美国劳动生产率怎么算？
关于这个问题的答案，我觉得可能要从两个方面来看待和讨论 首先从统计层面来看，根据2014年劳工统计局发布的数据（http：//www.bls.gov/opub/ted/2014/ted_201403_index.htm），美国的劳动生产力(productivity)在1985年之前迅速提高，此后进入平台期并在有些年份出现下降；而全要素生产率(total factor productivity， TFP)在剔除掉不可解释的变量后能够更加准确的反映经济的产出能力，根据布鲁金斯学会今年发布的一项报告（http：//www.brinkblog.com/national-economy/the-evolution-and-persistence-of-us-productivity-growth/)，1970年至2007年间美国TFP增长了48%，年均增长率接近1%，这个增长的速度要远远大于劳动生产率的增幅，同时也印证了为什么GDP总量增加的同时个人收入和企业利润却没有随之增加——经济产能的增长远快于劳动者报酬和企业所得税的增长；那么问题就来了，这么高的TFP增幅背后是什么因素驱动呢？报告显示，技术进步和美国制造业的大规模对外开放（即中美贸易顺差）是驱动TFP增长的主要因素，各贡献了约一半的增长。
其次从微观层面来看，影响劳动生产率的个人因素包括年龄、性别、种族、教育程度、工作经验以及技能等多种因素，而企业层面的因素诸如行业结构、员工培训、组织结构和业务流程等也会产生一定的影响作用。因此对于每个个体和工作岗位来说，劳动生产率不是一个单一的数值，而是一个范围，代表了这个职业或岗位的劳动者完成特定任务的能力区间。既然影响劳动生产率的因素如此多样且存在结构性差异，我们就需要找到一种方法来综合评估这些因素对于劳动生产率的影响大小。
而全要素生产率就是这个综合指标，它能够实现对影响生产率的各种因素进行加权和标准化处理，从而得到每个单位时间或者每单位投入的产出数量。在不影响统计意义的情况下，我们可以假设各个因素对于生产率的影响大小相等，并通过计算得到各个因素的权重系数，然后就可以通过下列公式来计算任意个体或岗位群体的劳动生产率值 当然，以上计算都是基于有效数据的前提下才能开展，否则就会失去实际意义。