2.4 演化经济学在技术创新研究中的应用
从20世纪50年代开始，以微电子技术为核心的新一轮科技革命带动许多国家近20年的经济高速增长，这一现象无法用传统经济增长模型中的资本和劳动力要素加以解释，以技术创新为核心的经济发展理论及创新经济学理论体系得以确立，技术进步和创新因素由外生变量过渡为经济发展的内生变量，并逐步形成了新古典、新熊彼特、制度创新和国家创新系统等四大技术创新理论学派。20世纪80年代以后，网络经济和信息技术革命的兴起驱动着新的经济活动方式与社会制度规则，技术创新被看做涉及研发、原型开发、制造、营销等因素的并行过程，人们对技术创新过程的认识逐渐从线性向非线性转变，演化经济理论被应用到技术创新的研究中。与新古典经济学所遵循的经典力学范式不同，演化经济学借鉴生物进化思想和自然科学多领域的研究成果,将技术变迁和创新看做经济发展的根本力量,以动态的、演化的理念来分析和理解经济系统的运行与发展。在技术创新的演化经济学研究中，学者们以生物学隐喻为基础，对技术创新过程的非线性和自组织性、技术变迁的路径依赖与技术轨道等问题进行了探讨。
2.4.1 技术创新的生物学隐喻
作为人类社会系统中的一部分，经济系统表现出与生物系统相当程度的相似性，生物学隐喻逐渐被应用到演化经济学的研究中。越来越多的经济学家开始将达尔文关于物种起源的解释运用于技术创新问题的探讨，力求在某种生物过程和技术创新过程之间进行结构类比，一些用生物学术语表示的创新概念逐渐有了其特定含义，如基因、遗传、变异、选择和生物群落等，当然，这些概念类比是在研究技术创新的动力、机制和过程中逐渐形成的。
在演化经济理论中，企业被看做有机体，给企业带来竞争性适应能力的是其拥有的“基因”。凡勃伦认为，制度和惯例具有相对稳定与惰性的品质，是社会有机体的基因组织，发挥着生物学中基因进化的作用。纳尔逊和温特基于有限理性与知识分散性明确提出了“惯例”的概念与生物基因类比，指出企业是以日常惯例为基础的，而不是随时计算最优解决方案，惯例是企业的组织记忆，执行着传递信息和技能的功能。纳尔逊和温特将惯例复制定义为技术创新的“惯例”在创新群落中被新的创新组织或创新单元所遵循的过程，企业遵循以惯例为基础的规则和行为方式，而不是随时计算最优的解决方案。惯例是企业知识和经验的载体，企业惯例之间的差别导致了企业的异质性特征。惯例是可遗传的，一旦企业获得满意的利润率，将自动遵循由知识和经验构成的惯例。
按照纳尔逊和温特的思想，惯例是具有刚性的，企业行为模式会在一定条件下保持稳定，但组织惯例及其行为同样具有适应性特征，会针对环境状况的变化或刺激作出反应。如果企业按照原有惯例运行可以达到“满意”的效果，则惯例不会发生变化，否则企业将可能对惯例进行调整，这种调整行为就是搜寻。魏特也认为是现实中经受的挫败推动了对“新奇”或“变异”的搜寻，从而导致创新的出现。多西的技术创新环境选择模型认为企业技术创新动力来源于环境选择，企业必须发展适应环境的技术，才能使这种技术不被淘汰。环境选择的压力直接体现在企业技术或者制度（惯例）的赢利能力上，如企业利润低得无法继续经营时，企业被迫搜寻新技术及新的组织形式，带来新奇或变异，由此导致企业技术创新的发生。
演化经济学认为人是有限理性的，因此在决策过程中寻找的并非“最优”标准，而只是“满意”标准，满意假设是演化经济学对“新奇出现”进行解释的逻辑起点。满意概念既能解释惯例复制现象，也能解释惯例创新现象。如果搜寻不能带来满意结果，企业会调整搜寻或学习规则，进入一个搜寻、试错、学习和适应的过程。企业的搜寻或学习行为具有多样性，考虑到外部环境的作用，采用高收益学习行为的企业更容易复制成功的学习行为，通过经济体系的自然选择过程保留下来，逐渐成为产业技术标准。与生物界自然选择主要产生群体层次上的改变不同，企业适应性学习强调个体内的改变，反映了演化经济学在进行生物学隐喻时注意到生物有机体与经济个体间的区别。至此，演化经济学已逐渐形成了以惯例、搜寻、新奇和自然选择等为核心的技术创新研究生物学隐喻框架（如图2—1所示）。
