馬 永 偉

(中共南京市委黨校 經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部，江蘇 南京 210046)

一、文獻(xiàn)綜述及問(wèn)題的提出

制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是新發(fā)展階段提高制造業(yè)供給體系質(zhì)量，推動(dòng)國(guó)內(nèi)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，應(yīng)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的必然要求。倡導(dǎo)和弘揚(yáng)工匠精神，是推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。2016年我國(guó)政府工作報(bào)告中首次提出“培育精益求精的工匠精神”，工匠精神的價(jià)值被高度重視，工匠精神也從行業(yè)話語(yǔ)轉(zhuǎn)化為政策話語(yǔ)，成為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。推進(jìn)中國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，亟須在制造業(yè)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)嵌入工匠精神，鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)潛心于技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品研制和品牌創(chuàng)造，提升“中國(guó)制造”的產(chǎn)業(yè)品質(zhì)和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。工匠精神是指在特定的生產(chǎn)方式和組織形式下，工匠或勞動(dòng)者在生產(chǎn)過(guò)程中形成的認(rèn)同、敬畏并專注于所從事行業(yè)的職業(yè)態(tài)度和行為習(xí)慣，為技藝改進(jìn)和生產(chǎn)創(chuàng)新竭盡全力的工作理念和精神。從工匠精神對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)影響來(lái)看，現(xiàn)有研究普遍從工匠精神的精益求精、專注堅(jiān)守和傳承創(chuàng)新等三個(gè)維度分析其作用于制造業(yè)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理(1)楊俊青，李欣悅，邊潔：《企業(yè)工匠精神、知識(shí)共享對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》，2021年第3期。(2)彭維鋒：《新時(shí)代勞模精神、勞動(dòng)精神、工匠精神的理論內(nèi)涵與實(shí)踐導(dǎo)向》，《江西社會(huì)科學(xué)》，2021年第5期。。誠(chéng)然，人類歷史中沉淀下來(lái)的工匠精神與工匠文化，貫穿于現(xiàn)代化工業(yè)制造之中并成為現(xiàn)代化工業(yè)制造的靈魂，是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的深層次訴求。工匠精神不只是代表一種生產(chǎn)理念和精神，更是制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要影響因素。傳承創(chuàng)新的工匠精神為制造技術(shù)革新提供了精神動(dòng)力和制度約束，而創(chuàng)新通過(guò)外部因素增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，成為知識(shí)溢出效應(yīng)的一種機(jī)制(3)Acs J.，Employment Growth and Entrepreneurial Activity in Cities，Regional Studies，2004(8).。工匠精神是打造高端制造業(yè)品牌，建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵。科技創(chuàng)新、工業(yè)基礎(chǔ)能力、信息化與工業(yè)化整合水平的正向演進(jìn)，都離不開工匠精神(4)潘競(jìng)田：《從時(shí)代需求看工匠精神的培育路徑》，《國(guó)家治理》，2017年第7期。。弘揚(yáng)工匠精神不但是制造業(yè)從速度到效益、從舊動(dòng)力到新動(dòng)力更迭轉(zhuǎn)換的內(nèi)在基礎(chǔ)，而且是我國(guó)制造業(yè)向全球產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈中高端攀升，改善產(chǎn)品供給端與需求端不匹配的內(nèi)生動(dòng)力(5)張潤(rùn)君：《弘揚(yáng)工匠精神的時(shí)代意義》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》，2018年9月13日。。

既有研究表明，多數(shù)文獻(xiàn)側(cè)重于理性研究和價(jià)值判斷，實(shí)證研究相對(duì)較少。部分學(xué)者雖然構(gòu)建了工匠精神與產(chǎn)品質(zhì)量(6)程虹等：《工匠精神的不足導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不高：中國(guó)企業(yè)員工匹配數(shù)據(jù)調(diào)查》，《宏觀經(jīng)濟(jì)質(zhì)量》，2016年第4期。、制造業(yè)出口競(jìng)爭(zhēng)力(7)高寧廣：《工匠精神對(duì)中國(guó)制造業(yè)出口競(jìng)爭(zhēng)力的影響分析》，北京郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文，2018年。和企業(yè)環(huán)境績(jī)效(8)唐國(guó)平等：《工匠精神提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效》，《山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》，2019年第5期。等問(wèn)題的計(jì)量模型，但僅從這些角度觀察，存在因變量指標(biāo)結(jié)構(gòu)單一的問(wèn)題，無(wú)法較為完整、準(zhǔn)確地反映工匠精神與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)量關(guān)系。本文合理構(gòu)建了工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)體系和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，更加全面地測(cè)度工匠精神與我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

