人力资本投资对中国劳动报酬比例的影响分析

范 慧 费利群

(1.山东建筑大学法政学院，山东济南250101;2.山东大学马克思主义学院，山东济南250010)

人力资本投资对中国劳动报酬比例的影响分析

范 慧1，2费利群2

(1.山东建筑大学法政学院，山东济南250101;2.山东大学马克思主义学院，山东济南250010)

本文使用1997－2010年29个省级单位数据，以全国、东、中、西部地区分别建立面板数据模型，并分别以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，分析了人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响。就全国来说，无论以人力资本量投入指标还是产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响均为正;但与产出指标相比，人力资本投资对劳动报酬比例影响较大。以我国东部、中部和西部地区为分析单元，人力资本投资对劳动报酬比例影响存在显著差异。在东部，以投入指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例影响的正向作用明显;在西部，以产出指标为代理变量，人力资本产出对劳动报酬比例影响的正向作用明显;在中部，以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响都不显著。因此，为提高劳动报酬比例，政府应采取针对性的政策。第一，政府率先应启动劳动报酬比例增加机制;第二，健全人力资本投资机制;第三，提高人力资本投资效益。

人力资本投资;投入指标;产出指标;劳动报酬比例

劳动报酬比例是指国民收入在初次分配中由劳动取得的部分，即劳动报酬GDP的比重。近年来，在我国经济快速发展的同时，劳动份额持续下降，造成了我国劳动份额偏低的现状。劳动份额偏低，降低了中低收入群体的消费能力，成为我国消费需求不足、经济发展方式的转变的主要障碍。过低的劳动份额，也容易引起劳动者的不满，激化劳资矛盾，从而不利于社会的和谐稳定。本文从人力资本投资的角度分析劳动报酬比例，分别以人力资本量的投入指标和产出指标，以分别全国、东、中、西部地区分别建立面板数据模型，检验人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响，并提出有利于劳动报酬比例提高的针对性政策。

1 文献综述及问题的提出

关于我国劳动报酬比例的下降，许多学者从不同的角度探究其原因。归纳起来代表性的有以下几个:第一，巨大的就业压力。我国长期形成的二元经济结构，存在大量的剩余劳动力，使得劳动力的供给呈现无限供给的状态，也就是说劳动力供给曲线成水平的状态。由此带来经济发展，劳动者收入相对稳定，而资本收益上升，劳动报酬比例下降［1］。第二，技术进步的偏导性。在我国经济发展中，我国多采用劳动节约型技术，因此产生“机器排斥人”的现象，减少了对劳动的需求，造成我国劳动报酬比例下降［2］。第三，产业结构的变化。第二产业过快增长对劳动报酬比例的负面作用，抵消了第三产业的积极作用，是劳动报酬比例下降的主要原因［3］。第四，市场的不完全性。我国的劳动力市场存在城乡分割、地区分割和行业分割的局面，劳动力流动成本高，降低了劳动者的供给弹性，使劳动报酬比例下降［4］。第五，工会在保护劳动者权益方面的缺位。在我国，工会覆盖率与行业劳动报酬呈现出剪刀差悖论关系，工会并未对劳动报酬产生显著影响，而行政垄断力量在行业劳动报酬差距扩大和工会组织行政化中起到了重要的作用［5］。第五，政府的发展策略。各级政府重资轻劳，在制定经济政策和制度创新时更多地向企业倾斜，而忽视了对劳动者权益的保障［6］。第六，经济全球化。对外贸易提高了我国企业的全要素生产率，使劳动报酬比例下降;外商直接投资的技术领先机制大于工资竞争机制，使其对劳动报酬比例的扩大效应大于缩减效应。经济全球化是我国劳动报酬比例下降的外部因素［7］。

