從全員勞動生產(chǎn)率目標(biāo)看下一階段投資線索

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250013 什么是全員勞動生產(chǎn)率？ 3 HYPERLINK l _TOC_250012 全員勞動生產(chǎn)率的比較研究 5 HYPERLINK l _TOC_250011 縱向比較：全員勞動生產(chǎn)率變遷的 4 個階段 5 HYPERLINK l _TOC_250010 橫向比較：中國與主要經(jīng)濟體的比較 7 HYPERLINK l _TOC_250009 全員勞動生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)特征 9 HYPERLINK l _TOC_250008 各行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率比較 9 HYPERLINK l _TOC_250007 各行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率縱向?qū)Ρ龋?010 年 10 HY

2、PERLINK l _TOC_250006 各行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率橫向?qū)Ρ龋好绹?12 HYPERLINK l _TOC_250005 未來展望：我國經(jīng)濟有望進入新一輪上升周期 15 HYPERLINK l _TOC_250004 全員勞動生產(chǎn)率增長與 GDP 增長的關(guān)系 15 HYPERLINK l _TOC_250003 影響全員勞動生產(chǎn)率增長的三個因素 16 HYPERLINK l _TOC_250002 全員勞動生產(chǎn)率增長加快有哪些影響？ 18 HYPERLINK l _TOC_250001 附錄：美國就業(yè)統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)重新劃分方法 21 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險提

3、示 21什么是全員勞動生產(chǎn)率？全員勞動生產(chǎn)率是國內(nèi)生產(chǎn)總值與全部就業(yè)人員的比率。該指標(biāo)衡量了勞動力要素的投入產(chǎn)出效率，亦是平均每個從業(yè)人員在一年中所創(chuàng)造的產(chǎn)品和勞務(wù)的價值總和。按照國家統(tǒng)計局在中華人民共和國 2020 年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報中給出的定義，全員勞動生產(chǎn)率的計算方法為，國內(nèi)生產(chǎn)總值（按 2015 年價格計算）與全部就業(yè)人員的比率。按照此口徑，2019 年國家全員勞動生產(chǎn)率 115009 元，較 2018 年同比增長6.2，對比 2000 年增長 5.5 倍。圖 1：全員勞動生產(chǎn)率與同比增速元/人國家全員勞動生產(chǎn)率國家全員勞動生產(chǎn)率:同比（右軸）1400001200001000

4、00800006000040000200000% 151050-5-10資料來源：Wind，除了反映勞動生產(chǎn)的效率，它也與居民的生活水平有著密切的關(guān)系。一方面，勞動生產(chǎn)率提高意味著單位勞動力產(chǎn)生出更多的經(jīng)濟產(chǎn)出。邊際增多的經(jīng)濟產(chǎn)出一部分歸于資本，一部分歸于勞動者。因此勞動生產(chǎn)率是工資提高的源泉。另一方面，工資的上漲是企業(yè)施行要素替代以及技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動力，這種“倒逼機制”可以進一步促進勞動生產(chǎn)率的提升。剔除通脹后的居民真實工資可以代表居民的生活水平。歷史上，平均真實工資的增長與全員生產(chǎn)率的增長相關(guān)性較強。圖 2：勞動生產(chǎn)率與真實工資關(guān)系密切20%國家全員勞動生產(chǎn)率:同比平均實際工資指數(shù)增長151

5、050-5-10資料來源：Wind，全員勞動生產(chǎn)率的比較研究縱向比較：全員勞動生產(chǎn)率變遷的 4 個階段19921997 年高速增長階段：1992 年鄧小平南方談話和中共十四大的召開，統(tǒng)一了全黨關(guān)于經(jīng)濟發(fā)展和改革開放方面的認(rèn)識，明確了改革的目標(biāo)是“建立社會主義市場經(jīng)濟體制”。同時，我國大力實施“科教興國戰(zhàn)略”，在業(yè)人口受教育程度大幅提高。全員生產(chǎn)率進入高速增長階段，從 1992 年 10409 元/人增長至 1997 年的 16927 元/人，年均增長 10.7。圖 3：1990 年至 2000 年，我國在業(yè)人員受教育水平明顯提高100我國在業(yè)人口受教育程度 （）文盲半文盲小學(xué)初中中專和高中大專

