社会—技术转型核心分析框架研究:理论演化、关键内容与研究展望

2020-12-09 03:00薛奕曦王卓莉史红斌
管理现代化 2020年6期
关键词:小生境主体转型

□ 薛奕曦 王卓莉 史红斌

(1.上海大学 管理学院,上海 200444; 2.河南理工大学 应急管理学院,河南 焦作 454003)

一、引 言

如今可持续发展在诸多领域/部门面临严峻挑战,包括能源、水利、交通、农业、电力等。有学者在研究过程中逐步认识到,可持续发展的挑战与在众多部门中观察到的强烈路径依赖和锁定相关,并为之加剧,这些部门可被界定为社会—技术系统,系统内的技术、行为主体、体制、商业模式、法规等要素相互影响、互相依赖,使得已建立的社会—技术系统经历持续的增量变化而非剧烈变革,而这些增量变化在很大程度上不足以应对普遍的可持续发展挑战[1]。基于此,20世纪90年代,Rotmans等[2]一批学者开始致力于将“转型(transition)”概念引入,提出要想实现可持续发展,必须走社会—技术转型道路。

目前,经过Geels等[3]众多学者的努力,该理论已初步形成一套核心概念性分析框架,主要包括MLP、SNM和TM,这是理解可持续转型以及管理、推动和治理转型的重要工具。

然而上述三个核心分析框架的理论渊源植根于相关的多学科领域,极其复杂,许多学者在应用时未能对相关概念进行清晰阐释或完全界定,从而影响了其应用和发展。鉴于此,本文将系统梳理和深入分析MLP、SNM和TM的理论演化路径,并对其关键内容和理论框架进行探讨,对比其研究视角和实际应用领域,在此基础上指出未来可能的研究方向。

二、MLP的演化路径与核心内容

(一)MLP的理论演化路径

MLP起源于创新研究,并吸收了演化经济学、技术社会学和新制度理论的思想,强调协同演化对转型的重要性[3]。

1977年演化经济学家Nelson和Winter[4]提出了“技术域(Technological Regime)”的概念,强调在企业内部的工程师团体中共享着一种常规的例行解决问题的方法,该方法指引研发活动沿着已具备明显市场优势的创新方向发展。Rip和Kemp[5]将技术域的概念同场景和小生境概念结合,提出MLP的初级模型。随后Geels[6]等学者将技术域的概念拓展为社会—技术域,形成当前流行的MLP模型(如图1)。

图1 MLP理论演化路径[7]

(二)MLP的多层次协同演化

MLP的核心内容是强调转型的实现依赖于三个层次的协同演化:场景(Landscape)、社会—技术域(Socio-technical Regime)和小生境(Niche)[3]。

1.宏观层——场景

场景代表外部环境中最深层次的结构关系,如意识形态、宏观经济趋势、环境问题等。场景层是自发形成的,不受现行域的影响;但场景发生变化时,会对现行域产生压力,扰乱域内要素的连贯性,弱化域的稳定性。同时,场景层的变化会促使小生境内激进式创新的出现和快速演化[3]。

2.中观层——社会—技术域

社会—技术域是MLP的核心层,代表着目前占据主导地位的社会—技术系统,转型最终表现为占主导地位的现行域转换为另一个新域。现行域本身具有较强稳定性,会指导相关主体的决策和行为按照惯有的逻辑进行渐进式和增量式创新以逐步适应场景的变化;同时会凭借其主导地位阻碍小生境层的创新发展,预防社会系统发生根本的变化[3]。

3.微观层——小生境

小生境通常被定义为激进创新的典型场所和核心地带,在占主导地位的域的边缘运作。在转型中,产生于小生境的创新如果能够稳定发展,并且围绕它们展开学习过程并拓展社会网络,那么就有可能脱离微观层次,进入更高层次,进而影响现行域的稳定甚至取代[3]。

(三)MLP的多要素协同演化

MLP明确指出,任何一个占主导地位的社会—技术域之所以稳定,核心在于其是由社会中占支配地位的互联、互补、互馈的多维度要素构成。社会—技术域不仅由技术、基础设施等物质要素组成,还由市场、文化、政策、体系结构等社会要素组成[6-8]。这种复杂且系统的内在联系使现有的社会—技术系统耦合为统一的整体,形成难以突破的“锁定”。

这意味着小生境内的创新技术要想实现突破现行域的锁定,单靠技术的进步无法实现,政治、文化、技术、市场、政策、基础设施等诸多社会—技术因素也须围绕创新技术协同发展。因此,基于MLP的分析框架需要注重对社会—技术域以及小生境层不同维度要素的全面、系统地探讨。

