复杂技术创新组织的有效性:基于不确定性视角＊

曾德明,王吉斌,王业静

（湖南大学工商管理学院,湖南长沙 410082）

复杂技术创新组织的有效性:基于不确定性视角＊

曾德明,王吉斌,王业静

（湖南大学工商管理学院,湖南长沙 410082）

复杂技术创新是发展中国家进行产业结构升级的一个重要努力方向,也是我国实施自主创新战略的重要方面。高度不确定性是复杂技术创新的主要特征,如何从创新模式及组织形式等方面减少创新过程的不确定性,成为复杂技术创新管理的关键所在。复杂技术创新过程中需要多种知识和技能并且需要创造新知识,创新主体对知识资源的获取成为复杂技术创新不确定性的主要来源。自组织网络能够有效降低这种不确定性,从而促进复杂技术创新。

复杂技术创新;自组织网络;不确定性;知识获取

一 引 言

自20世纪90年代以来,技术创新学者的研究视野开始从创新过程的复杂性转向复杂技术的创新。复杂技术创新是发达国家占有技术领先优势和市场竞争优势的重要方面。目前,新兴工业化国家和后发达国家在这方面取得的进步并不大,复杂技术的创新及其管理研究主要在英美等西方发达国家进行。[1]事实上,复杂技术尤其是复杂产品系统领域是发展中国家进行产业结构升级的一个重要努力方向,也是我国实施自主创新战略的重要方面。因此,加强对于复杂技术创新各方面的研究具有重要意义。

作为企业配置资源的一种活动,复杂技术创新需要依赖于一定的组织,其组织有效性直接影响复杂技术创新活动的效率。Talcott Parsons认为衡量一个组织有效性程度的指标是:能否达成预定的目标,能否适应外环境的变化并适时作出必要的调整,能否发挥各层次各部门的整合作用,能否维护组织的基本形式与架构而不作出过大的改变。Warren Bennis及其他一些学者的观点认为,当今组织面临的主要挑战是要能够对变化的条件作出反应并具有适应外界压力的能力,组织的关键是能适应环境的变化,在变化的环境中生存发展。

复杂技术创新的文献指出,复杂技术创新活动往往不是由制造企业单独完成的,需要由许多单元构成的网络组织共同完成。[2][7]网络组织这种组织形式迅速发展,多数文献主要从网络经济性、强调交易成本的节约,从财务绩效角度讨论组织有效性。社会、经济、技术的发展变化使组织面临一个复杂、多变及不确定的环境,使越来越多的学者认识到:技术创新是一个不确定性的过程,不确定性分析是技术创新研究中的一个重要组成部分。组织赖以生存的最基本功能在于对不确定性的处理,从而要求组织必须具备应对不确定性的能力。本文从不确定性的视角分析复杂技术创新组织的有效性。

二 复杂技术创新及其组织形式

复杂技术指的是高成本、涉及多种知识基础、难以为任何个人理解并通过个人之间的联系进行转移的技术。[1]复杂技术包括复杂产品技术（如汽车、航空器、电信设备、计算机、生物技术和新材料等）和复杂工艺技术（如精益或敏捷生产系统）。[4]技术的复杂性可以理解为产品本身及其生产方法所涉及的知识范围和层次的复杂程度。[5]复杂技术创新过程中需要多种知识和技能并且需要创造新知识,知识的高度复杂性是复杂技术创新跟简单技术创新的重要差异。复杂技术创新不再仅仅是新技术的研究、开发、生产和商业化的线性过程,而是一个包含着技术自身创新、技术过程创新、组织和管理创新的复杂非线性创新过程,具有快速、突变、非连续性的特点。[3]在技术进化的轨道上,复杂技术创新会表现出三种不同模式:正常模式（normal pattern）,指在已有技术设计的范围内渐近性创新和改变;过渡模式（transition pattern）,指已有技术设计由于镶嵌的分散技术集成而发生了重大变化,伴随着有新技术设计;转变模式（transformation pattern）,技术设计同已有技术相比发生巨大改变。[3]