二、省域制造業(yè)工匠精神指數(shù)測(cè)度

(一)工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)學(xué)界對(duì)工匠精神問(wèn)題的研究，從精益求精、專注堅(jiān)守和傳承創(chuàng)新等三個(gè)維度，挖掘工匠精神在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的典型社會(huì)化表現(xiàn)，構(gòu)建工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)體系，準(zhǔn)確和全面地反映不同區(qū)域工匠精神的彰顯程度。

1．精益求精維度

選取工藝設(shè)計(jì)、技術(shù)改造和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等3個(gè)要素指標(biāo)，利用實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)、外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出和形成國(guó)家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)等數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)測(cè)算。

2．專注堅(jiān)守維度

采用專業(yè)能力、行業(yè)專注度和品牌塑造等3個(gè)要素指標(biāo)，選擇職業(yè)技術(shù)教育經(jīng)費(fèi)投入、高技能職業(yè)人才培養(yǎng)數(shù)量占比、投資增長(zhǎng)率占比和商標(biāo)申請(qǐng)數(shù)等制造業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)測(cè)算。

3．傳承創(chuàng)新維度

選擇研發(fā)水平、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新強(qiáng)度等3個(gè)要素指標(biāo)，利用企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)量、研發(fā)機(jī)構(gòu)高層次創(chuàng)新人才比重、企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)、R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量、政府資金、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和有創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)數(shù)量占比等數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)測(cè)算。

工匠精神指數(shù)測(cè)度的指標(biāo)選擇，充分考慮工匠精神在現(xiàn)代生產(chǎn)條件下所呈現(xiàn)出來(lái)的典型化特征，結(jié)合其現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)和可量化的原則，選擇了包括“實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)”在內(nèi)的15個(gè)可測(cè)度的數(shù)據(jù)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的指標(biāo)層，并將數(shù)據(jù)指標(biāo)合成為包括“工藝設(shè)計(jì)”在內(nèi)的9個(gè)要素指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的要素層，在要素指標(biāo)的基礎(chǔ)上合成包括“精益求精”在內(nèi)的3個(gè)準(zhǔn)則指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的準(zhǔn)則層(見表1)。

表1 省域工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)體系

(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明及研究方法

1．?dāng)?shù)據(jù)說(shuō)明

根據(jù)中國(guó)省域工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)指標(biāo)，考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，利用2011年至2018年除香港、澳門、臺(tái)灣、西藏(西藏的制造業(yè)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，不能與工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)組成等維度的面板數(shù)據(jù))外的30個(gè)省域的樣本數(shù)據(jù)，測(cè)算我國(guó)不同區(qū)域工匠精神指數(shù)。本文研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2012年至2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和2012年至2016年《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

2．研究方法

本文省域工匠精神指數(shù)測(cè)度采用客觀賦權(quán)法——熵值法，該賦權(quán)方法是根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值所提供的信息的大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。熵值法計(jì)算步驟如下：

設(shè)有m個(gè)待評(píng)方案，n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣X=(Xij)m×n，其中，xij為第i個(gè)地區(qū)第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)值。由于收集的指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)指標(biāo)存在負(fù)數(shù)，需要對(duì)數(shù)據(jù)做非負(fù)化處理。首先對(duì)所有指標(biāo)的熵值進(jìn)行計(jì)算：

(1)將各指標(biāo)同度量化，第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案占該指標(biāo)的比重Pij

(j=1,2,…，m)

(2)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej

(3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)gi

gi=1-ei,0≤gi≤1

(4)根據(jù)指標(biāo)計(jì)算得出的信息熵，求各數(shù)據(jù)指標(biāo)的權(quán)重wj

(5)計(jì)算各方案綜合得分Si

(三)指標(biāo)權(quán)重及工匠精神指數(shù)計(jì)算結(jié)果

1．指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

全省不動(dòng)產(chǎn)登記窗口作風(fēng)問(wèn)題專項(xiàng)整治工作取得階段性成效（陳幸德等） ..................................................11-19

根據(jù)熵值法的計(jì)算原理和步驟，利用指標(biāo)層數(shù)據(jù)指標(biāo)的數(shù)值，計(jì)算出測(cè)度指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重值(見表2)。

