基于SE-DEA-NT的高校協(xié)同創(chuàng)新效率分異研究

吳和成，李 犟

(南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，江蘇南京 211106)

1 研究背景

改革開放40年，我國的高等教育取得了長足進步，在經(jīng)濟和社會發(fā)展中扮演著越來越重要的角色。我國自2012年始實施“2011計劃”，即“高等學校創(chuàng)新能力提升計劃”， 旨在鼓勵高等學校同科研機構、行業(yè)企業(yè)開展深度合作，建立戰(zhàn)略聯(lián)盟，促進資源共享，在關鍵領域取得實質(zhì)性成果，實現(xiàn)高等學校創(chuàng)新能力的顯著與持續(xù)提升；加快以學科交叉融合為基礎的知識、技術集成與轉化，加快創(chuàng)新力量和資源整合與重組，促進政產(chǎn)學研用緊密結合，支撐國家經(jīng)濟和社會發(fā)展方式的轉變。高校承擔著國家創(chuàng)新體系建設的重擔，追求更多的創(chuàng)新產(chǎn)出是高校創(chuàng)新的基本任務。資源有限決定著資源分配具有較高的集中度，即其自然流向創(chuàng)效率效高，創(chuàng)新能力強的高校，企業(yè)在選擇合作者是也是如此。因此，研究高校協(xié)同創(chuàng)新效率及其分布狀況，對于充分利用創(chuàng)新資源，不斷提高高校研發(fā)能力具有重要意義。

已有研究主要關注高校協(xié)同創(chuàng)新績效、能力測度方法及其影響因素等問題。蔣興華[1]利用教育部認定的2011協(xié)同創(chuàng)新中心成員單位科研人員的調(diào)查數(shù)據(jù)，由回歸分析模型測度發(fā)現(xiàn)，人事管理制度、協(xié)同機制、協(xié)同伙伴條件、協(xié)同伙伴關系對協(xié)同創(chuàng)新績效均具有顯著的正向影響；政府支持對人事管理制度、協(xié)同機制、協(xié)同伙伴條件、協(xié)同伙伴關系與協(xié)同創(chuàng)新績效之間的總體影響關系具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用。鄭嘉琳[2]運用DEA方法測算了江西省代表性高校2012—2017年科技創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)大部分高校的科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率都不高；江西省高校突出的問題表現(xiàn)為科技創(chuàng)新研發(fā)人員投入和政府資金投入不足，以及鑒定成果數(shù)和產(chǎn)學研實際收入較低。尹潔等[3]利用江蘇省高校協(xié)同創(chuàng)新中心的調(diào)研數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，組織公民行為、組織承諾、知識價值、社會資本、團隊帶頭人顯著影響高校科研創(chuàng)新團隊知識共享績效。徐曉丹等[4]研究認為，高校協(xié)同創(chuàng)新激勵面臨第三方評價機制不健全、行政干預方式不恰當、人事管理制度不適應以及協(xié)同創(chuàng)新利益配置機制不完善等問題。提出要營造協(xié)同創(chuàng)新激勵環(huán)境，就應科學界定政府角色，優(yōu)化第三方評價，完善利益配置模式，創(chuàng)新人事制度等對策。吳紹芬[5]認為要把2011計劃落到實處,關鍵在于堅持整體協(xié)同創(chuàng)新、多元協(xié)同創(chuàng)新；以創(chuàng)新質(zhì)量和貢獻為導向，深化科技評價體制改革；以人才為核心要素,激發(fā)釋放協(xié)同創(chuàng)新活力。王美霞[6]利用2006—2015年中國30個省份的高校協(xié)同創(chuàng)新統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)高校協(xié)同創(chuàng)新能力不斷提升,但地區(qū)之間存在顯著差異,東部省份的高校協(xié)同創(chuàng)新能力要顯著強于中西部省份；省域高校協(xié)同創(chuàng)新能力存在正向空間相關性,高校協(xié)同創(chuàng)新能力接近的省份在地理空間上集聚分布。王莉等[7]認為2011計劃是地方高校提升創(chuàng)新能力的重要機遇。在建設過程中,要處理好三類關系：地方高校發(fā)展基礎與未來愿景的關系,高校發(fā)展目標與社會需求的關系,區(qū)域發(fā)展需求與國家戰(zhàn)略需求的關系。協(xié)調(diào)這三類關系,既需要加強對協(xié)同創(chuàng)新中心的培育,又需要適當規(guī)制。方煒等[8]將能力成熟度模型應用于高校的協(xié)同創(chuàng)新能力評估工作中,構建了能力成熟度評估指標體系和測評方法,并結合西安某高校協(xié)同創(chuàng)新實踐進行了實證研究。田冠軍等[9]從科學研究、人才培養(yǎng)、隊伍建設、效益評估和項目管控5個維度建立了協(xié)同創(chuàng)新視角下的高校科研項目績效評價指標體系。朱婭妮等[10]以高校的人、才、物三個方面為投入，以科研效益、經(jīng)濟效益、社會效益為產(chǎn)出，建立了高校協(xié)同創(chuàng)新中心績效評價的指標體系。王幫俊等[11]通過構建評價產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新績效的投入和產(chǎn)出指標，運用因子分析法提取出學研方創(chuàng)新能力、企業(yè)方創(chuàng)新能力和協(xié)同創(chuàng)新協(xié)同度3個協(xié)同創(chuàng)新績效主因子，并基于省域面板數(shù)據(jù)計算得到我國30個省級行政區(qū)(不含港、澳、臺、西藏地區(qū))的因子總得分。陳曉清等[12]認為制訂目標、研究問題、學科交叉、管理體制、運作機制、使用儀器和錘煉團隊這7個要素對于協(xié)同創(chuàng)新中心起著關鍵的作用。

