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作为政府依托财政预算设立并以市场化方式运作的投资工具，政府引导基金在优化收入分配结构、提高劳动收入份额中发挥着重要作用，是推动我国经济高质量发展、实现共同富裕战略目标的应有之义与内在要求。基于此，文章选取2010年至2023年上市公司数据，采用双重机器学习模型系统性分析政府引导基金对劳动收入份额的影响及其内在机制。研究结果表明：(1)政府引导基金的设立对提高劳动收入份额具有积极促进效应，这一结论在多种稳健性检验下依旧成立；(2)机制分析揭示，政府引导基金通过融资约束缓解机制、人力资本升级机制、监督治理赋能机制等多条路径协同作用于劳动收入份额；(3)异质性分析发现，政府引导基金对劳动收入份额的促进作用在非国有、高新技术的企业和劳动供给不足、数字产业集聚水平更高的地区尤为显著；(4)拓展性分析表明，政府引导基金对劳动收入份额的影响更加侧重于效率，且更多地提升了员工层劳动收入份额。基于此，文章提出持续推进和完善政府引导基金制度建设、畅通政府引导基金促进劳动收入份额提升的传导机制、重视政府引导基金对劳动收入份额提升的异质性影响、推动政府引导基金与劳动收入份额结构协调发展的政策建议。
Abstract：As investment vehicles established through fiscal budgets and operated in a market-oriented manner,government guidance funds play a crucial role in optimizing income distribution and increasing the labor income share.This constitutes an inherent requirement for promoting high-quality economic development and achieving the strategic goal of common prosperity in China.Using data from Chinese listed companies spanning 2010 to 2023,this study employs a double machine learning model to systematically examine the impact of government guidance funds on labor income share and its underlying mechanisms.The main findings are as follows:(1) The establishment of government guidance funds significantly increases labor income share,a conclusion that remains robust across various sensitivity tests.(2) Mechanism analysis reveals that government guidance funds affect labor income share through multiple pathways,including alleviating financing constraints,upgrading human capital,and enhancing monitoring and governance.(3) Heterogeneity analysis shows that the positive effect of government guidance funds on labor income share is particularly pronounced in non-state-owned enterprises,high-tech firms,and regions characterized by labor supply shortages and higher levels of digital industry agglomeration.(4) Extended analysis indicates that the impact of government guidance funds on labor income share is primarily efficiency-driven,with a more substantial effect on employees' labor income share.Based on these findings,this paper proposes policy recommendations including:continuously improving the institutional framework of government guidance funds,smoothing the transmission mechanisms through which they enhance labor income share,attending to the heterogeneous effects across different contexts,and promoting coordinated development between government guidance funds and the structural composition of labor income share.
[1]肖土盛，孙瑞琦，袁淳，等.企业数字化转型、人力资本结构调整与劳动收入份额[J].管理世界，2022(12):220-237.
[2]张明昂，施新政，纪珽.人力资本积累与劳动收入份额：来自中国大学扩招的证据[J].世界经济，2021(2):23-47.
[3]邹薇，袁飞兰.劳动收入份额、总需求与劳动生产率[J].中国工业经济，2018(2):5-23.
[4]刘亚琳，申广军，姚洋.我国劳动收入份额：新变化与再考察[J].经济学(季刊),2022(5):1467-1488.
[5]KARABARBOUNIS L,NEIMAN B.The global decline of the labor share [J].The Quarterly Journal of Economics,2014,129(1):61-103.
[6]易苗，刘朋春，郭白滢.机器人应用、企业规模分化与劳动收入份额[J].世界经济，2024(6):176-200.
[7]彭远怀，胡军.政府数据开放与资本区际流动：企业异地投资视角[J].数量经济技术经济研究，2024(10):89-110.
[8]方明月，林佳妮，聂辉华.数字化转型是否促进了企业内共同富裕?——来自中国A股上市公司的证据[J].数量经济技术经济研究，2022(11):50-70.
