金融开放影响劳动收入份额机制探究——基于跨国面板数据的实证检验

鲜雨石 符大海

一、引言

一国金融开放程度提高必定会对其国内的居民收入分配产生重要影响，与劳动收入份额的变动也有着密切的联系。广义的金融开放，是指一国对其他国家投资者开放本国金融市场，准许外国投资者在国内金融市场从事交易和开展各种金融业务，同时也准许国内居民和机构参与国际金融市场上的交易(陈世金等，2021[1]；Ni和Liu，2019[2])。从20世纪70年代初开始，随着经济全球化逐渐兴起，金融开放作为经济全球化的重要内容也成为普遍的发展趋势。但一国的金融开放是一把双刃剑，一方面促进了本国经济和金融市场的发展，从而带动了居民总体收入水平的上升；另一方面也不可避免地导致收入分配形势恶化以及贫富差距扩大(Jaumotte等，2008[3])。收入分配既包括总收入在居民间的分配，也包括在不同生产要素间的分配，劳动收入份额是其中不可或缺的部分。劳动收入份额是指支付给雇员的劳动报酬，再加上个体经营者收入中的劳动部分占GDP的比重(Le，2020[4])。在1980年以前，多数国家的劳动收入份额变化趋势相对平稳，而在1980年以后开始呈现长期下降的趋势(Rodriguez和Jayadev，2013[5])。在劳动收入份额不断下降的同时，居民收入差距也不断扩大(IMF，2017[6]；Song，2021[7])。

关于金融开放影响劳动收入份额机制问题是亟待学术界探讨的重要课题。现有相关文献中对金融开放与收入分配关系的探讨成果，基本倾向于金融开放在一定程度上扩大收入差距且对收入分配格局有不利影响的结论，但缺乏对金融开放与劳动收入份额影响机制方面的深入探讨。本文通过利用1970—2018年不平衡跨国面板有效数据，以多期双重差分方法实证检验金融开放程度与劳动收入份额之间的关系及其变化方向和变化程度，揭示金融开放影响劳动收入份额的机制。

二、文献综述及研究假说

(一)金融开放与劳动收入份额的关系

金融开放，又被称为资本账户开放、资本开放、金融自由化、金融一体化等(张莹等，2020[13])，这些概念之间略有差异(1)资本账户开放主要指解除国际收支中资本账户交易限制；金融一体化和金融全球化强调取消国家间资本流动和外国金融机构准入的限制，使各国金融市场逐步联结为一个整体；金融自由化和金融开放的含义最为宽泛，主要表现为取消金融发展的各种限制，既包括资本账户的开放，也包括金融账户的开放。，但研究中通常交叉使用，主要内容包括政府放松信贷管制和利率控制、消除外国金融机构的进入壁垒以及取消对外国金融交易的限制等(Bumann等，2013[14])。金融开放从20世纪70年代开始兴起，逐渐成为全球性的普遍趋势，越来越多的国家开始进行改革以放松本国金融管制和开放资本账户(Ni和Liu，2019[2])。与此同时，各国劳动收入份额也开始普遍下降，全球劳动收入占比从20世纪80年代到21世纪初下降了约5个百分点(IMF，2017[6])。针对近年来出现的这两种现象之间的关系，现有文献大多从要素相对成本和议价能力的角度来进行解释。

资本要素的使用成本相对降低会促使企业使用资本投入来代替劳动要素投入。IMF(2017)[6]指出，金融开放增加了资本供给的渠道，会促进资本深化，降低资本成本，造成资本对劳动要素的替代。陈登科和陈诗一(2018)[15]量化了要素价格变动的影响，发现中国的资本劳动相对价格下降导致劳动收入份额下降了约16%。可见，金融开放后，资本要素价格相对降低会导致劳动要素投入被替换为更廉价的资本要素投入(Ni和Liu，2019[2]；Karabarbounis和Neiman，2014[16])。

