并伴隨著經濟增速平臺的上升，但之后這一情況發生改變，在2013年達到了44.6%的高點，開始出現下降拐點(見圖11)。這與經濟增速出現放緩一致，也反映了重工業化進程基本接近尾聲。近兩年來，鋼鐵、化工、有色、煤炭、通用設備等行業均在經歷“去產能”和“去庫存”過程，固定資本積累的速度在逐步放慢，反映在總量上就是固定資本形成總額占GDP比重出現顯著下降走勢。

圖11 1981—2013年中國固定資本形成總額占固定資產投資完成額和GDP的比重數據來源：國家統計局。

(四)中國經濟面臨技術追趕紅利逐步消失的壓力

中國過去依賴的先進技術轉移紅利也在逐步消失。一方面，中國與發達國家的技術水平差距正在縮窄。這種技術水平差距可以使用PPP下的人均收入差距來衡量。中國與美國、德國、日本人均GDP收入差距(以PPP下人均GDP之比)呈現趨勢性下降。其中，2014年美國、德國和日本的人均GDP分別是中國的2.8倍、3.5倍和4.1倍，遠低于1980年時30～40倍的水平。未來五年這一比例還會持續下降，到2020年美中人均GDP之比下降至3.3倍，而德國和日本的人均GDP只是中國的2.7倍和2.2倍。這意味著中國與發達國家之間的技術水平正在收窄，也說明了中國技術追趕紅利正在逐漸消失(見圖12)。另一方面，隨著發達國家加強知識產權保護和高新技術出口限制，中國引進先進技術面臨的轉移壁壘日益堅固，繼續依賴先進技術的外溢來驅動國內技術進步的難度較大，真正到了需要自己做出原創性技術貢獻的關鍵時刻。

(五)中國經濟面臨資本存量對經濟增長貢獻縮小的難題

當勞動力供應成為約束時，資本存量的邊際產出出現下降，固定資產投資對經濟增速的貢獻將會縮小，這對中國經濟將是個難題。換句話說，在經濟增長過程中，經濟增長對資本存量的彈性正在下降(又稱為資本系數)。隨著中國勞動力成本逐步上升，意味著勞動者在初次分配中的比重上升。在給定產出的情況下，資本系數將會隨之下降，即資本存量的產出份額將會降低。由此可見，實現中國經濟長期健康增長，迫切要求加快提升來自部門內的勞動生產率，以抵沖跨部門勞動力轉移紅利的漸趨消失和資本存量邊際產出的逐步下降帶來的經濟失速風險。

圖12 1980—2020年中美、中德、中日收入差距(PPP下人均GDP比例)數據來源：國際貨幣基金組織(IMF)，《世界經濟展望》，2016年4月。

三、提高中國勞動生產率的政策建議

提高勞動生產率有兩種途徑，一種是增加資本投入替代勞動力，即提高資本勞動比率；另一種是提高所有生產要素的使用效率。前者在勞動力短缺的條件下會遭遇資本報酬遞減問題，而后者在勞動力充裕的條件下往往會因資源廉價而不被重視。目前來看，中國勞動生產率雖仍有較大提升空間，但需要加快各個部門內勞動生產率的提升速度。一方面，需要及時考慮如何調整生育政策和退休政策增加或維持勞動供給，提高勞動力的經濟產出和報酬比重，滿足全社會勞動力的接續問題；另一方面，還要全面提高生產要素使用效率，提高經濟“含金量”、保障全面實現小康以及社會結構穩定。

(一)繼續提高資本投入對勞動生產率提升的貢獻度

第一，以培育新興產業為突破口，加快產業升級和結構調整。建議堅持把培育新興產業和發展生產性服務業作為國家轉型升級和結構調整的重要戰略，繼續深入挖掘新產業、新業態的發展潛能，構建以互聯網制造為基礎的工業高技術產業發展，優先發展科技含量高、新興產業比重大的制造業，如高端裝備、電子設備、生物醫藥、軌道交通、航空航天設備等先進制造業，重點發展核電、風電、太陽能發電、廢棄資源綜合利用等清潔能源和節能環保產業，全面推進網購、快遞、互聯網金融、移動支付、在線教育等新業態快速發展，加快發展現代物流、信息服務、技術服務等生產性服務業，使現代服務業持續成為中國新一輪經濟增長的“火車頭”。通過發展新業態、新產業來提高勞動生產率，將會創造更多新崗位，有助于抵補機器替代人造成的就業崗位消失。

