中国制造业科技创新能力的影响因素

武柏宇，彭本红，2，刘　军，2，谷晓芬

(1.中国制造业发展研究院，江苏　南京　210044；2.南京信息工程大学经济管理学院，江苏　南京　210044)



中国制造业科技创新能力的影响因素

武柏宇1，彭本红1，2，刘军1，2，谷晓芬1

(1.中国制造业发展研究院，江苏南京210044；2.南京信息工程大学经济管理学院，江苏南京210044)

利用2006—2013年制造业行业面板数据研究研发人员全时当量、研发经费支出、外商投资、其他技术活动经费等因素对制造业科技创新能力的影响。基于制造业整体研究表明：研发投入对不同科技创新产出成果影响不同；外商投资对制造业整体科技创新能力的影响无法确定；中国制造业技术消化吸收能力亟待加强。基于不同类型制造业研究表明：其他技术活动经费支出对劳动密集型制造业科技创新能力有负影响，而对技术密集型制造业科技创新能力影响无法确定；外商投资对资本密集型制造业科技创新能力有正影响。

制造业；科技创新能力；研发投入；影响因素

1　文献综述

1.1研发投入对科技创新能力影响

研发(R&D)经费支出、研发人员全时当量以及研发经费占主营业务收入比重对提高制造业科技创新能力具有一定的促进作用。窦鹏辉等[1]选择“R&D内部支出”作为科技财力投入指标，“R&D人员全时当量”作为科技人力投入指标，对中国科技创新能力绩效评估与影响因素进行分析，从人力与财力资源投入产出比来看，科技产出均是有效的，且R&D人员投入是当前影响和制约科技创新绩效的核心要素；郝华[2]在对吉林省制造业科技创新能力的研究上也指出,R&D人员全时当量可以从人力投入角度反映科技创新规模，是国际上通用的用于比较科技人力投入的指标，R&D经费从投入资金角度反映科技创新规模，R&D经费内部支出占主营业务收入的比重则反映科技创新投入强度。

1.2其他技术活动对科技创新能力影响

Ipek等[3]指出学习能力对制造业科技创新能力具有积极影响。Richard 等[4]认为学习能力是企业从外部环境中对知识进行识别、吸收和利用的能力，除了内部R&D活动，企业还可通过学习引进技术，然后扩散、同化、沟通和吸收，该过程可以理解为技术引进、改造与消化吸收。Türker[5]认为把创新局限于研发经常不能令人满意，因为在创新过程中还要进行大量的非R&D活动。金涛[6]把非R&D投入因素分为技术引进、技术改造、消化吸收三个方面，技术引进可直接提升企业技术水平，但受制于人，国际竞争力不强；技术改造指通过技术及设备更新、生产工艺改进来提高经济效益；消化吸收是对技术引进和技术改造的进一步深化，可以为自主创新奠定基础，三者分别表示自主创新的不同程度。Tan[7]把技术改造投入作为衡量科技创新投入指标之一，实证研究表明技术改造投资在企业中一直在稳步增加，但仍有很大进步空间。

1.3外商直接投资对科技创新能力影响

国内外学者对外商直接投资与科技创新能力之间的关系做了较为广泛的研究，但并没有得出一致结论(下文用FDI代表外商直接投资)。FDI是技术、管理、人力以及财力资本等资源的集合体，对东道国技术创新具有重要影响，叶娇等[8]基于江苏省面板数据研究了FDI对本土技术创新的影响，发现对江苏省技术创新存在正溢出效应；余永泽[9]的研究也表明FDI对企业创新能力具有正向影响。Tajul等[10]研究FDI对马来西亚制造业的溢出效应，结果表明FDI对某些行业会发生积极的溢出效应，而对另一些行业会产生负面后果。王千里[11]基于在华FDI对中国装备制造业技术创新影响进行了实证分析，结果表明在华FDI没能实现提升本土装备制造业技术水平的目的。综上所述，FDI对科技创新能力是否有影响以及有何种影响需要视研究对象而定。

