创新的性质包括哪几类,创新的四大类型是什么

目 录

创新概述(An Overview of Innovation) 2

(一) 导言 2

(二) 创新的特性 5

(三) 创新模式 10

(四) 创新中的不确定性 18

(五) 创新经济学 22

(六) 总结 24

STEPHEN J. KLINE and NATHAN ROSENBERG

将创新描述为一个平稳、良好的线性过程的模型严重错误地描述了工作中的因果因素的性质和方向。创新是复杂的、不确定的、有点无序的，并且会受到多种变化的影响。创新也很难衡量，需要充分的技术知识和出色的市场判断的密切配合，以同时满足经济、技术和其他类型的限制。创新过程必须被视为一个完整系统中的一系列变化，不仅包括硬件，还包括市场环境、生产设施和知识以及创新组织的社会背景。

商业创新由两组不同的力量控制，它们以微妙和不可预测的方式相互作用。一方面是市场力量，即收入、相对价格和基本人口统计等因素的变化，这些因素结合在一起，为特定类别的创新创造持续变化的商业机会。另一方面，技术和科学前沿的进步力量往往表明，有可能形成新产品，或改进旧产品的性能，或以较低的成本生产这些产品。因此，创新的成功成果需要两个挑战：商业挑战和技术挑战。

从定义上讲，创新涉及新产品的创造和营销，因此，这些挑战单独或结合起来，使创新的结果成为一个高度不确定的过程。因此，考虑创新过程的一个重要且有用的方法是将其作为管理中的练习减少不确定性。一般来说，引入的变化越大，不仅技术性能的不确定性越大，而且市场反应和组织有效吸收和利用必要变化的能力的不确定性也越大。变化量与不确定性程度之间的这种强烈相关性，对于在不同知识状态下以及在特定产品生命周期的不同点上进行适当创新的性质具有重要意义。

创新过程中使用的系统是已知的最复杂的系统之一（包括技术和社会），成功创新的要求因情况而异。因此，对创新的一般性讨论需要探索多个维度，并在决定什么可以概括时谨慎行事。这种讨论还必须确保创新过程的隐含模型是充分的，因为使用简单化模型会严重扭曲思维。在一定程度上，所有这些问题都将在本章中讨论。

在技术领域内，有可能将一个人的思维局限于某些性能标准。例如，如果对成本考虑漠不关心，就可以设计出大量技术上可行的替代品，以提高飞机的速度、汽车的耐久性或化学品的纯度。但技术上的成功（或任何纯粹的机械性能度量）只是建立经济效用的必要条件，而不是充分条件。事实上，从对我们*法院诉讼程序的随意审查中可以明显看出，过分或完全专注于纯粹技术性的绩效衡量标准可能是灾难性的。

值得一提的是，美国专利局记录的绝大多数发明从未在商业基础上引入。同样值得回顾的是，在马奎斯（Marquis）编制的1800多项成功创新（Tushman and Moore，1982年）中，据报道，近四分之三的创新是由于感知到的市场需求而启动的，只有四分之一是因为感知到的技术机会。

与此同时，许多在市场上具有重要优势的特性无法实现，因为它们无法通过现有的技术基础设施实现，或者受到自然运行的限制。例如，热力学定律对机械的可实现效率以及飞机和汽车的可实现燃料消耗量设定了绝对限制。已知冶金实践的限制对许多机器和工艺中使用的温度设定了一个当前可行的上限，并且在持续的科学和发展努力下，该限制只能缓慢产生产量。零件的精度由可用的制造工艺控制，而这反过来又限制了在给定时间点可靠工作的能力。

如前所述，技术和市场的需要都必须在一个成功的创新。在创新中，一个人几乎总是同时处理许多需求和愿望的优化。成功的创新需要一种平衡新产品及其制造过程的需求、市场需求以及维持一个能够继续有效支持所有这些活动的组织的需求的设计。

如果一项技术改进要产生重大的经济影响，它必须结合与最终用户的需求和品味密切匹配的设计特征，并且必须在成本的基本限制条件下完成这些任务（通常还有其他法定要求）。

商业成功取决于是否达到低于可用替代品的成本水平，或者是否以与性能较低的替代品相比至少不太昂贵的成本创造出优质产品。通常可以以更高的价格获得更高的性能。然而，要选择一家公司应该瞄准的价格和绩效的最佳组合，就需要对市场条件有相当的了解，以及在就时机作出决策时有很高的商业判断顺序。成功不仅需要选择合适的成本和性能组合，还需要判断产品推出的时机是否合适。

20世纪50年代初，英国比美国早两年左右就推出了商用喷气式飞机（彗星I）。然而，美国参赛者很快赢得了比赛，因为在彗星一号商业亮相后不久，其性能就有了显著的提高。此外，在美国最初进入商用飞机领域的两架飞机中，波音707和道格拉斯DC-8更为成功。部分原因是波音更早进入市场；但或许更重要的是，波音公司纠正了最初对新飞机最佳尺寸和航程要求的错误判断的速度。关注用户的“反馈信号”并及时采取行动是创新的一个重要部分，通常是关键部分。这一点将在下文中进行更广泛的讨论。

最近，飞机行业提供了另一个重要的例子，说明过分关注纯粹的技术性能特征会导致金融灾难。协和式飞机是一项辉煌的工程成就，但也是一次代价高昂的商业失败。虽然它确实可以在747所需时间的一半左右穿越大西洋，但每乘客英里的燃油成本至少是747的15倍。

太阳能是另一个例子。它有许多吸引人的特点，至少在能言善辩的发言人中占有一席之地，但在至少接近其他能源的成本之前，它不太可能被广泛应用于发电领域。目前，这需要将太阳能成本降低一个数量级。

这些观察旨在表明技术和经济领域决定着技术创新的成功。因此，人们可能会在经济学文献中找到许多关于这些技术和经济相互关系的处理方法。不幸的是，这种治疗非常罕见。

这些观察结果还旨在说明在判断创新的重要性时引用错误标准可能涉及的危险和陷阱。潜在消费者可能不会对高度复杂的新技术的卓越性能给予足够的重视——准备支付数百美元的额外费用以缩短跨大西洋航班几个小时的人数被证明是相当少的。即使是最杰出的创新者托马斯·爱迪生也未能通过他的第一项发明。他创造了一台机器，可以在国会中统计选票，基本上是即时的，但几位国会议员却告诉他这是他们最不想要的。因此，爱迪生在他的日记中写下了一个决心，在他确信有一个健全的市场前景之前，再也不花时间研究一项发明。

从另一个角度来看，将经济上重要的创新与复杂技术相关的子集等同起来是一个严重的错误（在越来越关注高科技产业的社会中，这种情况越来越普遍）。第二次世界大战以来，运输部门生产力的最显著提高之一来自于几乎令人尴尬的技术简化集装箱化的创新。尽管它带来了人工搬运成本的大幅降低，但这种特殊的创新只需要对船舶设计和码头设备进行易于理解的修改；主要障碍是工会的抵制。这种特殊形式的阻力说明了另一点。创新中所关注的操作系统并非纯技术性质；它们是社会和技术的紧密结合&“社会技术系统”是一个有用的描述词，也是思考此类制度的有用方式。