第二，以推進技術改造為切入點，提高傳統產業裝備技術水平。建議加快落實《信息化和工業化深度融合專項行動計劃(2013—2018年)》和“互聯網+”行動計劃，推進傳統產業技術改造，提高原有技術裝備水平，尤其是推進互聯網、物聯網等對整個產業鏈的改造，提高三次產業勞動生產率水平。落實好設備購置增值稅抵扣、進口設備和關鍵零部件及原材料免稅、固定資產加速折舊稅收優惠等政策，對企業技術改造按研發投入享受優惠政策，鼓勵企業利用先進自動化生產設備進行技術改造升級，實現工藝設備現代化；釋放勞動者的創造力，使其發揮更大效能；推動綠色清潔生產，安裝控制污染設備，從源頭控制污染，使生產更綠色環保；利用物聯網提高物流的信息化和智能化水平，降低物流成本，提高物流效率。

第三，以實施流程再造為抓手，提高企業生產組織管理水平。建議加快推進企業實施內部業務流程再造，推動企業技術改造與生產流程再造有機結合，以現代信息化手段強化生產組織管理現代化，推動工業設計從產品設計向裝備和生產流程設計延伸，以綠色低碳清潔生產技術代替高耗能、高污染生產技術，推進市場過程環保化和企業管理集約化，以現代人力資源管理、技術研發管理、工藝流程管理等，促進勞動者的合理分工、高效協作和自我管理，全面提高企業內部的綜合管理水平。

(二)加快提高勞動者素質對勞動生產率提升的貢獻度

第一，以強化職業教育為手段，全面提高勞動者素質。加快實施勞動者職業技能提升計劃，支持企業創造條件加強對員工崗前在職技能培訓，允許企業把員工培訓經費納入稅前列支或享受研發經費投入同等優惠政策，鼓勵各地改擴建面向農村招生的職業、技工院校，深化校企合作，多渠道擴大職業培訓規模，加大政府對在職培訓的資金支持力度，通過購買服務等形式為就業人員提供培訓服務，擴大政府補貼職工培訓項目范圍，幫助企業提高勞動者平均熟練程度，使其掌握生產過程中的實際操作技術，能快速接受新的生產技術手段以及適應新的生產工藝流程。加快對勞動者職業技能的培養，提高勞動者的產業素養和創新能力。依托“大眾創業、萬眾創新”的政策導向，鼓勵掌握一定技能的員工開展創業創新活動，以創業帶動就業，持續提高全社會勞動生產率。

第二，以夯實科學工程教育為基礎，培育創新創業的內在基因。建議修訂更新科教興國戰略內容，實施明確的嬰幼兒早期發展計劃，制定國家天才兒童培育計劃，重視中高等教育中的科學工程教育，培養學生科研探索和以身奉獻的精神，引導社會崇尚科技創新的價值取向；積極通過深化基礎科學工程教育改革，加強基礎教育的自然科學、數學和外語以及其他與科學技術發展密切相關的學科，加快修訂學生培養計劃和課程教材，有步驟、分批次地對中小學老師開展科學教育培訓，培養一批富有探索精神和動手能力的科學家和工程師；依托高等院校、科研機構以及企業，形成一批聚集科學家和工程師的國家重點實驗室，奠定基礎科研創新的優良基因，提高科技人才的就業適配率；增加政府和企業的研發經費投入，加大公共教育財政預算向基礎教育和科學教育傾斜，改變以設備投入為主的科研經費管理體制，形成以科研成果績效導向的科研人才管理體制和職稱評定機制，依法保障多勞多得的收入分配機制，保障科研人員的收入待遇和社會地位；注重科技在教育實踐中的應用，加快發展先進的教育技術，支持在科學教育中使用更先進、安全的實驗設備和軟件。

第三，以發展高效農業為契機，加快新型城鎮化進程。建議通過集約和適度規模化經營實現農業勞動生產率的提升，即重點發展現代高效農業、養殖加工業等，加快農村土地的規模經營，促進農業現代化水平的提高，釋放更多富余勞動力；在推進農村土地制度改革和城鎮居住制度改革的基礎上，加快落實《國家新型城鎮化規劃(2014—2020年)》，推進以人為核心的新型城鎮化進程，推進農業轉移人口享有城鎮基本公共服務，保障隨遷子女平等享有受教育權利，讓更多的農業勞動力從農業部門轉移到非農產業部門，延緩跨部門勞動力轉移下降和適齡勞動力人口顯著減少的速度。