2　制造业科技创新能力影响因素计量模型

2.1模型设定

考虑到行业面板数据的特征以及可获得性，将影响因素归结为R&D活动投入、外商直接投资以及其他技术活动投入，计量模型设定如下形式：

lnTCINit=α+β1lnLaborit+β2lnTotalit+β3lnFoinvit+β4lnOtherit+εit

其中，TCINit、Laborit、Totalit、Foinvit、Otherit分别表示i行业t年度的科技创新能力、R&D人员投入、R&D经费投入、外商直接投资和其他技术活动经费投入，α表示常数项，β为各变量系数，ε为残差项。

2.2变量说明

(1)科技创新能力(TCIN)：为保证结果稳健性，分别使用制造业有效发明专利数(patent)、新产品开发项目数(new)测度制造业各个行业科技创新能力。制造业有效发明专利数和新产品开发项目数越大，则该行业的制造业科技创新能力就越大。

(2)研发人员投入(Labor)：很多学者在对科技创新的研究中使用R&D人员全时当量来衡量研发人员的投入[12]。何伟艳[13]在研究中国制造业研发投入对技术创新绩效的影响中得出结论：R&D人员投入对新产品销售收入和专利生产都表现出显著的正向影响；基于此，用各行业R&D人员全时当量来测度科技创新研发人员投入，并预期对制造业科技创新能力有正向影响。

(3)研发经费投入(Total)：科技投入包括人力、物力和财力的投入，最终表现为R&D经费支出。Ike等[14]对美国制造型和服务型企业进行实证研究的结果表明R&D支出对制造型和服务型企业具有促进作用。基于此，本文预期R&D经费投入对制造业科技创新能力具有正向影响。

(4)外商直接投资(Foinv)：Cheung[15]通过研究1995—2000年的省级数据，表明FDI的溢出效应对国内三种类型的专利申请数量具有正面的影响。由于制造业各个分行业外商直接投资的数据难以获取，本文用“外商投资”作为“外商直接投资”的代理变量，并认为外商投资对某些行业有正的影响，而对其他行业有负的影响。

(5)其他技术活动(Other)：除了R&D活动外，其他技术活动也会对制造业科技创新能力产生影响。消化吸收是对技术引进和技术改造的进一步深化，只有在技术引进和技术改造过程中将技术完整的消化吸收，才能为自主创新奠定基础，最终实现拥有自身的核心技术，获得核心竞争优势。因此，本文用技术引进经费、技术改造经费和消化吸收经费之和衡量R&D活动之外的其他技术活动对制造业科技创新能力的影响，并认为它对科技创新产出有正影响。

2.3数据处理

(1)行业合并与剔除。2006—2012年中国科技统计年鉴将制造业划分为30个行业，其中橡胶制品业和塑料制品业分为两个行业，交通运输设备制造业为一个行业；2013年中国统计年鉴将制造业划分为31个行业，其中汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业分为两个行业，而橡胶和塑料制品业被合并为一个行业；因此，为了保证数据的一致性，将2006—2012年的橡胶制品业、塑料制品业合并为橡胶和塑料制品业，同时将2013年中的汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业合并为交通运输设备制造业。2013年中国科技统计年鉴中“其他制造业”与前几年的“工艺品及其他制造业”有所不同，因此剔除该行业。最后由于烟草制品业在指标数据上缺失较多，并且也非科技创新能力突出的行业，因此将其剔除。

