Модели социальных процессов - Учебное пособие (Полетаев А.В.)

 глава 9. инновационные процессы 9.1. основные понятия инноватики

Инновация (от позднелатинского innovatio - новация, новшество, нововведение) в широком смысле слова означает новый способ что-либо делать. Понятие инновации включает в себя открытие - приращение знания и изобретение - новый способ использования существующих знаний. Впервые термин "инновация" начал использоваться в антропологии и этнологии в XIX веке и первоначально означал процесс введения элементов одной культуры в другую.

Инновации в одной сфере жизни социума могут вызывать совершенно неожиданные изменения и в других сферах. Так, некоторые ученые полагают, что изобретение стартера, позволившее женщинам самостоятельно заводить автомобиль, привело к тому, что женщины занялись бизнесом, а это в свою очередь открыло дорогу эмансипации.

Значительное влияние на общество могут оказывать нововведения в сфере культуры и особенно идеологии. Считается, что вера в неизбежность прогресса способствовала развитию Европы в XVII-XIX веках. Нововведения, как необходимые условия перемен, играют все большую роль в нашей жизни. Появилось даже новое научное направление "инноватика" [9], наиболее важная проблема которой - изучение процессов распространения нововведений.

Диффузия - процесс распространения инноваций внутри данной социальной системы, а также от одной социальной системы к другой. Если в былые времена процесс распространения какого-либо нововведения занимал несколько столетий, то в конце XX века развитие средств коммуникаций, снятие информационных барьеров способствовали резкому ускорению процессов диффузии. Следующий "большой скачок" будет связан с развитием компьютерных сетей связи.

Американский социолог П.Друкер (P. Drucker) выделил семь основных источников нововведений:

1) неожиданное изменение ситуации, чей-то успех или неудача, реакция на непредвиденное внешнее воздействие;

2) несоответствие между изменившейся реальностью и представлениями, ожиданиями людей;

3) выявление недостатков в ходе, ритме, логике какого-либо процесса;

179

 4) изменения в структуре производства или потребления;

5) демографические изменения;

6) изменения в общественном сознании (настроения, установки, ценности);

7) появление нового знания [ 5 ].

Далеко не каждое появление нового знания вызывает процесс диффузии. Огромное число изобретений во всех сферах жизни социума просто игнорируется. Как утверждает А.Грублер, анализ нескольких сотен масштабных технических инноваций за последние два столетия показывает, что между изобретением и началом распространения инновации имеется временной лаг (запаздывание) длительностью от 15 до 40 лет. Более того, осуществление одного или нескольких успешных внедрений (инноваций) не гарантирует последующей диффузии. Поэтому Грублер предлагает различать триаду - изобретение, инновацию и диффузию, понимая собственно под инновацией процесс начального внедрения изобретения. По его мнению, изобретательская и инновационная деятельность создают потенциал для изменений. И только процесс диффузии преобразует этот потенциал в изменение социальной практики [14].

П. Друкер полагает, что временной разрыв между рождением нового знания и освоением его рынком составляет примерно 25- 30 лет. Эта закономерность остается устойчивой константой для всей истории цивилизации и, по-видимому, внутренне присуща природе знаний. Интересно, что T.Кун также утверждал, что новая научная теория становится новой парадигмой не ранее, чем через 30 лет. Его концепция эволюции науки как смены парадигм - способов постановки проблем и методов их решения - широко используется в инноватике. Говорят о необходимости смены традиционной парадигмы организации, университета [10].

Ряд ученых предлагает отличать инновацию от простого улучшения, локального усовершенствования продукта или процесса. Инновация требует для своего внедрения комплекса организационно-технологических изменений, реорганизации производственного процесса, обучения персонала, изменения поведения потребителей.

И.В.Бестужев-Лада считает, что "нововведение можно опе-рационно определить как такую разновидность управленческого решения, в результате которого происходит существенное изменение того или иного процесса, явления - технического, экономического, политического, социального или иного [2, с. 18].

