人力資本投資對中國勞動報酬比例的影響分析

范 慧 費利群

(1.山東建筑大學法政學院，山東濟南250101;2.山東大學馬克思主義學院，山東濟南250010)

人力資本投資對中國勞動報酬比例的影響分析

范 慧1，2費利群2

(1.山東建筑大學法政學院，山東濟南250101;2.山東大學馬克思主義學院，山東濟南250010)

本文使用1997－2010年29個省級單位數據，以全國、東、中、西部地區分別建立面板數據模型，并分別以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，分析了人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響。就全國來說，無論以人力資本量投入指標還是產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響均為正;但與產出指標相比，人力資本投資對勞動報酬比例影響較大。以我國東部、中部和西部地區為分析單元，人力資本投資對勞動報酬比例影響存在顯著差異。在東部，以投入指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例影響的正向作用明顯;在西部，以產出指標為代理變量，人力資本產出對勞動報酬比例影響的正向作用明顯;在中部，以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響都不顯著。因此，為提高勞動報酬比例，政府應采取針對性的政策。第一，政府率先應啟動勞動報酬比例增加機制;第二，健全人力資本投資機制;第三，提高人力資本投資效益。

人力資本投資;投入指標;產出指標;勞動報酬比例

勞動報酬比例是指國民收入在初次分配中由勞動取得的部分，即勞動報酬GDP的比重。近年來，在我國經濟快速發展的同時，勞動份額持續下降，造成了我國勞動份額偏低的現狀。勞動份額偏低，降低了中低收入群體的消費能力，成為我國消費需求不足、經濟發展方式的轉變的主要障礙。過低的勞動份額，也容易引起勞動者的不滿，激化勞資矛盾，從而不利于社會的和諧穩定。本文從人力資本投資的角度分析勞動報酬比例，分別以人力資本量的投入指標和產出指標，以分別全國、東、中、西部地區分別建立面板數據模型，檢驗人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響，并提出有利于勞動報酬比例提高的針對性政策。

1 文獻綜述及問題的提出

關于我國勞動報酬比例的下降，許多學者從不同的角度探究其原因。歸納起來代表性的有以下幾個:第一，巨大的就業壓力。我國長期形成的二元經濟結構，存在大量的剩余勞動力，使得勞動力的供給呈現無限供給的狀態，也就是說勞動力供給曲線成水平的狀態。由此帶來經濟發展，勞動者收入相對穩定，而資本收益上升，勞動報酬比例下降［1］。第二，技術進步的偏導性。在我國經濟發展中，我國多采用勞動節約型技術，因此產生“機器排斥人”的現象，減少了對勞動的需求，造成我國勞動報酬比例下降［2］。第三，產業結構的變化。第二產業過快增長對勞動報酬比例的負面作用，抵消了第三產業的積極作用，是勞動報酬比例下降的主要原因［3］。第四，市場的不完全性。我國的勞動力市場存在城鄉分割、地區分割和行業分割的局面，勞動力流動成本高，降低了勞動者的供給彈性，使勞動報酬比例下降［4］。第五，工會在保護勞動者權益方面的缺位。在我國，工會覆蓋率與行業勞動報酬呈現出剪刀差悖論關系，工會并未對勞動報酬產生顯著影響，而行政壟斷力量在行業勞動報酬差距擴大和工會組織行政化中起到了重要的作用［5］。第五，政府的發展策略。各級政府重資輕勞，在制定經濟政策和制度創新時更多地向企業傾斜，而忽視了對勞動者權益的保障［6］。第六，經濟全球化。對外貿易提高了我國企業的全要素生產率，使勞動報酬比例下降;外商直接投資的技術領先機制大于工資競爭機制，使其對勞動報酬比例的擴大效應大于縮減效應。經濟全球化是我國勞動報酬比例下降的外部因素［7］。

