创新研究中的概念问题_小乔治_W_唐斯

小乔治#W.唐斯,美国加州大学戴维斯分校政治科学系助理教授。劳伦斯#B.莫尔,美国密歇根大学政治科学系副教授,公共政策研究学院副研究员。¹ 在罗杰斯和肖马克引用的对创新行为具有直接影响的38个因素中(1971:350-376),有34个因素只是在一些研究中得到了证实,在另外一些研究中不起作用;其余4个保持稳定记录的因素则很少在研究中使用。创新研究中的概念问题

[美]小乔治#W.唐斯 劳伦斯#B.莫尔 著

黄晓武 译

内容提要:本文探讨了目前复合组织创新研究过程中出现的一系列尚未解决的、复杂的概念问题。在把这些问题串联在一起的过程中,通过对影响实证研究中不稳定性因素的探讨分析,我们界定了四种相互独立的导致不稳定性产生的因素,并深入探讨了它们在理论和方法论上的意义。关键词:创新 效率 创新决策

在过去的10年中,创新似乎成了社会科学领域最时髦的名词,尽管在我们最近的记忆中,小团体的研究常常是短命的,甚至可能是虚假的。像后者一样,创新研究在从人类学到

经济学的各个领域中展开,并不局限于任何单一的领域。创新研究的这种受欢迎程度并不

令人惊奇。创新研究对个人、组织和国家政体独特行为的调查能够产生重大的社会效应。

这种效应,以一种在日益专门化的社会科学领域中少见的普遍性,甚至影响到了一些非常冷

僻的研究。创新行为仍然具有很强的积极价值。创新性,和效率一样,是我们希望社会有机体能够拥有的一种机能(cf.Nelson,1972:39)。

不幸的是,已经开展的创新研究工作所具有的理论价值还存在争议。创新的实证性研

究最引人注目的特征可能是其结果的极端多样性,我们称之为/不稳定性0。在某个创新个

案中非常重要的因素在另外一个创新个案中也许不那么重要、完全不重要或者其重要性以

相反的方式表现出来。这种现象的发生完全没有规律性¹。在社会科学的研究中,我们当然应该期望研究结果的多样化,然而创新研究中所出现的这种结果的多样化超出了我们的

解释范围。尽管花费了大量精力,这种研究的成果仍然不是累积型的,这并不是说现有的研

究成果都没有用,经过我们适当的组织和合理的利用,它们能成为重大理论问题强有力的证

据。但是在大多数数据能够得到利用之前,仍然有很多工作需要做,去形成所谓的综合性理

论。这种令人苦恼的不稳定性是由一些概念上的模糊所导致的,因此我们首先要厘清研究

和理论中的几个概念问题,在逐个研究的过程中显示出它们对研究结果稳定性产生的必要

影响,并且指出我们必须如何做才能使研究更具累积性。我们的研究关注的是复杂组织的102 2004年第1期总第111期创新。我们界定了不稳定性产生的四个主要根源:(1)首要特征的差异;(2)相互作用;(3)生态影响;(4)创新的不同评估方式。同时我们也提出了发展一种综合性理论的七个方法论建