图2—1 技术创新的生物学隐喻
2.4.2 技术创新过程的非线性与自组织性
（一）技术创新过程的非线性特征
关于技术创新过程的研究，代表模型包括“技术推动”模型、“需求拉动”模型、“交互作用”模型、“一体化”模型和“战略集成与网络”模型等。其中，后三种技术创新过程模型突出强调创新过程各阶段与环节之间的交互作用，克服了“技术推动”和“需求拉动”模型单向传输的弊端，增加了下游部门对上游部门的反馈回路，从而使得创新系统内部诸要素之间的相互作用呈现出非线性特征。事实上，不仅企业技术创新系统内部要素间存在着非线性作用，系统与环境的相互联系也是非线性的，非线性机制贯穿于企业技术创新活动的始终。
技术创新是一个复杂甚至混乱的过程，线性模式过于简单而不充分，远不能涵盖所有的创新活动。斯蒂芬·J·克莱因（Stephen J.Kline）于1985年提出了技术创新过程的链环模型（chain-linked model），揭示了链接创新活动要素的五条创新活动路径，包括创新链、反馈环路、创新链与研究活动的联系、发明及设计活动与研究活动的直接联系、产品与研究之间的直接联系。根据链环模型，创新思维有多种来源，科学研究并不是技术创新的直接和唯一来源，创新有新产品、新设计等多种表现形态，创新活动涉及企业、大学、实验室等不同的参与者。1997年，斯托克斯（Stokes）提出了具有非线性特征的巴斯德象限模型，用来解释更复杂、更多元化的科学与技术创新之间的互动关系。该模型是一个二维坐标体系，横轴表示某项科学研究在多大程度上面向应用，纵轴表示某项科学研究在多大程度上面向认识世界。其中，第二象限代表纯粹由好奇心驱动的基础研究，称为玻尔象限；第一象限代表既受好奇心驱动又面向应用的基础研究，称为巴斯德象限；第四象限代表纯粹面向应用的研究，称为爱迪生象限；第三象限代表既没有探索目标也没有应用目标的研究。斯托克斯认为，纯基础研究（玻尔象限）与纯应用研究（爱迪生象限）各自沿着自身轨道发展，而带有应用目的的基础研究（巴斯德象限）是连接上述两个轨道的枢纽。
跃迁性是技术创新过程非线性特征的表现。纳尔逊认为，一个进化系统必须具有引进新颖机制和进行搜索的能力，企业在技术方面的搜索能力表现为技术进步的累积性。技术创新的进化过程不只是渐进的，随着许多具有自组织、自催化的新技术产生，创新过程可能会突然急剧强化。多西指出，市场、机构组织和其他社会因素共同起着“选择装置”的作用，技术创新过程中既有新旧技术范式的竞争，又有各种新技术范式之间的竞争，选择装置首先选择突变方向，之后以一种更达尔文主义的方式选择突变途径，在技术范式规定下沿技术轨道方向发展，技术创新是一种连续性变化和非连续性变化的动态过程。
此外，费许丁格（Feichtinger）通过建立一个非线性系统动力学模型探讨研发中的混沌问题，唐纳德（Donald）的模型解释了20世纪70年代中期以来电信产业成本提升与技术进步之间关系的复杂性演化。罗杰（Roger）在考虑技术人员学习与遗忘、设备耗损等因素的基础上，提出了一个用来决定如何以最低成本获得先进技术能力的非线性模型，从而为技术研究和管理人员寻求技术来源与使用技术提供了决策参考。
（二）技术创新过程的自组织性
