服务业的长期扩张一直显著拖累总体生产率增长，但新冠疫情的冲击让人们看到了扭转这一趋势的希望。
提高服务业生产率增长率有望释放巨大潜力，但障碍依然显著，因此应保持更为审慎的预期。
夸大疫情对经济的影响可能带来代价，且不同利益相关方所受影响各异。
生产率增长的提升是一种常被提及的新冠危机带来的宏观经济利好。封锁和社交距离措施迫使消费者和企业转向数字渠道，即便在服务领域，一种可信的生产率顺风叙事也已出现。
如果将这种结构性顺风与劳动力市场紧张所带来的周期性生产率增益（在此类时期，企业难以招到员工，并加快技术投资）一并考虑，人们很容易期待更高的增长。
然而，随着有关生产率的叙事不断增多，政策制定者、投资者和企业领导者必须对宏观经济的上行空间保持现实判断。显然，微观经济层面正出现一些变化，但将其推及宏观经济层面风险重重，过度乐观的预期也可能付出代价。
要现实地认识这一潜力，我们应探究服务业在总体生产率增长中发挥什么作用、什么才算得上变革性的增长提振，以及哪些不易察觉的障碍正在拖慢后疫情时代服务业生产率的增长。
数十年来，服务业一直拖慢生产率增长
多年来，发达经济体一直经历着生产率增长低迷，但我们应记住，总体数据总会掩盖重要细节。仔细观察美国经济（见下图）即可看出其中的动态。与普遍看法相反，正如图中的绿色部分所示，数十年来，许多行业的生产率增长一直保持较高水平。问题在于，这些行业在经济中的占比不断缩小，而且以商品生产为主。
与此同时，服务业在总产出中的占比持续上升，但生产率增长始终低迷，如图中的红色部分所示，进而拖累了总体生产率增长。
假设我们将这种结构构成变化“校正”过来（即假定采用20世纪50年代的行业权重，但采用当今的行业生产率），那么如今的总体生产率增长将高出60个基点（bps）——相对于经济约2%的趋势增长率（计入劳动力、资本和生产率增长）而言，这是一个巨大的差异。
这不仅说明服务业蕴藏着巨大的生产率增长潜力，也说明任何变革性的跃升都必须发生在这里。如果新冠疫情确实是推动这一转折的催化剂，那么上行空间可能很大。问题是，究竟有多大。
理解增长转型
增长转型需要什么条件？回顾历史是梳理答案的良好起点。美国经济上一次经历强劲增长跃升是在20世纪90年代的信息、通信和技术（ICT）革命时期，其关键可归结为三个数字：30、100和10。生产率增长出现阶跃式变化之前，网络化计算技术已经持续投资了30年；随后，美国全要素生产率增长提高了100个基点，这一变化持续了约10年。
因此，如果说新冠疫情引发的增长转型要达到100个基点听起来门槛很高，那确实如此。
首先，ICT带来的增长跃升之所以实现，是因为它围绕一种普遍适用的技术展开，同时触及经济的诸多领域。但与新冠疫情相关的潜力，则来自许多行业、企业和商业模式中无数不同的边际调整。
人们很容易选取企业生产率提升的案例，将其推而广之，再把结果相加——这是一种自下而上的方法，类似于在大型组织中识别成本节约的做法。但这种从微观推及宏观的外推风险很大。当变化的不确定性来自无数细小调整时，结果的幅度和时点都会有很大差异，因为这些调整本身的性质也千差万别。
其次，别忘了基准水平。20世纪90年代，100个基点之所以具有变革性，是因为当时生产率增长的基准水平已达70个基点，而ICT将其推高至1.7%的高位。但过去几年，生产率增长一直非常低。如果生产率增长反弹100个基点，达到约1%，这将比近年有所改善，值得欢迎，但与20世纪90年代具有变革性的1.7%仍相去甚远。
第三，回到上图，假设未来几年服务业的生产率增长能够提高到过去70年来商品经济实现的平均水平，同时保持当今各行业在经济中的占比。这将使总体增长提高约80个基点。
企业层面潜力的四项现实检验
还有其他理由说明，对生产率大幅提升应保持谨慎。在消费者和企业展现出非凡应变能力之际，微观经济层面的障碍很容易被忽视。我们重点指出四项。
并行——指流程重复。以在线教育和电子医疗为例，它们常被视为新冠疫情推动服务交付方式取得的突破。在这两种情况下，实体和虚拟流程如今都必须并行运作，为相同（且往往更差）的产出增加了一层成本。这意味着生产率会降低，而非提高。要释放生产率增长潜力，企业必须设法让额外成本带来更有价值的服务，或服务更多客户。
稀释——指在服务中加入效率较低的环节。以疫情期间日益普及的线上杂货服务为例，它们在零售运营中增加了“最后一公里”配送。这项生产率较低的活动过去由家庭完成，因此未计入零售业生产率数据。因此，将最后一公里纳入零售交易会拖累生产率，而非提振生产率。为了抵消这一拖累，企业必须更加努力地提高各项运营的效率。
持久性——指行为变化受情境影响。以网络化计算这类重大技术转变为例，它是一种成本更低、性能更好的技术。强大的网络效应带来了自我维持的势头，直至普及率非常高。但新冠疫情引发的许多边际且分散的变化，都是出于“权宜之计”，情境改变后可能恢复常态。判断变化是否持久的一个简单试金石是：消费者普遍是急于加快虚拟化进程，还是希望恢复疫情前的生活状态？
采纳——指及时吸收和升级技术存在障碍。即使变革引人注目、收益明确，各行业的技术能力也并不均衡，更不用说在采纳过程中面临的政治、监管和文化障碍各不相同。假设线上教学优于课堂教学，教师及其工会会支持结构性转向由更少教师承担教学的电子学习模式吗？
理性乐观的理由
保持乐观有其道理，但不应过度乐观。夸大新冠疫情对经济的影响可能带来代价，且不同利益相关方所受影响各异。
货币政策制定者最可能因不切实际的预期而蒙受损失。预期生产率适度提高，例如由周期性紧张的劳动力市场推动的增长，应有助于他们避免政策过紧的错误。但若假设生产率将出现结构性繁荣，则可能导致相反的政策错误。高估经济的承载能力，最终可能成为政策持续过度宽松的观念基础。
如果对生产率增长抱有不切实际的预期，导致投资者为各类资产支付不合理的估值，他们也会蒙受损失。当增长不及预期时，这些估值就需要下调。
另一方面，企业领导者应该保持乐观，因为他们本能地希望从危机中吸取经验、尽可能有所收获并推动创新。他们各自引领着微观经济的复苏，有时会成功，有时则不会。但从整体来看，他们的努力带来了可信的前景：宏观经济有望迎来顺风，即便未必实现增长转型。
