《表1 回归结果：创新在基于价值捕捉的产业升级中的作用》

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《创新在基于价值捕捉的产业升级中的作用》

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注：*，**，***分别为在10%，5%，1%的水平上显著；括号内数值为t统计量；N为样本数量；F为F分布（检验）；P为显著性检验量值；KIN，it为模型参数。

本文运用Stata14.0计算软件对产业数据进行回归分析。包含控制变量的基准回归模型回归结果见表1，由表1可以看出，在模型1中，各控制变量对因变量的影响程度均显著，表明选择的控制变量合理；在模型2中，考虑产业研发强度和技术复杂度指标对因变量的影响，其结果在统计上是显著的，表明中国制造业产业研发强度对产业升级具有显著的正向影响，技术复杂度对产业升级有一定程度的抑制作用；在模型3中，将产业研发强度替换为创新差距加入模型中，其回归系数为负且显著，说明中国制造业在产业研发强度方面与国际领先水平差距越小，越有利于产业升级；在模型4中，同时考虑产业研发强度、创新差距、技术复杂度和控制变量，为全模型，其回归结果均显著，且与模型2和模型3的结果一致。考虑到本文通过增加值定义产业升级，以上模型的数据结果表明，研发支出在产业链层面所占比例越高的中国产业，其增加值的水平越高，该部分价值增值主要来源于中国制造业价值创造能力的提升；该比例与国际领先水平的差距越小，越有利于中国产业增加值的水平提升，该部分价值增值主要体现为中国制造业价值捕捉能力的提升。