留抵退稅政策、人力資本結構與企業勞動生產率

內容提要：留抵退稅政策是發揮增值稅中性制度優勢、推進經濟高質量發展的重要舉措。從企業勞動生產率的視角探究該政策的微觀效應具有重要意義。文章利用2015—2021年我國A股上市公司數據，構建雙重差分模型，考察了增值稅留抵退稅政策如何影響企業人力資本結構進而作用于其勞動生產率。研究發現，留抵退稅政策的實施顯著提高了企業勞動生產率，該結論在經過一系列穩健性檢驗后仍然成立。機制分析表明，該政策顯著優化了企業人力資本結構，即企業人力資本結構優化是該政策提升勞動生產率的主要作用機制。異質性分析還顯示，該政策對于高稅負企業、融資約束嚴重企業以及勞動力密集型企業的勞動生產率提升效果更加明顯。未來，應進一步加大增值稅留抵退稅力度，不斷優化企業人力資本結構，并增強政策實施的匹配性和適應性，以不斷釋放政策紅利，切實提升企業勞動生產率。

關鍵詞：留抵退稅；人力資本結構；企業勞動生產率

中圖分類號：F812.422" 文獻標識碼：A" 文章編號：2095-1280（2024）04-0010-12

一、引言

黨的十九大報告指出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。黨的二十大報告明確提出“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”。黨的二十屆三中全會進一步指出“必須立足新發展階段，完善推動高質量發展激勵約束機制”。近年來，隨著我國低成本勞動力和資源重新配置優勢的逐漸消失，以及投資邊際效益的逐步下降（程虹，2018），生產率尤其是勞動生產率的提升，被視為推動經濟高質量發展的核心驅動力（蔡昉，2013）。然而，近年來我國企業勞動生產率增幅卻呈現逐年波動下降的趨勢，從2014年的7.00%下降到2020年的2.50%，盡管在2021年有所回升，達到8.70%，但隨后2022年和2023年增長速度再次放緩，分別降至4.20%和5.70%（詳見圖1）。這在一定程度上反映了我國企業勞動生產率的內生增長動力受限（程虹，2018）。因此，提升企業勞動生產率已成為當前中國經濟高質量發展面臨的關鍵挑戰。

從已有研究來看，企業勞動生產率作為衡量經濟高質量發展的重要指標，正日益受到學術界的廣泛關注。學者們從多個角度深入探討了企業勞動生產率的提升路徑，例如優化人力資本結構（Backman，2014）、提高勞動報酬水平（Bartel，1995）、加大研發力度（王娟等，2014）以及調整社保繳費標準（李波等，2019）等。在眾多因素中，優化人力資本結構被普遍認為是提高企業勞動生產率的最有效途徑（Backman，2014）。

近年來我國為釋放與激發企業活力，不斷加大增值稅留抵退稅政策力度。黨的二十屆三中全會更是明確提出要“完善增值稅留抵退稅政策”。可以預見，未來增值稅留抵退稅政策會更加完善。從理論層面分析，留抵退稅政策的實施將對企業勞動生產率產生深遠影響，因為留抵退稅能夠健全增值稅的抵扣鏈條，降低企業的稅收負擔和重構增值稅中性特征（吳怡俐等，2021）。這不僅有助于推動企業創新、緩解融資約束（解洪濤等，2019）、擴大投資規模（劉金科等，2020）以及提升企業價值（何楊等，2019），而且還能夠顯著改善企業的現金流狀況，激勵企業加大人力資本投入，從而優化人力資本結構（蔡德發等，2024），進而提升企業勞動生產率。遺憾的是，現有文獻對于增值稅留抵退稅這一減稅激勵如何具體作用于企業勞動生產率，尚缺乏全面而系統的研究。

為此，本文以2018年實施的增值稅留抵退稅政策（財稅〔2018〕70號文）為準自然實驗，利用雙重差分方法（DID）實證檢驗該政策對企業勞動生產率的影響效應及其作用機制。本文的邊際貢獻主要有以下幾點：第一，在研究視角上，從企業勞動生產率的視角出發，深入剖析了增值稅留抵退稅政策的微觀效應，拓展了增值稅留抵退稅政策效應和企業勞動生產率影響因素的相關研究。第二，在研究方法上，構建雙重差分（DID）模型，實證檢驗了增值稅留抵退稅對企業勞動生產率的影響效應，并通過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗和排除同期政策影響等多種方式驗證了研究結論的穩健性，為增值稅留抵退稅政策刺激企業勞動生產率提升提供了經驗支持。第三，在研究內容上，從企業人力資本結構優化的角度出發，對增值稅留抵退稅政策影響企業勞動生產率的作用機制進行了深入剖析，并進一步研究該政策如何差異化的影響不同類型企業的勞動生產率。這不僅為增值稅留抵退稅政策的持續優化提供方向性的建議，也為如何有效提升企業勞動生產率提供實證支持。

