復雜系統理論在創新研究中的應用
——兼談復雜理論視角下創新的起源、結構和演化

董潔林

(1.蘇州大學企業創新和發展研究中心,蘇州 215021；2.蘇州大學東吳商學院,蘇州 215021；3.清華大學中國科學技術政策研究中心,北京 100084)

復雜系統理論在創新研究中的應用
——兼談復雜理論視角下創新的起源、結構和演化

董潔林1,2,3

(1.蘇州大學企業創新和發展研究中心,蘇州 215021；2.蘇州大學東吳商學院,蘇州 215021；3.清華大學中國科學技術政策研究中心,北京 100084)

人類的創新過程作為社會活動的一部分具有復雜系統的特征.在此,綜合介紹了學者們用復雜系統理論對創新活動研究的一些成果,特別介紹了近期在創新的起源、結構和演化方面的進展.然而,這方面大多數的研究都是基于復雜系統理論在生物系統中所建立的模型來詮釋創新活動的規律,而社會系統和生物系統是完全不在一個層次的復雜系統.因此,在發現不同層次的復雜系統的通用規律之時,也需要思考社會系統,包括創新活動的獨特規律.另外,創新研究是一個新興的交叉學科,由于自然科學家和人文科學家知識結構互補,如果聯合研究,將使該項研究邁上一個嶄新的臺階.

創新;復雜系統;技術演化

自從發明了石器,人類的經濟發展在經歷了逾百萬年緩慢蠕行之后,在最近的兩百多年出現了爆炸性成長.從公元前100萬年到公元1300年之間,世界人均GDP基本上在100元(以1990年國際元為衡量單位,以下相同)上下波動.1300年,文藝復興在意大利佛羅倫薩悄然啟動,隨即歐洲人開始了數百年的全球大航海探索,導致1492年哥倫布發現新大陸.1543 年,哥白尼“天體運行論”的出版,揭開科學革命序幕. 18世紀初期,隨著蒸汽機和現代紡織機等關鍵技術的發明,工業革命在英國蓬勃興起.從文藝復興開始到工業革命啟動之時的400多年間,世界人均GDP緩慢地攀升,從1300年的人均GDP的89元上升到1750年約178元.之后,人類經濟的量子躍遷開始了,世界人均GDP在2000年超過6500元,大約是1750年的37倍(數據來源:Prof.J.Bradford DeLong,Univ. of California,Berkeley).

圖1顯示了從公元前100萬年到公元2000年,世界人均GDP的變化.人類的經濟成長在最近的250年幾乎是垂直向上的.圖2顯示了從公元1700年到公元2000年,世界人均GDP的變化.

圖1 公元前100萬年到公元2000年世界人均GDPFig.1 Estimated world GDP per capita between 1 million BC to 2000 AC

圖2 公元1700年到2000年世界人均GDPFig.2 Estimated world GDP per capita between 1700 AC to 2000 AC

傳統經濟學難以解釋社會經濟近幾百年的“爆炸成長”現象,但不少經濟學家認為“創新”是其主要的推動力.Schumpeter將經濟爆炸成長歸功于“創新”(innovation),特別是“創業者”(entrepreneur)的創新—“創造性破壞”(gales of creative destruction)[1].Solow(1987年諾貝爾經濟學獎獲得者)認為“技術”是經濟爆炸的秘密武器,他于1956年提出了一個量化模型來描述技術如何增加生產效率[2]. Romer于1990年提出經濟成長的秘密基于“知識積累”[3].投入其他生產要素(如人力、原材料、資本等)其邊際回報會越來越小,而對“知識”的投資,是一個正反饋過程,投入越多,回報率越高,到一定程度會導致指數性增長.這些解釋和模型都局部地修正和改進了傳統經濟學,從而對經濟的爆炸性成長作出了一些合理解釋,但總體來說,傳統經濟學仍然是漏洞百出.