對于人力資本投資對勞動報酬比例的影響，一些學者也做了相關分析。一些學者認為，加大人力資本投入可以增加勞動報酬，提高勞動報酬比例［8］。韓金華等也認為，我國普通勞動者尤其是農民工的整體素質并不高，勞動力的人力資本含量偏低，勞動者因自身素質差、維權意識差、凝聚力差等降低了與企業談判和博弈的能力從而導致勞動報酬比例下降［9］。以上分析只是從理論上闡釋，并沒有經驗的驗證。周揚波利用1997－2008年省級面板數據，分析了影響我國勞動報酬比例的因素。他認為，教育水平對勞動分配比例的影響并不顯著，在低水平組，教育對勞動報酬比例的影響為負［10］。張全紅也得出了類似的結論，認為勞動者教育水平對勞動報酬比例的影響為負。理論分析與經驗分析得出了相悖的結論［11］。

但是，我們注意到，經驗分析的指標有些片面。現有關于人力資本的實證研究中，有兩種代理變量。一種是采用科研、教育支出等人力資本的成本投入作為代理變量［12－14］。另一種用受教育年限、入學率等資本量的產出指標作為代理變量［15－16］。周楊波用勞動者的平均受教育年數表示勞動者的受教育水平［10］105;張全紅采用6歲以上人口的平均受教育年限表示人力資本水平［11］89。二者均采用了產出指標作為代理變量，缺乏對以成本投入作為代理變量的研究，因此不能全面的反應人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響。基于此，本文分別以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，利用1997－2010年我國29個省級單位面板數據，比較分析計量結果，全面研究人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響。

2 模型設置、指標選擇和數據來源

姜磊根據劉易斯的二元經濟模型，建立了一個封閉條件下勞動報酬比例影響因素的分析框架［7］28。圖1描述了農業剩余勞動力轉移與二元經濟的發展過程。隨著資本存量的增加和農業剩余勞動力的轉移，勞動報酬比例可以表述為:

圖1 二元經濟結構下勞動報酬比例決定因素Fig.1 Decisive factors of labor share in dual economic structure

圖1 描述了農業剩余勞動力轉移與二元經濟的發展過程。從圖1可以看出，勞動報酬比例取決于勞動力需求曲線和供給曲線的位置和形狀。勞動力需求曲線由勞動的邊際生產曲線代表。在假定產品價格不變的前提下，勞動的邊際生產曲線主要由勞均資本存量、人力資本投資水平和全要素生產率決定。勞動邊際生產曲線的提高將使勞動需求曲線與y軸的交點上移，見圖1中的D1'、D2'和D3'，勞動需求曲線相應地變為虛線D1'F、D2'G和D3'H，這有助于資本分配比例的提高，勞動報酬比例則會下降。現實中的二元經濟工資水平不是不變的，勞動供給曲線也不是水平的，而是一條具有正斜率的直線或曲線，見圖1中的虛線WS'，其形狀和位置取決于現代部門的就業壓力和工會的討價還價能力，就業壓力的減小和工會的討價還價能力的提高將會使勞動供給曲線的斜率變大，這有助于勞動報酬比例的提高。在農業剩余勞動力被吸收完之后，所有部門的就業都由統一的工資水平決定，經濟發展進入了新古典經濟學的世界。現代部門的勞動供給曲線斜率變得更大，要素分配比例更有利于勞動者，勞動報酬比例得到提高。根據上述分析，二元經濟中的勞動報酬比例取決于勞均資本存量、人力資本投資水平、全要素生產率、就業壓力和工會的議價能力。

以上的分析基于完全市場的假設，在現實中，完全競爭的市場并不存在，市場多少都存在壟斷因素，壟斷會扭曲要素市場，使要素價格發生變化，要素份額也會相應發生變化。實證的研究也表明我國工業部門壟斷程度的增加，提高了資本份額，降低了勞動報酬比例。勞動力市場的分割，會增加勞動力轉移的成本，降低勞動者的議價能力，從而會降低勞動報酬比例。因此市場的競爭程度也是決定勞動報酬比例的決定因素之一。