对于人力资本投资对劳动报酬比例的影响，一些学者也做了相关分析。一些学者认为，加大人力资本投入可以增加劳动报酬，提高劳动报酬比例［8］。韩金华等也认为，我国普通劳动者尤其是农民工的整体素质并不高，劳动力的人力资本含量偏低，劳动者因自身素质差、维权意识差、凝聚力差等降低了与企业谈判和博弈的能力从而导致劳动报酬比例下降［9］。以上分析只是从理论上阐释，并没有经验的验证。周扬波利用1997－2008年省级面板数据，分析了影响我国劳动报酬比例的因素。他认为，教育水平对劳动分配比例的影响并不显著，在低水平组，教育对劳动报酬比例的影响为负［10］。张全红也得出了类似的结论，认为劳动者教育水平对劳动报酬比例的影响为负。理论分析与经验分析得出了相悖的结论［11］。

但是，我们注意到，经验分析的指标有些片面。现有关于人力资本的实证研究中，有两种代理变量。一种是采用科研、教育支出等人力资本的成本投入作为代理变量［12－14］。另一种用受教育年限、入学率等资本量的产出指标作为代理变量［15－16］。周杨波用劳动者的平均受教育年数表示劳动者的受教育水平［10］105;张全红采用6岁以上人口的平均受教育年限表示人力资本水平［11］89。二者均采用了产出指标作为代理变量，缺乏对以成本投入作为代理变量的研究，因此不能全面的反应人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响。基于此，本文分别以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，利用1997－2010年我国29个省级单位面板数据，比较分析计量结果，全面研究人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响。

2 模型设置、指标选择和数据来源

姜磊根据刘易斯的二元经济模型，建立了一个封闭条件下劳动报酬比例影响因素的分析框架［7］28。图1描述了农业剩余劳动力转移与二元经济的发展过程。随着资本存量的增加和农业剩余劳动力的转移，劳动报酬比例可以表述为:

图1 二元经济结构下劳动报酬比例决定因素Fig.1 Decisive factors of labor share in dual economic structure

图1 描述了农业剩余劳动力转移与二元经济的发展过程。从图1可以看出，劳动报酬比例取决于劳动力需求曲线和供给曲线的位置和形状。劳动力需求曲线由劳动的边际生产曲线代表。在假定产品价格不变的前提下，劳动的边际生产曲线主要由劳均资本存量、人力资本投资水平和全要素生产率决定。劳动边际生产曲线的提高将使劳动需求曲线与y轴的交点上移，见图1中的D1'、D2'和D3'，劳动需求曲线相应地变为虚线D1'F、D2'G和D3'H，这有助于资本分配比例的提高，劳动报酬比例则会下降。现实中的二元经济工资水平不是不变的，劳动供给曲线也不是水平的，而是一条具有正斜率的直线或曲线，见图1中的虚线WS'，其形状和位置取决于现代部门的就业压力和工会的讨价还价能力，就业压力的减小和工会的讨价还价能力的提高将会使劳动供给曲线的斜率变大，这有助于劳动报酬比例的提高。在农业剩余劳动力被吸收完之后，所有部门的就业都由统一的工资水平决定，经济发展进入了新古典经济学的世界。现代部门的劳动供给曲线斜率变得更大，要素分配比例更有利于劳动者，劳动报酬比例得到提高。根据上述分析，二元经济中的劳动报酬比例取决于劳均资本存量、人力资本投资水平、全要素生产率、就业压力和工会的议价能力。

以上的分析基于完全市场的假设，在现实中，完全竞争的市场并不存在，市场多少都存在垄断因素，垄断会扭曲要素市场，使要素价格发生变化，要素份额也会相应发生变化。实证的研究也表明我国工业部门垄断程度的增加，提高了资本份额，降低了劳动报酬比例。劳动力市场的分割，会增加劳动力转移的成本，降低劳动者的议价能力，从而会降低劳动报酬比例。因此市场的竞争程度也是决定劳动报酬比例的决定因素之一。

我国建立的是具有中国特色的社会主义市场经济体制，政府干预经济的程度比西方发达资本主义国家更深;加上我国长期计划经济体制的惯性，政府对经济的影响力很大。1992年我国支出占GDP的比例为13.9%，到2010年达到22.1%，这说明我国政府干预经济的程度在加深。按照我国收入法GDP的核算，政府的税收增加会直接影响到劳动报酬比例，使劳动报酬比例降低。另外政府的发展策略也会影响到劳动报酬比例，有学者认为“劳动报酬比例下降主要缘于政府在制定经济政策和制度创新时更多地向企业倾斜，而忽视了对劳动者权益的保障”［6］28。因此政府干预也是我国劳动报酬比例的决定因素之一。