Ryeroft与 Kash的研究认为自组织网络是实施复杂技术创新的基本组织形式,企业复杂技术的创新成功越来越依赖于对复杂自组织网络的参与,除了直接进行创新的企业外,这种自组织网络一般还包括研究机构、大学和政府等制度机构。[3]2003年 Kash和Rycroft进一步说明复杂技术的复杂性需要自组织学习过程管理的组织网络,而且认为产品与工艺技术也变得如此复杂,其子系统与构件也演化成高度复杂性的技术。[6]自组织网络一般拥有三类资源:现有核心能力、已有的辅助性资产和学习能力。现有的核心能力,包括知识和技能,使得网络具有独特的技术创新能力,这种核心能力可以广泛到对系统集成的掌握,也可以是专注于某一领域的R&D能力;现有的辅助性资产是指用于形成核心能力的那些辅助性机构的知识和技能;学习能力既包括网络中参与者对知识和技能的累积,也包括对现有网络中知识和技能的整体性累积。在寻求问题解决途径中,网络的核心能力和辅助性资产经常被一系列的学习过程所改变。[3]需要指出的是,自组织网络与“技术创新网络”不同,技术创新网络一般将边界设定在产业或区域层次上,将网络关系定义为整个产业或区域内的创新参与者之间的交互关系。而自组织网络将边界界定在进行特定的技术（或产品）创新的参与者之间。

三 复杂技术创新的不确定性

不确定性是技术创新的核心特征,存在于技术创新过程的每个阶段,对技术创新过程的影响最大。造成技术创新不确定性的因素有很多,由于自身的复杂性,复杂技术创新除了要面对一般技术创新的不确定性外,还具有许多特殊的不确定性。我们认为信息或者资源不足是造成复杂技术创新不确定性的关键因素。从企业角度而言,这种不确定性首先反映在资源获取的不确定性和有效开发这种资源的能力不确定性上。一直以来,企业的资源基础理论（Resource—Based View）都强调企业能力的本质是知识,知识尤其是隐性知识已成为企业获得持续竞争优势的稀缺性资源,复杂技术的内涵也体现了复杂技术的知识内核的特征。从这个层面来说,复杂技术创新的不确定性主要来自于企业对知识资源获取的不确定。这里所说的知识包括:新的技术知识、新的市场知识、产品研发技能、有关跨文化方面的知识、经营管理知识和有关制造过程的知识等。企业对知识获取的不确定主要有以下几方面原因:

（一）知识的复杂性。复杂技术创新与一般技术创新的重要差异在于:复杂技术创新过程中所涉及的知识是高度复杂的。主要表现在:知识组分复杂性（知识组成要素的多样性、异质性）、知识分布复杂性（知识在技术构成中是不均匀分布的,复杂技术创新的多主体性及网络分布性是知识分布复杂的重要原因）和知识运动的复杂性（知识进化过程复杂）。此外,隐性知识作为组织中最具战略价值的资源,在复杂技术创新中起到了核心作用。这种知识往往具有高度的情景依赖性,一般依附于个体存在、难以表达和沟通,因而难以转移和传递,隐性知识的获取和转移需要通过非结构化和半结构化的学习过程来实现,只能依赖于人与人之间的亲身体验、知觉和洞察力。[8]隐性知识在转化为可用的显性知识的时候需要经过内化、外化、结合、社会化四个过程（SECI）,并牵涉到语境、沟通深度乃至价值观等难以控制的因素。这样,知识获取的不确定性就大大增加了。知识的高度复杂性及隐性知识的存在使得复杂技术创新主体对知识资源的获得更加困难,进而增加了复杂技术创新的不确定性。

（二）企业知识获取能力（主要是组织的学习能力）。组织学习能力是企业知识获取能力中的核心能力,是组织具有精于知识吸收、转化和创造,且能根据新知识和长期目标调整行为的一种品质,是组织根据内外部环境变化不断进行动态调整和创新以对各种变化做出正确而快速反应的能力,[9]是组织为了开发与挖掘组织潜在所需知识和技能,通过知识的模仿、改进与创造来提高组织与环境相适应的胜任力。[10]复杂性技术不是技术孤岛,不同的技术主体之间存在着密切联系,某一种专门技术的提升,相当于在该技术节点注入新的资源,这种资源通过不断的学习传递,可以产生令人惊讶的乘数效应。而不同技术之间的共同作用,相互刺激产生了所谓的“交叉激发效应”,这种非线性的协同作用在很大程度上依赖于组织良好的学习能力。[11]越强的组织学习能力意味着可为组织提供越便利、越丰富的显性知识,并促进隐性与显性两类知识的转化。以上研究表明,组织学习能力对组织获取知识具有决定性影响。

（三）环境的不确定性。环境不确定性主要表现在复杂性和动荡性两个方面:复杂性是指企业在外部环境中面临的外部利益相关者的数量和差异程度;动荡性是指外部环境中的技术要素、市场规则等发生变化的速度。具体表现在用户需求变化很快、技术高速发展、竞争对手频频引入新产品和竞争对手的行为很难预测、以及相关政策的变化。日益复杂化、多样化、动态化的环境使得企业越来越难以把握复杂技术创新所需的知识,越来越难以识别各种知识的价值,使得复杂技术创新面临着更大的不确定性。