(2)数据缺失处理。由于2007年《中国科技统计年鉴》缺少新产品开发项目数的统计，因此用2006年与2008年科技统计年鉴的数据平均值代替。最终本文研究行业数为26，年数为8年。其中26个制造业行业分别为：1农副食品加工业，2食品制造业，3饮料制造业，4纺织业，5纺织服装、鞋、帽制造业，6皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业，7木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，8家具制造业，9造纸及纸制品业，10印刷业和记录媒介的复制，11文教体育用品制造业，12石油加工.炼焦及核燃料加工业，13化学原料及化学制品制造业，14医药制造业，15化学纤维制造业，16橡胶和塑料制品业，17非金属矿物制品业，18黑色金属冶炼及压延加工业，19有色金属冶炼及压延加工业，20金属制品业，21通用设备制造业，22专用设备制造业，23交通运输设备制造业，24电气机械及器材制造业，25通信设备、计算机及其他电子设备制造业，26仪器仪表及文化、办公用机械制造业。

本文所有数据均来自2006—2013年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。为了得出较为稳健的结论，分别采用固定效应(Fixed Effect)模型、随机效应(Random Effect)模型、可行的广义最小二乘法(FGLS)进行估计。另外，R&D投入与科技创新产出水平存在相互影响的关系，故使用改进的系统GMM方法来克服模型中存在的内生性问题。

3　基于制造业整体的实证研究

3.1制造业整体有效发明专利数影响因素分析

先以有效发明专利数作为被解释变量，对各解释变量进行回归。表1的方程1～4分别报告了以上四种方法的解释变量系数估计值。

表1　回归结果(Patent)

续表1

注：系数下方的值是t值；***、**、*分别表示通过了1%、5%和10%的显著性检验；OBS表示观察值的个数。

首先，对方程1和方程2的估计结果做比较，方程1中R&D人员全时当量和R&D经费支出的系数均为正值，且均通过了1%的显著性检验，外商投资和其他技术活动投入均未通过显著性检验。方程2的显著性检验结果与方程1稍有差异，R&D人员全时当量和R&D经费支出的结果与方程1相同，但是外商投资系数为负，并且其他技术活动投入也通过了1%的显著性检验。同时，由hausman检验的P值可知，小于0.05可以接受固定效应模型的估计，由固定效应检验结果基本可以确定R&D人员与资金是影响科技创新能力的重要因素，且R&D人员与资金的投入越多，科技创新能力越强。方程3的估计结果显示，各个解释变量及常数项均通过了1%的显著性检验。方程4是选取被解释变量的二阶滞后项作为工具变量的回归结果，模型中的AR(1)和AR(2)检验表明，估计方程的残差项确实存在一阶序列相关，但不存在二阶序列相关，表明设立的模型是合理的；Sargan过度识别检验的结果表明本研究中选取的工具变量是合理的(P>0.05)。虽然系统GMM方法能够解决解释变量的内生性问题，但是外商投资和其他技术活动投入并没有通过显著性检验，不过R&D经费支出与人员全时当量的检验结果与方程 1～3的结果一致，这恰好证明了R&D经费和R&D人员全时当量对有效发明专利数具有稳健的正向作用；同时方程1、4中其他技术活动投入的系数与方程2、3的系数相一致，均为负，这也为其他技术活动投入的负影响提供了佐证；但是四个方程中外商投资的系数不一致，表明外商投资对制造业科技创新能力的影响不能确定。由于可行的广义最小二乘法(FGLS)能够消除可能存在的异方差性和序列相关性，因此，本文在方程3估计结果的基础上探讨实证研究，以期有新的发现。

通过方程3各个解释变量的系数估计值可以发现：①R&D人员全时当量和R&D经费支出的系数均为正，且均通过1%的显著性检验，且R&D人员全时当量的系数值大于R&D经费的系数值，表明加大二者的投入确实能提升有效发明专利数，并且加大人员的投入比加大经费的投入效果更好。②外商投资通过1%的显著性检验，且系数均为负，这一结果表明外商投资对制造业整体的科技创新能力具有显著的促进作用。③其他技术活动投入的系数为负，且通过了1%的显著性检验，这一结果与预期相反，说明加大其他技术活动的投入力度不仅不能促进制造业科技创新能力的提升，反而会产生负作用。

