企业风险承担对劳动收入份额的影响研究

A Study of the Effect of Corporate Risk-Taking on Labor Income Share

摘要: 本文使用2007-2022年我国A股上市公司的数据，实证研究企业风险承担水平对劳动收入份额的影响。结果表明：企业风险承担水平与劳动收入份额正相关，该效应在非国有企业中更显著。进一步分析发现，企业风险承担水平通过提高代理成本进而促进劳动收入份额的提升，即代理成本具有部分中介效应。

Abstract: This paper uses the data of China’s A-share listed companies from 2007 to 2022 to empirically study the effect of corporate risk-taking level on labor income share. The results show that the level of corporate risk-taking is positively related to the labor income share, and the effect is more significant in non-state-owned enterprises. Further analysis reveals that the level of corporate risk-taking promotes the increase of labor income share through the increase of agency costs, agency costs have a partial mediating effect.

1. 引言

党的十九大报告指出“坚持在经济增长的同时实现居民收入同步增长，在劳动生产率提高的同时实现劳动报酬同步提高”，党的二十大报告指出“努力提高居民收入在国民收入分配中的比重，提高劳动报酬在初次分配中的比重”。从宏观来看，劳动收入份额是国民收入中劳动收入所占的比重[1]，从微观来看，劳动收入份额指劳动要素报酬占全部要素收入的比重[2]。改革开放四十多年来，我国经济得到飞速发展，但存在着劳动收入份额下降的问题。经济学家对于劳动收入份额下降提出了不同的解释，产业结构理论认为处于工业化转型时期产业结构的调整导致劳动收入份额下降。技术的资本偏向性假说认为劳动力丰富的国家应该优先选择劳动密集型的技术，但中国在技术选择方面呈现出“资本偏向”的逆资源禀赋趋势，从而导致劳动力收入份额下降。垄断假说认为不完全竞争情况下，垄断导致劳动收入份额下降。劳动收入份额下降，广大劳动者未能平等分享到经济发展的成果，过低的劳动收入份额将导致初次收入分配失衡，个体收入差距变大，社会消费水平降低，进而影响社会稳定和经济发展[3]。

促进劳动收入份额稳步增长，有利于促进收入分配公平，确保广大人民群众分享经济发展的成果[4]。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中将“推动人的全面发展、全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”作为2035年远景目标之一，要实现共同富裕，合理的初次分配依然是基础。促进居民收入增加，不仅是政府的责任，企业也需要展现一定的责任担当。企业是收入分配的中心环节，企业劳动收入份额指在企业总收入中员工收入所占比重[4]。企业风险承担不仅在公司的融资、投资、技术创新等方面有着重要影响，对宏观经济也有着推动作用。较高水平风险承担反映了公司勇于承担风险，在面对经济环境不确定时，善于把握其识别的机会，源源不断地投入必要资源开发新的机会，充分利用高风险投资项目创造价值，从而提升企业未来业绩增长和价值增值，促进经济增长，在企业价值提升时，是否会增加企业职工收入。因此讨论企业风险承担与劳动收入份额的关系具有重要意义。

本文研究意义，第一，拓展了企业风险承担水平的经济后果，现有文献主要探究风险承担对企业自身的作用，比如融资成本[5]，企业避税[6]、审计费用[7]、投资效率[8]，较少讨论对企业员工的影响，本文使用2007~2022年我国A股上市公司数据，实证研究企业风险承担水平对企业劳动收入份额的影响。第二，本文研究发现企业风险承担水平与企业劳动收入份额正相关，该效应在非国有企业中更显著。在机制渠道方面，以往研究主要聚焦在人力资本结构、融资约束等，本文从企业管理者角度，研究风险承担水平通过影响企业管理者从而影响劳动收入份额这一机制。

2. 文献综述和研究假设

2.1. 文献综述

风险承担主要包括风险承担意愿、风险承担水平和风险承担能力。其中，风险承担水平指承担风险程度的高低[9]，主要包括经营风险和财务风险程度的高低。风险承担水平越高，表明更愿意选择高风险高收益的投资项目，风险承担有助于企业未来业绩增长和价值增值[10]，增加企业研发投入[11]，提高竞争[12]，提升资本配置效率和企业价值[13]。Liu和Mauer [14]发现企业风险承担水平与资金流动性正相关，企业需要具备一定的现金持有水平。刘晓毅等[6]发现企业风险承担越高，避税程度越高，其中国有企业比非国有企业更显著。孙艳梅等[15]认为企业风险承担加剧个股崩盘风险，但会降低系统性崩盘风险。