封闭条件的假设与市场完全竞争的假设一样，并不现实。我国自改革开放之后开始卷入全球化进程，特别是2001年加入WTO后，经济全球化对我国经济产生了深刻的影响，也影响着决定劳动报酬比例的各个因素，使劳动报酬比例的位置发生变化，甚至偏离封闭条件下劳动报酬比例变化的轨道。因此经济全球化下，我国劳动报酬比例的决定因素包括:劳均资本存量、人力资本投资水平、全要素生产率、就业压力、工会的议价能力、二元经济结构、市场竞争程度、政府干预和经济全球化。基于以上分析，为了研究人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响，我们构建一个计量模型:

式中:i代表截面单位(各省)，t代表不同的时期(t=1，2，...，T)。a 为面板数据中的截距项，b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8为待估计参数向量，εit为随机误差项。LS(Labor Share)表示劳动报酬比例，为模型的被解释变量;HC表示人力资本投资，为模型的解释变量。UNP(Unemployment)表示就业压力，UNI(Union)表示工会的议价能力，LCAP(Labor Capital)表示人均资本存量，MAR(Market)表示市场化程度，DUA(Dual)表示二元经济的发展水平，GOVE(GovernmentExpenditure)表示政府支出为，GLO(Globalization)表示全球化程度，为模型的其他解释变量。

劳动报酬比例(LS)是指劳动报酬占GDP的比例。按照中国统计年鉴的解释，收入法核算的GDP分为劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四部分。劳动报酬比例用劳动报酬除以劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余之和计算得出。

HC分别用人力资本量的投入指标(HCI)和人力资本量的产出指标(HCO)两个代理变量表示。HCI用教育科研投入占当地的GDP的比重来表示。1997－2004年教育科研投入包括科技三项费用、教育事业费，科学事业费。2005－2010年统计口径做了调整，教育科研投入包括教育和科学技术两项支出。由于人力资本私人投资数据的限制，本文只计算了财政支出中人力资本的投入。HCO用劳动者的平均受教育年限来表示。平均受教育年数的计算式为 EDU=6d1+9d2+12d3+16d4，其中 d1、d2、d3、d4表示在劳动者的文化程度是小学、初中、高中及大专以上人口所占的比重。

UNP用城镇登记失业率来表示;UNP(就业人口加入工会的比率来表示;LCAP用资本存量除以从业人数计算得出，1993－2000年的资本存量数据来源于张军、吴桂英、张吉鹏，该数据基年为1952年，其计算方法为永续盘存法，2001－2010年的数据同样根据永续盘存法推算得到;MAR用非公有单位占就业人口的比例表示［17］;DUA用第二和第三产业的从业人数占总从业人数的比重表示;GOV用一般预算支出和预算外支出之和计算得出，鉴于支出与各省的生产总值存在一定程度的正向关系，故用地区生产总值/国内生产总值为权重，把中央政府的支出分到各省，预算外收入也采用这一方法;GLO用各地区按境内目的地和货源地分商品进出口额占GDP的比重来度量，由于统计年鉴中进出口数值是以美元表示的，因此本文按照每年美元兑换人民币汇率的平均值将各年进出口数值换算成人民币。

基础数据来源于1994－2011年的《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、各省《统计年鉴》，《新中国六十年统计资料汇编》，《中国国内生产总值核算历史资料:1952－2004》。我们共收集了中国1993－2010年间29个省级单位的数据，由于西藏存在部分数据缺失，在研究未使用西藏的数据;同时为保持数据的一致性和连贯性，把重庆市的数据放到四川省一并计算。