表2 省域工匠精神指數(shù)測(cè)度指標(biāo)權(quán)重值

2．工匠精神指數(shù)測(cè)度

根據(jù)測(cè)度指標(biāo)體系中數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重，對(duì)指標(biāo)層數(shù)據(jù)加權(quán)求和，可得要素層指標(biāo)得分，再計(jì)算出準(zhǔn)則層指標(biāo)得分，進(jìn)而得出工匠精神指數(shù)的計(jì)算結(jié)果。從測(cè)算結(jié)果來(lái)看，2018年全國(guó)工匠精神指數(shù)均值達(dá)到0.4329，相較于2011年增長(zhǎng)了7.91%，工匠精神指數(shù)總體呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)。隨著我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施，工匠精神在我國(guó)制造業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的彰顯程度日益深化。但因我國(guó)幅員遼闊，省域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的工匠精神指數(shù)存在較大差距。2018年廣東省的工匠精神指數(shù)達(dá)0.5809，而同期這一數(shù)據(jù)最低的青海省僅為0.3824，相差0.1985。

三、省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)測(cè)度

(一)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，借鑒制造業(yè)發(fā)展實(shí)踐的國(guó)內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)，堅(jiān)持系統(tǒng)性、可比性和數(shù)據(jù)可測(cè)度的原則，從速度效益、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、技術(shù)創(chuàng)新、人力資源和綠色發(fā)展等5個(gè)維度，構(gòu)建省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表3)。

表3 省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源和測(cè)度方法

研究樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2011年至2018年，研究樣本區(qū)域包括除香港、澳門、臺(tái)灣和西藏(西藏的制造業(yè)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重)以外的30個(gè)省(自治區(qū)、市)。數(shù)據(jù)來(lái)源于2012年至2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和2012-2019年《分省(區(qū)、市)萬(wàn)元地區(qū)生產(chǎn)總值能耗降低率等指標(biāo)公報(bào)》、中經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)庫(kù)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站等。省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)的權(quán)重確定仍采用客觀賦權(quán)法——熵值法，即根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值所提供的信息的大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。指標(biāo)權(quán)重確定后，對(duì)指標(biāo)層數(shù)據(jù)加權(quán)求和，可計(jì)算準(zhǔn)則層得分，進(jìn)而求得省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終得分。

(三)確定權(quán)重和測(cè)算結(jié)果

根據(jù)熵值法，利用2011-2018年30個(gè)省域的指標(biāo)數(shù)據(jù)，確定制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)層和準(zhǔn)則層的權(quán)重(見表4)，并計(jì)算出省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終結(jié)果(見表5)。

表4 省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值

表5 省域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)測(cè)度結(jié)果

四、工匠精神對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

(一)Panel-Tobit模型設(shè)定

本文利用面板數(shù)據(jù)(Panel Data)模型計(jì)量分析工匠精神與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系。同截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列相比，面板數(shù)據(jù)可以從不同時(shí)間和空間多方位反映數(shù)據(jù)信息，能更好地識(shí)別和度量不可發(fā)覺的效應(yīng)，有助于建立和檢驗(yàn)更有效的行為模型。面板數(shù)據(jù)模型可以控制不可觀測(cè)經(jīng)濟(jì)變量導(dǎo)致的最小二乘法估計(jì)偏差，比截面數(shù)據(jù)模型的參數(shù)樣本估計(jì)更準(zhǔn)確。相比于時(shí)間序列模型，面板數(shù)據(jù)模型能夠通過(guò)擴(kuò)大樣本信息，降低經(jīng)濟(jì)變量間的共線性，提高估計(jì)量的有效性，更為準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)作為被解釋變量，由于其數(shù)值為相對(duì)得分，取值范圍在0-1之間，傳統(tǒng)線性回歸模型的估計(jì)結(jié)果可能有偏且不一致，應(yīng)該選擇受限因變量模型(Censored Model)。Tobit模型屬于因變量受限模型，可以處理被解釋變量有上限、下限或者存在極值特征的問(wèn)題(9)周華林，李雪松：《模型估計(jì)方法與應(yīng)用》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》，2012年第5期。，能夠解決受限或截?cái)嘁蜃兞磕Ｐ蜆?gòu)建的現(xiàn)實(shí)約束?；谏鲜龇治觯疚睦脤彶槟Ｐ?Tobit)設(shè)定面板數(shù)據(jù)模型為：