关于劳动收入份额影响因素的相关文献十分丰富。从宏观层面来看，周耀东和王思源[16]认为金融发展从人力资本提升、收入分配机制改善、产业机构优化三个层面提升劳动收入份额。刘长庚等[17]关注《反垄断法》的实施，发现《发垄断法》提升企业的劳动收入份额，反垄断在产品方面抑制产品溢价和降低企业垄断利润，在要素投入方面阻止资本深化和增加劳动力要素投入。刘长庚等[18]发现数字普惠金融通过缓解融资约束提升劳动收入份额，该效应在短期受数字化程度影响，长期受到数字化覆盖广度和使用深度影响。江红莉[19]发现纳入“沪港通”的A股上市公司劳动份额下降，原因在于“沪港通”加剧了资本深化，提升了全要素生产率，但由于资本–劳动互替、技术进步偏向资本、进而挤占了劳动收入份额。从微观层面来看，赵春明等[20]认为企业数字化转型提升了劳动收入份额，数字化消除劳动力市场摩擦、打破市场束缚和壁垒，优化劳动力资源配置形式、提升配置效率进而促进劳动收入份额提高。李增刚和王典[21]发现企业对外直接投资显著促进企业内劳动收入份额增加，促进企业内劳动收入份额提高约9.24%。李小荣和毕英睿[22]发现股权质押加剧了第二类代理问题，引发控股股东侵蚀劳动者利益，对人均工资的侵蚀速度远远超过了劳动生产率的下降速度，进而导致了企业劳动收入份额的下降。杜勇等[23]认为共同机构持股促进了投资组合企业间的研发溢出，提高了企业研发人员占比和高学历人才占比，优化了人力资本结构，从而带动了企业劳动收入份额提升。

2.2. 研究假设

企业劳动收入份额指在企业总收入中员工收入所占比重，是企业经营决策的后果。

一方面，由于工资是刚性的，利润却富有弹性，劳动收入份额与企业利润、经济增长存在“天然”的负相关关系[24]。企业风险承担体现了企业对高风险、高收益项目的偏好，过高的风险承担可能造成企业财务风险，经营困境、信息不对称等。具体来说，首先，高风险项目一般表现为开拓新市场和新产品，企业需要整合更多的资源，协调更多部门，情况复杂，不确定因素大，经营风险增加，盈利波动大，由于存在工资刚性，职工收入在企业总收入中的比重提高，从而造成劳动收入份额提升。其次，企业在开展新业务新产品时，可能会逐渐扩大人员规模，增加雇佣数量，雇佣的人数增加，企业支付给职工的薪资占企业收入的比重增加，劳动收入份额增加。再次，企业风险承担是一项资源消耗性活动，银行作为企业资金获取的渠道之一，对企业风险承担的态度影响企业获取资金的难度和成本。高风险、高收益项目虽然能给企业带来超额收益，但是银行并不能分享到企业所获取的超额收益，只能取得固定的利息收益，承担的风险与收益失衡，银行可能增加企业贷款资金的成本来预防潜在风险。企业成本的提升影响企业的总收益，在其他情况不变下，职工收入相对增加，劳动收入份额增加。最后，由于部门之间的收益不一样，高风险部门的职工工资可能更高，造成其他部门职工要求更高的工资，造成整体部门工资提高，劳动收入份额增大。

另一方面，企业风险承担通过优化企业的人力资本结构，提升劳动收入份额。企业的价值包括现有内部资产价值和未来成长机会价值，为了最大化企业价值，决策者应该选择净现值(NPV)为正的项目。企业作为市场的重要参与者，其风险承担是公司业绩和价值增长的基本动力。如果企业选择较高的风险承担，那么就意味着企业更倾向于高风险、高收益的投资机会。在经营风险项目时，企业需要管理层能够承担足够的风险最大化企业价值，根据代理理论，管理者可能基于自身利益最大化如确保工作稳定，个人财富来决定企业的投融资，会选择相对安全稳定的项目。为了使管理层能够从股东的角度出发来做出最优的投融资决策，有更强的风险偏好，企业会对管理层提供薪酬激励，从而提升了职工薪酬水平，提高了劳动收入份额。其次，企业风险承担与研发投入、资本性支出、投资机会的充分把握有关。研发投入被视为高风险的投资项目，研发项目对员工专业技能的要求更高，在人才竞争激励的环境下，企业只有提供高额的薪酬才可能吸引优秀的职工入职，职工的整体薪酬水平提高。投资机会的把握和利用需要知识丰富的管理者，CEO职业经历越丰富，企业风险承担水平越高[25]，职业经历丰富的管理者在实践中不断提升机会识别能力、资源整合能力、跨界能力，因此，为了聘用高知识技能人才，企业会提供更高的薪酬。从而提升了职工整体薪酬水平，职工劳动收入占企业收入的比重增加，劳动收入份额增加。根据以上推断可得出：