金融开放会降低劳动要素的议价能力。金融开放后，资本跨国流动性增强，而劳动要素的流动性变化较小，所以相对于劳动要素，资本要素更容易从国际市场获得更高的租金率(Jayadev，2007[17])。企业由于面临着更加开放的环境，可以选择将生产活动迁移到对自己更有利的环境中去，在这一过程中，迁移资本比迁移劳动要素的固定成本要低得多。在这种情况下，资本要素的议价能力相对于劳动要素会变得更强，使得劳动要素在收入分配中处于不利地位。议价能力越强的生产要素其收入份额越高，所以最终劳动收入份额下降，资本收入份额上升(Harrison，2005[18]；Furceri和Loungani，2018[19])。

结合上述分析，我们提出假说1。

H1：一国金融开放程度与该国劳动收入份额呈负相关关系。

(二)收入水平、老龄化和人力资本的调节效应

1.国家收入水平的调节效应。

现有文献大多发现金融开放对收入分配的影响在不同收入水平的国家间存在异质性。金融开放往往对高收入国家的收入分配影响更为显著，对低收入国家影响较小(Harrison，2005[18]；Jayadev，2007[17]；IMF，2017[6]；Le，2020[4])。关于这种异质性存在的原因，有研究者认为是金融机构的发展程度不同导致的(Honig，2008[20]；Eichengreen等，2011[21])，也有研究者认为这种差异来自各国民主化进程(Kim等，2021[22])，更多的研究者认为是不同国家资本和劳动替代弹性的差异导致的(Karabarbounis和Neiman，2014[16]；Alvarez-Cuadrado等，2018[23]；Song，2021[7])。资本-劳动替代弹性越大的国家，劳动投入越容易被资本投入所代替。主流文献的估算结果大多显示发达国家的替代弹性大于发展中国家，即发达国家的资本和劳动的替代程度更高(IMF，2017[6]；Oberfield和Raval，2021[24]；Akaev等，2021[25]；Glover和Short，2019[26])。

资本-劳动替代弹性主要由两个因素决定：一是偏向性技术进步(杨飞等，2019[27]；Acemoglu和Restrepo，2020[28])，二是要素的相对价格(Ni和Liu，2019[2]；Karabarbounis和Neiman，2014[16]；汪伟等，2015[11])。资本偏向性技术进步，包括信息技术、自动化技术等能够增强企业用资本要素代替劳动要素投入的能力，从而提高资本-劳动替代弹性。要素的相对价格会通过影响要素的供给和需求来影响要素替代弹性，一种生产要素的价格升高会促使企业使用其他更廉价的生产要素来代替该要素。中高收入国家资本偏向性技术较发达、劳动要素供给不足且成本较高，导致资本-劳动替代弹性更大，企业倾向于使用供给充足且廉价的资本要素代替较昂贵的劳动要素投入，而中低收入国家则相反。所以资本-劳动替代弹性更大的中高收入国家在金融开放后劳动收入份额下降幅度必然更大。本文提出假说2a。

H2a：一国收入水平会正向调节金融开放与劳动收入份额间的关系。

2.人口老龄化和人力资本的调节效应。

人口老龄化会导致劳动力供给不足，企业使用劳动要素的成本不断提高，这必定会促使企业逐渐使用更多的资本要素来代替劳动要素投入，使得劳动力的就业和收入形势进一步恶化(汪伟等，2015[11])。另外，人口老龄化也会阻碍经济发展，削弱经济发展的动力，不利于总收入的提高(邓敏和曹希广，2019[29])。因此，人口老龄化会在一定程度上阻碍劳动收入提高，企业会寻求其他丰裕度较高的生产要素代替供给不足的劳动要素。

对企业而言，更高的人力资本水平意味着更多高技能劳动力的供给，根据资本-技能互补理论，这会降低技能溢价，降低劳动收入份额(张明昂等，2021[30])。同时，人力资本水平的提高也意味着资本偏向性的技术进步，人工智能、自动化等技术更发达，企业用资本要素代替劳动要素投入的能力更强，导致劳动要素处于不利的议价地位(余玲铮等，2019[12])。所以提高人力资本水平会对劳动力特别是低技能劳动力的收入和就业产生不利影响。