二、理論分析與研究假說

根據現有的理論，企業提高勞動生產率的方式主要包括增加資本勞動比、提升員工工資水平，以及改善人力資本稟賦（Caselli，2005）。但是，從長期來看，通過提高資本勞動比和提高員工工資來提高勞動生產率的方式并不具備可持續性（Almeida和Carnerio，2009）。相對而言，利用改善人力資本稟賦的方式來優化人力資本結構已成為企業提升勞動生產效率的有效手段（Backman，2014）。葉永衛等（2023）的研究表明，通過改善人力資本稟賦以優化人力資本結構的方式，既能夠對抗資本邊際報酬遞減規律的負面作用，又能夠在刺激員工生產能力的提升同時促進技術進步，最終實現提高企業勞動生產率的目標。具體而言，根據勞動—資本互補理論，改善人力資本稟賦意味著會有更多的人力資本投入，這在一定程度上可以彌補資本邊際報酬遞減的影響；同時，企業人力資本結構的優化和升級意味著企業高素質和高技能人才的占比提升，而高素質、高技能的勞動力本身具備高效的生產率、強技術創新和吸收能力（劉一鳴和王藝明，2021），使企業有更優質的生產質量和更高的勞動生產率（劉智勇等，2018；劉偉東和佘溪水，2024）。事實上，國外學者很早就持有相似的觀點，如Corvers（1997）研究認為，部門人力資本結構的優化和平均值的提高可以提高員工生產勞動的靈活性以及對生產工具的可操作性，進而提升邊際勞動生產率。

另一方面，成本收益分析以及現金流的狀態，往往是決定企業人力資本結構能否升級的核心要素（Becker和Human，1962）。而增值稅留抵退稅能夠助力企業降低稅負并優化現金流狀況，對于鼓勵企業持續增加人力資本投資進而優化企業人力資本結構至關重要（程新生等，2024）。具體來看，一方面，根據資本—技能互補理論，增值稅留抵退稅政策有助于減輕企業的稅收負擔，從而降低其經營成本，提高其經營收益，以及改善其現金流，這無疑有助于激勵企業增加固定資產投資，并因此需要更多具備專業技能的人才，進而優化企業內部人力資本結構（李逸飛，2023；劉啟仁和趙燦，2020）；另一方面，留抵退稅政策的執行可以直接為企業帶來更多的內部資金，這有助于緩解企業當前的現金流壓力，減輕企業在招聘高質量人才時的資金負擔，并鼓勵企業持續增加對人力資本的投入，從而使企業的人力資本結構變得更為合理。具體作用機制詳見圖2。

基于此，提出以下兩個假說：

假說1：增值稅留抵退稅政策有助于提升企業的勞動生產率。

假說2：增值稅留抵退稅政策主要通過優化企業人力資本結構，進而提升企業勞動生產率。

鑒于增值稅留抵退稅政策對不同類型企業勞動生產率的影響不同，下一步，將從稅收負擔水平、要素密集程度以及融資約束程度這三個方面來進行異質性分析。

首先，稅收負擔水平可能會影響留抵退稅政策的作用效果。其一，稅收負擔過高會影響企業固定資產投資（Cummins等，1996），而固定資產的減少隨之帶來的可能是高技能人才的縮減，因此會使其人力資本結構不太合理，優化升級的空間更大。其二，較高的稅收負擔導致了企業留存利潤和自由現金流的減少（谷成和王巍，2021），因此，當企業考慮維持必要的實體界限、追求盈利和避免風險等多個目標時，會考慮調整其人力資本的投入策略，從而影響人力資本結構的優化。因此，高稅收負擔企業人力資本結構優化的空間更大，將會更容易受到增值稅留抵退稅政策的激勵，其勞動生產率的提升會更明顯。