议。我们将采用相当广义而且通用的创新概念,把创新理解为对创新单位的采纳来说较新

的方法和目标。尽管我们探讨的主要是组织本身的相对创新性问题,而不是不同创新的相对可采纳性问题,我们将表明这两者在方法论上是紧密联系的,并且这种联系表现出了一种

重要的对称性。我们想再次强调,我们不是在建构一种关于创新的专门理论,而是在描述通

过研究我们能达到什么样的目标,以及一种关于创新的一般理论的大致轮廓。

创新的类型学

某些组织比其他组织更有可能采纳某个特定的创新,调查其原因是为了发展一种关于创新的一般理论。因为先前的研究虽然表明某个创新的决定因素对其他创新来说并不一定

重要,但这些努力并没有产生这样一种理论。

也许解决这种实证研究中的不稳定性和理论上的困扰最直接的方式是拒绝一种统一的

创新理论的存在,并且认为采取特定类型的创新行为能够从一系列相应的理论中得到充分的解释。这些理论可能包含很多种不同的变量,或者尽管包含相同的变量,这些变量之间的

关系并不相同,对因变量产生的效果也不一样。实证研究中不同类型的创新及其相关模型

的存在有助于解释为什么从大致相似的前提出发会得出非常不同的研究结论,为什么单个

变量的解释力量在不同创新中呈现不稳定状态。即便把新实行的技术、项目、规则和规范都堆积在一个总标题下,认为可以使用一种单

一理论和一组决定性因素来加以分析,这样的创新也应该受到质疑。尽管大多数创新研究

者会抽象地认可上述观点,他们却从未在研究或理论构建中思考其含义。人们过多地强调去揭露集权化、执行者的观念(executiveideology)及专业化产生的影响。与创新性相关的组

织和个人的特征得到了简要的描述,却没有涉及他们的影响可能有赖于作为研究对象的创

新本身。围绕某个变量对创新行为产生的影响进行的研究会得出相互矛盾的结论,对此,人

们通常的反应是认为事情还没有结束,有待于进一步研究,而不是分析不同的研究,寻找获得的研究结果与所研究的创新之间的联系。

有大量例子说明,存在着富有潜在成效的分类方法或者创新的类型学。比如,高成本创

新和低成本创新的决定因素明显不同,财富或资源清楚地表明了二者的差别。资源水平可以解释各公司在采用精致的EDP系统时出现的诸多差异,但是相对而言它无法解释这些公

司在采用新的监督技术或新的员工培训项目中出现的不同情况。同样,创新的可转移性差

异会对其被采纳过程中碰到的专业主义或开放性产生影响。因此,资源和开放性的作用在

不同个案研究中差别悬殊可能并不是偶然的(参见RogersandShoemaker,1971:361,369)。创新的首要特征 把创新分成不同类别或范畴的类型学研究必须以创新所具有的某种

特点或性质为基础。例如,可以以创新的成本为依据(高或低),或者以创新的可转移性为根

据(简单创新或复杂创新)。这些特征或者是首要的,或者是次要的,而且这种区分对于应该如何分类以及分类与理论建设之间的关系具有重要的意义。詹姆斯#琼斯(1966:196)对这些术语的用法作了简要说明:经济社会体制比较(双月刊)103 伽利略、笛卡儿、洛克和其他人把客体和物质的性质分为两类,洛克称之为事物的