6、及以上806040200四普五普資料來源：國家四普、五普資料，19982002 年平穩(wěn)增長階段：在上一階段高速增長后，這一階段社會勞動生產(chǎn)率增速開始回落，增長態(tài)勢較為平穩(wěn)，各年份社會勞動生產(chǎn)率增長率均在 9以下。2002 年全員勞動生產(chǎn)率為 23969 元/人，較 1998 年增長 32.6，年均增長 7.2。20032011 年快速增長階段：最主要的原因是中國加入了 WTO 以后，出口增長加快，8 年間年均出口增長超過 20，強有力地拉動了經(jīng)濟增長。另一個原因是城市化發(fā)展加快對生產(chǎn)率增長產(chǎn)生了顯著的帶動作用。這一階段的勞動生產(chǎn)率又回到快速增長階段，但各年份增長率波動較大。2011 年勞動生產(chǎn)

7、率為58704 元/人，比2003 年增長124.0，年均增長 10.3。圖 4：2003-2011 出口規(guī)模大幅增長億美元出口金額出口金額：同比（右軸）300002500020000150001000050000 資料來源：Wind， 圖 5：2003-2011 城市化發(fā)展明顯加快% 403020100-10-20人/平方公里 城市人口密度300025002000150010005000資料來源：Wind，2012 至今增速放緩階段：2008 年的全球金融危機和 2010 年的歐債危機一定程度上削弱了中國的全球化紅利。2016 年特朗普當(dāng)政，掀起貿(mào)易保護主義的浪潮。外需的縮減影響了勞動生產(chǎn)率

8、的增長。圖 6：全員勞動生產(chǎn)率的 4 個階段資料來源：整理橫向比較：中國與主要經(jīng)濟體的比較我國勞動生產(chǎn)率增速較快。2001-2019 年，使用購買力平價折算，我國勞動生產(chǎn)率平均增速為 8.7，比世界平均水平高 6.5 個百分點。我國勞動生產(chǎn)率增速遠高于美國（年均增速 1.2），較金磚國家中增速較快的印度，也要高出 3.3 個百分點。圖 7：勞動生產(chǎn)率增速橫向比較%巴西俄羅斯中國美國印度世界151050-5-10資料來源：世界銀行，我國生產(chǎn)率相較于發(fā)達國家仍然較低。我國勞動生產(chǎn)率與世界平均水平以及發(fā)達國家的差距不斷縮小。2001 年我國勞動生產(chǎn)率僅相當(dāng)于世界平均水平的 24.7，2019 年已達

9、到 75。但我國生產(chǎn)率相較于發(fā)達國家仍然較低，2019 年相當(dāng)于美國的 23、德國的 28.0、日本的 37.9。同時也低于俄羅斯（51.8），巴西（89.9）等發(fā)展中國家。由此看來，我國全員生產(chǎn)率的增長潛力和空間依然很大。圖 8：2019 年各國勞動生產(chǎn)率比較美元勞動生產(chǎn)率比較（2019）1270461047527749056659293633267739146140000120000100000800006000040000200000中國日本美國德國俄羅斯巴西世界資料來源：世界銀行，全員勞動生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)特征各行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率比較我國目前沒有公布分行業(yè)的就業(yè)人員個數(shù)。為了計算就業(yè)分布，本

10、文利用中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒和中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒的統(tǒng)計數(shù)據(jù)推算我國就業(yè)人員行業(yè)分布情況。中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒提供了城鎮(zhèn)的分行業(yè)就業(yè)人員的構(gòu)成情況。鄉(xiāng)村就業(yè)人員方面，中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒提供了鄉(xiāng)村就業(yè)人員的總數(shù)，以及其中從事第一產(chǎn)業(yè)的人員的數(shù)量。我們將鄉(xiāng)村第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員歸入農(nóng)林牧漁業(yè)（2018 年占鄉(xiāng)村就業(yè)人口的 59.3），并假設(shè)第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員行業(yè)結(jié)構(gòu)與城鎮(zhèn)就業(yè)人員結(jié)構(gòu)相同。最后將城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村就業(yè)人員分行業(yè)加總。因為鄉(xiāng)村第二、第三產(chǎn)業(yè)人員加總僅占全國就業(yè)人員的 17.9，所以我們認(rèn)為經(jīng)過此方法推算出的行業(yè)構(gòu)成與現(xiàn)實情況較為接近。圖 9：2018 年各行業(yè)增加值與就業(yè)人數(shù)資料來源：中國人

