新质生产力提到全要素生产率，并以其大幅提升为核心标志。因此，理解全要素生产率的本质和变化机制，是推进新质生产力建设的一个关键。全要素生产率是美国经济学家索洛提出的生产函数模型中的一个因子。索洛在研究资本、劳动与总生产的关系时，将无法用这两类生产要素解释的量定义为全要素生产率。一般认为这个变量包含了技术、制度等社会经济因素对总生产的贡献。

　　后来很多经济学家对索洛的这个观点进行了修改和完善。很难武断地说技术是个外生变量，新技术总会对劳动和资本产生影响，全要素生产率更像一个“蓄水池”，其中总有一部分会被应用于社会生产之中，通过劳动并借助资本力量，变成了经济产出。但是，确实也会有一部分暂时没被采用，表现为全要素生产率。

　　从科技创新的规律来看，其中包含了一个由量变到质变的过程。正常情况下，科技创新是渐进积累的，颠覆性创新像冲击波一样，偶尔会出现。而在恰逢康波新周期时，尤其是150年左右的霸权周期当口，往往会出现众多科学技术突破，全要素生产率这个“蓄水池”的水位总是会上涨的。如果出现全要素生产率增长缓慢的情况，有可能是科技创新较少或较慢出现，另一种可能是科技创新通过劳动和资本转化（或者说应用）速度较快，这也可以从总产出的快速提升上观察到。用“蓄水池”的进出阀门做比喻，很容易理解，后一种情况就是水流出（科技创新应用）速度超过了流入（科技创新积累）速度，显著推动了经济增长。

　　由此可以得出一个合乎逻辑的结论：尽管提高全要素生产率很重要，因为这体现了科技创新的活跃，但是更应把重点放在如何将科技创新尽快转化为生产力。为了达到这个目标，必须建立更加合理的机制，既要有利于激发广大人民群众的创新活力，也要减少科技创新推广应用的阻力和障碍。

　　要提高全要素生产率，就需要提供一个鼓励自由思考、打破思想禁区的教育和科研环境，这应成为教育科技改革的主要方向；在这个基础上，还应考虑如何降低科技创新成本，打破既有利益格局，在稳妥控制社会成本的前提下，不断推动新技术、新模式投入使用。因此，全要素生产率应表现为较快上升和稳步下降的有机结合，而且经济增速也得到不断提升的良性过程。

　　随着经济学家对全要素生产率的深入研究，已经发现教育、科研、制度、企业家精神、管理技能、商业模式创新等，都有助于达到提高全要素生产率和加快科技创新转化的作用。而且这属于发展中国家的后发优势。相对于发达的市场经济国家，发展中国家存在制度中尚未释放的红利。随着制度中压抑市场活力和科技创新的阻碍因素逐步被消除，可能出现的爆发式的创新活力将大力推升经济增速。

　　最近看到周天勇教授做的测算，从2025年开始到2035年间，如果进行大力度并全面深化体制改革，可以实现年均5.28%的经济增长速度。其中技术创新体制机制改革、劳动资本要素市场化配置改革、土地要素市场及资产化改革对新增长潜能的贡献将分别占13.23%、28.19%和58.59%。

　　理解全要素生产率的另一个维度是将数据要素这一新的生产要素考虑进去。根据内嵌数据要素的生产函数模型，数据要素和劳动、资本早已融合为一体，自古如此，只是随着现代信息科技的发展，其发挥的效力越来越明显了。数据要素提高了人力资本，也可为传统金融资本赋能，并形成了包括数据资产在内的无形资本。这些无形资本在数据经济时代将直接用于生产过程的价值创造。

　　数据资产的资本化是数字经济时代的新现象。由于数据资产本身具有与有形资产完全不同的使用特点，几乎可以用极低的成本重复多次使用，避免了边际递减效应的发生，理论上可使生产函数具有无限增长的潜在空间。而现实中，能否充分释放这一巨大潜能，取决于数字科技的发展和经济的数字化进程。如前所述，这需要我们从科技创新和制度调适两个方面下功夫。以人工智能为例，目前中国具有一定的优势，而华人科学家和工程师是全球人工智能科研的主力军，如果他们能够在欧美国家做出一流的成绩，也应该能够在国内发挥同样的作用。我们需要考虑如何不断优化完善国内的社会创新大环境，筑巢引凤，让创新人才和创新科技在中国大地生根、发芽，结出累累硕果。只要能够解决这个问题，就很容易推广到其它高技术领域，实现中华民族的伟大复兴之梦。