已有文獻在高效協(xié)同創(chuàng)新績效、能力測度及其影響因素方面進行探索，但就高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布狀況、高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布差異、投入冗余分布特點等方面鮮有涉及。事實上，厘清高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布狀況、各高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布異同狀態(tài)，以及協(xié)同創(chuàng)新投入資源利用率改善方向，對于分類指導和差異化的高校協(xié)同創(chuàng)新效率提升方案設計有其意義，本文將在這些問題上展開研究。另外，本文選擇教育部直屬部分高校作為分析樣本，是考慮到教育部直屬高校基本都屬于雙一流建設高校，在高校協(xié)同創(chuàng)新活動中較為活躍，且代表了我國高校的創(chuàng)新水平。因而，得到的結論對于政策制訂有更好的參考價值。

2 模型、指標、數(shù)據(jù)與分析樣本

2.1 模型

數(shù)據(jù)包絡分析 ( Data Envelopment Analysis) 是使用數(shù)學規(guī)劃模型進行評價具有多個輸入、特別是多個輸出的“部門”或“單位”(稱為決策單元(decision making unit),簡記DMU)間相對有效性,根據(jù)對各DMU觀察的數(shù)據(jù)判斷DMU是否為DEA有效，本質(zhì)上是判斷DMU是否位于生產(chǎn)可能集的“生產(chǎn)前沿面上”[13]。

經(jīng)典DEA模型中的有效決策單元，就計算結果而言是無差異的, 即DEA有效的決策單元不能按照效率值加以區(qū)分，或者說，有效的決策單元之間是不可以按照效率值排序。實際上, DEA有效的決策單元之間也存在差異, 只是不能在經(jīng)典模型的計算結果中體現(xiàn)出來, 即模型對DEA有效的決策單元的差異“敏感性”不強。Andersen等[14]給出修改的DEA模型, 即所謂的超效率DEA模型, 可以將DEA有效的決策單元根據(jù)效率值排序。其基本思想是, 在評價第k個決策單元的DEA有效性時, 在約束條件中將此單元去掉, 從而計算得到在原模型下有效的決策單元的DEA最優(yōu)值在超效率DEA模型下的DEA最優(yōu)值大于1, 而在原模型下為非DEA有效的決策單元在超效率DEA模型下的DEA最優(yōu)值不變，因而超效率DEA模型解決了決策單元按效率排序的問題。