这两点都很重要。技术成熟度并不是市场固有的价值。无论技术来源或复杂程度如何，降低成本的主要来源都是如此重要。人们忽视操作系统的社会方面，其风险不亚于技术方面。

总的来说，经济学家将技术创新分析为一个“黑箱”——一个包含未知组件和过程的系统。他们试图识别和测量进入该黑匣子的主要输入，并以更大的难度尝试识别和测量从该黑匣发出的输出。然而，他们很少关注盒子里到底发生了什么；他们在很大程度上忽视了某些输入转化为某些输出（在这种情况下是新技术）的高度复杂的过程。

另一方面，技术专家则主要关注盒子内的技术过程。他们常常忽视，甚至忽略了产品必须在其中运行的市场力量和对创新进行必要调整所需的制度效应。

本章的目的是深入研究黑匣子，检查技术转型过程的性质，但不忽视市场的外部力量或进行创新的机构的内部要求的重要性。没有必要过分强调技术创新对经济增长和提高效率绝对至关重要的观点。如果还有任何疑问，只要回想一下1885年前的100年，人们就会问：“有没有任何商业公司能像当时那样在当今经济中生存下来？”相关的问题不是创新是提高效率还是生存所必需的，而是：什么样的创新？以什么速度？而且，我们能否更充分地理解创新的本质，以便更有效、更有益地利用创新？

不幸的是，创新的效果很难衡量。创新没有单一、简单的维度。相反，涵盖各种活动的维度有很多种。我们可能认为创新是一种新产品，但它也可能是

•一种新的生产过程；

•在基本不变的产品中替代为特定任务新开发的更便宜的材料；

•*生产、内部职能或分销安排，以提高效率、更好地支持特定产品或降低成本；或者

•创新工具或方法的改进。

本章的一个主要观点是，转型过程不可避免地将技术和经济因素交织在一起。另一个原因是所使用的流程和系统复杂多变；没有单一的正确公式，而是有效创新所需的各种不同想法和解决方案的综合体。第三，这些复杂性使得创新难以有效衡量。下面从几个不同的角度讨论这些主题。

正是产品的变化使得创新难以严格对待。因为衡量产品创新或产品修改的经济意义通常是极其困难的。在广泛缺乏公认的措施下，没有明显的方法来计量技术黑匣子的输出。

进展的开始可能是明确认识到有许多黑盒子，而不仅仅是一个。这在三个方面很重要。首先，必须面对的市场问题和约束的性质，以及因此产生创新的方式，在不同行业之间有很大差异。第二，相关科学技术的知识状况因行业和公司而异。第三，黑匣子产出的性质和潜在盈利能力在任何时候都因行业而异。因此，将等量的增量投入注入随机选择的行业——A、B、C和D——的黑箱中，可能会涉及非常不同类型的研发活动，并产生非常不同的投资资源回报率。

有证据表明，创新的社会和私人回报率相当高。Mansfield等人（1977年）在一项针对17项创新的研究中，保守估计社会回报率中值约为56%。私人投资回报率中位数大大低于税前25%。

创新过程还有一个关键方面没有被黑箱方法所阐明。也就是说，创新通常会产生远离其起源行业的利益。事实证明，在任何单一的行业分类框架内“绘制”许多创新的成本和收益都非常困难。服装行业被认为是一个高度传统和技术保守的行业，目前正在吸收电子、激光技术和化学领域的多项创新。冶金（或其他基础材料）创新将在工业地图上的许多地方找到受益者。近几十年来，机床最重要的进步来自于将工具与数字计算机相结合。事实上，很少有经济部门完全不受计算机的出现和相关信息处理能力的巨大扩展的影响。计算机是一种通用的信息处理工具，因此它提供了几乎所有经济部门都不同程度需要的服务。与十年前相比，计算机彻底改变了本章的书写方式和用于复制本章的印刷工艺。在本章中，计算机引起的变化最重要的不是研究过程本身。作为研究中心特征的研发过程本身受到计算机的出现的巨大影响，而这些变化尚未接近完成。

如果我们专注于单一行业，例如航空运输，我们可以很容易地确定进入该行业的创新来源的多样性。飞机设计的许多改进都是由航空工程内部产生的工程师，利用航空知识的进步和从组件和风洞测试中获得的更具体的设计数据。值得注意的是，这两种测试都不是通常意义上的科学，也不是通常由科学家完成的。然而，它们通常是创新开发工作的重要组成部分（因此是工程的一个组成部分）。关键是，创新通常需要收集和存储不同于科学家获得的信息类型的信息，而这些不同的过程通常需要开发独立的方法、理论、测试程序、代码等，所有这些都成为工程和生产知识的组成部分。Vincenti（1979、1982、1984）给出了三个极好的例子，说明了通常定义的非科学的“工程知识”类型，一个是性能测试领域的，一个在车间过程中的，另一个是分析方法学。

已经提到冶金和计算机的工业部门也成为航空运输技术改进的重要来源。冶金技术的改进一直是飞机重量减轻和强度提高的持续来源，直接导致飞机机身和发动机性能的提高。最近，新材料，特别是合成材料的出现，为类似方向的进一步改进提供了巨大的希望。计算机在许多方面彻底改变了这个行业：飞机的驾驶舱控制；快速确定最佳飞行路线；以及即时全球预订系统。上一代电子设备的革命性变化已广泛应用于飞机，“航空电子设备”现在已占飞机总制造成本的很大一部分。

创新的另一个方面很难衡量，那就是快速扩张的行业对供应商的影响。一个快速发展的行业几乎总是会对其他为其生产中间部件和材料的行业产生越来越大的需求。需求的增加往往会刺激这些供应行业的技术变革速度加快。因此，二十世纪初汽车工业的快速发展有力地刺激了新的石油提炼方法的发展。（值得记住的是，石油工业比汽车早几十年；但是，在十九世纪末，在汽车出现之前，石油是照明的来源，而不是动力。只有随着内燃机的发明，石油才成为重要的动力来源。）二十世纪，汽车工业的旺盛需求已经提高了几个生产汽车原材料的行业的盈利能力，大概也增加了发明数量，这些行业不仅生产石油，还生产玻璃、橡胶、钢铁和塑料。

如前所述，技术创新的影响通常很难追踪，因为这些影响并不总是在明确界定的行业边界内。事实上，有时，技术变革的影响可能会导致对先前存在的边界线进行大幅重新绘制。二十年前，电信行业和计算机行业之间有了明确的界限。然而，随着微芯片的出现，这些界线已经变得模糊，很可能会被正在进行的技术变革所溶解。微芯片革命和商业日益增长的信息处理需求正在将计算机转换成越来越类似电信网络的形式，而电话系统已经可以被视为一种巨型计算机。作为一个简单的证据，考虑一下今天的繁忙信号可能意味着与20年前截然不同的东西。

