协同学理论是由德国物理学教授赫尔曼•哈肯提出的^[4]，是以复杂系统为基本研究对象，将复杂系统划分为若干个子系统，而子系统又都是由若干元素组成的，在一定条件下，各个子系统之间和各要素之间都是存在协同作用的。协同学理论揭示了一个创新系统是从简单到复杂、从低级到高级、从无序到有序的演变发展，以及这个状态变化过程中的内在规律。通常可以用协同度指标作为衡量协同创新过程中协同程度的测量指标，反映了复杂系统内部子系统相互之间，以及组成要素之间的相关协调关系以及演变程度。通过协同度的测量可以直接看出整个系统的协同发展水平，及时了解各个子系统及其要素存在的问题^[4-5]。

技术创新能力是一个由若干要素构成的、综合性的能力体系，当前国内外学者对于技术创新能力尽管表达不同，但基本认同技术创新能力是一个由若干要素组成的复杂系统，表现为组织、适应、创新、信息与技术获得等多个能力的综合体。所谓协同创新是指集群创新主体与集聚内外部环境之间既相互竞争、制约，又相互协同、受益的关系，从最初简单、低级、无序的合作，通过复杂的相互作用产生单一企业所无法实现的整体协同效应的过程^[6]。即通过产业集群中创新主体间从内外部环境中获取创新资源，经过整合与协作转化成商品和服务，并产生经济效益的过程。

基于协同创新理论，本研究认为环保产业园区的协同创新能力评价的是集聚在产业园区内的各创新主体在其发展演变过程中，通过与内外部支撑环境不断地进行物质、资源和信息的交换，进行技术或产品的创新，从而实现集聚企业在经济活动中利润最大化。从环保产业园区的系统分析角度出发，各创新主体间的协同程度决定了园区协同创新发展水平的程度，而对于创新主体间的协同程度的衡量主要从各主体的创新投入与创新产出方面进行，同时区域创新环境是各主体进行创新活动的外在客观条件，是创新协同发展不可或缺的重要因素。结合相关研究^[7-9]，本文主要从创新投入、创新产出、创新支撑等3个方面构建出衡量园区协同创新水平的指标体系。

创新投入是创新能力形成的物质技术保障，任何创新活动都需各行为主体投入大量的资金、人才与技术。同时，创新资源投入的规模、质量和结构优化程度又将直接决定创新产出规模和创新效率的高低。其中创新主体是集群协同创新的核心，是园区创新能力形成的最为关键的环节。园区创新能力能否形成和提高，不仅与创新主体自身紧密相关，更为重要的是取决于各创新主体间的交互作用和结合方式，直接决定着创新资源投入的规模、质量和结构的优化程度，进而决定着创新投入－产出的转化效率。因此，本研究中将创新主体的布局规模作为重要的测量指标。

创新产出是园区创新主体在一定的环境支撑作用下，对创新资源进行优化配置即开展一系列创新活动而获得的最终成果，是园区创新能力形成的标志。反过来，创新产出绩效又直接影响着创新投入和创新主体的组织运行，影响着创新资源的集聚。具体衡量指标可以包括园区授权专利数，园区总产值，获得品牌数等。

创新环境主要有政策环境和经济环境。良好的创新政策环境可以激发创新主体的创新热情，发挥创新主体的创新潜能，是提升创新能力非常关键的因素。金融、中介、孵化器、产业联盟等机构发挥着支撑与保障作用，金融机构可以为企业解决资金问题。孵化器促进新技术成果、创新创业企业进行孵化，以推动合作和交流，不但为创新技术进入市场、中小企业走向市场架起桥梁，为企业创办初期举步维艰时提供研发、生产、经营的场地和资金、管理等多种便利。中介和产业联盟等机构是集群创新体系中知识、技术转移和扩散的重要渠道，是集群创新体系中各要素主间相关联系的重要桥梁。