假设H1：企业风险承担水平与劳动收入份额正相关。

3. 研究设计

3.1. 样本选择与数据处理

本文选取2007~2022年我国A股上市公司作为研究样本，数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。其中，第一、剔除金融类上市公司；第二、剔除ST及*ST的样本；第三、剔除上市不足3年的样本；第四、剔除重要变量缺失的样本；第五、对所有连续变量进行上下1%的winsorize处理。

3.2. 主要变量定义

3.2.1. 被解释变量

劳动收入份额(LS)，参考王雄元和黄玉菁[26]采用劳动分配率来衡量(LS_1) = 支付给职工以及为职工支付的现金/营业总收入。参考白重恩等[27]、李颖和石淑莹[28]采用要素成本法增值概念来衡量，劳动收入份额(LS_2) = 支付给职工以及为职工支付的现金/(营业收入 − 营业成本 + 支付给职工以及为职工支付的现金 + 固定资产折旧)。

3.2.2. 解释变量

企业风险承担水平。参考John等[10]、马庆波等[29]，使用企业盈利的波动性来衡量企业风险承担水平，为了降低行业和年度对结果的影响，采用经年度行业均值调整后得到$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ ，然后以三年为一个时间段，分别为t − 2、t − 1和t期，滚动计算$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ 的标准差，

$Adj\_Ro{a}_{i,t}=\frac{EBI{T}_{i,t}}{ASSE{T}_{i,t}}-\frac{1}{X}{\displaystyle \sum }_{K=1}^X\frac{EBI{T}_{i,t}}{ASSE{T}_{i,t}}$

$Risk{1}_{i,t}=\frac{1}{T}\sqrt{\frac{1}{T-1}{\displaystyle \sum }_{t=1}^T{\left(adj\_ro{a}_{i,t}-\frac{1}{T}{\displaystyle \sum }_1^{T}adj\_ro{a}_{i,t}\right)}^2}|T=3$

$Risk{2}_{i,t}=\text{Max}\left(Adj\_Ro{a}_{}{}_{i,t}\right)-\text{Min}\left(Adj\_Ro{a}_{i,t}\right)$

3.2.3. 控制变量

参考已有文献李颖和胡榕[4]的研究，本文选取如下控制变量：企业规模(Lnsize)、企业年龄(Lnage)、股权性质(Nature)、资产负债率(Lev)、资本产出比(FixRatio)、资本密集度(Ci)、董事会规模(LnBoard)、独立董事比例(IndBoard)。另外，为了降低年度对回归结果可能存在的影响，本文在模型中加入了年度虚拟变量，如表1所示。

3.3. 模型设定

为了检验企业风险承担水平对企业劳动收入份额的影响，本文构建如下模型：

$L{S}_{i,t}= {\alpha }_0+{\alpha }_{1}Ris{k}_{i,t}+\sum Contro{l}_{i,t}+\sum Year+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

Table 1. Variable definition and measurement

表1. 变量定义与度量

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	劳动收入份额	LS_1	支付给职工以及为职工支付的现金/营业收入
		LS_2	支付给职工以及为职工支付的现金/(营业收入 − 营业成本 + 支付给职工以及为职工支付的现金 + 固定资产折旧)
解释变量	企业风险承担水平	Risk1	以3年滚动计算经行业调整后的标准差
		Risk2	以3年滚动计算经行业调整后的极差
控制变量	资产负债率	Lev	总负债/总资产
	资本密集度	Ci	总资产/营业收入
	企业规模	Lnsize	企业总资产的自然对数
	企业年龄	Lnage	(当年年份 − 企业成立年份)加1取对数
	董事会规模	LnBoard	董事会人数取对数
	独立董事比例	IndBoard	独立董事数量/董事会人数
	资本产出比	FixRatio	固定资产净额/营业总收入
	股权性质	Nature	是国有企业取值为1，否则为0