其次，要素密集度的差異也會產生影響。要素密集度衡量了企業生產過程中各要素投入的差異。由于資本和技能之間的互補效應，資本密集型企業本身的人力資本結構可能已經處于較為優質的水平（劉啟仁和趙燦，2020）。相反，勞動密集型企業會更加依賴勞動力要素的投入，可能會更加需要大量的低技能勞動力，因而尚有較大的人力資本結構升級潛力。鑒于留抵退稅政策提升企業勞動生產率的核心機制是人力資本結構優化效應，據此，該政策會更為有效地推動勞動密集型企業的人力資本結構優化，從而提升其勞動生產率，而資本密集型企業勞動生產率則較少受到影響。

最后，融資約束程度也會影響留抵退稅政策對企業勞動生產率的影響。企業面臨的融資約束比較嚴重，意味著其較難獲取外部的資金，對企業內部現金流的依賴性會更強。而增值稅留抵退稅的直接效應就是可以直接為企業帶來更多的內部資金，緩解企業當前的現金流壓力。因此，增值稅留抵退稅政策對勞動生產率的影響可能在融資約束程度較為嚴重的企業表現得更為明顯。

據此，提出本文第三個假說：

假說3：增值稅留抵退稅政策對于稅收負擔較高、勞動密集型和融資約束嚴重的企業勞動生產率提升作用更加明顯。

三、研究設計

（一）實證模型

根據財稅〔2018〕70號文，本文將試點企業劃分為處理組，其他企業為控制組，構建如（1）式的雙重差分模型（DID）展開實證研究，以此考察留抵退稅政策是否提升了企業勞動生產率。

（1）

其中，t和i分別表示年份和企業；被解釋變量MPL表示為企業勞動生產率；核心解釋變量Treat*Post表示增值稅留抵退稅改革虛擬變量；X表示控制變量的合集；μ代表企業固定效應；γ代表年份固定效應；ε為隨機干擾項。在式（1）中，β1表示企業增值稅留抵退稅對企業勞動生產率的影響，若β1顯著大于0，表明增值稅留抵退稅政策能夠顯著地提升企業勞動生產率。

（二）變量定義

1.被解釋變量

被解釋變量為企業勞動生產率（MPL）。借鑒葉永衛和趙燦（2023）的做法，用營業收入與員工人數比值的自然對數來衡量。

2.解釋變量

核心解釋變量為增值稅留抵退稅政策，以年份虛擬變量與處理虛擬變量的交互項Treat*Post表示。其中，Post是年份虛擬變量，以財稅〔2018〕70號文實施時間2018年為界，2018年當年及以后Post為1，之前年度為0；Treat是處理變量，如果一個企業所在的行業是《2018年退還增值稅期末留抵稅額行業目錄》文件中的一部分，那么Treat將為1，反之為0。

3.控制變量

借鑒劉啟仁和趙燦（2020）、葉永衛等（2023）的做法，選取企業規模、企業年齡、資產負債率、盈利能力、成長能力、托賓Q值、經營性現金流、股權集中度和治理指數等為控制變量。

相關變量定義及具體度量方式詳見表1。

（三）數據來源和說明

本文以2015—2021年中國A股上市公司為研究樣本，初始數據主要來源于國泰安（CSMAR）數據庫。為保證數據的質量，本文對原始數據進行了一系列處理：（1）剔除金融類和ST類的上市公司；（2）刪除財務數據缺失嚴重的上市公司；（3）剔除資不抵債的上市公司；（4）為減少異常值對估計結果的干擾，對所有連續變量進行1%水平的縮尾處理。

表2報告了主要變量描述性統計。據表2可知，從總樣本層面看，企業勞動生產率均值為13.997，最大值和最小值分別為16.644和12.225，且標準差較大，說明不同企業間勞動生產率存在較大差異；此外，處理變量Treat的均值為0.559，意味著樣本中有55.9%的上市公司屬于試點行業內企業，會受到留抵退稅政策的影響；政策沖擊變量Post的均值為0.571，這意味著政策沖擊前后的樣本分別占總樣本的42.9%和57.1%，樣本分布較為均勻。其他變量的描述性統計未見異常，可排除異常值對估計結果的影響。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果