如前所述，创新没有明显或统一的维度。没有公认的衡量其重要性或影响的方法。这从两个方面影响了我们对创新过程的看法。

首先，人们倾向于将技术创新与高度可见的电力、汽车、飞机、电视、抗生素、计算机等重大创新联系起来。没有理由抱怨对高度可见创新的兴趣，除非这导致忽视了创新过程中其他不太可见的重要方面。事实上，许多技术变革不太明显，在许多情况下甚至是几乎看不见的。工业社会中进行的大部分技术创新都是以非常小的变化的形式进行的，例如对机器的设计进行微小的修改，使其能够更好地服务于某些高度特定的最终用途，或者使其制造更容易，因此更便宜；或通过引入更硬的金属或具有更高熔点的新合金来改善机器的性能特征；或者通过微小的工程变更来节省一些原材料需求，或者在可能的情况下，简单地用更便宜的材料替代更昂贵的材料；或通过减少摩擦或振动从而延长机器使用寿命的设计变更；或者仅仅通过重新安排工厂的操作顺序或操作位置，例如在钢铁行业中发生的，通过消除集成钢厂或连铸机中频繁重新加热材料的需要，节省燃料投入。技术创新的很大一部分都是这种类型的，除了技术专家之外，对每个人来说都很不起眼，甚至对他或她来说也常常如此。

想想发电方面发生了什么。发电是二十世纪全要素生产率增长率最高的国家之一。然而，没有突然的重大变化产品或工艺发生在本世纪。尽管如此，集中火力发电厂效率的缓慢、累积提高，已导致燃料经济性的长期大幅提高。一系列小型工厂的改进结合在一起，大幅提高了每单位投入的能源产出。其中包括通过冶金改进（如新型合金钢）使操作温度和压力稳步上升；锅炉设计日益复杂；涡轮效率的提高；以及添加给水加热器和烟囱省煤器等部件。这一改进的规模可以表明如下：1910年，发电一千瓦时需要7磅煤；20世纪60年代，用不到十分之九磅的煤就能产生同样数量的电力。然而，大多数人都很难确定生产率大幅提高背后的具体创新。

第二，将创新视为定义明确、同质化的事物，可以确定为在准确的日期进入经济体或在准确的时间点可用，这是一个严重的错误。当然，专利局和高中历史教科书的作者都鼓励这种观点。但是，作为经济实体的发明与作为法律实体的发明有很大的不同。事实上，最重要的创新在其一生中都经历了相当剧烈的变化，这些变化可能，而且往往会完全改变其经济意义。一项发明首次引入后的后续改进在经济上可能比最初以其原始形式出现的发明更为重要。

对二十世纪炼油工业技术进步的仔细研究定量地证实了这一点。John Enos（1958）研究了石油精炼行业引入的四种主要新工艺：热裂解、聚合、催化裂化和催化重整。在衡量每个新流程的效益时，他区分了“阿尔法阶段”（或新流程首次引入时发生的成本降低）和“贝塔阶段”（或者新流程后续改进产生的成本减少）。Enos发现，这些创新的beta阶段产生的平均年成本降低大大超过了alpha阶段产生的年均成本降低（4.5%，而1.5%）。在此基础上，他得出结论：“来自石油精炼行业的证据表明，改进工艺比其初始开发对技术进步的贡献更大”（Enos，1958:180）。

许多行业都有类似的经历。事实是，发明在其早期阶段通常是非常粗糙和原始的，甚至还没有开始接近性能特征或稍后达到的生产力水平。考虑1880年左右电话的性能特征；1900年的汽车；或者是莱特兄弟在1903年首次实现了比航空还重的飞行时的飞机——以这种形式，充其量只是一种脆弱的、经济上毫无价值的新奇事物。或者考虑一下1950年左右的计算机。在一次又一次的创新中，在最初的创新框架内，是随后的改进过程，它将仅仅是一种新颖的东西转变为具有重大经济意义的设备。在许多情况下，与某一特定项目的累积生产相关的学习会将成本降低两到三倍，包括每乘客座位英里的航空公司成本、汽车和工业化学品。在电灯泡和半导体元件方面，成本降低了五比一。毫无疑问，如果能够以适当的形式获得数据，其他产品和服务也会显示出类似的趋势。

但是，一项创新是否真的会被引进，甚至是否会被认为值得花钱进行改进，不仅取决于它本身的成本和性能特点，还取决于可用的替代方案的范围。同样，最终的标准是经济。例如，合成橡胶在很长一段时间内都被认为是技术上可行的。制造合成橡胶所需的基础科学研究在第一次世界大战爆发前已经基本完成。然而，只要天然橡胶能以低成本获得，就像两次世界大战之间的年份那样，合成橡胶的商业前景就极其暗淡。当战时情况急剧减少天然橡胶的供应，提高天然橡胶的价格，并造成战略危机时，合成橡胶就变得具有经济意义。这些效应大大提高了合成产品的前景。在第二次世界大战产生的特殊条件之前，合成橡胶只是一种经济上低劣的技术，值得被忽视。还值得注意的是，一旦为战时目的对合成橡胶的开发进行了投资，并且单位成本随着累积生产的学习曲线下降，在和平时期经济的许多应用中确实发展了一个稳定的市场。这也说明了军事和商业部门之间的不同优先事项。军事发展主要取决于业绩，包括战略供应问题。商业发展主要取决于经济标准。但是，出于军事原因的发展补贴可以，而且在一些非常重要的情况下，已经降低了商业成本，使公司将开发产品。正如Nelson(1982)所指出的，这个清单不仅包括合成橡胶，还包括喷气式飞机、半导体制造工艺和计算机。

因此，没有必要的理由说新技术仅仅因为它们的新颖性就应该取代旧技术。新鲜感本身并不是一种经济优势。即使面对似乎具有决定性优势的新技术，旧技术也往往会继续存在，因为旧技术在特定地点保持优势，因为旧技术由于获得某些低成本资源投入而保持竞争力，或仅仅因为在某些特定用途上具有持久的性能优势。旧的技术也常常通过新竞争者的到来而进入新的改进性能的阶段。在詹姆斯·瓦特(James Watt)发明改进的蒸汽机后的一个多世纪，水力作为工业动力的来源在美国蓬勃发展起来。时至今日，在某些情况下，水力仍以更高效的形式蓬勃发展。在斯坦福大学的电力网络中，大约三分之一的电力来自于水——太平洋燃气电力公司碰巧是目前美国比例最高的。即使在今天，真空管也没有完全被半导体取代。例如，对于某些电力传输用途，它们仍然是不可或缺的。关于现代两种不同产品之间的竞争，有一项有益而有启发性的研究，其中涉及了一些由于篇幅原因我们在这里省略的问题，那就是Constant(1980)对飞机涡喷发动机起源的讨论。

近年来，为了更好地理解创新过程，并为政策制定提供更安全的基础，人们多次尝试将某种概念秩序强加给创新过程。不幸的是，科学家和科学界发言人经常做出这样的尝试，将创新过程描述为一个平稳、良好的线性过程，从而歪曲了创新过程。这种做法严重错误地说明了工作中的因果因素的性质和方向。

我们已经看到，创新既不是平稳的，也不是线性的，通常也不是表现良好的。相反，它是复杂的，杂色的，难以测量。我们还看到，需要有一个充分和可理解的模式来作为我们思考的基础。在介绍有助于我们更清楚地思考创新的改进模型之前，本节首先描述了传统智慧中体现的模型，并讨论了其缺点。

