中國制造業科技創新能力的影響因素

武柏宇，彭本紅，2，劉　軍，2，谷曉芬

(1.中國制造業發展研究院，江蘇　南京　210044；2.南京信息工程大學經濟管理學院，江蘇　南京　210044)

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中國制造業科技創新能力的影響因素

武柏宇1，彭本紅1，2，劉軍1，2，谷曉芬1

(1.中國制造業發展研究院，江蘇南京210044；2.南京信息工程大學經濟管理學院，江蘇南京210044)

利用2006—2013年制造業行業面板數據研究研發人員全時當量、研發經費支出、外商投資、其他技術活動經費等因素對制造業科技創新能力的影響。基于制造業整體研究表明：研發投入對不同科技創新產出成果影響不同；外商投資對制造業整體科技創新能力的影響無法確定；中國制造業技術消化吸收能力亟待加強。基于不同類型制造業研究表明：其他技術活動經費支出對勞動密集型制造業科技創新能力有負影響，而對技術密集型制造業科技創新能力影響無法確定；外商投資對資本密集型制造業科技創新能力有正影響。

制造業；科技創新能力；研發投入；影響因素

1　文獻綜述

1.1研發投入對科技創新能力影響

研發(R&D)經費支出、研發人員全時當量以及研發經費占主營業務收入比重對提高制造業科技創新能力具有一定的促進作用。竇鵬輝等[1]選擇“R&D內部支出”作為科技財力投入指標，“R&D人員全時當量”作為科技人力投入指標，對中國科技創新能力績效評估與影響因素進行分析，從人力與財力資源投入產出比來看，科技產出均是有效的，且R&D人員投入是當前影響和制約科技創新績效的核心要素；郝華[2]在對吉林省制造業科技創新能力的研究上也指出,R&D人員全時當量可以從人力投入角度反映科技創新規模，是國際上通用的用于比較科技人力投入的指標，R&D經費從投入資金角度反映科技創新規模，R&D經費內部支出占主營業務收入的比重則反映科技創新投入強度。

1.2其他技術活動對科技創新能力影響

Ipek等[3]指出學習能力對制造業科技創新能力具有積極影響。Richard 等[4]認為學習能力是企業從外部環境中對知識進行識別、吸收和利用的能力，除了內部R&D活動，企業還可通過學習引進技術，然后擴散、同化、溝通和吸收，該過程可以理解為技術引進、改造與消化吸收。Türker[5]認為把創新局限于研發經常不能令人滿意，因為在創新過程中還要進行大量的非R&D活動。金濤[6]把非R&D投入因素分為技術引進、技術改造、消化吸收三個方面，技術引進可直接提升企業技術水平，但受制于人，國際競爭力不強；技術改造指通過技術及設備更新、生產工藝改進來提高經濟效益；消化吸收是對技術引進和技術改造的進一步深化，可以為自主創新奠定基礎，三者分別表示自主創新的不同程度。Tan[7]把技術改造投入作為衡量科技創新投入指標之一，實證研究表明技術改造投資在企業中一直在穩步增加，但仍有很大進步空間。

1.3外商直接投資對科技創新能力影響

國內外學者對外商直接投資與科技創新能力之間的關系做了較為廣泛的研究，但并沒有得出一致結論(下文用FDI代表外商直接投資)。FDI是技術、管理、人力以及財力資本等資源的集合體，對東道國技術創新具有重要影響，葉嬌等[8]基于江蘇省面板數據研究了FDI對本土技術創新的影響，發現對江蘇省技術創新存在正溢出效應；余永澤[9]的研究也表明FDI對企業創新能力具有正向影響。Tajul等[10]研究FDI對馬來西亞制造業的溢出效應，結果表明FDI對某些行業會發生積極的溢出效應，而對另一些行業會產生負面后果。王千里[11]基于在華FDI對中國裝備制造業技術創新影響進行了實證分析，結果表明在華FDI沒能實現提升本土裝備制造業技術水平的目的。綜上所述，FDI對科技創新能力是否有影響以及有何種影響需要視研究對象而定。