此外,企业往往根据自己现有的创新模式来获取新知识,而不同的复杂技术创新形式下,企业对知识获取的不确定性也不尽相同。总的来说,正常模式下的复杂技术创新不确定性要低于另外两种形式:在正常形式下,虽然自组织网络的核心能力可以通过现有辅助资产的重新装配或升级得到提升,也可以通过与新的辅助资产的连接得到加强,但此时的核心能力也是趋向于稳定的;在过渡模式下,创新主要表现在对已有技术设计和网络的重要改变,过渡时期的创新一般通过克服先前的限制,而引起技术设计的绩效和质量改变,这经常来源于将一个子系统整合到已有技术中去。过渡形式的创新通常依赖于在正常形式下积累的知识库。此时辅助性资产通常主要是用于开发现有的确定的核心能力,而不是用于开发新的领域,但是新的技术标准已经确立,网络组织形态变化较大,创新面临着很大的不确定性;在变革模式下,复杂技术创新是对以往技术和网络关系的颠覆性变化,技术创新出现间断性特点,技术和网络组织进入一种全新的演化路径,发展的前景呈现模糊和多样性特点,整个演化过程具有极高的不确定性。

四 复杂技术创新组织的有效性

从短期来看,组织的有效性体现为组织的绩效;从长期来看,组织有效性还要包括组织适应环境变化,获得竞争优势的能力。一个有效率的生产组织,最为基本的功能在于对不确定性的处理。不同生产性组织形式之间的替代,就是处理不确定性功能的变化所导致的,组织形式的演进,实质上是对组织应对不确定性的发展。自组织网络正是在诸多不确定性及复杂性的环境下所产生的。早在20世纪60年代Lawrence就从组织的有机适应性和灵活性出发,认为网络组织是适应于不稳定的环境,应对需求和竞争变化的一种组织形式。

（一）组织结构与不确定性的缓冲

Thompson认为,理解组织结构的关键在于理解组织如何缓冲不确定性所带来的冲击。从组织结构上看,自组织网络跨越了传统组织的边界,组织边界的跨越作用是将组织与外部环境中的关键因素结合并协调起来。边界跨越主要涉及信息交换,通常不确定性越高,跨组织的结构就越重要。网络中的结点通过网络联结产生的巨大实力、网络的知识积累和研发能力,提高了化解风险和应对环境不确定性的能力。由于网络中的各结点具有各自的核心竞争力,则在网络层面表现出多样性,这种相对独立性和多样性使整个网络组织对外部的不确定性起了重要的缓冲作用。[11]在复杂技术创新过程中,自组织网络结构的特殊属性显然对不确定性起到了一定程度的缓冲作用。

1.自组织性是复杂技术创新组织的首要特性。德国理论物理学家 H.Haken认为,从组织的进化形式来看,可以分为两类:他组织和自组织。如果一个系统靠外部指令而形成组织,就是他组织;如果不存在外部指令,系统按照相互默契的某种规则,各尽其责而又协调地自动地形成有序结构,就是自组织。复杂技术创新组织成员都是自组织起来的,因此具有较强的目的性,需求性,各种知识之间的协调,自组织的演变过程,就是为了应对这种不确定性。故自组织网络可以看作是一个降低不确定性的缓冲系统。

2.动态性是复杂技术创新组织的基本特性。自组织网络是一种介于市场与企业之间的复杂的社会经济组织形态,是一个动态的、按照一定路径依赖不断演进的历史过程。动态性主要表现在自组织网络与技术的共同进化（见图1）。在正常模式下,复杂技术创新在已有技术设计的范围内渐近性创新和改变,此时自组织网络运行稳定,技术创新是连续的,对创新的特点和结果具有较强的预见性,网络与技术相互适应的调整成本也较低,网络中互补性资源和核心竞争力的性质较为稳定。在过渡模式下,已有技术设计由于镶嵌的分散技术集成而发生了重大变化,其网络建立了与新组织的连接。在变革模式下,技术设计同已有技术相比发生巨大改变,并要求建立完全不同的网络组织。