表3報告了基準回歸結果，所有模型中回歸標準誤均聚類到企業層面。其中，列（1）僅控制了個體和年份固定效應，未包含控制變量，可以發現，交互項Treat*Post的估計系數為0.0524，顯著水平為5%，說明增值稅留抵退稅能夠顯著提升企業勞動生產率，初步驗證了假說1；第（2）至（4）列逐步加入企業規模、企業年齡、盈利能力等控制變量，第（5）列是完整的實證回歸結果，可以看出，當逐步加入其他控制變量之后，交互項Treat*Post的估計系數依然顯著為正，即回歸結果依舊支持本文的研究假說1。進一步地，以第（5）列的回歸結果為例，交互項Treat*Post的估計系數為0.0375，顯著水平為5%，說明增值稅留抵退稅政策使得實驗組企業的勞動生產率相較于對照組企業提升了3.75%。另外，企業規模（Size）、盈利能力（ROA）、成立時間（age）、企業成長性（Growth）、資產負債率（Lev）等控制變量均與企業勞動生產率呈顯著正相關；兩職合一（Dual）、股權集中度（Top1）與勞動生產率負相關，說明集權程度越低和股權相對分散的企業，其勞動生產率相對較高。

（二）穩健性測試

本文進行了多維度的穩健性測試，包括平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗等，以確保基準回歸結果的可靠性。

1.平行趨勢檢驗

實驗組和對照組滿足平行趨勢假設是雙重差分模型的重要應用前提。為此，借鑒于井遠等（2023）的做法，構建回歸方程式（2），利用事件研究法進行平行趨勢檢驗。將政策試點前一年設定為回歸分析基準年，回歸系數置信區間設置在95%的顯著性水平。樣本期內如果政策實施前的回歸系數均不顯著，則可以證明增值稅留抵退稅的執行對提升企業勞動生產率具有因果效應。

（2）

式（2）中，pre（-3lt;tlt;-2）表示政策實施前的年度虛擬變量，After（1lt;tlt;3）表示政策實施當年與之后年份的年度虛擬變量，分別表示各自的待估參數。如果在5%的水平上均不顯著，則滿足平行趨勢檢驗。具體結果匯報于圖3中。從圖3可以看出，與政策實施前一年度相比，政策實施前政策變量對企業勞動生產率的回歸系數均不顯著，說明政策實施前處理組和控制組的勞動生產率并沒有出現顯著性差異，而政策實施后年度虛擬變量的回歸系數均在10%的水平上顯著為正，這代表增值稅留抵退稅政策對企業勞動生產率的提升具有因果效應，而在政策實施后，該效應呈上升趨勢。

2.安慰劑檢驗

盡管平行趨勢檢驗基本可以在一定程度上確保基準回歸結果的穩健性，但為了避免偶然性事件的影響，有必要進一步進行安慰劑檢驗。為此，借鑒劉貫春等（2021）的方法，通過隨機選擇實驗組進行安慰劑測試。圖4呈現了1000次隨機模擬之后，Treat*Post估計系數的核密度分布以及相應的p值。從圖4可以明顯觀察到，隨機過程中的系數核密度和t值均位于接近零的地方，且遵循正態分布模式，說明基準回歸的結果并不是偶然產生的。

3.其他穩健性檢驗

（1）PSM傾向匹配。為降低樣本選擇偏誤，排除企業未觀測的遺漏變量所造成的內生性問題，本文進一步運用傾向得分匹配方法（PSM）來為實驗組企業尋找合適的對照組，隨后再進行雙重差分估計。如表4列（1）（2）所示，選擇基準回歸中的控制變量作為協變量進行Logit回歸，得到傾向得分，進而用得到的匹配樣本數據進行檢驗分析，發現沒有控制變量時結果系數為0.0667，進行控制變量后結果系數為0.0533，均在1%的水平上顯著，這進一步表明基準回歸結果是穩健的。

（2）更換被解釋變量。參照劉一鳴和王藝明（2021）的做法，將被解釋變量替換為企業當年的“（稅收+稅后凈利潤+工資）/總員工人數”的自然對數（MPL2）后進行基準回歸。從表5中的回歸數據可以觀察到，留抵退稅政策對于企業的勞動生產率（MPL2）依然帶來了明顯的正面效應，進一步證實了基準回歸結論的穩健性。

（3）排除其他政策的影響。考慮到在2015—2021年這段時間里，其他的政策沖擊也可能對企業的勞動生產率造成影響。也就意味著，該實證結果可能是不完全受到增值稅留抵退稅政策的影響，故通過以下的工作將其他同期政策的影響排除在外：

第一，排除固定資產加速折舊政策的影響。2014—2019年逐步推出的固定資產加速折舊政策明顯降低了企業的實際稅負，可能對企業勞動生產率產生影響。因此，為了消除該政策的潛在影響，使用企業所得稅費用與稅前利潤的比率來表示企業的實際稅收負擔，并將其作為控制變量納入模型（1）中進行回歸。表5第（2）列匯報了具體回歸結果。