有效发明专利数作为技术创新的科技成果，是制造业科技创新产出的主要表现形式，另外，新产品开发项目数是一个增量指标，其所包含的创新范围更广，可以克服以专利数量作为科技创新产出指标的某些缺陷，能够较为全面地反映行业研发活动的结果[16]。二者可以相互补充来描述科技创新产出成果。

3.2制造业整体新产品开发项目数影响因素分析

下面以新产品开发项目数作为被解释变量进行回归，回归结果如表2所示。

表2　回归结果(New)

续表2

注：系数下方的值是t值；***、**、*分别表示通过了1%、5%和10%的显著性检验；OBS表示观察值的个数。

先对方程1和方程2的估计结果做比较，方程1中R&D人员全时当量和R&D经费均通过了显著性检验，系数为正；外商投资和其他技术活动投入均没有通过显著性检验，且系数均为负。方程2中R&D人员全时当量和R&D经费均通过了1%的显著性检验，系数为正，外商投资未通过显著性检验，其他技术活动投入通过了10%的显著性检验，且系数为负。根据hausman检验P值为0这一结果，应拒绝原假设，接受方程1模型。方程3的估计结果显示，有较多变量通过了显著性检验，但是与前两组方程存在明显差异的是，R&D经费投入未通过显著性检验，且其系数为负。方程4是选取被解释变量的二阶滞后项作为工具变量的回归结果，模型中的AR(1)和AR(2)检验表明，估计方程的残差项确实存在一阶序列相关，但不存在二阶序列相关，表明设立的模型是合理的；sargan过度识别的结果表明，回归中使用的工具变量是合适的(P>0.1)，但是有较少变量通过显著性检验。通过以上分析可知，虽然四个方程的检验结果有较大的差异，但是方程1中R&D人员投入和其他技术活动投入的系数与方程3一致，这在某种程度上佐证了方程3的稳健性，加之方程3能在一定程度上消除异方差性和序列相关性，因此本文以方程3的估计结果为依据进行分析。

分析方程3中解释变量的系数估计值，可以发现：①R&D人员全时当量通过1%的显著性检验，其系数为正，且系数值远远大于其他解释变量的系数值；但是R&D经费投入没有通过显著性检验。表明加大R&D人员的投入比加大资金的投入更能促进新产品开发项目数的提升。②外商投资通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明外商投资越多，新产品开发项目数越多，表明加大对外开放程度、大力引进外商投资对新产品开发具有积极影响。③其他技术活动投入通过1%的显著性检验，且系数为负，说明加大其他技术活动的投入不仅不能促进新产品开发项目数，反而有抑制作用。

研究结果表明其他技术活动投入对科技创新能力会产生负影响，这与假设不一致。为了探究其原因，将对构成其他技术活动投入的技术引进、技术改造和消化吸收经费单独进行回归分析。

3.3其他技术活动单独回归分析

上述研究表明，通过广义的最小二乘法进行回归的结果更符合实际，因此下面用FGLS方法分析技术引进(Acqu)、技术改造(Revo)和消化吸收经费(Assi)对制造业科技创新能力的影响。

回归结果表明，当以有效发明专利数作为被解释变量时，消化吸收经费通过1%的显著性检验，且其系数为正，技术引进和技术改造经费均未通过显著性检验。当以新产品开发项目数作为被解释变量时，技术引进经费和消化吸收经费均通过1%的显著性检验，系数均为正，而技术改造经费未通过显著性检验。虽然解释变量对不同被解释变量的影响有所差异，但是两组结果共同证实了消化吸收经费对科技创新的正向影响。