3 计量结果及解释

3.1 不同估计方法、不同代理变量对计量模型的估计结果

我们先使用HCI作为人力资本的代理变量估计计量模型。对于计量模型，主要有三种方法来估计。首先，采用面板数据的混合效应模型来估计，估计结果见表1的第2列。表明人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，但不具有显著性。其次，采用面板数据的随机效应模型和个体固定效应分别估计，估计结果见表1的第3列和第4列。当使用随机效应模型时，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，并在20%水平上具有显著性。当使用个体固定效应模型时，人力资本投资对劳动报酬比例的影响也为正，并在5%水平上具有显著性。三种估计结果在人力资本投资对劳动报酬比例的影响作用方向上是一致的，即人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正。但系数和显著性水平并不一致，因此需要比较哪种估计方法更适合。

与混合估计模型相比，个体固定效应模型是一个无约束模型，修正的R2和D－W值都较高，通常采用受约束F检验和X2检验。

原假设H0:个体的模型截距项和系数项都相同(混合效应模型)。

备择假设H1:个体的模型截距项不同和系数项都相同(个体固定效应模型)。

式中:R2ur和R2r分别为个体固定效应模型和混合效应模型估计的确定系数，x1和x2分别为混合效应模型的自由度和个体固定效应模型的自由度;LRur和LRr分别为个体固定效应模型和混合效应模型估计结果的对数极大似然函数值。由于，，所以拒绝原假设，个体固定效应模型估计优于混合效应模型。随机效应和个体固定效应相比，通过Hausman检验可知:X2=18.69也拒绝了原假设。因此个体固定效应模型估计最为有效。鉴于此，以下的分析主要采用个体固定效用模型来估计。

根据个体固定效应模型的估计结果，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，并在5%水平上具有显著性。其结论与大部分的理论分析一致，即，人力资本的增加有利于提高劳动报酬比例。而与其他经验分析的估计结果相反，可能是因为本文选择的投入法作为代理变量，而其他学者选择产出法采用代理变量，选择代理变量不同而得出不同的估计结果。因此有必要选择类似指标对模型1再估计。

我们选择HCO作为人力资本投资的代理变量，重新对模型(2)进行估计。鉴于个体固定效应的估计最为有效，我们选择个体固定效用模型估计。估计结果见表1的第5列。估计结果显示，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，并在10%水平上具有显著性。与使用投入指标为代理变量的结果类似。人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，增加人力资本投资可以提高劳动报酬比例。这可能是因为，人力资本的增加提高了劳动者的边际产出，按照新古典经济学，劳动者报酬等于其边际产出，边际产出越多，劳动报酬就越高。在既定的技术条件下，劳动报酬比例就越高。并且人力资本投资的增加，可以提高劳动者的总体文化素质和维权意识，从而提高其议价的能力。但是其系数为0.004 1，远小于投入法的0.928 1。这可能是因为某些人力资本投资并不仅仅表现为劳动者学历层次的提高，更多的表现为职业技能的提高，使其学历层次不变，职业技能提升，从而提高了劳动者的边际产出，也获得了较高的劳动报酬。也可能是因为，劳动者的受教育程度与劳动者报酬并不存在线性关系。这一方面是因为我国培养人才的机制某些方面不能适应市场的需求，出现了大量高学历人才却无市场需求;有市场需求的高级技术工人却缺乏供给的现状。另一方面是因为我国劳动报酬除受市场影响之外，行政权力对劳动报酬的影响较大。行政机关事业单位和大部分的国有企业劳动报酬主要受政府政策的影响，而不是在市场上决定的。

3.2 不同地区个体固定效应估计

无论是投入法还是产出法，人力资本投资都与经济发展程度有很大的关系。以2010年为例，从人力资本投资排在前三位的分别是北京、上海、天津;平均受教育年限最高的三个省市分别是上海、北京和天津。因此我们假定人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响会存在地区差异。因此，我们把29个省级单位分为东部地区、中部地区和西部地区，并分别建立面板数据对模型(2)进行估计。鉴于个体固定效应模型更为有效，我们采用个体固定效应模型估计方法。东部地区包括北京、天津、上海三个直辖市海南、广东、山东、福建、浙江、江苏、辽宁、河北8个省;中部地区包括内蒙古、广西2个自治区湖南、湖北、河南、江西、安徽、黑龙江、吉林、山西8个省;西部地区包括宁夏、青海、新疆3个自治区和陕西、甘肃、四川、贵州、云南5个省。首先以HCO为代理变量对模型(2)进行估计，估计结果见表2的第2、4、6列。然后以同样的方法以HCI为代理变量对模型(2)进行估计，估计结果见表2的第3、5、7列。