我國建立的是具有中國特色的社會主義市場經濟體制，政府干預經濟的程度比西方發達資本主義國家更深;加上我國長期計劃經濟體制的慣性，政府對經濟的影響力很大。1992年我國支出占GDP的比例為13.9%，到2010年達到22.1%，這說明我國政府干預經濟的程度在加深。按照我國收入法GDP的核算，政府的稅收增加會直接影響到勞動報酬比例，使勞動報酬比例降低。另外政府的發展策略也會影響到勞動報酬比例，有學者認為“勞動報酬比例下降主要緣于政府在制定經濟政策和制度創新時更多地向企業傾斜，而忽視了對勞動者權益的保障”［6］28。因此政府干預也是我國勞動報酬比例的決定因素之一。

封閉條件的假設與市場完全競爭的假設一樣，并不現實。我國自改革開放之后開始卷入全球化進程，特別是2001年加入WTO后，經濟全球化對我國經濟產生了深刻的影響，也影響著決定勞動報酬比例的各個因素，使勞動報酬比例的位置發生變化，甚至偏離封閉條件下勞動報酬比例變化的軌道。因此經濟全球化下，我國勞動報酬比例的決定因素包括:勞均資本存量、人力資本投資水平、全要素生產率、就業壓力、工會的議價能力、二元經濟結構、市場競爭程度、政府干預和經濟全球化。基于以上分析，為了研究人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響，我們構建一個計量模型:

式中:i代表截面單位(各省)，t代表不同的時期(t=1，2，...，T)。a 為面板數據中的截距項，b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8為待估計參數向量，εit為隨機誤差項。LS(Labor Share)表示勞動報酬比例，為模型的被解釋變量;HC表示人力資本投資，為模型的解釋變量。UNP(Unemployment)表示就業壓力，UNI(Union)表示工會的議價能力，LCAP(Labor Capital)表示人均資本存量，MAR(Market)表示市場化程度，DUA(Dual)表示二元經濟的發展水平，GOVE(GovernmentExpenditure)表示政府支出為，GLO(Globalization)表示全球化程度，為模型的其他解釋變量。

勞動報酬比例(LS)是指勞動報酬占GDP的比例。按照中國統計年鑒的解釋，收入法核算的GDP分為勞動者報酬、生產稅凈額、固定資產折舊和營業盈余四部分。勞動報酬比例用勞動報酬除以勞動者報酬、生產稅凈額、固定資產折舊和營業盈余之和計算得出。

HC分別用人力資本量的投入指標(HCI)和人力資本量的產出指標(HCO)兩個代理變量表示。HCI用教育科研投入占當地的GDP的比重來表示。1997－2004年教育科研投入包括科技三項費用、教育事業費，科學事業費。2005－2010年統計口徑做了調整，教育科研投入包括教育和科學技術兩項支出。由于人力資本私人投資數據的限制，本文只計算了財政支出中人力資本的投入。HCO用勞動者的平均受教育年限來表示。平均受教育年數的計算式為 EDU=6d1+9d2+12d3+16d4，其中 d1、d2、d3、d4表示在勞動者的文化程度是小學、初中、高中及大專以上人口所占的比重。

UNP用城鎮登記失業率來表示;UNP(就業人口加入工會的比率來表示;LCAP用資本存量除以從業人數計算得出，1993－2000年的資本存量數據來源于張軍、吳桂英、張吉鵬，該數據基年為1952年，其計算方法為永續盤存法，2001－2010年的數據同樣根據永續盤存法推算得到;MAR用非公有單位占就業人口的比例表示［17］;DUA用第二和第三產業的從業人數占總從業人數的比重表示;GOV用一般預算支出和預算外支出之和計算得出，鑒于支出與各省的生產總值存在一定程度的正向關系，故用地區生產總值/國內生產總值為權重，把中央政府的支出分到各省，預算外收入也采用這一方法;GLO用各地區按境內目的地和貨源地分商品進出口額占GDP的比重來度量，由于統計年鑒中進出口數值是以美元表示的，因此本文按照每年美元兌換人民幣匯率的平均值將各年進出口數值換算成人民幣。