因子分析法^[10-11]（Faotor Analysis）是利用降维方法进行统计分析的一种多元统计方法，是主成分分析方法的发展，最早由20世纪的英国心理学家SCHUMPETER^[12]提出，应用于研究教育学和心理学。因子分析的目的是，通过研究相关矩阵的内部关系，在不损失信息或尽量少损失信息的情况下，将众多的原始变量形成分组变量，利用分组变量解释原始变量关系。同组变量相关性较强，不同组变量相关性较弱。每组变量都可形成公共因子，最终实现以少数因子来概括解释复杂系统，从而建立能够揭示复杂系统各因子之前本质关系的简洁结构模型。使用因子分析法的前提要求：一是因子个数要比原有变量数目少；二是因子能够解释原始变量大部分信息；三是各因子间相互线性独立。因子分析法主要优点在于分析过程客观性强，分析结果可以体现因子排序^[13]。

因子分析法的数学模型表达如下。

假设变量为$ {X}_{1},{X}_{2},\cdots ,{X}_{m} $可以表达为由公共因子$ {F}_{1},{F}_{2},\cdots ,{F}_{m} $和特殊因子$ {a}_{1},{a}_{2},\cdots ,{a}_{p} $的线性组合，采用因子模型，见式（1）。

用矩阵表示，见式（2～3）。

同时要求满足条件：①${m}\le {p}$，同时期望E(X)=0并且E(F)=0；②方差D(F)=$ {I}_{m} $，即$ {F}_{1},{F}_{2},{\cdots ,F}_{m} $不相关且方差不同；③期望E(a)=0，方差D(a)=diag($ {\sigma }_{1}^{2},{\sigma }_{2}^{2},\cdots ,{\sigma }_{p}^{2} $),即$ {a}_{1},{a}_{2},{\cdots ,a}_{p} $，不相关且方差不同；④协方差$ \mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{v}\left(F,a\right)=0 $，即F与a不相关。

式（2～3）中，①模型将原始变量表达为m个公共因子的线性组合，实质是将众多变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子间的相互关系；②${F}=\left({F}_{1},{F}_{2},\cdots ,{F}_{m}\right)$称为X的公共因子（综合变量），是不可观测的向量；③$ {e}_{ij} $为因子载荷，是第i个变量在第j个公共因子上的负荷，矩阵E被称为因子载荷矩阵；④a为X的特殊因子，a的协方差为对角阵；$ {F}_{1},{F}_{2},\cdots ,{F}_{m} $不相关，也称为正交因子模型，若相关，模型称为斜交因子模型。

本研究选取宜兴环保科技工业园为研究对象，采用实地调查或调查问卷形式收集2015～2017年相关原始数据作为支撑，纵向比较案例园区的各创新要素及其相关指标的年度变化趋势。同时，选取江苏省其他5个高新技术产业园区作对比研究，横向分析案例园区在协同创新发展中的短板与不足，由此提出优化调整建议。横向对比案例主要参考的各类统计年鉴及相关出版刊物有《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业发展年鉴》《中国火炬统计年鉴》等。评价指标的数据具有较高的客观性和权威性。

中国宜兴环保科技工业园成立于1992年，是经国务院批准设立是唯一以环保产业为主题的国家高新技术开发区，是国家科技部和环保部“共同管理和支持”单位。获得国家首批低碳示范园区、国家级环保服务业示范园、国家创新型特色园区、苏南国家自主创新示范区核心区等称号。是一个集研发设计、生产制造、工程施工、运营服务为一体的现代化园区雏形，是全国环保企业最集中、产品最齐全、技术最密集，产出规模最大的环保产业集群。

综合以上分析，结合各指标的可获得性和可量化性，选取以下9个指标作为本文中环保产业园区协同创新能力的评价指标体系，见表1。

为避免量纲不同而带来的数据间无意义比较，采用z-score标准化方法对原始数据进行同向化和标准化处理。本研究直接利用SPSS25.0直接得出无量纲化处理结果，见表2。

采用因子分析法对以上选取的具有相关关系的9个指标进行统计分析。具体实施步骤如下。

（1）因子旋转。采用“最大方差法”进行旋转分析，因子特征和累计方差贡献率，见表3。

表3可知，变量的相关系数矩阵有2大特征根，采用主成分分析法提取前2个因子为综合因子，可以较好的解释了以上9个指标，可以反映9个指标原始数据提供的84.17%，信息。为了加强公共因子对实际问题的分析能力和解释能力，对提取的2个主因子建立原始因子载荷矩阵，并运用方差最大化正交旋转法对载荷矩阵进行因子旋转，得到旋转后的载荷矩阵，见表4。

