以天津某综合物流园区为例，通过资料查询与数据整理，得到2001—2010 共10 年的状态变量原始数值如表6-2 所示。

表6-2 天津某综合物流园区状态变量原始值

1.状态变量灰色关联度分析

利用MATLAB 统计分析软件，求得天津该综合物流园区的各个状态变量间的灰色关联度如表6-3 所示。

表6-3 天津某综合物流园区状态变量灰色关联度

由表6-3 可知，各个状态变量之间的灰色关联度均大于0.5，说明该物流园区创新系统的各个状态变量间有较强的关联性。

2.协同演化方程与序参量求解

根据公式（6-1）所示的协同演化模型，以及状态变量弛豫系数ai的求解方法，通过MATLAB 统计分析软件的运算，得到该物流园区创新系统的协同演化方程如下：(www.daowen.com)

从协同演化方程中可以看出，各状态变量的弛豫系数分别为a1=-0.6035，a2=-12.7387，a3=-0.9309，a4=1.3084，a5=-17.6301，a6=-4.6844，a7=-3.4496，a8=-2.2278。比较各个状态变量的弛豫系数可以发现，X1、X3这2 个变量的弛豫系数a1、a3较小。通过绝热近似法消去其他变量，剩下的X1、X3是该系统的慢变量，即创新预期收益和合作创新效率是该系统的序参量。

3.协同演化机制分析

（1）基于创新预期收益序参量。该物流园区创新系统是一个不断发展的协同系统，每到一个阶段，园区都会产生一个创新目标即创新预期收益。创新预期收益决定着园区创新主体投入的资金、人力、技术等。创新预期收益越高，各个主体进行创新的动力就越足，从而愿意投入更多的资金、人员和技术以进行更多的创新活动。同时园区的创新环境也会发生改变，相应的创新激励制度、新的创新文化等为资金和人才投入提供了支持。各子系统在创新预期收益的支配下相互协同作用，推动整个园区创新系统的运行。园区制定新的创新预期收益的目标，即序参量发生突变后，必然引起园区创新系统发生变化，使该系统丧失原来的稳定性。创新预期收益支配园区创新系统的运行，而该系统在运行的过程中又会达到新的稳定态，从而促进了新的创新预期收益产生，不断地指引该园区创新系统的演化[180]。

（2）基于合作创新效率序参量。园区创新系统发展到一定阶段产生创新预期收益后，逐渐完备的创新条件使得创新主体尤其是物流企业之间的专业化分工协作更加密切，引导了序参量即创新主体间的创新合作效率的生成。合作创新效率越高，创新主体之间实现资源共享和互补的几率就越大，越容易产生协同效应。协同机制一旦形成，园区创新系统就会具有较强的适应性、吸引力和灵活应变力，形成系统内外互利的良性循环，使得系统向园区创新目标演化，实现创新预期收益。在达到预期收益后，园区创新系统又会产生新的创新预期收益，从而指导园区创新系统下一阶段的运行。