Специфика инноваций в различных сферах жизни общества существенно затрудняет формулировку единого, удобного для всех

180

 случаев определения. Значительным разнообразием отличаются и процессы диффузии, которые Д.Шон предложил типологизи-ровать следующим образом:

1. Модель "центр - периферия". Распространение нововведения осуществляется и контролируется из одного центра. В этом случае эффективность процесса зависит от энергии и ресурсов центра, от его умения создавать и контролировать обратные связи. Данная модель имеет два варианта:

 модель магнита (например, в передовые страны Запада приезжают представители развивающихся стран, осваивают там какие-либо нововведения и, возвращаясь на родину, внедряют их);

 модель "средневекового барда", который путешествуя демонстрирует и внедряет нововведения.

2. Модель размножения центров. В этой модели по-прежнему главную роль играет центр, но процесс управления децентрализуется. На местах создаются локальные центры, которые самостоятельно распространяют нововведения, учитывая местную специфику. Д.Шон считает, что по этой модели распространялись колониализм и коммунизм. Эту же модель использует компания Coca-Cola и многие другие транснациональные корпорации [19].

3. Роджерс проанализировал более 500 процессов диффузии и выделил следующие пять стадий процесса принятия инноваций [18]:

1) осведомленности - индивид знает о новой идее, но не имеет достаточной информации;

2) интереса - индивид заинтересовался идеей и ищет дополнительную информацию;

3) оценивания - индивид принимает решение, оценивая пользу от нововведения в настоящем и будущем;

4)опробования;

5) усвоения.

Скорость диффузии, по мнению Роджерса, также определяется пятью основными факторами:

1) относительными преимуществами новинки;

2) совместимостью с окружающей средой, существующими ценностями и прошлым опытом;

3) сложностью освоения;

4) возможностью опробования до принятия окончательного решения;

5) коммуникационной наглядностью - степенью, с которой результаты инновации могут быть увидены и оценены другими людьми.

181

 Процессы диффузии инноваций в различных сферах жизни общества имеют свои специфические черты и особенности. В социальной культурологии инновация понимается как изобретение новых идей, образов, принципов действия, политических и социальных программ, выработка новых форм деятельности, организации общества или его институтов, появление нового стиля мышления или чувствования. Носителями новаторства могут выступать пророки, мудрецы, правители, деятели культуры, ученые или новаторские группы, стремящиеся повысить свой статус, выделиться в данном обществе, часто являющиеся в нем "авангардом", "диссидентами" или "маргиналами" [6, с. 292]. Среди носителей новаторства часто оказываются выходцы из других стран, а также представители активных слоев общества, не находящие себе достойного места в существующей общественной системе.

Эффективность диффузии нововведений во многом определяется социальной детерминацией, т.е. тем, насколько общество созрело для принятия новинки [6]. Общество может жаждать перемен, но может и устать от неразберихи, вызванной внедрением предыдущей инновации. Спрос на новации зависит также от фазы жизненного цикла социальной системы.

Проблемы исследования диффузии инноваций являются весьма актуальными для современной экономики. По мнению экономистов, диффузия нововведений представляет собой "процесс передачи новшества по коммуникационным каналам между членами социальной системы" [4, с. 31]. Новшествами считаются идеи, изделия, решения, технологии и т.д., являющиеся новыми для данного хозяйственного субъекта. Форма и скорость процесса диффузии зависят от мощности коммуникационных каналов и особенностей восприятия информации действующими субъектами.

Экономисты, следуя теории подражания французского социолога Г.Тарда, рассматривают процесс распространения нововведения как имитацию хозяйствующими субъектами новых удачных решений в процессе социального обучения. Как показало моделирование процесса распространения новых технологий, новаторы открывают новые технологии, но их реакция зависит от выбора имитаторов. Наиболее важен выбор, который делают ранние (пионерные) имитаторы. Чем больше число пионерных имитаторов, тем выше вероятность доминирования новой технологии.

Наиболее важной в практическом отношении ветвью иннова-тики является исследование процессов распространения новых товаров - главной задачи маркетинга. Предприятие может придерживаться различных стратегий действий на рынке:

182

 1) стратегия пионера - предприятие создает продукт, формирует его рынок, рискуя понести значительные потери, если новинка не будет пользоваться спросом. В том случае, если новинка станет товаром - лидером, предприятию обеспечено длительное процветание;

2) стратегия "идущего поезда" - фирма создает имитацию популярного продукта. В этом случае успех определяется согласованностью действий конкурентов;

3) стратегия "и я тоже" - предприятие стремится улучшить, модифицировать уже известные товары, пользующиеся большим спросом [1].