11、口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒，分行業(yè)的增加值數(shù)據(jù)我們采用中國統(tǒng)計年鑒中的數(shù)據(jù)。將各個行業(yè)的工業(yè)增加值除以相對應(yīng)的就業(yè)人員個數(shù)，即可計算出我國各行業(yè)的勞動生產(chǎn)率（現(xiàn)價）。我國行業(yè)間勞動生產(chǎn)率差距較大，房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)生產(chǎn)率最高，農(nóng)林牧漁業(yè)、居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率偏低。房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率較高，2018 年分別為 356906、295666、287513 元/人。而農(nóng)林牧漁業(yè)、居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)以及住宿餐飲業(yè)的勞動生產(chǎn)率偏低，分別為 28656、49962、60865元/人。由此可見，我國行業(yè)間勞動生產(chǎn)率差距較大，房地產(chǎn)業(yè)相比農(nóng)林牧漁業(yè)要高出 1

12、2倍。圖 10：2018 年各行業(yè)勞動生產(chǎn)率資料來源：根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒計算，圖 11：各行業(yè)勞動生產(chǎn)率差距較大分行業(yè)勞動生產(chǎn)率 2018年現(xiàn)價 （萬元/人）房地產(chǎn)業(yè)金融業(yè)科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)采礦業(yè)電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)制造業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)建筑業(yè)交通運輸、倉儲、郵政業(yè)衛(wèi)生和社會工作公共管理、社會保障和社會組織教育水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)文化、體育和娛樂業(yè)批發(fā)零售業(yè)住宿餐飲業(yè)居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)農(nóng)林牧漁業(yè)010203040資料來源：根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒計算，各行業(yè)全員勞動

13、生產(chǎn)率縱向?qū)Ρ龋?010 年使用同樣的方法可以計算出 2010 年的分行業(yè)就業(yè)人員結(jié)構(gòu)與勞動生產(chǎn)率。對比 2010 年與 2018 年的就業(yè)人員結(jié)構(gòu)，第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人員比重出現(xiàn)了明顯的下降，第二產(chǎn)業(yè)小幅上升，第三產(chǎn)業(yè)的比重大幅上升，尤其是金融業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)，2018年的比重分別是 8 年前的 2.7 倍、2.5 倍。圖 12：2010 年、2018 年各行業(yè)勞動生產(chǎn)率對比資料來源：根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒計算，勞動生產(chǎn)率方面，為了觀察 2010 年和 2018 年之間生產(chǎn)率的變化，我們通過三個產(chǎn)業(yè)的 GDP 平減指數(shù)，把 2018 年的增加值折算為 2010

14、年價格?？梢园l(fā)現(xiàn)，2018 年行業(yè)間勞動生產(chǎn)率的差距較 2010 年有明顯收窄。2010 年房地產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)的 26倍。圖 13：2010 年各行業(yè)勞動生產(chǎn)率分行業(yè)勞動生產(chǎn)率 2010年現(xiàn)價 (萬元）房地產(chǎn)業(yè)采礦業(yè)金融業(yè)科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)交通運輸、倉儲、郵政業(yè)電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)批發(fā)零售業(yè)公共管理、社會保障和社會組織教育文化、體育和娛樂業(yè)衛(wèi)生和社會工作水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)住宿餐飲業(yè)居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)農(nóng)林牧漁業(yè)010203040資料來源：根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒計算，2

15、010 年與 2018 年間，生產(chǎn)率增長最快的行業(yè)是信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，增速達到了 294，其次是農(nóng)業(yè)。第二產(chǎn)業(yè)中的制造業(yè)、建筑業(yè)生產(chǎn)率增速也較快。第三產(chǎn)業(yè)中，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)雖然生產(chǎn)率絕對值名列前茅，但 8 年間生產(chǎn)率出現(xiàn)了倒退，或與就業(yè)人員數(shù)大幅增長有關(guān)。圖 14：2018 年對比 2010 年各行業(yè)生產(chǎn)率增幅資料來源：根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒計算，各行業(yè)全員勞動生產(chǎn)率橫向?qū)Ρ龋好绹绹鴦趧尤藛T的分布數(shù)據(jù)有兩個來源，一個是美國勞工統(tǒng)計局（BLS），另一個是 abp。鑒于 BLS 的行業(yè)分類方式與我國的更為接近，我們選用 BLS 數(shù)據(jù)計算美國的勞

