这份是中国信通院 2026 年 9 月发布的制造业全要素生产率研究报告，报告立足新质生产力、十五五规划以及 2035 年基本实现新型工业化目标，围绕我国制造业全要素生产率开展测算、对比分析并提出战略方向。报告指出全要素生产率代表技术创新、要素配置、体制机制等共同决定的综合生产效率，制造业是研发与专利产出的主要阵地，制造业全要素生产率很大程度决定宏观经济全要素生产率水平，提升它是培育新质生产力、推进新型工业化，同时应对全球生产率长期低迷、国际激烈竞争的必然要求。

现状方面，十二五以来我国制造业全要素生产率水平和增速整体稳步提升，十四五时期增速在主要制造强国里处于首位，但水平和前沿国家仍存在差距，仅达到美国的 45%、德国的 42%、日本的 88%。部分细分行业存在生产率短板，传统制造以及汽车、电气机械、高端装备这类中高技术行业的全要素生产率仅为前沿国家三成左右，价值创造能力偏弱。技术进步已经成为我国制造业全要素生产率增长的主要来源，十四五时期技术进步效应贡献约七成，资源配置效应贡献三成，不过对比美国接近八成的技术效应贡献，依旧还有追赶空间，同时要警惕增速放缓拖累经济增长动能的风险。

当前我国提升制造业全要素生产率有机遇也有挑战。机遇主要有两点，一是数智化机遇，新一代信息技术与人工智能是新工业革命最大技术变量，有可能带领全球走出生产率百年低潮，多家机构测算 AI 能够抬升全要素生产率增速，我国在 AI 的数据、场景、基础设施上具备优势，十四五数智化投入对制造业全要素生产率贡献接近四成；二是全球化机遇，全球分工格局正在重塑，全球南方话语权提升，我国正从被动嵌入全球分工转向高水平引领型再嵌入，一旦打破全球价值分配锁定的隐形天花板，生产率追赶会进入多重加速阶段。

现实挑战可以归为技术进步承压、资源配置承压两大类，一共七个具体问题。技术层面，我国逐步靠近全球技术前沿，不少领域进入技术无人区，前沿探索难度加大；科技创新和产业创新融合不足，基础研究向产业技术转化效率偏低；人工智能等数字技术渗透率还没跨过临界门槛，规上制造业 AI 渗透率超 30%，距离 50% 临界点仍有差距，技术红利没能充分释放。资源配置层面，产业集中度偏低，高技术行业集中度不及美国，企业间要素重组受阻；产业结构高端化不足，我国高技术制造业产出规模很大，但增加值率远低于美国，规模优势没有转化成价值创造优势；生产性服务业总量不足、内部结构欠佳，科技服务业占比偏低，对制造业支撑有限；以我为主的新型国际分工体系还没有建成，全球层面资源配置空间尚未充分打开。

面向 2035 年基本实现新型工业化，提升制造业全要素生产率要兼顾技术效率、配置效率两大提升路径，落实四项战略方向。第一将提升技术中枢水平作为核心任务，推进基础研究与关键核心技术攻关，完善科技成果转化体系，实现群体性技术突破并完成大规模产业落地。第二把数字技术规模化普及应用作为关键抓手，发挥数字技术尤其是人工智能这类通用目的技术的作用，推动 AI 深度融入制造各环节，推动技术渗透率越过临界点，释放数智化效率红利。第三将突破全球价值分配低端锁定作为重大机遇，建设自主可控产业链供应链，推动优势产业出海，提升国际规则标准话语权，打破价值链隐形天花板，实现生产率非线性跃升。第四把优化产业层面综合配置效率作为重要方面，推动企业兼并重组，促进生产性服务业同制造业深度融合，促进要素在企业之间、部门之间优化重组，挖掘配置效率带来的增长潜力。报告同时说明文中测算数据参考联合国工业发展组织、国家统计局等来源，最终以官方口径为准。