基于投入導向的超效率C2R模型的基本形式為[14]：

表示第j個決策單元的投入指標向量和產(chǎn)出指標向量。

2.2 投入產(chǎn)出指標設計

DEA模型作為用于多投入和多產(chǎn)出情形下綜合產(chǎn)出與綜合投入比測度的一種優(yōu)化方法，模型本身對投入和產(chǎn)出指標并無特殊限制。本文認為，就評價問題而言，針對目標的核心指標應納入模型中，但同時必須滿足數(shù)據(jù)可得性的原則。基于這一前提，根據(jù)教育部發(fā)布的高等學校科技統(tǒng)計資料匯編中用于度量高校協(xié)同創(chuàng)新活動的投入與成果的指標，結合文獻已有的做法，本研究有如下考慮：

按照經(jīng)濟學原理，從事某項生產(chǎn)活動的基本要素是勞動與資本，創(chuàng)新活動也不例外。因此，高校協(xié)同創(chuàng)新活動人和經(jīng)費是兩個基本投入變量。高校從事科學研究者與專門的研究機構不同，很多的教師只是在教學之余從事相關的研究和技術服務等工作，如果只是對從事研發(fā)的人員簡單計數(shù)，則難以度量實際工作量。因此，我們選擇研發(fā)人員全時當量作為從事協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)活動的人員投入指標。協(xié)同創(chuàng)新有別于通常的研發(fā)活動，企業(yè)、高校、研究機構、政府以及其他中介機構均參與其中，因此，我們將R&D 成果應用及科技服務全時人員也作為協(xié)同創(chuàng)新活動中的人員投入指標。高校協(xié)同創(chuàng)新經(jīng)費來源主要有兩個，即政府資金和企業(yè)資金。這兩類資金投入有其不同目的，在協(xié)同創(chuàng)新活動中發(fā)揮著各自的作用，因此，科技經(jīng)費中的政府資金和企業(yè)資金是我們選擇的兩個投入指標。基于協(xié)同創(chuàng)新活動的特點，我們也將R&D 成果應用及科技服務項目當年撥入經(jīng)費也選作為經(jīng)費投入指標。

協(xié)同創(chuàng)新活動的目的是獲得知識產(chǎn)出或具有市場前景的新產(chǎn)品或創(chuàng)新技術，因此，對于協(xié)同創(chuàng)新活動產(chǎn)出指標的設計，可從知識成果和技術成果兩個方面考慮。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性和文獻梳理，我們將發(fā)表的著作數(shù)、論文數(shù)、專利授權數(shù)、專利出售當年實際收入和技術轉讓當年實際收入作為高校協(xié)同創(chuàng)新活動效率評價的產(chǎn)出指標。

2.3 數(shù)據(jù)來源與樣本高校

本文所有數(shù)據(jù)均來自于《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》，且為目前可資利用的最新數(shù)據(jù)。

由于藝術類、語言類、財經(jīng)類、政法類等教育部直屬高校創(chuàng)新活動投入產(chǎn)出較低，《高等學校科技統(tǒng)計資料匯編》并沒有統(tǒng)計相關高校因而略去，再除去數(shù)據(jù)不全的高校，本文最終選擇分析的決策單元為教育部直屬的59所高校。

3 高校協(xié)同創(chuàng)新效率測度及其分布檢驗

3.1 高校協(xié)同創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率測度結果分析

由模型(1)，可以得到59個高校2012—2016年的協(xié)同創(chuàng)新投入產(chǎn)出超效率DEA值，其中，歷年有效的10所高校未列入表1。

表1 2012—2016年樣本高校協(xié)同創(chuàng)新投入產(chǎn)出超效率DEA值

表1(續(xù))