上述模型中，$L{S}_{i,t}$ 由$LS\_1_{i,t}$ 和$LS\_2_{i,t}$ 两个指标进行度量，分别从劳动分配率和成本要素增值法来衡量，$Ris{k}_{i,t}$ 由$Risk\_1_{i,t}$ 和$Risk\_2_{i,t}$ 两个指标进行衡量，分别代表着$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ 的标准差和极差，$Contro{l}_{i,t}$ 包括了前文提到的所有控制变量。

3.4. 描述性统计分析

如表2所示，表中报告了模型中主要变量的描述性统计。结果显示，劳动收入份额(LS_1)和(LS_2)的

Table 2. Descriptive statistics of relevant variables

表2. 相关变量的描述性统计

变量	样本	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
LS_1	28,707	0.135	0.114	0.094	0.013	0.533
LS_2	28,707	0.290	0.279	0.122	0.063	0.693
Risk1	26,040	0.037	0.022	0.046	0.002	0.308
Risk2	26,040	0.069	0.042	0.086	0.004	0.565
Lev	28,707	0.424	0.421	0.193	0.060	0.847
FixRatio	28,707	0.217	0.185	0.158	0.003	0.693
Ci	28,706	2.383	1.868	1.833	0.390	11.50
Nature	28,091	0.384	0.000	0.486	0.000	1.000
LnBoard	28,645	8.617	9.000	1.732	5.000	15.00
IndBoard	28,645	0.375	0.357	0.054	0.300	0.571
Lnsize	28,707	22.30	22.11	1.290	20.03	26.36
Lnage	28,675	2.886	2.944	0.329	1.946	3.526

标准差分别为0.094与0.122，最小值分别为0.013与0.063，最大值分别为0.533与0.693，最小值和最大值之间差距较大，说明企业之间员工的收入份额差异明显；财务杠杆(Lev)的最小值为0.06，最大值为0.847，说明各公司之间差异较大；固定资产比率(FixRaito)最小值为0.003，最大值为0.693，说明样本公司之间固定资产比率差异较大；产权性质(Nature)的均值为0.384，说明样本有38.4%为国有企业；独立董事占比(IndBoard)均值为0.384，超过了1/3的比例要求，符合公司法规定；公司规模(Lnsize)的均值22.3，最小值为20.03，最大值为26.36，两者之间波动较大，说明样本公司总体规模差异明显。

4. 实证分析

4.1. 基本回归结果分析

如表3所示，表中报告了企业风险承担水平对企业劳动收入份额的回归结果。列(1)，(2)显示了企业风险承担水平(Risk1)和(Risk2)对劳动收入份额(LS_1)的影响，风险承担水平(Risk1)和(Risk2)与劳动收入份额(LS_1)的系数都为正，在1%的水平上显著，列(3)，(4)为企业风险承担水平(Risk1)和(Risk2)与劳动收入份额(LS_2)的回归结果，在1%的水平上显著为正。符合假设H1。

Table 3. Regression results of firms’ risk-taking level and labor income share

表3. 企业风险承担水平与劳动收入份额的回归结果

变量	(1) LS_1	(2) LS_1	(3) LS_2	(4) LS_2
Risk1	0.0681^***		0.1191^***
	(11.051)		(10.897)
Risk2		0.0373^***		0.0646^***
		(11.203)		(10.943)
Lev	−0.0015	−0.0016	0.1130^***	0.1130^***
	(−0.553)	(−0.570)	(23.314)	(23.306)
FixRatio	0.0300^***	0.0300^***	−0.0076	−0.0076
	(8.360)	(8.358)	(−1.196)	(−1.199)
Ci	0.0214^***	0.0214^***	0.0186^***	0.0186^***
	(86.201)	(86.190)	(42.169)	(42.157)
Nature	0.0007	0.0007	0.0163^***	0.0163^***
	(0.407)	(0.402)	(5.451)	(5.448)
LnBoard	0.0116^***	0.0116^***	0.0027	0.0027
	(4.411)	(4.410)	(0.583)	(0.584)
IndBoard	0.0114	0.0113	−0.0142	−0.0143
	(1.431)	(1.425)	(−1.008)	(−1.013)
Lnsize	−0.0259^***	−0.0259^***	−0.0506^***	−0.0506^***
	(−37.655)	(−37.653)	(−41.493)	(−41.497)
Lnage	0.0178^***	0.0178^***	0.0429^***	0.0429^***
	(3.855)	(3.853)	(5.236)	(5.233)
Constant	0.5246^***	0.5245^***	1.1067^***	1.1067^***
	(28.234)	(28.230)	(33.560)	(33.561)
Company	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	25,454	25,454	25,454	25,454
R-squared	0.343	0.343	0.234	0.234