综合以上分析，对于制造业整体而言，得出以下结论：①R&D人员全时当量对制造业科技创新能力具有显著的促进作用，由于其回归系数较大，可见即使提升较小幅度的R&D人员全时当量，也会取得较大的科技创新产出成果。②R&D经费对制造业整体科技创新能力具有积极的影响，其中对有效发明专利数的影响尤其显著，而对新产品开发项目数的影响不大。③外商投资对制造业整体科技创新能力的影响不能确定，它对有效发明专利数具有显著的抑制作用，对新产品开发项目数具有显著的促进作用。④其他技术活动对制造业科技创新能力具有显著的负影响，但是其他技术活动中的消化吸收经费却对制造业科技创新能力具有显著的正影响，说明在减少其他技术活动经费投入的同时，增加消化吸收经费的比重可以促进制造业整体科技创新能力的提升。⑤有效发明专利数和新产品开发项目数对科技创新产出均具有滞后效应，即以往的科技创新产出成果可以持续促进科技创新能力的提升。

4　基于分类制造业的实证研究

为探究不同行业科技创新投入对科技创新产出的影响，本部分将26个制造业行业进行分类研究。按照徐建荣[17]依据要素密集程度对制造业的分类方法，把制造业分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型，即劳动密集型为编号1～11、20的行业，资本密集型为编号12、15、16、17、18、19的行业，技术密集型为13、14、21、22、23、24、25、26的行业。根据前述分析结果，可以发现可行的广义最小二乘法(FGLS)模型得出的结果更合理，因此下面选择该模型对三种类别的制造业进行分析。

4.1不同类型制造业有效发明专利数影响因素分析

首先仍然以有效发明专利数作为被解释变量进行回归。

劳动密集型制造业：根据回归结果，可以发现对劳动密集型制造业而言，除了R&D人员全时当量，其他解释变量均通过1%的显著性检验，且R&D经费系数为正，外商投资和其他技术活动的系数为负，说明对于劳动密集型制造业而言，增加R&D经费的投入可以提高有效发明专利数，但是增加R&D人员全时当量并不一定能促进有效发明专利数的提升；增加外商投资对有效发明专利数有负影响，说明对外开放度的提高，会使得劳动密集型制造业更专注于继续充当“世界车间”的角色，而忽视对技术的投入；其他技术活动对有效发明专利数有负影响，说明目前中国制造业在技术引进和技术改造上投入过多资金，而对技术消化吸收不够重视，从而导致其他技术活动不能有效促进科技创新能力的提升。

资本密集型制造业：与劳动密集型制造业不同，资本密集型制造业R&D人员全时当量通过了1%的显著性检验，系数均为正；R&D经费通过了10%的显著性检验，但是系数为负；其他解释变量均未通过显著性检验。说明对于资本密集型制造业而言增加R&D人员的投入可以促进有效发明专利数的提升，而R&D经费投入却对科技创新产出有负影响，这是因为资本密集型制造业技术装备多、资金周转慢、投资效果也慢，不宜通过加大资金投入来促进科技创新能力的提升；外商投资和其他技术活动对资本密集型制造业有效发明专利数也无显著影响。

技术密集型制造业：技术密集型制造业的回归结果与劳动密集型制造业的回归结果大体一致。说明对于有效发明专利数来说，技术密集型制造业对R&D人员的质量而不是数量要求更高；加大R&D经费的投入可以有效提升有效发明专利数；外商投资对技术密集型制造业有效发明专利数有负影响，说明可能跨国公司为了维持垄断优势选择将技术内部转移，同时由于中国目前的吸收机制及能力并不强，从而导致外商投资的负效应；其他技术活动的负影响则恰巧印证了中国制造业在技术引进、技术改造和消化吸收上投入经费比例的不合理，对技术的消化吸收缺乏足够的重视。

4.2不同类型制造业新产品开发项目数影响因素分析

下面以新产品开发项目数作为被解释变量对三种类型制造业的科技创新能力进行分析，在科技创新产出衡量方式不同的条件下，同种类型的制造业的回归结果也有较明显的差异。

劳动密集型制造业：根据回归结果，劳动密集型制造业R&D人员全时当量和R&D经费投入均通过显著性检验，系数为正；外商投资未通过显著性检验，系数为负；其他技术活动通过1%的显著性检验，系数为负。说明加大R&D经费与人员的投入可促进劳动密集型制造业新产品开发项目数的提升，而过多投入经费用于其他技术活动则会对新产品开发项目数有负影响，表明过多模仿创新不利于新产品开发。