由計算結果可知，在分析期2012—2016年內(nèi)，有10所樣本高校，即清華大學、中國礦業(yè)大學(北京)、北京中醫(yī)藥大學、南開大學、陜西師范大學、華中師范大學、西南交通大學、江南大學、河海大學和中國海洋大學的協(xié)同創(chuàng)新績效表現(xiàn)為持續(xù)的高水平。以DAE模型的含義，這10所高校協(xié)同創(chuàng)新投入資源得到了充分利用，也反映了這10所高校在協(xié)同創(chuàng)新活動中有很強的創(chuàng)新資源利用并獲得較大產(chǎn)出的能力。事實上，清華大學、南開大學、陜西師范大學和華中師范大學為入選國家“2011計劃”的38個協(xié)同創(chuàng)新中心中的4所高校，其中清華大學屬國家“2011計劃”第一批的前沿類和區(qū)域類中的主要協(xié)同單位、第二批行業(yè)產(chǎn)業(yè)類的核心協(xié)同單位的牽頭單位和文化傳承創(chuàng)新核心單位。南開大學為國家“2011計劃”首批前沿類的主要協(xié)同單位、第二批文化產(chǎn)業(yè)傳承類的核心單位。陜西師范大學和華中師范大學則為國家“2011計劃”文化產(chǎn)業(yè)傳承類的核心單位。西南交通大學為國家“2011計劃”第一批的行業(yè)類中的主要協(xié)同單位,還在多個協(xié)同創(chuàng)新中心中為牽頭單位。中國礦業(yè)大學(北京)、江南大學、河海大學和中國海洋大學則為掛牌的自主設立的2011協(xié)同創(chuàng)新中心。其中，中國海洋大學和河海大學分別在各自強勢領域的協(xié)同創(chuàng)新中扮演牽頭單位角色。由此可見，入選國家2011計劃協(xié)同創(chuàng)新中心或自主設立的2011協(xié)同創(chuàng)新中心的高校其協(xié)同創(chuàng)新也有較高的創(chuàng)新效率。

在分析期2012—2016年內(nèi)的59所樣本高校中，協(xié)同創(chuàng)新投入產(chǎn)出超效率DEA值歷年均小于1的高校有17所，分別為北京科技大學、北京郵電大學、中國地質(zhì)大學(北京)、大連理工大學、吉林大學、同濟大學、上海交通大學、浙江大學、廈門大學、武漢大學、華中科技大學、中國地質(zhì)大學(武漢)、湖南大學、中山大學、電子科技大學、西安交通大學和西安電子科技大學。從DEA的含義來說，這17所高校在分析的5年期內(nèi)，其協(xié)同創(chuàng)新效率未達到預期，即這些高校始終未能充分利用其協(xié)同創(chuàng)新的投入資源。可以看到，北京科技大學、北京郵電大學、大連理工大學、吉林大學、同濟大學、上海交通大學、浙江大學、廈門大學、武漢大學、湖南大學、中山大學、電子科技大學、西安交通大學和西安電子科技大學等14所高校均為國家2011計劃協(xié)同創(chuàng)新中心單位。

計算2012—2016年17所均非DEA有效的高校協(xié)同創(chuàng)新平均效率并排序，得到表2結果。

表2 2012—2016年歷年均非DEA有效的高校協(xié)同創(chuàng)新平均效率排序結果

從平均效率這一指標來看，電子科技大學、上海交通大學、北京郵電大學和武漢大學均超過0.7，處于17所高校的前4位；平均效率低于0.6的高校則有同濟大學、大連理工大學、北京科技大學和湖南大學，其中，湖南大學的平均效率不到0.4，其余32所高校在分析的5年里至少有1年其效率值大于1。下面對這些高校進行詳細分析。分析期內(nèi)歷年協(xié)同創(chuàng)新超效率DEA值大于1的高校列于見表3。

表3 32所高校中2012—2016年協(xié)同創(chuàng)新超效率DEA值大于1的高校

注：各年份的高校按照超效率值由大到小排列。

根據(jù)2012—2016年的5年間協(xié)同創(chuàng)新有效年份次數(shù)對高校進行分組，結果如表4所示。

表4 根據(jù)有效次數(shù)將高校分組的結果

進一步分析可以發(fā)現(xiàn)，東北林業(yè)大學、中國礦業(yè)大學、長安大學、復旦大學、華北電力大學在僅有的非DEA有效的年份，其DEA效率值均在0.8以上，其中，東北林業(yè)大學和中國礦業(yè)大學更是超過0.9。華東理工大學和東華大學也表現(xiàn)為較高的協(xié)同創(chuàng)新效率，在非DEA有效的兩年里效率值均在0.9左右和0.85以上。中國農(nóng)業(yè)大學和北京林業(yè)大學在非DEA有效的3年里效率均在0.85以上。上述9所高校協(xié)同創(chuàng)新也有較高效率。另外可以看到，山東大學在非DEA有效的兩年里其效率值均在0.75以上；重慶大學、中國藥科大學和南京農(nóng)業(yè)大學在非DEA有效的3年里其效率值則均在0.73以上；武漢理工大學則在非DEA有效的4年里其效率值則在0.7以上。