Первая и третья стратегии характеризуются острой конкурентной борьбой изготовителей новой продукции за внимание потребителей. В первом случае процесс диффузии инновации только начинает разворачиваться. Стратегия "и я тоже" целесообразна в стадии насыщения рынка. Наибольшая доля рынка завоевывается во время фазы роста, когда большинство фирм вслед за лидером выбирают стратегию "идущего поезда". Именно согласованность действий конкурентов, обусловленная процессами самоорганизации, и обеспечивает подлинный успех новинки.

Значительная часть работ в области инноватики рассматривает процесс диффузии нововведений как процесс обучения данной социальной системы (общества, института, фирмы, индивида). Процесс обучения включает в себя инновационное восприятие, оценку и принятие решений, т.е. целый спектр когнитивных факторов. Наиболее последовательно эта линия исследований проводится в социокогнитивной теории американского социального психолога А.Бандуры [11]. Рассматривая социальные аспекты инноватики, американский ученый анализирует влияние нововведений на формы потребления, виды досуга, отдыха и в целом на изменение жизненного стиля. Он считает необходимым отдельное рассмотрение процесса знакомства с новинкой и процесса ее адаптации, т.е. практического использования. По его мнению, успешная инновационная программа должна содержать четыре элемента:

1) выбор оптимального момента для внедрения новинки;

2) предварительная подготовка благоприятных условий;

3) обеспечение эффективной демонстрационной поддержки;

4) активное использование примеров успешного применения новинки, учитывающее когнитивные возможности потенциальных последователей, предполагаемое распределение выигрыша между членами социальной системы.

183

 При прогнозировании решений, принимаемых индивидом, необходимо учитывать уровень его информированности, заинтересованности, понимания, имеющиеся у него ресурсы. Важную роль играют также процессы перехода от начальной неопределенности к последующей убежденности, индивидуальное восприятие риска.

А. Бандура подчеркивает неоправданность слепого поклонения новизне как таковой. Слишком велика доля скороспелых, недоработанных новинок, многие из которых не дают ожидаемого эффекта, а иногда приносят ощутимый вред.

9.2. Модели диффузии инноваций и логистического роста

Методы диффузии инноваций могут быть распространены и на изучение динамики антисоциального поведения - форм коллективного протеста, тактики террористов, распространения наркотиков и т.д. Антисоциальные движения нередко возникают как оппозиция происходящим переменам, вызванным какой-либо инновацией. В качестве примера обычно приводят движение луддистов, которые между 1811 и 1816 гг. разбили немало текстильных машин, что лишь ненадолго замедлило развитие английской легкой промышленности. Менее известно аналогичное движение под руководством капитана Свинга, пытавшегося теми же методами остановить процесс распространения сельскохозяйственной техники (механических молотилок). На рис. 9.1 пред-

 К- 250

 

 240

 

 180

 

 ' tm - 23 ноября At = 13 дней

120

 

 60

 

  

 О

8 ноября     18 ноября     28 ноября    8 декабря

Рис. 9.1. Динамика движения протеста в Англии в 1830 г. [14]

 184

 

 ставлены данные о динамике этого процесса, протекавшего всего месяц - с 8 ноября по 8 декабря 1830 г.

Точки на графике показывают, сколько машин было разрушено в данный день плюс число машин, уже сломанных к этому времени. Удивительно, что львиная доля машин была уничтожена всего за десять дней (с 18 по 28 ноября), что говорит о высокой эффективности социальных сетей коммуникаций - ведь в те времена в сельской Англии не было современного транспорта и средств связи [14].

Стоит обратить внимание на то, насколько хорошо логистическая кривая (показана сплошной линией) описывает динамику стихийного протеста. Эмпирический анализ огромного числа природных, технико-экономических и социокультурных процессов показал, что динамика процессов их роста, развития, распространения подчиняется логистическому закону. На рис. 9.2 приведена динамика развития сетей транспорта и коммуникаций в США, подчиняющаяся логистическим закономерностям.