自第二次世界大战以来，人们普遍接受的创新模式被一些作者称为“线性模式”。在这种模式中，一个人进行研究，然后研究导致开发，开发到生产，生产到营销。这些事件被隐式地想象为沿着单行道流畅流动，就像它们是圣经。图1给出了该模型的示意图。线性模型以几种方式扭曲了创新的现实，大多数创新专业的学生现在已经认识到了这些扭曲。然而，改进的模型尚未广泛使用。因此，在当前的讨论中，特别是在政治讨论中，仍然经常引用线性模型。这种持续使用不应使我们感到惊讶，因为正如托马斯·库恩（1967）所言，我们不会放弃一种模型来思考复杂的情况，直到我们有一个更好的模型来代替它。

图 1 研究与生产联系的传统“线性模型”

在线性模型中，在开发过程的持续工作中没有反馈路径。也没有销售数字或个人用户的反馈。但所有这些形式的反馈对于绩效评估、制定下一步行动以及评估竞争地位都至关重要。反馈是开发过程中固有的一部分，正如我们上面已经说明的那样。

在一个全知全能的技术人员的理想世界中，人们将首次获得可行的创新设计并进行优化。在信息不足、高度不确定性和容易犯错的人的现实世界中，这种情况不会发生。缺点和失败是创造各种创新的学习过程的一部分。因此，创新需要反馈，而有效的创新需要快速、准确的反馈以及适当的后续行动。如果提供多种信息输入来源，激进或革命性的创新最能繁荣发展。普通的或进化的创新需要迭代地拟合和修正许多必要的标准和需求。无论哪种情况，反馈和试验都是必不可少的。

线性模型的另一个困难来自这样一个事实，即创新的中心过程不是科学，而是设计。某种形式的设计对于启动技术创新至关重要，而重新设计对于最终成功至关重要，因为刚才提到的原因涉及到需要几种类型的反馈。新产品和新工艺的设计和测试过程中产生的问题通常会产生真正的科学研究，在某些情况下甚至会产生新的数学分支。此外，从绝对意义上讲，科学的进步往往依赖于技术产品和工艺。在迄今为止的历史进程中，科学是否更多地依赖于技术过程和产品，而创新是否更多地取决于科学，尚不清楚。制造新材料的压力很大程度上是由于在制造诸如蒸汽涡轮机、喷气发动机、燃烧室、半导体、太阳能电池和许多其他产品等设备时遇到的问题的直接反馈。爱迪生在从事电气照明系统的工作时，由于系统的需要，不得不付钱给一位数学家来分析并联电路，尽管爱迪生经常对科学家和数学家表示蔑视。并联电路是一项基础性的进步，没有它，我们今天所知道的电气工程是不可想象的。在解决机翼上方流动问题的过程中，L.Prandtl被迫发明了一种分析模式，后来产生了今天称为渐近摄动理论的整个数学分支。这些例子并不是孤立的；还有很多其他的。

因此，从整体上看，我们必须认识到，创新不仅依赖于科学，而且创新的需求往往迫使科学的创造。众所周知，现代世界科技的相互作用非常强大。但这不应导致我们接受“技术仅仅是应用科学”这一共同智慧，因为如果我们这样做，我们对创新的思考将永远保持混乱。刚刚给出的说明表明创新经常创造科学，需要反馈，这些说明本身就应该足以警告某些事情是错误的，但它们只是拒绝简单化线性模型公式的部分原因。

创新仅仅是应用科学的观点已经根深蒂固，并且经常被重复，因此值得用几句话来定义科学，以便我们更清楚地看到它的重要但有限的作用。就我们的目的而言，我们可以将科学视为“关于物理、生物和社会性质的知识的创造、发现、验证、整理、*和传播”。影响创新的科学的两个主要组成部分是（1）人类对自然的现有知识的总和，以及（2）我们纠正和补充这些知识的过程。构成当前研究的每年新的科学补充和修正只是整体的一小部分。当我们在创新中遇到问题时，我们所能承担的就是我们对大自然的全部知识。我们可以把今年和去年的科学作为唯一的投入来进行重大创新，这种想法在任何深度上都是荒谬的。如果不积累力学、运动学、正投影、电磁学或热力学方面的知识，几乎任何新的现代系统的设计都是不可能的。而且，在许多情况下，这个列表必须扩大到包括生物学、化学、量子力学、光学、生物化学等等。科学绝非无关紧要，但我们需要清楚地认识到，大多数创新都是利用组织中从事工作的人头脑中已有的知识来完成的，在较小程度上，是利用他们容易获得的其他信息来完成的。只有当这些信息来源无法解决问题时，才需要进行研究，以完成特定的创新。

因此，认为创新是由研究发起的观点在大多数情况下都是错误的。在少数情况下，研究激发创新，而这些往往是重要的革命性创新，如半导体、激光器和当前的基因发展；但是，即便如此，创新也必须经过设计阶段，如果要完成，还必须与市场需求相结合。如上所述，发明或阿尔法阶段几乎总是具有较小的经济影响；创新几乎总是要经过一系列“附加”或beta阶段，才能产生巨大的经济后果。此外，测试阶段的工作可能涉及很少或根本不涉及科学。这将主要利用创新组织中的人们已经知道的知识来完成，不仅是关于科学，而且是关于他们所处时代的技术基础设施、他们自己的组织工作方式以及已知的最终市场的性质。

从理解创新的角度来看，更重要的是认识到，当科学不充分，甚至完全缺乏时，我们仍然可以、确实而且经常创造出重要的创新，以及无数更小但累积起来很重要的进化变化。最近，一位精通动力学和控制的国家工程院成员试图分析一辆普通自行车的稳定性，但失败了。目前尚无可接受的分析。但这种理论的缺乏并没有阻止一个世纪前自行车的发明，也没有阻止自行车设计中的大量测试阶段改进，这些改进累积起来创造了一种可靠、相对便宜和有用的机器。缺乏对稳定性理论的理解也不能阻止一个5岁的孩子骑自行车，并通过几次尝试来学习稳定人机系统。如果科学是创新的第一步的想法是真的，我们就永远不会发明自行车。

除了这些缺点外，线性模型还削弱了在持续生产过程中通过学习发挥关键作用的工艺创新的重要性。本章引用了许多例子，说明了通过生产稳定产品的累积经验来学习过程的现实。

总之，如果我们要清楚地思考创新，我们别无选择，只能放弃线性模型。那么我们该放什么呢？

图2和图3显示了线性模型的一种可能替代方案，称为“链式模型”。Kline（1985）对该模型进行了更详细的讨论。图2显示了链式链接模型中的元素。在这种创新模式中，没有一条主要的活动路径，而是五条。下面对每种路径进行一些讨论。

图 2 研究、发明、创新和生产之间关系的“连锁模型”要素。

创新过程的第一条路径（见图3）称为中心创新链。它由标有“C”的箭头表示。路径从设计开始，一直到开发和生产，再到营销。需要立即注意的是，第二条路径是图3中标记为“f”和“f”的一系列反馈链接。这些反馈路径重复了这些步骤，并直接从感知的市场需求和用户连接回下一轮设计中改进产品和服务性能的潜力。从这个意义上说，反馈是产品规格、产品开发、生产流程、营销和产品线服务组件之间合作的一部分。H、 W.Coover（在本卷中）以一个明确的例子及其对一家公司的影响有力地提出了同样的观点。在讨论链式模型的含义时，将再次提出这一点。