工業革命導致的經濟成長首先讓歐洲諸國受惠,后來創新的浪潮傳播到美國,于是,后工業革命繼續,并觸發了信息革命.亞洲諸國參與工業革命大約是二次世界大戰前后,之后的幾十年,亞洲各國的經濟實力得到相繼提升.21世紀來臨之時,世界各國把彼此競爭的焦點定位于“創新能力”.在中國,“創新”是“十二五”計劃的核心目標,各種“創新”活動在中國急劇升溫.因此探索創新的源泉、掌握創新的規律,就如同尋找打開財富寶庫的鑰匙,鑄造增強企業、地區和國家競爭力的利器,成為近年來學者們研究的熱門領域.

事實上,人們對“創新”的來源和規律的興趣源遠流長.從古代留傳下來的神秘傳說,到工業革命以來積累的大量案例研究,特別是近五十多年,學者們用較科學的數據收集和分析方法,對許多創新領域進行了實證研究,得到了不少量化的結果和一些經驗性規律.由于社會系統的運行和發展,包括創新活動,都帶有復雜系統的特征,包括隨機性、可突變性、路徑相關性、不可逆轉性,等等,因此近二十年來,不少學者將復雜系統理論和研究方法應用到創新活動的研究之中.

由于“創新”概念在社會上被廣泛濫用,每個人的定義都可能很不一樣.這里先提出學界的幾種權威定義:

a.經濟學家Schumpeter認為“創新是引進新產品、從事新生產方式,發現新市場,獲得新的供應渠道,以及創建新的組織和行業結構”.“創造性破壞”是創新的一個顯著特征[1].

b.研究創新傳播的社會學家Rogers認為:“創新可以是一個概念、一種操作、或者一個物品,對于某個人或者一個群體,它是一個新的東西”[4].

c.企業管理學家Drucker認為:“創新是一種變化,它創造一種新能力……然后將之市場化”[5].

經濟學家Schumpeter的創新定義強調的是“創新方式”,社會學家Rogers強調的是創新的“相對性”,而企業管理學家Drucker則強調的是創新的商業化價值.在人們通常的討論中,包括以上3位著名學者的定義中,可以領悟到創新是一類社會活動,而“科技創新”是“創新”的一個子集.本文的討論將采納Schumpeter有關“創新”的定義.

1 復雜系統理論在創新研究中的應用

如果把創新研究分為5個大塊:創新擴散、國家創新、集群創新、企業創新、以及創新起源和演化,那么,表1就簡要地顯示了復雜系統理論在這5個方面的應用情況.

表1 復雜系統理論在各類創新研究中的應用情況簡介Tab.1 Summary of the applications of the complex system theory in innovation research

1.1 創新擴散

學者們對創新擴散的研究從20世紀40年代就開始了,該研究成果對社會新概念的傳播過程和接納、企業新產品的市場預測、國家新政策的宣傳和社會接受等方面,都有巨大的意義.早期研究以案例記錄為主,逐漸演化到總結經驗性規律和提出相應的模型.這個階段工作的代表人物有社會學家Rogers[4],他的主要工作是案例研究和經驗規律的總結,得出了創新擴散S-曲線和五段論規律.還有Bass等[6-7],他們的主要貢獻是提出了一個解釋創新擴散的經驗數學模型(bass model),該模型比較好地解釋了在利用大眾媒體做市場宣傳外加直接銷售的情況下,新產品市場接受率,可以幫助一類企業預測在一定的宣傳費用投入和銷售布局下的產品的銷售結果.這個時期的創新研究雖然數據很多,模型也不少,但缺乏系統性和全面性.最近20年來,創新擴散研究的學者們把目光投向了復雜系統理論所提供的研究視角、數學模型和工具.到目前為止,學者們用現有的復雜系統思路來解釋創新擴散過程方面做了很多工作.例如Valente的社會網絡模型[8],用以解釋一些新事物在社會網絡中的擴散；Rogers 等[9]將他的經典技術擴散模型和CAS(complex adaptive system)模型相結合,解釋一些社會宣傳項目(例如Stop AIDS)的傳播過程和效果.中國學者在這個領域也做過一些研究工作,例如Xu等[10]曾運用NK模型來模擬技術擴散的過程.