注：^*、^**和^***分别表示在 10%、5%和1%的水平上显著，下同。

4.2. 稳健性检验

4.2.1. 更换解释变量衡量方法

为了避免解释变量衡量方式对实证结果可能造成的影响，本部分通过更改解释变量的衡量方式，使用滚动5年经行业均值调整$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ 的标准差(Risk3)和极差(Risk4)作为解释变量。如表4所示，列(1)，(2)为$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ 的标准差(Risk3)对企业劳动收入份额(LS_1)和(LS_2)的回归结果，系数分别为0.0701和0.1172，在1%的水平上显著为正。列(3)，(4)为$Adj\_Ro{a}_{i,t}$ 的极差(Risk4)对企业劳动收入份额(LS_1)和(LS_2)的回归结果，系数分别为0.0288和0.0486，二者均在1%的水平上显著为正，与前文研究一致。

Table 4. Regression results of firms’ risk-taking levels on labor income shares (Replacement of explanatory variables)

表4. 企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果(更换解释变量)

变量	(1) LS_1	(2) LS_2	(3) LS_1	(4) LS_2
Risk3	0.0701^***	0.1172^***
	(9.224)	(8.458)
Risk4			0.0288^***	0.0486^***
			(9.141)	(8.470)
Lev	0.0013	0.1191^***	0.0015	0.1192^***
	(0.448)	(21.756)	(0.487)	(21.791)
FixRatio	0.0223^***	−0.0296^***	0.0223^***	−0.0296^***
	(5.705)	(−4.162)	(5.705)	(−4.163)
Ci	0.0211^***	0.0178^***	0.0211^***	0.0178^***
	(79.069)	(36.445)	(79.073)	(36.448)
Nature	0.0014	0.0130^***	0.0014	0.0130^***
	(0.766)	(3.942)	(0.757)	(3.933)
LnBoard	0.0147^***	0.0065	0.0147^***	0.0066
	(5.194)	(1.267)	(5.207)	(1.276)
IndBoard	0.0047	−0.0303^**	0.0047	−0.0303^**
	(0.552)	(−1.967)	(0.553)	(−1.968)
Lnsize	−0.0271^***	−0.0530^***	−0.0271^***	−0.0530^***
	(−36.321)	(−39.019)	(−36.343)	(−39.034)
Lnage	0.0140^**	0.0382^***	0.0140^**	0.0383^***
	(2.501)	(3.747)	(2.512)	(3.759)
Constant	0.5558^***	1.1784^***	0.5558^***	1.1781^***
	(26.054)	(30.289)	(26.052)	(30.283)
Company	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	21,037	21,037	21,037	21,037
R-squared	0.353	0.229	0.353	0.229

4.2.2. 更换被解释变量

为了避免被解释变量衡量方式对实证结果可能造成的影响，本部分更换被解释变量的衡量方式，参考李颖和胡榕[4]的做法，LS_3 = (支付给职工以及为职工支付的现金 + 期末应付职工薪酬 − 期初应付职工薪酬)/(营业收入 − 营业成本 + 支付给职工以及为职工支付的现金 + 固定资产折旧)，参考方军雄的做法，LS_4 = (支付给职工以及为职工支付的现金 + 期末应付职工薪酬 − 期初应付职工薪酬)/期末总资产。

如表5所示，列(1)，(3)为企业风险承担水平与劳动收入份额(LS_3)，系数分别为0.1106和0.06，在1%的水平上显著为正，列(2)，(4)为企业风险承担水平与劳动收入份额(LS_4)的回归结果，系数分别为0.0275和0.0149，在1%的水平上显著为正，与前文研究结论一致。

Table 5. Regression results of firms’ risk-taking levels on labor income shares (Replacement of explanatory variables)

表5. 企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果(更换被解释变量)