其中， Yit為受限因變量，代表制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)，αi為截距項(xiàng)向量，反映個(gè)體差異性，βj為解釋變量的參數(shù)，εit～(0,σ2)是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，i代表省份,t代表年份。

根據(jù)本文研究目的和模型約束，變量設(shè)置分為解釋變量和控制變量。解釋變量主要是工匠精神(GJJS)及指標(biāo)體系中準(zhǔn)則層的三個(gè)指標(biāo)，即精益求精(JYQJ)、專注堅(jiān)守(ZZJS)和傳承創(chuàng)新(CCCX)的工匠精神?？刂谱兞渴歉鶕?jù)理論研究和已有文獻(xiàn)的普遍做法，針對(duì)性地選取除工匠精神以外的影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的其它因素，如生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)水平和外部環(huán)境等?？紤]到測(cè)度工匠精神的指標(biāo)體系中，已將部分勞動(dòng)、資本和技術(shù)等生產(chǎn)要素納入，故不再將生產(chǎn)要素列為控制變量，避免指標(biāo)重合及估計(jì)模型變量的共線性問(wèn)題。另外，研發(fā)投入、外商直接投資、政府支出及產(chǎn)業(yè)政策等影響因素的部分指標(biāo)也已列入工匠精神指數(shù)的測(cè)度指標(biāo)體系之中，所以面板數(shù)據(jù)回歸模型的控制變量選擇為：其一，消費(fèi)水平(XFSP)，數(shù)據(jù)采用社會(huì)消費(fèi)總額除以區(qū)域年末總?cè)丝跀?shù)的比值；其二，國(guó)際需求(GJXQ)，數(shù)據(jù)采用出口總額與地區(qū)GDP的比值；其三，工業(yè)化程度(GYHL)，數(shù)據(jù)采用工業(yè)增加值占地區(qū)GDP的比重。

被解釋變量為相對(duì)得分，解釋變量則不宜采用總量指標(biāo)，應(yīng)該采用對(duì)數(shù)和相對(duì)數(shù)作為解釋變量。由于自變量和控制變量中，除消費(fèi)水平(XFSP)為總量指標(biāo)外，其它變量均為結(jié)構(gòu)性指標(biāo)，故直接建立如下對(duì)數(shù)模型：

Yit=αi+β1GJJSit+β2Ln(XFSPit)+β3GJXQit+β4GYHLit+εit

(1)

Yit=αi+β1JYQJit+β2ZZJSit+β3CCCXit+β4Ln(XFSPit)+β5GJXQit+β6GYHLit+εit

(2)

該模型的被解釋變量和解釋變量數(shù)據(jù)在前文中已有測(cè)算結(jié)果，控制變量數(shù)據(jù)均來(lái)自2012-2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，價(jià)值指標(biāo)均剔除物價(jià)水平變動(dòng)的影響，貿(mào)易出口數(shù)據(jù)按當(dāng)年平均匯率折算。

(二)模型選擇與估計(jì)方法

面板數(shù)據(jù)模型可以分為混合估計(jì)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，不同估計(jì)模型基于截距項(xiàng)αi的不同假定。從時(shí)間和截面上看，不同αi之間若都沒(méi)有顯著性差異，則為混合估計(jì)模型；而對(duì)于不同的截面或時(shí)間序列，若模型的截距項(xiàng)αi也不同，則為固定或隨機(jī)效應(yīng)模型；如果截距項(xiàng)和解釋變量之間不相關(guān)，則為隨機(jī)效應(yīng)模型?；旌瞎烙?jì)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型是Panel-Tobit模型的兩種常用形式，選擇混合或隨機(jī)效應(yīng)模型，可以根據(jù)LR(likelihood ratio)檢驗(yàn)(似然比檢驗(yàn))的結(jié)果進(jìn)行判斷。利用被解釋變量和解釋變量指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)模型(1)和模型(2)進(jìn)行LR檢驗(yàn)：

根據(jù)LR檢驗(yàn)結(jié)果(見表6)，統(tǒng)計(jì)量P值均為0.000<0.01，在1%的顯著性水平下拒絕不存在個(gè)體效應(yīng)的虛無(wú)假設(shè)，即拒絕混合估計(jì)模型，應(yīng)該采用隨機(jī)效應(yīng)的面板隨機(jī)Tobit模型。再者，Panel-Tobit模型是因變量受限模型，對(duì)受限被解釋變量模型進(jìn)行回歸分析，使用最小二乘法(OLS)難以得到一致的估計(jì)結(jié)果(10)Mcdonald J.Using Least Squares and Tobit in Second Stage DEA Efficiency Analyses，European Journal of Operational Research，2009(2).，而最大似然法(maximum likelihood，ML)則可以得到β和σ的一致估計(jì)，所以采用最大似然法進(jìn)行模型估計(jì)，并利用STATA 16.0軟件計(jì)算參數(shù)值。

