付 森

(寧夏大學 經(jīng)濟管理學院，銀川 750021)

2018年至2019年，寧夏回族自治區(qū)在自治區(qū)黨委和政府的堅強領導下，全區(qū)以習近平總書記的新時代特色社會主義思想為指導。全年全區(qū)實現(xiàn)了生產(chǎn)總值3 700億元，比上年增長7.0%，全區(qū)人均生產(chǎn)總值54 094元，比上年增長6.0%。同時以制造業(yè)為主體的工業(yè)比上年增長8.1%，高于GDP的增長率。由此可見制造業(yè)對寧夏回族自治區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起到了舉足輕重的作用，寧夏經(jīng)濟能否保持健康穩(wěn)定的發(fā)展，很大程度取決于制造業(yè)的發(fā)展。目前為止，我國制造業(yè)對外技術依賴程度達到50%以上，遠高于發(fā)達國家的5%，制造業(yè)的技術創(chuàng)新水平已經(jīng)成為該產(chǎn)業(yè)結構升級和競爭力提升的瓶頸。所以研究寧夏制造業(yè)的創(chuàng)新效率，對于提升制造業(yè)技術創(chuàng)新水平具有理論和實踐的重要意義。本文采用數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)，以運籌學為理論，測評各個決策單元(DMU)之間的相對有效性，再通過BCC模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型測算出投入產(chǎn)出效率。本文在研究寧夏制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率及其增長的原因的基礎上，深入分析投入指標與產(chǎn)出績效的關系，與企業(yè)科技創(chuàng)新績效評價方法相結合，為我區(qū)制造業(yè)優(yōu)化自身資源配置、提高科研創(chuàng)新效率提供可操作的方案和建議。