(四)MLP的多主体协同演化

MLP认为,社会—技术要素及其相互联系是社会行为主体活动的结果,这些主体包括个人、组织机构;也包括企业、消费者、政策制定者和科研单位。因此,MLP同时还是以行为主体为基础的分析工具,强调不同主体之间的相互作用对于转型的作用。

行为主体之间的联系和互动及其复杂,很难用单一理论诠释[9]。一方面,现行域中占主导地位的行动者网络在“既得利益”引导下,倾向于在既定轨道上进行技术上的修补和完善,阻止变革性转型的实现。因此,对于小生境内的创新而言,也必须建立自身的行动者网络,以支持创新的不断发展完善。

另一方面,不同主体拥有的不同利益诉求、资源、能力、信念等,使其对于不同转型路径或同一转型路径内不同转型愿景有不同的偏好;甚至在某种程度上,同一行为主体在转型中会扮演不同角色。因此,行为主体支持或阻碍转型,不应简单按其在MLP中所处的层次判定。例如,电动汽车作为推动可持续交通系统转型的重要小生境创新,得到了许多占主导地位的传统汽车制造商的支持;但同时,传统汽车厂商对日益严格的排放标准和推动电动汽车商业化的严格政策措施并不太支持。因此,基于MLP的分析框架需要注重对主体自身的期望和利益以及不同主体之间的合作博弈等进行全面、系统地探讨。

三、SNM的演化路径与内在进程

小生境是MLP和社会—技术转型的一个核心概念,因为小生境层的创新能否得到持续稳定发展、并与现行域相竞争,在很大程度上决定了转型的成败。SNM理论即是探讨如何培养、支持小生境内的创新,以实现域的变革。

(一)SNM的理论演化路径

创新学者在研究中发现,大部分创新技术在应用初期,往往表现为无效率,难以满足消费者需求,从而无法跨越从实验室到市场的“死亡之谷”[10]。基于此,许多学者开始思考如何才能推动创新技术实现大规模生产和产业化。SNM理论应运而生。

SNM理论植根于演化与创新经济学,最早由Kemp等[11]提出,强调新技术大规模商业化和产业化的失败的主要根源,在于新技术在发展初期就开始与社会上占主导的技术相竞争,而这些主导技术已嵌入社会—技术域中,域内的主体的活动和思维受既定规则和惯例引导,面对新技术往往“视而不见”,社会锁定于已有的占主导地位的技术。例如,对于电动汽车技术而言,其在发展初期由于电池技术、充电技术等方面的不完善以及由此导致的较高生产成本,很难在市场上同传统汽车进行竞争[10]。

为解决上述问题,SNM认为关键是通过政府政策干预等方式为创新提供暂时性保护空间,即小生境。在小生境内围绕创新技术开展社会—技术试验,对技术与市场、需求以及其它社会—技术因素之间的相互衔接进行考察和试验,不仅可使新技术在发展初期免受主流市场的淘汰,还可推动创新的发展,以便成熟后与域内的主导技术展开竞争[12]。

以往研究大多假设新技术的市场小生境是已然存在的。SNM认为很多创新技术特别是具有可持续前景的新技术,由于是对已有技术的根本变革,与现有的基础设施、消费者习惯和法规等并不匹配,因此在发展初期并不具备围绕该技术已存在的技术小生境和消费者需求。同时,SNM研究学者认为,变革的进程在某种程度上可引导,并非如传统演化经济学所强调的那样完全不可控;技术主体可以预期将来的技术路径和选择方向,还可以通过开展特定的研发项目和示范项目来影响技术的选择进程。

(二)SNM的内在进程

SNM学者认为,在为创新提供保护空间后,小生境内的创新能否通过社会试验成功发展,有三个内在进程(internal process)至关重要:期望或愿景的形成与表达;社会主体网络的构建;学习进程[13]。

1. 期望的形成和表达

期望的形成和表达是影响创新能否成功孵化的一个内在关键进程。清晰的期望表达能够为社会主体参与创新发展提供合理化基础,吸引社会示范运营中不同主体的关注,以及各类资源的投入;同时,也能为示范过程中创新的发展提供导向,为相关主体的决策行为提供认知规则[13]。

在社会试验中,对创新的孵化起到积极作用的期望需要具备以下特点: (1) 越来越多的社会主体分享共同的期望; (2) 期望随着社会试验的进展更加具体,实现期望的路径更加清晰; (3) 期望本身的内容随着试验的开展能进一步得到证实和合理性支撑[14]。