表2的估计结果验证了我们的假设，即人力资本投资对劳动报酬比例的影响存在比较大的地区差异。东部地区以人力资本的投入指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响在1%水平上具有显著性，其系数较大。这说明东部地区教育科研投入无论在绝对量还是相对量上都比较大，其对劳动报酬比例发挥了很大的正向作用;而以人力资本的产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响只在20%水平上具有显著性，其系数只有0.004 0。其对劳动报酬比例的正向作用并不明显。中部地区，以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响都不显著，以投入指标为代理变量，其系数为负。这说明在中部地区，人力资本投入的增加不仅不能提高劳动报酬比例反而会降低劳动报酬比例。这可能是因为，中部地区人力资本投资效益较低，投资方向和投资管理都存在很大的问题。以产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，但不显著。这可能是因为，劳动报酬更多的受行政权力的影响。西部地区，以投入指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，并且在20%水平上具有显著性。这是因为，实施西部大开发以来，西部教育教育科研投入很多是直接投入，如直接建立学校，或者直接支付给贫困人口等;同时这些省份的经济规模和人口规模较小，相应的科教投入比较容易看到成效，这就避免了资源的浪费，提高了人力资本投资的效益。以产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，并在5%水平上具有显著性。这可能是因为西部地区人力资源缺乏，存在很大的中、高层次人才的缺口，人力资本投资收益较高。

表2 不同地区、不同代理变量个体固定效应估计结果Tab.2 Estimation results on individual fixed model using different regions and different indicator

表3 面板残差单位根检验结果Tab.3 Panel residual unit root test results

3.3 数据稳健性检验

数据稳健性检验采用截面回归方程残差的单位根检验。如果截面残差单位根不存在，则残存序列是平稳的，参数的回归估计结果是可靠的。截面回归方程残差的单位根检验方程为:

式中:t为不同的个体观测期;i为不同的横截面;ρi为回归系数，X为外生变量，包括固定效应或面板各单位时间趋势;εit满足独立同分布假设。如果|ρi|＜ 1，则序列yit是弱平稳的;如果|ρi|=1，则序列 yit包括单位根，是不平稳序列，参数是伪回归估计。面板数据的单位根检验分为两类:一是相同单位根过程下的检验，其假定该参数对所有横截面都是相同的，主要有LLC检验;二是不同单位根过程下的检验，其假定参数ρi跨截面自由变化，主要有LM检验、Fisher－ADF检验和Fisher－PP检验等。具体残存单位根检验结果见表3。

表3显示:所有面板单位根检验结果全部在5%的显著水平上都拒绝了残差存在单位根的原假设，表明面板残差是平稳的，模型的设定是合适的，估计结果具有稳健性。

4 结论和政策建议

本文利用1997－2010年29个省级单位数据，建立面板数据模型，本文分别以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，分析了人力资本投资对我国劳动报酬比例的影响。又进一步对东、中、西部地区分别建立面板数据模型，以分析人力资本投资对我国劳动报酬比例影响的地区差异。并对数据的回归残差进行面板单位根检验，证明了估计结果的稳健性。总结计量结果，得出如下结论:第一，就全国来说，无论以人力资本量的投入指标还是以产出指标作为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响为正，增加人力资本投资可以提高劳动报酬比例。第二，以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动份额的影响存在着很大的差异。以投入指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响大于以产出指标作为代理变量检验的影响。第三，人力资本对劳动报酬比例的影响存在较大的地区差异。在东部，以投资指标为代理变量，人力资本投入对劳动报酬比例的正向作用明显;在西部，以产出指标为代理变量，人力资本产出对劳动报酬比例的正向作用明显;在中部，以人力资本量的投入指标和产出指标为代理变量，人力资本投资对劳动报酬比例的影响都不显著。并且，以投入指标作为代理变量，人力资本对劳动报酬比例的影响为负。

