馬 永 偉
(中共南京市委黨校 經濟學教研部,江蘇 南京 210046)
制造業(yè)高質量發(fā)展是新發(fā)展階段提高制造業(yè)供給體系質量,推動國內消費結構升級,應對國際市場競爭的必然要求。倡導和弘揚工匠精神,是推動我國制造業(yè)高質量發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。2016年我國政府工作報告中首次提出“培育精益求精的工匠精神”,工匠精神的價值被高度重視,工匠精神也從行業(yè)話語轉化為政策話語,成為國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。推進中國制造業(yè)高質量發(fā)展,亟須在制造業(yè)發(fā)展的各個環(huán)節(jié)嵌入工匠精神,鼓勵制造業(yè)企業(yè)潛心于技術創(chuàng)新、產品研制和品牌創(chuàng)造,提升“中國制造”的產業(yè)品質和國際競爭力。工匠精神是指在特定的生產方式和組織形式下,工匠或勞動者在生產過程中形成的認同、敬畏并專注于所從事行業(yè)的職業(yè)態(tài)度和行為習慣,為技藝改進和生產創(chuàng)新竭盡全力的工作理念和精神。從工匠精神對制造業(yè)高質量發(fā)展的現(xiàn)實影響來看,現(xiàn)有研究普遍從工匠精神的精益求精、專注堅守和傳承創(chuàng)新等三個維度分析其作用于制造業(yè)發(fā)展的內在機理(1)楊俊青,李欣悅,邊潔:《企業(yè)工匠精神、知識共享對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響》,《經濟問題》,2021年第3期。(2)彭維鋒:《新時代勞模精神、勞動精神、工匠精神的理論內涵與實踐導向》,《江西社會科學》,2021年第5期。。誠然,人類歷史中沉淀下來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)高質量發(fā)展的深層次訴求。工匠精神不只是代表一種生產理念和精神,更是制造業(yè)轉型發(fā)展的重要影響因素。傳承創(chuàng)新的工匠精神為制造技術革新提供了精神動力和制度約束,而創(chuàng)新通過外部因素增強企業(yè)競爭優(yōu)勢,成為知識溢出效應的一種機制(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,建設制造強國的關鍵??萍紕?chuàng)新、工業(yè)基礎能力、信息化與工業(yè)化整合水平的正向演進,都離不開工匠精神(4)潘競田:《從時代需求看工匠精神的培育路徑》,《國家治理》,2017年第7期。。弘揚工匠精神不但是制造業(yè)從速度到效益、從舊動力到新動力更迭轉換的內在基礎,而且是我國制造業(yè)向全球產業(yè)價值鏈中高端攀升,改善產品供給端與需求端不匹配的內生動力(5)張潤君:《弘揚工匠精神的時代意義》,《中國社會科學報》,2018年9月13日。。
既有研究表明,多數(shù)文獻側重于理性研究和價值判斷,實證研究相對較少。部分學者雖然構建了工匠精神與產品質量(6)程虹等:《工匠精神的不足導致產品質量不高:中國企業(yè)員工匹配數(shù)據(jù)調查》,《宏觀經濟質量》,2016年第4期。、制造業(yè)出口競爭力(7)高寧廣:《工匠精神對中國制造業(yè)出口競爭力的影響分析》,北京郵電大學碩士學位論文,2018年。和企業(yè)環(huán)境績效(8)唐國平等:《工匠精神提升了企業(yè)環(huán)境績效》,《山西財經大學學報》,2019年第5期。等問題的計量模型,但僅從這些角度觀察,存在因變量指標結構單一的問題,無法較為完整、準確地反映工匠精神與制造業(yè)高質量發(fā)展的數(shù)量關系。本文合理構建了工匠精神指數(shù)測度指標體系和制造業(yè)高質量發(fā)展指標體系,更加全面地測度工匠精神與我國制造業(yè)高質量發(fā)展的內在關聯(lián)。
(一)工匠精神指數(shù)測度指標體系構建
根據(jù)學界對工匠精神問題的研究,從精益求精、專注堅守和傳承創(chuàng)新等三個維度,挖掘工匠精神在制造業(yè)高質量發(fā)展中的典型社會化表現(xiàn),構建工匠精神指數(shù)測度指標體系,準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
選取工藝設計、技術改造和行業(yè)標準等3個要素指標,利用實用新型專利申請數(shù)、外觀設計專利申請數(shù)、技術改造經費支出和形成國家或行業(yè)標準數(shù)等數(shù)據(jù)指標進行指數(shù)測算。
2.專注堅守維度