图1 技术与网路共同进化轨迹

对于大部分的复杂技术而言,正常模式最终都会被过渡模式所取代,过渡模式一般又会推出新的技术进化轨迹,然后恢复到另一个正常形式。这种进化过程很可能会随着时间的推移发生周期性变化。自组织网络的动态性使得其具有自我进化功能和较强的内部“新陈代谢作用”,任何网络组织内部不称职的个体都会从网络中被淘汰,从而保证了复杂技术创新的知识来源的可靠性

此外,自组织网络是一种适应性的网络,即网络及其中的个体都采取柔性的战略以适应创新形式的变化。所谓柔性化是指自组织网络的存在形式具有多样化,完全是以市场需求为导向,依据市场竞争需要对资源进行有效整合,具有较强的适应能力,从而实现网络与技术的共同进化[9][10]。

（二）组织学习是降低不确定性的有效途径

组织学习是自组织网络运行的核心,在复杂技术的创新中,组织学习也是最关键的因素。组织学习行为就是为了获取知识和理解知识而进行的组织内部沟通和外部交流。自组织网络内存在多种组织的学习方式,在知识获取的过程中,探索性学习和挖掘性学习起着关键性作用。[12][13]挖掘性学习,指的是那些可以用“提炼、筛选、生产、效率、选择、实施、执行”等术语来描述的学习行为;探索性学习是指那些可以用“探索、变化、承担风险、试验、尝试、应变、发现、创新”等术语来描述的学习行为。[12]

1.在复杂技术创新的正常形式下,自组织网络运行稳定,组织的学习方式主要是挖掘性学习,其本质是现有能力、技术和范式的提高和拓展。挖掘性学习由于组织对所涉及的领域已经有经验,并且拥有所需要的知识,因此具有确定的、近期的回报。组织需要进行充分挖掘性学习“以确保其目前的生存”。此时,组织学习主要存在于已经形成的自网络的内部,通过内部学习关注某一方面特定技术的改进、获得辅助资产,开发已有的核心能力。因此组织学习主要依赖于网络内的已有知识,组织学习是连续的,具有一定的路径依赖性,形成了一套解决问题的惯有思路,当出现问题的时候,网络能够知道如何去解决问题,而不用去做全新的探索,这就在问题解决程序上降低了不确定性。

2.在复杂技术创新的过渡形式下,网络组织开始与新的组织建立连接,并取得新的辅助性资产,网络形态发生变化[14]。但此时的技术创新仍然依赖于正常形式下累积的知识,学习及辅助资产的获得都主要用于在原有基础上建立新的或者加强原来的核心能力。此时,由于网络范围的扩张,组织学习需要从正常形式下特有的狭窄的但深层的知识技术基础转向更广阔的知识基础去,从局部性的学习转向区域性的学习。在过渡形式下,挖掘型学习仍然很重要,是技术创新和网络发展的基础,但此时也需要探索性的学习。探索性学习的本质是对新领域的试验,自组织网络成员需要通过探索性的区域性学习和辅助资产的调整扩展核心能力（或抛弃过时的核心能力）。[15]

3.在复杂技术创新的变革形式下,组织必须探索不同的新方案,重新配置现有的资源、开发新的能力、形成新的机制。企业需要通过与新的组织连接形成新的网络,获取新的知识,涉及更加广泛陌生的知识领域。此时,网络的学习方式主要是探索性学习,即“追求新的知识”。通过探索性学习,组织探寻和试验新的技术和创业机会;一旦成功,就会改变组织能力的特征,增加其创新绩效。所以,探索性学习可以提供更好的长期机会。此时学习的范围更广泛并且是非连续的、间断式的学习。面临变革时,组织得以成功或者失败的一个关键因素在于进行探索性学习的能力。组织面临的不确定性越大,善于探索性学习的组织就更能够适应环境[16][17]。探索性学习中,组织偏离了现有的技术基础,所涉及的知识是往往是隐性的,并且对组织而言是新的。探索性学习虽然回报的时间、空间距离比挖掘性学习更为遥远而不确定,但它是未来收益的保证。组织需要进行足够的探索性学习“以保证未来的生存”。

（三）组织间关系是降低不确定性的保障

资源基础观认为“资源”是构成组织间关系的最基本元素,组织间关系是基于资源相互依赖而建立的。组织竞争优势的基础既包含了所拥有的资源和与竞争对手的异质性,又包含了组织获取和利用组织间资源的能力,每个组织间关系伙伴必须为组织间关系网络带来有价值的资源。研究表明,组织间合作可以降低组织所面对的不确定性,建立在信任基础上的组织间合作可以降低不确定性。