综上所述，人口老龄化程度和人力资本水平越高，劳动要素的相对成本越高，从而进一步增加企业对资本要素的需求。所以金融开放后，随着跨境资本流动的进一步增加，企业会更倾向于用供给充足、成本相对较低的资本要素来代替劳动要素投入，且更发达的资本偏向性技术也提供了替换要素投入的技术基础。综上所述，提出假说2b和2c。

H2b：一国人口老龄化程度会正向调节金融开放与劳动收入份额间的关系。

H2c：一国人力资本水平会正向调节金融开放与劳动收入份额间的关系。

(三)资本生产率的中介效应

参考郝枫和盛卫燕(2014)[34]、张明昂等(2021)[30]的思路，构造一个两要素的CES生产函数：

(1)

其中，Y表示总产出，K和L分别表示资本存量和劳动力数量，AK和AL表示资本和劳动的效率水平。θ=1-1/σ，其中σ为要素替代弹性，当0<σ<1时，θ<0，当σ>1时，θ位于0到1之间。由该生产函数可知，当企业利润最大化，边际成本等于边际产出，将产出价格设为1，所以：

(2)

(3)

可推导出要素收入之比的变动为：

(4)

由式(4)可知，当要素替代弹性0<σ<1时，资本劳动比(K/L)的上升以及资本偏向性技术(AK/AL)进步都会导致资本收入份额的下降和劳动收入份额的上升。

(5)

(6)

由式(5)可知，当0<σ<1时，资本生产率的增长会降低劳动收入份额(2)目前主流文献的估算结果大多显示资本和劳动的替代弹性小于1(Glover和Short，2019[26]；Alvarez-Cuadrado等，2018[23]；Akaev等，2021[25])，故这里假设0<σ<1。。式(6)说明，资本生产率会随着资本要素的价格和资本使用效率的提高而提高。据此提出假说3。

H3：金融开放通过提高资本生产率负向影响劳动收入份额。

本研究的概念模型可由图1完整展示出来。

图1 金融开放影响劳动收入份额的机制概念模型

三、研究设计

(一)计量模型设定

1.双重差分模型。

本文主要采用的是多期双重差分模型(以下简称为“多期DID”)，标准的多期DID模型如式(7)所示。

labshit=α+βpostit+ΛXit+θi+τt+εit

(7)

其中：labshit表示i国在t年的劳动收入份额，主要用劳动报酬占GDP的比重来衡量。postit表示i国在t年是否实现了金融开放，若处于金融开放状态则取1，若没有则为0。Xit为一系列随时间和个体发生变化的控制变量。θi和τt分别表示国家和年份的固定效应。

为避免伪回归的问题，参考范子英等(2018)[35]的做法，在多期DID模型中加入了时间趋势项与个体虚拟变量的交乘项，来控制样本本身随时间变化的趋势，同时为了解决潜在的互为因果的内生性问题，参考纪洋等(2018)[36]的做法将被解释变量提前一期。因此，本文实际使用的回归模型如式(8)所示。

labshit+1=α+βpostit+ΛXit+θi+τt+θi×yeart+εit

(8)

其中，yeart为时间趋势项。

2.金融开放时点识别方法。

本研究使用多期DID来研究国家层面金融开放对本国劳动收入份额的影响，而金融开放指标均为连续型变量，并没有显示国家在哪些年份处于金融开放状态，所以需要先对金融开放时点进行识别。本文借鉴了Braun和Raddatz(2007)[37]、Li和Su(2020)[38]识别金融开放时点的方法，其具体操作流程如下：

(1)用变量FOit表示i国在t年的金融开放程度指数，将FOit不为缺失值的第一年作为该国观测时间的起始年，将不为缺失值的最后一年作为结束年，中间的缺失值用该缺失值前一年的数值填充。

(2)为样本内每个国家-年份组合都生成一个对应的变量CDit。变量CDit在国家i中[t，t+9]时等于1，[t-10，t-1]时等于0，其他国家和其他年份均为缺失值。