采用專業(yè)能力、行業(yè)專注度和品牌塑造等3個要素指標,選擇職業(yè)技術教育經費投入、高技能職業(yè)人才培養(yǎng)數(shù)量占比、投資增長率占比和商標申請數(shù)等制造業(yè)數(shù)據(jù)指標進行指數(shù)測算。
3.傳承創(chuàng)新維度
選擇研發(fā)水平、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新強度等3個要素指標,利用企業(yè)研發(fā)機構數(shù)量、研發(fā)機構高層次創(chuàng)新人才比重、企業(yè)R&D經費、R&D人員折合全時當量、政府資金、R&D經費投入強度和有創(chuàng)新活動的企業(yè)數(shù)量占比等數(shù)據(jù)指標進行指數(shù)測算。
工匠精神指數(shù)測度的指標選擇,充分考慮工匠精神在現(xiàn)代生產條件下所呈現(xiàn)出來的典型化特征,結合其現(xiàn)實表現(xiàn)和可量化的原則,選擇了包括“實用新型專利申請數(shù)”在內的15個可測度的數(shù)據(jù)指標作為評價指標體系的指標層,并將數(shù)據(jù)指標合成為包括“工藝設計”在內的9個要素指標作為評價指標體系的要素層,在要素指標的基礎上合成包括“精益求精”在內的3個準則指標作為評價指標體系的準則層(見表1)。
表1 省域工匠精神指數(shù)測度指標體系
(二)數(shù)據(jù)說明及研究方法
1.數(shù)據(jù)說明
根據(jù)中國省域工匠精神指數(shù)測度指標體系中的數(shù)據(jù)指標,考慮指標數(shù)據(jù)的可得性,利用2011年至2018年除香港、澳門、臺灣、西藏(西藏的制造業(yè)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)缺失嚴重,不能與工匠精神指數(shù)測度指標組成等維度的面板數(shù)據(jù))外的30個省域的樣本數(shù)據(jù),測算我國不同區(qū)域工匠精神指數(shù)。本文研究數(shù)據(jù)主要來源于2012年至2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國高科技產業(yè)統(tǒng)計年鑒》和2012年至2016年《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》等。
2.研究方法
本文省域工匠精神指數(shù)測度采用客觀賦權法——熵值法,該賦權方法是根據(jù)各項指標觀測值所提供的信息的大小來確定指標權重。熵值法計算步驟如下:
設有m個待評方案,n項評價指標,構成原始指標數(shù)據(jù)矩陣X=(Xij)m×n,其中,xij為第i個地區(qū)第j個指標對應的數(shù)值。由于收集的指標體系中的數(shù)據(jù)指標存在負數(shù),需要對數(shù)據(jù)做非負化處理。首先對所有指標的熵值進行計算:
(1)將各指標同度量化,第j項指標下第i個方案占該指標的比重Pij
(j=1,2,…,m)
(2)計算第j項指標的熵值ej
(3)計算第j項指標的差異系數(shù)gi
gi=1-ei,0≤gi≤1
(4)根據(jù)指標計算得出的信息熵,求各數(shù)據(jù)指標的權重wj
(5)計算各方案綜合得分Si
(三)指標權重及工匠精神指數(shù)計算結果
1.指標權重計算
全省不動產登記窗口作風問題專項整治工作取得階段性成效(陳幸德等) ..................................................11-19
根據(jù)熵值法的計算原理和步驟,利用指標層數(shù)據(jù)指標的數(shù)值,計算出測度指標體系中各指標的權重值(見表2)。
表2 省域工匠精神指數(shù)測度指標權重值
2.工匠精神指數(shù)測度
根據(jù)測度指標體系中數(shù)據(jù)指標權重,對指標層數(shù)據(jù)加權求和,可得要素層指標得分,再計算出準則層指標得分,進而得出工匠精神指數(shù)的計算結果。從測算結果來看,2018年全國工匠精神指數(shù)均值達到0.4329,相較于2011年增長了7.91%,工匠精神指數(shù)總體呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。隨著我國制造業(yè)高質量發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施,工匠精神在我國制造業(yè)發(fā)展領域的彰顯程度日益深化。但因我國幅員遼闊,省域間經濟發(fā)展水平差異較大,發(fā)達與欠發(fā)達地區(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。