1 文獻綜述

近年來，國內(nèi)外學者對我國制造業(yè)的生產(chǎn)率進行了全面的研究，研究成果頗為豐碩。李松青、蔣智偉選取了湖南省上市龍頭企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行全要素生產(chǎn)率分析，從動態(tài)模型指導這些上市公司應當在企業(yè)規(guī)模、投入產(chǎn)出配置方面如何調整[1]。商傳磊等基于2006-2015年我國省份的面板數(shù)據(jù)，通過DEA-Malmquist模型從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度分析了我國物流業(yè)全要素能源效率[2]。得出結論我國的物流業(yè)全要素生產(chǎn)效率較低，需要提升技術進步指數(shù)來提高生產(chǎn)率。于剛、張智晴用DEA模型對2016年國內(nèi)15家商業(yè)銀行的生產(chǎn)率指數(shù)進行了分析，研究發(fā)現(xiàn)上市銀行的純技術效率普遍偏高，國有銀行的規(guī)模效率制約了經(jīng)營效率[3]。文中又結合Malmquist指數(shù)模型的研究得出結論，國有銀行應當優(yōu)化自身規(guī)模，股份制商業(yè)銀行可適當進行分支機構的擴張。張永安、魯明明以我國高技術制造業(yè)下屬行業(yè)為對象，運用DEA-Malmquist指數(shù)法分析每個行業(yè)動態(tài)效率變化值，結合熵值法確定投入權重，并運用灰色關聯(lián)分析法研究投入和產(chǎn)出的相關性[4]。得出結論，我國高技術制造業(yè)近年來創(chuàng)新效率發(fā)展態(tài)勢較好，技術創(chuàng)新能力和指標投入強度起決定性因素。劉秉鐮、李清彬用DEA模型分析了我國196個城市在1990-2006期間生產(chǎn)率的動態(tài)變化[5]。研究發(fā)現(xiàn)該生產(chǎn)率變化呈現(xiàn)出三個上升波峰兩個波谷，并且北京、上海的生產(chǎn)率上升改善幅度最大，東北地區(qū)改善幅度最小。得出結論我國城市經(jīng)濟增長還處于上升階段，利用效率整體偏低。Azadeh等運用數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)、主成分分析法(PCA)和數(shù)值分類(NT)等方法對能源制造業(yè)的總能效進行評估和優(yōu)化[6]。通過相關實驗驗證了模型的有效性，并應用超效率DEA模型進行靈敏度分析，對能源制造業(yè)的總能效進行測算，對能耗進行優(yōu)化。劉云楓、周健明用DEA-Malmquist指數(shù)法研究了1997-2006年期間，北京制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率[7]。得出結論，北京的全要素生產(chǎn)率年均增長為10.2%，技術進步推動了TFP的增長，但是技術效率的衰退起到了負面影響。因此要提升企業(yè)管理水平，加大制造業(yè)布局調整，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模經(jīng)濟以及協(xié)同效應。張昊、王飛使用DEA模型和Malmquist指數(shù)法的合成模型對全要素生產(chǎn)率進行測算，著重分析技術效率和技術進步對TFP的影響[8]。并且通過軟件SPSS17.0對技術效率、技術進步與全要素生產(chǎn)率進行顯著性分析。得出結論制造業(yè)企業(yè)不僅要注重技術的提升，還應更加重視技術效率的提升。趙萌運用并聯(lián)決策單元的動態(tài)DEA方法，在已有的效率評價基礎上考慮時間維度對生產(chǎn)率的影響，推演出更具有應用價值的動態(tài)DEA效率評價方法[9]。并用該方法對我國8個經(jīng)濟區(qū)域四大類制造業(yè)生產(chǎn)投入指標進行測算。得出結論我國制造業(yè)生產(chǎn)效率未達到最優(yōu)，低外向度產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率增長更快，高外向度低勞動密集型產(chǎn)業(yè)是我國制造業(yè)效率提升的“短板”，并著重分析了區(qū)域差異帶來的影響。Li Ke等用改良的Malmquist模型衡量了“十一五”期間中國制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率[10]。采用三階段數(shù)據(jù)包絡分析法，衡量政府措施對綠色生產(chǎn)率的影響。得出結論中國制造業(yè)的生產(chǎn)是以大量的能源使用和二氧化碳排放為代價的。所以大力推廣使用節(jié)能技術、淘汰落后的產(chǎn)能、減少產(chǎn)能過剩等節(jié)能政策對中國制造業(yè)綠色發(fā)展有重要意義。魏權齡、馬立杰在文章中詳細介紹了數(shù)據(jù)包絡分析法和該方法在經(jīng)濟學中的深刻含義[11-13]。并且介紹了DEA研究的歷史、發(fā)展和現(xiàn)狀，同時對DEA模型做出了擴展。文獻中利用大量成功案例，說明了數(shù)據(jù)包絡分析法的廣泛性和適用性，將運籌學和數(shù)學的知識應用到經(jīng)濟學和管理科學的研究中去。

2 研究模型

目前為止，分析企業(yè)或者生產(chǎn)機構效率的方法很多，從技術上可以大致分為參數(shù)分析法和非參數(shù)分析法兩大類。其中參數(shù)分析法需要計算出生產(chǎn)函數(shù)再計算生產(chǎn)率，根據(jù)假設選定不同的生產(chǎn)函數(shù)并對參數(shù)進行估計，常用的方法有隨機前沿法(SFA)、“索洛余值法”、計量經(jīng)濟學法等。非參數(shù)法不需要設定具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，摒棄了參數(shù)法中較為復雜的生產(chǎn)函數(shù)設定、參數(shù)估計等環(huán)節(jié)，使該方法的運用更為普遍，對樣本容量的要求也更低。其中數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)和指數(shù)法等是典型的非參數(shù)法。

數(shù)據(jù)包絡分析法(Date Envelopment Analysis)是經(jīng)濟學、運籌學、數(shù)學和管理科學交叉研究的一個全新領域，該方法是評價同類部門或者單位間的相對有效性的方法之一。DEA是由美國運籌學家A.Charnes和A.Cooper等人于1978年首先提出的，主要思想是把每一個被研究的同類單位稱為一個決策單元(DMU)，每個決策單元有多個輸入和輸出，保持每個決策單元的輸入和輸出不變，借助最優(yōu)化方法中線性規(guī)劃的知識計算出相對有效的前沿面，為了比較每個決策單元(DMU)偏離前沿面的程度，將每一個DMU投影到該前沿面上并通過定量分析計算出投入產(chǎn)出效率。DEA最常用的模型有CCR和BCC模型，其中CCR模型假設所有決策單元都處于最優(yōu)，規(guī)模收益不變。BCC模型則是用來分析規(guī)模收益可變的效率問題。