1.成员间合作关系与知识获取

从关系理论角度看,企业仅仅以内部的资源来实现复杂技术的创新是不现实的,企业必须发展组织间关系网络以获取不同的知识资源,组织间合作能使单个企业获得比自身多的多的企业外部知识资源。对不确定性的处理已经从传统的纵向一体化大型组织转向了跨组织的合作,目前大型组织热衷于组织之间合作的主要原因在于可以缓冲不确定性所带来的冲击。

自组织网络中,组织间的关系从竞争对手转变为合作伙伴,通过定义成员角色和各自任务的基础上通过密集的多边联系、互利和交互式的合作来完成某一特定的目标[18]。通过一系列的内部系统（R&D设计、生产、服务、销售等）与外部系统（用户、供应商、大学、科研机构、政策制定者等）迅速有效地连接在一起,从而形成一条包括许多节点的对等知识网络,每个节点之间都以平等身份保持着动态联系。这种网络组织既不像科层组织那样通过权威关系来协调行动,也不像市场那样依靠契约进行交易,而是通过组织成员之间的磋商、沟通和联系建立的利益共享、相互信任、竞争与合作的战略伙伴关系。由于复杂性技术中知识的局部性、默会性和复杂性,使得知识已经不能单纯通过市场途径获得,自组织网络作为一种介于企业与市场之间的组织形式,具有中间组织的无边界、无等级、高度灵活等特点,既弥补了层级组织的刚性,又缓解了市场机制多变的缺点,为复杂技术创新提供了一种柔性的、高效的资源配置途径,是应对不确定的缓冲区。

2.合作中的信任关系与知识获取

Richard Larsson通过深入研究组织间关系后认为,在越低的召集成本和较高的内在化成本以及行为者之间信任程度高的情况下,不确定性、交易频率和特定资源依赖程度越高。信任作为一种减少不确定性和复杂性的机制,不仅是自组织网络内组织合作关系形成的基础和保证,而且是企业间取得合作绩效的必要条件。正如 Preet等所认为,在伙伴关系的事后维持中,重要的行为要素是信任,信任具有增强企业之间合作关系并促进合作绩效的潜力。

在自组织网络中,由于为了某一特定目标,相关组织相互合作,并以相互信任为相互合作的基础,在相互信任的环境中,各节点企业愿意共享或交易更多的知识,成员直接的联系更加频繁和紧密,企业就有机会通过组织学习获取更多的知识,便于隐性知识的获取和转化。在正常模式下,自组织网络的稳定运行表现在网络结构的稳定及组织间合作关系的稳定,此时,网络内成员之间建立了一种较为稳定的合作关系,组织成员间彼此较了解和信任;在过渡式模式下,创新可能产生于问题、机会或两个都有,当迫在眉睫的过渡式创新被意识到的时候,将会有重要的诱因使得先前竞争中的企业或网络联合起来,这就意味着网络中加入新的成员[19]。在变革模式下,复杂技术创新要求打破原有网络关系而建立新的网络组织,取得全新的辅助性资产并形成新的核心能力。

表1 基于不确定性的复杂技术创新组织有效性特征

结 论

复杂性技术创新中普遍存在的不确定性困扰着每个企业,而自组织网络的自身特性及运行机制恰恰可以降低这种不确定性（见表1）。虽然不确定性的存在是网络演化中永恒的主题,不确定性并不会因为自组织网络的建立而消失,但是,不确定性驱使创新主体在局部产生自组织行为,如果局部的自组织网络运行被证明是有效的,就可以通过“循环反馈机制”在整个系统范围内得以复制[19]。

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Organizational Effectiveness of Complex Technology Innovation Based on the Uncertainty Perspective

ZEMG De-ming,WANGJi-bin,WANG Ye-jing

（School of Business Administration,Hunan University,Changsha 410082,China）

Complex technology innovation is an important aspect of upgrading the industrial structure in developing countries.It is also a key element in self-innovation strategies.High degree of uncertainty is the main features of complex technology innovation.How to reduce such uncertainty is an important research field for complex technology innovation,including innovation model and organization forms.It needs a variety of knowledge and skills to create new knowledge in the process of complex technology innovation.Therefore,the uncertainty of knowledge resource acquisition becomes the key source of innovation uncertainty.Self-organizing networks play an important role in reducing such uncertainty to improve complex technology innovation.

complex technology innovation;self-organizing network;uncertainty;knowledge acquisition

F062.3

A

1008—1763（2011）05—0048—06

2010-11-16

国家自然科学基金项目（70873038）

曾德明（1958—）,男,广西龙胜人,湖南大学工商管理学院教授,博士生导师.研究方向:知识与技术创新管理.