资本密集型制造业：与劳动密集型制造业相比，资本密集型制造业R&D经费投入并未通过显著性检验；外商投资通过了1%的显著性检验，且系数为正，说明资本密集型制造业应该积极通过引进国外资金来助推新产品的开发。

技术密集型制造业：与劳动密集型制造业相比，技术密集型制造业的其他技术活动同样通过了1%的显著性检验，但系数为正，说明增加其他技术活动的投入会提升技术密集型制造业的新产品开发项目数。从整体来看，三种类型制造业中的R&D人员全时当量均通过了显著性检验，说明加大研发人力的投入对新产品开发项目数有正向影响。

结合有效发明数和新产品开发项目数，对于不同类型制造业而言，可以发现：①对劳动密集型制造业而言，R&D人员全时当量和R&D经费投入对科技创新能力具有正影响，外商投资和其他技术活动对科技创新能力具有负影响；②对资本密集型制造业而言，R&D人员全时当量对科技创新产出具有负影响，R&D经费投入反而对科技创新能力产生负影响，这是由资本密集型制造业技术装备多、资金周转慢、投资效果慢的特性决定的，资本密集型制造业不适合在其他技术活动上有过多投入，而适合通过大力引进外商投资来推动科技创新能力的提升；③对技术密集型制造业而言，加大R&D人员与经费的投入同样能提升科技创新能力，但是却不适合通过引进外商投资来加强自身的科技创新能力，其他技术活动对技术密集型制造业科技创新能力的影响不明确。

5　结论

(1)R&D投入对不同的科技创新产出成果影响不同。增加R&D人员全时当量对有效发明专利数和新产品开发项目数均有积极的促进作用；加大R&D经费支出可促进有效发明专利数的提升，但对新产品开发项目数并无显著影响。

(2)外商投资对制造业有效发明专利数有负影响，对新产品开发项目数有正影响，总体来看，正负相抵，可认为外商投资对制造业科技创新产出并无显著影响，说明中国已经走出了依靠外商投资的先进技术溢出带动科技创新发展的阶段，制造业的科技创新已有一定基础，通过吸引外商投资对促进制造业整体科技创新能力的作用已经不大。

(3)制造业技术消化吸收能力亟待加强。其他技术活动对制造业整体科技创新能力具有显著的负影响，而消化吸收经费对整体科技创新能力具有显著的正影响。说明制造业其他技术活动结构比例不合理，应该为技术引进、技术改造和消化吸收分配适当的资金投入比例，加大消化吸收经费的投入。

(4)劳动密集型制造业其他技术活动经费支出的增加不利于科技创新能力的提升。从整体上看，劳动密集型制造业对R&D投入的增加会促进科技创新能力的提升，但R&D人员的投入量对有效发明专利数并无显著影响，原因在于对R&D人员选拔或素质考核不够严格。劳动密集型制造业在其他技术活动上的投入会对有效发明专利数和新产品开发项目数有负影响，说明劳动密集型制造业并不适合通过模仿创新来推进科技创新产出。

(5)资本密集型制造业应大力引进外商投资促进科技创新能力。资本密集型制造业外商投资的回归结果与其他两类制造业有很大差别，结果表明外商投资对新产品开发项目数有显著的正向影响，因此大力引进外商投资对资本密集型制造业科技创新能力的提升具有积极作用。

(6)技术密集型制造业在其他技术活动中的投入对有效发明专利数有负的影响，但是对新产品开发项目数有正的影响。对于不同的技术密集型制造业企业，其进行科技创新活动的目的也不同，因此，应该根据企业自身的需求对其他技术活动经费的投入进行合理的控制。

[1]窦鹏辉，陈诗波.我国科技创新能力的绩效评估与影响因素分析[J].科技进步与对策，2012，29(7)：133-138.