只有解决了技术问题，才能满足感知的市场需求，只有实现了市场使用，才能使用感知的性能增益。关于“市场”重要性的争论从这个意义上说，“拉动”与“技术推动”是人为的，因为每一个市场需要进入创新周期都会及时导致新的设计，而每一个成功的新设计都会及时带来新的市场条件。

我们已经看到，没有积累的科学知识，现代创新往往是不可能的，明确的发展工作往往表明需要研究，即新科学。因此，从科学到创新的联系并不是唯一的，甚至不是绝对的典型创新的启动，而是贯穿整个过程的科学，可以被视为与开发过程并行，在需要时使用。图3中的箭头“D”和链接“K–R”显示了与创新中心链（第三条路径）的这种联系，这也是“链式链接模型”得名的原因。

图 3 显示信息和合作流动路径的链式模型

箭头上的符号：C=创新中心链；f=反馈回路；F=特别重要的反馈。

K–R：通过知识链接到研究和回报路径。如果问题在节点K处解决，则连接3到R的链路未激活。研究返回（链接4）存在问题，因此虚线。

D： 与发明和设计问题的研究直接联系。

I： 通过仪器、机器、工具和技术程序支持科学研究。

S： 支持基础产品领域的科学研究，以直接获取信息，并通过监控外部工作。所获得的信息可能适用于整个链的任何地方。

当我们不仅了解到与科学的联系与发展过程同时存在，而且了解到科学的使用发生在与上述科学定义中所描述的科学的两个主要部分相对应的两个阶段时，就可以更清楚地了解创新。当我们在技术创新中遇到问题时，我们首先调用已知的科学和存储的知识，并且我们分阶段这样做。只有当所有阶段都无法提供所需的信息时，才会像经常发生的那样，呼吁第二部分的科学研究，即需要和合理的研究。

当前的真实示例可能有助于明确流程。假设你想为点燃式汽车发动机创新一种改进的化油器进气系统——一种运行非常稀薄的发动机，以提高里程并减少污染。为了达到这个目标，你们必须实现燃料和空气的分子间混合，这是传统的化油器系统在很大程度上无法做到的。这反过来又需要深入了解流体流动中的湍流混合过程。要完成这项工作，您首先要问：“我知道当前将要执行此工作的设备吗？”最初的答案是：“不！”接下来，你要问知识渊博的同事。然后你在文献中再次发现没有合适的答案。最后，你去找该领域的专家，讨论已知的情况和可能的做法。如果专家也没有给出答案，那么只有在那时，你才应该开始研究或开发工作来解决问题。以化油器系统为例，研发工作最近已完成，并已获得M.R.Showalter的专利。为优化设备提供坚实数据库的基础科学尚不存在，但事实上，其中一位作者在当前的政府支持研究提案中提出了这一建议。假设这项研究是成功的，结果将允许更快、更准确和更优化的设计，但仅在几年后，因为这是此类研究所需的时间。

总之，利用被称为现代科学的积累知识对现代创新至关重要；它是技术创新的一个必要且通常至关重要的部分，但通常不是起始步骤。根据需要，它被广泛应用于创新中心链的各个环节。只有当所有已知来源的知识都不具备时，我们才会求助于成本更高、耗时更久的任务导向研究过程，以解决特定开发任务的问题。

还需要注意的是，在创新中心链的不同阶段，通常需要的科学类型是不同的。第一阶段（设计或发明）所需的科学通常是纯粹的、长期的科学这与相关学科中的纯学术科学无法区分。开发阶段产生的研究通常是系统性质的，涉及分析系统组件如何相互作用，以及当设想的产品组件连接在一起以获得所需的完整功能时产生的“整体”或系统属性。例如，在新飞机、蒸汽发电厂或计算机的设计中，当各种新组件组合成一个单一的操作实体——一个系统时，一个重要的考虑因素将是整个系统的稳定性。在生产阶段产生的研究通常是工艺研究：研究如何制造特定部件，以及如何通过改进特殊机械或工艺或使用改进的或较便宜的材料来降低制造成本。值得注意的是，在与生产销售给最终产品生产商的材料（例如钢铁、橡胶、半导体硅）相关的行业中，几乎唯一影响利润的技术创新是工艺创新。我们通常不认为过程创新或系统分析是科学，但在许多情况下，它们与最纯粹的科学一样，都是研究。此外，如果我们关注商业成功，系统和过程研究不仅是必要的组成部分，而且在降低成本和提高系统性能方面往往比科学发挥更重要的作用。所有这些问题在链式模型中都是明确的，但在线性模型中却没有。

采用M.R.Showalter最近开发的改进型化油器感应系统，与当前的等效系统相比，该系统在里程、污染控制、可用燃料的种类以及降低生产成本方面具有巨大的潜力，正遇到来自美国的巨大阻力。汽车公司。这种阻力是常见的，并且在创新过程的全貌中发挥着重要作用。然而，对这种阻力的来源的分析将使我们在本章中走得太远。

发起创新的设计的性质是什么？历史上，它们有两种类型，“发明”和“分析设计”；发明是一种新的手段，用于实现对现有技术的技术人员来说事先不明显的功能。因此，它标志着与过去实践的重大背离。另一方面，分析设计目前是工程师的一种常规做法，但公众对其了解甚少。它包括分析现有组件的各种安排或现有设计的修改，以更有效或更低的成本完成新任务或旧任务。因此，它不是通常意义上的发明。然而，分析设计目前是比发明更常见的创新中心链的发起者。鉴于数字计算机的出现，通过分析设计可以做的比过去多得多，这种创新技术部分的启动形式在未来可能会发挥越来越大的作用。考虑到当前的计算机能力和计算机辅助设计/计算机辅助制造（CAD/CAM）的当前趋势，再加上精确建模物理过程和定位最优值的能力不断增强，几乎可以肯定的是，在未来几十年里，我们将看到分析设计与发明的融合，这将是一种比我们过去所知道的任何东西都更强大的启动技术创新的方法。这种合并不会突然发生，在现阶段很难预测它会走多远和多快。但它已经开始了，能够有效利用它的公司很可能能够创造竞争优势。

到目前为止，讨论已经描述了连锁创新模式中五条路径中的三条。剩下的两个只需要简单讨论。首先，如前所述，新科学有时确实会带来根本性的创新（如图3中的箭头“D”所示）。这些情况很少发生，但往往标志着创造全新产业的重大变化，因此不应忽视它们。最近的例子包括半导体、激光器、原子弹和基因工程。

图3中用箭头“I”标记的最后一条路径是创新的反馈，更确切地说，是创新产品对科学的反馈。这条道路在过去非常重要，直到今天仍然如此。（例如，请参阅“科学有多外来？”罗森博格（1982），或普莱斯（1984）。）没有显微镜，就没有巴斯德的工作，没有那项工作，就没有现代医学。没有望远镜，我们就没有伽利略的工作，没有这项工作，我们就不可能有现代天文学和宇宙学，也不可能有各种创新的空间探索。也有可能，如果没有伽利略的工作，我们直到很晚的时候才有我们现在所说的基本力学，也许根本没有。因此，现在建立在基本力学基础上的许多科学充其量也会被推迟。我们对物理本质的认识的整个过程会有不同的发展。科技产品对科学的支持也没有结束。目前的例子包括CAT（计算机化轴向断层扫描）扫描仪和BEAM（脑电活动图）脑电图仪，它们似乎可能打开医学和心理学的全新领域。数字计算机在实验室中的使用以及在模拟诸如湍流等难题时的使用，为物理科学开辟了新的前景。这些只是众多例子中的一小部分。