(3)生成变量CFDit，变量CFDit等于FOit与CDit之积，表示[t-10，t+9]时i国的金融开放程度指数。用CFDit对CDit进行回归，将得到的回归系数、t值分别保存为Coeffit、Tit，此时的回归系数代表了金融开放程度指数在[t，t+9]和[t-10，t-1]时的差距，比如Coeffit大于0，表示金融开放程度指数在[t，t+9]时的平均水平高于[t-10，t-1]时的平均水平。

(4)将各国家样本的最初两年和最后两年作为边缘年份，边缘年份的Coeffit和Tit取缺失值。

(5)当以下条件全部满足时，t年为金融开放年份：Coeffit大于0；Tit值大于等于1.96；Coeffit不为缺失值。用变量postit等于1，表示i国在t年处于金融开放状态，否则postit等于0。

(6)i国金融开放的起始年份为变量postit第一次等于1的年份。从起始年份开始，后续只要Coeffit的值大于0，就视为处于金融开放状态，直到该国出现Coeffit小于0为止。

通过以上步骤可以基本上识别出各国金融开放时点，但由于边缘年份的Coeffit和Tit为缺失值，无法判断是否处于金融开放状态。所以若金融开放指数FOit在边缘年份的值大于等于最近的非边缘年份的值，且非边缘年份对应的postit等于1，则本文将该边缘年份视为金融开放年份。

金融开放年份的postit都为1，剩余非金融开放年份postit都等于0。根据Li和Su(2020)[38]的建议，为避免边缘年份识别结果不稳定，若金融开放起始年份位于一国样本起始时间的最初两年，则删去该国家的样本。考虑到一些国家金融开放持续时间太短可能导致结果产生偏差，故当金融开放持续时间小于10年时也令postit等于0。

为减小多期DID结果的偏误，始终处于金融开放状态的样本也应该删去。故如果某国FOit的均值位于所有样本均值的前25%，而postit始终为0，则将该国家视为始终处于金融开放的国家并删去该国家样本。最后为保证数据的质量，删去了观测持续时间少于20年的样本。

图2 KOF事实金融开放指数识别结果(部分)

(二)变量选择和数据来源

1.劳动收入份额指标。

本文使用的劳动收入份额数据来自10.01版本的佩恩世界表，考虑到数据的质量和指标构建方法，本文从该表提供的多种劳动收入份额指标中选择了劳动收入占GDP的比重和雇员劳动收入占GDP的比重两种指标(3)根据Inklaar和Timmer(2013)[44]的介绍，一国劳动收入应包括雇员劳动收入和自雇佣者收入中的劳动部分，但因为后者的收入无法将资本收入和劳动收入区分开，所以只能通过估算得到。Inklaar和Timmer(2013)[44]介绍了多种估算方法，本文主要使用的劳动收入份额指标为Inklaar和Timmer(2013)[44]根据各国情况采用不同估算方法得到的“最佳估计量”，雇员劳动收入份额指标是未包含自雇佣者劳动收入的原始指标。。后者仅用来进行稳健性检验，其余回归的劳动收入份额指标均使用前者。