2.1 可變規(guī)模報酬DEA模型

假設有n個單位，稱之為“決策單元”(Decision Making Units)，可簡記為DMUj(j=1,2,…n)。每一個DMU都有i種投入(input)以及j種產(chǎn)出(output)，可以定義輸出向量和輸出向量Xi,Yi:

Xj=(x1j,x2j,x3j,…,xmj)T:Yj=(y1j,y2j,y3j,…,ysj)T。

并且在生產(chǎn)過程中，各種輸入和輸出的重要性和地位不同，所以要賦予他們恰當?shù)臋嘀?，我們可以賦予xj的權重vj，yk的權重為uj，設輸入和輸出的權重向量分別為：

為第j個決策單元DMUj的效率評價指數(shù)?？傻玫紺CR模型(分式規(guī)劃)：

再利用Charnes和 Cooper對分式規(guī)劃的線型變換：

可以將CCR模型的分式形式化為等價的線性規(guī)劃，并取該線性規(guī)劃的對偶形式，可得到:

在該CCR模型的基本結構中，θ表示決策單元DMUj的有效值。并且引入松弛變量S+，S-和非Archimedes無窮小量ε，λj是決策單元第j個決策單元的組合比例。該模型的有效性標準如下：①當θ=1,S+=S-=0時該決策單元為純技術有效，投入產(chǎn)出比例達到最優(yōu)。②當θ=1,S+或S-≠0時該決策單元為純技術效率弱有效。③當θ<1,S+，S-≠0時該決策單元純技術效率無效。

2.2 Malmquist 指數(shù)模型

Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)是1953年由Malmquist提出的，此后Caves，Charnes等人將其廣泛應用于全要素生產(chǎn)率的測算。Malmquist指數(shù)利用距離函數(shù)來計算投入和產(chǎn)出的效率，能夠更好地刻畫決策單元效率的動態(tài)變化。該模型通常假定投入要素不變，從產(chǎn)出最大化的角度，把每一個決策單元與最佳的前沿面進行比較，建立生產(chǎn)率的動態(tài)模型。Malmquist指數(shù)不但可以度量決策單元的動態(tài)生產(chǎn)率，還可以將生產(chǎn)效率分解為技術進步、規(guī)模效率變動和技術效率改進等指數(shù)，能更好的描述企業(yè)R&D績效的動態(tài)變化等。

為了避免不同時期選擇產(chǎn)生的差異性，Caves等仿照Fisher的理想指數(shù)構造方法，取上面兩式的幾何平均值得到了從時期t到時期t+1的生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)=

若該函數(shù)的計算值大于1，則說明全要素生產(chǎn)率從時期t到時期t+1是在增長的。

根據(jù)上述處理得到的Malmquist指數(shù)具有較為良好的性質，F(xiàn)are在VRS假設下將Malmquist指數(shù)分為解技術效率變化指數(shù)(Ech)和技術進步指數(shù)(Tch)的乘積數(shù)學表示如下：

M0(xι+1,yt+1,xt,yt)=

其中的技術效率變化指數(shù)(Ech)還可以進一步分解為純技術效率指數(shù)(Pch)和規(guī)模效率指數(shù)(Sech)的乘積數(shù)學表示如下：

又因為全要素生產(chǎn)率指數(shù)(TFPch)可分解為技術進步指數(shù)(Tch)和技術效率變化指數(shù)(Ech)的乘積，可得出如下關系式：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)=TFPch=Tch×(Sech×Pch)=Tch×Ech