16、動生產(chǎn) 率。行業(yè)增加值則采用美國經(jīng)濟分析局(BEA)的相關(guān)數(shù)據(jù)。值得注意的是，美國國民經(jīng)濟 分類采用北美產(chǎn)業(yè)體系分類（NAICS），與我國的分類雖然較為相近，但并不完全相同?；谖覈姆诸悩?biāo)準(zhǔn)，我們將美國各個行業(yè)的增加值以及勞動人員數(shù)量重新劃分，以便 進行比較，劃分方法詳見附錄。對比中美兩國的勞動力發(fā)布，主要有以下兩個發(fā)現(xiàn)：美國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重明顯高于我國。美國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重達到了 82.3，遠高于我國的 45.6。細分到行業(yè)，除了房地產(chǎn)業(yè)、教育業(yè)兩個行業(yè)我國比重高于美國外，其余行業(yè)均低于美國。尤其是住宿餐飲業(yè)、衛(wèi)生和社會工作、商務(wù)服務(wù)、技術(shù)服務(wù)和科學(xué)研究這三個行業(yè)，與美國的差距較為突出

17、。我國第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重大幅高于美國。根據(jù)本文計算，2010 年我國第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重為 44.0，2018 年該比重為 30.4，顯示我國第一產(chǎn)業(yè)的占比已經(jīng)有了顯著的下降，而美國該比重僅為 2.9，這說明我國第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占比依然存在較為廣闊的下降空間。圖 15：2018 年中美就業(yè)結(jié)構(gòu)對比資料來源：根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局（BLS）資料計算，通過上述方法對 2018 年我國各行業(yè)生產(chǎn)率重新計算，并用 2018 年 OECD 提供的購買力平價（4.227）進行轉(zhuǎn)換。通過中國勞動生產(chǎn)率與美國勞動生產(chǎn)率的比值可以觀察各行業(yè)的差距。在 16 個重新分類后的行業(yè)中，中美勞動生產(chǎn)率均存在較大差距。中國各行業(yè)的

18、勞動生產(chǎn)率都低于美國各行業(yè)生產(chǎn)率的 50。其中，教育、衛(wèi)生和社會工作、建筑業(yè)與美國相比差距在所有行業(yè)中相對較小，分別相當(dāng)于美國的 43、38、38。房地產(chǎn)業(yè)、電器熱力燃氣及水生產(chǎn)供應(yīng)鏈業(yè)、采礦業(yè)的勞動生產(chǎn)率落后程度較大，僅相當(dāng)于美國的 7、9、12。值得注意的是，我國大力發(fā)展的制造業(yè)生產(chǎn)率相當(dāng)于美國的 27。生產(chǎn)率較高的金融業(yè)則相當(dāng)于美國的 28。圖 16：2018 年中美勞動生產(chǎn)率對比資料來源：根據(jù)美國經(jīng)濟分析局(BEA)、美國勞工統(tǒng)計局（BLS）資料計算，圖 17：2018 年中美勞動生產(chǎn)率對比中國勞動生產(chǎn)率/美國勞動生產(chǎn)率 ()教育衛(wèi)生和社會工作建筑業(yè)文化、體育和娛樂業(yè)商務(wù)服務(wù)、技術(shù)服務(wù)

19、和科學(xué)研究住宿餐飲業(yè)交通運輸、倉儲、郵政業(yè)金融業(yè)制造業(yè)批發(fā)零售業(yè)公共服務(wù)及其他服務(wù)業(yè)農(nóng)林牧漁業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)采礦業(yè)電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)房地產(chǎn)業(yè)01020304050資料來源：根據(jù)美國經(jīng)濟分析局(BEA)、美國勞工統(tǒng)計局（BLS）資料計算，未來展望：我國經(jīng)濟有望進入新一輪上升周期全員勞動生產(chǎn)率增長與 GDP 增長的關(guān)系2021 年政府工作報告提到“十四五”主要目標(biāo)任務(wù)時，談到著力提升發(fā)展質(zhì)量效益，保持經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展，并著重提出“全員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增長”的目標(biāo)。歷史上國家全員勞動生產(chǎn)率增長與 GDP 增長走勢較為一致，但僅在 2019 年、2020年，全

20、員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增長。觀察歷史數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，GDP 同比與國家全員生產(chǎn)率同比呈正相關(guān)。數(shù)據(jù)顯示，改革開放以來，我國全員勞動生產(chǎn)率同比增速長期低于 GDP 不變價同比增速。當(dāng)國家不出現(xiàn)通縮的情況下，GDP 名義增速一般會高于不變價增速?？紤]到全員生產(chǎn)率的計算公式，如果就業(yè)人員總數(shù)正向增長，全員勞動生產(chǎn)率增速會低于 GDP 增速。只有在 2019 年和 2020 年，全員勞動生產(chǎn)率增速高于 GDP增速。2019 年，全員勞動生產(chǎn)率增速為 6.2，GDP 增速為 6；2020 年初步核算，全員勞動生產(chǎn)率增速為 2.5，GDP 增速為 2.3。這兩年全員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增