2. 社会主体网络的构建

社会主体网络的构建和发展是第二个内在关键进程。社会试验开展初期,主体网络规模有限、网络凝聚力尚不稳定且不同主体的角色和地位不清晰。随着社会试验的进行,主体网络能否体现出以下两个特征,对于小生境创新的发展至关重要[14]: (1) 网络规模不断扩大,网络结构不断优化。消费者和新兴主体的加入具有重要意义; (2) 网络内主体的活动更加协同一致。相对独立的平台和联盟的成立在一定程度上有利于提高网络协同性。

3. 学习进程

学习是第三个内在关键进程,在学习进程中,学习内容需要包含技术发展和基础设施、市场和消费者偏好、文化和符号意义、政府的政策法规等多个维度。根据学习进程中消费者的角色,可以将学习分为一阶学习(first-order learning)和二阶学习(second-order learning)。一阶学习主要是对已设定的目标进行验证;二阶学习则是对既定的规则进行反思。

例如,在电动汽车示范运营中,一阶学习主要指消费者通过用车更加了解自身需求,并将有关信息反馈给制造商;二阶学习则主要指制造商根据所获得的信息调整已有布局和战略,两者之间形成互馈的双环学习机制[14]。

(三)SNM的保护特性

SNM学者的分析重点已经扩展到保护空间本身的概念[12]。在创新的发展过程中,小生境提供三种保护特性:屏障(shielding),培养(nurturing)和授权(empowerment)。

1. 屏障

屏障是指小生境为创新提供保护,使他们免遭来自主流竞争环境破坏的过程[10,15]。该特性分为主动和被动。被动屏蔽是指由于偶然因素而非战略原因,创新主体没有强烈感知竞争压力,恰好利用了空间提供的保护机会。主动屏蔽是指特定创新主体通过积极干预技术政策,管理小生境发展战略以屏蔽选择压力。

2. 培育

培育是指调动和建立保护空间,支持突破性创新发展的过程。关键的培育领域是“实验”——创新的发展计划,产生实质性的可持续成果。关键的培育过程是:期望或愿景的形成与表达,社会主体网络的构建,以及学习进程。

3. 授权

授权主要有两种形式:一是合适和符合授权(fit and conform empowerment)——在不变的选择环境中使小生境创新具有竞争力的过程;二是延伸和转换授权(stretch and transform empowerment)——在变化的选择环境中,以有利于小生境的方式重构主流选择环境的过程。前者使小生境创新成为渐进式创新,与主流社会—技术实践相比具有竞争力。后者破坏现行域,建立围绕新技术发展的社会—技术域。

四、TM的演化路径与周期模型

(一)TM的理论演化路径

“转型管理(Transition Management,TM)”一词最初由Ackerman[16]合成提出,主要是指“在对一个组织的战略和支撑结构进行系统性研究和设计后,对组织所需要的变革进行规划、实施和监督”。

随着社会—技术转型理论的发展,转型学者意识到,转型的复杂性和系统性要求必须有一套新的治理方法来应对所面临的难题[2]。在此背景下,TM一词开始被转型学者应用于更高层面,强调可以将不同领域、不同维度、不同层次的发展聚集在一定的管理准则下,引导转型向期望的可持续方向发展,从而实现对转型的有效管理。这里的TM不再强调于组织内部,而更多地是指部门或行业。

从理论渊源看,TM理论的提出融合了技术转型的成果、复杂系统理论以及治理理论的观点[7],这一理念的指导原则来自将已有行业或部门概念化为复杂适应社会系统,并将管理理解为一个自反、弹性、进化的治理过程,其目标是为实现可持续转型创造动力和契机。

(二)TM的周期模型

为推动TM的实践应用和管理能力,转型学者构建了一套以政策为导向的规定性框架和治理模式,即TM周期模型。根据该模型,转型可通过4个过程导向进行管理[17]:第一步,在战略层面上建立转型平台(Transition Arena),通过吸收转型人员,制定出未来的转型愿景(Transition Vision)来引导转型方向,吸引更多相关主体加入转型;第二步,在战术层面上,建立行动者联盟,将转型愿景转化为转型路径(Transition Pathway),并确立转型议程(Transition Agenda)。第三步,在运作层面上,要积极动员社会公众参与转型,在公众的支持下实施转型试验(Transition Experiments)和各种创新项目,其目的是“干中学,学中干”;第四步,在自反层面上,根据转型试验和实践所获得的内容和知识对转型愿景、路径、转型试验等进行评估、学习和调整。

(三)政府在TM中的角色

转型从内在本质而言是一种政治进程,虽然TM强调转型的实现最终依赖于所有主体的共同努力,但在实际过程中,不同主体及组织对转型方向、具体路径有不同偏好,这导致政府必须要在TM中扮演重要的角色,且在不同转型阶段(图2)政府的角色和作用也不同。

图2 转型的多阶段

1. 前发展阶段(Pre-development Phase)

