新兴市场的经济增长正呈现出良性循环的趋势，这得益于其数量更多、更为年轻的劳动人口。与此相反，在发达国家，低出生率和劳动人口老龄化等问题较为普遍，这将使经济学家亚当·斯密所说的“财富的自然增长”越发难以维系。

　　对这些国家来说，要想维持财富创造的引擎的全力运转，最好的办法就是提高生产率，用更少的人力创造更多的价值。同时，在整个经济体内很好地提高生产率也是拉动就业率持续增长的唯一途径。例如，就美国的历史情况来看，靠生产率提高来拉动的每一个百分点的GDP增长，会创造出750,000个新增的就业机会。

　　从政治层面而言，这带来了巨大的压力。长期来看，全世界的重新平衡需要发展中大国增加消费、降低储蓄，也需要以美国为首的发达国家增加储蓄、投资和出口。从政策角度来说，大力扶持能够提高生产率的政策，同时废除或修订阻碍生产率发展的政策，将有助于确保平稳的过渡。否则，如果发达国家无法实现至少适度的而且广泛的收入及就业增长，则无疑会增大产生政治阻力反弹的几率，而这种政治阻力会殃及发达国家和发展中国家的广大国民。

　　我们之所以说提高生产率势在必行，主要是因为这种需求已经迫在眉睫、不可避免。但要想勉强维持GDP增长，哪怕是温和的增长，经济合作与发展组织1成员国必须实现生产率的大幅提升。20世纪70年代，美国80%的GDP增长都是依赖日益壮大的劳动大军来拉动的。然而，放眼未来10年，如果不大幅延长工作时间，这个比例将会颠倒，也就是说，劳动人口的壮大对经济增长的贡献率将不足30%。因此，要想维持每年2%～3%的GDP增长率，就得靠提高生产率来弥补另外的70%。

　　在劳动人口预期不会增长的西欧，提高生产率的挑战显得更为严峻。换句话说，在西欧，GDP增长全部要靠提高生产率来实现。此外，日本面临的困境甚至更严峻，由于劳动人口不断减少，经济增长100日元，每个员工的产出必须达到160日元。

　　更糟的是，人才匹配不当的问题越来越严重。西方经济体已经形成一支适合20世纪中期民族产业的劳动大军，而目前新增的岗位都需要服务于21世纪全球产业。21世纪需要的是知识型员工，而不是体力工作者。然而，目前的现状是，知识型员工在全球范围内都处于紧缺状态。全球各地的企业一致认为，人才是制约企业发展的首要因素。

　　例如，在美国，过去10年间85%的新增岗位都要求应聘者具有复杂的知识技能，例如，分析信息、解决问题、提出见解的能力以及创造性思维。而且，雇主提出这些要求有着充分的理由：据估计，过去30年间的美国市场价值总额中，70%是通过知识产权、品牌价值、流程专门知识等各种形式的脑力知识创造的。

　　西方经济体可以通过很多途径来改变这种局面。过去的经验告诉我们，放宽监管往往可以提高生产率，未来也可以这样。通过改变工作与生活平衡的界限，鼓励人们延长劳动年限或增加每周的劳动时间，也可以提高绝对增长率几个百分点。此外，改善教育无疑也是一种不错的方法，这一点无须赘述。

　　企业可以而且应该提倡这类能带来长期积极影响的政策变化（如放宽入境移民限制）。但是，归根究底，企业的突破性创新才是真正能够提升生产率的关键所在。历史证明，大部分（超过2/3）的生产率提升都归因于产品和流程创新。

　　由生产率拉动的经济会犒劳那些建立了更好的商业模式且“更智能化运营”的企业

　　除了有效地激励企业以更高效的方式提供传统产品和服务，新的经济环境还可能会使销售生产率（即找到适于销售的“更智能化运营”的方法）成为未来10年最具变革性的商业模式。