1.2 國家和集群創新

在運用復雜系統理論對國家創新和集群創新的研究方面,學者們的主要成果在創新集群的形成、結構和演化方面.例如Leydesdorff和Etzkowitz[11]提出的“三鏈螺旋模型”(triple helix model),比較好地解釋了政府、企業和大學這3個關鍵機構在社會創新活動中的動力學機制.一些學者也應用NK模型來解釋組織結構例如工業行業的創新網絡以及創新集群的演變[12].中國學者在這個方面也有一些研究成果,例如任錦鸞[13]在其著作“創新機理”中,對“三鏈螺旋模型”進行了修改,提出了“復合三鏈螺旋模型”,并且對中國創新系統網絡的形成過程進行了計算機模擬.

1.3 企業創新

在企業創新研究方面,復雜系統理論的應用取得了很多方面的研究成果.Janszen[14]在2000年出版的著作《Innovation Age》中,對學者們早期將復雜系統概念應用于企業創新管理的各方面有比較全面的介紹,如商機的變化和創造機制、戰略管理與決策、產品的生命周期和新產品開發管理、動態商務模型、學習型組織等方面.近年來,更多研究成果持續出現,例如,Mcelroy[15-16]在研究企業的知識管理、學習型組織、持續動態創新方面用CAS模型構造了一套比較完全的解釋系統；Nilsson和Darley[17]用CAS模型探討公司制造和供應鏈策略的優化問題并用和Agent- Based模型進行計算機模擬.中國學者Liu等[18]從復雜系統的視角研究了企業間的合作型創新機制.

在對相關文獻進行大量閱讀后,發現目前用復雜系統理論研究以上幾個創新過程的活動有如下共同點:

a.都是采取復雜系統在其它領域開發出來的概念和模型,來解釋創新活動的現象.例如基于生物系統的CAS模型,因此,一個合理的問題是,創新活動作為社會系統的一部分,為什么會呈現出與生物系統類似的復雜規律,社會經濟系統,包括人類的創新活動,是否有它自己獨特的行為規律.

b.就本文作者目前所閱讀過的文獻來看,人們大都是用復雜系統理論的一個概念解釋某個創新過程的一種現象,幾乎沒有見到比較完整的理論體系,更少有可以預測創新過程走向的指導性理論模型.這種現象表明相關研究還處在比較早期的探索階段.

c.在有關理論研究的文獻中,來自真實創新過程的數據較少.不管是構建理論還是用現有理論概論性地解釋創新過程的某個方面,大多都停留在比較表面的貌似合理,其實既不能證實也不能證偽的層面.

d.目前用復雜系統理論研究創新的學者,大多數是管理學、社會學、以及經濟學背景(很少見到研究經濟物理學的學者們在創新科學方面的研究結果).他們選擇的研究問題往往比較有趣,但其研究手段和深度比較有限,主要是用相關理論解釋一些現象,而很少提出自己獨特的模型.

然而在用復雜系統思路研究創新的起源和演化過程方面,雖然相關研究的數量不多,但在理論框架方面,確有一些讓人耳目一新的研究結果,下文將總結這個方面的研究進展.

2 從復雜系統理論的視角研究創新的起源、結構和演化

具有理工科背景的經濟學家Arthur教授首創了“復雜經濟學”(complexity economics)這個名詞,他在研究技術演化方面成就斐然.他曾經從復雜系統的視角提出了一個理論模型解釋歷史上為什么會出現“技術鎖定”現象(“technology lock-in”),并因此獲得國際熊彼得經濟學獎.2009年,他出版了著作《The Nature of Technology》[19],該書獲得了美國科學雜志和自然雜志的高度推崇.此書主要回答這些問題:新技術是從哪里來的；什么是技術創新；技術是否也像生物一樣進化；如何進化.

Arthur教授重新給“技術”(technology)做了定義:技術即利用一個(或多個)被發現的自然現象和規律(包括人文和社會規律)來幫人們到達某種目的的方法.它可以是一種程序,也可以是一臺儀器,甚至可以是一個人的“組織”和“規則”；它可以是物質的,也可以是非物質的.在這個定義下,“技術”已經不僅僅是傳統意義上的“自然科學的應用”,而是一種比較抽象、廣泛的“方法”.因此,“技術創新”已經不是上文所述的“創新”的一個子集,而可以是創新的全部內涵.“技術創新”是“技術起源”和“演化”的過程,也就是“創新”的過程.