第二，排除個人所得稅改革政策的影響。2018年的個人所得稅改革為居民減輕了個人所得稅的稅負，并且個人所得稅的減免與勞動供給的激勵作用之間存在正相關關系。據此，為排除此政策對實證結果的影響，通過職工薪酬總額與總員工人數比值的自然對數來衡量企業員工薪酬水平（lnwage），同時以2018年為界，當年之前的員工平均薪酬水平（lnwage）與政策沖擊變量的交互項lnwage*Post納入模型（1）進行回歸。表5第（3）列匯報了具體回歸結果。

第三，排除政府信貸支持政策的影響。根據前期文獻，政府信貸支持政策有助于給企業帶來更多外向性融資，緩解其流動性約束，有助于企業勞動生產率的提高。因此，本文采用企業銀行貸款的自然對數（lnLoan）來衡量企業的借貸能力，以排除該政策沖擊的影響，并將其作為控制變量納入模型（1）中進行回歸。表5第（4）列匯報了具體結果。

第四，排除樣本期間增值稅稅率調整的影響。增值稅稅率下調極大地減輕了企業稅收負擔，提高了企業的盈利能力，有利于企業花費更多的資金優化人力資本結構，從而帶來企業勞動生產率的提升。基于此，以企業實際增值稅稅率（VAT=增值稅支出/營業收入）作為控制變量以排除增值稅稅率調整的影響，納入式（1）進行回歸。表5第（5）列匯報了具體結果。

特別地，表5第（6）列是同時控制了上述所有政策沖擊的回歸結果。由表5可知，在控制同時期的固定資產加速折舊政策、個人所得稅改革政策以及增值稅稅率調整政策和政府信貸支持政策的影響后，Treat*Post的估計系數依然顯著為正，再次證實了該基準回歸結論具有較強的穩健性。

五、進一步分析

（一）機制檢驗

由前文的理論分析可知，增值稅留抵退稅政策主要是通過優化企業人力資本結構來提高企業勞動生產率。因此，為進一步檢驗假說2中具體的作用機制，建立如下模型（3）。

（3）

其中，Hsr為人力資本結構。參考Corvers（1997）和李逸飛（2023）的做法，采用技術型員工人數占企業員工總數的比重來度量，其中技術型員工人數為上市公司以職能劃分的技術部門人數。從統計結果來看，人力資本結構（Hsr）的最大值為0.822，最小值則為0.000，均值為0.209，表明上市公司的人力資本結構整體上仍然處于較低水平。

具體回歸結果如表6所示，其中，第（1）列表示模型（1）的基準回歸結果；第（2）列表示模型（3）的回歸結果。由表6可知，第（1）列中Treat*Post的估計系數在5%上顯著，這表明增值稅留抵退稅政策對于提升勞動生產率是有益的；第（2）列中Treat*Post的系數在10%水平上顯著為正，說明增值稅留抵退稅可促進人力資本結構升級，即留抵退稅政策主要是通過優化企業人力資本結構，進而提升了企業勞動生產率，從而驗證了假說2。

（二）異質性分析

本部分從稅收負擔、融資約束和資本密集度考察增值稅留抵退稅對企業勞動生產率的異質性影響效應，具體回歸結果如表7所示。由表7可知，整體來看，增值稅留抵退稅政策對于稅收負擔較高、勞動密集型和融資約束嚴重的企業勞動生產率提升作用更加明顯，研究假說3得到證實。具體分析如下：

1.稅收負擔異質性

根據前文的分析，企業的實際稅收負擔過重會減少企業現金流，進而抑制企業人力資本結構的升級，最終影響企業勞動生產率的提高（潘穎等，2017）。為證實這一觀點，參考范子英和趙仁杰（2020）的方法，用企業支付的稅費減去收到返還的稅費占營業收入比重來衡量企業面臨的稅收負擔（Burden），隨后分別以該指標2018年之前的均值，按照其中位數分為高稅負組企業和低稅負組企業，并進行分組估計。表7的（1）（2）回歸結果表明，在稅收負擔較高的企業中，Burden的估計系數在1%的水平上顯著為正，而在稅收負擔相對較低的企業中并不顯著。由此可見，企業稅收負擔越高，留抵退稅對企業勞動生產率所產生的激勵效應也越大。