20世纪60年代，自组织理论为演化经济学研究技术创新和社会经济系统演化提供了强大的理论与方法支撑。龙西尼对长期技术变迁的性质进行了研究，定义了技术系统的相关概念，认为按照一定演变模式和选择机制向前发展的技术系统是分析技术创新行为的有用工具，并将创新的产生及其扩散纳入技术系统演化的框架中来考察。龙西尼认为技术系统包含四部分：一是大学、科研院所等产生科学与技术的机构，二是能够将知识转化为实际生产技术并使其专门化的组织，三是市场环境，四是制度规则。这四部分都是开放的子系统，相互交换信息以保持稳定，其行为是自组织机制下微观行为协同变化的结果。因此，技术系统具有开放特性和自组织特性，系统内部连续、平稳地交换物质和信息流，系统的进化是子系统之间相互作用的结果，系统结构的变化使交流突然中断，而结构的不稳定性导致信息和物质流的不稳定演变系列。
经济合作与发展组织在《国家创新体系》报告中指出，创新是不同要素和企业之间复杂的相互作用的结果，技术变革并不是以一个完美的线性方式出现，而是系统内部各要素之间的互相作用和反馈的结果。技术创新过程包含了从创新设想形成、创新目标确定，到研发试制和生产销售诸多环节，是企业、科研机构、政府、市场等相互作用的产物，使得技术创新系统具有复杂性特征，体现了自组织构成和进化的依据。斯尔韦伯格分析了在以经济体间技术和行为多样化为特征的演化环境中技术扩散过程的自组织性特征，认为企业间多样性是适应工业技术变革的基本特性，技术的不对称可以形成多样性，企业在不同的生产空间和市场部门中进行产品创新，由此带来的技术多样化也会导致企业多样性。斯尔韦伯格以自组织理论和方法为基础建立动态演化模型，阐述企业间不同能力、期望、策略和选择压力之间的相互作用，说明了技术创新及其扩散系统所包含的多维结构和行为可变性。
近年来，国内学者也开始对技术创新过程的自组织性进行研究。叶金国认为，企业技术创新以“创新惯例”为其行为基础，创新过程具有开放性、不可逆性和非平衡性，创新过程存在非线性和随机“涨落”的作用机制，是一种由旧结构失稳到新结构建立的自组织演化过程。技术创新系统内部各要素之间的非线性相互作用和创新过程体现出的非线性，为系统的自组织性和自组织进化提供了依据。刘少生从系统论角度分析了企业技术创新系统的自组织机制：开放和非平衡是前提条件，随机涨落是诱因，非线性相互作用则是根本作用机制。
2.4.3 技术变迁的路径依赖与技术轨道
（一）技术变迁的路径依赖
路径依赖概念最早来自自然科学领域中的生物学，瓦丁唐（Waddington）在研究物种进化时发现偶然性随机因素启动序列控制机制，使物种进化产生各种各样的路径，这些路径互不重合、互不干扰。古尔德（Gould）在研究生物进化中的间断均衡现象和熊猫拇指进化问题时，进一步提出了生物演进路径的机制和路径可能非最优的性质，并明确了路径依赖的概念。保罗·大卫在其著作《技术选择、创新和经济增长》中首次将“路径依赖”概念纳入经济学的研究范畴之中，并通过与阿瑟合作的一系列开创性研究，运用路径依赖分析方法对技术变迁进行了深入分析。阿瑟和保罗·大卫认为，技术演化进程依赖初始状态，初始状态影响和决定着技术最终发展方向，一旦某技术受偶然性因素作用而被采用，收益递增机制便会促使其进一步强化并呈现前后连贯、相互依赖的特征，难以被其他具有竞争性的更优技术所替代，从而使技术演化存在多重均衡而非传统经济学分析结构赖以存在的单一均衡。
保罗·大卫以技术相关性、报酬递增和投资的不可逆性三种机制为基础，解释了路径依赖现象；利用打字机键盘的例子说明了技术创新的路径依赖如何导致技术创新的低效率，认为标准的传统键盘保留至今是由于从一种设计标准转换到另一种设计标准的“转换成本”太高，致使效率较低的产品成为标准，保留下来，进而指出路径依赖会导致技术创新锁定于现有非最优、低效率的技术，并最终导致该路径上创新的低效率。阿瑟则着重强调报酬递增，尤其是在历史进程中的报酬递增所产生的规模经济对路径依赖的作用，认为报酬递增来源于规模经济、学习效应、适应性预期和网络效应四个方面。多西认为技术创新的路径依赖性源自技术的本质属性，技术不是一种公共信息，更多的是一种特殊知识，企业作为经济体所进行的技术创新活动带有必然的差异性，在企业技术创新过程中，除了问题解决所需要的知识库输入体现路径依赖性特征外，创新过程本身的技术学习也具有路径依赖性。