2.金融开放指标。

关于金融开放指标，本文主要使用了KOF事实金融开放指数和KOF名义金融开放指数。在稳健性检验部分，本文还引入了Abiad等(2010)[39]构建的金融改革指数作为名义金融开放指标、参考张莹等(2020)[13]引入私营部门信贷占GDP的比重和根据Lane和Milesi-Ferretti(2007)[40]的方法构造的LMF指数作为事实金融开放指标。KOF金融开放指数来自KOF瑞士经济研究所，该研究所提供了贸易全球化、金融全球化、文化全球化等多种全球化指标。其中，反映事实金融开放水平的指标由外国直接投资、组合投资、国际债务、国际储备及国际收入支付这五项各自占GDP的比重数据加权平均得到，名义金融开放指标由投资约束、资本账户开放程度(即Chinn-Ito指数)、国际投资协议三个指标加权平均得到(4)各变量介绍见KOF瑞士经济研究所文件《2021 KOF Globalisation Index：Variables description》。。Abiad等(2010)[39]构建的金融改革指数包括了91个国家，是一个从1975到2005年的不平衡面板数据，该指标涵盖了私有化、国际资本流动、证券市场、银行监管、市场进入壁垒等七个维度，可以较为全面地反映一国名义金融开放程度。根据张莹等(2020)[13]的论述，私营部门信贷可以更好地反映金融开放对收入分配的影响，私营部门信贷占GDP比重越高，往往说明资本流动限制越少，所以可以将其作为衡量金融开放水平的事实指标。LMF指数为外国直接投资资产和负债、组合股权投资资产和负债之和占GDP的比重，数据均来自Lane和Milesi-Ferretti(2007)[40]提供的国家对外财富数据库(External Wealth of Nations Mark II Database)。

3.控制变量。

根据Li和Su(2020)[38]、Bumann和Lensink(2016)[41]等的做法，本研究选择了如下控制变量：贸易开放度，等于进出口货物、服务总额占GDP的比重；对数化的人均GDP；城市化率，用城市人口占总人口比重来衡量；经济金融化程度，通常用广义货币M2占GDP比重来进行测算，可以反映一国货币市场发展程度和经济金融运行的波动情况(陈世金等，2021[1])；GDP增长速度。以上数据均来自世界银行。

4.调节变量与中介变量。

本文主要选择的调节变量包括国家收入水平分组虚拟变量、人口老龄化程度和人力资本指数。本文将高收入国家和中高收入国家归为“中高收入国家”，这些国家的分组虚拟变量incomeit取1，其他国家均为“中低收入国家”，分组虚拟变量取0。(5)按世界银行2023财年按收入水平对各国的分类，人均GNI在1 085美元以下的国家为低收入国家，1 086～4 255美元之间的为中低收入国家，4 256～13 205美元之间的为中高收入国家，人均GNI大于13 205美元的为高收入国家。人口老龄化程度为一国65岁以上人口占总人口的比重，人力资本指数来自佩恩世界表，可以反映一国教育的投入和回报水平。

中介变量为资本生产率，等于各国GDP与资本存量之比。表1总结了本研究所使用的数据及其来源。

四、实证检验结果

(一)基准回归结果与分析

在运用各个金融开放指标识别金融开放时点后，通过多期DID方法研究金融开放和劳动收入份额之间的关系，采用式(8)的回归模型进行回归。同时需注意的是，由于2008年金融危机可能会对结果产生干扰，因此在基准回归部分，主要采用的是1970—2007年的非平衡面板数据。然后在稳健性检验部分，再尝试拓展为1970—2018年来检验基准回归结果的稳健性。

基准回归前需对各变量的缺失值进行处理。首先删去有变量的缺失值超过10个的国家样本，然后运用线性插值法对剩余的缺失值进行填充。为防止一些“避税天堂”国家样本对结果产生影响，故删除了欧盟2019年的避税天堂黑名单国家(6)具体黑名单国家见https：//www.consilium.europa.eu/media/38450/st07441-en19-eu-list-oop.pdf。。运用得到的非平衡面板数据进行式(8)的回归，结果如表2所示。

从表2可以看出，使用两种金融开放指标得到的DID系数符号均为负，且在列(2)和列(4)控制时间趋势项后核心解释变量的系数均满足显著性要求。这在一定程度上说明各国金融开放后，劳动收入份额出现了下降趋势。

DID模型有效的基本前提之一便是要满足平行趋势的假设。这里采用式(9)的回归方程，通过动态效应检验(也叫事件研究法)来进行验证。根据Goodman-Bacon(2021)[42]以及Sun和Abraham(2021)[43]的研究，事件研究法可在一定程度上排除多期DID中异质性造成的偏误，是实证研究中常用的检验DID平行趋势假设的方法。

(9)