Arthur認為,技術具有共同的抽象化的屬性和結構,技術的結構遵循3個基本原理(也就是3個無法從其它更基本的原理而推理的假說)[20]:

a.組合原理(combination principle) 每一項技術都是由其他子技術組合而成,就像一個機器有很多零部件,一個程序有很多模塊,一個集合有很多子集.

b.循環原理(recursiveness principle) 技術有層狀結構,一層技術下面套了多層技術,而自己也變成上一層技術的一部分,形成一種循環.

c.自然現象附著原理(natural phenomena base principle) 每一項技術都必須基于一種或者多種自然現象和規律,而這些自然現象和規律由科學研究發現,這些“自然現象和規律”包括人類社會的現象和規律.每一層技術可能基于完全不同的自然現象和規律.

如果將所有技術看作是一個“技術池”,Arthur教授認為,技術池中具有“域”結構(domain)或者說“集群”(cluster)結構,這種技術“域”的形成和它們的原始來源,也就是技術所依附的自然現象和原理,是相關的.例如光學儀器,其基本原理是光學現象和原理,而電動儀器,其基礎原理就是電磁學,人群的組織結構基于人的心理學、行為學,等等.技術“域”之中,還可能有“子域”,各種“域”也可能互相交叉.

那么,技術又是如何發源和演化的,Arthur教授提出了如下技術“起源”和“演化”原理(假說):

a.原始技術元素,來源于某一個(或者幾個)自然現象(或社會現象)或者自然規律(或社會運行規律).

b.技術演化依靠在現存的技術池的技術元素中尋找新的組合,從而更好地滿足一定的目的.而這些新組合,又變成了技術池中新的技術元素以供其它技術所采用.

c.技術演化也可以是結構上增加(或減少)技術層次,以更好地滿足一定的目的.

因此,“技術創新”既可以是原始技術元素的生成,也可以是在任何層次創建一個新的技術組合,這個新組合可以加入新的元素,也可以是同樣元素的不同組合方式.它既可以包括創造新的儀器(硬件),也包括創造新的程序(軟件),也可以包括組織創新.

基于以上假說,加上一些操作規則和邏輯條件, Arthur教授的團隊設計了一個簡單的技術系統進行計算機仿真模擬實驗[21],結果定性地初步證實了技術演化的基本理論設想,例如:

a.技術可以從低級到高級,從簡單到復雜演化；

b.技術演化過程將淘汰一些“過時”“無用”的技術；

c.演化過程中會產生一些“使能技術”(“enabling technology”),他們對技術躍遷起著至關重要的作用；

d.演化過程呈現熊彼得所指出的“創造性破壞”特征.

顯然,Arthur教授的理論只是一個初步的設想,目前還很不完全.它沒有考慮一些已經被觀察到的技術創新和演化特征,例如Johnson和其他學者所觀察的創新進步過程中的創業者的推動作用,社會和市場需求對技術創新的拉動作用等特征[22].

在思考和研究這個問題時,Arthur教授比較了技術演化過程與達爾文的物種進化過程、庫恩展現的科學演化和革命的過程.Arthur教授認為達爾文的生物進化之“物競天擇,適者生存”的過程[19],和技術演化的過程并不一樣.雖然,一個技術系統依靠在現有的技術池中尋找新的組合元素或者在結構上增(減)技術層進行改進和優化的過程,似乎遵循了達爾文進化論的一些特征,但這個過程會讓這項技術達到一種性能極限而使進化停滯.重大技術的出現不是靠一步一步很小的積累,靠自然選擇進化而成.比較重大的“技術創新”出現,有3個誘因:社會迫切需要解決一個重大問題；偶然產生了一項技術,結果是未曾預料的奇跡；采用與原有技術不同的自然現象和原理(新的“技術域”或“子域”),然后非常聰明地將它們應用于人類的某種需求.

關于技術的演化過程,Fleming和Sorenson也用CAS模型從專利引用的數據分析中,得到類似的結論,即技術組合進化的過程和生物進化過程呈現明顯不同的規律.他們還用NK模型模擬研究了技術組合的過程,發現如果被組合的技術存在高度相互依存性,將導致“復雜性災難”(“complexity catastrophe”)[23].