雷伯维茨（Leibowitz）和马格里斯（Margolis）对路径依赖的程度进行了研究，认为一级路径依赖仅是决策的持久性或耐力的形成要素，与效率无关；二级路径依赖是指人们在没有完全信息的情况下决策，做出选择时没有认识到所选路径的缺陷，尽管后悔这种选择，但改变需要花费巨大的代价；三级路径依赖指具备有关无效选择的完全信息，但由于无法与别人协调、集体选择更为有效的替代物，缺乏效率的技术仍然被采用。罗伊（Roe）把路径依赖按照强度分为三种：弱型、半强型和强型路径依赖。弱型路径依赖只说明了相对效率，不需要对过程有太强的解释；半强型路径依赖引致了缺乏效率的路径，人们后悔路径依赖结果，但不会耗费成本去加以改变；强型路径依赖虽然也导致了缺乏效率的路径，也值得去改变，不过由于公共选择和信息问题带来的行动成本较高，只能维持现状。
20世纪90年代后，以诺斯为代表的经济学家将路径依赖的思想扩展到制度变迁的研究中，并将复杂性科学的最近成果和演化博弈论加以应用，由强调需求、技术和制度之间的互动性，到研究技术与制度综合变迁过程中的路径依赖问题。
（二）技术范式下的技术轨道
在研究技术变迁路径依赖问题的同时，学者们逐渐发现技术发展具有连续性、衍生性和有序性，技术发展的方向包含在技术轨道中。多西受库恩（Kuhn）“科学范式”的启发，在自然轨道思想的基础上，提出了技术范式的概念，即解决所选择的技术经济问题的一种“模式”，技术范式决定了技术研究的领域、问题、程序和任务，是解决一系列技术问题必须遵守的框架和方法，具有强烈的排他性。多西在引进技术范式概念的基础上提出了技术轨道的概念，认为技术轨道是根据技术范式解决问题的一种常规活动模式，规定了由技术范式中所隐含的对技术变化方向取舍的规定，是一组可能的技术方向，其外部边界由技术范式本身决定。
比昂迪（Biondi）和加利（Galli）根据人类对产品性能的追求和技术发展的现状，总结出了八条技术轨道：降低成本、资本成本的影响范围、更好的性能、更长的产品寿命、规模经济、市场分割、商品的体积、更有效地利用资源。帕维特在技术轨道理论和相关经验研究的基础上，以英国2000例具有重要意义的创新案例为基础，提出技术轨道模型，发展了技术轨道过程中创新的产生和使用的部门分类法理论，并根据不同工业部门明显不同的技术创新方向和创新来源，按照技术来源、使用者类型、获取技术的方式和技术轨道类型把整个社会部门分为四种不同的技术轨道类型，用来解释和揭示整个社会不同工业部门的技术创新发展规律。
布伦斯奇区分了两种不同类型的技术轨道：熊彼特1型和熊彼特2型。熊彼特1型的技术创新沿低技术机会、低的创新回报、低的技术积累和需要较少科学技术知识支持的轨道发展，此类技术创新大多源于以前没有创新经验的公司，属于“创造性破坏”，被称为“宽度”创新，技术轨道下的创新门槛较低，对于小公司或者新进入公司比较容易实现。熊彼特2型技术轨道下的创新则完全相反，“深度”创新需要公司原有的积累和集中的创新投入行为，主要包括交通工具和引擎、通信技术和半导体技术。马克（Mark）和斯蒂文（Steven）认为技术轨道有三个关键属性：能量、动力和不确定性的程度，其中能量和动力分别是指技术轨道对技术进步所产生的影响力与推动力。
此外，国内学者傅家骥认为行业技术轨道是在企业技术创新过程中同行企业不得不采取的近乎一致的技术选择方法、核心技术路线、产品主导设计模式、技术整合方式、产品和工艺技术标准、主流的制造流程，而科技的根本性进展、行业技术积累、市场需求的递进扩张以及品种发展决定着行业技术轨道的形成。和矛对行业技术轨道的形成机制进行了模拟，同时引入逻辑曲线对技术轨道的刚性和突破进行了探讨，进而对行业技术轨道的经济效率进行了评价。