2　制造業科技創新能力影響因素計量模型

2.1模型設定

考慮到行業面板數據的特征以及可獲得性，將影響因素歸結為R&D活動投入、外商直接投資以及其他技術活動投入，計量模型設定如下形式：

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

其中，TCINit、Laborit、Totalit、Foinvit、Otherit分別表示i行業t年度的科技創新能力、R&D人員投入、R&D經費投入、外商直接投資和其他技術活動經費投入，α表示常數項，β為各變量系數，ε為殘差項。

2.2變量說明

(1)科技創新能力(TCIN)：為保證結果穩健性，分別使用制造業有效發明專利數(patent)、新產品開發項目數(new)測度制造業各個行業科技創新能力。制造業有效發明專利數和新產品開發項目數越大，則該行業的制造業科技創新能力就越大。

(2)研發人員投入(Labor)：很多學者在對科技創新的研究中使用R&D人員全時當量來衡量研發人員的投入[12]。何偉艷[13]在研究中國制造業研發投入對技術創新績效的影響中得出結論：R&D人員投入對新產品銷售收入和專利生產都表現出顯著的正向影響；基于此，用各行業R&D人員全時當量來測度科技創新研發人員投入，并預期對制造業科技創新能力有正向影響。

(3)研發經費投入(Total)：科技投入包括人力、物力和財力的投入，最終表現為R&D經費支出。Ike等[14]對美國制造型和服務型企業進行實證研究的結果表明R&D支出對制造型和服務型企業具有促進作用。基于此，本文預期R&D經費投入對制造業科技創新能力具有正向影響。

(4)外商直接投資(Foinv)：Cheung[15]通過研究1995—2000年的省級數據，表明FDI的溢出效應對國內三種類型的專利申請數量具有正面的影響。由于制造業各個分行業外商直接投資的數據難以獲取，本文用“外商投資”作為“外商直接投資”的代理變量，并認為外商投資對某些行業有正的影響，而對其他行業有負的影響。

(5)其他技術活動(Other)：除了R&D活動外，其他技術活動也會對制造業科技創新能力產生影響。消化吸收是對技術引進和技術改造的進一步深化，只有在技術引進和技術改造過程中將技術完整的消化吸收，才能為自主創新奠定基礎，最終實現擁有自身的核心技術，獲得核心競爭優勢。因此，本文用技術引進經費、技術改造經費和消化吸收經費之和衡量R&D活動之外的其他技術活動對制造業科技創新能力的影響，并認為它對科技創新產出有正影響。

2.3數據處理

(1)行業合并與剔除。2006—2012年中國科技統計年鑒將制造業劃分為30個行業，其中橡膠制品業和塑料制品業分為兩個行業，交通運輸設備制造業為一個行業；2013年中國統計年鑒將制造業劃分為31個行業，其中汽車制造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業分為兩個行業，而橡膠和塑料制品業被合并為一個行業；因此，為了保證數據的一致性，將2006—2012年的橡膠制品業、塑料制品業合并為橡膠和塑料制品業，同時將2013年中的汽車制造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業合并為交通運輸設備制造業。2013年中國科技統計年鑒中“其他制造業”與前幾年的“工藝品及其他制造業”有所不同，因此剔除該行業。最后由于煙草制品業在指標數據上缺失較多，并且也非科技創新能力突出的行業，因此將其剔除。

(2)數據缺失處理。由于2007年《中國科技統計年鑒》缺少新產品開發項目數的統計，因此用2006年與2008年科技統計年鑒的數據平均值代替。最終本文研究行業數為26，年數為8年。其中26個制造業行業分別為：1農副食品加工業，2食品制造業，3飲料制造業，4紡織業，5紡織服裝、鞋、帽制造業，6皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業，7木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業，8家具制造業，9造紙及紙制品業，10印刷業和記錄媒介的復制，11文教體育用品制造業，12石油加工.煉焦及核燃料加工業，13化學原料及化學制品制造業，14醫藥制造業，15化學纖維制造業，16橡膠和塑料制品業，17非金屬礦物制品業，18黑色金屬冶煉及壓延加工業，19有色金屬冶煉及壓延加工業，20金屬制品業，21通用設備制造業，22專用設備制造業，23交通運輸設備制造業，24電氣機械及器材制造業，25通信設備、計算機及其他電子設備制造業，26儀器儀表及文化、辦公用機械制造業。