首要特征和次要特征。次要特征是能用感觉把握的东西,因此不同的人会得出不同的

结论;首要特征是事物的基本性质,因此不管人们有没有感觉到,它都内在于事物。

当分类是以首要特征为基础时,就根本不用参照特定的组织对一项创新进行归类。不

用考虑组织的规模、财富程度、复杂性、分权化程度等因素,每个组织都会把该创新置于同样

的类别中。当创新的类型学以次要特征为基础时,创新的分类就有赖于正在思考是否采纳

创新的组织本身。例如,大型组织也许会把它归为A类,而小型组织可能把它归入B类。

我们的目的并不是判断创新是否具有逻辑上独立于采纳它们的组织的纯粹内在的(首要)特征。相反,重要的是在一项研究中保持一致性。当依据某个特征对创新分类不会在不

同组织中产生分歧的时候,我们就把该特征(例如成本)界定为该研究中的首要特征。首要

特征这种性质上的稳定性使我们有严格的能力能对特定的创新研究进行归纳总结。

这类特征存在的重要性与其说与研究设计相关,不如说与对研究的阐释相关。它对于

研究本身的评估和理论的构建都具有重要的意义,因为至少有一些不稳定性能够从不同创新所具有的首要特征的差异中得到解释。例如,对高成本¹创新的决定因素进行研究得出

的结论一般来说也只适用于其他的高成本创新。对一个主要创新的成本研究有不同看法导

致了某些自变量的系数发生变化,对这种不稳定性的出现我们无能为力,只能接受。试图对

某种变量(如财富)对创新性产生的影响进行概括,这不切实际,因为像财富这样的变量所产

生的影响不是恒定不变的,它在那些高成本创新的采纳中具有重要的决定意义,而对于采纳那些低成本创新也许并没有任何影响。理论家面临的挑战是通过对不同创新的比较研究,

来判断作为成本函数的财富系数。因此,考虑到创新的成本,理论是有限的。

除成本之外,创新的其他几个特征也可以作为首要特征成为分类的依据。这里出现了

在所有科学研究中都会出现的危险,那就是这些常量给理论的普遍化设置了未知的障碍。

此外,区分哪些常量是重要的,对科学研究来说也非常困难,因此这种理论分析的局限性通常没有被完全认识到。

创新的某个特征在不同研究而非同类研究中存在的差异当然是创新研究中不稳定性的

重要来源。如果这个特征属于洛克所说的真正的首要特征(也就是说,实际上是创新的内在

特征),那么我们就无法消除这种不稳定性。有多少种首要特征,我们就需要多少种创新性

理论。然而,如果这个特征事实上是次要特征,那么我们就不需要不同的理论。通过假设自变量之间的相互作用,我们用一种一般理论就可以解决不稳定性问题。幸运的是,在类型学

的基础上,我们所能考察的绝大部分特征(如果不是全部的话)都被证明属于创新的次要特

征。

创新的次要特征尽管很少有人试图根据创新的首要特征对其进行分类,一些社会科学家已经提出了一种以创新的次要特征为基础的类型学研究。这些分类体系的基本原理是一

¹我们出于术语上的方便使用/高成本0、/低成本0这样的不连续范畴,事实上,成本是一个连续体,其影响在于,在这个连续体的每一点上,财富都与(比如)创新保持一种细微的曲线关系。104 2004年第1期总第111期致的,那就是决定采纳创新的因素因创新的不同类型而有所差别。文献提供的一些例子包括:问题/幅度,常规/激进,变化/重新定位,主要/次要以及手段/目的(参见Cyertand

March,1963;Knight,1967;Normann,1971;Wilson,1966)。这些分类体系的共同点是同一

个创新在不同的组织中会被分入不同的类型。对两个不同的组织来说,同一种创新很少意

味着同样的事情,这一点温特(Winter,1968)已经有过有力的证明。次要特征毫无疑问在

数量上远远超过了首要特征。

在以次要特征为基础的类型学中,由于同一个创新在不同的组织中会被划归为不同的

类型,因此我们面对的情况是,可以用两种或两种以上的理论对同一个创新的采纳进行解

释。如果研究人员在忽略了这个事实的情况下继续分析的话,那么他对单个创新研究所得

出的结果常常是武断地采用高成本创新和低成本创新研究结果的平均值。也就是说,在一

个创新研究中,如果不同的组织把同一个创新划归为不同的类型,那么认为在两种不同的创

新类别中拥有不同影响的同一个自变量的系数是它在每种创新类别中所得系数的平均数将是错误的。因此,这种从回归分析中出现的数值实际上取决于组织样本中两类组织所占的

比例,其中一种组织认为所分析的创新是重要的,另一种组织则认为这种创新无关紧要。至

于经常使用的相关系数,用把不同因素混合在一起或把一种因素强加为另一种因素的原因

的函数,几乎总是导致因变量(例如创新)相对于自变量(例如执行者的观念)产生更多的变

化,因此,相关系数几乎总是要比它在分类中的任何单一类别中的实际值要小一些。这也许

有助于说明为什么一些在理论上被认为重要的变量其实际解释能力一直很低。

以次要特征为依据的分类似乎对研究的规划具有一定的意义。次要特征和首要特征之

间的决定性差异,即一个创新的次要特征在不同的组织中可能会发生变化,并不必然是一种

不利条件。它表明在我们的创新模式研究中,必须引入统计学的相互作用观念。当我们认

识到不同的组织把同一个创新划为不同的类别、现实中创新的决定因素各不相同或者其决

定性取决于创新被划归的类别时,我们就会意识到相互作用的存在。此外,相互作用可以被纳入我们的研究设计中并发挥其优势。