表6 模型設(shè)定檢驗(yàn)結(jié)果

(三)模型估計(jì)結(jié)果和分析

根據(jù)模型(1)和模型(2)估計(jì)數(shù)據(jù)(見表7)，Wald檢驗(yàn)值和對(duì)數(shù)似然值(兩個(gè)模型的對(duì)數(shù)似然值分別為759.458和762.080)都顯示模型的整體回歸系數(shù)顯著，并有較好的擬合優(yōu)度。模型的個(gè)體效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差σμ和隨機(jī)干擾項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)差σe數(shù)值較小，表明模型個(gè)體值相對(duì)集中，均數(shù)對(duì)總體數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的代表性。兩個(gè)模型控制變量回歸系數(shù)的顯著程度相同，系數(shù)的正負(fù)值基本接近，表明模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性較強(qiáng)，回歸結(jié)果可信度高。

表7 模型估計(jì)結(jié)果

從模型(1)的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，解釋變量工匠精神(GJJS)在1%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，并且該變量的回歸系數(shù)(11)由于Tobit模型的回歸系數(shù)不具有特定的經(jīng)濟(jì)含義，必須將系數(shù)轉(zhuǎn)化為體現(xiàn)數(shù)量效應(yīng)的邊際效應(yīng)，才能解釋自變量與因變量之間的影響效應(yīng)。因解釋變量的系數(shù)沒(méi)有實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義，故不做分析說(shuō)明。為正數(shù)，說(shuō)明對(duì)我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有積極的正向影響。隨著我國(guó)制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施，生產(chǎn)要素已經(jīng)突破了成本、價(jià)格和資源優(yōu)勢(shì)的約束，工匠精神內(nèi)在要求的質(zhì)量、技術(shù)和品牌等要素逐漸成為我國(guó)制造業(yè)發(fā)展中的重要內(nèi)容，為我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。從模型(2)的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，專注堅(jiān)守(ZZJS)和傳承創(chuàng)新(CCCX)兩個(gè)變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著影響；并且兩個(gè)變量的系數(shù)均為正數(shù)，表明這兩個(gè)維度下的工匠精神對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在正向效應(yīng)。弘揚(yáng)專注堅(jiān)守和傳承創(chuàng)新的工匠精神，有助于強(qiáng)化制造業(yè)專業(yè)生產(chǎn)能力、提升行業(yè)專注度和深耕品牌培育，并對(duì)研發(fā)機(jī)構(gòu)水平的提升、制造業(yè)創(chuàng)新投入的增加、社會(huì)創(chuàng)新強(qiáng)度的提高和創(chuàng)新產(chǎn)出的擴(kuò)大存在正向促進(jìn)作用，進(jìn)而對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極的內(nèi)在效應(yīng)。精益求精(JYQJ)變量的估計(jì)系數(shù)為正數(shù)，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展雖存在正向影響，但影響并不顯著。精益求精的工匠精神所追求的工藝設(shè)計(jì)、技術(shù)改造和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，是提升制造業(yè)產(chǎn)業(yè)附加值和產(chǎn)品質(zhì)量的重要驅(qū)動(dòng)因素，但相比于技術(shù)創(chuàng)新和品牌創(chuàng)建對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的顯著推動(dòng)作用，呈現(xiàn)出較為弱化的正向效應(yīng)。在模型(1)和模型(2)的估計(jì)結(jié)果中，消費(fèi)水平(XFSP)、國(guó)際需求(GJXQ)和工業(yè)化水平(GYHL)三個(gè)控制變量，無(wú)論是顯著性還是回歸系數(shù)正負(fù)值，都呈現(xiàn)出了較為一致的結(jié)果，這也從側(cè)面表明設(shè)定模型的回歸結(jié)果相當(dāng)穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論與建議