本文所有數據均來自2006—2013年的《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。為了得出較為穩健的結論，分別采用固定效應(Fixed Effect)模型、隨機效應(Random Effect)模型、可行的廣義最小二乘法(FGLS)進行估計。另外，R&D投入與科技創新產出水平存在相互影響的關系，故使用改進的系統GMM方法來克服模型中存在的內生性問題。

3　基于制造業整體的實證研究

3.1制造業整體有效發明專利數影響因素分析

先以有效發明專利數作為被解釋變量，對各解釋變量進行回歸。表1的方程1～4分別報告了以上四種方法的解釋變量系數估計值。

表1　回歸結果(Patent)

續表1

注：系數下方的值是t值；***、**、*分別表示通過了1%、5%和10%的顯著性檢驗；OBS表示觀察值的個數。

首先，對方程1和方程2的估計結果做比較，方程1中R&D人員全時當量和R&D經費支出的系數均為正值，且均通過了1%的顯著性檢驗，外商投資和其他技術活動投入均未通過顯著性檢驗。方程2的顯著性檢驗結果與方程1稍有差異，R&D人員全時當量和R&D經費支出的結果與方程1相同，但是外商投資系數為負，并且其他技術活動投入也通過了1%的顯著性檢驗。同時，由hausman檢驗的P值可知，小于0.05可以接受固定效應模型的估計，由固定效應檢驗結果基本可以確定R&D人員與資金是影響科技創新能力的重要因素，且R&D人員與資金的投入越多，科技創新能力越強。方程3的估計結果顯示，各個解釋變量及常數項均通過了1%的顯著性檢驗。方程4是選取被解釋變量的二階滯后項作為工具變量的回歸結果，模型中的AR(1)和AR(2)檢驗表明，估計方程的殘差項確實存在一階序列相關，但不存在二階序列相關，表明設立的模型是合理的；Sargan過度識別檢驗的結果表明本研究中選取的工具變量是合理的(P>0.05)。雖然系統GMM方法能夠解決解釋變量的內生性問題，但是外商投資和其他技術活動投入并沒有通過顯著性檢驗，不過R&D經費支出與人員全時當量的檢驗結果與方程 1～3的結果一致，這恰好證明了R&D經費和R&D人員全時當量對有效發明專利數具有穩健的正向作用；同時方程1、4中其他技術活動投入的系數與方程2、3的系數相一致，均為負，這也為其他技術活動投入的負影響提供了佐證；但是四個方程中外商投資的系數不一致，表明外商投資對制造業科技創新能力的影響不能確定。由于可行的廣義最小二乘法(FGLS)能夠消除可能存在的異方差性和序列相關性，因此，本文在方程3估計結果的基礎上探討實證研究，以期有新的發現。

通過方程3各個解釋變量的系數估計值可以發現：①R&D人員全時當量和R&D經費支出的系數均為正，且均通過1%的顯著性檢驗，且R&D人員全時當量的系數值大于R&D經費的系數值，表明加大二者的投入確實能提升有效發明專利數，并且加大人員的投入比加大經費的投入效果更好。②外商投資通過1%的顯著性檢驗，且系數均為負，這一結果表明外商投資對制造業整體的科技創新能力具有顯著的促進作用。③其他技術活動投入的系數為負，且通過了1%的顯著性檢驗，這一結果與預期相反，說明加大其他技術活動的投入力度不僅不能促進制造業科技創新能力的提升，反而會產生負作用。

有效發明專利數作為技術創新的科技成果，是制造業科技創新產出的主要表現形式，另外，新產品開發項目數是一個增量指標，其所包含的創新范圍更廣，可以克服以專利數量作為科技創新產出指標的某些缺陷，能夠較為全面地反映行業研發活動的結果[16]。二者可以相互補充來描述科技創新產出成果。