若Tch>1，則說明全要素生產(chǎn)率是增長的，反之表示下降。技術進步指數(shù)(Tch)反映的是新知識、新技術、新的發(fā)明創(chuàng)造和新的管理模式等對人們的經(jīng)濟活動水平的提高程度，那么如果Tch>1則說明技術進步，反之則說明技術退步。Ech即技術效率變化指數(shù)即給定一組投入要素，其中一個決策單元的實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之比，反映了被評價的決策單元在投入一定的情況下取得最大產(chǎn)出的能力。若Ech>1代表技術效率提高，反之則表明降低。Sech反映出規(guī)模效率的變化情況，若Sech>1，表示規(guī)模效率的優(yōu)化，反之表示規(guī)模效率的惡化。

Pch反映純技術效率的變化，表示了被評價對象技術運用水平的效果，若Pch>1則表示技術運用水平提高，反之表示下降。綜上分析可知，當Tch、Ech、Sech、Pch與TFPch變化趨勢一致時，如果前四者大于1，則表示對TFPch的增長有促進作用，反之則有阻礙作用。

3 數(shù)據(jù)來源和處理

本文利用上文中介紹的模型進行數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)來源于2009-2018版《寧夏統(tǒng)計年鑒》，選取了十個行業(yè)包括：①農(nóng)副食品加工業(yè)；②食品制造業(yè)；③石油煤炭及其他燃料加工業(yè)；④化學原料和化學制品制造業(yè)；⑤非金屬礦物制品業(yè)；⑥黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)；⑦金屬制品業(yè)；⑧通用設備制造業(yè)；⑨電氣機械和器材制造業(yè)；⑩電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)。這些行業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值占到了寧夏回族自治區(qū)制造業(yè)總產(chǎn)值的80%以上，是寧夏制造行業(yè)的主要組成部分，所以研究這個十個行業(yè)的全要素生產(chǎn)率對寧夏制造業(yè)的發(fā)展有重要的意義。

對于生產(chǎn)率模型的計算采用產(chǎn)出、勞動和資本三類變量指標。2009-2018年寧夏的10個制造業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)選取如下：①資本產(chǎn)出：選取工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出水平的價值指標；②資本投入：選取了十個行業(yè)的固定資產(chǎn)原價和流動資產(chǎn)合計作為兩類資金投入或占用的經(jīng)濟指標。③勞動力投入：選取了各行業(yè)從業(yè)人員的年均人數(shù)作為衡量勞動投入的數(shù)量指標。根據(jù)數(shù)據(jù)的選取有三種投入指標和一種產(chǎn)出指標，決策單元數(shù)量有10個，用于Malmquist指數(shù)分析的時期是2009-2018年。由于寧夏統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫中收集數(shù)據(jù)的偶然性和一些非人為因素，年鑒中出現(xiàn)了個別數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，所以為了保證數(shù)據(jù)的完整有效性，在避免誤差的基礎上采用合理外推法將數(shù)據(jù)補齊，具體方法是根據(jù)前后幾年的數(shù)據(jù)計算平均的增長率，然后合理估算出缺失的數(shù)據(jù)。由于從2019-2018年我國經(jīng)濟的通貨膨脹，為了分析的結構更加準確有效，在Malmquist指數(shù)分析之前根據(jù)2009-2018年的通貨膨脹率，以2018年的居民消費價格指數(shù)為標準對數(shù)據(jù)進行調整。最后使用DEA軟件DEAP2.1對寧夏制造業(yè)2009-2018十個行業(yè)的數(shù)據(jù)進行計算得出相關數(shù)據(jù)。

4 結果分析和討論

將使用DEAP2.1計算出的數(shù)據(jù)進行整合，得到表1-表2。再繪制出圖1為制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)按不同時期的分解，和圖2按不同行業(yè)的分解餅圖