基礎數據來源于1994－2011年的《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》、各省《統計年鑒》，《新中國六十年統計資料匯編》，《中國國內生產總值核算歷史資料:1952－2004》。我們共收集了中國1993－2010年間29個省級單位的數據，由于西藏存在部分數據缺失，在研究未使用西藏的數據;同時為保持數據的一致性和連貫性，把重慶市的數據放到四川省一并計算。

3 計量結果及解釋

3.1 不同估計方法、不同代理變量對計量模型的估計結果

我們先使用HCI作為人力資本的代理變量估計計量模型。對于計量模型，主要有三種方法來估計。首先，采用面板數據的混合效應模型來估計，估計結果見表1的第2列。表明人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，但不具有顯著性。其次，采用面板數據的隨機效應模型和個體固定效應分別估計，估計結果見表1的第3列和第4列。當使用隨機效應模型時，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，并在20%水平上具有顯著性。當使用個體固定效應模型時，人力資本投資對勞動報酬比例的影響也為正，并在5%水平上具有顯著性。三種估計結果在人力資本投資對勞動報酬比例的影響作用方向上是一致的，即人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正。但系數和顯著性水平并不一致，因此需要比較哪種估計方法更適合。

與混合估計模型相比，個體固定效應模型是一個無約束模型，修正的R2和D－W值都較高，通常采用受約束F檢驗和X2檢驗。

原假設H0:個體的模型截距項和系數項都相同(混合效應模型)。

備擇假設H1:個體的模型截距項不同和系數項都相同(個體固定效應模型)。

式中:R2ur和R2r分別為個體固定效應模型和混合效應模型估計的確定系數，x1和x2分別為混合效應模型的自由度和個體固定效應模型的自由度;LRur和LRr分別為個體固定效應模型和混合效應模型估計結果的對數極大似然函數值。由于，，所以拒絕原假設，個體固定效應模型估計優于混合效應模型。隨機效應和個體固定效應相比，通過Hausman檢驗可知:X2=18.69也拒絕了原假設。因此個體固定效應模型估計最為有效。鑒于此，以下的分析主要采用個體固定效用模型來估計。

根據個體固定效應模型的估計結果，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，并在5%水平上具有顯著性。其結論與大部分的理論分析一致，即，人力資本的增加有利于提高勞動報酬比例。而與其他經驗分析的估計結果相反，可能是因為本文選擇的投入法作為代理變量，而其他學者選擇產出法采用代理變量，選擇代理變量不同而得出不同的估計結果。因此有必要選擇類似指標對模型1再估計。

我們選擇HCO作為人力資本投資的代理變量，重新對模型(2)進行估計。鑒于個體固定效應的估計最為有效，我們選擇個體固定效用模型估計。估計結果見表1的第5列。估計結果顯示，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，并在10%水平上具有顯著性。與使用投入指標為代理變量的結果類似。人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，增加人力資本投資可以提高勞動報酬比例。這可能是因為，人力資本的增加提高了勞動者的邊際產出，按照新古典經濟學，勞動者報酬等于其邊際產出，邊際產出越多，勞動報酬就越高。在既定的技術條件下，勞動報酬比例就越高。并且人力資本投資的增加，可以提高勞動者的總體文化素質和維權意識，從而提高其議價的能力。但是其系數為0.004 1，遠小于投入法的0.928 1。這可能是因為某些人力資本投資并不僅僅表現為勞動者學歷層次的提高，更多的表現為職業技能的提高，使其學歷層次不變，職業技能提升，從而提高了勞動者的邊際產出，也獲得了較高的勞動報酬。也可能是因為，勞動者的受教育程度與勞動者報酬并不存在線性關系。這一方面是因為我國培養人才的機制某些方面不能適應市場的需求，出現了大量高學歷人才卻無市場需求;有市場需求的高級技術工人卻缺乏供給的現狀。另一方面是因為我國勞動報酬除受市場影響之外，行政權力對勞動報酬的影響較大。行政機關事業單位和大部分的國有企業勞動報酬主要受政府政策的影響，而不是在市場上決定的。

