Учебное пособие для выс­ ших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб и доп. M.: Ло­ гос, 2001. 296 с.: ил

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

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

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

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

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

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.

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

' t_m — 23 ноября At = 13 дней

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.

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 (y_t - y_t 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

y_t=y_t_₁ + ay_t__l = (l + a)y_t__l, (9.2)

из которого видно, что каждое последующее значение y_t умножа­ется на фиксированную константу (1 + а). Таким образом, значе­ния y_f 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 y_t , то число лиц, кото­рых, в принципе, можно еще сагитировать, составит M - y_t , 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 y_t (M - y_t)*.

Формализация этих содержательных предположений приво­дит к следующему разностному уравнению:

где а — коэффициент пропорциональности.

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 = а^ь , где коэффициенты а и Ъ удовлетворяют условиям: 0<а<1, Ь < 1.

189

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.

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.

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