　　西方经济体可以通过放松管制和调整工作与生活的平衡来促进生产率的提高。例如，像95岁的英国人Sydney Prior那样，保持弹性的工作时间，并延长工作年限。

　　这种趋势必将形成“一分耕耘，一分收获”的动态局面。从定义上讲，创新其实是一个破坏性过程。以图书出版业为例。目前，亚马逊提供印刷或数字格式的书目供客户选择，电子图书已经占据了图书销售业务的半壁江山，而这距离Kindle电子图书阅读器的发布只有短短两年的时间。Kindle缩短了整个供应链，而苹果公司新推的iPad无疑将会加速这一进程。

　　计算领域同样也在经历类似的风雨变革。这种情况也自然而然地成了提高生产率的典型代表。但如果进一步探究，也不难发现由此带来的浪费现象。企业在IT上的开销平均占到总收入的5%～10%。然而，据可靠的估算，70%以上的服务器容量都处于闲置不用的状态，这一比例在中小型企业里甚至更高，因为它们尚未达到一定规模。“云计算”（远程共享计算机资源而不是将软件或数据存储在本地服务器或计算机上）的进步表现出了巨大的潜力，它可以提高资源使用率，同时帮助企业提高计算能力，并削减20%甚至更多的IT成本。难怪Google、IBM、印度Wipro Technologies等高科技巨头都投入了巨大的成本，希望能在云技术的竞争中占得先机。

　　能够掌握有助于提高生产率的技术（如机器人技术等）并销售这些专业知识的企业，就有可能准确把握未来10年最具变革性的商业模式。

　　医疗保健业是“更智能化运营”企业的另一个发展舞台。平均而言，经济合作与发展组织成员国每年的医疗保健支出增长率已经超出 GDP增长率近两个百分点，在美国，则超出得更多。然而，在大多数国家，从整体经济角度来说，医疗保健支出的增长实际上阻碍了生产率的发展，因为医疗保健业在采取措施提高生产率方面已经远远落后于其他行业。举例来说，医疗保健机构的平均IT开支仅为金融服务机构的20%。

　　但是，许多创新可望在降低成本的同时，显著提高产出。例如，经济合作与发展组织许多成员国约有75%的医疗保健开支用于慢性病管理。法国电信旗下的Orange公司正与医疗保健机构合作，为糖尿病和心脏病患者提供持续远程监控服务。低成本的移动监控设备确保能更好地配合治疗，同时也减少了耗资不菲、危及生命的突发事件。德国的T-Systems已与医疗保险机构Barmer建立了合作关系，为 Barmer提供移动系统，来跟踪和监控运动锻炼模式，从而使患者和医生更有效地监控进展，并降低风险。

　　许多行业和服务业都可以通过生产率的提高而受益。将电信、金融服务等产能最高的行业过去15年间的经验教训运用到医疗、教育和政府等产能较低的行业，即可获得巨大的收益。

　　最优秀的企业将学会如何从靠智力求生的知识型员工那里获得最大回报

　　20世纪初期，提高工厂工人生产率的管理理论得到了全面的发展；同样，21世纪将会出现各种更加先进的如何管理知识型员工的管理方法。

　　这其中的利害关系是巨大的。平均而言，知识型员工较多（占员工总数的35%以上）的企业从每位员工身上获取的回报是知识型员工较少（占员工总数的20%或以下）的企业的4倍。不过，知识型员工较多的企业从员工身上获取的回报是可变的：同一行业中竞争对手拥有的知识型员工数量多少有别。

　　要想将这钟差距变成关键的竞争优势，需要做的绝不仅仅是众所周知的人力资源手册中所说的“吸引人才、部署人才、培养人才、留住人才”。的确，想要成功，第一步还是要抓住更多合适的人才。但是，要大幅提升生产率，企业需要积极地思考如何加快人才培养、如何将最优秀的人才部署到价值最高的岗位上，以及如何改善优秀人才与同事的协作。据我们的分析，在很多大型跨国公司中，知识型员工之间将近一半的互动没有实现预期价值，这是因为人们需要到处搜集信息、不知道在哪里可以找到他们需要的信息，或者他们的互动深受效率低下的官僚制度之妨碍。