4.1 2009-2018年寧夏制造業(yè)技術效率、技術進步和TFP的總體變化情況

總體上看，表1中的寧夏制造業(yè)的Malmquist指數(shù)表明，2009-2018年間，寧夏制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率以平均每年1.1%的速度增長，其增長速度穩(wěn)定。2009-2018十年的技術效率指數(shù)平均增幅為1.7%，純技術效率變化指數(shù)平均為0.8%，這兩個指標可以看出寧夏制造業(yè)的技術效率和純技術效率的進步不明顯，導致了全要素生產(chǎn)率的增幅不大。從不同的時期來看2009-2010年寧夏制造業(yè)的生產(chǎn)率指數(shù)較低(為0.908)，具體可以表現(xiàn)為技術進步不明顯(技術進步指數(shù)為0.895)。在之后的2010-2014年間，寧夏制造業(yè)的技術進步指數(shù)整體表現(xiàn)出強勁的增長勢頭，技術的進步推動了生產(chǎn)率的增長，在2010-2014年間全要素生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)出上漲趨勢。2014-2016年間技術進步指數(shù)偏低(分別為0.955和0.973)，而且純技術效率變化指數(shù)反映了制造業(yè)技術運用水平有限，反映了新的技術、新的發(fā)明創(chuàng)造和新的管理模式等沒有及時應用到生產(chǎn)中。技術效率變化的提高雖然在一定程度上彌補了技術進步和純技術效率變化對制造業(yè)整體創(chuàng)新效率的影響，但由于其增幅只有2.6%和2.3%，還是導致全要素生產(chǎn)率整體降低。在2016-2018年間技術效率進步明顯，尤其是2017-2018年技術進步更是增長了16.1%為過去10年的新高，說明了新的技術和新發(fā)明得到了更多的重視。雖然2016-2018年的技術進步指數(shù)和純技術效率變化指數(shù)對比之前幾年都有明顯的提高，但是規(guī)模效率指數(shù)明顯降低，2017-2018年規(guī)模效率指數(shù)降幅達11.9%。這表明在這期間寧夏制造業(yè)的資源的配置效率、資源利用效率和資源規(guī)模的協(xié)同效應未得到重視，說明寧夏制造企業(yè)的投入產(chǎn)出配置有待優(yōu)化。

表1 寧夏制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)按不同時期的分解(2009—2018年)

4.2 2009-2018年寧夏制造業(yè)的技術效率、技術進步和 TFP 在不同行業(yè)的表現(xiàn)

分析表2可知，在2009-2018期間大多數(shù)行業(yè)的生產(chǎn)率都有顯著的提高，部分行業(yè)的生產(chǎn)率呈現(xiàn)降低趨勢，其中農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)和通用設備制造業(yè)等行業(yè)生產(chǎn)率的增幅都在3%以上。根據(jù)技術進步指數(shù)可看出生產(chǎn)率的提升主要得益于寧夏制造業(yè)對高新技術發(fā)展的重視。其中化學原料和化學制品制造業(yè)和電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)的全要素生產(chǎn)率降低。以化學原料和化學制品制造業(yè)為例，該行業(yè)的技術效率指數(shù)倒退了5.1%，純技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)也都小于1，說明核心技術的應用和研發(fā)影響了該行業(yè)的發(fā)展?；瘜W類制品和熱電行業(yè)全要素生產(chǎn)指數(shù)較低可能和寧夏回族自治區(qū)近幾年工業(yè)綠色發(fā)展行動有關，全力打造了綠色生產(chǎn)模式保護了工業(yè)園區(qū)的生態(tài)環(huán)境。農(nóng)副食品加工業(yè)和食品制造業(yè)近十年的全要素生產(chǎn)率提升最為穩(wěn)定，主要得益于該行業(yè)規(guī)模效率指數(shù)和技術進步指數(shù)的穩(wěn)定提升。通過圖表還可以看出有一半行業(yè)的規(guī)模效率指數(shù)都低于1，規(guī)模效率指數(shù)的平均值也只有0.986，說明寧夏制造業(yè)企業(yè)在資源的配置效率、資源利用效率方面有待提高。

表2 寧夏制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)按不同行業(yè)的分解(2009-2018年)