(一)制造業(yè)高質量發(fā)展指標體系構建
根據(jù)制造業(yè)高質量發(fā)展的內在要求,借鑒制造業(yè)發(fā)展實踐的國內外經驗,堅持系統(tǒng)性、可比性和數(shù)據(jù)可測度的原則,從速度效益、產業(yè)優(yōu)化、技術創(chuàng)新、人力資源和綠色發(fā)展等5個維度,構建省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標體系(見表3)。
表3 省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標體系
(二)數(shù)據(jù)來源和測度方法
研究樣本數(shù)據(jù)的時間范圍為2011年至2018年,研究樣本區(qū)域包括除香港、澳門、臺灣和西藏(西藏的制造業(yè)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)缺失嚴重)以外的30個省(自治區(qū)、市)。數(shù)據(jù)來源于2012年至2019年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國高科技產業(yè)統(tǒng)計年鑒》和2012-2019年《分省(區(qū)、市)萬元地區(qū)生產總值能耗降低率等指標公報》、中經產業(yè)研究院數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局網站等。省域制造業(yè)高質量發(fā)展指標的權重確定仍采用客觀賦權法——熵值法,即根據(jù)各項指標觀測值所提供的信息的大小來確定指標權重。指標權重確定后,對指標層數(shù)據(jù)加權求和,可計算準則層得分,進而求得省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標的最終得分。
(三)確定權重和測算結果
根據(jù)熵值法,利用2011-2018年30個省域的指標數(shù)據(jù),確定制造業(yè)高質量發(fā)展指標層和準則層的權重(見表4),并計算出省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標的最終結果(見表5)。
表4 省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標權重值
表5 省域制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標測度結果
(一)Panel-Tobit模型設定
本文利用面板數(shù)據(jù)(Panel Data)模型計量分析工匠精神與制造業(yè)高質量發(fā)展之間的關系。同截面數(shù)據(jù)與時間序列相比,面板數(shù)據(jù)可以從不同時間和空間多方位反映數(shù)據(jù)信息,能更好地識別和度量不可發(fā)覺的效應,有助于建立和檢驗更有效的行為模型。面板數(shù)據(jù)模型可以控制不可觀測經濟變量導致的最小二乘法估計偏差,比截面數(shù)據(jù)模型的參數(shù)樣本估計更準確。相比于時間序列模型,面板數(shù)據(jù)模型能夠通過擴大樣本信息,降低經濟變量間的共線性,提高估計量的有效性,更為準確地反映現(xiàn)實經濟活動。
制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標作為被解釋變量,由于其數(shù)值為相對得分,取值范圍在0-1之間,傳統(tǒng)線性回歸模型的估計結果可能有偏且不一致,應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題(9)周華林,李雪松:《模型估計方法與應用》,《經濟學動態(tài)》,2012年第5期。,能夠解決受限或截斷因變量模型構建的現(xiàn)實約束?;谏鲜龇治觯疚睦脤彶槟P?Tobit)設定面板數(shù)據(jù)模型為:
其中, Yit為受限因變量,代表制造業(yè)高質量發(fā)展指標,αi為截距項向量,反映個體差異性,βj為解釋變量的參數(shù),εit~(0,σ2)是隨機擾動項,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)及指標體系中準則層的三個指標,即精益求精(JYQJ)、專注堅守(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的普遍做法,針對性地選取除工匠精神以外的影響制造業(yè)高質量發(fā)展的其它因素,如生產要素、產業(yè)水平和外部環(huán)境等。考慮到測度工匠精神的指標體系中,已將部分勞動、資本和技術等生產要素納入,故不再將生產要素列為控制變量,避免指標重合及估計模型變量的共線性問題。另外,研發(fā)投入、外商直接投資、政府支出及產業(yè)政策等影響因素的部分指標也已列入工匠精神指數(shù)的測度指標體系之中,所以面板數(shù)據(jù)回歸模型的控制變量選擇為:其一,消費水平(XFSP),數(shù)據(jù)采用社會消費總額除以區(qū)域年末總人口數(shù)的比值;其二,國際需求(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。