綜上可知，清華大學、中國礦業(yè)大學(北京)、北京中醫(yī)藥大學、南開大學、陜西師范大學、華中師范大學、西南交通大學、江南大學、河海大學、中國海洋大學、東北林業(yè)大學、中國礦業(yè)大學、長安大學、復旦大學、華北電力大學、華東理工大學、東華大學、中國農(nóng)業(yè)大學、北京林業(yè)大學；山東大學、重慶大學、中國藥科大學、南京農(nóng)業(yè)大學和武漢理工大學等24所高校在協(xié)同創(chuàng)新活動中均表現(xiàn)為較高的投入效率，其中，前10所學校可以作為高校協(xié)同創(chuàng)新績效管理的學習單位。北京科技大學、北京郵電大學、中國地質(zhì)大學(北京)、大連理工大學、吉林大學、同濟大學、上海交通大學、浙江大學、廈門大學、武漢大學、華中科技大學、中國地質(zhì)大學(武漢)、湖南大學、中山大學、電子科技大學、西安交通大學和西安電子科技大學等17所高校則表現(xiàn)為持續(xù)的協(xié)同創(chuàng)新低效率。

3.2 高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布檢驗

為研究樣本高校協(xié)同創(chuàng)新效率的分布特點，我們首先運用方差分析檢驗樣本高校平均效率的分布之間有無差異，實際上是檢驗時間是否是影響樣本高校協(xié)同創(chuàng)新的效率，然后再運用非參數(shù)統(tǒng)計方法探求樣本高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布狀況差異的顯著性問題。

3.2.1 高校協(xié)同創(chuàng)新總體平均效率的方差分析

高校協(xié)同創(chuàng)新效率總體均值是否隨時間變化，我們可以借助方差分析方法討論這一問題。實際上，就是要檢驗時間是否是影響高效協(xié)同創(chuàng)新效率均值變化的因素。由于分析期為最近的5年，因此，可以把分析的問題歸結為單因素5個水平的方差分析。分析結果如表5，這里的顯著性水平為5%。

表5 方差分析結果

由于檢驗的P值較大，故接受原假設，即高校協(xié)同創(chuàng)新效率均值不隨時間發(fā)生顯著改變，也即高校協(xié)同創(chuàng)新效率總體上近年基本穩(wěn)定。

總體上高校協(xié)同創(chuàng)新效率均值保持基本穩(wěn)定，但各高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布仍可能存在顯著差異。為此，我們運用非參數(shù)方法對這一問題進行詳細討論。

3.2.2 樣本高校協(xié)同創(chuàng)新效率分布差異非參數(shù)檢驗

第一步：建立原假設和備擇假設。

H0:k個總體無顯著差異，H1:k個總體有顯著差異。

第二步：確定并計算檢驗統(tǒng)計量。

(1)將各樣本的觀察值按大小順序排列，確定它們相應的秩。如有觀察值相同，則用各觀察值的平均秩來代替。

(2)確定檢驗統(tǒng)計量：

(2)

第三步：確定檢驗規(guī)則(顯著性水平為α)。

(2)當k個樣本的容量都超過5時，則有：

(3)

表6 協(xié)同創(chuàng)新效率分布無顯著差異高校的非參數(shù)檢驗結果

表6中與檢驗統(tǒng)計量值對應的高校在5%的顯著性水平下它們的協(xié)同創(chuàng)新效率分布無顯著差異。

由此，從協(xié)同創(chuàng)新效率分布狀況來看，可以將59所高校分成10類，在分析期內(nèi)全部有效的10所高校為一類，其余按照分布檢驗的結果可得表6中的九類。歸為同一類的高校其協(xié)同創(chuàng)新效率分布無明顯差異。這一結果對于制訂差異化的提升高校協(xié)同創(chuàng)新效率的措施有積極意義。

如何提升高校協(xié)同創(chuàng)新效率，我們需要尋找非DEA有效的高校其協(xié)同創(chuàng)新投入資源有哪些未能獲得有效產(chǎn)出，這樣方可得到改善的方向。為此，進行投入資源的冗余量分析。

3.3 協(xié)同創(chuàng)新投入冗余分析

根據(jù)DEA模型的含義，那些在DEA意義下無效的決策單元，在現(xiàn)有的產(chǎn)出水平下，其投入有部分未能獲得有效產(chǎn)出，即出現(xiàn)投入冗余的現(xiàn)象。模型的這一功能具有重要價值，可以用于項目的后評價。