变量	(1) LS_3	(2) LS_4	(3) LS_3	(4) LS_4
Risk1	0.1106^***	0.0275^***
	(10.040)	(8.968)
Risk2			0.0600^***	0.0149^***
			(10.086)	(8.997)
	(10.040)	(8.968)
Lev	0.1218^***	0.0087^***	0.1217^***	0.0087^***
	(24.928)	(6.415)	(24.921)	(6.409)
FixRatio	−0.0116^*	0.0169^***	−0.0116^*	0.0169^***
	(−1.808)	(9.509)	(−1.810)	(9.508)
Ci	0.0187^***	−0.0052^***	0.0187^***	−0.0052^***
	(41.958)	(−42.097)	(41.948)	(−42.105)
Nature	0.0169^***	0.0027^***	0.0169^***	0.0027^***
	(5.606)	(3.186)	(5.603)	(3.183)
LnBoard	0.0053	0.0051^***	0.0053	0.0051^***
	(1.133)	(3.922)	(1.133)	(3.923)
IndBoard	−0.0063	0.0032	−0.0064	0.0031
	(−0.444)	(0.799)	(−0.448)	(0.795)
Lnsize	−0.0494^***	−0.0145^***	−0.0494^***	−0.0145^***
	(−40.183)	(−42.608)	(−40.186)	(−42.612)
Lnage	0.0364^***	0.0153^***	0.0364^***	0.0153^***
	(4.413)	(6.691)	(4.411)	(6.689)
Constant	1.0795^***	0.3180^***	1.0795^***	0.3181^***
	(32.482)	(34.435)	(32.483)	(34.437)
Company	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	25,454	25,454	25,454	25,454
R-squared	0.231	0.191	0.231	0.191

4.2.3. 滞后一期解释变量处理

考虑到劳动收入份额变动可能存在滞后性，因此本部分通过滞后一期解释变量来考察企业风险承担水平对劳动收入份额的影响。如表6所示，列(1)，(2)为滞后一期的风险承担水平(L.Risk1)对劳动收入份额的影响，系数分别为0.0396和0.0464，在1%的水平上显著为正，列(3)，(4)为滞后一期的风险承担水平(L.Risk2)对劳动收入份额的影响，系数分别为0.0217和0.0254，在1%的水平上显著为正。以上结论与前文研究结论一致。

Table 6. Regression results of firms’ risk-taking levels on labor income shares (Explanatory variables lagged by one period)

表6. 企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果(滞后一期解释变量)

变量	(1) LS_1	(2) LS_2	(3) LS_1	(4) LS_2
L.Risk1	0.0396^***	0.0464^***
	(6.119)	(4.012)
L.Risk2			0.0217^***	0.0254^***
			(6.198)	(4.066)
Lev	0.0012	0.1219^***	0.0012	0.1219^***
	(0.398)	(22.970)	(0.398)	(22.971)
FixRatio	0.0281^***	−0.0151^**	0.0281^***	−0.0151^**
	(7.089)	(−2.133)	(7.089)	(−2.133)
Ci	0.0216^***	0.0187^***	0.0216^***	0.0187^***
	(81.373)	(39.291)	(81.369)	(39.288)
Nature	−0.0005	0.0131^***	−0.0005	0.0131^***
	(−0.249)	(4.024)	(−0.252)	(4.022)
LnBoard	0.0138^***	0.0054	0.0138^***	0.0054
	(4.806)	(1.062)	(4.806)	(1.062)
IndBoard	0.0123	−0.0152	0.0123	−0.0153
	(1.448)	(−0.999)	(1.444)	(−1.002)
Lnsize	−0.0266^***	−0.0530^***	−0.0266^***	−0.0530^***
	(−35.560)	(−39.597)	(−35.562)	(−39.600)
Lnage	0.0126^**	0.0320^***	0.0126^**	0.0320^***
	(2.360)	(3.345)	(2.358)	(3.344)
Constant	0.5556^***	1.2083^***	0.5556^***	1.2082^***
	(26.238)	(31.906)	(26.238)	(31.906)
Company	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	22,306	22,306	22,306	22,306
R-squared	0.339	0.221	0.339	0.221

4.2.4. 控制行业层面固定效应

考虑到行业因素对实证结果的影响，因此本部分对行业变量进行控制，实证结果如表7所示，列(1)，(2)为企业风险承担水平(Risk1)对劳动收入份额的回归结果，系数分别为0.0604和0.1222，在1%的水平上显著为正。列(3)，(4)为企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果，系数分别为0.0332和0.0665，均在1%的水平上显著为正。与前文结论一致。

Table 7. Regression results of firms’ risk-taking levels on labor income shares (Control of industry fixed effect)

表7. 企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果(控制行业固定效应)