[2]郝华.吉林省制造业竞争力研究[D].长春：吉林大学，2012.

[3]KOCOGLU I，IMAMOGLU S Z，INCE H，KESKIN H.Learning，R&D and manufacturing capabilities as determinants of technological Learning：enhancing innovation and firm performance[J].Procedia-social and behavioral sciences，2012(58)：842-852.

[4]RICHARD C M Yam，WILLIAM Lo，ESTHER P Y Tang，ANTONIO K W Lau.Analysis of sources of innovation，technological innovation capabilities，and performance：an empirical study of Hong Kong manufacturing industries[J].Research policy，2011，40(3)：391-402.

[5]TURKER M V.A model proposal oriented to measure technological innovation capabilities of business firms-a research on automotive industry[J].Procedia-social and behavioral sciences，2012(41)：147-159.

[6]金涛.技术创新效率评价研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2012.

[7]TAN H.The empirical analysis of enterprise scientific and technological innovation capability[J].Energy procedia，2011(5)：1258-1263.

[8]叶娇，王佳林.FDI对本土技术创新的影响研究——基于江苏省面板数据的实证[J].国际贸易问题，2014(1)：131-138.

[9]余永泽.政府支持、制度环境、FDI与我国区域创新体系建设[J].产业经济研究，2011(1)：47-55.

[10]MASRON T A，ABDULl H Z，HASLINDAR I.Spillover effects of FDI within manufacturing sector in Malaysia[J].Procedia-social and behavioral sciences，2012(58)：1204-1211.

[11]王千里.FDI、高端装备制造业与增长路径——基于在华FDI对我国装备制造业技术创新影响的实证分析[J].亚太经济，2012(5)：85-90.

[12]张茜茜.研发人力资本投入与技术创新成果关系研究[D].长沙：中南大学，2009.

[13]何伟艳.我国制造业研发投入对技术创新绩效影响的实证研究[D].沈阳：沈阳大学，2012.

[14]EHIE I C，KINGSLEY O.The effect of R&D investment on firm value：an examination of US manufacturing and service industries[J].Production economics，2010(128)：127-135.

[15]CHEUNG K，LIN P.Spillover effects of FDI on innovation in China：evidence from the provincial data[J].China economic review，2004(1)：25-44.

[16]冯志军.中国制造业技术创新系统的演化及评价研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2012.

[17]徐建荣.转型期中国制造业结构变动研究[D].南京：南京航空航天大学，2008.

(责任编辑刘传忠)

Research on Influencing Factors of Scientific and Technological Innovation Capability of Chinese Manufacturing

Wu Baiyu1，Peng Benhong1,2,Liu Jun1，2，Gu Xiaofen1

(1.China Institute for Development and Manufacturing，Nanjing 210044,China;2.School of Management，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044,China)

Based on the panel data of Chinese manufacturing industry during 2006—2013，this paper explores the impact of R&D personnel，R&D expenditures，foreign investment，other technical activities’ funds and other factors on the scientific and technological innovation capability of manufacturing.Results based on the whole manufacturing show that: R&D investment has different effects on different scientific and technological innovation outputs; influence of foreign investment in the whole manufacturing can’t be determined;the technology digestion and absorption capacity of our manufacturing industry needs to be strengthened urgently.Based on different types of manufacturing industry,results show that:expenditures for other technical activities have a negative impact on technological innovation capability of labor-intensive manufacturing industry，but an uncertain impact on technological innovation capability of technology-intensive manufacturing industry；foreign investment in capital intensive manufacturing industry is beneficial to scientific and technological innovation ability.

Manufacturing；Scientific and technological innovation;R&D investment;Influencing factors

国家自然科学基金项目(71263040，71563030)，江苏省社科基金(13EYB013)，中国制造业发展研究院开放课题(SK20130090-5)。

2015-12-31

武柏宇(1988-)，男，河南商丘人，中国制造业发展研究院研究员；研究方向：产业与区域发展。

F22

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