1800    1820     1840   1860    1880   1900    1920     1940   1960    1980    2000

Годы Рис. 9.2. Динамика развития инфраструктуры США [14]

Для того чтобы понять сущность механизма, формирующего логистическую кривую, необходимо построить содержательные и формальные модели исследуемых процессов. Начнем с более простого случая - модели неограниченного экспоненционального роста.

Модель экспоненциального роста численности популяции. Обозначим через г/( численность популяции к моменту времени t. Если измерять значение г/( только в дискретные моменты времени (например, раз в год), то прирост численности популяции в год равен (yt - yt J. Если считать, что условия благоприятны для

185

 развития популяции,- ресурсы неограничены, враги отсутствуют, то можно предположить, что прирост численности популяции пропорционален достигнутой численности. Это содержательное предположение может быть формализовано в виде следующего уравнения:

где а - коэффициент пропорциональности. Такие уравнения называются разностными.

Покажем, каким образом формируется механизм экспоненциального роста. Действительно, уравнение (9.1) легко преобразуется к уравнению

yt=yt_1 + ayt_l = (l + a)yt_l,        (9.2)

из которого видно, что каждое последующее значение yt умножается на фиксированную константу (1 + а). Таким образом, значения yf являются геометрической прогрессией и, следовательно, y(t) растет экспоненциально (как функция е').

О геометрической прогрессии как о законе роста населения писал T. Мальтус (1766-1834). Используя его модель, Ч.Дарвин рассчитывал потенциальные возможности роста разных популяций. Согласно его расчетам, число потомков одной пары слонов через 750 лет может достичь 19 млн.

Значительно быстрее размножаются бактерии. Если одна бактерия в благоприятной среде делится каждые 20 мин., то при сохранении таких темпов деления потомство этой бактерии всего за 36 ч сможет образовать массу, которая покроет земной шар сплошным слоем толщиной 30 см, а еще через 2 ч толщина этого слоя достигнет 2 м [3].

Ясно, что процессы экспоненциального роста не могут длиться долго. Но на коротком временном интервале процессы роста могут быть описаны экспоненциальной кривой. Так, в 1937 г. на небольшой остров у побережья США завезли 8 фазанов, а через 6 лет популяция насчитывала уже 1898 птиц. Первые четыре года рост численности фазанов хорошо описывался экспоненциальной зависимостью. К сожалению, в начале войны на острове были размещены войска, ежегодный учет прекратился, а фазанов съели [3].

Модели логистического роста. Известно, что многие процессы в природе и обществе имеют пределы возможных изменений, в первую очередь из-за ограниченности ресурсов. Возвращаясь к диффузии инноваций, естественно предположить, что распространение нововведений ограничено емкостью данного сегмента рын-

186

 ка, возможностями целевой группы. Одним из главных факторов, определяющих скорость процессов диффузии, является межличностное общение между сторонниками данной новинки и теми, кто еще колеблется или вообще ничего не слышал о предлагаемом нововведении. Если обозначить число людей, принявших инновацию к моменту t, через yt , то число лиц, которых, в принципе, можно еще сагитировать, составит M - yt , где M - емкость рынка, максимально возможное число лиц, способных адаптировать данное нововведение. Можно считать, что прирост числа сторонников новинки пропорционален числу встреч между сторонниками новинки и сомневающимися. Число таких встреч пропорционально произведению yt (M - yt)*.

Формализация этих содержательных предположений приводит к следующему разностному уравнению:

У, -0,_, -ay,.! (M -yt_J,        (9.3)

где а - коэффициент пропорциональности.

Решением этого уравнения является логистическая функция, а само уравнение называется логистическим (более подробно технические детали описаны в § 12.1). Впервые логистическая модель как модель роста народонаселения была предложена бельгийским математиком П.Ф.Ферхюльстом в 1838 г. В теории инноваций логистическую модель иногда называют моделью Фи-шера-Прея.

