概念創新網絡理論、激進創新與創新網絡管理

導讀
概念創新網絡理論被美國能源部應用於供給面的研發投資組合分類與篩選以及計畫監測與評估,本文聚焦於說明概念創新網絡理論的基本原理,包括:研究類型分類與非線性創新、不同類型研究之間整合型態、跨研究類型整合的必要性,以及創新策略途徑選擇與計畫管理結構間的關聯性。
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一、緒論

各國政府皆體認到創新能量對提升各國的競爭力的關鍵角色,對於研發投入所提升之創新能量如何產生激進創新以提升國家競爭力的決定機制則係科技政策評估所日益關注議題。由於概念創新網絡理論被美國能源部、歐盟架構計畫等機關應用於許多科技計畫管理與評估研究,以分析研發投入對於該國激進科技創新產生影響之機制,並據以進行計畫監測與評估,因此,本文針對概念創新網絡理論之原理與決策脈絡進行淺析。

Hage & Hollingsworth(2000)所提出的概念創新網絡理論便係為解析一國創新系統產生激進創新(radical innovation)的決定因素,藉此一創新擴散理論以評估及輔助科技決策。它解釋由科學進展到社經結果(outcome)間的創新過程之複雜性,此理論係修改自Kline and Rosenberg(1986)的概念性的非線性模型。

影響一國的技術進展效率與技術擴散的因素包括影響所有技術部門的國家創新系統因素,以及個別技術部門的特定結構因素。而概念創新網絡理論係採取技術部門(technology sector)(生物技術、製藥)之中觀(meso)層次分析單元,聚焦於特定技術部門內領域(arenas),並且在原本基礎、應用、開發、製造及商業化的五個研究領域(arena)之外再加上品質研究(quality research)。

經過解析激進商品創新與程序創新(例如:網際網路生物技術等)在各國的創新系統中成功展現之因果機制,他們整合了組織社會學(organizational sociology)組織學習(organizational learning)理論、國家創新體系(National System of Innovation),並將當時極少受關注的Kline & Rosenber(1986)的創新系統理論修訂後,提出了概念創新網絡(Idea Innovation Networks)之理論(Kline & Rosenberg, 1986)。此一理論分析架構可以用於解釋不同技術部門所面臨的不同研發組織分工結構、創新網絡互動所產生的不同的技術進展效率與技術擴散速率。這些研究領域間的密切連結程度對於持續創新而言極為重要。

概念創新理論可應用於針對特定技術部門(technology sector),綜合巨觀(macro)、中觀(meso)、微觀(micro)三個層次實證指標,解析特定技術部門的創新潛在障礙,並描述、解釋及預測激進創新的創新進展速率及所需要的研發合作型態。

二、以研究領域分類解析非線性創新

(一)六個研究領域之定義

傳統上將研發區分為基礎研究、應用研究與開發研究,基本上隱含的是個線性的創新模型,先經由基礎研究產生概念後,進入應用研究針對特定應用標的進行概念驗證,之後進行商品開發。Hage & Hollingsworth (2000)將研發區分為六個類型:基礎研究、應用研究、開發研究、生產與程序(製造)研究、品質研究與商業化研究,所謂生產與程序研究係指製造程序等生產過程之研究,例如:提升製造良率、改良製造程序提高商品的客製化程度。品質研究則係指品質控管、提升商品的新特性(如:提高商品環保性)。商業化研究係指探索利基市場、縮短進入市場時間。若要達成商品與程序的激進創新,可以透過下列途徑:

  • 1.重新連結基礎研究與應用研究以大幅提升商品特性 例如:採取新的技術途徑以提升商品的系統特性。這不僅是始於基礎研究、應用研究而擴及開發研究,而是由開發研究回到基礎研究、應用研究。
  • 2.藉由生產程序研究或製造研究、商業化研究大幅地改良產品或服務的其他特性 如此可確保開發研究中的激進創新能夠經由其他領域創新的接力創新,成功地進行市場擴散。這是因為,許多激進創新的新商品可能需要其他研究領域激進創新的配合(例如:全新的行銷管道創新)才能在市場中成功完成商品擴散。

因此,Hage & Hollingsworth (2000)認為,將研發區分為六個研究領域的第一個優點是避免過度專注於將開發研究與基礎、應用研究相連結的創新路徑。我們可以由績效剩餘的觀點來加以說明,Christensen (1992)指出,當商品功能性(functionality)的進展落後於顧客需求時,會出現績效落差(performance gap),此時企業為了達成較高的產品技術績效提升,必須進行垂直整合,進行大量的內部研發,以大幅度地提升產品技術績效。反之,當商品功能性的進展超過顧客需求時,會出現績效剩餘,此時消費者不再願意付高價來購買具備較高產品績效的產品,轉而重視其它特性如即時性或便利的運送服務等等,這表示某一廠商可藉由提供次佳商品同時加速進入市場(商業化研究成果),也可藉由產品客製化(生產及程序研究)而取得創新成功,這也就是所謂非線性創新、破壞式創新(disruptive innovation)。