被解釋變量為相對得分,解釋變量則不宜采用總量指標,應該采用對數(shù)和相對數(shù)作為解釋變量。由于自變量和控制變量中,除消費水平(XFSP)為總量指標外,其它變量均為結構性指標,故直接建立如下對數(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)在前文中已有測算結果,控制變量數(shù)據(jù)均來自2012-2019年《中國統(tǒng)計年鑒》,價值指標均剔除物價水平變動的影響,貿易出口數(shù)據(jù)按當年平均匯率折算。
(二)模型選擇與估計方法
面板數(shù)據(jù)模型可以分為混合估計模型、隨機效應模型和固定效應模型,不同估計模型基于截距項αi的不同假定。從時間和截面上看,不同αi之間若都沒有顯著性差異,則為混合估計模型;而對于不同的截面或時間序列,若模型的截距項αi也不同,則為固定或隨機效應模型;如果截距項和解釋變量之間不相關,則為隨機效應模型?;旌瞎烙嬆P秃碗S機效應模型是Panel-Tobit模型的兩種常用形式,選擇混合或隨機效應模型,可以根據(jù)LR(likelihood ratio)檢驗(似然比檢驗)的結果進行判斷。利用被解釋變量和解釋變量指標數(shù)據(jù)對模型(1)和模型(2)進行LR檢驗:
根據(jù)LR檢驗結果(見表6),統(tǒng)計量P值均為0.000<0.01,在1%的顯著性水平下拒絕不存在個體效應的虛無假設,即拒絕混合估計模型,應該采用隨機效應的面板隨機Tobit模型。再者,Panel-Tobit模型是因變量受限模型,對受限被解釋變量模型進行回歸分析,使用最小二乘法(OLS)難以得到一致的估計結果(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,所以采用最大似然法進行模型估計,并利用STATA 16.0軟件計算參數(shù)值。
表6 模型設定檢驗結果
(三)模型估計結果和分析
根據(jù)模型(1)和模型(2)估計數(shù)據(jù)(見表7),Wald檢驗值和對數(shù)似然值(兩個模型的對數(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。模型的個體效應標準差σμ和隨機干擾項標準差σe數(shù)值較小,表明模型個體值相對集中,均數(shù)對總體數(shù)據(jù)有較強的代表性。兩個模型控制變量回歸系數(shù)的顯著程度相同,系數(shù)的正負值基本接近,表明模型估計結果的穩(wěn)健性較強,回歸結果可信度高。
表7 模型估計結果
從模型(1)的估計結果來看,解釋變量工匠精神(GJJS)在1%的水平上通過顯著性檢驗,并且該變量的回歸系數(shù)(11)由于Tobit模型的回歸系數(shù)不具有特定的經濟含義,必須將系數(shù)轉化為體現(xiàn)數(shù)量效應的邊際效應,才能解釋自變量與因變量之間的影響效應。因解釋變量的系數(shù)沒有實際的經濟意義,故不做分析說明。為正數(shù),說明對我國制造業(yè)高質量發(fā)展具有積極的正向影響。隨著我國制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施,生產要素已經突破了成本、價格和資源優(yōu)勢的約束,工匠精神內在要求的質量、技術和品牌等要素逐漸成為我國制造業(yè)發(fā)展中的重要內容,為我國制造業(yè)高質量發(fā)展提供了現(xiàn)實基礎。從模型(2)的估計結果來看,專注堅守(ZZJS)和傳承創(chuàng)新(CCCX)兩個變量都通過了顯著性檢驗,說明對制造業(yè)高質量發(fā)展存在顯著影響;并且兩個變量的系數(shù)均為正數(shù),表明這兩個維度下的工匠精神對制造業(yè)高質量發(fā)展存在正向效應。弘揚專注堅守和傳承創(chuàng)新的工匠精神,有助于強化制造業(yè)專業(yè)生產能力、提升行業(yè)專注度和深耕品牌培育,并對研發(fā)機構水平的提升、制造業(yè)創(chuàng)新投入的增加、社會創(chuàng)新強度的提高和創(chuàng)新產出的擴大存在正向促進作用,進而對制造業(yè)高質量發(fā)展產生積極的內在效應。