　　企业需要改造工作的各个方面——何事、何地、何时、何种方式、何人以及何故

　　百思买（Best Buy）等企业逐渐认识到，工作并不是一个你要去的地方，而是你所做的事情。为了最充分地利用员工的价值，该公司培养了一种“只关注结果的工作环境”，即：为员工设定总体目标，但员工可以自由选择实现目标的方式。在实行了这种做法的部门里，员工的生产率提高了35%。

　　改变流程也可以释放新的生产率。思科和IBM等公司都在积极发展社交网络、视频会议等新的工作方法，使相隔遥远的员工可以打破沟通壁垒，自由地合作和交流经验。这些方法的效果很好。例如：英国零售企业乐购（Tesco）以视频会议取代长途出差，节省了关键部门45%的差旅预算。香港服装供应商利丰公司使用视频会议，使服装设计师可以与世界各地的面料和缝纫用品供应商自由沟通，大大加快了服装设计过程。这家公司能够在短短几周而不是几个月内让时装从概念变成现实，并以此著称，这种沟通方式居功至伟。

　　虽然对知识型员工的需求必定会增加，然而知识型员工的供应却不会增加。政府来不及培养出具有一流技能的知识型员工，用以满足提高生产率的需求，而企业也没有足够的时间和成本等待。也就是说，企业必须在吸纳人才方面多做创新。为此，它们可以从全球人力市场中吸纳人才、培养兼职员工，或者更好地利用年龄较大的员工。此外，企业还需要重新考虑如何在员工年龄层次金字塔特征不再那么明显的环境中推动业务的发展。如今，年轻员工并不比年长员工多，近几十年来，这已经成为许多企业安排职业发展的大前提。宝马公司已经试行了在汽车生产线中启用年长工人的做法。CVS和家得宝等零售商率先实施“雪鸟”方案，让退休员工冬季去温暖地区的店面工作，夏季再回到他们本来所属的店面。

　　知识型经济将会随之产生无尽的信息，优秀的企业必须学会如何将这种免费商品转化为财富

　　推动生产率增长的最后一个因素是企业以数字化形式创造的产物：信息。尽管未来5年内的数据量预计将会猛增5倍，但据估计，这些信息中，能够得到合理组织和利用的还不到10%。随着信息生产的速度不断攀升，这一比例只会更低。

　　商业分析软件越来越多地允许企业过滤数据“噪声”，即帮助企业对数据进行“非平均化”处理，以杜绝浪费、更精准地瞄准客户、识别新的商机。通常，积极运用商业分析的企业预测结果和风险的能力分别是不进行商业分析的企业的2倍和3倍。

　　例如，瑞士电信运营商Cablecom通过更好地利用客户信息将客户流失率降到了原来的1/10。亚马逊和谷歌都开发了自己的预测模型，使用大量数据，根据以前的搜索和点击情况来预测客户可能喜欢哪些产品。过去几年里，IBM、微软、甲骨文和SAP总计投入了150亿美元，抢购开发高级数据分析软件的公司。预计将来还会有更多的手段和工具能帮企业将信息转化为财富。

　　相信在不久的未来，Web 3.0技术就可以将信息的力量进一步扩大。Web 3.0技术可以生成“智能”数据、或者可以智能地与其他数据合并的数据。多数情况下，这一过程不需要人工干预。我们完全有理由相信，Web 3.0将在10年之内为信息网络带来颠覆性的变革。

　　简言之，更加成功地利用科技的企业，往往能吸引高端知识型人才，并从他们身上获取更大的效益，从而在商业模式方面积累更大的优势，进而大幅推动业务增长和生产率的提升。

　　原载于《麦肯锡季刊》中文版(china.mckinseyquarterly.com) 。版权所有?麦肯锡公司1992-2010。本文经麦肯锡公司授权转载。任何第三方未经麦肯锡公司直接接授权不得以任何形式擅自转载或摘编。