本文的政策启示是:第一，政府启动劳动报酬比例增加机制。人力资本投资与劳动报酬比例之间存在着正相关关系，人力资本投资增加可以提高劳动报酬比例，劳动报酬比例的增加可以引致更多的人力资本投资。目前我国劳动报酬比例偏低，资本份额较高，企业在低劳动力成本上运行仍然可以获得高额利润，因此没有自主创新的压力，也没有人力资本投资的动力，形成了低劳动报酬比例－低人力资本投资－更低劳动报酬比例的循环。这既不利于我国转变发展方式，建设自主创新型国家，又无法体现我国经济发展以人为本的核心价值，还引起了一系列经济领域里和社会领域的矛盾。仅仅依靠市场的作用，很难改变这种现状，因此政府应率先启动劳动报酬比例增长。劳动报酬比例增长机制一旦启动就会形成良性循环，凸现劳动报酬比例与人力资本投资的正相关关系。政府一方面要深化政府结构改革，避免政府收入对劳动报酬的挤压;另一方面，也应通过最低工资制度、劳动制度等为劳动者提供制度支持，提高劳动者在劳资谈判中的地位，提高劳动报酬比例。第二，健全人力资本投资机制。教育和科技属于半公共产品，具有很强的外溢效应。政府在公共经济中居于主导地位，理应成为提供公共产品的中心。目前，我国人力资本投资不足，尤其是在中西部地区。云南、贵州2010年教育科研支出总和只占GDP的3.71%和3.43%;河南为4.85%。因此，在财政支出中，尤其在中西部，应当增加教育科研支出的规模。但是政府是公共经济的中心，并不意味着政府是唯一的主体。文森特·奥斯特罗姆认为:“半市场机制在经济领域里是可行的。”公共经济主体的多元化也是当今发展的一种趋势，因此我们应形成以政府为主体的，企业和个人参与的多元的教育科研投资机制，弥补我国人力资本投资的不足。第三，提高人力资本投资效益。首先，应深化教育科研体制改革。通过政府机构改革，减少行政人员，减少行政管理费用的支出;在投资方向上向中西部地区倾斜，向初等教育和中等职业教育倾斜，科研经费向非名校倾斜;在投资方式上，增加直接投资的规模和比例，减少不必要的中间环节;对教育科研经费严格监管，减少各种评比、达标等等面子工程、政绩工程的经费支出。其次，健全劳动力市场体系。减少城乡、行业和地区壁垒，尽量避免对劳动力市场的扭曲，发挥劳动力市场的调节作用，避免人才浪费和同工不同酬等不合理现象，提高劳动报酬，以进一步吸引人力资本投资。

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The Influence Analysis of Human Capital Investment on Labor Share in China

FAN Hui1，2FEI Li-qun2
(1.School of Law and Politics，Shandong Jianzhu University，Jinan Shandong 250014，China;2.School of Marxism，Shandong University，Jinan Shandong 250010，China)

With the data from 1997 to 2010 in 29 provincial units，the panel data models were set up all over the country，in east，west and middle China respectively and using human capital input indicator and output indicator as reference index，the paper analyzed the influence of human capital investment on labor share.It showed that the influence was positive whether it was represented by input indicator or output indicator as for the whole country.But it was more relevant when it was represented by input indicator than output indicator.We also found that the influence were significantly different in different regions.In the east，the influence was greater when it was represented by input indicator.In the west，the influence was greater when it was represented by output indicator.And in the middle，whether it was represented by input indicator or output indicator，the influence was unrelated.Therefore，in order to improve the labor share，the government should start the proportion of remuneration increase mechanism，perfect human capital investment mechanism and improve human capital investment efficiency.

human capital investment;input indicator;output indicator;labor share

F047∶F244

A

1002－2104(2012)09－0121－08

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.09.019

(编辑:田 红)