回看庫恩的《科學革命的結構》[24],知道科學革命的結果往往讓人們發現一個嶄新自然現象和原理之“礦藏”,這就為一個嶄新的“技術域”的出現奠定了基礎.如果采取不同的、新的技術“域”來實現一個目的,那么非凡而強大的技術創新就可能出現,而這個技術創新不僅可能實現原有的目的,甚至讓我們達到完全新的、未曾預想的目的,這就是“技術革命”出現的基礎.技術革命不僅創造新的產品,而且創造嶄新的行業和新的經濟系統,極大地改變人們的生活方式.新的“技術域”產生之后,會進化、產生“子域”,也可能產生異化,最后成熟、退化,也許完全退出社會經濟舞臺.比較庫恩所描述的科學革命和演化的過程和技術發展過程,會發現它們遵循很類似的規律.也許這并不奇怪,因為“科學”和“技術”本來就是同根同源、相輔相成的“近親”.

然而,技術起源和演化的模型還很初級,很多重要演化因素以及其“動力學”機制都沒有包括在模型之中；對技術起源和演化的過程也還沒有數學化演繹模型；理論模型和實證研究所獲得的數據也缺少對比、求證,更談不上預測新的技術創新過程了.關于技術起源和演化理論如何與創新擴散理論以及其它創新理論結合互動,這方面研究也很缺少.雖然不少經濟學家認為創新是人類最近幾百年產生經濟躍遷的根源,但目前的創新研究結果無法更詳細地提供模型和定量的解釋.

3 討 論

3.1 創新研究的價值

人類文明在最近兩百多年的時間里呈現爆炸性成長,經濟學家估計,人類只用了0.01%的人類發展總時間(約250萬年)而創造了97%的財富[25].很多經濟學家認為人類的財富創造之謎就是“創新”,而“創新”之謎并沒有被解開.因此,無論是從學術上還是其社會效益上來說,這個題目都值得人們投入智慧和資源進行進一步的研究.

3.2 自然科學家在創新研究中的作用

到目前為止,關注經濟學和社會系統的自然科學家對創新過程的參與較少,但是作者認為自然科學家的參與是很重要的,原因有二:

a.自然科學家的知識結構與人文學者是互補的,前者在科學地采集數據、分析數據、建立模型等方面有過嚴格的訓練和高超的技巧,同時具備對自然科學各領域的深切理解；而人文學者在發現和理解社會和經濟系統的問題、理解人的行為,以及解釋數據的人文意義等方面,有獨到的見解.遺憾的是,目前從事社會系統研究的自然科學家,例如經濟物理學家們(econophysicist),似乎主要活躍于一個封閉圈子里,而沒有和經濟學家、社會學家、歷史學家、管理學家等真正地融合起來,以至于其研究的課題偏離了人文科學研究的重大方面,其研究成果也很少進入人文學者的視野和文獻渠道.從另一方面來說,不少人文學者由于對數學工具和科學模型化過程比較陌生,而較難在一些重大問題上深入研究下去,不能得出有意義的定量成果.美國學界認識到了這個問題,成立了一些多學科的復雜系統研究中心,例如在多位諾貝爾經濟學家和物理學家的倡導下, 于1984年成立的Santa Fe Institute.中國也可以成立類似的交叉學科的復雜系統研究機構,讓多方面的學者能夠充分地交流,共同攻克難題.

b.到目前為止,自然科學家在社會和經濟活動研究方面投入研究較多的是金融領域,而很少參與“創新活動”的研究.這種情況的產生一方面可能是由于人們還未認識到該研究的學術價值和社會意義,另一方面可能是創新領域的數據遠遠不如金融領域的數據完整和準確,因此給定量模型的構建和檢驗造成了一定的難度.然而,挑戰和機會是并存的,困難的事往往蘊含著豐富的研究內容.