(二)研發組織分工結構的分殊化與跨組織網絡之角色

創新概念網絡理論認為當公私部門的研發投資金額擴大後,所產生的大量知識會促使知識生產體系的專殊化(spcialization),促成新興的企業或學研機構的專殊化的因素,包括某些企業專注在某個階段或範疇以降低風險,另方面則是提高能見度,有利於其他研發機構互動及知識交流。這一方面提高研究組織的能見度,有利於知識交流,另方面提高研究組織間的知識多元性及合作所能產生的新穎性(novelty),因而有助於促進激進創新(radical innovation)。

在此一研發組織分工專殊化的趨勢之下,表示六個研究領域可能由不同企業或不同部門(產官學)研發機構所主導,甚至同一研究領域內也分別由眾多研究機構所負責而形成次網絡(sub-network),當某些激進商品創新需要跨越不同研究領域的創新時,其創新的成功要件便在於與同一研究領域或者不同研究領域中的研究組織的反覆知識移轉、互動與溝通以充分吸收隱性知識(tacit knowledge)及顯性知識。

若要在單一研究領域產生激進的知識進展,它往往必須與次網絡中的其他研究機構緊密連結以散布激進知識進展所涉及的隱性知識(tacit knowledge)(Hage & Hollingsworth, 2000),例如:建立知識社群(knowledge community)和研究聯盟(research consortia),以連結同一研究領域(arena)的研究機構,藉由頻繁的面對面互動共同產生知識以達成激進創新,並即時地利用激進的知識進展。

一國在特定技術部門中存在著兩類網絡,首先是跨越多個研究領域之研究組織(產學研)間的網絡,其次同一研究領域中的研究組織間所形成的次網絡(sub-network)(Jordan et al., 2008)。

Hage & Hollingsworth (2000)並認為,每一個國家或者每一個技術領域可能存在的研發組織分工結構都有所不同,有些國家的某一技術領域的不同研究領域可能分別由不同類型研發機構所主導,有些國家則可能由某些研發機構壟斷不同研究領域。我們可以用資通訊領域這個技術部門來加以說明,我國的資通訊技術部門的基礎研究主要由大學所主導,應用研究主要由法人研究機構所主導,而開發研究則主要由私人企業所主導,相對地,南韓三星壟斷了該國的資通訊部門研發,將基礎研究、應用研究與開發研究皆由三星集團內部所執行

三、知識分布與網絡內的跨機構研發合作與連結

如前所述,Hage & Hollingsworth (2000)的概念創新網絡理論認為,一項激進商品程序創新究竟需不需要採取跨組織、跨研究領域的緊密互動網絡形式須由兩項因素決定:

(一)跨研究領域的程度

Hage & Hollingsworth(2000)認為,單一研究領域中的激進知識進展之創新,需仰賴該研究領域內機構所形成網絡之多元性,研發組之分殊化的趨勢強化了研發組織之知識或技術多元性,而此一多元性會擴大研發組織間的認知距離,擴大的認知距離會對於跨組織研發網絡產生利弊互見的影響:

1.提高創新之新穎性

認知距離擴大會促使跨研究組織研發連結可產生較高的新穎性(novelty)因而可促進單一研究領域內的激進創新。

2.阻礙跨研發組織間的溝通互動

認知距離擴大會阻礙跨研發組織間的溝通互動,促使研發組織間因溝通困難而降低溝通互動之誘因。

Hage & Hollingsworth (2000)此一看法與Nooteboom等人(2007)的觀點一致,他們認為當研發聯盟企業間的認知距離擴大時,研發合作的新穎性會提高(也就是較容易產生激進創新),然而,企業對合作企業的知識外溢的吸收能量會隨之下降,因而,Nooteboom等人(2007)認為當企業間研發聯盟成員間的知識多元性愈高、認知距離愈高,會形成利弊互見的狀況,一方面新穎性提升,另方面企業吸收能力下降,這兩個因素作用下,會造成研發聯盟組成企業間的學習成果形成倒U的發展型態(詳見圖1)。他們因此認為,認知距離適中會使的跨企業的學習效果最佳。

圖1 最佳認知距離
資料來源:Nooteboom et al. (2000)

激進商品程序創新有可能首先在單一研究領域中產生激進進展後,循著兩個路徑達成成功的激進商品程序創新:

  • 1.結合開發、製造(生產)、品質、商業化四個研究領域 經由開發研究、生產與程序研究、品質研究與商業化研究這四個研究領域的機構間的緊密互動連結的網絡所達成。
  • 2.結合開發、基礎與應用三個研究領域也可能經由開發研究與基礎研究、應用研究間的緊密互動連結的網絡所達成。

Hage & Hollingsworth (2000)認為,當跨組織網絡的研究團隊間的面對面溝通互動的連結性(connectedness)愈高,愈能夠成功擴散創新。

(二)先進知識的組織間分布與壟斷程度與跨機構研發合作之必要性

某些技術創新所需的先進知識是分散在不同國家、不同企業或不同產官學組織之間,在此一狀況下,若要達成激進的商品創新則必須形成密切互動連結的網絡,以台灣的資通訊產業為例,便極為仰賴企業與學研機構之間所形成的密切互動連結網絡,反之,相對地壟斷南韓的資通訊部門的基礎應用開發研究的三星集團,便較不需要進行跨研究機構、跨產官學的研發合作。此外,當某項新技術被少數研發組織所壟斷時,知識會以較低度明文化(less codified)的形式存在,也就需要更密切的跨機構研發合作與互動以取得隱性知識。

(三)創新推動的預期速度

Hage & Hollingsworth (2000)指出,當先進知識被特定企業或機構所壟斷時,成功推動創新並不一定需要跨組織的緊密互動網絡,但是,一旦決策者想要快速推動創新之成功商業化時,便需要跨組織的緊密互動網絡。因此研發投資之計畫篩選必須考量此一面向並且動態地評估應補助經費金額及應協助之科技計畫介入方式。

(四)創新途徑與對應計畫結構

Jordan(2006)進一步將概念創新網絡理論衍伸至對於基礎應用研究組織之結構與創新策略之分析。她認為概念創新網絡理論的最大意義在於:

1.關注學研研發機構的組織結構與創新策略之對應

Jordan(2006)指出,傳統上對於組織學習、知識移轉等的探討主要關注企業的組織結構與創新策略之間的對應,例如:權變理論(contingency theory)。因而缺乏影響基礎科學進展因素的理論,過去很少針對實驗室或單位的不同結構和策略如何影響科學進展之探討。Hage & Hollingsworth(2000)所關注的是激進商品程序創新與不同研究領域及研究組織間的分工、連結之對應,Jordan(2006)則進一步探討基礎應用研究機構的組織結構與創新策略之對應問題,因為她意識到基礎應用研究常由學研組織所執行,學研組織研究人員的研究創新動機與私人企業的逐利動機並不相同。

Jordan (2006)認為,組織多元性的理論對基礎及應用研究研發而言不足:

2.基礎應用研究的大量研究人員的管理不同於私人企業

例如,研究人員的研究動機主要與好奇有關而非金錢, 時間架構較長且風險較高。基礎應用研究之研究人員的研究動機主要與研究的自主性有關。

3.基礎研究日益在企業以外機構中或者特殊類型的跨組織關係中

企業將許多基礎研究與應用研究這類具有準公共財性質的研發改由眾多企業共同形成的研究單位負責執行,如:研究聯盟(research consortia)及全球聯盟(global alliance)。

Hage & Hollingsworth(2000)認為,政府介入促成產業組成研究聯盟以進行基礎及應用研究,在概念創新網絡的理論下,便具有藉由促進單一研究領域的次網絡中的多元性之緊密連結,以驅動激進創新之意涵。

4.關注不同創新策略所需的研發分工與計畫管理結構

Jordan (2006)依據概念創新理論,提出一個跨組織研發計畫研發計畫管理的分類架構,將創新區分為激進創新(radical innovaiton)與漸進創新(incremental innovation),並分別對應所需的跨機構管理協調機制(有機式機制/機械式機制),試圖整合概念創新理論與權變理論等,以強化跨機構研發計畫管理並加速創新。Jordan(2006)將科學研究技術發展與成熟階段區分為以下四個階段:

圖2 創新策略與研發成熟階段
資料來源:Jordan (2006).