变量	(1) LS_1	(2) LS_2	(3) LS_1	(4) LS_2
Risk1	0.0604^***	0.1222^***
	(9.992)	(11.263)
Risk2			0.0332^***	0.0665^***
			(10.141)	(11.339)
Lev	−0.0015	0.1086^***	−0.0016	0.1086^***
	(−0.563)	(22.592)	(−0.580)	(22.580)
FixRatio	0.0313^***	−0.0148^**	0.0313^***	−0.0149^**
	(8.832)	(−2.331)	(8.828)	(−2.335)
Ci	0.0211^***	0.0186^***	0.0211^***	0.0186^***
	(86.041)	(42.346)	(86.031)	(42.334)
Nature	0.0016	0.0191^***	0.0016	0.0191^***
	(0.945)	(6.454)	(0.940)	(6.450)
LnBoard	0.0108^***	0.0010	0.0108^***	0.0010
	(4.200)	(0.211)	(4.201)	(0.213)
IndBoard	0.0205^***	−0.0042	0.0204^***	−0.0043
	(2.631)	(−0.299)	(2.625)	(−0.305)
Lnsize	−0.0256^***	−0.0495^***	−0.0256^***	−0.0495^***
	(−36.796)	(−39.679)	(−36.786)	(−39.675)
Lnage	0.0224^***	0.0443^***	0.0224^***	0.0443^***
	(4.950)	(5.466)	(4.950)	(5.465)
Constant	0.5857^***	1.1162^***	0.5852^***	1.1155^***
	(19.752)	(20.984)	(19.736)	(20.971)
Company	控制	控制	控制	控制
Industry	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	25,423	25,423	25,423	25,423
R-squared	0.385	0.268	0.385	0.268

4.3. 异质性分析

产权性质

在我国，产权性质不同深刻影响着公司，对企业的经营管理和战略决策有着直接的影响。国有企业和民营企业的经营目标存在差异，相比于民营企业，国有企业经营更加稳健，在政府的干预下，国有企业的经营目标被扭曲，除了企业价值最大化外，还要承担政策性负担，比如稳定就业、保证税收等。同时，在我国行政体系下，基于“政治晋升”的隐形激励，抱着“不求有功但求无过”[30]，企业管理者更偏向于稳健经营。此外，国有企业的劳资合同结构较为稳定，员工的劳动报酬及福利在较长时间内变化较小。相比于国有企业，非国有企业受到的约束较小，有较大的经营自主权，可能更具企业自身和市场情况选择投资决策，调整员工绩效收入。因此企业风险承担水平对劳动收入份额的影响在非国有企业中更显著。

如表8所示，列(1)，(2)为国有企业中企业风险承担水平对劳动收入份额的影响，回归系数都不显著，列(3)，(4)为非国有企业中企业风险承担水平对劳动收入份额的影响，系数分别为0.091和0.0498，均在1%的水平上显著为正。以上结论表明，企业风险承担水平对劳动收入份额的影响在非国有企业中更显著。

Table 8. Regression results of firms’ risk-taking levels on labor income shares under different ownership properties

表8. 不同产权性质下企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果

变量	国有企业		非国有企业
	(1) LS_1	(3) LS_1	(2) LS_1	(4) LS_1
Risk1	0.0144		0.0910^***
	(1.549)		(11.061)
Risk2		0.0082		0.0498^***
		(1.641)		(11.194)
Lev	−0.0231^***	−0.0231^***	0.0065^*	0.0064^*
	(−5.832)	(−5.829)	(1.710)	(1.681)
FixRatio	0.0060	0.0059	0.0532^***	0.0532^***
	(1.295)	(1.292)	(9.733)	(9.731)
Ci	0.0224^***	0.0224^***	0.0212^***	0.0212^***
	(61.309)	(61.308)	(61.996)	(61.974)
LnBoard	0.0153^***	0.0153^***	0.0070^*	0.0070^*
	(4.477)	(4.477)	(1.752)	(1.755)
IndBoard	0.0145	0.0145	0.0012	0.0012
	(1.468)	(1.467)	(0.098)	(0.094)
Lnsize	−0.0251^***	−0.0251^***	−0.0250^***	−0.0249^***
	(−25.814)	(−25.816)	(−25.362)	(−25.354)
Lnage	0.0097	0.0097	0.0149^**	0.0149^**
	(1.529)	(1.532)	(2.185)	(2.182)
Constant	0.5379^***	0.5378^***	0.5129^***	0.5126^***
	(19.753)	(19.751)	(19.497)	(19.489)
Company	控制	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制	控制
Observations	10,490	10,490	14,964	14,964
R-squared	0.389	0.389	0.318	0.318