[9]唐为，邱旋，陈子曦.政府引导基金与战略性新兴产业发展——产业发展中的政府与市场协同视角[J].数量经济技术经济研究，2025(9):52-71.
[10]洪银兴，姜集闯.培育和壮大耐心资本推动新质生产力发展[J].经济学家，2024(12):5-14.
[11]薛龙，李铭钰.耐心资本对企业劳动收入份额的影响：促进还是抑制?[J].现代财经(天津财经大学学报),2025(9):94-110.
[12]陈晓宇，锁凌燕，陈娟.政府引导基金的就业效应：基于融资约束和内外部监督视角[J].现代金融研究，2025(4):39-52.
[13]蓝嘉俊，方颖，马天平.就业结构、刘易斯转折点与劳动收入份额：理论与经验研究[J].世界经济，2019(6):94-118.
[14]罗长远.卡尔多“特征事实”再思考：对劳动收入占比的分析[J].世界经济，2008(11):86-96.
[15]郝枫.劳动份额“√型”演进规律[J].统计研究，2012(6):33-40.
[16]何小钢，朱国悦，冯大威.工业机器人应用与劳动收入份额——来自中国工业企业的证据[J].中国工业经济，2023(4):98-116.
[17]陈东，姚笛，郑玉璐.工业机器人应用、超级明星企业与劳动收入份额变动：“利好”与“隐忧”并存[J].中国工业经济，2024(5):97-115.
[18]胡秋阳.产业分工与劳动报酬份额[J].经济研究，2016(2):82-96.
[19]石涛，张磊.劳动报酬占比变动的产业结构调整效应分析[J].中国工业经济，2012(8):18-29.
[20]张杰，陈志远，周晓艳.出口对劳动收入份额抑制效应研究——基于微观视角的经验证据[J].数量经济技术经济研究，2012(7):44-60.
[21]余淼杰，梁中华.贸易自由化与中国劳动收入份额——基于制造业贸易企业数据的实证分析[J].管理世界，2014(7):22-31.
[22]罗长远，陈琳.融资约束会导致劳动收入份额下降吗?——基于世界银行提供的中国企业数据的实证研究[J].金融研究，2012(3):29-42.
[23]文雯，孙亚婕.社会信用体系改革与企业劳动收入份额[J].证券市场导报，2024(2):3-12.
[24]杨其静，王康宁.地方政府引导基金与高技术制造业布局——基于国有建设用地出让数据的观察[J].中国人民大学学报，2025(2):89-103.
[25]吴超鹏，严泽浩.政府基金引导与企业核心技术突破：机制与效应[J].经济研究，2023(6):137-154.
[26]徐实，纪端，钟慧洁.政府引导基金能驱动企业绿色创新吗?[J].东岳论丛，2024(3):152-161.
[27]杨兴全，刘颖.政府引导基金如何助推国有企业聚焦主业[J].财经科学，2025(4):18-32.
[28]洪娇，牛彪，王建新.政府引导基金能促进企业聚焦主业吗?——来自创业板上市公司的经验证据[J].现代财经(天津财经大学学报),2025(6):95-110.
[29]杨璐，慈芳慧.政府引导基金能促进企业“脱虚向实”吗?[J].财政科学，2024(6):66-80.
[30]徐玉德，刘晓颖，邓扬.政府引导基金与企业供应链话语权关系研究[J].云南社会科学，2025(5):60-70.
[31]毛其淋，王玥清.ESG的就业效应研究：来自中国上市公司的证据[J].经济研究，2023(7):86-103.
[32]杨兴全，刘颖，李枫.政府引导基金与公司现金股利：融资造血抑或创投驱动[J].经济管理，2023(12):120-137.
[33]李凤羽，杨墨竹.经济政策不确定性会抑制企业投资吗?——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[J].金融研究，2015(4):115-129.
[34]申广军，姚洋，钟宁桦.民营企业融资难与我国劳动力市场的结构性问题[J].管理世界，2020(2):41-58,217.
