温馨提示：若页面不能正常显示数学公式和代码，请阅读原文获得更好的阅读体验。

作者： 李志圆 (西北农林科技大学)
邮箱： 15093915659@163.com

 

• Title：高质量发展的测度方法：六类主流指标的构造逻辑与方法选择
• Keywords：高质量发展, 全要素生产率, 综合指标, 测度方法, 新发展理念

 

1. 引言

自党的十九大提出"我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段"以来，"高质量发展"迅速成为经济学和管理学研究中的高频主题词。然而，高质量发展本身是一个多维度、多层次的概念，涵盖效率提升、创新驱动、绿色转型、协调发展和成果共享等多个方面。如何将其操作化为可量化的指标，是实证研究面临的首要问题。

目前文献中的测度方案众多，研究者在选择时往往缺少一个系统性的对比参考。本文从《经济研究》《管理世界》《中国工业经济》《中国软科学》《南开管理评论》等核心期刊中，筛选 2020-2026 年间标题含"高质量发展"的 16 篇文献，系统梳理了六类主流测度方法的构造逻辑、技术细节及适用场景。

全文结构如下：第 2 节给出六类指标的全景对比；第 3 节介绍三类单一维度指标（全要素生产率、劳动生产率、经济总产出与能源消费）；第 4 节介绍三类综合指标体系（基于新发展理念、目标+过程导向、社会福利函数）；第 5 节提供方法对比与选择建议。

 

2. 六类指标的全景概览

在展开介绍之前，先用一张表格建立全局认知。根据指标覆盖的维度数量，现有方法大致可分为单一维度指标和综合指标体系两大类：

类别	指标	适用层面	核心维度	主要方法	优势	局限
单一维度	全要素生产率 (TFP)	企业/区域	生产效率	LP 法、OP 法、索洛残差法、DEA-SBM	理论基础扎实，文献认可度高	仅覆盖效率维度
单一维度	劳动生产率	行业/区域	劳动效率	产出/劳动投入比值、均衡模型模拟	直观易解释	维度单一，难适用于服务业
单一维度	经济总产出与能源消费	宏观/行业	产出 + 能耗	投入产出表核算	适用于能源政策分析	场景专用性强
综合指标	新发展理念综合指标	区域	创新、协调、绿色、开放、共享	主成分分析、因子分析、AHP+熵权法	覆盖面广，贴合政策话语	指标选取主观性强
综合指标	目标+过程导向综合指标	企业	质量效益、绿色、创新、治理等	熵权-TOPSIS	兼顾结果与过程	仅反映相对排序
综合指标	社会福利函数综合指标	宏观	分配、人力资本、环境、社会	变异系数+信息熵+独立性权	理论框架完整	数据获取难度大

从上表可以看出，单一维度指标聚焦于某一具体侧面（效率、能耗等），操作简便但覆盖面有限；综合指标体系试图多维度刻画"高质量发展"的丰富内涵，但面临指标选取、权重确定等方法论挑战。研究者应根据自身的研究问题、分析层面和数据可得性来选择合适的测度方案。

 

3. 单一维度指标

3.1 全要素生产率 (TFP)

构造逻辑。 全要素生产率衡量的是资本、劳动等要素投入之外的"效率提升"部分，反映技术进步和资源配置优化的贡献，契合高质量发展"效率变革、创新驱动"的核心内涵。

测度方法。 文献中常用的 TFP 测算方法包括以下三类：

(1) OP 法与 LP 法

OP 法和 LP 法是微观企业层面 TFP 测算的主流方法，核心目标是修正生产函数估计中的"样本选择偏误"和"同时性偏误"。二者的区别在于：OP 法以企业投资作为生产率的代理变量，LP 法改用中间投入替代投资，以解决投资数据缺失率高的问题，适用范围更广（黄勃等, 2023; 沈坤荣等, 2024; 李甜甜和李金甜, 2023; 张倩倩等, 2025; 康艳玲等, 2023; 贾俊雪等, 2023）。