总之，任何关于创新的技术方面的观点，如果认为创新是一条单一的、中心的道路，或者科学起着中心的发起作用，都过于简单，势必会抑制和扭曲我们对创新过程的性质和使用的思考。然而，链式模型一个相当大的改进，只是一个顶级模型，因此忽略了许多细节和当今创新过程中固有的丰富多样性。然而，链式模型似乎足以帮助我们得出一些结论。

为了清楚地看到链式模型得出的结论，回到本章开头的几点很有用。首先，组织创新的中心维度（如果有的话）是不确定性。根据定义，创新意味着创造新的事物，而新的事物包含着我们一开始无法理解的、我们无法确定的元素。此外，不确定性程度与我们在给定创新中提出的进步量密切相关。

将创新的总范围从几乎不涉及不确定性的创新不断扩展到涉及非常大不确定性的新创新，这是非常有用的。一方面，我们有微小的进化变化；我们可能会决定改变汽车油漆的颜色。改变油漆颜色几乎没有不确定性，但可能会产生重要的商业后果；这是通用汽车公司在20世纪20年代创造的市场竞争优势的一个重要组成部分，以克服福特最初的领先地位。另一方面，我们可能需要做出革命性的改变。我们可能想做一项全新的工作，或者用一种全新的产品代替旧的工作，我们可能想把人送上月球，或者开发一种低成本的固态放大器，以现代的两个例子为例。在这里，不确定性非常高，开发的初始成本非常大，没有一家商业公司愿意承担这些成本。在这种情况下，可能需要政府补贴或财团努力来完成必要的任务，如上文所述的合成橡胶和目前在超大规模集成（VLSI）半导体元件方面的工作。

由于所有这些原因，将这一范围概念化为一个范围要比考虑革命性和进化性两种创新要好得多。给定任务所处的位置，这种不确定性对适当创新的许多方面都有重大影响。

创新过程的链式模型清楚地表明，在许多方面可以减少最终产品以及生产和营销过程的不确定性。人们可以对新设备进行计算机研究，以测试可能性并优化性能。测试的几种用途是显而易见的。人们可以预先测试新产品的生产方法。人们可以积累数据，这些数据提供了限制范围，以确保稳定性或在给定过程的给定质量范围内提供输出。可以用手工制作的新产品样本进行市场抽样产品。简而言之，链式模型中的每个步骤和每个反馈环节都有减少不确定性的空间。通过对一些开发和生产设置步骤使用并行路径，也可以缩短整个开发过程的时间，但当最终设计的不确定性仍然很高时，这将是有风险的。

考虑不确定性有助于理解为什么不同的标准适用，以及在产品生产周期的不同时间创新中出现不同的问题。在产品周期的早期阶段，不确定性非常高，竞争主要涉及产品技术性能特征的改进，因为它们会影响消费者的需求。随着这些问题的解决和主导设计类型（或少数类型）的出现，行业逐渐成熟，所需创新的本质转向主导设计的低成本生产。因此，在这一点上，创新关注的是系统和工艺创新，而不是产品性能特征的改进。Tushman and Moore（1982）的第一节对这些转变的影响进行了一些重要而有价值的讨论。早期阶段的管理任务是在发生根本性变化并巩固为主导设计的同时，从混乱中恢复秩序并稳定设计，以便通过规模经济和学习过程实现合理的成本水平，而这些学习过程只能通过积累相当长的生产经验和稳定的产品设计来实现。在后期阶段，产品稳定后很长时间，管理的任务是防止失去创造激进创新的能力，无论是为了削减间接成本而降低制度能力，还是从过程和职能分工的官僚化，到研发、生产和营销要素无法再有效利用的地步，商定的目标和合作行动。这些考虑对研发制度化的实施方式有重要影响，但这里没有足够的空间来探讨这些问题。Coover（在本卷中）很好地阐述了要点。

对于创新过程的技术部分，同样重要的是要认识到基础科学和技术中的知识状态强烈影响创新项目的成本和时间要求。物理和生物科学的知识往往会经历可识别的主要阶段。在科学的早期阶段，工作是描述性的；在下一阶段，这项工作成为分类学；然后，工作转移到概括规则和假设的形成，最后，在某些科学中，转移到预测模型的构建。处于预测阶段的科学，如当今的力学或经典电磁学，对于分析设计和发明而言，本领域的技术人员可以立即使用。对于这些目的而言，仍处于描述或分类学阶段的科学价值要低得多；然而，它可能仍然对指导创新工作。当科学状态对于手头的特定问题不处于预测阶段时，没有选择，只能通过更长的、通常更昂贵的和不确定的“试一试”过程来进行创新发展。在当今时代，这很少是一个完全盲目的过程；更常见的是，人们可以称之为“指导经验主义”。人们从所有可用的知识开始，对可行的设计做出第一个最佳的估计，然后继续构建、测试、整合学习、重新设计、重新测试、整合学习等等（有时令人恶心）。这套流程的一个重要方面是，周转速度是创新有效性的关键因素。因此，大批量生产所需的相同职能部门化可能成为成功创新的主要障碍。当相关知识不处于预测状态时，新设计的最佳来源通常是在旧设计中成功的实践——科学可能在很大程度上或完全无关。毫无疑问，未能对知识状态作出这种区分，是关于科学在创新中的价值或缺乏价值的许多毫无结果的争论的基础；在某些情况下，科学是必不可少的，是一个必要条件，但在其他情况下，它是完全无关的；中间有一切。目前缺乏足够的科学用于设计目的，因此需要依赖现有技术的一个例子是燃烧室、燃烧室。缺乏预测科学的结果（请注意，并不缺乏数据和经验）是开发成本非常高，交付周期长（例如，新型喷气发动机的燃烧空间），以及设计者（例如，固定锅炉）的强烈合理保守主义。目前，新型专利药物的开发也主要停留在这一类。还有许多其他例子。重要的是，技术专家要向管理人员明确这方面的知识状况。

由于这些原因，在高科技产业中，由于科学指导有限，仍有一些关键部分的发展速度缓慢，成本高昂。具有特定性能组合的新合金的开发进展非常缓慢，因为仍然没有良好的理论基础来预测新材料组合的行为；这同样适用于制药。由于对燃烧过程的科学理解有限，以及燃烧“火箱”的设计在1985年仍然是一门主要基于先前设计结果而非科学的艺术，许多与改进污染控制相关的问题都受到严重制约。目前，由于对各种煤的氧化反应细节缺乏科学认识，合成燃料的发展受到严重阻碍。由于缺乏良好的湍流理论，飞机和蒸汽轮机的设计都受到阻碍。

就飞机而言，风洞试验在预测实际飞行性能方面仍然存在很大的误差。实际上，飞机的高开发成本在很大程度上正是由于在确定特定新设计或材料的性能时无法更多地利用预测科学。如果科学为直接指定最佳设计配置提供了更好的预测基础，开发成本（约占美国总研发支出的三分之二）就不会那么高。这些论点构成了关注创新的公司保持涵盖其产品基础领域的科学工作的坚实理由，不仅因为工作成果本身会产生有用的长期结果，更重要的是要确保观察、理解全球科学进步的内部知识，并可用于组织中的开发项目。