1. 全新探索(Be New)

此階段係個人或團體產生及測試革命性及激進性概念之時期,進行概念驗證(proof of concept),結合了小規模研究與革命性發現,通常是發展新概念、理論、全新研究領域(如:第一個基因模型或DNA研究)。研發機構需仰賴此類小規模研究以提供未來大規模資料蒐集與應用開發所需的新概念。此一階段之研究之進展測量包括:新研究工具或技術。

2. 首先推出(Be first):

在第一階段概念驗證後,進行大規模開發以成為第一個商業化及生產新產品者,這是大型科學(big science)。計畫目標可能是第一個人類基因圖譜之研究。此階段研究需要大量經費投入測量工具等費用、操作新工具,且需要讓實務社群吸收此一新技術,通常需要數年的穩定計畫經費支持。阿波羅火箭的開發便屬於此類研究。

3. 漸進改良(Be Better):

此階段的技術激進性降低且仍然是大規模的研究,當商品被商品化之後,經由漸進研發,大規模地將產品或產品生產方式加以改良或差異化,例如:改良既有的氣象預警系統。計畫的預期成果包括:支持特定學門的畢業生、特定學門畢業生進入勞動市場所形成的非正式網絡。許多強調公共應用效益的研發計畫應歸屬於此類計畫。

4. 永續維持(Be sustainable):

此階段研究係擴展現有科學概念、工具、人力資本或網絡,結合小規模及較不激進的研究,包括維持或擴展現有科學概念、工具、人力資本或網絡,通常是將一概念擴展至較不激進的應用,例如,修正真空室以供不同類型實驗。

上圖2中的創新策略類型與科技成熟階段之架構可有助於依據權變理論之原理,進行創新策略與計畫結構之對應,在下圖三3中依據圖2之分類架構對應其所需的計畫管理模式,對於小規模激進創新之研究而言,所需的計畫管理應聚焦於鼓勵探索、冒險,並整合內部與外部之概念。對於大規模激進創新而言,所需的計畫管理應聚焦於建立策略性關係,明確界定目標與策略。對於大型漸進創新而言,所需要的計畫管理為提供資本與知識資源、確保良好技術性管理。對於小型漸進式創新而言,所需要的計畫管理為建立團隊與團隊合作、致力於就業成長。

圖3科學研究的協調結構緊張
資料來源:Jordan (2006).

透過此一創新策略與計畫結構之對應,有助於區分研發類型,進行所需的管理模式,並採行不同的進展績效測量,如此可以避免不當管理介入所造成阻礙創新及低估計畫成果的後果。

此外,Hage & Hollingsworth (2000) 認為,每個國家的國家創新體系(National Systems of Innovation)具有其主導的協調型式(modes of coordination),有些國家政府習於市場協調的自由競爭途徑,有些國家則習於國家介入之協調型式,此一主導的協調模式往往會被一體適用於各個技術部門,這就是所謂國家創新系統的路徑依賴問題,而難以因應特定技術部門的知識分布與創新策略的獨特脈絡與所需協調型式。

四、小結

概念創新網絡理論首先解析研發組織分殊化的趨勢,並藉由區分六類研究領域及描述激進商品創新如何在跨研究領域中反覆進行,有助於實證測量及分析激進創新所需的成功條件,包括個別研究領域內的次網絡之多元性,以及跨研究領域之跨研究組織之創新網絡的緊密互動。並分析在各國不同的知識分布與壟斷性的研發分工結構下,所需採行的創新組織與協調策略也不相同。

Hage & Hollingsworth (2000)的概念創新網絡理論聚焦於中觀層次(meso-level)的技術部門之分析單元並聚焦於跨組織網絡,此一跨組織網絡有可能是特定國家內部的跨組織網絡,也有可能是跨國的跨組織網絡,因此,此一論述避免了國家創新系統理論(National Systems of Innvoation)假設特定國家的國家創新系統會無差別地影響所有技術部門的創新型態,不同技術部門因此會有不同的全球化程度,較高度全球化的技術部門受到國家創新系統的路徑依賴(path dependency)的影響會較低。

參考文獻
  • Christensen, Clayton M. (1992). Exploring the Limits of the Technology S-Curve. Part 1: Component Technologies. Retrieved from: https://pdfs.semanticscholar.org/31b5/f477879
  • Jordan, Gretchen B. (2006). Factors influencing advances in basic and applied research: variation due to diversity in research profiles. In Hage, Jerald & Meeus, Marius (). Innovation, Science and Institutional Change: A Research Handbook. New York: Oxford Universty Press.
  • Jordan, Gretchen, Hage, Jerald & Jonathon Mote (2008). A Theories-Based Systemic Framework for Evaluating Diverse Portfolios of Scientific Work, Part One: Micro and Meso Indicators. 118: pp.7-24.
  • Kline, Stephen & Rosenberg, Nathan (1986). An overview of innovation. In Landuau, R. & Rosenberg, N. (eds.). The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. Washington D. C.: National Academy Press.
  • Marius (2006)(eds.). Innovation, Science, and Institutional Change. New York: Oxford University Press.
  • Nooteboom, Bart, Haverbeke, Wim Van, Duysters, Geert, Gilsing, Victor, & Oord, Ad van den Oord. (2007). Optimal cognitive distance and absorptive capacity. Research Policy, 36: pp.1016-1034
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