(2) 索洛残差法 + 生产函数

这是宏观层面 TFP 测算的经典方法。基本思路是：设定柯布-道格拉斯生产函数，对其取对数并差分，剥离资本和劳动等要素投入的增长贡献，剩余部分（即"索洛残差"）即为 TFP。其本质是将要素投入无法解释的产出增长归因于效率提升与技术进步（贾俊雪等, 2023）。

(3) DEA-SBM 模型（含非期望产出）

DEA-SBM 是数据包络分析 (DEA) 的改进版本，主要有两个改进点：一是引入松弛变量，修正传统径向 DEA 要求投入产出按固定比例调整的缺陷；二是纳入非期望产出（如废气、废水排放），将减排纳入效率考量，适用于绿色高质量发展的测度（杜运周等, 2022）。

应用局限。 TFP 仅聚焦效率维度，无法覆盖绿色、共享、协调等高质量发展的多元内涵。此外，LP/OP 法依赖企业微观数据（如营业收入、固定资产、就业人数），非上市企业的数据可得性受限；索洛残差法的假设条件较为严苛（如完全竞争、规模报酬不变等），现实适用性存在不足。

3.2 劳动生产率

构造逻辑。 劳动生产率直接反映单位劳动投入的产出效率，其提升体现技术进步与资源优化配置。分部门测算及收敛趋势分析，还可以反映产业协调与结构转型，契合高质量发展"可持续、优结构"的内涵。

测度方法。 文献中的测度方法可分为基础计算和模型拓展两个层次：

(1) 基础直接计算

遵循劳动生产率的经典定义，即单位劳动投入所创造的产出价值，通过总产出与实际劳动投入的比值计算。实际应用中，研究者通常会对产出端和劳动投入端进行针对性调整：

• 产出端：剔除地形、降水、时间/区域固定效应等外生冲击，取产业或部门的实际增加值（如农业种植业增加值、非农部门增加值）；
• 劳动投入端：摒弃"同质劳动"假设，兼顾劳动力数量与实际劳动时间（适用于农业劳动力的兼业特征），或折算为考虑个体生产能力差异的有效劳动数量（适用于非农劳动力的能力异质性）。

(2) 模型拓展

• 内生化推导型：将技术进步、资源配置等核心因素纳入动态均衡模型并内生化，通过参数校准与数值模拟，测算劳动生产率的长期演化趋势。例如，程文 (2021) 在动态均衡模型中将人工智能技术进步内生化，模拟其对劳动生产率的长期影响。
• 政策模拟型：以基础计算值校准多部门均衡模型参数，剥离资源配置扭曲等干扰因素，通过反事实模拟量化特定政策对劳动生产率的影响效应（龚斌磊等, 2025）。

应用局限。 劳动生产率维度单一，仅衡量生产效率，无法覆盖绿色发展、民生福祉、分配公平等核心内涵。此外，该指标更适用于传统制造业，数字经济、研发和服务业等领域的产出多为知识、技术等无形价值，难以用劳动生产率准确衡量。

3.3 经济总产出与能源总消费

构造逻辑。 以"经济总产出 (GDP)"反映高质量发展的"增产"目标，以"能源总消费"反映"节能"要求，双指标适用于"能源节约集约利用"视角下的高质量发展测度。

提示： 本节方法专门针对能源经济领域的高质量发展研究，通用性较弱，仅在涉及能源政策分析时推荐使用。

测度方法：

• 经济总产出：数据来源为国家统计局公布的《中国投入产出表》，直接核算最终产品部门的最终产出，该产出由各中间品行业的最终产出复合而成。
• 能源总消费：数据来源为《中国统计年鉴》和《中国投入产出表》，剔除居民生活能源消费总量后，核算各生产行业直接化石能源投入与最终产品部门直接化石能源投入的总和（傅春杨等, 2025）。

应用局限。 该方法依赖投入产出表等宏观数据，时间维度更新滞后；且仅聚焦能源消费"总量"，未考虑能源结构（如清洁能源占比）的影响。

温馨提示：若页面不能正常显示数学公式和代码，请阅读原文获得更好的阅读体验。