图3 KOF事实金融开放指数与劳动收入份额的动态效应检验

图4 KOF名义金融开放指数与劳动收入份额的动态效应检验

图3和图4均表明，回归系数在金融开放前均不显著，而在金融开放后，系数开始显著下降。这说明基准回归结果是满足平行趋势假设的，假说1得到了验证，即金融开放的确会导致劳动收入份额下降。

(二)稳健性检验

为了进一步检验基准回归结果的稳健性，表3中列(1)和列(4)把基准回归中样本的时间范围从1970—2007年扩展为1970—2018年，检验包含金融危机后的数据是否会导致结果发生明显变化。结果显示回归系数均显著为负，这在一定程度上可以说明基准回归的结论是稳健的。

表3 延长样本时间范围和更换被解释变量的稳健性检验

由于自雇佣者的劳动收入数据无法直接得到，一般只能够得到自雇佣者的全部收入，所以Inklaar和Timmer(2013)[44]在统计各国劳动收入份额时对自雇佣者劳动收入使用了不同方法进行估算。表3中列(2)、(3)、(5)、(6)使用不包括自雇佣者劳动收入的劳动收入份额指标来避免因估算方法导致的结果的偏误。其中，列(2)和列(5)使用的是1970—2007年的数据，列(3)和列(6)将数据时间范围扩展为1970—2018年。结果显示核心解释变量的系数显著为负。

为避免金融开放指标测度的误差对结果产生影响，表4展示了使用金融改革指数、私营部门信贷占GDP比重以及LMF指数代替原有的金融开放指标，在重新识别金融开放时点后进行回归的结果。检验结果表明金融开放对劳动收入份额产生了负向影响，再次验证了假说1，证明了之前的结果是稳健的。

表4 更换金融开放指标的稳健性检验

(三)调节效应检验

1.国家收入水平的调节效应。

现有研究发现金融开放对劳动收入份额的影响在不同发展水平的国家存在异质性。Harrison(2005)[18]使用1985年人均GDP的中位数作为把国家分为贫穷国家和富裕国家的依据，结果发现金融开放对劳动收入份额的下降趋势大部分是由富裕国家贡献的，富裕国家回归系数的绝对值远大于贫穷国家。Jayadev(2007)[17]、IMF(2017)[6]、Le(2020)[4]也发现越富裕、发展水平越高的国家劳动收入份额在金融开放后下降越显著，低收入国家在金融开放后劳动收入份额变化下降幅度较小甚至可能有所上升。因此，该部分参照江艇(2022)[45]对调节效应的介绍，首先把国家分为中高收入国家和中低收入国家进行分样本回归，然后引入新的调节变量进行调节效应检验，最后对前文提出的假说进行验证。

表5呈现了分国家类型以及引入分组变量和核心解释变量的交乘项进行回归的结果。列(1)、列(2)和列(4)、列(5)为按国家收入水平分样本回归结果，但考虑到无法直接判断两组回归系数是否存在显著差异，故在列(3)和列(6)引入国家分组虚拟变量incomei与核心解释变量的交乘项，中高收入国家incomei=1，中低收入国家则取0，数据的时间范围均为1970—2007年(7)鉴于控制变量的系数在两组国家样本之间可能存在明显差异，本研究亦尝试引入了国家分组虚拟变量与所有控制变量的交乘项进行回归，并且也使用了1970—2018年的数据进行验证，结果交乘项的系数基本都显著为负。结果未在文中列出，感兴趣的读者可联系作者索取。。结果显示，中高收入国家的核心解释变量的回归系数均显著为负，而中低收入国家系数小于0但并不显著。同时，交乘项的回归系数均显著为负，这说明金融开放对劳动收入份额的影响在中高收入国家和中低收入国家之间确实存在着异质性，金融开放明显降低了中高收入国家的劳动收入份额，但对中低收入国家的劳动收入份额影响较小，验证了假说2a。