4.3 結合圖表的綜合分析

通過圖1可以看出近十年寧夏制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長相對均衡，早期受全球金融危機的影響制造業(yè)的發(fā)展受阻，不過在之后的幾年又逐漸趨于穩(wěn)定。觀察折線圖的形狀可以發(fā)現(xiàn)2009-2018年技術進步效率指數(shù)和全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化軌跡大致相同，說明了技術效率決定了生產(chǎn)率。通過折線圖看出2016-2018年生產(chǎn)率增長穩(wěn)定，但是純技術效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)的變化差距增大。由模型原理可知純技術效率和規(guī)模效率是技術效率的分解，得出結論2016-2018年規(guī)模效率制約了技術效率的增長，企業(yè)過度投資或者投資不當造成了企業(yè)資源浪費、企業(yè)規(guī)模不經(jīng)濟等情況。通過圖2可以看出寧夏的通用設備制造業(yè)在2009-2018期間的發(fā)展最好，除了規(guī)模效率之外技術效率、技術進步和純技術效率變化都增長明顯，純技術效率變化指數(shù)更是增長高達8.7%。通用設備制造業(yè)如果進一步改善規(guī)模效率將在生產(chǎn)方面取得更大的突破?；瘜W原料和化學制品制造業(yè)相比其他行業(yè)生產(chǎn)率明顯不足，根據(jù)餅圖可以直觀看出該行業(yè)從規(guī)模效率到技術進步程度都有欠缺。

圖1 寧夏制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)按不同時期的分解

圖2 寧夏制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)按不同行業(yè)的分解

5 結論與建議

本文以近十年寧夏制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)為研究對象，采用DEA模型中的Malmquist指數(shù)對其技術創(chuàng)新效率進行分析。近十年來，寧夏回族自治區(qū)制造業(yè)大部分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率都有一定程度的提升，根據(jù)圖表分析出技術的進步是生產(chǎn)率提升的主要原因，而規(guī)模效率和技術效率的不足也對生產(chǎn)率的提高起到了抵消作用。從2009年起，隨著信息技術、互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展與成熟應用，寧夏制造業(yè)又加大引入了高新設備，使得生產(chǎn)率得到了明顯的提高。但是寧夏制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率對比大省市近十年的提升幅度還是有一定差距。

通過本文的實證分析給出如下幾點對策和建議：

1)政府層面：應當充分發(fā)揮政府職能作用，優(yōu)化寧夏制造企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，制定并且實施有利于企業(yè)創(chuàng)新的政策和戰(zhàn)略，成立專門的部門及投入專項的資金進行扶持。建立完整有效的科技人才引進機制，設法增加企業(yè)的R&D投入，從經(jīng)費和人員兩個角度解決寧夏制造企業(yè)的高技術創(chuàng)新投入過少的問題。建立完整的投融資制度，吸引更多的資金投入制造業(yè)中，引導企業(yè)提高管理水平和配套產(chǎn)品的研發(fā)水平。

2)企業(yè)層面：以企業(yè)為創(chuàng)新主體，加大企業(yè)研發(fā)投入力度，全力提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，有條件的企業(yè)應當建設自己的技術研發(fā)中心、工程技術研究中心、重點工程實驗室等研發(fā)機構。與此同時要完善企業(yè)產(chǎn)權制度，引導企業(yè)不斷提升層次。為了提高制造業(yè)核心競爭力，企業(yè)應加快運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)分析等技術開展研發(fā)設計與管理創(chuàng)新。以行業(yè)內(nèi)領先的企業(yè)為參照對象，逐步提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的管理水平，提高產(chǎn)品附加值，增強經(jīng)濟效益從而提升寧夏制造業(yè)的技術創(chuàng)新效率。同時企業(yè)在引進外國先進技術時，要盡快掌握新技術并投入生產(chǎn)，并且加強對新產(chǎn)品新技術的改造和創(chuàng)新，而不是停留在對原始技術的模仿，在追求經(jīng)營績效的同時提高企業(yè)創(chuàng)新績效。

3)行業(yè)層面：全力打造“產(chǎn)學研”合作創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，推進寧夏制造業(yè)實現(xiàn)集聚式發(fā)展，加強“產(chǎn)學研”一體化建設，打造規(guī)模優(yōu)勢。實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模經(jīng)濟以及協(xié)同效應，整合寧夏制造企業(yè)、高校和科研院所有技術資源與人才資源，培育完善裝備制造企業(yè)從技術研發(fā)到產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展培育體系，加速科技成果轉化。加快打造出一批技術先進、產(chǎn)業(yè)鏈完整、模式成熟的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展基地，壯大寧夏回族自治區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模。