3.2 不同地區個體固定效應估計

無論是投入法還是產出法，人力資本投資都與經濟發展程度有很大的關系。以2010年為例，從人力資本投資排在前三位的分別是北京、上海、天津;平均受教育年限最高的三個省市分別是上海、北京和天津。因此我們假定人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響會存在地區差異。因此，我們把29個省級單位分為東部地區、中部地區和西部地區，并分別建立面板數據對模型(2)進行估計。鑒于個體固定效應模型更為有效，我們采用個體固定效應模型估計方法。東部地區包括北京、天津、上海三個直轄市海南、廣東、山東、福建、浙江、江蘇、遼寧、河北8個省;中部地區包括內蒙古、廣西2個自治區湖南、湖北、河南、江西、安徽、黑龍江、吉林、山西8個省;西部地區包括寧夏、青海、新疆3個自治區和陜西、甘肅、四川、貴州、云南5個省。首先以HCO為代理變量對模型(2)進行估計，估計結果見表2的第2、4、6列。然后以同樣的方法以HCI為代理變量對模型(2)進行估計，估計結果見表2的第3、5、7列。

表2的估計結果驗證了我們的假設，即人力資本投資對勞動報酬比例的影響存在比較大的地區差異。東部地區以人力資本的投入指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響在1%水平上具有顯著性，其系數較大。這說明東部地區教育科研投入無論在絕對量還是相對量上都比較大，其對勞動報酬比例發揮了很大的正向作用;而以人力資本的產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響只在20%水平上具有顯著性，其系數只有0.004 0。其對勞動報酬比例的正向作用并不明顯。中部地區，以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響都不顯著，以投入指標為代理變量，其系數為負。這說明在中部地區，人力資本投入的增加不僅不能提高勞動報酬比例反而會降低勞動報酬比例。這可能是因為，中部地區人力資本投資效益較低，投資方向和投資管理都存在很大的問題。以產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，但不顯著。這可能是因為，勞動報酬更多的受行政權力的影響。西部地區，以投入指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，并且在20%水平上具有顯著性。這是因為，實施西部大開發以來，西部教育教育科研投入很多是直接投入，如直接建立學校，或者直接支付給貧困人口等;同時這些省份的經濟規模和人口規模較小，相應的科教投入比較容易看到成效，這就避免了資源的浪費，提高了人力資本投資的效益。以產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，并在5%水平上具有顯著性。這可能是因為西部地區人力資源缺乏，存在很大的中、高層次人才的缺口，人力資本投資收益較高。

表2 不同地區、不同代理變量個體固定效應估計結果Tab.2 Estimation results on individual fixed model using different regions and different indicator

表3 面板殘差單位根檢驗結果Tab.3 Panel residual unit root test results

3.3 數據穩健性檢驗

數據穩健性檢驗采用截面回歸方程殘差的單位根檢驗。如果截面殘差單位根不存在，則殘存序列是平穩的，參數的回歸估計結果是可靠的。截面回歸方程殘差的單位根檢驗方程為:

式中:t為不同的個體觀測期;i為不同的橫截面;ρi為回歸系數，X為外生變量，包括固定效應或面板各單位時間趨勢;εit滿足獨立同分布假設。如果|ρi|＜ 1，則序列yit是弱平穩的;如果|ρi|=1，則序列 yit包括單位根，是不平穩序列，參數是偽回歸估計。面板數據的單位根檢驗分為兩類:一是相同單位根過程下的檢驗，其假定該參數對所有橫截面都是相同的，主要有LLC檢驗;二是不同單位根過程下的檢驗，其假定參數ρi跨截面自由變化，主要有LM檢驗、Fisher－ADF檢驗和Fisher－PP檢驗等。具體殘存單位根檢驗結果見表3。