3.3 關于復雜系統理論在創新研究中的應用

迄今為止,用復雜系統視角對創新過程的研究,包括其它社會系統的研究,主要采用的是在生物系統建立的概念和模型.歷史上各學科互相借鑒隱喻(metaphor)的做法由來已久,例如傳統經濟學中的平衡系統理論基礎就“不當地”借鑒了物理學的“平衡態”概念.經濟學家Beinhocker在他的著作《The Origin of Wealth》之中,對經濟系統的復雜性進行了比較全面的闡述,同時對傳統經濟學的局限性也作了較深刻的批判.他認為基于物理學“平衡態”概念的傳統經濟學有其與生俱來的違反物理學“熵增加原理”的缺陷,而基于生物系統的模型“復雜自適應系統”(CAS)可以更真實地描述經濟活動[25].雖然目前社會系統的復雜性研究借鑒生物系統的相關概念和理論似乎有很多合理之處,但還是有不少學者在不斷反思和批判這種“社會系統”“生物化”做法的局限性.諾貝爾經濟學獎獲得者Krugman認為這種將社會系統泛生物化的現象是“生物噪音”(“biobabble”),是“偽經濟學”(“pseudo-economics”)[26].

諾貝爾物理學獎獲得者Anderson在1972年美國《Science》雜志上發表的文章More Is Different[27]中認為,自然界展現出一種層狀結構,每一層都有它自己獨特的規律,不能用一層發現的規律簡單應用于另一層,例如“心理學不是應用生物學,而生物學也不是應用化學”(“Psychology is not applied biology,nor is biology applied chemistry”).在文章的最后部分,他說:“當然,人類生態學和DNA之間的組織層次顯然要比DNA和量子電動力學之間的層次要多,而每一層都會有一個新的概念結構.”(“Surely there are more levels of organization between human ethology and DNA than there are between DNA and quantum electrodynamics,and each level can require a whole new conceptual structure.”).盡管在生物系統中找到的一些規律和概念似乎可以被方便地應用于社會系統,可是我們很難有理由相信,生物系統和社會系統會遵循類似的規律.所以,在用類似的概念和工具研究這兩個層次差別很大的系統時,需要不斷地提醒自己:人類社會和生物系統的復雜性有什么不一樣的規律.當然不能排除有可能存在著一些普遍的、可以解釋各個層次的復雜系統的原理.因此需要具有開放的思維,直到既找到了那些能夠穿透各層次的通用規律又發現了某層次的特別規律之后,我們的使命才算完成.總而言之,無論基于什么理論范式,用什么研究工具,人們對創新規律的了解都還在很初級的階段.要對人類的創新活動規律有清晰的認識,并且希望這些研究成果真正變成對社會創新和發展有指導意義的學問,經濟學家、社會學家、管理學家、心里學家、物理學家以及其他自然科學家們任重而道遠,而這種跨學科的交叉探索對解開人類科技發展和財富創造之謎是必要條件.有人說,“復雜系統理論”是屬于21世紀的科學工具.科學和工具的重要性在于它是否能解決重要的問題,然而沒有什么“問題”比揭開人類創造其歷史積累的97%財富之謎更為重大了.

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Application of the complex system theory in innovation studies —Overview of the origin,structure and evolution of innovations

DONGJie-lin1,2,3
(1.Cemter for Emterprise Immovatiom amd Developmemt,Soochow Umiversity,Suzhou 215021,Chima；2.Soochow Busimess School,Soochow Umiversity,Suzhou 215021,Chima；3.Chima Imstitute for Sciemce amd Techmology Policy,Tsimghua Umiversity,Beijimg 100084,Chima)

The characteristics of a complex system are presented in the innovation activities of humankind.This paper summarized the recent findings of applying the complex system theory to study the innovation processes,with a special focus on the origin,structure and evolution of innovations.We noticed that many models and concepts used in the study of innovation systems are adopted from the biology systems,yet the social system and the biology system apparently are at very different levels of complexities.Therefore,this paper argues that while trying to explore the general rules that may apply to all complex systems,one should also keep mind open for the unique rules that apply only to the social systems,including the innovation activities.In addition,due to its interdisciplinary nature,it would be more fruitful for scholars from different academic backgrounds to join forces in the study of the innovation process under the complex system paradigm.

immovatiom；complex systems；techmology evolutiom

N 94文獻標示碼：A

1007-6735(2011)05-0473-07

2011-09-20

董潔林,女,教授.研究方向:技術創新.E-mail:jielindong@gmail.com