精益求精(JYQJ)變量的估計系數(shù)為正數(shù),未通過顯著性檢驗,對制造業(yè)高質量發(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計、技術改造和行業(yè)標準,是提升制造業(yè)產業(yè)附加值和產品質量的重要驅動因素,但相比于技術創(chuàng)新和品牌創(chuàng)建對制造業(yè)高質量發(fā)展的顯著推動作用,呈現(xiàn)出較為弱化的正向效應。在模型(1)和模型(2)的估計結果中,消費水平(XFSP)、國際需求(GJXQ)和工業(yè)化水平(GYHL)三個控制變量,無論是顯著性還是回歸系數(shù)正負值,都呈現(xiàn)出了較為一致的結果,這也從側面表明設定模型的回歸結果相當穩(wěn)健。
研究結果表明,工匠精神對制造業(yè)高質量發(fā)展存在顯著的正向影響,倡導和弘揚工匠精神是推進我國制造業(yè)高質量發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。特別是專注堅守和傳承創(chuàng)新兩個維度下的工匠精神對制造業(yè)高質量發(fā)展有積極的內在效應。發(fā)揮工匠精神在我國制造業(yè)高質量發(fā)展中的積極作用,除了提升制造業(yè)產業(yè)附加值和產品質量外,關鍵是培養(yǎng)高質量工匠型人才,提升技術創(chuàng)新能力,加大品牌創(chuàng)建力度,推進我國制造業(yè)轉型發(fā)展。
一是實施技能人才戰(zhàn)略,保障制造業(yè)人才供給。在國家層面加強謀劃和布局,強化技能人才戰(zhàn)略實施的頂層設計,以供給側結構性改革為契機,以精致生產和技術創(chuàng)新為牽引,以工匠精神為動力,實施工匠培育工程,建設支撐中國經濟轉型和制造業(yè)高質量發(fā)展的新型技術人才隊伍(12)潘曉燕:《實施工匠戰(zhàn)略 建設中國完美》,《紅旗文稿》,2016年第11期。。進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)教育和培訓體系。優(yōu)化技能人才評價激勵環(huán)境,構建激發(fā)技能人才內在創(chuàng)造潛能的動力機制。二是強化自主創(chuàng)新能力,提升制造業(yè)競爭實力。持續(xù)深化科技體制改革,優(yōu)化科技資源過度競爭化的配置方式,擺脫過于行政化的科技評價制度。推進科技資源配置市場化進程,強化企業(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)新中的結構性效能,提高創(chuàng)新主體協(xié)同供給效率,建立多元創(chuàng)新主體融合發(fā)展的技術創(chuàng)新體系(13)習近平:《決勝全面建成小康社會 奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利》,《人民日報》,2017年10月19日。。進一步加大基礎研究領域經費投入,引導企業(yè)將更多的創(chuàng)新資源投入基礎研究,積極尋求國際協(xié)同創(chuàng)新的合作途徑,強化我國基礎研究和應用基礎研究。三是發(fā)展智能制造技術,提高制造業(yè)智能化水平。進一步強化智能制造發(fā)展的頂層設計和規(guī)劃引領,明確“智能發(fā)展”戰(zhàn)略目標、發(fā)展重點和發(fā)展路徑,建立健全我國智能制造發(fā)展的支撐體系,實現(xiàn)制造業(yè)重點產業(yè)的智能轉型(14)工業(yè)和信息化部、財政部:《關于印發(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),2016年12月8日。。強化共性技術的研發(fā)和推廣,支持智能制造技術和裝備產業(yè)化發(fā)展,提升智能制造的支撐能力(15)李金華:《改革開放進程中的中國制造業(yè)發(fā)展格局》,《東南學術》,2018年第4期。。四是加強質量品牌建設,推進制造業(yè)高質量發(fā)展。加大對制造業(yè)核心基礎零部件和關鍵基礎材料創(chuàng)新的攻關力度,建設工業(yè)產品質量控制室和質量監(jiān)督檢驗中心(16)張延:《先進質量觀視角下制造業(yè)高質量發(fā)展路徑探究》,《質量探索》,2019年第1期。。完善制造業(yè)產品質量監(jiān)管體系,發(fā)揮核心制造技術突破和質監(jiān)體系對產品質量提升的促進作用。同時,制定國家品牌發(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)揮重點領域企業(yè)品牌培育的示范效應,提高品牌國際化的運營能力和中國制造業(yè)品牌的國際影響力。