21、長的原因，就在于就業(yè)人員負增長。圖 18：GDP 增速與全員勞動生產(chǎn)率增速%GDP:不變價:同比國家全員勞動生產(chǎn)率:同比151050-5資料來源：Wind，從數(shù)學(xué)上不難證明，全員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增長，當(dāng)且僅當(dāng)全部就業(yè)人員負增長時才能實現(xiàn)。證明：按照全員勞動生產(chǎn)率定義，有 Labor Productivity=GDP/Labor，其中，分子為按某固定基期計算的不變價 GDP，分母為當(dāng)年全部就業(yè)人員數(shù)。對上式兩邊微分，并同時除以 Labor Productivity，得到 d(Labor Productivity)/(Labor Productivity)=d(GDP/Labor)/

22、(GDP/Labor)=d(GDP)/GDP-d(Labor)/Labor當(dāng)且僅當(dāng) d(Labor)/Labor 為負值時，d(Labor Productivity)/(Labor Productivity)d(GDP)/GDP.其經(jīng)濟含義是，當(dāng)且僅當(dāng)全部就業(yè)人員負增長時，全員勞動生產(chǎn)率增長高于 GDP 增長。證畢。影響全員勞動生產(chǎn)率增長的三個因素勞動力數(shù)量：遵循前文的邏輯，就業(yè)人數(shù)的降低能夠提高全員勞動生產(chǎn)率。我們認(rèn)為，就業(yè)人數(shù)負增長不是政府的合意目標(biāo)，也不是今后提升全員勞動生產(chǎn)率的主要驅(qū)動力。未來，中國將進入老齡化時代，勞動力數(shù)量大概率將呈現(xiàn)逐步減少的態(tài)勢。在此大環(huán)境下，國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長

23、不能依靠從業(yè)人員數(shù)量的增加來實現(xiàn)，我國將生產(chǎn)效率的提升作為新的發(fā)展源泉。這才是政府設(shè)立全員勞動生產(chǎn)率目標(biāo)，并把注意力放在高質(zhì)量增長的原因。圖 19：我國勞動力數(shù)量出現(xiàn)負增長萬人就業(yè)人員:合計780007750077000765007600075500750002010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019資料來源：Wind，資本深化：每個就業(yè)人員匹配的資本越多，勞動效率越高。資本深化的程度可以用資本密集度來衡量，即資本形成總額除以就業(yè)人員總數(shù)。近十年，資本密集度的增速小幅降低。此外，2008-2013 年資本積累對經(jīng)濟增長的貢獻率達到了 56

24、.4（年平均），其原因在于 2008 年金融危機之后基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資與房地產(chǎn)投資成為經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力。2015 年起，資本積累對經(jīng)濟增長的貢獻開始減弱，推測是由于資本積累的邊際產(chǎn)出呈現(xiàn)了遞減趨勢。圖 20：近十年資本密集度的增速放緩%資本密集度增速（十年均值）17.215.310.4201816141210864201990-19992000-20092010-2019資料來源：Wind，圖 21：資本累計對 GDP 增長的貢獻有所降低90 %GDP增長貢獻率:資本形成總額80706050403020100資料來源：Wind，全要素生產(chǎn)率：我國全要素生產(chǎn)率提高的空間較大。中國全勞動生產(chǎn)率在

25、 2017 年僅相當(dāng)于美國的 38，不僅低于德國（99）、日本（75）、韓國（63）等發(fā)達經(jīng)濟體，也低于俄羅斯（53）、巴西（47）、印度（45）等新興經(jīng)濟體。除了基數(shù)較低，我國也具備提高全要素生產(chǎn)率的條件。后疫情時代，中國在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的地位更加突出，新一輪的技術(shù)革新以及市場化改革的推進與制度紅利的釋放有望共同對全要素生產(chǎn)率的增長起到推動作用。圖 22：中國全要素生產(chǎn)率具有巨大的增長潛力和空間資料來源：Wind，格羅寧根大學(xué)，經(jīng)過對上述三個全員勞動生產(chǎn)率影響因素的分析，我們判斷，全要素生產(chǎn)率的提升，是未來達到“全員勞動生產(chǎn)率增長高于國內(nèi)生產(chǎn)總值增長”目標(biāo)并推動勞動生產(chǎn)率高速 增長的關(guān)鍵。圖