3.2制造業整體新產品開發項目數影響因素分析

下面以新產品開發項目數作為被解釋變量進行回歸，回歸結果如表2所示。

表2　回歸結果(New)

續表2

注：系數下方的值是t值；***、**、*分別表示通過了1%、5%和10%的顯著性檢驗；OBS表示觀察值的個數。

先對方程1和方程2的估計結果做比較，方程1中R&D人員全時當量和R&D經費均通過了顯著性檢驗，系數為正；外商投資和其他技術活動投入均沒有通過顯著性檢驗，且系數均為負。方程2中R&D人員全時當量和R&D經費均通過了1%的顯著性檢驗，系數為正，外商投資未通過顯著性檢驗，其他技術活動投入通過了10%的顯著性檢驗，且系數為負。根據hausman檢驗P值為0這一結果，應拒絕原假設，接受方程1模型。方程3的估計結果顯示，有較多變量通過了顯著性檢驗，但是與前兩組方程存在明顯差異的是，R&D經費投入未通過顯著性檢驗，且其系數為負。方程4是選取被解釋變量的二階滯后項作為工具變量的回歸結果，模型中的AR(1)和AR(2)檢驗表明，估計方程的殘差項確實存在一階序列相關，但不存在二階序列相關，表明設立的模型是合理的；sargan過度識別的結果表明，回歸中使用的工具變量是合適的(P>0.1)，但是有較少變量通過顯著性檢驗。通過以上分析可知，雖然四個方程的檢驗結果有較大的差異，但是方程1中R&D人員投入和其他技術活動投入的系數與方程3一致，這在某種程度上佐證了方程3的穩健性，加之方程3能在一定程度上消除異方差性和序列相關性，因此本文以方程3的估計結果為依據進行分析。

分析方程3中解釋變量的系數估計值，可以發現：①R&D人員全時當量通過1%的顯著性檢驗，其系數為正，且系數值遠遠大于其他解釋變量的系數值；但是R&D經費投入沒有通過顯著性檢驗。表明加大R&D人員的投入比加大資金的投入更能促進新產品開發項目數的提升。②外商投資通過了1%的顯著性檢驗，且系數為正，說明外商投資越多，新產品開發項目數越多，表明加大對外開放程度、大力引進外商投資對新產品開發具有積極影響。③其他技術活動投入通過1%的顯著性檢驗，且系數為負，說明加大其他技術活動的投入不僅不能促進新產品開發項目數，反而有抑制作用。

研究結果表明其他技術活動投入對科技創新能力會產生負影響，這與假設不一致。為了探究其原因，將對構成其他技術活動投入的技術引進、技術改造和消化吸收經費單獨進行回歸分析。

3.3其他技術活動單獨回歸分析

上述研究表明，通過廣義的最小二乘法進行回歸的結果更符合實際，因此下面用FGLS方法分析技術引進(Acqu)、技術改造(Revo)和消化吸收經費(Assi)對制造業科技創新能力的影響。

回歸結果表明，當以有效發明專利數作為被解釋變量時，消化吸收經費通過1%的顯著性檢驗，且其系數為正，技術引進和技術改造經費均未通過顯著性檢驗。當以新產品開發項目數作為被解釋變量時，技術引進經費和消化吸收經費均通過1%的顯著性檢驗，系數均為正，而技術改造經費未通過顯著性檢驗。雖然解釋變量對不同被解釋變量的影響有所差異，但是兩組結果共同證實了消化吸收經費對科技創新的正向影響。

綜合以上分析，對于制造業整體而言，得出以下結論：①R&D人員全時當量對制造業科技創新能力具有顯著的促進作用，由于其回歸系數較大，可見即使提升較小幅度的R&D人員全時當量，也會取得較大的科技創新產出成果。②R&D經費對制造業整體科技創新能力具有積極的影響，其中對有效發明專利數的影響尤其顯著，而對新產品開發項目數的影響不大。③外商投資對制造業整體科技創新能力的影響不能確定，它對有效發明專利數具有顯著的抑制作用，對新產品開發項目數具有顯著的促進作用。④其他技術活動對制造業科技創新能力具有顯著的負影響，但是其他技術活動中的消化吸收經費卻對制造業科技創新能力具有顯著的正影響，說明在減少其他技術活動經費投入的同時，增加消化吸收經費的比重可以促進制造業整體科技創新能力的提升。⑤有效發明專利數和新產品開發項目數對科技創新產出均具有滯后效應，即以往的科技創新產出成果可以持續促進科技創新能力的提升。