4.4. 机制检验

企业风险承担影响着企业的生存与发展，如果企业选择较高的风险承担，那么就意味着企业更倾向于高风险、高收益的投资机会[31]，也意味着资产在未来产生的盈余价值充满了不确定性。风险承担水平的提高使企业经营管理者对企业所有者提出了更高的要求，需要获取更大的回报。同时，高风险高收益项目对员工的要求更高，企业管理者为保证项目完成，可能通过提升对内部参与人员的激励，此时企业管理者与职工的立场相同，其次选择从外部招聘高技能人才，改变企业人力资本结构，从而使企业对职工的支付增加。

参考戴亦一等[32]的做法，使用经营费用衡量代理成本，等于管理费用与销售费用之和与营业收入的比值，为了验证代理成本的中介效应，本文构建如下模型：

$L{S}_{i,t}={\alpha }_0+{\beta }_1\left(Ris{k}_{i,t}\right)+\sum Contro{l}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

$Agen{t}_{i,t}={\mu }_0+{\mu }_1\left(Ris{k}_{i,t}\right)+ \sum Contro{l}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (3)

$L{S}_{i,t}={\omega }_0+{\omega }_1\left(Ris{k}_{i,t}\right)+Agen{t}_{i,t}+ \sum Contro{l}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (4)

如表9所示，列(1)为企业风险承担水平对代理成本的回归结果，两者系数为0.1153，在1%的水平上显著为正，表明风险承担水平越高，代理成本越高。列(2)，(3)为加入了代理成本后企业风险承担水平对劳动收入份额的回归结果，企业风险承担水平对劳动收入份额的回归系数分别为0.0305和0.1054，在1%的水平上显著为正。代理成本对劳动收入份额的回归结果分别为0.3258和0.1186，在1%的水平上显著为正。

5. 结论及启示

本文使用我国A股2007~2022年非金融上市公司数据，实证检验了企业风险承担水平对企业劳动

Table 9. Regression results for mediation effects

表9. 中介效应的回归结果

变量	(1) Agent	(2) LS_1	(3) LS_2
Risk1	0.1153^***	0.0305^***	0.1054^***
	(14.427)	(5.441)	(9.638)
Agent		0.3258^***	0.1186^***
		(69.640)	(12.996)
Lev	−0.0198^***	0.0049^**	0.1154^***
	(−5.589)	(1.994)	(23.871)
FixRatio	0.0363^***	0.0181^***	−0.0119^*
	(7.804)	(5.578)	(−1.877)
Ci	0.0272^***	0.0126^***	0.0154^***
	(84.294)	(48.601)	(30.475)
Nature	−0.0087^***	0.0035^**	0.0174^***
	(−3.955)	(2.292)	(5.814)
LnBoard	0.0180^***	0.0058^**	0.0006
	(5.261)	(2.412)	(0.128)
LndBoard	0.0227^**	0.0040	−0.0169
	(2.199)	(0.553)	(−1.203)
Lnsize	−0.0288^***	−0.0165^***	−0.0472^***
	(−32.327)	(−25.874)	(−37.958)
Lnage	−0.0372^***	0.0299^***	0.0473^***
	(−6.212)	(7.144)	(5.791)
Constant	0.7390^***	0.2838^***	1.0191^***
	(30.660)	(16.512)	(30.385)
Company	控制	控制	控制
Year	控制	控制	控制
Observations	25,454	25,454	25,454
R-squared	0.318	0.460	0.240

收入份额的影响。结果表明，企业风险承担水平可以提升企业劳动收入份额，两者显著正相关，通过更换解释变量、被解释变量、滞后一阶解释变量和控制行业固定效应，结论仍然成立。同时，选取企业产权性质作为异质性分析，研究发现企业风险承担水平对企业劳动收入份额的影响在非国有企业中更显著。进一步分析发现，企业风险承担水平通过提高代理成本从而促进了劳动收入份额的增加，即代理成本具有部分中介效应。

本文研究结论主要有以下几点启示。第一，对上市公司而言，提高对高技能员工的需求，可以优化企业人力资本结构，促进企业劳动收入份额增加。非国有企业对劳动收入份额的提升具有重要作用。第二，企业风险承担水平不仅能够提升企业经营效率和价值，还能提高企业劳动收入份额，因此企业保持较高的风险承担水平，对企业自身发展和国民经济发展具有重要作用。