由公式(4)可以得到49所高校各投入變量的冗余率，如表7所示。

表7 49所非DEA有效高校各投入變量的冗余率

表7(續(xù))

注：表中數(shù)據(jù)僅針對非DEA有效的高校，且單個數(shù)值表示僅有一年無效，小括號內(nèi)數(shù)值則表示無效年份中該指標冗余率的最小值和最大值。

為了直觀表達各高校協(xié)同創(chuàng)新投入冗余量的分布狀況，我們將人力投入指標和經(jīng)費投入指標看成兩大類，冗余率超過20%為高，否則為低。由此，根據(jù)這一劃分，各高校將分布于四個象限，其中，縱坐標表示人力冗余率，橫軸表示經(jīng)費冗余率，如圖1所示。

圖1 基于冗余率的高校象限分布

注：為了便于觀察,圖1中的高校均用英文名縮寫代替。如NEFU是Northeast Forestry University的縮寫,為東北林業(yè)大學。

由圖1可知，49所高校的分布總體上較為分散，除第三象限高校較為接近坐標原點。另外可見，位于第一象限的高校在人力和經(jīng)費的冗余率上接近，表現(xiàn)為這些高校基本散布在第一象限的對角線周圍。位于第二象限和第三象限高校的特征明顯，位于第二象限的高校主要在人力冗余率上表現(xiàn)為較高的水平且成縱向特點；第四象限的高校則在經(jīng)費的冗余率上具有較大的數(shù)值且成橫向特點。

49所高校按照投入冗余率分布，大部分高校位于第一象限和第四象限，其中位于第一象限右上方的高校在經(jīng)費和人力上均有較大的冗余率；位于第二象限上方和第四象限右側的高校則分別在人力和經(jīng)費上有較大的冗余率。

4 結論

將超效率與非參數(shù)統(tǒng)計方法結合起來，研究高校協(xié)同創(chuàng)新效率的分布狀況，是一種新的嘗試。超效率有助于鑒別DEA意義下有效的決策單元；非參數(shù)統(tǒng)計方法可以通過檢驗不同高校在協(xié)同創(chuàng)新效率分布差異的顯著性從而將高校分類，這種基于數(shù)據(jù)的分類可以減少主觀分類帶來的偏差。

研究發(fā)現(xiàn)，在分析的59所高校中，10所高校在分析期內(nèi)持續(xù)表現(xiàn)為DEA意義上的投入產(chǎn)出有效；有5所高校和6所高校在分析期內(nèi)分別有4次和3次有效；17所高校則在分析期內(nèi)每年均表現(xiàn)為DEA意義上的無效。在5%的顯著性水平下，方差分析表明，每年高校協(xié)同創(chuàng)新效率的均值在統(tǒng)計上未表現(xiàn)為顯著差異；非參數(shù)檢驗結果表明，59所高校可以分成10種分布類型，即這10中分布類有明顯差異，而同一類型內(nèi)的高校其協(xié)同創(chuàng)新效率分布在統(tǒng)計學上無明顯差異。冗余率指標顯示，有超過50%的高校在經(jīng)費和人力冗余率上相當；其余高校則在經(jīng)費和人力冗余率上表現(xiàn)為一個指標明顯高于另一指標的特點。

高效協(xié)同創(chuàng)新效率不僅反映了高校的協(xié)同創(chuàng)新的科技創(chuàng)新能力，也反映了高校協(xié)同創(chuàng)新項目管理能力，因此，持續(xù)處于協(xié)同創(chuàng)新高效率的高校，如清華大學、中國礦業(yè)大學(北京)、北京中醫(yī)藥大學、南開大學、陜西師范大學、華中師范大學、西南交通大學、江南大學、河海大學和中國海洋大學等高校理應成為高校協(xié)同創(chuàng)新的標桿學校，可以成為協(xié)同創(chuàng)新支持的主要對象，也是企業(yè)選擇合作研發(fā)單位的主要依據(jù)。另外，其中10所學校中特色類學校偏多，這是否表示特色類學校在協(xié)同創(chuàng)新項目研發(fā)上充分發(fā)揮其優(yōu)勢從而獲得了較高的創(chuàng)新成果，仍需進一步探索。