26、23：全要素生產(chǎn)率增長是未來推動勞動生產(chǎn)率的關(guān)鍵資料來源：整理全員勞動生產(chǎn)率增長加快有哪些影響？從經(jīng)濟的角度來看，全員勞動生產(chǎn)率的增長有望帶動中國經(jīng)濟走進新一輪上升周期。人口老齡化、資本邊際產(chǎn)出遞減等因素或?qū)⑼侠壑虚L期潛在經(jīng)濟增速。而全要素生產(chǎn)率的提升能夠緩解資本和勞動放緩的影響，是提高我國勞動生產(chǎn)率的關(guān)鍵。前文指出，勞動生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長高度相關(guān)。我們認(rèn)為，中國經(jīng)濟在全要素生產(chǎn)率的帶動下，有望進入新一輪上升周期。從資本市場角度來看，制造業(yè)創(chuàng)新將會是下一階段的主線。雖然我國制造業(yè)比重、規(guī)模高于美國，但勞動生產(chǎn)率卻僅相當(dāng)于美國的 27。全面提升我國制造業(yè)尤其是高端制造業(yè)的自主創(chuàng)新能力，提升制造業(yè)的

27、附加值和生產(chǎn)效率，是實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率持續(xù)提升的重要方向。與發(fā)達經(jīng)濟體相比，我國的研發(fā)投資力度仍有差距，因此，仍需要進一步提高創(chuàng)新技術(shù)投資，加強研究投資力度。政策層面上，強化國家戰(zhàn)略科技力量是 2021年頭號任務(wù)，3 月 13 日發(fā)布的中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和 2035 年遠景目標(biāo)綱要中指出“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”，科技興國的戰(zhàn)略部署更加明確。近期流動性邊際收緊，海外不確定因素增多，股市波動較大，但結(jié)合上述分析，我們認(rèn)為，高新技術(shù)，智能制造等產(chǎn)業(yè)鏈預(yù)計會有亮眼表現(xiàn)。在此大環(huán)境下，重點方向可能包括：芯片、半導(dǎo)體、軟

28、件、精密機械、先進機器人技術(shù)、航空航天技術(shù)方面等多個方面。圖 24：我國研發(fā)投資力度與發(fā)達國家仍有差距美國:占GDP比重:研發(fā)支出日本:占GDP比重:研發(fā)支出% 4.03.02.01.00.0資料來源：Wind，從就業(yè)人員結(jié)構(gòu)來看，就業(yè)結(jié)構(gòu)預(yù)計將加速調(diào)整。我國在優(yōu)化勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)方面還有較大空間，通過加速推動第一產(chǎn)業(yè)勞動人口向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，整體勞動生產(chǎn)率能夠得到進一步的提升。以下舉措可以幫助實現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化：一是戶籍制度改革，除了放寬除個別超大城市外的落戶限制，還要實現(xiàn)戶籍制度所附加的教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等權(quán)利的平等化。第二是增加第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率，以釋放更多勞動力。我國第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率與美國差

29、距較大，繼續(xù)推動第一產(chǎn)業(yè)規(guī)模化、機械化、信息化發(fā)展勢在必行。另一方面，從長期來看，我國制造業(yè)的占比下降，第三產(chǎn)業(yè)占比持續(xù)上升。然而前文判斷，制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長速度在所有行業(yè)中名列前茅，總體高于第三產(chǎn)業(yè)，如果制造業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的規(guī)模繼續(xù)擴大，中長期不利于勞動生產(chǎn)率增長。因此，在推動我國就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的同時，保持制造業(yè)穩(wěn)定也是重要的任務(wù)。圖 25：我國制造業(yè)占比持續(xù)下降資料來源：Wind，附錄：美國就業(yè)統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)重新劃分方法房地產(chǎn)業(yè)包含NAICS 標(biāo)準(zhǔn)下的房地產(chǎn)業(yè)（Real estate）租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)與科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)合為一項，由 NAICS 標(biāo)準(zhǔn)下的租賃服務(wù)（Rental and leasing services）、非金融無形資產(chǎn)的出租（Lessors of nonfinancial intangible assets）、專業(yè)， 科學(xué)和技術(shù)服務(wù)（ Professional, Scientific, and Technical Services）以及企業(yè)管理（Management of Companies and E