(三)全面提高全要素生產率對勞動生產率提升的貢獻度

第一，以供給側結構性改革為著力點，加快提高全要素生產率水平。在2015年3月的《政府工作報告》中，李克強總理首次提出要“增加研發投入，提高全要素生產率”。2015年末中央經濟工作會議提出，2016年要完成“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”五大任務。所有這些提法都明確指出，供給側結構性改革的重點要以提高全要素生產率為著眼點，加快清除生產要素配置和供給的制度障礙，重點包括戶籍制度改革、投融資體制改革、國有企業改革、自貿區試點改革、財稅體制改革、科研管理制度改革、社會養老制度改革等；加快淘汰“僵尸企業”，通過市場競爭，讓微觀主體自然市場“出清”，通過優勝劣汰和體制創新，打破行業壟斷和所有制歧視，保證各種所有制經濟平等公平參與市場競爭，從而降低資源配置扭曲程度和社會激勵制度失靈程度，鼓勵企業增加研發投入，使其持續改善經營效率，不斷提升市場份額，逐步占據市場主導地位。

第二，以營造“眾創”空間為切入點，激發全社會創新活力。2015年中央經濟工作會議提出，堅持深入實施創新驅動發展戰略，推進“大眾創業、萬眾創新”。建議重點以營造“眾創”空間為切入點，完善支持企業創新的政策設計，包括鼓勵研發創新、加速折舊、建立穩定的就業環境和勞資關系等，全面激發社會創新活力，重點鼓勵支持大眾勇于發明創造和技術革新，積極推動科技成果轉化為現實生產力，完善向勞動和科技傾斜的收入分配制度，讓社會勞動者獲得應得的尊重，讓企業家精神得到充分發揮，讓勞動者尤其是科研人員得到合理報酬，依法保障推動社會進步的個人或團隊的價值實現。

第三，以保護知識產權為重點，形成促進創新成果轉化的激勵機制。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》提出，“加強技術和知識產權交易平臺建設，促進科技成果資本化、產業化”和“深化知識產權領域改革，加強知識產權保護”。建議國家明確知識產權保護對象，清晰界定個人及其所在單位知識產權歸屬，嚴格打擊抄襲盜用等侵權行為，明確提出加快知識產權產業化戰略，完善知識產權交易市場，探索建立高效、協調的知識產權產業化管理機制，籌建全國性的知識產權交易平臺、網絡，完善知識產權中介服務、價值評估、標準化等后服務機制，探索開展專利權證券化、信托、出資試點等知識產權金融服務。

1.張金昌：《中國的勞動生產率：是高還是低？——兼論勞動生產率的計算方法》，《中國工業經濟》2002年第4期。

2.郭慶旺、賈俊雪：《中國經濟波動的解釋：投資沖擊與全要素生產率沖擊》，《管理世界》2004年第7期。

3.高帆：《中國勞動生產率的增長及其因素分解》，《經濟理論與經濟管理》2007年第4期。

4.吳延瑞：《生產率對中國經濟增長的貢獻：新的估計》，《經濟學(季刊)》2008年第3期。

5.張延群、婁峰：《中國經濟中長期增長潛力分析與預測：2008—2020年》，《數量經濟技術經濟研究》2009年第12期。

6.高善文、高偉棟、莫倩：《三十年未有之變局——中國潛在增速的趨勢轉折》，《安信證券宏觀研究》2010年10月12日。

7.蔡昉：《工資與勞動生產率的賽跑》，《貴州財經學院學報》2012年第3期。

8.中國經濟增長前沿課題組：《中國經濟長期增長路徑、效率與潛在增長水平》，《經濟研究》2012年第11期。

9.蔡昉：《中國經濟增長如何轉向全要素生產率驅動型》，《中國社會科學》2013年第1期。

10.吳海民：《資本深化帶來了勞動生產率下降嗎？》，《財經科學》2013年第9期。

11.鄒心勇、趙麗芬：《中國經濟全要素生產率的變遷：1978—2010年實證分析》，《中央財經大學學報》2013年第11期。

12.張少華、蔣偉杰：《中國全要素生產率的再測度與分解》，《統計研究》2014年第3期。

13.戴艷娟、泉弘志：《基于全勞動生產率的中國各產業生產率的測算》，《財經研究》2014年第12期。

14.蔡昉：《從人口紅利到改革紅利》，社會科學文獻出版社2014年版。

15.李培林等：《社會藍皮書：2015年中國社會形勢分析與預測》，社會科學文獻出版社2014年版。

16.The Conference Board，Productivity Brief 2015，May 2015.

17.IMF，World Economic Outlook——Adjusting to Lower Commodity Prices，October 2015.

18.IMF，World Economic Outlook——Too Slow for Too Long，April 2016.

19.The Conference Board Total Economy Database TM，May 2016，http：//www.conference-board.org/data/economydatabase/.

責任編輯：李 蕊

劉向東，中國國際經濟交流中心副研究員、博士。