研究結(jié)果表明，工匠精神對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正向影響，倡導(dǎo)和弘揚(yáng)工匠精神是推進(jìn)我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。特別是專注堅(jiān)守和傳承創(chuàng)新兩個(gè)維度下的工匠精神對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有積極的內(nèi)在效應(yīng)。發(fā)揮工匠精神在我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的積極作用，除了提升制造業(yè)產(chǎn)業(yè)附加值和產(chǎn)品質(zhì)量外，關(guān)鍵是培養(yǎng)高質(zhì)量工匠型人才，提升技術(shù)創(chuàng)新能力，加大品牌創(chuàng)建力度，推進(jìn)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

一是實(shí)施技能人才戰(zhàn)略，保障制造業(yè)人才供給。在國(guó)家層面加強(qiáng)謀劃和布局，強(qiáng)化技能人才戰(zhàn)略實(shí)施的頂層設(shè)計(jì)，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為契機(jī)，以精致生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新為牽引，以工匠精神為動(dòng)力，實(shí)施工匠培育工程，建設(shè)支撐中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新型技術(shù)人才隊(duì)伍(12)潘曉燕：《實(shí)施工匠戰(zhàn)略 建設(shè)中國(guó)完美》，《紅旗文稿》，2016年第11期。。進(jìn)一步健全技能人才培養(yǎng)體系，建立開放、靈活、形式多樣的職業(yè)教育和培訓(xùn)體系。優(yōu)化技能人才評(píng)價(jià)激勵(lì)環(huán)境，構(gòu)建激發(fā)技能人才內(nèi)在創(chuàng)造潛能的動(dòng)力機(jī)制。二是強(qiáng)化自主創(chuàng)新能力，提升制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。持續(xù)深化科技體制改革，優(yōu)化科技資源過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)化的配置方式，擺脫過(guò)于行政化的科技評(píng)價(jià)制度。推進(jìn)科技資源配置市場(chǎng)化進(jìn)程，強(qiáng)化企業(yè)在科技資源配置中主體地位，發(fā)揮多元主體在科技創(chuàng)新中的結(jié)構(gòu)性效能，提高創(chuàng)新主體協(xié)同供給效率，建立多元?jiǎng)?chuàng)新主體融合發(fā)展的技術(shù)創(chuàng)新體系(13)習(xí)近平：《決勝全面建成小康社會(huì) 奪取新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義偉大勝利》，《人民日?qǐng)?bào)》，2017年10月19日。。進(jìn)一步加大基礎(chǔ)研究領(lǐng)域經(jīng)費(fèi)投入，引導(dǎo)企業(yè)將更多的創(chuàng)新資源投入基礎(chǔ)研究，積極尋求國(guó)際協(xié)同創(chuàng)新的合作途徑，強(qiáng)化我國(guó)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究。三是發(fā)展智能制造技術(shù)，提高制造業(yè)智能化水平。進(jìn)一步強(qiáng)化智能制造發(fā)展的頂層設(shè)計(jì)和規(guī)劃引領(lǐng)，明確“智能發(fā)展”戰(zhàn)略目標(biāo)、發(fā)展重點(diǎn)和發(fā)展路徑，建立健全我國(guó)智能制造發(fā)展的支撐體系，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的智能轉(zhuǎn)型(14)工業(yè)和信息化部、財(cái)政部：《關(guān)于印發(fā)智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)的通知》(工信部聯(lián)規(guī)〔2016〕349號(hào)),2016年12月8日。。強(qiáng)化共性技術(shù)的研發(fā)和推廣，支持智能制造技術(shù)和裝備產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，提升智能制造的支撐能力(15)李金華：《改革開放進(jìn)程中的中國(guó)制造業(yè)發(fā)展格局》，《東南學(xué)術(shù)》，2018年第4期。。四是加強(qiáng)質(zhì)量品牌建設(shè)，推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。加大對(duì)制造業(yè)核心基礎(chǔ)零部件和關(guān)鍵基礎(chǔ)材料創(chuàng)新的攻關(guān)力度，建設(shè)工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量控制室和質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心(16)張延：《先進(jìn)質(zhì)量觀視角下制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展路徑探究》，《質(zhì)量探索》，2019年第1期。。完善制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管體系，發(fā)揮核心制造技術(shù)突破和質(zhì)監(jiān)體系對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量提升的促進(jìn)作用。同時(shí)，制定國(guó)家品牌發(fā)展規(guī)劃，確立企業(yè)在品牌創(chuàng)建中的主體地位。有效發(fā)揮重點(diǎn)領(lǐng)域企業(yè)品牌培育的示范效應(yīng)，提高品牌國(guó)際化的運(yùn)營(yíng)能力和中國(guó)制造業(yè)品牌的國(guó)際影響力。