表5 按国家收入水平分样本回归结果

2.人口老龄化和人力资本的调节效应。

为了解释金融开放对不同收入水平国家的影响存在异质性的原因，该部分引入两个外生的调节变量，人口老龄化和人力资本指数。人口老龄化来自世界银行的65岁以上人口占比数据，人力资本指数来自佩恩世界表，该指数可以反映劳动力受教育的年限和教育产生的回报。人口老龄化程度可以反映一国劳动力供给情况，老龄化较严重时，劳动力的供给减少，导致劳动力的成本相应上升，企业会减少劳动要素的投入或者将劳动密集型生产活动外迁到廉价劳动力丰富的国家或地区。人力资本的积累则可以反映培养劳动力的投入成本和技术水平的进步，所以人力资本水平越高，单位劳动要素的使用成本越高，劳动节约型技术越发达。

将这两个变量通过交乘项的方式引入基准回归方程，如式(10)和式(11)所示。

labshit+1=α+βagingit×postit+γagingit+λpostit+ΛXit
+θi+τt+θi×yeart+εit

(10)

labshit+1=α+βhcit×postit+γhcit+λpostit+ΛXit
+θi+τt+θi×yeart+εit

(11)

其中，agingit表示人口老龄化指标，hcit为人力资本指数。对调节变量进行中心化处理后，使用1970—2007年和1970—2018年的数据进行式(10)和式(11)的回归，回归结果分别如表6和表7所示。

表6 人口老龄化的调节效应检验

表7 人力资本指数的调节效应检验

表6和表7的回归结果显示，一国人口老龄化和人力资本水平确实在金融开放对劳动收入份额的影响中发挥了正向的调节作用，也就是说，一国老龄化程度和人力资本水平的提高都会加剧金融开放对劳动收入份额的负向影响，这证明了假说2b和假说2c。

这里通过logit模型来验证老龄化和人力资本指数与是否属于中高收入国家的关系，若中高收入国家老龄化程度和人力资本水平显著高于中低收入国家，则说明人口年龄结构和人力资本的差距是金融开放对劳动收入份额的影响在不同收入水平的国家间存在异质性的重要原因。因变量为国家分组虚拟变量incomei，回归结果如表8所示。

表8 人口老龄化和人力资本指数与国家分组虚拟变量的logit回归结果

表8中核心解释变量的回归系数均显著为正，说明高老龄化程度和高人力资本水平的国家更有可能是中高收入国家，更高的人口老龄化程度和人力资本水平导致中高收入国家在金融开放后劳动收入份额下降幅度更大。

综上所述，上述结果一方面揭示了金融开放对劳动收入份额的影响在不同收入水平的国家存在异质性。与中低收入国家相比，中高收入国家金融开放对劳动收入份额的负向影响会更加显著。另一方面，也揭示了这种异质性的来源，即不同收入水平的国家人力资本水平和老龄化程度的差异，导致了金融开放对劳动收入份额负向影响的程度不同，人力资本水平和老龄化发挥了正向的调节作用。

(四)中介效应检验

为验证资本生产率这一中间渠道，参考刘斌等(2022)[46]的两阶段回归方法，同时考虑到资本要素规模报酬递减，在回归方程中加入二次时间趋势项来控制可能存在的非线性时间趋势，两阶段的回归方程如下：

(12)

(13)

上面两个回归方程中，capit为资本生产率，衡量的是单位资本存量产生的GDP。式(12)和式(13)的估计结果如表9、表10所示。

表9 第一阶段中介效应检验

表10 第二阶段中介效应检验

由表9可知，核心解释变量postit的回归系数全部显著为正数，这说明金融开放一定程度上提高了资本生产率。表10估计了资本生产率对劳动收入份额的影响，把变量capit引入回归方程进行回归后，得到的变量capit的回归系数全部小于0，且除列(3)外均满足显著性要求，表明资本生产率越高，劳动收入份额越低。这验证了假说3，金融开放确实通过提高资本生产率降低了劳动收入份额。

五、研究结论与展望

(一)研究结论

本文基于跨国面板数据，使用多期DID的方法，研究了金融开放程度对劳动收入份额的影响，并重点研究了这种影响的作用机制，进行了调节效应检验和中介效应检验，得到如下结论。