Логистическую S-образную кривую иногда называют кривой Перла - по имени американского демографа P. Перла (1870-1940), который провел огромное число эмпирических исследований роста различных организмов и популяций. Он обнаружил, что по логистическому закону увеличивается вес тыквы, растет число дрожжевых бактерий, росло народонаселение США до 1940 г. Позже выяснилось, что S-образные кривые хорошо описывают процессы замещения одной техники другой, смену технологий, эволюционные процессы в экономической и социокультурной сферах.

Биологи дают логистическому уравнению несколько иную содержательную интерпретацию. Если в правой части уравнения (9.3) раскрыть скобки, то получим

* Рассмотрим в качестве примера ситуацию, в которой 10 человек уже приняли новинку, а 20 - колеблются. Если предположить, что каждый сторонник новинки может встретиться со всеми сомневающимися, то общее число таких встреч равно 200.

187

 (9.4)

 

 Первое слагаемое правой части уравнения означает, что прирост численности популяции пропорционален достигнутой численности. Второй член (- a{/f_j) формализует утверждение - прирост обратно пропорционален квадрату численности популяции. Биологи приводят следующие доводы в пользу данного предположения: чем больше число встреч между особями, чем выше плотность популяции, тем выше вероятность заболеваний, конфликтов, иначе говоря, выше "сопротивление среды", а значит, меньше прирост численности популяции*.

Попробуем проанализировать действие логистического механизма с помощью петель обратной связи.

Как видно из рис. 9.3, данная причинно-следственная модель имеет две петли обратной связи. Действие расположенной справа петли положительной обратной связи постепенно ведет к экспоненциальному росту численности популяции. Слева на рис. 9.3 изображена петля отрицательной обратной связи, действие которой призвано стабилизировать процесс на уровне насыщения. Результирующая динамика процесса определяется поочередным доминированием петель. Сначала, пока процесс не дойдет до середины (М/2), доминирует петля положительной обратной свя-

Прирост численности популяции

  

 

Численность популяции У,

Возможности для роста

численности популяции

аМу,

 Рис. 9.3. Диаграмма логистического уравнения

* Читатель вправе задать вопрос: почему раскрытие скобок способно приводить к другой содержательной интерпретации? Все дело в том, что возможности математического языка ограничены. Как заметили когнито-логи, сентенции - стакан наполовину пуст и стакан наполовину полон - для математики эквивалентны, что может оказаться неверным с содержательной точки зрения.

188

 зи. После прохождения центра симметрии доминирующее влияние оказывает петля отрицательной обратной связи   [17].

Конечно, приведенные утверждения нельзя назвать совершенно очевидными. Более подробное изложение возможностей качественного анализа поведения систем с помощью петель обратной связи дается в разд. 3.

Чтобы у читателя не сложилось впечатление, что все процессы роста описываются логистическим уравнением, рассмотрим кривую Гомперца, названную в честь английского статистика и математика XIX века. Б.Гомперц, исследуя уровни смертности, распределение доходов и др., установил, что в ряде случаев их динамика описывается кривой у = аь , где коэффициенты а и Ъ удовлетворяют условиям: 0<а<1, Ь < 1.

Рис. 9.4. Динамика кумулятивного числа продаж новинки

Кривые Перла и Гомперца относятся к классу S-образных кривых, отображающих динамику роста кумулятивного значения показателя, например числа продаж новинки (рис. 9.4). Чтобы перейти к более привычной форме визуализации данных, надо взять производную от S-об-разной функции. При этом получим колоколообразную функцию, отображающую число продаж в данный момент времени (рис. 9.5). Можно ли сказать, что на рис. 9.5 представлена модель жизненного цикла инновации? Да. Но только в том случае, если товар покупается один раз и время его использования мало. Если же продукт потребляется многократно, то его жизненный цикл выглядит сложнее (рис. 9.6).

f

Рис. 9.5. Динамика числа продаж

Спад в числе продаж связан с тем, что ряд потребителей, купив новинку один раз, не становятся ее поклонниками. После пика уровень продаж товара стабилизируется. Остаются только постоянные покупатели. В завершающий же фазе жизненного

 189

 

 

цикла данный продукт будет вытеснен с рынка новым, более предпочтительным товаром [15].