2.融資約束異質性

根據前文的分析，增值稅留抵退稅可能會對融資約束嚴重的企業勞動生產率的影響更為顯著。為驗證此觀點，參考葉永衛等（2023）和李逸飛（2023）的方法，用SA指數衡量企業融資約束程度，然后按照中位數分為高融資約束企業和低融資約束企業。根據表7的（3）（4）列回歸結果，可以看出，增值稅留抵退稅對高融資約束企業的影響更為明顯，估計系數為0.049，且在5%的水平上顯著；相反地，對低融資約束企業的影響并不顯著。這可以說明增值稅留抵退稅政策對企業勞動生產率的激勵效應對于融資約束較為嚴重的企業表現更加顯著。

3.資本密集度異質性

由前文分析可知，增值稅留抵退稅政策對勞動密集型企業勞動生產率的提升效應更強。為驗證該觀點，借鑒劉貫春等（2021）的方法，按照企業資本密集度（ECI）即固定資產凈值與總員工數量比值的自然對數，將該指標中位數及以上的企業分為資本密集型組，其余的則分為勞動密集型組，然后對其進行回歸分析。從表7第（5）（6）列中可以明顯觀察到，對于勞動密集型的企業，交互項的估計系數顯著為正，而對于資本密集型的企業，其系數并不顯著。說明增值稅留抵退稅政策對勞動密集型企業勞動生產率有著更為明顯的提升效果。

六、研究結論和政策建議

（一）主要結論

本文以企業勞動生產率為研究對象，使用2015—2021年A股上市公司數據，實證考察了增值稅留抵退稅對企業勞動生產率的影響及其作用機制。主要結論如下：（1）增值稅留抵退稅能夠顯著提升企業勞動生產率，且這一結論經過一系列穩健性檢驗后依然成立；（2）機制分析表明，增值稅留抵退稅政策主要通過優化企業人力資本結構來實現對企業勞動生產率的提升作用；（3）異質性分析發現，增值稅留抵退稅政策對高稅負、融資約束嚴重以及勞動密集型企業勞動生產率的提升效應更為顯著。

（二）政策建議

隨著近年來“人口紅利”消退以及資本邊際報酬遞減，原有的粗放型增長模式已難以持續，中國企業勞動生產率水平與發達國家相比差距較大（郭凱明等，2023）。因此，提升企業勞動生產率已成為當前中國經濟高質量發展亟待解決的關鍵問題。而根據本文的結論，增值稅留抵退稅可以通過優化企業人力資本結構來助力企業勞動生產率的提升。為此，提出如下政策建議：

第一，進一步加大增值稅留抵退稅力度。根據最新的增值稅留抵退稅政策，盡管部分行業和企業可以享受增量全額退稅和存量一次性退稅的特殊政策，但大部分行業的退稅額度僅限制為增量留抵稅額與進項構成比例的60%，不僅存量留抵稅額未列入退稅范疇，且仍存在著納稅信用評級、經營主業、退稅門檻和期限等約束，導致部分企業由于限定條件被排除在退稅范圍外，這無疑有違稅收公平原則。因此，未來改革應持續降低增值稅退稅門檻和拓寬增值稅退稅范圍，進一步加大留抵退稅力度。

第二，進一步提高留抵退稅政策的匹配性和適應性。考慮到留抵退稅政策對各種類型企業的勞動生產率產生的影響各不相同，政府在制定和執行政策時，不僅需要關注整體減稅的幅度，還應根據不同類型企業的具體情況，有針對性地提高政策的匹配性和適應性。更確切地說，對于稅收負擔不高、融資約束不太嚴重、資本密集型企業，政府可以考慮適當增加留抵退稅的比率或者加快退稅的進度，進而為其優化人力資本結構釋放更多的資金，發揮留抵退稅政策效果，促進提升企業勞動生產率。

第三，進一步優化企業人力資本結構。鑒于留抵退稅政策主要是通過促進企業人力資本結構升級來提升企業的勞動生產率。因此，企業應當制定科學的人才政策和規劃，提升高素質和高技能人才的占比，積累更多的高質量人力資本；同時，要完善人力資本投入的激勵機制，提高創新型人才的薪酬福利待遇，暢通企業人力資本結構升級渠道，為提升企業的勞動生產率提供堅實的人力支持。社會層面上，應當著力提升人才培育質量，特別是加強應用型、復合型人才的培養，推動高校與企業合作，培養真正符合企業需求的人才，助力企業勞動生產率的提升。

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（責任編輯：衍一）