近年来，包括美国在内的许多国家都经历了总生产率增长放缓和劳动力占国民收入份额下降(Elsby et al. 2013, Fernald 2014, Karabarbounis and Neiman 2014)。这些变化的存在、时间和程度是一个正在进行的重要的实证辩论的主题。然而，至少从2000年(或许更早)开始，美国劳动收入占比似乎下降了5到6个百分点。与此同时，戈登(2010,2012,2016)认为，自20世纪70年代以来，美国全要素生产率的年增长率比前几十年慢了一个百分点。
对劳动力收入份额下降的解释包括资本积累(Karabarbounis and Neiman 2014, Piketty 2014)，以前由劳动力完成的任务的自动化(Acemoglu and Restrepo 2016)以及超级明星公司的崛起(Autor et al. 2017, Kehrig and Vincent 2017)。在最近的一篇论文中，我们提出了一种新的解释——生产率放缓可能导致了劳动力收入份额的下降(Grossman et al. 2017a)。我们发现，在具有内生人力资本(Ben Porath 1967)和资本-技能互补性(Grossman et al. 2017b)的新古典增长模型中，劳动收入占比随着技术变化的速度而增加。根据美国数据校准我们的模型表明，生产率增长率下降一个百分点，就可以解释所观察到的美国劳动收入占比下降的一半到全部。
劳动收入分配理论
为了理解劳动力收入占比的决定因素，我们通过考虑内生人力资本积累来扩展新古典增长模型。每个人的产出不仅取决于他们的劳动力供应和他们使用多少资本，还取决于他们的人力资本。个人通过上学积累人力资本，并将时间分配在工作和学习之间，以最大化预期终身收入(Ben Porath 1967)。
与经验证据一致，我们还假设生产技术具有物质资本和人力资本之间的互补性，物质资本和原始劳动力之间的替代弹性小于1，以及同时具有资本和劳动力两种形式的外生技术变化。如Grossman等人(2017b)所述，我们通过假设人力资本类似于使用资本的技术进步来建模资本-技能互补性。
在这种情况下，由于替代弹性低于1，资本积累提高了劳动力的收入份额，保持了技能供应不变。然而，随着资本存量的增加，资本-技能互补性的存在意味着工人选择积累更多的人力资本，这种效应往往会降低劳动力的收入份额。对于格罗斯曼等人(2017b)确定的一类生产函数，这些影响恰好相互抵消，经济具有独特的平衡增长路径，沿此路径劳动力收入占比是恒定的。在平衡增长的道路上，受教育程度随着时间的推移稳步上升，这与美国在20世纪大部分时间的经验一致(图1)。
图1按出生队列和成年劳动力划分的美国教育程度
来源:根据出生队列划分的受教育年限，来自Goldin和Katz(2007)，其他数据来自Lawrence Katz。成人劳动力受教育年限从琼斯(2016)。这两个系列都只包括男性。
利息的主要结果是劳动者的稳定收入份额。在与经验相关的情况下，替代的跨期弹性小于1，我们发现资本增强型或劳动力增强型技术进步率的下降会降低劳动力的收入份额。因此，生产率放缓导致劳动收入占比下降。这种机制通过最佳的学校教育选择来运作。增长放缓降低了实际利率，导致个人在任何给定的有效资本存量水平上提高他们的目标人力资本。由于技能是资本的使用，这种变化相当于资本-劳动比率的降低，当资本和劳动之间的替代弹性小于1时，资本-劳动比率将国民收入重新分配给资本。
生产率放缓也会降低受教育程度的增长速度，但前提是它是由资本增加(而不是劳动力增加)技术进步的下降造成的。图1显示，在1950年前后出生的人群中，美国受教育程度的增长放缓。
为了理解这些发现的新颖性，我们可以将我们的结果与希克斯(1932)和罗宾逊(1933)提出的关于收入函数分布的权威新古典理论进行比较。在典型方法中，总产出是资本和劳动力的规模回报常数函数，劳动收入占比的变化源于资本-劳动比率的变化或要素增强技术的偏向。如果资本-劳动替代弹性低于1，正如大多数经验证据所表明的那样(Oberfield和Raval 2014)，资本-劳动比率的提高或资本增值技术的改进都会提高劳动占比。
相比之下，根据我们的模型，决定劳动收入占比的不是技术参数的水平，而是技术进步的速度。此外，技术进步的因素偏差在我们的故事中并没有发挥关键作用。增加劳动力的技术变革率的下降和增加资本的技术变革率的下降都会导致稳定状态劳动占比的下降，因为两者对目标人力资本水平的影响在性质上是相似的。
量化生产率放缓的后果
生产率增长放缓导致的劳动力收入占比变化有多大?为了解决这个问题，我们根据战后美国经济调整了我们的模型，并模拟了技术进步减少导致劳动生产率增长每年下降一个百分点的情况。除了一个参数外，所有参数都可以用标准数据矩确定下来，如资本份额、教育的内部回报率、劳动生产率的增长以及冲击前的教育年限。
剩下的参数控制资本-技能互补性的程度。为了校准这个参数，我们尝试了两种方法。首先，我们对技术变化的偏差做了特别假设。其次，我们利用美国各州和各行业劳动收入占比和平均工资增长率的变化，从结构上估算了该参数。在我们考虑的所有情况下，劳动生产率增长率每下降一个百分点，劳动力收入占比就会减少至少1.5个百分点。对于我们首选的指标，如果经济增长放缓是由劳动增强型技术进步放缓导致的，那么劳动收入占比将下降4.6个百分点;如果是由资本增强型技术增长放缓导致的，则劳动收入占比将下降5.9个百分点。
结论
我们的研究发现了劳动力收入占比变化背后的新机制。此外，对模型进行校准表明，最近的生产率放缓可能在定量上对解释收入从劳动力向资本的再分配具有重要意义。
最后，我们要提到我们的故事中另外两个吸引人的特点。首先，它并不依赖于美国经历特有的因素，而是与全球生产率放缓和全球劳动收入占比下降的证据相一致。其次，尽管我们关注的是生产率和劳动收入占比的近期趋势，但有一些证据表明，类似的相关性在更长时间内仍然存在(Growiec et al. 2016)。在相当长的一段时间里，生产率增长和收入的功能性分配可能一直存在联系。
参考文献
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Goldin, C和L F Katz(2007)，“工资结构的长期变化:缩小、扩大和两极分化”，布鲁金斯经济活动论文38(2): 135 - 68。
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Karabarbounis, L and B Neiman(2014)，“劳动收入占比的全球下降”，经济学季刊129(1): 61 - 103。
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Oberfield, E and D Raval(2014)，“微观数据与宏观技术”，NBER工作论文第20452号。
皮凯蒂，T (2014)，21世纪的资本马萨诸塞州剑桥:哈佛大学出版社。
罗宾逊(1933)，不完全竞争经济学伦敦:麦克米伦出版社。