不确定性的程度也会影响创新项目的适当规划类型和数量。大多数运营部门的经理——生产、销售、会计、维护——都将计划视为一项几乎无法减轻的好处。出于显而易见的原因，他们倾向于相信更多的计划就是更好的计划，更好的计划是更好的业务。对于几乎没有风险的创新项目来说，这也是典型的情况。如果我们要改变的只是装配线末端油漆罐的颜色，那么应该而且很可能会在所有细节上进行计划。

另一方面，如果创新涉及重大不确定性，例如，创建一些从未见过的硬件项目，那么很容易“过度规划”项目，从而降低甚至破坏工作的效率。Marschak等人（1967年）给出了过度规划如何显著降低效率的明确例子，几乎所有优秀的创新者和研究人员都理解这个想法。毫无疑问，其效果；这仅仅是为了解释为什么存在这种效应。

在一个激进的重大创新中，根据定义，需要了解工作的各个方面。与基础研究一样，激进创新本质上是一个学习过程。最好的初始设计概念往往被证明是完全错误的，毫无希望的错误，仅仅是因为对如何完成这项工作还没有足够的了解。还有一种可以称为“虚假顶峰”的效应。当你爬山时，你会看到前面似乎是山顶的地方，但一遍又一遍，那不是山顶，而是小径上的一个路肩，挡住了真正山顶的视线。当一个人进行创新时，往往会产生同样的效果。一个从问题A开始。最初看起来，解决问题A就能完成任务。但是，当人们为a找到解决方案时，只会发现问题B隐藏在a的后面。此外，B的后面隐藏着C，等等。在许多创新项目中，必须解决数量未知的问题，每个问题都只能朝着最终可行的方向迈出一步每个人只设计一个路肩，挡住进一步上升的视野。真正的高峰，即任务的结束，当设备满足所有规定的标准时，很少能提前很长时间看到。由于优秀的创新者实际上是乐观主义者，因此人们往往低估了必须解决的任务数量，从而也低估了时间和成本。

如果项目在一开始就进行详细规划，最初的错误概念将表明承诺（材料、稀缺人才、设施）是浪费精力的。更糟糕的是，由于想法、资金或人员的惯性，先前承诺的力量可能会阻止项目在应该改变的时候改变路径。因此，总体努力可能会比最初较少规划的情况更为昂贵和缓慢，最终结果可能不太理想。此外，“虚假峰会”效应使严格计划时间表变得非常困难，在真正激进的创新中可能会适得其反。经验丰富的人员通常认识到，“虚假高峰”效应是创新项目中创新者、管理层和投资者之间冲突的主要原因。

这是否意味着根本创新不需要计划和责任？答案是否定的。预先计划必须集中在目标、大致的总体时间表和预算上，并且必须注意不要在项目早期做出会导致大量成本或承诺的决策。此外，创新者和管理者之间必须定期、彻底地交流关于所学内容和所学内容所暗示的变化的信息。最后，创新管理者必须非常清楚创新过程与生产和其他商业活动的本质区别。

本章前几部分主要描述了技术创新的过程。讨论的中心特征是构成创新过程的活动的绝对多样性、跨行业的差异性以及创新的无序性。任何大大简化的流程模型都必然会歪曲或忽略创新流程的重要方面。本章介绍的链式模型比早期更简单的模型更准确地表示了创新过程。然而，似乎正在塑造创新经济的力量，尤其是在高科技行业，也必须加以解决。

也许最重要的趋势是新产品的开发成本明显上升，尤其是真正推动通过在产品（或工艺）性能方面进行实质性改进而实现的技术前沿。这些不断上升的开发成本涉及与创新相关的财务风险的升级，因此对组织未来进行创新的能力构成严重威胁。

就商用飞机行业而言，目前只有一家公司，即波音公司，是一家积极创新设计全新飞机的公司。一种真正新一代飞机的开发成本，而不仅仅是对现有飞机的改装，被认为远远超过10亿美元。波音公司最近采用了分包形式，其中至少涉及分包商部分的风险分担。这些开发成本以及随之而来的大规模金融风险，在越来越多地求助于国际财团方面也起到了重要作用，例如欧洲空中客车公司和早先命运不佳的协和式飞机。

无可否认，商用飞机行业的开发成本规模和相关财务风险处于极端水平。然而，在许多高技术部门，类似的趋势也很明显。由于越来越多的安全和环境问题，核电反应堆的开发成本飙升，导致美国核电站的建设几乎停止。但是，即使是不受核电特殊问题困扰的更为传统的发电设备，也面临着技术和其他性能不确定性，这种不确定性导致了非常高的开发成本。新化石燃料能源的开发涉及复杂的液化和气化过程，在试验工厂阶段遇到了极高的开发成本。这些成本，加上对未来石油价格模式的预期变化，导致许多项目终止。

近年来，电信行业也出现了类似的趋势，4号电子交换系统的成本估计约为4亿美元。尽管电子行业与刚才提到的其他行业有一些非常不同的特点，但设计和开发可靠、高容量的存储芯片已经大大提高了商业生存的赌注。在高电路密度的国际竞争中，开发成本高达数亿美元。在过去几年中，软件开发成本的相对重要性急剧增加。在计算机行业，IBM无疑是独一无二的，这家大型多产品公司最近支持了超过25亿美元的研发预算。在刚刚起步的生物技术产业中，高开发成本、利用批量生产的规模要求以及未来产品的不确定性已经成为对意愿的强大威慑风险投资进入该行业。最后，开发成本和引进新汽车生产线所需的生产设施，使得除了非常大的老牌公司之外，任何公司都极难进入市场。日本公司最近进入日本国内市场只是在日本国内市场保护了几年之后。在1983-1984财年，通用汽车的研发支出达到26亿美元。同一时期，福特汽车公司在研发上花费了17.5亿美元。尽管在这两种情况下都不完全清楚这些预算实际上涵盖了哪些职能，但很明显，即使在一些老牌行业，创新的赌注也很高。

创新赌注的增加似乎对激进创新产生了很大的阻力，比如汽车发动机的烟雾控制问题。基于上述原因，擅长低成本、高产量生产的组织将职能分离，以至于没有一个人或小团体能够做出重大改变。它们还倾向于将研发与生产分离，从而减少必要的反馈，并向前耦合到生产的实际变化。出于专有的原因，他们也强烈支持内部专业知识，这往往导致在概念阶段无法利用外部想法。但是，正如激进创新的研究所表明的那样，在工作的早期阶段，将想法来源最大化几乎总是很重要的。这些研究还表明，将新的创新想法与固定的想法和偏见隔离开来是很重要的，这些想法和偏见几乎总是表现出那些多年来致力于某一特定主导设计或更糟的是，其中一些组成部分的个人的特点。对于这样的人来说，很容易找到创新想法不起作用的许多原因（事实上，在最初的未开发阶段，创新想法通常不会起作用）。充其量，它们是对进行艰难的创新工作所必需的热情的重要阻尼器。最坏的情况是，他们可能会阻止或完全停止他们经验范围之外的创新工作。