在该阶段,社会—技术系统尚未出现明显变化,整体维持动态均衡状态。因此,该阶段政府应主要承担催化剂和引导者的角色,以促进转型的开启[2],政策的重点是要保持竞争和选择的开放性,组织和鼓励各主体进行交流。

2. 起飞阶段(Take-off Phase)

该阶段的重要特征是转型开始启动,系统的状态逐渐开始改变。政府主要承担约束与激励的角色。一方面可通过政策、法规引导和约束现行域内的主体行为;另一方面,赋权(empower)小生境创新,充分调动和支持创新的“先行者”加入,激励“先行者”实现自组织,这是推动转型由起飞阶段到加速阶段的关键。

3. 加速阶段(Acceleration Phase)

在该阶段,社会文化、经济、技术、制度等领域的发展及其相互作用累积到一定程度,社会—技术系统开始出现显著的结构性变化。因此,在该阶段政府应该刺激和鼓励集体性的学习、扩散以及嵌入过程,推动转型平台成员制定并调整长期愿景和转型议程,组织和实施战略性试验[2]。

4. 稳定阶段(Stabilization Phase)

稳定阶段的主要特征表现为社会变革的速度开始下降,逐渐进入新的动态均衡。因此,在该阶段政府的引导主要应侧重于嵌入,抵制负面影响,扮演控制者和整合者的角色[2]。

综上所述,政府部门要积极培育“治理小生境(Governance Niche)”,在小生境内采取新型治理模式而非传统的“命令—控制”政府模式,从而为可持续转型提供创新空间。需要注意的是,上文所述的转型阶段是较为理想的转型状态,实际过程中,转型可能进入系统崩溃或仍然锁定于现行域,因此政府更应充分发挥其在转型中的作用。

五、研究视角与应用领域

MLP、SNM和TM三者作为推动社会—技术转型实现的核心分析工具,既有联系又有区别。如图3所示,从研究视角看,MLP主要强调场景、社会—技术域以及小生境三个层次的协同演化;而SNM和TM均强调转型的治理,其中SNM更侧重小生境层的转型治理,TM更侧重对社会—技术域和小生境两个层次的管理。从实证研究领域看,三者的应用各有侧重,如表1所示。

(一)MLP

目前,学者利用MLP框架主要是对历史上已出现的,或正在进行的转型进行分析,判断不同国家或地区具体行业或部门的转型进程,分析转型的主要障碍和机遇,优化社会—技术转型的路径。

(二)SNM

SNM目前主要被用来分析围绕可持续性技术所展开的社会试验的 成败原因,包括风能、生物质能、电动汽车等创新技术的研究,评估标准即为上述三个小生境内在进程。

(三)TM

目前,TM的研究学者通过参与各种国家、区域政策项目,将TM理论应用于实践,特别是运用TM周期模型分析,如何更好地引导正在进行的转型向可持续方向发展。

图3 研究视角对比

表1 应用领域对比

六、未来可能的研究方向

(一)定性与定量建模的结合

MLP、SNM和TM三者作为社会—技术转型的重要工具,侧重于对已有、正在进行的转型的定性分析,并通过对未来可能的转型路径的情景化分析内化转型的不确定性。然而,单纯的定性分析会忽略一些非预期冲击对转型带来的动态影响,从而导致基于转型路径的政策制定难以实现预期效果[27]。因此,如何选择合适的技术演化模型和方法对转型进行建模,充分考虑和内化转型的不确定性已成为部分转型学者关注的对象。

(二)充分考虑转型的空间背景

目前的可持续转型研究,大多只关注部门的社会—技术转型,空间和地理维度往往被忽略,社会—技术域往往被众多学者直接假设为在国家层面运作。然而,在实践中不同城市和区域其本身目前的转型进程和所面临的问题并不完全一致,因此忽略转型的空间特点,无法从根本上深入探寻推动可持续转型的路径和治理方法。近年来,一些学者已经开始关注转型所处的空间背景。然而不同学者在引入地理学领域中的相关概念时,往往有不同的解释,亟需有一致性界定[28];另外,已有相关研究未能充分考虑区域自然资源差异、技术和产业差异、政策等区域拉动因素以及非正式本地化等地理空间因素的影响。

(三)深入分析和界定相关概念

社会—技术转型理论的发展整体尚处于初级阶段,且MLP、SNM、TM等概念框架的提出,较多借鉴了其他领域的理论概念,导致在实际应用过程中,一些概念缺乏清晰的阐释和界定。随着转型理论的不断发展,一些学者开始对MLP、SNM、TM所涉及的关键性概念进行深度思考,例如对MLP中所涉及的主体及不同主体所在的机构(agency)内涵的阐释等[28]。□

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