參與協(xié)同創(chuàng)新的高校可以根據(jù)投入變量的冗余情況制定相應的改善和提升效率的策略，設計有的放矢的改進路徑。

華東師范大學、中國礦業(yè)大學和華南理工大學等高校在人力和經(jīng)費上冗余率較小的單位，可以通過完善相應管理措施，即可獲得更多的創(chuàng)新成果。

北京交通大學、華北電力大學、東北林業(yè)大學、上海交通大學和山東大學則主要關注人力投入的利用率，通過完善項目組人員的職稱結構、專業(yè)結構等降低人力投入的冗余率；其次，在協(xié)同創(chuàng)新項目經(jīng)費的使用上可以進一步優(yōu)化。另外，北京交通大學和上海交通大學在冗余率上明顯低于同一象限的其他高校，改進的方向更為明確。

北京大學、北京科技大學、中國石油大學(北京)、中國地質(zhì)大學(北京)、天津大學、復旦大學、華東理工大學、南京大學、中國藥科大學、廈門大學、華中農(nóng)業(yè)大學、重慶大學、西安交通大學、西安電子科技大學和長安大學等15所高校的經(jīng)費投入冗余率明顯高于人力投入冗余率，因此，這些高校改進的路徑在于經(jīng)費的科學配置，應建立和完善經(jīng)費使用制度，并建立動態(tài)的經(jīng)費效率的評估機制。另外，復旦大學僅在個別年份出現(xiàn)無效情形，需要分析出現(xiàn)異常情形的原因；中國石油大學(北京)、華東理工大學、華中農(nóng)業(yè)大學、重慶大學、西安交通大學和西安電子科技大學等高校冗余率相對穩(wěn)定且接近臨界，這些高校有別于同一象限的其他高校，具有提升效率的良好基礎，找到引起冗余的成因后可望有效降低冗余率。

北京化工大學、北京郵電大學、中國農(nóng)業(yè)大學、北京林業(yè)大學、大連理工大學、東北大學、吉林大學、東北師范大學、同濟大學、東華大學、東南大學、中國農(nóng)業(yè)大學、浙江大學、中國石油大學(華東)、武漢大學、華中科技大學、中國地質(zhì)大學(武漢)、武漢理工大學、湖南大學、中南大學、中山大學、西南大學、四川大學、電子科技大學、西北農(nóng)林科技大學和蘭州大學等26所高校無論在人力上還是在經(jīng)費上均存在較大的冗余現(xiàn)象。這些高校需要建立系統(tǒng)化、制度化的協(xié)同創(chuàng)新項目管理機制，通過借鑒標桿學校的管理措施并結合學校學科優(yōu)勢，科學配置協(xié)同創(chuàng)新項目人力資源和經(jīng)費資源。效率改善和提升是這些高校協(xié)同創(chuàng)新項目可持續(xù)的基礎，在認識上需要提升一個新的高度方可解決當前存在的問題。第一象限中的北京化工大學、浙江大學、武漢大學、中國地質(zhì)大學(武漢)、湖南大學、西南大學、四川大學和蘭州大學等高校冗余率相對穩(wěn)定且略高于臨界值，這些高校通過完善管理機制可望獲得更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。

位于冗余率坐標系中第一象限的高校，需要在經(jīng)費和人力利用率上給予同等關注，位于第二和第四象限的高校則重點關注經(jīng)費或人力利用率的一個指標兼顧另一指標。上述高校協(xié)同創(chuàng)新效率的提升需要制定一個較長時間改進計劃，逐步推進。對于位于第三象限的高校由于位于坐標原點的附近，可以制定近期改善措施，有望達到在短期內(nèi)有效提升協(xié)同創(chuàng)新效率的目的。

協(xié)同創(chuàng)新實際上是由線性產(chǎn)出到非線性產(chǎn)出的一種飛躍。協(xié)同方即利益方。因此，在現(xiàn)有管理機制或平臺下，引入風險協(xié)同創(chuàng)新模式，即在項目實施中進行在線監(jiān)測和控制，展開投入和成果動態(tài)評估且合作方承擔相應風險。相信風險干預可望在高校協(xié)同資源的科學和高效配置上起到積極作用。