许多高技术产业似乎面临着技术轨迹，这些轨迹提供了快速改进的机会，但也带来了高且快速上升的开发成本。因此，财务风险变得非常大。为了在财务上取得成功，这些产品需要的市场在某些情况下大大超过一个只有5000万左右的中等规模西欧国家所能提供的市场。出于技术和其他原因（例如药业），通常需要很长的交付周期，这会将完全收回财务承诺的前景推迟到最远的将来（一些新的药品，如避孕药具，必须经过15年的测试）。在这些行业中，不仅技术因素的不确定性特别大，而且在不确定性最大的最早期阶段，往往需要大量的财务承诺。

此外，技术快速变化的事实本身就增加了投资长效装置和设备的风险，因为进一步的技术变化很可能使这种资本很快过时。如果产品生命周期本身变得越来越短，并且有证据表明，那么创新过程中承担风险的痛苦将进一步加剧。因为不仅面临风险的财政承诺规模大幅度增加，而且将大量资源用于发展进程的准确时间问题变得更加重要。此外，近年来有大量证据表明，新的、技术复杂的产品在其早期阶段遇到了许多困难，这些困难可能需要数年才能解决。在这种情况下，熊彼特学派最早的创新者往往会被送上*法庭，而快速模仿者或“快速第二者”则会退缩，从先驱者的错误中吸取教训，从而获得巨大的商业成功。

技术创新的整个过程必须被视为一项持续的搜索活动——搜索具有新的或优异性能特征组合的产品，或搜索制造现有产品的新方法。但是，这种搜索活动的形成和结构不仅取决于反映成本考虑和当前资源供应的经济力量，还取决于技术知识的现状，以及消费者对不同类别产品和服务的需求。成功的技术创新是一个在技术和经济层面上同时耦合的过程，即利用现有的技术知识并将其投射到一个能够与某些实质性的消费者需求和愿望耦合的方向上。但是，今天构成消费者需求和*的因素有时与未来不同。真正重要的创新往往走在时代的前列，创造了一个不存在的市场，也不是短视者或懦弱者所期望的市场。

研发过程通常被等同于创新。如果这是真的，那么理解创新就会比实际情况简单得多，真正的问题也会比实际情况更简单、更有趣。

成功的创新需要以组织能够适应的方式将技术和经济结合起来，同时满足市场需求，这意味着营销、研发和生产职能中的许多活动之间紧密耦合和合作。

一个世纪前，有组织的创新是罕见的，因此创新要慢得多。成功的创新者可以指望获得显著的竞争优势。今天，创新是即使在市场上也要付出的代价。尽管如此，创新作为一项研究还是很新的，仍然受到专业评论过多以及文献中缺乏综合、成熟观点的困扰。本章试图统一经济和技术观点。由于它是一个概述，而且篇幅很短，所以它必然省略了许多主题和许多丰富的细节。尽管如此，根据联合讨论，似乎有可能得出一些结论。

本章中的插图表明，创新本质上是不确定的，有些无序的，由一些已知的最复杂的系统组成，并且在创新组织的许多不同地方都会发生多种变化。创新也很难衡量，需要充分的技术知识和良好的市场判断的密切配合，以同时满足经济、技术和其他类型的限制。任何将创新描述为单一过程的模型，或将其来源归因于单一原因的模型，或者给出真正简单的图片的模型，都会扭曲现实，从而损害我们的思维和决策。

与许多常识相反，大多数创新的起始步骤不是研究，而是设计。此类初始设计通常是发明或分析设计。术语“分析设计”用于表示对现有产品和组件的新组合、工艺重新安排以及现有技术水平内的新设备设计的研究。例如，新兴的计算机应用程序似乎正在将这些功能合并成比过去更强大、更快的工具。

科学有两个主要部分直接影响创新，但作用不同。其中一部分是关于物理、生物和社会性质的存储知识，是当前大部分创新的重要组成部分。今天，如果不利用科学和其他形式思维中储存的技术知识的重要投入，就无法创造出成功的技术创新。即使是谴责科学的发明家也会吸收一些现代观点来看待力学和其他渗透现代思维的学科。但这些知识主要是通过创新型组织中已经掌握的知识进入的，在较小程度上，通过他们可以快速访问的信息。只有当所有这些存储的知识来源都不足以完成手头的任务时，才需要进行研究。

虽然当前的研究有时确实加强了重大创新，但更频繁的是，研究被用于创新，以解决从最初设计到最终生产过程的整个创新链中的问题。在这条链的早期阶段，研究往往与相关领域的纯研究难以区分。在开发后期，研究转向系统，然后处理问题；这些形式的研究通常不被视为科学，但它们通常对成功完成产品创新至关重要。最近，这些类型的研究的重要性被低估了，部分原因可能是使用了过于简单的“线性”创新模型，将其作为研究类别完全忽略。本章总结的改进型创新模型指出了创新过程中所有重要的五条主要途径，而不是一条。这些路径不仅包括创新中心链，还包括以下内容：

•将研发与生产和营销联系起来并进行协调的众多反馈；

•与整个创新中心链的研究相关的侧链；

•支持创新的长期通用研究；

•通过研究增强全新设备或工艺；和

•创新活动的产品，即通过技术提供的工具和仪器，为科学本身提供了非常重要的支持。

在思考适当创新的性质时提供主要帮助的两个变量是取得成功的不确定性程度和相关产品的生命周期阶段。较大的不确定性与变化程度密切相关。在产品生命周期的早期阶段，产品设计的重大变化正在迅速发生，管理的关键问题是找到占主导地位的成功设计，并围绕这些设计组织稳定的生产和营销。在产品生命周期的后期，创新通常更关注降低生产成本的工艺变更。很可能，各种各样的变化，其中许多看起来很小，将沿着一条学习曲线从相对稳定的产品的高产量生产中累积起来，以减少至少两倍（在某些情况下甚至更多）的成本。在这个学习阶段很好地推进之后，创新管理的中心问题通常是避免人员的大量减少、任务的专业化和程序的常规化，而真正革命性的进步基本上是不可能的。

创新的不确定性程度也在很大程度上取决于国家基础科学和相关工程知识。当基础知识允许准确预测时，就有可能实现更快、更可靠的创新。当缺乏预测性知识时，就需要诉诸速度慢得多、预测性差得多、成本更高的“指导经验主义”。我们倾向于将技术问题视为当前高科技领域的预测性问题，但实际上，许多重要领域仍处于无法进行充分预测的阶段，“设计-建造-测试：重新设计……”仍然是创新的基本方法。

一些组织在高风险、激进创新方面非常有效，而另一些组织在小的、累积的、渐进的变化中非常有效，这些变化可以降低成本并使产品更好地适应各种市场利基。这两种创新都很重要。控制成本对于在短期内保持竞争力至关重要，而从长远来看，从根本上改进产品设计往往是生存所必需的。

在这方面，开发新产品的成本非常高，产品生命周期时间缩短，以及一些重工业部门的独立企业家被挤出市场的力量，都表明美国可能需要重新思考在某些情况下资助和管理创新的方式。

如果本次创新回顾只强调了一个教训，那就是需要将创新过程视为一个完整系统的变化，不仅包括硬件，还包括市场环境、生产设施和知识，以及创新组织的社会背景。