Рис. 9.6. Жизненный цикл новинки

В заключение приведем любопытный пример прогнозирования процесса демократизации. В 1991 г. Дж.Модельски и Г.Перри предложили рассмотреть процесс распространения демократической формы правления как процесс диффузии инновации. По мнению американских политологов, демократия начала распространяться по земному шару в XV веке. Первая фаза распространения демократических форм правления - авторы назвали ее экспериментальной - длилась с 1450 по 1800 г. В это время доля населения, опробовавшая демократические процедуры, не превышала 1-2\% всего населения земли. Далее процесс диффузии начал набирать обороты. К 1990 г. уже 40\% населения земли избрало демократические формы правления. По прогнозу авторов к концу XX столетия будет достигнута отметка 50\%, а к 2100 г. уже 90\% населения будут жить при наилучшей форме государственного устройства [16].

В своих расчетах авторы использовали для прогноза логистическую модель диффузии инноваций. Хотя содержательные предположения, лежащие в основе этой модели, не всегда бесспорны, число примеров ее успешного использования на практике огромно.

Задачи и упражнения

1. Приведите примеры социокультурных процессов, которые нельзя представить как диффузию нововведений.

2. Какие технические инновации будут оказывать наибольшее влияние на социум в ближайшем будущем?

3. Следует ли учитывать демографические изменения при анализе социокультурных нововведений?

4. Некоторые футурологи давно предрекают широкое распространение групповой формы семьи. Что, на ваш взгляд, сдерживает диффузию этого нововведения?

5. Постройте модель распространения нововведений в сфере образования.

6. Перечислите когнитивные факторы, влияющие на успех инновации.

7. Какие индикаторы сигнализируют о том, что социальная система жаждет перемен?

 190

 

 8. Всегда ли широкая рекламная кампания гарантирует успех новому товару?

9. Почему "дурные примеры" заразительны?

Литература

1. Академия рынка. Маркетинг. M.: Экономика, 1993.

2. Бестужев-Лада И.В. Прогнозное обоснование социальных нововведений. M.: Наука, 1993.

3. Гиляров A.M. Популяционная экология. M.: МГУ, 1990.

4. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. M., 1993.

5. Друкер П.Ф. Рынок: как выйти в лидеры. Практика и принципы. M., 1992.

6. Ерасов B.C. Социальная культурология. M.: Аспект Пресс, 1996.

7. Котлер Ф. Основы маркетинга. M.: Бизнес-книга, 1995.

8. Лапин Н.И. Нововведение//Энциклопедический социологический словарь. M., 1995.

9. Пригожий А.И. Современная социология организаций. M.: Ин-тер-пресс, 1995.

10. Смайлор P.H. и др. Предпринимательский университет // Международный журнал социальных наук. 1993. № 2. С. 3-17.

11. Bandura A. Social Foundation of Thought and Action. A Social Cognitive Theory. Stanfford Univ. New Jersey: Printice-Hall, 1986.

12. Bridges E. New technology adoption in an innovative marketplace // Inter. Journal of Forecasting. 1991. Vol. 7. № 2. P. 257-270.

13. Diffusion of Technologies and Social Behavior / Eds. N.Nakicenovic and A.Grubler. Berlin: Springer, 1991.

14. Grubler A. Time for a Change: On the Pattern of Diffusion of Innovation //Daedalus. 1996. № 1. P. 19-42.

15. Kotler F. Marketing Decision Making. A Model Building Approach. N.Y.: Holt., 1971.

16. Modelski G., Perry G. Democratization in Long Perspective // Technological Forecasting and Social Change. 1991. Vol. 39. № 1. P. 23-34.

17. Richardson G.P. System Dynamics: Simulation for Policy Analysis from a Feedback Perspective //Qualitative Simulation, Modeling and Analysis / Ed. P.A.Fishwick. N.Y.: Springer. 1991. P. 144-169.

18. Rogers E. Diffusion of Innovations. 3 ed. N.Y.: Free Press, 1983.

19. Schon D. Beyond the Stable State. N.Y.: Norton, 1971.