如何理解美国生产率增速超过其他发达经济体
如何理解美国生产率增速超过其他发达经济体
生产率一般指“劳动生产率”，代表每劳动小时的工作产出。劳动生产率的增长，意味着在给定工作时间内，劳动力能够产出更多的商品和服务。
2000年以来，美国劳动生产率的增速显著超过其他发达经济体，其中人才引进和培养、设备投资与技术投入、技术扩散与资源高效配置等是主因。
劳动生产率的定义与现状
参考美国劳工部（BLS）的定义，劳动生产率代表每劳动小时的工作产出（一般指“非农部门”），即劳动生产率=总产出/工作小时。近年美国劳动生产率的增速显著超过其他发达经济体，根据BLS数据，以疫情前的2019年四季度为计算基期，截至2024年三季度末，美国劳动生产率大幅增长约8.9%；而截至2023年末，欧元区20国仅增长约0.6%；日本采矿及制造业劳动生产率下降约3.5%，服务业劳动生产率下降约5.3%。若拉长时间，在2000-2023年间，美国劳动生产率的年化增速约2.0%，同期欧元区仅约0.2%，日本采矿及制造业为增长0.5%、服务业为下降0.2%。
资料来源：BLS、欧盟统计局、日本生产力中心、中泰证券研究所
从主流分析框架看，劳动生产率取决于三大因素：劳动构成、资本密集度和全要素生产率。BLS依据上述框架，将劳动生产率的增长拆分为“三因子”模型：劳动生产率增长=劳动构成的贡献+资本密集度的贡献+全要素生产率的贡献。
其中“劳动构成的贡献”衡量劳动力经验和技能水平的变化，当企业雇佣的员工技能更高、经验更丰富时，劳动力构成对劳动生产率增长的贡献就会增加；
“资本密集度的贡献”也称为“资本深化的贡献”，相较于雇佣更多人员，企业选择投入更多或更高质量的资本，增加单位劳动力对应的资本成本，资本密集度对劳动生产率增长的贡献就会增加；
“全要素生产率的贡献”是指在劳动生产率的增长中，未被劳动力和资本投入增长解释的部分，如资源配置与管理效率的提高等。
BLS数据显示，在2000-2023年，“劳动构成的贡献”给劳动生产率增速带来年均约0.3个百分点，“资本密集度的贡献”年均约0.9个百分点，“全要素生产率的贡献”年均约0.8个百分点。
资料来源：BLS、中泰证券研究所
人才引进和培养
在“劳动构成”指标中，BLS涉及性别、年龄和教育等因素。
在性别方面，根据OECD数据，截至2022年末美国男性就业占比约53.2%，与G7国家均值53.5%并无显著差异，并且在长期呈现同步下降，难以解释美国在劳动生产率增速上的巨大优势。在年龄方面，2000-2019年美国55岁及以上劳动力占比从13.2%升至23.5%，同期G7国家从12.8%升至23.7%，老龄化难以解释劳动生产率的差异，虽然能够带来工作年限和经验的提升，但学习新技能的难度也在增加。
在教育方面，美国在引进和培养高技能人才上具备极强优势，利于支撑“劳动构成”对劳动生产率的贡献。根据世界经济论坛全球人才竞争力指数，并由于一流的教育水平在“人才培养”上排名第一。
美国吸引人才具备较大的绝对规模，每年持有F-1签证在美国高等院校就读的国际学生超百万，每年针对国际人才发放8.5万个H-1B工作签证，其中至少2万个需提供给拥有美国硕士或更高学位的人员。根据墨卡托研究中心数据，通过H-1B签证计划留美就业并完成移民的人数占美国25岁及以上劳动力约18%，获得约28%的高质量专利，表明引进人才发挥出了重要贡献。
设备投资与技术投入
“资本密集度”对劳动生产率增长的贡献相对明显。BLS将“资本密集度”细分为“IPE（信息处理设备密集度）”、“IPP（知识产权产品密集度）”、“其他”等三个类别。
IPE与IPP分别对应高技术设备投资和研发投入，贡献较为突出，2000至2023年劳动生产率增长的绝对贡献幅度分别为0.3个、0.4个百分点。
尤其研发投入呈现美国与其他发达经济体之间的显著差异，从研发强度指标（研发支出与GDP的比例）看，OECD数据显示，截至2021年末美国（约3.5%）远超过欧元区（约2.3%）和全部高收入国家（约2.9%）。从专利申请量、科技期刊文献等指标看，2000-2023年美国PCT专利申请量（约123.8万件）远超日本（约85.2万件）、德国（约41.3万件）。
更高的研发投入有助提升行业壁垒，增加企业盈利能力，形成更高的资本回报率，2000-2020年美国的资本回报率从10%左右提高至约12%，欧元区则始终处在8-10%区间；而资本回报率提高后，进一步吸引投资和更高的研发投入，形成正向反馈。
2000-2023年美国“资本密集度”年均对劳动生产率增长贡献最大的三个行业，分别为电信和广播（3.1%）、数据处理及网络出版（3.0%）和信息（2.6%），集中在高技术行业，形成了全球优势和较高的行业门槛。
资料来源：WIND、中泰证券研究所
技术扩散与资源高效配置
“全要素生产率”对美国劳动生产率的领先增长具有较大贡献。根据OECD公布的全要素生产率国别数据显示，2000-2022年美国全要素生产率年化增速（约0.8%）显著超过日本（约0.4%）、德国（约0.5%）、法国（约0.0%）、英国（约0.4%）。在主流理论中，技术进步和资源配置效率是两大因素。
资料来源：WIND、中泰证券研究所
在技术进步上，主要是技术成果的扩散应用。美国远超其他发达经济体的研发投入，形成了全球领先的技术成果。而技术成果的应用与扩散，带动其他行业的效率提升，形成“知识密集型领域资本密集度提升-技术进步-促进全要素生产率上升”的链条，在数据上也体现出“资本密集度”带动“全要素生产率”的特征，如20世纪末开始的美国信息技术革命，使得“资本密集度”与“全要素生产率”对劳动生产率的贡献，先后在2001年、2004年达到顶峰。
在配置效率上，主要是发达的金融市场及激烈的市场竞争。根据美国银行数据，截至2024年7月美国在全球股市、债市规模中的占比分别约65%、44%，占据绝对主导。
根据美国风投数据研究公司PitchBook数据，2024年美国初创公司获得约2090亿美元的风投融资，占全球总额约56.7%，庞大的金融市场规模及活跃交易有助提升资源配置效率。同时，美国激烈的市场竞争与残酷的优胜劣汰机制，也支撑了全要素生产率。
根据传统基金会发布的《2024年经济自由度指数》数据，在184个国家和地区中，美国的营商自由度排名第16位，得分84.8分（满分100），高于德国（84.2分）、法国（82.0分）、日本（77.5分）等其他发达经济体。
资料来源：WIND、中泰证券研究所
美国劳动生产率增长的三个贡献项
资料来源：WIND、中泰证券研究所