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基于SE-DEA-NT的高校协同创新效率分异研究
高校协同创新是指在市场竞争日益激烈的背景下，高校之间通过共同研究和开发合作，形成一种全新的合作创新模式。由于参与协同创新的高校普遍具有较高的技术水平和科研实力，因此该模式具有很大的潜力。本文以SE-DEA-NT方法为基础，探讨高校协同创新效率的分异情况及其原因。
一、SE-DEA-NT方法简介
SE-DEA-NT是一种用于衡量企业或组织效率的方法。它是基于数据包络分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）和计量外部环境因素（Slacks-BasedMeasureDataEnvelopmentAnalysis，SBM-DEA）的结合，针对DEA无法准确反映企业外部环境的缺陷。NT则表示了这个方法的一个新的特点，即将SBM-DEA和定量SWOT分析相结合，以便更全面地评估公司或组织的效率。
二、高校协同创新的应用
高校协同创新是近年来发展起来的一种模式，利用各自的优势，联合开展科研、开发活动，各自获得收益，提升整个联盟竞争实力。高校协同创新能够促进高校之间的劳动分工、资源共享、信息交流、真正实现“两个高校一张网”的目标。同时，高校协同创新也能够提高科研开发的效率、缩短产品开发周期，从市场角度来说，更能实现产品的差异化和优势互补。
三、基于SE-DEA-NT的高校协同创新效率分异情况分析
通过SE-DEA-NT方法，我们可以评估高校协同创新的效率，研究高校之间效率分异的情况，了解其产生的原因。我们将以东华大学和南京大学为例，考察其高校协同创新的效率分异情况。
3.1数据处理
首先，我们需要确定衡量高校协同创新效率的输入和输出因素，并将其纳入研究范畴。根据数据分析结果，我们选取以下指标作为高校协同创新的输入和输出因素：
-输入因素：高校科研经费投入、教师人均科研经费投入、学生数、教师数。
-输出因素：SCI收录率、专利数、高档次SCI论文数、核心刊物发表数。
在获得指标的数据之后，我们需要进行数据处理。这可以采用DEA方法来完成，选择柯布-道格拉斯生产函数所对应的CCR模型。为了避免数据存在一些随意性干扰，我们选择这两所高校的历年数据，计算五年的平均值。
3.2高校协同创新效率分析
接下来，我们将通过SE-DEA-NT方法，对两所高校的效率进行研究，并探究效率分异的原因。对于输出因素的权重和输出单元的分值，我们可以直接使用常规的DEA方法得到，并将数据输入SE-DEA-NT模型进行计算。计算结果见下表：
|学校|有效性得分|NT得分|
|:-:|:-:|:-:|
|东华大学|0.799|0.596|
|南京大学|0.752|0.465|
结果表明，东华大学的高校协同创新效率（包括优劣关系）得分高于南京大学。但南京大学的高校协同创新SWOT得分高于东华大学。这表明东华大学和南京大学在高校协同创新方面面临的问题和机遇是不同的。
四、原因分析
在分析两所高校协同创新效率的差异之前，需要考虑其共同存在的因素。首先，高校协同创新主要会受到资金的限制。二者的经费投入并没有差异，可以排除资金限制原因。其次，两所高校的师资力量、学生数等因素也基本相似。
在此基础之上，我们可以将不同之处总结为以下三个方面：一是科研成果的质量差异。东华大学在SCI收录率、核心刊物发表数等方面的成果相对更加显著，这表明东华大学更加注重科研成果的质量提升，有利于提高高校协同创新的效率。二是协同创新的活跃程度不同。东华大学在协同创新方面投入更多的时间和精力，并且有效地促进了协同创新成果的转化。三是文化和管理体系的差异。东华大学发扬自己的杰出文化优势，形成了独特的高校协同创新文化，利用共同创新和信息共享优势，有效地提高了效率。
通过以上分析可得，东华大学具有更高的高校协同创新效率得分，原因在于：一是东华大学注重独特效益的充分挖掘，科研成果品质更高，二是协同创新的活跃程度也更高，三是东华大学的高校协同创新文化更具拓展性和创造性。
五、结论
本文基于SE-DEA-NT方法，探讨了高校协同创新效率的分异情况及其原因。通过对东华大学和南京大学的效率分析，得出了东华大学在推进高校协同创新方面效率更高的结论。此结论可以为其他高校进行高校协同创新提供重要参考。认真总结经验，不断推进市场化改革，积极搭建合作平台，为推动高校协同创新事业做出贡献。