（2）因子得分。为考察变量对因子的重要程度以及进行综合评价，计算因子得分。根据因子得分矩阵和变量观测值计算因子得分，见式（4）。

记$ {\xi }_{i} $为各主因子的方差贡献率，见式（5）。

式（5）中，$ {\lambda }_{i} $为第i个指标的特征值；P=$ {\lambda }_{1}+ $$ {\lambda }_{2}+\dots +{\lambda }_{m} $。则综合评价指标，见式（6）。

式（6）中，$ F={\xi }_{1}{F}_{1}+{\xi }_{2}{F}_{2} $即${F}=0.648{F}_{1}+0.352{F}_{2}$

根据公式计算出6个产业园区的单因子得分和因子综合得分，见表5。

横向比较6个产业集群，案例园区宜兴环保科技工业园的协同创新水平较高，仅次于无锡高新区智能传感创新型产业集群。江阴高新区特钢新材料产业集群、常州高新区光伏产业集群和苏州工业园区纳米新材料创新型产业集群3个产业集群综合得分为负值，说明这几个集群的协同创新水平低于对比案例集群创新能力的平均水平，总体创新能力较低。通过2015～2017年3年纵向比较，宜兴环保科技工业园的综合得分有所增加，说明其协同创新水平不断提升。对比案例中，协同创新力水平最高的无锡高新区智能传感创新型产业集群的技术创新能力基本上维持在较高水平，总体变化不大。苏州高新区医疗器械创新型产业集群和苏州工业园区纳米新材料创新型产业集群协同创新水平提高较为明显。

通过进行单因子分析可知，宜兴环保科技工业园的第一主成分因子得分比较高，而第二主成分代表的科研机构投入、品牌产出和孵化器支撑的指标得分比较低，得分为负值，远低于平均水平，这就使得综合得分比较低。分析其原因，近年来宜兴环保科技工业园的发展不断成熟，园区引进的企业、科研院所不断增加，专利技术等产出水平也在不断提升，但由于缺乏有效的产学研合作机制和技术转移相关政策支撑，使得其新技术转移效率不高，导致园区总体的创新能力远没有达到最佳水平。

（1）推动实施园区产学研协同创新模式。高校和科研院所具备优秀的创新研发人才、技术人才和先进的理论研究成果，企业既拥有创新所需要的必要资本，同时也掌握最新的市场需求信息。通过合作，企业会不断向科研机构反馈市场信息，高校和科研院所通过市场信息反馈及时对研究目标进行优化调整，确保理论研究价值和充分的应用价值。

（2）不断完善创新支撑在技术创新上的保障作用。在园区集聚发展的协同创新发展中，金融、中介、孵化器、产业联盟等机构发挥着支撑与保障作用。一方面，有效发挥金融机构的资金保障服务，为企业解决创新发展的资金需求的同时，通过产品和服务创新为企业分散创新不确定性所带来的创新风险与金融风险。另一方面，持续完善中介机构在技术创新过程中的润滑剂作用，通过为其他成员提供专业化的服务活动链接和规范各主体行为，协调各主体的关系，通过其创新网络纽带作用的发挥来促进资源的配置、流动，增强创新活力与氛围，确保技术创新的稳定运行。再一方面，强化集聚区基础设施和公共服务共享平台的建设，促进创新成果信息的流动与共享。

（3）充分发挥政府在技术创新中的引导作用。环保产业具有公益属性，作为一种比较特殊的高新技术产业，在一定程度上需要依赖于政府政策的引导和财政资金的支持。政府颁布的有关环保产业的各种支持类政策和规范类政策有助于提高环保企业的创新活力。另外，技术研发和科技成果转化也需要大量的资金支持，可以通过建立各类研发基金，加大高校和科研院所研发支持，提升科研成果的转化效率。技术成果的产业化前期投入必不可少，且具有一定的市场风险，仅仅依赖于政府财政支出难以满足产业化的需求，因此需要发挥政府各类技术产业化相关基金的杠杆作用，有效引导风险投资等社会资本的参与。