4　基于分類制造業的實證研究

為探究不同行業科技創新投入對科技創新產出的影響，本部分將26個制造業行業進行分類研究。按照徐建榮[17]依據要素密集程度對制造業的分類方法，把制造業分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型，即勞動密集型為編號1～11、20的行業，資本密集型為編號12、15、16、17、18、19的行業，技術密集型為13、14、21、22、23、24、25、26的行業。根據前述分析結果，可以發現可行的廣義最小二乘法(FGLS)模型得出的結果更合理，因此下面選擇該模型對三種類別的制造業進行分析。

4.1不同類型制造業有效發明專利數影響因素分析

首先仍然以有效發明專利數作為被解釋變量進行回歸。

勞動密集型制造業：根據回歸結果，可以發現對勞動密集型制造業而言，除了R&D人員全時當量，其他解釋變量均通過1%的顯著性檢驗，且R&D經費系數為正，外商投資和其他技術活動的系數為負，說明對于勞動密集型制造業而言，增加R&D經費的投入可以提高有效發明專利數，但是增加R&D人員全時當量并不一定能促進有效發明專利數的提升；增加外商投資對有效發明專利數有負影響，說明對外開放度的提高，會使得勞動密集型制造業更專注于繼續充當“世界車間”的角色，而忽視對技術的投入；其他技術活動對有效發明專利數有負影響，說明目前中國制造業在技術引進和技術改造上投入過多資金，而對技術消化吸收不夠重視，從而導致其他技術活動不能有效促進科技創新能力的提升。

資本密集型制造業：與勞動密集型制造業不同，資本密集型制造業R&D人員全時當量通過了1%的顯著性檢驗，系數均為正；R&D經費通過了10%的顯著性檢驗，但是系數為負；其他解釋變量均未通過顯著性檢驗。說明對于資本密集型制造業而言增加R&D人員的投入可以促進有效發明專利數的提升，而R&D經費投入卻對科技創新產出有負影響，這是因為資本密集型制造業技術裝備多、資金周轉慢、投資效果也慢，不宜通過加大資金投入來促進科技創新能力的提升；外商投資和其他技術活動對資本密集型制造業有效發明專利數也無顯著影響。

技術密集型制造業：技術密集型制造業的回歸結果與勞動密集型制造業的回歸結果大體一致。說明對于有效發明專利數來說，技術密集型制造業對R&D人員的質量而不是數量要求更高；加大R&D經費的投入可以有效提升有效發明專利數；外商投資對技術密集型制造業有效發明專利數有負影響，說明可能跨國公司為了維持壟斷優勢選擇將技術內部轉移，同時由于中國目前的吸收機制及能力并不強，從而導致外商投資的負效應；其他技術活動的負影響則恰巧印證了中國制造業在技術引進、技術改造和消化吸收上投入經費比例的不合理，對技術的消化吸收缺乏足夠的重視。

4.2不同類型制造業新產品開發項目數影響因素分析

下面以新產品開發項目數作為被解釋變量對三種類型制造業的科技創新能力進行分析，在科技創新產出衡量方式不同的條件下，同種類型的制造業的回歸結果也有較明顯的差異。

勞動密集型制造業：根據回歸結果，勞動密集型制造業R&D人員全時當量和R&D經費投入均通過顯著性檢驗，系數為正；外商投資未通過顯著性檢驗，系數為負；其他技術活動通過1%的顯著性檢驗，系數為負。說明加大R&D經費與人員的投入可促進勞動密集型制造業新產品開發項目數的提升，而過多投入經費用于其他技術活動則會對新產品開發項目數有負影響，表明過多模仿創新不利于新產品開發。