表3顯示:所有面板單位根檢驗結果全部在5%的顯著水平上都拒絕了殘差存在單位根的原假設，表明面板殘差是平穩的，模型的設定是合適的，估計結果具有穩健性。

4 結論和政策建議

本文利用1997－2010年29個省級單位數據，建立面板數據模型，本文分別以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，分析了人力資本投資對我國勞動報酬比例的影響。又進一步對東、中、西部地區分別建立面板數據模型，以分析人力資本投資對我國勞動報酬比例影響的地區差異。并對數據的回歸殘差進行面板單位根檢驗，證明了估計結果的穩健性。總結計量結果，得出如下結論:第一，就全國來說，無論以人力資本量的投入指標還是以產出指標作為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響為正，增加人力資本投資可以提高勞動報酬比例。第二，以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動份額的影響存在著很大的差異。以投入指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響大于以產出指標作為代理變量檢驗的影響。第三，人力資本對勞動報酬比例的影響存在較大的地區差異。在東部，以投資指標為代理變量，人力資本投入對勞動報酬比例的正向作用明顯;在西部，以產出指標為代理變量，人力資本產出對勞動報酬比例的正向作用明顯;在中部，以人力資本量的投入指標和產出指標為代理變量，人力資本投資對勞動報酬比例的影響都不顯著。并且，以投入指標作為代理變量，人力資本對勞動報酬比例的影響為負。

本文的政策啟示是:第一，政府啟動勞動報酬比例增加機制。人力資本投資與勞動報酬比例之間存在著正相關關系，人力資本投資增加可以提高勞動報酬比例，勞動報酬比例的增加可以引致更多的人力資本投資。目前我國勞動報酬比例偏低，資本份額較高，企業在低勞動力成本上運行仍然可以獲得高額利潤，因此沒有自主創新的壓力，也沒有人力資本投資的動力，形成了低勞動報酬比例－低人力資本投資－更低勞動報酬比例的循環。這既不利于我國轉變發展方式，建設自主創新型國家，又無法體現我國經濟發展以人為本的核心價值，還引起了一系列經濟領域里和社會領域的矛盾。僅僅依靠市場的作用，很難改變這種現狀，因此政府應率先啟動勞動報酬比例增長。勞動報酬比例增長機制一旦啟動就會形成良性循環，凸現勞動報酬比例與人力資本投資的正相關關系。政府一方面要深化政府結構改革，避免政府收入對勞動報酬的擠壓;另一方面，也應通過最低工資制度、勞動制度等為勞動者提供制度支持，提高勞動者在勞資談判中的地位，提高勞動報酬比例。第二，健全人力資本投資機制。教育和科技屬于半公共產品，具有很強的外溢效應。政府在公共經濟中居于主導地位，理應成為提供公共產品的中心。目前，我國人力資本投資不足，尤其是在中西部地區。云南、貴州2010年教育科研支出總和只占GDP的3.71%和3.43%;河南為4.85%。因此，在財政支出中，尤其在中西部，應當增加教育科研支出的規模。但是政府是公共經濟的中心，并不意味著政府是唯一的主體。文森特·奧斯特羅姆認為:“半市場機制在經濟領域里是可行的。”公共經濟主體的多元化也是當今發展的一種趨勢，因此我們應形成以政府為主體的，企業和個人參與的多元的教育科研投資機制，彌補我國人力資本投資的不足。第三，提高人力資本投資效益。首先，應深化教育科研體制改革。通過政府機構改革，減少行政人員，減少行政管理費用的支出;在投資方向上向中西部地區傾斜，向初等教育和中等職業教育傾斜，科研經費向非名校傾斜;在投資方式上，增加直接投資的規模和比例，減少不必要的中間環節;對教育科研經費嚴格監管，減少各種評比、達標等等面子工程、政績工程的經費支出。其次，健全勞動力市場體系。減少城鄉、行業和地區壁壘，盡量避免對勞動力市場的扭曲，發揮勞動力市場的調節作用，避免人才浪費和同工不同酬等不合理現象，提高勞動報酬，以進一步吸引人力資本投資。

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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

(編輯:田 紅)