《表3 基于全部样本的实证分析结果》

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《“一带一路”沿线国家贸易开放与劳动收入份额》

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注:“***”“**”“*”分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；括号中为标准误。下表同。

首先采用固定效应模型进行静态面板模型估计，结果如表3的第（1）列所示。由于对实证模型的估计很可能存在遗漏变量，因此选用固定效应而进行估计，并且经检验，对时间固定效应和个体固定效应均进行了控制（1）。从表3可以看出，第（1）列中关键变量贸易开放度（trade）的估计系数显著为负，表明贸易开放对劳动收入份额存在负面影响。这与既有的相关跨国研究的结论较为一致，贸易份额的上升抑制了劳动收入份额增长。从控制变量来看，资本存量（ck）的估计系数均显著为负，表明资本存量越多，劳动收入份额就越低。资本存量越多，同时表明资本深化程度也越高，资本深化过度会影响劳动和资本之间的替代弹性，使得劳动力更容易被替代，从而抑制劳动收入份额增长，这符合要素密集度机制的预期。人力资本（hc）的估计系数在FE模型中显著为负，这说明人力资本的提高对劳动收入份额可能具有弱负面影响。认知技能差距可能比受教育年限差距更重要（Hanushek&Woessman，2012），忽略认知技能差距会低估富裕国家的劳动力投入。人均GDP的估计系数显著为负，表明人均GDP的提高并不能显著促进劳动收入份额的提升，广大劳动者可能并未公平地分享到经济增长的成果。政府支出份额（cshg）的估计系数均显著为正，说明政府支出扩张对劳动收入份额的改善有积极作用。大部分相关研究也表明政府支出扩张对于贫穷国家的劳动收入份额具有正面影响。城市化率（urban）的估计系数显著为正，说明城市化进程中，分工结构不断完善，劳动力从农业转向制造业和服务业，促进了劳动收入份额的提高。