資本密集型制造業：與勞動密集型制造業相比，資本密集型制造業R&D經費投入并未通過顯著性檢驗；外商投資通過了1%的顯著性檢驗，且系數為正，說明資本密集型制造業應該積極通過引進國外資金來助推新產品的開發。

技術密集型制造業：與勞動密集型制造業相比，技術密集型制造業的其他技術活動同樣通過了1%的顯著性檢驗，但系數為正，說明增加其他技術活動的投入會提升技術密集型制造業的新產品開發項目數。從整體來看，三種類型制造業中的R&D人員全時當量均通過了顯著性檢驗，說明加大研發人力的投入對新產品開發項目數有正向影響。

結合有效發明數和新產品開發項目數，對于不同類型制造業而言，可以發現：①對勞動密集型制造業而言，R&D人員全時當量和R&D經費投入對科技創新能力具有正影響，外商投資和其他技術活動對科技創新能力具有負影響；②對資本密集型制造業而言，R&D人員全時當量對科技創新產出具有負影響，R&D經費投入反而對科技創新能力產生負影響，這是由資本密集型制造業技術裝備多、資金周轉慢、投資效果慢的特性決定的，資本密集型制造業不適合在其他技術活動上有過多投入，而適合通過大力引進外商投資來推動科技創新能力的提升；③對技術密集型制造業而言，加大R&D人員與經費的投入同樣能提升科技創新能力，但是卻不適合通過引進外商投資來加強自身的科技創新能力，其他技術活動對技術密集型制造業科技創新能力的影響不明確。

5　結論

(1)R&D投入對不同的科技創新產出成果影響不同。增加R&D人員全時當量對有效發明專利數和新產品開發項目數均有積極的促進作用；加大R&D經費支出可促進有效發明專利數的提升，但對新產品開發項目數并無顯著影響。

(2)外商投資對制造業有效發明專利數有負影響，對新產品開發項目數有正影響，總體來看，正負相抵，可認為外商投資對制造業科技創新產出并無顯著影響，說明中國已經走出了依靠外商投資的先進技術溢出帶動科技創新發展的階段，制造業的科技創新已有一定基礎，通過吸引外商投資對促進制造業整體科技創新能力的作用已經不大。

(3)制造業技術消化吸收能力亟待加強。其他技術活動對制造業整體科技創新能力具有顯著的負影響，而消化吸收經費對整體科技創新能力具有顯著的正影響。說明制造業其他技術活動結構比例不合理，應該為技術引進、技術改造和消化吸收分配適當的資金投入比例，加大消化吸收經費的投入。

(4)勞動密集型制造業其他技術活動經費支出的增加不利于科技創新能力的提升。從整體上看，勞動密集型制造業對R&D投入的增加會促進科技創新能力的提升，但R&D人員的投入量對有效發明專利數并無顯著影響，原因在于對R&D人員選拔或素質考核不夠嚴格。勞動密集型制造業在其他技術活動上的投入會對有效發明專利數和新產品開發項目數有負影響，說明勞動密集型制造業并不適合通過模仿創新來推進科技創新產出。

(5)資本密集型制造業應大力引進外商投資促進科技創新能力。資本密集型制造業外商投資的回歸結果與其他兩類制造業有很大差別，結果表明外商投資對新產品開發項目數有顯著的正向影響，因此大力引進外商投資對資本密集型制造業科技創新能力的提升具有積極作用。

(6)技術密集型制造業在其他技術活動中的投入對有效發明專利數有負的影響，但是對新產品開發項目數有正的影響。對于不同的技術密集型制造業企業，其進行科技創新活動的目的也不同，因此，應該根據企業自身的需求對其他技術活動經費的投入進行合理的控制。

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(責任編輯劉傳忠)

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

國家自然科學基金項目(71263040，71563030)，江蘇省社科基金(13EYB013)，中國制造業發展研究院開放課題(SK20130090-5)。

2015-12-31

武柏宇(1988-)，男，河南商丘人，中國制造業發展研究院研究員；研究方向：產業與區域發展。

F22

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