第一，金融开放是导致劳动收入份额下降的重要原因。金融开放后跨境资本流动增加，为企业扩充了资本要素的来源，这会导致企业在生产过程中用资本要素替代劳动要素投入，最终降低劳动收入份额。这一结论为近些年来各国普遍面临的劳动收入份额下降的现象提供了新的解释，也为了解金融开放过程中产生的经济波动提供了新的视角。

第二，人口老龄化和人力资本会加剧金融开放对劳动收入份额的负向影响。人口老龄化和人力资本都会通过影响劳动和资本要素的供求来提高企业使用劳动要素的相对成本。金融开放后，人口老龄化程度和人力资本水平越高的国家，越是会促使企业使用资本要素来代替劳动要素投入，从而加剧对劳动收入份额的负向影响。且由于收入水平越高的国家人口老龄化程度和人力资本水平越高，金融开放在中高收入水平国家对劳动收入份额的负向影响显著强于中低收入国家。这为研究不同收入水平的国家实施金融开放政策效果的差异提供了参考和依据。

第三，金融开放能够提高资本生产率，这是导致劳动收入份额降低的重要渠道。金融开放能够提高资本使用效率和增加资本要素的供给，这在一定程度上能够缓解企业的融资约束并且加剧了市场竞争，结果导致资本生产率提高，使得资本要素在收入分配中更有优势，因此劳动收入份额会降低。本研究通过检验资本生产率的中介效应，丰富了对全球化和收入不平等的影响机制的研究。

(二)管理启示

根据本文的研究结论，笔者提出以下几点管理建议。

第一，实行金融开放政策有利于中国的金融管理体系迈向现代化，加速中国参与全球化进程的脚步，但要注意避免金融开放对劳动收入份额的负向效应。根据现有文献，劳动收入份额的降低一定程度上会降低经济发展质量，进一步导致收入分配的不平等，不利于经济的可持续发展(刘亚琳等，2022[47])。这说明经济发展过程中，要注意保护劳动者的经济地位，确保劳动力的议价能力不受到损害。

第二，延缓老龄化进程，避免“未富先老”式发展。在金融开放加快进程中，人口老龄化加剧会进一步导致劳动力供给的不足，降低劳动收入份额，这不利于劳动者实际工资的增长。因此应该进一步落实好鼓励生育政策，将劳动人口占比维持在健康的水平，延缓老龄化趋势，避免“人口红利”过快消失。

第三，为改善收入分配现状，缩小收入差距，就要促进劳动生产率和资本生产率的同步提高，这有助于改善劳动者的收入和就业情况。工业4.0的到来，使得越来越多的自动化设备投入了实际应用，许多原来的重复性人力工作被机器替代，再加上人力资本水平的不断提高，导致了资本生产率的提升速度超过了劳动生产率，这对于提高劳动收入在总收入中的比例有不利影响。所以，要避免金融开放后劳动收入份额下降，就要大力提高劳动生产率，这有助于实现党在二十大报告中提出的“居民收入增长和经济增长基本同步，劳动报酬提高与劳动生产率提高基本同步”这一主要目标任务。

(三)局限与展望

本文研究了金融开放程度对劳动收入份额的影响，并对作用机制进行探讨和进行实证检验。本研究仍存在的局限和对未来研究的展望如下。第一，金融开放指标仍有可以改进的空间，正如刘毅和曹锐刚(2006)[48]所分析的那样，测度金融开放时内部各要素的权重问题以及金融制度、经济周期等内外部的干扰都会导致金融开放测度出现误差，所以未来还需要对金融开放测度方法进行不断改进。第二，使用跨国数据得到的结论可能会受到不同区域和行业的异质性的影响，所以得到的结论能否适用于一国内部不同区域和行业还需要进一步论证。第三，由于2008年金融危机后出现了各国金融开放进程放缓、劳动收入份额下降趋势在一定程度上逆转的现象，同时结合近年来的逆全球化等新现象，可以对该选题进行进一步的研究。