[35]NEUMEYER P A,PERRI F.Business cycles in emerging economies:the role of interest rates [J].Journal of Monetary Economics,2005,52(2):345-380.
[36]GUISO L,SAPIENZA P,ZINGALES L.The role of social capital in financial development [J].American Economic Review,2004,94(3):526-556.
[37]巫云仙，王鸿隽，张莹.“如愿以偿”还是“欲益反损”?——基于资源视角探析政府引导基金对企业绩效的影响[J].经济与管理评论，2025(4):51-64.
[38]宫义飞，张可欣，徐荣华，等.政府引导基金发挥了“融资造血”功能吗[J].会计研究，2021(4):89-102.
[39]郭玥.政府创新补助的信号传递机制与企业创新[J].中国工业经济，2018(9):98-116.
[40]吕越，于喆宁.数字经济时代下如何更好地稳就业——基于跨境电商空间溢出效应的经验证据[J].商业经济与管理，2024(9):5-18.
[41]吴昊，李萌.技术引进、自主创新与就业——基于动态空间面板模型的实证研究[J].财经理论与实践，2020(1):109-116.
[42]江轩宇，朱冰.资本市场对外开放与劳动收入份额——基于沪深港通交易制度的经验证据[J].经济学(季刊),2022(4):1101-1124.
[43]王敏，李敏丽.留抵退税政策、企业流动性与劳动要素收入提升[J].管理世界，2024(4):60-88.
[44]武辉，朱玉坤.地方政府债务治理与企业劳动收入份额提升——基于新《预算法》实施的准自然实验[J].南方经济，2024(2):1-20.
[45]王雄元，黄玉菁.外商直接投资与上市公司职工劳动收入份额：趁火打劫抑或锦上添花[J].中国工业经济，2017(4):135-154.
[46]陈艳利，邹雨荷.知识产权治理与企业劳动收入份额：来自知识产权示范城市建设的证据[J].管理学刊，2025(2):55-71.
[47]李晓伟，李传明，管彩峰，等.政府引导基金政策的创新驱动效应——基于双重差分模型的实证检验[J].管理评论，2024(2):54-65.
[48]王昱，韩雷，夏一丹.员工持股计划与企业劳动收入份额[J].财经科学，2025(8):19-33.
[49]陈德球，孙颖，王丹.关系网络嵌入、联合创业投资与企业创新效率[J].经济研究，2021(11):67-83.
[50]汪伟，郭新强，艾春荣.融资约束、劳动收入份额下降与中国低消费[J].经济研究，2013(11):100-113.
[51]杨晔，武传浩，谈毅.风险投资与企业内共同富裕——基于劳动收入份额的视角[J].经济管理，2023(8):167-183.
[52]方军雄.劳动收入比重，真的一致下降吗?——来自中国上市公司的发现[J].管理世界，2011(7):31-41,188.
[53]王桂军，张辉.从挤占到共生：ESG评级对企业劳动收入份额的U型影响与机制演变[J].商业经济与管理，2025(8):54-75.
[54]王晓丹，周十同，石玉堂.人工智能的就业效应——基于双重机器学习的因果推断[J].商业经济与管理，2025(7):32-49.
基本信息:
DOI：10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.01.005
中图分类号:TP181;F832.51;F272.92
引用信息:
[1]王晓丹,周十同,石玉堂.政府引导基金与企业劳动收入份额——基于双重机器学习的因果推断[J].商业经济与管理,2026,No.411(01):85-101.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.01.005.
基金信息:
国家社会科学基金一般项目“乡村振兴背景下城乡收入差距的空间异质性研究”(20BJL146); 吉林省社会科学基金重大项目“吉林省构建特色现代化产业体系路径研究”(2025SZ3); 吉林省教育厅科学研究项目“数实融合推动劳动力就业的影响机制与优化路径研究”(JJKH20250242BS)