所谓全要素生产率，是指投入各种生产要素的组合单元所产出的使用价值量或价值量，是产品生产技术、要素组合技术、经营管理技术等诸方面水平的综合反映。

在以往的研究成果中，人们往往把全要素生产率定义为同样数量规模的劳动和资本投入因技术进步而导致的产出增加。我以为，这一定义是非常不科学的，它把全要素的使用效率与全要素使用效率的提高率混为一谈。其实，以往人们建立的全要素生产率分析方程所求解的a是一种比较常见的全要素生产率提高率的测量方法。

按照国际通行做法和我国的实践，目前我国采用以劳动投入量和资本投入量为自变量建立的柯布－道格拉斯模型（又称柯布─道格拉斯生产函数）和索洛中性技术进步剩余法，来测量全要素生产率提高率。即：

a＝y+αk+lβ

a为技术进步的年平均增长率；y为产出的年平均增长率；k为资本总量的年平均增长率；l为劳动力总量的年平均增长率。α为资本的产出弹性系数（指在其他条件不变的情况下，资本总量增加1％时，产出增加α％）；β为劳动的产出弹性系数（指在其他条件不变的情况下，劳动力总量增加1％时，产出增加β％）。

上述测算全要素生产率提高率的传统模型存在着许多不容忽视的矛盾和难以弥补的缺陷，主要表现在：

  1、从测量模型构建的思维看，传统方法采用的是虚拟一个所谓的动态生产函数Y＝H（K, L, t）和产出增长方程，用回归分析法估计资本产出弹性系数α、劳动产出弹性系数β，继后求解技术进步贡献率，其科学合理性是无法验证的，更是难以令众信服的。

  2、从产出贡献分解的方法看，传统方法采用虚拟生产函数和增长方程的基础上，运用回归分析法估计资本产出弹性系数α、劳动产出弹性系数β，继后求解全要素生产率提高对产出增长的贡献度，其前提是假设不同年度之间的α（β）的数值都相同；然而，事实上选用的年份数、年度数不同，就会得出不同的α、β值，这与前面的假设相左较大。更为重要的关键性问题是：运用回归分析法测定α、β值时，各年度的产出总量并没有剔除全要素生产率提高因素，也就是说α、β值已隐含全要素生产率提高因素的影响，而α、β的定义是全要素生产率不变的单位资本、单位劳动的产出弹性。显然，这两者之间是相互矛盾的。而要消除这一矛盾，就必须剔除历年总产出数据中的全要素生产率提高对产出增长的贡献因素，但全要素生产率提高的贡献因素又是需要求解的关键未知数，因而也是无法预先剔除的。所以，传统方法就难免陷入了循环求解未知数的矛盾与陷阱。